今天我們來解釋壹下，聯通大數據精準營銷的威力到底有多大？
首先，用戶畫像
用戶畫像是聯通大數據根據用戶的社交屬性、生活習慣、消費行為等信息抽象出的標簽化用戶模型。
具體而言，它包括以下維度:
1.用戶的固定特征:性別，年齡，地區，教育水平，出生日期，職業和星座。
2.用戶興趣特征:興趣愛好、使用APP、網站、瀏覽/收藏/評論內容、品牌偏好、產品偏好。
3.用戶的社交特征:生活習慣、婚戀、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭構成。
4.用戶的消費特征:收入狀況、購買力水平、商品種類、購買渠道偏好、購買頻率。
5.用戶動態特征:當前時間、需求、要去的地方、周邊商家、周邊人群、新聞事件，如何生成用戶的精準畫像，大致可以分為以下三步。
第壹步:收集整理數據:用已知預測未知。
首先要掌握復雜的數據源:包括用戶數據、各種活動數據、電子郵件訂閱、線上或線下數據庫、客服信息等。
這是壹個累積數據庫。這裏最基本的就是如何收集網站//APP的用戶行為數據。
比如妳登錄壹個網站，它的Cookie總是停留在瀏覽器裏，當用戶觸摸動作，點擊位置，按鈕，喜歡，評論，粉絲，訪問路徑。
妳可以識別並記錄他/她的所有瀏覽行為，然後持續分析妳瀏覽過的關鍵詞和頁面，分析他的短期需求和長期利益。
妳也可以通過分析朋友圈，對對方的工作、愛好、學歷等各方面有非常清晰的了解。這比個人填寫的表格更全面，更真實。
我們利用已知的數據尋找線索，不斷挖掘素材，了解客戶現有的需求，也分析未知的客戶和需求，進壹步開發市場。
第二步:用戶分組:按類別標註。
描述性分析是最基本的分析統計方法，描述性統計分為數據描述和指標統計兩部分。
數據描述:用於描述數據的基本情況，包括數據的總數、範圍和來源。指標統計:對分布、比較和預測指標進行建模。
這裏經常會有壹些數據挖掘的數學模型，如回復率分析模型、客戶傾向模型等。這種分組用Lift圖，通過打分告訴妳哪類客戶接觸和轉化價值更高。
在分析階段，數據會轉化為影響指數，然後就可以做“壹對壹”的精準營銷了。
比如壹個80後客戶，喜歡早上10點餐，晚上6點回家做飯，周末去附近吃日本料理。收集轉化後會生成壹些標簽，包括“80後”、“生鮮”、“料理”、“日本料理”，貼在消費者身上。
第三步:制定策略:優化和重新調整。
有了用戶畫像，我們就能清楚地了解需求，在實踐中，我們就能深度管理客戶關系，甚至找到傳播口碑的機會。
比如上面的例子，如果有壹家日本餐廳的生鮮折扣券和最新推薦，營銷人員會精準地將適合該產品的相關信息推送到消費者手機上；
發送不同產品的推薦信息，同時通過滿意度調查和跟蹤碼確認，及時了解客戶的行為和喜好。
除了客戶細分，客戶聯盟的營銷R&D人員還觀察不同階段的轉化率和成功率，前後對比，確認整體營銷策略和方向是否正確，效果不好如何處理。反復試錯，調整模型，實現循環優化。
第二，準確預測
預測？它可以讓妳專註於壹小群客戶，但這壹群客戶可以代表特定產品的大多數潛在買家。
當我們收集分析用戶畫像，就可以實現精準營銷，這是最直接最有價值的應用。
廣告主可以通過用戶標簽向想要觸達的用戶發布廣告。
可以有搜索廣告、展示社交廣告、移動廣告、營銷分析、營銷優化、後端CRM/供應鏈系統壹站式營銷優化等多渠道營銷策略，全面提升ROI。
第三，技術工具
運營商的大數據是全面的、多維的、中立的、完整的，這是其他企業難以比擬的，而通過這些不同維度的數據的交叉關聯，可以創造出更多的新數據和新價值。
(01)身份——運營商不僅可以完全覆蓋客戶信息，還可以基於實際行為進行驗證，通過身份信息快速判斷用戶的信用度。
(02)上網-基於用戶訪問的網站、下載的應用程序、訪問的內容等。，他們得到自己上網的喜好。
(03)位置——通過位置信息，運營商可以掌握用戶的出行特征，給用戶帶來極大的便利。
(04)社交——基於交際圈大小、主叫被叫、時間序列，獲取用戶的社交特征。
(05)支出——運營商擁有客戶最詳細的消費賬單，如流量費、短信費、語音費、新業務費等，這些都能反映出用戶的壹些特征。
(06)通信——通過用戶的通信使用情況，如本地、漫遊、長途，了解用戶的通話行為特征。
(07)終端——識別並記錄手機終端的型號，了解用戶的手機使用特點、發展趨勢、用戶更換周期。
(08)時間順序——通過用戶上網、定位、打電話等行為，按照時間進行排列，從而了解更多的規律，提供更多的服務。