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大数据精准营销模型构建略谈

2021-02-01 17:28:07

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数据收集是大数据精确营销平台的基础。 数据类型的多样性和数据源的差异是影响数据质量甚至挖掘结果的重要因素


 

数据收集是大数据精确营销平台的基础。 数据类型的多样性和数据源的差异是影响数据质量甚至挖掘结果的重要因素。 从数据的及时性的角度来看,数据类型可以分为:

 

静态数据包括人口统计属性,商业属性等,主要用于用户的基本属性分析和智能标签分类。 通过性别,年龄,职业,学历,收入等数据的相关分析,我们可以知道“用户是什么样的人”。  

 

最近数据主要是指一段时间内用户的网络行为数据。 通过分析用户最近的活动应用程序,内容访问,通信行为以及具有某些时间敏感数据的居民区,用户的兴趣偏好和消费习惯等,可以知道“用户感兴趣的内容”。  

 

实时数据主要是指用户的实时变化的网络行为数据,包括搜索信息,购物信息,实时地理位置等,通过地理位置信息来捕获用户的潜在消费场景 实时抓住市场机会并实时联系目标用户知道“用户在哪里和在做什么”。  

 

 2用户肖像

 

用户肖像是精准营销模型的重中之重。 其核心是“标记”具有高度精细的特征的用户,例如年龄,性别,区域,用户偏好,消费能力等,然后全面关联用户的标签信息以概述用户的三维“肖像”。 用户肖像可以为用户信息提供更清晰的图片,为进一步准确,快速地预测重要信息(如用户行为和消费意图)提供重要的数据基础,并且是实现大数据精准营销的基石。 基于此,作者建议基于大数据分析从六个方面构建用户肖像,包括人口统计属性,内容偏好,APP偏好,通信行为,财务信誉,永久/实时位置等,以及特定指标 每个维度。  

 

 3模型构建

 

常用的数据挖掘方法主要基于用户个人资料系统和结果,并通过分类模型,聚类模型,回归模型选择更相关的特征变量, 网络和关联规则等神经机器算法用于挖掘。

作者: 山东胖胖龙品牌管理有限公司
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