1. 基层市场部如何开展精准营销
对于烟草行业来说，精准营销的关键是追求“依据状态、全面覆盖、动态匹配、全程服务”，在销售策略制订和市场调控中，务求“不断档、不积压、稳价格、促销售”。衡量精准营销的指标是销量、库存、价格和份额。 基层市场部精准营销有四个层面的含义：第一是要树立精准的营销思想。第二是要实施精准的服务。第三是要建立精准营销数据库，通过可量化的精确的市场定位和服务定位，突破传统营销定位的局限性。第四是要密切与客户的互动沟通，不断满足客户个性需求。那么作为基层市场部该如何推进精准营销呢？ 一、树立精准营销思想，提升基层市场部综合把握市场能力。 随着烟草市场化改革的深化，以市场需求为导向思维模式对卷烟营销提出更高的要求。“精准营销”已经成为经济运行上水平的重要抓手，只有做好“精准营销”这篇文章，才能推动企业做精做强和可持续发展。 1、要想迅速而准确地掌握市场需求，就必须离消费者越近越好。因此基层市场部是精准营销的先头阵地。市场部也是信息传递的第一环节，在众多的市场信息中经过多个环节的传播、过滤，才能上传到决策部门，这就需要基层市场部对市场信息进行知觉的选择性注意、选择性理解、选择性记忆、选择性反馈。例如：客户经理对零售客户开展新品牌培育，零售客户往往无法正确传达新品牌信息，或者无法实现营销推荐。因此，精准营销应构建面向消费者的服务营销体系，已实现终端营销的延伸，强化品牌培育效果。由于各环节主体利益的不同，他们往往出于自身利益的需要而过分夸大或缩小信息，从而带来信息的人为失真。例如：零售客户为获得更多紧俏货源，夸大虚报市场需求，经常出现紧俏烟多报、常销烟少报的问题。因此，市场部需要定期对对社会库存、客户销量进度数据进行科学采集分析，对市场卷烟价格行情进行监控，为品牌培育与货源精准投放提供数据支撑。 2、精准营销是渠道最短的一种营销方式，实现货源从生产企业到消费者需求的直接匹配，或者形成匹配的最优方案。因此作为烟草公司直接面对客户的基层部门，就必须把把握市场需求作为工作的重点，通过日常市场拜访和市场调查，发现市场需求的变化趋势和变化类型，利用信息传递渠道上传决策部门，实现货源投放与客户个性化需求的匹配，确保零售客户拥有较高的货源满足率。例如，客户经理经营指导就是为了充分挖掘市场的需求潜力，调动卷烟价格行情，确保零售客户赢利水平的提升。通过我们对市场情况的反馈，使决策部门把握货源投放节奏，保持市场货源“稍紧平衡”，达到货源能够满足市场需求，又能稳定市场价格，使零售客户获得合理的利润。 3、精准营销中管理精细是关键，市场部通过客户经理的市场拜访掌握更多客户信息，来了解市场的实际需求和品牌发展趋势，同时利用我们的专业知识为客户提供更精确的服务。例如，利用引进新品牌来补充产品线的不足，利用外部网站、自助语音系统、短信平台等信息系统来开展宣传营销，网上订货来方便零售客户订货，缩减优化服务流程，提高服务的效率，实现与客户的双向互动沟通。例如，对客户进行分层分类，细化服务标准，精准服务方向，通过关心客户细分和客户价值，强调客户关系管理，采取面对面、一对一的个性化服务和指导，满足客户的个性化需求。利用提供超过客户期望的服务，来留住客户，提高客户的忠诚度，打造亲情服务品牌，为客户提供高满意度服务，并通过口碑宣传，实现客户的链式反应。 二、实施精准服务内容，提升基层市场部综合服务市场能力。 1、实施精准服务，就必须对客户进行分层分类，分类的标准可以根据客户的综合情况进行分类。A型客户：经营能力强、经验丰富、资金足、城区、集镇繁华地段零售客户。该型零售客户大部分卷烟以整条销售为主，对公司价格信息较敏感。以长期经商积累的人际关系为基础，拥有良好的信誉口碑，具备一定的协作营销能力与积极性。B型客户：经营规模中上等、经验相对丰富、地理位置好的零售客户。该型客户一般卷烟、副食兼营，卷烟品种齐全，是卷烟销售、新产品推广、市场价格等信息反馈的重要来源，也是新品牌推向市场的重要桥梁。AB型客户：学历较低、经营实力较弱、地理位置较差，城郊、农村、山区零售客户。该型客户配合程度较高，待人热情，将卷烟经营看作副业（以妇女为主）。O型客户：中高学历、经营具有潜力的重要路段客户。该型客户经营头脑灵活，卷烟经营资历较浅，主要依靠地段便利、店面形象、聚众娱乐（看电影电视、闲聊乘凉）、增值个性服务等优势吸引消费者。N型客户：新办证零售客户，一般年龄较轻，接受能力较强，但销售经验缺乏。该型客户经营模式没有固化，销售潜力需要不断挖掘。W型客户：违规零售客户，一般存在违规、违法情况，但经营能力强。该型客户经营方式灵活，经营知识丰富，销售需要不断跟踪。 2、调整心态，端正服务态度。始终要牢记我们的服务职责，端正服务态度，拜访中要首先和客户打招呼，向客户问好，让客户感受到对他们的尊重，获得其好感。在了解客户的性格后，有时可以跟他们拉拉家常、开一些玩笑，拉近彼此距离。用心服务，延伸服务内容。在服务过程中，除了按公司服务方案要求完成“规定动作”外，也要力所能及地帮助客户。但是我们对于客户的要求一定要量力而行，力所不及的一定要向他讲明原因，当场要委婉的拒绝他，不要采取敷衍态度，答应后不办，这样会直接导致客户不信任，工作开展难以获得客户支持配合。 3、强化指导，提升客户经营能力。在摸清客户经营薄弱环节的基础上，深入分析辖区客户经营状况和市场变化动态，帮助客户熟悉周边消费群体的变化，发现和挖掘新的销售增长点。通过高度关注客户价格执行情况，进、销、存数据，引导客户在保证正常销售的同时，客观定位自身需求，做到不积压、不脱销、不断档，逐步引导客户转变经营思想，提高经营能力。加强大户监控，保障客户经营利益。农村市场价格执行不到位很大程度上是由于“大户”的影响，要坚持“控制大户、扶持中小户”的工作原则，控制“大户”的同时，客户经理要跟踪其周边小户的经营状况是否得到改善，通过数据跟踪和拜访调查相结合，对工作效果进行验证，查找原因，总结经验。 三、建立精准营销数据库，提高基层市场部了解市场能力。 1、现行CRM主要是对客户基础信息进行采集、维护和提取，所起作用只是数据式作用。卷烟精准营销理念下，CRM改善市场营销与客户服务和支持等范围内的客户关系相关营销流程，深度开发目标客户，支持公司发展战略，实现群体信息的管理与应用，建立以消费为中心的集中式营销管理平台。卷烟精准营销的指向在于创造客户并留住客户。客户忠诚度是指客户寻某一品牌的消费行为的持续程度，客户忠诚表现为客户对品牌的认知（Perception）、态度（Attitude）和行为（Behavior）等三方面，客户忠诚度决定了客户与品牌保持长久的消费关系而不流失到竞争品牌那里，即使品牌出现短暂的价格上或营销服务上的过失。 2、在众多的客户数据库中，必须进行整合，畅通渠道，客户数据库进行分类分级。类别可以分为普通客户、维护客户、监控客户。根据客户的类级收集市场信息和销售数据，并把销售数据、市场信息、客户类级进行归纳总结形成客户类级数据库。其实上面的客户类级划分是为建立用户数据库而服务，精准营销也都是以数据库为核心，但我们厘清的一个观念就是对于企业精准营销的关键不是利用现有的数据库，而是建立起适合自己企业营销需求的用户数据库。因此首先我们要利用现有的数据库资源，实现自身的营销目标，其次建立个性化数据库，对客户进行类级优化。所以在市场拜访中要获取更多的有效客户的信息，扩大的潜在客户边界。 3、数据库是卷烟精准营销的支撑点。数据库是维系顾客关系，提高销售额的有效手段。在市场拜访和市场调查中，了解客户和消费者的购买情景、购买频率、购买金额，通过计算客户的价值，制定有效的营销方案，通过有效的指导提升客户的价值，从而提高客户对我们的忠诚度和满意度。数据库建立的关键是要直接面向客户和消费者，通过数据挖掘手段，开展并实施与零售终端和消费者长期、有效的互动沟通，培养消费者的品牌忠诚度。通过核心零售终端数据库、消费者数据库，逐步建设主动宣传推介卷烟品牌的营业员群体、中高端品牌消费群体、（婚庆、会议等）特定消费群体、零售终端中的核心零售户群体等四大消费群体，运用数据来计算客户的价值，进行市场预测和经营之道，并且获得客户的实时响应，在消费者和零售终端建立长期有效的可我关系。 四、通过精准沟通实现客我互动，提高满足客户个性需求的能力。 1、与客户进行双向沟通。双向沟通是站在消费者的角度，抓住消费者的心理，开辟出双向渠道，在掌握消费者忠诚度的同时，既满足了消费者参与的成就感，同时更增加了产品的实际销售。卷烟精准营销就是运用DM（邮件）、EDM（网络邮件）、直返式广告、电话、短信、网络推广来实现个性化沟通，依据客户的消费心理、消费行为，进一步实现品牌消费规模的可循式增长。 2、目前客户经理采用一对多沟通模式。一对多的沟通模式，通常是在对客户的商圈进行划分后，对客户进行细分后选定目标商圈，根据商圈的的特点，同时向一群目标客户穿递信息以达到沟通目的。在沟通媒介的选择上更加的精准，更加贴近客户的实际需求，一对多沟通需要具备以下几个条件。首先，要对目标市场进行商圈划分，保证选定的目标市场具有一定的相似性，符合企业产品的定位。其次，在确定了较为准确的目标商圈后，对于顾客沟通而言，就是确定了准确的沟通对象。对已确定的沟通对象进行研究，选择有效地沟通媒介，传递我们的信息。再次，要有精准的信息组织能力。针对选定的目标顾客的特征，将要传达的信息进行有策略的组织，在信息到达客户时能够吸引顾客的注意，充分表达出公司与客户沟通的目的。最后是具备对客户信息的追踪能力。一对多的沟通与一对一的沟通是同时存在的，同时也使一对一的顾客沟通的基础，要对客户传递出来的信息进行追踪，进一步了解客户的特征，对于完善客户信息数据库，提高一对一的顾客沟通效果有很重要的意义。 3、一对一沟通模式是一对多沟通的具体化。一对一直接沟通理论是精准营销的理论基础之一。一对一直接沟通是最理想的传播沟通方式，不仅实现了沟通距离的最短，也使沟通的效果得到强化且容易按照信息传播方的希望进行传播，很大程度地降低了信息传播过程中的失真。一对一的直接沟通模式建立在目标客户进行精准定位的基础上。
2. 大数据时代电商企业如何实行精准营销
整合的集成数据技术对于一个成功的分析程序是至关重要的，必须要意识到不同业务部门对数据的需求是不同的，数据的形式不能千篇一律。相反，还需要考虑数据供给，IT部门需要将业务类型与数据形式相匹配。并不是所有的业务都需要整合过后的数据。以金融机构的众多需求为例，风控部门需要未经处理的原始数据，以从中发现异常。比如通过搜寻多组数据中某个人地址信息的，确定其是否申请了多笔贷款等。另一方面，诸如市场部等部门希望实现准确的用户信息定位，因此只需要其中正确的那组数据。
3. 如何进行大数据营销
可穿戴的大数据
看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。
不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。
4. 精准数据库营销真的可以赚到钱吗
很高兴能为你解答，简单自我介绍下吧
我叫谭能 你也可以叫我演金老师 33岁 ，已婚，目前已经
有自己的团队，大学本科 广告学专业 学的是策划方向
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5年前 08年 一次偶然的机会，我接触到互联网，从此一发
不可收拾，在2012年呢，我通过简单包装了几款信息产品
，在短短三个月之内就为我创造了不菲的收益，而我的花
费呢仅仅只有98块，互联网就是这么神奇，这么不可思议
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我服务过的企业包括伊京蓝乳业 业之峰装饰 重庆鸡公堡
蓝海传媒等知名企业、
5. 大数据分析 让精准营销进入企业
大数据分析 让精准营销进入企业
新的营销拓展软件帮助公司从普通销售方法中挖掘出价值——使它们牢牢掌握现有客户。
2013年，Russ Hearl开始尝试扩大自己的公司——位于旧金山的Double Dutch，建立一个面向社交网络软件和活动的市场。在一个只有3名销售人员的团队中，从零开拓这个市场需要经过一番艰苦紧张的工作，每天都在打电话，但是仍然不清楚谁是目标客户。
Double Dutch的全球销售发展副总裁Hearl说：“我们的销售团队实际上都在孤立地拓展业务。当时完全没有成体系的增长动力。”
因为这种社交会议软件仍然属于一个年轻的市场，缺少在网络的曝光率，当时甚至还没有通过搜索引擎优化来开展业务——即研究人员使用的关键字来增加公司网站流量。所以，他各自为战的成员们仍然不得不采用一些老方法来拓展业务：打电话，一个个地向外推销虚拟会议软件的商业案例。
但是，电话营销是一个很困难的工作。打电话给陌生人，完全不清楚对方的背景，这种方法是效率很低的。Double Dutch需要更好的信息，才能在众多销售中挖掘出有用信息，如了解谁是永远不会买我们东西的，以及找到一些会议技术决定制定者。在实现Salesforce.com一个月左右之后，Hearl上线了Inside Sales营销拓展软件，这个软件可以帮助他的团队发现真正对他软件感兴趣的公司，以及有购买决策权的人。
Hearl说：“我希望将时间浪费减到最小，而打电话给完全对业务毫无兴趣的人就是浪费时间。”Inside Sales让Double Dutch能够在这些公司中发现活动规划者的数量，然后再将注意力集中在这些方面。Hearl指出，今年迄今为止，在预算保持不变的前提下，销售团队在生成的3，000潜在客户中发现了350个真实机会。
显然，这里显然需要了解潜在客户信息的数据公司参与。根据Decision Tree Labs在2013年所作的调研，有59%的B2B市场商人对他们的营销打分模型缺少信心，原因是信息不完整;另外有44%的人表示他们还不清楚哪些属性能够反映购买行为。
另一家营销拓展软件公司Lattice Engines的首席市场官Brian Kardon说：“真正的挑战在于数量多带来的麻烦。销售可以打电话给任意数量的潜在客户。但问题是：‘应该先打电话给谁，以及谁最可能购买产品呢?’”
一个新兴市场
Inside Sales是一种新型软件，它们专门收集公司数据(内部与外部)，然后优化对潜在客户及现有客户的分析。有一些人将它称为营销自动化，有一些人将它称为多维营销拓展，还有一些将它称为销售加速软件。
无论叫什么名称，这项技术都会使用数据来帮助公司基于复杂条件来更好地发现潜在销售，深入挖掘现有客户的关系，然后在赶在客户之前发现可能的业务问题。这些技术能够组合利用外部数据库数据(如)、公共记录与公司内部CRM、销售及其他客户数据。
Gartner公司研究主管Todd Berkowitz说：“当营销软件服务公司Marketo和Eloqua出现时，你只能将一些营销方法交给销售人员，由他们来演示自己是什么，以及他们在公司网站上做了什么。这种方式会持续一段时间。然后，我们就在购买环节看到一些变化，即供应商的权力在削弱，而购买者的权力在增强。传统的销售记分模式是有问题的。”
现在，有许多新创公司宣布进入这部分市场，其中包括Inside Sales、Lattice Engines和Salesfusion。这些供应商表示，他们可以帮助公司根据预测条件来优化真实的营销方法，即发现哪些客户准备购买，以及可以给哪些现有客户销售更多的产品和服务。例如，Juniper Networks也是Lattice Engines的一个客户，它发现一些新客户最近搬进了新的办公室，他们准备购买交换机和路由器。其他的提示信息可能包括新专利或收到政府大订单。Lattice Engines的Kardon说：“你想要寻找的是一个活动标识，它将预示着有一个购买周期出现。”
建立更好的客户关系
美国亚特兰大州的SunTrust银行是一个地方银行，它通过深度挖掘客户关系来产生业务。银行副总裁及商务顾问Andrew Yearwood指出，在银行开始使用Lattice Engines之前，它使用各种内部系统来收集客户信息，以准备一个销售电话。这个过程非常耗费时间且效率低下，而且还可能因此无法及时获得正确的客户信息。
Yearwood描述说：“你必须登录多个系统，而且所有系统都有独立的登录帐号。有一些是大型主机，有一些则是基于Web，有一些还会有很深的文件夹层次——根本不可能是一下点击就出报表那样简单。因此，大多数销售人员表面上会承认说他们没有把工作做好，但是他们内心是认为公司应该给我提供一些条件，帮助我把工作做得更好一些。”
认识Lattice Engines
Yearwood指出，通过使用Lattice Engines，销售人员现在只需要使用一个系统，就可以访问现有客户的信息，从中发现他们可能需要哪一些产品和服务。
他说：“如果是一个公司，并且有一位审计会计，那么我们有很多其他类型的产品可以帮助你管理现金流。我们可以用报表帮助你完成业务，控制支付、付款及其他服务的安全性。我们可以使用这些数据来理解客户是如何使用这些工具来运营自己的业务，或者是否还有未购买的解决方案。”
Gartner的Berkowitz说：“客户生命周期管理会给跨行业销售和向上销售带来很大的机会。你不仅会获得外部数据，也会丰富自己数据库的数据。这是一个非常强大的预报工具。”
Yearwood指出，公司下一年度计划将这个软件应用到更多的方面，如营销拓展，但是目前仍有很多工作要做。
权衡利弊
即使这些工具在提高生产力及帮助销售团队方面有很多优点，但是这个软件仍然处于新生阶段，它也有一些局限性。例如，Yearwood希望Sun Trust能提供更灵活的数据视图。
他说，虽然Lattice Engines“在显示快照方面做得很好，但是我们更希望它能够显示趋势数据和时间序列数据。而它现在还无法做到。”查看数据随时间的变化，然后对比各年度的数据，“可以让银行主与客户在讨论现金流或信用卡使用趋势时有更实质的互动内容。在这些谈话中，你会成为顾问，扮演着战略指引的角色。”
Gartner的Berkowitz还提醒说，公司要考虑一些内部假设条件，这些技术模型会用这些假设来确定判断标准。
他说：“这个软件的最大问题在于它是一个黑盒。有一些公司不敢相信他人提供的黑盒模型，因为这些算法是保密的。”Berkowitz指出，他还会尝试区分这个领域中不同供应商的差别。
Berkowitz说：“在这一点上，他们都是相同的。但是，有一些供应商可能会宣称：‘我们已经将算法开源，然后围绕这些算法提供服务。’那么这就是一种差异性。”
6. 什么是数据库营销数据库营销的概念是什么
数据库营销是为了实现接洽、交易和建立客户关系等目标而建立、维护和利用顾客数据与其他顾客资料的过程。数据库营销（Database Marketing Service，DMS）是在IT、Internet与 Database技术发展上逐渐兴起和成熟起来的一种市场营销推广手段，在企业市场营销行为中具备广阔的发展前景。它不仅仅是一种营销方法、工具、技术和平台，更重要的是一种企业经营理念，也改变了企业的市场营销模式与服务模式，从本质上讲是改变了企业营销的基本价值观。通过收集和积累消费者大量的信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息达到说服消费者去购买产品地目的。通过数据库的建立和分析，各个部门都对顾客的资料有详细全面的了解，可以给予顾客更加个性化的服务支持和营销设计，使 “ 一对一的顾客关系管理 ” 成为可能。
数据库营销在西方发达国家的企业里已相当普及，在美国，1994年Donnelley Marketing 公司的调查显示，56% 的零售商和制造商有营销数据库，10%的零售商和制造商正在计划建设营销数据库，85%的零售商和制造商认为在本世纪末，他们将需要一个强大的营销数据库来支持他们的竞争实力。从全球来看，数据库营销作为市场营销的一种形式，正越来越受到企业管理者的青睐，在维系顾客、提高销售额中扮演着越来越重要的作用。
一、宏观功能——市场预测和实时反应
客户数据库的各种原始数据，可以利用 “ 数据挖掘技术 ” 和 “ 智能分析 ” 在潜在的数据中发现赢利机会。基于顾客年龄、性别、人口统计数据和其它类似因素，对顾客购买某一具体货物可能性作出预测；能够根据数据库中顾客信息特征有针对性的判定营销策略，促销手段，提高营销效率，帮助公司决定制造适销的产品以及使产品制定合适的价格；可以以所有可能的方式研究数据，按地区、国家、顾客大小、产品、销售人员、甚至按邮编，从而比较出不同市场销售业绩，找出数字背后的原因，挖掘出市场潜力。企业产品质量上或者功能的反馈信息首先通过市场、销售、服务等一线人员从面对面的顾客口中得知，把有关的信息整理好以后，输入数据库，定期对市场上的顾客信息进行分析，提出报告，帮助产品在工艺或功能上的改善和完美，产品开发部门作出前瞻性的研究和开发；管理人员可以根据市场上的实时信息随时调整生产和原料的采购，或者调整生产产品的品种，最大限度的减少库存，做到 “ 适时性生产 ” （ JIT ）。
二、微观功能——分析每位顾客的赢利率
事实上，对于一个企业来说，真正给企业带来丰厚利润的顾客只占所有顾客中的 20% ，他们是企业的最佳顾客，赢利率是最高的，对这些顾客，企业应该提供特别的服务、折扣或奖励，并要保持足够的警惕，因为竞争对手也是瞄准这些顾客发动竞争攻击的。然而绝大多数的企业的顾客战略只是获取顾客，很少花精力去辨别和保护他们的最佳顾客，同时去除不良顾客；他们也很少花精力考虑到竞争者手中去策反顾客，增加产品和服务，来提高赢利率。利用企业数据库中的详细资料我们能够深入到信息的微观程度，加强顾客区分的统计技术，计算每位顾客的赢利率，然后去抢夺竞争者的最佳顾客，保护好自己的最佳顾客，培养自己极具潜力的顾客，驱逐自己最差的顾客。通用电气公司的消费者数据库能显示每个顾客的各种详细资料，保存了每次的交易记录。他们可以根据消费者购买公司家用电器的历史，来判断谁对公司和新式录象机感兴趣，能确认谁是公司的大买主，并给他们送上价值30 美圆的小礼物，以换取他们对公司产生下一次的购买。
目前在我国，传统的营销方式仍占据着相当的地位，数据库营销只是对传统营销方式的补充和改变。但从长期看，数据库营销必将随着企业管理水平、尤其是营销管理水平的提升而得到创新使用。现在一些具有领先观念的企业如上海罗氏、通用汽车、广东美的已经建设了CRM 系统。
随着经济的日益发展和信息技术对传统产业的改造，消费者的个性化需求的满足成为了可能，中国加入WTO 以后，企业将面临更加严峻的形势，如何在这场强敌环饲的角力中胜出，需要全方位的提升企业的竞争力——特别是企业的客户信息能力，作为企业经营战略中非常重要的营销体制也必须吸收西方先进的营销理念和手段，革除传统营销模式的弊端，数据库营销是先进的营销理念和现代信息技术的结晶，必然是企业未来的选择。
数据库营销的基本作用
（1）更加充分地了解顾客的需要。
（2）为顾客提供更好的服务。顾客数据库中的资料是个性化营销和顾客关系管理的重要基础。
（3）对顾客的价值进行评估。通过区分高价值顾客和一般顾客，对各类顾客采取相应的营销策略。
（4）了解顾客的价值。利用数据库的资料，可以计算顾客生命周期的价值，以及顾客的价值周期。
（5）分析顾客需求行为。根据顾客的历史资料不仅可以预测需求趋势，还可以评估需求倾向的改变。
（6）市场调查和预测。数据库为市场调查提供了丰富的资料，根据顾客的资料可以分析潜在的目标市场。
与传统的数据库营销相比，网络数据库营销的独特价值主要表现在三个方面：动态更新、顾客主动加入、改善顾客关系。
（1）动态更新
在传统的数据库营销中，无论是获取新的顾客资料，还是对顾客反应的跟踪都需要较长的时间，而且反馈率通常较低，收集到的反馈信息还需要繁琐的人工录入，因而数据库的更新效率很低，更新周期比较长，同时也造成了过期、无效数据记录比例较高，数据库维护成本相应也比较高。 网络数据库营销具有数据量大、易于修改、能实现动态数据更新、便于远程维护等多种优点，还可以实现顾客资料的自我更新。网络数据库的动态更新功能不仅节约了大量的时间和资金，同时也更加精确地实现了营销定位，从而有助于改善营销效果。
（2）顾客主动加入
仅靠现有顾客资料的数据库是不够的，除了对现有资料不断更新维护之外，还需要不断挖掘潜在顾客的资料，这项工作也是数据库营销策略的重要内容。在没有借助互联网的情况下，寻找潜在顾客的信息一般比较难，要花很大代价，比如利用有奖销售或者免费使用等机会要求顾客填写某种包含有用信息的表格，不仅需要投入大量资金和人力，而且又受地理区域的限制，覆盖的范围非常有限。
在网络营销环境中，顾客数据在增加要方便得多，而且往往是顾客自愿加入网站的数据库。最新的调查表明，为了获得个性化服务或获得有价值的信息，有超过50%的顾客愿意提供自己的部分个人信息，这对于网络营销人员来说，无疑是一个好消息。请求顾客加入数据库的通常的做法是在网站设置一些表格，在要求顾客注册为会员时填写。但是，网上的信息很丰富，对顾客资源的争夺也很激烈，顾客的要求是很挑剔的，并非什么样的表单都能引起顾客的注意和兴趣，顾客希望得到真正的价值，但肯定不希望对个人利益造成损害，因此，需要从顾客的实际利益出发，合理地利用顾客的主动性来丰富和扩大顾客数据库。在某种意义上，邮件列表可以认为是一种简单的数据库营销，数据库营销同样要遵循自愿加入、自由退出的原则。
（3）改善顾客关系
顾客服务是一个企业能留住顾客的重要手段，在电子商务领域，顾客服务同样是取得成功的最重要因素。一个优秀的顾客数据库是网络营销取得成功的重要保证。 在互联网上，顾客希望得到更多个性化的服务，比如，顾客定制的信息接收方式和接收时间，顾客的兴趣爱好、购物习惯等等都是网络数据库的重要内容，根据顾客个人需求提供针对性的服务是网络数据库营销的基本职能，因此，网络数据库营销是改善顾客关系最有效的工具。
网络数据库由于其种种独特功能而在网络营销中占据重要地位，网络数据库营销通常不是孤立的，应当从网站规划阶段开始考虑，列为网络营销的重要内容，另外，数据库营销与个性化营销、一对一营销有着密切的关系，顾客数据库资料是顾客服务和顾客关系管理的重要基础。
数据库的建立与管理
一、日益重要的数据库
企业顾客的基本资料分别加以搜集、筛选、测试、整理、编集及充实之后，妥善储存、保管。等到企业进行各种直复营销活动之时，依照特定的目的需求，迅速且完整地提供相关个别顾客资料。现在，由于计算机技术发展得十分迅速，电脑在顾客数据库的利用上，贡献很大。
直复营销是以目标顾客个人为对象，以双向沟通的方式进行信息传递的，因此，慎重选择目标顾客群，有系统地搜集目标顾客个别资料，进而形成顾客数据库，并有效运用顾客数据，将是直复营销成功的重要关键。
二、数据库形成的六个阶段
顾客数据库从决定成立到向直复营销人员提供信息，大致上有六个阶段：
1、决定建立顾客数据库 2、顾客资料的搜集 3、个别顾客资料卡的内容填写 4、资料的整理及筛选 5、智慧型信息的完成 6、灵活使用顾客数据库的信息。
数据库营销的前景
数据库营销缩短了商业企业与顾客之间的距离，有利于培养和识别顾客忠诚，与顾客建立长期关系，也为开发关系营销和“一对一”营销创造了条件。
（1） 以数据库为基础的顾客管理，为关系营销奠定了基础。
关系营销强调与顾客之间建立长期的友好关系以获取长期利益。实践证明，进行顾客管理，培养顾客忠诚度，建立长期稳定的关系，对商业企业是十分重要的。数据库营销不仅受到沃尔玛、麦德龙等传统企业的重视，像亚马逊这样的新型网上企业更是十分重视客户管理。比如，当客户向亚马逊买一本书以后，亚马逊会自动记录下顾客的电子邮箱地址、图书类别，以后定期以电子邮件的形式向顾客推荐此类新书。这种方式极大推动了亚马逊网上销售业务的增长。
（2） 数据库营销，使商业企业能够更详细地了解顾客，增加了“一对一”营销的可能。
“一对一”营销是基于信息技术的发展提出的新的营销理念，就是将市场细分到消费者个体，根据其消费习惯和需求特点提供个性服务。最近，在美国许多大城市出现一些“快速服装店”，其目标顾客是有一定身份和地位的职业女性。她们或者工作很忙无暇购物，或者是厌烦挑选商品的烦琐过程，但都需要不断改变形象。服装店便专门为这类顾客建立“一对一”档案，从身高、体重、体形到气质、职业、性格，都有详细的记录和分析。
7. 精准数据库营销怎么做
很高兴能为你解答，简单自我介绍下吧
我叫谭能 你也可以叫我演金老师 33岁 ，已婚，目前已经有自己的团队，大学本科 广告学专业 学的是策划方向
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5年前 08年 一次偶然的机会，我接触到互联网，从此一发不可收拾，在2012年呢，我通过简单包装了几款信息产品，在短短三个月之内就为我创造了不菲的收益，这就是数据库营销的效果，而我的花费呢仅仅只有98块，互联网就是这么神奇，这么不可思议。
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我服务过的企业包括伊京蓝乳业 业之峰装饰 重庆鸡公堡 蓝海传媒等知名企业、
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8. 演金精准数据库营销
互联网上其实不需要你太多的投资就可以赚钱的，只要你
找对行业，选对方法，跟对人就可以了，在这个互联网飞速发展的时代。
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曾经的我很迷茫，没有正确的方向，虽然很努力，做过很多项目
其间打过工，做过淘宝，做过直销，摆过地摊，做过传统生意。
但都没有一项真正可以实现自己的梦想。但一切就像変魔术一样、
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一个新的信息改变了我的人生轨迹，让我从开始对网络一无所知
到现在的电子商务的专业行家，今天互联网成就了我，我
想分享、很多不错的产品、
9. 数据精准营销的七个关键要素
数据精准营销的七个关键要素
说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。
01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
1.采集和清理数据：用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
2.用户分群：分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
3.制定策略：优化再调整
有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
02数据细分受众
“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？
以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
所需时间和预算都在以往的10%以下
这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
03预 测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。
大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Proct，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
05技术工具
关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：
1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；
2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；
3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力：
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；
2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；
3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
06预测模型
预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：
参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
07AI在营销领域的应用
去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。
针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：
1、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。
2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。
3、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。
按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。
强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。