营销型系统如何实现精准营销

今天，我们准备聊一个很重要的话题——如何实现精准营销。互联网时代的到来，让我们的传播途径和传播对象变得更加多样化和广泛化，但是营销本身的目标却始终未变：吸引最潜在的客户，促成产品或服务的销售。而针对大数据时代新兴的营销方式，营销型系统成为一个不可或缺的工具，那么如何用营销型系统实现精准营销呢？

任何一个成功的精准营销计划都是基于数据的。一个营销型系统的数据采集工作必须做到以下几点：首先，要搭建一个对应的采集系统，以把客户提供的信息和行为数据等保存在这个系统之中；其次，要及时整合和更新信息，让各个系统之间进行信息的共享。最后，对于每一位客户都要建立一个信息数据库，对客户的消费行为、消费能力、兴趣爱好、需求程度、位置等相关信息进行深度挖掘，并进行实时追踪。所有这些都是数据采集工作中需要注意的关键细节。

比如我们常听的CRM系统，就是用来记录客户信息的，同时也是监控客户购买行为的工具。而对于一个手游类产品的广告投放行业来说，游戏登陆、充值和游戏出现异常等数据的采集就非常重要。通过运用大数据分析手段，我们可以根据不同阶段的数据变化对用户进行精细化划分，然后运用不同行为策略进行精准营销。

每位客户的需求不同，对于客户的分级体系应该根据客户的消费能力、忠诚度等多维度信息进行分类划分。这样，针对不同阶段的消费者，我们可以进行差异化管理和服务。对于一个跨界公司如阿里影业而言，影片票价也可以用来作为区分客户级别的一项指标。由于影片票价不同，就会购买的客户身份不一样，针对这些分类后的客户，我们就可以制定不同的营销策略。

作为企业的客户，同样必须要制定针对不同客户的精细化营销策略。比如有些客户对于产品的品质、价格敏感，需要我们送上实实在在的优惠和实惠款待；而有些客户对于服务的质量和实用性更为在意，那么我们就可以更加注意对服务的投入，提供专属定制化服务等。

策略制定是精准营销过程中的一个核心环节，可根据客户的属性、个性等进行制定。同时还可以通过人口学数据、社交数据、内容数据、行为数据等多个数据来源进行分析和筛选。其中最为重要的是人口学数据，这些数据可以描绘消费者的人口学特征，也可以反映客户需求的变化，从而提高营销效果。

对于一个跨国金融服务公司而言，策略制定不仅要根据不同的客户类别来进行千人千面的针对性营销，还要根据客户的阶段性需求和特点进行对客户全生命周期的制定计划。也就是说，始终保持适应快速变化的市场环境，就需要我们建立一个多角度、多维度、多信息源的信息分析模型，从而不断调整策略，让营销团队有一个更加清晰的目标。

跨多渠道的信息整合是公司营销策略的一个细节部分。无论是线上、线下的销售渠道，都可以成为精准营销的渠道来运用。对于一个电子商务平台而言，自身的APP、微信公众号、小程序三个渠道就是非常重要的精准营销的工具。

不断优化这些渠道向用户呈现的信息，让用户得到有效信息的支持，同时也可以扩充自身用户群。比如一些国外电商平台在日本市场的行销模式中，加入了“本地商品推介”这一环节，通过此举提高了用户购物的便捷性和满意度。因此，不断探究这些渠道间的联接，也成为了整合互联网时代的营销工作中关键的环节。

好的精准营销计划必然随着计划的实时数据更新需要进行不断的全面优化。及时响应每一位客户的需求，以便调整策略，加强市场营销效果。对于一个跨界教育平台而言，考试、学习、选修顾问建议等及时反馈与响应，制定周期性的营销策略，就能够帮助客户在第一时间找到自己所需要的服务。同时，也能盘活每一位客户的价值，从而实现宣传和服务双赢。

千百万客户是营销者决不允许脱离的重要资源，应时刻将客户的满意度放在首位，不断追求营销效果的提高。这么一来，才能真正落实“精准营销”这个美好的概念。