精准营销的案例（精准营销的典型案例有哪些）

本文目录

• 精准营销的典型案例有哪些
• 怎么做微信营销，如何实现精准营销
• 电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的
• 如何利用大数据做到对客户的精准营销

精准营销的典型案例有哪些

打开电视，铺天盖地的广告接踵而至，林志玲代言了飘柔洗发水，于是飘柔的价格又涨了5毛钱；莫文蔚代言了百雀羚，于是商场里百雀羚的包装变了，价格涨了几块钱。原本销量一般的国货，在某些大牌明星代言后价格上涨，销量上涨，商家数着钞票直乐。这，就是广告效应。

然而，巨额的广告费用也让一些商家伤透脑筋，尤其是某些小公司，明明质量很好，却因为请不起明星代言而濒临倒闭的惨状。日前，深圳某食品公司就出现了这样的情况。

怎么做微信营销，如何实现精准营销

1、漂流瓶

方式：把信息放进瓶子里，用户主动捞起来得到信息并传播出去。

实质：采用随机方式来推送消息。

优点：简单，易用。

不足：针对性不强，又因为用户使用漂流瓶的目的是为了排遣无聊之情，所以在这里做营销的话如果方式不正确的话极容易产生反作用，使得用户对品牌或者产品产生厌恶之情。此外，每个用户每天只有20次捡漂流瓶的机会，捡到瓶子的机会是比较小的。

适用产品：已经有了较大知名度的产品或者品牌

案例：招商银行的“爱心漂流瓶”用户互动活动案例。

案例分析：微信官方对漂流瓶的参数进行更改，使得合作商家推广的活动在某一时间段内抛出的“漂流瓶”数量大增，普通用户“捞”到的频率也会增加。但是，如果采用这种方式的话，需要注意的是，信息的呈现一定要灵活，不能发表一些样话，套话。要想办法提高用户的有效回复率。

2、位置签名

方式：在签名档上放广告或者促销的消息，用户查找附近的人的时候或者摇一摇的时候会看见。

实质：类似高速公路的路牌广告，强制收看。

优点：很有效的拉拢附近用户，方式得当的话转化率比较高。

不足：覆盖人群可能不够大。

适用产品：类似肯德基这种位置决定生意的店铺。

案例：饿的神、K5便利店微信签名档营销。

案例分析：很多位置不佳的店铺其实可以使用“附近的人”这个功能，勾搭附近的用户进入自家的店铺进行消费。

3、二维码

方式：用户扫描二维码，添加好友，并进行互动。

实质：表面是用户添加，实质是得到忠实用户。

优点：是用户主动扫描的，所以，可以针对性的诱导用户产生消费行为。

不足：必须用户主动扫描。

适用产品：与用户关联比较紧密的产品

案例：财富创业板

案例分析：“扫描二维码”这个功能原本是“参考”另一款国外社交工具“LINE”，用来扫描识别另一位用户的二维码身份从而添加朋友。这种推广方式可以吸引部分贪小便宜的用户进来消费。

4、开放平台

方式：把网站内容分享到微信，或者把微信内容分享到网站。

实质：类似于各种分享。

优点：由于微信用户彼此间具有某种更加亲密的关系，所以当产品中的商品被某个用户分享给其他好友后，相当于完成了一个有效到达的口碑营销。

不足：产品扩散比较困难。

适用产品：适合做口碑营销的产品。

案例：美丽说登陆微信开放平台。

案例分析：用户愿意与朋友分享自己看到的有价值的东西，所以，当产品有价值的时候，用户便愿意去分享。

5、朋友圈

方式：可以将手机应用、PC客户端、网站中的精彩内容快速分享到朋友圈中，支持网页链接方式打开。

实质：模仿国外产品Path，属于私密社交。

优点：交流比较封闭，口碑营销会更加具备效果。

不足：开展营销活动比较困难。

适用产品：口碑类产品，或者私密性小产品。

6、公众平台

方式：微信认证账号，品牌主页，

实质：专属的推送信息渠道。

优点：推送的对象是关注你的用户，所以关系比较亲密；到达率100%。

不足：如果用户关注了20个品牌，每个品牌每天向你推送3条信息，那么这些信息就显得有些扰民了。

电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的

　信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

　　电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

　　项目背景：

　　年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

　　投放方案

　　1、优选投放媒体

　　优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

　　2、MOB数据定向

　　通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

　　3、重定向

　　标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

　　4、投放优化

　　通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

　　1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

　　2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

　　3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

　　投放效果

　　在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

　　此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​

如何利用大数据做到对客户的精准营销

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料
大数据营销
大数据营销三个案例分析
案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。
案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。
案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。
最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
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具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲，我们需要以下三个步骤：
第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;
第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。