探析大数据环境下的客户定位

蒋蔚

【摘 要】在经济全球化的今天，精准的客户定位，以客户为中心的精准营销已成为企业在商战中的制胜利器。本文从客户购买路径的角度探讨如何利用大数据精准地定位客户，分析客户真正的需求，从而完成针对每个客户的精准营销。

【关键词】大数据； 客户定位； 精准营销

自从有商业环境以来，如何精准地进行客户定位就已经成为各个企业追求的目标，也成为营销行业专家学者们研究的对象。精细化的市场细分、精准的客户定位，以客户为中心的市场营销模式在零售业中越演越热。

传统营销环境下主要通过市场细分来定位客户，而市场细分则主要以地理、人口统计特征、客户利益、客户心理以及感受和行为等方面进行。但没有哪一种细分方法能够符合所有有效客户细分标准。比如，人口统计数据和地理细分可以用于辨别和接近客户，但这些方法的特征经常与客户的需求无关，意味着这些方法不能说明应采取什么样的营销手段来吸引细分市场中的客户。又比如，了解客户追求的利益有利于设计有效的零售组合，但是用这样的方法很难辨别是哪些客户在追求这些利益。因此企业常常会用一些综合细分指标来细分市场，但也只能粗略地对客户进行定位，得到模糊的消费群体轮廓，没有办法真正了解每一位客户千差万别的需求。想要得到每一个客户的全息清晰画像，了解每一客户的真实需求，从而对其进行精准营销，就必须利用新技术、新模型收集和分析客户的信息，重新对客户进行精准定位。

在经济全球化的今天，大数据被认为有改变目前竞争格局的潜力，受到了广泛的重视，它不仅可以为企业的业务提供创新的解决方案，还为整合流程、组织、整个行业，甚至全社会提供了新方法。用大数据来对客户进行管理的目的主要是通过分析客户的数据，来更加全面深刻地了解客户群体，从而帮助企业获得更多的新客户、提升现有客户的忠实度、刺激客户的消费欲望等。目前很多企业使用贴吧、微信、微博等社交工具来进行客户管理，而通过大数据分析技术，企业可以对客户的交流数据进行收集整理，掌握客户的兴趣爱好、性格特征等，从而有利于帮助企业与客户建立良好的信任关系。

大数据不仅可以对企业客户进行管理，而且还可以针对不同客户进行精准营销。在互联网时代，根据客户的兴趣爱好来向他们推荐产品及服务，是许多企业的普遍选择。但在现实生活中，客户使用手机、电脑等设备时，经常会被一些弹窗广告所困扰，这很大程度上是因为企业向客户推送的信息不符合客户的消费需求。而企业利用大数据技术对客户群体进行分析后，可以向用户推荐他们感兴趣的信息，这在提升用户服务体验的同时，也提升了企业的产品销量。

每天可以通过各种新型的终端技术，让成千上万的客户的各种行为都变成可以使用的数据，这些数据不再是单纯的结构化数据，大量的非结构化的数据也充斥在其中，大数据技术把这些看似无关的数据，以有意义的方式结合在一起，来分析和定位客户的信息，从而进行精准推荐，而且这样大量且多样的数据也有助于提高分析客户的精准度。因为有更多的变量，就可以产生更好的客户需求推论精度。正因为大数据能够帮助企业收集和分析客户的信息，从而进行精准的客户定位。因此企业就可以利用以下的大数据的工具来进行客户定位。

一、利用决策图了解客户的购买路径

每一个客户从产生购买需求到达成交易，再到下一次购买，都有一定的路径可循，它包括客户对商品或服务的需求识别、特征说明，对商品或供应商的评估，对商品进行挑选及购买和消费后对商品或服务的评价。而这一路径又决定了客户下一次的购买。所以了解客户的购买路径，以及客户所处购买路径的具体位置，并针对其具体的需求实施营销活动，对企业来说非常的重要。从模型来看，客户的购买路径是由一系列小的决策组成。例如，我需要什么样商品或服务？我现在需要这个商品吗？我想用这个商品来干什么？我可以在哪里找到这些商品和服务？我需要付多少钱？如果企业把和客户的每次接触，都看成是客戶正在寻找某个问题的答案，就会发现，企业真正做的其实就是与客户的交谈。企业只有了解和正确判断客户正处于购买路径的哪个位置，他才能为其提供有针对性的产品和服务。所以企业可以在数据收集的基础上为每一个用户建立一个专属的决策图，把客户的每次行为和与客户的每次沟通都看做模型的变量，利用所建立的决策图整合这些看似无关的变量，并对其进行决策分析。企业便利用这个模型来了解客户的购买路径，正确地判断客户所处的需求环节，这样也就可以最大程度地确保企业在针对每一个客户的初步营销决策都是正确的。

二、利用倾向模型估计客户购买的可能性，并提供不同的营销手段

仅仅只是了解客户处在购买路径的哪个位置，对于企业来说是不够的。在客户定位方面企业还应该了解所处不同购买路径的客户的不同时期的购买可能性，并根据他们的实际情况，利用有效的营销手段，精准地挖掘出客户的潜在购买需求，进而把这些潜在需求转化为实际需求。企业可以使用大数据下的倾向性模型来解决这一问题。倾向模型是一种估计购买可能性的预测模型。它将来自外购数据源（如区域消费心理，也就是客户基于所在地区的生活方式）、网页浏览数据（客户在网页上浏览的每一个痕迹）、家庭规模数据（客户在不同时期、不同地点注册的个人信息）以及他们拥有的其它所有变量数据整合在一起。然后倾向性模型将对每个潜在客户进行评分，客户所得的分数即可判断其所处的购物路径和目前购买可能性的大小。另外每一个企业都会有很多种产品，在不同的产品中，变量不一定以相同的方式起作用，所以企业都应该根据每一种产品不同的属性，建立一个不同的模型，然后企业对这些模型进行综合的评分，最后企业可以针对不同客户推荐一个属于他们自己的最高分的产品。但是这些推荐给客户的高分的产品，是系统模型根据以往的数据计算评分出来的，如果不能及时得到客户的反馈，有时并不能反映目前客户的真实的需求。所以企业还可以建立额外的一些模型，用来确定所推荐的高分产品哪些最有可能引起每个客户的反应，并将这些模型添加到模型组合中。这样，企业就可用这些模型分析出客户的真实需求，并对每一个客户采取不同的营销手段，使其成为企业的忠实客户。

三、利用级联式营销活动对不同的客户进行精准营销

只利用倾向模型的评分，要想在合适的时间、合适的地点推荐合适的产品给客户，并是一件不简单的事情。所以企业可以采用级联式营销活动。级联式营销活动是一系列创建与买方的智能对话并向买方提供沿购物路径前移所需要的营销行为，它根据买方想要购买的方式进行销售。创建级联式营销活动就是为了与买方的需求匹配，以便通过合适的决策使他们沿购买路径前移。因此，沟通流程的每一步都必须与购买流程一致。从动态客户战略的角度，这意味着企业做的每一条广告语之后就是试用或者测试，如果能和客户的行为一致，就说明对客户的定位准确，并成功地进行了精准营销。否则级联式营销活动就会将该客户归入不同的分群和新的序列，或者要求设计另一个广告语让客户重新进入购物流程。

客户沿购物路径前移式时，会做出许多小的决策，因此，大数据的一个重要用途是对买方的决策过程建模，并在合适的时间提供合适的信息，以便帮助买方前移。这一智能对话，要求用自动化模型，基于买方的行为对买方评分，从而可以把合适的产品放在他们面前。级联式营销活动可以吸引身处决策过程的买家，根据买方的选择在流程中选择下一个合适的步骤，从而完成以客户为中心的精准营销活动。

当今的经济社会，客户成为企业越来越重要的资源和竞争力，如何细分市场、如何定位客户，是放在每一个企业面前的难题。在大数据的时代背景下，企业应该利用新的信息技术对传统的市场重新进行精细地划分，对客户进行精准地定位，让自己了解每一位客户的真实需求，精准地实施以客户为中心的市场营销活动。

（贵阳学院，贵州 贵阳 550001）

参考文献：

[1]John F.Tanner Jr.大数据营销[M].北京：人民邮电出版社，2015.

[2]王先庆.新零售[M].北京：中国经济出版社，2017.[3]迈克尔·利维，巴顿·韦茨.零售管理[M].北京：人民邮电出版社，2017.