精准营销相关理论有哪些

营销手段一般分：服务营销、形象营销、绿色营销、整体营销、网络营销。

服务营销：服务营销也叫有形商品的无形营销。消费者购买时对商品的判断与选择,主要不再只依据商品的有形属性,而在很大程度上取决于商品的无形属性的一面,即企业如何提供商品,如何服务顾客。

形象营销：企业形象就是经营理念(MI)、行为识别(BI)、视觉识别(VI)三者的综合统一,也是企业关系者及所有社会公众对企业的整体感觉、印象和认知。形象营销就是把企业通常的商品营销组合与经营理念、行为识别、视觉识别有机组合起来。

绿色营销：绿色营销就是将环境保护与生态平衡观念融于企业的营销管理中,要求企业制定市场营销策略时,把消费者需求、企业利益和环境保护三者有机地统一起来。其最大的特点就是充分考虑环境保护问题,体现了强烈的社会责任感。

整体营销：企业的市场营销活动应包括构成其内部、外部环境的所有重要行为者,即包括供应商、分销商、最终顾客、职员、财务公司、政府、同盟者、竞争者、新闻传媒和一般大众,核心思想是“合作”。

网络营销：1、搜索引擎营销。搜索引擎营销分两种：SEO与PPC。SEO即搜索引擎优化，是通过对网站结构、高质量的网站主题内容、丰富而有价值的相关性外部链接进行优化而使网站为用户及搜索引擎更加友好，以获得在搜索引擎上的优势排名为网站引入流量。

PPC，是指购买搜索结果页上的广告位来实现营销目的，各大搜索引擎都推出了自己的广告体系，相互之间只是形式不同而已。搜索引擎广告的优势是相关性，由于广告只出现在相关搜索结果或相关主题网页中，搜索引擎广告比传统广告更加有效，客户转化率更高。

2、电子邮件营销。电子邮件营销是以订阅的方式将行业及产品信息通过电子邮件的方式提供给所需要的用户，以此建立与用户之间的信任与信赖关系。大多数公司及网站都已经利用电子邮件营销方式。

3、即时通讯营销。顾名思义，即利用互联网即时聊天工具进行推广宣传的营销方式。品牌建设，非正常方式营销也许获得了不小的流量，可用户不但没有认可你的品牌名称，甚至已经将你的品牌名称拉进了黑名单;有效的开展营销策略要求我们考虑为用户提供对其个体有价值的信息。

4、病毒式营销。是利用公众的积极性和人际网络，让营销信息像病毒一样传播和扩散，营销信息被快速复制传向数以万计、数以百万计的观众，它能够像病毒一样深入人脑，快速复制，迅速传播，将信息短时间内传向更多的受众。

5、BBS营销。就是利用论坛这种网络交流的平台，通过文字、图片、视频等方式发布企业的产品和服务的信息，从而让目标客户更加深刻地了解企业的产品和服务。最终达到宣传企业的品牌、加深市场认知度的网络营销活动”。

6、博客营销。博客营销是建立企业博客，用于企业与用户之间的互动交流以及企业文化的体现，一般以诸如行业评论、工作感想、心情随笔和专业技术等作为企业博客内容，使用户更加信赖企业深化品牌影响力。

7、播客营销。播客营销是在广泛传播的个性视频中植入广告或在播客网站进行创意广告征集等方式来进行品牌宣传与推广，知名公司通过发布创意视频广告延伸品牌概念，是品牌效应不断的被深化。

8、RSS营销。简单来讲RSS网络营销是指利用RSS这一互联网工具传递营销信息的网络营销模式。目前RSS营销的应用还处于初级阶段，因此对于RSS营销方法和一般规律的研究也有待深入。

9、SN营销。SN：SocialNetwork，即社会化网络，是互联网web2。0的一个特制之一。SN营销是基于圈子、人脉、六度空间这样的概念而产生的，即主题明确的圈子、俱乐部等进行自我扩充的营销策略，一般以成员推荐机制为主要形式，为精准营销提供了可能，而且实际销售的转化率偏好。

10、创意广告营销。企业创意型广告可以深化品牌影响力以及品牌塑求。比如：我有钱这样的是纯粹的创意广告。

11、知识型营销。知识型营销就像百度的知道，通过用户之间提问与解答的方式来提升用户粘性，你扩展了用户的知识层面，用户就会感谢你，试想企业不妨建立一个在线疑难解答这样的互动频道，让用户体验企业的专业技术水平和高质服务，或是不妨设置一块区域，专门向用户普及相关知识，每天定时更新等等。

12、事件营销。事件营销可以说是炒作，可以是有价值的新闻点或突发实践在平台内或平台外进行炒作的方式来提高影响力。

13、口碑营销。也称病毒式营销，其核心内容就是能“感染”目标受众的病毒体传播事件。

14、微信营销。是指企业发现或挖掘准消费者需求，从整体氛围的营造以及自身产品形态的营造去推广和销售产品，主要是深挖产品的内涵，切合准消费者的需求，从而让消费者深刻了解该产品进而购买的过程。

以上回答就是涉及营销手段的全部内容。1.每个行业营销手段和方法都不太一样，作为生产性企业作为新品上市，公司一般通过广告营销，会展营销，会议营销，渠道招商营销，

2.如果你是开店卖生活用品的一般会采用会员营销，价格营销，节假日活动营销。

3.如果你是做餐饮的，首先要做广告营销，会员营销，节日营销，套餐营销，价格优惠营销。

4Cs营销理论（TheMarketingTheoryof4Cs)，也称“4C营销理论”，是由美国营销专家劳特朋教授(R.F.Lauterborn(1993)在1990年提出的，与传统营销的4P相对应的4C理论。它以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素：即消费者（Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和沟通（Communication）。它强调企业首先应该把追求顾客满意放在第一位，努力降低顾客的购买成本，然后要充分注意到顾客购买过程中的便利性，而不是从企业的角度来决定销售渠道策略，最后还应以消费者为中心实施有效的营销沟通。

4P:产品—Product；价格—Price;通路—Place;促销—Promotion

4P是指企业在营销活动中的4个可控因素：

1．产品(Product)：企业提供给其目标市场的商品或服务，产品因素包括产品的质量、样式、规格、包装、服务等等。

2．价格(Price)：顾客购买产品时的价格，包括折扣、支付期限等。

3．地点(Place)，指产品进入或到达目标市场的种种途径，包括渠道、区域、场所、运输等。

4．促销(Promotion)：企业宣传、介绍其产品和说服顾客购买其产品所进行的种种活动，其中包括广告、宣传、公关、人员推销、促销活动等。

4P组合属于企业可以控制的因素，所以企业可根据目标市场的特点，选择产品、产品价格、销售渠道和促销手段，即进行“营销组合战略决策”。4P的组合不仅要受到企业本身的资源条件和目标市场的影响和制约，而且要受到企业外部“市场营销环境”的影响和制约。要密切监视其“外部环境”的动向，善于适当组合4P，使企业的“可控因素”与外部“不可控因素”相适应。这是企业经营管理能否成功，企业能否生存和发展的关键。1、服务营销

服务是用于出售或者是同产品连在一起出售的活动、利益或满足感。

2、体验营销

买方市场的形成让消费者需求呈现出了一些新的特点。消费结构上，情感消费的比重提高了；内容上，个性化需求增加了；价值目标上，更加注重接受产品时的感受。

3、知识营销

在知识经济时代，企业管理的重点将从生产转向研究开发，从对有形资产的管理转向对知识的管理。与此企业营销方式也必然会转向更高层次，即知识营销将成为企业获得市场的一种重要的营销方式。

4、情感营销

情感营销就是把消费者的个人情感差异和需求作为企业品牌营销战略的核心，通过借助情感包装、情感促销、情感广告、情感口碑、情感设计等策略来实现企业的经营目标。

5、教育营销

美容行业的营销其实一直都和教育培训息息相关。从90年代初期美容技术培训的兴起，90年代末期美容概念培训的流行，到如今美容文化教育的膨胀。

1、搜索引擎营销：

即SEM（通常以PPC为代表），通过开通搜索引擎竞价，让用户搜索相关关键词，并点击搜索引擎上的关键词创意链接进入网站/网页进一步了解他所需要的信息，然后通过拨打网站上的客服电话、与在线客服沟通或直接提交页面上的表单等来实现自己的目的。

2、搜索引擎优化：

即SEO，指的是在了解搜索引擎自然排名机制的基础上，使用网站内及网站外的优化手段，使网站在搜索引擎的关键词排名提高，从而获得流量，进而产生直接销售或建立网络品牌。

3、微博营销：

微博营销是指通过微博平台为商家、个人等创造价值而执行的一种营销方式，也是指商家或个人通过微博平台发现并满足用户的各类需求的商业行为方式。

4、微信营销：

微信营销是网络经济时代企业营销模式的一种创新，是伴随着微信的火热而兴起的一种网络营销方式。微信不存在距离的限制，用户注册微信后，可与周围同样注册的“朋友”形成一种联系，用户订阅自己所需的信息，商家通过提供用户需要的信息，推广自己的产品，从而实现点对点的营销，比较突出的如体验式微营销。

5、视频营销：

以创意视频的方式，将产品信息移入视频短片中，被大众化所吸收，也不会造成太大的用户群体排斥性，也容易被用户群体所接受。

6、软文营销：

软文广告顾名思义，它是相对于硬性广告而言，由企业的市场策划人员或广告公司的文案人员来负责撰写的“文字广告”。与硬广告相比，软文之所以叫做软文，精妙之处就在于一个“软”字，好似绵里藏针，收而不露，克敌于无形。扩展资料主要优势

1、网络媒介具有传播范围广、速度快、无时间地域限制、无时间约束、内容详尽、多媒体传送、形象生动、双向交流、反馈迅速等特点，可以有效降低企业营销信息传播的成本。

2、网络销售无店面租金成本。且有实现产品直销功能，能帮助企业减轻库存压力，降低运营成本。

3、国际互联网覆盖全球市场，企业可方便快捷地进入任何一国市场。尤其是世贸组织第二次部长会议决定在下次部长会议之前不对网络贸易征收关税，网络营销更为企业架起了一座通向国际市场的绿色通道。

4、网络营销具有交互性和纵深性 ，它不同于传统媒体的信息单向传播，而是信息互动传播。通过链接，用户只需简单地点击鼠标，就可以从厂商的相关站点中得到更多、更详尽的信息。

用户可以通过广告位直接填写并提交在线表单信息，厂商可以随时得到宝贵的用户反馈信息，进一步减少了用户和企业、品牌之间的距离。网络营销可以提供进一步的产品查询需求。

5、成本低、速度快、更改灵活，网络营销制作周期短，即使在较短的周期进行投放，也可以根据客户的需求很快完成制作，而传统广告制作成本高，投放周期固定。

参考资料来源：百度百科-网络营销

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，Product，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。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。