筆記︱精準營銷解決方式以及營銷組合評估
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本筆記來源於CDA-DSC-L2R的課程。主要探討精準營銷的解決方式、營銷組合的評估。
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一、精準營銷實際問題
充分利用各種技術手段，將營銷信息推送到比較準確的受眾群體中，從而既節省營銷成本，又能起到最大化的營銷效果。
精準營銷的本質是找到自己的目標客戶並對其進行營銷。
精準營銷能夠解決例如以下的問題：
| 實現 | 解決方式 |
| 擴大市場占有率 | 找出潛在客戶，擴大市場份額 |
| 活動響應預警 | 1、在預算範圍內最大化收益 |
| 2、對響應概率低的客戶制定響應的市場活動 | |
| 客戶流失預警 | 1、確認流失概率高的客戶，制定流失防範措施 |
| 2、對贏回概率高的客戶指定優惠的市場活動 | |
| 向上、向下交叉銷售 | 1、最優化現有客戶的價值 |
| 2、添加客戶的黏性即忠誠度 |
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二、精準營銷解決方式
1、預測性方案——線性回歸模型
預測性建模基於用戶的歷史信息去預測其將來的行為；預測性模型是幫助提高營銷活動的一個工具，能針對用戶實現精準營銷。
2、案例一：高價值目標用戶挖掘
須要做到兩個方面：客戶響應情況（對每一位客戶，預測其在30天內購買的概率，logistics模型）、客戶消費金融大小（對響應的人。預測其會消費的金額。OLS線性回歸）
客戶響應情況難點1：時間窗體的選擇
精準營銷中須要主要兩個時間窗體：建模所須要的時間窗體、營銷之後成功的響應時間窗體。
響應時間窗體是指廣告營銷之後，消費者多少天來買算營銷成功，這個日期的選擇須要依據不同產品來彈性選擇，一般須要與業務公司溝通、協商獲取詳細的日期期限。
數據建模時間窗體是指建模時依據多長時間的數據來猜測未來值，能夠選擇一周、一月、一年的數據，詳細還得看情況。
建模難點2：建模時須要什麽指標（解釋變量）
不同的解釋變量會早晨不同程度的影響，會存在相關性極強的變量，怎樣選擇這些指標，對建模至關重要。
選取指標的方式能夠有決策樹、逐步回歸、時間維度上用lasso比較常見。
並且在選擇指標中，減少維度也是十分重要的問題。常見的有PCA主成分分析，可是其主成分在高緯度上非常難獲得統一、有效的認知；相比之下聚類下的R型聚類，比較易懂。
3、結果的評價
獲得建模之後。依據模型分數的高低。為客戶挑選一定預算條件下的最優質用戶，從而幫助事實上現商業目標。
能夠將雙方面的預測呈如今一張列聯表上。
橫軸代表消費金額的預估排名、縱軸代表是否購買概率的排名。
能夠依次進行分類。
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三、營銷組合優化
估測在多種市場因素同一時候幹預的情況下，各個廣告營銷行為對銷售的不同程度的影響。不同廣告營銷綜合影響下，分解出來。不同營銷行為的效果怎樣。
1、營銷組合優化面對的問題
營銷組合要解決的問題：
哪個媒體的轉化率最高？
從支出上看，這種轉化率是不是高效率的？
怎樣調整媒體組合從而最大化每一份支出的收益？
各個媒體是怎樣相互影響並促進銷售的？
我們選擇的廣告投放時機是不是最佳的？
假設我們同一時候進行兩個廣告營銷活動，怎樣推斷當中一個是否比還有一個更有效？
2、營銷績效評估
兩個比較關鍵的指標：市場營銷開支、ROI（關聯性 (Relevance)、原創性Originality)、震撼力(Impact)）。
投資回報率（ROI）=年利潤或年均利潤/投資總額×100%
兩個比較關鍵的曲線：衰退曲線 – 測量一個消費者從開始接觸營銷活動到產生購買行為的延滯時間；飽和效應 – 媒體的邊際效益會隨著投入的添加而遞減
能夠用線性回歸建立模型：銷售量=營銷變量（電視臺、微營銷、搜索、報紙等）+價格促銷變量+外部影響變量（季節、趨勢、競爭、政策）
3、結果評價
3.1 主要媒體貢獻量
主要媒體貢獻量。是一個日期-銷售量的圖表。
代表著不同營銷手段下，不同日期銷售量的情況。
從媒體貢獻量能夠探查出下面幾種商業邏輯：
1、基礎銷售量越大。說明名氣越大，非常多銷售量來源並不依靠營銷手段，就能自然產生，基礎銷售量的占比能夠反映公司實力；
2、不同一時候間下。不同營銷手段的優劣。從圖中，該公司的線上推廣營銷效果要好非常多。
3.2 媒體效果曲線——ROI曲線
媒體效果曲線解釋了廣告營銷支出和凈增銷量之間的關系
ROI曲線代表，隨著投資額加大，銷售量的增長情況。通過ROI曲線能夠找出營銷最佳組合，優化配置資金。讓每個營銷手段都分配在最優位置。
3.3?平均ROI和邊際ROI
平均ROI==已支出的廣告投資的平均收益。
邊際ROI==追加部分的廣告投資的收益。
為追加的廣告投資找到效益最高的平臺並據此又一次優化廣告投資的分配
圖中的第一列代表不同的營銷手段。第二列代表營銷預算；第三列代表平均ROI；第四列代表邊際ROI；第五列代表ROI水平等級。
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