怎样通过大数据获得精准客户？ 以精立业 以质取胜

<p>获得精准客户可以分为两部分来看，一是寻找新的精准客户，二是精准锁定“老”客户。</p><p>为便于理解，先从老客户开始说起。</p><p>对于<b>老客户再一遍精准获得</b>的意义在于对他们进行二次营销，换形沉睡用户，召回流失用户。</p><p>下图为：重定向用户模型：4W1H</p><div><div><div></div><p></p></div></div><p><br></p><p>根据重定向用户“4W1H”模型来进行：Who、When、Where、What、How，分别对应用户属性、时间、来源、行为、质量。根据这个模型，我们可以从不同维度对用户进行细分，对不同群体进行个性化重定向。</p><p><b>寻找新客户</b></p><p>高质量的新客户可以通过常用的Look Alike手段，以及搜索词用户来获得。</p><p>Look Alike：又叫相似人群扩展，以重定向用户作为种子用户，根据4W1H模型中各个维度的用户特性查找相似特性的人群。</p><p>搜索词用户：当用户有需求时，会通过搜索引擎主动查找相关信息。因此，可以找供应商提供搜索词用户，对这些用户进行定向投放。</p><p>总体而言，品牌程序化广告中，最核心的要素就是人群，因此对广告投放平台的人群数据有很高的要求。</p><p>在广告主的brief 中，一般会要求需要哪些目标人群，可能还会简单描述用户画像，比如他们的职业、习惯等。提案的时候，要重点对人群进行分析，并阐述如何定位到这些目标人群以及量级会有多少。</p><p>定向目标人群需要在设置广告活动时选择人群标签（tag），可能是广告投放平台平台的自有标签，也可能是第三方DMP的标签。</p><p>标签一般包括性别、年龄、行业、收入、婚姻状态、教育背景、兴趣爱好等。为每个用户打人群标签时，主要是基于用户识别号、用户行为、时间、地点、终端等属性进行综合分析，并标记该用户在各个维度上的属性特征（同一个用户会对应多个标签）。</p><div><div><div></div><div></div></div></div><p><b>至于这些数据哪来呢？</b></p><p>广告投放平台的数据来源分为广告主数据、广告投放业务数据及第三方数据。</p><p>广告主数据：广告主添加执行方平台监测代码收集的人群数据、广告主CRM数据或者广告主自有DMP数据等。</p><p>自有数据：广告投放平台对接的AdX/SSP流量中携带的用户行为数据、广告投放数据（如曝光、点击数据等）、基于种子用户的look-alike（相似人群扩展）。</p><p>第三方数据：一般由第三方数据供应商提供。广告投放平台需要与该DMP进行用户ID映射（一般是指PC端的cookie映射）后方能使用。</p><p><br></p><p>---------------------------------------------------推荐阅读---------------------------------------------</p><p><i></i>0人点赞<i></i><i></i><a href="https://www.jianshu.com/nb/44964580" target="_blank" data-url="www.jianshu.com" class="show-5118-data" rel="nofollow"><i></i>日记本</a><i></i><br></p>