中科五极:基于运营商大数据的精准营销及案例
党的十九大提出要发展数字经济、共享经济，培育新增长点、形成新动能。移动互联网技术与云计算、大数据、人工智能等技术的深度融合，不断创新服务模式及产业形态，重构传统产业领域，将为数字经济提供动力，推动中国数字经济进入快车道。利用运营商大数据的精准营销服务顺势而为，在各个行业中凸显效果。
运营商大数据具备全面性、多维性、客观性等特点， 数据相对集中，信息价值高。若在互联网数据技术上亿的数据库查询里找客源宛如海底捞针。在运营商海量数据基础上，运用大数据技术，通过分析建模、机器学习等操作，构建用户标签体系，对用户行为特征及偏好给出用户画像，那么销售企业就能够结合自身产品服务的特点和用户画像信息，精确筛选目标客户进行营销，从而达到降低推广成本，提高转化效率的目的，这就是基于运营商大数据的精准营销 。
传统营销方式，不管是存量客户营销还是新客户发觉，都采用的一把抓的方式，即单纯性对全部用户采用一种方法进行营销推广。这就很大程度上可能造成资人员浪费、数据浪费、产品推广错位，即消息推送的产品未必是用户所需要的，不只是骚扰了用户，还造成营销推广转化率不高，营销推广成本上升。所以说，要得到好的营销推广效果，务必要对对应的用户群采取分类。
好的营销产品实现营销流程的闭环管理，需要七大营销要素：标签定制、标签筛选、内容定制、策略定制、渠道定制、营销监控、盘点及评估。在此基础上，通过不同环节的积极配合，就能帮助客户更精准的获取新鲜客户，同时也能帮助企业更有针对性的对客户进行营销。对于运营商数据的精准营销，举个例子：
例如保险行业，精准营销能够基于客户在运营商 发生的海量行为数据，结合保险行业业务特点，通过关 注群体行为特征，人生阶段( 结婚、生子、升学) 变化情 况以及重要资产购置( 购房、购车) ，整合各类大数据信 息，提供面向保险行业的出行、健康、家庭、房、车等多 项保险指数，为保险企业精准锁定精准目标客群，并规 划出场景化营销触达最佳时机，显著提高营销效费比。 也能够对保险品类市场的需求、竞品情况、消费者整体 行为或分化特点等信息进行全面收集和数据挖掘，从 而帮助保险企业洞察市场形势掌握先机。
再比如培训行业，运营商大数据深入分析现阶段用户基本特征，对用户采取标签划分，根据人物画像、进行目标人群定位，有针对性的建立模型，结合行业特点，对目标客户进行有效分类，可实现针对不同(年龄、性别、行为习惯)差异群体，推广不同课程;针对不同行业，设置不同人群标签，分配不同权重比例，能有效、高效的鉴别并锁定目标群体，进而能更迅速的触达客户，保证在推广中的先机，提高转化率。
对于其他行业，精准营销也能够根据行业的个性化需求，针对性地分析用户的行为数据，帮助行业进行潜在客户寻找，同时进行精准营销行为。 营销筛选表的规则需要分阶段实施，更需要迭代优化，这样才能最有效的利用规则来提高成功率，进而达到最佳效果。