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Google Trends对买家搜索习惯分析：60％的客户使用英文采购，40％的买家则习惯使用母语查找产品。上海首擎科技现推出精准小语种外贸推广方案，帮助外贸企业实现本地化营销策略。小语种精准外贸推广意味着竞争小，虽然看似小市场，却孕育着大的商机。精准营销理念...[]
外贸精准营销的目的是将80%的精力放在带来投资回报最大的20%营销渠道上，获得投资回报率最大化。随着互联网的快速发展，外贸营销渠道越来越多，大家比较熟知的推广渠道主要有：国外搜索引擎优化、谷歌Adwords推广、B2B平台推广、书签目录营销、软文营销、海外视频...[]
小语种网站建设，敲开小语种地区的市场；通过小语种网站开展营销，目标市场更精准。小语种网站更能迎合目标客户搜索习惯。小语种网站更有亲和力，能吸引国外买家并给其留下深刻印象。免费为客户搭建营销型小语种网站，帮助客户快速、简单的进入多语言精准营销。帮助客户快速获得海...[]
　据说在西方国家，facebook的崛起对谷歌产生了很大的冲击，这是一个颇具代表性的案例，因为它代表了精准营销和传统营销的对决。在中国同样如此，中国的微博、人人网、微信等社交平台和工具兴起之后，同样对百度产生了不小的影响，因为它们在一定程度上分散了互联网的入口...[]
　　　随着网络全面地渗透到企业运营和个人生活当中，绵阳SEO优化也逐渐为越来越多的企业所认识与采用。然而，由于绵阳SEO优化公司是一种很新型的营销手段，因此在实施的过程中，企业难免出现诸多误区，造成投入与产出的效果总是未能如愿，让满怀信心希望的企业受到打击，也...[]
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专注海外推广、外贸建站10年，只分享最有效的海外营销方式
随着互联网的发展，买家采购行为变得越来越多样化，各种互联网平台的不断滋生，导致单一渠道效果不断下滑，当下，只有通过精准营销获取精准客户才是海外推广最有价值的推广方式，外贸精准营销时代来临。
外贸精准营销的目的是将80%的精力放在带来投资回报最大的20%营销渠道上，获得投资回报率最大化。
外贸精准营销强调2个精准点：
1、针对产品及目标市场选择精准的推广渠道
2、针对推广渠道进行深度精准化操作
目前外贸营销渠道越来越多，大家比较熟知的推广渠道主要有：国外搜索引擎优化、谷歌Adwords推广、B2B平台推广、书签...
大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。
大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数...
精准营销相关问题
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　　　【最新出炉】2018网站排名优化的新趋势　　百度算法不断在跟新，网站排名优化也越来越难做，关键词排名不断的跌宕起伏
　　谷歌Google推广中问答平台推广也是非常常见的一种推广方式，但是企业在做问答平台推广时要注意一些雷区，如果企业在
闸北区精准营销
公司地址: 闸北区海宁路1399号金城大厦1602室 | 行业：
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网格化项目
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网格化精准营销项目一、项目背景　　进入新常态以来，国民经济下行压力逐渐增大，使得国内银行生存环境面临激烈的竞争，随着利率市场化的进程导致利差收窄，银行急需找到新的利润增长点，纵观国内外优秀银行的发展路径和经验，以客户为中心、以销售为导向，采取差异化、集群化、网格化深耕客群的经营策略，才是商业银行在经济下行期立于不败之地的变革方向。　　然而随着互联网的普及与移动支付技术的完善，客户的消费习惯也发生了巨大的变化，互联网给了客户前所未有的自主权和选择权，移动支付技术又极大地冲击了银行的电子银行业务；客户的需求开始出现去储蓄化、去网点化的趋势，使得网点的销售中心、渠道中心地位进一步弱化，进而影响了整个银行的盈利水平。　　德恩银行研究院本着营销精准化、管理高效化、客户数据化以及资源平台化的“金融四化”理念，推出网格化精准营销项目。旨在帮助各家行社在经济下行期找到新的利润增长点，实现银行在经济下行期的业绩提升。二、项目设计思路1、金融市场逐渐饱和：　　近年来,无论是资产业务、负债业务还是中间业务,用户增长速度都在放慢。在金融市场逐渐饱和的情况下,发现市场空白点,深入挖掘现有用户的消费潜力已经成为主要的市场竞争方向.网格化营销强调贴近客户,响应客户,这些理念符合银行现阶段的竞争与发展需求。2、竞争压力愈发增大：　　随着金融市场的竞争压力越来越大，银行在对开发与挖掘客户时需要投入的营销资源也随之增多；并且随着营销与服务的流程逐步融合，营销人员的工作内容也越来越丰富，所需要的资源也逐步增加，这些都与银行现有的资源形成了冲突。因此通过网格化精准营销，组件片区内营销团队，实现资源精准分配就成为了现阶段营销工作对银行的客观要求。三、项目收益　　1、快速响应市场,实现区域内精耕细作.网格化精准营销所带来的最直接和最明显的好处就是银行可以对网格内市场精细耕作.资源的落实以及片区责任制度的建立,使得银行基层营销员工的工作指向性更强,应对竞争时更具灵活性.　　2、迅速调配银行资源,减少部门合作的&非效率&.银行采用网格化营销可以提高资源配置效率,使得以往由于不同部门 分属管理而造成的合作困难以及资源协调&非效率&可以通过自下而上的需求响应得到解决.同时,通过不同部门彼此分担考核指标, 可以切实从任务导向上增加部门之间协作的积极性,提升企业整体组织的柔性.　　3、从&推销型营销&向&服务型营销&转变,以适应现阶段产品同质化背景下的市场竞争需求.通过实践网格化营销,可逐渐提升员工对金融行业未来 竞争环境的认识,使得员工切实感受到&服务型营销&将成大势所趋.&四、项目执行思路1、划分网格　　网格化精准营销的基础是网格的划分,网格划分是否合理,边界是否明确,目的是否清晰都会直接影响到网格化精准营销的执行效果.银行客户在空间分布上具有较为明显的特征,为此网格划分应以空间为主要维度,这也可以方便网格化营销团队在有限的范围内更加准确快速地接触到用户.　　每个网点需要充分考虑自身资源能力,来确定划分区域的数量, 网格的划分主要依据现有行政区域边界进行,如果市场内存在相对独立的地理区域,或存在大型重点集团企业,则应考虑划分独立的网格. 由于需要综合考虑不同网格区域之间的用户数量和资源能力对比,因此要尽量做到网格间的实力均衡,网格间的边界划分务必明确, 以免后续可能出现网格间争夺用户的情况.2、成立并培训网格化精准营销团队　　每一个网格都应设立管护员一名、督导员一名，管护员负责网格的日常客户开发与维护，督导员则负责监督、辅导管护员保质保量的完成网格化营销任务。　　管护员与督导员作为网格化精准营销的具体执行人，其能力与素养很大程度上决定了网格化营销工作带来的收益，因此项目期间将会展开一系列的培训，提高管护员与督导员的营销能力、谈判能力、活动策划能力、批量获客能力与批量维护客户的能力以及商户联盟洽谈能力等等核心技能，并通过实战辅导将这些能力落地、固化。3、制定管理流程和考核标准　　网恶化精准营销作为一套新的营销模式，需要完善的管理制度和考核标准来保证工作的顺利开展. 通过管理制度来规范员工的工作行为，通过考核标准调动员工的积极性，从而让员工达到“能做、会做、想做”的状态，提高工作效率。&4、IT支撑能力　　网格化精准营销对于银行的 IT 支撑能力提出了更高的要求.IT 支撑内容涉及用户归属的划分,金融地图展示,客户地址定位，客户价值追踪,经营数据分析等等功能，从而实现总行职能部门的资源精细化分配以及对每一个网点、网格的实施管理、监督，也可以更加直观的反馈每一个网格的客户与资源，方便管护员有针对的性的开展营销工作。五、项目亮点六、项目交付成果
Copyright(C)2016上海德恩企业管理咨询有限公司.版权所有银行面对客户日益个性化、多元化的金融服务需求，从金融产品、服务渠道、客户服务、融资决策、风险管理等领域构建智慧金融服务链，建立智慧银行，践行普惠金融，通过金融科技赋能银行，让金融服务更均衡更充分……
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做生意，别太贪
让精准营销更有价值
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一则广告如果只有3%的点击率，就意味着它对97%的人都是垃圾广告
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逆势增长：图书消费升级术
亿欧6月12日消息，国内商业Wi-Fi服务商树熊网络正式对外宣布获总金额2亿元B轮融资，由联建光电、德塔资本联合投资。树熊网络成立于2012年10月，是国内提供商用智能Wi-Fi产品和方案的互联网公司。
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小程序-亿欧plus上海沪琛品牌营销策划有限公司：如何利用大数据做精准营销？
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。
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