价格：5000起
0
联系人：
电话：
地址：
2用户画像用户画像是精确营销模型的重中之重，其在于用高度精炼的特征来为用户“打标签”，如年龄、性别、地域、用户偏好、消费能力等，综合关联用户的标签信息，勾勒出用户的立体“画像”。用户画像可较完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精确、快速地预测用户行为、消费意愿等重要信息，提供了多方面的数据基础，是实现大数据精确营销的基石。基于此，笔者建议从六个维度构建基于大数据分析的用户画像，包括人口属性、内容偏好、APP偏好、通信行为、金融征信、常驻/实时位置等，各维度的具体指标。3模型构建常用的数据挖掘方法主要是基于用户画像体系与结果，选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行深度挖掘。
随着信息的高度普及、消费者需求的多元，各行各业逐渐重视对大数据的应用，以实现在营销、推广环节中效能的转换。而对于企业和销售人员来说，销售线索的数量和质量直接影响销售业绩。尤其对于销售人员，为确保能每天拨打足够的有效电话，必须要提前找到足够多的客户线索，事与愿违的是，销售员经常花费大量时间搜寻销售线索，但找到的大部分线索却不能为自己所用，都是无用线索。销售线索不够用，销售线索质量不高，成为了大多数销售的心。大数据时代下，大数据精确获客就能够很好地解决此类烦恼，大数据精确获客对于销售而言，是一款销售线索获取神器，它聚合了大数据和AI智能，解决了销售们的获客难题。将用户的线上线下行为数据进行有序整合分析，帮助业务经理和业务员找到高价值的信息，为销售人员提供及时的信息搜索服务，销售员还可通过自己的需求快速寻找意向线索。
