大数据精准营销怎么做？
1，面向用户。
真正的营销从来都是以用户为中心的，大数据真的把用户“画”在了我们面前。营销人员可以根据数据库中的数据建立用户画像，了解用户的消费习惯、年龄、收入等情况，从而对产品、用户定位和营销做出指导性调整。
2.一对一的个性化营销。
很多销售人员在推广产品时经常会遇到这样的问题:产品是一样的，但是用户的需求却不一样。如何把同样的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”的个性化营销。利用大数据分析，可以建立完善的用户画像，了解消费者，进行精准的个性化营销。
3.对用户的深度洞察。
深入洞察用户，挖掘其潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确知道用户的潜在消费需求。
比如我们知道一个用户买了奶粉，那么我们就可以知道家里有孩子，相应的我们就可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。投放前洞察消费者需求，营销效果会比撒网更有效，更容易成交。
4.科学营销。
实践证明，数据指导下的精准营销比传统营销更科学。“给用户喜欢的”，把感兴趣的推荐给感兴趣的客户，远比没有目标的被动营销有效。
大数据精准营销包括多个方面
1，用户画像
用户画像是从用户的社交属性、生活习惯、消费行为等信息中抽象出来的标签化用户模型。具体而言，它包括以下维度:
用户的固定特征:性别，年龄，地区，教育水平，出生日期，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。
用户的社交特征:生活习惯、婚姻、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭构成。
用户消费特征:收入状况、购买力水平、商品种类、购买渠道偏好、购买频率。
用户动态特征:如何在当前时间、需求、要去的地方、周边商家、周边人群、新闻事件中生成用户的精准画像，大致分为三步。
2.数据细分受众
大数据分析3小时内，可以轻松实现以下目标:精准选择1% VIP客户发送390份问卷，3小时内回收35%的问卷，5天内回收超过目标数量的86%的问卷。所需时间和预算都低于之前的65，438+00%。
3.预报
预测使您可以专注于一小组客户，但这组客户可以代表特定产品的大多数潜在买家。当我们收集分析用户画像，就可以实现精准营销。这是最直接最有价值的应用。广告主可以通过用户标签向想要触达的用户发布广告。
在这种情况下，我们可以通过上图提到的后端CRM/供应链系统的多渠道营销策略、营销分析、营销优化、一站式营销优化，全面提高ROI。
4.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。我就以电商为例，“精准推荐”已经成为大数据改变零售业的核心功能。
数据整合改变了企业的营销模式。现在经验不是积累在人身上，而是完全依靠消费者行为数据来做推荐。未来销售人员将不再只是销售人员，而是能够以专业的数据预测和人性化的友好互动推荐产品，升级为顾问式销售。