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分群营销最新视觉报道_营销100个引流方法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

分群营销

618大促全攻略：从准备到复盘 𐟎‰ 618购物狂欢节即将来临，你准备好了吗？ 𐟘𑠤𛊥𙴧š„活动时间又提前了，老板们，别慌！ 𐟒ᠨ🙩‡Œ有一份详尽的618活动营销方案PPT，共54页，助你一臂之力！ 𐟌𙠨熩⑤𘭧œ略了部分内容，但整体结构完整。 𐟑‰ 不会写活动营销策划的老板，可以从这份方案中获取灵感。 𐟒Ž 制定合适的营销策略，吸引客户，实现销售目标，给上半年画上完美的句号！ [活动背景与目标预估] 𐟓ˆ 市场研究：了解消费者需求和竞争态势。 𐟎›‡拆解：新客数、老客数、客单价等。 𐟓Š 评估指标：GMV、订单数、转化率等。 [活动运营节奏] 𐟓… 时间规划：预售、预热、爆发期等。 𐟎ˆ 活动亮点：预售商品、会员招募等。 𐟔堤🃩”€策略：满减、折扣、赠品等。 [活动运营方案] 𐟓⠥𙿥‘Š投放：精准广告投放，覆盖目标客户。 𐟓⠧獨‰推广：社交平台、新媒体平台辅助造势。 𐟓⠤𜚥‘˜招募：高潜用户精准转化入会。 𐟓⠥ˆ𗨐婔€：精准分群，个性化营销。 [活动收尾&复盘] 𐟎 大促后的关怀：订单链路关怀、包裹关怀等。 𐟓Š 数据复盘：会员数据、销售指标、运营指标等。 𐟒ᠤ𚮧‚𙤸Ž不足：总结经验，改进不足。 𐟌Ÿ 私域流量运营模型：商家私域目标、流量承接、客户培养等。 𐟌Ÿ 活动广告与种草：广告投放、种草推广，扩大品牌曝光。 𐟌Ÿ 会员招募与运营：会员发展联盟、会员裂变等。 𐟌Ÿ 客户营销：精准分群、个性化营销策略。

「十三幺社群」对于用户多样性高的产品，可以通过用户分群、留存曲线分组等方式找到留存机会。这类产品最有效的留存策略是精细化运营和提供个性化体验。具体做法可能包括：根据用户的兴趣、行为等特征进行精细化分群为不同群体提供个性化的内容推荐和服务设计针对性的活动和营销策略通过 A/B 测试不断优化用户体验

互联网金融领域的五大AI工具在金融科技的快速发展中，人工智能（AI）正在彻底改变传统业务模式和用户体验。以下是五款在互联网金融领域表现卓越的AI工具，深入剖析它们的优势和劣势。 𐟔 Alphasense - 金融情报的AI驱动平台专为投资专业人士、银行家和企业战略家设计的AI驱动金融情报平台。功能：基于自然语言处理（NLP）的智能搜索引擎、实时新闻和市场动态分析、深度解析公司财报和监管文件。优势：信息覆盖全面，AI分析准确度高。劣势：价格较高，可能超出小型机构预算。 𐟓Š Kensho - 金融数据与自然语言处理的专家利用机器学习和自然语言处理技术为金融专业人士提供先进的数据分析工具。功能：基于自然语言理解（NLU）的查询接口、事件驱动市场影响评估、自动化报告生成。优势：简化复杂数据分析流程，加速决策制定。劣势：需要专业培训才能充分发挥其潜力。 𐟌 Ayasdi - 金融领域的拓扑数据分析先锋结合拓扑数据分析（TDA）与深度学习，为金融机构提供独特的数据洞察力。功能：复杂金融网络的多维可视化分析、欺诈检测与风险管理、精准客户分群与个性化营销。优势：能从复杂非结构化数据中发掘难以捕捉的洞察。劣势：学习曲线较陡峭，需专业团队支持。 𐟓ˆ Numerai - 去中心化的AI驱动对冲基金结合加密经济学和联邦学习管理对冲基金，采用众包模式。功能：基于联邦学习的众包机器学习模型、加密货币激励机制、去中心化数据科学竞赛平台。优势：创新的商业模式，汇集全球顶尖数据科学家智慧。劣势：模型表现可能受市场黑天鹅事件影响。 𐟒𛠑uantopian - 算法交易的开源平台为量化分析师提供开放平台，开发并测试交易算法。功能：在线Python编程环境、支持历史回测的金融数据、实时评估算法交易策略。优势：免费开源，学习资源丰富，社区支持活跃。劣势：顶级策略可能被平台用于自身基金管理，存在利益冲突风险。这些AI工具代表了金融科技的技术前沿，适用于不同的业务需求和预算。如果您需要更深入的AI工具应用咨询，请联系我们的专业团队。

2024K-Means十大新用 𐟔 2024年，K-Means聚类算法的应用领域将进一步扩展和深化。以下是未来可能的研究方向和应用领域： 1️⃣ 𐟓Š 数据挖掘与用户分群：在电子商务和营销领域，K-Means可用于分析用户行为数据，帮助识别不同的用户群体，实现精准的市场细分和个性化营销策略。 2️⃣ 𐟖𜯸 图像处理与分割： K-Means可用于图像分析，如自动分割图像成多个部分，或用于降维处理，提取图像的关键特征。 3️⃣ 𐟎Ž訍系统：在推荐系统中，K-Means可用于聚类类似的物品或用户，提高推荐的准确性和相关性。 4️⃣ 𐟔젧”Ÿ物信息学与基因数据分析： K-Means可用于基因表达数据的聚类，帮助科学家们识别具有相似表达模式的基因，从而揭示基因功能和生物学调控网络。 5️⃣ 𐟓š 文本挖掘与主题模型：在自然语言处理领域，K-Means可以用于文档聚类，帮助识别文本数据中的主要主题或模式。 6️⃣ 𐟚蠥𜂥𘸦〦𕋯𜚊在金融、网络安全等领域，K-Means可以用于识别异常模式或异常行为，如欺诈检测。 7️⃣ 𐟌 物联网（IoT）与智能城市：在物联网数据分析中，K-Means可以用于从传感器数据中识别模式，如环境监测、交通流量分析等。 8️⃣ 𐟑堧侤𚤧𝑧𛜥ˆ†析： K-Means可用于社交网络数据，帮助识别兴趣群体或社区结构。 9️⃣ 𐟏堥Œ𛧖—保健数据分析：在医疗领域，K-Means可用于患者数据的聚类分析，如基于症状或治疗反应的患者分群。 𐟔Ÿ 𐟓ˆ 金融市场分析： K-Means在金融市场分析中的应用，如股票市场的模式识别和风险分析。

用户运营的四大策略，你知道吗？每个企业都有自己的用户运营体系，但很多企业只关注用户分群策略和AARRR模型，这其实只是冰山一角。结合多年的运营经验，我从社区O2O的用户运营中总结出了一套实战的用户运营体系，包含四大策略： 𐟔𙠦•𐦍营：核心运营指标体系+数据分析模型。通过数据驱动，找出关键指标，优化运营策略。 𐟔𙠥➩•🦡†架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。增长团队负责制定策略，增长渠道和工具则是实现增长的保障。 𐟔𙠧”覈𗥻𚦨᯼š用户模型搭建，包括标签画像、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户活跃度模型等。通过这些模型，可以更精准地了解用户需求和行为。 𐟔𙠥œ𚦙樓–分层：12大类运营场景，每个场景基于用户标签和建模工具进行分层分群，并制定相应的精准营销手段进行运营。通过这四大策略，可以更全面地提升用户的活跃度、留存率和转化率，从而实现更高效的运营。

数字化运营：企业发展的新动力 𐟌 无论你身处哪个行业，餐饮、新零售、大健康、互联网还是科技创新，数字化运营都是提升竞争力的关键。数字化运营的核心是通过新技术和数据能力重塑行业的各个环节，提升用户体验和运营效率。 𐟔 数字化运营在零售业的应用最为广泛，效果也最为显著。它可以将重复性的、消耗人力的工作通过数字化方式实现，同时通过数据分析和用户分群，实现精准营销，让每一次营销活动都有的放矢。 𐟓ˆ 数字化运营在企业发展的各个阶段都能发挥作用，尤其是在企业规模较大时，数字化运营的重要性更加凸显。从微信、电商平台到短视频网站，随处可见的二维码和智能设备都是数字化展现的一部分。数字化系统的建设需要从底层开始规划，帮助企业构建更完整高效的供应链系统，更好地了解用户需求，并指导营销推广。 𐟓Š 数字化标准的建立对客户群的深入研究和未来的投放起到了决定性因素。大公司在建立数字化标准体系时，会基于每一个流程与商品的标准化，将用户体验、销售轨迹等用数字进行记录，进而为下一步营销提供指导。 𐟒ᠦ•𐥭—化运营不仅仅是技术的运用，更是企业战略的一部分。通过数字化手段，企业可以更好地理解市场和用户需求，从而制定出更有效的商业策略。

如何用RFM模型精细化运营客户？ 𐟎FM模型的核心在于通过三个关键指标——最近一次购买时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）来细分用户。这三个指标共同构成了用户分群和分层的基础，帮助企业识别不同类别的用户，从而制定针对性的营销策略。 𐟓Š 在RFM模型中，每个指标都有两种状态：1和0。1代表高活跃度、高净值，而0则代表低活跃度、低净值。例如，R指标中，1表示最近一次购买时间接近，0则表示时间较远。 𐟌𐠤𘾤𘪤𞋥퐯𜌥𐏧𚢧𛏨夸€家店铺，月底需要根据本月销售情况对客户进行精细化分层，以便下个月制定相应的营销活动。以下是具体步骤：明确客户类型：通过三个指标的组合，可以形成8种不同的客户类型，包括重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户和重要挽留客户。定位客户分层：根据设定的标准，将客户的消费频次、消费时间和消费金额与1和0的标准进行比较，确定每个客户所属的分层区间。设定权益和激励方案：针对不同分层的客户，制定相应的权益和激励方案，如重要价值客户享受6折优惠，重要发展客户满足条件后可获得返券等。 𐟔 通过以上步骤，企业可以更好地理解客户需求，制定个性化的营销策略，从而提高客户满意度和忠诚度。

加油站销量提升的五大关键策略 𐟚€ 在成品油零售行业，销量是关键。价格竞争空间有限，想要提高效益，必须关注销量。单站销量不仅是衡量经营水平的重要指标，还反映了企业的营销能力和市场占有率。以市场为导向，通过销量增加利润、降低成本、提升竞争力。 𐟔 提升单站销量的秘诀： 𐟑‰ 高效管理是基础。树立正确的管理观念，优化机构与岗位，实行扁平化管理，选好站长，建立有序的体系，各部门协同为加油站提供支持。 𐟑‰ 目标市场调研与细分至关重要。区分不同市场，在高效强势市场稳秩序保利润，低效弱势市场积极营销扩份额，价格敏感市场找量价平衡点。对加油站进行分类管理，一类站求利润，二类站冲销量，三类站挖潜力，四类站扭亏或关闭。同时做好客户分群管理。 𐟑‰ 终端网络规模与品牌是保障。统一营销策略，发挥企业优势，培育强势品牌吸引客户。 𐟑‰ 亲情化专业化服务是关键。美化站容站貌，营造舒适环境提高进站率；运用“七步曲”提高油箱加满率；以优质服务赢回头率和满意率。 𐟑‰ 变“坐商”为“行商”。研究创新营销，“走出去请进来”，完善客户档案，送油上门，宣传品牌提升销量。 𐟑‰ 合理考核促销量。制定合理考核基数，实行薪酬机制，分配倾斜零售，对特殊站试行包干或模拟利润考核，激励销量提升。你的加油站准备好升级了吗？快来试试这些方法吧！𐟒ꀀ

智能风控全流程：贷前贷后解析 ### 贷前：身份验证与反欺诈 𐟕𕯸‍♂️ 在贷款申请的初期，身份验证、反欺诈和信用评估是关键步骤。这里涉及到的技术包括人脸识别、活体检测以及运营商三要素认证。通过这些技术，我们可以构建一系列反欺诈规则和模型，利用关联网络数据和设备信息来挖掘欺诈特征。还款意愿与还款能力 𐟒𜊊评估借款人的还款意愿和还款能力是信贷产品设计的核心。这需要通过分析借款人的历史还款行为、收入水平以及负债水平来实现。基于人行征信、社交、司法、行为、搜索、电商和消费等多种数据，我们可以对借款人的信用等级进行评估。贷中：风险控制与预警 𐟚芊贷中风险控制主要包括额度和定价调整、交易风险和反欺诈以及风险预警。利用贷中风险模型，我们对客户进行重新信用评估，对于高风险客户提前介入催收动作。贷后：还款预估与失联预估 𐟓‰ 在借款人已经逾期的情况下，还款预估和失联预估是贷后管理的重要环节。我们可以建立各个阶段的催收模型，预估还款概率。基于客户的个人信息、信用历史信息和催收信息，我们可以更准确地预测借款人的还款情况。营销：客群细分与分层 𐟓ˆ 营销策略的核心是寻找有需求且有意向申请信贷产品的客群。通过客户画像建立营销响应模型，根据客户响应概率，我们将客户分为高响应客户、中响应客户和低响应客户。针对不同响应等级，给予不同的营销策略。客户分群与风险等级评定 𐟏… 通过建立客户分群模型，我们将具有多个相似特征的客户划分到一个细分客群。进而分析细分客群的需求，提供相应的信贷产品。客群分层将潜在的信贷客群进行风险等级评定，从而在营销之前将高风险客户排除在外，为低风险客户提供金融产品。模型设计：预测目标与粒度 𐟎在模型设计阶段，我们需要定义预测目标，是预测一笔借款的未来逾期概率，还是预测申请人的未来逾期风险。此外，还需要考虑预测未来N个月的风险，而不是4个月或6个月。预测的是逾期超过K天的概率，而不是60天。是否需要划分不同的客群进行分开建模也是一个重要问题。总结 𐟓 智能风控的全流程包括贷前、贷中和贷后三个阶段，每个阶段都有不同的任务和技术应用。通过建立各种模型和规则，我们可以更准确地评估借款人的信用等级和还款能力，从而更好地管理风险和提升营销效果。

用户画像、标签体系与用户分群的区别与联系 𐟎蠧”覈𗧔𛥃 用户画像并不是一个新概念，早在互联网时代之前就已经存在了。它是指用一系列属性数据建立的目标用户模型，代表真实的用户。通过用户画像，可以抽象概括用户的特征。例如，想了解购买了北京环球度假区的用户有什么特征，这样在产品设计、营销策略、广告投放时，可以更加精准。就像两个人谈恋爱，只有了解了对方的脾气、性格、饮食习惯，才能投其所好、避其锋芒，愉快地相处。用户画像是高度抽象聚合后的结果。 𐟏𗯸 画像标签画像标签是用来勾勒用户画像的特征维度。当团队有新成员加入时，你会从哪些维度去快速了解他呢？家乡、年龄、单身/已婚、工作履历、兴趣爱好等。例如，用户画像标签中有一个生命周期的标签，根据业务特点或算法挖掘，任务最近一次下单时间距今180天以上，即定义为流失用户。而数据标签则是最近一次下单时间，或最近一次下单距今时长。一般认为，画像标签是有数据标签经过分析、加工处理，形成的更加抽象、易于理解的复合标签。 𐟓Š 标签体系标签的本质也是一个评价指标，但在维度上更细，一般是用户维度或商品资源维度的标签。例如近30天订单数是一个指标，从宏观到微观一次是：全部、业务线、流量入口、品类、商品、用户。即标签体系更强调单个用户或商品个体的指标数值。标签体系是结合业务场景构建的标签分类，如一级分类：基础属性、行为属性、营销属性、风控属性等，再进行逐层级的拆分和丰富。标签体系一是要便于扩展，二是要便于理解和使用。标签体系比画像标签更全面、丰富，利用基础标签得到画像标签也是标签体系的输入。 𐟑堧”覈𗥈†群用户分群是指按照特定的条件选出目标用户，进行洞察分析查看用户特征，或者直接对这些用户进行运营触达。用户分群依赖于标签资产（指标类标签+画像标签）。通过用户分群，可以更深入地了解用户特征，从而制定更精准的营销策略和产品设计。总结来说，用户画像和标签体系是构建用户分群的基础，而用户分群则是基于这些基础进行更深入的分析和运营。三者之间既有联系又有区别，共同构成了用户洞察和分析的重要框架。

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