客户精准营销实例介绍如下。随着互联网的不断发展和移动互联网的广泛普及，产生了大量的用户行为数据。通常许多大公司现在使用：
1。浏览/购买历史，反复推送;
2.大数据营销的“标签精准营销”。
例如，根据客户画像，银行精准营销的类型包括：
(1)实时营销。实时营销是指根据客户的实时状态进行针对性营销，比如客户当前所处的位置、最近的消费情况(一个用信用卡购买孕妇产品的客户，可以通过建模猜测怀孕概率，推荐孕妇喜欢的商家);或者是关于改变你的生活(换工作，改变婚姻状况，安定下来等等。).)作为营销机会;
(2)交叉营销。即不同服务或产品的交叉推荐。比如招行可以基于客户交易记录分析，有效识别小微企业客户，然后利用远程银行实施交叉销售;
(3)个性化推荐。银行可以根据客户喜好提供银行产品的服务或个性化推荐，比如根据客户年龄、资产规模、理财偏好等精准定位客户群体。分析他们潜在的金融服务需求，进而进行有针对性的营销推广;
(4)客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户流失预防和客户回归。比如，招行通过建立客户流失预警模型，留住了销售高收益理财产品前20%的客户，金卡和金葵花卡客户流失率分别下降了15个和7个百分点。
在精准营销中，虽然大数据无差别地获取了目标消费者的行为记录，并进行适当的营销方式，但当我们在本地环境下使用这些数据时，很可能会受到不准确数据源的干扰。
目前很多大公司都是在归纳推理阶段引用大数据。也就是说，数据显示消费者的特征多为A、B、C，然后推断出消费者的标签是D，再去触碰信息，那么这类客户的寿险电话营销成功率并不高。
原因是标签不是销售的决定性特征。你不能用三个条件筛选出一个准确的标签。但如果再增加一个数据维度，“这些客户享受了保险带来的保障服务”，就基本可以确认他们是有保险需求的客户。因此，在利用大数据对目标客户进行标签化时，找到关键标签可以有效提高后续转化率。毕竟标签贴错了精准营销无从谈起。
但是，这种“标签精准营销”的方式还是有很大的缺陷。
从消费者行为来说，即使标签是正确的，在错误的时间和地点推送营销信息也是没有用的。就像刚出生的妈妈，标签准确，不戴手表，随时随地需要买奶粉和尿不湿。不用说，一个消费者是中等收入的时尚达人，并不意味着他就要为某个时尚品牌买单。
从根本上说，是因为消费者的购买动机是多种多样的。但如果因为精准营销而没有Touchup这样的团队，可以预见的是，销售机会应该已经溜走了。
所以在营销产品的时候，缺少一个交易场景的标签。比如结合电商的淘宝退货险，结合旅行的航空延保，或者围绕移动终端的碎屏险，都成为国内场景保险的经典案例。
银行打造的商家优惠活动也是诱导信用卡申请的“强势场景”。通过给商家大优惠，可以强烈吸引消费者，吸引消费者用卡消费，容易诱导消费者冲动申请。
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