精准营销案例（留号码的广告网站）

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下精准营销案例的问题，以及和留号码的广告网站的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文主要内容一览

• 1、企业如何利用数据进行精准营销
• 2、恒丰银行基于大数据的精准营销模型应用
• 3、o2o模式十大成功案例分析互联网
• 4、细谈精准营销

精准营销案例（留号码的广告网站）

1企业如何利用数据进行精准营销

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。

最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？

而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。

1、数据拷问

大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：

关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。

横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。

细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。

2、Knight案例

Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：

该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。

客户挑战：

原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理

无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量

需要统一平台支持会员管理业务

解决方案：

打造全渠道客户忠诚度管理平台

接入打通客户沟通渠道，提升客户体验

持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度

追踪用户数据，提升营销精准度

项目成效：

打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析

多渠道接入客户互动，提升用户体验

完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性

3、Knight大数据特点

客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销

洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等

信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息

客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据

自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求

精准营销案例（留号码的广告网站）

2恒丰银行基于大数据的精准营销模型应用

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢**恒丰银行**的投递

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》还将在上海隆重举办【论坛详情】【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发“技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四大类案例奖

本文长度为6000字，建议阅读12分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2016.4-2016.5完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。2016.5-2016.8整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。2016.8-2016.10在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。2016.10-2017.1客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。2017.1-2017.3用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像：结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统：给用户推荐个性化理财产品，例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值：新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。客户的存款历史：客户历史存款日均余额等。客户的贷款历史：客户历史贷款信息等。客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01~2017-03-20的理财购买相关数据。以2016-09-01~2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01~2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）2.logloss3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(MeanAveragePrecision的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20，2017-03-19，……,2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。新客户的购买占了整个理财购买的1/3以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参2.上线之后的迭代，根据实际的A/Btesting和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(CustomerLifetimeValue)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。3.选取2016.04-201610的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC:0.930451274precision:0.8993963783recall:0.8357507082fmeasure:0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的topN列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

3o2o模式十大成功案例分析互联网

2014年是线上线下企业高呼转型的纷乱期，O2O成为了共同的救命稻草。各零售企业结合自身发展，纷纷探索双线融合，目前零售业已有十大典型的O2O模式。以下是我为大家整理推荐关于o2o模式十大成功案例内容分析，希望对大家有所帮助。

所属行业：店商+平台电商+零售服务商

案例概述：苏宁的O2O模式是以互联网零售为主体的一体两翼的互联网转型路径。苏宁利用自己的线下门店，以及线上平台，实现了全产品全渠道的线上线下同价，帮助苏宁打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。O2O模式下的苏宁实体店不再是只有销售功能的门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店云店，店内将开通免费WIFI、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联网、物联网技术收集分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。

2014年百日会战中，苏宁O2O模式优势凸显，双11，苏宁发起第二届O2O购物节，祭出门店、网站、手机、TV四端协同作战计划，并取得了一定成绩。

分析师点评：2014年，苏宁以互联网零售为主体、一体两翼的转型布局已逐渐站稳了脚跟,并迅速进入效益凸显期。其中，作为传统零售企业转型互联网零售的代表，苏宁的自营O2O模式在今年百日会战和双11中初见成效。但苏宁店商+电商+零售服务商的O2O模式未来能否在O2O行业压力下长足发展，还有待时间的检验。

所属行业：综合自营+平台电商

案例概述：京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店O2O，京东提供数据支持，便利店作为其末端实现落地;京东与獐子岛集团拓展生鲜020，为獐子岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家居家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现零库存。

分析师点评：中国电子商务研究中心助理分析师孙璐倩认为，京东O2O模式基于线上大数据分析，与线下实体店网络广泛布局、极速配送优势互补。发挥了京东的平台优势、物流优势，跑马圈地，扩大其市场地盘，填补了其用户结构单一的短板，是开拓O2O发展的又一渠道。但该模式末端的传统便利店是否有社区购物习惯的数据积累，有积累是否有价值，这个仍值得考虑，京东O2O未来的路还比较长。

所属行业：商业地产

案例概述：万达联合百度、腾讯，共同出资成立万达电子商务公司，万达打通账号与会员体系、打造支付与互联网金融产品、建立通用积分联盟、大数据融合、WiFi共享、产品整合、流量引入等方面进行深度合作，同时将联手打造线上线下一体化的账号及会员体系;探索创新性互联网金融产品;建立通用积分联盟及平台;同时，万达、百度、腾讯三方还将建立大数据联盟，实现优势资源大数据融合。。近日，万达投资20亿入股快钱，弥补在O2O支付环节短板。

分析师点评：阿里一家独大的格局，万达、百度、腾讯分别做电商失败，让其深刻意识到抱团生存的重要性。万达抱团互联网大佬、多方借力的O2O发展模式，有望牵制阿里，给二、三线电商施加压力。但能否完成三方团队无缝隙对接，实现1+1+1>3，仍有待考验。万达投资快钱是其构建O2O版图的重要一步，块钱将成为万达电商重要的支付平台。

所属行业：商业百货

案例概述：案例概述：银泰所有商场参加到天猫购物狂欢节，并率先尝试线下选品、线上支付购买的O2O模式。银泰商业集团还得到阿里战略入股，双方优势互补，共同打造涉及食、住、购、娱、游和公共服务六大领域的武林商圈O2O平台。2014年双11，银泰商业协同参与了阿里设立的020专场去逛街，纵深化增强O2O实力。

分析师点评：银泰与阿里联姻的O2O模式，一定程度上火拼了腾讯、苏宁等巨头在O2O领域跑马圈地。银泰依靠在全国的零售网络帮阿里搭建好O2O的基础设施体系，进而全面解决双方在线上和线下的货品、支付、物流等关键环节的融合，试图树立O2O领域的某种行业标准，并向全社会开放。

所属行业：商场超市

案例概述：大润发正式上线B2C平台飞牛网，在飞牛网运行半年后，携手喜士多便利店推行O2O千乡万馆项目，建立飞牛网购体验馆，实施O2O战略。飞牛网设置网购体验馆，旨在服务大润发服务不到的地区。飞牛网还将借力其他便利店、社区服务中心、乡镇连锁小店、加油站、专卖店等探索多元化通路。随后，飞牛网推出以店庆日秒杀为主题的活动，预热双11，4万平青浦仓投入使用，配送效率显著。飞牛网又与南通邮政达成战略合作，正式启用首批体验馆，飞牛网南通地区020千乡万馆计划开始落地。

分析师点评：中国电子商务研究中心(100EC.CN)网络零售部助理分析师孙璐倩认为，大润发作为传统零售企业，积累了长久的用户资源和较好的口碑，其借飞牛网设置千乡万馆的O2O战略，以点带面，在很大程度上满足了用户需求，也能更好地实现线下切入线上、线上商业线下服务的互补，为未来用户市场的开拓争取更多的资源。大润发O2O模式将成为商超类进入互联网的借鉴。

下一页更多精彩o2o互联网+模式成功案例分析

4细谈精准营销

细谈精准营销

导语：精准营销(Precisionmarketing)就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是有态度的网络营销理念中的核心观点之一。就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。

中国网络广告市场总量达到41.7亿人民币，而据有关调研机构预测，2006年这个量要达到65亿人民币，较2005年增长55.9%，预计到2010年时，中国网络营销市场规模将有望达到257亿。通过网络来找到你的客户，已经是中国许多企业认同且信赖的方式。尽管与中国广告市场1500亿的数字相比网络广告的规模并不大，但是其成长性惊人。

当人们站立在电梯口等电梯，或者在穿梭于沪杭的卧铺列车里时，总是会有电视可以用来打发无聊的时光，甚至住宅小区里的户外都可以看到电视到处都可以看电视!已经有人为这些免费的午餐埋单，以各种不同的标准对人群进行细分的传播载体，已经将我们的生活空间武装起来。

在市场总监们为自己的广告费用在传统媒体上获得的回报越来越失去信心时，摆在他们面前可以供选择的方式也越来越多了，以网络为中心，衍生出的营销方式不断在创新和丰富∶竞价排名搜索、窄告、话告、点告等等营销方式已经出现。从他们讲述的营销逻辑上看，他们都是有道理的，其核心原则是如何让你更加准确地接近客户，于是让你花的每一分钱获得回报的百分比增加一点点。但越是精准的工具，其单位成本可能越高，而从ROI上究竟如何衡量?如广源传媒的CEO王超所说∶技术让我们能够更准确的对受众群体进行区分，但其到达目标群体的单位成本也会越来越高。没有100%的精准，但效果(ROI)是营销人的永恒追求。

无论如何，这个新的营销革命的帝国已经来临，市场总监们已经不能无视他们的存在，也不会忽视他们的存在。然而这些新营销方法和传统媒体就是对立的吗?人们在新事物面前总是表现出理性和非理性的摇摆状态。显然，市场总监们要真正了解他们，不仅仅是从故事里，而且要从市场预算里拿出一定比例的钞票去测试，在这个帝国里，是否我们能够寻找出一套适合自己的营销组合拳?

百度∶他们能找到你吗?

百度面试新员工，总有一个必答题∶大家都知道百度搜索引擎是免费的，但你是否了解作为商业公司的百度靠什么来盈利?

如果你回答出了竞价排名，那么恭喜你，你离百度又近了一步。

正是这个竞价排名，让百度在纳斯达克股市上市之初，每股股价曾一举冲破150美元大关。

百度对竞价排名的解释颇具诱惑∶搜索引擎是应用最广泛的网络服务，每天有400万中国网民通过搜索引擎寻找各种信息，您的潜在客户也在其中。他们正在寻找您的产品，他们能找到您吗?

按照百度搜索竞价排名的游戏规则，只要它们的客户注册产品关键字(即产品或服务的具体名称)，当潜在客户通过搜索引擎寻找相应产品信息时，这些客户的网站将出现在搜索结果中竞价排名决定的位置。说得简单一些，百度搜索竞价排名，就是一条直通车，将那些正在寻找您的潜在客户直接带到另一端客户的网站进行访问。确实，过去的4年中，竞价排名帮助几万家中国中小企业依靠网络营销而一举成名。

2005年5月，国内某评测机构根据对全国18个城市1800多家企业的调查结果，发布了评测报告∶在中国经济发达地区，94.78%的企业了解网络营销，50.14%的企业认可百度的竞价排名服务。

李彦宏率领的百度正在抢先介入本地化销售。作为中国人自己的搜索引擎，百度对于中国公司的上网习惯更熟悉。自从做了这个竞价排名以后，我们的电话咨询量有了成倍的增长，现在的订单大量是从网上得来的，很多人从百度竞价排名里发现了我们。北京思诺翔伦公司市场部张经理兴奋地说。北京思诺翔伦科技公司作为北大青鸟公司授权培训中心，是一家IT教育机构。如何把自己的优势宣传出去，如何凸显公司的品牌知名度是他们的主要推广目标。这家公司在竞价排名按效果付费的关键词服务上找到了盈利之道。

张经理表示，百度竞价排名系统非常宝贵的一点在于其针对性非常强，因而能够为自己的公司带来目标非常明确的用户群体，而这些人成为学员的可能性非常之高。这大大节省了公司的推广费用，使公司能够集中优势兵力、集中资金、集中精力进行操作，把有限的资源用在刀刃上。

中国人民大学商学院副教授牛海鹏说∶对用竞价排名做推广的企业来说，这种模式非常直接∶第一，看到你的广告的人就是你想要的顾客群。第二，不仅要让他们看到，而且还要让他们进入你的网站来浏览你所提供的信息，这样你才需要掏钱。换句话说，只有产生了效果你才会为此付费。作为一种理想化的推广方式，竞价排名解决了传统广告中的很多问题。

但也有企业对付费搜索的垃圾点击感到不满。这种点击可能来自经销商，也可能来自竞争对手和在网上无事闲逛的网民。有的企业在为了让排名靠前提高了自己的竞价，但很快存在百度帐户里的钱就被消耗殆尽，而自己网站的流量并没有明显的上升。

分众∶让无聊的时间产生价值

让我们像一个创业家那样思考两个问题∶

1、当你看电视的时候，你会选择∶

A.看电视节目;B.看广告

2、当你在写字楼等电梯的时候，你会选择∶

A.看广告;B.无聊

上述两个问题来自一次大规模市场调查，结果显示大多数的人都选了A。如果像我们在中学做数学题一样，将结果反推，就会得出一个达到结果的假设∶如果在等电梯的无聊时间里，把具有丰富表现力的多媒体广告呈现给受众，他们是非常乐意接受的。

时间回溯到2003年的上海。

已经在广告圈摸爬滚打了10余年的江南春在长时间的苦苦思索后，自筹资金创建了分众传媒，以在商业楼宇中安装液晶电视并销售广告为主营业务。

但是没有人想到，这块只有3cm厚薄的液晶屏幕在之后的3年里为江南春带来了上亿的回报;更重要的是，作为一种直接到达目标群体的新媒体，它吸引了众多广告主的眼光。

正如公司的名字一样focus聚焦(于分众)，江南春从一开始就首先将这种媒体定位在了穿梭于各商业楼宇里的白领们。

作为都市高收入阶层的一部分，他们的生活习性决定了他们与传统媒体的接触率和关注度都比较低，而商业楼宇联播网的适时出现正好弥补了这一空挡。作为传统媒体的有效补充，商业楼宇联播网侧重于实现对核心目标消费者的重度覆盖，在精准营销时代下，使企业的投资更趋于精确化。

除了楼宇电视，分众传媒还在构建更加细分、更加垂直、点对点的户外媒体平台，以最少的成本把信息传递给企业需要达到的人群，江南春把这个称作户外生活圈媒体群。

都市高端人群生活的户外化向企业展示了新的传播渠道，而分众正在构建这个渠道。在成功地建立起了中国商业楼宇联播网之后，分众又陆续启动了中国大卖场联播网、以高尔夫球场和机场VIP室为核心的中国领袖人士联播网，涵盖飞机、机场巴士、机场安检、候机厅、酒店等的中国商旅人士联播网和覆盖KTV、酒吧、美容美发中心、健身会所等休闲娱乐场所的中国时尚人士联播网以及中国便利店联播网和中国医院药店联播网共在内的七个庞大的联播体系。

凭借这七大体系，分众传媒的营业额步步高升，2011年2.4亿元;2005年6.8亿元，甚至超过了湖南卫视;2006年，分众传媒的目标是做成中国的第三大传媒集团，达到16亿元的营业额。

现在的分众传媒已经拥有了6万个液晶显示屏、3万多栋楼宇，形成一张覆盖75座城市的商业楼宇联播网，占有这个领域98%左右的市场份额;与此同时，其旗下的分众、聚众、框架三个品牌也将在重新拆分的业务领域里发挥各自的作用。

时至今日，不知江南春是否还会记得他当年与大家的讨论，我们当时都在想做什么媒体在中国会成功，结果得出了四点∶其一，分众化的媒体;其二，表现力足够丰富的媒体;其三，具有强制性的媒体，当获取信息的渠道太多时，强制性就会被分散掉;最后，必须在一个低干扰性的环境中。

而今天的分众传媒完全符合了上述四点，所以它成功了。

广源传媒∶不能遥控的电视

坐火车时当你把随身所带的报纸的中缝都看完了之后干什么呢?一年以前的答案只能是无聊，但现在多了一个选择∶看广源传媒的列车电视，虽然这个电视只有一个频道;偶尔，你还不得不看上一段广告，而且这不是自家客厅的电视，不提供遥控器换频道，但这也是个不错的选择。

如果说楼宇电视因为解决了等电梯的人面面相觑的尴尬而获得了商业机会，列车电视则是消除了在一个相对狭小和封闭空间的人们的寂寞而获得了传媒价值。

从去年投入运营以来，广源传媒已经在全国150多列空调列车上安装了列车电视，可以抵达400多个城市，客运量达到一亿多人次。而广源传媒计划今年把列车再增加300列，覆盖率达到全国空调列车的60%。

虽然列车电视与传统电视有相似之处，但其传播效果却有很大的不同。根据4A公司的统计，电视观众在遇到广告时换台的几率是82%，处在第二、第三排位的广告被看到的几率实际上很小。而列车电视却规避了这些弱点，即使乘车人不抬头观看画面，声音也会传递到受众的耳朵。而且乘车人一般都处于一个比较轻松的状态，这也无意增加了其对广告的接受程度。与等电梯的人们和坐公交车的人们相比，在火车上的人更加的轻松，时间更长，更有闲情逸致欣赏任何东西，因此能有更好的传播效果。广源传媒的CEO王超如是说。

任何媒体都以其读者/观众对其广告受众做了明显的区分而对广告主提供了相对应的价值，而列车电视却以乘客而对受众做了天然的划分。王超这样解释列车电视的受众特征∶虽然列车乘客是个比较大众的群体，我们不能从职业、年龄等方面给其做以明显的划分，但我们可以从其行为特征，消费特征上对其做以明显的划分。比如40%的乘客出行是商业目的，他们对通信、住宿等相关的.需求就比较多;火车是一个惟一能在其中消费的交通工具，诸如方便面、矿泉水等大众消费品都适合在列车上传播;除此之外，列车还对地域进行了明显的划分，所有的列车都是在城市之间点对点对开的，这就为地方性企业提供了良好传播平台。

也许是由于其独特的传播价值，加上其相对便宜的传播成本(CPM275元/分，约23元/5秒，比省级电视台还要便宜很多)，许多厂商已经开始尝试在列车电视上进行投放。宝洁、西安杨森、江中制药等都成了广源传媒的客户。

在春运期间的所作的调查中，列车电视的各项数据都呈现出良好的态势。52%的被访者正确自发回忆起看过神州行广告，提示后神州行总体到达率为78%。其中方言篇认知度高达31%，提示后广告到达率为61%，且该品牌识别率非常高，90%的人能准确识别出这是神州行的广告。

博客∶抓住意见领袖

不得不承认，很多人对于博客的认识是从木子美开始的。尽管许多博客们并不屑于提起这件事，但在客观上，博客从那个时候起才真正为大众所关注。

而中国博客网无疑是其中的佼佼者。

中国博客网(www.blogcn.com)是国内第一家提供中文博客服务的网站，也是目前全球最大的中文博客服务提供商。自成立以来，用户数量以3~5个月翻一倍的速度迅速增长，目前注册用户已经超过了500万人。

一项调查报告表明∶超过半数的博客每周至少有一次在博客中提到某特定企业、产品或他们的员工，但是大多数的博客很少接到他们的所谈论的公司的反馈。博客从诞生的那一天起，就带着浓郁的私人化气息，真实而且畅所欲言。公众对经常发表的博客(Blog)和博客们(Blogger)的信任度是对企业官方信息信任度的三倍。

因此，当博客应用于商业领域时，也显示出了其完全不同的特性。

实际上，博客在整个广告主的市场链中的位置是作为channel和广告媒体同时出现的。博客人数井喷增长，带来了各种商机。读写博客的人群是一个知识层面相对高，社会关系互相关联，具有影响力的人群。博客在很大程度上是各个领域的意见领袖，大众行为的影响者。

影响5万个意见领袖，好过影响100万普通大众。

所以私人化的博客成为商业广告的载体也就理所当然。如果企业把博客看作是媒体，它便同样具有了媒体所具有的辐射性和影响力，而且博客兼具更广泛和更迅速的传播可能性。眼球经济的原则衍生出来了博客与传统媒体类似的商业应用形式∶博客广告。许多大企业其实早已经盯紧博客这个新的传媒渠道，而行动的更快的则是中小企业。

与其他网站不同，博客的技术特性则决定了它可以通过广告发布系统进行定向广告的自动分类布置，这样在内容定向聚合的同时也聚合了广告。和传统页面广告不同，博客广告系统是发布系统，这个广告系统有智能结合内容特性，更有定向性，也更加精准。因此在博客上做广告也就有了其他网络媒体不具有的特性∶它可以以多种形式来表现和传播，文字、图片、音频、视频都可以是其表达形式;它可以为客户构建在线的互动沟通平台;可以营造一个沟通的环境，在这个环境里实现多对多沟通;而博客聚集的众多的意见领袖可以让企业在口碑传播中获得更多的价值。

RSS技术的日益流行为博客的商业价值找到了新的诉求点。RSS允许用户订阅多个源，并自动将信息组合到一个列表中。用户可以快速浏览列表，而不用访问每个网站，就可以搜索感兴趣的最新信息。已经有5%的网民开始使用RSS，RSS用户对博客的偏爱使得博客日益流行，其商业传播价值也就越来越大。

窄告∶网络版分众

传统的网络广告与电视和平面广告并没有太大区别∶它只能把信息推(PUSH)到客户面前;它按照访问量计费，与电视按照收视人数，与平面媒体按照发行量计费类似，所以传统的网络广告是许多大企业品牌推广的选择。但越来越多的网民开始对网络广告说不，拦截工具也越来越发达，因此许多厂商开始质疑传统网络广告的效果。

很明显传统的互联网广告是面向大众传播的。但互联网不仅可以是大众的，也可以是分众的。信息技术的优势就在于它可以对信息进行分析和区分。如果在广告投放时用信息技术将广告和网页信息进行匹配，近一步把广告投放到与这个信息相关的较窄的人群里，就成了窄广告。顾名思义，与广告相对立，窄告就是把商品信息传递到企业想要传递到的那一部分人面前的广告形式。窄告网的创始人，天下互连的总裁张向宁在一场窄告推广会这样概括窄告的特点∶在合适的时间和地点，把合适的信息传递给合适的人。

窄告所使用的技术并不复杂。运用语义分析技术，窄告将网文与广告主的关键词进行匹配，将相关的广告投放到相关文章周围的联盟网站的窄告广告位上。例如一家机票的代理商可以将广告投放到机票紧张这个内容的网页上。窄告还能根据IP地址对目标区域进行区分，锁定广告商指定的目标客户所在区域，只在相应的区域投放。很显然，窄告已经具有了明显的分众广告特征。

在收费模式上，窄告采取了展示免费，按点击付费的方式。每次点击收费从0.2元开始的低收费比百度从0.6元更低。而且窄告拥有3000家以上的庞大网站联盟，同一个广告可以在3000家网站同时出现，具有较好的覆盖面。由于窄告在网页上看起来更像广告，所以其无效点击要比搜索少的多。由于越来越多的网站加盟窄告，广告投放的覆盖率也越来越广，大有和搜索竞争的趋势。

实际上很多中国的互联网的从业者，在种这片地的时候跟农民非常相似，还是在刀耕火种，停留在一种很粗放的方式上。但是窄告把分众传媒的思想，通过结合网络新技术的手段，真正实现了网上的分众传播。

刚刚面世一年多的窄告已经展示出了其旺盛的生命力，有3000多家网站加盟窄告，包括新浪网、网易、中华网、人民网、新华网等门户网站，新闻网站、行业网站、地方网站等，其客户数量更是达到了惊人的3万多家，其中不乏有典型的成功案例。

掌上通公司是国内一家从事电子机票业务的公司，从2011年12月开始投放窄告，并且制定了多条窄告形式，其中有的是宣传推广掌上通的品牌，有的推广相应的赠保险的促销活动。据统计，通过窄告推广，其每千人的宣传成本降低了30%以上。

戴尔的广告投放策略一向是简单而有效的∶给每个媒体都赋予一个单独的电话号码，按照这个电话号码的反馈来监测广告投放的效果。因此经过多遍的筛选，戴尔对国内平面媒体和网络媒体的广告投放效果了如指掌，所以很少有尝试新媒体。但戴尔的广告也开始在窄告联盟网站上出现。

话告∶是客户才来找你

许多厂商都梦想着按照广告的实际效果来支付费用，而传统的电视和纸媒都把投入效果衡量的工作推给了广告主。广告主在投放广告时除了支付广告费以外，还不得不支付一笔费用给广告代理商以进行媒体选择和投放服务。即便如此，广告主还是不知道其广告效果如何，因为广告主不知道哪些客户能看到广告，也不知道客户看到广告后心里在想什么。最根本的原因是，传统的广告不能和消费者互动。

由于不能和消费者互动，也就失去了按效果支付费用的可能。而网络提供了全新的沟通方式和互动的沟通平台。广告主不但可以统计到客户的访问量，而且可以在线与客户沟通。这就是真正的按效果付费的广告成为可能。话告就是其中的一种。

简单的说，话告就是企业可以直接和客户进行在线对话的网络广告。当客户对某一则产品和服务的广告感兴趣时，可以点击话告的某一个链接直接和广告主在线对话，而且广告主只需要按发生的对话的次数支付广告费。所以这种形式的广告效果在一段时间内是可以直接衡量的。与窄告类似，话告也是按照关键词的语意匹配来投放，具有精准的特征，与网络信息有较高的匹配度。而且广告主不需要对无效的点击支付费用。话告的提供商商之讯的总裁孙志强说∶从精准的角度来讲，我们认为仅仅从点击或者点击量来判断是不够精准的，只有发生了真正的意向性的交流我们认为才是精准的。从广告主的角度来说，双方共同来统计流量就使得统计变得比较透明了。

一位在做模具的企业主告诉记者说∶我开始也不知道话告怎么样，由于没有什么风险，我就试探性的投了一下，没想到真的有人通过话告咨询业务，并在一周后做成了一笔20多万元的生意。

话告对客户的精准定位和按效果付费的模式正是企业所需要的，但这并不能让企业在广告投放上一劳永逸。由于话告联盟网站还比较少，所以对目标客户的覆盖还比较弱。而且话告对客户的使用习惯也是一个很大的挑战，习惯打电话的客户可能不会理会网络上的对话图标。

点告∶点了才告诉

如果你在网上回答问题就可以赚钱，你也许不会在乎多回答几个无聊的问题，哪怕是广告性质的;相反，如果通过回答问题的方式能够把商品推广给你，那么商家也一定愿意给你付点费用。

不难发现，这其中潜藏着商业价值，这就是被称之为点告商业模式。点告式网络广告兴起于发达国家，目前刚刚的引入国内。对于受众人群来说，如果他成为点告网的注册用户，并在网上答题就可以获得相应的积分，以换取奖品或现金收入;而企业把自己的产品通过问答的形式推广给目标群体，并按照目标群体回答问题的数量来付费。在用户注册为点告网用户时，已经把自己的职业、兴趣、喜好等填入资料，点告网就会把相应的题目推荐给他回答，因此自动对受众进行了分组，使目标用户更为精准。与媒体一样，点告以其趣味性、参与性、深入性和精准性影响目标受众，从而达到宣传企业的目的。

点告网的总经理吴巍介绍说：相对于广而告之，点而告之是一种全新意义和形式的广告，点告追求的不是单纯的受众群体众多，而是受众的针对性和精确性。点告有着两种意义：对于商家，他们发布广告的针对对象不是面，而是点;对于受众，广告展现在他们面前，需要他们点击后才有效果，才能成为有效受众。点告还是一种Pull的方式，以较低的宣传投入成本(0.15元/次)，产品信息传递到目标受众。

相比而言，点告更具有目标精准的特性。点告网能分析企业广告的目标受众的基本特征，并通过注册用户的信息进行筛选，从而帮助客户精确地找到注册用户中的目标受众，并让他们通过问答的方式主动接受企业的广告宣传。

如果目标受众不了解广告所表达的含意，企业客户宣传的目的就没有达到，支付的广告费用就会浪费。点告网采用有奖回答问题的方式很好的解决了这个矛盾。点告将企业客户广告所要表达的意思设置成不同的题目，而另一方面受到奖励机制的刺激，每一个目标客户一定会认真读题，并仔细作答，在不知不觉中熟悉了企业品牌、产品和服务，达到了企业客户宣传的目的。