前面我们花了大量的篇幅给大家介绍了如何设计一个数字化精准营销方案。我们从探索洞察、定义机会点、设计举措、方案计划维度分析了各个环节的特点和作用。当我们完成这些设计方案后，就需要着手进行方案的落地实施了，下面我们就如何落地一个数字化精准营销进行探讨。
数字化精准营销是基于大数据背后的营销手段开展的用户运营工作，通过全渠道传递价值内容，在数字化赋能下实现“快、狠、准”的敏捷营销。而现在流行的元宇宙概念势必会加速数字化营销的进程，它会隐形的推动市场不断向前发展。随着媒介形态与受众偏好的改变，互联网、消费品、金融业、广告业等都存在机遇和挑战，数据化精准营销的传播是企业信息化再造和品牌的智能革命。
一、精准营销的核心思想
这里的精准包括精确、精密、可衡量的。精准营销也比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。
1.大数据与数据分析
实现精准营销可以通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位的局限性。
传统营销眼中只有简单的交易额，用户买了什么产品，买了多少产品等浅层意义上的分析来营销企业的产品和服务，对用户的数据是局部的，对分析也只能点对点的展开处理。
精准营销借助先进的大数据技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和用户的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求。通过模型来构建全方位的客户描述，每个用户身上的数据标签越多，针对用户的营销策略就越广，分析的逻辑层面就越深，带动数字化精细运营。反过来说，摆脱了传统广告的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能。
2.流程与执行
精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。
传统营销中大部分ToB企业一般一年制定一次年度营销规化，一整年按照计划执行，不太可能执行一半转道，犹如瀑布一般。
而数字营销我们也称作是敏捷式营销。因拥有客户的大数据，就能在更短周期内获得市场洞察，通过数据波动的变化进行同期和往期的数值比较，制定可变化的营销策略从传统一年一次缩短成类似一个月一次的营销规划。
3.组织与成员
精准营销借助现代高效广分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。
传统营销在营销组织结构中主要根据职能分成品牌、活动、PR、SDR等，每个同事根据营销计划，各司其职，缺少联动性和组织性。
数字营销主要是以客户为中心的市场组织。核心就是依靠数字化理念开展客户运营，因数字化孵化出很多新星职位和数字化系统，例如CRM、SaaS工具、BI系统、中台等数字化转型营销。
那么如何利用大数据为精细化运营和精准营销服务。要实现这一总体目标，首先必须创建一套完善的用户画像。
二、建立用户画像体系
用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，网络中充斥着大量的用户信息，将用户的各个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
由此可知，用户画像的重点是给用户贴上标签，而标签一般是高度简洁的特征标签，如年龄、性别、区域、行为偏好等。用户的所有标签基本上都可以描绘用户的三维画像。此外，借助CRM框架，也可以轻松描绘用户的画像，例如：
1.细分用户特征。
对当前用户或潜在用户的特征进行梳理和分析。这些信息是多层次的，包括名称、性别、年龄、联系电话、详细地址、职位、用户序列号等基本信息。另外，企业也可以根据需要添加定制字段，并在用户生命周期中逐步完善用户数据，形成对用户的立体认知。
2.用户价值细分。
记录用户的交易记录。比如用户提交订单的时间、购买的产品品种、总数、价格、提交订单的频率等。
通过数据分析用户的价值，判断哪些用户是一次性消费，哪些用户是持续消费，哪些用户从未消费过。结合消费金额和消费频率，用户一般可以分为价值区段：高价值用户、低价值用户、中间用户等。这种方法就是常用的RFM模型。
3.用户需求细分。
由于用户数据在属性上是相互独立和结合的，企业可以根据需要进行交叉数据统计分析。根据咨询记录、沟通和跟进记录、订单信息记录、付款记录和合同记录等。
举个简单的例子，下面是根据理财用户的不同的倾向分类成的两大类用户画像：
1.高流失倾向客户
此类客户到期后，大概率不会再交易任何产品且资金流失度高。用户画像属性可细分为：
平均行龄中高
产品持有活跃
信用卡高端客户
平均AUMXX万+
最近X个月交易频次高
账户余额波动性较高
同名他行高资金往来
历史购买定期、理财金额高
2.资金闲置倾向客户
此类客户到期后，大概率不会再交易任何产品，资金闲置在活期账户上。用户画像属性可细分为：
平均行龄居中
产品持有活跃度较低
平均AUM在XX万-XX万之间
历史购买定期、理财金额居中
账户余额波动较小
历史理财到期后平均承接时间较长
三、基于机器学习算法的用户标签建模
实际上，用户画像的方法有很多，我们暂且将其分为两种，一种是传统机器学习算法，例如有监督的多分类算法、无监督聚类算法。这些方法需要手动提取每个用户的特征，用一个特征向量去代表一个用户，我们把特征向量放到模型里，得到分类和聚类的结果。
另一种是深度学习方法，深度学习主要的功能也是对用户特征向量进行有监督的分类，但是它还有一个更强大的应用。那就是特征向量不用再手动提取，而是深度学习模型根据数据信息自动将其进行线性和非线性的变换操作，这样的模型能自动得到用户的特征，进而得出分类结果。
我们在这里主要给大家引出传统的有监督的分类算法的建模流程。该流程中各个步骤的顺序可根据具体情况的不同进行适当调整，也可以根据需要重复某些步骤。
1.数据获取：包括获取存量客户及潜在客户的基础变量数据。存量客户是指已经在金融企业开展相关融资类业务的客户，包括个人客户和机构客户；潜在客户是指未来拟在金融企业开展相关融资类业务的客户。
2.EDA（探索性数据分析）与数据描述：该步骤主要是获取样本总体的大概情况，以便制定样本总体的数据预处理的方法。描述样本总体情况的指标主要有缺失值情况、异常值情况、平均值、中位数、最大值、最小值、分布情况等。
3.数据预处理：主要工作包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理，主要是为了将获取的原始数据转化为可用作模型开发的格式化数据。
4.变量选择：通过统计学的方法，筛选出对违约状态影响最显著的指标。
5.模型开发：主要包括卡方检验、变量聚类和逻辑回归估算三部分。
6.主标尺与模型验证：开发某类主体的主标尺并进行模型的验证与校准。
7.模型评估：是根据模型验证和主标尺设计的结果，评估模型的区分能力、预测能力、稳定性、并形成模型评估报告，得到模型是否可以使用的结论。
8.模型实施：即模型的部署和应用。
9.监测与报告：该步骤主要工作是定期监测模型的使用情况，并
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