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
