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大数据用户画像精准营销可以帮助企业通过依靠技术和数据来配置营销资源，优化企业的营销策略，实现营销活动的全链路自动化，帮助企业通过营销体系来驱动运营，优化用户管理，制定完整策略等等。那么究竟如何用数据驱动用户画像实现智能营销?
首先我们要明白，基于大数据挖掘的精准营销模型包括数据层、业务层和应用层，其中最重要的就是包括用户画像和模型构建的业务层。大数据精准营销模型的优势从最基础的数据采集就已经开始了，通过大数据技术可以实现全量全景的数据源采集，从人口属性、金融征信、通信行为、兴趣偏好、APP偏好、常驻区域等多重维度构建立体的用户画像，基于对存量用户的历史数据挖掘出的典型特征，构建预测模型来输出产品的目标用户群体，并通过模型置信度以及预测效果的评估对模型进行修正，最终得到目标客户群体，为市场营销策略提供有效支撑。具体步骤如下：
数据采集是大数据精准营销平台的基础，数据类型的多样性及数据来源的差异化是影响数据质量乃至挖掘效果的重要因素。从数据的时效性来看，可将数据类型分为：静态数据、近期数据和实时数据。
用户画像是精准营销模型的重中之重，其核心在于用高度精炼的特征来为用户“打标签”，如年龄、性别、地域、用户偏好、消费能力等，最后综合关联用户的标签信息，勾勒出用户的立体“画像”。用户画像可较完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地预测用户行为、消费意愿等重要信息，提供了全面的数据基础，是实现大数据精准营销的基石。基于此，北京宏图远见建议从六个维度构建基于大数据分析的用户画像，包括人口属性、内容偏好、APP偏好、通信行为、金融征信、常驻/实时位置等，各维度的具体指标如上图所示。
常用的数据挖掘方法主要是基于用户画像体系与结果，选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行深度挖掘。
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