標籤化時代，你被精準定位行銷了嗎

打開網易雲音樂， 它今天給您推薦的歌單里都是哪幾首歌呢？

是古典，還是流行？

是說唱，還是民謠？

是搖滾，還是藍調？

不管是什麼類型，肯定是您喜歡的那一part！

不知不覺中，你已無法逃脫被精準定位行銷的命運。

互聯網將個體與個體之間的距離大大縮短，在網民數量愈加龐大的同時，個性化越來越被需要。人們往往會給自己打上各種各樣的標籤——「驢友」、「技術宅」、「文藝女青年」……標籤是一種特徵標識，標籤化加快了人們對他人的認知，也加快了自己被了解的速度。

大數據的熱潮下，我們的經歷、興趣，能夠以數據為核心標籤的形式展現，大數據時代的精準行銷就是基於標籤化人群基礎上進行廣告投放，對有需求的客戶做文章，大大降低行銷成本的同時提高交易量。因而大數據廣告較傳統媒體而言有其不可估量的變現能力和潛在商業價值。

而在中國「差不多先生」實在是太多了，他們可能什麼都感興趣，什麼都不感興趣。所以在國內制定廣告投放策略，更需要精準用戶群體的畫像——給用戶「貼標籤」。

用戶群體畫像是信息基礎，包括用戶的性別、地域這類靜態信息和在互聯網上所瀏覽或搜尋過的動態信息。要定位精準的用戶群體，可以從以下幾個方面來考慮：行業、年齡、地域、職業、消費等級、日常偏好等，據此我們可以為用戶分別貼上「忠實」、「需求」、「潛在」等標籤。

根據通過數據剖析，為該用戶貼上相應的標籤，勾勒出他的立體畫像，確定目標人群，再根據用戶的需求進行咨詢和引導，對邊緣客戶、潛在客戶以及核心客戶、目標客戶進行細分，精準提供所需的媒體資源，提出合理化的投放建議，達到精準行銷的目的。

畢竟，你總不能奢求一個只關心球賽的中年男人對新款口紅的廣告興趣盎然吧！

經典案例

農夫山泉：照片變現

農夫山泉業務員每天都要到超市例行公事，拍攝10張照片：水怎麼擺放、位置有什麼變化、高度如何……每個業務員一天要跑15個，下班之前150張照片就被傳回了杭州總部。每個業務員每天會產生的數據量在10M，但農夫山泉全國有10000個業務員，這樣每天的數據就是100G，每月為3TB。

那麼這些數據有什麼用呢？我們可以問這些問題：消費者們更喜歡怎樣水堆擺放方式？什麼年齡的消費者更青睞自己的產品？或者什麼類型的消費者更傾向其他品牌的礦泉水？……

農夫山泉與數據庫服務商SAP合作後，不僅能使數據變現，精準地管控物流成本，還可以刻畫出客戶的消費行為和習慣。有了數據分析支持，農夫山泉近年在飲用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、樂百氏和可口可樂。

淘寶天貓：整點促銷

有數據顯示，每一天上網高峰期主要集中在中午12點之後和晚上的12點之前，出現這種「怪現象」的原因是因為現代人普遍睡覺前都會有上網的習慣。

於是不少淘寶商家就利用消費者這種「強迫症」心理，在晚上12點進行促銷秒殺活動，以此帶動銷量的倍增。比如每年的「雙十一」活動，總在零點爆發，明明可以第二天醒來再買，但大部分人都會被氛圍牽動，「搶前百名」「買晚了就吃虧了」……

今日頭條：玩轉算法

今日頭條允許用戶可以通過QQ、微信、微博等社交帳號登錄，目的就是通過分析用戶的基本資料和社交行為來分析用戶的行為習慣、愛好、興趣等。當用戶綁定社交帳號之後，今日頭條就會在幾秒鐘內解讀用戶的興趣，每隔10秒更新用戶模型，並通過其強大的數據挖掘技術給用戶提供與其相匹配的信息。你使用它的時間越長，它就會越了解你。

面對如此龐大的數據庫，把握住每類用戶的特點就變得尤為重要。數據挖掘後，通過對用戶的信息進行分類整理，給用戶貼上標籤。用戶在今日頭條上看新聞時，服務器就可以記錄用戶對每個新聞的瀏覽時間、瀏覽字數，那麼服務器就會知道用戶對哪類新聞感興趣。瀏覽行為相似的用戶可以歸為一類，並且有針對性地進行個性化信息推薦。

「你所關心的，才是頭條。」今日頭條推薦與客戶的興趣愛好相匹配的信息，推薦內容不僅包括新聞，還包括電影、音樂、購物等信息，使每位用戶得到的信息不局限於新聞，而是比較全面、豐富的信息。

依托其龐大的用戶群體以及精準的個性推薦算法，今日頭條可以對用戶進行廣告的精準投放。讓用戶看了自己所關注的產品的廣告的同時又讓廣告商將廣告投放到了想投放的目標客戶中，既減少了廣告主的行銷成本，又讓自己賺取了較高的廣告利潤。

收集數據，提出問題，實時分析，把這些數據轉化為有價值的信息，對不同的人群採取不同的行銷方式，通過算法做到精準行銷，把錢花在刀刃上，讓對的人看對的廣告。

互聯網飛速發展的當下，你作為一個網民被打上了什麼標籤，又被什麼精準行銷了呢？