阅读前先思考：

如何实现消费者的细分和精细化运营？

怎样能把品牌广告投放的钱花出价值？

做管理和决策的最典型做法，是围绕消费者，做用户数据管理和消费者特征分析与细分。

然而，如果围绕品牌本身，则还需要做品牌的品类管理，以及对品牌与消费者之间产生关联的生命周期数据化标签管理。

接下来，我将用实际案例，解答品牌主们该如何实现“智能营销决策”。

一、智能营销决策系统

首先品牌广告主需要通过大数据了解消费者，比如通过DMP（数据管理平台Data Management Platform）、CDP（客户数据平台Customer Data Platform）等工具。有了这些工具，就可以帮助品牌广告主做消费者的细分和精细化运营。

然后用一个高效的一站式智能营销管理工具，把所有的媒介触点集合起来做自动化的触达。最后实现以用户为中心，提升消费者生命周期内的价值。

1.如何通过大数据做消费者的人群画像？

人群画像是一个很常用的工具，不同的人在人群画像中的用法也不一样。

我以前在甲方媒介市场部做管理，经常会通过人群画像或者历史投放数据，做消费者的行为分析和触点分析。然后我就可以决定将来要采买哪些媒体，用什么样的媒体组合实现目标。

同样，甲方的产品人一般也会用人群画像工具定位消费者，了解消费者的特征，从而给消费者做定制化的产品定位或者包装等。

一个真正好的画像需要具备的最重要的能力就是数据支撑。

品牌主可以通过DMP（数据管理平台）把数据管理起来，既有自己的第一方的数据管理，同时还会有第二方数据管理（媒体数据），例如品牌主曾经在媒体上投放过广告的营销数据等。还有一些第三方的数据，比如运营商或者电商数据等。

只有在所有的数据都具备且维度足够广的情况下，大数据才有意义。有细颗粒度的数据梳理，就有能力对品牌产生更加细分的用户洞察。

案例①：淘宝拉新

比如淘宝如果做推广，就拿淘宝用户跟平台接到的媒体请求数据做匹配，发现在现阶段，淘宝新增用户和快手的匹配度最高。所以淘宝市场在这个阶段首先应该覆盖快手，因为目标用户重叠率能达到30%以上，而与其他平台的重叠率就只有百分之几。

有了基于大数据的用户画像，就可以快速决定媒介采买策略，甚至决定媒体的选择和投放的频次。

案例②：AI决策指导薯片包装

比如某食品集团的一个薯片新包装的调研。他们有两个目的：

① 针对广告曾经曝光过的用户，了解较高定价的新产品，包装应该采用哪个？

② 针对曾经买过产品的用户，大众希望产品的包装要改成什么样？