大数据获客流程分析

　　在运营商大数据获客弥漫的今天，我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户，但当伸手去抓，却发现寥寥无几，什么原因？让我们的客户变成了镜花水月，主要原因，还在于对客户的把握不够。

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　　先分析意向客户需求特征，客户的年龄阶段，性别，家庭情况，购买喜好，消费习惯等等；

　　第二步，通过数据工程师数据建模，建模主要分为基础模型和行为模型。打个比方，您是做K12教育行业的，其中行为模型比如：搜索关键词（比如孩子成绩下降怎么办，哪里有好的科目辅导老师，怎么提高孩子成绩等等）、浏览网页（学校网站、jyj网站、培训机构网站等等）、拨打电话（同行400）、访问过教育类APP（某某搜题、某某背单词等）、使用过教学小程序（学校公布成绩平台等）。

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　　第三步，利用运营商DMP平台进行数据挖掘，经过再加工深脱敏分析处理，有了基础画像，就有了客户，但是每一个搜索孩子成绩下降的就都是意向客户吗？不是，他有可能是老师，有可能是课程顾问。所以在每个标签后面都有一个概率基数。

　　第四步，建立完整画像模型，针对每一个标签做深层次分析。就网站来说，进入的网站有没有注册端口，在网站停留时间，网站有没有推广等等都可以做参数设定。慢慢完整整个画像，这也就是有些时候，客户画像是在营销过程中慢慢完善的。

　　第五步，风控。简单的风控就是脱敏，去除敏感信息，同时获取客户授权。（市面上大多数代理机构都没有风控或者风控形同虚设，这就会对合作企业带来不可预估的潜在隐患）。