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充分利用各种技术手段，将营销信息推送到比較准确的受众群体中，从而既节省营销成本，又能起到最大化的营销效果。
精准营销的本质是找到自己的目标客户并对其进行营销。
精准营销能够解决例如以下的问题：
预測性建模基于用户的历史信息去预測其将来的行为；预測性模型是帮助提高营销活动的一个工具，能针对用户实现精准营销。
须要做到两个方面：客户响应情况（对每一位客户，预測其在30天内购买的概率，logistics模型）、客户消费金融大小（对响应的人。预測其会消费的金额。OLS线性回归）
建模难点2：建模时须要什么指标（解释变量）
并且在选择指标中，减少维度也是十分重要的问题。常见的有PCA主成分分析，可是其主成分在高纬度上非常难获得统一、有效的认知；相比之下聚类下的R型聚类，比較易懂。
获得建模之后。依据模型分数的高低。为客户挑选一定预算条件下的最优质用户，从而帮助事实上现商业目标。
能够将双方面的预測呈如今一张列联表上。
横轴代表消费金额的预估排名、纵轴代表是否购买概率的排名。
能够依次进行分类。
营销组合要解决的问题：
哪个媒体的转化率最高？
从支出上看，这种转化率是不是高效率的？
怎样调整媒体组合从而最大化每一份支出的收益？
各个媒体是怎样相互影响并促进销售的？
两个比較关键的指标：市场营销开支、ROI（关联性(Relevance)、原创性Originality)、震撼力(Impact)）。
投资回报率（ROI）=年利润或年均利润/投资总额×100%
能够用线性回归建立模型：销售量=营销变量（电视台、微营销、搜索、报纸等）+价格促销变量+外部影响变量（季节、趋势、竞争、政策）
主要媒体贡献量。是一个日期-销售量的图表。
代表着不同营销手段下，不同日期销售量的情况。
从媒体贡献量能够探查出下面几种商业逻辑：
2、不同一时候间下。不同营销手段的优劣。从图中，该公司的线上推广营销效果要好非常多。
ROI曲线代表，随着投资额加大，销售量的增长情况。通过ROI曲线能够找出营销最佳组合，优化配置资金。让每个营销手段都分配在最优位置。
图中的第一列代表不同的营销手段。第二列代表营销预算；第三列代表平均ROI；第四列代表边际ROI；第五列代表ROI水平等级。