前言
很多教育行業同仁對大數據精準營銷缺乏真實感受：或者因為不瞭解，感覺無關緊要；或者對如何運用一片茫然。今天，眸事和大家分享大數據精準獲客營銷的4大關鍵環節，為大傢俱體分析教育精準營銷究竟是如何實施的。
1、採集和清理數據：用已知預測未知
大數據精準營銷所有的故事都從數據開始，首先得掌握繁雜的數據源。包括用戶數據、各式活動數據、線上或線下數據庫及用戶服務信息等。其中也包括收集網站／APP、小程序等用戶行為數據。根據用戶觸及的動作，點擊的位置，訪問路徑等，可以識別並記錄他／她的所有瀏覽行為，然後持續分析瀏覽過的關鍵詞和頁面，分析出他的短期需求和長期興趣。
舉個例子來說，通過用戶在眸事教育服務小程序“寶貝開課啦”完成孩子邏輯能力相關測試，並且三天之內多次長時間瀏覽“邏輯思維”、“數理思維”、“少兒編程”等相關內容，可以大致分析他的教育需求和學科興趣。這比個人填寫的表單，還要更全面和真實。
我們用已知的數據尋找線索，不斷挖掘素材，分析出未知的顧客與需求，進一步開發市場。眸事智能獲客平臺所做的就是儘可能擴寬數據源，加強自身1.4億教育用戶數據庫建設，加快線上用戶端產品矩陣搭建、加強第三方數據渠道合作，從源頭引入“活水”，將河流匯成“江海”。
2、用戶分群：分門別類貼標籤
有了數據，接下來就是用戶畫像的構建。根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出用戶模型。這個操作就是通過一系列的標籤把用戶呈現給品牌，讓品牌知道目前客戶是什麼樣的群體，客戶群體的分佈情況，有何喜好和行為偏好......
（用戶標籤，來源：易觀）
通常包含以下幾個維度
一、用戶基本特徵：性別，年齡，地域，教育水平，職業等
二、用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好
三、用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
四、用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次
五、用戶動態特徵：當下時間的需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，關注的新聞事件等。
具體到教育行業用戶呢？眸事智能獲客平臺針對每一類數據實體，進一步分解可落地的數據維度，從基本特徵（姓名、地區、年齡等）、行為（瀏覽網頁，搜索關鍵詞、線上測評等）、需求（教育需求類型）、意向度（是否接受試聽邀約等）、購買力（價格接受度、消費預算）等五個方面來標記用戶，然後將這些特徵聚集起來，生成精準的教育用戶畫像。
3、制定策略：優化再調整
有了用戶畫像之後，便能清楚瞭解需求，深度經營用戶關係和精細化定製客戶需求。在實際操作上，教育機構可以根據需求，提取用戶。眸事數據服務其中的一個模式就是採取教育機構定製化形式。營銷人員可以根據自身營銷任務，在眸事智能獲客平臺自主操作，提出定製需求。比如，某美術培訓線上免費體驗課，定製“上海，5歲兒童，線上美術培訓”獲客需求，平臺根據需求，自動篩選出符合條件的用戶。
除了精準獲客，教育機構營銷人員也可以在不同時間階段觀察成長率和成功率，前後期對照，確認整體經營策略與方向是否正確；若效果不佳，又該用什麼策略應對。反覆試錯並調整模型，做到循環優化。眸事智能獲客平臺就是根據客戶需求實行精準營銷，然後追蹤客戶反饋的信息，完成閉環優化。
4、預測模型：識別高價值用戶
大數據最大的價值不是事後分析，而是預測，這也是大數據最直接和最有價值的方向之一。預測能夠讓品牌專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表購買特定教育產品和參培的大多數潛在用戶。
眸事通常的手段是對預測指標進行建模，用打分的方法判斷哪一類客戶有較高的接觸和轉化價值。然後根據用戶畫像、上網行為和其他輔助手段將高價值客戶數據篩選出來。這樣一來，教育機構就有了依據，可以匹配多渠道的營銷策略，進行營銷分析優化。眸事語音智能應用MOBOT做的就是這樣一件事，打通教育企業CRM系統，為企業將高價值用戶篩選出來，助力教育機構進行營銷優化，全面提升ROI。
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