开发者学堂课程【场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销：什么是精细化营销】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/521/detail/7044
什么是精细化营销
内容介绍：
一、课程目标
二、课程的主要内容
三、精细化营销的含义
四、精细化管理的动因
五、营销层次
六、精细化营销的实现方法
七、客户分群的常见方法
八、精细化营销的数据处理过程
本次学习利用机器实现精细化营销，在当今竞争比较激烈的时代，尤其是竞争比较激烈的行业，精细化营销显得尤为重要。现在是互联网大数据的时代，每一个企业都积累了许多数据，企业如何利用这些数据来推动自身的营销，营销过程又需要哪些数据来帮助，这就是接下来所要涉及的内容。也就是说给出一些数据如何将数据进行加工和处理来帮助企业的营销，这就是精细化营销。
一、课程目标
1.了解精细化营销的概念和适用场景
2.了解机器学习如何实现精细化营销
3.掌握利用 PAI 实现精细化营销
4.提升利用机器学习解决问题的能力
二、课程的主要内容
1.概念：什么是精细化营销（定义），包括为什么企业热衷于精细化营销，精细化营销对企业的好处，精细化营销可以给企业带来什么，精细化营销的处理过程
2.精细化营销实现技术
3.机器学习平台 PAI 简介
4.实验任务:利用 PAl 实现精细化营销（通过 PAI 模拟企业的精细化过程）
三、精细化营销的含义
精细化营销∶精细化营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是有态度的网络营销理念中的核心观点之一（百科)。在企业实际运营中即以客户细分为基础，细分客户和市场，进行精细化管理、精细化运营。
精细化营销的概念有很多版本，但是还没有统一的定义，这里所说的精细化营销其实就是细分客户、细分市场、精细管理和运营，这里重点就是如何进行细分客户和细分市场，如何利用数据来帮助细分客户和细分市场，精细是相对于粗放来说的，一些企业把市场分为，行业客户和消费客户，行业客户又分为金融、电信、大企业、小企业。普通的消费客户按照比例分、按照地域分、按照年龄分，这种分法貌似都有了分类，但是相对于精细来说还是一些粗放的管理。 同一个行业的客户千差万别，同一类群体的个人也千差万别。同年龄不同生活背景、不同收入程度、不同文化水平的人的需求也是千差万别。所以精细化营销确切的说是更加细致的区别客户，将客户细致化管理。
四、精细化管理的动因
企业单位成本收益（或长远收益、单位成本收益）最大化
通过营销管理的精细化，提升营销团队的凝聚力
提高各环节的效率实现节流的目的
提升企业市场竞争力
提升企业品牌影响力
......
五、营销层次
1.目标客户
2.营销方法
3.营销管理
六、精细化营销的实现方法
准确的细分市场和差异化的营销策略是精细化营销的核心。市场细分是指营销者根据顾客之间的需求的差异性把整个市场划分为若干个消费者群的市场分类过程。而客户分群则是了解客户、进行市场细分和进行目标市场营销的前提。
精细化营销最重要的就是要找到目标客户，根据不同的客户需求，制定不同的营销策略，这才能够细分市场策略，目标客户本质上说就是有需求的客户，客户的需求千差万别，不同群体，不同个人，需求不同，精细化研究就是为有需求的客户进行分群，这样才能实现自己的企业目标，才可以实现利润最大化和成本最低化。注意精细化营销并非私人定制，举个例子如果一个城市有两三千万人，几乎人人有一部手机，如果移动公司为每一个，手机制定一个营销策略，制定同一类的计费策略、计费套餐、计费产品，系统是很难成熟的，这不但达不到利益的最大化，还会导致成本越来越高，而且消费者也是很难承受的。
七、客户分群的常见方法
聚类:即将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。
分类:即指按照种类、等级或性质分别归类。
聚类没有参考物，分类是有一些参考物的。
八、精细化营销的数据处理过程
1.商业理解
商业理解也叫做业务理解、需求理解，目标确认，在做某件事的时候需要知道目的、需要解决什么问题。在解决问题的同时要利用哪些计算方法和技术工具，可以参考哪些计算模型，采用什么流程和方案。
2.数据理解
此处提到的精细化营销是通过大数据来协助企业营销，需要了解有什么类型的数据、数据是如何分布的、数据来源于哪些系统、如何获取数据、通过什么方式获取数据、数据的质量如何、涉及到哪些业务，能否覆盖业务，设计的业务和流程能否解决现在的问题、能否体现问题。
3.数据预处理
预处理是解决错误数据的问题，拿到的数据往往不是干净的，有一些不正确、不准确、错误的数据，数据预处理就是数据规整化和保准化，提升数据的质量，这样数据才能更加可靠。如果有一些错误数据参与到数据运算，那么数据的结果往往是有问题的。数据预处理包括很多方面，比如归一、踩压、拆分、过滤、映射等等。举个例子，比如拿到一些客户数据，客户分别来自于不同A、B、C的系统，A系统客户数据的性别假设用汉字来表示，B系统使用数字来表示，C系统使用英文字符来表示的，这样在做分析数据时如果为了统一化就要把数据统统归为一类，都用数字、英文表示或者都用汉字表示，这样才有一个标准参考。否则处理起来非常麻烦。
4.构建模型
也就是机械学习实现算法的模型，不同场景不同业务需求算法不同，营销的方法有回归、分类、聚类。
5.模型评估
从前面的建模过程中得到一些分析结果，模型构建成功以后就是模型评估。从前面的模型构建过程中会得到分析结果、数据模式、数据模型。要对其进行评估是否满足要求，是否能够实现原来预估的目的，是否达到了目标。同一个数据样本的处理可以采用不同的数据处理方法和计算方法，同一个方法也可以配置不同的参数，得到的结果、模型模式可能都是不一样的。评估的目的就是找到最能满足需求的方法。只有经过评估能够达到预计的要求才能够进行应用。像本次实验聚类以后就采用PAI的算法评估。评估完达到要求才能进行下一步的部署，才能真正运用到实际生产中。
