创新型营销评分建模，MobData解锁低成本获客难点

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在“互联网+”与传统产业深度融合的今天，不仅企业的经营模式发生了巨大的变化，营销模式也发生了颠覆性的变化。当今移动互联网营销环境的特点是移动性、碎片化和场景化。传统的消费模式被打破，时间、地点和渠道无限的新消费模式成为主流。然而，无论移动互联网营销环境如何变化，互联网营销的本质从未改变——以最低的成本投入，准确的连接用户以卓越的创造力完成营销。

进入流量红利的衰退期，能否创造内容丰富的情景营销来吸引消费者已经成为衡量企业营销策略成功与否的重要标准。当消费者行为与环境的相关性越来越强时，市场对场景和精度的要求也越来越高。新的要求更加强调为不同的用户获取合适的、全方位的联系点和联系方式，要求与用户进行深度互动以提高忠诚度，并要求重新分配复杂且众多的碎片化渠道的比例。

面对数据时代的营销痛点，为了更好地解决大数据技术在碎片化数据生态环境中的应用困难和营销困难，mobdata推出了营销评分模型产品，帮助企业打破大数据高覆盖、高精度的数据壁垒，整合数据改善营销规划，在流量红利消失、客户获取成本急剧上升的今天制定最佳营销策略，更适合移动、碎片化、情景化的移动互联网营销环境。

创新的营销评分模型，整合深层用户层面

作为全球领先的第三方全景数据服务平台，经过六年的积累，移动数据已经覆盖了中国95%的独立设备，每月活跃用户达到10亿。基于强大的数据实力，mobdata在营销领域有着固有的优势。为了适应移动、碎片化和基于场景的移动互联网营销环境，节约营销成本，移动数据提供了一种有效的实证解决方案，即通过整理各方数据，构建建模评分系统，详细分析用户的在线和离线行为。

客户分数由一系列特征项组成，每个特征项相当于申请表上的一个问题(例如，年龄、银行流量、收入等)。)。每个特征项都有一系列可能的属性，相当于每个问题的一系列可能的答案。在开发评分系统模型时，每个属性都被赋予适当的评分权重，评分权重越大，用户忠诚度越高。

通过对评分系统进行建模，我们可以了解用户的行为偏好、消费习惯以及对竞争产品的使用情况，并有效地评估各类用户的总体忠诚度和用户价值，从而对人群进行分层包装。根据自身的业务特点，定义相应的高分客户、中高分客户、低分客户和低分客户，并细分不同客户的需求。

把握产品特点，准确达成多渠道推广

根据用户肖像的不同属性，mobdata为用户设计了不同的访问通道，并为不同的用户实现了不同的访问方式。由于不同产品之间的产品特性存在差异，同一产品的用户的产品周期也存在差异，因此判断reach渠道的标准也会相应调整，需要在营销中找到最合适的reach渠道。在确定了用户分组和用户场景后，移动数据可以在目标用户经常出没的场景中自然地到达用户，达到产品推广的目的，从而圈定用户。

例如，在一个汽车品牌的营销评分案例中，基于移动数据在线汽车移动应用数据和离线4s商店场景数据，建立了用户价值的分层评分模型，用于洞察用户属性和区分用户价值。在对不同类型的客户进行更有针对性的营销后，该品牌节省了约20%的广告成本，单个用户获得客户的成本降低了35%。

面对互联网带来的巨大能量，传统企业转型成为必然选择。未来，mobdata将继续深入挖掘各行业的多维数据，利用大数据可视化分析、深度学习等技术，努力构建全环节营销生态系统，帮助企业提供渠道和道具，促进不同形式内容的输出，同时提供智能营销策略支持，实现高度的多场景接入，灵活应对市场变化。