在移动互联网时代，越来越多的传统产业已经开始乘坐完成华丽转身，营销数据分析方法:大数据预测精准营销客户转化率。汽车企业是典型的代表。虽然大多数汽车公司都建立了完整的用户数据库，但数据只是在服务器上。在当今人工智能和机器学习的世界中，可以快速，智能地分析海量用户数据，“标记”多维用户数据，并使用高效模型进行准确计算，使汽车公司能够告别传统在大海捞针的营销模型。

　　为了探索大数据与机器学习相结合的结果，我们访问了一家专注于大数据流量实现和智能分析的技术公司。——酷站，其“量河湖”大数据汽车产业解决方案该计划是直接打击用户痛点的武器。

　　大数据有助于客户精确营销转换效率比以往提高3倍

　　对于汽车公司而言，具有“大数据”水平的用户数据可以说是具有一定大数据精准营销的基础。但现实是另一个场景。大多数汽车公司都不擅长用户筛选。他们只使用传统的电话促销，电子邮件推广，并推动与客户的粗暴接触。他们缺乏对客户实际需求和购买力的准确评估。许多工作“没用”。

　　另外，使用媒体传送方法的效果也不理想。虽然它包括行业垂直媒体和大众媒体，涵盖了许多受众，但转化率并不高。其主要原因是“精确度”还不够，媒体观众缺乏理解和分析。

　　对于痛点，汽车公司“数量河湖”提供的大数据解决方案是利用机器学习算法深度挖掘用户数据，对以消费者为中心的数据关联系统进行深度学习，发现消费者价值，促进数据资产。转换数据资本，实现数据资本的实现。

　　根据酷站大数据营销系统，基于汽车公司的现有用户数据，可以构建计算模型以找到目标客户。过去，浏览某些网页和订阅公共号码的简单行为不足以准确识别用户是否有购买要求，而是组合多维度的用户图像数据，包括收入，消费能力，社会地位和个人的。偏好等，这些数据由用户从不同维度“标记”。在总结标签并使用模型进行分析之后，您可以快速找到具有购买力和需求的用户。

　　以汽车大数据分析和购买习惯为例。“数量河湖”针对的是电子商务网站上样本用户购买的三个主要周期：之前（浏览，搜索），（浏览，比较，提问），之后（价格比较，订购）），通过机器学习获得的特征对购买习惯数据有更基本的表征，从而建立相应的购买习惯预测模型。模型建立后，公司的专利算法用于培训模型，如品牌关注度，浏览购买时间，价格权重，频率，优惠权重，购买金额，退货频率等。模型调整为最终预测用户是理性消费，冲动消费，习惯消费和经济消费。

　　机器学习的神奇之处远不止于此。它还可以帮助汽车公司预测用户需求并挖掘潜在用户。当用户通过预先设定的各种分析模型：社会阶层分类模型，生活态度分析模型，车辆偏好判别模型，消费观预测模型，汽车购买阶段预测模型和其他输出分析结果时，它还可以准确预测消费者打算买车。时间并给出形成两种类型用户的线索水平：一种是无意购买汽车的用户，属于低级线索数据，可以直接返回到带有丰富标签的大数据中心补充企业内部数据;这是一个有明确意图购买汽车的人，称为高级线索，移交给精确的营销环节，并有稳定的现金回报。

　　嘴巴不值得一提，真正的转换率是最好的证据。万志华介绍，在该解决方案确定的目标用户中，购买转换率可达到6％-7％，是“海头”模式下2％转换率的3倍。具体来说，在通过机器学习算法过滤的用户中，85％的用户实际上有需求，25％的用户会去商店观看汽车，试驾等，最后会有约6％的用户。最终购买，成功转换。

　　在这里，用户数据安全和隐私保护始终是热点问题。与大数据营销系统一样，获取用户数据后，隐私相关部分的第一部分将“脱敏”，相关内容将被删除，然后传输中将采用多层加密，即使犯罪分子可以获取数据，没有任何关系。