在大数据时代,数字化精准营销逐渐成为行业标配,一些传统行业企业由于没有动力和能力进行创新实践,依然固守传统营销的概念和策略。随着创新性改革的深入,传统企业逐渐面临业绩营收压力,不得不走出去。传统企业对于数字化精准营销的态度往往是“又爱又怕”,爱的是渴望借助精准营销帮助企业实现业绩的增长以及公司的转型,怕的是自身的数据质量和数据分析技术的不足,对于基于大数据的精准营销只能望而生叹,害怕投入精力后却竹篮打水一场空。本文选取在燃气行业深耕多年的S公司开展基于燃气大数据的延伸产品精准营销的研究。S公司现主要面临主业收入下降,业绩压力较大的困局,其“走出去”战略在过去几年业务中的成效不温不火,并没有成为公司新的顶梁柱。因此S公司基于燃气延伸产品销量的有效提升,成为公司新的利润增长点。本文选取了S公司燃气具和燃气保险作为延伸产品的代表,将S公司历史客户数据和现代的精准营销理论相结合,分别在构建响应模型、客户画像以及关联分析三个方面进行研究,其分析过程及研究结果如下。一是基于分类算法的燃气具和燃气保险的响应模型研究。在响应模型的构建过程中,本文共尝试了神经网络、SVM、决策树、以及集成Adaboost四种分类模型,通过对比分析发现决策树和集成Adaboost的表现在四个模型中最为优秀,虽然决策树在准确率等指标上没有集成Adaboost高,但是相比集成Adaboost的“黑盒”模型,决策树可以为营销管理人员提供更加简洁明了的营销策略。通过分析S公司客户历史账单以及客户基本信息的数据,可以发现两者响应模型的效果都非常优异。其中集成Adaboost在燃气具购买响应模型和燃气保险购买响应模型的准确率均高于83%、回溯精确度、特异度和精准率也都在82%以上。这同时也证明了:即使S公司的客户数据有限,也依然可以建立有效的响应模型用于精准营销。二是基于统计分析和聚类分析的燃气产品客户画像研究。客户画像作为精准营销的基础,不仅可以帮助我们深入了解客户群体,还可以对客户营销进行指导。本文将客户历史账单数据作为客户购买数据,基于经典的RFM模型构建客户维度变量,从统计分析和聚类分析两个维度对客户进行画像刻画。研究发现,无论是统计分析还是聚类分析,二者都对客户的活跃度、消费情况、新老客户、近期远期活跃度有着清晰的刻画。在聚类分析中,本文分别尝试了K-means、AGNES和DBSCAN三种聚类方法。其中K-means和AGNES的聚类效果较好,分类群组有较强的解释力和研究价值。而DBSCAN的聚类效果最差,其聚类群里没有包含实用性较强的客户画像特征。由于AGNES所需的聚类时间过长,本文采用了使用较为广泛的K-means作为最终聚类分析的算法。K-means最后生成了5个客户画像标签,分别为“新客”、“非活跃客户-老客”、“活跃客户-消费较高”、“活跃客户-新客”、“活跃客户-老客”。这些标签在后续的关联分析中证明了其有效性。三是燃气具和燃气保险的关联分析研究。关联分析是挖掘客户潜在消费规律,构建商品推荐和促销策略的常用算法,本文整合了S公司燃气具和燃气保险的销售数据,由于相关记录较少,消费者同时购买多种商品的情况就更为少见,因此本文将K-means刻画的客户画像作为关联分析的新维度。关联分析最终给出了两条有价值的规则:其一,保险客户存在较高的续保意愿,其中购买“居民版A款”客户更愿意接受“燃气综合保险（居民版）A款”;其二,“新客”、“活跃客户-新客”、“活跃客户-老客”对于燃气保险的需求明显大于其他类型客户。虽然S公司的客户购买数据有限,但是通过结合客户画像的分类标签,依然可以通过关联分析给出有价值的精准营销建议。通过以上三个方面的研究证明了:即使S公司作为传统燃气企业相比于互联网大数据公司有着较弱的精准营销数据基础,但其依然可以依赖自身的历史账单等数据获得有效的营销响应模型和准确的客户画像,并同时挖掘延伸产品之间的关联关系。分析研究表明,S公司有着巨大的存量客户,其绝大部分依然活跃,客户粘性较好,产品刚性需求强。未来S公司可以基于自身传统服务的优势,通过挖掘分析自身内部数据,利用响应模型、客户画像和关联关系等模型工具,开展更有效的数字化精准营销。