精准营销的需求分析报告

0.引言  

精准营销是一种利用数据和技术手段，对目标受众进行定位并进行个性化营销的策略。它包括了多种技术和方法，如人工智能、大数据分析、营销自动化等。通过收集和分析客户的信息和行为数据，精准营销可以更好地了解客户需求和偏好，从而提供更加符合客户需求的产品或服务，实现个性化营销。

相比较传统的营销，精准营销可以把产品和服务信息及时、准确地传播给消费者，其减少了消费者搜索和交易时间，压缩了营销链，缩减营销队伍，节约产品存储费用，从而达到减少交易成本，提高交易效率和营销效果。


那怎么做精准营销呢？开发一个精准营销的模型流程是怎样的？

1.需求分析报告的作用  

在开发精准营销模型的不同阶段，为了保证项目的进行，会有不同的阶段性产出物。这样的一些阶段性产出物会汇总到需求分析报告中。

在精准营销中，需求分析报告具有重要作用，可以确保项目团队对目标和实施路径达成共识，提高项目的成功率。具体而言，需求分析报告在精准营销中的作用主要体现在以下几个方面：

它记录了企业在开展精准营销模型项目前，对于需求和问题的认识和分析，包括预期的业务目标、数据来源和处理、应用场景、技术需求等方面的详细说明。  
       
需求分析报告能够帮助企业更好地了解自身业务需求和数据需求，明确项目目标和技术需求，为精准营销模型的开发和实施提供有力的支持和指导。需求分析报告的作用主要有以下几点：

明确项目目标：需求分析报告能够明确项目的业务目标、目标用户、应用场景等关键信息，为项目的后续开发提供指导。

定义业务需求：需求分析报告能够帮助企业确定自身的业务需求，包括哪些业务流程需要优化、哪些问题需要解决、如何提高客户体验等。

确定数据需求：需求分析报告能够明确所需数据的来源、格式、处理方式等，以确保精准营销模型能够从海量数据中准确提取所需信息。

确定技术需求：需求分析报告能够明确所需的技术需求，包括算法、平台、开发工具等，以确保项目能够高效地开展。

降低风险：需求分析报告能够明确项目的范围、风险和限制条件，帮助企业避免项目开发过程中的不必要风险。

1.1一份完整的需求分析模版   

需求分析报告是一个重要的文档，它为精准营销模型项目的开展提供了关键指导。一份完整的需求分析报告应该包括以下三个方面的内容：

需求分析概述：这部分内容介绍了项目的背景和目的，明确项目的业务目标和数据需求，包括目标用户、应用场景、数据来源等信息，为项目的后续开发提供指导。

业务价值分析：这部分内容详细分析了企业的业务需求和数据需求，确定了精准营销模型的应用场景，明确了项目的业务价值和预期效果，为项目的开发和实施提供了关键支持。

实施方案：这部分内容介绍了项目的技术实现方案，包括算法选择、数据处理、平台搭建、开发工具等方面的详细说明，帮助企业明确项目的技术需求和限制条件，降低项目开发过程中的不必要风险。

一个完整的需求分析报告应该涵盖以上三个方面的内容，通过对业务需求和技术实现方案的全面分析，为精准营销模型的开发和实施提供有力的支持和指导。下面对其一一讲解。        

2.需求分析概述  

在需求分析报告中，需求分析概述是一个重要部分，其主要目的是概括总结为什么需要开展该精准营销项目、拟实现什么样的目标以及预期能够获得什么样的成果。以下是需求分析概述应该包含的主要内容：

1.项目背景和动机：阐述企业在当前市场竞争环境下面临的业务痛点和挑战，为何需要开展该精准营销项目。
2.项目目标和预期成果：明确该项目的具体目标和预期成果，包括提高销售额、增加客户转化率、提高客户满意度等。同时，需详细说明如何实现这些目标和成果。      
        
3.项目计划和流程：概括总结该项目的主要计划和流程，包括数据收集、处理、算法模型构建、应用场景落地等。这些计划和流程需要充分考虑实际情况，保证项目能够有效地开展。

4.项目风险评估和措施：评估该项目所面临的风险和挑战，明确风险发生的概率和影响，同时给出相应的措施，以减少或避免风险带来的影响。

通过对需求分析概述的详细分析和描述，企业可以深入了解项目的背景和目的，明确项目的关键需求和计划，同时有效地评估项目所面临的风险和挑战。这将有助于为精准营销项目的开展和实施提供重要指导和支持。

举个例子，比如，在银行业务中，一个业务痛点可能是客户申请贷款流程繁琐、审核时间长，导致客户等待时间过长，影响客户体验和满意度。为解决这一业务痛点，银行可以通过精准营销项目，制定营销策略，通过提供更加个性化和定制化的贷款产品，提高客户满意度和忠诚度。

那怎么实现这个目标？大概阐述一下，如：通过深入了解客户需求和偏好，为客户提供更加符合其需求的贷款产品，从而提高客户的满意度和体验。



3.业务价值分析  

需求分析报告内第二个维度要阐述一下业务的价值。做这个项目的对企业的“好处”是什么，详细地会从业务的现状和项目目标描述两个角度进行报告。

3.1 业务需求提出背景及现状描述  
这部分的内容里，是用来描述说明任务提出者、用户；相关业务的现状；存在的问题（痛点的详细陈述）；应用目标、作用范围。    

描述业务现在的状况，例如：以小企业贷款精准营销为例，现状描述是指小企业贷款的客户占比、不良率、贷款客户准入的条件等现有业务规则梳理。

下面是一个示范：
小企业贷款的客户占比：当前小企业贷款客户占总贷款客户的比例较低，仅占总体客户的不到10%。这主要是由于小企业经营规模较小、信用记录不足、担保能力有限等因素导致的。

不良率：当前小企业贷款的不良率较高，主要是由于小企业的经营风险相对较高、经营管理能力相对薄弱、市场竞争压力大等因素导致的。

贷款客户准入的条件：当前小企业贷款的客户准入条件相对较为严格，需要满足多项条件，包括有一定的经营历史和经营规模、有稳定的现金流、有足够的抵押品等。这也导致了很多小企业无法获得贷款支持，限制了小企业的发展。

综上所述，当前小企业贷款存在着客户占比较低、不良率较高、贷款客户准入条件较为严格等问题，需要银行和金融机构通过精准营销项目来提高小企业贷款的客户满意度和营销效益，支持小企业的发展。

3.2 项目目标描述  
既然企业的详细痛点是这样，那么这个项目怎么进行描述呢？

一个项目可以包括多个子目标。也可以一个项目只完成一个子目标。根据团队情况确定小而精的方向，不要面面俱到而不精。

例如：小企业获客是项目目标，小企业贷款精准营销、小企业业务信用风险评分等是项目子目标。
    
为什么？因为银行和金融机构需要吸引更多的小微企业客户，扩大市场份额，提高竞争力和盈利能力。小企业贷款精准营销和小企业业务信用风险评分等则是为实现小企业获客目标而设立的具体措施。
小企业贷款精准营销是为了提高小微企业贷款客户的满意度和忠诚度，增加贷款的营销效益。通过对小企业客户的需求和行为特征进行分析，为其提供个性化和定制化的贷款产品，简化贷款审核流程，缩短审核时间，从而提高客户的体验和满意度。这样一来，小企业客户的忠诚度和满意度就会得到提升，银行和金融机构也能够获得更高的市场份额和盈利能力。

下面是一个项目描述的输出示范，一般以表格形式做报告最为简洁。



对于一个项目目标，进行拆分多个子的目标，每个项目的子目标都有属于自己的业务价值描述，然后再对每个子项目再进行具体的业务价值描述。

业务价值分析里最后一个维度，也是这份文档的核心-项目的实施方案。

4 实施方案  
实施方案是指在需求分析的基础上，对精准营销项目的实施过程进行具体规划和设计。它包括数据需求、分析方法、项目评标准和应用可行性分析等几个方面的内容。    

4.1 数据需求  
数据需求是指在项目实施过程中所需要的数据资源，包括客户数据、市场数据、竞争对手数据等。这些数据是精准营销的重要基础，可以帮助企业更好地了解客户需求和市场状况，制定更加针对性的营销策略。

那么在这个小要点中，在报告中应该概括简要描述需求中数据范围，包括内部数据和外部数据的数据源分析；可以获取的数据源，主要关注数据的可获取性和可持续性。

需求中的数据范围是指在精准营销项目中所需要使用的数据资源，包括内部数据和外部数据两部分。内部数据主要指企业自身所拥有的数据资源，如客户信息、交易记录等；外部数据则是指从外部渠道获取的数据资源，如市场调研数据、竞争对手数据等。对于精准营销项目而言，数据的获取和整合是至关重要的，需要对数据源进行详细的分析和评估。

比如：“银行精准营销贷款”这个项目银行可以使用自身的客户信息和交易记录等数据资源，了解小微企业客户的需求和行为特征。例如，可以分析客户的交易金额、交易频率、偏好等信息，为其提供个性化和定制化的贷款产品和服务。

若有条件也需要外部数据，从外部渠道获取市场调研数据、竞争对手数据等，了解市场状况和竞争情况。
在实施过程中，需要评估这些数据资源的可获取性和可持续性。例如，内部数据是否完整和准确，是否可以与外部数据进行整合；外部数据是否具有共识性和及时性，是否可以持续获取等。根据评估结果，银行可以选择合适的数据资源，为精准营销贷款提供有效支持。    

4.2 分析方法  
在这个方面，需要说明需求中涉及到的模型、方法、理论概述。与业务需求提出部门确定的挖掘方向、挖掘思路、挖掘内容。

下面是一个示范：
基于银行获客的目标，现在做一个子项目：使用逻辑回归算法训练出提高客户转化率模型。
逻辑回归是一种常用的分析方法之一，回归是一种分类算法，适用于二分类和多分类问题。在银行精准营销项目中，逻辑回归可以用于预测客户是否会转化，从而制定更加精准的营销策略。下面是逻辑回归的分析方法的一个流程：

1-数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。根据业务需求提出部门确定的挖掘方向和挖掘内容，选择合适的特征变量，并进行特征工程处理，如特征选择、特征降维等。

2-模型训练：将数据集分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练，并对模型进行评估和优化。在训练模型时，需要确定模型的输入变量和输出变量，并选择适当的模型参数和正则化方法，以提高模型的准确性和泛化能力。

3-模型评估：评估模型的性能和泛化能力，逻辑回归模型常用的模型评估指标有混淆矩阵、ROC曲线、AUC。

4-模型预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测，并计算出预测结果的概率值。根据预测结果的概率值，可以将客户分为转化和未转化两类，并确定转化的概率大小。    

4.3 项目评估标准  
这里应该阐述如何评价项目的效果。通过哪些指标来衡量项目成果。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和项目目标，确定合适的评估指标和方法，以评估项目的效果和成果。同时，需要根据评估结果，对项目进行调整和优化，提高项目的效果和成果。

下面是一个示范：

可以采用以下指标来评估项目的效果和成果：      
l客户转化率：客户转化率是指银行成功获得贷款客户的比例。通过分析客户的需求和行为特征，制定个性化的营销策略，可以提高客户转化率。

l贷款申请通过率：贷款申请通过率是指银行成功批准客户的贷款申请的比例。通过建立信用评分模型、风险控制模型等，可以提高贷款申请通过率。

l贷款不良率：贷款不良率是指银行贷款客户出现逾期、违约等不良行为的比例。通过建立风险控制模型、加强对客户的风险评估和监控等，可以降低贷款不良率。

l营销投入回报率：营销投入回报率是指银行在营销活动中投入的成本与实际收益之间的比例。通过分析营销活动的成本和效益，可以评估营销活动的效果和回报率。

4.4 应用可行性分析  
这里应该说明分析结果如何应用。说明模型适用的场景和范围，例如营销模型，需明确适用的产品、渠道、客户类型、客户规模、所属行业等；还需说明模型的产出成果如何被应用，例如客户经理采用模型输出的前5%的客户名单，开展针对性营销活动。
    
4.5 组织和角色需求  
描述需求中涉及的组织和角色，划定角色职责。这一块是项目的一部分，但是不属于分析的内容，所以这里不细说。

4.6 项目交付物及交付时间  


综上所述，需求分析报告在精准营销中的作用主要包括了确保项目团队对目标和实施路径达成共识和提高项目的成功率。通过对目标受众的深入分析和了解，企业可以更好地把握市场需求和客户需求，从而制定更加符合市场需求和客户需求的营销策略和实施路径，实现精准营销。