帮助营销团队通过制作各种数据分析模型快速实现这些目标。
举个简单的例子，比如数据库里4亿个人用户，我们预测下周会有多少人更新简历？方法如下。
通过制作各种数据分析模型，我们可以帮助营销团队快速实现这些目标。
假设这个人看过一份工作，他更新简历的可能性远远高于一个从未见过任何新工作或新职位的人；如果他的公司被录用IBM收购后，公司所有员工理论上都开始更新简历。正是这些非常微弱的信号，加起来可以对整个人群做出各种判断。我们将挖掘出更新简历的可能性，做一些定制的营销，比如发送电子邮件来加速他们的简历更新，这种营销转化率是4亿人的几倍。
Linkedln的B大约有10万个不同的企业客户，营销也很有趣。首先，我们将判断每个公司都是对的Linkedln客户的生命价值（Customer Lifetime Value）是多少。
如何估计客户的生命价值：美国有一个特殊的公司数据库，覆盖数亿家公司，我们从数据库中抽取数百万家公司，计算这些公司的收入范围，每家公司都在那里Linkedln要花多少钱？
此外，我们还可以通过社交网络算法计算出类似的组织结构，并找到企业的决策者。找到决策者也是缩短销售周期和提高转化率的关键。
下一步是把产品包装成商业故事，给这些人一个强有力的理由来购买你的产品。你需要讲一个令人信服的故事，让他在短时间内意识到产品的价值。
此外，我想强调的是，不同类型的客户需要听不同的故事。每个人都有不同的属性。如果用同一个故事说服每个人，效果往往很差。在此过程中，还需要数据跟踪和动态调整结果策略。
最后，数据驱动的核心是优化和规模化。因此，当故事在某些人群中取得良好的效果时，我们会将故事复制给更多类似的客户（至于什么样的客户是相同类型的客户，我们也需要数据分析来挖掘）。这样，与竞争对手相比，你的转化率高几倍，效率高几倍，客户获取成本低几倍。
预测这些人未来的趋势(比如更新简历)，也可以称之为用户群的标签有多少？
在Linkedln有10万个因素，8万个核心因素～9000个。所以要求你有很强的技术实力，从10万个因素中准确抽样。人力维护这些因素很难。
如何将数据分析应用于获取新用户的营销推广？
新用户也是如此，因为大多数老客户都是从以前的推广中沉淀下来的，你要做的就是分析拆解历史上的各种渠道，这样才能成为今天的推广方案(见图2-8-5）。
图2-8-如何将5 数据分析应用于获取新用户的营销推广
举个例子，Linkedln在一个网站上做广告，转化率是3%。此外，还进行了电子邮件营销。转化率为5%。我们将比较每个渠道的数据作为选择渠道的参考。那个网站今年还投放吗？还是投资其他类型的网站？
数据分析最好的一点是，你可以通过学习历史数据来判断一个新事物，而不知道所有的数据——你知道未来的趋势。
营销领域的数据分析还有哪些应用？
首先，我想关注用户维度的数据分析。
如果企业有足够的用户，我建议根据地理位置、收入、性别、购物历史、用户实施不同的营销策略：给予不同的折扣、不同的价格、不同的产品，然后测量每个策略的效果，在此过程中进行大量的数据测试，调整最终的转化结果。
另一方面是用户生命周期管理。
你如何获得早期的新用户？如何把新用户变成第一次购买的老用户？如何让他快速回购，然后继续购买产品而不丢失？企业应该如何继续保持高价值用户，提高品牌忠诚度？你如何让用户成为你的推广者，并自愿向你的朋友推荐产品？这些都是市场营销人员需要考虑的问题。
数据分析部在促销活动中扮演的角色
如果企业想做一个类似京东6的企业.如果是18这样的大促销，Linkedln这样一家数据分析模式成熟的公司，活动的组织过程和数据分析部门的作用是什么？
基本上，这么大的活动通常是项目系统，设计部门、市场运营部门、产品工程部门等部门将参与，我们的数据部门将在第一天参与。数据部门的主要职责如下（见图2-8-6）。
图2-8-6 数据分析在大型营销中的作用
职责一:针对不同的人提出不同的促销方案，每个方案都有不同的感动点。
例如，有购买力的人不需要折扣。他们对价格不敏感，只需要好的产品；然而，对于一些价格敏感的用户，如果折扣少，他们就不会来买。因此，当我们计划有折扣的促销活动时，我们需要计算哪些用户需要折扣，哪些用户不需要折扣，这需要数据分析部门进行人群挖掘。
职责二:估计营销过程中需要的资源，做好系统准备。
需要计算有多少人会购买这个产品，他成为客户的过程是成本，包括库存、服务器、带宽、客户服务人员、物流支持系统等资源，否则用户不能购买，或客户服务人员短缺用户不能得到及时的反馈，
