随着数据的成本越来越贵，每个营销人员都不得不考虑一个问题，如何降低成本。
就不整那些专业的词汇什么数据挖掘了。
用我自己的话说，就是数据的相关性。
何为数据的相关性？
譬如买大码服装的客人往往相关性就是减肥。
买a罩杯的大抵是有丰胸的需求的。
夜场女外围女的有整形需求，当然他们的服装需求也大。毕竟每一个下海女的，都有一个服装店的从良梦。
主播有才艺培训的需求。
下了贷款的客户多有装修的需求
大龄而单身就有相亲的需求
刚生了孩子的说不定会有保养的需求
在众筹里注册认证并且付费的一般多少都有保险的需求。
这些都是行业相关性的需求。
还有年龄相关性的需求。
0-3岁的孩子有婴儿用品的需求
3-12岁有才艺和学习培训的需求。
每个年龄段都有每个年龄段的需求。
在大学毕业的3-5年的人群中大批量的有买房需求。
在20岁的年轻人中十有八有有一个买车梦。
这种相关性，筛选范围过大。
未来的广告投送也许就是根据相关性来。但是应该很少有企业这么做，毕竟数据分离出来给两家，就是两份钱。所以，道理有，但是也许不但不对接相关性，反倒是隔离相关性。
实名认证以后根据这些数据理论上就可以做到那些人需要那些货提前配置前置仓。
在这点上，其实，腾讯和阿里都已经具备这个能力和数据库了。
抖音如果都完成实名制，能抢走太多的生意。
多说两句，数据的分析，营销的定位不一定要从上往下还可以从下往上。
譬如今年做了影视跑路的傻缺，我让他吧手里的客户给我一些。最好是签过的客户，这样我就可以逆推回去。
把已经付费的客户进行分析。往往可以得出什么样的人更有付费意愿，付费的心理动机。
然后分析这些人平时会浏览那些平台，什么时间，浏览那些内容，转而在对应的平台进行投放。
一般熟悉一个行业的客户情况，在员工报出来客户情况以后就能大致判断这个人能不能出钱，能出多少钱，怎么让他出钱。
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