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广告宣传不是单纯为了宣传而宣传，是以市场营销为目的，比如为近期的销售提供核心人群和潜在目标，所以应该有可以测量的宣传活动目标，比如有多少人通过本次宣传活动而发来进一步的咨询电话，有多少人最终成交，等等 ...

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广告宣传不是单纯为了宣传而宣传，是以市场营销为目的，比如为近期的销售提供核心人群和潜在目标，所以应该有可以测量的宣传活动目标，比如有多少人通过本次宣传活动而发来进一步的咨询电话，有多少人最终成交，等等，如果是这种情形的话，数据分析真的可以显示它的功夫，如果仅仅是为了宣传而宣传的话，那就没必要动用数据分析了！
对于一家新的金融机构而言，目前没有现成的客户资料，没关系，按照业务所针对的目标核心人群的特征，可以从第三方寻找类似的消费者名单（这个第三方可以是类似的金融机构、可以是跟业务的核心人群相适应的其他消费品行业（比如航空公司、某些VIP俱乐部的客户信息）、还可以是专门提供各种名单的一些广告群发公司，等等，尽管其中良莠不齐，但是多问几家，我想还是可以找到不错的合作方的）。按照数据分析的科学做法，刚开始可以多接触不同的第三方潜在伙伴，在第一次名单测试时，对不同的第三方提供的客户信息分别进行广告宣传投放，经过效果比较后，来决定谁的客户信息更准确、更有效、更符合我们的业务人群的匹配。这个甄别第三方合作伙伴的过程比较劳心劳力，要仔细操作。
上述合作伙伴甄别之前，还有一个关键的步骤就是本次宣传活动的目的、任务、过程、指标等的明确，比如渣打银行的“现贷派”贷款业务是目前很多人通过广告宣传知道的一个有特色的小额贷款项目，如果是按照数据挖掘支持的广告宣传来讲，活动之前应该有业务部门提出本贷款项目的核心目标人群的具体特征，按照这些具体特征我们可以初步挑选第三方名单提供伙伴，接下来我们要重点设计广告宣传的内容、渠道、类型（这涉及到创意设计版面、业务内容组织、活动反馈的告知、跟踪办法等等。一切准备妥当之后，就可以通过不同名单提供方提供的消费者名单分别测试其效果和合适性。
经过几次测试后，我们可以找到合适的长期的第三方名单合作伙伴，接下来就是长期的连续的广告宣传测试跟踪了。这些广告里的跟踪既是对广告受众（目标客户）的跟踪，也是对广告内容的不断修正，还是进一步开始挖掘分析成功客户（那些因为广告而在近期成功签约的客户）的关键因素、指标，这就是真正的数据分析了。
随着广告营销活动的持续展开，假以时日，我们自己的客户数据库就会逐渐积累丰富，随着时间的积累，我们的数据分析将会逐步的深入的展开。另外要提醒的时，尽管开始时没有用到数据分析，但是从第一次广告活动开始，就应该有熟悉数据分析的人参与其中，因为每一次的活动都应该有完整的数据记录，涉及的变量、字段越丰富越有利于今后的数据挖掘分析，所以从一开始，我们就要有意识地收集、整理相应的数据库，这是一个基础工作，非常重要。

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