施雨

（楚雄州供销物联科技有限公司，云南 楚雄 675000）

 摘要：在人工智能迅速发展背景下，企业在精准营销方面面临诸多挑战。本文探讨了人工智能技术如何优化精准营销策略，强调机器学习和大数据分析在客户细分、行为预测和个性化推荐中的应用。通过具体工具分析，展示了企业如何通过人工智能实现营销效果的提升。研究结果表明，结合人工智能技术的精准营销能够显著提高客户满意度和转化率，为企业创造更高的价值与发展。

关键词：人工智能；精准营销；智能营销

随着人工智能技术的快速发展，人工智能已经成为推动企业运营和业务增长的核心驱动力。从传统营销模式向智能化营销的转变，不仅是企业应对市场竞争的必然选择，更是在数字化转型过程中抓住机遇脱颖而出的关键所在。随着消费者行为日益复杂多变，市场环境也呈现出前所未有的变化，企业迫切需要借助人工智能的力量来深入洞察消费者需求、优化营销策略、提升产品创新能力和服务质量，从而实现精准营销，在激烈的市场竞争中立足并发展。本文将深入探讨人工智能时代背景下企业营销的现状、面临的挑战以及人工智能如何赋能企业精准营销，同时运用一些实用的人工智能营销工具，为企业在智能化营销的道路上提供指引和启示。

一、人工智能时代企业营销现状及面临的挑战

在人工智能时代背景下，企业营销的现状与面临的挑战展现出了复杂且多维的特征。一方面，各项人工智能技术为市场营销提供了前所未有的机遇，改变了企业营销策略的方向，推动了营销向智能化转变^[1]。企业已经开始应用人工智能技术，实现了营销活动的自动化和个性化，提升了运营效率和客户体验^[2]。例如，通过大数据分析，企业能够更精准地识别目标群体，挖掘消费者需求，进行精准营销，扩大潜在市场^[3]。此外，人工智能技术的应用也促进了营销人员技能的升级，企业更倾向于招聘掌握人工智能算法的专业人才，以应对市场变化，推动营销的信息化和智能化^[4]。

另一方面，人工智能在营销领域的应用也带来了一系列挑战。首先，复合型营销人才的短缺成为制约企业智能化营销进程的关键因素之一。技术与营销的深度融合需要既懂技术又懂市场的复合型人才，但目前市场上这类人才较为稀缺，导致技术应用与市场营销之间存在壁垒。其次，数据隐私保护和流量造假问题日益凸显^[5]。在收集和分析消费者数据的过程中，如何平衡数据利用与隐私保护，防止数据滥用，成为企业必须面对的问题。再次，人工智能在营销中的应用还涉及伦理和法律问题，如何确保技术使用的公正性和透明度，避免潜在的偏见和歧视，也是企业需要考量的重点。

面对这些挑战，企业需要采取一系列措施以应对。例如，加强复合型人才培养，提升营销人员的技术素养；完善数据管理和隐私保护政策，增强消费者信任；同时，持续关注人工智能技术的最新进展，探索更加智能、高效的营销解决方案，以实现营销活动的优化升级。综上所述，人工智能在企业营销中展现出巨大潜力，同时也提出了新的挑战，企业需积极应对，才能在竞争激烈的市场环境中脱颖而出，实现可持续发展。

二、人工智能赋能企业精准营销

1.精准营销理论的核心

精准营销理论的核心在于通过先进的信息技术手段，实现对市场的精准定位和对顾客需求的深刻理解，从而以最低成本达到最大化营销效果。精准营销主要包括以下关键要素。

一是精准的市场定位，精准营销强调量化客户管理，通过信息化手段实现市场和策略的精准匹配，突破传统营销定位的局限性；二是精准的市场回报，精准营销通过量化的方式匹配成本与收益，追求成本效益最优化，确保每一笔营销支出都能带来相应的回报；三是精准的市场反馈，通过企业与客户之间的灵活互动，精准营销促进口碑效应，推动企业的良性发展，保持与客户的密切沟通^[6]。

精准营销的实施通常包括确定目标和收集数据、数据分类和创建计划、执行计划和传递信息、评估衡量与反馈四个闭环步骤^[7]。大数据、人工智能等技术是实现精准营销的重要工具实现^[8]，通过数据挖掘和分析，企业能够更准确地预测客户需求，制定个性化营销策略。精准营销以顾客为中心，通过多渠道、多手段获取客户资料与信息，深度挖掘客户潜在需求，指导企业营销策略的制定^[9]。减少客户投资总成本，通过提升售前、售中、售后服务质量，减少客户购买产品或服务时的非货币成本，提升客户满意度^[10]。

通过精准营销，能够帮助企业实现与目标客户的精准对接，提升营销效率，降低成本，同时增强客户体验和满意度，促进企业的可持续发展。

2.人工智能赋能企业优化营销策略

在人工智能背景下，企业营销策略的升级创新是实现可持续增长的关键。通过合理运用人工智能技术，企业不仅能够提升营销效率，还能实现更精准的市场定位和客户互动。人工智能赋能企业营销策略，为企业带来了前所未有的机遇，使营销活动更加精准、高效和个性化。

首先，人工智能技术能够实现对市场的精准定位与个性化推荐，通过大数据分析，企业可以深入了解客户行为和偏好，从而提供定制化的营销方案，增强客户黏性。其次，人工智能技术在智能营销与广告优化方面展现出巨大潜力，能够优化搜索引擎营销和点击付费广告，提高广告的精准度和效果，实现营销自动化。再次，人工智能技术在用户洞察与数据分析方面的作用不可小觑，它能够快速收集和分析全球用户信息，帮助企业深入了解客户需求，指导营销策略的制定。同时，人工智能技术还能辅助内容创作与文案优化，通过自动编写营销文案，提供个性化内容，提高营销信息的吸引力。人工智能技术的应用增强了营销的互动性，通过网络平台收集用户反馈，让用户参与到营销活动中，提供改进意见，丰富营销内容，更好地满足用户需求还能提升客户服务效率，如智能客服系统能够24小时响应消费者需求，降低企业服务成本，提升问题处理效率。最后，人工智能技术在营销效果监测与评估方面也发挥着重要作用，能够实时监控营销数据，识别异常，帮助企业及时调整策略，优化营销效果，人工智能技术的融入，使企业营销活动更加智能化，不仅提升了营销效率，降低了成本，还增强了用户体验，为企业创造了更大的价值。

三、人工智能时代背景下的企业精准营销策略

在数字化转型的浪潮中，企业在品牌升级精准营销时可以利用人工智能技术，推动营销策略的全面革新与升级。这一进程不仅深化了数据挖掘与分析的能力，还促进了智能营销、产品创新及服务质量的显著提升，为品牌发展注入了新的活力，实现精准营销。

1.数据挖掘与分析：深度洞察，个性化服务

在当今数据驱动的商业环境中，数据挖掘与分析已然成为品牌深入了解客户、优化营销策略的核心手段。随着人工智能技术的飞速发展，其在数据处理方面展现出了巨大的优势。

（1）先进的机器学习模型助力客户洞察。借助人工智能强大的计算能力和算法，企业可以运用多种机器学习模型进行深度挖掘。聚类分析是其中一种重要方法，它依据客户的各类属性，将客户划分为不同的群体。这些群体内部的客户在特征和需求上具有高度相似性。例如，一家时尚电商企业通过聚类分析，可以将客户分为追求时尚潮流、注重性价比、偏好经典款式等不同类别。针对追求时尚潮流的群体，企业可以推送最新款式的服装信息；对于注重性价比的客户，则可以推荐打折促销商品。决策树和随机森林模型则是基于客户的购买历史和行为特征来发挥作用。它们如同精准的预测器，能够分析客户过往的购买行为模式，如购买频率、购买时间、购买品类等，进而预测客户未来的购买意向。以一家电子产品零售商为例，通过决策树模型分析发现，购买了高端手机且经常购买手机配件的客户，在新款高端手机发布时购买的可能性极高。基于这样的预测，企业可以为这类客户提前推送新款手机信息，并搭配专属的优惠策略，实现精准营销。

（2）构建客户画像实现精准营销。利用先进的算法对客户的购买历史、消费习惯以及偏好进行全方位分析，从而构建出详细且丰富的客户画像。这些画像不仅涵盖了客户在消费方面的偏好，还包括他们的兴趣爱好、生活方式以及社会属性等多个维度。以一家在线旅游平台为例，通过分析客户的浏览记录、预订历史以及评价信息，平台为客户构建了这样的画像：一位热爱户外运动、喜欢自由行、偏好山区徒步旅行的年轻上班族，年收入中等水平，通常在假期和周末出行。基于这样的画像，平台可以为这位客户推荐适合徒步旅行的山区目的地、特色民宿以及相关的户外装备租赁服务。这种基于客户画像的精准营销，极大地提高了营销信息与客户需求的匹配度，从而有效提升了营销转化率。同时，精准的客户画像有助于品牌在市场细分中发现新的机遇。企业可以针对不同画像的客户群体，开发新的产品或服务，拓展市场份额。比如，一家食品企业发现有一部分客户画像显示他们对健康、低糖、有机食品有强烈需求，于是针对性地开发了一系列低糖有机零食，成功吸引了这部分客户群体，开辟了新的市场增长点。

（3）利用人工智能技术进行需求预测与产品改进。在市场需求预测方面，人工智能技术同样表现出色。通过时间序列分析，利用如LSTM等先进的人工智能模型，企业可以对未来的市场需求进行预测。对于制造业企业来说，这种预测至关重要。例如，一家汽车零部件制造商通过分析历史订单数据和市场趋势，利用LSTM模型预测到某款热门车型的零部件需求将在未来几个月内大幅增长，于是提前调整生产计划，增加该零部件的产量，避免了因需求突然增加而导致的库存短缺，保障了供应链的稳定。在文本分析领域，自然语言处理（NLP）技术成为企业从客户反馈中获取价值信息的利器。情感分析可以帮助企业了解客户对产品或服务的满意度和态度。如果大量客户在评论中表达了对某款产品某个功能的不满，企业可以及时捕捉到这种负面情绪。主题建模则能从海量的客户评论中提炼出关键主题，比如客户对产品外观设计、功能实用性、价格等方面的关注点。企业根据这些信息，可以有针对性地对产品进行改进，优化产品功能、调整价格策略或者改进外观设计，从而提升产品竞争力。

2.智能营销：精准触达，高效转化

在智能营销的大舞台上，人工智能技术扮演着关键角色，帮助企业实现与目标客户的精准对接和高效转化。

（1）精准定位目标客户的策略。构建客户画像依旧是精准营销的基础。通过整合客户的多维度信息，企业能够清晰地把握客户的兴趣点、购买决策过程等关键要素。以一家健身俱乐部为例，通过分析会员的年龄、性别、健身目标（增肌、减脂、塑形等）、健身频率、消费能力等信息，构建出详细的客户画像。对于追求快速减脂的年轻上班族会员，俱乐部可以向他们推荐高效的减脂课程和个性化的饮食计划；对于有增肌需求的会员，则推荐力量训练课程和高蛋白的营养补剂。推荐算法和协同过滤等先进技术则进一步提升了营销内容推送的精准度。协同过滤算法基于客户的购买历史和偏好进行推荐。比如，在音乐流媒体平台上，如果用户A和用户B都喜欢流行音乐歌手的某几首歌曲，当用户A收藏了一首新的流行歌曲时，平台可以将这首歌推荐给用户B。基于内容的推荐算法则是依据产品的特征和描述来推荐。以在线图书销售平台为例，如果用户经常购买历史类书籍，平台会根据书籍的内容标签，推荐其他相关的历史研究著作或历史人物传记。混合推荐算法结合了两者的优势，能够提供更准确、更个性化的推荐，满足客户多样化的需求。

（2）智能广告投放与优化。在广告投放方面，人工智能技术为企业带来了前所未有的精准度和效率。利用强化学习算法和深度学习算法等，企业可以实现智能广告投放的优化。强化学习算法通过不断地试错和反馈来寻找最优的广告投放策略。以一款新推出的手机游戏广告投放为例，广告投放系统在不同的游戏平台、社交媒体平台等多种渠道进行投放尝试。在投放过程中，系统根据用户的点击量、下载量等反馈信息，不断调整投放渠道、投放时间、广告形式等参数，最终找到最适合这款游戏的广告投放策略，提高广告的曝光率和点击率。深度学习算法则基于海量的广告数据和用户行为数据进行分析。它可以预测广告的点击率和转化率，从而优化广告投放的时机和位置。例如，对于一款针对上班族的办公软件广告，深度学习算法通过分析用户在工作日的上网行为高峰时段，以及不同工作场景下用户对软件功能的需求，确定在工作日的上午9-11点和下午2-4点在办公类网站和社交媒体的工作群组相关页面投放广告，同时突出软件的核心功能（如高效的文件处理、便捷的团队协作等），以此提高广告的效果和投资回报率。同时，企业可以实时监测客户对广告的反馈和互动情况。如果发现某一广告在某个平台上的互动率较低，企业可以及时调整广告内容或投放策略，比如更换广告文案、调整广告视觉设计或者改变投放平台的受众定位，从而优化营销效果。

3.产品创新：提升市场竞争力

人工智能技术在产品从设计到优化的整个生命周期中都有着广泛而深入的应用，有力地推动了企业的产品创新，增强了市场竞争力。

（1）市场趋势预测与产品设计。在快速变化的市场环境中，准确预测市场趋势和消费者需求是产品设计成功的关键。人工智能技术通过时间序列分析、回归分析等模型，可以对市场的动态变化和消费者需求的演变进行精准预测。以智能家居产品为例，人工智能分析市场数据发现，随着人们生活节奏的加快和对便捷生活的追求，家庭自动化和智能化设备的需求呈上升趋势。同时，消费者对智能家居产品的功能需求也在不断变化，从简单的远程控制向更智能的场景联动、能源管理等方向发展。企业根据这些预测，设计出具有更多智能场景模式、节能功能的智能家居系统。在分析竞争对手方面，企业可以通过人工智能技术深入研究对手产品的特点和市场策略。例如，一家智能手机制造商通过图像识别和自然语言处理技术，收集和分析竞争对手手机的外观设计、功能配置、用户评价等信息。发现竞争对手在拍照功能上有独特的优势，如夜景拍摄效果好，同时在用户评价中发现自身手机电池续航能力受到用户关注。于是，企业在后续的产品设计中，一方面加强拍照功能的研发，提升夜景拍摄质量；另一方面，优化电池管理系统，提高电池续航能力，从而提升产品竞争力。此外，在产品设计过程中，深度学习算法的图像识别和自然语言处理能力发挥了重要作用。通过对大量产品图像和相关描述的分析，提取出产品的关键设计元素和创新点。比如，在服装设计领域，人工智能可以分析时尚秀场图片、流行趋势报告等，提取出颜色、图案、材质等设计元素，为设计师提供灵感，设计出更符合时尚潮流和消费者口味的服装款式。

（2）产品优化与迭代。产品投放市场后，企业需要持续关注其使用情况和客户反馈，以便及时优化和改进。人工智能技术为这一过程提供了有力支持。A/B测试是一种常用的产品优化方法。企业可以同时推出产品的不同版本，通过人工智能技术分析不同版本在用户使用过程中的各项指标，如用户留存率、使用时长、功能使用频率等。例如，一家在线教育平台推出课程页面的两种不同设计版本，A版本界面简洁，课程分类清晰；B版本增加了更多的互动元素。通过A/B测试，发现使用B版本的用户参与课程讨论的频率更高，课程完成率也有所提升，于是平台选择B版本作为最终设计。多臂老虎机算法（Multi-Armed Bandit, MAB）则在资源有限的情况下，帮助企业最大化产品的收益和效果。以一家电商平台的促销活动设计为例，平台有多种促销方式可供选择，如满减、折扣、赠品等。多臂老虎机算法通过分析不同促销方式在不同用户群体中的响应情况，动态地分配资源，将更多的资源投向效果最佳的促销方式，提高促销活动的整体效益，同时优化产品在市场中的表现，保持其竞争力和市场份额。

4.服务提升：增强客户体验

在竞争激烈的市场中，优质的服务是企业赢得客户、保持竞争力的重要因素。AI技术为服务质量的提升带来了新的机遇。

（1）智能客服系统的构建与优化。智能客服系统是人工智能在服务领域的典型应用。通过自然语言处理技术，智能客服系统能够准确理解客户提出的问题和需求。当客户在电商平台咨询商品退换货政策时，系统能够快速识别问题，并准确回答退换货的条件、流程和时间限制等信息。同时，智能客服系统可以实时记录和分析客户的反馈和投诉数据。如果发现某一时间段内关于某款产品的咨询或投诉量突然增加，企业可以及时关注，可能是产品出现了问题或者是产品介绍不够清晰。这些数据为企业优化产品和服务提供了依据。在构建智能客服模型时，机器学习算法发挥了重要作用。通过对大量客户反馈和投诉数据的学习，客服系统可以不断优化回答的准确性和解决方案的有效性。例如，随着客户咨询问题的不断积累，系统能够自动学习到针对某类问题的最佳回答方式，并根据新出现的问题不断调整和改进，从而提高客户满意度。

（2）服务流程优化。企业通过分析客户的反馈和投诉数据，可以发现服务流程中存在的问题和不足。例如，一家物流企业发现客户经常投诉包裹配送时间过长，通过分析流程数据发现，部分配送站点的货物分配环节存在效率低下的问题。流程挖掘算法能够帮助企业深入了解服务流程的细节，找出其中的瓶颈和问题所在，并提出针对性地优化建议。同时，机器学习算法基于客户的行为和反馈数据，预测服务流程中可能出现的潜在问题和风险。比如，在酒店预订服务中，如果发现某一地区在特定节假日的预订量大幅增加，系统可以预测到酒店可能面临接待压力，提前提醒酒店做好人员和物资准备，避免出现服务质量下降的情况。通过人工智能技术实现服务流程的自动化和智能化，企业可以提高服务效率。例如，机场自助值机系统利用人工智能技术，实现了旅客快速自助办理登机手续，减少了人工柜台的排队等待时间，提高了旅客的出行体验。同时，智能化的服务流程能够更好地满足客户需求，进一步提升客户满意度。综上所述，人工智能技术在数据挖掘与分析、智能营销、产品创新和服务提升等多个方面为企业提供了强大的支持，帮助企业在激烈的市场竞争中实现精准营销，提升市场竞争力和客户满意度，为企业的可持续发展奠定了坚实的基础。企业应积极拥抱人工智能技术，不断探索其在业务中的应用潜力，以适应不断变化的市场环境。

四、人工智能工具在企业精准营销中的具体应用

各企业可以使用以下一些适用于营销的人工智能工具，实现精准营销。

1.腾讯企点营销云·AI助手

腾讯企点营销云·AI助手主要基于分析大模型，可以实现零门槛对话式数据分析，覆盖对话式分析、辅助分析配置生成、智能结论提取、智能归因预测四大场景。能够帮助企业理解客户行为、市场趋势等，为营销决策提供有力支持。具体操作方法是企业将自身的营销数据接入腾讯企点营销云系统，通过简单的对话式提问，比如询问“本月销售额增长的原因”“哪些客户群体的转化率最高”等，AI助手会快速分析数据并给出相应的答案和见解。同时，它还可以根据预设的分析需求，自动生成分析配置，提取关键信息和结论，并对营销效果进行智能归因预测。

2.H2O.a

H2O.a是一个先进的AI平台，提供各种预测模型，如梯度提升、随机森林、支持向量机等。可用于客户行为预测、销售趋势分析、市场需求预测等营销场景，帮助企业优化营销策略。 具体操作方法为安装H2O.ai和相关支持程序，随后将营销相关的数据（如客户购买记录、浏览行为、市场调研数据等）导入到平台中，选择适合的算法模型，例如，如果想预测客户是否会购买某产品，可以使用分类算法；如果想预测销售额等数值型数据，可以使用回归算法。设置好模型的参数，如树的数量、学习率等，然后进行模型训练。训练完成后，使用测试数据对模型进行评估，确保模型的准确性和可靠性。最后，将训练好的模型应用到实际的营销决策中，比如根据模型预测的客户购买概率，对高概率客户进行精准营销。

3.Azure机器学习工作室

Azure Machine Learning Studio提供了一系列工具，用于对复杂数据集进行深入分析，尤其在预测性分析、客户细分、营销活动效果评估等领域具有显著应用价值。该平台助力企业深入洞察客户需求，优化营销资源配置，从而提升营销活动的成效。具体操作流程如下。首先，用户需登录至Azure Machine Learning Studio，创建相应的工作区与计算实例。随后，将营销数据导入工作区，并利用该工作室所提供的多种机器学习算法及工具执行数据预处理，包括但不限于数据清洗、特征工程等步骤。其次，选择恰当的机器学习模型，例如决策树、神经网络等，并进行模型训练。在训练阶段，用户可对模型参数进行调整，以增强模型性能。训练完毕后，需对模型进行评估与验证，确保其准确度与可靠性。最后，将经过验证的模型部署至生产环境，以实现对营销数据的实时分析及决策支持。

4.智谱清言

智谱清言，作为一种生成式人工智能辅助工具，具备为企业提供营销文案、创意内容以及市场分析报告等生成服务的能力。该工具能够依据产品特性及目标消费群体，定制化地输出广告文案；同时，基于市场数据，智谱清言亦能生成市场趋势分析报告。其操作流程涉及通过对话界面输入具体需求，例如请求“为新推出的智能手表制定营销文案”或“分析当前电子产品市场的竞争格局”。智谱清言将迅速响应并提供相应内容。企业随后可对这些内容进行必要的修订和优化，以确保其满足实际营销策略的需求。

5.SpaCy 和 NLTK

SpaCy和NLTK是当前广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的两个重要库。它们在分析客户评论、社交媒体文本等非结构化数据方面发挥着关键作用，能够有效地提取客户的情感倾向、需求和意见等关键信息。这些信息对于企业理解消费者对产品或服务的评价至关重要，有助于企业优化产品设计和调整营销策略。具体而言，文本数据的分析流程包括预处理阶段，该阶段涉及去除噪声、分词、词性标注等步骤。随后，利用 SpaCy或NLTK提供的高级功能，如情感分析、命名实体识别等，对经过预处理的文本数据进行深入分析。例如，情感分析功能可以判断客户对产品的评价倾向，是积极的、消极的还是中性的；而命名实体识别则有助于提取客户提及的产品功能、特点等具体信息。基于这些分析结果，企业能够有针对性地进行产品改进或营销策略的制定，进而提升客户满意度和增强市场竞争力。

五、结论

综上所述，人工智能技术在企业精准营销领域展现出了非凡的影响力和巨大的价值。人工智能带来机遇的同时也引发了一系列挑战，包括人才短缺、数据隐私与安全问题以及伦理法律考量等。通过积极应对这些挑战，如加强人才培养和完善数据管理政策，企业能够更好地利用人工智能技术实现营销升级。

在精准营销方面，人工智能技术从数据挖掘与分析、智能营销、产品创新到服务提升全方位地赋能企业。通过精准的客户洞察、个性化推荐、广告投放优化、产品设计改进和服务流程优化等多种手段，企业能够更加精准地触达目标客户，提高营销效率和转化率，增强客户体验和满意度，进而提升市场竞争力。

此外，诸如腾讯企点营销云·AI助手、H2O.a、Azure机器学习工作室、智谱清言、SpaCy 和NLTK等各种AI工具为企业提供了丰富的资源和多样化的途径，帮助企业在不同的营销场景中实现精准分析、预测和决策。这些工具在实践中的应用，进一步证明了人工智能技术在企业营销中的可行性和有效性。

企业在未来的发展中，应积极拥抱人工智能技术，深入挖掘其潜力，不断探索和创新，将人工智能技术融入营销战略的各个层面。只有这样，企业才能在不断变化的市场环境中持续发展，在激烈的竞争中保持领先地位，实现营销活动的智能化和精准化，为自身的可持续发展注入源源不断的动力。

参考文献：

[ 1 ]郑舒曼.人工智能在市场营销领域的应用与挑战[J].信息系统工程，2022（11）：80-83.

[ 2 ]赵一鸣.浅谈人工智能技术背景下的市场营销[J].中小企业管理与科技（中旬刊），2020（9）：124-125.

[ 3 ]霍靖漪.浅谈在企业营销中人工智能的应用与发展趋势[J].中国市场，2020（28）：133-134.

[ 4 ]李丽莲.人工智能：企业营销中的“潜力股”[J].营销界，2021（24）：11-12.

[ 5 ]王爱莲，冯睿.人工智能时代的市场营销研究综述[J].北方经贸，2021（10）：55-57.

[ 6 ]金剑霞.大数据背景下企业精准营销研究[J].中国商论，2020（3）：97-98.

[ 7 ]陈汝娇.农行M分行理财产品的大数据精准营销[D].成都：西南财经大学，2021.

[ 8 ]王艨.大数据背景下的奥龙世博公司精准营销研究[D].昆明：云南财经大学，2020.

[9]边玉宁，李业丽，曾庆涛，等.基于改进的协同过滤推荐算法在精准营销中的应用研究[J].北京印刷学院学报，2020，28（10）：137-142.

[10]郭馥维.基于CRM系统S银行CZ分行的零售客户精准营销研究[D].太原：太原理工大学，2020.