大家都有这样的体会：平时在淘宝、京东、拼多多等电商平台购物时，你每搜索一种商品（关键词）或点入某个商品链接之后，会有持续一段时间的类似商品推荐。
推荐的商品可能与你曾浏览的商品属同一品类，或者价格差不多、受众人群类似。有一次我逛淘宝的时候，手贱点了个胸罩的链接，从此我一上淘宝，满屏幕各式各样的胸罩……
其实很多时候推荐给我的东西，我并不需要，那这种推荐机制，算不算精准营销？
精准营销其实就是一道连线题，一边是我们常说的用户画像，也就是性别、消费偏好、客单价接受范围；另一边是商家可提供的商品类型，如黑科技、高颜值、话题感强。
将连线题的两边进行标签化拆分和对应，比如客户A的用户画像标签是“女性、吃货、消费能力高”，那你就要给她推荐“客单价高的进口零食”，最好还是多吃不长胖的那种。
当标签拆分的足够细致，连线题的左右两端精准对应，才能够称为“精准营销”。
平台做出推荐机制的出发点，肯定是“精准营销”，但想要摸清个体用户的精准需求是很难实现的。
大平台给用户推荐，是靠用户的主动行为（如搜索：外套）来给用户添加标签。这里面涉及到一个标签权重的问题，简单来说就是最新搜索的关键词，占最大的权重，随着你搜索的次数越来越多，你会看到平台推荐给你的商品，大部分是你最近一次搜索过的商品类型。
通过这种方式，平台最多只掌握了用户的消费需求和消费偏好，而并没有掌握更加细致的用户消费数据，其实不能算精准营销，因为它并不精准。
目前来看，想要靠纯数据统计给用户贴标签的方式实现精准营销，是几乎不可能的。主要存在以下几个问题：
第一，客户第一次浏览就已经购买过商品A了，不再需要类似产品，所以之后推荐同类商品是无效的；
第二，客户浏览商品A后发现价格太贵或太低，不在自己的消费范围内，所以之后推荐同单价商品是无效的；
第三，频繁的推荐机制，会给客户一种个人信息被泄露的焦虑感，容易产生抵触。
云知团队认为，最接近“精准营销”的方式，应该是新媒体销售。新媒体销售的方式是用内容吸引用户，并没有给单个用户定义标签，而是将多个标签趋同的群体用户聚集在一起，他们的消费理念、消费偏好等都是趋同的。
然后再将对应的商品推荐给他们，形成更高的推荐转化，通过不同的转化率拆分更细致的标签。
区别于传统电商平台的推荐机制，他们是通过用户行为，给用户添加标签，而新媒体销售是先提供标签，再聚集符合标签的用户。
通过新媒体矩阵的内容引导，把个人化标签模糊化，精准描绘用户群体的标签，这才是能够做到精准的精准营销。
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