營銷學領域過去半個多世紀的發展讓我們見證了從“以產品為中心”到“以客戶為中心”的轉變。隨著近年來互聯網、移動互聯網、新社交媒體的發展，信息過載，數據爆炸、消費者個性化需求的凸顯，消費者成為商業行為的主宰者;另一方面，大數據分布式存儲、大數據分析及挖掘技術的發展使得對海量數據中收集、分析、整合并進行分析成為可能。基于大數據精準營銷這個過程對企業的營銷戰略提出了很大的機會和挑戰。

基于數據的營銷基本過程：

基于大數據的精準營銷過程分為：采集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這么三個大層面。通過對客戶特征、產品特征、消費行為特征數據的采集和處理，可以進行多維度的客戶消費特征分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。通過準確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執行。

1、數據層：采集和處理數據

大數據處理的數據類型包括：括圖片、文本、網頁、社交網絡，還有傳統的交易數據。

不局限在傳統采集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據采集你能采集

2、業務層：建模分析數據

使用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等算法。

3、應用層：解讀數據

數據指導營銷最重要的是解讀。傳統一般是定義營銷問題之后，采集對應的數據，然后根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。

而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

大數據營銷數據類型：

人口統計學數據：包括用戶的年齡、性別、國籍、注冊時提供的信息;

用戶行為數據：訪問、頁面停留時長、觸點等。

用戶內容偏好數據：感興趣的話題、評論內容、品牌偏好、位置偏好、時間偏好等。

交易數據：實際訂單、客單件、訂單轉化率、促銷響應率等

大數據營銷應用場景：

從企業營銷應用層面上看，主要是圍繞客戶、產品、消費行為三大元素進行營銷策略的制定和實施的。這三要素之間彼此獨立又相互聯系，每個獨立要素都可制定營銷策略，同時三要素之間的關聯組合更是企業制定有效營銷策略的關鍵。

應用1：客戶價值識別(用戶特征)

通過對用戶交易歷史數據收集;

進行RFM分析，定位最有價值用戶群及潛在用戶群。最具價值客戶提高忠誠度;潛在用戶：主動營銷促使產生實際購買行為。客戶價值低用戶群在營銷預算少的情況下考慮不實行營銷推廣。

通過因子分析，發覺影響用戶重復購買的主要因素，從類似：價格因素、口碑原因、評論信息等信息中識別主要因素及影響權重，調整產品或市場定位。查明促使顧客購買的原因指導，調整宣傳重點或組合營銷方式。

應用2：用戶行為指標：

通過對用戶行為數據收集;

通過用戶行為渠道來源的自動追蹤：系統可自動跟蹤并對訪客來源進行判別分類，根據三大營銷過程對付費搜索、自然搜索、合作渠道、banner廣告、郵件營銷等營銷渠道進行營銷跟蹤和效果分析。

營銷效用方面：知道具體的用戶身受哪種媒體營銷的影響，他們怎樣進入特定網站，跨屏、瀏覽某個網站時他們會做什么。

根據地理位置分別設定目標，比如大多數中上層人士，居中位置比較集中。不在是籠統的客戶群。

應用3：個性化關聯分析

通過對用戶購買了什么產品、瀏覽了什么產品、如何瀏覽網站等網站行為數據收集;通過分析客戶群需求相似程度、產品相似度，通過個性化推薦引擎向用戶推薦哪些產品或服務是哪些用戶感興趣的。他們在多大程度上被促銷活動、其他買家對產品的評論所影響。

大數據精準營銷面臨挑戰：

1、多渠道融合進行精準營銷：全球數據爆炸、移動互聯網、社會化媒體、可選渠道和設備增加、不斷變化的消費者特征、營銷自動化：營銷和銷售行為、供應鏈、客戶關系都整合在一起。如何更好的實現將各渠道數據融合對提高精準營銷的準確度提出挑戰。

2、最近幾年，互聯網的產品呈現出一輪爆發性發展態勢。尤其是移動終端的普及，使得很多傳統的互聯網產品也開始移動化。地理位置融入社會化媒體營銷是精準營銷要考慮的問題。

3、基于數據挖掘的即時營銷：企業如今正在漸漸遠離批量處理，轉向實時分析來獲取競爭優勢。精準營銷也要求在活動的同時我們就能得到數據，立即優化營銷效果。

4、精準營銷系統：自助式營銷、可擴展的場景及營銷規則管理功能。