隨著移動互聯網的發展和移動智能設備軟硬件功能的不斷完善，網民使用習慣發生了巨大變化，用戶行為方式從傳統的PC端為主轉變為“PC端+移動端”并重，呈現出跨屏互動的趨勢，至此大數據的作用也日益明顯起來。然而對于大數據及營銷你真的了解嗎?它到底有哪些價值?
這個時代搞營銷就像是在做一道未知口味的超級大蛋糕，而營銷手段就好比不同的口味的配料，隨著個人的喜好不同，配出的味道也將會不一樣，但這個蛋糕終歸是要拿到桌面上去品嘗，所以在海量的人群信息中如何具有針對性的讓潛在客戶看見并接受呢?答案就是大數據的運用。隨著移動互聯網的發展和移動智能設備軟硬件功能的不斷完善，網民使用習慣發生了巨大變化，用戶行為方式從傳統的PC端為主轉變為“PC端+移動端”并重，呈現出跨屏互動的趨勢，至此大數據的作用也日益明顯起來。然而對于大數據及營銷你真的了解嗎?它到底有哪些價值?又有哪些問題呢?下面8句話告訴你什么是真正的大數據營銷。
大數據營銷讓一切營銷行為和消費行為皆數據化
數據流化使得營銷行動目標明確、可追蹤、可衡量、可優化，從而造就了以數據為核心的營銷閉環
即消費——數據——營銷——效果——消費。
新意互動策略中心總經理鄧繼民表示，大數據營銷的價值無外乎表現在兩個方面，一是數字品牌，二是效果營銷。而如何優化提升品牌數字資產，這是數字品牌發展的根本和核心。這里所指的數字資產不僅僅是傳統品牌營銷所指的知名度、美譽度，更重要的是品牌與消費共創的數字生態價值，從而實現數據的商業化，進行有效的導流和促進銷售。
他認為品牌會把“數據”當成營銷運營的核心部分，打造符合企業、品牌行業及企業、產品特質的更加深度的數據體系和數據應用。畢竟數據是海量的，如何運營有限、有效的高質量數據為企業更好的創造價值比大海撈針的粗放式玩兒法要實際的多。然而數字時代，一個品牌不僅僅在收集數據，同時也在制造和影響數據，如何塑造和運營更加有利于企業和品牌營銷發展的數據流，必然成為今后品牌營銷必須面對的重要課題。因為大數據不是目的，營銷投入的關鍵在于產出，如何合理運用數據最大化影響營銷投入的ROI才是最終根本所在。
大數據營銷讓社交網絡營銷等渠道更具價值
中傳互動營銷傳播院院長于明認為，通過大數據抓取用戶，讓社交平臺價值倍增，而大數據營銷不僅起到了一個連接社交平臺，精準抓取用戶的作用，而且通過數據整理做營銷后提煉大眾意見去做產品，完成了社交平臺營銷中的最基礎環節。這表現在，一個新產品的推廣中，完全可以利用大數據來整理用戶需求利用粉絲力量，設計出新的產品，而眾多參與者就是最原始的購買群體，隨之打開銷售渠道。
大數據營銷讓廣告程序化購買更具合理性
面對互聯網媒體資源在數量以及種類上也在快速增長越發多樣化，不同廣告主的需求也在日益多樣，越發意識到投放效果、操作智能的重要性。大數據是通過受眾分析，幫助廣告主找出目標受眾，然后對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，并完成廣告投放的營銷整個過程。
傳漾創始人及資深技術副總裁王躍表示，大數據營銷未來趨勢將向程序化購買方面發展，隨著程序化廣告發展熱潮帶來的效率提升，企業將會把越來越多預算放到程序化購買里。而大數據對企業來說，可以更加明確地知道自己的目標用戶并精準地進行產品定位，從而做出極具針對性的布置，獲得用戶參與。
那么怎么衡量大數據網絡廣告價值呢?所謂的大數據營銷不僅僅是量上的，更多的是數據背后對受眾的感知，這體現在對大數據的規模，速度、挖掘及預測四個方面。另外王躍表示，對廣告來說，產消逆轉將導致頭腳倒立的新型廣告的出現。網絡廣告領域的探索頗具先見之明，其依托云端的數據庫獲取到海量可交互的結構與非結構化數據，并由最底層的數據分析平臺支撐中上游的應用服務，打通PC和移動互聯網的數據通道，逐步催生垂直的產業鏈形態。
大數據營銷實現線上線下結合后進入多屏時代
“目前的數據挖掘更多還是停留在線上數據的分析和挖掘上。因此未來的關鍵點就在于如何能夠實現線上線下數據的打通。一旦線上的數據和廣告主的第一方數據相結合，大數據營銷在更精準的基礎上就會做到人群量的擴大，”悠易互通產品副總裁蔣楠表示，多屏時代的到來，正在把受眾的時間、行為分散到各個屏幕上，而廣告主想要更好地抓住消費者的興趣點，就需要實現多屏的程序化購買。未來大數據營銷的大趨勢便是多屏整合下的數字營銷。
目前大部分企業經營決策面臨的最大挑戰不是缺少數據，而是數據太多，數據碎片化，各自為政。許多公司組織中，數據都散落在互不連通的數據庫中，并且相應的數據技術也都存在于不同部門中，面對這些靜態、孤立、無多大參考意義的“初級品”的信息數據，企業信息部門只有將這些孤立錯位的數據庫打通、互聯并且實現技術共享，才能夠最大化大數據價值，提供決策支持。
大數據營銷并非“量”的存在而在于“智慧的數字生態”
“對于大數據營銷的理解，多數人的理解停留在‘很大的數據’這一概念，然而大數據實際上是一種“數據生態”的表現，即從交易型數據管理拓展到社會化數據管理層次，從結構化數據管理拓展到非結構化數據管理等。在此基礎上必須要有BI的商業智能分析模型的數據管理能力，否則無意義而言。”珍島集團副總裁張蓬說道。
大數據營銷等同于精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而目前市場上很多大數據營銷技能的企業存在很多片面性，首先整個SNS體系的生態數據應該是完整的數據展現而并非微博、微信數據平臺等單一的數據支撐。其次，配套程度有限。大數據智能除了像EDM通道外，還需要和終端配合，這點目前市場上做的還很分散。最后，企業在做大數據營銷時對個體消費群體真正能夠接受大數據給自己帶來的便捷同時也因為涉及“個人隱私”這個敏感的詞匯而有所收斂。
張蓬認為大數據營銷的兩個核心方向是To B 和 To C。To B即商業智能化，涉及企業智能化供應鏈決策體系優化，這個供應鏈不是常規理解的傳統意義的物流，而是囊括企業人力資源、服務采購、銷售市場拓展、內控成本分析等諸多層面。To C，即生活服務，涉及餐飲、旅游、醫療等諸多領域，以個人信息為核心的信息組織管理模型，將在未來，重構民生體驗。
大數據營銷是“大規模個性化互動” 實現高效轉化的基礎
大數據營銷以DMP為核心，包括CMO輔助決策系統，內容管理系統，用戶互動策略系統，效果評估與優化系統，消費者聆聽和客戶服務系統，在線支付管理系統等幾個方面。主要從決策層，分析層和執行層幾個方面來完成營銷，服務和銷售全流程管理。
時趣首席科學家王緒剛認為，在銀屏時代，營銷的核心是品牌形象傳遞;在互聯網門戶時代，營銷的核心是數字化媒介購買;而在以移動，社會化代表的互聯網3.0時代，營銷的核心是實現“大規模的個性化互動”。這里的互動指的是更加廣義上的接觸點策略，比如更加有針對性的傳播內容，更加人性化的客服信息，千人千面的個性化頁面，而實現這一核心的基礎就是消費者大數據的管理。大規模代表效率，個性化代表更好的轉化效果。因此，所謂大數據營銷的價值就在于能夠實現更加高效的轉化。
每個公司所處的階段不同，關心的問題也不同。未來除了廣告平臺以外，品牌主會更加關注其消費者生命周期的數據管理，與平臺合作，實現在多個接觸點上的個性化溝通。因此，傳統意義上廣告策略將漸漸被基于對用戶畫像的自動化溝通機制所替代，而CMO也必須借助構建DMP，SCRM等IT設施來應對這一趨勢。
大數據營銷即建立一個數據建模讓營銷更加精準、有效
微播易技術經理林星認為，數據的獲取方法主要體現在信息系統普及、傳感器網路等等。其次是數據處理方法，像是使用通用計算機搭建計算能力超群的系統，如SNS社交媒體，利用更加開放的系統，在不妨礙平臺利益和用戶隱私的情況下，理論上獲取每一個個人的SNS行為軌跡，然后存儲在服務器上，形成一個龐大的數據庫積累后成為大數據營銷的一個數據基礎。
目前在營銷過程中涉及數據方面的多而雜，這時需要對數據的有效性進行過濾，例如行為噪聲，重復數據，非目標用戶數據等等。換句話說，大數據時代，數據和處理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何從數據中獲取想要的知識，也就是數據建模即挖掘能力。當然這個問題的求解，需要一些列建模的過程，然后把它轉化成為具體的計算問題。
林星表示，目前的大數據技術雖然可以讓營銷動作做得更加精準、有效，但做起來并不容易。即便是公認大數據營銷的大佬亞馬遜、樂天，也經常會被吐槽推薦的東西驢唇不對馬嘴，或者是已經買過的東西也會一再推薦。因此，未來基于大數據技術的提升，大數據營銷的精準性將帶來更多的商業價值。
大數據營銷就是對“小數據”分析過程中的數據應用
對于大數據營銷，多數人認為在做的事情可以稱之為“大數據”，在眾多樂觀的態度中易觀國際分析師董旭卻提出了對立的觀點。她認為，今天所有營銷數據基本上是各家在利用有限的數據資源，雖然這個數據資源可能是龐大的，比如龐大cookie量，附屬性的分析量等，但將其放在互聯網、移動互聯網環境上只是與營銷相關的數據之一。因為現如今產業鏈的特征，企業都會有自己獨立的DMP系統，但做DMP第三方市場還沒有一個通用型的DMP平臺可以提供獲取數據。因此所有的DMP本身是在應用數據，而并非是全網的大數據。
另外，當今的所有的用戶數據都來自于cookie或是APP使用行為等等，如用戶屬性，購買行為等，因其數據本身的局限性再從數據本身的一個維度的擴張來看 今天的數據也夠不成大數據。因為大數據營銷還處在一個概念普及的階段，所以大數據未來的發展方向是指導整個營銷行業趨勢化或并不指導實際運用的作用和價值，而真正指導這個行業運用的還是小數據為主。這也是為什么如今獨立的第三方DMP生存并不理想的主要原因。
結語
大數據可以幫助品牌發現機遇，如新客戶、新市場、新規律、回避風險、潛在威脅等，同時亦可以有助于品牌營銷決策的調整與優化。這其中包含了數據人才、數據模型和應變數據管理的組織職能優化等，這也是當前企業大數據營銷轉型中最大的三個門檻。目前大數據營銷的最真切的切入點就是去做內工層面，即概念普及認識數據的重要性，這其中包括：數據的活性，量級，數據的準確性，以及數據維度的多元化，最后交給市場一個教育的過程。
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