大數據營銷是指基于多平臺的大量數據，依托大數據技術的基礎上，應用于互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生于互聯網行業，又作用于互聯網行業。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

　　大數據營銷的核心在于讓網絡廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。

大數據營銷的特點

　　多平臺化數據采集：大數據的數據來源通常是多樣化的，多平臺化的數據采集能使對網民行為的刻畫更加全面而準確。多平臺采集可包含互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視未來還有戶外智能屏等數據。

　　強調時效性：在網絡時代，網民的消費行為和購買方式極易在短的時間內發生變化。在網民需求點最高時及時進行營銷非常重要。全球領先的大數據營銷企業AdTime對此提出了時間營銷策略，它可通過技術手段充分了解網民的需求，并及時響應每一個網民當前的需求，讓他在決定購買的“黃金時間”內及時接收到商品廣告。

　　個性化營銷：在網絡時代，廣告主的營銷理念已從“媒體導向”向“受眾導向”轉變。以往的營銷活動須以媒體為導向，選擇知名度高、瀏覽量大的媒體進行投放。如今，廣告主完全以受眾為導向進行廣告營銷，因為大數據技術可讓他們知曉目標受眾身處何方，關注著什么位置的什么屏幕。大數據技術可以做到當不同用戶關注同一媒體的相同界面時，廣告內容有所不同，大數據營銷實現了對網民的個性化營銷。

　　性價比高：和傳統廣告“一半的廣告費被浪費掉”相比，大數據營銷在最大程度上，讓廣告主的投放做到有的放矢，并可根據實時性的效果反饋，及時對投放策略進行調整。

　　關聯性：大數據營銷的一個重要特點在于網民關注的廣告與廣告之間的關聯性，由于大數據在采集過程中可快速得知目標受眾關注的內容，以及可知曉網民身在何處，這些有價信息可讓廣告的投放過程產生前所未有的關聯性。即網民所看到的上一條廣告可與下一條廣告進行深度互動。

大數據營銷范式變革

　　大數據營銷隨著大數據概念的提出已成為近三年內業界熱議的焦點，但其在企業中的實際應用可追溯到上世紀末的美國。目前，隨著媒體形式的豐富和信息技術的完善，大數據營銷也隨之變革。在其發展過程中，企業營銷的基本價值觀共體現出以卜兩種轉變:

　　(一)從媒體導向到用戶導向

　　21世紀初是基于眼球經濟的大眾媒體營銷時代，企業作為品牌推廣的實施者和受益者，為了使其宣傳活動接觸到更多的消費者就需要在受關注程度較高的網站，電視臺或紙媒上投放廣告以達到提高營銷有效率的目的。然而，這種基于大眾媒體的營銷推廣方式雖然到達率高、輻射面廣卻無法切實掌握受眾的動向并控制對其后續的影響。

　　因此，企業從媒體導向到用戶導向的營銷模式轉型迫在眉睫。基于客戶端的定制化跟進式營銷方式逐漸代替了傳統的統一化一次性媒體投放，成為了大數據營銷的基礎和前身。

　　(二)從用戶主觀信息數據庫到用戶客觀行為數據庫

　　傳統的數據營銷是一種基于市場調研中的人II統計數據和其他用戶主觀信息包括生活方式、價值取向等)來推測消費者的需求、購買的可能性和相應的購買力，從而幫助企業細分消費者、確立目標市場并進一步定位產品的營銷模式。然而由于消費者主觀判斷的局限性，據此得出的企業各項調研指標和信息數據可能會誤導相關營銷人員作出偏離甚至錯誤的決策。因此，用戶的主觀信息數據己不再能滿足企業營銷的需要。相反，通過企業實際觀測，能夠全方位、多角度、精準、真實地反映用戶需求及其他消費數據的用戶客觀行為數據庫隨著信息挖掘技術的口趨完善己成為企業營銷的一項重要調研依據。

大數據來源的分類

　　1.自有類。企業目前利用的大數據的種類之一是自有類數據，即企業基于自身網絡平臺開發和挖掘的一類數據。在中國，自有類數據的開發進程尚不完善，目前運營較好的自有類數據平臺主要始創于歐美國家。美國流媒體巨頭Netflix通過對其3000萬個訂閱用戶的網上行為進行大數據分析，造就并預判出了《紙牌屋》的賣座。身為運動品牌的Nike憑借其網上運動社區收集到了用戶的各項跑步信息并因此掌握了主要城市里最佳跑步路線的數據庫。而Targe超市則根據會員的消費記錄推斷出消費者的購物傾向，然后通過寄購物手冊的形式向其推薦了一系列符合需求的產品并最終營銷成功。這些基于不同存在形式的企業自有類數據平臺在數據收集領域上一致地扮演著信息提供者的角色，但在數據的用途上他們卻在不同層面為企業的大數據營銷作出各自應有的貢獻。

　　2.第三方平臺類。除了自建的大數據收集平臺，企業現在獲取數據更主要的渠道就是通過與例如門戶網站、電商網站、搜索引擎、社交網站、移動支付等第三方平臺合作來取得。京東與騰訊達成的微信平臺合作協議不僅彌補了京東在移動端的薄弱環節更為其導入了可觀的客戶流量，而在這個移動互聯的社交網絡時代，海量的用戶資源中蘊含的大數據則為大數據精準營銷提供了可能。美宜佳作為一家正在探索從線下逆向發展到線上的中小企業，其與支付寶的合作不僅是打開線上市場的制勝法寶，從中收獲的消費者購買記錄也是它開啟數據精準營銷的關鍵一步。

大數據營銷的主要用途

　　1.基于用戶的需求定制改善產品。消費者在有意或無意中留下的信息數據作為其潛在需求的體現是企業定制改善產品的一項有力根據。ZARA公司內部的全球資訊網絡會定期把從各分店收集到的顧客意見和建議匯總并傳遞給總部的設計人員，然后由總部作出決策后再立刻將新的設計傳送到生產線，直到最終實現“數據造衣”的全過程。利用這一點ZARA作為一個標準化與本土化戰略并行的公司，還分析出了各地的區域流行色并在保持其服飾整體歐美風格不變的大前提下做出了最靠近客戶需求的市場區隔。同樣，在ZARA的網絡商店內，消費者意見也作為一項市場調研大數據參與企業產品的研發和生產，且由此映射出的前沿觀點和時尚潮流還讓“快速時尚”成為了ZARA的品牌代名詞。

　　2.開展精準的推廣活動。基于數據的精準推廣活動可大致分為三類:

　　首先，企業作為其產品的經營者可以通過大數據的分析定位到有特定潛在需求的受眾人群并針對這一群體進行有效的定向推廣以達到刺激消費的目的。紅米手機在QQ空間上的首發就是一項成功的“大數據找人”精準營銷案例。通過對海量用戶的行為泡括點贊、關注相關主頁等)和他們的身份信息泡括年齡、教育程度、社交圈等)進行篩選后，公司從6億Q cone用戶中選出了5000萬可能對紅米手機感興趣的用戶作為此次定向投放廣告和推送紅米活動的目標群體并最終預售成功。

　　其次，針對既有的消費者，企業可以通過用戶的行為數據分析他們各自的購物習慣并按照其特定的購物偏好、獨特的購買傾向加以一對一的定制化商品推送。Turge佰貨的促銷手冊、沃爾瑪的建議購買清單、亞馬遜的產品推薦頁無一不是個性化產品推薦為企業帶來可預測銷售額的體現。

　　最后，企業可以依據既有消費者各自不同的人物特征將受眾按照“標簽”細分（如“網購達人”)，再用不同的側重方式和定制化的活動向這些類群進行定向的精準營銷。對于價格敏感者，企業需要適當地推送性價比相對較高的產品并加送一些電子優惠券以刺激消費:而針對喜歡干脆購物的人，商家則要少些干擾并幫助其盡快地完成購物。

　　3.維系客戶關系。召回購物車放棄者和挽留流失的老客戶也是一種大數據在商業中的應用。中國移動通過客服電話向流失到聯通的移動老客戶介紹最新的優惠資訊:餐廳通過會員留下的通訊信息向其推送打折優惠券來提醒久不光顧的老客戶消費;Youtube根據用戶以往的收視習慣確定近期的互動名單并據此發送給可能瀕臨流失的用戶相關郵件以提醒并鼓勵他們重新回來觀看。大數據幫助企業識別各類用戶，而針對忠誠度各異的消費者實行“差別對待”和“量體裁衣”是企業客戶管理中一項重要的理念基礎。

大數據營銷的注意點

　　1、用戶行為與特征分析。只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。

　　2、精準營銷信息推送支撐。精準營銷總在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷并不怎么精準，因為其缺少用戶特征數據支撐及詳細準確的分析。

　　3、引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產品的期待，那么你的產品生產即可投其所好。

　　4、競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什么是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找準方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特征分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，并可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

　　5、品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以采集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

　　6、企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

　　7、大數據用于改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基于大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防御性修理。

　　8、SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，并對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，并可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

　　9、發現新市場與新趨勢。基于大數據的分析與預測，對于企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。

　　10、市場預測與決策分析支持。對于數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的“啤酒與尿布”案例即是那時的杰作。只是由于大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者是災難。