什么是大数据营销

大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。

大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。

首先，“大数据营销”是伴随互联网平台同步诞生的一种营销模式，在早期的互联网时代，很多平台都是刚刚兴起，本身没有什么名气，自然也没有流量，但是平台想要吸引用户消费，或者吸引商家入驻，甚至是吸引广告主投广告，活跃度都是一个硬性标准。

为了让平台保持高流量的活跃度，平台方就会花钱在各种渠道打广告，这种广告效应在早期会给平台带来可观的流量，但是随着平台的不断壮大，平台本身的偏好特点也会更加显著。

例如早期的网络平台比较偏重“综合服务”的特点，让用户在使用平台的时候能够感受到“应有尽有”的服务，但是伴随着越来越多的互联网公司创立新平台，个性化和专属性就会成为新时代互联网平台的竞争力，比如卖车的平台专注汽车交易，外卖平台专注餐饮跑腿服务，房产平台专注房屋租售服务，这就是新的互联网平台，专属标签更明显的标志。

但是在专属平台越来越成熟的同时，这个平台本身的专注度越高，它本身的用户群体就会因为受到局限而变少，这样的话，跟综合服务类的平台相比，新平台的活跃度就会很快到达瓶颈。

到了这个阶段，平台想要再次获得竞争力，就不能单单地依赖传统的“流量效益”，而是要更加侧重转化，也就是对平台上的商家和广告主来说，从以前的纯粹看重大数据，到看重营销的精准转化，这就是“大数据营销”的概念来源，我们也可以把它叫做“精准营销”。

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

大数据营销可以划分为三个步骤：

首先，可以做数据信息的收集，主要通过各种互联网工具实现，包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等，尤其是现代智能手机的普及，让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密，各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能，由此导致每个用户在使用各种软件时，个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库，而后便于后续的精准使用。

其次，是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘，对用户情况做特定的细致分析与分类，让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中，同时附带对应的多样信息内容。

最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据，找到用户特质，然后在数据信息中去做精准的用户投放，满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。

甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容，而后保证更广泛用户对营销内容的认可，最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准，效率更高，同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。

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