大数据营销究竟该怎么做

1、数据层：采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

2、业务层：建模分析数据

使

用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售

商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。

3、应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

企业要做大数据营销就需要通过大数据平台，将企业各个部门之间的数据打通，串联并相互融合，从而指导企业制定科学的营销方案。

首先把各个部门的数据汇总到一起，通过对这些数据分析，掌握用户的精准信息，建立用户画像，定义用户属性。同时企业要知道自己产品的定位是什么，产品卖点是什么等，对不同的对象采取不同的营销策略，直击痛点，实现转化。

然后搜集客户的个性化信息和需求，推送购买建议和相关促销信息，到提供跨渠道的客户购买体验，以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘和分析，发现客户思维模式和消费行为模式，指导产品的研发与新技术方向。

最后进行全渠道营销：整合并分析用户在终端的行为数据，帮助企业打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下：

1.数据采集

数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈内放置一个数据采集装置，采集周围用户的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。

2.数据清洗

原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗，也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。 

原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。

对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能加快统计分析的速度。

3.数据运用

前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。

数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。

除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

一、认清趋势，了解行情，接受大数据理念。目前很多企业主对大数据营销还是处于迷茫期，观望状态，这是很艰难的阶段，但必须要深入了解，越深入越会明白大数据发展趋势，越会明白运用大数据的必要性，之前我们也有过介绍，大数据的发展趋势，大家可以爬楼学习。小编想说的是，如果再不下手，可能就晚了！

二、找对合作商，看准实力。到底谁能帮助你解决经营的难题？他会不会帮你制作一整套的营销方案，会不会设身处地的想你所想，知你所难，会不会随时关注你的方案有没有效果，随时调整以达到最佳，这真的很重要！

三、运用大数据，解决你的经营难点，甩掉传统的经营模式，告别老，慢，贵的节奏，让你的营销团队智能化；先一步建立属于自己的数据库，抓取属于自己的客户数据，运用前沿产品，把你的广告用眨眼间的光景投放出去，做到新，快，省。

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