大数据营销的特点

多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据 。

强调时效性 ：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。

个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。

性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。

关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。

大数据营销的实现过程：

大数据营销 并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数据营销平台AdTime率先推出了大数据广告运营平台——云图。据介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算可视化，让大数据营销的过程不再神秘。

云图是AdTime构建的大数据平台系统，该系统具备海量数据、实时计算、跨网络平台汇聚、多用户行为分析、多行业报告分析等特点。

大数据营销 是基于大数据分析的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。

大数据营销中所依赖的数据，往往是基于hadoop架构分类的静态人群属性和兴趣爱好常量，这导致了大数据营销在本质上很难以去控制和捕获用户的需求。

Volume:数据量巨大。体量大是大数据区分于传统数据最显著的特征。 一般关系型数据库处理的数据量在TB级，大数据所处理的数据量通常在PB级以上。Variety:数据类型多。大数据所处理的计算机数据类型早已不是单一的文本形式或者结构化数据库中的表，它包括订单、日志、BLOG、微博、音频、视频等各种复杂结构的数据。Velocity:数据流动快。速度是大数据区分于传统数据的重要特征。 在海量数据面前，需要实时分析获取需要的信息，处理数据的效率就是组织的生命。

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