大数据营销与普通营销有啥区别，北京金恒创新来告诉你

当下，大数据已经在生活中被提的特别频繁。这个时代搞营销就像是在做一道未知口味的超级大蛋糕，而营销手段就好比不同的口味的配料。随着个人的喜好不同，配出的味道也将会不一样，但这个蛋糕终归是要拿到桌面上去品尝，所以在海量的人群信息中如何具有针对性的让潜在客户看见并接受呢?答案就是大数据的运用。

随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善，网民使用习惯发生了巨大变化，用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重，呈现出跨屏互动的趋势，至此大数据的作用也日益明显起来。然而对于大数据及营销你真的了解吗?它到底有哪些价值?又有哪些问题呢?下面8句话告诉你什么是真正的大数据营销。

1 大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化

数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。

新意互动策略中心总经理邓继民表示，大数据营销的价值无外乎表现在两个方面，一是数字品牌，二是效果营销。而如何优化提升品牌数字资产，这是数字品牌发展的根本和核心。这里所指的数字资产不仅仅是传统品牌营销所指的知名度、美誉度，更重要的是品牌与消费共创的数字生态价值，从而实现数据的商业化，进行有效的导流和促进销售。

他认为品牌会把“数据”当成营销运营的核心部分，打造符合企业、品牌行业及企业、产品特质的更加深度的数据体系和数据应用。毕竟数据是海量的，如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式玩儿法要实际的多。然而数字时代，一个品牌不仅仅在收集数据，同时也在制造和影响数据，如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流，必然成为今后品牌营销必须面对的重要课题。因为大数据不是目的，营销投入的关键在于产出，如何合理运用数据最大化影响营销投入的ROI才是最终根本所在。

2 大数据营销让社交网络营销等渠道更具价值

中传互动营销传播院院长于明认为，通过大数据抓取用户，让社交平台价值倍增，而大数据营销不仅起到了一个连接社交平台，精准抓取用户的作用，而且通过数据整理做营销后提炼大众意见去做产品，完成了社交平台营销中的最基础环节。这表现在，一个新产品的推广中，完全可以利用大数据来整理用户需求利用粉丝力量，设计出新的产品，而众多参与者就是最原始的购买群体，随之打开销售渠道。

3 大数据营销让广告程序化购买更具合理性

面对互联网媒体资源在数量以及种类上也在快速增长越发多样化，不同广告主的需求也在日益多样，越发意识到投放效果、操作智能的重要性。大数据是通过受众分析，帮助广告主找出目标受众，然后对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并完成广告投放的营销整个过程。

传漾创始人及资深技术副总裁王跃表示，大数据营销未来趋势将向程序化购买方面发展，随着程序化广告发展热潮带来的效率提升，企业将会把越来越多预算放到程序化购买里。而大数据对企业来说，可以更加明确地知道自己的目标用户并精准地进行产品定位，从而做出极具针对性的布置，获得用户参与。

那么怎么衡量大数据网络广告价值呢?所谓的大数据营销不仅仅是量上的，更多的是数据背后对受众的感知，这体现在对大数据的规模，速度、挖掘及预测四个方面。另外王跃表示，对广告来说，产消逆转将导致头脚倒立的新型广告的出现。网络广告领域的探索颇具先见之明，其依托云端的数据库获取到海量可交互的结构与非结构化数据，并由最底层的数据分析平台支撑中上游的应用服务，打通PC和移动互联网的数据通道，逐步催生垂直的产业链形态。

4 大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代

“目前的数据挖掘更多还是停留在线上数据的分析和挖掘上。因此未来的关键点就在于如何能够实现线上线下数据的打通。一旦线上的数据和广告主的第一方数据相结合，大数据营销在更精准的基础上就会做到人群量的扩大，”悠易互通产品副总裁蒋楠表示，多屏时代的到来，正在把受众的时间、行为分散到各个屏幕上，而广告主想要更好地抓住消费者的兴趣点，就需要实现多屏的程序化购买。未来大数据营销的大趋势便是多屏整合下的数字营销。

目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，数据碎片化，各自为政。许多公司组织中，数据都散落在互不连通的数据库中，并且相应的数据技术也都存在于不同部门中，面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门只有将这些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享，才能够最大化大数据价值，提供决策支持。

5 大数据营销并非“量”的存在而在于“智慧的数字生态”

“对于大数据营销的理解，多数人的理解停留在‘很大的数据’这一概念，然而大数据实际上是一种“数据生态”的表现，即从交易型数据管理拓展到社会化数据管理层次，从结构化数据管理拓展到非结构化数据管理等。在此基础上必须要有BI的商业智能分析模型的数据管理能力，否则无意义而言。”珍岛集团副总裁张蓬说道。

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而目前市场上很多大数据营销技能的企业存在很多片面性，首先整个SNS体系的生态数据应该是完整的数据展现而并非微博、微信数据平台等单一的数据支撑。其次，配套程度有限。大数据智能除了像EDM通道外，还需要和终端配合，这点目前市场上做的还很分散。最后，企业在做大数据营销时对个体消费群体真正能够接受大数据给自己带来的便捷同时也因为涉及“个人隐私”这个敏感的词汇而有所收敛。

张蓬认为大数据营销的两个核心方向是To B和To C。To B即商业智能化，涉及企业智能化供应链决策体系优化，这个供应链不是常规理解的传统意义的物流，而是囊括企业人力资源、服务采购、销售市场拓展、内控成本分析等诸多层面。To C，即生活服务，涉及餐饮、旅游、医疗等诸多领域，以个人信息为核心的信息组织管理模型，将在未来，重构民生体验。

6 大数据营销是“大规模个性化互动”实现高效转化的基础

大数据营销以DMP为核心，包括CMO辅助决策系统，内容管理系统，用户互动策略系统，效果评估与优化系统，消费者聆听和客户服务系统，在线支付管理系统等几个方面。主要从决策层，分析层和执行层几个方面来完成营销，服务和销售全流程管理。

时趣首席科学家王绪刚认为，在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递;在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买;而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。这里的互动指的是更加广义上的接触点策略，比如更加有针对性的传播内容，更加人性化的客服信息，千人千面的个性化页面，而实现这一核心的基础就是消费者大数据的管理。大规模代表效率，个性化代表更好的转化效果。因此，所谓大数据营销的价值就在于能够实现更加高效的转化。

每个公司所处的阶段不同，关心的问题也不同。未来除了广告平台以外，品牌主会更加关注其消费者生命周期的数据管理，与平台合作，实现在多个接触点上的个性化沟通。因此，传统意义上广告策略将渐渐被基于对用户画像的自动化沟通机制所替代，而CMO也必须借助构建DMP，SCRM等IT设施来应对这一趋势。

7 大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效

微播易技术经理林星认为，数据的获取方法主要体现在信息系统普及、传感器网路等等。其次是数据处理方法，像是使用通用计算机搭建计算能力超群的系统，如SNS社交媒体，利用更加开放的系统，在不妨碍平台利益和用户隐私的情况下，理论上获取每一个个人的SNS行为轨迹，然后存储在服务器上，形成一个庞大的数据库积累后成为大数据营销的一个数据基础。

目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂，这时需要对数据的有效性进行过滤，例如行为噪声，重复数据，非目标用户数据等等。换句话说，大数据时代，数据和处理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识，也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解，需要一些列建模的过程，然后把它转化成为具体的计算问题。

林星表示，目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效，但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天，也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴，或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此，未来基于大数据技术的提升，大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。

8 大数据营销就是对“小数据”分析过程中的数据应用

对于大数据营销，多数人认为在做的事情可以称之为“大数据”，在众多乐观的态度中易观国际分析师董旭却提出了对立的观点。她认为，今天所有营销数据基本上是各家在利用有限的数据资源，虽然这个数据资源可能是庞大的，比如庞大cookie量，附属性的分析量等，但将其放在互联网、移动互联网环境上只是与营销相关的数据之一。因为现如今产业链的特征，企业都会有自己独立的DMP系统，但做DMP第三方市场还没有一个通用型的DMP平台可以提供获取数据。因此所有的DMP本身是在应用数据，而并非是全网的大数据。

另外，当今的所有的用户数据都来自于cookie或是APP使用行为等等，如用户属性，购买行为等，因其数据本身的局限性再从数据本身的一个维度的扩张来看今天的数据也够不成大数据。因为大数据营销还处在一个概念普及的阶段，所以大数据未来的发展方向是指导整个营销行业趋势化或并不指导实际运用的作用和价值，而真正指导这个行业运用的还是小数据为主。这也是为什么如今独立的第三方DMP生存并不理想的主要原因。

结语

大数据可以帮助品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等，同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。这其中包含了数据人才、数据模型和应变数据管理的组织职能优化等，这也是当前企业大数据营销转型中最大的三个门槛。目前大数据营销的最真切的切入点就是去做内工层面，即概念普及认识数据的重要性，这其中包括：数据的活性，量级，数据的准确性，以及数据维度的多元化，最后交给市场一个教育的过程。

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