這個時代搞營銷就像是在做一道未知口味的超級大蛋糕，而營銷手段就好比不同的口味的配料，隨著個人的喜好不同，配出的味道也將會不一樣，但這個蛋糕終歸是要拿到桌面上去品嚐，所以在海量的人群資訊中如何具有針對性的讓潛在客戶看見並接受呢？

答案就是大資料的運用。隨著移動網際網路的發展和移動智慧裝置軟硬體功能的不斷完善，網民使用習慣發生了巨大變化，使用者行為方式從傳統的PC端為主轉變為“PC端+移動端”並重，呈現出跨屏互動的趨勢，至此大資料的作用也日益明顯起來。然而對於大資料及營銷你真的瞭解嗎？它到底有哪些價值？又有哪些問題呢？下面8句話告訴你什麼是真正的大資料營銷

大資料營銷讓一切營銷行為和消費行為皆資料化

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資料流化使得營銷行動目標明確、可追蹤、可衡量、可優化，從而造就了以資料為核心的營銷閉環，即消費——資料——營銷——效果——消費。

大資料營銷的價值無外乎表現在兩個方面，一是數字品牌，二是效果營銷。而如何優化提升品牌數字資產，這是數字品牌發展的根本和核心。這裡所指的數字資產不僅僅是傳統品牌營銷所指的知名度、美譽度，更重要的是品牌與消費共創的數字生態價值，從而實現資料的商業化，進行有效的導流和促進銷售。

品牌會把“資料”當成營銷運營的核心部分，打造符合企業、品牌行業及企業、產品特質的更加深度的資料體系和資料應用。畢竟資料是海量的，如何運營有限、有效的高質量資料為企業更好的創造價值比大海撈針的粗放式玩兒法要實際的多。然而數字時代，一個品牌不僅僅在收集資料，同時也在製造和影響資料，如何塑造和運營更加有利於企業和品牌營銷發展的資料流，必然成為今後品牌營銷必須面對的重要課題。因為大資料不是目的，營銷投入的關鍵在於產出，如何合理運用資料最大化影響營銷投入的ROI才是最終根本所在。

2大資料營銷讓社交網路營銷等渠道更具價值

通過大資料抓取使用者，讓社交平臺價值倍增，而大資料營銷不僅起到了一個連線社交平臺，精準抓取使用者的作用，而且通過資料整理做營銷後提煉大眾意見去做產品，完成了社交平臺營銷中的最基礎環節。這表現在，一個新產品的推廣中，完全可以利用大資料來整理使用者需求利用粉絲力量，設計出新的產品，而眾多參與者就是最原始的購買群體，隨之開啟銷售渠道。

3大資料營銷讓廣告程式化購買更具合理性

面對網際網路媒體資源在數量以及種類上也在快速增長越發多樣化，不同廣告主的需求也在日益多樣，越發意識到投放效果、操作智慧的重要性。大資料是通過受眾分析，幫助廣告主找出目標受眾，然後對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並完成廣告投放的營銷整個過程。

大資料營銷未來趨勢將向程式化購買方面發展，隨著程式化廣告發展熱潮帶來的效率提升，企業將會把越來越多預算放到程式化購買裡。而大資料對企業來說，可以更加明確地知道自己的目標使用者並精準地進行產品定位，從而做出極具針對性的佈置，獲得使用者參與。

那麼怎麼衡量大資料網路廣告價值呢？所謂的大資料營銷不僅僅是量上的，更多的是資料背後對受眾的感知，這體現在對大資料的規模，速度、挖掘及預測四個方面。另外王躍表示，對廣告來說，產消逆轉將導致頭腳倒立的新型廣告的出現。網路廣告領域的探索頗具先見之明，其依託雲端的資料庫獲取到海量可互動的結構與非結構化資料，並由最底層的資料分析平臺支撐中上游的應用服務，打通PC和移動網際網路的資料通道，逐步催生垂直的產業鏈形態。

4大資料營銷實現線上線下結合後進入多屏時代

目前的資料探勘更多還是停留在線上資料的分析和挖掘上。因此未來的關鍵點就在於如何能夠實現線上線下資料的打通。一旦線上的資料和廣告主的第一方資料相結合，大資料營銷在更精準的基礎上就會做到人群量的擴大。

多屏時代的到來，正在把受眾的時間、行為分散到各個螢幕上，而廣告主想要更好地抓住消費者的興趣點，就需要實現多屏的程式化購買。未來大資料營銷的大趨勢便是多屏整合下的數字營銷。

目前大部分企業經營決策面臨的最大挑戰不是缺少資料，而是資料太多，資料碎片化，各自為政。許多公司組織中，資料都散落在互不連通的資料庫中，並且相應的資料技術也都存在於不同部門中，面對這些靜態、孤立、無多大參考意義的“初級品”的資訊資料，企業資訊部門只有將這些孤立錯位的資料庫打通、互聯並且實現技術共享，才能夠最大化大資料價值，提供決策支援。

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5大資料營銷並非“量”的存在而在於“智慧的數字生態”

對於大資料營銷的理解，多數人的理解停留在“很大的資料”這一概念，然而大資料實際上是一種“資料生態”的表現，即從交易型資料管理拓展到社會化資料管理層次，從結構化資料管理拓展到非結構化資料管理等。在此基礎上必須要有BI的商業智慧分析模型的資料管理能力，否則無意義而言。

大資料營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大資料營銷的一個核心方向和價值體現。然而目前市場上很多大資料營銷技能的企業存在很多片面性，首先整個SNS體系的生態資料應該是完整的資料展現而並非微博、微信資料平臺等單一的資料支撐。其次，配套程度有限。大資料智慧除了像EDM通道外，還需要和終端配合，這點目前市場上做的還很分散。最後，企業在做大資料營銷時對個體消費群體真正能夠接受大資料給自己帶來的便捷同時也因為涉及“個人隱私”這個敏感的詞彙而有所收斂。

大資料營銷的兩個核心方向是To B 和 To C。To B即商業智慧化，涉及企業智慧化供應鏈決策體系優化，這個供應鏈不是常規理解的傳統意義的物流，而是囊括企業人力資源、服務採購、銷售市場拓展、內控成本分析等諸多層面。To C，即生活服務，涉及餐飲、旅遊、醫療等諸多領域，以個人資訊為核心的資訊組織管理模型，將在未來，重構民生體驗。

6大資料營銷是“大規模個性化互動” 實現高效轉化的基礎

大資料營銷以DMP為核心，包括CMO輔助決策系統，內容管理系統，使用者互動策略系統，效果評估與優化系統，消費者聆聽和客戶服務系統，線上支付管理系統等幾個方面。主要從決策層，分析層和執行層幾個方面來完成營銷，服務和銷售全流程管理。

在銀屏時代，營銷的核心是品牌形象傳遞;在網際網路門戶時代，營銷的核心是數字化媒介購買;而在以移動，社會化代表的網際網路3.0時代，營銷的核心是實現“大規模的個性化互動”。

這裡的互動指的是更加廣義上的接觸點策略，比如更加有針對性的傳播內容，更加人性化的客服資訊，千人千面的個性化頁面，而實現這一核心的基礎就是消費者大資料的管理。大規模代表效率，個性化代表更好的轉化效果。因此，所謂大資料營銷的價值就在於能夠實現更加高效的轉化。

每個公司所處的階段不同，關心的問題也不同。未來除了廣告平臺以外，品牌主會更加關注其消費者生命週期的資料管理，與平臺合作，實現在多個接觸點上的個性化溝通。因此，傳統意義上廣告策略將漸漸被基於對使用者畫像的自動化溝通機制所替代，而CMO也必須藉助構建DMP，SCRM等IT設施來應對這一趨勢。

7大資料營銷即建立一個數據建模讓營銷更加精準、有效

資料的獲取方法主要體現在資訊系統普及、感測器網路等等。其次是資料處理方法，像是使用通用計算機搭建計算能力超群的系統，如SNS社交媒體，利用更加開放的系統，在不妨礙平臺利益和使用者隱私的情況下，理論上獲取每一個個人的SNS行為軌跡，然後儲存在伺服器上，形成一個龐大的資料庫積累後成為大資料營銷的一個數據基礎。

目前在營銷過程中涉及資料方面的多而雜，這時需要對資料的有效性進行過濾，例如行為噪聲，重複資料，非目標使用者資料等等。換句話說，大資料時代，資料和處理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何從資料中獲取想要的知識，也就是資料建模即挖掘能力。當然這個問題的求解，需要一些列建模的過程，然後把它轉化成為具體的計算問題。

目前的大資料技術雖然可以讓營銷動作做得更加精準、有效，但做起來並不容易。即便是公認大資料營銷的大佬亞馬遜、樂天，也經常會被吐槽推薦的東西驢脣不對馬嘴，或者是已經買過的東西也會一再推薦。因此，未來基於大資料技術的提升，大資料營銷的精準性將帶來更多的商業價值。

8大資料營銷就是對“小資料”分析過程中的資料應用

對於大資料營銷，多數人認為在做的事情可以稱之為“大資料”。在眾多樂觀的態度中易觀，國際分析師董旭卻提出了對立的觀點。她認為，今天所有營銷資料基本上是各家在利用有限的資料資源，雖然這個資料資源可能是龐大的，比如龐大cookie量，附屬性的分析量等，但將其放在網際網路、移動網際網路環境上只是與營銷相關的資料之一。因為現如今產業鏈的特徵，企業都會有自己獨立的DMP系統，但做DMP第三方市場還沒有一個通用型的DMP平臺可以提供獲取資料。因此所有的DMP本身是在應用資料，而並非是全網的大資料。

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另外，當今的所有的使用者資料都來自於cookie或是APP使用行為等等，如使用者屬性，購買行為等，因其資料本身的侷限性再從資料本身的一個維度的擴張來看 今天的資料也夠不成大資料。因為大資料營銷還處在一個概念普及的階段，所以大資料未來的發展方向是指導整個營銷行業趨勢化或並不指導實際運用的作用和價值，而真正指導這個行業運用的還是小資料為主。這也是為什麼如今獨立的第三方DMP生存並不理想的主要原因。

結語：

大資料可以幫助品牌發現機遇，如新客戶、新市場、新規律、迴避風險、潛在威脅等，同時亦可以有助於品牌營銷決策的調整與優化。這其中包含了資料人才、資料模型和應變資料管理的組織職能優化等，這也是當前企業大資料營銷轉型中最大的三個門檻。目前大資料營銷的最真切的切入點就是去做內工層面，即概念普及認識資料的重要性，這其中包括：資料的活性，量級，資料的準確性，以及資料維度的多元化，最後交給市場一個教育的過程。