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在數字時代，人們的生活方式和思考方式已經發生了變化，同樣人們的消費觀念也發生了變化。它賦予消費者更廣闊的視野，同時也提高了消費者的自主意識。網際網路使得很多資訊都公開化，消費者不僅瞭解產品的具體資訊還能搜尋出使用評論。在這種背景下，如果企業和廠商對消費者發生的變化置之不理，還是“炮轟式”的傳播和灌輸，將失去大量的關注人群。

當前，移動網際網路、雲端計算、物聯網等新一代資訊科技的應用使企業資訊化，乃至社會資訊化空前發展，裝置、移動終端裝置加入網路，使蘊藏著巨大社會價值和商業價值的各種資料，如統計資料、交易資料等正持續不斷地從各行業迅速產生。據CSDN對2011年中國雲端計算的調研顯示，超過50%的企業每日生成的資料量在1T以上。大資料已經成為政府及企業決策、社會管理、醫療保健、商業營銷、產品研發等不可或缺的重要資訊基礎。尤其是，大資料應用於營銷管理及創新領域，大大幫助了企業精準地挖掘顧客需求，極大提升了營銷效能。可以說，大資料的使用貫穿在整個營銷過程的始末，對於營銷的效果起著至關重要的影響性。

產品定位、市場評估、使用者畫像以及預測與優化資料過程中產生的大資料對營銷具有深刻的影響。從產品定位的角度，通過獲取資料並加以分析來充分了解市場資訊，掌握競品的商情、動態和產品在競爭群中所處的市場地位；在市場評估過程中，區域人口、消費者水平、消費者習慣愛好、對產品的認知程度決定了產品對市場的供求狀況；通過積累和挖掘行業使用者檔案資料、分析消費者行為和價值取向，構建使用者畫像來更好的為使用者進行服務；在預測和優化過程中，通過市場需求預測來制定和更新產品服務功能價格，從而對不同細分市場的政策進行優化，最大化的實現各個細分市場的利益。

在大資料時代，對於市場營銷策略的探索可概括為以下幾個方面：

利用大資料改進企業廣告投放策略：

廣告圈裡一句名言:我知道我的廣告浪費了一半，但我不知道浪費了哪一半。當前，越來越多的企業在大資料思維指導下進行廣告投放，廣告能通過對人群的定向，投放給準確的目標顧客，特別是網際網路廣告現在能夠做到根據不同的人向其釋出最適合其的廣告，同時誰看了廣告，看了多少次廣告，都可以通過資料化的形式來了解、監測，以使得企業更好地評測廣告效果，從而也使得企業的廣告投放策略更加有效。

基於大資料的精準推廣策略：

沒有目標消費者的精準定位，盲目推廣，是很多企業開展營銷推廣沒有效果或者效果甚微的主要原因。大資料時代一個重要的特點是，能夠實時全面地收集、分析消費者的相關資訊資料，從而根據其不同的偏好、興趣以及購買習慣等特徵有針對性、準確地向他們推銷最合適他們的產品或服務。另一方面，可以通過適時、動態地更新、豐富消費者的資料資訊，並利用資料探勘等技術及早預測消費者下一步或更深層次的需求，進而進一步加大推廣力度，最終達到極大增加企業利潤的目標。

規模個性化產品策略的實施：

傳統市場營銷產品策略主要是，同樣包裝同等質量的產品賣給所有的該企業客戶，或同一個品牌，若干不同包裝不同質量層次的產品賣給若干相對大群客戶，這使得很多企業的很多產品越來越失去對消費者的吸引力，越來越不能滿足消費者的個性化需求。近年來，隨著科技和網際網路的發展，社會的生產製造向生產“智”造轉變，同時大資料通過相關性分析，將客戶和產品進行有機串聯，對使用者的產品偏好，客戶的關係偏好進行個性化定位，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，並推出與消費者個性相匹配的產品。

大資料使得營銷渠道效能的潛力得以充分挖掘：

以前的市場營銷的渠道大多采取代理制，或者是購銷制，企業與代理商或經銷商之間存在一種利益博弈關係，相互之間的資訊常常是不共享的，也經常會發生利益衝突。在大資料環境下，企業只有與各方合作者一起建立起大資料營銷系統平臺，才能集中體現大資料、物聯網、雲端計算、移動電子商務的優勢，從而不斷拓展企業營銷渠道的外延與內涵。通過營銷渠道各方協調一致增強消費者對產品品牌、服務的良好體驗，進而引發顧客更加強烈的購買慾望，促進客戶與企業品牌的親合度更加緊密，提升企業的利潤空間。

利用企業大資料整合系統指定科學的價格體系策略：

現在，很多企業都構建了基於大資料技術的大資料營銷平臺，實現了海量、不同型別的資料的收集，並跨越多種不同的系統，比如，不同的渠道平臺(網路銷售平臺，以及實體批發、 零售平臺)；不同的客戶需求；不同的細分市場；以及不同的但可以區隔的市場區域。這樣就可以幫助企業迅速蒐集消費者的海量資料，分析洞察和預測消費者的偏好，消費者價格接受度；分析各種渠道形式的測試銷售資料；以及消費者對企業所規劃的各種產品組合的價格段的反應。使之能夠利用大資料技術以瞭解客戶行為和反饋，深刻理解客戶的需求、關注客戶行為，進而高效分析資訊並做出預測，不斷調整產品的功能方向，驗證產品的商業價值，制定科學的價格策略。

基於大資料，市場營銷的方法主要有：

一是通過大資料對使用者行為與特徵進行分析。顯然，只要積累足夠的使用者資料，才能分析出使用者的喜好與購買習慣，甚至做到"比使用者更瞭解使用者自己"。這是大資料營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想真的能及時全面地瞭解客戶的需求與所想嗎，或許只有大資料時代這個問題的答案才能更加明確。

二是用過大資料支撐精準營銷資訊推送。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾資訊氾濫。究其原因，主要是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少使用者特徵資料支撐及詳細準確的分析。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大資料支撐。

三是通過大資料讓營銷活動更能投使用者所好。如果能在產品生產之前瞭解潛在使用者的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後，即從微博、微信上通過大資料分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

四是通過大資料幫助企業篩選重點客戶。許多企業家糾結的事是：在企業的使用者、好友與粉絲中，哪些是最有價值的使用者？有了大資料，或許這一切都可以更加有事實支撐。從使用者訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關，從使用者在社會化媒體上所釋出的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的資訊，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標使用者。

五是通過大資料分析更加清晰你的產品消費者的特點。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在使用者，啟用社會化資產價值，並對潛在使用者進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。大資料可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在使用者與會員資料，關聯潛在使用者與客服資料，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關係管理結合社會化資料，豐富使用者不同維度的標籤，並可動態更新消費者生命週期資料，保持資訊新鮮有效。

基於大資料可以更好的做精細化運營監控、更準確的做使用者細分、更準確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於使用者生命週期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關注：

1．通過基於大資料的方法進行使用者細分。基於大資料可以找出更好的細分維度，並對使用者做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加準確的使用者細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類使用者分別進行有針對性的策劃和運營活動。

2．通過大資料的方法，可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的資料，如廣告的點選率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把使用者的渠道行為和後續產品行為（即通過渠道獲取的使用者在產品上的各種使用行為）進行打通跟蹤，在此資料基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。

3．通過利用基於大資料進行有針對性的使用者畫像，並通過使用者畫像資料、使用者行為和偏愛，結合個性化推薦演算法實現根據使用者不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，通過演算法真正的實現"投其所好"，以實現推廣資源效率和效果最大化。

當前大資料可以輔助營銷的方面包括：挖掘潛在客戶，提高銷售機會，提高轉換率策略，預測銷售前景，收入增長以及客戶生命週期等，還可以幫助判斷銷售週期內各階段哪些內容是最有效的，以及如何改進客戶關係管理系統。簡單闡述一下大資料在營銷和銷售中的幾個應用：

1、大資料使得根據每個客戶和每個產品的關係進行等級差別定價策略，最大限度的優化定價變得可能。麥肯錫的分析發現，一家典型的公司75%的收入來源於其標準產品，在每年這成百上千種定價標準產品的決策中30%的時候公司無法定出最好的價格。假定銷售量沒有減少，1%的價格提高卻可以帶來高達經營利潤8.7%的增加，定價具有顯著的提高盈利能力的潛力空間。

2、大資料可以帶來更大的顧客迴應率以及更深層次的客戶資訊。Forrester的研究發現44%的B2C的市場營銷人員正在使用大資料提高客戶的的迴應率，36%的營銷人員運用資料分析和資料探勘，獲取更多的深層客戶資訊從而策劃更多的關係驅動的市場策略。

3、大資料分析可以完善客戶關係使得營銷方案更成功。通過大資料分析，定義和指導客戶發展，營銷人員創造更大客戶忠誠度。

4、生物醫藥行業已經開始利用地域分析來優化銷售策略及市場投放計劃。麥肯錫發現，生物醫藥企業基本都要花費20%到30%的利潤用於銷售和行政管理。如果這些企業可以在擁有更多銷售潛力的地區和範圍精確地部署銷售及市場策略，將能夠立即降低這項成本。

5、基於大資料的客戶價值分析已經讓營銷者能夠在各個渠道為客戶提供連續穩定全方位的使用者體驗。客戶價值分析(CVA) 最近正在成為新興的熱門話題，因為一系列基於大資料的技術在保持和衡量客戶關係的過程中加速了銷售週期。現如今，CVA成為了一系列用於在銷售網路中精心維護優質全面的客戶體驗的科技。

基於成熟而穩定的大資料分析處理技術，對海量資料進行ETL分析，實現在營銷過程中針對特定場景提供精準化銷售行為。