有不少懂得數(shù)據(jù)分析價(jià)值的營(yíng)銷專家都知道，一個(gè)擁有許多粉絲的企業(yè)就應(yīng)該及時(shí)統(tǒng)計(jì)、分析其粉絲的組成、喜好以及潛在需求，以此為基礎(chǔ)展開以粉絲為消費(fèi)群的營(yíng)銷運(yùn)作。這樣做的好處顯而易見：一、不容易引起反感。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一切都講究?jī)r(jià)值，如果一個(gè)企業(yè)打出的營(yíng)銷牌不能滿足用戶的價(jià)值需求，就會(huì)被用戶輕易地忽略。而數(shù)據(jù)分析會(huì)增加企業(yè)的營(yíng)銷經(jīng)精準(zhǔn)度，讓企業(yè)提供的信息更符合用戶的胃口。二、可以做到持續(xù)營(yíng)銷。數(shù)據(jù)越是經(jīng)過(guò)積累越有價(jià)值，企業(yè)可以定期向消費(fèi)者發(fā)送他喜歡或需要的信息，通過(guò)得到的反饋不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)分析結(jié)果，這樣企業(yè)的營(yíng)銷就能做到持久有效，甚至是越來(lái)越有效。

數(shù)據(jù)分析發(fā)展到一定的地步，就成了現(xiàn)在熱門的“大數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)（big data）又叫巨量資料，它嚴(yán)格的定義指的是所涉及的資料規(guī)模巨大，無(wú)法通過(guò)目前主流的工具進(jìn)行有效地處理，需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析等新的處理模式才能發(fā)揮其強(qiáng)大的洞察力、決策力和優(yōu)化流程的能力。

早在1980年，著名社會(huì)思想家阿爾文·托夫勒就在《第三次浪潮》一書中將大數(shù)據(jù)形容為“第三次浪潮的華彩樂(lè)章”。不過(guò)，直到2009年左右，“大數(shù)據(jù)”才真正成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯，進(jìn)入大眾的視野當(dāng)中。

美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的資料顯示，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年保持50%左右的增長(zhǎng)，每?jī)赡昃蜁?huì)翻一番，而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)都是最近幾年才產(chǎn)生的。這意味著企業(yè)每天要處理的信息將會(huì)越來(lái)越多，而且，對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷決策來(lái)說(shuō)，它要統(tǒng)計(jì)并分析的數(shù)據(jù)還不僅來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，門店的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、汽車等交通工具的位置數(shù)據(jù)、甚至于與人們出行相關(guān)的天氣數(shù)據(jù)等，都是企業(yè)在做營(yíng)銷時(shí)需要搜集和分析的。任何一個(gè)微小環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的缺失，都可能使最終的計(jì)算結(jié)果失去參考價(jià)值。

由此可見，大數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的新算法、新技術(shù)必將成為未來(lái)的發(fā)展主流，甚至可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)就是“正在發(fā)生的未來(lái)”。這點(diǎn)對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷來(lái)說(shuō)尤其關(guān)鍵。聰明的企業(yè)應(yīng)該學(xué)會(huì)從現(xiàn)在開始就著眼于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶信息的搜集與分析，而不是等到別的企業(yè)早已通過(guò)其信息積累與大數(shù)據(jù)計(jì)算進(jìn)行了無(wú)數(shù)次精準(zhǔn)營(yíng)銷后，自己還在摸索怎么編撰營(yíng)銷軟文。

2.5.3 大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷價(jià)值

基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化溝通，人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上所留下的任何痕跡都能產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)又多潛藏著價(jià)值。所以，可以想象，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的將是全新的營(yíng)銷策略和過(guò)程。

試想一下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶每天無(wú)論打開哪個(gè)網(wǎng)站，都能看到各種各樣的廣告，其中有的是他不感興趣的“垃圾廣告”；有的是他感興趣，但因?yàn)槌尸F(xiàn)的方式不符合他瀏覽習(xí)慣而被忽略的；有的則恰好既符合他的興趣，又用最適宜的方式讓他注意到了。你說(shuō)他會(huì)選擇查看什么樣的廣告呢？答案不言而喻。而要想達(dá)到第三種營(yíng)銷，就必須有大數(shù)據(jù)的支持。

其實(shí)，這還只是大數(shù)據(jù)“十八般武藝”中的小小一個(gè)。大數(shù)據(jù)不僅可以幫企業(yè)用最好的方式將廣告呈現(xiàn)給用戶，它還能從海量用戶里找到能為企業(yè)帶來(lái)最大利潤(rùn)的那部分，它甚至還能為企業(yè)應(yīng)該如何開發(fā)和有效地管理好這部分客戶提供幫助。

所以，大數(shù)據(jù)將帶來(lái)企業(yè)銷售額的增加，帶來(lái)企業(yè)投資回報(bào)率的增長(zhǎng)，幾乎是必然的。下面我們一起看看《紙牌屋》是如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行營(yíng)銷，并取得豐厚利潤(rùn)的。

美國(guó)電視劇《紙牌屋》的成功播出可以說(shuō)讓全世界的文化產(chǎn)業(yè)界都意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的力量。這主要是因?yàn)殡娨晞　都埮莆荨窂臉?gòu)想、策劃、拍攝，以及演員的選擇等方面都是建立在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之上。

《紙牌屋》的數(shù)據(jù)庫(kù)包含了3000萬(wàn)用戶的收視選擇、400萬(wàn)條評(píng)論、300萬(wàn)次主題搜索。該電視劇在拍什么、誰(shuí)來(lái)拍、誰(shuí)來(lái)演、怎么播等問(wèn)題的決策上，都是以分析了數(shù)千萬(wàn)觀眾的客觀喜好的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的。而且從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉(zhuǎn)化的每一步都由精準(zhǔn)細(xì)致高效的數(shù)據(jù)分析做引導(dǎo)，從而真正實(shí)現(xiàn)了由用戶需求決定生產(chǎn)。

該電視劇播出之后，其出品方兼播放平臺(tái)Netflix公司在一季度新增超300萬(wàn)媒體用戶，第一季財(cái)報(bào)公布后股價(jià)狂飆26%，達(dá)到每股217美元，較之前一年8月的低谷價(jià)格累計(jì)漲幅超三倍。這一切都源于《紙牌屋》的誕生是從3000萬(wàn)付費(fèi)用戶的數(shù)據(jù)中總結(jié)收視習(xí)慣，并根據(jù)對(duì)用戶喜好的精準(zhǔn)分析進(jìn)行創(chuàng)作的。

如今，隨著互聯(lián)網(wǎng)以及社交媒體的發(fā)展，人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上留下的數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多，而面對(duì)這些海量數(shù)據(jù)，越來(lái)越多的企業(yè)希望通過(guò)多維度的信息重組以謀求各平臺(tái)間的內(nèi)容、用戶、廣告投放的全面打通，并通過(guò)用戶關(guān)系鏈的融合，網(wǎng)絡(luò)媒體的社會(huì)化重構(gòu)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下取得更好的社會(huì)化營(yíng)銷效果。

但需要注意的是，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大過(guò)于市場(chǎng)的擴(kuò)張速度。也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景是無(wú)限的，但市場(chǎng)卻始終是有限的。所以，誰(shuí)先一步利用大數(shù)據(jù)積累營(yíng)銷信息，開創(chuàng)新營(yíng)銷方式，占領(lǐng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷高地，誰(shuí)就能早一步立于不敗之地。

2.5.4大數(shù)據(jù)使精確營(yíng)銷成為可能

廣告界有一句很流行的說(shuō)法：“我知道我的廣告費(fèi)有一半浪費(fèi)了，但是我不知道是哪一半”，這句話生動(dòng)形象地道出了很多廣告主的無(wú)奈，即明知廣告浪費(fèi)資金卻又無(wú)能為力。然而在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，這個(gè)問(wèn)題在部分領(lǐng)域已經(jīng)可以得到解答。

傳統(tǒng)的廣告投放模式主要是主從模式，不是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式的。其模式就像一個(gè)“老師”（產(chǎn)品）要面對(duì)很多行為不固定的“學(xué)生”（消費(fèi)者等受眾）。“老師”很認(rèn)真，卻總是抓不住多數(shù)“學(xué)生”，以至于把99%的精力（廣告費(fèi)）都扔了。然而隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，這些被浪費(fèi)的錢都可以被重新收回。

現(xiàn)在，依托各種 IT 技術(shù)及相關(guān)工具，眾多廣告主可以得到訪客訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)應(yīng)用行為的精確的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，通過(guò)該報(bào)告，企業(yè)就能輕松實(shí)現(xiàn)廣告投入的精準(zhǔn)度。

這其中，時(shí)下熱門的大數(shù)據(jù)技術(shù)擔(dān)當(dāng)了重要角色。事實(shí)上大部分從事數(shù)據(jù)分析服務(wù)的公司早已經(jīng)開始利用了這一新興技術(shù)搶占了市場(chǎng)先機(jī)，其中就包括像谷歌、Yahoo、Facebook 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司，更有數(shù)不勝數(shù)的初創(chuàng)或者新興公司。

在精準(zhǔn)營(yíng)銷理論中，客戶洞察是精準(zhǔn)營(yíng)銷的第一步。企業(yè)從大規(guī)模制造過(guò)渡到大規(guī)模定制，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，必須掌握用戶的需求特點(diǎn)，必須基于通信行為、上網(wǎng)數(shù)據(jù)等，對(duì)客戶行為特征進(jìn)行洞察。這些特征往往是從用戶在不經(jīng)意的行為中透露出來(lái)的信息中總結(jié)而來(lái)的。通常是通過(guò)對(duì)用戶信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)、參照、聚類、分類等方法分析，從而得到有價(jià)值的用戶行為分析。

基于用戶上網(wǎng)次數(shù)、流量、時(shí)間段等屬性，可以給用戶興趣點(diǎn)貼上明確、合理的標(biāo)簽。針對(duì)較少上網(wǎng)的用戶，可以通過(guò)已經(jīng)標(biāo)記標(biāo)簽用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征（如年齡、性別、流量、終端等基礎(chǔ)資料），使用數(shù)據(jù)挖掘工具和方法，利用歷史數(shù)據(jù)生成用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)特征與偏好的對(duì)應(yīng)關(guān)系的模型，來(lái)近似預(yù)測(cè)其偏好標(biāo)簽。針對(duì)用戶上網(wǎng)的不同風(fēng)格，可把用戶的偏好分為多種類別，以應(yīng)對(duì)即時(shí)營(yíng)銷等不同的營(yíng)銷需要。

目前，這種基于對(duì)客戶信息的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)生活中有了廣泛的應(yīng)用。其中，包括沃爾瑪、家樂(lè)福等知名企業(yè)的一些主要門店已經(jīng)安裝了搜集運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的裝置，用于跟蹤客戶活動(dòng)、店內(nèi)客流和預(yù)訂情況。研究人員可以對(duì)店內(nèi)商品擺放方式、種類變化、店內(nèi)裝飾設(shè)計(jì)以及導(dǎo)購(gòu)意見等對(duì)物流和銷售額的影響進(jìn)行建模。之后，企業(yè)可將這些數(shù)據(jù)與交易記錄結(jié)合起來(lái)，并利用大數(shù)據(jù)工具展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助這些領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。

比如在美國(guó)沃爾瑪大賣場(chǎng)的一個(gè)案例：當(dāng)收銀員掃描完顧客所選購(gòu)的商品后，POS機(jī)上會(huì)顯示出一些關(guān)于該付款客戶的消費(fèi)習(xí)慣、愛(ài)好與該商店新增產(chǎn)品的信息，然后售貨員會(huì)友好提醒顧客：“我們商場(chǎng)剛進(jìn)了兩三種您平時(shí)最喜歡的產(chǎn)品種類，而且正在促銷，位于B6貨架上，您要購(gòu)買嗎？”這時(shí)，顧客就有可能會(huì)說(shuō)：“啊，謝謝你，我正想要，可是剛才一直沒(méi)找到，那我現(xiàn)在再去買。”

從沃爾瑪?shù)陌咐校覀儾浑y看出，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)將對(duì)企業(yè)的持續(xù)快速增長(zhǎng)起到非常重要的推動(dòng)作用。

美國(guó)國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC的研究結(jié)果表明，2011年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)1.82ZB，也就是說(shuō)全球每人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多達(dá)200GB以上，未來(lái)幾年全球數(shù)據(jù)量將以高于40%的速度增長(zhǎng)，到2020年全球總數(shù)據(jù)量將達(dá)到35ZB。

從上述一串?dāng)?shù)據(jù)中，我們不難看出，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，而且隨著數(shù)據(jù)日益凸顯出來(lái)的價(jià)值，大數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的重要資產(chǎn)。

Gartner公司認(rèn)為：大數(shù)據(jù)是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強(qiáng)的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數(shù)據(jù)為企業(yè)獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力，同時(shí)為企業(yè)實(shí)現(xiàn)精確營(yíng)銷提供了可能。

雖然大數(shù)據(jù)展示了非凡的前景和巨大作用，不過(guò)，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷仍面臨不少問(wèn)題與挑戰(zhàn)。首先面臨的就是技術(shù)難題。畢竟大數(shù)據(jù)技術(shù)尚處于活躍前期，各方面技術(shù)并不太扎實(shí)，各項(xiàng)工具需要進(jìn)一步完善。但實(shí)際情況是，真正啟動(dòng)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷，來(lái)真正地挖掘那座數(shù)據(jù)金礦的企業(yè)，面臨的不僅僅是技術(shù)和工具問(wèn)題，更重要的是要轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)思維和組織架構(gòu)的問(wèn)題。