誰在做大數(shù)據(jù)營銷?
大家都說自己在做大數(shù)據(jù)營銷。
基于：
1,業(yè)務(wù)：和市場營銷相關(guān)，因此政府機(jī)關(guān)單位數(shù)據(jù)不考慮。
2.體量：擁有足夠多有價值的數(shù)據(jù)。這一條良多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)大企業(yè)都能知足。
3.技術(shù)：有技術(shù)能力處理大數(shù)據(jù)。
上面3個因素，海內(nèi)能做大數(shù)據(jù)市場營銷的還真只有BAT三家。國外的不認(rèn)識，這里不談。
眾所周知，三家的數(shù)據(jù)特點(diǎn)各不相同。騰訊上風(fēng)在社交數(shù)據(jù);阿里巴巴上風(fēng)在商品和交易數(shù)據(jù);百度上風(fēng)在全網(wǎng)信息、消費(fèi)者行為和主動需求數(shù)據(jù)。
當(dāng)然例如平安、沃爾瑪這樣的大企業(yè)，其自身肯定積累了大量的數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、過去就一直在做的網(wǎng)站分析等業(yè)務(wù)，固然現(xiàn)今都冠以“大數(shù)據(jù)”的名義，但這與我們討論的大數(shù)據(jù)還不盡相同，他們用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工具對抽取一定數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能基于那些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，只是數(shù)目增多了而已，總體而言仍舊屬于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)范疇。
大數(shù)據(jù)營銷做什么?
粗略劃分的話，廣告主市場營銷的預(yù)算一般可以分為實(shí)效營銷和品牌營銷兩大塊，根據(jù)自身發(fā)展需要和行業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)各有側(cè)重。例如過去京東、一號店等電商類企業(yè)，平安等金融類企業(yè)主要做效果營銷，互聯(lián)網(wǎng)是更適合做效果的媒體投放渠道;寶潔等FMCG客戶、疾馳奧迪等汽車客戶主要做品牌營銷，傳統(tǒng)電視渠道是主要的媒體投放渠道。當(dāng)然現(xiàn)在情況也逐漸改變，主要反映在：
越來越多的品牌類廣告也開始把品牌營銷預(yù)算放在互聯(lián)網(wǎng)上做越來越多的營銷形式越來越綜合。效果類客戶逐漸開始做品牌(京東);品牌類客戶也開始做效果(汽車，考核線下4S店銷量轉(zhuǎn)化)。
實(shí)效營銷，互聯(lián)網(wǎng)人太清晰了。因為業(yè)務(wù)的特性，過去的百度和阿里巴巴大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用仍是中小客戶和消費(fèi)者的個性化廣告，騰訊也主要是面向消費(fèi)者的個性化廣告(阿里還可以用支付數(shù)據(jù)作信用風(fēng)險評估，但是金融方面的了)。
例如像大家相對認(rèn)識用大數(shù)據(jù)練習(xí)優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型，Amazon等一眾零售電商普遍應(yīng)用這種個性化推薦技術(shù)，在我看來只是市場營銷中的應(yīng)用類型之一。包括BAT及各大電商在內(nèi)的各種個性化搜索和展示廣告都是這個路子。基本上都是實(shí)效營銷，考核CPC。在良多互聯(lián)網(wǎng)人眼里，因為認(rèn)識實(shí)效營銷，會有一種認(rèn)知，市場營銷就是這些東西。掛廣告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。
大數(shù)據(jù)營銷怎么做?
大數(shù)據(jù)的基本營銷過程與過去數(shù)據(jù)分析基本過程沒有差別，需要在定義貿(mào)易題目之后，采集和處理數(shù)據(jù)、建模分析數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù)這么三個大層面。但是大數(shù)據(jù)對三個層面的影響使得詳細(xì)的做法又與傳統(tǒng)不一樣。
3.1 數(shù)據(jù)層：采集和處理數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的過程一般是有限的、有意識的、結(jié)構(gòu)化的進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，例如問卷調(diào)研的形式。你能采集到的數(shù)據(jù)一定是你能設(shè)想到的情況。數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化較好。一般的數(shù)據(jù)庫Mysql甚至Excel就能知夠數(shù)據(jù)處理過程。
而互聯(lián)網(wǎng)時代里，大數(shù)據(jù)的采集過程基本是無窮的、無意識的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)采集。各種紛繁復(fù)雜的行為數(shù)據(jù)以行為日志的形式上傳到服務(wù)器。專屬的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不贅述。
3.2 業(yè)務(wù)層：建模分析數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析模型，例如基本統(tǒng)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、例如數(shù)據(jù)挖掘的分類、聚類、聯(lián)系關(guān)系、猜測等算法，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的做法差別不大，例如銀行、通訊運(yùn)營商、零售商早已成熟運(yùn)用消費(fèi)者的屬性和行為數(shù)據(jù)來識別風(fēng)險和付費(fèi)可能性。但是因為數(shù)據(jù)量的極大擴(kuò)增，算法也獲得極大優(yōu)化晉升的空間。
3.3 應(yīng)用層：解讀數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)指導(dǎo)營銷最重要的是解讀。
傳同一般是定義營銷題目之后，采集對應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)確定的建�；蚍治隹蚣�，數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗證假設(shè)，進(jìn)行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數(shù)據(jù)提供了一種可能性，既可以根據(jù)營銷題目，封鎖性地去挖掘?qū)?yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經(jīng)驗判定完全相異的結(jié)論出來�？山庾x的點(diǎn)變得非常豐碩。
大數(shù)據(jù)營銷目前做得怎么樣?
我所在的部分便是基于客戶的真實(shí)貿(mào)易需乞降題目，通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供解決方案，目前也已經(jīng)和客戶產(chǎn)生了不少優(yōu)秀的模型方法和案例成果。
與傳統(tǒng)品牌營銷的幾方面類似，大數(shù)據(jù)在品牌營銷的主要應(yīng)用方向也有：
1.消費(fèi)者洞察
2.媒體價值研究
3.市場競爭分析
4.品牌治理
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