1.數據量大（Volume）

根據IDC作出的估測，數據一直都在以每年50%的速度增長，也就是說每兩年就增長一倍（大數據摩爾定律）

人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量

預計到2020年全球將總共擁有35ZB的數據量，相較于2010年數據量將增長近30倍

圖片來源于網絡

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歐盟在大數據方面的活動主要涉及四方面內容：研究數據價值鏈戰略因素；資助“大數據”和“開放數據”領域的研究和創新活動；實施開放數據政策；促進公共資助科研實驗成果和數據的使用及再利用。

英國在 2017 年議會期滿前，開放有關交通運輸、天氣和健康方面的核心公共數據庫，并在五年內投資 1000 萬英鎊建立世界上首個“開放數據研究所”；2012年《開放數據白皮書》政府各部門應增強公共數據可存取性，促進更智慧的數據利用；各部門均需制定更為詳細的兩年期數據開放策略；英國研究理事會將投資 200 萬英鎊建立一個公眾可通過網絡檢索的“科研門戶”。

法國政府于2013年《法國政府大數據五項支持計劃》中說明引進數據科學家教育項目，設立一個技術中心給予新興企業各類數據庫和網絡文檔存取權；通過為大數據設立原始扶持資金，促進創新；在交通、醫療衛生等縱向行業領域設立大數據旗艦項目；為大數據應用建立良好的生態環境，如在法國和歐盟層面建立用于交流的各類社會網絡等。為促進大數據領域的發展，將以培養新興企業、軟件制造商、工程師、信息系統設計師等為目標，開展一系列的投資計劃。

日本為了提高信息通信領域的國際競爭力、培育新產業，同時應用信息通信技術應對抗災救災和核電站事故等社會性問題。2013 年 6 月，安倍內閣正式公布了新IT戰略——“創建最尖端 IT 國家宣言”?！靶浴比骊U述了 2013～2020 年期間以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT國家戰略，提出要把日本建設成為一個具有“世界高水準的廣泛運用信息產業技術的社會”。

在重視發展科技的印度，不僅印度的小公司紛紛涉足大數據市場淘金，一些外包行業巨頭也開始進軍大數據市場，試圖從中分得一杯羹。印度毫無疑問是美國亦步亦趨的好學生。在數據開放方面，印度效仿美國政府的做法，制定了一個一站式政府數據門戶網站 data.gov.in，把政府收集的所有非涉密數據集中起來，包括全國的人口、經濟和社會信息。

國內：

我國在發展大數據上有其特點，主要體現在以下四點：

其一，黨和政府高度重視。2015 年 5 月編制實施軟件和大數據產業“十三五” 規劃，大數據產業第一次明確出現在規劃中。2015年6月，《加快推進云計算與大數據標準體系建設》中提出加快云計算與物聯網、移動互聯網、現代制造業的融合發展與創新應用，培育新業態、新產業，加快推進云計算與大數據標準體系建設。 2015年9月《促進大數據發展行動綱要》是第一個真正意義上的大數據發展國家戰略，明確提出了我國大數據發展的關鍵任務，即加快政府數據開放共享、推動產業創新發展、強化網絡及數據安全保障。2017年1月《大數據產業發展規劃 ( 2016－2020) 》明確“十三五” 期間的發展目標和重點任務，如強化大數據技術產品研發、深化工業大數據創新應用、促進行業大數據應用發展、大數據標準體系建設等。

其二，數據資源內容豐富。人人互聯向萬物互聯的格局形成，新形態不斷出現，零售、醫療、交通、能源等率先沉淀大數據資源。據國際研究機構預測，到2020年，中國數據總量將會超過8萬億GB，占全球數據總量的比例達到20%左右。

其三，技術產業快速壯大。我國大數據軟硬件自主研發能力正在提升，新興專業化大數據企業創新活躍，我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新能力處于國際地位。

其四，融合應用蓬勃發展。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到健康醫療、工業、交通物流、能源、教育文化等行業，應用脫虛向實趨勢明顯。

三、 精準營銷的主要方法

精準營銷自其提出以來就被奉為順應時代發展的產物，它不是對傳統營銷的顛覆和否定，而是對其的繼承和進一步發展。較為公認的說法是世界級營銷大師菲利普·科特勒在2005年首次明確提出精準營銷，并將其描述為公司需要更精準、可衡量和高投資回報的營銷溝通，需要更注重結果和行動的營銷傳播計劃，還有更注重對直接銷售溝通的投資。國內較為權威的說法是著名精準營銷學者徐海亮提出的精準營銷就是在精準定位的基礎上，依托現代信息技術手段，建立個性化的顧客溝通體系，實現企業可度量的低成本擴張。

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隨著大數據時代的到來以及消費者需求的迅速變化，如何利用大數據從而對消費者展開精準的營銷活動是目前每個企業面臨的問題。精準營銷主要有以下幾種方法：

1．基于數據庫營銷

進行精準營銷的重要基礎是建立一個相關信息比較完備的潛在消費者數據庫，需要企業持續的努力，如果企業還沒有建立獨立的、完備的消費者數據庫，可以借助其他組織的數據庫，從中挑選出符合企業需要的潛在消費者的信息，來開展自己的精準營銷活動。大數據為精準營銷提供了海量的數據，以此建立起更加精確的市場定位與分析，高效地尋找客戶，為客戶提供更加個性化的產品和服務。

2．關鍵詞搜索廣告

搜索引擎利用特殊的信息過濾技術，將不同的內容，例如電影、音樂、書籍、新聞、圖片網頁等，推薦給可能感興趣的用戶，從而實現精準推送。百度、谷歌、bing 等搜索網站都提供關鍵詞搜索廣告服務。大多數消費者購買某類產品或服務時，都會通過搜索網站去查詢相關信息。企業的產品信息通過搜索網站，就出現在需要的消費者面前，針對性、精準性強。如購買手機，你很可能會通過搜索網站去查詢手機的相關信息，而當你瀏覽其他網頁時，也會顯示手機的廣告。

3．數據挖掘技術

通過數據挖掘技術對數據庫中的數據進行分析是數據庫營銷的主要分析技術。數據挖掘的目的是在信息不完全和隨機的龐大數據中，提取出隱含于其中有用的信息和知識。其目的是讓企業分析內外部的信息、預測客戶的行為、檢驗異常模式，幫助企業決策者調整市場策略、減少風險，以做出正確決策。

4．自媒體營銷

自媒體時代，很多意見領袖脫穎而出，例如粉絲眾多的微博名人、豆瓣小組、高質量的微信號。這些自媒體明星的特點是，只針對某一類人群，形成了話語體系與傳播公信力，如果商家的潛在消費者剛好就是這些自媒體既有的讀者人群，與這些自媒體合作推廣，就等于集中面向你的人群。微博能夠實現網絡數據庫精準營銷，這種微博營銷通過話題互動，充分利用名人效應，而且操作簡單，費用較低，是一種很好的精準營銷方式。

四、大數據對于精準營銷的作用

大數據為精準營銷提供了海量的數據，以此建立起更加精確的市場定位與分析，高效地尋找客戶。營銷決策將日益基于數據和分析做出，從而更加科學和精準，實現營銷的新發展。通過用戶數據的積累和挖掘，可以分析用戶行為規律，準確地描繪其個體輪廓，為用戶提供更加個性化產品和服務。大數據對于精準營銷有如下作用 ：

1．助力客戶信息收集與處理

精準營銷所需要的信息內容主要包括：①描述信息：顧客的基本屬性信息，如年齡、性別、職業、收入和聯系方式等基本信息；②行為信息：顧客的購買行為上的特征，它通常包括顧客購買產品或服務的類型、消費記錄、顧客與企業的聯絡記錄，以及顧客的消費偏好等； ③關聯信息：顧客行為的內在心理因素，常用的顧客關聯信息包括滿意度和忠誠度、對產品與服務的偏好或態度、流失傾向以及與企業之間的聯絡傾向等。通過數據挖掘技術，在海量的客戶資料中篩選出對公司有價值的信息，對客戶行為模式與客戶價值進行準確判斷與分析，找到與公司自身產品和品牌定位相匹配的客戶，減少在市場推廣和營銷上的無效投資，提高營銷的精準度。

2．更精準的市場定位

根據二八原則，企業大約 80% 的收益是由企業 20% 的忠誠客戶提供的，因此企業需要將極其有限的資源投入到這少部分的忠誠客戶中，把營銷開展的重點放在這最重要的 20% 的客戶上，更加關注那部分優質客戶，以最小的投入獲取大的收益。大數據助力精準營銷可以利用海量數據和先進的數據挖掘技術，發掘客戶行為特征，清晰地描述目標消費者對企業產品和服務的需求特征，從客戶需求、客戶認知、競爭者的角度等多方面因素來考慮企業要提供的產品和服務所應該滿足的客戶群體，從而進行精準的市場定位。

3.輔助營銷決策與營銷戰略設計

通過數據的收集和挖掘，找到目標客戶群，根據目標客戶群營銷活動的目標，設計有針對性的營銷活動創意，包括產品、價格、渠道和促銷，并就各方案進行評估，挑選出好創意，形成最終營銷方案。一個好的營銷方案必須聚焦到某個目標客戶群，如果沒有數據支撐， 那么營銷方案制定和營銷決策難免會不夠科學合理，不能真實地聚焦用戶。在得到基于現有數據的不同客戶群特征后，市場人員需要結合企業戰略、企業能力、市場環境等因素，在不同的客戶群體中尋找可能的商業機會，最終為每個群制定個性化的營銷戰略，每個營銷戰略都有特定的目標。

4．對未來的預測能力

人們不僅需要通過數據了解現在發生了什么，更需要利用數據對將要發生什么進行預測，以便在行動上做出一些主動的準備。在小數據世界中，事物的相關聯系無法通過一個局部樣本體現出來，所以“預測”被認為是憑感覺和經驗的。但在大數據的背景下，百度等“網絡巨頭”幾乎掌握了一定調研對象的龐大的數據資源，所以這些用戶的前后行為將能夠被精準地關聯起來。在公共衛生、經濟發展和經濟預測等領域中，大數據的預見能力已經嶄露頭角。

五、大數據助力精準營銷的實施

大數據助力精準營銷的實施可以體現在以下幾個方面：

1．用戶數據的挖掘

例如：Facebook擁有海量的消費者數據，超過12億的用戶量，每個用戶每時每刻都會更新個人狀態、分享圖片以及他們“喜歡”的內容，通過收集、存儲和分析用戶的個人數據，可以從這些數據中分析其用戶行為的方式。如在互聯網上通過追蹤cookies來追蹤它的用戶。若用戶在登錄 Facebook的同時瀏覽網頁，它就能跟蹤到其用戶正在訪問的網站地址；通過 Facebook 里添加的標簽，用戶的圖像能夠進行畫面處理和面部識別；通過分析用戶Facebook點過的“贊”，就能精準預測其在一定范圍內的個人特性，這包括預測用戶的個性取向、對生活的滿意度、智力水平、情感的穩定性、宗教、酒精以及藥物的攝入情況、情感狀態、年齡、性別、種族以及政治觀點等方面的信息。企業可以通過訪問 Facebook主題數據研究顧客群，獲得更多的社會領域數據，進一步繪制品牌受眾地圖和進行品牌內容評估，從而實現精準的一對一營銷，進行準確的廣告推送和客戶開發。社交網絡分析研究表明，可以通過其中的群組特性發現用戶的屬性，比如通過分析用戶的 Twitter信息，可以發現用戶的政治傾向、消費習慣以及喜好的球隊等。

2．定向廣告推送

例如：愛奇藝以百度大數據平臺為支撐，推出“一搜百映”，其技術核心就是通過對搜索引擎數據的深入挖掘與分析，優化視頻廣告服務，并降低對非目標用戶的廣告投放率。結合專業的數據測算結果，該技術能夠確保頁面廣告滲透率達到50%以上，效果顯著。簡單來講，就是在品牌的視頻廣告植入時，依托大數據技術更為精準定位用戶需求，充分發揮互動廣告價值。知名社交網絡廣告商 Local Response 對互聯網和移動應用中超過 3000萬的社交媒體個人頁面進行搜索，實時查找提到品牌廠商的信息，并從用戶所發布的文字、圖片等信息進行判斷，幫助廣告商投放實時廣告，使得投放的廣告更加符合消費者的實際需要，因而更加準確有效。比較成熟的方式是將社交網絡與客戶關系管理結合，如Oracle等運營商將傳統的客戶管理系統加入了社交網絡信息，以提供更全面的客戶信息；統計并分析社交網絡、博客、論壇中用戶與品牌相關的信息，這些信息對于企業有重要意義。

3．主題數據的開發

“主題數據”是一種能將消費者關于品牌、事件、活動和主題的反饋展示給市場營銷者，通過提供某個特定活動中用戶潛在的消費行為來幫助市場營銷者，為市場營銷者帶來一個可行的、全面的首次新用戶視圖，將數據分類并且將相關用戶的個人信息剝離，在某種程度上保護消費者個人隱私的技術。如：企業可以通過訪問 Facebook主題數據來研究顧客群，獲得更多的社會領域數據，從而選擇性地改變他們在平臺和其他渠道的營銷方式，企業繪制品牌受眾地圖和進行品牌內容評估，從而實現精準的廣告推送和客戶開發。通過對用戶在社交網絡平臺上的數據進行挖掘和分析，可以看出一個用戶的喜好、社交圈、興趣取向等傳統調查方式無法獲取的個人數據（不僅僅是個人的電話、職業、住址等基本信息），為企業進行一對一精準營銷奠定了數據基礎。

六、大數據精準營銷面臨的挑戰

現如今大數據精準營銷越來越重要，然而對面許多挑戰，主要有以下幾個方面：

1.數據規模龐大，價值挖掘有難度

目前數據規模爆炸式增長，在能源、制造業、交通服務業、醫療衛生等領域都積累了TB 級、PB 級的大數據，這些龐大的數據造成存儲壓力和成本的加大，數據挖掘的難度也相應增加，使得許多中小企業無力進行數據的挖掘與開發。目前，數據挖掘技術無法滿足大數據的挖掘需求，對已收集的數據難以進行科學合理的分析，導致大數據的價值無法被充分地挖掘，實質上增加了精準營銷的難度，一定程度上也提高了精準營銷的成本。

2.數據開放共享程度低

各大互聯網公司平臺掌握著大量用戶資源，政府部門、民間組織、公共服務部門等機構也掌握了各種用戶的相關數據，但是各家公司或平臺的數據并不會完全向公眾和社會開放，或者是費用和門檻太高，限制了數據的開放。沒有實現數據的開放和共享，使得大量的數據閑置和沉睡，沒有得到合理有效的利用，造成資源浪費。數據資源的共享度低阻遏了精準營銷的實現。

3.涉及安全隱私問題

在大數據時代，用戶的一舉一動都會被記錄著，在線上交易、線上支付、社交互動、移動終端、物流配送等各個環節都會留下痕跡，可以說用戶在獲得所需產品或者服務的同時，也暴露了自己的數據。企業在利用這些大數據時常常會侵犯用戶的個人隱私以及在隱私保密性上做得不到位。因此產生個人隱私和數據安全問題。

4.大數據營銷相關人才稀缺

2016年7月15日，數聯尋英發布的《大數據人才指數報告》顯示，我國大數據人才僅有46萬，之后5 年內將面臨 150 萬的缺口，而且培養的難度很大。一方面對大數據的挖掘不僅要靠專門的計算機軟件，對于計算機軟件還需不斷地更新升級；另一方面是精準營銷，需要學習市場營銷專業。可見，計算機軟件應用人才不僅要精通計算機還要具備市場營銷學方面的知識，才能達到預期的效果。

5.數據運算結果和消費者需求之間存在差距

數據的分析在一定程度上可以反映客戶的需求傾向，但是客戶的心理活動受多種因素影響，是難以把握的，并且經常性地隨著時間的推移而不斷發生波動。例如，大數據判斷某個消費者是對價格敏感的人，企業根據這個判斷進行降價營銷，結果確實也引發了消費者的購買行為。但是也可能消費者對價格敏感是大數據培養出來的，而不是消費者自身的主動行為，到底是企業引導消費者還是企業找對了消費者需求，我們不能完全確定。因此，數據算法勾勒出來的消費者人物畫像和消費者真實形象是存在差距的，甚至完全相反，因為消費者是善變的，這種變化對于企業來說是比較難以及時捕捉并且通過算法計算出的。

七、大數據精準營銷的困境解決建議

面對大數據精準營銷的困境，有如下建議：

1.提高數據開放共享程度

發揮大型企業大數據平臺的作用，實現大數據信息共享。從中小企業自身的狀況來看，其要依靠自身的能力去挖掘大數據的價值，這在目前的情況下是難以實現的。而大型企業在這方面具有一定的優勢，因此，中小企業可以與大型企業展開合作，共享大數據信息，以化解大數據營銷過程中的大數據價值挖掘困境。早在2009 年，阿里巴巴就推出了阿里云服務，為全球的中小企業提供大數據的分析、應用服務。

政府、企業、社區等機構每天也產生大量的數據，相關部門制定開放標準和政策，實現數據的開放和共享，避免大量的數

文章題目：大數據精準營銷
轉載來于：http://m.newbst.com/news16/99366.html

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