一、大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營(yíng)銷間的關(guān)系

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷就是在大數(shù)據(jù)的支撐下，盡可能多地獲取消費(fèi)者的信息，從中分析挖掘他們的潛在需求，并利用數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放，使?fàn)I銷更具針對(duì)性。

首先，大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供了海量的數(shù)據(jù)信息。 在互聯(lián)網(wǎng)中，用戶的信息行為都能轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，企業(yè)通過分析這些數(shù)據(jù)，挖掘消費(fèi)者的潛在需求，運(yùn)用信息技術(shù)進(jìn)行精確的、個(gè)性化的廣告投放，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營(yíng)銷。 同時(shí)，在營(yíng)銷過程中，每一個(gè)用戶的 Cookies 數(shù)據(jù)是可記錄和查詢的， 即與目標(biāo)用戶的每一次接觸都會(huì)留下痕跡，利用這些“痕跡”可以建立一個(gè)消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)客戶的信息管理。 大數(shù)據(jù)使更高效的精準(zhǔn)營(yíng)銷得以實(shí)現(xiàn)，精準(zhǔn)營(yíng)銷又為大數(shù)據(jù)提供更多信息積累。

二、大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷模式

1. 受眾精準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)為營(yíng)銷找到更能滿足業(yè)務(wù)需求的受眾。 通過對(duì)數(shù)據(jù)的整合分析，我們可以得出清晰的用戶畫像，了解用戶的個(gè)性與需求，從而實(shí)現(xiàn)一對(duì)一的精準(zhǔn)投放和服務(wù)。 如擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP）的 TalkingData，能對(duì)超過 20 億移動(dòng)受眾人群的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、清洗、萃取，結(jié)合一系列算法模型，輸出人群分類標(biāo)簽數(shù)據(jù)體系和目標(biāo)受眾分析工具。 由此，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地找出目標(biāo)受眾，進(jìn)行針對(duì)性的廣告投放。

2. 成本精準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)使廣告投放更加精準(zhǔn)，提升了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報(bào)率，大大節(jié)約了成本。 在大數(shù)據(jù)的支持下，我們能挖掘大量與消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)信息， 從中分析出消費(fèi)者的基本屬性、興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)需求等，更加準(zhǔn)確地定位目標(biāo)受眾并進(jìn)行細(xì)分。 再運(yùn)用人群定向技術(shù)，精準(zhǔn)地向受眾投放針對(duì)性的廣告。 這樣的精準(zhǔn)投放，改變了以往大范圍無(wú)目的的廣泛投放模式，大大節(jié)約廣告投放成本，避免浪費(fèi)。 同時(shí)，精準(zhǔn)的廣告信息往往能主動(dòng)迎合消費(fèi)者的需求，更容易使其對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生好感，從而大大提高了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報(bào)率。 企業(yè)通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，可大程度降低營(yíng)銷成本，提升品牌價(jià)值。

3. 效果精準(zhǔn)

運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者的需求進(jìn)行篩選跟聚合，使精準(zhǔn)營(yíng)銷的層次得到進(jìn)一步提高。 在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下，我們可以得到清晰的目標(biāo)受眾定位，有效細(xì)分人群，提供針對(duì)性較強(qiáng)的個(gè)性化聚合服務(wù)。 改變了以往精準(zhǔn)營(yíng)銷提供綜合化服務(wù)的局面，大大提高了營(yíng)銷的效果。

1. 用戶數(shù)據(jù)的挖掘

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，用戶的任何行為都會(huì)留下痕跡，利用系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)、訪問社交網(wǎng)絡(luò)信息等，我們通過用戶反饋信息，識(shí)別分析出用戶的基本屬性、興趣愛好、消費(fèi)行為、潛在需求等。 以 Facebook 為例， 超過 12 億的用戶量為其提供了海量數(shù)據(jù)。 Facebook 可以從 Cookies 追蹤它的用戶， 如用戶在使用 Facebook 的同時(shí)瀏覽網(wǎng)頁(yè)， 便可以追蹤到用戶所訪問頁(yè)面的網(wǎng)址。用戶在 Facebook 里添加的標(biāo)簽， 點(diǎn)過的贊等等也都可以成為 Facebook 識(shí)別和分析用戶的基本屬性、個(gè)性取向、情感狀態(tài)、消費(fèi)水平、政治傾向等各方面信息的數(shù)據(jù)依據(jù)。 企業(yè)可以通過訪問 Facebook 主題數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行研究， 進(jìn)一步了解消費(fèi)者，繪制品牌受眾地圖，進(jìn)行品牌內(nèi)容評(píng)估，從而準(zhǔn)確地投放廣告、開發(fā)客戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

2. 定向廣告的推送

精準(zhǔn)營(yíng)銷成功的一個(gè)重要條件是精準(zhǔn)的營(yíng)銷信息推送，即將相關(guān)的產(chǎn)品廣告、促銷活動(dòng)等信息向目標(biāo)受眾推送，引發(fā)其關(guān)注并產(chǎn)生點(diǎn)擊、閱讀等行為，從而進(jìn)一步吸引其購(gòu)買產(chǎn)品。 它包含兩方面，一是目標(biāo)受眾，即營(yíng)銷信息應(yīng)該推給誰(shuí)；二是信息內(nèi)容，即向其推送怎樣的信息。 以前，企業(yè)難以獲取足夠的用戶信息，因此無(wú)法采取有針對(duì)性的傳播內(nèi)容，造成大量的廣告資源浪費(fèi)。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以搜集大量的用戶信息并進(jìn)行分析，從而判斷出我們的目標(biāo)受眾，進(jìn)行個(gè)性化的定向廣告推送，大大提升了廣告效率，節(jié)約廣告成本。

四、精準(zhǔn)營(yíng)銷的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

1. 大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)是涉及整個(gè)軟硬件系統(tǒng)的各個(gè)層面上諸多計(jì)算技術(shù)的融合。 當(dāng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)搭建后，將要考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題。在集群環(huán)境下，需要大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存并發(fā)訪問，主要采用分布存儲(chǔ)系統(tǒng)。 分布式存儲(chǔ)對(duì)大數(shù)據(jù)才存儲(chǔ)通過可擴(kuò)展的方式高效可靠的管理，但無(wú)法對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問和管理 。 因此，面向結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和查詢分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

2. 數(shù)據(jù)分析

金融征信、互聯(lián)網(wǎng)輿情、商業(yè)用戶畫像、電信精準(zhǔn)營(yíng)銷及智能交通管理等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層出不窮。 大數(shù)據(jù)以應(yīng)用系統(tǒng)需要有相關(guān)專業(yè)及知識(shí)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用行業(yè)專家對(duì)領(lǐng)域應(yīng)用的具體案例和問題構(gòu)建行業(yè)具體應(yīng)用的邏輯業(yè)務(wù)模型，并采用分析軟件進(jìn)行分析歸納數(shù)據(jù)， 計(jì)算機(jī)專業(yè)人員通過以上分析，再進(jìn)行設(shè)計(jì)和開發(fā)相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。 通過其存儲(chǔ)、計(jì)算、分析等技術(shù)層面的運(yùn)用，能夠構(gòu)建針對(duì)不同行業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析或解決方案。

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