什么樣的(de)實時優惠對某個(ge)用戶更(geng)(geng)有(you)效？基于此用戶的(de)偏好(hao)，哪種(zhong)網絡(luo)頁面能產生更(geng)(geng)好(hao)的(de)服務效果？當(dang)一個(ge)潛在(zai)客戶填寫了(le)網頁表格后(hou)，跟他敲定一筆交(jiao)易的(de)可能性有(you)多(duo)大？在(zai)一天(tian)的(de)特定時間段中，哪種(zhong)促銷方(fang)式最(zui)有(you)效？當(dang)一個(ge)用戶被營銷活動覆(fu)蓋到后(hou)，他在(zai)六個(ge)月內購(gou)買的(de)機(ji)會(hui)有(you)多(duo)大？

　　在(zai)大(da)數(shu)據(ju)時代，這(zhe)(zhe)些問題都會(hui)找到答案。對于(yu)營銷(xiao)這(zhe)(zhe)一原本就屬(shu)于(yu)數(shu)據(ju)驅動的領(ling)域(yu)，大(da)數(shu)據(ju)提(ti)供(gong)了一個前所未(wei)有的機會(hui)，用先(xian)前不能做到的方式來挖掘(jue)消費(fei)者洞察。

　　那么在大(da)數據時代之前(qian)，我們通常利用哪些營銷數據？答(da)案(an)是：CRM系統中的(de)(de)顧客信(xin)息、廣告效(xiao)果(guo)、展覽等(deng)線下(xia)活動的(de)(de)效(xiao)果(guo)等(deng)。這(zhe)些數據來源都提供(gong)了(le)一些信(xin)息，但是并不足夠給出一個重(zhong)要的(de)(de)洞察和發現。

　　讓(rang)我(wo)們再(zai)來另外一批(pi)信(xin)息(xi)數(shu)據(ju)(ju)：官(guan)方網站登錄數(shu)據(ju)(ju)、社交媒(mei)體數(shu)據(ju)(ju)、郵件數(shu)據(ju)(ju)、地理(li)位(wei)置數(shu)據(ju)(ju)等。

　　這些信息源在(zai)幾年前可(ke)能并不(bu)存在(zai)，而這些就(jiu)是“大數(shu)據(ju)”所指(zhi)的非(fei)結構性或者叫做多(duo)元(yuan)機構性數(shu)據(ju)，它(ta)們更(geng)多(duo)以文字、圖片、視頻等方式出現，而且這些數(shu)據(ju)來源還在(zai)不(bu)斷增加。

　　而如(ru)果將這兩個數據源進行對接，并且能(neng)夠保持實時更(geng)新(xin)，營(ying)銷(xiao)(xiao)的(de)游戲規(gui)則(ze)將會隨之而變：消(xiao)費者洞察和預測分析這兩個營(ying)銷(xiao)(xiao)最重要的(de)領域，會獲(huo)得前所未有(you)的(de)價值發掘。

　　比如微軟正在通過對論壇、社交媒體上內容的監測，來發現人們對微軟產品和營銷活動的反應，這個夏天微軟Window創意廣告海報設計8發(fa)布后，就采用了傳統數(shu)據收集(ji)(ji)和(he)實(shi)時(shi)數(shu)據收集(ji)(ji)的兩種(zhong)手法，“我(wo)們(men)對網(wang)絡反饋(kui)信息(xi)的收集(ji)(ji)是連(lian)續的和(he)實(shi)時(shi)的，我(wo)們(men)也依然使用傳統的消費者滿意度調研，最終會將(jiang)兩者產生(sheng)的數(shu)據結合起來進行分(fen)析。但是前(qian)者那種(zhong)以日為單位(wei)的市場信息(xi)捕捉，能夠使我(wo)們(men)更(geng)快地對市場做出(chu)反應。

　　總(zong)的(de)來(lai)說，大數(shu)據的(de)到來(lai)將在(zai)以下幾方面改變原有(you)的(de)營(ying)(ying)銷(xiao)流程，或者營(ying)(ying)銷(xiao)效果：

　　對(dui)原有營(ying)銷方式價值的(de)(de)(de)再次發掘(jue)。IBM的(de)(de)(de)一個商(shang)業合(he)作伙伴正在研究讓呼叫中心產生的(de)(de)(de)所有對(dui)話轉換成文字，從(cong)而可以實現對(dui)這一營(ying)銷渠道的(de)(de)(de)數據挖(wa)(wa)掘(jue)。“這能夠讓市場部(bu)門獲得之前沒有的(de)(de)(de)消(xiao)(xiao)費者(zhe)(zhe)洞察，知道消(xiao)(xiao)費者(zhe)(zhe)對(dui)品(pin)牌的(de)(de)(de)感受以及他們(men)怎么回(hui)應新產品(pin)”，IBM新興技術(shu)項(xiang)目總監(jian)Peter Waggett稱更(geng)深入(ru)挖(wa)(wa)掘(jue)數據會幫助許多公司找到商(shang)業問(wen)題解決方案。

　　更好地對(dui)營(ying)銷(xiao)策略進行(xing)優(you)化(hua)。麥當(dang)勞的(de)(de)(de)(de)(de)部分(fen)門(men)店安裝了搜集運營(ying)數據的(de)(de)(de)(de)(de)裝置，用于(yu)跟(gen)蹤客戶互動(dong)、店內客流(liu)和預訂模(mo)式，研(yan)究人員(yuan)可(ke)以(yi)對(dui)菜單變化(hua)、餐廳(ting)設(she)計以(yi)及培訓等是如(ru)何對(dui)勞動(dong)生(sheng)產力和銷(xiao)售(shou)額(e)的(de)(de)(de)(de)(de)影響進行(xing)建(jian)模(mo)；一些(xie)領(ling)先(xian)的(de)(de)(de)(de)(de)零售(shou)企(qi)業(ye)也監(jian)控客戶的(de)(de)(de)(de)(de)店內走動(dong)情(qing)況(kuang)以(yi)及與(yu)商(shang)品的(de)(de)(de)(de)(de)互動(dong)。它們(men)將(jiang)這些(xie)數據與(yu)交易(yi)記錄(lu)相(xiang)結合來展開(kai)分(fen)析，從而在銷(xiao)售(shou)哪些(xie)商(shang)品、如(ru)何擺放貨(huo)品以(yi)及何時調整(zheng)售(shou)價(jia)上給出(chu)意(yi)見，此類方(fang)法已經幫助某領(ling)先(xian)零售(shou)企(qi)業(ye)減少了17%的(de)(de)(de)(de)(de)存貨(huo)，同時在保(bao)持市場份額(e)的(de)(de)(de)(de)(de)前(qian)提下，增(zeng)加了高利潤率自有品牌商(shang)品的(de)(de)(de)(de)(de)比例。

　　除了線下活動優化外(wai)，還(huan)可以(yi)根據(ju)消費者在(zai)網(wang)絡上的(de)(de)表(biao)現來優化網(wang)站的(de)(de)體(ti)驗，比如(ru)eBay就做(zuo)過(guo)數千次實(shi)驗來改變(bian)自己(ji)網(wang)站不同部分(fen)的(de)(de)架構，來確定最優的(de)(de)頁(ye)面效果和(he)其他(ta)諸如(ru)導航、照片等功能的(de)(de)設置(zhi)。

　　更(geng)完(wan)整(zheng)的(de)(de)(de)消(xiao)(xiao)費(fei)者(zhe)描述(shu)。通(tong)過(guo)更(geng)豐富的(de)(de)(de)消(xiao)(xiao)費(fei)者(zhe)數(shu)據，包括網站瀏覽數(shu)據、社交數(shu)據和地理追蹤數(shu)據等，可以繪制出(chu)更(geng)完(wan)整(zheng)的(de)(de)(de)消(xiao)(xiao)費(fei)者(zhe)行(xing)為(wei)描述(shu)。比如(ru)英(ying)國葛蘭素史(shi)克GSK公(gong)司，近期就發起了一個項目，獲取更(geng)完(wan)整(zheng)的(de)(de)(de)消(xiao)(xiao)費(fei)者(zhe)信息，從(cong)而(er)獲得更(geng)加深入的(de)(de)(de)消(xiao)(xiao)費(fei)者(zhe)洞察(cha)。他們(men)通(tong)過(guo)定(ding)位那些(xie)談論過(guo)旗下子(zi)品牌(pai)的(de)(de)(de)人(ren)們(men)，并且追蹤他們(men)在公(gong)開論壇上(shang)所談到的(de)(de)(de)所有(you)其他東西，來建立(li)消(xiao)(xiao)費(fei)者(zhe)描述(shu)，而(er)這(zhe)些(xie)外部數(shu)據會和營銷(xiao)部門已有(you)的(de)(de)(de)數(shu)據進行(xing)整(zheng)合，從(cong)而(er)設定(ding)更(geng)為(wei)精準的(de)(de)(de)優惠(hui)和促銷(xiao)，吸引人(ren)們(men)來到對應的(de)(de)(de)子(zi)品牌(pai)網站。“這(zhe)是(shi)個不成熟(shu)的(de)(de)(de)市(shi)場，但是(shi)品牌(pai)必須要了解怎么利用這(zhe)些(xie)數(shu)據”，該公(gong)司CRM部門顧問(wen)James Parker說道。

　　更(geng)精(jing)細的消(xiao)費(fei)(fei)者細分(fen)。這一功能基(ji)于上面一條“更(geng)完(wan)整(zheng)消(xiao)費(fei)(fei)者描述”的實現。消(xiao)費(fei)(fei)者細分(fen)不是(shi)一個(ge)(ge)新鮮的概念，但是(shi)大數(shu)(shu)據(ju)(ju)時代中更(geng)多的數(shu)(shu)據(ju)(ju)，以及(ji)更(geng)好的分(fen)析工具，使商家(jia)能夠以多種(zhong)不同的維度對(dui)消(xiao)費(fei)(fei)者進行細分(fen)，不僅(jin)僅(jin)是(shi)簡單的劃分(fen)群(qun)體，而(er)是(shi)真正做(zuo)到個(ge)(ge)性化。比(bi)如在原有的傳統(tong)市場調研數(shu)(shu)據(ju)(ju)和購物歷史數(shu)(shu)據(ju)(ju)之上，商家(jia)可以追(zhui)蹤和利用(yong)更(geng)多數(shu)(shu)據(ju)(ju)如網絡上的點(dian)擊，瀏覽記錄，來更(geng)好地細分(fen)消(xiao)費(fei)(fei)者。

　　高端零(ling)售(shou)商Neiman Marcus就建立了行(xing)(xing)為分類(lei)體系和多(duo)級會員獎勵(li)制度的(de)(de)體系，并將(jiang)兩(liang)者(zhe)結合(he)起來(lai)，來(lai)激勵(li)最富(fu)裕、最具長期價值的(de)(de)客戶購買(mai)更多(duo)高利潤率的(de)(de)產品；零(ling)售(shou)商Williams Sonoma也將(jiang)他們(men)6000萬的(de)(de)顧客數據庫和其(qi)家(jia)庭(ting)信息鏈接起來(lai)，通過(guo)了解(jie)這些家(jia)庭(ting)的(de)(de)收入(ru)、房屋(wu)價值和孩子數量等對顧客進(jin)行(xing)(xing)精(jing)(jing)準劃分，其(qi)電子直郵(you)郵(you)件(jian)是(shi)根據不(bu)同消費者(zhe)群體的(de)(de)行(xing)(xing)為方式(shi)和選擇(ze)偏好(hao)來(lai)設定的(de)(de)，而基于(yu)這些信息的(de)(de)直郵(you)郵(you)件(jian)所獲得的(de)(de)反饋數量是(shi)之前(qian)沒有(you)進(jin)行(xing)(xing)精(jing)(jing)準化的(de)(de)18倍。

　　最終完成真(zhen)正精(jing)準(zhun)化的(de)營銷：這一精(jing)準(zhun)性包括精(jing)準(zhun)的(de)時(shi)間(jian)(jian)、地點、人物。理想的(de)一個案例是(shi)：當一個顧(gu)(gu)客進入店(dian)鋪后，一個零(ling)售商搜索他們的(de)數據庫，發現這位(wei)顧(gu)(gu)客是(shi)其(qi)希望留住的(de)有價(jia)值顧(gu)(gu)客，之(zhi)后他們通過將(jiang)其(qi)過去的(de)購物歷史(shi)和(he)Facebook主(zhu)頁獲得的(de)這位(wei)顧(gu)(gu)客的(de)信息(xi)綜合(he)(he)起(qi)來(lai)，來(lai)了(le)解(jie)需要花(hua)多少(shao)錢來(lai)留住他，從而(er)確定所售賣物品(pin)的(de)合(he)(he)適(shi)價(jia)格和(he)零(ling)售商可(ke)以退讓的(de)利潤空間(jian)(jian)，針(zhen)對這一位(wei)顧(gu)(gu)客給(gei)(gei)出(chu)最佳的(de)優(you)惠(hui)策略和(he)個性化的(de)溝通方式。因此，營銷者(zhe)最大(da)的(de)機會(hui)——在(zai)恰(qia)當的(de)時(shi)間(jian)(jian)、恰(qia)當的(de)渠道給(gei)(gei)一個潛在(zai)用戶(hu)或者(zhe)老客戶(hu)提供(gong)最合(he)(he)適(shi)的(de)產品(pin)和(he)營銷——將(jiang)最終實現。

　　大數據——根據維基百科的(de)解(jie)釋，“大數據”指的(de)是“普(pu)通軟件工(gong)具不能(neng)在(zai)一定(ding)時間內抓(zhua)取、管理以(yi)及(ji)處理能(neng)力的(de)數據集合”，而另一個(ge)常見(jian)的(de)描述是3V——Volume（規模）、Variety（種類）和(he)Velocity（速度），即在(zai)這三個(ge)維度上(shang)都超出傳統(tong)工(gong)具能(neng)夠應(ying)付的(de)數據集合。

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