什么樣的實時優(yōu)惠對某個用戶更有效？基于此用戶的偏好，哪種網(wǎng)絡(luò)頁面能產(chǎn)生更好的服務(wù)效果？當一個潛在客戶填寫了網(wǎng)頁表格后，跟他敲定一筆交易的可能性有多大？在一天的特定時間段中，哪種促銷方式最有效？當一個用戶被營銷活動覆蓋到后，他在六個月內(nèi)購買的機會有多大？

　　在大數(shù)據(jù)時代，這些問題都會找到答案。對于營銷這一原本就屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動的領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)提供了一個前所未有的機會，用先前不能做到的方式來挖掘消費者洞察。

　　那么在大數(shù)據(jù)時代之前，我們通常利用哪些營銷數(shù)據(jù)？答案是：CRM系統(tǒng)中的顧客信息、廣告效果、展覽等線下活動的效果等。這些數(shù)據(jù)來源都提供了一些信息，但是并不足夠給出一個重要的洞察和發(fā)現(xiàn)。

　　讓我們再來另外一批信息數(shù)據(jù)：官方網(wǎng)站登錄數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、郵件數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)等。

　　這些信息源在幾年前可能并不存在，而這些就是“大數(shù)據(jù)”所指的非結(jié)構(gòu)性或者叫做多元機構(gòu)性數(shù)據(jù)，它們更多以文字、圖片、視頻等方式出現(xiàn)，而且這些數(shù)據(jù)來源還在不斷增加。

　　而如果將這兩個數(shù)據(jù)源進行對接，并且能夠保持實時更新，營銷的游戲規(guī)則將會隨之而變：消費者洞察和預測分析這兩個營銷最重要的領(lǐng)域，會獲得前所未有的價值發(fā)掘。

　　比如微軟正在通過對論壇、社交媒體上內(nèi)容的監(jiān)測，來發(fā)現(xiàn)人們對微軟產(chǎn)品和營銷活動的反應(yīng)，這個夏天微軟Window創(chuàng)意廣告海報設(shè)計8發(fā)布后，就采用了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和實時數(shù)據(jù)收集的兩種手法，“我們對網(wǎng)絡(luò)反饋信息的收集是連續(xù)的和實時的，我們也依然使用傳統(tǒng)的消費者滿意度調(diào)研，最終會將兩者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)合起來進行分析。但是前者那種以日為單位的市場信息捕捉，能夠使我們更快地對市場做出反應(yīng)。

　　總的來說，大數(shù)據(jù)的到來將在以下幾方面改變原有的營銷流程，或者營銷效果：

　　對原有營銷方式價值的再次發(fā)掘。IBM的一個商業(yè)合作伙伴正在研究讓呼叫中心產(chǎn)生的所有對話轉(zhuǎn)換成文字，從而可以實現(xiàn)對這一營銷渠道的數(shù)據(jù)挖掘。“這能夠讓市場部門獲得之前沒有的消費者洞察，知道消費者對品牌的感受以及他們怎么回應(yīng)新產(chǎn)品”，IBM新興技術(shù)項目總監(jiān)Peter Waggett稱更深入挖掘數(shù)據(jù)會幫助許多公司找到商業(yè)問題解決方案。

　　更好地對營銷策略進行優(yōu)化。麥當勞的部分門店安裝了搜集運營數(shù)據(jù)的裝置，用于跟蹤客戶互動、店內(nèi)客流和預訂模式，研究人員可以對菜單變化、餐廳設(shè)計以及培訓等是如何對勞動生產(chǎn)力和銷售額的影響進行建模；一些領(lǐng)先的零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調(diào)整售價上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

　　除了線下活動優(yōu)化外，還可以根據(jù)消費者在網(wǎng)絡(luò)上的表現(xiàn)來優(yōu)化網(wǎng)站的體驗，比如eBay就做過數(shù)千次實驗來改變自己網(wǎng)站不同部分的架構(gòu)，來確定最優(yōu)的頁面效果和其他諸如導航、照片等功能的設(shè)置。

　　更完整的消費者描述。通過更豐富的消費者數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和地理追蹤數(shù)據(jù)等，可以繪制出更完整的消費者行為描述。比如英國葛蘭素史克GSK公司，近期就發(fā)起了一個項目，獲取更完整的消費者信息，從而獲得更加深入的消費者洞察。他們通過定位那些談?wù)撨^旗下子品牌的人們，并且追蹤他們在公開論壇上所談到的所有其他東西，來建立消費者描述，而這些外部數(shù)據(jù)會和營銷部門已有的數(shù)據(jù)進行整合，從而設(shè)定更為精準的優(yōu)惠和促銷，吸引人們來到對應(yīng)的子品牌網(wǎng)站。“這是個不成熟的市場，但是品牌必須要了解怎么利用這些數(shù)據(jù)”，該公司CRM部門顧問James Parker說道。

　　更精細的消費者細分。這一功能基于上面一條“更完整消費者描述”的實現(xiàn)。消費者細分不是一個新鮮的概念，但是大數(shù)據(jù)時代中更多的數(shù)據(jù)，以及更好的分析工具，使商家能夠以多種不同的維度對消費者進行細分，不僅僅是簡單的劃分群體，而是真正做到個性化。比如在原有的傳統(tǒng)市場調(diào)研數(shù)據(jù)和購物歷史數(shù)據(jù)之上，商家可以追蹤和利用更多數(shù)據(jù)如網(wǎng)絡(luò)上的點擊，瀏覽記錄，來更好地細分消費者。

　　高端零售商Neiman Marcus就建立了行為分類體系和多級會員獎勵制度的體系，并將兩者結(jié)合起來，來激勵最富裕、最具長期價值的客戶購買更多高利潤率的產(chǎn)品；零售商Williams Sonoma也將他們6000萬的顧客數(shù)據(jù)庫和其家庭信息鏈接起來，通過了解這些家庭的收入、房屋價值和孩子數(shù)量等對顧客進行精準劃分，其電子直郵郵件是根據(jù)不同消費者群體的行為方式和選擇偏好來設(shè)定的，而基于這些信息的直郵郵件所獲得的反饋數(shù)量是之前沒有進行精準化的18倍。

　　最終完成真正精準化的營銷：這一精準性包括精準的時間、地點、人物。理想的一個案例是：當一個顧客進入店鋪后，一個零售商搜索他們的數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)這位顧客是其希望留住的有價值顧客，之后他們通過將其過去的購物歷史和Facebook主頁獲得的這位顧客的信息綜合起來，來了解需要花多少錢來留住他，從而確定所售賣物品的合適價格和零售商可以退讓的利潤空間，針對這一位顧客給出最佳的優(yōu)惠策略和個性化的溝通方式。因此，營銷者最大的機會——在恰當?shù)臅r間、恰當?shù)那澜o一個潛在用戶或者老客戶提供最合適的產(chǎn)品和營銷——將最終實現(xiàn)。

　　大數(shù)據(jù)——根據(jù)維基百科的解釋，“大數(shù)據(jù)”指的是“普通軟件工具不能在一定時間內(nèi)抓取、管理以及處理能力的數(shù)據(jù)集合”，而另一個常見的描述是3V——Volume（規(guī)模）、Variety（種類）和Velocity（速度），即在這三個維度上都超出傳統(tǒng)工具能夠應(yīng)付的數(shù)據(jù)集合。

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