精準營銷最早出現於20世紀80年代，作為整合營銷傳播的一部分，精準營銷的使命在於縮小“包圍圈”，讓目標對象更具體。

今天，我們要面臨的問題：不是數據太少，而是數據太多。所以有一種偏聽叫做大數據迷思。

傳統消費者洞察的模式首先是要找到痛點或者機會點，然後進行技術改善，最後解決痛點、抓住機會。

尤其是公司內部的數據，可以幫助你找到很多特點，比如最常購買的時間、最常在哪裡購買、最想解決的問題、最心動的折扣或禮遇、最有營銷效果的信息等等。

但如果僅僅採用了上述一個數據做決策，就斷定大數據營銷有用或者沒用，都為“偏聽”。

大數據一定要擁有海量的數據並能夠從海量信息中篩選出有價值的信息，之後再實現數據挖掘，進行數據分析，同時整合數據，對數據內容進行再加工，最終發揮數據的作用，是精準營銷的重中之重；對於企業而言，數據也可以作為企業的無形資產，通過對這些無形資產的管理再利用，使之成為企業發展營銷推廣方面的利器。

大數據會改變一切，不懂數據的人將會被淘汰

那麼，在大數據時代，我們如何才能做到解讀數據，讓大數據成為營銷的有利武器呢？

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到“比用戶更瞭解用戶自己”。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將“一切以客戶為中心”作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地瞭解客戶的需求與所想嗎？或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息氾濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細準確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。

如果能在產品生產之前瞭解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在幹什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找準方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分佈等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標杆用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發佈的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正瞭解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍佈全車的傳感器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理。

第八，SCRM中的客戶分級管理支持

。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關係管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標籤，並可動態更新消費者生命週期數據，保持信息新鮮有效。目前，大數據市場倍受關注的九一智能大數據品牌診斷分析系統（www.91bda.com）以“人工智能+大數據+數字營銷”為基礎，建立以企業數字資產核心數據模型體系，通過“全網大數據採集系統”對全網所有與企業有關的數據進行採集，後續經過“神經網絡原理衍生的影響力指數數學模型”對數據多維、動態、相關性、需求等方面進行全面分析，並最終實現數據自動優化。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的“啤酒與尿布”案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。 那些尋找大數據營銷切入點的企業不妨看看上述應用，或許能有所啟發。