企業該怎樣利用大數據進行精準營銷

谷歌每天要處理大約24PB的數據，百度每天大概新增10TB的數據，騰訊每日新增200-300TB的數據，淘寶每日訂單超過1000萬，阿里巴巴已經積累的數據量超過100個PB。對任何擁有特有數據的公司，都應該考慮怎么讓數據盈利。

一、數據收集沒那么復雜，重要的是發現

很多企業甚至是互聯網企業，或者不知道該如何使用手中已有的數據資源，白白浪費掉優化改進的好機會;或者認為大數據只有互聯網巨頭才有，一個小網站或APP應用是沒有大數據的，果真如此嗎?

隨便舉個例子：法國的一些航空公司推出免費的APP方便旅客在移動設備上跟蹤自己的行李，之后在追蹤的數據平臺上發現一部分商務旅行客戶中途在某一城市進行短暫的商業會晤不需入住酒店，行李成了累贅，于是航空公司推出專人看管全程可追蹤的增值服務，此項服務每周的新創造大概可達100萬美元。

正是基于對數據的洞察產出附加價值。對數據的掌控，就是對市場的支配，意味著豐厚的投資回報。

二、數據是有情緒的

數據的形式多種多樣，呈數量級爆發的UGC內容（User-generated Content——用戶生產內容）如何可以被我們拿來運用？比如飛瀉而下的中國股市，股民巨量的埋怨和牢騷能以怎樣的數據化形式展示?“除了耐心等待，最好再找個地方讓自己發泄一下，找些跟自己同病相憐的人，還能緩解一下壓力，避免跳樓。彈幕，就是最好的形式了?！薄腥私艘粋€網站,在K線圖上配上彈幕供吐槽。

結果被同樣郁悶的股民玩的特別魔性，匯集出的數據隨著K線走勢變化擁有了實時鮮明的情緒特征，可以在一定程度上預估使用者下一步賣出或繼續持有的動向。

三、基本的5W1H問答即可玩轉消費行為數據

消費數據可綜合為5W1H：

1.Who&Whom：潛在用戶分類？誰是決策者？誰是使用者？誰對決定購買有重大影響以及誰是實際購買者？

2.What：不同品牌的市場占有率、具體型號的銷售情況;

3.When：了解在具體的季節、時間甚至時點所發生的購買行為，比如配合節假日促銷;

4.Where：研究適當的銷售渠道和地點，還可以進一步了解消費者是在什么樣的地理環境、氣候條件、甚至于地點場合使用;

5.How：了解消費者怎樣購買、喜歡什么樣的促銷方式，比如是去線下體驗店還是看測評等;

6.Why：探索消費者行為動機和偏好，比如為什么喜歡特定的款式并拒絕別的品牌或型號;

不同特征的消費者會產生不同的心理活動的過程，通過其決策過程導致了一定的購買決定，最終形成了消費者對產品、品牌、經銷商、購買時機、購買數量的選擇。

數字營銷人員如果能比較清楚地了解各類購買者對不同形式的產品、服務、價格、促銷方式的真實反應，就能夠適當地影響、刺激或誘發購買者的購買行為。

四、數據是拿來用的，不僅僅是拿來看

買一只股票尚需數據分析，展開一項持續的廣告營銷活動當然更應該建立在有數據衡量的基礎上。

比如Uber的數據科學家建立了“基于地理位置的打車需求模型”(Location-based demand model)，每天實時更新的熱點地圖可以有效幫助車主縮短空載時間，同時幫乘客減少等待時長。下一步，車主會知道提前去哪里等待可以載到更多的乘客。

數據的使用能夠對企業的經營對象從客戶的粗略歸納還原成一個個活生生的客戶，了解他們喜歡什么討厭什么，并更有針對性，越能滿足客戶的需要，投資回報率就更高。

廣告主通過數字營銷，更可能運用全新的視角來發現新的商業機會和重構新的商業模式。過去看不到的東西都能看到了，即有了全新的視野。