什么樣的實(shí)時(shí)優(yōu)惠對(duì)某個(gè)用戶更有效？基于此用戶的偏好，哪種網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面能產(chǎn)生更好的服務(wù)效果？當(dāng)一個(gè)潛在客戶填寫了網(wǎng)頁(yè)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(shí)間段中，哪種促銷方式最有效？當(dāng)一個(gè)用戶被營(yíng)銷活動(dòng)覆蓋到后，他在六個(gè)月內(nèi)購(gòu)買的機(jī)會(huì)有多大？

　　在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些問題都會(huì)找到答案。對(duì)于營(yíng)銷這一原本就屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)提供了一個(gè)前所未有的機(jī)會(huì)，用先前不能做到的方式來挖掘消費(fèi)者洞察。

　　那么在大數(shù)據(jù)時(shí)代之前，我們通常利用哪些營(yíng)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(dòng)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(gè)重要的洞察和發(fā)現(xiàn)。

　　讓我們?cè)賮砹硗庖慌畔?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(jī)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(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)接，并且能夠保持實(shí)時(shí)更新，營(yíng)銷的游戲規(guī)則將會(huì)隨之而變：消費(fèi)者洞察和預(yù)測(cè)分析這兩個(gè)營(yíng)銷最重要的領(lǐng)域，會(huì)獲得前所未有的價(jià)值發(fā)掘。

　　比如微軟正在通過對(duì)論壇、社交媒體上內(nèi)容的監(jiān)測(cè)，來發(fā)現(xiàn)人們對(duì)微軟產(chǎn)品和營(yíng)銷活動(dòng)的反應(yīng)，這個(gè)夏天微軟Window創(chuàng)意廣告海報(bào)設(shè)計(jì)8發(fā)布后，就采用了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集的兩種手法，“我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)反饋信息的收集是連續(xù)的和實(shí)時(shí)的，我們也依然使用傳統(tǒng)的消費(fèi)者滿意度調(diào)研，最終會(huì)將兩者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行分析。但是前者那種以日為單位的市場(chǎng)信息捕捉，能夠使我們更快地對(duì)市場(chǎng)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?cè)械臓I(yíng)銷流程，或者營(yíng)銷效果：

　　對(duì)原有營(yíng)銷方式價(jià)值的再次發(fā)掘。IBM的一個(gè)商業(yè)合作伙伴正在研究讓呼叫中心產(chǎn)生的所有對(duì)話轉(zhuǎn)換成文字，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這一營(yíng)銷渠道的數(shù)據(jù)挖掘。“這能夠讓市場(chǎng)部門獲得之前沒有的消費(fèi)者洞察，知道消費(fèi)者對(duì)品牌的感受以及他們?cè)趺椿貞?yīng)新產(chǎn)品”，IBM新興技術(shù)項(xiàng)目總監(jiān)Peter Waggett稱更深入挖掘數(shù)據(jù)會(huì)幫助許多公司找到商業(yè)問題解決方案。

　　更好地對(duì)營(yíng)銷策略進(jìn)行優(yōu)化。麥當(dāng)勞的部分門店安裝了搜集運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的裝置，用于跟蹤客戶互動(dòng)、店內(nèi)客流和預(yù)訂模式，研究人員可以對(duì)菜單變化、餐廳設(shè)計(jì)以及培訓(xùn)等是如何對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)力和銷售額的影響進(jìn)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(dòng)情況以及與商品的互動(dòng)。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(shí)調(diào)整售價(jià)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(shí)在保持市場(chǎng)份額的前提下，增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。

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

　　更完整的消費(fèi)者描述。通過更豐富的消費(fèi)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(fèi)者行為描述。比如英國(guó)葛蘭素史克GSK公司，近期就發(fā)起了一個(gè)項(xiàng)目，獲取更完整的消費(fèi)者信息，從而獲得更加深入的消費(fèi)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?cè)诠_論壇上所談到的所有其他東西，來建立消費(fèi)者描述，而這些外部數(shù)據(jù)會(huì)和營(yíng)銷部門已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，從而設(shè)定更為精準(zhǔn)的優(yōu)惠和促銷，吸引人們來到對(duì)應(yīng)的子品牌網(wǎng)站。“這是個(gè)不成熟的市場(chǎng)，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(xì)的消費(fèi)者細(xì)分。這一功能基于上面一條“更完整消費(fèi)者描述”的實(shí)現(xiàn)。消費(fèi)者細(xì)分不是一個(gè)新鮮的概念，但是大數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)消費(fèi)者進(jìn)行細(xì)分，不僅僅是簡(jiǎn)單的劃分群體，而是真正做到個(gè)性化。比如在原有的傳統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)和購(gòu)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(diǎn)擊，瀏覽記錄，來更好地細(xì)分消費(fèi)者。

　　高端零售商N(yùn)eiman Marcus就建立了行為分類體系和多級(jí)會(huì)員獎(jiǎng)勵(lì)制度的體系，并將兩者結(jié)合起來，來激勵(lì)最富裕、最具長(zhǎng)期價(jià)值的客戶購(gòu)買更多高利潤(rùn)率的產(chǎn)品；零售商Williams Sonoma也將他們6000萬(wàn)的顧客數(shù)據(jù)庫(kù)和其家庭信息鏈接起來，通過了解這些家庭的收入、房屋價(jià)值和孩子數(shù)量等對(duì)顧客進(jìn)行精準(zhǔn)劃分，其電子直郵郵件是根據(jù)不同消費(fèi)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(jìn)行精準(zhǔn)化的18倍。

　　最終完成真正精準(zhǔn)化的營(yíng)銷：這一精準(zhǔn)性包括精準(zhǔn)的時(shí)間、地點(diǎn)、人物。理想的一個(gè)案例是：當(dāng)一個(gè)顧客進(jìn)入店鋪后，一個(gè)零售商搜索他們的數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)現(xiàn)這位顧客是其希望留住的有價(jià)值顧客，之后他們通過將其過去的購(gòu)物歷史和Facebook主頁(yè)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(jià)格和零售商可以退讓的利潤(rùn)空間，針對(duì)這一位顧客給出最佳的優(yōu)惠策略和個(gè)性化的溝通方式。因此，營(yíng)銷者最大的機(jī)會(huì)——在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、恰當(dāng)?shù)那澜o一個(gè)潛在用戶或者老客戶提供最合適的產(chǎn)品和營(yíng)銷——將最終實(shí)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(shí)間內(nèi)抓取、管理以及處理能力的數(shù)據(jù)集合”，而另一個(gè)常見的描述是3V——Volume（規(guī)模）、Variety（種類）和Velocity（速度），即在這三個(gè)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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