如何用大数据指导市场营销

大数据营销做什么？

营销业务类型

如果粗略划分的话，广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块，根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业，平安等金融类企业主要做效果营销，互联网是更适合做效果的媒体投放渠道；宝洁等FMCG客户、奔驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销，传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变，主要反映在：

1.    越来越多的品牌类广告主也开始把品牌营销预算放在互联网上做

2.  越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌（京东）；品牌类客户也开始做效果（汽车，考核线下4S店销量转化）。

.实效营销
实效营销，互联网人太清楚了。由于业务特性，过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用还是中小客户和消费者的个性化广告，腾讯也主要是面向消费者的个性化广告（阿里还可以用支付数据作信用风险评估，但是金融方面的了）。
例如像大家相对熟悉用大数据训练优化数据挖掘模型，Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术，在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销，考核CPC。在很多互联网人眼里，由于熟悉实效营销，会有一种认知，市场营销就是这些东西。挂广告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。
品牌营销
不少互联网人其实对于品牌营销是比较陌生的。关于品牌营销
这里需要先说为什么做品牌营销？
理由1.赚钱的需要：实效（效果）营销钱赚到天花板了，互联网媒体要抢品牌营销大头的预算了。

整个广告市场，大广告主手上的预算，占大头的还是品牌营销预算，投放的媒介上传统媒体（例如电视等）居多，投给数字媒体上的钱只是10%~30%（大概数字）左右。
理由2.客户的需要：别再跟我提CPC了，很多东西没法通过点击衡量，品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量？因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。
百度过去是效果营销的典型代表。

大数据营销怎么做？

基于数据的营销基本过程

大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。

1、数据层：采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

而互联网时代里，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。

2、业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。

3、 应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。