大数据背景下精准营销的机遇和挑战2022年文档

大数据背景下精准营销的机遇和挑战2022年麦肯锡的报告宣告了大数据时代的到来大数据的到来给精准营销领域带来了变革从市场机会分析、市场细分、目标市场的选择到市场定位、营销组合、营销计划，数据的使用贯通着精准营销的每一个环节高效地完成数据的采集、整理、加工、分析，已经成为营销效果优劣的关键大数据究竟给精准营销带来了哪些发展机遇？哪些挑战？企业应该如何应对？本文将针对这一系列问题展开讨论

1.大数据的本质学界尚未对大数据的概念给出共识维基百科将大数据定x为由巨型数据集组成，数据集的大小超出人类在可接受时间下的采集、应用、管理和处理能力的数据国际数据公司（IDC）在2022年将大数据的概念定义为有关2种或者是2种以上的数据维度和形式，具有实时性和高速度的，并且数据存储量吸收多于100TB的数据但是无论哪种定义，对大数据的解释主要围绕着以下几个特点

1.1Volume（规模化）数据的规模和数量庞大数据的计量单位从GB到TB再到PB,甚至开始以EB和ZB来计量仅每天就有高达50个TB的数据产生IDC公司预测指出到2022年全球数据总量将再增加50倍

1.2Variety（全面化）下这个按钮，整个店铺的陈列展现就会被自动优化，可能会带来销售额的提升结果整个营销效率便有了一个质的提升

4.3不知数据使用是否合规随着大数据的不断发展，数据的采集、储存、使用变得异常的方便，一个人今天去了哪里，和谁在一起，吃了什么，买了什么，甚至对什么感兴趣，有什么人生规划都已经再也不是秘密于是人们感受到自己的隐私受到了极大的危（wei）险，社会呼吁要保护个人隐私的便成为了大数据使用的另一个挑战当今时代，我们无法避免泄漏个人信息，除非不使用智能手机，不使用互联网，甚至不上街（最新的摄像头以及配备人脸识别的技术）但作为隐私泄露的收益，大数据把人全部数据化了大数据可以根据人的数据化状态来判断这人的收入、信用、消费偏好更重要的是当个人知道自己的日常行为在暴光状态下的时候，便会故意识的约束自己的行为这样更有助于人们建立起相互的信任，使得真个社会的交易效率提高、交易成本下降固然，政府和相关部门针对信息时代的特征，也应该积极出台相应的法律和监管的措施来防止个人信息的过度泄漏和滥用总结大数据的到来已经深刻的影响到了市场营销运作的规律企业之间的商业竞争正在逐步演化为数据的竞争，随着大数据技术的深入发展，基于数据的市场竞争将会变成常态善于利用数据、活用数据的公司势必能充分享受到此时变革带来的巨大红利所以作为企业必须积极抓住时代机遇，并且无畏新的挑战，向营销的数据化积极转型大数据类型繁多例如，除了记录消费者和卖家产生的消费信息外，还记录下了包括物流、支付等其他各类信息，甚至消费者的网页浏览顺序和每一个网页停留时间都会被当成重要的数据记录下来同时，各类数据之间的关联性复杂，既有可能毫无关联，又有可能彻底相关

1.3Velocity快速化大数据以数据流的形式浮现、快速地产生，具有很强的时效性还是以淘宝为例，用户在使用网站的同时，网站就在开始自动捕捉用户的各类数据换句话说数据的产生和被储存是同时进行的之所以需要快速是因为数据的状态和价值会随时间和空间的变化而迅速变化

2.4Value价值巨大大数据的价值巨大，但这里的价值是针对整个数据集合而言而如果单独去衡量集合中的单个数据或者单个维度的数据，那末数据价值很有可能较低，甚至毫无意义

3.精准营销中数据的作用2022年美国学者杰夫萨宾Jeff Zabin和格莱士布雷巴克Gresh Brebach提出了精准营销的定义他们认为为了提高和促进营销业绩目标的达成，有必要向目标客户提供一些服务或者信息影响其购买意向和决策，要在渠道、时间、目标客户和信息这四个要素中发挥出“正确”或者“合适”二字，才可达到目的由此可见所谓精准营销的关键就在于对“正确”或者“合适”二字的选择和判断所以为了做出正确的选择和判断，必须千方百计对真正的商业世界尽可能进行还原和描述，而数据正好可以扮演这样的一个角色各类商业数据正是对真实商业的镜像还原，是对商业活动最科学和理性的描述因此对各类数据的搜集、整理、分析、使用便成为精准营销成败的关键

4.大数据背景下精准营销的机遇大数据因为它的规模化、全面化、快速化等特点，能更加准确地、全面地、快速地描述出商业活动的各个方面，更加适应精准营销的需要

4.1精确定位客户和需求首先，通过对大数据的应用，企业能更加精确地定位客户和潜在需求在传统的营销中对数据的统计往往因为技术或者成本等方面的考虑，不得不选择抽样统计的方法那末样本的误差和抽样的有效性便成为统计结果准确与否的关键而大数据则彻底避免的这样的问题，因为大数据是全面的调查统计，不存在样本误差和抽样有效性的问题所以通过使用大数据能有效地提高统计结果的准确度其次，大数据是多维度、多角度的数据大数据描述下的各类信息更加的立体，呈现的角度更加多元化，为营销策略提供了更多的视角从用户打开购物应用到最终收货后的评价，此间发生的所有数据都会被记录下来作为分析产品需求和消费偏好的依据这些数据非但包括商品的型号、价格、销量等销售基本数据；还包括用户的支付信息、物流信息等服务数据；甚至可以详细到用户浏览了哪些商品，每一个商品页面停留了多少时间，每一个页面点击了哪些按钮最后，貌似毫无相关性的、不同维度的数据的综合应用可能会产生意想不到的叠加效果例如婴儿纸尿裤和啤酒放在同一货架销售，从而增加啤酒的销量就是经典的数据叠加使用的案例超市的销售系统中婴儿纸尿裤和啤酒的销售数据貌似是毫无关联的数据，但是通过叠加发现两中商品时常会浮现在同一张购物小票之中，于是决定放在一起销售结果啤酒的销量有了明显的增加，进一步观察原来是父亲们在买完婴儿纸尿裤后会顺手买点啤酒犒劳自己

3.2提供个性化产品和服务现代工业社会的基本逻辑是标准化的机器大生产，是以抹杀人们个性为前提的效率化生产活动，因此消费者获得的商品和服务几乎都是同质的但是在大数据时代，最求个性化成为可能，同时也成为商家获取商业溢价的方法商家通过各类消费平台或者者物联网，将商品接入网络，从而方便采集商品的各类使用数据，并同时和客户建立起便利沟通通过数据能有效地分析出商品性能、消费使用偏好等特征从而对商品进行快速迭代，满足不断变化的产品需求，或者寻求二次服务的可能性以小米公司的运作为例，小米在网上建立了社区，通过网络社区讨论了解客户对手机功能的功能、外观、价格等方面的需求，并根据用户的反馈不断迭代产品，成功占领的国内中低端手机市场随后小米推出了一系列的家用产品，这些产品可以通过小米APP连接上互联网，小米通过APP搜集用户使用数据，除了为迭代产品服务外，还寻求到了再次消费的机会比如小米空气净化器能准确记录用户空气状况、使用时间、使用频率等数据，在滤芯即将耗尽时会及时提醒用户更换，从而增加商品配件的销量

3.3准确判断营销效果判断营销效果是市场营销的一个难题以广告营销为例，人们往往开玩笑地说，投广告肯定是有效果的，但是它究竟哪一部分有效，有多少效果就无法判断了营销中常用的检测报告也好、评估体系也罢，都没有办法切当的计算出一个广告的效果但是应用大数据，广告的投放是可以做到精准的比如在搜索引擎上搜索“留学”，如果要是没有留学的想法，普通人是根本不可会搜索这个词的那末搜索引擎依据搜索意向，会直接推送提供留学服务机构同时这个留学服务机构广告位的价格，是通过市场竞价实时产生的淘宝在此方面则更进一步店家可以通过淘宝“直通车”服务投放广告，该服务系统会持续地跟踪、反馈广告效果如，过去的一个月，多少买家是通过这个广告点击进入该商品页面的，该广告产生了多少直接销售，又有多少间接销售都能如实反映于是，广告的投入和产出，变成为了一个简单的数学计算店家可以清晰地算出投入多少费用，产生了多少收入0更重要的是，广告页的展示是免费的，惟独当买家点击了这个广告之后，店家才需要支付广告费这个事后付费的模式，让广告的投放效果更加精准了

4.大数据背景下精准营销的挑战面对大数据给营销行业带来的机遇，企业开始高度重视大数据在营销中的应用企业的管理者也都明确了未来的商业竞争一定会是数据的竞争，不善于应用数据的企业势必会淘汰于是，众多企业跃跃欲试，更有不少已经开始着手将大数据技术应用到日常的营销活动之中，并收到了很好的营销效果但是，大多数企业对大数据的认知还停留在表面，或者面对大数据的时代感觉无从下手

4.1不知数据从何而来大数据的前提是要有数据，也就是要有足够的数据来源，仅这一点就成为不少企业大数据应用的瓶颈此问题的具体表现在以下几个方面首先企业没有一个长期的稳定的数据搜集的渠道其次企业采集到的数据是零散的数据，不能全面的反应市场问题再次数据的产生和采集时滞较长，影响了数据反应的效果最后，企业在数据采集花费太多的人力成本和资金成本在数据采集这一环节上电商公司的操作是比较简单的，电商企业通常可以直接使用商务平台提供的数据电商平台在用户浏览商品、交易商品的同时就记录下整个过程中产生的全部数据此时数据在产生的同时就立刻被记录下的，没有任何时滞，具有很高的时效性而在普通生产型企业就无法采取这样的操作，因为生产型企业的商品是脱离互联网而孤立存在的，整个营销的过程可能和网络没有彻底的关联大数据的生存是必须要依附在网络上的，所以如果生产型企业的营销策略想要向大数据转型，那么首要解决的问题就是将整个营销的过程尽可能的互联网化此外，更加重要的是将自己的产品也接入互联网，那末数据搜集的工作将不会在产品销售结束后而结束，而将贯通整个产品使用的过程如此设定能形成一个完善的产品反馈闭环，利于产品的迭代发展

4.2不知数据如何使用有了稳定的数据来源，又采集到了充足的数据，但是殊不知道如何使用这些数据指导实践工作这是现阶段大数据精准营销的常见问题产生这样原因一是因为大数据体量大、错综复杂，企业相应的人材匮乏，不知道如何合理的去使用二是因为企业对大数据使用的思维还停留在传统数据阶段，对于大数据还是向对待传统数据一样把数据分析成一个一个报告在大数据环境下，要能够学会活用数据，并且尽量要让数据本身做出决策，而非人还是以淘宝为例，淘宝的数据部门为了匡助店家提高营销效果，在后台不断给店家推送数据分析报告，但是发现使用率非常低因为多数店家并没有能力解读这些数据分析报告后来，淘宝将数据分析报告的结论浓缩成为了一个按钮，并告诉店家按一。