大數據技術應用到營銷中后，CMO樂了！

消費者通過手機、平板等設備上網，瀏覽不同的網站，基于位置和移動設備，就會形成消費者網絡痕跡和瀏覽路徑。對于營銷人員來說，這些信息為他們進行消費者精準營銷提供了一個很好的機會；零售商采用了高級數據分析方法，根據消費者瀏覽痕跡和路徑向消費者提供個性化推薦；電信提供商也使用大數據技術來減少客戶流失；銀行使用大數據分析來防止欺詐。大數據的應用場景越來越廣泛。

很大程度上，大數據指的在今天的數字生態系統中產生的一種不斷增加的數據洪流，它數量巨大、 品種繁多、 速度演變迅速并且相當復雜。如圖1所示，根據消費者的在線購買，網絡點擊，社交媒體活動，智能連接設備，地理位置等生成大數據集。消費者在以上的每個步驟都會形成新的數據，既有結構化數據也有非結構化數據，使用大數據技術的分析方法，營銷人員可以實時挖掘、組合和分析這兩種類型的數據，幫助他們發現隱藏的模式，例如如何借用數據分析引導消費者購買決定。營銷人員也可以根據數據分析結果來開發有針對性的市場營銷活動，以迎合消費者的個人喜好。

云計算和大數據技術的發展進一步增加了利用大數據集的機會。這些大數據平臺以有效的方式合理控制投入成本，快速捕獲數據，并進行實時數據分析，為企業經營效率的提升提供了技術支持。

如何利用好大數據幾乎已經成為每個公司的首席營銷官每天都在思考的問題。大數據技術應該在什么時間使用？如何利用好大數據技術？使用大數據技術會產生怎樣的機會和挑戰？當然，營銷官們最關心的還是如何通過大數據技術獲取更高的利益。

針對大數據的復雜性等特點出現了一些大數據分析解決方案，這些解決方案可以改變傳統的營銷角色，改進基本的營銷功能。很多企業正在收集消費者產生的各種數據，來繪制消費者行為的用戶畫像。根據消費者畫像，企業就能夠微調客戶細分模型，并根據消費者洞察來改進營銷戰略。很多企業也已經在尋求第三方大數據服務商的幫助，近來，辰智大數據提出了一種消費者洞察的大數據應用場景——辰數知客，這種應用場景可以進行消費者識別，繪制消費者畫像，根據消費者數據沉淀和數據分析形成消費者洞察，用這種洞察去智能引導企業精準引流，吸引更多的消費者。

消費者信息渠道在不斷的增多，企業也必須確保為消費者提供適合各種渠道且量身定制的服務，同時最大限度地提高企業營銷投資的回報。從長遠來看，企業可以將這些通過數據分析獲得新的消費者偏好實時的反饋到高層決策者處，從而確定符合消費者需求的產品開發和產品定價。

多個大數據應用案例印證了大數據在客戶管理領域推動營銷影響的巨大潛力。以下是幾個案例：

吸引消費者的“下一個最佳行動”

“下一個最佳行動”營銷是以消費者為中心的營銷方法，實時考慮每個消費者對應的優惠策略，以確定最佳的優惠方式。“下一個最佳行動”報價是由客戶的利益和需求以及營銷組織的業務目標、政策和法規來決定的，這與傳統的營銷方法形成了鮮明的對比，它首先是創建產品或服務的優惠，然后再嘗試尋找感興趣的潛在客戶。接下來，通過使用實時決策技術來實現“下一個最佳行動”，該技術利用呼叫中心數據，交易數據，客戶信息和業務規則來確定客戶獲得的一個或多個報價，對比各種信息，對報價根據優先級的原則進行優化之后向消費者提出一個最佳的報價。優先級是被結合高級分析（計算消費者接受報價的傾向）和復雜的業務規則（確定處理邏輯）的算法驅動的。此外，大數據源（如社交媒體和點擊流）還可以提高分析模型的可預測性。

       如圖2所示，在許多情況下，大數據分析甚至能使企業實現實時監控，比如辰智大數據的辰數知客，以人、貨、場三要素為關鍵變量，整合企業的內外部數據源，打通企業內外部系統的數據孤島，實現企業或門店消費者流量的數字化運營，企業既掌握消費者的社群構成及需求差異，還可以將這種消費者洞察嵌入實時決策中，進而開展精準營銷，這也使得跨渠道向消費者提供個性化和動態的推送成為可能。

網上購物的個性化推薦

二十年前，零售業隨著在線零售商的出現而發生了巨大的變化，這些零售商使用互聯網來擴大市場范圍，同時減少庫存，人員和運營成本。今天，它通過收集和處理大數據，將購物轉化為個性化的推送，從而進一步推動購買。在線零售商使用強大的大數據系統來收集消費者偏好，了解消費者瀏覽和消費者行為，甚至是消費者購買的地理位置。這些數據源每天增加幾TB的數據。通過大數據分析識別消費者興趣，跟蹤地理特性，識別季節效應等，預測消費者當前和未來的需求，通過消費者瀏覽發現消費者感興趣的產品，推薦相關產品，完成消費者個性化推送，這樣就為消費者節省了時間，提高了他們的滿意度，加強了他們對網絡零售商的好感。

利用大數據增加收入機會

數據貨幣化為擁有大量數據的組織創造了增加收入的機會。如圖3所示，多種技術發展迅速，為數據貨幣化創造了條件。目前手機已經成為消費者信息交流、互動、存儲等的主要設備， 移動提供商擁有消費者的交易、查詢、短信或推文、GPS位置或視頻等信息。

擁有大量客戶數據的移動網絡運營商有獨特的機會利用大數據獲利。由于他們與客戶的直接關系，他們擁有最準確和最完整的客戶信息。他們可以根據移動互動記錄，位置和人口統計信息生成消費者行為洞察，創建對消費者的360度視圖。例如，對于商場內的廣告來說，運用辰數知客產品，借助大數據技術進行數據采集和分析形成的廣告受眾的洞察可以衡量廣告的有效性，驗證特定廣告活動的影響和覆蓋面。廣告公司可以了解他們想要接觸的廣告受眾的習慣以及他們最容易接觸到廣告的位置。

M2M的數據分析改善產品生命周期管理

在機器、汽車、移動設備、公用電網和企業網絡中，傳感器技術已經有了巨大的進步，這使得機器對機器的（M2M）數據以前所未有的速度迅速生成，公司可以使用各種應用中的傳感器發出的數據來分析和提高制造流程的效率，預測設備故障，確定向消費者銷售新產品的適當時間。數據還可以為銷售團隊提供洞察力，促進他們改進產品功能，增加收入和降低成本。

來自設備中的傳感器大數據，幫助數據科學家發現了隱藏的模式。公司正在使用先進的統計建模技術來分析傳感器數據，并提供事件相關性、根本原因分析、預測潛在風險的實時洞察。這可以應用于大型企業網絡，以便于實時分析來自各種網絡設備的機器日志數據，以預測哪些網絡設備具有更高的故障傾向并且可以預先識別潛在的網絡中斷，以此啟動主動修復動作以增強客戶服務水平和經驗。另一個重要的應用是監控客戶對設備和產品的使用情況，并在適當的時間向客戶提供主動警報和觸發器，以便產品的升級和更新。

大數據的應用可以說是一段旅程，大數據幫助企業解決關鍵業務問題，將數據轉換為洞察力，影響業務行動并推動關鍵業務成果。部分營銷領導者已經開始了他們使用大數據的旅程，在使用之前必須提出一些重要的問題，以保證投資回報率的最大化：

     我們的大數據分析應該如何實現我們的營銷目標？

      我們希望通過利用大數據來影響什么業務成果？

      我們應該利用大數據來開發哪些功能和服務，從而實現強大的競爭優勢？

     選擇哪種技術開始我們的大數據分析之旅？

     我們內部有合適的技能和資源來開展大數據之旅嗎？

      大數據的機會是巨大的，當然這在很大程度上取決于公司領導。公司領導將為在營銷中大規模采用大數據方法鋪平道路，使公司能對消費者或客戶更具創新性和影響力。

大數據應用專家

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