誰在做大數據營銷?
    大家都說自己在做大數據營銷。
    基于：
    1,業務：和市場營銷相關，因此政府機關單位數據不考慮。
    2.體量：擁有足夠多有價值的數據。這一條良多互聯網企業和傳統大企業都能知足。
    3.技術：有技術能力處理大數據。
    上面3個因素，海內能做大數據市場營銷的還真只有BAT三家。國外的不認識，這里不談。
    眾所周知，三家的數據特點各不相同。騰訊上風在社交數據;阿里巴巴上風在商品和交易數據;百度上風在全網信息、消費者行為和主動需求數據。
    當然例如平安、沃爾瑪這樣的大企業，其自身肯定積累了大量的數據，基于這些數據的數據挖掘、過去就一直在做的網站分析等業務，固然現今都冠以“大數據”的名義，但這與我們討論的大數據還不盡相同，他們用傳統數據工具對抽取一定數據進行分析，能基于那些數據進行挖掘，只是數目增多了而已，總體而言仍舊屬于傳統的小數據范疇。
    大數據營銷做什么?
    粗略劃分的話，廣告主市場營銷的預算一般可以分為實效營銷和品牌營銷兩大塊，根據自身發展需要和行業業務特點各有側重。例如過去京東、一號店等電商類企業，平安等金融類企業主要做效果營銷，互聯網是更適合做效果的媒體投放渠道;寶潔等FMCG客戶、疾馳奧迪等汽車客戶主要做品牌營銷，傳統電視渠道是主要的媒體投放渠道。當然現在情況也逐漸改變，主要反映在：
    越來越多的品牌類廣告也開始把品牌營銷預算放在互聯網上做越來越多的營銷形式越來越綜合。效果類客戶逐漸開始做品牌(京東);品牌類客戶也開始做效果(汽車，考核線下4S店銷量轉化)。
    實效營銷，互聯網人太清晰了。因為業務的特性，過去的百度和阿里巴巴大數據主要應用仍是中小客戶和消費者的個性化廣告，騰訊也主要是面向消費者的個性化廣告(阿里還可以用支付數據作信用風險評估，但是金融方面的了)。
    例如像大家相對認識用大數據練習優化數據挖掘模型，Amazon等一眾零售電商普遍應用這種個性化推薦技術，在我看來只是市場營銷中的應用類型之一。包括BAT及各大電商在內的各種個性化搜索和展示廣告都是這個路子。基本上都是實效營銷，考核CPC。在良多互聯網人眼里，因為認識實效營銷，會有一種認知，市場營銷就是這些東西。掛廣告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。
    大數據營銷怎么做?
    大數據的基本營銷過程與過去數據分析基本過程沒有差別，需要在定義貿易題目之后，采集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這么三個大層面。但是大數據對三個層面的影響使得詳細的做法又與傳統不一樣。
    3.1 數據層：采集和處理數據
    傳統采集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據采集，例如問卷調研的形式。你能采集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的數據庫Mysql甚至Excel就能知夠數據處理過程。
    而互聯網時代里，大數據的采集過程基本是無窮的、無意識的、非結構化的數據采集。各種紛繁復雜的行為數據以行為日志的形式上傳到服務器。專屬的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不贅述。
    3.2 業務層：建模分析數據
    數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、聯系關系、猜測等算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通訊運營商、零售商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是因為數據量的極大擴增，算法也獲得極大優化晉升的空間。
    3.3 應用層：解讀數據
    數據指導營銷最重要的是解讀。
    傳同一般是定義營銷題目之后，采集對應的數據，然后根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
    而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷題目，封鎖性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判定完全相異的結論出來�？山庾x的點變得非常豐碩。
    大數據營銷目前做得怎么樣?
    我所在的部分便是基于客戶的真實貿易需乞降題目，通過大數據的應用提供解決方案，目前也已經和客戶產生了不少優秀的模型方法和案例成果。
    與傳統品牌營銷的幾方面類似，大數據在品牌營銷的主要應用方向也有：
    1.消費者洞察
    2.媒體價值研究
    3.市場競爭分析
    4.品牌治理