有不少懂得数据分析价值的营销专家都知道，一个拥有许多粉丝的企业就应该及时统计、分析其粉丝的组成、喜好以及潜在需求，以此为基础展开以粉丝为消费群的营销运作。这样做的好处显而易见：一、不容易引起反感。移动互联网时代一切都讲究价值，如果一个企业打出的营销牌不能满足用户的价值需求，就会被用户轻易地忽略。而数据分析会增加企业的营销经精准度，让企业提供的信息更符合用户的胃口。二、可以做到持续营销。数据越是经过积累越有价值，企业可以定期向消费者发送他喜欢或需要的信息，通过得到的反馈不断优化数据分析结果，这样企业的营销就能做到持久有效，甚至是越来越有效。
数据分析发展到一定的地步，就成了现在热门的“大数据”。大数据（big data）又叫巨量资料，它严格的定义指的是所涉及的资料规模巨大，无法通过目前主流的工具进行有效地处理，需要通过数据分析等新的处理模式才能发挥其强大的洞察力、决策力和优化流程的能力。
早在1980年，著名社会思想家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中将大数据形容为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，直到2009年左右，“大数据”才真正成为互联网信息技术行业的流行词汇，进入大众的视野当中。
美国互联网数据中心的资料显示，互联网上的数据每年保持50%左右的增长，每两年就会翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。这意味着企业每天要处理的信息将会越来越多，而且，对企业的营销决策来说，它要统计并分析的数据还不仅来自互联网，门店的统计数据、汽车等交通工具的位置数据、甚至于与人们出行相关的天气数据等，都是企业在做营销时需要搜集和分析的。任何一个微小环节数据的缺失，都可能使最终的计算结果失去参考价值。
由此可见，大数据及其对应的新算法、新技术必将成为未来的发展主流，甚至可以说，大数据就是“正在发生的未来”。这点对移动互联网营销来说尤其关键。聪明的企业应该学会从现在开始就着眼于移动互联网用户信息的搜集与分析，而不是等到别的企业早已通过其信息积累与大数据计算进行了无数次精准营销后，自己还在摸索怎么编撰营销软文。
2.5.3 大数据的营销价值
基于移动互联网的数字化沟通，人们在互联网上所留下的任何痕迹都能产生数据，数据又多潜藏着价值。所以，可以想象，大数据带来的将是全新的营销策略和过程。
试想一下，移动互联网用户每天无论打开哪个网站，都能看到各种各样的广告，其中有的是他不感兴趣的“垃圾广告”；有的是他感兴趣，但因为呈现的方式不符合他浏览习惯而被忽略的；有的则恰好既符合他的兴趣，又用最适宜的方式让他注意到了。你说他会选择查看什么样的广告呢？答案不言而喻。而要想达到第三种营销，就必须有大数据的支持。
其实，这还只是大数据“十八般武艺”中的小小一个。大数据不仅可以帮企业用最好的方式将广告呈现给用户，它还能从海量用户里找到能为企业带来最大利润的那部分，它甚至还能为企业应该如何开发和有效地管理好这部分客户提供帮助。
所以，大数据将带来企业销售额的增加，带来企业投资回报率的增长，几乎是必然的。下面我们一起看看《纸牌屋》是如何通过大数据分析进行营销，并取得丰厚利润的。
美国电视剧《纸牌屋》的成功播出可以说让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。这主要是因为电视剧《纸牌屋》从构想、策划、拍摄，以及演员的选择等方面都是建立在大数据分析的基础之上。
《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。该电视剧在拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播等问题的决策上，都是以分析了数千万观众的客观喜好的统计数据为基础的。而且从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化的每一步都由精准细致高效的数据分析做引导，从而真正实现了由用户需求决定生产。
该电视剧播出之后，其出品方兼播放平台Netflix公司在一季度新增超300万媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较之前一年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作的。
如今，随着互联网以及社交媒体的发展，人们在网络上留下的数据会越来越多，而面对这些海量数据，越来越多的企业希望通过多维度的信息重组以谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，并通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下取得更好的社会化营销效果。
但需要注意的是，数据的增长速度要远远大过于市场的扩张速度。也就是说，大数据的应用前景是无限的，但市场却始终是有限的。所以，谁先一步利用大数据积累营销信息，开创新营销方式，占领移动互联网营销高地，谁就能早一步立于不败之地。
2.5.4大数据使精确营销成为可能
广告界有一句很流行的说法：“我知道我的广告费有一半浪费了，但是我不知道是哪一半”，这句话生动形象地道出了很多广告主的无奈，即明知广告浪费资金却又无能为力。然而在互联网时代，这个问题在部分领域已经可以得到解答。
传统的广告投放模式主要是主从模式，不是点对点模式的。其模式就像一个“老师”（产品）要面对很多行为不固定的“学生”（消费者等受众）。“老师”很认真，却总是抓不住多数“学生”，以至于把99%的精力（广告费）都扔了。然而随着大数据的发展，这些被浪费的钱都可以被重新收回。
现在，依托各种 IT 技术及相关工具，众多广告主可以得到访客访问互联网网页、移动应用行为的精确的数据分析报告，通过该报告，企业就能轻松实现广告投入的精准度。
这其中，时下热门的大数据技术担当了重要角色。事实上大部分从事数据分析服务的公司早已经开始利用了这一新兴技术抢占了市场先机，其中就包括像谷歌、Yahoo、Facebook 等互联网巨头公司，更有数不胜数的初创或者新兴公司。
在精准营销理论中，客户洞察是精准营销的第一步。企业从大规模制造过渡到大规模定制，实现精准营销，必须掌握用户的需求特点，必须基于通信行为、上网数据等，对客户行为特征进行洞察。这些特征往往是从用户在不经意的行为中透露出来的信息中总结而来的。通常是通过对用户信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，从而得到有价值的用户行为分析。
基于用户上网次数、流量、时间段等属性，可以给用户兴趣点贴上明确、合理的标签。针对较少上网的用户，可以通过已经标记标签用户的基础数据特征（如年龄、性别、流量、终端等基础资料），使用数据挖掘工具和方法，利用历史数据生成用户基础数据特征与偏好的对应关系的模型，来近似预测其偏好标签。针对用户上网的不同风格，可把用户的偏好分为多种类别，以应对即时营销等不同的营销需要。
目前，这种基于对客户信息的数据分析已经在现实生活中有了广泛的应用。其中，包括沃尔玛、家乐福等知名企业的一些主要门店已经安装了搜集运营数据的装置，用于跟踪客户活动、店内客流和预订情况。研究人员可以对店内商品摆放方式、种类变化、店内装饰设计以及导购意见等对物流和销售额的影响进行建模。之后，企业可将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货，同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。
比如在美国沃尔玛大卖场的一个案例：当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显示出一些关于该付款客户的消费习惯、爱好与该商店新增产品的信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进了两三种您平时最喜欢的产品种类，而且正在促销，位于B6货架上，您要购买吗？”这时，顾客就有可能会说：“啊，谢谢你，我正想要，可是刚才一直没找到，那我现在再去买。”
从沃尔玛的案例中，我们不难看出，随着计算机技术和网络的不断发展，大数据分析业务将对企业的持续快速增长起到非常重要的推动作用。
美国国际数据公司IDC的研究结果表明，2011年全球产生的数据量高达1.82ZB，也就是说全球每人产生的数据多达200GB以上，未来几年全球数据量将以高于40%的速度增长，到2020年全球总数据量将达到35ZB。
从上述一串数据中，我们不难看出，大数据时代已经到来，而且随着数据日益凸显出来的价值，大数据将成为企业的重要资产。
Gartner公司认为：大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力，同时为企业实现精确营销提供了可能。
虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用，不过，大数据营销仍面临不少问题与挑战。首先面临的就是技术难题。毕竟大数据技术尚处于活跃前期，各方面技术并不太扎实，各项工具需要进一步完善。但实际情况是，真正启动大数据营销，来真正地挖掘那座数据金矿的企业，面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构的问题。
