大数据营销与普通营销有啥区别？
这个时代搞营销就像是在做一道未知口味的超级大蛋糕，而营销手段就好比不同的口味的配料，随着个人的喜好不同，配出的味道也将会不一样，但这个蛋糕终归是要拿到桌面上去品尝，所以在海量的人群信息中如何具有针对性的让潜在客户看见并接受呢?答案就是大数据的运用。随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善，网民使用习惯发生了巨大变化，用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重，呈现出跨屏互动的趋势，至此大数据的作用也日益明显起来。然而对于大数据及营销你真的了解吗?它到底有哪些价值?又有哪些问题呢?下面8句话告诉你什么是真正的营销。
1 大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化
数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。
新意互动策略中心总经理邓继民表示，大数据营销的价值无外乎表现在两个方面，一是数字品牌，二是效果营销。而如何优化提升品牌数字资产，这是数字品牌发展的根本和核心。这里所指的数字资产不仅仅是传统品牌营销所指的知名度、美誉度，更重要的是品牌与消费共创的数字生态价值，从而实现数据的商业化，进行有效的导流和促进销售。
他认为品牌会把“数据”当成营销运营的核心部分，打造符合企业、品牌行业及企业、产品特质的更加深度的数据体系和数据应用。毕竟数据是海量的，如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式玩儿法要实际的多。然而数字时代，一个品牌不仅仅在收集数据，同时也在制造和影响数据，如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流，必然成为今后品牌营销必须面对的重要课题。因为大数据不是目的，营销投入的关键在于产出，如何合理运用数据最大化影响营销投入的ROI才是最终根本所在。
2 大数据营销让社交网络营销等渠道更具价值
中传互动营销传播院院长于明认为，通过大数据抓取用户，让社交平台价值倍增，而大数据营销不仅起到了一个连接社交平台，精准抓取用户的作用，而且通过数据整理做营销后提炼大众意见去做产品，完成了社交平台营销中的最基础环节。这表现在，一个新产品的推广中，完全可以利用大数据来整理用户需求利用粉丝力量，设计出新的产品，而众多参与者就是最原始的购买群体，随之打开销售渠道。
3 大数据营销让广告程序化购买更具合理性
面对互联网媒体资源在数量以及种类上也在快速增长越发多样化，不同广告主的需求也在日益多样，越发意识到投放效果、操作智能的重要性。大数据是通过受众分析，帮助广告主找出目标受众，然后对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并完成广告投放的营销整个过程。
传漾创始人及资深技术副总裁王跃表示，大数据营销未来趋势将向程序化购买方面发展，随着程序化广告发展热潮带来的效率提升，企业将会把越来越多预算放到程序化购买里。而大数据对企业来说，可以更加明确地知道自己的目标用户并精准地进行产品定位，从而做出极具针对性的布置，获得用户参与。
那么怎么衡量大数据网络广告价值呢?所谓的大数据营销不仅仅是量上的，更多的是数据背后对受众的感知，这体现在对大数据的规模，速度、挖掘及预测四个方面。另外王跃表示，对广告来说，产消逆转将导致头脚倒立的新型广告的出现。网络广告领域的探索颇具先见之明，其依托云端的数据库获取到海量可交互的结构与非结构化数据，并由最底层的数据分析平台支撑中上游的应用服务，打通PC和移动互联网的数据通道，逐步催生垂直的产业链形态。
4 大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代
“目前的数据挖掘更多还是停留在线上数据的分析和挖掘上。因此未来的关键点就在于如何能够实现线上线下数据的打通。一旦线上的数据和广告主的第一方数据相结合，大数据营销在更精准的基础上就会做到人群量的扩大，”悠易互通产品副总裁蒋楠表示，多屏时代的到来，正在把受众的时间、行为分散到各个屏幕上，而广告主想要更好地抓住消费者的兴趣点，就需要实现多屏的程序化购买。未来大数据营销的大趋势便是多屏整合下的数字营销。
目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，数据碎片化，各自为政。许多公司组织中，数据都散落在互不连通的数据库中，并且相应的数据技术也都存在于不同部门中，面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门只有将这些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享，才能够最大化大数据价值，提供决策支持。
5 大数据营销并非“量”的存在而在于“智慧的数字生态”
“对于大数据营销的理解，多数人的理解停留在‘很大的数据’这一概念，然而大数据实际上是一种“数据生态”的表现，即从交易型数据管理拓展到社会化数据管理层次，从结构化数据管理拓展到非结构化数据管理等。在此基础上必须要有BI的商业智能分析模型的数据管理能力，否则无意义而言。”珍岛集团副总裁张蓬说道。
大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而目前市场上很多大数据营销技能的企业存在很多片面性，首先整个SNS体系的生态数据应该是完整的数据展现而并非微博、微信数据平台等单一的数据支撑。其次，配套程度有限。大数据智能除了像EDM通道外，还需要和终端配合，这点目前市场上做的还很分散。最后，企业在做大数据营销时对个体消费群体真正能够接受大数据给自己带来的便捷同时也因为涉及“个人隐私”这个敏感的词汇而有所收敛。
张蓬认为大数据营销的两个核心方向是To B和To C。To B即商业智能化，涉及企业智能化供应链决策体系优化，这个供应链不是常规理解的传统意义的物流，而是囊括企业人力资源、服务采购、销售市场拓展、内控成本分析等诸多层面。To C，即生活服务，涉及餐饮、旅游、医疗等诸多领域，以个人信息为核心的信息组织管理模型，将在未来，重构民生体验。
6 大数据营销是“大规模个性化互动”实现高效转化的基础
大数据营销以DMP为核心，包括CMO辅助决策系统，内容管理系统，用户互动策略系统，效果评估与优化系统，消费者聆听和客户服务系统，在线支付管理系统等几个方面。主要从决策层，分析层和执行层几个方面来完成营销，服务和销售全流程管理。
时趣首席科学家王绪刚认为，在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递;在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买;而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。这里的互动指的是更加广义上的接触点策略，比如更加有针对性的传播内容，更加人性化的客服信息，千人千面的个性化页面，而实现这一核心的基础就是消费者大数据的管理。大规模代表效率，个性化代表更好的转化效果。因此，所谓大数据营销的价值就在于能够实现更加高效的转化。
每个公司所处的阶段不同，关心的问题也不同。未来除了广告平台以外，品牌主会更加关注其消费者生命周期的数据管理，与平台合作，实现在多个接触点上的个性化沟通。因此，传统意义上广告策略将渐渐被基于对用户画像的自动化沟通机制所替代，而CMO也必须借助构建DMP，SCRM等IT设施来应对这一趋势。
7 大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效
微播易技术经理林星认为，数据的获取方法主要体现在信息系统普及、传感器网路等等。其次是数据处理方法，像是使用通用计算机搭建计算能力超群的系统，如SNS社交媒体，利用更加开放的系统，在不妨碍平台利益和用户隐私的情况下，理论上获取每一个个人的SNS行为轨迹，然后存储在服务器上，形成一个庞大的数据库积累后成为大数据营销的一个数据基础。
目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂，这时需要对数据的有效性进行过滤，例如行为噪声，重复数据，非目标用户数据等等。换句话说，大数据时代，数据和处理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识，也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解，需要一些列建模的过程，然后把它转化成为具体的计算问题。
林星表示，目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效，但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天，也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴，或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此，未来基于大数据技术的提升，大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。
8 大数据营销就是对“小数据”分析过程中的数据应用
对于大数据营销，多数人认为在做的事情可以称之为“大数据”，在众多乐观的态度中易观国际分析师董旭却提出了对立的观点。她认为，今天所有营销数据基本上是各家在利用有限的数据资源，虽然这个数据资源可能是庞大的，比如庞大cookie量，附属性的分析量等，但将其放在互联网、移动互联网环境上只是与营销相关的数据之一。因为现如今产业链的特征，企业都会有自己独立的DMP系统，但做DMP第三方市场还没有一个通用型的DMP平台可以提供获取数据。因此所有的DMP本身是在应用数据，而并非是全网的大数据。
另外，当今的所有的用户数据都来自于cookie或是APP使用行为等等，如用户属性，购买行为等，因其数据本身的局限性再从数据本身的一个维度的扩张来看今天的数据也够不成大数据。因为大数据营销还处在一个概念普及的阶段，所以大数据未来的发展方向是指导整个营销行业趋势化或并不指导实际运用的作用和价值，而真正指导这个行业运用的还是小数据为主。这也是为什么如今独立的第三方DMP生存并不理想的主要原因。
大数据可以帮助品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等，同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。这其中包含了数据人才、数据模型和应变数据管理的组织职能优化等，这也是当前企业大数据营销转型中最大的三个门槛。目前大数据营销的最真切的切入点就是去做内工层面，即概念普及认识数据的重要性，这其中包括：数据的活性，量级，数据的准确性，以及数据维度的多元化，最后交给市场一个教育的过程。
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今日搜狐热点吴政宪：“再营销”的大数据应用
作者: 亿邦动力网来源: 亿邦动力网 16:59:02
【亿邦动力网讯】11月28日消息，第八届中国网上零售年会今日在南京举行，本届大会由南京市人民政府和亿邦动力网联合主办，南京市商务局、南京市发展和改革委员会、建邺区人民政府、玄武区人民政府和南京协会承办。会上，Vizury威睿广告中国区协理副总裁吴政宪发表了主题为《如何正确评价你的网络再营销效果》的演讲。他认为，大数据跟再营销有很大的关系，再营销对电商而言尤为重要。
（温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。）
Vizury威睿广告中国区协理副总裁吴政宪
以下是演讲实录：
大家好，前面听了很多嘉宾讲大数据，我先简单自我介绍一下，我们公司叫Vizury。很高兴我们总算有了中文名，叫威睿，我们是在国外成立了3年的印度的广告公司，在全球有超过7年的分公司，有200人的团队，有一半人数是技术研发的人员，今天很高兴跟大家做一个分享。
刚才讲了大数据，我觉得都不是特别接地气，很想跟大家问几个问题，大家最近看大数据了吗？亚马逊最近在网上有一个大数据的分享，我觉得这是一个很基本很简单的大数据分享，这个我觉得是一个很接地气，至少是大家比较熟悉大数据的应用。大家知道苍井空老师吗？在场的男士应该都知道。如今苍老师年事已高，马上就快要面临退休或者结婚，对此做一个非常细大数据分析，甚至连苍井空老师的接班人都找到了，如果没有看过的可以找我微信转发给你。
大数据应用在这两块是非常重要的，或者是预示着商业未来，这是非常有用非常有趣的，或者再回到今天的再营销。再营销跟大数据还是有很重要的关系的，我们知道什么样的人喜欢林志颖的话，你可以推荐相对应正确商品，或者要把正确的概念，给到这样的人。如果你知道苍老师接班人是谁，你可以针对关注苍老师接班人的人群，做一个商品的推荐，推荐下一个接班人最新的光盘，最新的海报等等。这是一个非常重要的再营销的应用，这是我今天的一个开场。
然后讲到再营销分为两个大部分，第一再营销对电商到底有什么意义？为什么要去评估它？我相信对于所有电商从业人员来说，你们都是“谷歌的”，也是因为谷歌的关系，所以对再营销非常熟悉，再营销在大家来看，可能觉得就是一个工具，我们觉得再营销应该是一个给广告主和客户一个分析工具。
你要有很好的数据分析跟他做一个二次销售，这样的话你才可以避免被他再虐千百遍，这是一个精髓。所有的这些东西，同为CEO的大家都在用，我认为其中最重要的，必须要做的事情应该是再营销。你做的营销，如果没有再营销搭配的话，所有这些电商的同仁们，你们被虐应该是非常的活该。
营销对电商三个很重要的意义。
第一个，我认为再营销可以协助解决的，应该是广告回报率过低的问题。
所有做的营销服务成本分析，到你广告上线，到后来所有的效益都是最低的。过早上广告，到现在广告成本很高，要花很大的成本获取资料等等，这些都是广告回报率过低的原因。再营销的出现还有大数据在很大程度上面是可以帮助大家去减轻这样的一个问题，你有机会可以做一个搭配，广告资源可以得到提升。
第二个是用户的留存率。
这个时常被我们的客户问到，中国电商很少有盈利。我们做一个很简单的数据分析，你可能获取一单花了100块钱，这个订单带给你的收益可能就是50块钱，该怎么办呢？就必须降低你每一个订单获取成本，你就有机会可以盈利，这是很基本的一个问题。
大家都知道怎么去实现很困难，让用户能够重复购买，让你的用户留存率能更高，在一定的时间内可能再重复购买，不管是一个月也好，三个月也好，或者是1年也好，让你的用户回来购买的信息越多，你获取订单的成本就会下降，盈利就不会出问题。
黄药师（华平投资顾问、资深零售人士黄若）说电商的年度留存率应该是30%，如果再提高一点点，也就35%、40%。然后你的利润，毛利润就可以出来了。这是大家必须要关注的一点。
第三个，我们公司得到的一个概念，拿你所有在线动态销售的商品数除以所有的SKU，称为：供销比。如果你在线动态销售的商品很少，就有很大的库存压力，这些库存是违背销售的。这样的第一供销品就对传统企业有很大的伤害，
大家可以看到网上传的很多凡客的例子，承认它过去扩张品牌太快，积压了非常多的库存。我认为就是一个供销比过低很明显的案例，在电商时代里面提高访问次数，相对是容易的。再营销可以很大的部分帮助电商广告主们提高你的动态销售，或者是提高商品被消费者看到曝光的一个机率，这是第三个可以解决再营销对电商很重要的一个利益。
第二个大的部分是关于怎么评估，怎么评估再营销工具，或者营销手段呢？
我们有五个论点，再营销一定是相对存在，而不是绝对存在，一定是跟其他的营销手段有所搭配，或者是说互相的依存。并不是说把再营销，看成一个独立的新的渠道，而是一个搭配型的渠道，从我的角度来分析，没有做过再营销的人，可能不知道再营销效果是什么样，怎么去把你的销售订单，通过哪些渠道。最后关于归因模型的分享，谈我要盈利各种各样的策略，再营销可以怎么样的配合你。
我们认为其实再营销的效果是非常显著的，有多少倍于一次营销的数据。这个数据我们也有后面再提，凡是点过再营销广告的人，在未来有90%的可能性不会下单。他可以很大程度上说明，这会影响到你的订单生存。而且是在特定的时间之内，我们是从中国乃至全球做出来一个分析，像化妆品是62天，奢侈品是17天，3C是23天。是可以有一个参考和价值，是有一个行业的标准。
在过去广告营销不是特别强的时候，我这个订单是门户网站带来的，或者是导购带来的，但是订单在生成之前，已经被其他的渠道所影响。这个部分直到今天也一样，后面谷歌系统更新之后，他们可以在你的后台可以很明显的看到每一个渠道所占的价值是多少。
简单说一下，以展示性的广告，以一个再营销广告来说，他的主攻率可能比自然搜索低，但是比你的付费搜索要高，对你的每一个订单都会起到帮助，只是你在评估的时候并没有意识到这一点，这是过去营销工具的不完全，大数据的不完全造成的。这个也显示他的主攻辅助转化次数，也可以看到是一个稳定并且上升的趋势，这样的一个主攻是可以持续发生，并且有机会优化变的更多的，今天讲到这一点，在过去营销的方法或者是眼光来去判断它，它并没有价值，或者说价值很低，这是可以说明的。
讲到所谓的归因模型。我几乎没有看过哪一个广告主真的在做归因，大家觉得做归因的模型很复杂，或者是帮助的很累，但是归因其实是相当重要，不论是国内还是国外，会是一个新的趋势，大家会越来越重视，更公平判断各个营销渠道的价值，首要要建立的就是挑选一个合理的归因模型。
归因就是讲这个订单到底归给谁，最终的一个典型模型。
第一个最终点击模型。我们认为商品不存在考虑周期，团购比较适合最终点击模型。你会认为所有的点击的功劳，或者是说销售的功劳都是属于最后一个渠道，其他的渠道都会归为零，这是一个特性。
第二个首次点击模型。首次点击反过来了，第一次影响点击人的渠道才是最有价值的，所谓的100%首次归因模型，这个模型我们认为是比较适合说，品牌从一开始所有人都不知道你的时候，你只要广告，曝光出去人家看到你的广告，凡是点了一下，就认为它有效。我认为这样的一个策略是比较适合做所谓首次点击模型。
第三个归因模型叫做线性归因模型。把所有带来的成效，包括订单也好，注册也好，去平摊，你所有做的广告行为，除掉你所有营销渠道的成本就会得到营销渠道的价值。这个是比较合适于说，每一个营销渠道的价值都非常重要，要使用线性归因的方法。
第四个分享是时间衰退。是短期活动，越后面越重要，越后面产生渠道的影响越重要，我们再分配的时候可能也许是手动调整每个渠道不同的价值，基于时间衰退的模型也是一个比较常见的方法。
第五个叫做基于位置，基于位置的模型。是我们认为其实相对理论上再营销的，因为再营销的手段只要展示就可以进行转化，他同时可以帮你达到品牌曝光，提高品牌知名度的效果，同时也可以影响你的订单，影响你的购买。基于不同的位置，你可以给他不同位置的比重，前期曝光位置有一定的比例，后期也有一定的比例，这样子既能够碰到品牌认识的影响力以及最终转化的影响力，我们认为这样的归因模型是比较合适于再营销，这是这一个部分。
接下来我想讲，再营销是实现营销策略的一个工具。每个电商都会考虑怎么影响它，什么样的策略，做什么样的事情。
首先，每一个营销策略都应该是设定目标的，这个目标我们举一些例子，包含说我要提高我的，在新人群里面品牌知名度，这个品牌可能瞄准是三线城市，要提高我的品牌知名度，我们可以做到的锁定你的新客来做曝光，这样就会非常兴奋。
然后，如果你想打造爆款，让库存最多的商品达到爆款，我们可以让你确定再营销领域，对象指定要你的商品推荐给消费者，购买机会是最高的，配合你打造爆款的目标。
其次，第三个我们要打造一些库存，提高商品展示力度，提高供销比。我们也可以动态增加所谓的商品推荐数，再营销的时候我们可以做多个商品的推荐，这个也是可以很大程度的帮助你的商品有更多的机会可以展示，被销售。
再次，第四用户来的时候买的太少了，我们可以很单纯的帮你进行展示，让你的高端价可以展示销售。最重要我们认为其实是中层，配合这样一个战略，我们可以做到每一个老课进行个性化的定制，违规的消费也好，或者是用户体验也好做，最大程度的提升，在配合营销策略的时候最重要的功能之一，也有人在开始使用了，
最后，是怎么去评估预算分配的问题，我们认为再营销是要加大投入，并不是无边无际的加大。我们说每一个用户，这里个例子，是从首页到商品到购物到付款，我们可以定义一个很简单用户的价值与用户的属性，用户价值由高到低，我们认为很单纯的。
你必须追逐用户价值最高的这些人让他来购买，来最大化你的价值，这些人的量并不是那么多的，像金字塔一样，到越底下人越有价值。你要找他们的成本很高，回头率没有你想的这么高，我们就会发现用户属性方面，你得到的用户量，自然就会呈现一个反比的状态。
如果今天你的投入属于这一点，还是属于高点的时候，去追求更多的用户，已经是做的非常好，能够得到提升。反过来，如果今天有2个亿烧了3年，扩张用户，必须加大投放，什么广告都可以买，你就是属于在用户扩张方面的电商，这部分你就应该从高用户量降低用户，这边是广告时间，这才是广告。
我们公司的这一套产品的营销工具，是回报率最高的营销工具，现在有非常多的人在使用，为电商量身打造你的差异化营销，我们是一个伙伴型的。你不用再去研究大数据，不用再去研究使用复杂后台，需要关注结果就可以了。
再分享一下我们LY的数据，这是我们跟行业有一个区分，在服装也是4，化妆品是3，奢侈品是8，百货业是10，3C数码是5，表现还是可以的。
最后一分享国外某大佬说的一句话，当你年轻的时候你读中学发现谁跟谁又怎么样了，好像谁谁昨天又怎么样了，在你年轻的时候这样一个谣言一样。所有人都在评论大数据，这个大数据怎么样，那个大数据怎么样，没有认真的知道怎么做这件事情。每一个人反过来也在做这个事情，大数据很大程度的说明，这个阶段大家不断的摸索和探讨，我们认为刚刚通过分享，阿里的车总的分享，我认为他们不适用这一句话，他们已经是成人了，他们的大数据应该跟这一段话是互相匹配的，我今天分享内容到此结束，谢谢大家！
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