精准营销，表面来看似乎就是以不浪费、有效率的方式完成整个营销流程，但事实上，作为一个目标，衡量它的标尺各不相同，实现它的路径大同小异，定义它的语言也还在迭代更新。

01 发展过程

精准营销其实就是伴随着互联网技术，尤其是大数据发展而催生的产物。

早在 1999 年，德国 D Resden 技术大学的 Tanja Joerding 创造的首个个性化电子商务原型系统 TELLI，能够为消费者提供个性化推荐，算是较早时期的的“精准营销”技术，标志着个性化推荐服务开始向全球发展。

2000 年，NEC 研究院的 Kurt 等人为搜索引擎 CiteSeer 增加了个性化推荐功能，此后像商业公司 IBM、大学研究机构等都展开了推荐系统的研究。个性化推进系统开始应用在新闻、网页、文章、音像、电子书籍等领域。

2001 年，IBM 公司在其电子商务平台 Websphere 中增加了个性化功能，以便商家开发个性化电子商务网站；2003 年，Google 开创了 AdWards 盈利模式，通过用户搜索的关键词来提供相关的广告，直到现在该模式仍然是 Google 的主要收入来源。

值得一提的是，Google 的 AdWords 从 2007 年开始就不再是从单词搜索的关键词进行广告投放，而是根据用户近期的搜索历史进行记录和分析，据此了解用户的喜好和需求，更为精确地呈现相关的广告内容。其他的拥有海量用户数据的平台也同样开始具备这样的精准投放能力，比如雅虎、亚马逊等。

在国内，精准营销的发展也跟搜索引擎技术息息相关。百度世界大会 2011 上，李彦宏将推荐引擎与云计算、搜索引擎并列为未来互联网重要战略规划以及发展方向。百度新首页将逐步实现个性化，智能地推荐出用户喜欢的网站和经常使用的 APP，达到精准营销服务。

2016 年 10 月，国内首款基于实时计算的大数据用户行为分析系统的精准会员营销工具数极客正式推出，帮助企业管理全域用户数据，并基于用户画像实现精准会员营销。

02 定义

现在对精准营销的定义是这样的：

精准营销（Precision Marketing）就是在精准定位的基础上，企业依托互联网、大数据以及信息技术手段，建立起一套个性化的消费者沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是大数据时代新型营销理念中的核心观点之一。

具体来说，就是企业在营销 STP (Segmentation、 Targeting 、Position ) 三个环节，向着更精准、可量化、高回报的方向进化。正如营销专家菲利普·科特勒所说，精准营销就是在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。

精准营销的“可怕”之处在于，人类在互联网上的行为，如同进入了《西部世界》的游戏空间，随着人类自我暴露越来越多，机器通过不断学习，最终把人解码成一本基因编码的书，随时可以进行复制。现在来看，这本书才写了个开头，但已经在营销领域大有作为，逐渐实现对消费者的心理、思想和意识的入侵。

好在精准营销入侵的过程还相对缓慢，仍处于早起概念传播和技术路径尝试阶段。现在仍处于通过历史行为来预知用户画像、用户心理，或者预测未来需求的精准营销 1.0 阶段。

它的效果受限于两因素：一是采集信息 的有限性，现在的预测模型基本只能认为是管中窥豹，二是过往行为并不能推导出偏好，有关并不说明因果。

有专家预测，精准营销终将进入 2.0 的模式，也就是融合大数据、人工智能、物联网、脑科学、心理学、生物工程等多学科的高级推荐模式，真正实现一对一个性化服务。

就像在英剧《黑镜》中聚集描述的未来购物场景一样，女主从有买房的需求开始，就会收到各种广告推荐，购房的整个过程全部都是为她定制，比如广告牌会自动变成欢迎她来看房的照片等等。

03 行业概况

目前精准营销大部分还处于 1.0 阶段，只有少部分公司开始注重过度到 2.0 阶段的，形成更完整的精准营销方案。

从 1.0 到 2.0 将是一个漫长的过程。

如今互联网媒体逐渐发展出 SEM 竞价模式，尤其以谷歌、百度等搜索引擎最为普及，通过竞价，媒体的价值得到了充分挖掘，广告计费方式也从 CPM 过渡到 CPC 等按照效果计费的方式上来。

随着互联网媒体的大量增加，为了提高长尾媒体的变现能力，程序化投放通过对客户进行画像、自动化购买的方式完成广告投放，逐渐在互联网广告市场占据重要地位。

因此，在市场需求的推动下大数据时代下的精准营销，国内已经初步形成了精准营销产业链，涵盖了 DSP、 DMP、ADX、SSP、媒体等各个环节。

目前在精准营销行业主要的玩家包括：

一是传统广告服务商。在媒体数字化的背景下，传统广告巨头也在追赶未来，以并购或者内生的方式进入精准营销行业，比如蓝色光标、省广股份、华谊嘉信、腾信股份等，这些巨头不仅积累了大量优质客户，同时多数已经在资本市场运营多年，很容易就能进入精准营销市场，获得规模优势；

二是媒体。传统媒体如今几乎都已经转型为互联网媒体，并且开展互联网营销。新媒体为了实现广告价值最大化，纷纷成立精准营销部门或者并购 DSP 公司。比如 BAT 等巨头，都纷纷自建或者收购信息流媒体平台，携媒体资源优势进军数字营销领域；

三是独立精准营销企业。该类企业主要的优势在大数据处理技术、客户重定向、对互联网广告的理解等方面，比如品友互动、互动通，以及一些大数据处理公司等。

04 关键因素

传统营销方式早已不能满足数字化的时代对精准营销的需求。

从 60 年代提出的 4P 到 90 年代的 4C 理论，在网络和信息技术为核心的精准营销体系下已经开始失去魅力，取而代之的是新的4P，People(客户)，Performance(成效)，Process(步骤)，Prediction(预测) 。

得到大数据助力的精准营销让营销理论从定性跃升到定量层面，并且已经真正进入实战。根据去年的一项调查显示，运用第一方、第二方、第三方数据资源的营销人比例均超过 70%。

第一方数据主要来自企业庞大的 CRM 系统，尤其是客户的 PII（个人识别数据）数据。但常见的问题时是，这些数据处于“冷数据”状态，并没有被应用起来或者完整地进行收集和记录。

通过对第一方数据的采集、分析和挖掘，可以在聆听客户反馈、客户价值分析、个性化推送、优化等级定价方面进行营销优化，来帮助企业提高客户忠诚度、加速销售周期、改进产品服务等。

第二方数据主要是指来自于合作伙伴的数据。比如合作媒体和代理公司。以阿里系为例，2016 年 11 月底，阿里妈妈正式发布了 Uni Marketing 全域营销方法论，此后在阿里生态系统中，每一个 Uni ID 将用来标记唯一的真实消费者。

还有比如腾讯也在 2016 年下半年联合京东公布了数据对接的最新解决方案——“京腾智慧”，提高数据驱动营销的能力。虽然数据孤岛仍将长期存在，但局部的开放成为可能。

第三方数据供应商通过收购、交换、采购等方式拓展大数据的丰富性，比如跨屏的媒介数据打通，移动端行为数据和线下商圈、门店数据的打通等等，为更加整合的营销策略奠定基础。

因此，大数据给精准营销带来了无限的可能性。相对于传统营销来说有这样四方面的优势：

1、 提高顾客让渡价值

顾客让渡价值的概念也是菲利普·科特勒在《营销管理》一书中提出来的， 他认为，“顾客让渡价值”是指顾客总价值与顾客总成本之间的差额。

精准营销实现“一对一”个性化的营销策略，一定程度上帮助客户减少了对无效信息接收处理的成本，能够快速获得更具适用性的产品和服务大数据时代下的精准营销，最终获得较高的“用户让渡价值”。

2、用户需求精准度高，命中率大

精准营销的策略主要就是针对性强，能够对目标群体有更深刻的认和理解，减少在品牌推广渠道上繁杂的铺设，能够集中兵力、资金、精力，把资源用在刀刃上，获得高投资回报，客户转化的可能性也就被大大提高。

3、提高产品和服务水平

虽然以客户需求为出发点和终结点的概念在营销领域已经被奉为圭臬，达成用户需求洞察的过程却在精准营销的策略下，有了新的变化。

比如精准营销更强调以信息化技术的手段，及时地对用户需求进行洞察、跟进，然后快速巧妙地与产品和服务进行结合，从而提升客户的整体服务体验。

4、节约成本，提高效率

传统营销方式的

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