大数据时代，人们在生活和工作中经常用到网络，并且在网络上留下了海量的数据信息。商家也通过数据分析了解用户的需求，从而实现精准营销，但大数据背景下的精准营销也要面对一定的挑战。

在大数据时代，人们在网络上留下的数据越来越多。用户是谁？在那边做了什么？不只仅是简单的数据表现，更是对传统营销的一种反思，“数据导向下的精准营销”开始逐步被营销者所承受。

2011年麦肯锡的报告宣告了大数据时代的到来。大数据的到来给精准营销领域带来了变革。从市场机会分析、市场细分、目标市场的选择到市场定位、营销组合、营销计划，数据的使用贯穿着精准营销的每个环节。高效地完成数据的收集、整理、加工、分析，已经成为营销效果优劣的关键。

1.大数据的本质

维基百科将大数据定义为：由巨型数据集组成，数据集的大小超出人类在可接受时间下的收集、应用、管理和处理能力的数据。国际数据公司（IDC）在2012年将大数据的概念定义为：有关2种或者是2种以上的数据维度和形式，具有实时性和高速度的，并且数据存储量吸收多于100TB的数据。但是无论哪种定义，对大数据的解释主要围绕着以下几个特点。

1.1 Volume（规模化）

数据的规模和数量庞大。数据的计量单位从GB到TB再到PB，甚至开始以EB和ZB来计量。仅淘宝网每天就有高达50个TB的数据产生。IDC公司预测指出到2020年全球数据总量将再增加50倍。

1.2 Variety（全面化）

大数据类型繁多。例如，淘宝网除了记录消费者和卖家产生的消费信息外，还记录下了包括物流、支付等其他各类信息，甚至消费者的网页浏览顺序和每个网页停留时间都会被当成重要的数据记录下来。同时，各类数据之间的关联性复杂，既有可能毫无关联，又有可能完全相关。

1.3 Velocity（快速化）

大数据以数据流的形式出现、快速地产生，具有很强的时效性。还是以淘宝为例，用户在使用网站的同时，网站就在开始自动捕捉用户的各类数据。换句话说数据的产生和被储存是同时进行的。之所以需要快速是因为数据的状态和价值会随时间和空间的变化而迅速变化。

1.4 Value（价值巨大）

大数据的价值巨大，但这里的价值是针对整个数据集合而言。而如果单独去衡量集合中的单个数据或者单个维度的数据，那么数据价值很有可能较低，甚至毫无意义。

2.精准营销中数据的作用

2004年美国学者杰夫•萨宾（Jeff Zabin）和格莱士•布雷巴克（Gresh Brebach）提出了精准营销的定义。他们认为为了提高和促进营销业绩目标的达成，有必要向目标客户提供一些服务或者信息影响其购买意向和决策，要在渠道、时间、目标客户和信息这四个要素中发挥出“正确”或“合适”二字，才可达到目的。由此可见所谓精准营销的关键就在于对“正确”或“合适”二字的选择和判断。所以为了做出正确的选择和判断，必须想方设法对真实的商业世界尽可能进行还原和描述，而数据正好可以扮演这样的一个角色。各类商业数据正是对真实商业的镜像还原，是对商业活动最科学和理性的描述。因此对各类数据的搜集、整理、分析、使用便成为精准营销成败的关键。

3.大数据背景下精准营销的机遇

大数据因为它的规模化、全面化、快速化等特点，能更加准确地、全面地、快速地描述出商业活动的各个方面，更加适应精准营销的需要。

3.1精确定位客户和需求

首先，通过对大数据的应用，企业能更加精确地定位客户和潜在需求。在传统的营销中对数据的统计往往因为技术或者成本等方面的考虑，不得不选择抽样统计的方法。那么样本的误差和抽样的有效性便成为统计结果准确与否的关键。而大数据则完全避免的这样的问题，因为大数据是全面的调查统计，不存在样本误差和抽样有效性的问题。所以通过使用大数据能有效地提高统计结果的准确度。

其次，大数据是多维度、多角度的数据。大数据描述下的各类信息更加的立体，呈现的角度更加多元化，为营销策略提供了更多的视角。从用户打开购物应用到最终收货后的评价，其间发生的所有数据都会被记录下来作为分析产品需求和消费偏好的依据。这些数据不但包括商品的型号、价格、销量等销售基本数据；还包括用户的支付信息、物流信息等服务数据；甚至可以详细到用户浏览了哪些商品，每个商品页面停留了多少时间，每个页面点击了哪些按钮。

最后，貌似毫无相关性的、不同维度的数据的综合应用可能会产生意想不到的叠加效果。例如婴儿纸尿裤和啤酒放在同一货架销售，从而增加啤酒的销量就是经典的数据叠加使用的案例。超市的销售系统中婴儿纸尿裤和啤酒的销售数据貌似是毫无关联的数据，但是通过叠加发现两中商品经常会出现在同一张购物小票当中，于是决定放在一起销售。结果啤酒的销量有了明显的增加，进一步观察原来是父亲们在买完婴儿纸尿裤后会顺手买点啤酒犒劳自己。

3.2提供个性化产品和服务

现代工业社会的基本逻辑是标准化的机器大生产，是以抹杀人们个性为前提的效率化生产活动，因此消费者获得的商品和服务几乎都是同质的。但是在大数据时代，最求个性化成为可能大数据时代对精准营销的影响，同时也成为商家获取商业溢价的方法。商家通过各类消费平台或者物联网，将商品接入网络，从而方便收集商品的各类使用数据，并同时和客户建立起便利沟通。通过数据能有效地分析出商品性能、消费使用偏好等特征。从而对商品进行快速迭代，满足不断变化的产品需求，或者寻求二次服务的可能性。

以小米公司的运作为例，小米在网上建立了社区，通过网络社区讨论了解客户对手机功能的功能、外观、价格等方面的需求，并根据用户的反馈不断迭代产品，成功占领的国内中低端手机市场。随后小米推出了一系列的家用产品，这些产品可以通过小米APP连接上互联网，小米通过APP搜集用户使用数据，除了为迭代产品服务外，还寻求到了再次消费的机会。比如小米空气净化器能准确记录用户空气状况、使用时间、使用频率等数据，在滤芯即将耗尽时会及时提醒用户更换，从而增加商品配件的销量。

3.3准确判断营销效果

判断营销效果是市场营销的一个难题。以广告营销为例，人们常常开玩笑地说，投广告肯定是有效果的，但是它究竟哪一部分有效，有多少效果就无法判断了。营销中常用的检测报告也好、评估体系也罢，都没有办法确切的计算出一个广告的效果。但是应用大数据，广告的投放是可以做到精准的。比如在搜索引擎上搜索“留学”，如果要是没有留学的想法，一般人是根本不可会搜索这个词的。那么搜索引擎依据搜索意向，会直接推送提供留学服务机构。同时这个留学服务机构广告位的价格，是通过市场竞价实时产生的。淘宝在此方面则更进一步。店家可以通过淘宝“直通车”服务投放广告，该服务系统会持续地跟踪、反馈广告效果。如，过去的一个月，多少买家是通过这个广告点击进入该商品页面的，该广告产生了多少直接销售，又有多少间接销售都能如实反映。于是，广告的投入和产出，变成了一个简单的数学计算。店家可以清楚地計算出投入多少费用，产生了多少收入。更重要的是，广告页的展示是免费的，只有当买家点击了这个广告之后，店家才需要支付广告费。这个事后付费的模式，让广告的投放效果更加精准了。

4.大数据背景下精准营销的挑战

面对大数据给营销行业带来的机遇，企业开始高度重视大数据在营销中的应用。企业的管理者也都明确了未来的商业竞争一定会是数据的竞争，不善于应用数据的企业必将会淘汰。于是，众多企业跃跃欲试，更有很多已经开始着手将大数据技术应用到日常的营销活动当中，并收到了很好的营销效果。但是，大多数企业对大数据的认知还停留在表面，或者面对大数据的时代感觉无从下手。

4.1不知数据从何而来

大数据的前提是要有数据，也就是要有足够的数据来源，仅这一点就成为很多企业大数据应用的瓶颈。此问题的具体表现在以下几个方面：首先企业没有一个长期的稳定的数据搜集的渠道。其次企业收集到的数据是零散的数据，不能全面的反应市场问题。再次数据的产生和收集时滞较长，影响了数据反应的效果。最后，企业在数据收集花费太多的人力成本和资金成本。

在数据收集这一环节上电商公司的操作是比较简单的，电商企业通常可以直接使用商务平台提供的数据。电商平台在用户浏览商品、交易商品的同时就记录下整个过程中产生的全部数据。此时数据在产生的同时就立刻被记录下的，没有任何时滞，具有很高的时效性。而在一般生产型企业就无法采取这样的操作，因为生产型

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