b從粗放式鑄造到精準營銷，大數據可以通過數據分析預測消費者的行為。
c傳統營銷強調規模化，而大數據營銷可以實現量身定制的個性化。
d傳統營銷的消費者洞察主要依靠市場調研，而大數據的消費者洞察是基於消費者自己在互聯網上產生的龐大數據。
產品定制
為了提高運動成績，全世界都在鞋的質量上下了很大功夫，但英國壹家名為“Sub-4”的公司卻另辟蹊徑，在鞋墊上做文章。
眾所周知，鞋墊是人們的剛需，復購率高，但這家英國公司只做定制鞋墊，而且有數量限制。
別小看這些不起眼的鞋墊。每雙價格可達190，比壹雙名牌運動鞋貴多了。
公司發現人的腿並不是絕對對稱的。看到這裏，妳有沒有站起來檢查腳的沖動？
對於職業運動員來說，兩條腿長短不壹可能更容易受傷，所以專門研發可以調節身體平衡的鞋墊。
公司成立之初，每周只生產10雙鞋墊，現在每周只能生產80雙。
好像我聞到了饑餓營銷？
“很多人需要個性化的鞋墊。我們95%的客戶都是定制的，其中2%是運動員。運動員訂購我們的鞋墊不是為了比賽，而是為了訓練，因為我們的鞋墊幫助他們從傷病中恢復。”該公司的生物力學專家羅布·史密斯說。
為了穿上完全合腳的鞋子，獲得更好的成績，很多運動員都成了他們的顧客。
這是典型的大數據營銷，大數據營銷的應用之壹就是產品定制。
比如“Tik Tok”，基於數據挖掘和推薦引擎技術，可以根據用戶的喜好和習慣，量身定制符合用戶興趣的內容，讓每個用戶看到不同的內容，實現“千人千面”的個性化推薦。
這既滿足了個性化需求，也為其商業化運作留下了空間。
大數據營銷是通過收集、分析和執行大數據的洞察結果，鼓勵客戶參與、優化營銷流程和評估內部責任的過程。
可見，大數據營銷的基礎是大數據，其前提是能夠洞察客戶/用戶。
近年來，大數據的營銷非常迅速。在美國從事營銷的400家公司中，有54%投資了大數據，其中665，438+0%取得了可觀的經濟回報。
如今，國內大數據產業已經達到8000億元的規模。
然而，根據最新的大數據人才報告，我國大數據人才只有46萬人，未來三到五年人才缺口將高達1.5萬人。
而且大數據行業的薪資水平也明顯高於互聯網上的其他崗位。
兄弟，我只能暗示妳在這裏。
大數據營銷的時效性
移動互聯網時代，消費者面臨諸多誘惑，消費決策很容易在短時間內發生變化。
也就是說，消費者的轉移成本很低，動動手指就能換到另壹家網店或者另壹個品牌。
消費者:哼，妳滿足不了我的需求。我會再找壹個妃子服侍。
在這種情況下，大數據營銷往往可以幫助企業及時掌握消費者需求的變化及其變化趨勢，從而提高營銷的時效性。
比如大數據營銷公司太壹傳媒就制定了時間營銷策略，讓消費者在做出購買決策時，能夠及時收到商品廣告，也就是場景營銷。
比如下雨的時候，妳在廣場看到的LED廣告屏可能會打壹把傘，而晴天的時候，妳在同壹個廣場看到的LED廣告屏可能會打壹個冰淇淋或者啤酒。
再比如，妳走進同壹單元樓的電梯，電梯視頻裏的廣告是燕窩，因為數據顯示妳是壹個註重健康的人。
當老王走進隔壁同壹部電梯的時候，電梯視頻裏的廣告是壹部手機，因為資料顯示老王最近在搜索引擎和JD.COM上搜了壹部手機，看樣子是想換手機。
什麽？如果妳和老王同時走進電梯，妳覺得會發生什麽？這取決於大數據如何匹配您的需求。
如果妳們兩個恰好興趣相投，也許可以通過電梯廣告來成就壹段美好的婚姻。
千屏千面是大數據時代最重要的特征。
改變用戶體驗&；拯救失去的用戶
大數據營銷可以最大化廣告主投放廣告的精準性，根據實時效果反饋及時調整投資策略。
這樣可以最大限度的減少營銷傳播的浪費，實現營銷的高效率。
因為不同的消費者有不同的需求、支付能力和購買習慣，如果能根據不同的消費群體推送不同的廣告，就能對癥下藥。
比如冷酸靈通過天貓大數據對消費者對牙膏功效的行為偏好和消費畫像進行了精準分析，發現90後、95後對新鮮事物和新鮮口味的嘗試非常多。
基於對用戶的洞察，2065438+2009年4月底，冷酸靈借機推出了與火鍋品牌小龍坎合作的“火鍋牙膏”，首批4000支不到半天就銷售壹空。
根據天貓平臺銷量、用戶評價等多維度數據，冷酸靈在618期間推出了火鍋伴侶牙膏套裝。
不僅如此，它還增加了三條生產線，為購物節期間火鍋牙膏和西裝需求的增加做準備。
大數據營銷為什麽能提升用戶體驗？
因為它可以通過數據分析了解用戶對產品的使用情況和感受。
比如國外壹些汽車公司可以通過遍布車輛的傳感器收集車輛運行信息，在用戶汽車的關鍵部位出現問題之前，提前對用戶和4S店鋪進行預警，極大的保障了用戶的安全。
此舉也提升了用戶體驗，讓汽車品牌獲得了非常好的口碑。
挽回流失的老客戶也是大數據在商業上的應用之壹。
比如外賣APP“餓了麽”，會根據用戶的點餐習慣，向暫時沒有用該APP下單、處於流失邊緣的用戶發送短信和優惠券，提醒和鼓勵他們再次使用“餓了麽”。
比妳自己更了解自己。
大數據營銷通過積累足夠的用戶數據，可以分析用戶的購買習慣和偏好，甚至“比用戶更了解自己”，幫助企業篩選出有價值的用戶進行產品推廣。
大數據營銷的數據來源很多，包括PC互聯網、移動互聯網、智能電視、各種傳感器。
這使得消費者的企業畫像更加全面和準確。
基於大數據的消費者洞察可以做的比較全面，跟蹤用戶的行為軌跡，在特定時間收集數據，消費者的各種行為都可以記錄下來。
比如妳在淘寶收藏夾裏收藏了什麽，每天網購的時長，平均購物金額等等，都會被大數據記錄下來。
這是消費者真實客觀的購物行為，避免了傳統市場調研中的主觀問題。
而且數據采集的時間和地點沒有限制。任何時候，只要妳動壹下，數據就會被跟蹤。
在納特？西爾弗的暢銷書《信號與噪音》中有壹句話:我們選擇性地忽略了最困難的風險，盡管這些風險對我們的生活構成了最大的威脅。
這句話暗示著未來很難預測，但現階段大數據的分析和預測對創業者和企業家提前發現新市場是壹個很大的支持。
大數據營銷可以幫助企業找到新的發展領域，確定新的銷售渠道和推廣政策，探索新的業務增長點。
由此可見，大數據營銷的主要應用是能夠定制產品、推廣精準、提升用戶體驗、維護客戶關系、發現新市場。
大數據殺戮
近年來，隨著大數據營銷的廣泛應用，也出現了“大數據殺熟”的現象。
所謂“大數據殺熟”，是指同樣的商品或服務，熟客看到的價格比其他客戶貴很多。
不少網友在話題中爆料，自己在生活中遇到了各種被“殺死”的事件:
同樣的打車起點和終點，不同的用戶有不同的價格；
同樣的外賣，配送費不壹樣；
即使是同樣的電影，同樣的站臺票價也不壹樣...
在大數據殺熟現象中，是商家利用顧客的信任度，將消費者分為不同的等級，采取差異化定價來實現盈利。
在中國互聯網行業高速發展的今天，大數據的普及無疑讓我們的消費習慣透明化。幾乎每個家電企業都可以通過後臺數據分析每個消費者面對價格差異的購物頻率、購物能力甚至心理波動。
在精準的大數據面前，消費者只能多比較，關註同壹個運營商提供的產品價格變化，以及針對不同消費者的價格是否相同。
大數據的應用凸顯了巨大的商業價值，觸角已經延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、制造、影視、政府等行業。
妳可能會問，這些具體價值觀的推動者是誰？
其實是大數據綜合服務商。
在實踐中，主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的用戶提供大數據服務、解決方案和數據資源。
快來回顧壹下，妳還體驗過哪些個性化推薦服務？