時間：2023-03-06 16:06:06
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大數據時代
超越對因果關系的渴求
取而代之關注相關關系
我們不僅要知道“為什么”
更重要的知道“是什么”
導讀：
龐大的數據中到底蘊藏了什么價值？它的存在又有什么意義？這就要看企業如何利用它。數據中所包含的信息有很多，信息是流動的，也是變化的，企業只有獲得動態信息才是最有商業價值的
大數據時代的來臨
維克托?爾耶?舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中前瞻性地指出，大數據時代最大的轉變就是超越對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系。也就是說，我們不僅要知道“為什么”，更重要的知道“是什么”。
繼互聯網興起之后，大數據應用已經成為企業趨之若鶩的下一個熱門話題。在消費者的數據量成幾何級數增長的時代，全新的商業機遇正在蓬勃的醞釀中。那么我們應該如何利用大數據這個強有力的工具來更好的服務消費者？要回答這個問題，我們首先來看一下企業的本質。
其實每個企業都只有兩面：供應面和需求面。供應面是企業如何完成產品或提供服務，屬于企業可以控制的一面，在這個面上企業的重點是控制成本和提高效率。需求面是企業無法掌控的，我們可以嘗試所有的方式去接近客戶，但最終是由客戶或消費者決定是否對我們提供的產品感興趣。客戶購買符合自己需求的產品是由于喜歡企業推出的廣告，還是產品的價格有吸引力，或者口碑傳播，或是這些因素兼而有之，還是可能有上百種因素共同影響？這方面孰因孰果始終很難確定。
既然需求面無法掌控，同時企業又必須去了解消費者的偏好，那么對消費者進行研究就是我們分析需求面的重中之重了。傳統的消費者研究方法，例如問卷調查，最大的問題就是以幾千人的信息作為營銷決策的依據，以偏概全。而大數據工具可以做到用幾億消費者的信息來分析，并且對任何一個消費者的特征都可以做出單獨畫像，甚至可以做到比消費者自己還要了解自己的需求和心理預期，從而真正實現對消費者的精準+個性化+互動的營銷。
大數據的商業價值在哪里
對于普通人來說，大數據似乎相距甚遠，但它的威力無所不在：信用卡公司追蹤客戶信息，能迅速發現資金異動，并向持卡人發出警示；電信公司追蹤客戶行程動態，區域化推送有關旅游或商務信息；航空服務公司適時發送航班延誤信息……這些都與大數據有著千絲萬縷的關系。
有統計顯示，過去兩年里全球積累的數據量超過以往所有歷史的總和，并且還在以每年40%的速度增長。也就是說，全球的數據總量每兩年就可以翻一番。
龐大的數據中到底蘊藏了什么價值？它的存在又有什么意義？這就要看企業如何利用它。數據中所包含的信息有很多，而最具商業價值的就是和消費者相關的信息。如果可以搜集到精準的消費者信息，那么就可以為他們定制更加個性化的服務。當然，不是所有的消費者數據都視如珍寶，姓名、性別、年齡，甚至收入，都算是過時的信息。說其過時，并不代表它們沒有價值，而是諸如此類的基本信息很容易獲得。信息是流動的，也是變化的，企業只有獲得動態信息才是最有商業價值的。動態信息可以幫助企業了解顧客的消費習慣，比如他們喜歡網購還是逛商場，喜歡白天購物還是晚上購物，他們的消費理念有什么區別，他們會在什么時候做出非理智的決策。
理想的精準個性化營銷是什么
要想制定理想的精準個性化營銷方案，企業必須掌握兩點：一、通過大數據充分挖掘消費者的特征，對幾億的消費者描繪精準個性化的畫像；二、合理地掌控和設計針對單個畫像的方案。
了解用戶個性，就是要為用戶提供他們想要的產品和服務。首先，企業需要在龐大的數據庫中，找出最具有含金量的數據；其次，把數據表現相同的消費者分為一類，依據消費者數據表現設計有針對性的方案。雖然方案的關鍵是有沒有抓住最核心的數據，但另一個值得思考的問題是：通過數據分析所歸類得出的人群類別太多，是否會導致管理成本增加，同時降低人員效率呢？
個性化分散的人群可大可小，大到一個有同樣需求的人群，小到每一個消費者都是一個個性化需求個體。而過于分散的個性化方案，會增加企業的成本和管理的難度，所以要合理掌控和設計個性化方案。那是否需要考慮并不是所有提供的數據都應該將它們轉化為方案？所增加的成本和實際收益是否成正比？如果成本的增加并沒有換得更好的回報，那意義何在？
總之，實現個性化方案的最大難點，一是關鍵數據的可靠性，二是管理成本的可控性。具體來說，個性化服務設計的出發點就是對關鍵數據的分析，如果數據篩選和分析有誤，那結果可想而知；個性化方案附帶著各種成本的增加，比如數據管理。個性化方案在某種程度上只能以人群為單位，而非每一個消費者，同時必須考慮實際的成本投入和收益回報。
精準個性化營銷怎么做
一、誰是你的目標消費者，現有的？潛在的？答案是：你不僅要尋找可以令你增加銷量和利潤的客戶，而且要學會辨別哪些對你而言是最有價值或可能最有價值的客戶，并在這個基礎上估計現有客戶和潛在客戶的未來的終生價值。
二、收集和分析消費者的什么數據，動機？需求？為了讓信息收集更有效，你需要深入了解你的目標客戶想要什么、對什么感興趣，并了解上述客戶的心理。為此，你需要根據客戶群體的需求或動機的相似程度尋找分類的方法，將客戶分為不同的類別，打上標簽。然后用大數據工具，幫助你預測客戶會對你提供的哪些產品感興趣，并探知客戶內心的想法。
三、怎么找到消費者交流的渠道，搜索引擎，第三方數據？一般的傳統方法，第一步是確認你想接觸、關注、傾聽、閱讀以及使用哪些媒體，例如電視、廣播、雜志、互聯網。第二步是根據地理位置區分消費階層，例如大多數中上層人士的居住地會集中在某些地區。而大數據工具可以幫你找到具體的單個消費者，可以通過你自己的網站，可以通過搜索引擎，可以購買外部數據庫，可以借助廣告網絡和社交網絡。這些數據都是人們訪問時會留下并可以追溯的數據，可以更精準的對具體的個人特征進行畫像。
四、為現有或潛在的客戶交流需要投入多少資金？大多數公司并沒有運用科學方法判斷應該為營銷投入多少，無論是一年只花幾千萬還是花幾億的公司都沒有科學的評估。而大數據工具可以幫助你判斷你的營銷預算應該是多少，確定創造需要投入多少資金的最佳方案，然后在你確定預算后，幫助你了解怎么根據特定任務、地理位置和渠道分配這些資金。
關鍵詞：大數據；精準營銷；信息流；廣告投放
引言
隨著信息技術時代的不斷發展和進步，廣告已經融入我們的生活當中，并給我們的生活方式帶來了巨大的改變，大數據+廣告營銷的模式貫穿我們的生活。然而，目前廣告投放存在一些弊端，近年各個平臺的廣告肆無忌憚地傳播，廣告無法精準推送給潛在客戶，垃圾廣告多，企業的廣告費被浪費。本平臺目前使用的標簽定位，用戶選擇最高只有二級標簽，用戶畫像分類不夠精準，廣告投放精準率低。鑒于此，本團隊提出基于精準營銷的社交平臺信息流廣告投放策略研究，以精準營銷作為技術出發點，研究精準度更高、投入小回報大的廣告投放模式，為當前的營銷行業提供新的模式參考。與傳統的互聯網廣告不同，當前的互聯網廣告是信息流廣告的時代.信息流廣告是一種隱藏在信息上下文中，和上下文的內容相接近，而且是展示在社交媒體使用者好友動態或者資訊媒體和視聽媒體內容流中的廣告。與傳統的互聯網廣告相比，信息流廣告穿插在內容流中的廣告痕跡并不顯著，容易被平臺使用者所接受，對平臺使用者來說體驗是相對較好的，對廣告主來說能夠運用精準的用戶標簽進行精準投放。大數據時代社交平臺精準營銷需求大，社交平臺使用頻率高、用戶多、黏性高，且移動社交的用戶規模逐年增長,通過手機上網的互聯網用戶比例高達99.7％[1]，廣告價值高，可以實現高效率，低成本的精準營銷。
1文獻綜述
1.1國內研究現狀
在《電子商務背景下個性化精準營銷策略研究》一文中，李海波(2016)認為當代互聯網信息普及快速發展，關于精準營銷的概念被大家熟知，并逐漸發展成為一種全新的精準營銷理念。為此對個性化精準營銷的內涵及其特征進行針對性的研究，并對營銷策略進行分析和探討[2]。個性化的精準營銷可以提升用戶個性化的服務水平、加快企業信息化進程以及制定企業精準定位。未來的電子商務與精準營銷之間相結合，將會成一種流行的營銷趨勢。將精準營銷應用在實際領域上，張恒（2016）針對精準廣告投放領域進行了總結。精準營銷的發展趨勢還存在局限性，體現在精準營銷主要集中在廣告傳播上，并沒有從完整的營銷過程角度進行策劃。因此，未來應在廣告傳播的基礎上將精準營銷理念融入產品設計[3]。牛耀紅（2017）針對多個社交平臺的本質角度進行研究：站在廣告主的角度，挖掘用戶數據并構建數據庫，給用戶貼上標簽，實現精準營銷；站在受眾群體的角度，提高用戶的體驗感，適當在微信朋友圈廣告下點贊和留言，提升用戶參與互動，從而提高用戶黏性；站在平臺的角度，作為社會化的媒體平臺，追求商業化的同時，搭建用戶體驗和企業的商業行為平衡的橋梁，傳播商業化信息的同時也要時刻關注用戶的自我表達，及時做出反應[4]。基于信息流廣告投放的研究，在關于微信信息流廣告投放的初步研究等代表性文章中，范昕偉（2016）指出，微信的朋友圈是基于用戶鏈接，它穿插在內容流中的信息流廣告更像是“朋友”更新的信息[5]。
1.2國外研究現狀
中西方的思維方式與文化背景存在差異，對精準營銷的廣告投放研究有不同的看法。國內外相比，國外精準廣告投放的研究更加關注的是傳播與營銷理論層面的探討。精準廣告投放的研究成果受到國外學者們的廣泛關注。已有部分的研究成果不斷在現實中實踐運用，例如運用基于K/Means的聚類方法對用戶進行細分，此算法是基于大數據的客戶聚類分析，該技術能夠解決實踐中精準營銷的問題，將精力集中在有需求的客戶，面向大數據分析的算法實現并行化。在《ToTheCloudBigDatainaTurbulentWorld》一書中，VincentMosco（2017）借助大數據挖掘技術，介紹了廣告傳播未來的發展趨勢，將更趨精準，所投放的廣告能更加吸引到受眾群體的注意力[6]。CraigDempster、JohnLee(2017）通過對平臺投放廣告發展趨勢的研究，各大信息流平臺所衍生的廣告投放技術，將出現眾多關于廣告投放技術的團隊，對數據進行實時的測量，挖掘有效的客戶信息，提高廣告投放的精準度，通過大數據挖掘分析客戶信息形成精準的客戶定位，從而更加高效的開展營銷活動[7]。
2精準營銷實現的意義與要點
2.1精準營銷使廣告主和用戶實現雙贏
精準投放出現之前，大部分廣告是在盲投。這樣就可能會導致廣告在不是很合適的地點、時間、環境里呈現到用戶的眼前。到了2019年，微信，淘寶，今日頭條，抖音等產品的推送越來越精準，通過精準營銷的實現，廣告可定向與之對應的用戶群，給到用戶喜歡的廣告，減少推廣成本，提高推廣效果；例如微信會結合你平時瀏覽的文章，通過朋友圈推送相關的產品，刺激我們消費。因此，廣告精準投放的重要性就是在對于廣告主和媒體做到降低成本提高效率的雙贏局面。
2.2基于DMP平臺可以實現精準營銷
DMP平臺(Data-ManagementPlatform)數據管理平臺，是把分散的多方數據進行整合納入統一的技術平臺，并對這些數據進行標準化和細分，讓用戶可以把這些細分結果推向現有的互動營銷環境里的平臺[8]。
3基于精準營銷的社交平臺信息流廣告投放策略
3.1標簽優化方案
社交平臺的精準廣告是一種以用戶為中心的廣告運營模式，在精準定向傳播的基礎上，時刻關注用戶的反饋效果對廣告的效果進行分析和研究，實時調節。通過使用人群定位系統，更加精準的標簽定義，優化文案素材來提高轉化率點擊率、降低成本，也保證曝光量。在精度提升方面，本項目通過貝葉斯算法關聯分析和基于K/Means的聚類分析，構建用戶瀏覽行為的概率計算，描述用戶畫像，將現有的二級標簽細化到四級標簽，建立回歸方程模型，而后根據回歸分析，將兩個自變量調整成四個自變量，將精準營銷的精確度從原先的55%提升到70%，精確度大大高于傳統的營銷模式（如圖2所示）。具體來看，行業標簽中細分為交通、新聞資訊、服飾鞋帽箱包、教育、生活服務、金融、商業服務、娛樂休閑、孕產育兒、旅游、房產游戲、餐飲美食、醫療健康、體育運動、美容個護、家居互聯網電子產品以上18個一級標簽，在對應18個一級標簽[9]，精準細分124個二級標簽，二級標簽有汽車租賃、娛樂女鞋、職業教育、購物平臺、銀行、農林牧漁、文化藝術等二級標簽再往下細分256個三級標簽，三級標簽有書法、機票、心理治療、運動包、家居裝飾等；三級標簽再精準細分為313個四級標簽，有硬筆書法、國內機票生鮮等。
3.2方案實際應用及效果監測
目前項目需要解決的關鍵問題是——如何在某公司原有的社交平臺營銷基礎上提升廣告投放效益。本團隊將改進后的精準廣告投放營銷策略應用到某公司的營銷平臺上，以下為案例展示。
3.2.1項目投放案例展示（1）案例背景——佛山市A投資信息咨詢有限公司。今年，某公司接到佛山市A投資信息咨詢有限公司的廣告投放業務，需要某公司為其進行客戶定向廣告投放，增加曝光度，于是本項目團隊將所研究的社交平臺精準營銷廣告投放方案應用于此。（2）方案實施。根據對該公司的行業背景調查與需求分析，本項目團隊發現該公司目前存在以下問題：用戶數據搜索精準度低，產出線索多為無效，故客戶的持續性轉化率較低、增長緩慢，針對此問題，選擇一款基于行業目標和客戶特性而智能獲客的平臺是非常關鍵的，因此，本團隊成員根據精準營銷研究方案提出了以下幾點解決方案。A.利用DMP平臺，智能匹配目標客戶，提升客戶轉化率。本項目服務的某公司DMP平臺擁有2億+企業數據輻射能力，可依據用戶輸入的關鍵詞快速貼標簽建立目標客戶畫像，再結合強大的系統數據算法，為客戶匹配吻合度最高且比較活躍的企業，該企業首先應該選擇某公司的平臺匹配合適的客戶。B.以四級標簽體系方案為基礎，精準選定目標用戶。作為初創企業，佛山A投資公司首先應該在舊客戶聚集地進行大范圍投放，在標簽定向測試了一段時間之后，再在佛山各區進行大規模廣告投放。一開始，優化團隊采用LBS定位的功能，在舊客戶聚集地禪城區為半徑向外輻射，查找25-40歲對融資咨詢、財務投資有需求的用戶（如圖3、4所示），之后，廣告再覆蓋佛山禪城、南海和三水等各區。C.結合興趣標簽，添加廣告關鍵詞。社交平臺廣告落地頁的優化思路，是以客戶瀏覽、下單轉化為核心目標。本團隊建議將原價3561元現價僅299元的超高優惠活動設置在首屏關鍵位置，從而吸引用戶點進去提升公司整體轉化率。（3）案例效果。本團隊在廣泛定向的同時，精準鎖定對融資咨詢方面有興趣的用戶，提升了佛山市A公司的線索產出效率，截至目前，已經有5w+高質量的有效線索，客戶轉化率由原來的11%提升到30%，最終4k投入帶來6w+的營業額。（4）案例總結。A.利用DMP平臺，智能匹配目標客戶。融資咨詢類商家主要圍繞本地推廣、線索收集等方向智能匹配目標客戶，提升客戶轉化率。融資咨詢行業對廣告呈現有著特殊要求，比如體現服務專業度、關鍵詞吸引人的廣告圖。B.了解目標客群特征，選擇中小企業對咨詢有需求的中高端人群。C.為了第一時間建立起用戶對品牌的好感，在落地頁首屏位置即加入優惠活動廣告關鍵詞，通過展示及其具有吸引力的限時優惠活動等內容贏得用戶關注，并進一步促進用戶留資購買。
從實質上看，互聯網技術不過是對算盤、報表和電話的升級，充當的是銀行的技術平臺，然后互聯網逐步成為銀行經營活動的資源平臺。一方面，銀行獲取客戶從線下網點擴展到了網上，突破了網點局限；另一方面，銀行依托大數據、云計算技術對客戶互聯網信息進行處理，形成了客戶信用體系和風險評估體系，降低信息不對稱，提高了銀行風險定價能力，顛覆了傳統金融服務理念和業務方式。
何為金融互聯網和互聯網金融？業界雖無統一定論，但有兩類說法：一是從參與者角度定義，將金融企業利用互聯網技術開展業務，稱為金融互聯網，將互聯網企業開展金融業務定為互聯網金融；二是按業務實質區分，將線下金融業務“搬”上網，定義為金融互聯網，將利用大數據對客戶信息進行處理，形成客戶信用評價基礎所做業務定為互聯網金融。筆者傾向后一種。
股份制商業銀行面臨轉型困境。相對于大型商業銀行，從網點布局來看，股份制商業銀行大體只進入了100個左右地級以上城市，僅占全國333個地級以上城市的1/3左右；同時現有網點多位于城市中心區，在縣域地區分布較少，甚至很多發達縣市也未能形成網點的有效覆蓋。因此在客戶及業務拓展過程中，普遍受到網點資源制約，難以形成規模效應，只能是重點布局大型商業銀行無暇顧及的細分市場領域，形成自身特色。如招商銀行強在零售、民生強在小微、興業強在同業、中信強在對公。而這種經營方式帶來的是市場空間有限，發展后勁不足的困境，轉型是必經之路、常走之路，經營上就會受經濟周期影響較大，如履薄冰。
互聯網為中小股份制商業銀行擺脫網點資源限制，迅速擴大客戶規模提供了可能。股份制商業銀行參與互聯網金融競爭重點應做好四方面的工作，逐步形成自身核心競爭力：
風險管理
銀行是經營風險的企業，風險管理是銀行經營的生命線。有人說銀行家是“在晴天也撐著雨傘的人”，這形象凸顯了銀行經營活動中的保守傾向，因為只有控制好風險，銀行經營才能穩健，也才能獲取客戶信任。
在互聯網技術出現之前，由于信息不對稱，銀行對信用風險的管理，主要以財務模型與抵押物模型為主。由于客戶風險管理的成本較高，所以銀行信貸資源往往向財務狀況優質客戶傾斜。互聯網帶來的海量數據積累與強大數據挖掘技術，降低了銀行獲取客戶行為信息的成本，使銀行可通過客戶在互聯網中的數據足跡，如收入記錄、支出記錄、消費習慣、行為習慣、人口統計學屬性及其他信息，形成客戶行為畫像，預估客戶的購買力與還款能力，構建互聯網金融的信用評價模型。但應注意，這種基于大數據的信用風險控制方式，極度依賴于模型的精準性，且模型有可能被客戶揣摩迎合，所以客戶行為畫像不會替代傳統的風控模型。商業銀行仍需堅守傳統的財務模型作為銀行風險管理的根本，在此基礎上研究基于大數據的客戶行為畫像模型的具體算法，進而利用互聯網信息技術得到涵蓋客戶財務畫像和行為畫像的全面客戶畫像，并依此搭建更全面的、覆蓋全流程的風險管理體系。例如網絡貸款類產品，要在貸前使用多渠道數據信息交叉比對實現風險評估，在貸中利用大數據建立的客戶評價模型分析客戶收入水平及穩定性等，在貸后建立動態風險監測預警機制并結合貸后變換操作管控機制，實現對貸后風險的有效管控。互聯網帶來的大數據，讓銀行對客戶信息的了解更加充分，在傳統風險管理模型的基礎上，完成了風險控制技術的標準化。
在新的風險控制模型下，銀行將客戶電子商務行為數據轉化為客戶金融屬性數據，進而可以通過模型，自動審批和核定授信額度，從個案的審批轉變為批量的審批。這樣便可大批量的篩選客戶，提高客戶拓展效率，并使得原來傳統在線下無法覆蓋的客戶得到服務，將小額、分散、短期、無抵押、無擔保的資金需求納入中小股份制商業銀行的服務范圍，使服務“絲”客戶成為可能。
客戶體驗
互聯網技術帶來了服務時間、空間的無限延伸，可以使人們的消費、投融資等金融行為變得高效、便捷，也為銀行創新金融服務，提供差異化風控手段與差異化服務策略帶來可能。某種意義上講，互聯網競爭是在競爭風險管控與客戶體驗的平衡能力。
差異化風控。基于大數據的分析技術，得到客戶完整的實時畫像，建立預測分析模型，就能對客戶進行實時的基于消費行為的風險判斷。這種基于交易級的判斷將比基于客戶級的判斷更真實與具體，不再是對某一群體使用同樣的控制手段，而是還原了每一個獨特的客戶個體，針對性地使用差別化風險控制手段，從而帶來差異化的客戶體驗。傳統支付的安全控制措施以物理隔離、硬件防控為主要手段，如USBkey（U盾），以額度限制為輔助手段，如手機支付限額等。但傳統的安全措施就要讓渡一部分客戶體驗。USBkey身份認證的安全等級雖高，但同時帶給客戶很高的學習成本。操作復雜、兼容性低、跨渠道使用難度大，都降低了客戶體驗，與互聯網金融快速、便捷、簡單的理念背道而馳；而通過較低的交易限額控制風險，則無法滿足客戶對支付的基本需求。核心需求不能滿足，必將導致客戶流失。
進入互聯網時代，我們可以收集并分析客戶交易數據，如IP地址、MAC地址、客戶屬地、交易時間、交易對象、交易規模、交易頻率等，從中提取客戶日常交易特征。當客戶發生一筆交易時，系統將比對這一筆交易與日常交易特征的一致性：簡言之，如二者一致，便推斷該交易的真實性與安全性，降低安全認證級別或允許客戶進行大額交易；如二者不一致，則認為該交易存在欺詐風險，系統將自動提高交易安全認證級別或給予較低的交易額度，來防范欺詐行為。通過差異化的風險控制，做到“防小人，不防君子”，從而提升客戶體驗。
差異化服務。結合客戶行為畫像，我們可對客戶的消費行為、需求動機進行精準洞察，搭建精準營銷平臺，定制有針對性的差異化服務策略，以提高服務質量和客戶轉化率，使得銀行低成本高效率地在潛在用戶群中推廣自身產品與服務。例如，我們可以了解客戶在金融服務中的生命周期階段。針對客戶生命周期階段演變，推送不同的金融服務和個性化信息展示：學生時期主要推送支付類產品，成家立業時期主要推送信貸類產品，中老年財富積累時期主要推送財富類產品。此外，我們可以根據客戶交易的歷史紀錄，對規律性業務做定時自動處理或推送提醒，對客戶常用交易在網銀或手機APP界面上做針對性的排布和展示，提高產品服務的智能性與友好性。
客戶定位
傳統銀行客戶定位于高端客戶，因單個客戶業務規模大，可攤低銀行各項服務和風控成本。但事實上，由于高端客戶市場競爭激烈，其對銀行議價能力較強，并且享受了銀行各種費用減免及附加服務。對處于市場競爭劣勢的中小商業銀行而言，高端客戶市場實際利潤空間有限。
在互聯網金融時代，隨著互聯網技術的應用，尤其在大數據和云計算技術的支持下，長尾客戶群體可成股份制銀行豐厚利潤的增長點。
當互聯網技術解決信息對稱及運營成本的問題后，股份制商業銀行，可重新尋找客戶定位，定義優質客戶，并避開競爭紅海。過去按照年齡、收入等屬性劃分高端客戶群體的客戶定位方式已不再適用。任何年齡、收入的客戶都可以納入互聯網金融經營的客戶范圍，即使是“絲”客戶，只要有信譽，同時有旺盛的金融需求，并能支付相應的成本，都可以成為中小股份制商業銀行的客戶。
在零售銀行方面，客戶定位可以從中高端，擴展至為“有小資情懷”的，注重生活品質的人群；公司銀行方面，可以圍繞供應鏈上下游，擴展客戶，打破原有地域時空的局限。
營銷思維
互聯網改變了人們的生活方式，人們的生活行為大量從線下遷移至線上，銀行的營銷方式也應相應地轉變，去適應客戶的生活方式的變化。通過利用互聯網技術，改變線下營銷與傳統媒體廣告的高投入、低產出現狀，使銀行產品高效且低成本地直達目標客戶。
在精準營銷方面，通過客戶行為畫像，了解客戶的資產狀況、行為習慣、生活習慣，精準把握客戶需求，進而可以在線上進行點對點的營銷，準確地提供客戶所需服務，避免對客戶的騷擾，甚至做到雪中送炭，而非錦上添花。例如，客戶著急轉賬時，將客戶需要的服務放在他最容易找到的地方，讓他毫無干擾地快速完成，遠比在這個過程中銀行不停地介紹理財產品給他的感受要好。
在打通線上線下O2O（Online to Offline）營銷方面，通過設計打通線上線下的互動營銷工具，可滿足客戶線上與線下動作交互的需求，覆蓋每一個與客戶可能的接觸點，增加營銷機會。例如可搭建互聯網金融產品的專屬權益兌換體系，在研究客戶群體的喜好并定制精準營銷方案后，通過遍布線下的精彩服務或活動吸引網點客戶成為線上客戶。為分支行員工提供用以擴大客戶規模、提升客戶黏性、提高客戶活躍度的營銷工具。此外還可利用O2O的互聯網行為模式，設計業務推廣與業績統計工具，用于開拓行外營銷團隊，借力打力。外拓營銷團隊可通過智能手機、移動媒體使用該工具，讓營銷工作可以在碎片化時間進行。該模式的探索將顛覆傳統的營銷理論和營銷模式，可以最大限度、最低成本的拓展產品和業務的銷售渠道，吸引更多的客戶轉化。
在“病毒式”營銷方面，社交媒體為銀行提供了可通過社交圈進行“病毒式”營銷傳播的機會。一方面，通過社交媒體可發掘客戶興趣愛好，實現精準營銷，提高現有用戶的使用黏性和忠誠度；另一方面，借助微信等當前流行的社交應用平臺，可使營銷信息在傳播者的社交圈中以幾何倍數級增長，達到低成本迅速拓展客戶的效果。同時營銷信息在社交圈中的傳遞還可拉近產品與客戶的距離，增加客戶對產品的信任感。
【關鍵詞】 大數據 精準投放 推薦平臺 實時競價
一、引言
“大數據”作為網絡時代的信息礦山，無疑蘊含著大價值。目前，大數據比較明朗化的商業價值開發，發生在互聯網廣告精準營銷領域。傳統的廣告營銷，在經歷了大眾傳播的喧囂、分眾傳播的繁榮后，開始迎來新的變革窗口----針對特定網民的精準營銷 （有人稱其“個眾傳播”）。基于對記錄著用戶人口屬性、興趣喜好、消費習慣、價值導向等信息的大數據的挖掘，通過人群定向技術，向特定的某個用戶傳播極具 針對性的廣告，從而降低廣告的無效損耗，提升品牌的投資回報率（ROI），這是大數據在網絡精準營銷領域“閃出的一道金光”。
二、大數據營銷概述
當代社會對互聯網的普及及網絡應用技術的快速發展，使得用戶網絡瀏覽的痕跡能夠被分析、追蹤等，企業或第三方服務機構為尋求咨詢、策略、投放等營銷服務而使用這些數據的行為，被稱為大數據營銷。大數據被喻為與蒸汽、電力、石油一樣的重要自然資源，它改變了人們思考、決策和行動的方式，使社會變得更加智慧，使企業營銷決策更加優化，被企業視為未來競爭優勢的基礎。
三、基于大數據的精準廣告推薦平臺
1、方案綜述。針對互聯網廣告宣傳需求多樣化、客戶行為碎片化以及渠道投放效果等變化趨勢，建立以精細客戶畫像、智能精準推送、釋放客戶價值，融合用戶、媒體、廣告商為一體的互聯網廣告智能推薦平臺。通過用戶需求快速挖掘、用戶信息安全保障以及互聯網廣告精準投放為核心建立適合大數據價值變現的互聯網廣告營銷服務新模式。借助自身大數據分析系統和優勢，搭建DMP客戶畫像平臺，分析結果與互聯網廣告市場及公司對接，從而建立從“用戶數據分析廣告受眾定位廣告投放受眾互動業務辦理廣告效果評估”的新型閉環廣告整合運營平臺。
2、精細客戶畫像。利用開放式大數據平臺（平臺計算資源+脫敏數據資源），實現合作方模型的加載、處理，輸出個體（設備/人物）標簽值。通過DMP平臺的K-V接口提供高并發低時延的實時標簽查詢服務，標簽內容來源于數據挖掘合作或獨立第三方標簽。標簽結果數據分為兩種：1）離線標簽結果數據：移動和第三方合作方算法模在大數據平臺分析處理脫敏離線數據后獲取的離線標簽結果，離線標簽結果通常基于用戶長時間的互聯網行為習慣的積累。2）實時標簽結果數據：移動或第三方合作方算法模型在大數據平臺分析平臺脫敏實時數據后獲取的實時標簽結果 ，實時標簽結果通常基于用戶較短時間（分鐘級別或小時級）互聯網行為的標簽化描述。
3、精準投放。通過廣告主和消費者行為以及獨特的關鍵詞自動定位技術來相匹配的相關詞義和關鍵詞，利用關鍵詞定位可以幫助客戶優化廣告的效率，從而使廣告轉換率最大化。采用的協同過濾推薦算法針對用戶的標簽提出一組簡潔有效的標簽標準化方法在用戶的新瀏覽行為聚類標簽與標準標簽之間形成映射關系，采用用戶對標簽的差異評分，以解決即時標簽中存在的語義模糊、品牌差異等問題；使用標準化標簽和用戶的瀏覽行為作為建模數據，利用基于向量空間模型的表示法建立用戶的偏好模型，保證用戶偏好模型的質量；采用的用戶的即時偏好算法和基于用戶偏好模型的改進的推薦算法，能更準確地跟蹤用戶的實時興趣，保證推薦的內容就是用戶正需要的內容，以提高營銷推薦的命中率。
4、實時競價。實時競價中整個涉及用戶購買的所有數據信息都需要DMP底層提供。廣告推薦平臺通過對賣方提供的數據進行抽取、過濾、清洗、加密、分析、存儲后，將賣方與買方的需求進行關聯和匹配，并實時匹配買賣雙方出價數據，支撐雙方實時競價。廣告推薦平臺會提供科學的精準算法及規則依據來協助買方（客戶）和媒介執行機構（賣方）來判斷何種用戶才是高質量的，從而使廣告推廣的效果更加高效和精準。廣告推薦平臺除了提供用戶基本屬性如手機號、年齡、省市、職業、性別等基本屬性之外，還特別關注用戶互聯網行為數據，包括位置行為、上網搜索行為、網頁瀏覽行為、上網偏好、上網時間、活動軌跡等，通過大數據分析統計及算法建模后，提供用戶精確化的互聯網行為標簽庫。
結束語：大數據時代企業的營銷管理模式正面臨著機遇和挑戰，企業在大數據環境里會不斷地創造和革新出新營銷模式和營銷思維，它們符合時代的發展。利用數據驅動的廣告策略，將數據提升到營銷之前、之中來，就可以將效果監測轉變為效果預測，讓廣告呈現在感興趣的用戶群體面前，實現真正意義上的精準營銷。
參 考 文 獻
[1]楊永強，大數據時代的應用研究[J]，電腦編程技巧與維護，2014（08）.
即使是現在，我們對數字營銷類的書籍有著天然的抗拒。我們是有充分理由的。京東和豆瓣熱門營銷類書籍的作者要么是空想理論家要么是剪刀漿糊手，即使那些有理論也精通實戰的作者，也常常把一本書寫成企業神話。
對于非中文類的圖書更是如此。這也是鄙視鏈傳導的結果。4A公司看不上本土公司的老土沒節操，本土公司看不上4A公司的不落地，我們也看不上老外對數字營銷的說三道四。即使是凱文?凱利（KeVin KeIIy）和其他名氣很大的作者，我們往往也是一味敬畏不知原因。
也許，在所有的社交媒體被玩的只剩下微信和天貓之后，那些基于新社交平臺（Pinterest、Snapchat、Vine和Perlscope）和社交玩法的新知識對我們沒有意義。粗暴的微信廣告和簡單的爆款營銷看起來比任何需要時間和耐心醞釀的營銷玩法都要有效。平臺的青黃不接和玩法的簡單粗暴讓我們可憐而又自大。
被某互聯網大佬極力推薦的《三體》，里面有一句恰當的警示：弱小和無知不是生存的障礙，傲慢才是。
在2016年，放下點傲慢，讀點好的，很有必要。這份書單參考了，HuffingtonPost以及PSFK等媒體的書單以及Seth Godin、Jav Baer、Brian Solis等數字營銷“達人”的讀書推薦，選擇了2015年出版的幾本數字營銷類新書。這些尚待翻譯成中文的作品，可以作為新年充電之備或者提升英文閱讀水平的工具，拿走不謝。
《內容公司（content Inc.）》
提到內容營銷，不能不提Joe PuIiZZi。他發明了“Content Marketing”這個詞匯，也創建了全球最好的內容營銷智庫Content MarketlngInstftute。盛名之下，他的每本書都是理論加實踐的誠意之作。他之前的一本書《自營銷互聯網方法》雖然中文譯名廣受吐槽，但是讓“少即使多”和“所有的公司都是媒體公司”等概念和一整套內容營銷方法深入人心。
他的新書《內容公司（Content Inc：HOWEntrepreneurs Use Content to BuiId MassiveAudlences and C reate Radicallv SuccessfulBusinesses）》注定也是一本書名很難翻譯的作品。《友利營銷（Youtillty）》的作者Jay Baer說，如果你想把內容變成商業機會，這是一本有史以來最詳細最具體也是最有誠意的一本書。
如果說《自營銷互聯網方法》是一本介紹如何做內容營銷的技術手冊，那么《內容公司》是如何讓內容營銷推動公司成長的策略指南。在這本書中，Joe PuliZZi強調了內容營銷和傳統營銷的本質區別：先培育消費者和市場，然后才研發產品和服務。
Joe PuIiZZi提出了建立內容公司的六個步驟，包括找到內容的最佳切入點（The SweetSpot）、找到區別于競爭對手的內容角度（ContentTilt）、收割新用戶（Ha rvesting Audience）、內容渠道多樣化（Diversification）以及流量和用戶關注變現（Monetization）。
這是一本洗腦之作，也是一本實務操作指南。如果你對內容營銷念念不忘，如果你相信消費者需要真誠溝通，并開始覺得微信廣告或者披上大數據外衣的程序化廣告說破大天也就是廣告，這本書會讓你感覺很棒。
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Joe Pulizzi《自營銷互聯網方法：內容營銷之父手冊》
Jason Miller《社交媒體和內容營銷實戰指南（Welcome to the Funnel：Proven Tactics to TurnYour Social Media and Content Marketing uD to11）》
《內容密碼（The Content Code）》
今天，一個知名品牌找到一個自愿轉發微信帖子的消費者比一個普通創業者找到一個風投還難。網上內容太多，用戶都不夠用了。所有的數字營銷狗最常被聽到的吐糟是：我為你付出了真心，你卻永遠不轉。
Mark W Schaefer的新書《內容密碼（TheContent Code）》可能會幫你解釋這個疑惑：品牌的內容是否被用戶轉發，可能與內容本身無關，而與品牌本身以及2%的那些忠實用戶的行為相關。這群被成為Alpha用戶（Alpha Audience）的群體不僅關系到品牌內容能否“流行”，還決定著產品賣的好不好。
《內容密碼（The Content Code）》強調內容的轉發要比內容的閱讀和評論重要。內容轉發的“密碼”被總結成六個因素。這些因素包括B rand Development（品牌建設）、Audience（社群建立）、Distribution（內容分發）、Authority（權威性）、Sha reabilitv（分享性）以及Social Proof（社會證明）。這六個因素的英文首字母可以組成BADASS，更容易記住。
相關推薦：
Andy Crestodina《內容的化學反映：內容營銷插圖手冊（Content Chemistry：An IllustratedHandbook for Content Marketing）》
Michad Brenner《內容方程式（The ContentFormula）》
《買家形象（Buyer Personas）》
買家畫像建立在真實買家的真實數據上。買家畫像告訴我們潛在用戶在評估你的服務和產品時的動機和行為。不同于簡單的用戶畫像（Customer Profiling）和想當然的用戶購買流程（Customer Decision Journey），買家畫像是基于數據分析和真實用戶調查得出的科學數據和結論：買家的態度、顧慮和選擇標準。
在過去的10年里，消費者畫像和用戶購買流程圖譜是指導營銷行為的理論基礎。但是Adele Revella在新書《買家形象》卻指出那些由市場和銷售人員經過幾輪討論加上數據分析得出的用戶畫像其實沒有什么用處。甚至那些專業咨詢公司炮制的用戶畫像同樣也只停留在好看的PPl上。
“閱讀專業的出版物或者網站”、“愛好是滑雪和潛泳”、“加入騎行興趣小組”、“使用網絡搜索購買信息”、“早晨8點使用微信看新聞”、“晚上10點在朋友圈分享”……即使你用這些行為標簽刻畫出清晰的用戶畫像，你也很難依據這個完美的形象制定有效的營銷策略。
在這本詳細闡述如何構建買家形象的書中，Adele Revella為用戶研究提供了很多新的視角。比如，用于30分鐘用戶訪談的用戶洞察5環模型（5 Rings of Buying Insight）：誰是你的潛在用戶；你提供解決方案哪些和他們相關，哪些和他們無關；阻礙他們成為你的買家的心理和態度；他們信任的信息來源；誰是決策者以及他們在決策過程中的影響力。GoPro的用戶定位和市場營銷是印證這些方法的好案例。 《買家形象》援引的市場調查數據顯示，在未來幾年內，超過80%的品牌將使用用戶形象來定義他們的目標用戶和營銷策略。對于那些把“用戶體驗”和“粉絲經濟”奉為圭臬的營銷人來說，情懷之外還需要有真誠的態度和科學的方法。
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Carlos Hidalgo《需求滿足：滿足用戶需求的B2B營銷轉型（B2BDriving Demand：TransformingB2B Marketinq to Meet the Needs of theModern Buyer）》
Brian Solis《X因素：當商業遇上設計的體驗設計（X：The Experience When Business MeetsDesign）》
《提問（Ask）》 Ryan Levesque的《提問（Ask）》有很長的副標題：發現顧客購買痛點、培養狂熱粉絲，以及開啟商業新篇章的反常規網絡方程式。這本書沒有宏達的理論構架，而是基于RyanLevesque創業史的經驗總結。很多亞馬遜網站上的書評覺得這本書言過其實，很大程度上可能是因為他們是喜歡理論而缺少實踐的“學院派”。
“自戀”的作者把書的前半部分變成了“自傳”，包括他在上海5年的AIG項目主管生涯。雖然這讓一部分讀者感到“反常規”甚至噦嗦不著邊際，但是這可以讓我們對半部分“提問方程式（Ask Formula）”有更好的理解。作者把“提問方程式”應用到挖掘客戶需求過程中，建立了年銷售額達到1億美元的咨詢和技術公司。
“提問方程式”的核心是“在正確的時間，用正確的方式，提出正確的問題”。這些問卷的前提呼應“先賢”史蒂夫?喬布斯的理論：消費者根本不知道他們究竟想要什么。“提問方程式”有一些系列精心編寫的調查問卷組成。這些消費者問卷的問題按照特定的方式組合，在幫助你了解客戶真實想法的同時，也幫助客戶一步步地意識到自己的真實想法和需求。
作者列舉的四種最核心的問卷也是以“反常規”的方式命名，比如“深潛”問卷（DeepDive Survey）和“你恨我嗎”問卷（Do YouHate Me Su rvey）。但在這種看似輕松的背后，作者的意圖是嚴肅的：靠問卷就可以成單。
此外，如果你恰好使用Eloqua這種郵件營銷工具或者正在擺弄Lead Scoring這種東西，作者傾囊相授的用戶“養熟”和“收割”技巧你或許也能用上。
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Russdl Glass、Sean Callahan《大數據商業：如何使用大數據贏得用戶、競爭和利潤（TheBig Data-Driven Business：How to Use Big Datato Win Customers，Beat Competitors，and BoostProfits）》
《牽引（Traction）》
新消費主義（Consumerism）時代最大特征是，決定成敗的不是產品的好壞而是用戶規模和新用戶增長速度。這是大紅大紫的黑客增長（Growth Hacking）營銷術的母題。 和Ryan Levesque一樣，《牽引（Traction）》一書的兩位作者Gabriel Weinberg和JustinMares也是從創業經驗出發分享他們如何實現用戶數量“爆炸式”增長的經驗。
這本書不局限于主流的Facebook或者Twitter營銷，而是延伸到所有可以幫助創業公司增長用戶的19種渠道的工具。這本書也沒有提供一個完美的營銷工具組合策略，而是希望讓我們明白數字營銷的本質不是尋找終極解決方案，而是不斷發現并解決一個又一個新問題。
在這19種用戶增長工具中，EngineeringAs Marketing（工程開發即營銷）值得我們關注。工程師是企業營銷創新的重要力量。數字營銷軟件提供商HubSpot的工程師業余時間開發了Marketing Gradeg讓用戶提交官網地址和電子郵件就可以算出網站的排名。隨著越來越多的用戶使用的這個免費工具，HubSpot可以輕松地知道誰家的網站和營銷需要改進，并使用客戶預留的電子郵件對這些潛在買家進行“養熟（LeadNurturing）”和“殺熟（Pivot）”。
這個時代，流行會快速過時，藍海會瞬間變成紅海。消費者就像頑固的病毒，會對每一種新營銷方式和手段快速產生“抗藥性”。每一個成功的營銷背后，都是從0到1的艱難質變，而不是從1到100的循序漸進。
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Robert Rose《體驗：營銷的第七階段（Experiences：The 7th Era of Marketing）》
Robbie Kellman Baxter《會員經濟（TheMembership Economy）》
《如何讓一匹馬飛起來》（HOW to Fly a Horse）
在創意稀缺的年代，天才是要被神化的。
在我們的想象中，天才總是與眾不同，他們的創意總能信手拈來。你需要有蓬亂的頭發和皺巴巴的衣服才能像個藝術家，你需要有GayGay的特質才能像個好文案，或者你需要有一部大胡子和浮夸的雕花煙斗才能像個做創意的。
Kevin Ashton認為這都是扯淡。這位麻省理工的文科生，在發明了“物聯網（Internet 0fThings）”及各種玩意之后，寫了一本書證明創意的奧秘不是天賦和靈感而是專注和努力。這本書就是《如何讓一匹馬飛起來》。
隨著互聯網技術的進步和發展,傳統銀行業的業務經營方式和類型在發生著深刻的變革.現金管理業務是銀行向其重要客戶提供的一項綜合性、個性化服務,主要依托銀行傳統結算手段以及電子銀行平臺,向企業提供收款、付款、流動性管理、資金增值以及賬戶監控和信息查詢等相關服務。它將協助企業客戶對現金流入、流出及存量進行統籌規劃,在保證流動性的基礎上,實現客戶效益最大化。
為提高現金管理營銷和推廣效率，切實發揮現金管理業務拓客、活客、黏客、穩存、增收的作用，提升專業價值貢獻，鐵路支行積極組織開展2020年現金管理場景營銷活動。
一、制定營銷方案。將開展現金管理作為拓展中間業務收入的切入點,迅速落實，確保活動效果落到實處，既為企業資金及交易管理提供現金管理服務，利用網上銀行靈活、安全地進行現金管理，享受便捷方便的全面服務。
二、對全員進行產品培訓，弄清楚現金管理中各種產品的細節，發掘營銷機遇，實現精準營銷，將傳統的產品銷售轉化為服務推送，提升對公客戶服務水平,提供更加優質的客戶體驗。
三、重點做好宣傳推廣、選擇重點場景、梳理目標客戶，開展朋友圈和微信群傳播、線下面對面、等多種形式的宣傳推介活動，并結合自身情況采取服務價格優惠、利用產品試用期等活動，以吸引客戶，提高營銷成功率。
四、針對重點拓展場景，根據部分場景目標客戶清單和場景目標客戶畫像，篩選客戶清單，鎖定目標客戶。一是將日均存款100萬以上的法人客戶納入重點營銷目標，將高端企業對公客戶作為支撐理財業務規模和收入的基礎和重點；二是對定期存款大戶實行名單制管理，積極推進高成本定期存款向對公理財產品的轉化。三是認真分析長期不動戶情況，提取日均存款大于10萬元的活期存款賬戶名單，作為重點目標客戶，與對公結算賬戶提升工作聯動，在積極推動法人理財產品的銷售的同時，進一步提升賬戶質量。
五、營銷效果維護，跟蹤和落地現金管理工作，擴大銀企合作范圍,加深銀企合作深度,鞏固客戶關系,提高對公客戶忠誠度,提升商業銀行核心競爭力。
電信運營商擁有多年的數據積累，擁有諸如財務收入、業務發展量等結構化數據，也會涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結構化數據。從數據來源看，電信運營商的數據來自于涉及移動語音、固定電話、固網接入和無線上網等所有業務，也會涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時也會收集到實體渠道、電子渠道、直銷渠道等所有類型渠道的接觸信息。整體來看，電信運營商大數據發展仍處在探索階段。
大數據在電信行業應用的總體情況
目前國內運營商運用大數據主要有五方面：(1)網絡管理和優化，包括基礎設施建設優化和網絡運營管理和優化；(2)市場與精準營銷，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦；(3)客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；(4)企業運營管理，包括業務運營監控和經營分析；(5)數據商業化指數據對外商業化，單獨盈利。
第一方面：網絡管理和優化。此方向包括對基礎設施建設的優化和網絡運營管理及優化。
(1)基礎設施建設的優化。如利用大數據實現基站和熱點的選址以及資源的分配。運營商可以通過分析話單和信令中用戶的流量在時間周期和位置特征方面的分布，對2G、3G的高流量區域設計4G基站和WLAN熱點；同時，運營商還可以對建立評估模型對已有基站的效率和成本進行評估，發現基站建設的資源浪費問題，如某些地區為了完成基站建設指標將基站建設在人際罕至的地方等。
(2)網絡運營管理及優化。在網絡運營層面，運營商可以通過大數據分析網絡的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網絡日志，進行全網絡優化，不斷提升網絡質量和網絡利用率。
利用大數據技術實時采集處理網絡信令數據，監控網絡狀況，識別價值小區和業務熱點小區，更精準的指導網絡優化，實現網絡、應用和用戶的智能指配。由于用戶群的不同，不同小區對運營商的貢獻也不同。運營商可以將小區的數據進行多維度數據綜合分析，通過對小區VIP用戶分布，收入分布，及相關的分布模型得到不同小區的價值，再和網絡質量分析結合起來，兩者疊加一起，就有可能發現某個小區價值高，但是網絡覆蓋需要進一步提升，進而先設定網絡優化的優先級，提高投資效率。
德國電信建立預測城市里面的各區域無線資源占用模型，根據預測結果，靈活的提前配置無線資源，如在白天給CBD地區多分配無線資源，在晚上，則給酒吧地區多分配無線資源，使得無線網絡的運行效率和利用率更高。
法國電信通過分析發現某段網絡上的掉話率持續過高，借助大數據手段診斷出通話中斷產生的原因是網絡負荷過重造成，并根據分析結果優化網絡布局，為客戶提供了更好的體驗，獲得了更多的客戶以及業務增長；
第二方面，市場與精準營銷。此方向包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦。
(1)客戶畫像。運營商可以基于客戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個客戶打上人口統計學特征、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，并借助數據挖掘技術(如分類、聚類、RFM等)進行客戶分群，完善客戶的360度畫像，幫助運營商深入了解客戶行為偏好和需求特征。
(2)關系鏈研究。運營商可以通過分析客戶通訊錄、通話行為、網絡社交行以及客戶資料等數據，開展交往圈分析。尤其是利用各種聯系記錄形成社交網絡來豐富對用戶的洞察，并進一步利用圖挖掘的方法來發現各種圈子，發現圈子中的關鍵人員，以及識別家庭和政企客戶；或者分析社交圈子尋找營銷機會。如在一個行為同質化圈子里面，如果這個圈子大多數為高流量用戶，并在這個圈子中發現異網的用戶，我們可以推測該用戶也是高流量的情況，便可以通過營銷的活動把異網高流量的用戶引導到自己的網絡上，對其推廣4G套餐，提升營銷轉化率。總之，我們可以利用社交圈子提高營銷效率，改進服務，低成本擴大產品的影響力。
(3)精準營銷和實時營銷。運營商在客戶畫像的基礎上對客戶特征的深入理解，建立客戶與業務、資費套餐、終端類型、在用網絡的精準匹配，并在在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足客戶的需求，實現精準營銷。如我們可以利用大數據分析用戶的終端偏好和消費能力，預測用戶的換機時間尤其是合約機到期時間，并捕捉用戶最近的特征事件，從而預測用戶購買終端的真正需求，通過短信、呼叫中心、營業廳等多種渠道推送相關的營銷信息到用戶手中。
(4)個性化推薦。利用客戶畫像信息、客戶終端信息、客戶行為習慣偏好等，運營商可以為客戶提供定制化的服務，優化產品、流量套餐和定價機制，實現個性化營銷和服務，提升客戶體驗與感知；或者在應用商城實現個性化推薦，在電商平臺實現個性化推薦，在社交網絡推薦感興趣的好友。
第三方面，客戶關系管理。此方面包括客服中心優化和客戶生命周期管理。
(1)客服中心優化。客服中心是運營商和客戶接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶呼叫行為和需求數據。我們可以利用大數據技術可以深入分析客服熱線呼入客戶的行為特征、選擇路徑、等候時長，并關聯客戶歷史接觸信息、客戶套餐消費情況、客戶人口統計學特征、客戶機型等數據，建立客服熱線智能路徑模型，預測下次客戶呼入的需求、投訴風險以及相應的路徑和節點，這樣便可縮短客服呼入處理時間，識別投訴風險，有助于提升客服滿意度；另外，也可以通過語義分析，對客服熱線的問題進行分類，識別熱點問題和客戶情緒，對于發生量較大且嚴重的問題，要及時預警相關部門進行優化。
(2)客戶關懷與客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶成長、客戶成熟、客戶衰退和客戶離開等五個階段的管理。在客戶獲取階段，我們可以通過算法挖掘和發現高潛客戶；在客戶成長階段，通過關聯規則等算法進行交叉銷售，提升客戶人均消費額；在客戶成熟期，可以通過大數據方法進行客戶分群(RFM、聚類等)并進行精準推薦，同時對不同客戶實時忠誠計劃；在客戶衰退期，需要進行流失預警，提前發現高流失風險客戶，并作相應的客戶關懷；在客戶離開階段，我們可以通過大數據挖掘高潛回流客戶。國內外運營商在客戶生命周期管理方面應用的案例都比較多。如SK電訊新成立一家公司SK Planet，專門處理與大數據相關的業務，通過分析用戶的使用行為，在用戶做出離開決定之前，推出符合用戶興趣的業務，防止用戶流失；而T-Mobile通過集成數據綜合分析客戶流失的原因，在一個季度內將流失率減半。
第四方面，企業運營管理。可以分為業務運營監控和經營分析。
(1)業務運營監控分可以基于大數據分析從網絡、業務、用戶和業務量、業務質量、終端等多個維度為運營商監控管道和客戶運營情況。構建靈活可定制的指標模塊，構建QoE/KQI/KPI等指標體系，以及異動智能監控體系，從宏觀到微觀全方位快速準確地掌控運營及異動原因。
(2)經營分析和市場監測。我們可以通過數據分析對業務和市場經營狀況進行總結和分析，主要分為經營日報、周報、月報、季報以及專題分析等。過去，這些報告都是分析師來撰寫。在大數據時代，這些經營報告和專題分析報告均可以自動化生成網頁或者APP形式，通過機器來完成。數據來源則是企業內部的業務和用戶數據，以及通過大數據手段采集的外部社交網絡數據、技術和市場數據。分析師轉變為報告產品經理，制定報告框架、分析和統計維度，剩下的工作交給機器來完成。
第五方面，數據商業化。數據商業化指通過企業自身擁有的大數據資產進行對外商業化，獲取收益。國內外運營商的數據商業化都處于探索階段，但相對來說，國外運營商在這方面發展的更快一些。
(1)對外提供營銷洞察和精準廣告投放。
營銷洞察：美國電信運營商Verizon成立了精準營銷部門Precision Marketing Division。該部門提供精準營銷洞察(Precision Market Insights)，提供商業數據分析服務。如在美國，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營銷場合，此前在超級碗和NBA的比賽中，Verizon針對觀眾的來源地進行了精確數據分析，球隊得以了解觀眾對贊助商的喜好等；美國電信運營商Sprint則利用大數據為行業客戶提供消費者和市場洞察，包括人口特征、行為特征以及季節性分析等方面。
精準廣告投放：Verizon的精準營銷部門基于營銷洞察還提供精準廣告投放服務；AT&T提供Alert業務，當用戶距離商家很近時，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優惠券。
(2)基于大數據監測和決策支撐服務。
客流和選址：西班牙電信于2012年10月成立了動態洞察部門DynamicInsights開展大數據業務，為客戶提供數據分析打包服務。該部門與市場研究機構GFK進行合作，在英國、巴西推出了首款產品名為智慧足跡(Smart Steps)。智慧足跡基于完全匿名和聚合的移動網絡數據，幫助零售商分析顧客來源和各商鋪、展位的人流情況以及消費者特征和消費能力，并將洞察結果面向政企客戶提供客流分析和零售店選址服務。
長久以來，品牌通過各種手段拉近與消費者的距離，以求讓品牌更受青睞。進入大數據時代，用戶行為數據似乎變得唾手可得，但由于跨屏帶來的數據碎片化與多元化也讓廣告主陷入盲目的階段。這些大數據能夠描繪消費者的畫像嗎？如何完整地收集數據，讓大數據轉化成為看得見的營銷價值？
愛點擊“數據地圖”整合五大類型數據，解讀消費者完整路徑
用戶接觸網絡的一瞬間，數據開始產生。每一個消費行為的背后都有搜索、瀏覽、社交、電商、廣告的數據痕跡，這五類數據相互交織，反映了消費者網絡行為的各個側面，這些痕跡聚集在一起，形成完整路徑，愛點擊稱之為“數據地圖”。
愛點擊iClick產品副總裁李彥樞曾提及，愛點擊與生俱來的搜索基因，助其在搜索方面獲得億級人群、百萬級詞條。同時，在國內40萬家優質網站不斷追蹤覆蓋中國98.7%網民的行為，通過騰訊、新浪等社交平臺，打通對PC和全網單一用戶的理解。最后，融合2000多家客戶品牌電商和廣告的數據，達到完整的“數據地圖”。
海量數據又如何？
轉化為可執行的洞察才是關鍵
愛點擊PMP不僅擁有海量數據，還實現了對數據的深刻理解和有效利用，更將多元化的營銷平臺與投放模式高效整合，讓廣告主在同一平臺上完成從了解到接觸目標人群的傳播任務，真正提供一站式的程序化營銷解決方案。
愛點擊適時推出中國首個真正整合搜索推廣、展示廣告、移動終端及社交媒體的程序化營銷平臺PMP，其數據優勢也引起業界共鳴。愛點擊首席營銷官及中國區總裁唐敏告訴記者，“有了多樣化的渠道收集數據，并利用愛點擊先進的算法，體現數據的5V特征（Volume數據量級;Variety數據多元性;Vitality數據活力;Vividness描繪生動度;Veracity計算準確性），讓數據轉化為可執行的洞察，并在一站式的平臺上完成全網營銷過程，這是愛點擊PMP最大的優勢。”
目前，第三方數據機構締元信在與其媒體客戶的合作中正試圖改變墨守成規卻又窮途沒路的營銷模式。在締元信看來，營銷價值鏈由用戶、媒體、廣告主組成：用戶產生商業需求，媒體是用戶出沒之地，而廣告主需要在媒體上尋找目標人群，在最適合的時間、最適合的媒體上將最適合用戶的廣告傳遞給最適合的受眾。
媒體核心式營銷走到頭
早晨剛上班，任職于網絡營銷公司策劃經理的小A就忙著為她的一家汽車客戶提交新品營銷策劃案。雖然頁面富麗堂皇觀點云山霧罩，但其實定論早在她心中：門戶網站的汽車媒體與專業汽車網站的廣告位，來幾輪組合供客戶挑選，配上客戶要求的產品賣點，就一切OK了。
這樣的場景日復一日，年年上演，無論媒體、廣告主、營銷公司，都習以為常。作為營銷導向終點的用戶，也在日復一日的愿意不愿意中被動地接收、接收。但，這樣的習以為常，無論從哪個角度看，都并不合理。以選擇媒置為重點，結合媒體的流量、屬性進行投放，既不能反映用戶價值，又不能真正體現媒體的價值，也無法讓廣告實現精準營銷的效果。忽略用戶的后果，是用戶越來越傾向，也越來越善于將他們真實的一面躲藏起來。由于無法掌握用戶的商業需求，難以判斷有多少目標用戶出沒的媒體上投放廣告，廣告主50%的費用被浪費掉，自然不可避免。
為此，第三方數據機構締元信依托DDMP平臺(平均每天跨網采集2億網民、30億條網民行為數據)的跨網數據和行業知識管理庫，推出網站用戶分群畫像解決方案。這一系統以產生需求的用戶作為核心點，以用戶為單位全網收集數據，盡可能海量持續的記錄用戶跨網站、跨平臺行為，并串聯成一條完整的數據鏈，以期重新構建用戶為核心的營銷鏈條。
用戶：躲藏起來等你找
要扭轉傳統模式營銷對媒體不對人的尷尬局面，尋找到躲藏起來的用戶是破局第一步。對于互聯網媒體來說，用戶規模向來是代表其媒體價值的核心指標。無論是展示媒體影響力，還是向廣告主推介廣告位，都離不開用戶規模的介紹。這項指標也似乎不難搞定——只需統計廣告主需要投放的頻道或廣告位對應的UV(獨立用戶數)即可。但事實上，對一邊瀏覽內容一邊無視不感興趣廣告達到爐火純青的互聯網用戶來說，媒體用戶規模并不能與營銷受眾劃上等號。為此，媒體網站還會采用用戶分析方法，一般是通過自身平臺去了解用戶群體規模多大、男女比例多少、年齡結構、職業背景、收入情況，以試圖挖掘用戶的真實影像。但這樣基于一個網站上的用戶自然屬性及行為數據，同樣不能把善于玩“藏貓貓”的用戶找出來。
無論線上線下，消費者的思維都是千頭萬緒，語言也往往虛實相間，但在互聯網上他們仍會留下真實的東西：用戶網上行為和交易記錄。只是，僅以一家網站的用戶行為數據為基礎，只能獲得用戶此時、此地的偏好，難以捕捉到用戶全面信息。而通過全網的分群畫像系統，媒體網站不僅知道用戶在這里愛看什么，還準確知道用戶在網站之外愛看什么，之后再將這個用戶看到的所有內容轉化成信息，這些信息經過行業知識庫的加工和處理，形成每個用戶的TAG(標簽)系統，然后根據用戶特征進行多維度的分類，如性別、年齡、地域、購買力、興趣、商業價值等。這樣，就能清晰準確地挖掘出用戶潛在的偏好和需求，將躲在網絡深處的用戶真實本性一一復原于前。如締元信通過用戶分群系統分析網易娛樂用戶發現，活躍在網易娛樂中的用戶，實際上也有相當比例是汽車、教育、母嬰的實際用戶。
再以搜狐來例，其汽車消費人群比搜狐汽車頻道用戶多了162%。這意味著，有很大一部分汽車消費者隱藏在搜狐汽車之外的頻道中，僅針對搜狐汽車的廣告投放將使一大半活躍在搜狐上的汽車消費者無法接收到適用于他們的信息。
網絡媒體：媒體價值將重估
一直以來，互聯網媒體都在強調自己有別于傳統媒體的獨特價值，但現實中，兩者之間的差異遠不如傳說中的那樣大——同樣是媒體為主導廣而告之，同樣是根據抽樣數據及經驗判斷受眾特點進行一對多，同樣是用戶被動接受而無關興趣。
以用戶為核心去審視，在互聯網上的用戶，無論他們活躍在哪個平臺、網站上，在同一時刻，他的屬性、興趣、地域、商業價值并無不同。換句話說，作為一家網站的用戶，其價值可能在各個頻道之間流動：如果TA是個汽車發燒友，那么無論TA出現在娛樂、體育或者其他任何一個頻道上，其商業價值都會隨之前往。通過全網數據準確描繪出用戶畫像，媒體不用再去管這個用戶的年齡、性別、行業，而是去發掘、分析每一個用戶群體多維度的偏好(如媒體偏好、內容偏好、商品偏好、購買意圖、地域特征)。而且，不僅知道在這里愛看什么，還準確知道用戶在來這兒之前、之后愛看什么，對用戶跨網站、跨平臺行為串聯的數據掌握的越完整、越長，對用戶的了解也便越透徹、精準。這樣基于用戶價值準確描述的意義在于，媒體價值將得到重新闡釋和評估。
正如上面網易娛樂的例子，雖然擁有海量的用戶，但因其內容與品牌、產品關聯不大，商業價值往往被忽略。同樣的，一個活躍在體育頻道的用戶，顯然不可能只是個體育愛好者，他或許是有一定需求的潛在金融客戶，也可能是正在觀望某品牌手機到達心理價位的用戶，或者是個即將出手的汽車消費者。作為同一個用戶，在同樣的時間，無論TA在哪里，看的是什么，需求是相同的，如果僅以娛樂或體育甚至只以一家網站的孤立數據為依據，都只能了解到用戶的一小部分特征，而不能反映出真實的用戶價值。一來，不能真正以偏概全地認知全體用戶，而更多憑經驗判斷，將瀏覽娛樂、體育頻道的千差萬別的用戶固化為一個整體。二來，只觀察一家網站的用戶行為，而不了解用戶全面的、動態的行為數據，只能進行“盲人摸象”的主觀揣測，無法將用戶的個體、動態化的需求真實、及時呈現出來。這樣的偏差，會使媒體網站的媒體和營銷價值不能得到充分展現。
對媒體來說，利用全網數據構建的用戶分群畫像系統，可以對用戶進行定性描述，精確地描述其用戶群體的特征，了解消費者的購買行為、態度、生活形態和媒體接觸習慣，更顯示出不同族群的多維度價值，擴大媒體目標用戶規模。通過分群畫像系統的TGI(Target Group Index，目標群體指數)，網站可比較其中某類分群用戶在整體互聯網行業中的地位，客觀、直觀地展現自身，展現網站的競爭優劣勢。以新浪為例，締元信的用戶分群畫像系統顯示，2014年8月，新浪全網用戶的年齡，30-39、40以上的用戶TGI分別達到140、126，而30歲以下的均未達到100，顯示其用戶以成熟人士為主;教育程度在本科以上的為140;購買力方面，高購買力的TGI指數達到127，中低購買力的指數為113，顯示出新浪用戶在整體互聯網中具有明顯的購買力優勢;性別維度中，男性TGI指數達到101，略高于行業;地域維度，以上海、北京、天津為最高，特別是上海的TGI指數達到119。顯示出新浪的媒體優勢，如成熟人士、教育程度高、集中于直轄市及沿海地區、購買力較強。此外，進一步分析新浪用戶的商業價值和興趣的TGI，可進一步了解到新浪用戶的偏好特征，為廣告主營銷提供投放指導。
廣告主：定向定位營銷有據可依
對于廣告主來說，常規的網絡廣告是制定媒介策略，透過媒體定位覆蓋目標受眾。而在未來，營銷重點將是盡可能與那些玩起藏貓貓的目標用戶直接對話，而不是僅僅在內容看似相關的頻道中守株待兔。
