大数据时代不断向我们走来。要想与时俱进，不断提升，就必须摒弃原有的传统思维，努力经受住大数据带来的新挑战。要想了解大数据时代给我们带来的变化，首先要知道什么是大数据，才能迎接大挑战，应对时代带来的创新。大数据是指无法用传统手段处理的海量数据。大数据技术的运用给我们的生活带来了很多便利，甚至很多疫情报告都源于大数据。
进入21世纪，大数据技术逐渐发展并在各行业得到广泛应用，而精准营销正是大数据在移动互联网广告领域的体现。
大数据分析和信息存储是大数据技术最重要的特征，而移动互联网广告恰恰充分利用了这两点，从而确立了精准营销的概念。
那么，在精准营销中处理大数据时，哪些因素必须优先考虑。
01 用户画像。
用户画像是根据用户的社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的带标签的用户模型。
具体来说，它包括下列几个维度：
用户固定功能：性别、年龄、地区、文化程度、出生日期、职业、星座。
用户兴趣特征：爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。
用户的社会特征：生活习惯、婚恋、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭组成。
用户的消费特点：收入状况、购买力水平、产品类别、购买渠道偏好、购买频率。
02数据细分受众。
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3个小时的大数据分析可以轻松完成下列目标：精准筛选1%的VIP客户，发送390份问卷，问卷发出之后3小时之内全部退回，5天内退回35%的问卷。这项调查覆盖了86%的人口，所需的时间和预算比之前减少了10%。
这里是如何实现35%的回报，发送您的调查在3小时之内。这是因为数据已经实现了发送时间的“一对一定制”。使用数据，可以得出结论，当A先生最有可能打开电子邮件时，他会在那个时候发送问卷。
例如，有些人会在上班的路上打开电子邮件，但如果他们是司机，他们就没有时间填写答案，而乘坐公共交通工具的人会在上班的路上玩手机，所以填写答案的概率很高。这些都是用数据细分受众的好处。
03预言
预测可让您专注于一小群客户，他们代表了特定产品的大多数潜在买家。当我们收集和分析用户画像的时候，就可以做到精准营销。这是最直接最有价值的应用。广告商可以通过用户标签向他们想要接触的用户发布广告。此外，他们可能会通过上述搜索广告显示社交、移动和其他多渠道广告。通过前端CRM/供应链系统的连接，进行营销策略、营销分析、营销优化和一站式营销优化，全面提高投资回报率。
上面我们就来谈谈营销时代的变化。大多数传统企业仍处于“营销1.0”时代，专注于满足传统消费者需求的产品。不可能准确地满足个性化需求。进入Marketing 3.0的数据时代，我们需要对每个消费者进行个性化匹配，进行一对一营销，甚至精确计算交易转化率，以增加投资回报。
04精确的建议。
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐。我以电子商务为例。“精准推荐”已经成为大数据改变零售行业的核心功能。以服装网站Stitch Repair为例。在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用用户提交体型和风格数据+编辑手动推荐的模式。缝合修复是不同的，因为它也纳入了机器算法的建议。这些客户提供的身体比例和主观数据，结合销售记录的交叉检查，用于挖掘每个人的专属服装推荐模型。这种一对一的营销才是最好的服务。
数据集成改变了企业的营销方式。目前的体验不再是积累在人身上，而是完全依靠消费者的行为数据来做推荐。未来，销售人员将不再只是销售人员，而是能够使用专业的数据预测和人性化的互动产品推荐，并升级为顾问式销售。
05技术工具。
关于预测营销的技术能力，有下列几种选择：
1. 使用预测分析工作台，并以某种方式将模型输入营销活动管理工具。
2. 为营销服务提供商提供支持分析的预测性营销活动包。
3. 评估和购买预测性营销解决方案，如预测性营销云和多渠道营销活动管理工具。
但无论哪种方式，都必须确定三个基本能力：
1）连接来自不同来源的客户数据，包括线之上和线下，并为预测分析准备数据。
2）分析客户数据，使用系统和自定义预测模型，并执行高级分析。
3）只有在正确的时间、正确的客户和正确的场景开始正确的行为，才有可能在不同的营销系统之中进行交叉销售。
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