1.4 用大数据实现精准营销
互联网时代，用户在网上的一切行动都会有流线痕迹，这就是数据，在互联网大数据的时代下，谁掌握了这些数据，谁就掌握了市场脉搏，谁就能针对用户的需要做精准营销。
1.4.1 大数据的定义与特征
大数据（big data），又称巨量资料，是指所涉及的资料量巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为人类所能解读的数据资讯。
根据IDC所描述的大数据世界来看，大数据并不是一个实体，而是一个横跨很多IT边界的动态活动，如图1-22所示。
■图1-22 IDC所描述的大数据世界（资料来源：IDC）
进入21世纪，随着IT技术的逐渐兴起，大数据的应用频率也在不断增加，每一个数据的应用浪潮都是大数据发展的脚步，数据总量也在直线上升。IDC所研究的数据表明了这一特点，如图1-23所示。
■图1-23 全球信息产量增长趋势图
IBMC国际商业机器公司研究指出，目前整个人类文明发展的数据中，大约有90%的数据是过去两年内所产生的。当然，人类产生的数据量将远远不止这些。
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计算机存储单位换算：
1B（byte）＝8b（bit位）
1KB（Kilo Byte）＝1024B
1MB（Mega Byte）＝1024KB
1GB（Giga Byte）＝1024MB
1TB（Tera Byte）＝1024GB
1PB（Peta Byte）＝1024TB
1EB（Exa Byte）＝1024PB
1ZB（Zetta Byte）＝1024EB
对于大数据我们还只是一个宏观的理解，那么大数据有什么特征呢？说到大数据的特征，可以用4个Ⅴ来总结，分别是：Ⅴolume（体量大）、Ⅴariety（多样性）、Ⅴalue（价值密度低）和Ⅴelocity（速度快）。
● 数据体量大
既然叫“大数据”，那么第一个特征就是数据体量大。大数据一般指在10TB规模以上的数据量。但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
● 大数据多样性
以往数据的记录多以数字为主，但是在慢慢的发展过程中，数字已经无法满足人们对数据的解读，从而相继出现了图片、音频、视频、地理位置等信息，这些数据类型在直观表达数据信息的同时，对数据的处理能力提出了更高的要求。
● 价值密度低
在大量的数据中，并不是所有的数据都是有价值的，可能真正有价值的部分还未超过10%，如一群用户一段时间的上网行为记录，真正有价值的数据可能还不到5%。
● 速度快
在全球范围内，数据量以每年50%的速度增长，数据增长的速度已经远远超过IT设计发展的速度。那么快速捕捉数据信息，实现数字化生产和管理，已经成为未来企业赢得市场、应对行业互联网化的必经之路。
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大数据就是一个体量特别大、数据类型特别丰富的数据集，其本身并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种现象。
1.4.2 大数据时代的移动互联网
在IT行业有这样一句话：谁都可以成为这个领域的专家。是的，在这样一个大数据时代的背景下，移动互联网为我们提供了很多创新的机会，那么大数据究竟为移动互联网带来了什么？
就目前而言，大数据时代为移动互联网主要带来了四大帮助，如图1-24所示。
■图1-24 大数据为移动互联网带来的帮助
1．全面分析用户需求以及营销问题
数据是用户产生的，通过对数据的分析，可以最直观地解析用户需求，得到最适合和满足用户需求的产品特性，从而指导产品的设计开发。
另外，通过对用户数据的持续跟踪，分析用户在浏览、订购和使用等过程中的特点以及存在的问题，为业务优化策略的制定提供数据支撑，从而增强业务的实用性和便利性，提高业务质量和客户体验。
2．做到客户细分与精准营销
通过分析用户数据，可以筛选出与企业产品、营销理念等相一致的目标客户，匹配相应产品，确定营销方案的时间，为用户制定推荐的方式，并结合渠道特点匹配执行渠道，并进行基于细分需求和用户精确定位的精细化营销，从而智能匹配用户需求和产品特征，提高用户满意程度和销售效率。
3．辅助探索新型盈利模式
辅助探索新型盈利模式就是利用数据分析，制定和更新企业的营销盈利模式，其核心主要包括两点。
1 前向收费模式增强
通过提高业务创新能力和营销推广智能程度，运营商前向综合服务能力得以提升。同时可针对不同需求水平的用户，提供针对性的产品和服务形态，从而实现个性化的服务，提高产品价值，增强前向收费能力。
2 后向营销模式探索
首先，企业可以基于大数据分析的智能营销和产品需求精确匹配能力，结合便捷的渠道体系，帮助合作伙伴更快速地实现销售服务或应用，并获得相应收入。
其次，在产品开发、营销策划和产品优化等产品运营过程中，运营商可为合作伙伴提供全方位基于数据分析的支撑或咨询服务，相关的支撑服务可成为运营商拓展新型收费模式的手段之一。
最后，运营商拥有规模庞大的用户群，是极其丰富的潜在广告受众，同时具有多样化的媒体，实现了广告受众的多方位覆盖，成为广告的有效发布载体。最为重要的是，通过掌握全面的广告受众信息，有利于提高广告的针对性和有效性，从而提升对广告主的吸引力，实现产品的精准广告推广。
4．提高产业链影响力
数据是占据移动互联网优势地位的核心资产，对数据的掌控将带来对市场的支配和巨大的经济回报。
移动互联网的表面的竞争点是用户规模、产品吸引力的竞争，本质上则是数据规模和数据质量的竞争。所以，通过努力控制数据获取的关键节点，掌握更丰富的高质量数据，将是运营商提高产业链影响力的重要举措。
1.4.3 移动互联网的数据特征
随着移动互联网的逐渐普及，用户将会生产越来越多的数据，并且所到之处都会以数据的形式记录用户的动作和行为，即使表面上看没有使用手中的移动设备，但实际上仍然创造了大量的数据。从目前来看，移动互联网大数据主要有两大特征，如图1-25所示。
■图1-25 移动互联网的数据特征
1．数据“碎片化”
互联网时代造就了“宅男宅女”，把人们“拴”在了电脑桌前。而移动互联网时代又把他们重新放回了现实世界中，它让人们接触互联网时不需要再待在家里或网吧。
在生活中，经常会看到这样的场景：在车站等车时，拿着手机在翻阅小说；站在商圈里，拿着手机搜寻热点商家；早上起床，拿着手机看看今天有什么资讯。这样的生活不仅拓宽了用户覆盖的范围，也拉长了其使用网络的时间，让碎片化的移动互联网填充了生活的每个角落。
与此同时，移动互联网时代的大数据也形成了“碎片化”的特点，在收集用户数据时不能简单地寻找一段时间的数据，而是要搜索全天数据，因为用户任何时候都有可能使用移动互联网，数据的产生也会以“碎片化”方式出现，因此数据的收集就需要一点点地积累。
2．数据非结构性
所谓非结构化数据，指不便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、电子邮件、文本、图片、各类报表、图像和音频、视频信息等。目前，全球信息量每年最低增长率为59%，其中15%是结构化数据，其余85%将由各种非结构化数据组成，而这85%基本上都是移动互联网所产生。
当移动互联网社交网络兴起之后，大量的UGC（User Generated Content，用户生成内容）内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。而这些数据也帮助移动互联网更加准确、快速地收集用户信息，比如用户的地理位置、生活信息等数据。
1.4.4 移动互联网数据获取策略
前面介绍到移动互联网的数据具有碎片性和非结构性特征，零散分布在不同的载体中，在为信息的提取带来便利的同时，由于移动互联网产生的数据量几乎是无穷尽的，而数据的采集需要耗费一定的成本，所以对数据范围选择和获取方式上造成一定的困扰。
因此，获取数据时无须为非必要的数据付出无谓的代价，应采取相应的策略，如图1-26所示。
■图1-26 移动互联网数据获取策略
1．掌控数据流入口
运营商具有掌控数据流的天然优势，应在终端采取数据流汇聚与流向控制的入口掌控策略。
1 终端控制。智能终端是产生数据的各类应用的平台基础，相对于其他入口形态，位于生态链的最顶端，在数据获取过程中具有最重要的作用。运营商可通过终端定制策略，加强终端控制力度，通过融入数据采集/分享策略，以资金优势换取数据流终端环节控制优势。
2 客户端控制。客户端提高了用户访问或交互的便捷性，其具有结构化数据沉淀能力的内容或应用，更具有控制的必要性。运营商应通过网络或营销资源优势以及产业链影响力，构建此类客户端的集成器，从而搜集集成的客户端所能产生的相关数据。
3 入口型应用控制。入口型应用是指为多个第三方内容或应用提供展现、适配或交互的工具，其最大的特点在于导航作用。由于移动终端屏幕和输入的局限性，入口型应用通过预置的内容链接成为影响用户使用频次的重要方式。
另外，用户在访问预置的内容时，也将沉淀大量的相应数据。运营商可通过开展流量减免、网络质量保障等活动或营销资源共享等合作策略，获得相应数据。
2．搭建数据沉淀平台
所有的数据均有其承载的基础和沉淀的平台，对运营商而言，为获取数据，需搭建基于统一ID的业务体系。
1 业务通行证。构建业务通行证是通过统一账号构成用户身份的确定性和唯一性，实现各类接入的统一认证和云服务，在方便向用户提供灵活接入、快速分享、个性内容和便捷服务的同时，实现基于业务通行证的结构化数据沉淀、汇聚。
2 电子商务业务。电子商务体系包括电子化产品或服务和实体产品或服务的汇聚销售及支付体系。汇聚销售体系侧重点是汇聚商家产品供给信息和用户需求信息，而支付侧重点则是用户购买数据和支付方式数据。
3 基于通讯录的社交网络。通讯录与社交网络具有天然的紧密联系，通讯录体现了用户基本通信关系，社交网络为用户提供展现自我的机会，用户可利用互动的手段达到巩固或新建关系的目的。所以，基于通讯录的社交网络融合了个体通信信息消费行为和群体互动的特点，可以更加全面地记录用户之间的关系、各自的状态、位置和轨迹等特征数据。
4 媒体型业务。媒体承载的内容是增强用户黏性以提高用户使用数据留存概率，提高用户画像数据丰富程度和准确程度的重要工具。通过沉淀用户的使用行为习惯数据，可以更全面、准确地描绘用户画像。
3．数据资源置换
鉴于部分数据源自运营商，企业本身无法触及，为提高数据的完备性，可与合作伙伴在合法合理的范围内，开展数据资源置换，互通有无，提高数据丰富程度。
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移动互联网数据的获取策略需以用户为主，根据用户数据进一步完善业务发展策略，确保数据有得以沉淀的基础。
1.4.5 大数据LBS营销的商业价值
LBS（Location Based Service，基于位置的服务），是通过电信移动运营商的无线电通信网络或外部定位方式（如GPS），获取移动终端用户的位置信息，在地理信息系统平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。
LBS包括两层含义：
● 移动设备或用户所在的地理位置的定位。
● 提供与位置相关的各类信息服务。
LBS的结构是移动终端通过移动通信网络发出请求，经过网关传递给LBS服务平台，然后服务平台根据用户请求和用户当前位置进行处理，并将结果通过网关返回给用户，如图1-27所示。
■图1-27 LBS的结构
在大数据时代，移动LBS也为营销带来了巨大的商业价值。回望移动互联网应用产品发展的这几年，唯有LBS和游戏服务最为火爆，许多人在利用LBS进行产品营销的时候，似乎都忽视了，LBS靠的是创意和有质量的数据支撑。
所以，移动互联网时代的商业营销是基于LBS平台的大量数据，在大数据技术的基础上，应用于移动互联网广告行业的营销方式。
在这项技术的基础上，企业能够轻易采集大量的用户行为数据，帮助企业找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式、地点等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。
用过大众点评网的人都知道，大众点评网的广告推广业务曾经作为一种成熟的商业模式带领大众点评网盈利，每年约有几亿元的收入。
随着用户数据逐渐转向移动客户端，大众点评网也将重心转移到了移动端和团购方面，开发大众点评App，如图1-28所示。而转移到移动端的大众点评网最主要的广告模式就是基于大数据和LBS的广告投放模式，采用精准定位技术使移动互联网端的营销也变得更加精准。
■图1-28 大众点评App
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大数据营销衍生于移动互联网行业，这些行业依托LBS数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使企业的广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
1.4.6 移动LBS营销的具体方法
过去的营销观点是吸引到店铺来的才是顾客。如今，由于LBS应用的存在，用户随时可以通过手机或其他移动终端搜索周边的商品或服务，快速下订单或付款，完成购买行为，这就是大数据下的LBS营销。
说起来简单，真正做起来却很难，企业必须掌握大数据LBS营销的具体方法，才能达到想要的营销效果，如图1-29所示。
■图1-29 大数据营销的具体方法
1．洞察用户特征数据
精准营销总在被提及，但是真正做到的少之又少，究其原因，主要就是缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。如果企业能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期望，那么企业的产品生产即可投其所好。
除此以外，大数据还可以帮助企业筛选出重点客户。例如，从用户经常去的地点可判断其最近关心的东西是否与企业相关，可以从中找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选出重点的目标用户。
2．跟踪危机传播趋势
品牌传播的有效性可以通过大数据分析找准方向，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，还可以参考行业标杆用户策划，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
新媒体时代，大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。例如，利用大数据技术采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警体系，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
3．数据预防客户流失
大数据技术使企业能够访问和使用这些宝贵的大规模数据集，以应对越来越复杂的数据分析，制定更好的商业决策，尽可能地分析用户行为，把握用户动态，牢牢地拴住所有的老顾客，预防客户流失。
随着用户规模不断增大，无论是生活类LBS应用还是团购类LBS应用，数据采集的时间越久，对用户的需求分析就越精确。随着移动LBS应用的各种功能不断增加，分析用户的各种行为就会更加精确，也便于各种LBS应用的快速成长。
4．用数据发掘新业务
不论是优化现存的业务，还是发掘新兴业务模式，大数据和新的数据技术都为企业打开了机会之门，可以个性化、精准地服务好每一个客户。
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基于大数据的分析与预测，对企业洞察新市场和把握经济走向都是极大的支持。关于数据对市场预测及决策分析的支持，早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。
1.4.7 利用手机上的数据进行推广
对于手机大数据的分析仅限于特定App，而现实情况中还存在另外一种应用，即App之间互相推广，它通过挖掘App之间的隐含关系，将一个App推送到另外一个相关类的App上，而整个移动端App的应用个数有好几十万，所以数据包含的信息是相当丰富的。
App互相推广，一方面可以获取用户的全局信息，利用这些信息可以更好地为用户做个性化的推荐；另一方面由于App的互推，能更好地将用户、App进行聚类分析，这样更加方便类似用户对类似应用的选择。
那么如何更好地利用手机上的App数据进行营销推广呢？在这里，笔者总结了3种方法，如图1-30所示。
■图1-30 App互相推广的方法
1．全局数据打通
单独的App数据就像是孤立的小岛，企业不会太关心用户在其他App中有什么样的行为特征。当企业拥有数十万个App时，如果能将各App数据进行打通，那么获得的数据将是无穷无尽的。
所以，如果将全局数据打通，让数据在不同App之间相互流通，那么整个移动互联网上产生的数据，对于移动互联网营销企业来说将会是一笔巨大的财富。
2．补全App中信息
用户信息不全是一个棘手的问题，因为不能有效地给其推送合适的产品。而用户信息不完整的主要原因就是用户在该App中留下的信息量少，如果能利用用户在其他App的信息来补全，那么就多了一条信息获取的渠道，缓解了信息不全的问题。
3.App中的广告应用
App的广告一般都是根据App的关键词原则进行投放，不同用户在登录同一个App时可能接收到同一个广告。这种投放方法只抓住了App的匹配性，并没有抓住App上具体人的匹配性。例如一个人刚从携程App上看到了一条酒店预订的广告，然后便转入另外一个音乐类的App，该音乐类App大多会为其投放音乐类广告，而不是酒店类的广告。
当把App数据打通后，上述情况发生时，音乐网站可以根据用户在携程APP上的浏览记录为其投放与之喜好最接近的广告。这样才能更加准确地抓住用户的心理，让用户、公司以及广告达到三赢的好结果。
1.4.8 移动互联网营销的重要趋势
移动互联网营销是大势所趋，是任何想要涉足互联网企业的必选之路。随着各企业投身移动互联网，移动互联网营销的趋势不容小觑，从目前来看，移动互联网营销的发展趋势如图1-31所示。
■图1-31 移动互联网营销的重要趋势
1.4G的推出加速移动互联网营销
中国移动在全球开发者大会上表示，2014年中国有100个城市具备4G商用条件，超过340个城市的消费者可以使用中国移动的4G服务，基站总数超过50万个。
因此，在未来的移动互联网的发展中，4G将会带来整个移动互联网的变革，给用户带来更好的消费体验，有效地激发用户需求，改变用户在移动互联网使用上的行为习惯，使用户能随时随地下载App、看视频、玩联网游戏和移动购物。
同时，那些新的依托于4G展现的广告形式和技术都将成为下一波移动互联网营销的发力点，移动互联网营销的速度将加快，营销形式也将更丰富。
2．原生性移动内容营销的兴起
移动端由于屏幕小，广告需要注重如何有好的用户体验，因此内容营销会兴起，与移动互联网上相关应用匹配的内容，可能延展成为原生营销服务。
很多移动互联网用户其实并不清楚在一个天气应用上展现的和穿衣有关的信息是广告还是内容，这就是内容营销的机会。例如，有道词典在2013年尝试在英语阅读信息流中开展原生内容营销，就取得了不错的效果。
3．移动视频广告将占主导地位
随着科技的进步，创建视频的成本在不断地下降，大部分的智能手机都能录制高清视频，为视频广告的发展提供了非常好的条件。例如，优酷、土豆、爱奇艺移动客户端的流量占到了30%。
移动视频广告给用户带来的体验要比横幅广告和文字广告好得多，相信视频广告将会迎来比后两者更快的发展，移动互联网时代的移动视频广告将逐渐成为主流。
4．移动的大数据和精准化营销
如今，如何切割更加细分的数据成为移动营销关注的要点，从大众化到精众化的移动互联网营销将成为趋势。同时，基于移动大数据的精准营销也会流行，而移动大数据的商业智能挖掘也成为品牌关注的领域。
5．广告公司会加强移动营销策划
国内的互联网巨头会大力发展移动广告，移动整合营销创意和策略公司会成为广告公司的一个路径，擅长互联网营销的数字营销公司已经开始提供基于移动的营销策划，加强移动营销的部门与当前广告主的营销体系进行整合，以满足客户的需求。移动的技术、创意和媒介也将走向融合。
6．移动整合营销会越来越多
移动营销已经不再是孤立的，所有的企业都会思考如何将移动纳入整个营销的体系，数字营销也需要新的体系和理论的支撑，精准的身份与特征识别、满足个性化的需求以及与消费者的互动沟通成为移动营销的关键词，同时，移动化客户关系管理也成为新的话题。