2019年，营销之父菲利普·科特勒来到中国做了一场分享，里面提到了很多新的营销变化。其中，提到了"大数据"对营销的影响。

"大数据"，这个词相信我们并不陌生，尤其是互联网行业，如果商业计划书里不提一下"大数据"、"人工智能"等，都不好意思说自己是21世纪的人。 网上有关大数据的讨论已很多，今天在本文简单谈谈两件事，就是"数据对营销的影响"，以及我们日常营销中如何利用数据来更好地做好营销。一大数据对营销的影响

在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递; 在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买。因为品牌与消费者的关系是单向的沟通，传播媒介也是比较大众化的，只能以某个价值点去统一打广告——比如很多品牌通过定位某个卖点，然后通过电视广告等媒介去打广告，打进用户心智中，然后用户在商场等卖场时会优先选择这个品牌;

而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现"大规模的个性化互动"——比如每个人打开的淘宝都是不一样的，甚至同一个品牌产品，我们看到的广告都是不一样的。 每个时代的企业都需要数据，只不过在现在社交媒体为主的传播时代，数据对企业的作用会越来越大。 一提起大数据营销，相信很多人都听过沃尔玛"啤酒+尿布"的经典案例——很多美国新爸爸为孩子买尿布时，总喜欢顺手带走几瓶啤酒。因此，沃尔玛就根据这个相关性的数据，把啤酒和尿布这两个看起来不相关的产品摆在一起，从而获得不错的销量。

如今，不说大数据，单纯拿用户数据来看，只要稍微上点规模的企业，几乎都离不开数据。

比如，阿里巴巴对数据的重视，甚至喊出"数据"是除了石油之外的一种竞争资源。也有人说阿里目前本质是一家数据公司，同时也不断收购或投资了线上线下和各个领域的企业或平台，一旦打通了这些平台之间的用户数据，用户画像将会越来越完整，对用户的需求洞察也会更加准确。 比如有时候我在微博搜了某个微博网红推荐的书籍，然后有一天打开我的淘宝，发现淘宝首页给我推荐了这本书(想想都恐怖，可见数据的安全性有多重要)。 所以，在数据来源真实的前提下，收集数据的量越多和越完整，数据分析的结果就越准确。而数据对营销的影响，将会是越来越重要。这也是现在很多人在讨论的数据营销的话题。

1.数据营销是什么?

数据营销(DMS)是在IT、Internet与 Database技术发展上逐渐兴起和成熟起来的一种市场营销推广手段。通过收集和积累消费者大量的信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息达到说服消费者去购买产品的目的。

简单理解，数据营销就是利用客户数据来更好地实现营销目的。 数据化营销核心不在于数据本身，而在于数据帮助我们更好服务顾客，给顾客创造更好的价值，也就数据对企业是一种赋能的作用。

数据让我们在做决策分析时，不只是靠着经验和感觉来分析，而是依据实际事实，提高决策的准确率。

2.数据营销只是对互联网行业有价值吗?

现在不只是互联网行业重视数据化营销，其他行业也开始重视，比如餐饮、美业、快消品等。

可以这样说，基本每个企业都需要数据营销——不一定每个企业都做到像阿里这样的程度，但一定要有这种数据化营销的思维。其实，很多企业自己没有察觉，自己已经是用数据化营销思维在做这样的事。 比如你开一个店，你对每一个顾客的性格爱好、什么时候生日、消费习惯之类的信息都记住了——那么你就可以对每个顾客进行针对性的营销。

只不过，这种记录行为，随着店越多或用户越多，数据管理成本就会增加，不利于数据分析，无法发挥数据的优势。

如今由于技术的发展，比如云计算、CRM客户管理系统的普及等，让数据变得更加可测量、可预测。 上个月，我们去河南一个做宴请类的餐饮品牌客户考察，发现他们这个数据营销做得非常到位——每个客户首次到店，顾客的基本信息和个性化信息都会记录在餐厅的客户管理系统里。

比如有个顾客到店里就餐，然后知道他是儿子满月宴请，然后服务员或经理记录在系统里，并且做好营销计划——在顾客的儿子的满100天、一周年等时间，都会个性化去给这位客户问候或者其他信息推荐。还有这个顾客的饮食爱好或禁忌等信息。 虽然在电商品类 ，这些做法已经是常态，但在线下实体店也是可以实现的。这些做法尤其是重视客户关系管理的宴请类餐厅来说，尤为重要且有价值。 日本有个做书店起家的品牌，叫茑屋书店，在数据化这方面做得非常好。数据，已经给这家企业起了一种非常重要的赋能作用。 总之，数据有没有用、有没有价值，虽然要看你是什么数据和怎么用——但是数据对目前的营销和企业经营来说，已经是非常的重要的部分。

3.数据营销的优劣势

数据对营销的优势有增加个性化营销的准确率和对企业经营等方面进行赋能等作用。 但是不是数据营销都是好的呢? 不一定。 如果你的数据来源不真实，比如我用我的淘宝给我妈买一个老人鞋，然后淘宝根据我的消费行为数据就给我推荐了更多的老人鞋;或者你的数据不够全，都会影响决策的正确性;或你不断给用户推荐同一个商品，也会引起用户的反感，造成不好的用户体验。 所以现在很多平台采用是"预测—检测—反馈调整"的方式来不断增加决策的准确性。

尤其是头条系的产品，我刷抖音，知道我喜欢商业营销类的知识，然后就会给我推荐杜子建、小马宋等人的视频。然后根据我对这个视频的完播率、收藏、点赞等行为数据，来判断下次是否继续给我推荐这个类型的视频内容。 我们不能盲目依据数据。因为数据对你营销决策是否有价值的前期是，一看数据来源，二看数据的完整性，最后还要看怎么利用现在的数据。

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