谁在做大数据营销?
大家都说自己在做大数据营销。
基于：
1,业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。
2.体量：拥有足够多有价值的数据。这一条良多互联网企业和传统大企业都能知足。
3.技术：有技术能力处理大数据。
上面3个因素，海内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不认识，这里不谈。
众所周知，三家的数据特点各不相同。腾讯上风在社交数据;阿里巴巴上风在商品和交易数据;百度上风在全网信息、消费者行为和主动需求数据。
当然例如平安、沃尔玛这样的大企业，其自身肯定积累了大量的数据，基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务，固然现今都冠以“大数据”的名义，但这与我们讨论的大数据还不尽相同，他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析，能基于那些数据进行挖掘，只是数目增多了而已，总体而言仍旧属于传统的小数据范畴。
大数据营销做什么?
粗略划分的话，广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块，根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业，平安等金融类企业主要做效果营销，互联网是更适合做效果的媒体投放渠道;宝洁等FMCG客户、疾驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销，传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变，主要反映在：
越来越多的品牌类广告也开始把品牌营销预算放在互联网上做越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌(京东);品牌类客户也开始做效果(汽车，考核线下4S店销量转化)。
实效营销，互联网人太清晰了。因为业务的特性，过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用仍是中小客户和消费者的个性化广告，腾讯也主要是面向消费者的个性化广告(阿里还可以用支付数据作信用风险评估，但是金融方面的了)。
例如像大家相对认识用大数据练习优化数据挖掘模型，Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术，在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销，考核CPC。在良多互联网人眼里，因为认识实效营销，会有一种认知，市场营销就是这些东西。挂广告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。
大数据营销怎么做?
大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义贸易题目之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得详细的做法又与传统不一样。
3.1 数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能知够数据处理过程。
而互联网时代里，大数据的采集过程基本是无穷的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。
3.2 业务层：建模分析数据
数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、联系关系、猜测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通讯运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是因为数据量的极大扩增，算法也获得极大优化晋升的空间。
3.3 应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传同一般是定义营销题目之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销题目，封锁性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判定完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰硕。
大数据营销目前做得怎么样?
我所在的部分便是基于客户的真实贸易需乞降题目，通过大数据的应用提供解决方案，目前也已经和客户产生了不少优秀的模型方法和案例成果。
与传统品牌营销的几方面类似，大数据在品牌营销的主要应用方向也有：
1.消费者洞察
2.媒体价值研究
3.市场竞争分析
4.品牌治理
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