爱华网系列专题：大数据营销
当我们回顾2013年，会发现各界对大数据的热情日益高涨。而究竟大数据对我们的意义是什么？它给我们的精准营销带来了什么样的变化？现在的大数据是否存在泡沫？其是否也存在着某种局限性？也许是时候进行总结和反思了。
大数据带来的营销变化
因为大数据，传统营销正在潜移默化地不断发生着不同以往的变化。
从消费者洞察方面来看，我们的数据搜集从少数样本变成了全样本。随着消费者作为一个群体呈现出越来越明显的个性化和碎片化特征，此前传统的问卷调查和访谈方式已经越来越不足以做到真正完整的消费者洞察。前者是通过问询的方式对少数样本进行数据收集，对于整个群体而言，样本只能显示群体共性，而不能显示个性，同时通过问讯这样的打断式的数据收集也可能在采集阶段就发生偏差。而大数据时代，全样本进行追踪和分析的优势尽显。我们可以做到静默观察，不打断消费者，从而得到更为准确和真实的数据。在大数据时代之前，我们需要先设定研究目标，根据目标有针对性地收集相关数据。而现在，我们可以收集和存储所有能获得的数据，从而使得我们可以在任何时间基于任何目的随时获得和处理相关数据。
另一重要变化是从因果关系到联结关系。在原来少量样本分析时代，对于为什么发生这件事情，需找出数据之间的因果关系，继而根据这些来推导规则，利用规则来发现世界。而在大数据时代因果关系不再那么重要，我们可以从所有数据中发现数据和数据之间的相互联结关系。
在营销领域有个很著名的例子，将啤酒和尿布放在一起可以提高销量。如果我们从消费行为学的角度来分析原因，我们可以猜测是因为当周末爸爸们为婴儿买尿布时，如果看到边上有啤酒，就会顺便一起购买。所以将这两个产品摆放在一起可提高销量。而在大数据时代，或许我们通过一个简单的协同过滤，就可以计算出哪两件商品经常会出现在同一张银行小票里、同一个购物车里，我们就可以将这两件商品摆放在一起，从而提高销量。
从上面的这个例子可以看到，大数据时代，我们已从数据分析升级到了对海量数据的直接应用。而基于大数据的网络营销则是大数据的一种最典型的应用，通过相应的云计算技术基于海量数据，实现一对一的消费者洞察、消费者沟通和营销效果评估及实时优化等。
通过大数据的应用，以每个消费者为中心的营销时代正在向我们走来。过去，我们用符合样本的人口统计特征来描绘和圈定消费者，用符合他们共同心理特征的传播方法来沟通。而今天，人口统计维度已经只是描绘消费者画像的一部分。我们在越来越多的应用中实现了对广告主第一方数据的充分利用，实现了包括个性化重定向、个性化推荐等精准营销手段。同时我们也看到，随着第三方DMP的不断涌现，通过第一方数据和第三方数据的紧密结合，将实现对每个消费者的多触点完全洞察。我们能够得到的不再是面目相似的一群人，他们除了是一群具有共同特征的目标受众，他们更是每一个与众不同的“你”。一个崭新的消费者洞察时代已经到来。
而在沟通内容方面，由于我们认知到的消费者是个性化的多样化的，与之相匹配的是我们需要与不同的消费者进行更具个性化的更具关联性的一对一沟通。大数据也在驱动着基于程序化自动化的海量创意生成和面向每个消费者的精确匹配。我们提了多年的“一对一沟通”在大数据时代终于真正地被一步步实现。
基于大数据程序化营销平台的消费者沟通渠道，使得越来越多的沟通渠道可以按人群购买进行细分管理，而即使不是按人群购买的渠道，比如“按天售卖的广告”等，也依然可以按人群进行投放及管理。一个全渠道的以个体消费者为中心的一对一营销沟通时代正在到来。
随之而变的是在效果评估的方式上，过去以媒体为基础的效果衡量，也正在被以消费者为中心的基于跨渠道的效果归因模型为基础的效果衡量模型所取代。因为大数据，我们迎来了以每一个消费者为中心，在每一个渠道与每一个消费者进行一对一的观察、一对一沟通的时代。
大数据的局限
当所有人都在“唱多”大数据时，却少有人思考一个问题：大数据有局限吗？
我们认为，答案是肯定的，正如所有事物均有两面性一样，至少在现阶段尤其如此。首要局限在于：传统方式在有明确目的的情况下，在进行消费者洞察时对少量样本的调查是比较深入和全面的，通过完整的跟踪，如问卷调查、访谈等，对特定样本有充分的认知。
相较于此前认知局部人的所有数据，大数据则是认知所有人的局部数据。面对几千万人上亿人，对其中每个人数据的获得都是不够充分、不够完整、不够均衡的。如果对这种不充分不完整不均衡没有很好的认知，就可能导致错误的结果，从而使消费者洞察形成偏差。
举例而言，一种典型的大数据分析方法是对每个消费者买过、浏览过的商品或网页进行跟踪和分析，以计算出相互间的联结关系。以汽车行业为例，一个经常浏览汽车相关网站的人，我们判定其可能买车，系统会根据这个消费者在同一时期同时在浏览的多个车型作为其潜在购买车型，并认为这几个车型存在竞争关系，基于此进行交叉的产品推荐。但有一个计算机可能不知道的偏差是：在购车者的浏览行为中可能存在“豪车效应”，一个经常看经济性轿车的人，也有可能仅仅因为感兴趣而非购买需求去看兰博基尼，但技术有可能将两者作为竞争车型进行推荐分析。
这种由大数据造成的偏差应该引起充分的重视。即使是大数据时代，人也是不可替代的，要对获取后的数据进行干预、清洗和校验。大数据的另一个障碍在于，数据原本应该是流动的，但现在依然有大量数据处在一个个孤岛中，数据无法流动。同时，数据不仅不流动，还不可交换、不可汇集。虽然数据的复制是没有成本的，但对数据的价值认知尚未被货币化，对数据的保护、数据的交易规范尚未形成，这一些都成为了数据流动的障碍。每个数据拥有者都觉得自己的数据最值钱。只有建立了统一的价值认知，才可以把数据货币化。同时我们也需要一些桥梁或映射关系来实现数据和数据之间的汇集和交叉使用，只有这样，一些不同源的数据才有机会能够被统一使用起来，发挥出更大价值。
在对于数据的保护方面，公众更多将目光集中于消费者隐私方面，这也是个老生常谈的话题。我们也在跟广告协会做消费者隐私保护方面的规范和标准。基本上，可以用匿名性、数据非永久性、用户可控几点概括。但今后，对于数据拥有者的保护这一层面或许应该引起我们更多的重视。如数据进行交换后，如何限定企业在许可的范围内使用的次数？是用几次还是永久使用呢？如何确保数据不会被转卖或泄露？这都是大数据交易中可能用到的问题，包括数据的使用范围、保护、使用权的界定等。如果数据交换的双方相互建立不起信任的话，交易成本将变得很高。数据只有受到了保护，才能更好地拿出使用。
当我们冷静下来，对大数据进行深入剖析，会发现大数据赋予了我们许多全新的视野、全新的能力、全新的体验，在大数据的世界里拥抱消费者，正是大数据营销的魅力所在。
