最近在學習數據營銷，也看了很多跟數據營銷相關的知識，網上的各種文章資料要么太過深奧（專業），要么是過于零散，這對于剛剛涉獵這個行業的同學來說并不太友好。

數據營銷即基于大數據、依托技術進行的互聯網廣告營銷方式，通過合適的時間與渠道，產品可以更加精準地被投放至用戶面前。所以在這里梳理一下，整理一下自己學到的，也幫助剛入行的同學了解一下什么是數據營銷。

一、數據營銷是什么

大數據營銷是基于多平臺的大量數據、依托大數據技術的基礎上，應用于互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在于讓網絡廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。

大數據營銷衍生于互聯網行業，又作用于互聯網行業。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給企業品牌帶來更高的投資回報率。——來源于百度百科

簡單來說就先是要有數據源（數據來源于不同的平臺和設備），之后通過數據技術對數據進行采集和清洗，進而對分析數據，通過分析結果為品牌制定營銷決策，從而幫助提升營銷的效率。

而如何去提升效率，則是通過數據分析結果，在合適的時間、合適的渠道，用合適的產品加以合適的文案素材推給合適的消費者。

二、營銷為什么要進行數字化

1）營銷資源從量變到質變：在傳統的時代，營銷渠道是非常狹窄的，無非就是報紙、電視、線下熱門商圈、大型商超等。

而現在隨著互聯網和各種智能設備的崛起，品牌主的營銷資源已經從量變到質變了，各種社交媒體內容呈現爆發式增長，數據量也是從G到T甚至到了P。那如何更好地管理這些資源，則需要通過技術手段對手上的資源進行整合。

2）數據營銷目前也被關聯到了企業的數字化轉型，通過利用數字化轉型可以更好地幫助提升企業的運營效率，數字化不僅會服務營銷本身，也會去服務企業運營的各個場景，如企業數據管理、知識資產管理、財務管理、客戶管理等業務場景，而數據營銷已成為了數字化轉型的切入口。

三、數據營銷的特點

在大數據時代，消費者日常生活中的每一個行為和足跡都是有價值的，將消費者在不同的設備和平臺上的個人數據和行為軌跡記錄下來，會產生大量的數據，而通過這些數據進行分析，能實現真正意義上的數據營銷。

數據營銷會有幾大特點。

1. 多平臺的數據采集

數據來源是多平臺的，除了我們在互聯網上的數據外，還有像智能家居、可穿戴設備、智能顯示屏、POS機/信用卡等一切能跟消費者發生關系的數據。

2. 時效性強

大數據營銷具有很強的時效性，消費者的購買行為和購買方式非常容易在短時間內就發生變化，大數據營銷的會通過技術手段了解消費者，并及時響應消費者的需求，精準且及時地對目標消費者推送廣告。

3. 個性化營銷

營銷方式產生了很大的變化，廣告主的營銷理念從媒體導向向受眾導向轉變，從以前的買廣告位置到現在的買消費者。如今廣告主是以消費者為導向進行廣告營銷，而通過大數據技術可讓他們知曉目標消費者身處何方，關注著什么位置以及想要獲取怎樣的信息，從而可以根據不同消費者的特征去進行個性化的營銷。

4. 關聯性

大數據營銷的還有一個重要特點是，可以分析消費者看過的廣告與廣告之間的關聯性，也可以去分析消費者購買的上下游關系。

由于在數據采集過程中可快速得知目標消費者關注的內容以及可知道目標消費者身在何處、買了什么，那么則可以對消費者的各種信息進行多維度的關聯交叉分析。

如可以通過分析消費者我們發現消費者除了買了A商品也買了B商品，這樣則可以建議兩個商品關聯搭配組合銷售，可以更好地促進商品的購買；也可以提高購買客單價。

通過這樣的關聯性分析，可以幫助營銷人員發現消費者的消費規律，從而更好制定營銷決策。

四、不同的營銷人對數據營銷理解的差異性

雖然大家提到數據營銷的時候會有一些共同話題，比如在微信私域、淘寶電商、抖音、拼多多以及線下不同的領域，大家都會提到數據、營銷預算分配、會員體系、人群運營這些術語，但實質上不同生態體系的營銷人之間對數字營銷的理解是存在不同的，當大家針對這些話題展開去細聊的時候會發現，不同的平臺之間存在著不同的玩法、不同的方法論以及不同的供應商體系。

舉個例子，像在投放硬廣的時候，提到數據營銷，我們衡量指標往往是CPC、CPM、ROI這些。而對于Social端的數據營銷，我們往往想到的則是KOL、粉絲數、關注數、點贊數這些，不同生態體系下用于評估營銷效果的指標是完全不一樣的。

在這些不同的數據營銷領域體系里面，很多崗位都是高度細分的，而這些人往往很難互相替代。

五、跟數據營銷相關觸點類別

1. 社交媒體營銷

指的是品牌主可以借助一些社交媒體（如：論壇、在線網站、博客、微博、小紅書等），通過撰寫軟文、KOL、代言人等宣傳自己的品牌和產品，在這個過程中潛移默化營銷消費者，并傾聽用戶的訴求，優化和改進自己的宣傳策略。

通過社交媒體營銷，消費者不僅可以認識到品牌，還可以進行多種形式的互動，且可以將自己喜歡的內容及時分享，形成人與品牌之間的互動和人與人之間的互動。

2. 搜索引擎

基于消費者的搜索情況和算法，運用特定的策略從互聯網檢索出來制定信息反饋給消費者的一門技術，簡單來說就是消費者通過一些關鍵詞進行搜索，系統會通過算法自動展現一些內容給到消費者，像百度、360瀏覽器、阿里的直通車，都是通過搜索引擎。

搜索引擎的優勢在于流量精準，因為是有消費者主動搜索行為的，其次是按效果付費，這樣會使品牌主得到消費者的價格大大降低。

3. 程序化廣告

程序化廣告是指利用技術手段進行廣告交易和管理。

程序化廣告的前提是必須有海量消費者準確的數據標簽：如人群信息數據、興趣信息數據等，而且還必須依靠一套強大的算法來進行廣告位的競價，以確保能夠以最合理的競價去觸達到想要的消費者。

程序化廣告有精準定向功能，能夠幫助品牌主實現精準目標消費者定向。相較于搜索引擎，程序化廣告是被動地觸達消費者，但是能夠更大規模地幫助品牌主找到目標消費者進行觸達。

4. CRM營銷（直效營銷）

CRM營銷也叫直效營銷，也就是直接能夠觸達到消費者的營銷方式，CRM營銷在不同的領域理解差異還是蠻大的，像傳統的電子郵件、短信、電話、線上線下的會議，都屬于CRM營銷領域。

而在電商領域我們一般說的CRM運營更多是針對會員和老客的運營，通過手機短信給會員和老客發送各種營銷信息，還有是淘寶的專屬客服、群聊也是屬于電商CRM營銷里面。

CRM營銷的優點是通過直接接觸消費者，更高效且持續地對消費者進行營銷，幫助建立消費者的品牌忠誠度。

5. 品牌自建的官方渠道

如品牌主自己的官網主頁、APP和小程序等。自建渠道的優勢在于可以幫助品牌進行統一的運營管理，能夠有利于品牌的一致性工作的開展，幫助統一的營銷計劃的落實，更重要品牌主在自建渠道拿到的都是一方數據，可以針對自有數據上對消費者創建高度個性化的體驗。

六、數據營銷流程

1. 明確問題：要解決什么問題，要解決這個問題需要分析哪些數據；

2. 數據源：如果要分析這些數據，數據源有哪些，這些數據能用到什么程度；

3. 抓取數據：通過技術或其他手段將可用的數據抓取過來；

4. 數據治理：把數據抓取過來進行清洗、標準化（檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等），將數據變成可以分析的狀態；

5. 數據管理：數據抓取過來后，海量數據該如何存儲，如何管理；

6. 數據建模分析：將海量數據變成業務能讀懂，能使用的標簽體系（可以產品化、報告等形式交付），并將數據輸出到各個應用場景；

7. 執行評估及優化：將數據分析結果進行營銷驗證且進行效果的評估，后續可以根據結果進行持續優化。

今天分享就先到這里啦，最近的學習感受是，學習是一個從點到線、線到面、面到網的過程，數據營銷大生態也是一張非常復雜的網。而我最近的學習也像是抽絲剝繭一樣，知道了一個小的知識點，再沿著知識點繼續深挖，挖到越來越多的知識，從而慢慢地把這些知識點串起來構建自己的知識體系。

而在學習過程中，能深刻感受到的是耐心真的是很重要的，能夠沉下心來去學習新的知識，也要有耐心對不懂的知識進行資料查詢深挖知識點。接下來在學習過程中也會給自己更多的時間和耐心，讓自己變得越來越專注且專業。

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