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現代科技的發展給人們的生活帶來了許多新變化，消費者越來越強調自我，追求個性，企業在捕捉消費者越來越多樣化的需求上面臨更多挑戰。以IT應用技術、智能通信技術為基礎的精準營銷應運而生。正如現代營銷之父菲利普•科特勒所認為，市場營銷是企業需要更精確的有效通信和市場營銷策略的實施過程，同時交流通信的結果是必須能夠計算出來，并且市場營銷可利用高效的通訊得到較大利潤。在智能數據挖掘分析時代，我們可以通過對數據的AI＋挖掘的管理、準確程度與精密程度、選擇客戶與市場定位等多方位來展現精準營銷的價值。

一、引言

大數據應用于精準營銷就是在大數據的支撐下，盡可能多地獲取消費者的信息，從中分析挖掘他們的潛在需求，并利用數據技術進行精準的廣告投放，使營銷更具針對性。首先，大數據為精準營銷提供了海量的數據信息[1]。在互聯網中，用戶的信息行為都能轉化為數據，企業通過分析這些數據，挖掘消費者的潛在需求，運用信息技術進行精確的、個性化的廣告投放，實現精準的營銷。同時，在營銷過程中，每一個用戶的Cookies數據是可記錄和查詢的，即與目標用戶的每一次接觸都會留下痕跡，利用這些“痕跡”可以建立一個消費者數據庫，實現客戶的信息管理。大數據使更高效的精準營銷得以實現，精準營銷又為大數據提供更多信息積累。

二、大數據下的精準營銷模式

1.受眾精準。大數據技術為營銷找到更能滿足業務需求的受眾。通過對數據的整合分析，我們可以得出清晰的用戶畫像，了解用戶的個性與需求，從而實現一對一的精準投放和服務。如擁有強大的數據管理平臺（DMP）的TalkingData，能對超過20億移動受眾人群的數據進行匯聚、清洗、萃取，結合一系列算法模型，輸出人群分類標簽數據體系和目標受眾分析工具。由此，企業可以更加精準地找出目標受眾，進行針對性的廣告投放。2.成本精準。大數據技術使廣告投放更加精準，提升了廣告的轉化率和回報率，大大節約了成本。在大數據的支持下，我們能挖掘大量與消費者相關的數據信息，從中分析出消費者的基本屬性、興趣愛好、消費習慣、消費需求等，更加準確地定位目標受眾并進行細分。再運用人群定向技術，精準地向受眾投放針對性的廣告。這樣的精準投放，改變了以往大范圍無目的的廣泛投放模式，大大節約廣告投放成本，避免浪費。同時，精準的廣告信息往往能主動迎合消費者的需求，更容易使其對產品和服務產生好感，從而大大提高了廣告的轉化率和回報率。企業通過大數據進行精準營銷，可最大程度降低營銷成本，提升品牌價值。3.效果精準。運用大數據對消費者的需求進行篩選跟聚合，使精準營銷的層次得到進一步提高。在大數據技術的支撐下，我們可以得到清晰的目標受眾定位，有效細分人群，提供針對性較強的個性化聚合服務。改變了以往精準營銷提供綜合化服務的局面，大大提高了營銷的效果。如，網舟科技通過對用戶線上線下的數據進行只能篩選，為不同的使用情境建構了不同的推薦機制，使推薦引擎從以往的綜合化服務轉向個性化聚合服務。由此，商品導購更加智能化，消費者好感度增強，有效提高產品和服務的銷量，增強了營銷的效果。

三、大數據在精準營銷中的應用

1.用戶數據的挖掘。互聯網時代下，用戶的任何行為都會留下痕跡，利用系統日志數據、訪問社交網絡信息等，我們通過用戶反饋信息，識別分析出用戶的基本屬性、興趣愛好、消費行為、潛在需求等。以Facebook為例，超過12億的用戶量為其提供了海量數據。Facebook可以從Cookies追蹤它的用戶，如用戶在使用Face-book的同時瀏覽網頁，便可以追蹤到用戶所訪問頁面的網址。用戶在Facebook里添加的標簽，點過的贊等等也都可以成為Facebook識別和分析用戶的基本屬性、個性取向、情感狀態、消費水平、政治傾向等各方面信息的數據依據。企業可以通過訪問Facebook主題數據對消費者進行研究，進一步了解消費者，繪制品牌受眾地圖，進行品牌內容評估，從而準確地投放廣告、開發客戶，實現精準營銷。2.定向廣告的推送。精準營銷成功的一個重要條件是精準的營銷信息推送，即將相關的產品廣告、促銷活動等信息向目標受眾推送，引發其關注并產生點擊、閱讀等行為，從而進一步吸引其購買產品。它包含兩方面，一是目標受眾，即營銷信息應該推給誰；二是信息內容，即向其推送怎樣的信息。以前，企業難以獲取足夠的用戶信息，因此無法采取有針對性的傳播內容，造成大量的廣告資源浪費。在大數據時代，我們可以搜集大量的用戶信息并進行分析，從而判斷出我們的目標受眾，進行個性化的定向廣告推送，大大提升了廣告效率，節約廣告成本。3.主題數據的開發。主題數據的開發，將數據信息預處理，通過預處理后進行識別，根據不同的管理需求及其相應的信息，將工作定義為不同的分類，再針對各個主題數據庫進行主題定義。它可以為營銷者帶來一個清晰的用戶視圖，從而實現更精準的營銷。如企業可以訪問Facebook主題數據，識別提取用戶信息，再從信息的不同利用角度出發進行分類，整理形成各個主題的數據庫。根據這些主題數據選擇性地改變他們在平臺和其他渠道的營銷方式，使廣告投放更加精準。

四、精準營銷的大數據技術應用

1.大數據分布式存儲管理技術。大數據是涉及整個軟硬件系統的各個層面上諸多計算技術的融合。當大數據處理平臺搭建后，將要考慮數據存儲問題。在集群環境下，需要大數據的儲存并發訪問，主要采用分布存儲系統[2]。分布式存儲對大數據才存儲通過可擴展的方式高效可靠的管理，但無法對結構化、半結構化數據進行訪問和管理[3]。因此，面向結構化和半結構化數據存儲管理和查詢分析系統營運而生：例如HBase和Hive等系統[4]。2.大數據并行計算及系統平臺。大數據并行計算系統平臺框架主要是Hadoop、MapRe-duce。近年來人們研究實現了更多種大數據并行計算模型與框架，以提高大數據的處理效率。其中，集多種計算模式為一體的Apache、Spark發展迅猛，成為新一代主流大數據并行計算系統，受到了工業界和學術界的廣泛關注和使用。3.數據分析。金融征信、互聯網輿情、商業用戶畫像、電信精準營銷及智能交通管理等領域的大數據分析應用層出不窮。大數據以應用系統需要有相關專業及知識結構的應用行業專家對領域應用的具體案例和問題構建行業具體應用的邏輯業務模型，并采用分析軟件進行分析歸納數據，計算機專業人員通過以上分析，再進行設計和開發相關大數據應用系統。通過其存儲、計算、分析等技術層面的運用，能夠構建針對不同行業領域的大數據分析或解決方案[4]。

五、結論

大數據時代下，我們可以在不同媒介不同領域中挖掘、提取各種數據資源，通過對這些數據的整合與分析，我們可以得到用戶的基本屬性、興趣愛好、消費需求等，繪制出精準的用戶畫像，明確他們的潛在需求，并針對這些差異化需求進行精準的個性的廣告傳播。這大大提高了廣告主尋找目標消費者的效率和精準性，極大地節約了廣告投放成本，提高了廣告投放效率。我們要時刻關注技術的發展，抓住大數據帶來的機遇，同時也不能盲目迷信大數據，要積極應對它對廣告業的挑戰與沖擊。

參考文獻：

［1］李潔,應昌成.大數據發展趨勢［J］.電子技術與軟件工程,2017(22).

［2］嚴格非.大數據處理技術與系統研究［J］.信息與電腦(理論版),2018(5).

［3］LuG,YuH,LiY,etal.StudyonSAMPA_STforLhasaTibetanandrealizationofautomaticlabellingsystem［C］//InternationalConferenceonImageAnalysisandSignalProcessing.IEEE,2010:133-137.

［4］顧榮.大數據處理技術與系統研究［D］.南京大學,2016.作者簡介：郭艾（1982.10-

作者:郭 艾 賴格靈  單位:廣東外語外貿大學