传统营销方式主要是以海报，大型展牌等等，而大数据的出现在极大程度上改变了这些传统营销模式，在一系列数据支持下，可以让你的营销活动变得十分精准、有效，可以充分提高营销成本和效率。

随着大数据的应用逐渐成熟，其充分地为传统的精准营销赋能，使得营销对象的颗粒度不断变细、以个人为最小单位的精准营销成为可能。最典型的例子之一就是电商平台的个性化推荐：电商平台通过收集平台上所有用户的交易信息和浏览习惯，通过大数据分析找出不同行为模式之间的关联，然后再用单一用户的历史数据记录与不同的模式进行匹配，根据结果来推荐新的产品。

精准营销都主要包括哪些方面呢？

基本属性：年龄、男女比例、消费水平、学历等等.....

搜索偏好：热点话题、影视动漫、热门人物、娱乐游戏等等......

兴趣爱好：关注家电品牌、关注服饰品牌、关注箱包品牌等等.....

顾客来源：顾客来源主要是对数据采集后进行位置分析，可以看到客户具体分布在哪。

大数据精准营销中的三种营销模式：

1、受众精准

大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。

2、成本精准

大数据技术使广告投放更加精准，提升了广告的转化率和回报率，大大节约了成本。 在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息， 从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯等，更加准确地定位目标受众并进行细分。 再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。 这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。 同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。 企业通过大数据进行精准营销，可最大程度降低营销成本，提升品牌价值。

3、效果精准

运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化服务。提供了营销效率与广告成本，让广告投出去的结果可视化。

显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

关于营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代：即以产品为中心，满足传统的消费者需；进入“营销2.0”时代：以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求；而进入“营销3.0”的数据时代：我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一的营销，让我的服务可以刚刚对上你的需求，精确算清楚成交转化率，完全实现个性化精准营销。

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

而大数据精准营销的核心有三个因素，分别是目标用户的定位、潜在用户的发掘以及用户消费行为的引导。

通过以大数据技术为技术支撑的九一数榜项目，我们了解到，要想通过大数据技术完成精准营销，需要完成以下几个步骤：

1、用户覆盖

大数据精准营销的第一步就是用户覆盖，而用户覆盖的基础则是用户行为数据的采集。用户行为数据采集通常有三个渠道，其一是自身互联网系统的信息采集，包括各种企业自身的各种互联网产品；其二是大型互联网资讯平台，这是一个比较重要的渠道；其三是搜索渠道。除了自身的互联网平台之外，其余两个平台通常需要进行合作。

2、用户行为数据分析

用户行为数据分析是发现目标用户和潜在用户的关键环节，所以在大数据落地到广大传统行业的过程中，数据分析能力是传统企业应该关注的重点环节。数据分析的方式和能力往往决定了数据分析的效果，通常不同行业都有针对性的分析工具，也可以自己开发针对性的数据分析产品。

3、信息推送

信息推送是大数据精准营销的最后一个环节，同时也是一个非常重要的环节，信息推送的形式对于效果有重要的影响。目前常见的推送形式包括短信息、传统电话以及互联网方式，目前互联网方式更容易被用户接受。互联网信息推送通常需要跟具体的平台进行合作，呈现形式往往也比较多样化，可以根据实际情况进行选择。

以上是在使用大数据技术进行精准营销需要完成的步骤，但一般企业或机构并不具备单独做精准营销的条件，这就需要找有能力的的大数据平台为企业或机构“保驾护航”。

最后，大数据精准营销需要把握好用户数据的使用边界（注重用户隐私数据的保护），否则容易起到负面效果，甚至更严重的后果。