专题看点
大数据营销一般经历理解业务需求、数据采集和存储、数据准备和预处理、数据分析、形成数据报告、应用和反馈六个基本过程。
01
理解业务需求
理充分理解业务的需求，提炼出大数据营销的目标，找到传统营销的瓶颈，确定数据分析的方法是大数据营销成功的第一步。 业务的需求也是来自客户的需求。深入把握客户的需求，才能设计出具有针对性的解决方案 ， 提供个性化、主动的服务营销。同时只有深入把握行业需求，对客户进行全面分析和监控，直接反馈业务市场的竞争态势，对市场的动态变化进行实时掌控，才能在竞争中占据主动。
02
数据采集和存储
数据采集主要分为三种方式： 基础运营方式、数据租赁运营方式及数据购买运营方式。它们又可归纳为两个方面，即内部信息采集和外部信息采集。 所有数据都是可以结合新媒体营销渠道获得的。因此企业一定要制定数据积累和管理框架。
一方面通过市场调查消费者消费记录以及任何促销活动（特别是新媒体营销）的记录。
另一方面利用公共记录的数据，如人口统计数据、医院婴儿出生记录、患者记录卡、银行担保卡、信用卡记录等都可以选择性地纳入数据采集范围。
根据企业数据管理的框架和自身的条件，将收集的数据选择适当的方式进行存储，建立起大数据平台。
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数据准备和预处理
这个阶段是根据大数据营销的目标，确定大数据分析的数据范围，运用先进大数据技术，对数据进行清洗或预处理。
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数据分析
数据分析主要从描述性统计分析、客户群的精准分类及数据模型的建立三方面来入手。 例如利用基本统计学方法进行统计分析；利用数据挖掘的分类、聚类、关联等方法进行客户群的精准分类；利用数据模型和机器学习等算法进行各种预测。
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形成数据报告
在数据分析的基础上形成数据报告是非常重要的步骤。数据报告包括： 分析报表、客户信息或客户群信息及其特征、根据分析结果提出应用建议。 大数据分析提供了一种可能，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些凭常识或经验可能很难想象的结论或者完全与之相异的结论。
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应用和反馈
数据指导营销最重要的是解读。 一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架对数据进行分析、验证假设、进行解读。 在大数据分析的基础上，可解读的点变得非常丰富。解读的目的是应用，根据解读的结果，把分析的建议加入大数据营销计划，进行跟踪评估和优化提升，达到知识沉淀的目标，最终应用于新一轮的大数据营销中去。
本文摘自崔译文，邹剑锋，马琦，陈孟君编著《市场营销学（第三版）》一书，如有侵权请联系删除
