大数据营销和互联网精准广告将爆发

1. 大数据营销和互联网精准广告将爆发

大数据营销和互联网精准广告将爆发
2014年中国网络广告市场规模达到1540亿元，同比增长达到40.0%，预期到2018年达到3930亿元。而以技术驱动的大数据精准营销更是互联网广告的未来趋势，在国外，纳斯达克上市大数据营销公司RocketFuel首日股价大涨93.45%，引发轰动，同样在纳斯达克上市的法国大数据营销公司Criteo一路高歌，市值最高一度突破35亿美元;在中国，360、苏宁、蓝色光标（300058）、阿里在2013年、2014年频频注资收购大数据营销公司，互联网精准广告风口正从美股刮向中国，号称中国纳斯达克的新三板将成为互联网概念股尤其是互联网广告营销公司的新沃土。互联网精准广告将成中国资本市场风口
在美国，数字营销近5年的复合年均增长率为70.5%，截止2015年，全球基于RTB的展示型广告数额将呈现爆发性的增长—在美国将达到71%。成立于2009年的大数据营销公司RocketFuel在美国纳斯达克上市首日股价大涨93.45%，市值达到20亿美元;成立于2005年的法国大数据营销公司Criteo于2013年10月在美国纳斯达克上市，首日市值亦接近20亿美元，随后几个月里，最高一度突破35亿美元。近日， Criteo2015年第一季度财务报告显示，Q1收达到2亿9446万美元，与去年同期的1亿7195.6万美元相比增长了71 %，释放着不可阻挡的势头。中国，互联网精准广告行业已蔚然成型，自2012年“程序化购买”为代表的精准广告营销概念进入中国，互联网巨头百度、阿里和腾讯先后推出自己精准营销广告交易平台，淘宝推出Tanx并在后来整合为阿里妈妈精准广告营销平台，百度推出百度BES，腾讯更是先后推出腾果DSP平台并在2014年推出广点通流量平台在精准广告方面布局;另一方面亿玛为代表的独立第三方精准广告平台在电商和互联网金融领域也占领绝对领先地位。艾瑞数据显示，2014年中国网络广告市场规模达到1540亿元，同比增长达到40.0%，预期到2018年达到3930亿元，而其中以程序化购买为代表的精准营销广告2014年增长率更高达216.5%，互联网精准广告必将酝酿一轮爆发式增长，风口已近在眼前。
程序化购买广告市场规模
中信建投证券分析师陶静就表示，广告行业或是未来的万亿市场，传统广告弱势，互联网广告将高速发展。“2013年中国广告市场规模达5020亿元，过去五年复合增长率21.45%，但整体广告市场规模占GDP的比重与。
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2. 大数据开启 企业精准营销时代

大数据开启 企业精准营销时代
大数据营销的发展为在技术、数据和应用领域均具备领先优势的企业提供了广阔发展空间。10月27日，国内领先的大数据公司百分点集团发布了面向企业客户和广告代理商的大数据营销平台产品“百分点营销管家”(BMM)，该产品旨在突破国内市场精准营销的瓶颈，实现基于大数据背景下的营销管理，打造全数据生命周期的营销管理平台和服务。　　据了解，“营销管家”基于百分点独特的技术、数据和模型优势，帮助企业挖掘一方数据价值，打通三方数据，获取更全面的消费者洞察。同时，“营销管家”对接多家业内技术领先的渠道合作伙伴及数据提供商，整合展示广告、搜索广告、电子邮件、短信平台等多种媒介资源，为企业客户提供一站式营销解决方案。　　百分点创始人、董事长苏萌表示，“营销管家”让精准营销不仅拥有了雷达来探测市场，也拥有了卫星来精准定位。“营销管家”是百分点坚持“大数据赋能者”定位基础上的又一创新成果，其价值在于为企业客户提供精准的受众人群、灵活的投放规则，丰富的渠道选择。通过跨渠道、跨屏的营销组合，更好的接触到目标群体，达到精准营销的效果。　　在多屏时代和移动互联网时代，消费者数据高度碎片化，企业难以全面触及和管理。另一方面，企业一方数据往往较为局限，亟须第三方数据补充。百分点产品副总裁张一帆指出，精准营销是结合大数据技术最广泛的一个应用领域。基于整合三方数据合作伙伴及渠道资源，“营销管家”将数据驱动智能营销的技术能力赋予企业客户和服务商，让他们更好的适应大数据时代的营销模式。　　璧合科技创始人赵征表示，中国互联网广告发展已经经历了几个不同阶段，当前从上到下整个行业内越来越细分化，并且产业链形成之后，在这个中间任何一部分，包括DSP（需求方平台）、DMP（数据管理平台）、SSP（供应商平台）等都有产业极度细分化的趋势，但也不代表现在已经是终点。相信再过一两年会有更多公司出现，整个产业会越来越细分。　　在北大光华管理学院市场营销系教授沈俏蔚看来，大数据营销、精准营销，是要能够非常准确、及时判断消费者偏好，并且能够把消费者所关心的产品或者广告信息，以非常有效的手段传递到他那里。这里存在两个难点，一是数据和技术的问题，信息搜集不仅仅关注过去的购买行为，还希望得到完整的消费者画像，这就需要连接很多数据，包括购买行为、在网上搜索行为、甚至个人微博及朋友圈发布的信息。把这些数据源有效整合起来的时候，本身就是一个挑战。二是模型需要更多改进和更广泛的推广。
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3. 大数据开启企业精准营销时代

大数据开启企业精准营销时代
大数据营销的发展为在技术、数据和应用领域均具备领先优势的企业提供了广阔发展空间。10月27日，国内领先的大数据公司百分点集团发布了面向企业客户和广告代理商的大数据营销平台产品“百分点营销管家”(BMM)，该产品旨在突破国内市场精准营销的瓶颈，实现基于大数据背景下的营销管理，打造全数据生命周期的营销管理平台和服务。
　　据了解，“营销管家”基于百分点独特的技术、数据和模型优势，帮助企业挖掘一方数据价值，打通三方数据，获取更全面的消费者洞察。同时，“营销管家”对接多家业内技术领先的渠道合作伙伴及数据提供商，整合展示广告、搜索广告、电子邮件、短信平台等多种媒介资源，为企业客户提供一站式营销解决方案。
　　百分点创始人、董事长苏萌表示，“营销管家”让精准营销不仅拥有了雷达来探测市场，也拥有了卫星来精准定位。“营销管家”是百分点坚持“大数据赋能者”定位基础上的又一创新成果，其价值在于为企业客户提供精准的受众人群、灵活的投放规则，丰富的渠道选择。通过跨渠道、跨屏的营销组合，更好的接触到目标群体，达到精准营销的效果。
　　在多屏时代和移动互联网时代，消费者数据高度碎片化，企业难以全面触及和管理。另一方面，企业一方数据往往较为局限，亟须第三方数据补充。百分点产品副总裁张一帆指出，精准营销是结合大数据技术最广泛的一个应用领域。基于整合三方数据合作伙伴及渠道资源，“营销管家”将数据驱动智能营销的技术能力赋予企业客户和服务商，让他们更好的适应大数据时代的营销模式。
　　璧合科技创始人赵征表示，中国互联网广告发展已经经历了几个不同阶段，当前从上到下整个行业内越来越细分化，并且产业链形成之后，在这个中间任何一部分，包括DSP（需求方平台）、DMP（数据管理平台）、SSP（供应商平台）等都有产业极度细分化的趋势，但也不代表现在已经是终点。相信再过一两年会有更多公司出现，整个产业会越来越细分。
　　在北大光华管理学院市场营销系教授沈俏蔚看来，大数据营销、精准营销，是要能够非常准确、及时判断消费者偏好，并且能够把消费者所关心的产品或者广告信息，以非常有效的手段传递到他那里。这里存在两个难点，一是数据和技术的问题，信息搜集不仅仅关注过去的购买行为，还希望得到完整的消费者画像，这就需要连接很多数据，包括购买行为、在网上搜索行为、甚至个人微博及朋友圈发布的信息。把这些数据源有效整合起来的时候，本身就是一个挑战。二是模型需要更多改进和更广泛的推广。
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4. 大数据时代市场营销策略

    　　大数据时代市场营销策略        　　1、利用大数据改进企业广告投放策略 
       　　广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。
        　　2、基于大数据的精准推广策略 
       　　没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。
        　　3、规模个性化产品策略的实施 
       　　传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。
       　　近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。
          　　4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘 
       　　以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。
       　　通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。
        　　5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略 
       　　现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台);不同的客户需求;不同的细分市场;以及不同的但可以区隔的市场区域。
       　　这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度;分析各种渠道形式的测试销售数据;以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

5. 大数据时代,离不开精准数据营销

大数据时代,离不开精准数据营销
住精准的客户，成本会太高，从而造成巨大的资源浪费。从精准度营销来说，客户需求无益是首要的条件。　　2、数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等这些构成了大数据的载体，如何在这些数据中找到适合自己的行业需求无益考验着数据采集的分析能力，也在考验着技术开发者的技术水平，要对一个庞大的数据进行详细的细分。　　3、价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，在这一两秒之类如何监控获取数据将是一大难题。精准数据要求的是对客户群体进行详细划分从而得到精准的客户需求意向。　　4、第四，处理速度快。在大数据中要求高速度完成各项指标!对数据进行处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。　　综合以上因素，网络营销在大数据时代和精准营销是密不可分的。但是如何在这个时代中找到一款能代替人工处理的软件至关重要。我这里详细讲下360营销软件的--qq精准客户采集系统。此系统通过对客户数据的分析发现，对qq空间的监控可以获得非常可观的数据量，目前qq空间是在qq流量比中，排行在第一位，占整个qq访问量的55%，所以客户群非常大。　　在找好客户群体后就要对客户需求、客户群体细分，首先软件可以实现行业、地区采集，通过对客户的细分，客户逐一排除在需求之外。在此基础上，再次对客户进行精准筛选有效性和时效性，对在线、年龄、性别进行二次筛选。这一系列的环节中所有的操作速度都是通过多线程完成，无论是对数据的采集和空间的监控，都是多线程的监控模式，对空间访客的相应速度可以以秒计算。可以完成一小时在5万以上的采集速度，客户筛选只要轻轻勾选就可以完成。这是一款做网络营销的必备利器，现在在一团做活动，原价699，现在的一团价只需要199，非常的划算.
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6. 基于大数据的精准营销与应用场景

基于大数据的精准营销与应用场景
大数据营销时代来临　　营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息过载，数据爆炸、消费者个性化需求的凸显，消费者成为商业行为的主宰者；另一方面，大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。    基于数据的营销基本过程：    基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。    1、数据层：采集和处理数据    大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据。    不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集    2、业务层：建模分析数据    使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。    3、应用层：解读数据    数据指导营销最重要的是解读。传统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，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。    而大数据提供了一种可能性，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，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。    大数据营销数据类型：    人口统计学数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；    用户行为数据：访问、页面停留时长、触点等。    用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。    交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等　　大数据营销应用场景：　　从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定营销策略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。    应用1：客户价值识别（用户特征）    通过对用户交易历史数据收集；    进行RFM分析，定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度；潜在用户：主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。    通过因子分析，发觉影响用户重复购买的主要因素，从类似：价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重，调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导，调整宣传重点或组合营销方式。    应用2：用户行为指标：    通过对用户行为数据收集；    通过用户行为渠道来源的自动追踪：系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类，根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。    营销效用方面：知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入特定网站，跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。    根据地理位置分别设定目标，比如大多数中上层人士，居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。    应用3：个性化关联分析    通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集；通过分析客户群需求相似程度、产品相似度，通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。    大数据精准营销面临挑战：    1、多渠道融合进行精准营销：全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。    2、最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。    3、基于数据挖掘的即时营销：企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。    4、精准营销系统：自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。
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7. 大数据正在引领一场营销变革

大数据正在引领一场营销变革
短短十数年，大数据、物联网、云存储、移动互联从趋势成为主流，商业生态早已迈过无数个可能，进入了今天飞速发展的快车道。大数据产业已渐趋成熟，亟待被各行各业所运用。小米数据产品总监刘洋在易观智库学术沙龙交流会上表示，随着大数据概念越来越清晰，运用产品类型的形式在数据当中应用将会越来越多。
大数据规模日趋庞大
所谓的大数据技术，就是从各种类型的数据中，采用新处理模式快速获得有价值的信息，从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。随着互联网+影响力的不断深入，人们的生产和生活方式发生了极大的改变。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。
据统计，全球所掌握的数据，每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。
利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值。大数据冲击传统市场，渗入更多的企业成为趋势。
据了解，2015年全球大数据产业规模达到了1403亿美元。预计到2020年，这一数据将达到10270亿美元。其中，2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。
百分点产品市场总监、中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚向《中国产经新闻》等媒体表示，从卖产品转变为卖服务，服从管理转为创造客户价值，互联网核心思维是数据思维，是大数据冲击传统市场的三方面表现。
同时，随着数据资源的开放及使用逐步深入，应用创新成了大数据发展的主要驱动力。目前就传统的企业而言，已经将数据分析、数据资源作为一种新的业务，且投入程度可能强于传统的业务。
据相关数据分析显示，到2020年，中国大数据产业细分市场规模中，应用层规模占比将达到40%，衍生层规模占比达18.5%。
另外，按照行业来划分，未来大数据应用预计将以政府和金融为主，预计2020年政府和金融大数据应用或将占60%，随后是工业以及电力应用。
大数据是一种技术，一种思维的创新，也是数据本身价值的发掘。大数据时代，很多企业已经以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。
刘洋在会上解说了数据驱动的两种模式，即分析决策和应用产品。其中分析决策包括战略分析、竞争分析以及商业分析。他表示，市面上大部分企业在做商业分析之前往往忽略了先做战略分析和竞争分析。
而所谓产品应用，刘洋表示，是与产品相关的数据，把这类数据包装成行业的内容或者是服务，提供给用户。
不仅如此，利用产品跟用户建立关系，利用数据发现规律从而驱动产品创新，也是一个非常好大数据的应用。张涵诚认为，这将能够实时了解用户需求，并及时对服务做出迎合客户群的调整，以赢得更大的市场占比。
电商平台没有评论，意味着转化率的降低、客单的下降。个性化的推荐，需要一个推荐引擎了解消费者的偏好、行为习惯，帮助他推荐一款产品。利用大数据可以洞察消费者的建议，对产品的看法，通过迅速做反馈，可以创造更大的营销。
大数据基因植入传统企业，还会使一些企业成为平台型的企业。张涵诚表示，有了数据以后，企业可以无限地延伸，采购大量的数据可以跟供应商更多做集成。例如，生产数据服务将会有更多的订单，销售渠道数据将同行商品放在平台上卖。
完善大数据体系建设
对制造业企业而言，大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对数据的“加工能力”——对大量的数据进行专业化的处理，使之转化成为对企业有用的信息。
虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据过程中，仍然对思维架构、方式方法有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务要求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常束手无策。
数据处理的成本非常高，业务发展多元化的时候发现经常遇到一个问题就是数据不准。就目前行业发展情况来看，基本上大规模的公司相对多一些，小的开发者可能越来越艰难。在中大型的开发者越来越多的情况下，发现用户的需求已经脱离了原来老的模式，这就需要把自己的数据拿过来做分析，放到系统里面与CRM、销售系统、投放系统、运营系统做打通，做一个全盘分析。
“大数据分析分四个步骤，即数据应用、数据分析、数据存储和计算以及数据源。其中数据源主要是保证数据不脏。”刘洋说道。
大数据在业务中的分析流程大概分两种类型。一种是当我们有数据和数据分析系统时的监控，通过业务上线、数据的监控、异常数据的发现、异常状况处理的策略、业务改进，形成一个闭环模式。另一种是产品要上新的功能，通过业务上线、效果评估、改进策略、业务改进、效果评估来形成闭环模式。
而就大数据团队架构，分为分散式和中心式。相较于分散式大数据团队的高成本、灵活、难管理特点，中心式的大数据团队的特点则是低成本、易管理、低效率。
分散式的大数据团队，因为每个业务都比较庞大，业务与业务之间的耦合度较低，需要灵活、快速的数据支撑，大型的数据平台无法满足快速变化的业务要求，于是业务会自建平台和分析人员。
仅中心式的大数据团队而言，各个业务有一些区分度，但是区别不大，于是公司会采用统一的数据树立部门，对所有的业务进行数据分析的支撑。
目前，形形色色的大数据已然成为了各领域发展的新宠。伴随技术的发展，大数据正在引领一场营销变革。大数据的存在让营销者能更好地、更实时地对消费者画像并实现无限的消费者细分。大数据强大的分析、挖掘、整合能力让营销变得简单起来。

8. 大数据信息促进营销模式转型

大数据信息促进营销模式转型 
大数据之父”维克托·迈尔舍恩伯格认为，世界的本质就是大数据。
仔细想来，确实如此。随着大数据时代悄然来临，数据不再是一个抽象的专业名词，它已经无孔不入地渗透到我们生活的方方面面。
每当飓风来临之前，美国沃尔玛都会将手电筒和蛋挞摆在一起出售，这是因为通过对沃尔玛的多维数据分析发现，季节性飓风到来之前，手电筒和蛋挞的销量都会大幅增加，飓风、手电筒、蛋挞之间有着一种神奇的联系；利用价格调整软件，零售商可以在一小时内自动修改200万件商品的价格，这是基于竞争对手价格和销售额等因素的一种动态定价机制；澳大利亚数字户外广告公司通过安装在数字户外媒体上的受众测量设备来实时采集受众的信息，当测出此时的观看人为女性，后台中针对女性用户且给出最高广告费的广告将自动播放。
本书中提到的上述案例都是基于大数据的渠道、定价和广告创新。作为一本关于大数据营销的教科书，不同于以往教材中只有枯燥晦涩的理论，本书每一章节都配有生动的经典案例，范围涉及众多不同领域的领先公司，展示了诸如腾讯、IBM、沃尔玛等巨头公司在大数据营销中最具价值的应用案例。通过对这些案例的详尽分析，帮助读者更好地理解大数据营销的运作理念和方法。
那么，我们为什么要了解大数据？大数据究竟能给营销带来哪些变革？
信息技术的创新推动着思维模式的变革，大数据带来的信息风暴开启了营销模式的转型。麦肯锡全球研究院在五年前发布的一份研究报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》指出，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为日益重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
对于市场营销来说，大数据可以帮助品牌发现机遇（新客户、新市场、新规律和新策略），回避风险和潜在威胁，同时也有助于品牌营销决策的调整与优化。因此，如何利用大数据技术实现更大的营销价值和效果，是值得不断思考和探索的领域。
本书作者阳翼十余年来潜心于营销领域，做了大量前瞻性的研究工作，有着丰富的理论功底和实践经验。不仅在传统营销领域颇有建树，对于大数据时代的新营销也有着独到的见解，在广告、市场、数字营销等方面提出了诸多有价值的观点。相信本书能为高校广告、营销专业的学生及相关研究人员、从业人士打开一扇洞察大数据营销的窗口，同时在变革思维方式、培养大数据思维等方面带来启迪。