大数据驱动下的数字化营销_数据分析师培训
传统营销vs数字营销
这些年，传统营销在各个领域中的效率大幅下降。最重要的原因是：消费者细分群体、产品、品牌、媒体和销售渠道的成倍增加以及全球化世界中国竞争的加强。因此营销和销售团队需要把小店主的做法扩大化，即要向小店主那样了解个体消费者。
这就是说，中国的营销人员也需要付出巨大的努力打造品牌，一些家喻户晓的全国品牌，如蒙牛（乳业）、平安（金融服务）或美的（白色家电）已经价值数十亿美元。然而品牌忠诚度在中国很低，大众消费者很容易因为一点价格差距而转移。那么对于大多数中国公司来说，基本的企业商业活动，例如生产、成本控制、销售及分销仍然是首要事项也就不足为奇了。
在这种环境下，中国的营销仍然是一个相对传统的业务：基本是产品驱动，大多数来自经验，主要是针对已有产品的销售效果，而不是激发新产品或商业模式设计灵感。与西方同行相比，除了在一些大型国有企业和技术驱动行业，中国的营销人员整体上处于消费者数据收集和分析的起步阶段。
与此同时，快速变化的消费需求、偏好和收入水平给数据驱动方法带来了特殊的挑战。对有限制的历史数据集进行解释并非普遍可行，尤其是在消费行为变化如此之快的时候。
近几年随着大数据基础设施和技术的成熟，中国公司在数据驱动营销领域也在快速跟进。在过去的10年中，中国大多数公司已经建立了一定的IT资源，并已建设了它们的基本数据设施。中国拥有世界上最大的互联网和智能手机应用社区，产生了巨大的并且还在不断增长的数据，这些数据正在等待被处理、分析和应用。随着中国公司和消费者的成熟，这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。
成功的过渡需要深刻变革，至少在企业文化和组织方面。这正是第三方合作伙伴可以扮演重要角色的地方，它们可以帮助中国公司利用全球数据驱动营销和销售的经验，包括设计整体数据战略、IT能力建设和建立合适的组织及流程。但是在深入变化之前，对商业数据的机遇和影响有一个明确的把握至关重要。如何将数据转换为信息，信息转换为知识，知识还要能够传播出去成为集体的智慧，成为一种管理模式和企业的核心竞争力。
通过智能化分析将能较好地了解潜在消费者的行为动机。比如从人口统计学、社会经济、心理和价值观，以及需求（被分为“客观需求”和“主观欲望”两部分）数据中得到结果。
现在，新技术可以帮助我们识别所有的重要行为组成部分，如互联网搜索行为、零售中的客户钱包份额（shareofwallet）、在社会媒体平台上发布信息等。另一方面，为了影响客户的未来行为，我们必须尝试了解潜在行为（客户可能找到的信息、进行的购买和投诉）。此外，我们需要洞察可见（例如，开支金额、与我们商店的实际距离等）和不可见（例如，可支配收入、价值观、需求、偏好等）两方面的行为动机等，这些是基于市场研究数据的高级细分领域。
（1）在单个客户层级找准市场（以及潜在市场）。
（2）增加单个客户的钱包份额：
（3）留住客户，从而增加客户关系的长度。
（4）促进客户的推荐（例如，通过口碑营销）。
（5）降低营销成本或提高营销投资回报率。
数字营销迎来历史性机遇
市场是个体顾客行为的综合。大数据分析提供给营销和销售团队历史性的机遇。如果我们有技巧地把数据整合起来，就能得到高清质量、可以放大的市场图景。
如果我们更好地了解每个单独客户，整个市场对我们来说也是敞开的。而且我们掌握越多关于市场上正在发生事情的定量信息，就能更好地回答谁何时买了什么这个问题。基于数据的营销是一套解释性的体系。可以通过对个体的研究提示整体。反过来，个体消费者在整体的背景中也可以更好地被理解。
基于数据营销最迷人的地方在于，得益于丰富的数据，我们更迅速而准确地知道特定营销手段将会增加多少营业额。
未来的企业赢家
一、未来的市场赢家一定是那些分析和基于数据营销可以创建清晰可辨的客户利益的公司