在大数据时代，营销模式也在不断变化和升级。
从传统营销到搜索营销再到今天的数据营销，我们可以清楚地看到大数据正在改变我们的生活，营销行业也受到了深远的影响。
可以说，能够控制数据，更好地理解现有客户和潜在客户的营销人员必须赢得最终胜利。
而大数据营销的优势就在于运用了自然科学中的数据收集手段，严谨地记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹，解决了上面的几个问题。
数据营销与传统营销最大的区别在于，从探索消费者心理到掌握消费者行为的转变。
当营销人员获得产品时，他们研究消费者为什么购买产品或服务。
而在实施过程中，需要的是有洞察人性的策略团队，让消费者觉得“说到了心坎里”，还有执行力超强的渠道团队，让喜欢你的消费者容易找到你。
通过大数据知道消费者在看什么？买什么？什么时候买等等，基于这些数据，做精准营销。
当一个男孩想追求一个女孩时，他该怎么办？有两种方法：
首先，假设你认识这个女孩，你仍然熟悉她最好的朋友，这个问题要简单得多。从她最好的朋友那里了解她的喜好，然后送礼物去追求。
然而，如果你没有女朋友和熟人的渠道，你只能在网上搜索如何追逐女孩的策略，这样你成功的可能性就会小得多。
第二，以各种方式收集女孩的信息。她经常去哪家餐馆？她喜欢看什么样的电影？她喜欢呆在家里还是旅行？
在社交时代，这些信息很容易获得，翻朋友圈就知道了。
而且当你掌握了这些数据，你就可以创造偶遇的条件，也不用担心没有话题可谈！
同样地，头条之所以能做这么大，和它的推荐机制有很大的关系。
头条不是传统意义上的媒体公司，而是基于数据驱动提高信息分发效率的平台公司。
与传统媒体的编辑选择和推荐机制不同，今日头条使用算法来理解人性。除了性别、终端、年龄、区域分布等用户属性分析外，它还分析了用户的兴趣和情感倾向。
在大量的新闻信息中，筛选并呈现给用户满足他们的阅读偏好。
推荐引擎对于推送内容是否符合用户的阅读偏好至关重要。这就是数据的作用！
简单地说，大数据的基本营销过程是三个步骤：收集、处理、分析和应用。
事实上，传统营销也有数据采集的做法，比如传统的问卷调查。
然而，这种采集过程通常是有限、有意识和结构化的数据采集，可以收集的数据必须是你可以想象的。
在互联网时代，大数据采集过程基本上是无限的、无意识的、非结构化的。
各种复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器上。这需要一个完整的数据服务器集群来提供强大而稳定的数据计算能力。
有些企业有自己的规模IT系统，有足够的资金，已经完成了第一步，所以只需要找到最好的供应商来服务，共同完成精准营销的整个过程。
有些企业没有自己的系统，必须借助第三方开发数据思维IT完成数据收集的系统。
传统数据与大数据的做法差别不大，如基本统计、机器学习、数据挖掘分类、聚类、关联、预测等算法。
例如，银行、通信运营商和零售商已经成熟地利用消费者的属性和行为数据来识别风险和支付可能性。
然而，由于数据量的大幅扩大，算法也有很大的优化和改进空间，实时洞察消费者的行为，及时响应。
最重要的数据指导营销是解释。
传统上，在定义营销问题后，收集相应的数据，然后根据确定的建模或分析框架和数据进行分析，验证假设并进行解释。
解读空间有限。
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。
数据是科学的代表，科学的营销是由于主客观的结合，使营销能够推测和接近市场需求的方向，使生产者与消费者实现和谐的交流。
就像恋爱一样，让消费者一见钟情，二见钟情，三定终身，实现产品与用户的多维契合。
改变下的新营销方式主要解决的不是如何推广和创造性，而是如何创建大数据库，即如何增加用户数量（意图和无意图）以及用户的活动和维护。
大数据营销使营销目标明确、可跟踪、可衡量、可优化。
从而创造了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到了良性循环，这是大数据给营销带来的最大变化！