未来世界，谁拥有大数据谁就拥有取之不尽用之不竭的滚滚财富。随着数据信息的海量增加，产生数据的来源呈现多样化，多平台化的数据采集对网民行为的刻画更加全面而准确，为大数据精准营销打下了基础。大数据技术的预判功能，意味着一个拥有亿级用户的社交网络平台若能够通过对大数据的解构，为企业提供个性化、智能化的广告推送和服务推广服务，则意味着企业可以抢占更大的商业空间。&伴随着社交媒体的兴起，消费者对广告行为的依赖方式已经发生变化，传统的广告和营销手法其实更难奏效。“这个年代在做市场营销的如果不了解移动化和 大数据的概念，很难去理解消费者，碎片化的消费场景已经让实体店发生变化了。如今，消费者获取信息的渠道和范围已经大大增加。他们已经不再听任企业的摆 布，而是追求更加个性化的产品和服务，并根据搜集来的各种信息做出判断、随时分享，将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。在社交媒体时代，大数据还 是发动机，是让用户不断转化的平台。相应的，营销由独立转为系统性工程，而数据在营销全程中扮演的角色，也必然要由参考工具转向驱动发动机。数据驱动的精 准营销引擎，将颠覆传统的营销决策模式及营销执行过程，给网络营销行业乃至传统行业带来革命性的冲击。&每一次营销，都将形成循环效果。通过定位用户群、分析用户内容偏好、分析用户行为偏好、建立受众分群模型、制定渠道和创意策略、试投放并收集数 据、优化确定渠道和创意、正式投放并收集数据、实时调整投放策略、完成投放评估效果等，完整的数据应用过程不断把控营销质量与效果，实现从效果监测转向效果预测。&1、强调时效性：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。2、个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。3、性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。4、关联性强：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。多平台采集包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据&。大数据营销的实现过程：海果汇专家认为，大数据精准营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，而且在大多数人对大数据营销的过程一知半解。国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。构建大数据平台系统，具备海量数据、实时计算、跨网络平台汇聚、多用户行为分析、多行业报告分析等特点。大数据营销是基于大数据分析的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。大数据营销中所依赖的数据，往往是基于hadoop架构分类的静态人群属性和兴趣爱好常量，这导致了大数据营销在本质上很难以去控制和捕获用户的需求。客户资料留存的本质是留住用户并为产品带来更大的商业价值，而不仅仅是延长其生命周期。以餐饮业运营为例，不管是海底捞还是其他餐馆，首先要解决如何让更多用户来吃饭?前提条件一定是不难吃，也就是说，产品必须满足用户的一个真实需求，如果产品本身就是一个伪需求，那这个产品不管如何运营，留存都不会高。1、用户可分为：留存用户和流失用户；2、每个用户都具有两个维度的属性：用户属性：年龄、职业、性别等；用户行为：浏览、查看、下单、支付等。结合用户属性和用户行为，对用户进行精细化运营，找出留存用户与流失用户的行为差异，找出流失原因?是性别?是用户使用的浏览器?还是留存用户触发了某些功能，而流失用户没有触发?通过用户画像，找出差异后，针对差异，进行相应的改版和引导。某初创型垂直电商刚上线时，通过不遗余力的推广及大力度的用户补贴后，发现：在取消补贴后，用户流失非常严重，所以这家公司希望通过用户行为数据分析，找到提升用户留存的产品关键点。分类导航入口、 广告位 、活动入口。通过用户分群功能，筛选出：已有过购买行为的用户，再把这些用户分成两个群：一个是购买过且留存的用户，另一个部分是购买过但流失的用户。通过用户行为，比如：支付成功，再进一步精细化分成两个群进行分组对比。把这两个群分开后，首先查看用户画像，找到差异。通过观察发现，两组用户触发分类导航的次数是不一样的，此时即可对比两个用户群，触发分类导航事件的活跃度。可提出一个假设：触发过分类导航的用户有更大的留存率，需要验证假设。验证时，同样把用户分为两个群，观察是否在分类导航事件中存在区别。第一个群，新增三天内触发分类导航次数多的用户;第二个群，新增三天内触发分类导航次数少的用户。数据漏斗发现，触发分类导航次数多的用户，触发少的用户，用户转化率触发多得要高。再看留存，验证了刚才的假设：触发过分类导航的用户确实要比没有触发过分类导航的用户留存率要高。从产品角度而言，分类导航的作用本身是一种内容组织形式，是提升个别用户寻找效率的方式，为用户带来更舒适的体验，并且让用户更快的找到自己喜欢的产品，完成相对的转化。故该客户接受了建议，进行了产品改版。改版前，分类导航在最顶上一个小角落里。改版后，把分类导航调整到页面正中间，分成八大入口，改版之后，留存率有了较大提升。如此便通过数据分析与对比找出用户流失的关键节点，但让用户留下来是不够的，还需要促进活跃并产生价值。高频功能带动低频功能某产品核心功能确实存在，但产品本身是一个低频且不常用的产品，比如：旅游产品，是一个满足用户真实需求但频率比较低的产品，不常用。此时，可添加一个高频的辅助功能，作为流量担当。在一个产品中增加社区，社区让没有旅游需求的用户也能登录产品查看旅行攻略，通过签到等行为获取积分，那么这个社区就是一个辅助功能，并不是核心功能。通过两部分的叠加，获得了一个新产品，能让用户高频使用，且满足用户核心需求的产品。海果汇专家认为，大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。举例：万科APP——住这儿。这个APP最初的功能只有：私人管家、访客邀请、手机开门、邮购。这几个功能，虽然都很实用，对用户来说，并不是必须的。比如，手机开门功能，其实业主大多使用房卡。万科便增加了社区功能，引导用户吐槽(投诉)，比如，谁家狗便便没有及时清理;哪里有烟头;或者组织业主参加趣味活动，这样通过业主的参与，提升活跃度，最终提升这个低频APP的留存率。增加用户的离开成本在爱情中，付出更多的一方往往更无法自拔，其实在产品中也一样，让用户更多的付出也会让TA舍不得离开。之前加入了一个“小黄车”官方微信群，这个群会进行一些引导，博取用户同情，比如：小黄车的维修师傅很辛苦，用户在这个群里也会进行类似“可怜的小黄，躺在这个小草里面我给弄醒了”这样的发言，甚至还有一些用户通宵做志愿者，协助运维人员把车收集起来。这些用户需要用车时，一定首选，让用户付出感情后，不容易离开产品的例子。最初，摩拜支持1元起充值，但后来调整为最低充值10元，(退款流程不完善，被很多人诟病)。通过提前充值的方式绑住用户，让用户无法离开产品。假如某位用户回答过149条问题，而且都是比较高质量的，如果此时有一个新平台，他不太可能离开知乎，因为换平台的成本也是非常高的。假如，我在闲鱼上传了很多我需要出售的商品，但现在“转转”又来了，如果要换到“转转”上，就需要重新上传所有之前咸鱼上的商品信息，这个工作量很大，我在闲鱼上已经付出了很多成本，所以增加用户的离开成本，能够促进用户在产品中的活跃。搭建用户激励体系步骤一，明确用户角色。如果是一个内容类产品，有内容生产者和内容消费者，他们在产品中定位是什么?如果是一个教育类产品，有老师和学生，那么，激励的手段方法和措施是不一样的。步骤二、激励的行为有哪些?用户在产品中的行为，有一些是有价值的，比如，对于电商平台来说，购买商品是有价值的;还有一些行为可能是有害的，比如，在社交产品中发表负面言论，这些言论可能导致产品被封。步骤三、如何激励?满足人性的一个弱点，即可。比如：弱点一，精神层面的满足，比如，淘宝买家的等级;弱点二，物质层面的满足，比如，饿了么积分商城;弱点三，产品功能层面的区分于他人(与众不同)，比如，百度贴吧中，部分贴别只允许4级以上用户发言，就会让用户产生一种虚荣感和优越感。步骤四，选择一种合适的方式。首先，明确用户想要的，同时结合产品想要的，即，找到产品需求和用户需求的平衡点，评估产品所需要的用户行为。其次，利用从众心理，让用户感受到很多人都在使用，刺激用户。比如，薄荷APP中“成功故事”板块，通过减肥成功的故事刺激用户加入进来。增加可使用的场景前年，滴滴打车改名叫滴滴出行了，名字并不是随便改的。滴滴刚起步，叫滴滴打车，因为这个名字更能加深印象。之前，用户仅在打车时想到滴滴，而再后来滴滴的知名度提高了，改名叫滴滴出行，此时，用户只要出行就想到滴滴，与之前相比扩大了用户的使用场景。同样的例子，比如，王老吉，之前叫治上火，喝王老吉，后来改名叫怕上火，喝王老吉。如果是上火的时候，就是我已经上火了才能喝王老吉，但是改名叫怕上火喝王老吉，这个时候，只要用户打算预防上火，都会去选择王老吉。如果之前的手段都已经做了，但用户还是流失了，这个时候就需要进行用户召回，但用户召回是有成本的，不可能所有用户都召回，因为用户中有刷量的用户，有垃圾用户，这些用户就应该放弃，而优先召回曾经的真实用户。初期的产品没有达到用户预期很可能就流失掉了，流失后就需要想办法把这一部分用户召回来。使用用户分群功能，选择一个筛选条件：在最近30天内没有登录，即定义为流失用户，而把最近30天，有且有过3次付款行为的实名用户，定义为高质量用户，给这个用户群命名为，高价值流失用户，现在需要进行这一部分用户群的召回。通常的召回的方式有邮件、产品类的推送、短信、微信的服务号，这些方式优点和缺点很明显。短信到达率虽然高，但成本也高，而且现在短信使用率不高;服务号的推送，到达率高、打开率高、成本低。缺点是让用户很反感，用户也可能不喜欢。似是而非或错误的、过时的数据对决策者是灾难，需要根据产品特点来选择召回方式。1、用户行为与特征分析。只有积累足够的用户数据，才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”。这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。2、精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。。3、引导产品及营销活动投用户所好。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。4、竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。5、品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。6、企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。7、大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警。美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。8、SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。9、发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。10、市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。由于大数据时代上述规模大类型多，对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的 数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。“大数据”带来的巨大价值正渐渐被人们所认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策，这样的思维方式，可以预见，将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。&一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展.能够不被吞并。&自己在购物网站大量浏览过鞋子后，转而跳去另一个门户网站看新闻，新闻旁边的广告播放的正是他感兴趣的鞋子，这不是偶然的，是的，我们正处于一个“大数据”时代，在互联网上信息爆炸式增长的今天，越来越大的数据给我们带来了挑战。放眼全球，各国都不甘错失大数据时代的良机，它们纷纷使出浑身解数，规划和措施先行。让我们来看看他们都有何“高招”迎接大数据时代的挑战?在我国，大数据已经由概念阶段，落地阶段快速进入了发展阶段。一些互联网公司很早已经开始行动起来，对消费者画像、品牌探针等技术分析方法。目的是把不同的数据集中在一起，推广大数据，建立大数据生态系统。&海果汇专家认为，中国拥有庞大的人群和应用市场，是世界上最复杂的大数据国家。现代历史上的历次技术革命，中国均是学习者。唯有在这次大数据变革中，中国与世界的距离最小，很多领域甚至还有创新与领先的可能。&从信息稀缺到信息泛滥， 最根本的原因是传播技术的发展。 没有数字技术就没有互联网站、 微博、 微信、 客户端。 13年在大数据还未来临之前， 很多媒体就已经开始未雨绸缪，已 经有较大提前量的谋划与准备。大数据技术发展当前， 媒体正处在一个变动、 重构的时代， 曾经稳定了几十年甚至上百年的传播格局、 传播方式、 传播形态正在改变。预见到新的传播方式和新的传播形态正在不断产生。&过去， 我们在信息匮乏的条件下办报纸、 广播、 电视， 信息来源有限， 采集非常艰难; 民众接触到的信息量很有限， 一张报纸看半天。 现如今信息泛滥， 信息来源多元化， 信息扑面而来， 往你身上推， 根本看不过来。&这时候媒体做新闻更难了， 独家不重要了， 更看重原创、 首发， 还有多渠道、 多形态、 多方式传送。 一招鲜已经不够用了， 新闻人要长三头六臂， 要有十八般武艺……技术改变传播从信息稀缺到信息泛滥， 最根本的原因是传播技术的发展。&人的基本需求， 要吃饭穿衣、呼吸， 还需要表达、 交流， 需要学习、 发展提高， 人有七情六欲， 这些需求几百年、 几千年没多大变化， 但是技术的发展， 让满足人类这些需求的方式方法发生了巨大变化：&1、同样是吃， 食材种类、 加工烹调方法方式大不相同了 ;&2、同样是穿戴， 服饰原料、 加工、 制作大不相同了 ;&3、同样是表达，发布交流传播的方式方法渠道快慢宽窄大不相同了 。&没有印刷术就不会有报纸， 没有无线电技术就不会有广播电视， 没有数字技术就不会有互联网站、 微博、 微信、 客户端。今天讨论的大数据， 就是数字技术、 互联网和移动互联网三大技术发展带来的。数据是一种记录、 记载， 它可以是一个符号、一个数、 一个信号， 甚至一条刻痕， 它是最小的记载元素，单独一个数据可以不含有任何明确信息。我们说的 “信息” ， 是 “数据+数据的意义” ， 3+元、 克、 公斤、 人， 等等才构成信息。 数据， 是各种变化与不变的细微记录。 万物都在变， 自古如此， 但以前没有数字技术， 没有传感器， 没有摄录像设备， 没有互联网和移动互联网， 这些细微变化记录不下来， 不方便传播， 人们不知它们有用处。&一个人走过100米路段， 会产生大量数据， 他的四肢动作、 体能消耗、 内脏活动、 血液及呼吸变化， 还有步速、 脚下摩擦，等等， 记录下来都是数据。&这一小段路的行走， 可以从不同角度、 不同层面记录下大量数据， 如果将这些数据与大数据 ( 个人以往的 ) 、 大量横向数据 (他人的、 类似的)进行分析、 比较、 挖掘， 可获得对这个人健康、 体能等等的认识与判断， 这便是大数据应用了 。大数据的用途极其广泛。1、 医疗、 保健、 流行病防治；2、交通管理、 疏导；3、教育的有效性， 对不同人材、 特殊人材的培养；4、 社会治理， 从一般性决策到重大战略性决策；5、农业增产增收；6、市场营销、 流行产品的设计等任何一个行业都能利用大数据去认识其规律， 提升决策的准确性和科学性。新闻传播也是如此， 大数据是继数字技术、 互联网技术之后， 影响新闻传播的又一重大技术。&大数据时代，落地阶段，发展阶段，人人都在谈大数据。目前的数据量已经足够大、 数据处理技术已经足够强。 人类社会产生的数据量大约每6个月翻一番， 2015年如今与过往相比， 数据量已经非常庞大。 数据分析、数据挖掘， 有效数据愈多， 准确性愈高。&人类普遍使用数字技术的时间越长， 依靠数字技术记录、 保存的数据，类别、 总量越多。比如， 无论社会、 群体还是个人， 可供计算机处理的与健康相关的数据量都足够多， 穿戴设备流行后， 个人保健数据也非常庞大。大数据时代的数据将分为公共数据、 公司或单位数据、 个人数据， 公共数据不仅仅巨大而且是开放的， 供社会使用， 就如同传统社会的公共图书馆、 互联网时代的各类数据库及巨量的互联网信息。到处都是 “数据城廓” ， 各拥有数据的机构自成体系、 各自封闭。&一个人上网浏览、 购物的数据分散在不同网站、 不同终端、 不同社交媒体， 仅对其中一部分数据进行大数据运算， 准确程度不可能高，这也是目前购买单一媒体广告的弊端。&大数据时代媒体的主要产品将有较大的变化。 媒体是做什么的？ 是做传播的。 传播什么？ 传播新闻 。&在以往的时代， 传播新闻、 传播信息是媒体的职责， 是媒体所独享或者说垄断的。 新闻和信息传播的门槛较高， 只有媒体才能做。 互联网尤其移动互联网时代已经改变了这一状况， 媒体的新闻传播垄断被打破了 ，即时新闻、 一般性的新闻， 谁都可以传播， 而且成本比较低。&各种自媒体、 微博、 微信的圈群， 在大量传播甚至是首发性传播即时性新闻。 报纸开始杂志化， 媒体逐渐转向做深度。&曾几何时， “短些再短些” 成为各新闻单位的口号， 现如今， 这话再也没人提了。 纸媒报道是越来越长， 一篇报道占据整个版面的情况并不少见。 媒体原来独享的权利被大众分享了 。&手机能拍出好照片， 人人拥有照相设备之时， 大批靠摄影吃饭的人没事干了 ， 一批照相馆、 冲晒点关闭， 只有少量高端摄影家以及婚纱、 广告、 证照摄影还能存活。特别策划机和即时通信工具普及后， 传呼电话、 出租电话消失了 ，座机正在减少， 电信运营商的经营重点也在转变。&大数据时代， 自媒体发达， 民众互传信息将更多， 媒体的传统业务将大幅度收窄， 调整与转型是媒体必将面临的抉择。&&媒体要了解用户， 更好地为受众服务， 大数据是必须掌握的。 媒体可以通过受众阅读、 浏览的大量后台数据， 分析受众行为、 喜好， 以便提供更符合其要求的服务。 这些将通过大数据获得， 原有的读者调查、 电话调查， 将退居末位甚至不被使用。&1、广告客户需求将改变， 原来根据点击率、 曝光率、 接触率付费的方式， 会逐步改变， 现在开始重视的社交网络转发量、 点赞量也不那么重要；&2、大数据时代， 广告客户更看重广告的有效性、 准确率， 如何精准投放广告， 让欲知者知之， 才是最有效的广告宣传；3、要做到精准投放广告、 有效营销， 离开大数据不可能做到， 大数据技术的强弱将是商家投放广告选择媒体的重要依据。&4、大数据挤占了媒体的传播空间， 也拓展了媒体的生存空间。&即时新闻报道， 媒体已不具优势， 至少不能主要靠它来吃饭了。 媒体的主要产品将是什么呢？1、 深度报道、 调查性报道， 也许还有经验性报道、 工作报道等；2、 机器人写的新闻， 会占一部分， 数据新闻——通过数据挖掘写出的深度报道， 也会占一部分。&&仅仅依靠这些， 能够维持媒体的生存与发展？能够吸引广告客户大量投放广告？1、大数据时代， 数据是最重要的资源。 媒体的受众同时也是消费者， 他们在与媒体接触时会留下大量数据。 这大量的数据， 就是大数据时代给媒体提供的宝贵财富。 如何用好这些数据， 考验精准营销的水平与能力。2、大数据时代， 可利用所拥有的大量数据及公共数据，为企业提供有效的广告宣传、 产品营销甚至市场调研服务， 提供产品与服务改进、 企业发展及战略的决策参考服务;&3、为受众、 用户个人提供数据服务；4、为政府部门、 事业单位提供决策参考、 解决方案。&数据资源最多的是谁？是 BAT(百度、 阿里巴巴、腾讯)，他们做大数据最有优势。&媒体的数字用户愈多， 数据量就愈大。现在的平面媒体、 流媒体， 通过纸质发行， 通过无线电波传送， 这本该产生大量数据， 但因未被数字化形式记录下来或未能转化为数字化的记录， 其数据无法通过电脑进行分析、 挖掘， 这些数据在大数据时代是没有价值的。1、 在网络数据中， 移动端的数据因用户定位准确， 数据更具价值， 而PC端的数据因用户定位不易， 数据价值要打折扣。 无论传统媒体还是曾一度作为新媒体代表的新闻网站都在向大数据移动互联网传播转型， 这既是形势所逼， 客观上也在为进入大数据时代做准备；2、媒体要为进入大数据时代做好人才与技术的准备， &特别是传统媒体， 缺乏新技术、 数据技术的基因， 更缺少这方面人才积累， 对数据技术缺乏认识， 更不够敏感。 这种状况应尽快改变。&3、媒体的数据需要长期积累， 数据人才的培养、 数据技术的提升也有一个过程。 媒体应尽快重视数据人才的招聘、 培养， 重视数据技术的储备与提升。4、在人类迈入大数据时代的过程中， 媒体的困难、 机遇均会比现在多得多。 困难主要是生存困难， 不创新、不变革、 不适应时代， 许多媒体可能活不到大数据时代。&5、抓住机遇， 迎难而上， 抢占制高点的媒体， 在大数据时代将会变得非常强大。 拥有大数据技术的媒体， 不是简单的信息传播者而是信息处理者、 数据处理者， 是数据处理的综合体。&这样的媒体， 新闻传播是其基本职能， 但数据加工、 处理， 通过大数据技术、为企业、社会、决策者提供决策参考、 解决方案将是它立足于大数据的看家本领。 这样就是当下的大数据精准营销。对于很多的中小企业来说，在选择大的媒体或者做非常大的传播时，其中有95%的受众都不是你的消费者，受众只有5%或者更少，造成的效果达不到你的预期。1、对于媒体而言，是内容为王；2、对于广告主而言，则是数据为王。通过大数据的方式去购买的话，你需要定向的目标人群，让你的钱花的很有价值，可以有效的提升营销效果，也可以持续性的把企业办下去。&最大的挑战是什么？是大数据爆炸。怎么样让我的企业营销获益，是非常头疼的事情。对于企业而言，今天的企业在营销上必须首选大数据精准营销法，让企业持续蓬勃生机，突破万难。大数据时代下做大数据精准营销，什么样的数据可以去帮助企业做好电商营销？从大数据的管理和定向方面有几个维度是可以考虑的。1、人口的属性、性别、年龄、关系定向，社交定向等；2、关于消费者之前在电商上买过什么东西，浏览过什么产品的数据，对于电商的定向广告主来说其实非常有效。&与传统的购买方式相比，广告主越发青睐大数据精准营销。通过需求平台帮你管理数据，可以轻松找到什么样的目标人群是你需要的。数据主要有第一方数据和第三方数据：1、第一方是你客户的数据，买过浏览过你的产品，你对他们很了解，对他们进行定向，实现二次购买；2、第三方数据就是你需要找到新客户资源， 这可能来自你的竞争者。&对于电商而言，单纯做程序化媒体广告购买还不够，这样可能丧失2/3的机会，最好还是通过全面覆盖，广罗网目标精准人群，然后精准投放，来实现精准营销。&互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。大数据技术的主要功能是对未来事态的预测和对未知事物的预态。大数据技术使用的方法是通过海量数据的挖掘和发掘某种预后的迹象，而占卜使用的方法是基于原始生化思维的预测和想象。&大数据的占卜预判属性让人们相信在一行行的代码和庞大数据库的背后存在着有关人类行为模式的客观、普遍的有价值的见解，不管是消费者的支出规律、犯罪或恐怖主义行动、健康习惯，还是雇员的生产效率。&　
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