比你更懂你的大數據營銷

    常見的大數據營銷，是把大數據庫資源應用於互聯網廣告行業。這種營銷方式利用大數據在多個平台採集大量的用戶行為數據，並對信息進行機器學習和分析，分析出用戶喜好與購買習慣，做到比用戶更了解自己。不僅可在產品生產前就了解潛在用戶的主要特徵、對產品的期待和偏好，之後還可投其所好，幫助廣告主自動找出目標受眾，並以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預測和匹配，最終完成廣告投放的營銷過程。

    結合AI個人化營銷

    大數據營銷還可發掘廣告與廣告之間的關聯性。由於大數據在採集過程中可快速得知目標受眾的定位、關注的內容，這些信息可讓廣告投放過程更有關聯性，讓用戶在上一條廣告後可與下一條廣告作深度互動。這種營銷方式以用戶為中心，對其準確剖析定位，做到讓企業以合適的時間、地點、價格、渠道，精確地滿足用戶需求，讓市場營銷和推廣的資源效益最大化。從而讓企業可精準投放資源，達到高性價比的宣傳效果。

    大數據營銷可通過消費者歷史行為數據分析，客觀誠實地總結甚至預測消費者行為，可以做到比消費者更懂消費者自己。大數據營銷與人工智能(AI)結合後，將為大數據營銷注入新能量。該結合可幫助企業解決生產個人化內容的成本過於龐大、且精準度和有效性難令人滿意的問題，為消費者提供更有效率的個人化內容。根據調查，高達九成六以上的營銷業者認為個人化策略可有效提高市場營銷活動轉化率和客戶體驗。因此，大數據加人工智能打造的個人化營銷，就是大數據營銷未來發展最重要方向之一。

    分析數據精準營銷

    案例一：臉書依靠分析用戶在社交平台上的行為找出用戶的興趣，如讚好某些帖子、在某些帖子上留言、轉發某些帖子、瀏覽過某些專頁、讚好某些專頁、追蹤某些專頁等，這些互動會被當作數據分析，從而預測用戶對什麼方面的東西感興趣，且根據用戶喜好進行精準營銷。當廣告主在臉書投放廣告時會得到一段代碼，將這段代碼安裝到網站上後，廣告主就可通過代碼了解用戶在網站上的操作行為。有了數據的追蹤，就可更了解消費者需求，從而進行數據的改進個人化廣告策略。

    案例二：中國移動通過收集分析不同地區用戶終端使用習慣，重點推廣與該地區客戶消費水平匹配的終端機型，以及涉及分類市場重點客戶的終端場景。同時會通過用戶行為數據梳理產品體系，按照資費產品、流量包等作分類，細分市場，從而更好地滿足不同用戶的需求。中國移動還會使用大數據精確描述客戶人流量，支撐LTE精準建網，讓網絡資源得到最大化運用。最後還建立問題自動定位平台，實現客戶投訴自動分析，定位時長縮短，提升客戶滿意度。

    實時反饋調整營銷

    案例三：Youfirst公司開發一款AI動力情感引擎，Youtube公司則使用這個技術。該技術會收集觀看者的數據，從而建立數據庫並分析視頻中哪些部分觸發觀看者強烈情緒，哪些類型的人喜歡創作者的內容。該技術不僅幫助創作者創作更有觸發能力的影片，還可幫觀眾決定最有興趣的內容並觀看。未來要是結合眼球追蹤、腦電圖，或其他生物特徵追蹤軟件後，功能將更強大。

    案例四：谷歌在大數據領域最突出的特色是動態性，在優化質量的同時，也把用戶交互反映實時加進來，在搜索頁面調整，從而讓客戶可更輕鬆地發現有用的信息。谷歌收集用戶在瀏覽網頁的行為數據，運用在營銷中，用戶對廣告的反映會被實時反饋，供廣告主參考，適時調整營銷計劃。又或廣告主可事先準備不同方案放在市場檢驗，就可迅速根據數據找出最受歡迎的版本，然後就可集中資源主推最受歡迎的版本。

    澳門大學工商管理學院教授  劉丁己