追隨每個消費者美麗的腳步--另一隱蔽戰場：通過大數據，尋找人類的消費基因圖譜。

　　第三步：懂我，個性化商品展示和推薦

　　我們不僅要挖掘顧客需求還要能夠創造消費需求。根據不同渠道的特點和每個顧客或顧客群的動線，我們可以專門為某一類顧客群或某個會員，提供完全不同的“一對一”的個性化商品展示和個性化商品推薦清單（PRE lists），并通過重塑我們的數字營銷系統，精確投放品牌商的廣告。

　　國內數字廣告投放也開始由從傳統的面向大眾的營銷平臺轉向個性化營銷，由流量購買轉向人群購買。

　　移動互聯網與社交網絡興起將大數據帶入新的征程，互聯網營銷將在行為分析的基礎上向個性化時代過渡。創業公司應用“大數據”告訴廣告商什么是正確的時間，誰是正確的用戶，什么是應該發表的正確內容等，這正好切中了廣告商的需求。

　　社交網絡產生了海量用戶以及實時和完整的數據，同時社交網絡也記錄了用戶群體的情緒，通過深入挖掘這些數據來了解用戶，然后將這些分析后的數據信息推給需要的品牌商家或是微博營銷公司。

　　實際上，將用戶群精準細分，直接找到要找的用戶正是社交內容背后數據挖掘所帶來的結果。而通過各種算法實現的數據信息交易，未來的市場將更多地以人為中心，主動迎合用戶需求，前提就是要找到這部分人群。

　　在網店或移動商店里，每個顧客的首頁可以是完全根據消費者的歷史交易紀錄和瀏覽紀錄，以及他訂閱的購物標簽和他為未來1周或3個月收集的購物清單或心愿單來定制的。在線下的地面店，我們同樣可以這么做。如針對VIP會員，當會員顧客到店后，我們可以通過iPad或虛擬數字貨架，與會員溝通。我們也可以在線下展示社交媒體或網店上粉絲贊得最多的商品。

　　根據每個顧客的大數據，我們可以建立自動化的個性化商品推薦系統，為每一個顧客提供精準的、少量的、非常個性化的商品推薦。這份清單里面，也許真的像沃爾瑪一樣，出現“啤酒加尿布”這樣經典的大數據故事。當年，沃爾瑪的工程師通過追蹤分析許多年輕父親每次的購物小票，發現每到周五晚上，啤酒和尿布的銷售量同時都非常高。原來，年輕的父親們周末下班后幫太太買尿布時，順手帶上啤酒，準備看球賽的時候喝。沃爾瑪洞察到這個需求，啤酒和尿布干脆就擺在一個貨架上賣，銷售量馬上提升三成。

　　亞馬遜發布不久的“需求方平臺”，將“協助廣告商接觸網絡上的眾多用戶，同時也幫助客戶迅速找到想購買產品的相關資訊”，亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可以高達60%！亞馬遜的推薦算法非常有名，依靠這套算法，亞馬遜向回頭客們提供了深度定制的瀏覽體驗。例如，數碼愛好者們會發現亞馬遜上滿是新潮電子產品的推薦，而新媽媽們在相同的位置看到的卻是嬰幼兒產品。

　　最終，競爭局面將再一次被改寫。

　　案例：沃爾瑪禮物應用Shopycat

　　Shopycat是一個臉書（Facebook）網頁應用，它為用戶提供精準的禮物贈送建議，只有臉書用戶授權其訪問好友數據后才能使用。Shopycat是沃爾瑪試水社交電子商務領域的首批產品，也是沃爾瑪布局整個 RSM（零售、社交、移動）戰略的一部分。

　　在獲得訪問好友數據的授權后，Shopycat會首先篩選出與你關系緊密的十個臉書（Facebook）好友。然后，Shopycat將從好友的信息流、個人檔案、添加的“喜歡”按鈕中分析出他們的興趣和喜好。最后，Shopycat把提取出的喜好關鍵詞與沃爾瑪在線商城內的商品匹配，從而得出禮物推薦的建議。

　　雖然Shopycat的界面和操作過程十分簡單，但開發應用的過程并不輕松。領導應用開發工作的維克.哈瑞納耶（Venky Harinarayan）解釋道，喜好分析算法的設計是整個應用的核心也是開發難度最大的地方。因為，根據 Facebook 好友數據分析出的禮物建議并不都令人滿意。假設，好友信息流中出現了大量關于嘎嘎小姐（Lady Gaga）歌曲評論的內容，喜好算法分析出的禮物建議很可能是這些歌曲所屬的專輯。然而，現實情況卻是這位好友是購買這些專輯后才發表這些評論的。哈瑞納耶（Harinarayan）表示，現在的Shopycat還只是個開始，未來還將繼續優化喜好分析算法，從而得出更加準確的禮物建議。

　　第四步：“勾引”我，建立“一對一”的全渠道營銷

　　活動和對話借助大數據，我們將引爆一次營銷的革命，從廣播式的大眾營銷到“一對一”營銷，營銷的內容從每一個單品到每一位顧客，從關注消費者的物質需求到尊重他們的人文精神，從單渠道營銷到全渠道營銷，從會員關系到粉絲關系，從盲目推銷到根據顧客的訂閱進行個性化推薦，從一站式購物到個性化購物，從滿足所有人需求的公共貨架到滿足每一個人的私人貨架。

　　商業和市場話題使品牌關系演變為雙向對話。既然消費者已經看到了社會媒體和大規模的定制能力，他們越來越期待他們青睞的品牌能夠以這種個性化的方式與他們進行溝通，而不只是被動地吸收市場營銷信息。將這一見解與崛起的大數據相結合，便可以讓企業有一個明確的任務：為了讓客戶充分感受到個性化的互動，那些能夠幫助您充分了解客戶的數據便是當下最有用的數據。

　　根據所有顧客完整的全渠道顧客云圖和個性化推薦清單（PRE lists），我們可以開展一致性的全渠道推送和全媒體溝通，在正確的時間，用正確的個性化商品清單“勾引”顧客。

　　這個PRE lists，不僅可以直接通過全渠道推送到每個客戶的每一個接觸點上，如門店POS的小票，網店或移動商店或微店的瀏覽界面，購物車推薦頁面，單品的相關商品推薦頁面等。同時可以推送到傳統媒體和社交媒體（如微博私信、微博群發、微信、朋友圈、微店的朋友圈）上，實現店員與顧客之間的親密互動和情感連接。

　　根據“物以類聚，人以群分”，我們可以根據某一群顧客的大數據，建立一對一的營銷方案，如針對釣魚的顧客群，我們可以定期發動釣魚節活動；針對某一個品牌社交媒體的粉絲群，我們可以邀請他們出席我們的年度發布會或周末聚會。同時，我們也可以與每一個顧客開展一對一的營銷活動和對話，發動每一位員工(而不僅是首席營銷官)，擔當起客戶經理的角色，分配一張30～50個老顧客的清單，為他們提供清單上這些顧客的大數據分析報告，讓每一個員工傾聽或監測、參與和管理現有的清單上的老顧客和潛在的每一個顧客，在全渠道的每個接觸點上與每一位顧客建立親密的“一對一”的對話和營銷。

　　全渠道營銷其實就是要對所有的渠道（包括地面店、網店、移動商店、電視購物和社交商店等等）和所有的媒體（包括傳統媒體和社交媒體），圍繞到消費者中心進行整合營銷。不同渠道的營銷是對渠道、媒體和用戶的不同角度的服務，而只有整合才能讓我們更準確地把握營銷目標，讓媒體更準確地把握流量價值，因此，整合可以說是全渠道營銷未來必然的發展趨勢之一。大數據是整合的基礎，在數據越來越碎片化的趨勢下，整合的意義愈發彰顯，大數據技術也是整合可以被持續推進的保障。

　　整合包括渠道整合和模式整合，其中渠道整合涉及跨媒介、跨平臺、跨終端三個方面，而這“三跨”又離不開大數據的支持，其中所牽涉的數據的采集、識別、管理等整合行為都是基于大數據基礎的。

　　實時、精準、效果都是全渠道營銷的基本要求，而這三者又是依托于大數據的挖掘分析技術和商業智能技術，同時，在通過大數據把數據變得有價值、有意義之后，這三者又都是大數據功效的必然結果。

　　案例：塔吉特（Target）有情感的大數據

　　美國一名男子闖入了他家附近的塔吉特（Target）店鋪（美國一家零售連鎖超市）。“你們怎么能這樣！”男人向店鋪經理大吼道:“你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券，她才17歲啊！”店鋪經理不知道發生了什么，立刻向來者道歉，表明那肯定是個誤會。然而，經理沒有意識到，公司正在運行一套大數據系統。但高潮是，一個月后，這個憤怒的父親打來電話道歉，因為塔吉特發來的嬰兒用品促銷廣告并不是誤發，他的女兒的確懷孕了。

　　在這個案例中我們看到，數據的力量，不僅讓商家提升了自己的業績，還讓客戶為之心甘情愿買單。據報道，塔吉特創建了一套女性購買行為在懷孕期間產生變化的模型，不僅如此，如果用戶從他們的店鋪中購買了嬰兒用品，塔吉特在接下來的幾年中會根據嬰兒的生長周期情況定期給這些顧客推送相關產品，使這些客戶形成長期的忠誠度。

　　人們一提起塔吉特，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了塔吉特有孕婦需要的一切。那么塔吉特有什么辦法把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手里截留下來呢？

　　塔吉特的市場營銷人員求助于塔吉特的顧客數據分析部（Guest Data & Analytical Services）的高級經理思德瑞.保羅（Andrew Pole），要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候塔吉特再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。

　　可是懷孕是很私密的信息，如何能夠準確地判斷哪位顧客懷孕了呢？保羅想到了塔吉特有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表。保羅開始對這些登記表里的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最后保羅選出了25種典型商品的消費數據構建了“懷孕預測指數”，通過這個指數，塔吉特能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此塔吉特就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。

　　那么，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢？塔吉特很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道塔吉特知道她懷孕了。百密一疏的是，塔吉特的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓里的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果塔吉特大數據的巨大威力轟動了全美。

　　根據保羅的大數據模型,塔吉特制訂了全新的廣告營銷方案，結果塔吉特的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。保羅的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從保羅加入塔吉特的2002年到2010年間，塔吉特的銷售額從440億美元增長到了670億美元。

　　我們可以想象的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了塔吉特常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡......（未完待續）