基本定義
大數據營銷是指通過互聯網采集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目标受衆，以此對廣告投放的内容、時間、形式等進行預判與調配，并最終完成廣告投放的營銷過程。
互聯網與未來的移動互聯網主導下的數字營銷時代，可以幫助企業以前所未有的速度收集用戶的海量行為數據，而在大數據的基礎上分析、洞察和預測消費者的偏好，并據此為消費者提供最能滿足他們需求的産品、信息和服務，以及傳遞準确的廣告信息給他們。
未來的企業市場營銷費用的分配，除了部分品牌投放外，多數投放都是在大數據指引的，企業的消費群分布在哪裡？企業的潛在用戶在哪裡？通過大數據找到他們分布的地方，然後用有創意的投放形式讓他們成為企業的粉絲以及形成銷售。
發展前景
多平台化數據采集：大數據的數據來源通常是多樣化的，多平台化的數據采集能使對網民行為的刻畫更加全面而準确。多平台采集可包含互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視未來還有戶外智能屏等數據。
強調時效性：在網絡時代，網民的消費行為和購買方式極易在短的時間内發生變化。在網民需求點最高時及時進行營銷非常重要。全球領先的大數據營銷企業AdTime對此提出了時間營銷策略，它可通過技術手段充分了解網民的需求，并及時響應每一個網民當前的需求，讓他在決定購買的“黃金時間”内及時接收到商品廣告。
個性化營銷：在網絡時代，廣告主的營銷理念已從“媒體導向”向“受衆導向”轉變。以往的營銷活動須以媒體為導向，選擇知名度高、浏覽量大的媒體進行投放。如今，廣告主完全以受衆為導向進行廣告營銷，因為大數據技術可讓他們知曉目标受衆現在身處何方，正在關注着什麼位置的什麼屏幕。大數據技術可以做到當不同用戶關注同一媒體的相同界面時，廣告内容有所不同，大數據營銷實現了對網民的個性化營銷。
性價比高：和傳統廣告“一半的廣告費被浪費掉”相比，大數據營銷在最大程度上，讓廣告主的投放做到有的放矢，并可根據實時性的效果反饋，及時對投放策略進行調整。
關聯性：大數據營銷的一個重要特點在于網民關注的廣告與廣告之間的關聯性，由于大數據在采集過程中可快速得知目标受衆目前關注的内容，以及可知曉目前網民身在何處，這些有價信息可讓廣告的投放過程産生前所未有的關聯性。即網民所看到的上一條廣告可與下一條廣告進行深度互動。
大數據營銷的實現過程：
大數據營銷并非是一個停留在概念上的名詞，而是一個通過大量運算基礎上的技術實現過程。雖然圍繞着大數據進行的話題層出不窮，且在大多數人對大數據營銷的過程不甚清晰。事實上，國内的很多以技術為驅動力的企業也在大數據領域深耕不辍。全球領先的大數據營銷平台AdTime率先推出了大數據廣告運營平台——雲圖。據介紹，雲圖的雲代表雲計算，圖代表可視化。雲圖的含義是将雲計算可視化，讓大數據營銷的過程不再神秘。
雲圖是ADTime構建的大數據平台系統，該系統具備海量數據、實時計算、跨網絡平台彙聚、多用戶行為分析、多行業報告分析等特點。
大數據要能運轉需要三個條件：一是數據的彙集，二是數據的儲存，三是數據的分析。而全新的雲圖系統除以上三個條件外，優勢主要體現在實時計算和跨平台計算上。事實上互聯網行業内不乏精準廣告投放平台，但大多依據互聯網的數據或者單一行業的數據，而雲圖具備更豐富而全面的多平台和跨行業數據。并可實時動态的識别投放用戶的行為特征和興趣變化，使用實時數據監控技術可以實現這一點。依托多平台的數據，雲圖有更深層次的用戶行為數據，比如觀看電視的信息，比如上網搜索行為，比如手機APP的訪問行為，這些數據的整合可以将網民特征定位得更精準。
大數據營銷之多屏互動
據數據顯示，目前用戶的浏覽習慣日趨多屏終端化，超過90%以上人群擁有并習慣使用兩個或兩個以上的屏幕終端。而且，在用戶的使用感受中，終端間的界限正在消失，他們關注的内容在屏幕間相互流轉中。大數據技術可進行多終端的數據采集，廣告主完全以受衆為導向進行廣告營銷，因為大數據技術可讓他們知曉目标受衆現在身處何方，正在關注着什麼位置的什麼屏幕，而這一切的突破口，便是大數據時代下的多屏互動營銷。
繼推出國内首個大數據營銷分析平台——雲圖後，AdTime又宣布推出國内首個整合跨網多屏的DSP廣告平台。AdTime目前可實時對接超過30家主流視頻媒體，4000萬塊智能電視（IPTV/OTTTV）屏，并整合了三萬餘家WAP媒體和移動APP應用，還獨家囊括了全國近千棟樓宇智能LED等終端。擁有這些資源後AdTime可做到無縫隙、全媒體複蓋目标受衆，并獲得最全面的分屏用戶數據，為多屏互動做好了強大的數據資源基礎。
AdTime的DSP平台的優勢在于，可為廣告主進行最大程度的投放策略優化。它将來自不同管道的基礎數據的關聯分析，形成針對不同行業的維度關系，通過對不同行業特有數據行為分析及複蓋終端的特點，從而為主流行業客戶提供有針對性的多屏廣告投放策略，滿足廣告主多種需求。還可在廣告投放過程中，進行實時數據抓取與分析，形成效果報告及時向廣告主反饋，以便廣告主根據效果随時調整投放策略。
此外，AdTime的DSP平台在投放過程中，還能提供如富媒體、前貼片廣告、暫停廣告等多種豐富廣告形式供選擇，并可根據不同終端提供輸送不同的廣告物料。AdTime利用增強現實、視頻内容識别等技術，構建了一種跨網多屏的全新廣告承載模式，實現了廣告的跨網多屏投放，為廣告客戶提供多渠道的精确廣告解決方案。進一步提升了品牌認知度，加強品牌記憶力，并有效促進廣告的轉化率。
優勢特點
(1)營銷結果的可衡量性、可測試性
運用數據庫，公司可以測試産品、溝通媒介、目标市場等方面的有效性。由于測試可以快速進行，所以公司也可以根據測試結果采取及時的行動。另外，消費者對于某項營銷活動的反應也是可衡量的，這使得公司可以比較不同營銷方法的有效性。
(2)目标市場的選擇性與營銷活動的針對性
運用數據庫，公司可以為某項營銷活動選擇精确的目标客戶。同時，選擇在恰當的時間，策劃針對性的營銷活動，從而增強活動效果及客戶的反饋率。
(3)目标市場的細分與客戶信息分析
運用數據庫，可以細分不同産品的目标市場，并能夠更加了解自己與競争者的經營狀況。同時，利用目标客戶信息的分析與研究(客戶特征、消費行為、客戶滿意度等)定位傳播渠道、策劃營銷方案及發展策略。
(4)客戶溝通的個性化及老客戶的關系維護
公司可以針對每個消費者采取個性化的溝通形式和内容，提高客戶滿意度，增加反應率，同時建立品牌忠誠度。
(5)企業營銷支出更有效益
運用數據庫，針對精确的目标客戶進行相應的營銷活動，改變了傳統大衆營銷的營銷模式，以精确營銷為手段，降低成本支出，提升營銷的效益。
我認為在未來很短的時間内，數據庫營銷将成為同廣告營銷、活動營銷和事件營銷相并重的第四種營銷活動。
價值體現
汽車企業如何利用大數據創造價值，打造核心競争力。前文提到，一輛汽車從研發到采購，再到生産到物流，最後到營銷、服務以及後市場，所涉及的數據信息量是極為巨大的，大數據技術完全可以應用在全價值鍊體系中，通過大數據可以提高産品質量、改進生産、簡化業務流程、改進業務模式、提升效益。比如福特汽車就已經在利用大數據分析，通過對海量加工數據及汽車内部的詳細輸出數據的研究，探索最佳工藝指标，改進或幫助改變其業務模式。豐田汽車也在今年宣布通過收集汽車的位置和速度等龐大的“大數據”，開發出可提供交通量和行駛線路等交通信息服務。我們下面将通過一些實際應用來展現汽車大數據帶給企業的利益與沖擊。
一、市場反應更快,決策更清晰
現在幾乎所有汽車制造商都意識到，如果要生産真正适合市場需求、滿足消費者喜好的汽車，就必須對汽車消費者進行真正的了解。汽車大數據分析可以通過互聯網、車聯網搜集客戶對汽車的消費、使用偏好，進而制定更為有效的産品策略，快速調整開發、生産以及各項資源分配。
互聯網方面，汽車企業通過第三方公司對某一時段互聯網搜索量進行分析，确定市場人氣、關注車型、地域關注度等信息，同時，通過對論壇、微博、微信等社交媒體的分析，如把一款車型@給10個好友再加上他們的評語就能判斷出這款汽車在市場上的受歡迎程度，從而采取相應的市場策略。
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車聯網方面，企業可以真正的做到實時監控自己的産品在市場上的分布、使用情況，如采集車輛CAN總線信息，同時結合産品的地理位置，來分析各個地區購買産品的用戶的駕齡、駕駛習慣，以及地區路況、車況等，調整産品車型與區域的市場策略。
二、營銷更精準,成交率更高
現有汽車企業在對車輛信息分析的過程中，主要是針對标準的業務數據，如産品信息、用戶檔案信息、售後業務信息等，再深入一些就是用戶交互信息（電話、潛客、網絡反饋等）。多數企業近年在引入CRM系統後，能夠把這些信息進行有效整合，進行關系營銷。這種模式有較大的局限性：首先，汽車企業所得到的信息源極為有限，所有的營銷活動都是由已發生的業務信息為基礎，在深度、廣度上都不夠。其次，采集的數據不一定能夠反映用戶真實的需求，比如現在多數公司都在進行用戶調查，希望用設計好的問題來得到用戶的真實想法，結果往往事與願違，得到的結果與實際情況差别很大。
在大數據廣泛應用之後，現有營銷模式将産生質的飛躍。海量的數據源能夠給營銷工作提供更大的支撐，企業可以通過網絡數據分析，得到用戶的行為傾向，比如根據用戶在某個車型網頁停留的時間，同一用戶浏覽一個網頁的次數，可以得到該用戶的購買意願，然後通過推送促銷信息來提高用戶的成交可能性。同樣的，通過對社交媒體的用戶關注與轉發進行分析，來确定該用戶的購買可能，從而制定精準的促銷策略。
車聯網的大數據分析，則更加激動人心，通過對一個地區用戶行車路線進行分析，能夠得到該地區用戶的出行習慣，汽車企業能夠設計更為精準的廣告、巡展工作。同時通過車輛停留地的分析，可以得到用戶的經濟狀況與消費能力，甚至能夠分析出用戶的消費習慣。另一方面，通過對行車數據的分析，汽車企業能夠分析現在已有客戶的車輛狀況，能夠得到有換車需求的用戶，從而開展二次購車營銷工作。
當然，由于汽車大數據需要采集用戶用車信息、車輛的地理位置信息，用戶隐私的保護成為一個不可回避的問題，企業可采取在服務協議中加入信息保密條款，或設置用戶可選擇性功能屏蔽的方式來解決用戶隐私的問題。
三、成本費用大幅降低
前文已提到，企業通過對大數據的分析，可以提高産品質量、改進生産、簡化業務流程。比如，通過對車輛運行和維修保養信息進行采集分析，了解各個産品的質量在市場上的表現，這些數據對研發部門、生産部門、采購部門、營銷部門都有極大的價值。下面我們來看看車聯網、大數據分析在營銷服務環節成本費用控制的積極作用。
首先，通過對待售産品的地理位置信息進行分析，可以對企業物流情況進行評估，從而提升物流水平，縮短交付時間，降低庫存成本，并能夠結合業内先進的OTD(ordertodelievery)模式，大幅縮減企業成本。其次，由于大數據分析能夠讓企業做到精準營銷，産品推廣資源也能夠得到高效利用，無形中節省了大筆的營銷費用。最後，在汽車售後環節，通過對市場車輛的運行情況進行分析，能夠第一時間掌握已售産品的質量狀況，從而快速進行技術支持、備件儲備，同時能夠對故障隐患車輛進行預警，在降低用戶車輛風險的同時，減少了廠家的維修成本。
四、創新模式與利潤的大幅增長
在汽車大數據時代，企業不隻是産品制造商和提供商，還是服務和解決方案提供商，企業通過對大數據、車聯網的應用，為客戶創造更多的價值體驗。比如通過對用戶車輛的運行狀況進行定期分析，定期提供車輛“體檢表”，進行定制化保養，對用戶駕駛習慣分析與糾正。通過車輛地理位置和行車路線行為分析，為用戶提供方便的出行指南與實時路況信息。甚至可以與餐飲、娛樂、零售、酒店等行業進行合作，打造全新的的車生活模式。
最後，我們來探讨一下車企業需要具備什麼樣的條件，才能順利應對即将到來的大數據浪潮，并保持領先地位。以下五點供企業管理者參考：
一是領導力。領導者必須具備大數據時代所必須的視野與洞察力，能夠設定清晰的目标，能夠使團隊充滿激情的、全身心的投入到大數據工作中，能夠快速的将結果應用到決策過程。同時，因為汽車大數據是不斷的從海量數據中挖掘新的價值模式的過程，領導者還應具有創新精神和包容心态,通過不斷開發、不斷創新，确保企業價值鍊最優。
二是人才。汽車大數據時代最關鍵的要素非人才莫屬，因為我們要面對技術的革新（車聯網、互聯網）、處理海量的信息（銷售信息、售後服務信息、車輛使用信息、産品地理信息……），同時要結合汽車産業特色提供解決方案與創新模式，因此我們需要三類人才：數據分析人才、專業營銷人才和汽車技術專家，通過這三種人才的緊密協作，大數據的價值才能被深度的開發出來。
三是技術。汽車大數據需要先進的技術做支撐，可以說技術的革新是汽車大數據時代的主要推動力，車聯網、雲計算、人工智能等技術的應用會越來越多的滲透到汽車産業與人們的汽車生活當中。而這些技術由于來自多個領域，開放平台、跨界合作将成為必然趨勢，這就要求企業不能固步自封、閉門造車，而應該快速的将新技術應用到用戶價值提升和模式創新上，進而提升企業競争力和産品競争力。
四是管理結構。在汽車大數據時代，企業需要快速的将信息和決策權統在一起，以提高效能。這就要求企業采取靈活的組織形式，盡量避免“自主研發綜合症”，強化跨部門協作，以數據信息為圭臬，以客戶價值提升為宗旨，将數據決策結果快速實施到各個價值鍊環節中。
五是企業文化。大數據需要深入進企業的基因，企業不能再跟着感覺走，要時刻問自己“我們知道什麼？”而不是“我們怎麼想？”。這就要求企業要具有理性客觀的文化。真正形成以數據驅動為導向的決策與大數據和汽車車聯網注定帶來一次革命以及生活方式的改變，當人們生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，過智慧的信息化生活，企業也必将通過先進的工具應對智慧的市場。大數據時代充滿了激動人心的機會和未知的挑戰，汽車企業需要主動擁抱它的來臨。
