你以为大数据营销和传统营销之间存在哪些主要区别？

A. 大数据营销不仅关注消费者的单个数据，还关注他们的整体行为。 B. 大数据营销能够实现精准营销，通过数据分析预测消费者行为，而传统营销则更多依赖于广泛的推广。 C. 传统营销侧重于规模化生产，而大数据营销则专注于个性化定制。 D. 传统营销主要依靠市场调研来洞察消费者，而大数据营销则是基于消费者在互联网上产生的海量数据来进行洞察。

产品定制化

为了提升运动表现，全球都在努力提高鞋子的质量。然而，英国的一家公司“Sub-4”却采取了另一种方法，专注于定制鞋垫。

尽管鞋垫看似不起眼，但每双售价高达190英镑，比一些知名品牌运动鞋的价格还要高。

这家公司通过研究发现，人的双腿并非完全对称。这个发现或许会让你想要检查自己的双脚。

对于专业运动员来说，腿部不对称可能会增加受伤的风险，因此，他们开发了能够调节身体平衡的鞋垫。

起初，这家公司每周只能生产10双鞋垫，现在也仅能生产80双。

有人认为这带有饥饿营销的意味。

“很多人需要个性化的鞋垫，我们95%的客户都是定制的，其中2%是运动员。运动员定制我们的鞋垫并不是为了比赛时使用，而是用于日常训练，因为我们的鞋垫有助于他们从伤病中恢复。”公司生物力学专家罗伯·史密斯说。

为了获得完美贴合的鞋子和更好的成绩，许多运动员成为了他们的客户。

这就是大数据营销的一个典型例子，即产品定制化。大数据营销的一大应用就是实现产品定制化。

个性化推荐

例如，抖音利用数据挖掘和推荐引擎技术，根据用户的偏好和习惯，为每个用户量身定制符合其兴趣的内容。因此，每个用户看到的内容都不同，实现了“千人千面”的个性化推荐。

这样既能满足个体需求，也为商业运作提供了空间。

大数据营销通过收集、分析和实施大数据洞察结果，激励客户参与、优化营销流程并评估外部责任。

由此可见，大数据营销的基础是大数据，其前提是能够对客户进行深入了解。

近年来，大数据营销发展迅速。在美国，400家从事市场营销的公司中，54%的企业已经投资大数据，其中61%的投资企业获得了显著的经济效益。

如今，中国的大数据产业也已达到8000亿元的规模。

但是，根据最新的大数据人才报告，全国只有46万大数据人才，未来3至5年的人才缺口将达到150万。

此外，大数据行业的薪酬水平明显高于互联网其他职位。

大数据营销的时效性

在移动互联网时代，消费者面临诸多诱惑，其消费决策很容易在短时间内发生变化。

也就是说，消费者的转换成本很低，只需轻点手指，就可以转向其他网店或品牌。

在这种情况下，大数据营销可以帮助企业及时掌握消费者需求的变化趋势，从而提高营销的时效性。

例如，大数据营销公司泰一传媒已经制定了一套时间营销策略，使得消费者在做购买决定时能够及时接收商品广告，即场景营销。

比如，在下雨天，广场上的LED广告屏可能播放雨伞广告；而在晴天，则可能播放冰淇淋或啤酒广告。

再比如，同一单元楼的电梯内，如果数据显示你是一个注重养生的人，那么电梯内的广告可能是燕窝；如果数据显示邻居老王最近在搜索手机，那么广告可能是手机。

那么，如果你和老王同时进入电梯会发生什么呢？这就取决于大数据如何匹配你们的共同需求了。

如果你们有共同的兴趣爱好，或许还能借助电梯广告促成一段美好的姻缘。

千屏千面

在大数据时代，最显著的特征是“千屏千面”。

改善用户体验和挽回流失用户

大数据营销可以最大限度地使广告主的广告投放更加精准，并可以根据实时效果反馈，及时调整投资策略，从而最大程度地减少营销浪费，实现高效的营销。

由于不同消费者的需求、支付能力和购买习惯各不相同，如果能够根据不同消费者群体推送不同的广告，就能对症下药。

例如，冷酸灵通过天猫大数据，对消费者在牙膏功效上的行为偏好及消费者画像进行了精准分析，发现90后和95后对新鲜事物和新鲜口味多有尝试。

基于对用户的洞察，冷酸灵在2019年4月末推出了与火锅品牌小龙坎合作的“火锅牙膏”，首批4000件半天不到就售罄了。

不仅如此，冷酸灵还在618期间推出了“火锅伴侣牙膏套装”，并增加了三条生产线以应对购物节期间的需求增长。

大数据营销为什么能够改善用户体验呢？因为它可以通过数据分析了解用户对产品的使用情况和感受。

例如，国外某些汽车企业可以通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在关键部件出现问题前向用户和4S店发出预警，大大保障了用户的安全。

这一措施也改善了用户体验，提升了汽车品牌的良好口碑。

大数据营销还可以用来挽回流失的老客户。例如，外卖APP“饿了么”会根据用户的订单习惯，向一段时间内未下单且濒临流失的用户发送短信和优惠券，以提醒和鼓励他们重新使用“饿了么”。

比你更了解你自己

大数据营销通过积累大量用户数据，分析得出用户的购买习惯和偏好，甚至能做到比用户自己更了解自己，帮助企业筛选出有价值的用户进行产品推广。

大数据营销的数据来源多种多样，包括PC互联网、移动互联网、智能电视以及各种传感器等，这使得企业对消费者的画像更加全面和准确。

基于大数据的消费者洞察可以做得非常全面，对用户的行为轨迹进行追踪，对特定时间的数据进行收集，消费者的各种行为都能被记录下来。

例如，你在淘宝的收藏夹里保存了什么，每天花在网络购物的时间，购物的平均金额等，都会被大数据记录。

这些都是消费者真实的购物行为，避免了传统市场调研中的主观性问题。

而且，数据的获取不受时间和地点的限制，无论何时只要你一动，数据就会随之跟踪。

在纳特·西尔弗的畅销书《信号与噪声》中提到：“我们选择性地忽略了一些最难测量的风险，即使这些风险对我们生活构成最大的威胁。”

这句话暗示预测未来很难，但在现阶段，大数据分析和预测对于企业家和创业者提前发现新市场提供了极大的支持。

大数据营销可以帮助企业找到新的发展方向，确定新的销售渠道和促销政策，挖掘业务的新增长点。

由此可见，大数据营销的主要应用包括产品定制化、精准推广、改善用户体验、维护客户关系以及发现新市场。

大数据杀熟

近年来，随着大数据营销的广泛应用，“大数据杀熟”现象也随之出现。

所谓“大数据杀熟”是指同样的商品或服务，经常购买的老客户看到的价格反而比其他客户要高得多的现象。

许多网友在讨论中爆料了生活中遇到的各种被“杀熟”的情况：

同样的打车起点和终点，不同用户的价格不同；

同样的外卖，配送费用不同；

甚至同样的电影，在同一平台上票价也不同……

在“大数据杀熟”现象中，商家利用消费者的信任，将消费者分为不同的等级，采用差异化定价的方式，以达到盈利目的。

在当前中国互联网行业快速发展的背景下，大数据的普及无疑让我们的消费习惯变得更加透明，几乎每家电商都能通过后台数据分析出每位消费者的购物频率、消费能力和面对价格差异的心理波动。

在精准的大数据面前，消费者也只能多多比较，注意同一运营商提供的产品价格变化以及针对不同消费者的价格是否一致。