大数据的价值是什么
方便市场运作，也可以这么说就是将你市场中的的各类数据统计、整合、归纳、处理、分析，从而使市场经济那只无法看到的手，略微可以看到些端倪，让市场的运营更加整洁。
其实我们是有一个很直观的例子的：我们中国是一个农业大国，到现今食物的消费依然在我们的日常生活消费中占有一个非常重要的位置，而再加上现在农耕土地面积的减少，菜品一度涨价，而如何处理好农销者和购买者各自的利益关系十分重要，这时候大数据的作用就起来了。
在早些年我们其实是每年都可以看到一个现象的，就是一种去年价钱很贵的蔬菜到了第二年往往会大幅度降价，为何，很简单，种的人多了，每个农民其实心中也是有个小算盘的，他们可以很清楚的看到今年菜价的情况，但是他们往往会跟风的去跟随着去种植去年的热销菜，等到蔬菜成熟出售的时候才发现，这种菜大家都在种，已经达到了饱和状态，而他们唯一能做的就是把菜品降价甚至是丢弃掉一部分的菜，而另一部分的菜品却又因为种的少而导致价格上升，如此一来便是恶性循环。
而大数据则可以很轻松的解决这个问题，因为大数据可以将所需数据甚至是隐藏信息整合，再由分析师通过特定的运算方式得到最好的解决方案，而这种数据整合可以完美的解决农民对其他地区菜品种植的一个空白，从而使他们可以很好的控制住自己所应种植的菜种，甚至通过大数据农民是可以直接寻找到所配对的厂家的这样基本上就很难在产生那种菜品囤积无法销售的问题了。
当然大数据的价值远不仅如此，也尽在我们的探索之中。
精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：
1、以用户为导向。
真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。
2、一对一个性化营销。
很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。
3、深度洞察用户。
深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。
例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。
4、营销的科学性。
实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。
大数据精准营销包含方面
1、用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
2、数据细分受众
在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。
3、预测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。
这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
4、精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
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