大数据时代下的营销模式变革

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　　摘要：信息社会的快速发展引发了数据规模的爆炸式增长，现在“大数据”已经全面影响了广告与营销业界。在营销体系中，大数据从媒体、消费者、广告与营销战略策划、效果评估四个层面解构了传统营销体系，却也重构了大数据背景之下的全媒体营销体系。
　　关键词：大数据，全媒体，营销，广告
　　大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，随着麦肯锡首次提出 “大数据时代已经到来”， 日益难以捉摸的消费者，令人眼花缭乱的新媒介，曾经一度让营销者和广告主十分迷茫，单靠经验显然已经无力影响消费者，数据的重要性得到前所未有的凸显。数据与营销之间存在着密不可分的关系，因为营销的科学性体现在它通过运用数据收集的方法，严谨地记录、收集和分析各项数据，从而把握消费者的需求。
　　一、全媒体环境下的既有广告与营销体系失效
　　1.受众的碎片化与重聚
　　信息技术的进步让碎片化的趋势在当下愈演愈烈，社会大众原有的媒介接触时间、接触习惯被完全打破。随着媒介种类日益增多，各种媒体和信息将社会大众无限分割，过度细分致使广告主与营销者很难再通过单一媒体覆盖到各类目标人群，传统的可复制、低成本、大规模的广告体系被瓦解。然而在这种分散和庞杂之中，网络用户在各类信息平台上留下的海量数据又可以在大数据处理技术之下进行重新聚合，并且这些聚合性的数据信息蕴含着高昂的商业价值[1]。
　　2.全媒体对抽样的重塑
　　在全媒体时代，新媒体围困老媒体致使传媒产业链条逐渐被颠覆，新媒体以其形式丰富、渠道广泛、互动性强、精准到达、覆盖率高、性价比高、推广方便等特点得到飞速发展。一直以来，传统营销认为抽样的方法是一种较好的数据收集方法，因为它成本低，通过抽样的数据我们可以推断、预判市场需求。然而当出现了前所未有的传播平台之后，传统抽样调查模式被颠覆了，因为持续变动的复杂环境使“样本”难以体现“全部”，且不具备足够的代表性用抽样数据进行分析和推断，所以抽样调查结果不能准确的反映事实[2]。
　　二、大数据所赋予营销体系参与者的新力量
　　1.数据成为媒体生存与发展的基石
　　在营销体系中，大数据带来的影响不仅是数据量呈几何级的速度增长，还实现了从量变到质变的颠覆性创新。大数据对于媒体的重要性显而易见，因为媒体本身是数据的制造者，而数据又与该媒体的受众休戚相关。例如，Facebook在全球拥有9亿用户，其中日常活跃用户达5.26亿。每天新增25亿条分享内容，27亿条“赞”， 3亿张照片，32亿条评论，每天会采集到多于500TB的数据……但媒体如果想要顺理成章的成为大数据驾驭者，还需要形成完备的价值链分析体系，这样这些数据才能产生增值效应。
　　2.基于海量数据的数据服务公司诞生
　　海量数据也催生了大批数据服务公司，它们通过数据挖掘、存储、分析和应用，帮助企业以数据为导向做好营销。例如，GNIP则可以提供社交网络API聚合，通过多个API将数据聚合成统一格式，为Facebook、Twitter、YouTube、WordPress、新浪微博等网站挖掘数据。数据有可能成为资产，但不是所有数据都能具备资产的属性。数据服务公司通过对来自媒体和受众的数据进行挖掘和分析，可以为企业带来价值和回报。
　　3.利用大数据帮助品牌提升营销效果的广告营销机构出现
　　目前，媒体数据、第三方的监测数据已经开始被运用在广告与营销策略的执行当中，并且大大提升了广告与营销的效果。例如，秒针系统日均处理数据已经超过2TB，拥有中国4.5亿网民用户数据库，具备日均处理1000亿广告请求的数据处理能力，累计存储、处理数据超过2PB。[3]和以前相比，现在广告主可以通过标签快速地找到自己的目标用户，通过自己广告的评论及转播很直观的看到自己的广告效果，也可以通过数据分析后台计算自己的投入产出比，适时调整广告策略。甚至可以通过广告的实际效果按比例付费，有效控制预算。
　　三、大数据基础上全媒体营销构建的可能
　　1.信息平台的构建：数据信息与营销的匹配
　　海量的数据、互动的沟通方式、平台化的传播，我们将之归纳成为“信息平台”。现在，我们利用互动平台、利用大数据技术清晰地获取需求的信息；可寻址技术、物联网又将这些数据与实体相连接、相匹配，让需求以个人、家庭、社区的形式出现。以智能手机为代表的个人媒体终端构建起个人信息平台，以有线数字电视互动双向网络为支撑、以数字电视终端为介质构建起家庭信息平台，以互联网社交媒体 “社区”和现实生活中的社区构建起社区信息平台，针对不同的平台需求提供精准的营销服务。
　　2.营销体系各个环节都面临着挑战
　　在大数据时代，任何投放带来的点击率、转化率和销售、网络舆情，都将以数据呈现，而如何利用大数据的价值，对于媒体机构、数据服务公司、广告营销机构以及第三方技术公司而言，都是“技术性”的挑战。例如媒体机构需要能够记录信息痕迹，建立海量数据库，能够运用大数据分析和优化自身的内容、产品与营销服务；数据服务公司需要能够掌握海量数据检测技术，具备构建大数据挖掘模型的能力，增强大数据分析能力等等。
　　3.数据信息得以向数据产品的过渡
　　如果能够利用数据搭建起需求与销售之间的桥梁，就可以实现将数据转化为产品。例如，大量搜索、浏览、收藏、交易和评价等来自买方、卖方以及网页自身的数据造就了淘宝的海量数据库，在此基础上淘宝自建云存储系统Ocean Base，通过对这些数据进行的分类存储、管理与分析，淘宝实现从数据信息到数据产品的转换过程。目前，淘宝已经形成了面向进驻商家的多项数据产品，此外通过淘宝开放数据平台，第三方机构可以通过对这些数据的挖掘与分析，针对不同的需求群体提供不同的数据产品和工具，从而满足各类群体对于淘宝数据产品工具的需求。
　　参考文献：
　　[1]高海霞.碎片化时代的营销“聚”模式[J].企业研究，2010（10）.
　　[2]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播（中国传媒大学学报），2012（11）.
　　[3]盖雄雄.秒针系统：迎接广告大数据时代到来[J].市场观察，2012（3）.
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