網民劉洋來到一個B2C商城選包包，看了一會兒發現沒有合適的。第二天卻在看其他新聞網站的時候再次看到這個包包的廣告。于是又勾起了購物的欲望。“奇怪了，昨天還覺得一般，今天卻覺得挺喜歡的。”劉洋說。

　　這項反復跟蹤推薦的技術，就是營銷公司開發的所謂“到訪定位”技術，針對目標用戶進行再次營銷，其精準的效果要大大好于其他定向技術。而這背后則是數據分析在起作用，將數據運用于營銷正改變著傳統傳播方式和消費者洞察方式。這就要求企業在傳播過程中，更加精準地找到自己的目標用戶，把握用戶行為特征。

　　2013年將會是大數據爆發年，作為以數據和技術為驅動力的互聯網營銷，大數據將為其帶來巨大的應用價值，也會在廣告營銷層面上幫助企業做得更好。

　　日前，昌榮傳播集團與百度[微博]進行戰略合作，成為首家與百度達成戰略合作伙伴的廣告公司，雙方初期將重點在百度消費者搜索洞察研究領域開展深度交流與合作；而近期品友互動也推出了針對中小企業網絡營銷的“品友大算盤”，讓中小企業也可以借助大數據開展網絡營銷。

　　擁抱大數據

　　在傳統媒體時代，電視臺的數量是幾百家，報紙的數量是上千家，雜志的數量是數千家，而互聯網時代，網站的數量是數以百萬計，網民的數量是數以億計，而每個網站上每一天的互動行為則不計其數，因此，互聯網上的信息和數據是海量的。

　　“這個數據大得驚人，如何挖掘到這些數據背后的規律，需要通過技術手段獲得。海量數據的意義在于，雖然表象復雜，但是從本質去看，就很簡單了，找到數據背后的規律就會對溝通和傳播帶來價值。”品友互動聯合創始人謝鵬表示。

　　在謝鵬看來，無論是百度、騰訊還是淘寶、新浪，每個平臺上都有海量的數據，即便是一個單一的媒體平臺，其數據也反映著網民的各種行為，例如百度的平臺上呈現的是網民的各種與搜索有關的行為，而淘寶上則顯示著網民的購買行為，新浪的平臺上則可以看到網民的閱讀行為。

　　“我覺得這些行為都非常有價值，區別在于各自媒體上都有不同的互動行為，如果把這些不同平臺的數據都拼在一起，我們就會全面掌握網民的上網行為，這些行為包括網絡行為、購買行為和點擊行為等。”謝鵬說。

　　百度搜索引擎營銷部總經理劉偉告訴記者，去年百度提出了一個營銷理念CIW，這也是在整合營銷之后提出的，CIW即是百度關鍵時刻搜索的方法論：第一是基于大數據的洞察；第二是基于對消費者的理解，對媒介進行選擇并提供營銷策略和傳播策略；第三是怎么進行更好的價值評估。

　　“百度之前在數據積累方面做的很多，但是怎么應用這些大數據屬于沙里淘金，如何為企業營銷做更好的幫助，目前我們在共同研究這些數據。”劉偉說。

　　對于眾多國內的第三方營銷傳播機構而言，很難會像奧美等大傳播集團直接收購和購買成型的數據公司，但是仍然可以通過其他方式擁抱“大數據”。

　　對于百度和昌榮傳播的戰略合作，昌榮傳播副總裁朱宏剛覺得通過百度向昌榮傳播開放數據，可以彌補昌榮現有研究數據中在線搜索數據方面的不足，深化消費者洞察，提高解決企業在營銷過程中品牌定位或傳播策略問題的效率，給企業提供更加優質化和更加精準的傳播。

　　不同方式獲取大數據

　　未來的企業市場營銷費用的分配，除了部分品牌投放外，多數投放都將是大數據指引下產生的。企業的消費群分布在哪里？企業的潛在用戶在哪里？通過大數據找到他們分布的地方，然后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。

　　在大數據營銷時代，任何投放帶來的點擊率、轉化率和銷售，都將以數據形式呈現，而如何利用大數據的價值，對于第三方機構而言，都是“技術性”的挑戰。“平臺公司擁有海量的數據，但是他們通常并不分析數據，分析和挖掘的工作通常是由DSP（數字信號處理公司）來做。”謝鵬說。

　　在大數據時代，平臺公司積累大數據，但是具體的應用和分析則是第三方的數據營銷機構和傳統營銷公司的事情，這里邊就出現了一些不同的陣營，百度副總裁曾良告訴記者，在百度的合作陣營中，有幾種不同的類型，一種是很多傳統的綜合性代理現在也在自己建立搜索引擎的團隊，做大數據研究，例如一些國際傳播集團，他們通過收購成熟的數據公司來迅速彌補自身在這方面的短板，例如奧美集團、電通集團；還有一些傳統做搜索引擎營銷的代理，他們除了接觸互聯網行業以外的客戶，也愿意為客戶提供綜合性的服務。

　　“像昌榮傳播這樣的傳統代理公司，現在也看中了互聯網媒體這一塊，他們有更強的意愿做線上線下整合營銷。我們在數據研究方面、服務客戶方式方面，在線上線下媒體投放模式方面有資源，雙方聯手對廣告主是非常好的事情。”百度副總裁曾良表示。

　　而像品友互動這樣純技術型的DSP，其出身就是以大數據為基礎的。“大數據營銷的核心在于對數據的挖掘和計算，這是建立在海量的互聯網數據基礎上的，因此，云計算的概念很自然的就被引入到這個領域。”謝鵬表示。

　　對于數據安全和隱私的問題，其實目前全球都沒有很好的解決辦法，奧美全球總裁Steve King覺得這需要尋找平衡，一方面用戶需要個性化的信息，這來源于對用戶上網行為的洞察；另外一方面，用戶也不希望這些信息過度干擾到他們，它需要建立一個平衡關系。而這依靠技術也是可以解決的。

　　用技術挖掘大數據

　　某汽車客戶希望在南京針對對汽車感興趣的20~25歲的男性網民進行產品推廣，傳漾科技運用Sam data進行用戶行為檢索，通過相關關鍵字的檢索，查找出所有符合目標受眾的頁面，這樣聚合度很高，頁面會自動列舉出來，通過廣告平臺Media matrix投放到用戶，根據成本和觸達頻次的綜合考慮，進行投放。

　　通過這次用戶行為檢索，在南京地區找到了將近20萬符合條件的用戶樣本，然后以富媒體的形式推廣到目標用戶，將展示頻次限定在6次，最后的綜合點擊率達到1.5%~2%，企業客戶對這次不到30萬元的廣告投放感到非常滿意。

　　事實上，對于海量的數據，如何進行運算和分析，這雖然是一個技術性很強的內容，但是不同公司也有著各自的核心競爭力。例如，多數數字媒體的第三方機構在研究網民行為的時候，都是通過cookies的方式去跟蹤的，借助cookies做標簽來追蹤用戶的行為。

　　一般而言，數字營銷公司都會針對受眾數據庫進行分類管理，通過搜索引擎、云計算技術，分析用戶數據庫中每一個用戶的網頁瀏覽記錄，提取正文關鍵詞，找到用戶興趣關注點，然后對用戶屬性進行多個行業大類、幾百個產品小類的細分管理。

　　“其實我們在做人的分析的時候從三個緯度來分析：第一個是人口統計學的屬性，這些屬性來自登錄用戶的信息，比如姓名、年齡、性別、職業、收入等；第二個是地域屬性；第三個是心理系統層面的屬性。”劉偉告訴記者。

　　舉一個簡單的例子，廣告主通過電視媒體的方式激發起了興趣，有興趣后的第一種行為可能是上互聯網搜索，搜索得到更準確的信息，然后搜索之后產生點擊并指導消費，這就是一個非常有效的循環。

　　“我們要做的事情，就是能把這些行為有效地結合起來指導客戶投放，做電視投放的同時是否應該在搜索引擎上投放，哪些關鍵詞怎么搜索或者組合。實際上這樣的東西是通過數據整合計算出來的，對客戶制定跨媒體整合投放策略更有效。”百度副總裁曾良說。