精准线索营销与大数据营销的区别？

 

 

随着云计算、移动互联网和物联网等新技术的应用普及，人类产生的数据呈现出了爆发式增长的态势。数字时代，大数据成了重要资产，收集、处理数据的能力成为了核心竞争力。

据了解，目前携程大概每天能产生50TB的数据。携程相关负责人表示“我们有专门的大数据团队去了解、收集各类数据资源。利用这些数据，携程可以实现对用户的深入了解和精细化运营。”

但是正如同程控股CEO吴剑在一次论坛上所说的，“如果数据只是停在服务器、数据库中，对于在线旅游的品质提升是没有太大帮助的。我们的数据除了用于做决策、分析、判断，还有非常重要的一点是提升品质旅游。”她表示，通过数据我们看到，用户投诉中20%针对餐饮，30%针对旅游体验，50%针对导游，旅游企业可以更有针对性地去改进。

如今，数据流已经成为经济增长的新动能。如何了解用户需求，洞悉市场趋势，更好地服务市场，挖掘数据背后的价值是关键。

自从大数据出现以后，数字营销界可能是因为挂了数字二字，大多数数字营销公司在跟广告主谈客户的时候会说我们有大数据，可以做精准营销，其实大数据和精准线索营销还是有差别。

实际上，数据价值跟数据量大小并不是完全正相关。数据量多少可以看成池塘的大小，符合业务要求且有价值的客户可以看成你想捞到的鱼品种，再大的池塘也不一定有你想要的品种。现在的互联网公司，只要不做纯线下的，都可以自称为大数据公司——因为互联网业务采集数据的极度便利性，导致了数据大量的积累。但是这些数据大部分都是没有明显商业意图的各种点击行为，并不能直接从中挖掘出具有商业价值的数据，除此，有大数据后还要看数据挖掘的模型，既怎样打造一个专门捞你想要那种鱼的渔网。

精准营销反而是一个很模糊的词。真正的精准通常有两种：一种是把本来属于你但是还没成交的用户卖给你，另外一种是把你的同行或高度相关上下游的用户卖给你——比如访问过指定网站的访客或拨打过指定400咨询电话的呼入用户。

那么精准线索营销和大数据营销的关系是什么呢？

正常的逻辑是，通过运营商或BAT级平台渠道接口调用海量杂乱加密的原始大数据，利用各种标签及挖掘模型，匹配符合要求的用户画像，然后用DMP把这些数据管理起来，最终帮广告主找到精准用户达到精准营销。这个逻辑是没问题的，但是应用起来有问题，既通过分析用户过去的行为标签预测未来的行为，这个和炒股是差不多的，存在大量的偶然性和未知影响因素。

其实大数据并不等于用户画像。

做用户画像需要数据，不仅需要大数据也需要小标签。大数据所代表的实际行为可以在一定程度上刻画用户的意图，小标签可以从心智上对一个用户做感性的评估。二者结合在一起，并且对长期变化趋势做追踪，才可以说对用户有了比较全面的画像。

不同类型的大数据，价值也是不同的，数据价值的高低依次如下：交易付款>加购/留言互动>搜索>垂直行业>上下文>用户随机点击等。

比如淘宝最值钱的就是品类齐全的商品的浏览和交易数据，借助购物搜索其还拥有了商品搜索垂直行业的搜索数据，他们的数据具有非常大的商业化潜力，但是最大的问题就是太直接以致于缺少一些新品牌的空间。

同理的还有百度搜索的数据，是用户需求的直接标签。

最火的今日头条最值钱的就是上下文数据了——信息流商业模式的开拓者目前拥有全网最全面的上下文数据。他们可以很好地利用移动营销的特点，在以原生广告为目标的数据挖掘和分析中占据先机。这种形式的媒体在商业上具有非常强的扩展性和适应性。

这里还有一种特别的数据拥有者——智能硬件厂商。以小米为例：作为一个可以洞悉用户24小时全场景生活状态的手机设备提供商，小米拥有的数据维度是以上任何一家都比不了的。因为MIUI及其上的各类应用的存在，小米不仅拥有系统层级的各种传感器和应用使用数据，还拥有丰富的不同类型的应用内数据。又因为小米“周边”的存在，厂商对用户的感知从手机扩展到全身，从个人扩展到家庭。

简单来讲，大数据就是池塘里面的水，你的目标客户就是某种鱼，比如鲤鱼，如果你想捕捞鲤鱼就应该去鲤鱼密度大的池塘，去太平洋里面，海水再多也是没用的。