大数据支撑下市场营销的8大法则

市场营销和广告企业在大数据时代面临巨大的挑战，但是它们中绝大多数都处于“略知一二，到用时却束手无措”的状态。《大数据测量》的作者以及TreEffect广告技术公司的资深副主席Martin
Smith就觉得大多数企业不知道如何管理和利用他们的数据。

Smith虽然只有30岁，但也就在网络营销领域的老兵，曾经与多个大品牌开展多次成功网络营销活动，比如苹果、亚马逊、通用等企业。作为《大数据测量》一书的作者，Smith认为市场营销人员应该更加有效、准确地测量他们的数据，最大幅度挖掘大数据管理的潜力。

Smith认为，要通过对数据的测量拉近大数据技术和广告营销的关系，让大数据更好地服务市场营销，产生积极的效果。

“大数据如果没有一个特定的测量方法来测量重点内容，那么它将毫无价值，只是一堆没用的数据而已。营销人员需要花时间来关注如何测量分析数据以及如何保存需要的数据。弄清楚这一点，竞争优势就出来了。”

以下是从Smith的《大数据测量》一书中节选出来的利用大数据做市场营销的8大法则，每一条都可以帮助广告商和市场营销人员重新认识大数据并帮助他们合理使用大数据：

数据要精确。烂数据只能带来烂结果，要保证所要研究的数据的质量，多与专业大数据团队合作以获取优质数据。

数据分级要明确。数据是不平等的，营销人员要多注意数据结构以及数据的等级。

将 KPIs关键绩效指标与数据测量结合在一起。营销人员经常会忽视更长久的绩效，而取短期效益。许多营销人员只重视点击量，但是却忽视了点击量带来的消费者
的质量，结果导致投资收益非常差。分析数据时可以这样设问：“这样做能否提高销量或者引来新消费者？这样做能否提高品牌知名度？能否扩大消费者范围？”
等，以调高分析质量。

数据获取与分析不分家。在许多公司里，数据获取和分析是分开的，互不干涉，但是这样做不利于使用大数据的“实时分析”能力，也就不能提供更有效的信息。因此非常有必要将数据获取与分析合并在一起，最大幅度地开发大数据的能力。

数据测量标准整合。在不同的合作企业甚至是同一家公司中，因为数据测量分析的不同标准和不同的数据用途，经常会发生争执。为了避免产生纠纷，最好将不同部门、不同企业的数据测量的标准安排妥当。“你离的数据越远，越有可能分析出错误的结果。”

数据管理工作。企业必须看管好他们所拥有的数据，尤其是涉及到消费者隐私的数据。在多设备“互联”以及第三发企业合作的时候，看管好数据非常重要。

量体裁衣最合身。不同点企业有不同的广告和营销需求，所以Smith的大数据测量方法需要经过企业的修改才能适应企业的需求。同时要需要企业制定合适的计划和适当的数据分析投资。

人事管理要跟上大数据的步伐。大数据分析需要专业的大数据分析人员。“要挑选合适的大数据分析人才，就需要从大量的营销人员里做甄选。换句话说就是，要选那些对数字非常敏感的营销人员。”