大数据时代，让客户数据驱动利润奔跑——唐•徳雷帕已死，大数据营销道路也并非容易

旧营销时代从辉煌走向终结

　　1、小商店是高度以客户为中心的商业模式。它们可以回应消费者的个人要求。而大数据营销恰好就是对一对一营销的回归

　　2、1930年，第一家真正的全品类的现代超市在纽约开张。1948年，欧洲第一家超市在苏黎世开张

　　3、传统的营销活动之所以能够创造一段时间的辉煌，是因为消费者是同质化的。即在物资匮乏的时代，消费者还没有个性

　　　  化的消费概念，所以旧广告时代的宣言是：使广告无处不在。它的关键问题在于：如何能够保证更多的消费者知道我们

　　　　的品牌和产品

　　4、但是市场的饱和和消费者的进化对旧营销时代造成了越来越严峻的挑战。消费者对广告的防御反应越来越激烈，因为，

　　　　旧广告是大众化的，根本没有一对一的营销概念，这样的结果就是：消费者看到的大多数的广告都是垃圾、无用的！

　　5、每个零售商都知道，更少一点，但是更聚焦一点的广告将会对每个人来说变得更好。但是竞争导致的对“广告压力”的

　　　　恐惧感磨平了一切。某种程度上可以这样说：尽管以客户为中心的需求被大肆宣传，当今的广告在逻辑上依然是大

　　　　众市场传播的延续。消费者和他们的需求被边缘化，以至于没有人去问这样一个问题：顾客真的需要这一切吗？

　　6、因此，营销和销售团队需要把小店主的做法扩大化。换句话说，在我们这个多元化的大众市场中，我们必须像小店主一

　　　　样了解个体消费者。

 

需要怎样的组织结构

　　　　由于大数据依赖于IT部门的高端技术，所以一直以来，大数据的战略构建都是从IT部门开始。但是CTO（首席技术执行官）

　　的孤军奋战注定是一次失败的开始！其中的一个关键性的问题在于：“公司需要哪些关键性的数据和信息来带到带动利润增长的目

　　的呢？”如果这个问题不说清楚，那么就会产生大量的脏数据。

　　　　大数据是复杂的，很多公司都被复杂性个吓跑了。

　　　　一种小题大做的解决方法就是：好吧，我们先不去管哪些数据有用，因为它们应该都有用，所以就收集尽可能多的数据吧，

　　然后再看看它们能够做些什么。

　　　　当IT部门将所有的服务器和数据库都搭建好之后，数据收集的工作就这样开始了。而“公司需要哪些关键的数据和信息以带动

　　利润的增长”这个关键性的问题，却始终没有人问，或者是问的太迟。最糟糕的事情是高成本的投入没有产生当初承诺的效用，之

　　后，这些基于数据的创新就像是和洗澡水一起被倒掉的婴儿。

　　　　对几乎所有包含数据部分的项目来说，成功至关重要的是需要形成一个跨职能小组，团结IT、营销和销售部门的员工一起工作

　　小组必须视自身为一个团队，且应该有共同的语言。

 

孤岛思维与数据的链接

　　　　大数据的一个非常重要的应用就是为营销和销售提供决策依据，而且大量的数据中，也仅仅有一小部分真正的包含与营销和　　

　　销售活动有关的信息。因此，到底什么样的数据是有价值的数据，得到的数据应该如何分析和使用，肯定不能够脱离营销和销售

　　部门单独的展开。

　　　　大型IT项目的基本原则和做一个是否投资股票的决策相同：如果你不理解商业模型或技术的，那要么远离它，要么快速的学

　　会它。回答之前的观点：数据营销技术太过重要以至于不能够只留给被隔离的IT决策者。营销人员必须能够从市场和客户的角度

　　思考系统，同时也要自行的收集足够的技术知识，从而能够在适当的时间提出适当的要求，以及提出适当的问题。也就是说，这

　　背后有一个非常重要的命题：跨职能小组克服之间的术语障碍是容易的，不同的思维结构才是大问题！这也正说明了“T型人”的重

　　要性。跨职能小组应该能够冲破各自部门专有的孤岛思维，以一种开放、合作、协商、互补的态度投入到大数据的工作当中。

　　　　这就引出了另一个非常重要为问题：数据是否被合理的链接起来了！

　　　　我们首先来看看下面的这个例子：我的一个朋友订阅了付费电视的服务已经有多年了，然而每年的费用的上升是他决定放弃这

　　个订阅。于是在这年的一月份，他给服务提供商寄出了一封邮件，表示订阅的费的上升已经超出了产品使用给他带来的愉悦！他收

　　到了一封标准化的回信，信中说：由于本服务是按年计费的，只能够等到下一年才能够取消。就在当年的年底，也就是过了将近12

　　个月，服务商的客服服务中心的人打过电话来，试图挽回生意。但是这一切都太晚了，后来得知，原来服务商的客户退订系统和客

　　服服务中心的数据系统是分离开来的。“左手竟然不知道右手在做什么”，上面的这个案例中，一个简单的数据库链接足够增加在正

　　确的时候打电话的机会，也增加了挽回客户的可能性。数据本身可能没有什么价值，但是数据一旦被有效的链接起来，价值就产生了

　　　　

好数据和坏数据

　　　　实际上，上面已经提到了这个问题：保持数据的干净。数据的收集是容易的，但是如果数据过于散乱和复杂，那么公司中基本上

　　没有人能够从这些复杂数据中发现市场战略决策所需的相关信息，支离破碎的IT和数据结构正是问题的根源。

　　　　所以我们必须正视这样的一个问题：如果你想要生成快速增长的、用于提供决策的有价值的数据，首要做的事情是，明确的定义

　　确实需要的以及必须了解的是什么。也就是说，你需要清洁的数据，这会节约你的金钱和精力。和厨房尾声同样的道理也适用于数据

　　的卫生：如果有人总把没有洗过的盘子堆积在水槽中，即使有人定期的清理也没有用，而实际可能是根本没有人清洗它们。

　　　　如果保证数据的清洁，以何种形式收集和存储数据，是一个值得我们每个人思考的问题。