利用互聯網、大數據的精準營銷已經非常普遍，比如我們刷微信朋友圈，常?？吹狡放茝V告，這就是品牌商用大數據匹配目標客戶的結果，你的ID標簽可能是“廣東”、“男性”、“30周歲”、“喜歡健身”等，通過這些信息整合，不同的人群看到不同的廣告 。
還有瀏覽網頁時的彈窗廣告、逛商場時的附近商品推薦等等，越來越多的企業意識到用大數據標簽來細化精準人群 ，根據用戶消費水平對用戶進行相應的商品推送。
這種“智慧營銷”，通常被理解為將企業中現有數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策。
在互聯網和新媒體技術發展的助推下，大數據正悄然改變著我們的社會，被視為主導時代發展的重大力量。
大數據一般取材于日常工作生活，通過分析、挖掘我們的日常行為產生的數據資源，以指導、影響日常工作生活決策，甚至影響整個行業的生存與發展。
面對大數據和新媒體的深度嵌入，如何探求大數據加持下品牌網絡營銷 的發展策略顯得尤為重要。
為什么我們還在講大數據？
早在2008年，著名的《自然》雜志為Google成立10周年出版的?？?，就曾討論大數據應用，并提出“Big Date”的概念。
2012年，美國推行“大數據研究發展創新計劃”，啟動大數據技術研發。全球迅速掀起高度關注和重視大數據技術研發的浪潮。
學界對大數據有諸多定義，目前普遍為公眾接受的定義是來自于*，即大數據指的是所涉及的資料量規模龐大到無法通過人工統計整理 ，更無法建立有效的數據分析模型 ，需要借助“云計算”的數據處理與應用模式，在物聯網的基礎上，通過收集、分析、挖掘數據資源，為商業決策、時代發展乃至國家層面提供智能知識服務。
大數據的核心，是預測
建立大數據分析，就是通過人工智能的手段對數據進行預測分析，從而觸達更精細化的人群 ，提高轉化效率。核心是預測 ，是互聯網時代的智能“大腦”，讓營銷更加精準。
可別覺得精準預測是個可有可無的概念，這會大大降低推廣的成本，并且提高交易的成交率。
設想一個場景，一個企業在進行活動前期宣傳時，為了提高產品銷量，品牌方往往通過短信渠道進行用戶轉化，通過群發至所有用戶群體，體量可能過萬，但是由于這不是精準用戶，或者被推送對象并不喜歡這款產品，導致的情況是：轉化率極低。
換種思維，當企業布局營銷時，就有意識搭建整個基礎架構，全渠道采集用戶數據，得出擁有高級標簽的人群畫像，如交易情況、潛在購物情況等，在進行宣傳或者產品廣告投放時，就知道針對什么樣的目標、發什么活動最佳、發給誰最好、什么內容最好、什么時間發等因素，讓整個環節形成閉環 。品牌在做用戶留存時能夠更加精細化地觸達潛在復購用戶，節省營銷成本，交易轉化率也能提高。
預測的前提，是用戶數據留存分析
就國內形勢看來，智慧營銷還未在整個營銷圈盛行，傳統數字化營銷手段仍然是目前大多廣告主的選擇，仍然需要大量人工對數據進行主動提取、分析，摸索出不同渠道的運營方案。
傳統營銷痛點大，時間、人力成本高，現實效果和設想差距較大，最常見的比如電話營銷，很多企業都會配備這個團隊，少則每月過萬的人力成本，多則數萬，大海撈針的形式導致推廣效果非常低效。
但是大數據的出現解決了這個問題，使精細化營銷成為可能，更好地推動了營銷。當企業選擇產品投放時，在擁有大量數據的前提下，我們可以對用戶數據提前進行分析，做用戶洞察，幫助品牌主用最少的成本做營銷。
理想很豐滿，現實很骨感??！現實是，許多企業還尚未有大數據意識，精準營銷更無從談起。誰能在此刻有前瞻地運用精準營銷，必定比同行更勝一籌。
當然了，營銷的核心是“人”，哪怕擁有大數據加持，也應以“人”為本。
把數據資產轉化為品牌人群資產，通過品牌人群資產的構建、沉淀與經營，去促進品牌營銷全鏈路的升級，把品牌營銷的每一步都做到有據可循，最大化發揮大數據的價值，全方位賦能營銷決策，才是真正的賦能商業。
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