在海量繁雜的數據中用算法挖掘出用戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值，并在合適的媒體上及時(shí)達成廣告主的營(yíng)銷(xiāo)目標，讓廣告主、用戶(hù)和媒體的利益同時(shí)得到最大化，是大數據給網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)的新機遇。
　　
　　大數據并非是一個(gè)全新的概念，此前線(xiàn)下也有大數據商業(yè)應用的成功案例，如沃爾瑪依托自己長(cháng)年積累的大量的用戶(hù)消費行為數據，為自己的定價(jià)、布點(diǎn)等商業(yè)決策提供支持。
　　
　　然而在線(xiàn)數據的爆炸性增長(cháng)，同時(shí)基于這些海量數據的存儲技術(shù)、挖掘技術(shù)、計算技術(shù)、分析技術(shù)等各種技術(shù)手段的飛速進(jìn)步，讓大數據的應用模式不斷創(chuàng )新，大數據成為當下最熱門(mén)的概念之一。
　　
　　“在我看來(lái)，在線(xiàn)數據量的爆炸式增長(cháng)及讓在線(xiàn)數據得以?xún)r(jià)值化的一些技術(shù)的飛速發(fā)展，才是讓大數據這個(gè)領(lǐng)域在最近幾年發(fā)展得風(fēng)生水起的原因�！眱|瑪總裁柯細興這樣認為。
　　
　　價(jià)值化成大數據核心
　　
　　“這是一場(chǎng)革命，龐大的數據資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程�！�哈佛大學(xué)社會(huì )學(xué)教授加里·金對大數據如此評價(jià)。
　　
　　美國互聯(lián)網(wǎng)數據中心曾指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數據每年將增長(cháng)50%，每?jì)赡瓯銓⒎�一番，而目前世界�?0%以上的數據是最近幾年才產(chǎn)生的。有數據顯示，Google每月有1000億次的查詢(xún)量，Facebook每天有超過(guò)3.5億張的新照片在上傳，YouTube每分鐘有100小時(shí)的視頻內容在上傳……，這一切都顯示出現在的數據量正在呈現海量的、爆發(fā)性的增長(cháng)趨勢。
　　
　　而“互聯(lián)網(wǎng)女皇”瑪麗·米克爾在最新發(fā)布的《2013年互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》中指出，當前數字化內容暴漲，正日趨呈現共享化、標簽化、可搜索的趨勢，如互聯(lián)網(wǎng)主要應用之一的圖片，其上傳和共享數的復合年增長(cháng)率高達200%。以目前在美國非常受歡迎的限時(shí)圖片分享應用服務(wù)Snapchat為例，其2012年10月的信息量只有2000萬(wàn)，而到2013年4月，其信息量已高達1.5億，增長(cháng)率遠超200%。
　　
　　在這些暴增的數據量中，有90%是非結構化數據，如聲音、圖片、影像等，而人們在網(wǎng)上行為所產(chǎn)生的大部分都是此類(lèi)數據，而這也正是大數據的挑戰之一。
　　
　　“大數據必須具備的特征之一就是數據的多樣性要充分，也就是‘數據大’，要能覆蓋到海量廣泛的數據、標簽、行為特征等，否則就沒(méi)有分析的基礎�！笨录毰d說(shuō)。
　　
　　業(yè)界不少專(zhuān)家都強調過(guò)“大數據”并非“數據大”，但若沒(méi)有“數據大”這個(gè)基礎，后續的一系列挖掘、計算、分析、應用就將不再存在，可以說(shuō)，“數據大”是“大數據”的必要非充分條件。
　　
　　但同樣的，“數據大”也并非就是“大數據”，只有讓數據產(chǎn)生價(jià)值才是大數據的核心。
　　
　　“大數據的基礎條件是數據多樣性和實(shí)時(shí)性，而評判它是否為大數據的唯一標準是它有沒(méi)有價(jià)值，能不能產(chǎn)生數據之外的價(jià)值，換而言之就是這個(gè)數據有沒(méi)有用處，用了它之后能起到怎樣的作用�！笨录毰d表示，“畢竟我們認識到其實(shí)數據本身是無(wú)用的，只有基于大數據挖掘和商業(yè)智能，產(chǎn)生了價(jià)值，才是有用的。因此，我們更看重大數據的價(jià)值挖掘和價(jià)值挖掘下面的商業(yè)智能的應用�！�
　　
　　“‘大數據時(shí)代’的到來(lái)，為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。但同時(shí)，‘大數據’也對人類(lèi)的數據駕馭能力提出了新的挑戰。但不管怎樣，海量數據已然擺在面前，是機遇必然伴隨挑戰，關(guān)鍵在于如何應對�！敝更c(diǎn)傳媒CEO曹彤表示。
　　
　　RTB引領(lǐng)大數據營(yíng)銷(xiāo)
　　
　　大數據在開(kāi)源技術(shù)的推動(dòng)下正如火如荼地進(jìn)入快速發(fā)展期，包括底層技術(shù)的研究、分析工具的研究、應用方法的研究等等。而無(wú)論是學(xué)術(shù)界、商界還是政府都開(kāi)始正視這不可阻擋的大數據趨勢，思考著(zhù)如何才能有效地通過(guò)大數據手段增加自身的競爭力，如怎樣更好地抓住用戶(hù)需求、更好地服務(wù)用戶(hù)，或是如何更好地為人民服務(wù)、增加社會(huì )影響力等。
　　
　　在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，一直在追求著(zhù)精準營(yíng)銷(xiāo)，甚至是用戶(hù)的一對一營(yíng)銷(xiāo)，未來(lái)網(wǎng)絡(luò )廣告會(huì )依據大數據所呈現的用戶(hù)的多維畫(huà)像而變得越來(lái)越精準，廣告即為有效信息的趨勢將越來(lái)越明顯。而要達到這一點(diǎn)，就需要對用戶(hù)的在線(xiàn)行為有更多、更深刻的理解，需要對海量且源源不斷的數據加以整合分析，并將結果用于各種決策，為此，不僅需要數據的多樣化，還需要數據的可持續性。
　　
　　“大數據并不是一件一勞永逸的事情，它是一個(gè)不斷持續、不斷變化的過(guò)程，需要不斷去適應變化，畢竟數據的量越來(lái)越多，數據的種類(lèi)和特征也是千變萬(wàn)化，就需要我們隨時(shí)調整、隨時(shí)深入�！蓖郯魝髅礁笨偨�(jīng)理馮金輝表示。
　　
　　大數據營(yíng)銷(xiāo)可以說(shuō)是由媒體、廣告主、用戶(hù)三者共同造就的，用戶(hù)是數據的源頭，媒體是數據的起因，廣告主是數據的結果。在海量繁雜的數據中用算法挖掘出用戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值，并在合適的媒體上及時(shí)達成廣告主的營(yíng)銷(xiāo)目標是大數據帶給網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的新機遇。
　　
　　但值得注意的是，并非所有的數據都有意義和價(jià)值，在線(xiàn)數據存在著(zhù)去偽存真的必要性，而判斷數據的“真”與“假”不僅需要技術(shù)，也需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗。
　　
　　雖然在技術(shù)上，大數據顯得日趨深入和復雜，但它卻讓網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的決策變得簡(jiǎn)單和有效——大數據正在把營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節變得模型化和可計算化。通過(guò)不同維度數據的整合和分析，營(yíng)銷(xiāo)的決策者可以看到數據中體現出來(lái)的用戶(hù)價(jià)值、媒體價(jià)值、產(chǎn)品價(jià)值。這給能夠產(chǎn)生和獲得用戶(hù)數據的產(chǎn)品方和能夠整合并挖掘用戶(hù)數據的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方都帶來(lái)了很大的市場(chǎng)機遇。
　　
　　“關(guān)鍵點(diǎn)在于數據的整合分析，如何對大量的不同渠道和維度的數據加以有效管理和分析始終是大數據時(shí)代需要精益求精的方向�！钡蒯＜瘓F總裁張偉表示。
　　
　　在張偉看來(lái)，網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，數據從采集到分析到應用各個(gè)環(huán)節的都在如火如荼地發(fā)展著(zhù)：給用戶(hù)提供價(jià)值服務(wù)的產(chǎn)品是營(yíng)銷(xiāo)渠道；提供數據收集、整合、提煉服務(wù)的是營(yíng)銷(xiāo)分析；分析結果再通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)決策系統及時(shí)反饋給營(yíng)銷(xiāo)渠道，反饋的形式可以是產(chǎn)品的個(gè)性化功能也可以是營(yíng)銷(xiāo)的個(gè)性化廣告。大數據的應用正在逐漸影響甚至改變著(zhù)網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的廣告模式，比如實(shí)時(shí)交易廣告模式(RTB)的崛起。
　　
　　“大數據給網(wǎng)絡(luò )廣告帶來(lái)了巨大的變革，而RTB廣告是大數據時(shí)代下最典型的應用成果，未來(lái)幾年，RTB廣告必將引領(lǐng)網(wǎng)絡(luò )廣告革命，成為網(wǎng)絡(luò )廣告的主流�！辈芡�表示。
　　
　　RTB可以說(shuō)是大數據在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域最成功的模式和變革，它利用第三方技術(shù)手段在數以百萬(wàn)計的網(wǎng)站上對每一個(gè)用戶(hù)的行為進(jìn)行評估、分析并出價(jià)購買(mǎi)。RTB的出現，改變了網(wǎng)絡(luò )廣告的策劃邏輯，即從媒體購買(mǎi)向人群的實(shí)時(shí)購買(mǎi)轉變，它所帶來(lái)的基于大數據的實(shí)時(shí)精準，規避了無(wú)效的受眾到達，讓廣告主、消費者和媒體的利益同時(shí)得到最大化。
　　
　　而在柯細興看來(lái)，RTB不僅僅是一種成功的模式，更是往后大數據在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域各種應用創(chuàng )新的基石�！癛TB所帶來(lái)的基于受眾的精準，讓網(wǎng)絡(luò )廣告營(yíng)銷(xiāo)往縱深發(fā)展，同時(shí)也是以后廣告領(lǐng)域各種基于精準的應用創(chuàng )新的基礎，因此，我們現階段正在打牢RTB的基礎，然后再基于RTB做出更貼近我們客戶(hù)、媒體的應用創(chuàng )新�！�
　　
　　同時(shí)，RTB也給網(wǎng)絡(luò )廣告帶來(lái)了結構性的變化，它帶來(lái)了展示廣告的新趨勢和新變化，讓展示廣告進(jìn)入了效果營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)代，可以說(shuō)RTB正在重塑整個(gè)展示廣告的生態(tài)。
　　
　　“此前，搜索廣告在網(wǎng)絡(luò )廣告中一枝獨秀，但現在RTB和大數據讓有些式微的展示廣告也能煥發(fā)第二春，讓它有了與搜索廣告比肩的可能，在我看來(lái)，這是大數據在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域帶來(lái)的最大的變化�！笨录毰d表示。
　　
　　整合營(yíng)銷(xiāo)才是大勢所趨
　　
　　網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)是對廣告主、媒體和用戶(hù)的不同角度的服務(wù)，而只有整合才能讓廣告主更準確地把握營(yíng)銷(xiāo)目標，讓媒體更準確的把握流量?jì)r(jià)值，因此，整合可以說(shuō)是網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)未來(lái)必然的發(fā)展趨勢之一。
　　
　　“數據是整合的基礎，在數據碎片化趨勢下，整合的意義愈發(fā)彰顯，大數據技術(shù)也是整合可以被持續推進(jìn)的保障�！睆垈ケ硎�。
　　
　　整合又包括渠道整合和模式整合，其中渠道整合涉及跨媒介、跨平臺、跨終端三個(gè)方面，而這“三跨”又離不開(kāi)大數據的支持，其中所牽涉的數據的采集、識別、管理等整合行為都是基于大數據基礎的。
　　
　　此外，實(shí)時(shí)、精準、效果都是網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)必然的發(fā)展趨勢，而這三者又是依托于大數據的挖掘分析技術(shù)和商業(yè)智能技術(shù)，同時(shí)，在通過(guò)大數據把數據變得有價(jià)值、有意義之后，這三者又都是大數據功效的必然結果。
　　
　　日前，“棱鏡門(mén)”事件可謂觸動(dòng)了人們腦中關(guān)于隱私本就繃緊的神經(jīng)，而網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)要實(shí)現精準，不可避免就要搜集分析用戶(hù)的相關(guān)信息，那么，是否對用戶(hù)的隱私造成了侵犯呢？
　　
　　“其實(shí)并非如此，棱鏡門(mén)中涉及的都是互聯(lián)網(wǎng)媒體型的公司，這些公司都是需要用戶(hù)注冊的，因此擁有的用戶(hù)的PII數據，即個(gè)人用戶(hù)信息，但網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)不同，它所依賴(lài)的數據是基于cookie的，正好和個(gè)人用戶(hù)信息相反，是一種匿名信息�！笨录毰d解釋道，“cookie是用戶(hù)在上網(wǎng)時(shí)隨機產(chǎn)生的一個(gè)數字標識，是一種有時(shí)效性的非個(gè)人信息，因此，我們認為它是非隱私性的�！�
　　
　　“精準營(yíng)銷(xiāo)是以用戶(hù)在線(xiàn)行為數據為基礎的，它不與真實(shí)身份相關(guān)聯(lián)，只是在一個(gè)計算可識別的用戶(hù)ID上設定各種具有營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值的標簽，通過(guò)這些標簽是無(wú)法反推出它所代表的真實(shí)用戶(hù)身份的，所以通常廣告所涉及的精準營(yíng)銷(xiāo)相對安全。用戶(hù)真正擔心的隱私是掌握真實(shí)身份信息的服務(wù)提供商是否能對他們的信息保密�！睆垈ケ硎�。
　　
　　現在的大數據還處于初級階段，距離真正的爆發(fā)期還有一長(cháng)段的距離，但在未來(lái)幾年，隨著(zhù)更多分析領(lǐng)域底層基礎技術(shù)的發(fā)展，更多良好的易于使用的工具的開(kāi)發(fā)，大數據營(yíng)銷(xiāo)必然會(huì )加速發(fā)展，涌現出更多更好的應用。
　　
　　“大數據應用體系猶如一部龐大的機器，各部分都在飛速發(fā)展，但如何保證整體的有序和高效是每個(gè)應用者要不斷平衡和取舍的�！�