各種行銷手段早已令人(rén)眼花缭亂，但(dàn)究其本質都(dōu)是在研究客戶（消費者），研究客戶的所想、所需，使産品或服務有的放(fàng)矢。大(dà)數據時代又給它賦予了新名詞：精準營銷。大(dà)數據最先應用的領域多爲面對客戶的行業，最先應用的情景也多爲精準營銷。

“酒好也怕巷子深”，産品或服務的信息要送達客戶才可(kě)能促成交易。一般認爲，向客戶傳達産品或服務信息要靠廣告。廣告古已有之，“三碗不過崗”的酒幌子就(jiù)是廣告。沒有互聯網的時代，我們熟悉的是電視廣告、廣播廣告、印刷品平面廣告、戶外廣告牌等，當然，也包括吆喝(hē)叫賣。但(dàn)過去(qù)的廣告是千人(rén)一面、不區分(fēn)受衆的。後來(lái)商家對客戶的信息有所采集就(jiù)有了CRM，經過客戶分(fēn)類，可(kě)以更好地服務于不同的客戶群體(tǐ)。互聯網+大(dà)數據時代讓CRM有了新的發展機(jī)遇，管理(lǐ)客戶不再是簡單的數字統計(jì)和沒有個性的（或簡單聚類的）直郵、定投。随着商家對客戶知道更多、了解更深，便有機(jī)會爲客戶提供個性化的營銷方案，進一步改善客戶體(tǐ)驗，成爲了個性化營銷或叫精準營銷。大(dà)數據時代，讓很多過去(qù)的不可(kě)能變爲可(kě)能，營銷活動也赢來(lái)了新的發展機(jī)遇。

時代不同，商業經營的形式會變化，但(dàn)本質就(jiù)是兩件(jiàn)事(shì)：開源，節流。開源是開拓新客戶，發現新商機(jī)；節流是減少内部運營成本，提高資源利用效率。要實現這一切都(dōu)需要以數據爲依據的決策。過去(qù)，人(rén)們也在長期的經營活動中，采集和運用了與經營活動相(xiàng)關的很多強相(xiàng)關數據，也形成了選擇客戶的标準。鑒于當時的技術(shù)瓶頸，做大(dà)樣本的數據采集及數據分(fēn)析成本都(dōu)過高，無法在更大(dà)範圍推廣運用。大(dà)數據時代，人(rén)們有了廉價采集數據和存儲數據的可(kě)能，廉價的計(jì)算資源讓數據分(fēn)析成爲了可(kě)能。

大(dà)數據精準營銷的背後，是用多維度的數據來(lái)觀察客戶，描述客戶，就(jiù)是說(shuō)爲客戶畫(huà)像。說(shuō)“依托大(dà)數據，可(kě)以讓營銷人(rén)員(yuán)比過去(qù)更了解客戶，比客戶自(zì)己更了解客戶的需求”并不爲過。營銷人(rén)員(yuán)無不想知道客戶是誰、在哪裡(lǐ)、消費習慣是什麽、需要什麽、什麽時候需要、用什麽方式向他(tā)們傳遞信息更爲有效等等，通過數據采集和數據分(fēn)析分(fēn)析可(kě)以找到答案。精準營銷不僅可(kě)以幫助商家開源---發現潛在客戶，還(hái)可(kě)以幫助商家節流---發現潛在風(fēng)險。當我們對客戶了解更多，就(jiù)會知道哪位客戶可(kě)能在經營中存在風(fēng)險。

若問(wèn)每個經營者是否會運用從(cóng)業經驗來(lái)進行營銷，多數答案是肯定的。但(dàn)若問(wèn)經營者是否會利用數據進行營銷，恐怕答案就(jiù)是五花八門(mén)。一般認爲，應用數據進行營銷是大(dà)公司的事(shì)情，與小公司無緣。其實，大(dà)到跨國(guó)公司，小到街邊小販，運用數據進行營銷，都(dōu)會收到意想不到的結果。不相(xiàng)信嗎(ma)？街邊小販留意一下天氣預報（刮風(fēng)，下雨(yǔ)，還(hái)是暴曬）就(jiù)知道明天有哪些生(shēng)意的機(jī)會，進而知道該如(rú)何備貨。建議(yì)中小公司的人(rén)不要拒絕精準營銷的理(lǐ)念，不妨學學精準營銷的思想方法。即便是經營者有豐富的經驗，把經驗數據化對經營也會很有幫助。

《颠覆營銷》一書(shū)就(jiù)是在教讀(dú)者如(rú)何運用大(dà)數據來(lái)做營銷。書(shū)中案例豐富、語言可(kě)讀(dú)性強。值得(de)關心大(dà)數據營銷的各界朋友讀(dú)一讀(dú)。

我認同書(shū)中的不少觀點：“大(dà)數據重新定義産業競争規則，比的不是數據規模大(dà)小，不是統計(jì)技術(shù)，也不是強大(dà)的計(jì)算能力，而是核心數據的解讀(dú)能力”。在很多人(rén)糾結于大(dà)數據定義的今天，我們确實更應該關注數據的核心價值理(lǐ)解與應用。書(shū)中提出的“問(wèn)對問(wèn)題”也很重要。經營者平時的問(wèn)題一定不少，但(dàn)追問(wèn)究竟時，就(jiù)可(kě)能出現偏差，導緻“失之毫厘謬以千裡(lǐ)”。問(wèn)對問(wèn)題能力的提高涉及思想方法，需要在鍛煉中提高。驗證問(wèn)題是否問(wèn)對了，恰恰就(jiù)是數據分(fēn)析師(shī)可(kě)以做貢獻的地方。

本書(shū)還(hái)引起了二個值得(de)更深入思考的問(wèn)題：

僅僅發現不同客戶群體(tǐ)的消費習慣，适時提醒客戶去(qù)消費，還(hái)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如(rú)：某消費者一個月的正常理(lǐ)性消費在兩千元的水平，一般在A，B兩家商店(diàn)消費。A商店(diàn)運用了精準營銷的理(lǐ)念會讓消費者把這兩千元都(dōu)花在A商店(diàn)，随着B商店(diàn)的後來(lái)居上，消費者又可(kě)能重新回到B商店(diàn)消費這兩千元。在供給過剩需求不足的今天，既有的消費額在不同商家中進行分(fēn)配或遷移都(dōu)不能帶來(lái)社會消費總量的增加。大(dà)數據營銷的更高水平應用是提前知曉客戶尚未被滿足、甚至尚未被發現的需求。大(dà)數據的價值挖掘有機(jī)會把商家（含廠(chǎng)家）和客戶連在一起，讓商家提供更多的滿足客戶個性化需求的産品或服務，讓客戶的消費意願提高。這是數據價值挖掘工(gōng)作(zuò)者面臨的新挑戰。

數據真的越多越好嗎(ma)？不少大(dà)數據公司熱(rè)衷于用爬蟲軟件(jiàn)在網上“爬”各種數據。然而同一數據集在不同的應用場景價值密度是不一樣的，針對特定應用場景也并非是數據維度越多就(jiù)越好，一定要圍繞應用目标來(lái)采集數據和使用數據。提升維度來(lái)采集更多數據一定是有助于更詳盡地描述事(shì)物，但(dàn)無疑也增加了處理(lǐ)數據的複雜性。每一次技術(shù)的進步，都(dōu)給人(rén)類帶來(lái)新的想象空間，難免欲望膨脹自(zì)信滿滿，對世界的認知也随之升維，甚至是無節制地升維。之後發現升維帶來(lái)資源的占用，智慧跟不上，無節制地升維反而是解決方案複雜化，冷(lěng)靜(jìng)下來(lái)會重新啓動降維思考。也許人(rén)類的認知與智慧就(jiù)是在升維、降維、再升維、再降維中交替前行的。本書(shū)的降維思考，必要時回歸本元的思考給人(rén)們啓示。

大(dà)數據時代工(gōng)具手段固然重要，思想方法更爲重要。