营销的任务是把产品的卖点向用户市场推送出去。如果我们不区分用户，采取“一刀切”的沟通方式，那就是所谓的大众营销。其实，即便是大众营销，对市场人群都有一定的区分。用户定向就是把用户按照共同特征划分成不同人群的过程。如果营销按照不同用户人群在传播策略上有所差异，那这就是差异化营销，或者称为定向营销（segmentedMarketing）。差异化营销是以人“群”为基础的，这些“群”需要满足以下几个条件。

首先，大小能够衡量；其次，传播渠道能够普遍触及到，并且不同用户群对同一广告反应会有区别。对于传播人群而言，人群相对稳定，不会变化很快；人群规模足够大，可以借助单一的营销手段获利。

因此，差异化营销是个性化营销的第一步。随着用户市场数据的不断丰富，用户定向也越来越细，主要包括用户属性、心理特征、用户行为定向3个方面。用户属性定向，是按照年龄、性别、种族、教育程度、收入等外在特点区分用户；心理特征定向，以价值观、对事物的态度和生活方式等内在特点区分用户；而行为定向，则是基于过去的购买行为、品牌忠诚度、价格敏感程度和对产品的诉求程度等商品行为区分。这种用户定向数据，一般来自第三方。由于这些数据是针对整个市场收集的，所以不可能针对某一个具体产品进行分析，所以对用＿户的区分只能够精确到群。

在传统的个性化营销中，当企业掌握了自己的用户数据，并且使之成为营销工具后，就有了“个性化”广告的概念。个性化广告倡导企业针对每一个用户，把营销组合中的一个或多个元素客制化。个性化广告就是用户定向营销的极端：把每一个用户看成用户群。个性化营销是用户关系管理（CRM）的一个策略，在提升用户的购买转化和忠诚度方面，带来的投资回报比大众广告更好。

传统个性化营销理论来自CRM，其核心是2／8原则，即20％的用户会购买80％的产品。所以广告主要研究的是如何发掘和保留高价值用户，其做法是用历史的数据去预测用户对产品的潜在购买需求，然后按照2／8金字塔归类用户，从而制定出相关的沟通策略。有一种工具叫RFM用户分隔模型，就是根据用户最近购买的时间（Recelqcy），购买频次（FreqlJency）和已经购买的商品价值（Monetar～rValue）来判定潜在用户的价值。传统个性化营销对用户的判定标准是相对稳定的，不会经常变化。从用户定向的方式来讲，这和分类营销没有本质的区别，只是针对的受众从群体细分为个体。

随着信息技术的发展，企业用户数据的收集和处理变得更容易。如今企业有千万甚至上亿的用户信息是很正常的现象，以银行为例，根据银行掌握的用户数据，完全可以在同一个营销主题下，给每一个用户提供独立的促销信息，如利息、费率等。提供什么样的促销信息，是根据用户的定向原则来定的，可以是对某产品的潜在需求、账户使用历史、以前对广告的回应积极性等。所以说营销既能规模化，也能够个性化。

在互联网行业，个性化营销终于得到了广泛的应用。电商亚马逊为用户个性化推荐图书和音乐CD，新闻APP根据用户兴趣偏好推送个性的新闻信息，电信运营商根据用户4G的使用情况推送不同的流量包，等等。在广告实践中，搜索广告和重定向广告成为最常见的个性化广告。搜索广告是根据用户使用的关键词投放广告。搜索引擎会分析用户长期的搜索行为，当这个用户重新搜索一个相关词时，搜索引擎即会提供相关的广告信息。重定向广告是根据用户在指定的网上商城或官网的浏览行为投放广告，淘宝就经常用到这种广告形式。在酒店、金融、保险和交通等行业，个性化营销也都非常盛行，同时也诞生了许多提供个性化广告的技术性广告公司。

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p16－18

作者在行业观察与实践的同时重新审视互联网，从根源上为我们解读了大数据和数字时代的营销。作者提出，互联网正像电力一样给人类社会带来一场前所未有的革命，所有的产品只有连上互联网才能在这个时代发挥价值。同时，他列举出了我们的多个理解误区，并提出数据是我们这个时代新的生产资料，而计算赋予了数据意义，计算将成为未来经济的新动能。

——力美科技CEO舒义

实现精准营销，展开以数据分析为基础的营销实践，向精准受众传递更为有效的信息，进而将精准营销理念资本化，将产品信息区分于他人，进而实现更高层次的业务增长，是专业营销人士必须掌握的技能。

一一流米CEO温利华

第1章 拥抱大数据时代 

 1.标签化时代：一切行为皆数据 

1.1 数据化：一切皆可“量化” 

1.2 一切事物的大数据化 

 2.大数据，改变人类探索世界的方法 

2.1 改变，从操作方式开始 

2.2 个性化的数据，实现更精准的营销 

 3.智能终端：企业营销的新战场 

3.1 移动营销的时代来临 

3.2 即时分析应用：零时差营销 

3.3 挑战与机遇并存 

第2章 巫术一般的精准预测 

 1.大数据的新逻辑：结果导向、精准营销 

1.1 关联巫术·结果导向 

1.2 交叉对比·精准营销 

 2.大数据的魔力：从生活习惯了解购买习惯 

2.1 从最不可能的地方提取数据 

2.2 数据小而准也是大数据的优势 

2.3 你正在浏览的网页和广告是随机选择的吗 

2.4 国内DMP广告公司的出路 

 3.确定客户购买要素，预测用户需要 

3.1 取之不尽的用户挖掘 

3.2 时移世易的营销策略 

3.3 预测终点才是赢家 

 4.五大DSP广告案例简要分享 

第3章 数据、客户、思维的三足鼎立 

 1.挖掘数据潜在价值 

1.1 那么多数据，要怎么储存 

1.2 企业的也是行业 

1.3 数据价值不会自己走出来 

1.4 行业先锋是怎么玩儿的 

 2.顾客依旧不会自动上门 

2.1 客户挖掘：应该找谁谈 

2.2 客户维系：要和客户谈什么 

2.3 客户激活：多做有用之事 

 3.大数据时代的营销 

3.1 大数据营销产业链 

3.2 营销模式 

第4章 大数据颠覆：水能载舟亦能覆舟 

 1.大数据颠覆保险业 

1.1 大数据的精准建模改变保险业业态 

1.2 互联网保险成行业发展新秀 

1.3 多方行业大佬共同背书的互联网新金融保险模式 

 2.大数据颠覆零售业 

2.1 相关行业数据，行业具体变化 

2.2 互联网零售业趋于缓和，出现消费回归线下的趋势 

2.3 大数据指导下的零售跨界 

 3.大数据颠覆金融业 

3.1 移动支付俘获大批用户，银联、微信、支付宝占据主要业务 

3.2 P2P网贷市场热情减弱，众筹平台“城会玩” 

3.3 网络金融吸纳周边产业，征信行业成新热点

 4.大数据颠覆房地产 

4.1 传统房地产的痛点与互联网的解决之道 

4.2 领头羊企业如何利用“互联网 ”玩转与颠覆传统房地产 

4.3 中国“互联网 房产行业”发展趋势分析预测 

 5.大数据颠覆医疗业 

5.1 行业发展潜力大、门槛高，用户痛点依然痛 

5.2 行业细分领域创新，模式尚未成熟需大幅改进提升 

5.3 新模式遇到传统技能，造就了新的领头羊 

 6.大数据颠覆游戏业 

6.1 游戏进入成熟期，用户开始饱和 

6.2 手游市场的精准用户画像 

6.3 女性市场或将成为下一个游戏蓝海 

第5章 未来，大数据何去何从

悄然而至的大数据时代已经改变了我们生活，社会化媒体时代，任何你能接触到的信息，都可能只是一则广告。因此，广告的形式、内容和传播方式，就非常重要，营销的“相关性时代”已经到来。如何精准找到、抓住和留住目标客户，是对当代企业的最大考验。

我们作为最专业、权威的第三方数据监测机构之一，潜心研究互联网多年，见过门户网站的衰落、行业独角兽的崛起、企业兼并大战等行业中的浮浮沉沉。从中，我们似乎捕捉到了一些趋势和方向。几年前，我们就反复与行业中的资深人士以及创业人士讨论，认为用户和变现才是企业生存的最重要力量，而大数据是找到能提供变现的用户的关键。

对于企业来说，首先，需要拥有一套具有商业敏感度的数据决策框架，它可以使企业“看”得更准，并能够对近期什么做对了、什么做错了进行判断。这样一来，快速的数据反馈可以让每个决策的误差得到及时修正。其次，灵活地应用数据、升级数据，可以让用数据成为构建企业生产力的重要部分。数据营销可以帮助企业唤醒已经沉睡的客户，挽回即将离去的客户，找寻、挖掘和留住更多有价值的客户，系统提升客户复购、追销和转介绍能力，让企业的市场营销策划活动创意无限，并与众不同。

利用基于数据的生命价值营销有效地挖掘高价值客户，减少在低价值客户身上花费的成本；利用大数据分析手段，多保留和重新激活老客户才能保证高效的增长，而不是一味地增加新客户；运用聚类、分类等数据挖掘算法发现新的客户群，并用来区分和优化营销活动，使精准营销变为可能。因此，通过对累积多年的数据梳理，本书提供了一套数据驱动的营销框架，讲解如何基于大数据定位客户角色、预测客户价值、量身推荐产品、保留客户群体等内容；并且，剖析保险、金融、游戏、电商等主要行业的现状，从思维变革到商业变革趋势推演，企业能有效地利用数据的价值，在大数据时代找到传统营销方式的出路。

张毅著的《数据为王颠覆营销（移动时代的大数据精准营销）（精）》介绍互联网与移动互联网在大数据发展中的作用以及相关的生态变化；构建移动互联网运营的全方位数据体系，发现运营问题；介绍数据在日常的产品运营活动中的使用方法；通过案例介绍电商个性化推荐的思想、流程和算法及注意事项等。本书由艾媒咨询研究院和张毅倾力打造，适合公司高管及市场销售决策的参与者，市场销售部、客户服务、物流仓储及生产运营及IT，数据分析相关部门从业者，对大数据感兴趣的读者阅读与学习。

数据时代，企业如何抢先把握机遇，顺利实现转型升级，占据竞争制高点？张毅著的《数据为王颠覆营销（移动时代的大数据精准营销）（精）》是艾媒咨询研究给行业内成功案例后得出的结论性建议和报告，进一步深入探讨了大数据相关的技术，以及大数据分析的方法，是更具有实践指导意义的一本著作。读者可以了解更多关于在大数据的发展趋势，以及它们是如何影响商业世界（风险、市场营销、医疗保健、金融服务等）；解析大数据分析这一新的技术领域，以及企业如何才能有效地收集数据，并从中找到惊人价值；探索大数据相关的主题，如数据保密、数据可视化、非结构化数据处理、数据科学家、云计算大数据以及更多内容。