商業智慧資料營銷該怎麼做？

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如今人們都在議論大資料時代的到來，但往往只是遠觀而不及觸碰。對於企業者而言，新時代背景下經營方式的變革，市場模式的轉型，如何利用資料指導營銷，還是雲裡霧裡。

  有人說中國只有BAT有海量的資料，能玩得起大資料。但並不是資料多了就是大資料，大資料更多的體現在對單個個體的精準描述上，基於單個個體的描述來判斷群體的動向。對於企業來講，與盈利直接掛鈎的資料還是來自於企業內部，因此，做好企業內部的資料分析是實現資料營銷的第一道關。

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   商業智慧作為大資料背景下較為成熟的應用，已廣泛應用於各個行業，從多數企業使用商業智慧FineBI的經曆來看，企業對商業智慧指導企業營銷方面的需求越來越大。

技術層面上，依百度祝佳所說，基於資料的營銷過程與過去資料分析基本過程沒有差別，需要在定義商業問題之後，採集和處理資料、建模分析資料、解讀資料這麼三個大層面。

資料層：傳統的採集和處理資料過程一般是有限的、有意識的、結構化的，能採集到的都是你所能設想到的情況。而對於商業智慧，資料的採集過程是可以不受限的，是無意識非結構化的資料擷取。所有的生產經營過程資訊都可以轉化為結構或者非結構化的資料。

業務層：建模分析資料使用的資料分析模型，利用商業智慧的OLAP（線上分析處理）技術對複雜的資料進行分析操作，快速靈活地進行大資料量的複雜查詢處理。例如銀行、通訊電訊廠商、零售商早已成熟運用消費者的屬性和行為資料來識別風險和付費可能性。

應用程式層：資料指導營銷最重要的是解讀。傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的資料，然後建模分析，驗證假設，進行解讀，解讀的空間是有限的。而商業智慧提供了一種可能性，既可以根據營銷問題去挖掘對應資料進行驗證，也可以開放性地利用外部環境資料與內部資料事實結合探索，得出一些預測性的結論。

在應用實現層面上，商業智慧主要通過以下幾點來實現精準營銷：

使用者行為特徵分析

基於大量的事實資料，我們可以年齡、職業、學曆、收入等維度分析使用者的喜好和習慣，給使用者設定“標籤”，做到比使用者更瞭解自己。

精準訊息推送

依靠資料分析結果的支撐，在對使用者行為和特徵分析之後，我們對使用者群體進行細分，用郵件，簡訊，用戶端推薦，甚至是傳統的商店產品的組合羅列、搭配銷售來對特定客戶推薦特定產品，實現精準定位。

挖掘重點客戶

二八理論告訴我們，80%的利潤來源於那少部分忠實的老使用者，而且開發一個新使用者的成本也高得多，所以維繫老使用者，挖掘重點使用者成了重中之重。也是通過對使用者行為的分析，我們來判斷哪些使用者是與企業的產品和服務匹配的，是最有價值的使用者。最直接的就是網站的訪問，可以判斷使用者關心的東西是否與企業有關。當然可以藉助外部的社會化媒體資訊，從千絲萬縷的聯絡總挖掘對應的資訊，綜合起來，協助企業篩選重點使用者。

總結來看，利用商業智慧資料營銷關鍵是“做小”，充分利用企業內部的資料，構建一個合理的系統，往後“想大”，結合外部環境資料，形成更多層面的分析，逐步向外擴充成一個大網。

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