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准确营销大数据，简而言之，就是要通过数据塑造一个人的肖像，通过对人的不同方面行为的刻画，来进行准确的营销。例如，如果你想把饮料作为一个企业来销售，你应该首先确定人群的特征，比如经常去便利店的人，然后根据企业的产品筛选其他特征，比如性别、年龄、职业、偏好等。

简单地概括为5W，也就是说，在R合适的时间，通过合适的渠道，在合适的场景中，合适的内容，营销给合适的用户。大数据极大地改变了传统的营销方式。过去，营销主要通过品牌传播或群体分析。在大数据时代，营销变得更加准确和有效，甚至交易也直接成为现实。它大大提高了营销效率，可以为企业带来更多的高质客户。那么，有了大数据，我们能做准确的营销吗？

大数据并不意味着用户画像不仅需要大数据，还需要小数据。大数据所代表的实际行为在一定程度上可以反映出用户的意图。小数据（通常是来自调查问卷或焦点小组访谈的定性数据）可以在心理上对用户进行情绪评估。两者的结合，以及跟踪长期变化趋势，可以说对用户有了更全面的描述。它与不同土地上的水果种类和种植的作物有关。大数据作为一种类似土地的生产方式，可以根据不同的业务逻辑生成不同类型的数据。这些数据的商业价值差异很大。

一般来说，不同数据类型的数据值如下：事务>搜索>垂直行业的一部分>上下文>用户点击等，例如，腾讯有价值的数据不是用户的各种会话新闻，而是每日公告和腾讯新闻的上下文数据，腾讯带来的垂直行业数据。NCENT动画，股票交易所，北京和东方的股票交易所，股票搜索狗和知识渊博的搜索数据。例如，淘宝有价值的就是浏览和交易各种商品的数据。

在购物搜索的帮助下，淘宝还拥有商品搜索垂直行业的搜索数据。他们的数据具有巨大的商业潜力，但的问题是它过于直接，因此缺乏一些品牌影响力的机会。同样，百度的数据也是如此，当然，百度是整个网络的数据（除了大部分商品）以及对视频的投资好奇心、旅游哪里带程等。上下文数据是当今有价值的标题。信息流业务模型的开拓者目前在整个网络中拥有全面的上下文数据。

充分利用移动营销的特点，以本土广告为目标，率先进行数据挖掘和分析。这种媒体在商业上具有很强的扩展性和适应性。还有一个特殊的数据所有者，手机制造商。以小米为例：作为一个能够理解用户24小时全场景生活的手机设备提供商，小米的数据维度比上述任何一个都要多。由于MIUI的存在及其各种应用，小米不仅在系统层面上具有多种传感器和应用数据，而且还具有丰富的不同类型的应用数据。由于小米的“外围”存在，制造商对用户的感知从手机延伸到全身，从个人延伸到家庭。在我上面提到的公司中，肯定没有人会反对任何自称为大数据公司的人？

但即便如此，它们也只能描述用户的一部分特征——除了手机，没有人可以占用用户的整个时间。如果将数据与土地进行比较，肥沃的黑土生产甜的东北水稻，而疏松的沙子生产甜的西瓜。正如大部分土地都是普通的一样，大多数所谓的大数据公司只拥有一块普通的土地，而且只能种植一些普通的作物，不管你如何耕种，这些作物都不会开花。

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