小编教你广告行业如何做大数据营销。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是未来广告行业发展的一个趋势，现在每个有名的平台都有大数据分析部门，不管是 阿里，还是腾讯，百度，甚至央企的移动、联通 ，都有大数据部分进行精准的计算大数据营销是什么，因为每个人都有上门的习惯，上网留下的行为轨迹，通过浏览器就可以记录一个人的最近的想法。例如：你最近登录看新闻 ，看车的新闻比较多，登录某些平台，肯定会推荐车的广告给你。所以大数据营销是精准营销的一种方式，日后是一种主流的广告模式方向，大数据营销的效果犹如现在搜索引擎营销，都是精准营销的模式。

大数据营销的优点：

•更好的决策：在NewVantage Partners公司调查中，36.2%的受访者表示更好的决策是他们大数据分析工作的首要目标。此外，84.1%的受访者表示已开始朝着这一目标努力，59.0%的受访者表示取得了一些可衡量的成功，其总体成功率为69.0%。大数据分析可以为业务决策者提供他们所需的数据驱动的洞察力，以帮助企业开展竞争和业务发展。

•提高生产力：来自供应商Syncsort公司的另一项调查发现，59.9%的受访者使用Hadoop和Spark等大数据工具来提高业务的工作效率。现代大数据工具使分析师能够更快地分析更多数据，从而提高个人生产力。此外，从这些分析中获得的见解通常使组织能够在整个公司内更广泛地提高生产力。

•降低成本：Syncsort公司和NewVantage公司的调查均发现大数据分析正在帮助企业降低成本。近五分之三(59.4%)的受访者表示Syncsort公司的大数据工具帮助他们提高了运营效率，并降低了成本，NewVantage公司的调查中，约三分之二(66.7%)的受访者表示他们已开始使用大数据来降低成本。然而有趣的是，只有13.0%的受访者选择降低成本作为大数据分析的主要目标，这表明对于许多人而言，这只是一个非常受欢迎的附带好处。

•改善客户服务：在NewVantage公司调查的受访者中，改善客户服务是大数据分析项目的第二个最常见的主要目标，53.4%的受访者表示在这方面取得了一些成功。社交媒体、客户关系管理(CRM)系统、其他客户为当今的企业提供了大量有关其客户的信息，他们很自然地会使用这些数据来更好地为这些客户提供服务。

•欺诈检测：大数据分析的另一个常见用途用于欺诈检测，特别是在金融服务行业。依赖于机器学习的大数据分析系统的一大优势是它们在检测模式和异常方面非常出色。这些能力可以让银行和信用卡公司能够发现被盗信用卡或欺诈性购买，并且通常是在持卡人知道出现问题之前发现问题。

•增加收入：当组织使用大数据来改善决策并改善客户服务时，增加收入通常是一个自然的结果。在Syncsort公司的调查中，超过一半的受访者(54.7%)表示他们正在使用大数据工具来增加收入，并根据更好的洞察力加速增长。

•提高灵活性：同样，从Syncsort公司的调查报告中，41.7%的受访者表示大数据的好处之一是能够提高业务/IT敏捷性。许多组织正在使用其大数据来更好地调整其IT和业务工作大数据营销是什么，并且他们正在使用他们的分析来支持更快、更频繁地更改其业务战略和策略。

•更好的创新：创新是大数据的另一个共同利益，NewVantage公司的调查发现，11.6%的高管正在投资分析，主要是作为创新和颠覆市场的手段。他们认为，如果他们能够收集竞争对手所没有的见解，他们就可以通过新产品和服务领先于其他企业。

•更快的上市速度：在这些方面，很多企业表示将使用大数据来加快产品上市速度。只有8.8%的受访者表示这是大数据的首要目标，但53.6%受访者已经开始朝着这个目标努力，其中54.1%的受访者表示取得了一些成功。大数据的这种优势也可能带来额外的好处，例如更快的增长和更高的收入。

大数据营销的缺点：

•数据质量：在Syncsort公司的调查中，处理大数据的首要缺点是需要解决数据质量问题。在他们将大数据用于分析工作之前，数据科学家和分析师需要确保他们使用的信息准确和相关，并且采用适当的格式进行分析。这大大减缓了报告流程，但如果企业不解决数据质量问题，他们可能会发现他们的分析所产生的洞察力毫无价值，甚至在采取行动时是有害的。

•需要进行文化变革：许多利用大数据分析的组织不仅希望在报告方面做得更好，还希望使用分析在企业内部创建数据驱动的文化。事实上，在NewVantage公司的调查中，98.6%的高管表示他们的公司正在创建这种新型企业文化。然而，改变文化是一项艰巨的任务。到目前为止，只有32.4%的受访者表示在这方面取得了成功。

•合规性：大型分析工作的另一个棘手问题是遵守政府法规。企业的大数据分析中包含的大部分信息都是敏感的或个人的信息，这意味着企业在处理和存储数据时可能需要确保它们符合行业标准或政府要求。在Syncsort公司的调查中，数据治理(包括合规性)是处理大数据的第三大障碍。事实上，当受访者被要求按照从1(最重要)到5(最不重要)的等级对大数据挑战进行排序时，大数据在合规性的缺点显然是最重要等级。

•网络安全风险：存储大数据(特别是敏感数据)，可以使企业成为网络攻击者更具吸引力的目标。在AtScale公司的调查中，受访者一直将安全性列为大数据的主要挑战之一，而在NewVantage公司的调查报告中，高管将网络安全漏洞列为企业所面临的最大数据威胁。