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随着市场营销领域近半个多世纪的发展，大数据营销已经使我们看到了从“产品导向”到“顾客导向”的转变。近几年来，随着因特网、移动因特网、新社交媒体、信息超载、数据爆炸、消费者个性化需求的突显，消费者成为商业行为的主宰;另一方面，分布式存储、大数据分析和挖掘技术的发展，使收集、分析、整合和分析海量数据成为可能。在大数据营销基础上进行大数据精准营销，给企业的营销策略带来了巨大的机遇和挑战。
以大数据为基础的精准营销过程分为：采集与处理数据、建模分析数据、解读数据三个层次。收集并处理客户特征、产品特征、消费行为特征等数据，实现了客户消费特征的多维分析、产品策略分析和销售策略导向分析。以准确把握顾客需求，增加顾客互动的方式推动营销战略的策划与实施。
海量数据处理的数据类型包括：图片、文本、网页、社交网络以及传统交易数据。
不只是传统的数据收集过程，通常是有限的，有意识的，有组织的数据收集。
应用于基本统计，机器学习，分类，聚类，关联，预测等算法。
解读数据是营销的首要任务。通常，在定义了营销问题后，收集相应的数据，然后根据确定的模型或分析框架，对数据进行分析，验证假设，进行解释。解释有其局限性。
而且，大数据提供了一种可能性，既可根据营销问题，封闭地挖掘相应数据进行验证，也可开放地探索，得出一些可能与一般常识或经验判断大相径庭的结论。可以解读的点变得很多。
人口学资料：包括使用者之年龄、性别、国籍、登记资料;
使用者行为资料：存取，网页停留时间，接触点等。
使用者内容偏好数据：感兴趣的话题，评论内容，品牌，地点，时间偏好等等。
业务数据：实际订单，客单，订单转化率，促销响应率等
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