作者：倪宁
出版社：中国人民大学出版社
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大数据营销试读：
序言
大数据正在整合消费行为并重塑营销。
对大数据的描述可用3V概括，即volume（大规模）、variety（多种类）和velocity（高速度），是指在这三个维度上都超出传统工具能够应付的数据集合。
很多人对数据的理解依然停留在“数字”的概念上，其实，数据的范围已经扩大。人们发的每一条微博或微信、从电脑上听到的声音文件、监控器收集到的视频信息都成为数据。数据不仅有数字，还包括文本、图片、声音、影像、地理位置，未来还可能包括利用生物技术收集的生物数据，比如指纹、脉搏、眼球移动记录等等。正因如此，一些社交网站、微博网站由于用户不断自我更新信息，数据量倍增。传统的数据库，要靠操作员把数据输进去，而现在每个人都成为数据的输入者，加上存储技术不断发展，使得信息量剧增。
以前，不少原始数据在录入时就丢弃了，大数据却可以把丢掉的九成数据拿来做运算分析。如顾客在超市购物，结账时，所有原始购买信息，如该顾客买了A品牌的牛奶和B品牌的饮料等都是数据。超市还可以通过积分卡知道顾客是谁。传统上，超市只会保留很少的数据，如卖了多少产品。但有了大数据技术，超市可以保留所有原始数据，以供将来需要从中挖掘出更多信息时使用。
与传统数据库相比，大数据还有一大优势，即用更廉价的技术实现计算目的，便于一些无力承担大型数据库开支的小公司选用。此外，一些传统数据库在数据录入时需要对原始数据进行整理，按统一的格式输入，如国家安全部门想通过数据分析来追踪恐怖分子的踪迹等，但无法事先判断会出什么样的报告，进而也无法设计出需要什么样的数据以及何种统一格式，这时也可以用大数据技术解决。
数据化消费时代到来了。
在拥有大型数据中心、数据科学家、消费心理专家以及掌握海量消费者网络行为数据的企业面前，消费者无疑是弱势的。毫不夸张地说，通过分析消费记录和行踪数据，今天的沃尔玛能够比消费者自己更了解他们的需要；音乐推荐网站能够比你自己更了解你喜欢什么音乐；而亚马逊则向不知道该买点什么的“打酱油顾客”推荐能引发他们购物欲望的产品。
大数据似乎在制造新的数字鸿沟，政府与公民、企业与消费者之间的信息不对称产生的不公平交易和权益盘剥似乎将更加严重，但是消费者也并非完全没有反击的机会。不必担忧的是，一些大数据创业公司正在成为消费者的“盟军”，通过数据分析帮助消费者争取更好的交易价格和时机。如Farecast.com可以帮助旅客选择最佳机票的购买时机。在普通消费者来看，订飞机票是一件非常复杂且“无厘头”的数字游戏，订得早不如订得巧。Farecast.com则通过建立航空公司票价数据的预测分析模型，帮助消费者在与航空公司收益管理系统的博弈中占据主动地位。在酒店预订方面，由于房间和价格变化很快，Farecast.com提出用“LBS+移动分析”的方案，可以使消费者通过手机随时掌握最佳的订房时机。
另外一家创业公司Decide.com则把消费者的数据分析能力扩展到了数码产品和家电领域，Decide.com能分析某个特定商品，例如诺基亚 Lumia920手机的上千个数据源，包括价格历史、新品传言等。预测数码产品的价格与预测机票价格有很大的不同，机票价格的数据相对“干净”和结构化，而数码产品的数据则是标准的“大数据分析”，数据格式和来源极大丰富，包括了各种产品博客、新闻报道、比价数据、价格历史、优惠券信息、社交网站评论等。在这些“大数据”和“快数据”提供的交易机会面前，从某种程度看，企业和消费者是平等的。
目前横亘在大数据和大众之间的最大鸿沟是大数据的可用性问题，消费者不希望像学习DOS命令一样去掌握大数据分析工具的使用技巧，消费者需要的是“美图秀秀”而不是专业的Photoshop。幸运的是，已经有不少创业公司在大数据的可视化、语义分析、移动分[1]析、预测分析方面发力，数据化消费的时代已经到来。
数据化生存时代到来，社会正在走向数据化。社会中的人们也是一样，数据让人活得更明白。
在大数据时代，对于消费者来说，面临的问题其实与企业类似：如何通过唾手可得的海量数据进行分析，从而进行有利于个人发展和生存的高质量决策。
今天的消费者面临太多的选择，每天一早起来，该看什么样的新闻、吃什么品牌的饼干、喝什么牌子的牛奶、听什么音乐、坐地铁还是公交、走哪条路线、看什么书……我们今天面临的问题是选择太多、陷阱太多、信息太多且更新太快。微博、博客、门户、电视、手机、广播无时无刻不在进行商业信息轰炸。虽然信息的源头更多了，意见领袖、精神偶像、公知、愤青、五毛水军等等每天都发着各种信息，但真相往往又是触摸不到的，甚至与我们渐行渐远。笔记本电脑硬盘容量增大了十倍或几十倍，虽能装下整个图书馆，但独立思考、决策和创造的能力却没有相应增长。
大数据带给我们社会科学研究者的两难境地就如同以前数据化带给定性研究者的两难境地一样。一方面，稍微有一点想象，所有事物都可能转化为数据形式，并且给我们带来冲击。把世间万物转化为数[2]据的需求来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。另一方面，我们面对大数据，却缺少分析大数据的思路、方法，甚至工具。现在很多社会学科研究者仍然采取抽样的方式来分析大数据，毫不奇怪。
虽然从表面上看，大数据营销首先面临的是技术难题，但实际情况是，真正启动大数据营销，更重要的是要转变组织架构和思维，来真正地挖掘这座数据金矿。
过去定量研究的一个关键支柱是抽样理论。以往由于获得数据的昂贵，我们倾向于用最少的数据量获得最多的信息，抽样省时省力省钱；而且由于技术分析手段的局限性，我们也只能处理分析“小数据”，即为了保证抽样的结果能比较客观，依据所研究的问题，满足随机抽样（经典抽样）或最优抽样的标准，就能最大限度地保证精确性。抽样理论在研究历史上获得了巨大成功，成为现代社会、现代测量领域的支柱。
抽样数据的使用是在不可能收集和分析全部数据情况下的选择。但样本数据的成功取决于抽样的随机性，而抽样在实际工作中保证随机性是非常困难的。我们做过市场研究的人都知道，当前无论采用什么方法做抽样，比如电话、入户、街头拦截等等，都有一系列的操作上的障碍使你无法保证样本的随机性。因为随着社会的变化以及抽样对象的复杂性，我们很难找到一个最优抽样的判断标准，更不可能奢求以抽样来反映全局。
还有一个不主张使用样本数据来研究大数据的理由是，样本数据会给我们的分析方法带来困惑和障碍。举个例子，我们做回归分析的时候，变量之间的多元共线性是一个严重干扰我们估计Beta值的因素。但是当样本扩大到非常大的时候，这个影响趋于零。这一点无论是通过模拟数据还是真实数据都得到了验证。
样本数据一旦收集完成，它的应用就相应地缺乏延展性。比如：我们难以或者不可以重新分析这些数据以验证计划之外的想法；当我们的分析单位越来越小的时候，样本数据的错误率变得越来越高，因为落到一个分析单位上的样本量越来越小；样本数据常常不能帮助我们完成对异常或小概率事件的分析，而发现和预测这些小概率事件常常是数据分析的一个重要目的。
在小样本时代，数据稀缺，所以我们首先追求数据精确，其次追求结果精确。但大数据时代，数据之杂，不可能精确，追求数据的精确就会导致我们寸步难行，数据不精确会成为一个常态，也是世界的本质。数据不精确，结果也很难“精确”。但机器学习理论和实践都证明，允许数据的混杂和不精确，我们分析所得出的结论才更有延展性和外部适用性。因为大数据中很大比例是文本数据，分析的很大障碍是机器的语义分析能力。只有具备了一定的语义分析能力，机器分析才有价值，文本形式的大数据才能得到有效分析。目前的大多数语义分析能力都是采用有监督的机器学习。机器学习包括训练集的质量，训练集的规模和机器学习算法等，训练集的质量是可以采用人工标注的方式来提高的。此外，对市场研究而言，品类知识也是需求机器事先储备的。
可以想象，云计算和云储存的普及，大数据分析方法的发展以及针对大数据的智能软件的开发，将会为个人处理分析大数据提供必要的物质条件，就如同20世纪七八十年代微型计算机、内存和相应软件的开发给定量研究带来的变化一样。
大数据带来的数据化浪潮也已经触动市场研究的每一个人。
数据的丰富性和自主性减少了研究的“未知”视角。以往市场问卷调查有其固有的局限性，就是调查者必须明确问题是什么。问卷设计者本身有未知的方面，所以在设计问题时会忽略自己的“未知”，但这些“未知”很有可能就是消费者所需求的方面。数据的实时化的特征不同于以往的发放回收市场调研报告再解决消费者问题，如今可以使营销人员快速发起营销活动，第一时间测试营销新方法，同时可以第一时间确认理解和追踪消费者的反馈。
目前结合社会化媒体的市场调研是低投入高回报，可以对消费者群体的用户习惯和反馈进行透彻分析。社会化媒体数据包含了消费者的购买习惯、用户需求、品牌偏好等，且都是消费者自愿表述的对产品满意度和质量问题的想法，充满了情感因素，我们无须费尽心思地引导消费者参与调查问卷。运用社会化媒体监测软件能够帮助企业在线倾听消费者意见，评估获取消费者见解，揭示消费者习惯。
市场研究最根本的还是对人的心理和行为的研究。大数据时代为营销人员研究消费者心理行为提供了极大的便利条件，这在市场营销中意义重大。
不同的消费者行为会受各种各样的心理制约。研究消费者心理行为在市场营销中的作用，是为了全面满足消费需求。所谓消费需求，是指消费者对以商品和劳务形式存在的消费品的需求和欲望。从不同角度来看，消费者的需求是广泛且复杂的，既有物质又有精神需求，既有生理又有心理需求，既有现实又有潜在需求。因此，只有了解消费者的各方面需求，按其意愿来组织企业的生产和经营，才能为消费者所欢迎和接受，真正实现全方位的消费需求满足。
现代社会，随着技术的进步和生活水平的提升，消费者追求独立自主，其消费行为模式更趋个体差异性，这种消费个性化趋势的出现，标志着体验与感性消费时代的到来。这一消费观念的更新表明了消费者所购买的商品一定要与其品味、个性、价值观相吻合。但无论消费者决策属于哪种类型，无论消费者处于决策过程中的哪一环节，其行为过程都是从市场上现有产品或服务中，依自己的需求做出选择的过程。而最终消费问题的解决，亦依赖于现有产品或服务。
大数据研究为“逆向营销”提供了条件，从根本上改变了传统的营销模式。“逆向营销”始于消费者的需求，消费者由此提出设想或构思，或参与产品的设计，并以现代技术水平为背景，评估与试用厂家提供的样品、参考结果来决定是否购买。对购买的满意度和对决策合理化的肯定则取决于购买后的消费状况，以及厂家的跟踪服务和对产品或服务的追加改进。依据这种思路，消费者的决策完全处于主动状态，不受购物环境的影响，超越现有产品或服务的限制，排除过多的信息和宣传的干扰，从而使消费问题在更高的层面上得以解决。
总的来说，大数据时代的到来将在多方面改变原有的营销流程，创造新的营销效果。
首先要求对原有营销方式的价值进行再次发掘。有公司正在研究让呼叫中心产生的所有对话转换成文字，从而可以实现对这一营销管道的数据挖掘。这能够让市场部门获得之前没有的消费者洞察力，知道消费者对品牌的感受以及他们怎么响应新产品，让许多公司找到商业问题解决方案。
大数据市场还要求更好地对营销策略进行优化。如麦当劳的部分门店安装了搜集运营数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流和预订模式，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及培训等是如何对劳动生产力和销售额的影响进行建模。再如一些领先的零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些资料与事务性历史记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
除了线下活动优化外，还可以根据消费者在网络上的表现来优化网站的体验，比如eBay就做过数千次实验来改变自己网站不同部分的架构，来确定最优的页面效果和其他诸如导航、照片等功能的设置。
大数据市场研究还要求更完整的消费者描述。通过更丰富的消费者数据，包括网站浏览数据、社交数据和地理追踪数据等，可以形成更完整的消费者行为描述。如有公司通过定位那些谈论过旗下子品牌的人们，并且追踪他们在公开论坛上所谈到的所有其他东西，来建立对消费者的描述。而这些外部数据会和营销部门已有的数据进行整合，从而设定更为精准的优惠和促销，吸引人们来到对应的子品牌网站。品牌必须要了解怎么利用这些数据。
市场还要求更精细地区分消费者，这一功能基于上面“更完整消费者描述”的实现。消费者细分不是一个新鲜的概念，但是大数据时代中更多的数据，以及更好的分析工具，使商家能够以多种不同的维度对消费者进行细分，不是简单地划分群体，而是真正做到个性化。比如在原有的传统市场调研数据和购物历史数据之上，商家可以追踪和利用更多数据如网络上的点击、浏览记录，来更好地细分消费者。
电商建立了行为分类体系和多级会员奖励制度的体系，并将两者结合起来，激励富裕、具长期价值的客户购买更多高利润率的产品；零售商将自己的数万或数十万、千万顾客数据库和其家庭信息链接起来，通过了解这些家庭的收入、房屋价值和孩子数量等对顾客进行精准划分，其电子直邮邮件是根据不同消费者群体的行为方式和选择偏好来设定的，而基于这些信息的直邮邮件所获得的回馈数量是之前没有进行精准化时的18倍。
这些做法的结果是将完成真正的精准化的营销，包括精准的时间、地点、人物。理想的一个案例是：在一个顾客进入店铺后，一个零售商搜索他们的数据库，发现这位顾客是其希望留住的有价值顾客，之后他们通过将其过去的购物历史和从其微博主页获得的这位顾客的信息综合起来，了解需要花多少钱来留住他们，从而确定所售卖物品的合适价格和零售商可以退让的利润空间，针对这一位顾客给出最佳的优惠策略和个性化的沟通方式。因此，营销者最大的机会——在恰当的时间、恰当的渠道给一个潜在使用者或者老客户提供最合适的产品和营销——将最终实现。
当然，要实现这一切，需以云计算为基础，融合、连通来自各种渠道的海量数据。云计算使得数据更多地参与到了系统和各种服务的构建中，包括构建云营销。在这个背景下，软件和系统架构可被看成一个整体系统，更多的营销人员参与进来修改、维护、升级这套系统，同时，依靠海量数据来完善这个系统，提升系统性能。
技术只有当其真正能够改变人的生活时才会更有意义。需求的响应与满足无疑是人类生活的重要部分，基于大数据的营销正在深刻地改变着社会的消费生活。注释
[1]参见王锡舟：《数据化生存：数据驱动未来的今天》，见IT经理网，2012-05-07。
[2]参见［英］维克托·迈克舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，杭州，浙江人民出版社，2013。第一章大数据营销“在大数据时代，营销人员手足无措，因为消费者变成主导者，[1]他们的需求瞬息变幻、难以捉摸。”这样描述营销界当前所面临的困惑。根据IBM近期对1700多名来自64个国家、19个行业的首席营销官（CMO）进行的调查，大多数来自企业的营销负责人已经认识到，他们与客户的互动方式发生了重大而永久性的变化。在互联网和移动互联的新技术、新产品的武装下，消费者正在获得越来越多的自主性，进行信息搜集、分析、比较和做出消费选择，并通过社交化网络迅速地分享和影响周围的群体。以往企业向消费者“灌输”的模式已经发生逆转，消费者占据了营销框架的中心地位。这意味着，在消费者主导的营销格局下，谁能够更准确、更快速地掌握数量庞大的消费者的需求，并能够制定出契合消费者行为的营销模式，谁就能在营销竞争中赢得先机。而传统媒体平台的式微和数字媒体的崛起，已经成为一种必然趋势。根据艾瑞咨询最新数据，2012年中国网络广告市场规模达到753.1亿元，较2011年增长46.8%，2013年预计将突破[2]千亿元大关。在当前阶段，很多企业会选择传统渠道和新媒体“结合”，因为传统渠道还是能够带来客户的，但未来的投入会越来越多地向新媒体倾斜。
从消费者的角度来看，变化并不是很大。由于互联网技术的发展，消费者面对的选择更多，自主性更高了。但是营销者面临着巨大的挑战，他们还没有为大数据时代做好充分的准备。众所周知，很多主流的营销理论产生于20世纪的60至80年代，当时的营销手段主要是电视广告为主的、单向的，并不侧重对消费者反馈的分析。比如市场定位理论，以前是品牌去定位消费者，由企业单向传导给消费者，消费者被动接受，但现在情况却发生了逆转。以前一个人想买洗衣机，只能坐在电视机前收看广告，但现在他可以上谷歌搜索，登录家电网站，比较各个品牌，挑选最适合自己的货品；还可以自主选择购货渠道，是去实体店购买，还是在网上购买——消费者在“定位”品牌、渠道。当代广告宣传能否到达消费者，怎样影响他们的消费行为，营销者很难知晓。此外，在技术层面，目前营销者还不具备借用数据“跟踪”并分析消费者的能力。第一节什么是大数据营销
我们都知道，“营销”是市场营销（marketing）的简称，台湾地区又常称作“行销”，是指个人或集体通过交易其创造的产品或服务，以获得价值，实现双赢或多赢的过程。它包含两种含义：一种是动词理解，指企业的具体活动或行为，这时称之为市场营销或市场经营；另一种是名词理解，指研究企业的市场营销活动或行为的学科，称之为市场营销学、营销学或市场学等。
网络技术成熟后，市场营销之市场已发生了变化，有一部分变成“虚拟”的市场，经营活动也在“虚拟”的市场上完成。于是又有了“网络营销”的概念。
大数据营销在网络营销的概念上又进了一步。它是指在大数据环境下，将对大数据进行分析挖掘得来的有价值的信息运用到网络营销中的做法。大数据营销，即指通过收集整理生活中方方面面的数据，对其进行分析和挖掘，进而从中获得有价值的信息，并指导公司经营，降低风险、赢得利润的一种市场营销模式。它又可分为两大类：以大数据为背景的网络营销；以大数据分析为条件的营销活动，简称大数据营销（见图1—1）。图1—1 “大数据营销”概念解析一、SIVA理论
大数据时代最大的营销挑战，是在品牌把信息向消费者传达后，如何有效地了解消费者行为。这一切过程只有消费者最清楚。营销者并不能准确掌握各种营销平台的差异。这是营销界一直以来的难题。之所以这样，因为营销人员的思维方式多从企业的角度出发，如果营销者从消费者需求出发，就可以主动地通过比较选出最优方案。
舒尔茨的SIVA理论的核心就是以消费者为中心，建立契合消费行为模式的营销方案。图1—2 SIVA理论模型图
SIVA理论把消费者的购买行为分解为四个步骤：solutions（解决方案）——information（信息）——values（价值）——access（途径）（见图1—2）。营销人员不再主导一切，权力转移到消费者手上，客户或潜在客户成了发送信息的人，而不是索取信息的人，组织变成接收者与呼应者。
解决方案：我如何解决自己的问题?
信息：我可以通过什么方式来了解更多信息?
价值：我需要牺牲什么来解决这个问题?
途径：在什么地方可以得到解决方案?
消费者表达需求，不断寻找、修正并最终确定自己的解决方案的过程，实际上就是在SIVA构成的网络路径中不断调整方向、选择新路径并最终找到入口（A)的过程。在这一过程中，大多数消费者每天要接触三种以上的媒体。
消费者在这个过程中的每一次驻足和跳转，都是营销者和消费者建立品牌沟通的机会。营销者需要利用和把握好每一次个性化（one by one）的品牌对话机会，为消费者提供实时（realtime）的信息支持，帮助消费者缩短决策路径，快速到达入口。大数据时代的营销只有通过创建个性化营销策略、重塑客户体验、推进企业文化与品牌的真正融合才能推动一场深刻的营销变革与转型。二、消费者影响消费者
随着社会化媒体、移动互联等新技术的发展，各种结构化和非结构化的数据铺天盖地般汹涌而来：在全球，每天有超过4亿的“推文”[3]在推特上发布；在中国，5.38亿的网民每天发表2亿多条的微博。身处这样一个大数据的时代，消费者获取信息的渠道和范围已经大大增加。他们已经不再听任企业的摆布，而是追求更加个性化的产品和服务，并根据搜集来的各种信息做出判断、随时分享，将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。
技术的发展赋予了消费者如此广泛的影响力，同时也使消费者与企业之间的地位发生了逆转。根据上述IBM对1700多名来自64个国家、19个行业的首席营销官进行的一项最新调查，大多数来自世界各地的企业营销负责人已经认识到，他们与客户的互动方式发生了重大而永久性的变化。在这样一个消费者深度参与的时代，决定企业未来发[4]展的将不仅仅是企业的CEO，还有这个时代强大的消费者们。
让消费者影响消费者，巴西第二大百货公司Magazine Luiza提供了一个全新的营销思路。Magazine Luiza公司为消费者根据自身需求量身定制了Facebook上的虚拟“网店”。“网店”所有的支付、物流和产品等都来自Magazine Luiza公司，“店主”只用专心做宣传和推广工作。为了激励消费者宣传自己“网店”中的产品，Magazine Luiza公司拿出销售额的一部分对“店主”进行返点奖励。Magazine Luiza公司成功抓住了社交网络上消费者对于家人、朋友信息分享的信赖，成功地引导了数字化的口碑营销。根据统计，由“网店”产生的客户转化率比Magazine Luiza公司的官网高出50%左右。
面对新的形势，市场部门必须转型为营销部门，推动营销从成本中心到价值中心的转型，实现从营销到客户体验的拓展，领导营销业务的变革。三、消费者的个性化需求
其一，需要理解每个消费者的个性化需求，创建个性化的营销策略。营销的目标要精准到以个体为单位，而大数据和新技术也使个性化的精准营销成为可能。
一个成功的例子来自中国的一家移动服务商。IBM帮助这家移动公司建立起增值服务运营平台，通过使用IBM的数据分析洞察工具，这家移动服务商可以获得用户使用订购铃声、移动新闻、WAP、SMS和MMS的状况，并建立起用户偏好模型和用户社交媒体模型，从而形成对客户的全面了解——从客户接受服务推送、订购服务、使用服务，到服务反馈，直至结束服务订购。基于这些信息，移动服务商可以针对客户个人提供个性化营销和服务。例如，当一位用户订购了每日新闻服务，但他几天都没有使用这项服务，系统就可以通过持续分析该用户的行为及时发现这一情况。如果问题是出在用户手机上的GPRS连接设置，系统就会提醒用户重新设置他的手机。这在以往是不可能做到的，因为移动服务商不知道每一个客户订购了增值服务产品后是如何使用的，只有当问题发生了，用户投诉了才知道；而现在，利用主动性的分析洞察工具，移动服务商可以在用户找到它之前就将问题解决掉。新系统的使用使得这家移动公司的增值服务营销方案的用户接受率提升到80%；基于事件的营销为公司直接带来每年1000万元收入；用户偏好分析模型的使用，为公司带来每月3万个新增销售机会，用户使用订购服务的时间也从之前的6个月延长到9个月。
其二，需要根据客户需求，创建一个全接触系统，重塑客户体验，从与客户的每次交互中创造最大价值。成功的全接触系统能够在正确的接触点给消费者提供正确的建议，同时激发消费者与品牌建立更好的联系。
欧洲某大银行每年有650个直邮营销推广项目，进行将近6000万封电子直邮，但是该银行的营销效率几年前却开始逐年下降。这家银行发现问题在于他们太过依赖于电子直邮，而没有充分利用公司的多渠道，尤其是线上渠道；相反，虽然公司有不同的渠道接触客户，但是每个渠道都有他们自己的客户接触策略，这就造成客户的资料和历史数据信息分散，没有形成一个客户关系的全貌。客户完整信息的缺失，使得公司无法根据客户的特性来制定个性化营销方案。而他们之前所有的营销都是产品驱动的，并且信息推送都是按客户群划分的，没有形成与客户的有效反馈。最终导致的结果是：不管客户是否对推送信息感兴趣，他们都会持续向该客户推送相关信息；同时，来自不[5]同渠道的信息非常混乱，有时甚至相互冲突。
后来该银行请一家软件公司帮助其做了面向客户端的多渠道整合，实施了新的营销战略转型，改变了其对8500万客户提供的接触体验。例如，一位客户在网上点击查询了有关房贷利率的信息，系统就会提示呼叫中心在下一次的电话交流中推荐相关的房贷产品；如果发现客户的确对房贷感兴趣，之后有关房贷的营销推送信息就会发给这位客户；如果恰巧这位顾客进入到一个银行网点办理业务，柜台服务人员就会抓住这个机会向他详细讲解与房贷相关的金融产品。这样就形成了客户在网上、电话、直邮和实体店面等不同接触渠道间的完整体验。通过客户接触系统的整合和营销自动化，这家银行的营销效率大大提升，每年的营收因此增加了2000万欧元，单一营销项目的客户转换率提升60%，直邮营销的成本降低35%。
企业必须顺应大数据时代的要求。在大数据时代，消费者的每一次搜索请求都会被记录和被分析。企业如果利用这些数据，则可以清晰地描述自己的消费群体，也可以精准地完成和消费者的对话和沟通，从而把握每一个营销的关键时刻，帮助企业在数字时代更好地建设品牌。注释
[1]唐·舒尔茨（Don E.Schultz）唐·舒尔茨，1934年1月20日出生在俄克拉何马,是西北大学商学院的整合营销传播教授，整合营销传播理论（integrated marketing communication，IMC）的开创者。
[2]参见曹理达：《百度JBP：数字营销的创新堡垒》，见http：//www.fortunechina.com/management/c/2013-06-06/content_160115.htm，2013-06-06。
[3]推特（Twitter） 是一个社交网络和微博客服务网站，它允许用户更新不超过140个字符的消息，这些消息也被称作“推文”（Tweet）。这个服务是由杰克·多西等在2006年3月创办并在当年7月启动的。Twitter 在全世界都非常流行。
[4]参见周忆：《大数据时代的首席营销官》，见http：//www.fortunechina.com/management/c/2013-01/27/content_141175.htm，2013-01-27。
[5]参见周忆：《大数据时代的首席营销官》，见http：//www.fortunechina.com/management/c/2013-01/27/content_141175.htm，2013-01-27。第二节以大数据为背景的营销
大数据正在改变整个市场营销行业的工作方式：理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，提供跨平台的个性化营销解决方案。
首要的任务是进行用户数据的采集，即找对人、找到人、花对钱是社交媒体营销的关键。营销人员应让更多社交元素介入，社交手段会让一切浮出水面。面对什么人、什么话题让人感兴趣，与什么人交往应主动互动，对这些数据的挖掘让大数据更具商业价值。同时，社交媒体的价值还在于不仅能为用户提供所需要的，还能过滤掉其不需要的内容，从而让信息能够主动找到人，并且找对人。营销人员永远的课题是追踪消费者在哪里花费最多，并为消费者创造更多的价值，但同时又不能干扰消费者，消费者需要的是自己喜欢的东西。那么，什么才是消费者最喜欢的？
在社交媒体领域，广告不再是“广告”，变身为“故事”或者“游戏”。
雀巢大中华区冰淇淋业务及品牌发展部曾制作一段视频，它看起来像一个魔幻的电影片段：在安静的巴黎，通过一个神秘的门，60个客人聚集到找寻Perrier水的神秘地点，整个过程像一个奇妙的寻宝之旅。这是他们为了营销笨NANA（雀巢推出的一款雪糕产品），在腾讯游戏平台上定制的多款flash游戏之一。“从形式上，广告正在变得更加无形与互动。更多的用户自发性的智慧是由大数据衍生出来的，并最终形成了营销创意。现在媒体已经不只是媒体，它在整个数字生[1]态链中扮演了非常重要的角色，并直接延伸到销售环节。”
在互动广告方面，Nike的创意一直很前沿。Nike曾在微信上发起了这样的经典活动：用户上传一张自己喜欢的鞋子样式的图片，Nike就会根据图片帮用户生成相关图样，如果用户喜欢就可以直接支付，完成购买行为。这是真正的定制化。在日本，“Nike Free Run+跑鞋”的用户只要打开电脑摄像头，模仿鞋子的造型做个鬼脸就能参加一个奖励计划，造型最夸张、最神似的作品能获得Nike的购物券。
在挖掘数据，发现消费者需要的同时，社交媒体也正在通过挖掘用户数据制定针对性的沟通策略。用户所发表的评论，上传的图片、音乐、视频等等，这其中就蕴含着用户的消费倾向。社交媒体的本质是情感维系的交流互动，这将在营销中发挥重要作用。例如，如果顾客要购买一款汽车，按照以往的方式，可能会是“阅读媒体——实体店查看——试驾——购买”这样的线性流程，但现在，顾客可以轻易跳过企业预设的信息，从社交媒体及移动终端中接触到其他顾客的评价反馈，从而改变预先的购买计划，从而很容易便消解了企业劳心费神铺排的各类广告营销活动。
正因为如此，通过社交网络定向投放广告成为必然的选择。在2012年奥运会期间，Nike通过一个High Touch富媒体活动，分析用户账户与Nike微博的关系，为喜爱某种体育运动的用户提供对应运动的富媒体广告内容，对于那些没有关注特定运动的用户，Nike则会自动推送另一套广告。未来，智能广告的发展趋势即将向视频广告、微博广告、无线广告、展示广告四个方向发展。
腾讯曾推出一款名叫“腾果”的基于点击效果付费的DSP广告投放系统，它是一个通过参与竞价来获取每次广告展现机会的广告服务平台。这种广告投放系统被认为是未来智能广告时代主要的运营平台。除此之外，腾讯还推出了MIND3.0的社交策略，即通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘，描绘出每一个用户族群，用差异化标签在品牌和受众之间建立社会化的营销关联。比如，对于成熟妈妈与新生儿妈妈两个细分族群，其通过对大数据分析得出差异化洞察结果。成熟妈妈常常是理智的玩乐女人，在娱乐应用上，她们最喜欢游戏、音乐和古装剧，在社交互动层面，她们以QQ群、鲜花工坊与QQ日记为主。新生儿妈妈则往往是社交活跃的时尚辣妈，可能会更关注数码产品的微博。
人们分享得越多，就越能产生出更多的决策依据。社交网络正在想尽办法激发这种分享的热情。2011年12月，Facebook发布了一款名为Timeline的大数据产品，在用户即将注销的最后一刻，Facebook会根据对Timeline进行的分析，找到他们内心想法的规律，发起对注销页的改造，用情感化方式打动人。结果，Facebook成功将注销率降低了7%。
大数据系统正在彻底改变全球广告业，进而改变制造、零售、科技等各个行业。在信息爆炸时代，95%以上的信息都会被大众消费者遗忘和过滤掉，只有很少的零散信息被人们记住。而在智能广告时代，社交媒体不仅要让人们记住来自圈子的推荐信息、新闻话题、情感故事，更重要的是催生人们潜在的消费需求，从而让人们的消费曲线变得可知。2012年9月，调研机构对美国市场营销人员进行了一次访谈，近三分之二的受访者表示，推进他们在广告营销领域运用数据管理平[2]台的动力来自挖掘大数据的需求。
大数据环境形成的条件是云存储、海量的数据等，如果没有这些条件，就无所谓“大数据”。雅虎现任CEO玛丽莎·梅耶尔（Marissa Mayer）则将大数据比作“地球正在开发的新的神经系统”，而且这个神经系统正随着社交媒体以及各种能够使使用者自身数据量化的小[3]工具等的普及而迅速发展。这些社交媒体构成大数据时代催生的新市场，而基于此环境的营销即大数据营销。
在大数据时代背景下，营销也出现了一些独有的特点：无线化、[4]社交化、个性化、互动化、整合化、智能化和感知化。一、大数据营销特点（一）营销设备无线化
根据全球移动通信协会的统计，截至2012年，全球设备商、网络商、内容供应商和基础设施构建的生态系统，每年创收大概1.6万亿美元，约占世界GDP的2.2%，目前还处于发展势头迅猛的阶段。2012年全球移动互联网设备大概为68亿部，主要包括手机、平板电脑和普通笔记本电脑。预计2013年将会增长至74亿，超过全球人口规模。与传统的有线互联网相比，无线互联网更为灵活，其无缝连接碎片化时间满足用户对于数据的访问需求。
随着中国市场上高质量移动应用激增、3G网络快速普及，以及对O2O模式的投入增加，我们已可以看到一些专为移动端设计的品牌广告，甚至还有根据用户个人兴趣和浏览历史优化的个性化内容。这些，其实都体现了基于移动互联网（无线）平台出现的新型数字营销的变化。所以，从这个大背景来看，移动互联网已经成为并将承载、孕育更多的经济体。
这里要解释一下O2O营销模式，它又称离线商务模式，全称为online to offline，又被称为线上线下电子商务，区别于传统的B2C、B2B、C2C等电子商务模式。O2O就是在线支付线下商品、服务，再到线下去享受服务。通过打折（如团购）、提供信息、服务（如预定）等方式，把线下商店的消息推送给互联网用户，从而将他们转换为自己的线下客户。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以在线上筛选服务，还可以在线结算，很快形成规模。O2O交易往往与用户日常生活息息相关，如餐饮、健身、看电影和演出、美容美发等。它能给用户带来便捷、优惠、消费保障等作用，也对商家有强大的推广作用及其可衡量的推广效果，可吸引大量线下生活服务商家加入。同时，它能获得数倍于C2C、B2C的现金流，并可形成巨大的广告收入空间及形成规模后更多的盈利模式。
O2O对消费者来说有以下吸引人之处：
第一，获取更丰富、全面的商家及其服务的内容信息。第二，更加便捷地向商家在线咨询并进行预订。第三，获得相比线下直接消费更为便宜的价格。
O2O对商家而言：
第一，能够获得更多的宣传、展示机会吸引更多新客户到店消费。第二，推广效果可查、每笔交易可跟踪。第三，掌握用户数据，大大提升对老客户的维护与营销效果。第四，通过与用户沟通、向用户释疑更好地了解用户心理。第五，通过在线有效预订等方式，合理安排经营，节约成本。第六，拉动新品、新店的消费更加快捷。第七，降低线下实体对黄金地段旺铺的依赖，大大减少租金支出。
移动互联网领域无线终端平台具有海量应用的特点。目前智能操作系统主要有iOS（苹果公司为iPhone开发的操作系统，它主要是给iPhone、iPod touch以及iPad使用）和Android（是以Linux为基础的半开源操作系统，主要用于移动设备，由Google主持开发，现被多个品牌的手机使用）、WP（供诺基亚Lumia系列使用，由微软开发的Windows Phone操作系统）等几种。很多免费的软件应用尤其是客户端、游戏等移动应用，通常可以利用其开放、免费的手段吸收广大移动互联网用户，并根据数据分析结果确定广告投放。比如在移动平台上细分游戏玩家，通过分类结果来确定特定用户群，并有针对性地投放内容。准确的投放可以有效减少误点率，并优化用户体验。
用户每天都会浏览新闻、博客、视频等媒体内容，这些内容为营销提供了条件。有数据统计发现，在iOS和 Android这两大移动互联网平台上，89%的用户在过去一周内看到过植入广告，其中的35%能够回忆起那些广告涉及的品牌。也就是说，两大平台的无辅助广告记忆率为31%。 在移动终端上，营销需要更多地考虑移动用户的访问使用特点，减少视频、动画等元素的宣传内容，但可以突出客户端、本地搜索、社交平台等应用中的logo展示和产品宣传。（二）营销环境社交化
无论是在使用有线的互联网还是无线的移动终端，人们都有自己的社交圈子，这个圈子随着社交平台和交流的方便性而不断丰富，现在变得更具规模和更加成熟。社交媒体营销在2012年有所突破，不论是国际品牌还是本土商家，各公司都开始搜集社交媒体上的数据，开展各种广告营销活动。2013年，社交媒体营销已经成为受企业重视的营销方式。因为商家们已经注意到，消费者在网上逗留时间最长的地方就是社交媒体。[5]
随着Google搜索引擎排名算法的变化，以及社交媒体的兴起，人们更多的注意力从搜索引擎链接转向在线内容营销。目前，很多商家已经注意到社交媒体带来的巨大收益，懂得利用“消费者成为营销者”的理念，努力扩散各种营销方案和内容，深入消费者内心。
比如近年来很流行的微信应用，通过用户分享自己喜欢的内容和品牌故事，商家在这个平台开展 “通过分享营销信息即可获得奖品”的营销活动。当然，更为有效的方式是商家注册官方的微信公众账号，并保持日常的内容更新，通过内容推送和有奖问答、转发或者推广来吸引更多用户的关注。
目前有两种平行的方式衡量社交营销效果：一种是每次停留的时间(用户每天花费在上面的时间)；一种是每天使用的频率(每次可能停留很短的时间，只是查看一点东西或发一两条)。通常来说，第二种方式更值得提倡，也更能凸显社交网络平台带来的影响力。
任何一个媒介的价值体现并不是在规模上，而是在它提供的对于社会问题的解决方案上。人们对于媒介使用、渠道使用的碎片化，造成了任何媒介都不可能成为支撑他的社会认知、社会操作、社会消费以及社会行为的全部渠道来源。（三）营销推广个性化
营销个性化，即数字营销的精准化，本身最能体现大数据时代特征。与传统的营销、数字营销不同的是：大数据时代，商家愿意关注更贴近自己需求的用户，而消费者愿意关注更贴近自己需求的产品、服务。
大数据时代，信息过剩与信息匮乏同时存在。对于大部分人来说，太多不相关的数据信息，会干扰自己获取有价值信息的精力，分散注意力；对于大部分人来说，想要获取最适合最需要的信息，其耗费的精力和成本都十分巨大，这种代价更会随着数据量的暴增而增加。
当然，个性化的营销并不是从大数据时代才开始涌现的，20世纪50年代中期，就有人（美国市场学家温德尔·史密斯）提出市场细分的概念。不同的是，我们这里所讲的个性化数字营销，更多的是结合了数据挖掘、数据分析，可细分到个人的精准营销。而早期的个性化营销，主要是根据地域文化，行业所属和消费者购买力、行为特征划分的针对某一消费群体的细分营销。
体现营销的个性化特点，不仅仍然需要提供这种定制化服务，而且还需要提供基于用户行为方式、爱好特点等个性化标签体现出来的个人属性，并采取适当的方式对其进行精准个性化营销。比如当一个人在查询有关机票预订的信息的时候，可以对其投放相应区域的酒店、购物、景点、美食等促销信息。（四）营销信息互动化
营销信息互动化，突出的是交互性。多屏一体终端、商场电子导航系统、多屏拼接播放器和显示器、透明触摸展示柜、3D全息投影显示终端、互动导览立牌等众多内容展示终端，将通过提供极具视觉吸引力和互动性的购物体验，融互动营销和丰富展示于一体。
营销互动源自于互联网本身是基于交互性设计的平台，具有互动功能（最简单的例子比如填写表格的页面）。企业可以通过网络鼓励顾客参与产品决策，让顾客选择颜色、款式、包装、运输方式等，并自行下订单。在定制、销售产品的过程中，让顾客参与越多，售出产品的机会就越大。这种营销的互动性，特别容易受到渴求信息的顾客和分析型顾客的青睐，因为它能够快速及时地提供给顾客各种所需资料，为顾客购买行为作出决策支持。
营销信息互动化，对于消费者和商家来说是双赢的体验过程。一方面，商家可以通过营销信息的互动，丰富营销方式和内容，减少中间环节，更有利于捕捉消费者最真实的感受和看法，从而为产品开发和市场推广寻找新思路。另一方面，消费者可以更直观深刻地感受到商家产品和服务的优劣，缩小品牌印象和实际购买应用感受的差距，[6]从而梳理并强化对个人喜好品牌的归属感。
营销互动的挑战更多还是体现在商家身上——企业必须重新定义营销和品牌的内涵范围，以全新的方式来接受企业与消费者之间关系的改变，这就要求企业向消费者开放更多原本属于内部的环节，让他们可以品头论足或随意选择，而且对于他们的反馈信息必须做出相应的反应。（五）营销手段整合化
近十多年，我们都知道数字整合营销（digital integrated marketing communications，DIMC）的概念，它是指将各种专业的数字化营销工具和手段系统化结合，根据项目目标进行即时性的动态修正，以使合作双方通过技术与资源整合实现价值增值的营销理念与方法。
大数据时代，一方面，网民的分散化以及互联网的碎片化使整体网络的用户覆盖和页面浏览量被众多媒体瓜分和稀释，导致网络资源被极大地控制和浪费，媒体价值不能得到深入挖掘和利用；另一方面，广告主面对浩瀚的互联网无所适从，仍然被如何精确到达用户和提升营销效果所困扰，网络广告需求得不到更高层次的满足，但互联网广告预算却在增加。
大数据时代的整合营销利用了技术手段和平台整合，是社会化营销的升级，面向“个众”进行精细化说服。商家越来越倾向于通过整合方式来抓取细分的目标用户，投放更加精准而又有针对性的营销广告。
客户关系管理（customer relationship management，CRM）既是一种管理理念，又是一种软件技术。它以“客户关系一对一理论”为基础，是旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。
企业营销部门需要具备整合互联网、消费者信息和企业资源的能力，既要有在社交媒体平台上的预算投放，也应该有在企业内部的整合资源、实现分工协同上相应的预算投放，尤其对于大型企业用户来说更是如此。大数据整合营销，有助于整合资源提高资源利用率，加快投资回报周期，调动各方积极性围绕营销目标促成一个系统性工程项目。（六）营销传播智能化
不断寻找新的营销路径的根本还是要解决“谁看了我的广告”、“如何保证广告效果”的困扰。虽然大数据营销相比传统的网络广告有了诸如浏览量、点击量、点击率、受众数、受众分布等可考核的指标，但企业还是会存在疑惑：“虽然我知道我的广告费中有一半是浪费掉的……但问题是我不知道浪费的是哪一半”。
对于商家来说，在潮流和趋势面前，谁先改变观念，谁就拥有市场。移动化、大数据时代的消费者不再按常理出牌，互联网的移动使用让网民逐渐变得更为精明。在这种环境下，企业和广告主只能通过发现更加智能的营销模式，将有限的广告费以智能的方法投放，才能帮助品牌信息更快更深入地走进消费者心里。
智能化大数据营销注重用户体验，商家应该可以根据品牌和产品宣传计划自由选择，并定制化细分目标用户群和数字营销方式。在这之后，还可以设定数字营销投放效果的考核标准。当然，在大数据时代，这种智能化的数字营销方式会变得更为灵活多样，未来不排除会出现基于云数字营销等服务应用的出现。
大数据时代，人们将会采用大数据挖掘、分析等技术，在经过提炼后形成数据分析报告，并对营销目标提出行动步骤。而所有的这些，都将能在云平台上得以实现，通过定制化的资源租用获得切合商家营销需要的数据。营销智能化，不仅仅是大数据时代的特点，也是大数据、云计算和市场营销的整合。（七）营销产品感知化
营销产品感知化，是指对产品的感知化推广。即从用户需求出发，而不是传统的以商家营销目标为主导。比如，某消费者想在5000元左右的价位选购一款笔记本电脑，那么商家理应考虑到如何引导准消费者进行价值体验和产品真实体验。前者包括向消费者提供电脑的技术参数、与其他电脑的对比等；后者还要告诉消费者在购买前可以到哪家实体店考察实物。对产品的感知，还可以通过图像分析与理解、人机交互、虚拟环境、智能计算等手段，提升设备与人的交互与感知能力。要根据消费者的需求推出相应的营销推广手段，尽可能切合消费者的需求。
对于生活方式场景的感知在任何人的心里都以三种方式出现。一种是自己的，现在的，即将达到，能够马上实现。一种是他人的，未来的，向往着去努力实现的。另外一种是共有的，过去的，偶尔去体验的。这三种因素影响着人类的大多数行为。其中包含了很多感性的因素，人们很多时候依靠感知来觉察是否幸福与是否满足。感性的是能够打动消费者心智的，必然来源于生活方式的某一个场景，或者某一种记忆甚至某一个梦境。生活方式营销物化到商品上，其包含范围之广是过去的营销研究中始料不及或者空白的。数字营销利用感知来营造有助于唤回这种感性的场景环境，无疑有助于提高营销成功的几率。营销的过程也是了解消费者消费需求的过程。二、社会化（网络）营销
社会化网络这个概念主要是以个人为视角而言的“社会化”，指个人与社会上的其他人或人群、组织等产生交流，发生信息沟通。主要包括两大类，一类是社交网络，另一类是社会化媒体。
关于“社交网络”和“社会化媒体”这两个概念还是存在着一些争议。“这两个词有时候是混用的，因为像Facebook这样的网站，它当然是一个社交网络（social network），但网络中不断地流动着各种各样的信息，这个网络，事实上已经成为很多人获取信息的首要媒体渠道（social media）。更重要的是，这个网站依托的商业收入是广告，这样一种靠广告获得收入的商业模式，不是媒体是什么呢？大如Facebook这样的平台（最近有报告说，这个网站月度活跃用户已经超过7亿，注意，不是注册用户），自然无须太过计较到底是社交网络，还是社会化媒体。但我以为，对于很多规模没有到这样层级的网站来说，还是有必要区分一下的。这里面的关键点在于，你这个网站，[7]首要注重的，是人，还是信息？”
下面我们还是将社会化网络分为上述两类来分析。（一）社会化网络使用状况[8]
通过大数据分析，研究者发现了社交网络营销的最佳时间点。图1—3为人们一天中打开电子邮箱的时间点统计。图1—4为人们一周中打开电子邮箱的时间点统计。图1—5为人们习惯阅读博客的时间点统计。图1—6为智能手机在不同时间点使用手机的频率图，此图显示智能手机用户使用手机频率最高的时间点是12：00—20：00，在这个时间段做移动营销的效果可能最好。图1—7为全球网民的网络驻足分布图。图1—3 人们一天中打开电子邮箱的时间点统计图1—4 人们一周中打开电子邮箱的时间点统计图1—5 人们习惯阅读博客的时间点统计图1—6 智能手机用户不同时间点使用手机频率的统计图1—7 全球网民在网络驻足的分布[9]（二）营销人员应注意的问题参见
1.营销要区别于广告
通常广告是一种单向的传输，而营销是企业和用户双向的沟通。营销发展至今，由于建立了企业和用户在个人层面上的关联、关系而受到了前所未有的重视。让用户感觉到企业渴望和他们有所互动，他们也会相应地把热情和忠诚度作为回报反馈给企业。
2.善于倾听顾客需求
互联网让倾听用户声音变得前所未有的便利，所以应当投入精力通过在线点评网站、社交媒体网站、论坛等在线形式媒体收集用户的反馈声音，尤其要关注用户是如何理解该品牌的，并且可以通过哪些方式来改进。
3.言论是免费广告
鼓励用户分享他们的体验及其带来的愉悦。来自个人用户的推荐是被信任度最高、对其他消费者影响最大的营销方式之一，同时这种简单有效的方式还是完全免费的。
4.做针对性营销而非简单的电子商务
给在线营销模式注入个性化元素，让消费者感觉他们像是和品牌进行了私人式的沟通。比如定制型产品，提供人性化的服务等，这些举措都会让消费者感到他们从个人意义上得到了品牌商的尊重，而这会对销售起到促进作用。
5.重视移动营销
无处不在的移动设备能让品牌商随时随地接触到消费者，这种形式颠覆了传统营销模式。移动营销可以采用的方法有建立适用于智能手机、平板电脑及其他移动设备的网站，开发适用于移动营销的策略等，这些都可以让消费者在碎片化的时间里体验到品牌给其带来的影响。
6.与参与者分享内容
开发和品牌相关而消费者乐在其中的内容以进行营销，保证内容产品的与时俱进、原创性及趣味性，这样可以使消费者的忠诚度最大化，同时也使消费者更愿意在社交媒体上分享这些内容。
7.鼓励员工成为产品代言人
企业中所有人都是品牌的代表，必须确保每个人对品牌的优势及特点烂熟于心。更重要的是，每个员工都必须传递出对消费者的友善和尊重，因为他们的行为直接反映了品牌的素质。由于社交媒体的存在，一个消费者若因为某员工而有不愉快经历将会给品牌造成无法想象的恶果。
8.谨慎选择渠道
规模迅速扩张的在线平台个个都充满诱惑，有的品牌希望能进入每一个网站渠道，但实际上这种做法是对资源的一种极大浪费。品牌商需要考虑平台是否符合自己目标客户的定位，之后选择对目标客户群有吸引力并符合品牌自身定位的平台入驻。（三）社会化营销的方法
对于企业营销人员来说，刚开展社会化营销是非常艰难的，因为大部分营销者并不熟悉社会化媒体，在探索的路上需要不断地去尝试，然后总结经验，以促进之后的社会化推广工作。
社会化平台意味着企业与消费者是双向对话，而不像以前，消费者只能一味接收企业灌输的信息而没有渠道去向企业反馈。社会化平台用户获取信息时的状态是与企业平等的。这就要求企业要留意自己品牌和产品在社会化平台中的反响，同时据此做出一些符合自身品牌形象的宣传活动。要注意的是，当一个企业在多个社会化平台营销时，应该注意保持在所有平台中的品牌形象和态度的一致性。
在社会化宣传中，在企业和消费者之间的双向互动中，应该注意激发消费者参与与企业互动的积极性和热情。例如在举办一个活动的时候，应该考虑到如何制定活动规则，才能使人们更容易参与并且感到趣味十足、充满吸引力。这样社会化平台用户才会更愿意也更可能去参与和互动。
社会化媒体的推广营销，至今还没有一套非常有效的方法和经验让企业去学习与参考。所以要取得成功，在初期阶段企业无法避免一个探索期，在这个探索期，企业应根据实际情况及时和快速地调整战略，从而发现最高效的社会化宣传渠道和适合企业的宣传战略。建议[10]按以下步骤进行各项工作。
第一，调研。知己知彼，百战不殆。第一步应该对你的产品、品牌、公司、目标客户、竞争者，当然还有现有社会化平台的相关数据
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]