当我们营销人在谈大数据时，是在谈论什么：
1.你拥有的大数据还是假数据？
2.数据是“大而全”好还是“少而精”好？
3.大数据真的能提升营销效果吗？
下面让我们带着疑问阅读此文。
分享嘉宾 | 龚才春（右）
嘉宾介绍：龚才春，中国科学院计算技术研究所博士，曾任淘宝网搜索研发专家、新浪微博大数据技术专家、大街网首席科学家。2014年创办诚智汇达，推出旗下品牌“职品汇”，专注于国内职场大数据征信。
“中国做大数据营销的人更多的是之前做营销的而不是做大数据的，所以他们做不好大数据营销。 ”
大家能想到大数据最大的应用场景是大数据营销。2012年我们预想大数据在中国应用的主要场景是C端营销，但迄今为止，没有做得特别好的公司，没出来一家真正的独角兽公司。
能做好大数据营销的人至少要具备以下条件：
1.这个人技术上要特别先进。大数据并没有大家想象的那么简单，里面有各种高深的算法、模型需要我们去研究，所以技术是从事大数据营销的基础。
2.手里掌握真实的数据。数据从采集和整理是一个难题，大数据营销需要大量用户的Profile，而这些数据分散在各个公司、各个渠道、各个政府部门，数据孤岛非常严重，采集这些数据难度非常大。数据的真实性在中国也是一个难题，保守估计，国内30%的流量都是假流量，导致很多营销数据是虚假数据，这也成为大数据营销的难题。
3.拿到的数据是否真的能解决你的营销需求。很多人想要BAT的数据，阿里的交易数据、腾讯的社交媒体数据、百度的搜索数据，但如果你真的有这些数据就能解决企业的难题了吗？事实并不如此，我们真正需要的是和企业业务高相关的数据，而不一定是BAT的数据。
BAT肯定不会把数据提供给对方，数据没法打通。各公司掌握的数据情况也不同，大部分公司掌握的是自己应用场景的数据，而其他场景的数据都普遍匮乏。这两年国家大力倡导大数据交易所，希望通过数据交易解决数据孤岛问题。由于数据交易很容易伴随公民隐私信息的泄露，因此各大数据交易所几乎全军覆没。”
大数据到底怎么应用在营销中
先进步，想清楚到底要做什么营销，你所做的营销和你掌握的数据间是否有一定的关系。
第二步，获取到的用户数据是否足够充分。采集、整理、分析这些数据难度都比较大，而数据量不够，或数据维度不够丰富，都会严重影响营销的效果。
第三步，分析清楚你的用户到底是怎样的画像，是不是有更加精准的方式去完成你的营销效果。比如你手上可能有1个G数据，但如果这1个G其实是针对中国所有人的，那么数据就不够精准、用户画像也不是很清晰，就没法做精准营销。
以上条件都满足我们才可以实现千人千面的营销效果。现阶段百度、淘宝等大公司都在做推荐，但并不完善，比如你购买过馒头，百度会给你推荐一堆馒头机的广告，淘宝会推荐一堆的馒头的广告。说明现在的推荐系统、营销系统存在弊端，或者说它的数据根本就不够。
还有个比较可行的方式是，设计一个没有竞争、没有商业利益冲突的一些合作，实现数据的共享，从而消除数据孤岛问题。比如我们职品汇与招聘网站、HR、猎头的合作，我们开发一个平台，大家都可以把简历在我们平台共享，上传一份简历，就可以下载两份简历。我们本身数据量已经比较大，别人很愿意跟我们合作，共享简历。
阿里巴巴的芝麻征信也是这样一个征信平台，100多个应用场景都可以从阿里获取基础数据，也可以丰富阿里的场景数据。所以消除数据孤岛问题，首先一定要有一个相对非常强大的人扛一个旗帜，成为数据生态中的核心，相关的人慢慢站队、靠拢，以一定的方式共享数据，从而形成一个良性的数据生态。单纯依赖交易、而没有其他业务合作的数据交易所模式可能会慢慢淡出历史舞台。
未来的大数据趋势：场景化、深挖、专业化
先进，未来的大数据营销一定是分场景的。
“未来的大数据营销一定要根据场景来，而不是根据这个人的信息。”
传统的大数据营销，或者大家已经想象到的大数据营销，都是我对用户精准画像，然后根据用户画像来做相应的营销方案。
比如给我画像为湖南人，那么就给我推荐湘菜。这种营销效果非常不错，但还不是大数据营销的极致。比如我是湖南人，但我不是在任何场景下都要吃湘菜的。我可能在和一个女孩谈恋爱，她不是湖南人，不喜欢吃辣，那么在这个场景下给我推荐湘菜是不精准的。
大数据营销的极致是场景营销，不仅需要对用户形成完整的画像，还需要对用户当时所处的场景，包括时间、地点、天气、心情、与谁在一起等，进行分析，提高营销精准度。
再举个例子，微博最火时上面的用户每天发出1.5亿到2亿条微博，每人每天发什么微博、对什么东西感兴趣、可能想购买什么商品其实都可以分析出来。这样给他推个相应的广告，应该是理所当然、水到渠成的事。实际上微博上的数据并不直接，用户姓名、性别、年龄等都无法体现，要通过一个人发的微博去判断他的喜好、想法太难了，可以说这种应用场景的推荐是不准确的。
所以未来的大数据营销一定要根据场景来，而不是根据这个人的信息。你需要知道这个人现在是什么状态、在什么地方、当时是什么天气、他可能在做什么……把这些综合算起来，再去做推荐，可能效果会更好。
第二，想透用户的背后价值，用户到底想要的是什么，进行多维度、多场景的数据分析。
“你要分析他们发送数据背后的真实意图是什么。”
比如有个HR发了Java工程师的职位，你得分析他们是什么阶段的公司、以前招过什么样的人、什么样的人能满足他们的需求。如果这个HR所在公司是一家初创公司，而他发的职位描述和百度Java工程师的职位描述一模一样，那就属于伪需求。所以我们需要分析HR发布的职位描述背后的真实意图是什么。
再比如一个屌丝天天在某汽车网站看宝马车，可能只是因为他喜欢，但实际上他根本买不起。
第三，未来大数据分工更专业化。
未来的大数据行业一定会分工更加明确，有些是专门做采集的平台、有些专门做存储、有些专门做分析、有些专门做分析、有些专门做呈现，还会有专门做大数据效果评估的公司。这样就形成了大数据技术的分工。
但现在很多大数据营销公司都是自己先收集数据、做些简单的分析，然后又做了一个low逼的营销。每个阶段你会发现都不是做的较好的，可能都是60分，几个环节下来，效果大打折扣，还不如每个人都做自己擅长的事情。
未来可能崛起的两类大数据营销公司
先进，拥有庞大用户群体的的终端设备厂商。
比如华为，他们如果做得更大，本身就是一个客户端，可以推自己的广告。手机厂商可以获取用户使用手机过程中产生的所有数据，其用户画像是非常清晰的，这种情况下未来做营销，效果会特别好。
再比如乐视或小米电视，他们的商业模式是卖电视，打个比方你花5000块买台他们的电视，电视就占据了你的客厅。那么你一开电视上面就可以出来他们的广告，这种情况下它们就变成了一个媒体平台。
第二，拥有庞大C端用户群体的APP。
他们本身有庞大的用户群体，很多可以收集到用户实时位置等精准的数据。这时用户的姓名、职位、所做的事情、和什么人是朋友等都能收集到。
比如，芝麻信用，把OFO、途家、神州租车、衣二三等100多个应用场景都接进去了，这就形成了一个数据的共享。移动互联网时代，如果要把营销做得更好，可能未来的方向更多的是这些已经掌握了大量移动互联网入口或相关资源的公司会占据一个先锋。
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