我们正在进入大数据时代，这是一个毋庸置疑的事实，尽管目前我们还只是在起始阶段，但大数据的作用和价值，已经初显锋芒。无论哪个行业跟领域，布局“大数据”系统、学习“大数据”思维和工作模式，也开始成为企业比拼竞争的重要工具。

   但实践远比我们想象得要复杂。对大数据理念的探讨、方法与模式的探索，在商业领域早已启动，然而真正能玩转大数据，用大数据来经营顾客关系、完善商业模式和营销策略的成功案例并不多。

   所以，企业普遍面临的一个难题是：大数据究竟要怎么玩，才能让品牌与消费者之间形成默契互动、积极联系？

   大数据的目的：挖掘消费者价值、管理生命周期

    对企业而言，消费者并不是静止不变的存在。消费者拥有自由的选择权，会在不同的品牌之间游走变换；消费者有一定的生命周期，在不同阶段与品牌之间的情感联结程度不同，对企业所具有的价值也不同。

   以往，这些差异和变化是凭借营销人员和品牌经理的洞察来判断，而在大数据时代，企业可以借助海量的、准确的、实时的数据信息来“表现”和“描述”消费者。

   这正是大数据的价值和目的所在：挖掘消费者价值，管理目标消费者的生命周期。

   在企业眼中，消费者必须是一种动态的存在：是一种从识别潜在（目标）用户，到产生响应用户，到切实获得既得用户（发生实际的消费行为），再到维系高价值既得用户，最后到放弃流失用户、维系老用户、激活新用户的新阶段。

   在不同的阶段，消费者的人群和规模不同，价值也不同。大数据所承担的作用，以及企业应该采取的策略重点也应该相应调整。

   例如在识别潜在用户阶段，大数据的价值在于对较大范围内的消费者进行受众分析，以抓取出他们的基本“形象特征”和“身份定位”。在接下来激发他们初步的响应行为阶段，大数据的作用则是帮助营销人员了解消费者的生活场景、媒介消费习惯等，以确定媒介组合策略和相应的营销创意，实现初步的引流目的。

   大数据的核心：建构数据，解读消费者

   大数据的本来面目只是无限的庞杂数据，是对消费者的生活方式、消费习惯、媒介接触之类的客观事实和行为痕迹的记录和呈现。要通过大数据解读到具有洞察力的消费者信息，核心在于对数据的处理，包括对数据进行标签化处理、数据建模等等。

   数据处理能力，才是真正决定企业对大数据的运用能力和价值发挥的环节。

   第一，大数据的属性大分类。

   数据都是零散又庞杂的。面对浩瀚而且不断输入更新的数据，首要的任务是将数据进行一个最基本的分类。

   第二，大数据的标签化处理。

    对数据进行标签化处理是解读和构建数据模型最关键的一步。数据本身是客观、单一的，但对数据的构建却可以让数据立体和生动起来。

   但是应该如何给数据赋予标签，要根据数据处理的目的来执行。如果你想要得到的结果是“描绘消费者形象”，那么你应该设定的标签可能就会包括“形象”、“行为”和“心理”三大类。具体又可以细化为下图所示。

   第三，归类与整理。

   这一步已经是进入数据最终理性与感性同步解读阶段的最后一步了。你需要做的，是对数据在细节处理之后进行一定高度的归类，将应该合并或联合的标签下的数据整体化、系统化地思考，共同导向某一个维度。

   例如通过对“媒介使用习惯”标签与“媒介使用场景”标签下的联合解读，为媒介组合和投放策略提供参考数据等。

   大数据的来源：平台与渠道的选择

   最后，不得不说的是大数据平台的建设。

   大数据的价值能发挥到什么程度，不仅受限于对数据的挖掘和解读能力，也受制于数据平台的搭建。数据的获取渠道是否到达了应有的覆盖率、 是否准确和及时、是否真实可靠等等，都会影响获取的数据的质量。

   对于企业而言，数据来源整体来说无非有两种：企业自有的平台和外部平台。

   相比外部数据来源，企业自有的数据渠道能够设计得更有针对性和灵活性，更满足企业对数据的细节需求。不仅如此，在对数据的更新和处理上，企业也拥有更大的自主权，对数据的掌握程度更高。

   只是，搭建数据平台需要投入不少的资源，尤其是需要铺设较大范围的数据渠道时，所以对企业来说，外部的数据平台也是一种必不可少的补充，对于一些能力和资源有限的企业来说更是如此。

   外部数据平台的选择，既需要考虑企业本身的需求程度、资源匹配程度和承受力（例如资金、人员、技术等），还要考虑到平台本身的可靠度和数据搜集与处理能力。这也是为什么大的第三方引流平台往往是企业争相抢占的数据源的主要原因。

   大数据的获得本身并不是目的，数据背后的意义才是关键。所以，对于品牌来说，如何选取有效的数据来源平台，构建什么样的维度来解读数据，是决定品牌能否读懂消费者，进而挖掘消费者价值的关键所在。

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