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3天前在亚马逊搜索过的书籍信息，今天它的推送广告竟然出现在本刊记者的邮箱里，于是记者迅速下单。完成这笔交易的周期并不长，而促使记者下单的直接原因就是这封来自亚马逊的广告邮件。这不禁让人唏嘘，亚马逊的精准营销竟然如此强大。
随着互联网飞速发展，大数据的作用越来越不能忽视，所有企业都拼尽全力试图搭上这辆顺风车，实现精准营销。如今，100家企业中几乎99家宣称自己拥有大数据，但如何运用好大数据为企业赋能，却是业界一直探究的问题。
Adele Sweetwood是SAS全球市场营销高级副总裁，拥有30多年工作经验，带领420多名市场营销人员帮助客户从战略视角开展营销活动，可谓营销界的重量级人物。她认为，现在营销的重中之重是以客户为中心，品牌要充分利用大数据，围绕客户行为展开营销。
大数据营销的关键在于“分析”
目前，大数据已经普遍应用于很多领域，例如金融、保险、电商、零售业等。
在零售行业，世界上最大的零售商之一——沃尔玛超市，一直走在大数据分析应用的最前端。沃尔玛依托其庞大的大数据生态系统，通过线上社交渠道和线下销售渠道，优化产品组合、预测产品市场走势，提高销售额，其最经典的案例就是“啤酒+尿布”的故事。沃尔玛的数据工程师通过追踪分析发现，许多年轻父亲每个周五晚上的购物小票中同时出现了啤酒和尿布，原来这是因为年轻的父亲周末下班后帮太太买尿布时，顺手买下啤酒准备看球赛时喝。沃尔玛洞察到这一需求，把尿布和啤酒摆放在一起，销量居然提高了三成。
Adele Sweetwood指出，沃尔玛采用的商品优化组合策略就是通过大数据分析，精准把握消费者诉求，进而提升产品销量。
在电商行业也是如此。例如，亚马逊通过对平台积累的海量历史数据进行分析和挖掘，利用算法生成符合用户各种属性、偏好、需求的个性化推荐列表，提高商品的点击率与购买转化率。据亚马逊年报披露，2016年其销售额达到1360亿美元，收入比上一年增长27%，业绩再创新高。
Adele Sweetwood强调，大数据对企业营销的作用越来越明显。目前，通过数据行为分析，还能预测消费者的消费趋势，预测消费者没有发生过的行为，让营销从hindsight（后知后觉）变为 foresight（先见之明），帮助企业开拓蓝海市场。但是，不是所有企业都拥有对大数据进行深度分析和挖掘的能力。
如何通过大数据分析把握客户诉求
Adele Sweetwood认为，关于大数据应用，很多公司面临的问题大致分为两种情况：一种是企业数据太多，存在大量不干净的数据，或者存在大量非结构化的数据，处理起来非常麻烦；另一种可能是初创企业，他们手上没有足够的数据，无法进行很好的分析。对于没有数据的企业而言，其第一步是获取数据，而那些拥有庞大数据库的企业则要对数据进行筛选和判断，然后再进行分析。如果这两个步骤做不好，就会成为企业发展道路上的绊脚石。
互联网时代，企业与用户的沟通渠道越来越多，数据来源更加广泛。企业应该对客户各种各样的行为进行分析，例如客户做出了什么动作，导致怎样的结果？最终他是放弃消费还是购买？是何种渠道的互动导致购买行为发生？
Adele Sweetwood指出，用户的一系列动作展现出一种消费趋势，而不同的受众群体展现出不一样的特征，通过对其行为进行分析，能够找到一条让消费者最为舒适的体验路径。最终，企业将此结果作为参考，设计产品营销方案，并寻找关键指标对新生成的营销方案进行测量和评估，不断完善营销方案。
但是，信息是把双刃剑。企业可以利用好信息分析，制定正确的营销策略。反之，如果没有找到正确的信息，而是做出错误的营销决策，损失将是不可避免的。因此，企业营销不仅要依靠数据，而且还要配合与之相匹配的分析能力，两者结合才能发挥作用。
如今，企业面临的数据量正在飞速增長，而用户对个性化服务的要求也越来越高。传统的营销团队已经不足以支持市场发展的需求，随着营销方式变革，企业必须构建分析型营销团队，才能实现营销升级。
如何构建分析型营销团队
“分析型营销”概念来自Adele Sweetwood最新出版的书籍《The Analytical Marketer——How to Transform Your Marketing Organization》。Adele Sweetwood说，她写这本书的动机源于自己带领SAS营销团队实现转型的经历。
SAS是全球数据分析领域的领导者，致力于帮助各个行业的企业透过表面数据深入洞察企业绩效、客户、市场、风险等方面的情况，帮助客户构建知的力量，在数据分析领域有40多年的经验。如今，数据分析正在驱动巨大的变革，这不仅仅是营销部门的工作，还影响着企业如何构建组织、配置员工，以及如何把握工作方向、梳理运营流程。Adele Sweetwood根据以往的工作经验，并结合当下营销发展趋势，总结出市场营销部门转型的核心原则：
其一是调整组织结构，引入新角色。每个企业要根据自己的规模，组建分析型营销团队。首先营销部门内部要有一个新角色，这个角色在组织架构中要与IT部门和其他业务部门结成紧密的合作伙伴关系，同时要像一个乐团指挥，统筹兼顾企业所有的营销行为；其次，企业还要添加新职位，包括营销方面的数据科学家、数据可视化工程师，以及对数据进行分组分类的专业人员等，这些人员要具备跨渠道、跨部门、跨职能统筹工作的能力。一个好的分析型营销团队，一方面要在技术、数据方面有很强的专业能力，另一方面也要熟悉营销工作，相互结合是非常重要的。
其二是可视化分析，实现服务共享。企业在客户体验管理方面遇到的最大难点在于缺乏对人员、流程、系统和数据的整合。基于多渠道的复杂性、数据整合的难度和公司架构等方面的原因，企业难以获取单一的客户视图，以确保始终如一的客户体验。每个企业的营销活动总是会分散到不同的部门，比如一个企业同时有新媒体部、电子邮件部、可视化部、活动部等，而这些渠道有时可能接触的是同一个客户，但搜集到的信息却不同步和对称。如果能够把每个渠道搜集的客户信息加以整合，通过分析找出客户最喜欢的渠道，企业就可以在以后的工作中提高效率。因此，这就需要企业通过可视化分析呈现相应的分析结果，让每一个相关工作人员都看到。每个部门的员工都能够通过分析结果清晰地看到自己努力产生的效果，这不仅有助于员工对自我价值的认知，而且能够帮助营销人员更好地做出下一步营销计划。长期借助可视化分析结果可以积累客户行为信息，让营销部门的每一个人都能够在营销中不断创新，提升客户体验。
总的来说，通过大数据分析能够帮助企业制定触及消费者的最佳路径，是企业在当今市场生存的必备技能。企业需要形成一套相对完善的营销系统，各部门分工协作，才能提高工作效率。Adele Sweetwood认为，在这一过程中，企业内部要逐渐建立一种由数据和分析驱动的新型营销文化，这是未来企业应用大数据营销的必然趋势。
随着互联网飞速发展，大数据的作用越来越不能忽视，所有企业都拼尽全力试图搭上这辆顺风车，实现精准营销。如今，100家企业中几乎99家宣称自己拥有大数据，但如何运用好大数据为企业赋能，却是业界一直探究的问题。
Adele Sweetwood是SAS全球市场营销高级副总裁，拥有30多年工作经验，带领420多名市场营销人员帮助客户从战略视角开展营销活动，可谓营销界的重量级人物。她认为，现在营销的重中之重是以客户为中心，品牌要充分利用大数据，围绕客户行为展开营销。
大数据营销的关键在于“分析”
目前，大数据已经普遍应用于很多领域，例如金融、保险、电商、零售业等。
在零售行业，世界上最大的零售商之一——沃尔玛超市，一直走在大数据分析应用的最前端。沃尔玛依托其庞大的大数据生态系统，通过线上社交渠道和线下销售渠道，优化产品组合、预测产品市场走势，提高销售额，其最经典的案例就是“啤酒+尿布”的故事。沃尔玛的数据工程师通过追踪分析发现，许多年轻父亲每个周五晚上的购物小票中同时出现了啤酒和尿布，原来这是因为年轻的父亲周末下班后帮太太买尿布时，顺手买下啤酒准备看球赛时喝。沃尔玛洞察到这一需求，把尿布和啤酒摆放在一起，销量居然提高了三成。
Adele Sweetwood指出，沃尔玛采用的商品优化组合策略就是通过大数据分析，精准把握消费者诉求，进而提升产品销量。
在电商行业也是如此。例如，亚马逊通过对平台积累的海量历史数据进行分析和挖掘，利用算法生成符合用户各种属性、偏好、需求的个性化推荐列表，提高商品的点击率与购买转化率。据亚马逊年报披露，2016年其销售额达到1360亿美元，收入比上一年增长27%，业绩再创新高。
Adele Sweetwood强调，大数据对企业营销的作用越来越明显。目前，通过数据行为分析，还能预测消费者的消费趋势，预测消费者没有发生过的行为，让营销从hindsight（后知后觉）变为 foresight（先见之明），帮助企业开拓蓝海市场。但是，不是所有企业都拥有对大数据进行深度分析和挖掘的能力。
如何通过大数据分析把握客户诉求
Adele Sweetwood认为，关于大数据应用，很多公司面临的问题大致分为两种情况：一种是企业数据太多，存在大量不干净的数据，或者存在大量非结构化的数据，处理起来非常麻烦；另一种可能是初创企业，他们手上没有足够的数据，无法进行很好的分析。对于没有数据的企业而言，其第一步是获取数据，而那些拥有庞大数据库的企业则要对数据进行筛选和判断，然后再进行分析。如果这两个步骤做不好，就会成为企业发展道路上的绊脚石。
互联网时代，企业与用户的沟通渠道越来越多，数据来源更加广泛。企业应该对客户各种各样的行为进行分析，例如客户做出了什么动作，导致怎样的结果？最终他是放弃消费还是购买？是何种渠道的互动导致购买行为发生？
Adele Sweetwood指出，用户的一系列动作展现出一种消费趋势，而不同的受众群体展现出不一样的特征，通过对其行为进行分析，能够找到一条让消费者最为舒适的体验路径。最终，企业将此结果作为参考，设计产品营销方案，并寻找关键指标对新生成的营销方案进行测量和评估，不断完善营销方案。
但是，信息是把双刃剑。企业可以利用好信息分析，制定正确的营销策略。反之，如果没有找到正确的信息，而是做出错误的营销决策，损失将是不可避免的。因此，企业营销不仅要依靠数据，而且还要配合与之相匹配的分析能力，两者结合才能发挥作用。
如今，企业面临的数据量正在飞速增長，而用户对个性化服务的要求也越来越高。传统的营销团队已经不足以支持市场发展的需求，随着营销方式变革，企业必须构建分析型营销团队，才能实现营销升级。
如何构建分析型营销团队
“分析型营销”概念来自Adele Sweetwood最新出版的书籍《The Analytical Marketer——How to Transform Your Marketing Organization》。Adele Sweetwood说，她写这本书的动机源于自己带领SAS营销团队实现转型的经历。
SAS是全球数据分析领域的领导者，致力于帮助各个行业的企业透过表面数据深入洞察企业绩效、客户、市场、风险等方面的情况，帮助客户构建知的力量，在数据分析领域有40多年的经验。如今，数据分析正在驱动巨大的变革，这不仅仅是营销部门的工作，还影响着企业如何构建组织、配置员工，以及如何把握工作方向、梳理运营流程。Adele Sweetwood根据以往的工作经验，并结合当下营销发展趋势，总结出市场营销部门转型的核心原则：
其一是调整组织结构，引入新角色。每个企业要根据自己的规模，组建分析型营销团队。首先营销部门内部要有一个新角色，这个角色在组织架构中要与IT部门和其他业务部门结成紧密的合作伙伴关系，同时要像一个乐团指挥，统筹兼顾企业所有的营销行为；其次，企业还要添加新职位，包括营销方面的数据科学家、数据可视化工程师，以及对数据进行分组分类的专业人员等，这些人员要具备跨渠道、跨部门、跨职能统筹工作的能力。一个好的分析型营销团队，一方面要在技术、数据方面有很强的专业能力，另一方面也要熟悉营销工作，相互结合是非常重要的。
其二是可视化分析，实现服务共享。企业在客户体验管理方面遇到的最大难点在于缺乏对人员、流程、系统和数据的整合。基于多渠道的复杂性、数据整合的难度和公司架构等方面的原因，企业难以获取单一的客户视图，以确保始终如一的客户体验。每个企业的营销活动总是会分散到不同的部门，比如一个企业同时有新媒体部、电子邮件部、可视化部、活动部等，而这些渠道有时可能接触的是同一个客户，但搜集到的信息却不同步和对称。如果能够把每个渠道搜集的客户信息加以整合，通过分析找出客户最喜欢的渠道，企业就可以在以后的工作中提高效率。因此，这就需要企业通过可视化分析呈现相应的分析结果，让每一个相关工作人员都看到。每个部门的员工都能够通过分析结果清晰地看到自己努力产生的效果，这不仅有助于员工对自我价值的认知，而且能够帮助营销人员更好地做出下一步营销计划。长期借助可视化分析结果可以积累客户行为信息，让营销部门的每一个人都能够在营销中不断创新，提升客户体验。
总的来说，通过大数据分析能够帮助企业制定触及消费者的最佳路径，是企业在当今市场生存的必备技能。企业需要形成一套相对完善的营销系统，各部门分工协作，才能提高工作效率。Adele Sweetwood认为，在这一过程中，企业内部要逐渐建立一种由数据和分析驱动的新型营销文化，这是未来企业应用大数据营销的必然趋势。