关于大数据营销的脑洞千千万，这一个得到了大v加持

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本系列由HDMR原创，出自华扬数字营销研究院

大数据概念火了以后，出现了很多营销新概念、新工具。虽然名目不同，但它们的目的基本上都是让消费者、客户的行为可预测、可管理。在这个终极的目标下，人本营销、动态营销等概念逐渐走进人们的视野，而在这其中

预测营销

Predictive Marketing

也开始走出脑洞阶段，有了实现的方法论。

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总体来看，预测营销希望通过大数据帮助广告主寻找销售线索、寻找潜在客户并预测其成交价值的高低与行为趋势。

在一些2B业务的应用中，早期企业会通过预测营销公司进行“预测性销售线索打分”，以在那些成交可能性更高的客户身上投入更多销售力量，而减少对成交可能性较低的客户的营销投入。其基础预测方法为对公司、行业现有客户情况的分析，寻找关键成交因素，如规模、地域、公司IT产品架构等，并根据这些维度评价目标潜客。

后期，也有预测营销公司开始提供更加整合的服务，通过云平台实现潜客的预测推荐、销售线索管理、销售进度追踪等一系列功能。

而在大广告主关注的2C业务应用中，早期的预测营销能够根据用户数据预测其需求，进行智能推荐，或协助广告主进行用户画像、目标受众圈定的工作。而近期，随着智能设备的普及，更多场景数据能够被识别与留存，部分预测性营销公司基于此展开预测业务，提出改变传统的漏斗模型，全程锁定每一位可被识别的消费者的每一步决策过程，抓住个性化的场景与需求，展开针对性的内容与媒体投放。

对消费者的精准预测是营销体验个人化、个性化的前提条件之一，从这个角度上说，预测能力应成为相当多大品牌必备的营销能力之一。另外，从漏斗模式到消费决策流程的跟踪模式的变革虽然还在早期阶段，但其指出的营销变革的方向是笃定的，品牌有必要尽早转换思路，寻求实现路径。

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与其他许多大数据营销工具相似，预测营销能够帮助品牌处理繁杂的内、外部数据，从而深入到人力所不能及的数据资源挖掘应用层面，提升营销效率与效果。同时，它更进一步将视角聚焦在“预测能力”。

在Gartner提出的数据分析层级中，数据首先被用于描述现象，接下来是诊断现象发生的原因，预测则是数据分析的最高层级，它将通过数据预知趋势，并随着自动化的进程指导决策或行动。

目前的预测营销基本能够到达上图中的决策支持阶段。除了Rocket Fuel、AgilOne等新型营销技术供应商之外，许多拥有大数据业务的知名企业，如IBM、Adobe等也提供数据预测或预测营销服务。在国内，腾讯也在今年提出“从精准营销进化为预测营销”的发展方向。

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现阶段，预测营销必然还面临诸多问题与困境。

譬如，国内不少企业数据化进程缓慢，第一方数据沉淀尚不充分。而即便有意识管理第一方数据，其数据合作开放度也并不高，加之当下商业环境中整体数据开放程度不高，给数据资产的积累带有困难。

另外在2C业务中，消费者个人信息保护的规范尚未确立，对许多数据的应用尚处于灰色地带，国内更加依赖腾讯、阿里这样的平台，实现针对账户或个人的数据追踪与洞察，不少中小技术公司则集中于2B业务。

而对于数据黑箱的质疑也是预测营销必须面临的挑战。近两年出现了多起广告主质疑广告技术公司数据造假的案例。技术公司将大数据输入算法的黑盒，广告主只能看到产出的结果却无法了解其中的原理与过程，在行业发展初期，这很可能造成双方的不信任。但黑盒的现状尚无解决方案，预测营销公司也势必继续面临来自客户的质疑。

还有一些场外信息也对预测营销的发展带来了影响。

从2015年爆发至今，基于大数据的预测营销已经走过了爆红的巅峰，正在朝生命周期中的第一个谷底下滑。根据Gartner2017年的技术生命周期分布图，预测营销应用的大数据、SaaS、UCaaS等技术都已接近或处于谷底，唯有机器学习一项仍在高位。

技术生命周期的演变可能影响资本对中小型技术供应商的判断，从而影响其发展路径。在美国，广告技术股就遇到了些小困难，投资银行Luma Partners数据显示，不包括行业内的明星企业Criteo和The Trade Desk，截至2017年6月6日的三个月期间，广告技术股股价平均下跌了7%。近期刚刚被Sizmek以1.255亿美元收购的RocketFuel，2013年市场估值曾高达20亿美元。

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预测营销是目前可见的大数据营销的目标形态之一，虽然通往终极的路途漫漫，但广告主已经可以着手准备。

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