企業主們正在放棄傳統網際網路營銷。

國內最大搜索廣告公司百度在過去100天裡市值蒸發900億；國內最大的社交廣告平臺騰訊今年首季度廣告收入比去年同期增長73%；同時資本市場如摩根大通、摩根士丹利也重申維持對騰訊控股“增持”評級。

新一代的網際網路營銷手段應該對廣告主更經濟、低門檻，對客戶更具個性化、高粘度。

今天，海量的使用者資料重新帶動起新一輪營銷產業鏈條，歸功於Ai技術的應用。

未來，資料化營銷將成為企業最強大的驅動力。

國家工商總局公佈2016年全國廣告經營額達到6,489億元，同比去年增長8.6%，佔GDP的0.87%，資料化營銷收入規模達到2,902.7億，同比增長32.9%。

其中，BAT廣告收入合計1,767億，佔據網路廣告市場61%的市場份額。到了2018年，資料化營銷規模保守估計達一萬億。

百度：淡出了“搜尋廣告”，放眼Ai資料化營銷

2016年，百度搜索廣告業務受政策影響，發展停滯。

2017年，陸奇率領的新戰略，將百度從頭到尾進行改革。百度的目標非常簡單：去舊，迎新。 人工智慧，是百度做資料化營銷平臺的轉折點。

然而，2018年5月18日，百度突然宣佈，帶領其走入Ai戰略時代的陸奇離職

十天後，“失陸”的百度CEO李彥巨集首次亮相。這一次，李彥巨集信心滿滿，宣稱未來新推出的搜尋引擎永遠不放廣告。

百度認識到，搜尋廣告的營銷時代已經過去：

下一個時代，屬於Ai資料化營銷。

然而，什麼是資料化營銷?

在移動互聯發展迅猛的時代，BAT為主導的網際網路企業積累下來了海量的使用者行為資料。

然而利用這些資料維護和發展推動業務發展則成了一大難題。

資料化營銷的概念則是通過以客戶為中心、以資料為“燃料的”的人工智慧解決方案來處理資料、讓資料再次產生價值的手段，可以幫助廣告客戶直接從資料中發現可操作的規律，以便全面滲透消費市場的的多個觸點。

將海量、零散的使用者行為資料轉換為企業營收效益，一直是一個營銷挑戰，但是AI能輕鬆解決這個問題。 聽起來是不是很複雜，

關於資料化營銷，這裡有一個經典的小故事：

連鎖企業沃爾瑪發現：在美國，嬰兒尿布竟然經常和啤酒一同被購買。

沃爾瑪擁有世界上最大的資料倉庫系統，集中了其各門店的詳細原始交易資料，市場調查人員通過資料對其顧客的購物行為進行分析，可以很輕鬆的知道顧客經常一起購買的商品有哪些。

這是資料探勘技術對歷史資料進行分析的結果。沃爾瑪市場分析師對這一資料結果進行調查分析，經過分析調查顯示，原來在美國，年輕的父親下班後通常會去超市為孩子買尿布，與此同時，有很大一部分人會為自己買啤酒。

於是，沃爾瑪超市根據這一資料分析結論而做出調整，將尿布與啤酒擺放在一起，甚至一起做促銷，結果尿布與啤酒的銷量都迅速增長了。 這就是一個數據營銷的經典案例，通過大資料看透消費者行為。Ai加持下的資料營銷，則可以在更大規模資料中找出商業規律。

數字驅動與AI賦能是未來營銷趨勢

騰訊：國內最大的社交平臺已經開始了資料化營銷 2018年3月21日，騰訊公佈截至2017年12月31日未經稽核的第四季度綜合業績及經稽核的全年綜合業績。財報顯示，2017年騰訊全年收入人民幣2,377.60億元，社交及其他廣告全年收入達256.1億元，媒體廣告收入增長22%至人民幣 41. 21億元。社交及其他廣告收入同比增長68%至人民幣82.40億元，主要由於來自微信（主要是微信朋友圈及微信公眾賬號）及廣告聯盟的廣告收入增長。

騰訊運用自身人工智慧技術及資料分析能力，微信廣告平臺的定向能力增強，從而使廣告需求提升，微信朋友圈及公眾賬號以及移動聯盟廣告中的廣告展現量亦有所增加。騰訊目前的公眾賬號按點選付費廣告連結將讓使用者連線至廣告主的小程式。

在此之前，國內三大運營商向騰訊討要對OTT模式下壟斷地位的說法。可以說微信向用戶的輸出空間徹底的顛覆了運營商的下游營收。

騰訊在江西推出的騰訊匯贏，面向區域市場的提供智慧化一站式全鏈營銷解決方案，也是依託騰訊大資料，通過定時、定向可見的廣告交易模式，提供小預算的投放方案。

演算法為Facebook式營銷創收：

資料顯示了2007年至2017年Facebook的年收入和淨收入，這家世界最大的社交軟體公司收入從2013年的78.7億增長到2017年的407億美元。 2017年，Facebook累計淨收入為159億美元，在社交媒體公司中排名第一年收入。在此之前，Facebook的大部分收入來自推薦廣告 ， 電子商務和線上營銷方向上的的轉變從未像2016年那樣明顯。其他創收因素甚至還包括2016年美國大選期間的線上營銷和線上推廣，這些線上廣告起了重要作用。然而大選之後扎克伯格公開道歉，可見後臺的演算法黑盒也為Facebook帶來了惡劣的負面形象。在“干擾大選”之後，[Ai銳見]對Facebook的評論一直保持謹慎。

重構！初創技術公司逐漸進入資料化營銷

儲存著世界上海量記錄使用者個人行為資料的伺服器，猶如裝滿黃金的黑盒子。在此之前，只有BAT級的企業才可以在黑盒子熔鍊金子。如今，黑盒子被悄悄被打，初創團隊通過社會資源再分配的規律，也可以利用優質演算法和技術手段，進入數字營銷行業、分得一杯羹。

資料黑盒已經開啟，初創企業也可以介入這個領域，優質資料的加持下，技術公司在營銷領域大有可為。

今年45歲的埃瑞克（化名），是一家初創企業級DMP平臺公司老闆，埃瑞克告訴Ai銳見，公司主營產品叫“廣告雲”，廣告主可以通過“廣告雲”將連結通過系統分發到特定的網站，這些投放渠道可以被定製化選擇。

每次瀏覽者點選廣告連結時會被記錄，廣告主最終會以充值金額中扣除單價乘以點選次數的方式消費。

他們的“廣告雲”在過去幾個月為公司帶來的交易流水均達到500萬以上。這家網際網路廣告公司在雲後端運用的廣告推薦演算法，也是人工智慧的一項應用。

埃瑞克表示，目前市面上廣告雲產品有很多家，這類產品難點是上游客戶資料，下層廣告投放渠道。

於現有大公司完全不同的是他將廣告流量分到了各種小網站，這些網站的投放許可權是由另一家網際網路公司控制，每個月埃瑞克的公司需要繳納網站投放欄租金，這個數字在兩個月的執行中遠遠低於在廣告雲上的收入。這也是問什麼精準廣告的高利潤區：精準的投放，實際上是廣告主最省錢的宣傳方式。

“我們總是談演算法，談貝葉斯，但是實際應用智慧技術於盈利，需要將上下游產業融合在一起，只做每個環節上的渠道商不能做成一個好的產品，也就不能很好的解決企業的問題，換句話說，也就是不能掙到和技術本身價值等量的利潤。”

現在我們講的的數字化營銷，實際上是資料化營銷。沒有資料作為驅動，也就沒有營銷手段上的升級。

資料化營銷的未來舞臺

2018年，“千禧一代”逐漸成熟進入社會，這些年輕人更容易接受聯網的電子產品和線上服務，會在各大社交、購物、娛樂平臺留下海量的行為資料。 美國著名資料研究機構ComScore的統計顯示，中國大陸25-34歲主力消費人群佔總人口比例早已超過30%，遠在世界和亞太地區平均水平之上。

根據高盛的研究報告，中國的80後和90後群體約有4.15億人，佔總人口的31%，隨著他們的平均年收入從2014年的5900美元增長至2024年的1.3萬美元，他們將主導未來10年的消費格局。

而從企業戰略的角度來看，埃森哲在《2022年數字化資本市場五大設計原則》中，指出在資料驅動與客戶洞察方向上：擴大資料的採集和分析範圍，從而實時分析客戶需求與客戶行為，並指導客戶服務設計。

企業要持續地對營銷創新進行投資，以適應未來市場的快節奏規律和高速的變化趨勢 。

無論如何，那些過去將“一切以客戶為中心”作為口號的企業，到了資料營銷時代為了及時地、全面地瞭解客戶的需求與所想，逐漸落地於資料營銷領域。

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