大資料？只是個概念嗎？
2018年，是底層技術迅猛成長的一年。
但無論技術如何迭代更新，最終都將應用到實際場景之內，那些所謂的風口，會在冷靜期後沉澱，最終為“人”所利用，提供真正的價值。
面對資料，企業的挑戰在哪？
一、客戶存量艱難
近年來，移動網際網路發展迅猛，企業有了更充沛的宣播手段，可以實時、多場景、多觸點的接觸使用者。
但也正因為各渠道平臺過於分散，資訊獲取愈發碎片化，如何高效的捕捉使用者行為和動向開始變得艱難。
二、資料分散、資料利用率較低
當前資料已經深套到各行業與業務職能領域，資料資產的管理也變得十分困難，其原因有幾點。
資料孤島化明顯缺乏融合。
對資料的篩選與過濾不夠精準，未能形成對資料的深度洞察，目前資料只能作為參考，還很難形成驅動決策的主要因素。
三、獲客成本提升，客戶簡直難以挖掘
由於市場環境的變化和數字渠道的競爭，企業的獲客成本呈倍數增長，很多企業對擴張業務，增長資料進入乏力的局面。
四、企業無法判定客戶的行為
雖然大資料提供了過往的行為與覆盤，但僅憑經驗無法超前做使用者行為預判，很難把控客戶的動態和市場的變化。最終，少有企業對客戶的習慣和喜好進行影響，甚至無法迎合愛好，企業只能在同類品中做傳統競爭，只有極少企業突出重圍。
大資料，該如何為企業增長賦能？
處於發展階段的人工智慧、大資料、雲端計算等新技術應用，必須系統的幫助企業實現使用者資料的打通與管理，簡歷全方位立體化的使用者管理體系；對使用者的全生命週期進行追蹤，去提升自己使用者的使用者價值，而非一味的擴新；達到智慧決策的作用， 智慧投放、智慧營銷、自動優化、資料預演 等。
一、打破資料壁壘，讓資料靈動多用
客戶洞察是營銷活動的前提，更是結果，它能夠貫穿全流程的營銷體系。而結構完整、質量優等的資料是獲得使用者洞察的基礎。建立有效的資訊庫成為核心問題。
（1）一個完整的資料庫，至少應該包含：
本地檔案資料、網站（APP、小程式）實時資料、EDM資料、CRM資料、營銷活動資料、第三方資料。
由於管理職能的劃分， 企業的資訊系統會按照以上資料展開不同維度的擴充 ，但是最關鍵的是各類資料的整理融合，其中包含：碎片化儲存的第一方資料的融合、實時資料和非實時資料的融合、結構化資料和非結構化資料的融合。
二、技術取東西全場景應用體系的構建
為了打破“資料孤島”，讓資料在實際應用中創造更多的價值，首先要實現以上的打通，其次，通過自動化、智慧化的手段進行資料採集、匯入與融合；最終，利用新技術對資料進行科學分析。自動分析，例如利用雲產品、AI等，做智慧分析行為。
三、建立使用者資料平臺，有效利用碎片化的資料資產
資料整合依舊要利用平臺工具，做最有效的資料容器。
（1）以第一方資料為主，全面檢測自身使用者資料，其中包含PC端、移動端、電商平臺、社交媒體、IOT、線下店等一切觸點收集資料。
（2）以使用者實時資料為主，客戶瀏覽與點選的產品是哪個，在哪個頁面上停留的多久，與非實時資料和第三方資料如何融合與聯通。
（3）應用場景覆蓋所有營銷渠道，在客戶體驗、產品定價與促銷活動中，應該覆蓋更寬廣的場景。
四、建立可掌控的一體化使用者資料管理平臺
最後一步，是幫助企業完整的建立資料閉環，實現深度的使用者洞察分析。
（1）客戶資料採集：將不同系統間各來源資料進行關聯和打通，來源渠道包含：SEO/SEM、廣告資料、營銷資料、門店表單、客服資料、CRM、ERP
（2）建立使用者畫像，對使用者行為和使用者標籤細緻分類
（3）多場景應用，其中包含：
1）個性化營銷：基於使用者畫像，個性化定製化推送活動、內容，提升營銷效果。
2）精細化運營：對使用者各維度資料進行營銷分級，對不同層級的使用者展開差異化對話。
3）使用者體驗提升：將所有使用者觸點中的資料放到統一的試圖，識別使用者所處的生命週期，通過個性化的接觸與定點推送，提升使用者體驗，延長生命週期
4）營銷效果分析，實現資料決策：時間分析、客戶路徑分析、關鍵節點分析、互動與流失的動因分析