在大数据时代之前，成功的营销准则似乎并不复杂。

掌握营销的4P理论——产品（product）、价格（price）、促销（promotion）、渠道（place），当营销遇到挑战时，只要使用熟知的营销方案，加上好的产品和漂亮的广告，基本就可以完成营销的目标。

而进入大数据时代，一切营销行为和消费行为皆数据化，营销逐渐的成为了一个数字游戏，数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力，数据贯穿营销过程的始末。

然而，面对如此大量的数据，许多品牌都不知何去何从。

在线上平台方面，中国是世界上最先进的国家之一，其结果是产生了数量空前大的消费者行为数据。

好消息是，市场营销人员有丰富的信息可以加以利用。而不那么利好的消息是，要确定如何处理和分析这些数据以揭示对品牌有价值的、隐藏在数据背后的洞察，并不总是一件容易的事情。

我们都知道，每家企业都掌握着丰富的关于消费者选择的数据。但是，丰富的信息并不代表我们就掌握了更高转化率的优秀决策。

因此，我们需要营销分析师来帮助我们解读数据，使用分析来为营销决策提供信息并证明其合理性。

在广告圈里一句名言：我知道我的广告浪费了一半，但我不知道浪费了哪一半。

当前，越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向，投放给准确的目标顾客。

特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告，都可以通过数据化的形式来了解、监测，以使得企业更好地评测广告效果，从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

没有目标消费者的精准定位，盲目推广，是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。

大数据时代一个重要的特点是，能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据，从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。

另一方面，可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息，并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求，进而进一步加大推广力度，最终达到极大增加增收的效果；

传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有客户，或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户，这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力，越来越不能满足消费者的个性化需求。

通过对大数据的相关性分析，将客户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，并推出与消费者个性相匹配的产品。

在数据时代，企业可以通过数据分析了解每个渠道的新增、转化、客单价等，通过分析不同渠道用户的“质量”，找到那些虚假流量渠道，避免被虚假流量侵占广告预算，同时找到“质”、“量”兼顾的高质量渠道进行大规模推广，提升营销效果。

数据挖掘与分析与将隐藏于数据汪洋中瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行……

大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环。

除了基本的营销分析概念和模型之外，小编还希望想要成为营销分析师的小伙伴们，能够着眼未来，以下这三大趋势值得记住，在面试中聊出以下看法，能让面试官刮目相看哟！ 

传统上，许多组织的业务决策都依赖于依靠大型集中管理的数据服务器或数据仓库的营销分析。但是现在，我们发现分析师还需要查出存储在许多“小型”数据仓库中的数据。

除了通常的内部数据存储库之外，市场分析师还需要从数十个独立系统中提取数据，其中包括：

综合起来，这些数据来源将比内部系统提供更好的市场营销和销售见解，并将有助于企业推动消费者兴趣，优化定价并改善客户体验。

所以，分析师现在必须做的不仅仅是分析。他们还必须确定重要数据所在的位置，确定需要提取的内容并制定基于新数据源推动业务决策的策略。

现在数据获得的速度和体量，已经增加到人类数据分析人员不能全部处理的程度。 

为了提供帮助，许多公司纷纷涌现，提供市场分析和人工智能（AI）。这些系统使用机器学习和其他人工智能技术来帮助分析师找到客户数据中的模式，提出优化性能的建议，并允许非专业人员使用简单的语言访问复杂的分析。

举个例子，Hyper Anna 是一家为营销人员提供机器智能风险投资支持的营销代理商，Ta在接收公司相关数据后，会为目标公司总结出一些能够发挥重要作用的模型。

这就意味着，当目标公司上传相关营销数据后（例如客户互动，财务表现和供应商活动等信息），Hyper Anna便可以总结和提炼交叉销售和追加销售的机会，并为收入预测和供应链管理提供相关意见。

另一家公司Datorama提供“以人工智能为动力的营销智能”，这使得营销人员可以轻松地跨系统统一数据，并使用自然语言访问强大的分析。David指出，Datorama现在与亚马逊的Alexa整合，并提供语音激活的营销分析。

虽然营销分析师工具箱传统上由诸如SQL，业务分析和Excel等技能组成，但2018年的营销分析师，比收集数据和制作报告做得更多的，很可能就是讲故事了。 

利用上述新的数据源和AI工具，营销数据分析师们未来的日常工作，将变成： 

只去创建一个仪表板并发送每周报告是远远不够的。从数字营销分析工具收集的所有信息、数据和观察，只有在营销分析师们更多地去关注他们的客户，挖掘出数据背后的含义，才是有意义的。

分析的真正价值不仅是用来向老板证明营销的价值， 它还能真正改善和提高营销业绩 - 无论是单个的渠道还是多渠道的营销策略。

我们需要开始使用数据来关注未来，而不是仅仅测量现状。追踪社交和搜索数据，以形成“预测框架”的基础，能够比市场调研数据或销售数据早几个月提供洞察。使得营销人员有能力及时预测品牌资产的变化，从而能够及时采取措施来应对这些变化。

在这样一个多变的环境，能够有这样一幅“望远镜”来眺望未来，对品牌而言是一个非常宝贵的竞争优势。这种优势任何一个品牌都不能忽视。