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当顾客在沃尔玛超市结账时，收银员会提醒顾客：“有几种餐饮佐料正在促销，在商场的某某位置，您是否要购买？”这时，顾客也许会惊讶地说：“是的，刚才一直没找到，我现在就去买。”为什么收银员会知道顾客的需求？这是因为沃尔玛超市的POS机连接着大数据分析系统，当顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和食物时，根据企业大数据的分析结果，可知该顾客大概率还需要购买餐饮佐料和小菜，那么大数据管理系统就会向POS机发送提示信息，收银员看到后就会向顾客提出建议，这既满足了顾客的需求，又促进了商品的销售。这就是利用大数据实现精准营销的方式之一。
对互联网社群的“意见领袖”
的营销也属于精准营销。通过对社交大数据的分析，挖掘用户的社交关系，营销人员可识别社交网络中的“意见领袖”、跟随者以及其他成员，将营销的目标定位在“意见领袖”，并利用“意见领袖”在社交圈的影响力提升产品的销售额和市场口碑。这同样是利用大数据实现精准的营销洞察。谈到对大数据的分析和应用，亚马逊应当是典范。作为一家长期以来都未实现盈利的大数据公司，亚马逊的股价一直被广大投资者看好，这是因为亚马逊致力于大数据的研究，以数据驱动公司运营，现已占据美国大数据分析市场 60％的份额，拥有非常强大的大数据分析能力。亚马逊能够持续提供优质的服务，创造愉悦的用户体验，得益于他们对数据的长期聚焦。
闲鱼是阿里巴巴旗下的闲置物品交易平台。用户只需要使用淘宝或支付宝账号登录，无需繁杂的开店流程就可以一键转卖淘宝账号购买的商品以及自主上传需要卖出的闲置物品。闲鱼依托支付宝的信用评价体系，建立信用机制（图 2.15）。
得益于阿里庞大的数据系统，当用户在淘宝上留下真实的购买信息后，闲鱼的推送无疑更加精准。用户的个人信息、浏览记录、点击记录以及消费频次，通过淘宝的大数据采集、整理与分析，为用户提供更加精准的服务。在闲鱼上，一件商品可实现多次流通（图2.16、图 2.17）。
图2.15 闲鱼APP首页截图
图2.16 淘宝宝贝一键转卖
图2.17 基于大数据系统的转卖预估价
数据显示，闲鱼的用户量以每年 30％的速度递增，目前已达 3 亿， GMV已超 1000 亿元。2019 年，有 1.4 亿件商品被一键转卖到闲鱼。有40％的用户会转卖1 个月内购买的商品（表2.4）。
表2.4 闲鱼的大数据应用
由于二手商品的特殊性，且闲鱼并不参与商品交易的过程，卖家只需简单的信用担保就可发布商品。平台仍然存在“鱼龙混杂”的现象，导致闲鱼面临着用户信任度低、成交量低等问题。用户满意度也有待提升。
在本章的开篇案例中曾提到，信息流广告标志着精准营销的开端。而进入移动互联网时代后，信息流广告更是主要的变现形式。信息流广告主要指出现在社交媒体的用户好友动态、资讯媒体和视听媒体内容流中的广告。信息流广告的主要形式有图文、视频等。信息流广告基于庞大的用户数据与信息流生态系统。它的优点是个性化投放、精准触达用户、用户接受度高。
腾讯是国内领先的互联网增值服务提供商。它依托海量的用户与平台数据，为 11 亿以上的互联网用户提供多元化的服务。腾讯拥有丰富的流量平台，覆盖用户的各个使用场景（图 2.18、表 2.5）。
图2.18 广告投放智能化服务
表2.5 腾讯信息流广告模式
表2.5（续）
在Web 3.0 时代，互联网广告行业的新生态是程序化广告，程序化广告是大数据精准营销的必经之路。美国宝洁已将 75％的数字广告预算用于程序化广告的购买投放，而美国运通甚至把这个比例提高到 100％。在我国，一号店、海尔、陆金所也都或多或少地进行了程序化广告购买的尝试。
网络广告不断发展，但广告主的诉求其实一直都没有发生变化——找到用户，把商品卖出去。用户是来自大媒体还是小媒体，广告主并不是很关心，只要营销的ROI符合要求就行。一家广告商所拥有的用户量是比较少的，无法满足众多不同行业的广告主对流量的要求，因此就需要一个重要的Ad Exchange （互联网广告交易平台）。它联系着DSP （买方平台）和SSP （卖方平台），各路媒体把自己空闲的广告位在Ad Exchange中登记售卖，而广告主则委托DSP在Ad Exchange中为在这些位置上展现自己的广告而不断竞价。依托互联网交易平台诞生了四种广告模式，如表 2.6 所示。
表2.6 互联网广告的模式和特点
为了加深对程序化广告的理解，简单举个例子。某快消品公司有一款新洗发水上线，且新洗发水分为男款和女款。使用RTB的购买方式，可以实现跨媒体定向广告投放，通过技术手段实现针对男性推送男款洗发水广告、针对女性推送女款洗发水广告，但是广告推送的前提是在PDB的广告位流量使用完毕且在非PD的广告位才能看到这款洗发水的广告。如果使用PDB的广告，就有专属的广告位，但PDB的广告和手机的流量套餐一样有上限，凡是符合广告主要求的有效流量都会减少专属广告位的流量余额，直到PDB的流量推广限额使用完毕。所谓无效的流量是指广告的受众不是广告主要求的目标用户，比如广告主要求不推送广告给 18 岁以下的群体，那么 18 岁以下的网民的有效点击和浏览就不扣减专属广告位的流量。如果使用PD的购买方式，功能和RTB类似，只是广告推广的优先级高于RTB，有可能和PDB的广告主共享一个广告位，但是广告的优先级低于PDB。不过PD广告的优势是推广流量没有上限。
Retargeting广告的原理很简单。每个人上网的时候都或多或少地点击过广告，有时是出于对广告的兴趣，有时是误点击，但都会进入广告所链接的网页。这类用户的点击行为都被理解为对广告感兴趣的人，一部分人会产生购买行为，而另外一部分人没有任何表示就离开网站。 Retargeting广告就是对这些默默离开的人反复推送广告。由于Web端有Cookie进行追踪， Retargeting广告的服务商会在你的网站上加上他们的代码，然后跟踪这些人。当这些人在互联网上打开了其他的网站，而这些网站上正好又有这个服务商的广告位，那么Retargeting广告服务商就会给他们再次推送你的广告。 Retargeting广告的原理如图 2.19 所示。
图2.19 Retargeting广告的精准营销逻辑
提取企业建立的DMP系统内用户画像的数据，利用大数据挖掘的算法，去互联网上找跟用户画像相似的潜在客户群体，我们称之为Look⁃Alike定向广告投放。
定向广告的精准投放效果取决于很多因素。这些因素包括但不限于：①企业的DMP系统内用户画像数据的质量，尤其是人口属性、兴趣和行为数据的准确性；②去互联网投放定向广告时广告商提供的流量渠道，即广大受众的数据的真实性和准确性；③ LookAlike算法对潜在用户的识别能力；④定向投放的媒体广告的位置和数量。
互联网广告走到今天，虽然还有很多不足，但确实提升了企业的获客能力，减少了营销费用的浪费。程序化广告的优势在于让企业实现有选择性地向不同消费者投放广告。广告主甚至可以不用提前做好所有的广告创意文件，利用系统对用户行为和数据的识别，就可以动态生成广告创意并精准推送到自己的广告位。虽然广告创意的设计仍然需要广告公司来完成，但当系统监测到某个企业的目标客户出现的时候，用什么样的创意元素来组合成一个私人定制版的创意广告，引发目标客户的兴趣，促使用户做出购买行为，才是真正的精准营销广告推送。企业要实现真正的精准营销，还需要互联网全景大数据的支持，需要消灭作弊产生的虚假流量，需要更优秀的大数据算法。