聯(lián)商網(wǎng)消息：大數(shù)據(jù)，尤其是與客戶數(shù)據(jù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)近幾年來(lái)一直是商家的熱議話題。如果你從事的是B2C領(lǐng)域，尤其是零售或電子商務(wù)方面的工作，那么你很有可能會(huì)以某種形式或方式接觸或運(yùn)用到大數(shù)據(jù)。

　　不過(guò)，隨著新年將至，數(shù)字營(yíng)銷者關(guān)注點(diǎn)將由大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至“更高質(zhì)量的”數(shù)據(jù)和洞察力。通過(guò)分析顧客的在線行為真正深入地了解顧客，在幫助品牌提升知名度和影響力的同時(shí)，也可幫助營(yíng)銷者通過(guò)運(yùn)用更具有實(shí)際意義的數(shù)據(jù)打造更加個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)。

　　那么，在與數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的顧客交流時(shí)，究竟應(yīng)該如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)打造讓顧客難以忘懷的個(gè)性化購(gòu)物體驗(yàn)?zāi)兀拷鉀Q這一難題，首先需要依靠大數(shù)據(jù)來(lái)填補(bǔ)商家和消費(fèi)者之間的鴻溝，這也將成為2016年?duì)I銷界的熱點(diǎn)話題。

　　大數(shù)據(jù)助力營(yíng)銷者深入了解客戶

　　市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)直接接觸到顧客，并有機(jī)會(huì)將顧客轉(zhuǎn)化，所以分析、評(píng)估和執(zhí)行這些營(yíng)銷活動(dòng)尤為重要，商家須不斷收集顧客的詳細(xì)信息。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，創(chuàng)建顧客資料庫(kù)能夠幫助商家：

　　·深入了解顧客購(gòu)買(mǎi)行為；

　　·預(yù)測(cè)顧客購(gòu)買(mǎi)決定；

　　·向顧客推薦其感興趣的商品；

　　·最終升顧客線上購(gòu)物體驗(yàn)。

　　只有互動(dòng)才能讓商家更多地接觸顧客，而與顧客互動(dòng)的唯一途徑便是充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)。

　　今年，商家曾遭遇大數(shù)據(jù)泛濫的困境。商家接收到了海量、各類型的數(shù)據(jù)，由于處理不當(dāng)，甚至根本沒(méi)有能力處理這些數(shù)據(jù)，而被淹沒(méi)在了數(shù)據(jù)洪流之中。因此，今年商家的熱議話題之一就是利用顧客智能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化。

　　而這也是我們能夠幫助客戶提升他們的顧客的個(gè)性化體驗(yàn)的另一方面 ——機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　預(yù)測(cè)：機(jī)器學(xué)習(xí)將成為2016年的“新秀”

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是在人工智能領(lǐng)域中的一種簡(jiǎn)單模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)理論。一般來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)探尋無(wú)法直接看到的模式來(lái)解決問(wèn)題，并利用某種算法基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)。

　　過(guò)去，商家通常依賴于人類智慧和小數(shù)據(jù)集與顧客接觸和互動(dòng)。2016年，我們可以預(yù)見(jiàn)商家將利用數(shù)字營(yíng)銷將更大的數(shù)據(jù)集與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，更深入了解顧客的購(gòu)買(mǎi)決定并預(yù)測(cè)其購(gòu)買(mǎi)行為，從而為顧客提供更為人性化和個(gè)性化的購(gòu)買(mǎi)途徑。2016年，關(guān)于大數(shù)據(jù)的討論將依然圍繞多來(lái)源、多渠道的數(shù)據(jù)處理及運(yùn)用，以便更進(jìn)一步了解顧客，挽救流失的銷售機(jī)會(huì)及收益。機(jī)器學(xué)習(xí)將為數(shù)字營(yíng)銷增添更多的個(gè)性化和人性化氣息。
　�。�作者：Ofri Cohen，Emarsys壹瑪仕中國(guó)區(qū)董事總經(jīng)理）