我们正处于数据时代，每个人都置身其中。智能手机、平板电脑、数以百计的电视频道、数以千计的应用程序、社交媒体及在线购物，这些已经成为我们日常文化的一部分。
在不久之前，也就是数据革命之前的时代，营销人员集中在周末投放电视商业广告，就能达到轰动性的创意效果。现在的营销工作已经采取科技应用，迅速演变。营销人员能够开展统计分析，在众多客户中定位目标客户，并尝试通过不同的渠道去接触目标客户。
36大数据专稿，本文由36大数据翻译组Teradata大数据资深顾问黄民安 翻译，任何不标明译者和来源36大数据以及本文链接 http://www.36dsj.com/archives/41960 的均为侵权。
数字革命听起来势不可挡，并且已经产生海量的数据。相比任何时候，数据驱动营销能够针对消费者，获得更深度的客户洞察力。
根据“2nd Watch”的最近调查，86%的受访者表示他们公司正在使用或计划使用大数据来加强数字营销力度。此外，近四分之三公司使用大数据来加强数字营销的工作已经取得相当有效或非常有效的成果，83%的人表示他们会增强大数据在营销活动中的支撑力度。
该研究还表明，大数据在数字营销中的用途还包括：
谈到数字营销，在线数据是驱动数字营销成功的燃料。营销人员必须收集在线数据，整合到营销数据库。营销人员可以得到很多离线数据，例如姓名、电话号码、地址或邮寄地址等。数字营销最具成本效益的方式是电子邮件，虽然电子邮件的地址不构成大数据，行业平均花在电子邮件营销的每1美元成本，就能获得40美元的投资回报率。
电子邮件只是一个例子，如何通过数字营销方式定位目标客户的其他形式，例如内容营销、付费搜索广告，也是很受欢迎的数字营销工具包。随着越来越多的商家采取与客户的在线沟通方式，大数据的潜力也日益凸显。与传统数据不同的是，大数据包括海量社会岗位数据、搜索数据、交易数据，还有其它难以发现但时刻又在产生的数据（如通信基站的信令数据）。
数据即服务模式（DaaS），从大数据生态系统中整合实时的数据集资源，为企业及其渠道合作伙伴传递实时信息。设想有这样一连串理想的应用场景：你的客户根据他们的在线搜索和社交平台共享数据来购买商品，你如何向正在搜索竞争对手商品的客户开展营销？或者设想一下为了开展实时的、多渠道的营销活动，你如何通过专业的、独特的数据源加强内部营销数据库?
从信息产生的来源来看，大数据可以分为六个类别：
1、网络挖掘数据：来源于公开网络挖掘的数据。包括从网络文件和服务器自动发掘并提取的数据，这些数据包含非结构化数据的挖掘。也包括从服务器日志和浏览器活动中提取的信息，提取的信息是一个网站的链接和结构，或者从网页内容和文档中提取的信息。
2、搜索信息数据：来源于浏览器搜索和点击行为的数据。这些数据还能识别客户（通过匹配客户的在线ID）
3、社交媒体数据：全球互联网用户平均每天花2个半小时的时间在社交媒体上。客户在社交媒体上产生了海量的偏好、登陆、分享及评论数据。
4、众包数据：一个来自公众的集体智慧。这类数据有多个来源于某个大的社区，包括论坛、调研、民意调查、其他类型的用户意见收集媒体。
5、交易性数据：组织开展业务行为时所产生的数据，可以来源于财务、后勤、任何涉及活动的相关过程，如采购、申请、保险索赔、存款、取款、机票预订、信用卡购买等。
6、移动数据：移动数据是最近数据量激增最大的数据。该数据不仅来源于智能手机普及，还来源于APP应用程序和其他应用的普及。
DaaS（数据即服务）通过对大数据资源的挖掘，提供高度专业化的数据资产。通过这些数据集，我们可以给客户打上标签，标签可以是电子邮件地址、在线cookie、社交ID等，客户标签能够帮助营销人员通过数据信息，快速、无缝地识别网上的目标客户。
原文： How Big Data Drives Digital Marketing Success
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