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随着多屏时代的到来，受众的媒介接触时间愈加碎片化，接触的媒介组合愈加多元化，接受信息的渠道也越来越多，要抓住受众的眼球变得越来越难，受众的注意力正在被多屏不断分散。如今的广告传播，不仅要以创意抓住受众，更要让受众参与到广告传播活动中来，让受众从旁观者变为参与者，从信息接收者变为信息传播者，这才是多屏时代新媒体营销的核心思维。
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大数据营销：一切皆可数据化
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在移动互联网时代，企业的经营策略已从传统的以产品为中心转向以用户为中心，大数据的作用显得尤为重要。以用户为中心，首先必须清晰地掌握用户的喜好、行为习惯等特点，了解用户的真实需求与潜在需求，大数据让这一切成为可能。
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信息碎片化使得流量开始分散，流量背后的受众也随之分散在各个平台，这个时候“大数据”精准计算的必要性就凸显出来。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，帮助企业找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判和调配，并最终完成广告精准投放的营销过程。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
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当越来越多的消费行为暴露于互联网之上，个人数据、信息以及行为变得更易于获得和统计。这种个人主动或被动的信息共享行为，使得基于大数据的消费者行为研究变得更加容易。用户行为的信息曝光所产生的收益在前端表现为精准营销，在后端则让基于用户行为的产品个性化定制成为可能。
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用户在网络上一般会产生交易信息、浏览信息、购买行为、购买场景和社交关系等多个方面的大数据，这些数据的沉淀有助于企业进行预测和决策。一切皆可被数据化，企业通过大数据平台建立对消费者的洞察，尽可能及时、精确地收集到每个顾客购物活动相关的所有数据，并将其数字化，最终还原每个顾客的原貌需求。企业完全可以做到比用户更懂用户，根据每个顾客的大数据，建立自动化的个性化商品推荐系统，为每一个顾客提供精准、个性化的商品推荐。
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移动互联网时代品牌十诫：互联网思维下企业品牌重塑 啤酒与尿布
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历史上关于利用数据进行精准营销的著名案例就是“啤酒与尿布”。1998年的《哈佛商业评论》报道：20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象。在某些特定的情况下，啤酒与尿布这两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
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在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现上述现象。如果这位父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始尝试在卖场将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，很快地完成购物。结果尿布卖了啤酒也卖了。如果仅靠观察，你是很难找出它们之间的因果关系。但如果用技术去统计分析、去比对、去做筛选，就变得很容易了，这就是大数据给我们的机会。一个企业自己能够收集、掌控和处理数据的能力就变得尤为重要。
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移动互联网时代品牌十诫：互联网思维下企业品牌重塑 大数据精准预测高中生怀孕
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历史上最早关于大数据营销的故事，发生在美国第二大超市塔吉特百货公司。为了吸引孕妇这一含金量很高的消费群体，塔吉特市场营销人员求助于其顾客数据分析部的高级经理安德鲁斯，要求他建立模型以期在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来（由于美国出生记录公开，因此孩子出生后，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时塔吉特再行动就晚了）。可是怀孕毕竟是私密信息，如何准确判断哪位顾客怀孕就成为难题。安德鲁斯想到塔吉特有一个迎婴聚会登记表，就开始对登记表里的顾客消费数据建模分析。不久就发现，许多孕妇在第2个妊娠期会买许多大包装的无香味护手霜，怀孕最初的20周会购买大量补充钙、镁、锌等善存片类似的保健品……最后安德鲁斯选出25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，可以在很小的误差范围内预测顾客的怀孕情况，早早把孕妇优惠广告寄给顾客。同时为了避免顾客收到这样的广告被吓坏，塔吉特聪明地把孕妇用品优惠广告夹杂在一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告中，巧妙地令顾客认为塔吉特并不知道自己怀孕。百密一疏的是，塔吉特这种优惠广告间接地令一位父亲意外发现自己还是高中生的女儿怀孕了。此事经《纽约时报》报道后，塔吉特“大数据”的巨大威力轰动了全美，公司的营业额借助大数据持续上升。同样，宝洁的“鹰眼计划”也是利用大数据技术找到消费者想看到的广告信息。假如公司通过后台对数据分析判断出用户是一位怀孕六七个月的妈妈后，那么就不会向她推送护舒宝，而是帮宝适的促销信息。
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事实上沃尔玛、塔吉特、亚马逊、特易购这样的商业巨头早就不声不响地运用大数据技术好多年了，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。
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移动互联网时代品牌十诫：互联网思维下企业品牌重塑 《纸牌屋》流行的背后
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据知情人士表示，中纪委书记王岐山曾向纪检干部们推荐美国政治剧《纸牌屋》，身为《纸牌屋》“粉丝”的美国总统奥巴马在第二季开播几小时前发Twitter呼吁：“明天《纸牌屋》回归，请大家不要剧透。”一部《纸牌屋》让全世界的文化产业界都领略到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在2013年一季度新增超300万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较2012年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而让美剧完全实现C2B，即由用户需求决定生产。
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如今，利用大数据发现需求，在很多商业领域都有应用，尤其是在电商中的应用起步更早。在网购过程中，许许多多“你”的行为都沉淀为有价值的数据。当你的网购经验越多，你会发现，电商为你推荐的商品，越来越符合你的消费需求。不仅如此，相比传统的市场调查方法，消费者在网络中的行为习惯被放到海量数据背景之下，总体可信度高很多。随着数据挖掘技术的不断完善，其发现显性需求的功能将被发挥到极致。在不少电商网站里，客户初次登录并浏览商品后，再次打开其他网页的时候就会发现出现了一个个性商品推介栏，其中展示的内容与上次浏览的商品同属一类。网站的系统记忆了用户的IP地址和上次浏览时点选的商品页面，并判断出了使用这个IP地址的用户可能会感兴趣的商品类别。
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互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，为用户带来更精准的社会化营销效果。
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大数据通过定位用户群、分析用户内容偏好、分析用户行为偏好、建立受众分群模型、制定渠道和创意策略、试投放并收集数据、正式投放并收集数据、实时调整投放策略、完成投放评估效果等。大数据营销借助数据库的筛选、分析，找寻目标客户，实施有效的推广策略，实现精准销售，从而降低营销成本。完整的数据实现了从效果监测转向效果预测。
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