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会不会因为大数据取代了原来营销人员所做的分析和推销的工作？
大数据对市场营销肯定是有很大影响的，企业可以通过大数据快速收集用户信息和喜好，而营销人员则要对这些信息进行分配处理，所以取代是不会的只能说营销人员的工作会有所变化。
1、能够换一种方式花营销费用
2、可以精准投放但是是否和购买形成因果关系不确定因素太多
3、能够让好品牌更好，烂品牌更烂
4、用户行为与特征分析这个对于大多数公司来说已经是伪命题
这是个很宽、很广、很深的问题。讲的细可以写
打个比方这个问题等于是“九阴真经对武林有什么影响？”
【问题回顾】
1. 大数据对市场营销有什么影响？
2. 会不会因为大数据取代了原来营销人员所做的分析和推销的工作？
—————————————————————————————————————————
【问题1】
首先我们要先来定义一下“大数据”是什么？“大数据”如何得来？“大数据”有什么意义？
不然就像大部分“每个人”一样，每个人都知道大数据、都听说大数据，缺不求甚解，不能让它产生价值，为己所用。
大数据的定义：
持续更新，未完待续……
影响不大，但是少传统文化的渠道价值观。
不会，但是营销人员的分析方法和手段需要更新
说实话并不看好大数据。因为很多人反感推送行为。有需求了，可以自己去找。就跟你想拉屎了就要去找厕所一样。但是你不想拉屎的时候，有人拉着你说，到这里来拉屎吧，这厕所很香，balabala的说了一堆。我想你不抽他都是好的了。
眼下品牌管理实践中，每个人都在谈大数据，但为商业决策真正创造价值，还没听说。
原因是国内和营销相关的大数据大多来自于几大电商平台。受限于源头的开放性，这些数据可以被整理，分析的可能性不大。譬如说，流行的消费者画像，听着高大上，但基本止步于用户来自于哪里，性别，年龄等浅信息。所以数据质量不高是第一个问题。
其次，商业决策者对大数据的使用需求还没形成规模。如果是传统行业，在关键岗位上的决策者，基本是70后甚至更大年纪，对业务的关注一般在商业模式、行业趋势等更宏观的问题上，数据的使用，比较偏执行、运营层面，是部门经理、甚至更低层级要关注的问题。而没需求也就没有激励，不会出现解决方案的提供商。
但大数据一定会在2~3年内，成为营销管理的重要工具。
但大数据不会取代营销人员的工作。打个比方，西医治病可以简单分为两个阶段，诊断和治疗。大数据在界定发生了什么的阶段，肯定大有用武之地。但是在如何做？做什么等环节，还是需要营销人的介入。这也是创意创造价值的环节。
举个例子，快消品的目标用户数量非常庞大，了解每个客户的偏好，品类消费态度，基本上很难。这也是为什么抽样调查霸占用户洞悉几十年的原因。但是设想一下，如果可以基于数据抓取技术，电商数据，微信服务号（CRM）的结合，对全部用户的线上购买、社媒言论、地理活动位置等信息进行交叉分析、汇总，就有可能对目前笼统的用户画像进行进一步分解，呈现出具有不同特征的子集用户群，这就为市场细分创造了前提条件。
以上的想法我也没进一步尝试、实践过，只是在工作中看到的机会。但可以想象，大数据在营销领域的应用空间是非常巨大的。
大数据营销的主要价值源于以下几个方面：
第一，用户行为与特征分析
显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑
过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好
如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选
许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持
面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势
基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持
对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
泻药不会更精准，所有数据是死的，人赋予其含义和使用的手段和目的
数据的分析永远，至少暂时还是需要定性和定量分析的，人脑的参与是无法取代的。
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大数据对市场营销肯定是有很大影响的，企业可以通过大数据快速收集用户信息和喜好，而营销人员则要对这些信息进行分配处理，所以取代是不会的只能说营销人员的工作会有所变化。
1、能够换一种方式花营销费用
2、可以精准投放但是是否和购买形成因果关系不确定因素太多
3、能够让好品牌更好，烂品牌更烂
4、用户行为与特征分析这个对于大多数公司来说已经是伪命题
这是个很宽、很广、很深的问题。讲的细可以写
打个比方这个问题等于是“九阴真经对武林有什么影响？”
【问题回顾】
1. 大数据对市场营销有什么影响？
2. 会不会因为大数据取代了原来营销人员所做的分析和推销的工作？
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【问题1】
首先我们要先来定义一下“大数据”是什么？“大数据”如何得来？“大数据”有什么意义？
不然就像大部分“每个人”一样，每个人都知道大数据、都听说大数据，缺不求甚解，不能让它产生价值，为己所用。
大数据的定义：
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持续更新，未完待续……
影响不大，但是少传统文化的渠道价值观。
不会，但是营销人员的分析方法和手段需要更新
说实话并不看好大数据。因为很多人反感推送行为。有需求了，可以自己去找。
就跟你想拉屎了就要去找厕所一样。但是你不想拉屎的时候，有人拉着你说，到这里来拉屎吧，这厕所很香，balabala的说了一堆。我想你不抽他都是好的了。
眼下品牌管理实践中，每个人都在谈大数据，但为商业决策真正创造价值，还没听说。
原因是国内和营销相关的大数据大多来自于几大电商平台。受限于源头的开放性，这些数据可以被整理，分析的可能性不大。譬如说，流行的消费者画像，听着高大上，但基本止步于用户来自于哪里，性别，年龄等浅信息。所以数据质量不高是第一个问题。
其次，商业决策者对大数据的使用需求还没形成规模。如果是传统行业，在关键岗位上的决策者，基本是70后甚至更大年纪，对业务的关注一般在商业模式、行业趋势等更宏观的问题上，数据的使用，比较偏执行、运营层面，是部门经理、甚至更低层级要关注的问题。而没需求也就没有激励，不会出现解决方案的提供商。
但大数据一定会在2~3年内，成为营销管理的重要工具。
但大数据不会取代营销人员的工作。打个比方，西医治病可以简单分为两个阶段，诊断和治疗。大数据在界定发生了什么的阶段，肯定大有用武之地。但是在如何做？做什么等环节，还是需要营销人的介入。这也是创意创造价值的环节。
举个例子，快消品的目标用户数量非常庞大，了解每个客户的偏好，品类消费态度，基本上很难。这也是为什么抽样调查霸占用户洞悉几十年的原因。但是设想一下，如果可以基于数据抓取技术，电商数据，微信服务号（CRM）的结合，对全部用户的线上购买、社媒言论、地理活动位置等信息进行交叉分析、汇总，就有可能对目前笼统的用户画像进行进一步分解，呈现出具有不同特征的子集用户群，这就为市场细分创造了前提条件。
以上的想法我也没进一步尝试、实践过，只是在工作中看到的机会。但可以想象，大数据在营销领域的应用空间是非常巨大的。
大数据营销的主要价值源于以下几个方面：
第一，用户行为与特征分析
显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑
过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好
如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选
许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持
面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势
基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持
对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
泻药
不会更精准，所有数据是死的，人赋予其含义和使用的手段和目的
数据的分析永远，至少暂时还是需要定性和定量分析的，人脑的参与是无法取代的。