离精准营销有多远

事实上很多企业都在谈论精准营销，那么什么是精准营销呢。精准营销(Precision marketing)实质就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，满足顾客个性化需求。 
著名营销大师菲利普. 科特勒在2005 年也提出，精准营销就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，以及越来越注重对直接销售沟通的投资。从理论层面的角度来看，精准营销几乎无懈可击，为企业营销带来的好处也是显而易见的。诸如精准营销将大大降低企业的成本；能对顾客进行精准定位；能增加顾客的满意度和忠诚度等。
在大数据时代，精准营销成为每个企业似乎都能实现的梦想。众所周知，精准营销的基础是用户数据，对用户的相关数据获取得越全面，分析得越透彻，理论上能实施更为精准的营销服务。虽然大数据背景下，企业可以从多种渠道获得用户的数据，也能依赖专业的统计工具以及众多的数据挖掘技术深入分析用户的个性化特征，实现诸如精准广告投放，但真正能做好精准营销的企业并不多见。
笔者认为主要原因有以下几点：
1、 未充分挖掘用户与产品之间的联系
通常企业会关注用户哪些方面的数据？简单来说包括用户的基本属性特征诸如年龄、性别、所在区域、活动范围、教育程度、兴趣信息、线上行为以及线下行为；同时还涵盖用户的社会关系。因此，对这些信息的挖掘和处理，能分析出不同的消费群体、受众群体，以及这些群体和个人的消费偏好。而这些都是可引导性的信息，企业投放广告时，可以根据这些信息与人群进行匹配，从而提高广告的到达率、精准度，用户对广告的接受度也会更高。 
但关键问题在于，企业能不能利用好这些数据，将这些用户数据和他们真正所需的产品建立联系，然后再进行精准营销。以新浪微博为例，与阿里巴巴合作后，其在精准广告投放上的确有天然的优势，一端是微博平台上海量的用户数据，一端是电商平台上海量的产品数据。但是，如何将用户数据跟产品建立关联，却是新浪微博面临的*挑战。如果能挖掘好这些数据并建立广告联系，形成相对精准的推送信息，然后再连接新浪微博的支付功能，那么由精准广告推送带来的购买行为就可以直接在新浪微博上完成。但根据目前的调 查来看，新浪微博在精准营销或精准广告推送方面做得不尽人意。*的原因在于没有将用户数据和产品建立起紧密的联系。
2、 只做简单相关，难谈精准
目前，许多推送类广告是基于简单的推荐准则诸如依赖于用户浏览器中cookie搜集的信息来完成的，通过cookie可以追踪了解到用户访问的网页、用户购买习惯，然后根据用户的购买习惯给用户推荐类似商品。但是，这种推荐只是根据用户浅显的网络行为进行的，并没有深入挖掘用户更多的相关数据。这种信息推送仅仅是让营销服务跟用户的性别、网络行为等做了简单的关联，谈不上精准。因此，这种信息推送一定是粗糙的，引起用户的反感也是必然的。
早在阿里巴巴与新浪合作之初，阿里的数据和新浪微博的数据对接还未很好完成，在精准广告投放方面做得远远不够。但不可否认的是，新浪微博在精准营销方面的确有较大空间，对用户群体的喜好、个性、消费行为等信息进行分类和细化，并将挖掘结果与电子商务平台深度关联，能够出色的实现精准营销。 
相比之下，微信在朋友圈试水广告推送时显得更加谨慎，直到2015年才开始进行广告推送，目前采取的策略仍是根据用户*基本的信息进行广告关联，并不十分精准。微信方面也承认，如何不断地提高信息流广告投放的精准度，是面临的重要难题。而提高精准度根本上取决于大数据挖掘和利用的程度，这个过程并不容易。
3、 机器冰冷，差异始终存在
虽然利用大数据能对消费者的行为和偏好进行分析有重大的实践意义，但不能忽视的是个性化推荐本来就是冷冰冰没有感情的数据运算和处理的结果，如何能匹配活生生的消费者心理？因此通过数据计算出来的消费者的形象和偏好极有可能与真实的情况不符。这也印证了：人们更愿意接受来自朋友的推荐信息，而不是机器计算出来的推荐信息。
对大数据的利用初衷就是为了能将和用户相关的多维数据进行有效分析，尽可能的做到更了解用户。诸如大数据网络营销企业泰一指尚，通过和浙江移动的合作，对用户经由移动网络访问互联网的所有行为数据进行获取分析，并结合多维度交叉网络数据的抓取，对用户进行较为全面的分析，实现精准营销。
4、 精准营销中隐私与精准的矛盾
事实上单凭用户显式信息获取难以透彻分析用户，必然会涉及用户隐式信息的挖掘，由此形成的精准营销一定会跟用户隐私扯上关系。而这也是目前精准营销面临的一个不可回避的问题。 
大数据挖掘往往分析的是相关关系，比如根据用户转发过某化妆品信息这一行为，大数据挖掘可能会认为用户跟这个化妆品有一定关联。但如果又搜集到用户发表过和这个化妆品相关的评论信息以及该化妆品购买消费信息、购买渠道信息等，那么会进一步建立关联，确定用户是否喜欢该品牌。也就是说，对用户数据掌握的越多，越能提高用户跟产品之间的相关性，越相关越接近用户实际偏好和潜在需求，由此产生的推送越精准。 
因此要追求精准，对于用户核心信息、动机、隐秘行为等信息的需求就越强烈。但是核心信息往往会涉及用户的隐私。举个简单的例子，基于移动位置的服务(LBS)能够根据用户所处的地点和偏好，实时向其提供个性化服务，从而大大提高用户满意度和改善用户体验。但用户在享受便利的同时，也存在隐私泄露风险，使得用户隐私关注程度加深，很多用户实际上是不愿意将位置信息开放给服务商的。
最后总结一下，真正的精准营销就是要挖掘并满足用户的内在需求，而不是简单相关。当基于用户需求去推送信息时，用户的接受度会最大化，精准营销也能达到目的。
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