原创翻译 | 大数据对移动营销的影响是什么？

每一家企业都可以以某种方式访问与其客户、竞争和市场相对应的数据。当然，要脱颖而出，确保竞争优势，还需要其他领域的洞察力。

顾客同样是一个有着一系列习惯、偏好、约束和移情的社交人员。因此，关于顾客的购买习惯、经济或人口类别的商业数据只是没有全面地反映出这个人的情况。如今，为了更好的营销、产出和决策，企业发现非常有必要掌握这些关于客户的多方面数据。大数据分析，汇聚了大量的数字数据，从所有的利基和各行各业允许他们这种曝光。多亏了大数据，企业现在可以抓住重要的商业洞察力，而早期所谓的业务分析则无法提供这些见解。

今天较大的数字数据来源是什么？我们都知道它来源于移动端。是的，网络现在主要通过移动设备访问。绝大多数的数字互动都是从网络浏览到社交媒体互动，再到为了各种各样的目的使用各种各样的应用程序，所有这些都是在移动设备上完成的。自然，移动通信现在成为较大的数字数据来源。

除了海量和多样化的数字交互外，的设备传感器阵列正在不断地向数字交互和营销策略提供有关用户的具体数据。从位置信息到用户行为数据到事务数据再到设备特定的交互，广泛的传感器和设备数据提供更多方面的数据，以更好地驾驭和增强洞察力。通过移动交互和一系列传感器获取的海量客户数据使用于移动营销的大数据分析的范围变得更大。难怪包括IDC在内的几个智库预测，未来五年左右数字数据将前所未有地增长。

数据无处不在，今天的营销活动不得不利用这种数字数据量的范围。但是，在数字营销的哪些领域，大数据的作用已经被证明是巨大的？让我们从一些有价值的数据开始我们的调查。根据福布斯的客户分析公司的说法，48%的大数据用例引领着这股潮流，21%的案例紧随其后的是操作分析，欺诈控制和遵守12%，研发10%，数据仓库在企业10%的大数据用例。所以，尽管在不同的商业垂直领域中使用大数据分析技术还没有达到顶峰，但企业正在采取越来越积极的措施，将大数据整合起来，以增加其业务价值。

在一个竞争激烈的场景中，每家企业都试图以有吸引力的价格站稳脚跟，保持一个有着良好货币化模式的有希望的底线。企业不得不从竞争和客户数据中获得帮助，以知道什么样的货币化将有效及产品如何被明智地定价。

例如，让我们以你的新移动应用程序为例，将其货币化。首先，您需要考虑目标用户的购买习惯表明什么。其次，知道你的利基上大多数流行的应用程序是否是免费的是很重要的。第三，了解你的目标用户群体在为应用程序付费时的典型偏好。现在，你还需要知道是否有是针对用户跨地点的任何本地约束。移动传感器所设想的实时客户位置、上下文和情况也将告诉您如何促进应用升级版本的定价。最后，你需要知道什么样的推广对你的用户来说是最有效的，以促使他们购买一个应用程序。

现在，除了获取这些多层数据之外，任何其他客户和市场数据，如果能提供关于购买应用程序的可能性、优先定价或该利基的有效货币化模式的见解，都会非常有帮助。这就是大数据通过提供更多层次的信息和数据驱动的洞察力，拓宽了传统分析的范围。

我们已经在许多方面意识到了这一点。它已经是世界上较大的市场推动者。不再有“一条信息适合所有”的营销方式确保任何牵引力或用户参与。这主要是因为移动设备。由于我们很少离开手持设备，设备传感器很容易捕捉到每个人喜欢使用该设备的方式，以及一个完整的应用程序和功能的使用模式。

一方面，这给企业提供了一个有价值的客户洞察力的整体储备，另一方面，用户对设备和应用程序也有一种独特的个性化感觉。当然，企业不得不根据用户的喜好、位置、上下文和限制来传递消息、促销、优惠、服务和产品。这种个人化和高度个性化的目标营销需要更多的客户和设备数据以及分析能力来实现这一壮举。难怪大数据分析正越来越多地被企业所依赖，从而使高针对性和以个人客户为中心的营销成为可能。

我们已经知道社交媒体在企业中扮演着掌控游戏规则的角色。如今，社交评论在影响购买决策方面领先于网络、SEO和其他数字渠道。当然，社交媒体也是客户和企业的目标，目的是获得利润丰厚的报价、分享经验和推动销售。此外，这也是企业发现其潜在客户经常猝不及防的地方。是的，只要分析几百个喜欢、评论、分享和朋友圈，就可以清楚地评估顾客的形象以及他的购买习惯、喜好。因此，社交媒体数据以其多方面、海量的数据量，为获取最重要的商业洞见提供了理想的数据储备。

另一方面，试图通过促销和社会化品牌对社交平台产生更好影响的企业可以利用大数据分析微调他们的数据驱动见解。大数据和社交媒体的这种相互作用和相互交织的作用将在今后继续下去。

总之，大数据对移动营销的影响将继续变得更大、更大胆。除了这种日益增长的影响，大数据还将具有更多的互惠价值，因为企业的移动性的存在不断增加。

英文原文：https://datafloq.com/read/what-impact-of-big-data-on-mobile-marketing/2975

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