还有浏览网页时的弹窗广告、逛商场时的附近商品推荐等等，越来越多的企业意识到用大数据标签来细化精准人群，根据用户消费水平对用户进行相应的商品推送。
这种“智慧营销”，通常被理解为将企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。
在互联网和新媒体技术发展的助推下，大数据正悄然改变着我们的社会，被视为主导时代发展的重大力量。
大数据一般取材于日常工作生活，通过分析、挖掘我们的日常行为产生的数据资源，以指导、影响日常工作生活决策，甚至影响整个行业的生存与发展。
面对大数据和新媒体的深度嵌入，如何探求大数据加持下品牌网络营销的发展策略显得尤为重要。
早在2008年，著名的《自然》杂志为Google成立10周年出版的专刊中，就曾讨论大数据应用，并提出“Big Date”的概念。
2012年，美国推行“大数据研究发展创新计划”，启动大数据技术研发。全球迅速掀起高度关注和重视大数据技术研发的浪潮。
学界对大数据有诸多定义，目前普遍为公众接受的定义是来自于维基百科，即大数据指的是所涉及的资料量规模庞大到无法通过人工统计整理，更无法建立有效的数据分析模型，需要借助“云计算”的数据处理与应用模式，在物联网的基础上，通过收集、分析、挖掘数据资源，为商业决策、时代发展乃至国家层面提供智能知识服务。
建立大数据分析，就是通过人工智能的手段对数据进行预测分析，从而触达更精细化的人群，提高转化效率。核心是预测，是互联网时代的智能“大脑”，让营销更加精准。
可别觉得精准预测是个可有可无的概念，这会大大降低推广的成本，并且提高交易的成交率。
设想一个场景，一个企业在进行活动前期宣传时，为了提高产品销量，品牌方往往通过短信渠道进行用户转化，通过群发至所有用户群体，体量可能过万，但是由于这不是精准用户，或者被推送对象并不喜欢这款产品，导致的情况是：转化率极低。
换种思维，当企业布局营销时，就有意识搭建整个基础架构，全渠道采集用户数据，得出拥有高级标签的人群画像，如交易情况、潜在购物情况等，在进行宣传或者产品广告投放时，就知道针对什么样的目标、发什么活动最佳、发给谁最好、什么内容最好、什么时间发等因素，让整个环节形成闭环。品牌在做用户留存时能够更加精细化地触达潜在复购用户，节省营销成本，交易转化率也能提高。
就国内形势看来，智慧营销还未在整个营销圈盛行，传统数字化营销手段仍然是目前大多广告主的选择，仍然需要大量人工对数据进行主动提取、分析，摸索出不同渠道的运营方案。
传统营销痛点大，时间、人力成本高，现实效果和设想差距较大，最常见的比如电话营销，很多企业都会配备这个团队，少则每月过万的人力成本，多则数万，大海捞针的形式导致推广效果非常低效。
但是大数据的出现解决了这个问题，使精细化营销成为可能，更好地推动了营销。当企业选择产品投放时，在拥有大量数据的前提下，我们可以对用户数据提前进行分析，做用户洞察，帮助品牌主用最少的成本做营销。
理想很丰满，现实很骨感啊！现实是，许多企业还尚未有大数据意识，精准营销更无从谈起。谁能在此刻有前瞻地运用精准营销，必定比同行更胜一筹。
当然了，营销的核心是“人”，哪怕拥有大数据加持，也应以“人”为本。
把数据资产转化为品牌人群资产，通过品牌人群资产的构建、沉淀与经营，去促进品牌营销全链路的升级，把品牌营销的每一步都做到有据可循，最大化发挥大数据的价值，全方位赋能营销决策，才是真正的赋能商业。
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