一、首先大数据杀熟是什么？

大数据杀熟本质就是一种数据营销手段：
商家为了追求商业目的，利用交易双方信息的不对称性，根据每个用户的身份信息和历史数据表现，或者根据用户当前的需求来调整产品定价的手段 ；
比如，在某宝里，一个用户的手机机型是苹果最新款，同时历史消费数额又比较高，那么该用户在数据营销里就是能消费能力高，舍得花钱；
数据营销套路表现出来就是，该用户搜索出的商品价格有可能是加价的；

又比如在视频类的产品里，数据营销表现出来可能就是对于每个用户进入APP，推荐的视频内容是不同的，有的人打开是鸡汤视频，有的人一打开就是搞笑视频；
这些表现都是数据营销的策略，基于用户的爱好和历史数据来做数据推荐营销。

二、数字时代的到来推动了数据营销的发展：

当前的市场环境里，大数据和人工智能在不断刷新着我们的感知，每个人在生活里的各种痕迹被数据以各种交互形态记录了下来，形成了 海量的数据蓝海 ；
今年又在“疫情”和“新基建”的市场环境下，越来越多的行业从工业经济和产品经济的时代，走向了数字经济时代；

而反观现在处于行业巅峰的各大公司，产品和服务都发展越来越成熟，开始面临着同质化的激烈竞争：

某音和某手、某团外卖和饿了某、淘宝和京东等大公司都难逃同质化的问题， 而且同质化的公司之间的目标用户的重合度也非常高 ，这无疑加剧了同质化公司之间的竞争；

对于公司来说，怎么样才能让用户pick它？运营和营销人员要怎样才能留住更多的用户，同时实现更好的商业目的？

可能放在十年前的时候，各公司对于数据营销还是一副既不了解也不在乎的态度，主要精力都在拼产品技术以及运营手段营销手段了，发展到今天，这些凭借经验的营销手段已经在业内广为知晓了，很难打出差异化，也就很难在竞争中取得巨大优势了，在这个现状下必须要依赖更先进和智能化的营销手段来实现商业目的了。

在大数据日益蓬勃发展的今天，数据营销自然成为了当前大环境下对运营和营销的最佳辅助手段，对海量的用户历史数据的挖掘和营销利用也就成了各大公司之间竞争的重点；

三、数据营销是怎么实现的？

要了解大数据营销，首先要了解营销场景有哪些？__

1、获取场景：
用户从信息流、社交平台等线上场景获取产品信息，或是从电视广播、户外广告等线下渠道获取；
个性化推荐信息流 是该场景下典型的数据营销手段，常用的信息类APP（百度、头条、抖音、小红书）都在这方面的算法上不断的调优策略。
2、考虑场景 ：
获取信息后的用户在未购买前的阶段，会从更多的渠道搜索了解到更多产品信息，思考是否购买；
大众点评、产品评价、社交平台信息等都是该阶段用户考虑的参考信息，营销手段包括刷好评、好评有奖、社交平台好评信息等；
3、购买场景
用户的购买场景，也分线上和线下两个场景，自有平台或 从第三方渠道购买；
购买场景会有各种形式的优惠活动促销，促使用户最终购买达成交易；
4、留存场景
购买过服务的用户，需要更精细的用户营销维护，提高留存。
各大平台会员体系、会员线下活动、用户短信营销等都是该场景的数据营销手段 ；
5、传播场景
留存用户再进行产品的二次传播。

在营销场景中，用户和每个营销场景都会产生交互数据，这些数据又形成了支撑数据营销的用户历史行为数据；
数据营销本质上就是基于用户历史行为数据进行深度挖掘，生成个性化的用户营销策略，再应用到各个营销场景中；

同时可以从5个场景的漏斗图，也能揭示出用户在哪个环节的流失率最高，可以针对性的进行营销策略优化，不断更新迭代。

总结一下：

数据营销已经逐渐渗透到我们的生活中，想要做好数据营销却并不容易，很有可能走进的一个误区就是太依赖用户历史数据；
却忽略了每个用户的需求是会不断变化的，不管是随着时间或者空间的变化，用户都会不断的变化需求和关注点，所以数据营销也需要灵活化，更多的考虑多因素+场景化营销，今天主要讲了数据营销的主要方式和使用场景，下一篇会详细讲一哈数据营销的搭建。

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