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(3)客户互动管理
大数据营销取得营销成功的关键就是通过互联网、移动终端、社交网络以及线下的渠道等多元化的接触点实现客户的信息管理。利用先进的分析方法和营销沟通特点，客户互动管理为公司提供了更具相关性的对话方式，并最终在客户和公司间双向建立更有益、更满意、更长久的关系。客户活动管理师从促销管理演变而来的。包括了拓展型分析及数字化参与模型[14]。
(4)数字信息
数字信息涵盖所有依靠互联网技术实现的营销沟通，包括电子邮件，即时通讯工具产生的内容、手机应用通知、电子邮件、以及社交媒体上所发的帖子消息等。
(5).数字营销
数字化营销是成依靠高科技的、双向的营销方法，该方法可以涵盖和预测客户想法和需求。有时，顾客浏览购物网站，查看了某一商品但没有购买，随后当他登陆微博时，会发现网页出现了该商品的广告，这就是典型的数字营销，其他例子还淘宝直通车推广，钻石展位推广等，数字营销方式为营销者和客户提供了更多互动机会[12]。
4 实施大数据营销策略解决问题
4.1顺应大数据趋势，制定可行的战略 4.1.1先有愿景，再有战略
每一项务实可行的战略背后都有着清晰的愿景，都是不幸的是很多公司在制定战略时跳过了愿景这道程序，他们认为网络营销所依赖的是先进的技术，高效的营销软件。这不是战略。技术只是一种推动因素，这就是为什么公司必须确立统一的愿景，他不仅对营销部门非常重要，而且对整个公司也是如此。共同的愿景是公司发展的蓝图，愿景可以将各个分散的项目和部门连接起来，让大家看到这些项目和数据是如何提升价值的，在变革过程中部门发生冲突时，愿景时确保公司上下一致的决定因素。每一个公司都是不相同的，于是不同企业的营销团队的起点、愿景，最终战略不尽相同。然后都有一个相同，就是一旦确定了这个愿景，就应该与其他部门合作制定综合、全面的业务计划，在此过程中就需要大数据提供决策支撑。 4.1.2客户互动战略
客户互动战略务必突破公司的界限，采用由外至内的方法来制定，继而再将其变为内部视角。例如在客户关系管理中本应该是关注客户，并和客户建立良好的关系。但事
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与愿违，客户关系管理变成了公司内部工作，最终实际上和客户形成了隔阂。现代社会消费者崇尚个性化的自由消费，今天的顾客不希望被“管理”，而是希望自己控制和商家的关系。客户管理机构CustomerThink发现，超过70%的公司客户关系管理项目都失败了，不仅时因为客户关系管略战略的缺陷，还有上文提到的原因：如今的顾客不希望被商家管理，而是自己控制与商家的关系，顾客希望获得一种有附加值的体验，这种体验因行业和产品的不同而不相同，大数据时代的网络营销必须以互动心态为基础。 在制定客户互动战略中，需要了解并绘制客户关系流程，从客户开始接触产品和服务开始，直至客户完成购买产品和服务和接受完成售后服务。需要确定整个公司、系统和数据需要怎样的变更，才能转变并实施新的客户接洽计划[14]。
手机 社交媒体 密切关系 对话渠道 搜集客户数据获得新见解 整合并理解 分析与探索 网络 响应 对话渠道 归属 购买 花销 监督 肯定 决定 流程 互动 合适的渠道指导 执行与交付 传递 承诺 细分 行动与优化 愿景 图4.1以客户为中心的营销过程
4.1.3分析战略
和数据一样，“分析”也是公司间竞争力的区分因素，大数据时代分析的重要性也与日剧增，大数据的核心时分析科学的告诉进步和发展。数据和技术可以推动大数据分析
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工作，因此必须明确自己的目前情况，同时知道自己需要什么类型的分析才能在当今数字时代更好使自己的公司立于不败之地。、三种主要分析能力：
(1) 商业分析：自公司高科技信息化获取工具及关键绩效指标工具出现以来，商业领袖推动和采纳将传统报告转化为智能可视化模块。
(2) 预测分析：利用过去和现在的数据，应用统计模型，依据以往的经验预测将来可能的结果。
(3) 规范性分析；为下一步的行动指南，提供规范性分析的的例子有营销活动优化、模拟定价、以及优化互动渠道。 4.1.4数据战略
商业活动中的高效信息流通被一些存在已久的隔阂所阻碍，而大数据营销需要可信的数据做基础。因此，在商业活动中公司制定全面的、准确的数据战略至关重要。要想让数据战略落在实处，必须确保数据战略覆盖整个公司，并且需要以信息技术、营销以及其他关键业务部门的合作为依托，我们还需要将数据战略和总体业务目标联系起来。公司必须要将这些分散在各个部门的数据整合起来，才能利用大数据。然后需要制定一项总体战略，以反映公司的总体经营目标。 4.1.5整体战略
在执行大数据战略中，投入和产出非常重要，不能破坏客户体验，打乱客户和买方数据，必须将将相关流程纳入整个公司的数据战略中，而且必须加以相应整合。如果这个问题不解决，就会塑造出一个个独立的“数据王国”，进而影响到用户体验。在公司的大数据战略中，大多数公司会制定注重客户体验过程的业务目标。不少公司正努力借助大数据分析弄清楚顾客购买产品过程中的关键要点，以描述出影响一笔交易（例如销售一件商品）的线上和线下互动顺序。其他公司则重点了解客户的流失以及那些互动因素会导致顾客流失。无论关注客户获取还是客户流失，另一项做法以开展试点活动作为大数据项目起点。在大数据项目中开展明确有限度的试点活动十分重要，大数据技术时一种全新的技术，开展小型的有限的试点活动可以积累一些技术应用经验，然后就能够决定信息部门提供哪些支持。终端用户也可以了解大数据的分析能力，有利用信息部门和终端用户优化合作，最终获得更好的分析结果[7]。 4.1.6组织战略
大数据实施需要突破部门之间的界限，对传统的组织结构和各部门各自为政的做法提出了严重挑战，公司内部部门之间需要开展合作，重新审视组织模式，评估当前的结
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构，设计出新的。以便在大数据环境下最大限度的增加收入。现在很多公司都开始认识到大数据营销带来的组织机构设计的挑战和机遇。公司创新管理机制、营销方式、破除公司内部影响客户体验的隔阂。
不同的团队，向着相同的目标展开高效的合作时，很多公司领导者往往把心思放在获取公司的外部数据上，这也是正确的一种做法，但是不能因为这样而忽略公司各个部门已经掌握的大量数据，这些数据是平时公司管理，营销，销售产生的，具有很高的大数据价值。关键在于如何将内部和外部的数据整合起来，需要推动不同部门的合作，在这个过程中可以采取确定共同的目标，将现有目标和薪酬结合起来，实施试点项目以展示各部门共享数据和开展合作将为自身以及整个公司带来的好处，长久坚持会建立一个团结的公司和获取巨大的利润。普华永道第五次全球数字智商年度调查显示，积极展开合作的因队引领创新及带动利润和营收的增长的概率是其他团队的4倍。
在合作过程中，交叉能力建设非常重要，即从客户研究部或信息技术部等其他团队抽调人才到大营销部，有利于执行跨部门计划，采用严格的直线回报结构，将不同额部门统一起来。专业人员以数据分析技能和建立预测模型的能力著称，他们对于理解应用大数据分析结论推动更有价值的客户互动至关重要。要实施大数据营销，必须确保整个公司具备全新的专业知识，评估和充实那些直接和客户打交道的关键部门的数据、分析和合作技能，了解确定有那些不足，接下来聘请顾问、专业人才弥补这些缺点[15]。 4.1.7技术战略。
大数据时代，成功的公司也需要将公司的发展战略和技术战略结合起来。在强大的技术支持下制定的发展战略才是可行的。制定技术战略时需要考虑：
(1)客户接洽战略：外包还是内部处理。 (2) 解决方案：整合还是单点 (3) 短期和中期路线图：是否制定。 4.2大数据营销打破部门内部和外部隔阂 4.2.1打破隔阂：从营销部门内部开始
统一营销工作十分重要，加速营销部门内部合作和整合，让一切井然有序。合作互让团队成员有大局观念，这是现代营销部门取得成功的关键，《直效营销新闻》主编金杰康纶说：“各团队和部门开展合作市形成真知灼见、获得竞争优势的基本前提。”营销、客服和销售团队一般都掌握着独立高价值的顾客数据集，利用大数据技术将这些独立的
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数据整合起来就能显著提高公司的整体绩效，并有助于通过更及时的互动、相关和沟通建立起良好的客户接洽关系。整合可以分为4个主要领域，统一愿景和目标；整合和综合数据；统一内部营销部门活动；整合系统和流程。 4.2.2打破隔阂：营销部门和其他部门
公司内部存在大量按照不同职能设立的规模相当大的团队，而这些团队却各自为政，忠实的捍卫和维护着自己部门的利益，并占有着自己的资源。合作对于公司至关重要，首席营销官还需要重点培养伙伴关系，进而排除各种障碍。如果营销、销售、客户研究和财务部门互不沟通，那么公司会陷入很大的麻烦。整合数据、营销流程和工作流程帮助公司走出数据黑暗时代，必须确定整个公司中掌握着客户数据部门，然后整合这些数据，集中了解客户与公司开展的各种互动，多数营销人员认识到，强化部门间整合是他们重要的工作之一[7]。 4.2.3制定战略框架形成合力
增强团队之间的互动和合作，首先要制定战略框架，以利于其他部门形成合力，协调各项工作以保证短期和长期内都能取得成功。以下四个办法可以帮助我们筹备沟通和执行两方面的工作。
(1) 确定愿景和目标，制定并传达共同的愿景目标和预期收益目标。然互确报这些目标，各部门职责定义明确。
(1) 让所有人都参与到营销活动，相互之间开展合作，让其他团队成员参与设定绩效目标，并共同设计市场拓展活动。
(3) 保持透明，确保你所制定的愿景交织与整体营销中，要不断修订营销计划，让其他部门了解最新动态，同时将这些修订的计划添加到种子列表中，以便开展营销活动。、
(4) 公布活动成果，向整个公司公布活动结果，让所有人分享成就，让每个人都了解哪里存在机遇，以及已经在哪方面实现了改进。 4.3 大数据营销揭开数据毛球，提高客户体验 4.3.1注重专业人才
数据毛球体现了大数据和数字渠道面临的机遇和挑战。因为搜集的数据、数据渠道和客户消息都是碎片化的，不完整的。所以客户体验也是碎片化的。导致无法充分了解客户。第二，陷入了数据毛球，无法创造富有吸引力的客户体验[13]。
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