① 要怎么用大数据把个性化广告做好
大数据在广告领域的应用是目前大数据返锋重要的落地应用之一，广告作为一个重要的商业营销手段是目前众多企业都存在的刚性需求，随着互联网尤其是移动互联网的发展，广告呈现的形式也在发生着重要的变化，传统漏纳晌的电视类广告在与新媒体的广告竞争中已经体现出了各种弊端。
新媒体的广告更加精准，简单的说就是投其所好，你需要什么我给你投放什么，这就是精准营销，如何做到这一点就需要使用到大数据技术了。
目前各大电商平台普遍采用的推荐系统就是一个大数据应用的具体案例，通过推荐系统的分析能为用户推荐更加适合自己的产品，也为用户缩小选择范围提供了方便。最近几年不少研究生的课题都跟推荐系统有关系，关于推荐系统的原理及实现方式我将在后续的文章中详细阐述，感兴趣的朋友可以关注一下。
推荐系统只是使用大数据做广告营销的一个最终体现形式，作为一个成功的广告来说需要更多的因素，比如广告的设计风格、呈现方式、定位人群等等都是需要重点考虑的核心问题。大数据系统能通过数据的收集、整理、分析最终给出一个建议，大数据系统能够给出不同定位人群的喜好等等内容。
使用大数据相关技术把广告做好，一个首要的条件就是数据收集，数据本身的维度越高则数据价值也越高，因为高维度的数据能更加全面的呈现信息，能从多个角度来分析，所以数据维度是衡量数据价值的关键因素。
可以说谁掌握了高维度的数据，谁就能做出针对性更强的广告，无论从设计、制作还是最终的投放方式、投放场景等等茄瞎，大数据都能给出更精准的方案。
所以，掌握数据本身就掌握了价值，这就是为什么很多互联网产品的估值都要看用户量，这是重要的原因。
② 如何利用大数据定位
定位理论是过去几十年最重要的营销理论之一.
但是,许多营销专家做定位的时候，都是靠拍脑袋搞灵感来的。
这是非常严重不科学的手段
因为，任何一个人的认知都是有局限的
并且，每一个人都习惯把自己熟知的事物的影响无限的放大。
1、真实的数据与你想的不一样
2、确定定位的核心原则
3、如何用大数据工具
一、现实世界真实的数据，往往和你想的不一样。
举一个例子：
大家认为老外对中国的什么最关注呢？
每当问这个问题：
许多人条件反射就会回答政治、人权、经济等等，
其实，这是不真实的，大部分的老外连自己国家的政治和人权都不关注，怎么会关注你们中国的这些问题呢
记得8年前，我在使用Google关键词工具查询的时候，当我搜索了一下“chinese”这个关键词的时候。
工具立刻列出了搜索量最大的前30个包含有“chinese”的组合词。
看到数据后，我惊奇的发现，搜索量最大的“中国的XXX”这类词中，前30个搜索量最大的词中。
其中“chinese food”和“chinese girl”都排在20多名，剩下28个词都以一个主题相关，那就是“玄学”。
前面搜索量最大的关键词，中国占卜、中国占星术、中国婚姻占卜、中国历法、中国算命等等相关的关键词。
原来，老外最关注的是中国玄学，这才是最真实的情况！
再举一个例子
两年前受邀请在上海讲课，当时一个传统领域的营销专家朋友也是讲师，当天晚上吃饭的时候，他非常兴奋的给我们讲他的一个商业计划。
他打算自己投入几百万，然后再众筹两千万来亲自做一款笔记本电脑，他已经非常用心的筹划了半年，已经找好了合作的厂商。
我问他做有特色的笔记本电脑呢？
他说：17寸的笔记本电脑
他说苹果已经停止销售17寸笔记本了，因为他一直用17寸笔记本，我了解这个尺寸笔记本的需求，这个市场没有一款做的非常好的，他打算来做，名字就想好了，叫做“大师本”，一定可以迅速做起来。
听他兴奋的讲完，我立刻上京东和淘宝查询了一下17寸笔记本的销售数据，发现加起来一年的销售量不过几千台。
苹果为什么放弃？
是因为市场太小
他喜欢用17寸笔记本电脑，他就以为全世界有很多人都喜欢，这是严重错误的思维方式。
看到这个销售数据后，当着很多人的面子我没有直说，只是私下给他发了一个短信，告诉了他真实的市场数据。
很快，他就彻底放弃了这个项目。
二、确定定位的核心原则？
选择比努力重要！
如何选择产品的定位？
如何选择个人的定位？
有三个原则：
1、市场需求在增长
2、市场竞争非常小
3、与自己资源匹配
三、如何用大数据定位？
市场上，那些调查公司拿出的数据有也不靠谱，因为他们只是通过几千份问卷得来的报告。
我们其实可以免费的直接查看几亿用户的真实数据，帮助自己做市场定位决策。
谁能够提供这些数据呢?
1、网络
2、淘宝
3、Google
4、Amazon
通过网络指数，你可以查询一个关键词的搜索量，搜索量越大，说明市场需求越大。
然后我们看网络搜索结果，如果搜索结果排在前面三页没有太多专业的网站的话，说明这个领域就有非常大的机会。
淘宝也有指数，不过刚刚关闭，现在变成了淘宝生意参谋，通过以淘宝数据为支撑，还有许多第三方网站可以查询相关数据。
你输入一个关键词，就可以查看每天多少人搜索，有多少成交量，这些人都是什么地区的？年龄多少？都什么星座？收入？爱好等等
这些数据都可以免费看到！
如果你想了解全球市场的数据，通过google的关键词工具，你可以直接把查询区域锁定到某一个国家，某一种语言的具体的搜索数量。
③ java中的trim方法很奇怪
String 是对象，a==b判断的是a和b是不是一个对象，他们是不同的对象，只是内容相同而已，你内应该这么容判断
System.out.println(a.equals(b));
只有int float double boolean这些不是对象的类型才可以用==直接判断内容是否相同，别的都要用equals
④ 如何利用好大数据挖掘潜在用户
随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧：新品牌、新赛道、新渠道、新营销打法层出不穷。在快速演化的市场格局下，如何建立竞争壁垒、持续保持增长，需要重新立足数字化时代新消费崛起的背景，以洞察消费者体验为核心，重塑品牌价值，缜密布局增长策略。
只有全面精细地挖掘消费者的心智变化，如消费者的年龄、性别、消费习惯、生活现状、兴趣点等等信息，才能为接下来的内部创新提供正确的方向。优质的消费体验是提升品牌忠诚度的关键，也是企业维持稳定盈利模式的重要基础。随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧，消费者的每一条社媒发布、每一次社交互动、 每一次线上购买， 都反映了消费习惯、态度和行为。收集、分析这些数据并制定行之有效的消费体验决策是企业的业务刚需，更是撬动增长的差异化打法。
传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限，且存在受访者隐藏真实想法的可能。
社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。
传统的用户数据收集有以下挑战：
01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。
02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。
03市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。
基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察，是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。
第一步，细分人群画像 —— 了解ta们是谁，在哪儿，喜欢什么？
最佳实践案例（食品饮料）
某国际知名连锁餐饮品牌希望深入了希望了解中国咖啡市场的核心消费群体及细分人群画像。 运用机器学习建模后，对该品牌及竞品相关的逾 120万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出四大核心消费人群。
DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据，由分析师进一步深入分析出细分人群的饮用环境、口味、 包装不同痛点诉求，结合品牌优劣势和人群特点给出针对性建议，为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的决策依据 。
第二步，基于细分人群画像，指引产品精准沟通策略，捕获机会细分赛道和差异化产品概念方向定位
在了解市场格局和产品创新方向后，客户希望了解目标趋势品类在核心创新方向的细分受众画像。运用机器学习建模后，对每个创新方向相关的近千万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出4-5个核心消费人群。
DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据，品牌竞争格局和顾客体验满意度，由分析师进一步深入分析出细分人群赛道的生活方式、场景需求，市场份额，机会定位，和在每一个产品属性（功效、使用感受、产品形态、包装等）的NLP深度学习情感分析，提炼未满足的痛点诉求，结合品牌定位优劣势和人群特点给出创新产品的差异化建议，为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的数据洞察驱动的决策依据。
⑤ 品牌营销利器！如何通过大数据推出爆款新品
传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。
孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，
知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。
知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。
接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。
人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。
何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。
何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。
两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。
大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。
大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份证，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：
其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。
当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。
以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。
这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。
盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。
用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？
用户基础数据
这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，
姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。
购物数据
购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。
当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。
紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。
再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向
不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：
购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》
促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。
还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。
行业数据
当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。
首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。
其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。
社交数据
社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。
根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。
新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。
做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。
这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期
预热期：扩大人群范围
预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。
爆发期：寻找精准流量
爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。
收尾期：人群二次触达
当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。
当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。