假设现在企业有很多市场活动数据，但并不清楚这些数字在说些什么？究竟是什么起了作用？为什么要执行这样的操作？想用更少的预算获得更好的结果，想要更深入的理解和预测消费者的行为...这些是数据库、分析、重定向、机器学习和大数据，一个复杂的数据驱动营销方法。
如何理解数据驱动营销？
很多年以前，所有的市场营销都是基于一种印象模式，默认为：女孩喜欢粉色，男孩喜欢蓝色。现在一切都变了。品牌推广领域更多源于互联网、社交网络和移动网络，运用数据和高科技实现自动化和全能分析，将市场彻底改变，也从根本上将营销的概念改变。所有的变化、固有的原则被破坏和新原则的形成都因数据引起。然而，对许多企业来说，向数据驱动营销的转变往往需要经过漫长而艰难的过程。
数据驱动营销是什么？“如果你不能衡量它，你就无法改善它”，基于数据的营销才是有效的。假设现在企业有很多市场活动数据，但并不清楚这些数字在说些什么？究竟是什么起了作用？为什么要执行这样的操作？想用更少的预算获得更好的结果，想要更深入的理解和预测消费者的行为...这些是数据库、分析、重定向、机器学习和大数据，一个复杂的数据驱动营销方法。
在实践中，数据驱动方法有助于我们理解：投入多少钱在广告宣传上?如何衡量它们的有效性?从所获得的分析中，企业可以得出什么结论?具体做什么决定——在网站上、广告上、销售上、物流上?如何改进——手动还是自动?只有使用这些数据手段，才能得到答案，从而提升企业业务能力。如何开始从传统营销到数据驱动营销的转变?首先，明确目标，评估这些数据手段对业务的适用性，并了解当前使用数据进行营销的情况。
假如说企业所属零售行业，那么所有的营销都要建立在消费者基础上，拥有大量消费者数据信息更有可能利用大数据处理技术获得更多回报。如何运用这些数据来驱动营销？企业需要一套商业智能分析系统，来帮助企业更多地了解客户行为；比如，它使我们了解在广告上的投资是否有回报，并追踪获得客户的来源。又比如，我们用数据设置KPI指标，评估、研究用户路径，从而提高客户忠诚度。
企业还需要先进的人工智能系统创建预测模型，并基于数据分析开发策略，做出相关决策，需要注意的是，基于数据构建的预测模型，市场趋势随时可能发生变化。当然，无论做何决策，要做的第一个决定都是企业是否需要数据驱动的管理。然而，并没有公式来帮助确定基于数据的营销是否有效，那么就需要关注另外的指标，比如，通过不同的活动进行测试，收集每个活动的数据，从而得出市场效率指标来做衡量数据营销是否有效的标准。
