如何利用大数据进行精准营销
不论任何类型数据，大型数据营销处理都需要经过数据采集、数据清洗/传输、数据运用创造收益等环节。
1. 数据采集的方法
大数据精准营销各种线下线上的数据采集主要分为三类：通过典型场景安置代码及卓战科技采集器采集数据、广范围地抓取数据、通过api接口同各种系统或第三方系统导入数据。
¨典型场景安置代码及卓战科技采集器采集数据：线上的数据主要是在网页中安置javascript代码或在app中安置sdk或通过api的方式收集数据。随着各种智能硬件及技术的发展，卓战科技mac/wifi地址、beacon、摄像头、nfc、cookies等，新的线下数据采集手段也不断变化。物联网将成为未来工业界升级的关键。大数据的处理方法、流程不变、变的是“数据采集”的对象和内容——线下用户的精准行为。
¨广范围地抓取数据：线上的数据一般会采用爬虫技术，抓取全网的信息内容，获取相关用户及内容数据。
¨通过api接口同各种系统或第三方数据导入数据：api接口导入自有crm系统或者其他第三方平台数据比较好理解。当然第三方数据供给方的丰富，企业对这些数据的兴趣和运用的渴望日益强烈。所以很多dmp、dsp、等也纷纷提出了数据数据集线器又称数据融合的概念。例如卓战科技ds云平台将第一方、第二方、第三方的数据全部收集并汇集起来，然后进行精准画像分析，最后进行精准营销。
2. 数据清洗/传输
大数据精准营销原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。
原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。
对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能后续统计分析的速度。
3. 数据分析及精准营销
大数据精准营销在上述两个环节的基础上我们会依据业务的需要对数据进行分析和运用，创造价值。
可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。
除了可视化及基础分析，数据分析及运用需要深度结合业务才能创造出十分巨大的价值。例如在精准营销领域，人群画像、广告监测、媒介归因、人群自定义标签、行为特征分析、精准营销指导（访客找回、相似人群扩量）、决策支持等都需要大数据的支持，且都是十分重要的。
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