和工业革命一样，营销也经历了三次伟大的迭代和升级：
第一次营销浪潮是从推销进阶到品牌战略，品牌让推销变得多余；
第二次营销浪潮是互联网技术和营销融合，实现营销的互动和反馈；而接下来营销将迎来一波新浪潮，即人工智能、大数据和营销的融合，被人工智能赋能的营销将变得更加聪明：读懂消费者的心思、需求，实现与消费者的互动。过去，无论多么棒的广告创意，消费者永远只是旁观者。
人工智能和大数据的存在则可以准确捕捉到消费者最近搜索的心理活动预期，可以根据消费者心理活动准确告诉他，他需要的信息在哪里。由于每个人看到的效果不同，消费者会感觉广告是为他量身打造的。这也就是我们所说的精准营销。
对于企业而言，得用户者得天下，而现在消费者的需求逐渐变得个性化与碎片化，谁能迅速有效地找到用户、理解用户、服务用户，谁就能占得先机和商机，想要得到用户离不开大数据的支撑，更离不开精准营销。
大数据精准营销是深入挖掘潜在价值用户，尽可能实现低成本高效获客 ，以激发潜在客户购买行为。大数据精准营销更少地依赖高昂的传统广告成本，而更多的是创造交易场景、定向精准投放。
近年来在AI和媒体的带动下，大数据分析不断介入，各行各业都开始陆续依仗大数据营销这棵大树，以此来更加高效、便捷、智能、精准的服务于用户，这就像追求恋人一样，投其所好方能成为眷属。
首先，从微观的角度讲，商业的本质就是找到顾客并且让顾客买单。
在所有为企业的商品买单的客户中，从客户属性角度，我们按照是否首次消费或体验产品为标准，将他们分为两大类：即旧客和新客。顾名思义，旧客泛指消费或使用过企业商品的客户群体，他们因使用过产品而拥有了一手的信息，后续选择复购同款产品或者消费同一企业其他系列的不同产品；而新客泛指未曾消费或体验过企业任何产品的客户群体，他们所有关于产品的信息都是从广告、购物网站、朋友推荐等不同渠道获得，属于二手信息。
在两类客户属性的基础上，从企业和顾客交互形式的角度，我们把顾客分为三类。
第一类是旧客户的重复购买。站在企业的角度，他们总是希望自己花费大量资源获得的新顾客能够一直留存在自己的客户群体中，认同企业的品牌及产品，拥有较高的顾客忠诚度，持续为企业产生价值。
第二类是通过旧客户推荐后选择购买企业产品的客户。转介绍是旧客户为企业带来的溢出价值，而旧客户选择转介绍的动机强度，既和客户的忠诚度成正相关，也受到企业设置的转介绍激励方式影响。
第三类是公司通过各种营销的手段将企业产品的信息传递到新客户的手中。所谓的精准营销主要强调这一环节——企业希望能够精准地识别出目标客户，然后利用最低的成本把产品信息和营销广告精准地传达到他们的手中。
大数据精准营销，即在大数据技术的基础上，对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象的分类和概括，形成不同的标签，根据一个特定群体的多项特征构成，输出包含多个标签的用户画像，再根据人群画像中的识别标签与用户标签相匹配，找到符合条件的精准用户，为其推送适当的广告。比如一家酒店经过分析，会发现住客大多需要停车位、短住一晚或两晚居多、带孩子、房间迷你吧消费较少，酒店可以形成自己的用户群体画像：短途家庭旅游，因此通过购买家庭游论坛、公众号的广告位进行宣传。
相比于传统模式，大数据精准营销主要是依托强大的数据资源、深度的用户洞察，对用户进行准确的剖析定位，做到在适宜的时间、适宜的场景、适宜的价钱、通过适宜的营销渠道，精准的满足用户需求。
大数据精准营销服务的实现分为三个关键步骤：
1）信息收集，网络经营者收集信息主体的年龄、通话、短信、APP访问、网址访问、位置等信息，形成海量数据信息库；
2）数据分析，通过对信息的汇聚和分析绘制用户画像，形成不同的识别标签；
3）用户画像应用，根据客户选定的标签关联具体信息主体，制定价格策略或将产品或服务信息推送给信息主体。
如此看来，大数据精准营销有很多优势：
1. 用户数据洞察，制定更注重结果和行动的营销传播计划。
2. 精准定向投放，抓住潜在用户，实现低成本高效获客。
3. 数据监测进度，记录用户孵化进度便于及时调整策略。
4. 发现品牌机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险等。
大数据时代下，企业如何驾驭数据，利用数据驱动、支持决策，是形成差异化竞争优势的关键所在。这听起来不错，但如何真正落地，是非常不容易的事，尤其是传统企业。
在如今中国互联网行业高速发展的今天，大数据的普及无疑让我们的消费习惯变得透明，几乎每家电商都能通过后台数据分析出每位消费者的购物频率、购物能力甚至面对价格差异的心理波动。在精准的大数据面前，消费者也只能多多对比，留意同一经营者提供产品的价格变化以及针对不同消费者的价格是否相同。对于企业来说，营销是关键的一步，也是数据驱动作用比较显性的一步，如何通过对数据的采集、处理、分析，洞察用户需求，精准找到目标用户群并提供相应的方案，从而实现企业盈利、用户体验双赢，是顺应时代大势。