文档介绍：智能数据如何高效驱动营销
智能数据白皮书
前言
智能终端以及移动互联网的普及与飞速发展,产生了规模庞大的数据。根据国际数据公司 IDC 发布的研究报告预测,2020年全球数据信息量将达到44ZB(万亿 G)。
随着数据的开放以及机器学习、人工智能等技术的成熟,数据的应用开始走向智能化和精细化。相比规模庞大的「大数据」,那些真正能够应用于解决实际问题的大数据子集——智能数据,对于企业来说显然有着更大的价值。
在智能数据的运用上,企业面临的最大难题包括:数据收集、整合与分析以及实现数据应用的闭环。在国外,亚马逊、可口可乐、荷兰皇家航空等公司其实已经在对内决策、对外的数据驱动营销以及客户体验的提升和优化上有了较为领先的智能数据实践。
为了让更多企业认识到智能数据的价值与意义,推动智能数据在驱动智能企业在国内的发展和应用,知名数字营销媒体SocialBeta联合智能数据技术公司 Chinapex 创略发布了《智能数据白皮书》。
本白皮书综述了智能数据的发展、概念和特征,重点梳理了智能数据的应用场景、解决方案,并且介绍了领先品牌的案例实践,希望能为企业实施智能数据战略提供借鉴及参考作用。
智能数据概述
:能够解决实际问题的大数据子集
机器的出现带来了工业生产的黄金时代;在信息时代,计算机的出现又带来的新的商业模式。2007年,iPhone的发布,正式宣告我们进入了智能硬件的时代。此后,随着产业链的成熟,处理器、芯片、传感器、通信技术的有效应用,智能硬件进入高速发展阶段,各种产品开始出现,包括无人机、智能手环、智能音箱、VR 眼镜等。众多智能终端的应用,产生大量的用户数据,为数据的商业应用提供了重要的基础。根据市场调研机构 IDC预测,未来全球数据总量的年增长率将保持在 50% 左右,无论你是在网上购物、还是在跑步,几乎每项活动都会产生数据。
《经济学人》2017年5月的文章指出:如今,数据已经取代石油成为世界上最宝贵的资源。为了适应快速变化的市场环境,各大企业都在积极做出战略调整,数据的有效应用成为企业提升运营效率,推动业务变革和转型的关键要素之一。
然而,企业以往对数据的痴迷常常聚焦在数量上,只关注数据的规模而忽视了数据的真实性和价值。然而,数据并不是越大越好,因为越大的数据包含越多的「噪音」。
我们究竟该如何正确看待数据?从本质上说,包含所有数据的大数据,主要包括企业级应用中积累的第一方数据、第二方和第三方数据、实时数据及非实时数据,但「大」其实是毫无意义的,而为了实现其价值,需要从大数据中提取相关数据,应用到相关业务流中,实现自动化的业务交易。而这些被提取的数据,就是智能数据。
智能数据是指那些真正能够应用于解决实际问题的大数据子集,通过对结构化和非结构化的数据的整合、分析和激活,帮助企业做出正确的决策,提升营销效果和实现商业目标。
:从数据管理平台到客户数据平台
智能数据的出现让企业主可将数据转化为智能数据,全程跟踪用户行为、评估消费者意愿、链接企业销售端直至最终实现成单。随着数据与技术驱动营销的效用凸显,让企业主和代理公司头疼的不再仅仅是某个营销环节,他们需要一站式的解决方案,从数据收集、数据分析到数据利用都能够统一管理,随着数据技术在商业领域的广泛应用,大数据不仅应用于广告投放和营销推广中,更可以应用于企业客户的商业决策乃至其他企业级数据需求。
目前,智能数据技术供应商覆盖的领域包括金融、营销/销售/客户体验、互联网广告、网络安全、金融、物联网、生命科学等。
随着我们进入大数据时代,互联网技术在不断改变,数字营销也在进化。从上个世纪90年代中后期至今,数字营销经历了粗放式的手工作坊阶段、网络广告阶段、程序化阶段和如今的营销自动化阶段。而在这个以数据与技术驱动的数字营销时代,营销人员对数据的需求越来越迫切。借助技术和数据驱动的营销,成为数字营销区别于传统营销的核心立足点。
那么,作为最新趋势的重点,智能数据应用技术在当下处于怎样的发展水平呢?根据知名 IT 咨询公司 Gartner 2017 年 7 月发布了2017年新兴技术成熟度
曲线,推出三方面趋势:
1)无处不在的人工智能(AI);
2)透明化身临其境的体验;
3)数字化平台。专注于技术创新的企业将继续寻找可以帮助他们创造竞争优势和价值、降低经营成本、使业务模型转型的新技术。其中,智能数据挖掘(Smart Data Discovery)进入期望膨胀期间断,2到5年的将成为主流应用新兴技术。

根据 Gartner 发布的《2017 十大技术营销趋势报告》,以大数据为依托的数字技术平台已经成为企业发展数字业务的基石,亦是数字化转型的必经之路。在欧
洲,智能数据已是德国