營銷，對于多數企業而言，是將產品借助傳播轉化為銷售必不可少的一個環節。不同的時代，營銷的核心也在發生著變化。傳統商業時代，企業營銷的核心是品牌形象的傳播和植入，在PC時代，其核心是購買，而在移動互聯網時代，其核心是如何實現用戶個性化互動。這里的互動具體是指對用戶傳播更為精準化的內容，更加智能化的客服信息等，而實現這一核心的基礎就是對數據的管理。
阿里媽媽達摩盤，就是基于大數據層面的深度挖掘，是為了解決如何利用數據系統分析歸納消費者的個人偏好和消費軌跡，幫助商家定向抓住最精準的用戶等問題而打造的數據管理平臺。2014年年底，阿里媽媽聯合開放數據平臺御膳房推出了超級贏家——數據科學家大賽，該大賽基于真實的商業實戰環境，開放阿里巴巴集團的數據計算能力，參賽者根據商家的營銷需求，進行消費者人群畫像，數據算法挖掘，營銷方案設計，和商家共同實現進行精準定向投放。
比賽分設兩個賽區，分別為針對有數據挖掘能力的數據類服務商和營銷托管服務商開設的第三方服務商賽區，以及為在某一行業（如母嬰、女裝、數碼）或者是某一領域對消費者有深刻認識，并且有一定營銷敏感度的達人開設的達人賽區。最后在經歷四個多月的角逐之后，來自第三方服務賽區、行業達人、營銷平臺小二，自由組合成四個戰隊，每一隊配備了一名數據導師和營銷導師。導師組由來自于國內一線公司的數據專家和營銷專家。2014年，12月26日角逐最后的全場大獎——數據科學家大獎，以及其他6個獎項。
而決賽階段的四個品牌出題方也都各有特色，一家是淘寶女裝行業的翹楚韓都衣舍，一家是線下地產大佬萬科，還有立足于發力線上的北京佰程旅游旅游專賣店以及亞都空氣凈化器。四支參賽隊伍，需要通過對品牌商家意圖的理解、分析、判斷，通過算法設計、創意執行、營銷方案設計最終完成基于人群定向的營銷解決方案。在這個過程中，數據如何幫助品牌維護老用戶，并且找到更多新用戶；通過數據和營銷結合，如何幫助商家解決品牌推廣和效果營收的矛盾；ISV、達人、媒體通過自由組合后，在新的技術營銷體系中將扮演什么樣的角色，他們相互間如何配合，通過什么樣的數據和技術支持；如何幫助品牌選擇合適的營銷渠道和營銷策略，這些都是參賽選手們在賽程里需要攻克的難題。
在這個過程中，御膳房和達摩盤就是參賽選手手中的食材。御膳房提供的是一個開放的數據平臺，選手可以從中選取相關數據做樣本，再充分利用達摩盤里面的人群標簽，可以對用戶做三層定位。一個是按人群消費特性來劃分，圈定用戶的個人信息，包括年齡、性別、職業、城市等。再深一層次的數據是用戶行為，比如淘寶月均消費筆數和消費額，長期或者短期購買、收藏、搜索、瀏覽的商品一級類目。第三層是店鋪行為，包含店鋪訪客來源、店內總寶貝收藏量、單個寶貝收藏量、總購買金額、店內的活躍用戶、收藏用戶、潛在用戶、購物車是否有店鋪寶貝的用戶等。充分分析了目標用戶的行為特征后，選手就可以有針對性地設計營銷方案，提高產品從傳播到銷售的轉化率。
案例：讓營銷更懂客戶
萬科西廬是繼西溪蝶園又一深耕西溪的房地產項目，地處杭州文一西路和崇義路交叉口，毗鄰西溪濕地。房地產營銷的線下營銷一直是強勢，線上營銷雖然近幾年有發力，卻都存在一定壁壘。第一是類目地緣性強，客戶流量少，也就意味著新客戶導入有限。第二方面，萬科線上店鋪PV只有2000多且沒有成交量，房地產線上銷售并非主流，可供參考的有效數據少。第三，成交更依賴線下表現，推廣效果難以從線上表現。服裝、3C等常規產品可以從點擊率、轉化率、跳轉率來迅速評估推廣效果，但是西廬項目的核心KPI(即用戶有效到訪率)難以從線上指標體現。
數據糾偏，大數據的逆向思維
從萬科給出的線下購房人群的特征定位來看，83%的購房者集中在城西商圈消費，經常外出，客戶年齡大多數集中在21~40歲之間。大部分購房者都是首次置房，且以非杭州戶籍居多，出行方式以自駕為主，48%的購房者仍然單身，46%在成交上更看中的是學區房。
雖有初步人群特征定位，然單純依賴線下數據，仍很難精準定位西廬潛在的目標用戶。故而，團隊進一步通過線下數據+線上數據+算法的方式對人群進行了圈定。
隨著互聯網帶給人們生活方式的變化，越來越多的潛在用戶更依賴通過互聯網來搜集買房的初步信息，如何在線上實現精準營銷，對這些潛在用戶實現個性化是此次參賽選手的難題之一，而選手在做的數據挖掘就像是畫家繪畫，第一步是選色，尋找適合的顏色，識別不適合的顏色，也就是說，潛在用戶可以通過萬科提供的線下來訪數據建立一個樣本，而潛在不可能成為用戶的數據，萬科線下數據顯示不出來，此時可以通過大數據平臺提供的數據，找出“杭州”“購買裝修材料”等這些標簽人群，這些人群近期已經購買了裝修材料，很可能已經買房，因房子本身并非快消品，所以短時間內他們再次購買的可能性不高，當合適與不合適兩個基數保持了差不多的數值之后，畫家就相當于擁有一個強大的調色庫，畫家也基本掌握了他需要畫的模型大致輪廓，一方面可以針對這個基本模型，推廣大致適合這類群體喜歡的東西，另一方面通過總結出當前這個輪廓的特點，提煉出更細化的標簽，再投放到調色庫進行第二次選色，如果是古典風格就側重淡雅，時尚情調底色就更重炫目，讓輪廓的棱角鮮明，也就是對潛在用戶肖像的進一步精確，而這個精確的過程是可以不斷循環的，力求人物形象栩栩如生，也就是我們常說的潛在用戶的精確定位，經過一次次用戶標簽的提取、調整、優化后，接下來運用達摩盤推廣的意義就充分凸顯出來了。因為達摩盤本身的數據是帶有標簽的，從模型提取和優化的標簽進入達摩盤之后，就能夠在較短的時間內，找到相同標簽屬性的數據，將他們轉化為潛在用戶，進行個性化推廣，而基于達摩盤的營銷推廣效果，一方面可以通過線上點擊率檢驗，另一方面更能夠直接反映在線下到訪率，再根據線下和線上的不斷檢驗進行調整、優化，不斷縮小精準用戶的誤差，提高個性化推廣的轉化率，最終實現利用大數據實現精準營銷。
數據引發的情感營銷
根據此前一輪的數據驗證和糾偏，發現成交用戶與來訪用戶與預期并不一致，預期的年齡層在21~40歲之間，而實際是在24~34這個年齡層，而且未必都是高學歷，家庭結構上有48%的潛在用戶是單身，并且數據也不能表明房產商強調的“學區”概念符合看房者的需求。
此外經過數據分析，還提供了一些線下數據未能反映的新信息，比如說，通過淘寶指數搜索“萬科”的人群星座分析，可以了解到天蝎、天秤、雙魚座對不同產品的喜好程度，以及到西廬實地看房的興趣分布，這些信息都可以作為線上線下推廣時，可挖掘的用戶興趣點。
基于以上的數據和分析，參賽團隊為了迎合年輕購房用戶的情感共鳴，制定了一個主題為“夢想還是要有的，萬一實現了呢”的營銷方案，希望一方面降低看房物理成本，通過剛需情感營銷，激發看房欲望，另一方面，通過精準人群營銷，迅速提高來電、來訪、咨詢數量。
具體的營銷環節，可分為為三個環節。第一步是沉浸式、體驗式視頻的表達，西廬的潛在購房用戶年齡集中在24~34歲之間，也恰好是80~90這個年齡段，這個群體熟悉互聯網，熱衷于社交媒體，有分享的欲望，更關注與自身情感有強關聯的事物，因而西廬的營銷視頻也會更傾向展現平民式的生活，根據線上已成交的用戶數據顯示，萬科女性用戶占比46%，男性占比33%，性別占比相對均等。
為了更好地達到營銷效果，參賽團隊還按照性別、情感與需求，制作了兩個不同的視頻，結合圈定好的人群，進行分開性別投放。針對男性用戶，廣告片主打勵志、追求夢想，給人帶來感性憧憬。在場景模擬上，講述了一個中年男子，十多年前工作失意，看到了萬科西廬的Solgan“夢想還是要有的，萬一實現了呢”，備受鼓舞，發奮圖強，在十幾年后事業有成，買下了萬科的房子，和家一起慶祝新年。而對于女性用戶，團隊則更加突出了享受和小資生活，以時間軸為導向，年輕女子在短時間內就能完成日常的各種需求，突出萬科西廬在環境、消費、配套等剛性優勢。
第二個環節就是在活動頁展示主打的預約看房，推廣“線上預約，線下看房”。同時在頁面下輔推5萬元線上認籌付款，可享受8萬元線下使用的額度認籌優惠項目，通過這兩個項目把線上的目標購房用戶導流到線下，實現o2o的流量閉環。
鉆石展位的可數據化推廣
參賽選手與品牌方溝通后，把推廣時間確定在了2014年12月29號~2015年1月11日，推廣方式以鉆石展位為主，而整個推廣節奏共分四步。2014年12.29~12.31日為測試期，在西廬的推廣頁面中，通過圖片的點擊率、收藏、訂單，去判定男女用戶對產品的興趣點。等到2015年1月1日~1月4日時，為重點培養期，通過站內無線、PC展位，站外的社交、視頻網站，以及在測試期間效果較好的人群+圖片組合，測試在哪個推廣位，哪個時間段投放，更受用戶喜愛。1月5日~1月7日的預熱期投放和1月8日~1月11日為活動期投放也以此方式進行投放。
根據參賽選手的項目預估，鉆石展位投放14天推廣項目費用預計共需7.6萬元，面向御膳房和達摩盤約17萬人群推廣，80%的鉆展像淘內傾斜，以1%鉆石展位點擊率假設，進店人數達35000人，以假設1%轉化率計算，預約成本每人只需要217元。若此方案落地實踐驗證有效，那么相對以往萬科的營銷推廣成本，則大為縮減。
鑒于項目仍處于未論證階段，成本、預算仍不可控。比賽評委在總結此項目時，提到了四點優勢：其一，從投放流程角度而言，對傳統投放流程進行了改進；其二，從用戶需求分析角度，針對推廣需求不明確，可能存在偏差的情況，現在的人群定位流程可以對目標用戶群實現一定程度的反饋和糾正；其三，從數據使用、分析角度而言，針對線上小數據量、成交更依賴線下溝通的產品（如房地產）的淘系推廣，通過線上數據+線下數據的模式，給出了一種可能的“基于數據的淘平臺處理方法”；其四，從數據使用、分析角度而言，針對線上小數據量、成交更依賴線下溝通的產品（如房地產）的淘系推廣，通過線上數據+線下數據的模式，給出了一種可能的“基于數據的淘平臺處理方法”。
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本文來源： 數據驅動營銷
