吊顶之家讯：互联网与移动互联网主导下的数字化信息时代可以帮助企业以前所未有的速度收集用户的海量行为数据，在大数据的基础上分析、洞察和预测消费者的偏好，并据此为消费者提供最能满足他们需求的产品、信息和服务。

然而，即使在大数据时代，每一个企业对它们的用户的了解也只能是片面的或者单个维度的。比如，有三家网站：网站A卖运动装，网站B卖休闲装，网站C卖包，这三家网站都分别了解用户在自己网站内所展示的偏好，比如对颜色的喜好和对价格的敏感度，但是它们却无法了解用户在自己网站外的行为和偏好。如果网站A能够了解它的用户在网站B和C上的兴趣(比如非常喜欢紫色的休闲衣服和包)，这就是极有帮助的信息，网站A可以借此更加精准地为该用户提供他/她可能也会喜欢的运动装。这不仅增强了网站的转化率，也大幅提高了用户体验。在不侵害用户隐私的条件下来构建消费者全面兴趣图谱，将会直接帮助所有参与的企业提高对用户的理解和行业竞争力。

什么是云营销？

云计算对绝大多数读者来说早已不是陌生的词汇，简单来说，是指将计算、服务和应用进行集成化管理。比如，谷歌(微博)、亚马逊(微博)、IBM(微博)这样的专业网络和技术公司均已搭建了计算机存储和运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便地访问，随时在线获取所需要的数据、服务和应用。云计算和软件服务化正在逐步改变企业运营和管理基础设施的方式。通过将企业的软硬件基础设施和相关的管理工作外包出去的方式，企业可以降低管理成本，同时将更多的时间和精力运用在它们的日常运营上。同时，软件服务提供商可以将其全部时间和资源用于帮助企业打造合适的、定制化的基础设施。这种将基础设施外包出去的做法既为企业降低了管理成本，又打造了更好的基础设施。那么，为什么不将这一逻辑运用在营销上呢？

事实上，在这个海量信息的网络营销环境中，大多数企业并不具备充分的时间、数据和资源去做全面的营销。这时，就需要一个营销信息提供商，辅助企业实施相关的营销活动。一些基本的营销活动自动化的方式包括内容的集成、自动化电子邮件服务等等。通过这种服务，企业得到的好处是更快的、定制化的帮助和提供商基于市场研究和品牌管理的专业知识，而提供商得到的好处则是企业提供的全面的、充分的消费者偏好信息。

结合了传统营销和软件服务化的理念，云营销致力于将网络上各种渠道的营销资源集成起来，以便各方对这些资源进行创造、修正、利用和分享。从渠道的角度上讲，提供商或增值服务商不用去掌握管理这些资源的技术和知识，这些都交由一家负责维护平台的第三方来管理。简单来说，云营销是多个终端的消费者偏好数据与营销数据的集中化管理与应用。云营销不仅仅是传统营销和软件服务化的结合，它的实质是跨域、跨渠道、跨终端的营销信息融合与综合利用。

云营销的优势

相比传统的营销，云营销在以下两个方面具有绝对优势：一是解决了用户偏好不完整的问题(前文已有介绍)，二是解决了新用户和新产品的冷启动(ColdStart)问题。冷启动指的是在没有历史积累的信息时，无法挖掘用户偏好的问题。接着前面的网站例子，当一个新用户进入网站A时，我们对这个用户一无所知，很容易就会失去这个潜在客户。而云营销则会根据该用户在网站B和C的浏览轨迹或者购买行为，告诉网站A该用户可能喜欢什么样的商品。同样的，当网站A想推出一款新的运动装时，由于没有历史数据，不了解哪些客户可能会喜欢这个新产品，这时如果向云端发送一个请求，第三方平台就可以根据网站B和C的用户偏好，来告诉网站A这款新品该推向什么样的消费者。

云营销不仅显著提高了信息量和信息利用效率，同时也通过云端的集中管理极大地降低了企业的营销运营和管理成本，降低新用户的获取成本，最小化顾客资本投资，同时增加潜在客户和整体利润。

云营销的最新应用

数据开放与资源共享是互联网时代最耀眼的特征。一些国内外知名互联网企业早已开始搭建基于云营销的数据平台。Google在今年初对其用户隐私政策的调整已露出云营销概念的端倪，根据新的政策，Google将打通旗下多个产品与渠道的用户信息，分别来自Gmail、GoogleSearch、YouTube、GoogleMap等产品的用户信息将可以拼出一张更加完整的用户偏好轮廓，打通后并集中管理的用户偏好信息将可以让Google旗下的每一个产品都为用户提供更好的用户体验和更加个性化的服务。很多互联网的巨头企业，在扩张领地或者收购过程中，均已涉及多个领域，无论是美国的苹果与亚马逊，还是中国的腾讯与百度，对他们来说，只有整合自己旗下多家公司或者产品的用户偏好数据，用云的模式进行数据部署和数据打通，才能真正发挥其数据的价值。当然，对于无数的其他大中小公司而言，它们没有这样的垄断优势，只有通过第三方的云营销数据平台公司(例如国外的eXelate、Brilig、Bluekai和国内的百分点科技)，在数据平台上汇集了多家企业不同维度的用户偏好，以开放和共享的方式实现高效率与低成本的数据应用与服务，通过抱团取暖充分利用数据资源，与巨头企业在某些领域内展开竞争。

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