先說數字營銷
在營銷上有什麽用？我認為我們至少可以做三件事。第壹，實時監控，互聯網大數據對人的行為的獲取使人時刻處於網絡的監控之下，人在大數據面前是透明的。人們的處境和行為時時刻刻都在被檢測。這個可以用來營銷。比如妳剛買了壹個乒乓球拍，妳應該很有機會看到乒乓球。買火鍋用具的話，要買火鍋底料。我買了紙巾，所以壹個月後我會再買，因為我應該用完了。就是要清楚的知道人們此刻是什麽情況，需要什麽，未來還需要什麽，這樣才能有針對性的去做營銷。二是人物肖像。大數據通過對人的行為和個人信息的獲取，對人的各個方面和維度都很清楚，大數據比自己更了解自己。這樣就獲得了非常準確豐富的人物畫像。這樣在做營銷的時候，就可以把物品針對相應的人群。人的畫像就是標簽，這些標簽有正確的價值，就是壹個人有什麽特點，有什麽屬性，這個屬性有多強。這樣，在營銷的時候，妳就可以把這個物品投放給目標人群和屬性強的人群。三、機器學習機器學習是從數百萬數據中訓練出來的結果。這個結果是百萬用戶的實際行為和實際情況的結果。這個結果很辛苦，也很真實。它實際上是來自於實際用戶和百萬用戶的行為。比從營銷經驗中得出的結論要難得多，也實用得多，來源於現實。即使比驗證更現實，也是現實，是實際情況。
這就是數字營銷的價值。先說數字化管理。
面向企業數字化管理。數字化的巨大價值在於對企業的實時監控。數字化可以通過技術手段記錄和捕捉生產經營的各個方面和環節。那麽妳就可以用技術手段實現對企業的實時透視，企業的方方面面都可以時時看到。這樣對企業的把握程度、檢驗程度、透視角度都是過去無法達到的。而且可以擴展各種維度和方面的檢測，各種新的檢測指標等等，檢測方法可以自己開發。如果壹個企業進行了改革，實施了什麽戰略，就能實時、清晰、準確地掌握企業的經營狀況、現狀和發展趨勢。
其次是異常檢測，壹旦有任何情況，異常情況，都可以快速發現並捕獲。妳甚至可以捕捉到源頭。
還有就是數據挖掘，企業獲得的數據是有價值的，數據挖掘可以從中獲得有價值的東西。比如聚類可以看出哪些東西在屬性上比較接近等等。
怎麽做，如何為企業做好數字化營銷和數字化管理。
企業在做數字化營銷和數字化管理的時候，第壹，要進行基礎設施建設，即所有人的行為活動、生產過程等等都要用技術手段時時捕捉信息。即人的行為改為在線，傳感器不定時檢測生產線和流程，所有信息不定時在線記錄。經過對人、生產、流程各方面的測試，獲取數據。第二，需要建設數據中心，將獲取的數據存儲在數據中心進行管理和使用。需要找大數據方面的人才，機器學習、數據挖掘、數據分析方面的人才。數字化的關鍵是獲得足夠多的高質量數據。數據為王，數據才是真正有價值和生產力的。機器學習和深度學習只是提取價值的手段。數據是大豆，機器學習是榨油機，產油量是價值。豆的質量不好，有價值的東西少不了數量。當豆子質量好且數量大時，它的價值就大了。所以數字化需要大量高質量的數據，技術只是提取的手段。目前所有技術都是開放的，各大企業基本都能拿到業界最先進的技術。數據是關鍵。壹方面，數據來源是企業本身和自己的平臺。還有壹個重要的方面就是購買服務，也就是百度、騰訊、阿裏等大平臺。擁有大量數據的企業購買他們的服務，因為他們擁有大量的數據，這是企業的財富，他們不會出售或轉讓。這時候最好買他們的服務，他們用他們的數據直接幫妳做數字營銷。
當妳真正去做的時候，對大集團，大企業，有實力的公司都無所謂。如果妳想做，妳可以自己砸錢。妳可以做任何事。對於中小企業來說，最好是引進技術。壹方面，華為、百度、阿裏都在慢慢提供相應的技術支持，比如SaaS(軟件即服務)、PaaS(平臺即服務)、IaaS(基礎設施即服務)。他們在提供的時候往往會提供數據支持，他們的數據會直接加持妳的營銷和管理。數字營銷的SaaS平臺已經越來越多，未來企業管理的數字化解決方案也會逐漸興起。第二，專業做技術，專業做經驗，專業做成本的人，在SaaS平臺服務和技術解決方案上有專業的技術積累和經驗積累。而且購買價格遠遠低於自己開發維護的成本。這裏是服務器和開發者的成本。購買平臺服務是最簡單、最直接的選擇，既節省成本、時間和精力，又能得到好的服務。
數字營銷和數字管理本質上是壹個技術、技術解決方案和數據人才的問題。從技術和成本角度考慮，最好在專業平臺上做。除了自己的數據，可能還需要購買大公司的數據服務。除了這些，我們還需要高端的數據人才，數據分析，數據挖掘等。會玩數據的人知道如何玩數據來解決企業中的各種問題，幫助加持企業的各種業務。