目前，我国已经有对数据营销这个概念非常熟悉，仍然有海量的数据营销费用被浪费，并没有像预期那样，达到很好的效果？作为企业的CMO，在大数据时代，需要拥有哪方面的能力？
本次是哥伦比亚大学CMO Program的第六单元课程笔记，介绍了营销领域的新趋势——大数据。
除了日常我们常用的手机数据、用户生成的数据、社交网络数据，还有路径数据、眼动追踪数据、网页浏览数据、神经营销、众包、现场实验，都可以是数据挖掘的来源。
有数据统计，在数据营销投入每年增加60%，在营销效果上的增长还不到一个位数的百分比增长，之间产生差距的原因，主要有2种：
1、街灯效果：就是选择我们最容易获取的数据，而不是对我们最有价值的数据
例如，我们会非常关注短期的促销产生的数据，这就会影响长远的营销效果和品牌衡量；同时，我们也很容易获取过去的数据、内部的数据，而不关注竞争对手、将来潜在的行为，这样的分析对将来的营销行为
2、聚光灯效果：当我们拿到数据后，会马上进行数据分析；我们只留意数据产生的效果，而不是我们市场应该投资的领域。例如：关于只关注用户生成的内容，而不关注分析的目标，倒是焦点过于集中，而产生偏差。
所有，要匹配大数据分析与营销效果的一致性，需要先从目标出发，考虑公司有哪些需要增长的机会出发，通过分析这些数据能够获取增长的机会，数据分析只是手段。
大数据出了数字以外，还有文本、图片、语音、视频等非结构化数据，这里蕴含着海量信息，对商业决策有很重要的价值。
机器阅读非结构化数据的好处是，它能飞速海量阅读文本，并从中找出其中的关系。当然，这些非结构化数据是非常杂乱无章，甚至具有不完整性。
1、通过论坛、媒体平台等加入非结构化数据，丰富的数据可以挖掘不同的观点，带来有价值的新信息。例如市场定位、产品特征等
2、通过文本的一些心理学暗示方式，也可以预测出消费者的将来的行为模式，跟踪营销行为。
3、非结构化数据，也可以通过相关联、重复被提及等方式，分析是否是一个好的创意
1、具备获取数据能力的人才，例如计算机科学家、数据科学家、数据工程师，
2、把数据和信息转化成有用的见解：对数据科学、读懂机器学习数据报告的人才
3、转化见解为行动的人：对商业有足够的了解，能为数据驱动做决策的人
1、要懂得去捕捉具有数据科学技术的人才，能组织配备数据科学家团队。
2、了解商业目标，数据驱动，能为数据分析做决策，领导整个组织的人才。
本单元的课程主要分享大数据营销的新方式和洞察，以及如何避免数据营销浪费的分析，以及对课程学习对象企业CEO、CMO的职责要求。
范羡Eva商业笔记