对于大多数营销者来说，美国著名市场学者约翰·沃纳梅克的一句话让他们深有体会。那就是：“Halfthe money I spend on advertising is wasted;thetrouble is I don’t know which half。”(一半的广告花费都是浪费的，但问题是我不知道那一半。)

　　然而，随着网络营销的诞生及大数据时代的来临，似乎这一场维持一个多世纪的角逐将会得以打破。

　　近期在我每天浏览的网络新闻中，“大数据”这个名词似乎总有出现。按照国际知名调研公司Gartner(高德纳咨询公司)发表报告中预测，那些懂得运用大数据的公司，他们的财政收入将于2015年前实现超越竞争对手20%之多。然而遗憾的是，目前85%的全球500强企业，还没有把握住这个时机，就要让机遇从手中划过。大数据的应用可以渗入企业的不同业务中，例如销售额预测、存货管理、客户服务等，当然更少不了网络推广这一环。新一代的营销者若想走在推广效果的最前线，必须要将大数据与网络推广相结合，实现更为科学化、数据化、自动化的管理方式和优化推广计划。

　　大数据对媒体策划到底有何影响？以往营销者用于考虑媒体投放的指标不外乎5种，GRP(Gross Reach Point，收视率)、CPRP(Cost Per Reach Point，每得到一个收视率百分点所需要花费的费用)、Reach(到达率)、Frequency(频次)和CPM(Cost Per Thousand，每千次曝光)。然而这些指标却有一个共同问题：不能直接反映媒体的真正价值。想象一下，假如一个你不感兴趣的产品广告，在你浏览过程中不断重复出现，你是否会感到不满？这会让用户对品牌产生负面印象。因而，在今天复杂的互联网环境里，单以媒体价格和广告出现次数作为媒体选择标准，确实有失偏颇。

　　大数据的出现推翻了这些传统对媒体考量的方式。如今，大数据与归因模型相结合，对于营销者来说，才是最为合适的媒体考虑方式。简单来讲，就是营销者可以通过数据技术，将数以百计的广告表现形式进行分类，从最基本的点击率、曝光次数，到较深入的数据如广告面积、广告浏览时间长度，甚至是更为复杂的数据如逗留网站时间、离开网站后的行径、甚至购买金额及重复购买次数等，均可涵盖。归因模型为每项分类数据定制打分卡，通过对每一次广告点击进行打分，从而计算出广告真正的价值。

　　这种广告评分制度，从两个层面显现其重要性：

　　第一，以往考虑媒体，多为粗略估算媒体作为单一广告渠道价值，而忽略了媒体之间的“协同效应”。但是在信息飞速发展的今天，平均每个网民月网站浏览量多达90个，媒体不可能实现单一计算。“归因模型”的优势，在于它能显示媒体之间关系，及透过打分制度计算出媒体对广告效果的“贡献”，帮助营销者准确判断媒体预算应该如何分配。

　　第二，广告主要“买赢”，关键在于购买受众而不是购买概念，而受众购买需要大数据与归因模型的配合来实现。受众购买在实践过程中，最为重要的并不是时下流行的实时竞价，而是数据。数据是实现受众购买的基础，它的质量直接影响购买受众的精准度，而归因模型则会影响数据的质量，因而一套能够全面涵盖广泛数据，并具有智能化的数据算法的归因模型，能够帮助营销者更为有效地找到目标受众。

　　如今，从技术圈走到主流市场的大数据时代已经来临，若想更好地迎接大数据新时代的到来，营销者不妨从今天起给自己一个新思维，放下以往以创意为主导方式，尝试从数据角度出发，或许可以会看到更为广泛的视野。