想要做出精彩的創意、拉近與消費者的距離、準確傳遞企業的信息，營銷官們需要深度交往大數據和智能硬件這兩個新的小伙伴。
數據技術的三個發展階段
從大數據中挖金，需要我們回顧數據技術的發展歷史。
第一階段：數據倉庫（Data House）時代。在20世紀90年代，以電信和銀行企業為代表，企業將內部交易性數據做了一個集成，進行整合分析，形成企業內部的數據倉庫。這些數據被ERP（企業資源管理計劃）和CRM（企業客戶管理系統）所使用，提供企業決策提供一些支持。
第二階段：Web 2.0時代。互聯網的興起讓百度、騰訊、阿里、google、雅虎等互聯網公司在除了企業內部數據之外，還拿到了用戶消費者在網上的點擊流的點擊數據來做大數據分析。此時大數據分析的成果主要體現在精準推薦，比如“猜你喜歡”、百度小廣告等等。
第三階段：IoT和O2O時代。包括可穿戴設備、智能家居在內的智能硬件興起再次擴充了數據的范圍。通過智能硬件可以收集到用戶談話的語音、社交媒體發表的狀態、線下行為軌跡流、支付交易數據等等。這些數據的產生速度和量級都遠遠超過之前兩個時代，對數據技術的要求也大大提升了。IoT時代里，大數據能夠做到場景化的推薦，知曉消費者在此時此地的情況，結合其歷史數據信息，進行更加精準的推薦。
行為數據還原用戶畫像
關鍵詞組成用戶畫像已是營銷官們熟悉的用戶分析手段和解釋方式。過去進行的數據分析是一條條地分析網頁信息流，捕捉其中關鍵詞，打上標簽，最終生成用戶畫像。因此ERP和CRM系統對于企業來說非常重要。
通過智能硬件設備，完全可以收集到用戶的行為軌跡信息。現在商城都會提供免費WIFI，如果商場提供的是智能WIFI，那就可以在用戶免費使用WIFI的時候掌握他們的行為數據。
用戶連接智能WIFI之后，企業就可以捕捉到他在每一家店里面的行為軌跡是怎么樣的，在哪家店鋪里停留的時間長，有什么樣的消費偏好等等。這些數據已經不是點擊流，而是用戶在線下逛商店的時候自然產生的。
移動端蘋果的iOS系統和安卓適用的Beacon技術是通過藍牙掌握消費者的行為數據，也能對其進行個性化的推薦。
某商場利用智能設備采集到的線下客流熱區圖
除了智能WIFI之外，商戶還可以設置智能攝像頭和智能POS機。智能攝像頭可以甄別用戶熱區、感應用戶的行為軌跡，由此可以判斷店內商品展示是否合理。智能POS機可以在用戶刷卡的一霎那將交易的數據明細上傳到云端。
因此，一張用戶行為畫像就如同上圖所示，時間越長、用戶的偏好越重、主要行為關鍵數據就越明顯。消費者不用簽到、不用發朋友圈、也不用發任何評價，企業就能了解到他的消費水平、習慣和偏好，針對此進行個性化的推薦。
人臉識別作為用戶ID
微軟小冰今年夏天重回朋友圈，解密了一個全新黑科技“合影解密計”。該技能就是人臉識別技術通過性別、年齡、顏值、面容相似度、姿態趨向和細微的人類小動作，進而扒出照片中隱藏的八卦關系。
這只是人臉識別技術的初步應用，現在人臉識別技術已經能夠做到比較精準的識別。未來，在用戶同意的情況下，人臉也可以作為身份識別的ID。那么用戶的購物場景也會發生非常有意思的變化。
過去導購人員需要觀察一位進店客人的穿著、行為等，初步估算該顧客的客單價，大致猜測他可能會購買的東西；通過跟顧客聊天交流猜測用戶的喜好，進行推薦。
有了智能硬件之后就大有不同。企業獲取顧客人臉識別的信息，通過智能眼鏡或是耳機告知導購。導購看到消費者的時候已經知道了他是誰、他的喜好和他過去的消費記錄。
智能硬件在這里是作為大數據的出口。智能硬件調用了過去的數據，將大數據平臺給到的推薦，經過導購人腦處理再推薦給用戶。導購在從跟客戶打招呼開始就能像老朋友聊天一般地進行溝通和推薦。讓消費者可以感受到以前只能在奢侈品vip才能體驗到的貼心服務。
數據安全需要環環把關
數據技術發展到IoT和O2O時代，智能硬件是大數據重要的入口和出口。用戶大量的個人信息、行為數據和消費數據等等都被企業收集起來。
在享受數據帶給企業營銷的便利的同時，對數據安全的把控也是需要著力鉆研的部分。數據安全包括網絡、接口等技術安全問題以及企業內部的數據管控問題。
網絡基礎設施安全。基礎網絡是很重要的部分。很多時候大數據出現安全問題都是因為基礎網絡被攻破、被盜取了應用授權或管理員授權而造成數據泄露。另外，智能硬件與互聯網和云端大數據的配合會讓數據傳輸經歷層層接口。
手機應用上的SDK（數據采集包）是否安全，決定著數據會不會在本地就被盜取。采集端的安全需要特別設置，保證它有驗證，能自我檢查，自我升級。在數據上傳到云端的時候，云端和客戶端的接口安全也需要特別注意，防攻擊、防篡改、防模擬登陸這些保障都要測試。
大數據本身也可以對這塊做監控。因為正常上傳的數據流一般都會有固定的模式，如果上傳時發現異常數據流，也可以將其識別出來，進行反攻擊。國外現在有一些創業公司就在專門進行這一方面的應用研究。
企業內部數據管控。數據在企業內部的安全問題主要是體現在數據管控方面。這就包括誰應該能夠有什么樣的權限去保衛什么樣的東西，數據的整個管理機制是什么，授權流程是什么，怎么能夠去保證他拿到他需要的數據之后，沒有拿其他數據。
每個企業的數據管控都應該有嚴格的流程。無論是采集程序還是智能硬件在采集用戶數據的時候，都需要經歷法律團隊和技術安全測試團隊的雙重檢測和審批。
法律團隊主要查看該產品對用戶的數據需求是否符合當地法律法規，而技術安全團隊是一個像黑客一樣的團隊不斷地進行攻擊模擬，測試數據在各個端口的傳輸是否會出現安全問題。
大數據與智能硬件的配合是營銷升級的必備利器。然而，真正的數據分析決策必定是一個人腦加電腦的共同結果。
智能硬件與大數據的組合其實是延伸了營銷官們的眼睛和耳朵，讓他們不用經歷繁瑣復雜的問卷、焦點小組等市場調研就能迅速了解消費者。與此同時，在執行營銷策略時，智能硬件也能成為營銷官們的手臂，為用戶打造一個個性化定制推薦的消費場景。
