大數據，尤其是與客戶數據相關的大數據近幾年來一直是商家的熱議話題。如果你從事的是B2C領域，尤其是零售或電子商務方面的工作，那么你很有可能會以某種形式或方式接觸或運用到大數據。

不過，隨著新年將至，數字營銷者關注點將由大數據轉移至“更高質量的”數據和洞察力。通過分析顧客的在線行為真正深入地了解顧客，在幫助品牌提升知名度和影響力的同時，也可幫助營銷者通過運用更具有實際意義的數據打造更加個性化的購物體驗。　　

那么，在與數以百萬計的顧客交流時，究竟應該如何運用大數據打造讓顧客難以忘懷的個性化購物體驗呢？　　

解決這一難題，首先需要依靠大數據來填補商家和消費者之間的鴻溝，這也將成為2016年營銷界的熱點話題。　　

大數據助力營銷者深入了解客戶　　

市場營銷活動直接接觸到顧客，并有機會將顧客轉化，所以分析、評估和執行這些營銷活動尤為重要，商家須不斷收集顧客的詳細信息。大數據和數據分析相結合，創建顧客資料庫能夠幫助商家：

• 深入了解顧客購買行為；

• 預測顧客購買決定；

• 向顧客推薦其感興趣的商品；

• 最終升顧客線上購物體驗。　　

只有互動才能讓商家更多地接觸顧客，而與顧客互動的唯一途徑便是充分運用大數據。　　

今年，商家曾遭遇大數據泛濫的困境。商家接收到了海量、各類型的數據，由于處理不當，甚至根本沒有能力處理這些數據，而被淹沒在了數據洪流之中。因此，今年商家的熱議話題之一就是利用顧客智能實現個性化。　　

而這也是我們能夠幫助客戶提升他們的顧客的個性化體驗的另一方面 ——機器學習。　　

預測：機器學習將成為2016年的“新秀”　　

機器學習是在人工智能領域中的一種簡單模式識別和計算機學習理論。一般來說，就是通過探尋無法直接看到的模式來解決問題，并利用某種算法基于大數據學習并做出預測。　　

過去，商家通常依賴于人類智慧和小數據集與顧客接觸和互動。2016年，我們可以預見商家將利用數字營銷將更大的數據集與機器學習相結合，更深入了解顧客的購買決定并預測其購買行為，從而為顧客提供更為人性化和個性化的購買途徑。2016年，關于大數據的討論將依然圍繞多來源、多渠道的數據處理及運用，以便更進一步了解顧客，挽救流失的銷售機會及收益。機器學習將為數字營銷增添更多的個性化和人性化氣息。