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對于大多數品牌來說，利用目前現有的客戶數據，去做未來客戶的定義，是一種最有效的方法。這聽起來像一個簡單的任務，但在在現實實踐中卻存在各種障礙，其中包括數據匹配的低精確度；單獨依靠線上活動把客戶錯誤細分；有些品牌根本就沒有設立可用的客戶數據庫等等。甚至就算恰當地組織好客戶數據，一些廣告主線上線下的匹配率也低至10％，簡單的性別識別只有50％的準確度，更別提客戶更深的屬性。

為了帶來持續而精確的客戶數據匹配、分析和定位，筆者向大家介紹一個分5步走的過程：AESMA。這5個步驟將幫助品牌把有價值的、專利的第一方數據轉化為一個高競爭性的客戶定位策略：

1、??? 訪問（Access）—— 啟用選擇性地訪問客戶數據，理想的情況是使用一個數據倉庫。為了提高匹配率和數據的準確性，如名稱和地址等必不可少的數據字段，webpower中國認為，利用郵件、短信、微信等跨渠道的客戶數據共享，對完善客戶數據以及提高數據的精準度，開展精準營銷將非常有幫助。

2、??? 強化（Enhance）——選擇一個匹配率在50％以上的成熟的數據強化供應商，目前品牌可用的主要的數據提供商，大都是使用名稱和地址匹配去統計客戶數據，品牌如有必要可以選擇一些合法可靠的數據供應商，但是，就效果而言，筆者認為，通過品牌自身營銷，如品牌郵件營銷、短信營銷、微信營銷等多渠道獲取的第一手數據將更為有效，品牌不妨優先利用自身已有的客戶數據資源。

3、分割（Segment）——開發一個雙向分割框架，一方面，使用一個品牌的本地數據去創建直觀的、專有的數據劃分，另一方面，使用第三方數據來創建實踐性的、數據驅動性的數據分割。兩種分割方法之間的矩陣將為品牌更深入了解現有客戶提供難得的機會，并可以幫助企業去定義未來定位人群策略。

4、??? 模型（Model）——在大多數情況下，我們最終都是獲得太多的數據。使用建模技術來隔離和刪除冗余數據，并重點突出與確定目標定位人群相關聯的極少數的物質變量。例如，如使用了居民收入，就可以不用再使用一個財富指標等等。

5、行動（Action）——如果品牌具備了所有數據并進行了分析，但是沒有利用這些數據和分析去實踐，那么工作也只完成了一半。使用模型輸出，以制定一個多渠道的更有針對性的活動。當然，數字渠道可以使用更多的定位參數，如DSPs，社交媒體和電子郵件等等; 但品牌也可以利用郵政編碼去匯總結果，以及利用傳統渠道如戶外、電視和電臺等渠道，去定位目標受眾。

不久，所有渠道都將允許一定程度的超定位，甚至電視機都將迎來機頂盒定位。從現在開始加強和分割客戶數據，將為你的品牌提供足夠的背景和經驗以領先于競爭對手。

客戶數據情報如何收集

大數據時代對質量安全預警的模式變革。在大數據時代，對質量安全的預警不再是某個專業部門所能勝任的。質量安全的預警分析應聚合大量各學科的人才，特別是網絡、計算機、數據分析、社會學、經濟學等各學科的專業人才來應對質量安全的分析。要充分地利用起各類媒體的信息，以及從大量的消費者中獲得第一手的質量安全信息。要支撐這一工作，同時要建立起大量的質量安全信息數據存儲系統，專業的數據分析團隊乃至成立專門的機構和隊伍。

利用專業的信息采集和數據挖掘軟件，實時而準確地采集國內外新聞，行業新聞，技術文章；采集競爭對手以及供應商的新聞，人事，產品，價格等信息數據抓取；采集公共信源的商業情報（同行產品價格，競爭對手的用戶反饋，行業新聞）；采集本企業的品牌以及競爭對手的品牌在各大搜索引擎中的結果；采集各大行業論壇中的信息，從中了解消費者的需求與反饋，從而發現市場趨勢與商業機會；準確地從網絡公共信息中采集銷售線索，潛在客戶的資料；準確地從網絡公共信息中采集本行業上萬種產品的產品信息（描述，價格等），圖片，技術文檔。通過這些數據建立企業數據情報中心，通過專業人員對這些客戶情報數據的分析，快速而大量地獲取目標商業信息，立刻提高公司的市場營銷能力?數據挖掘 ；實現企業應用(ERP,CRM等)及企業門戶網站對于因特網內容的整合；建立大容量專業知識數據庫，立刻促進公司的知識管理水平，節約內部員工到各網站查閱新聞的時間。

大數據時代的挑戰不僅僅是技術層面的，更是思維方式層面的。在大數據時代，應對數據保持更加開放的心態，任何信息都有可能以很快的速度成為公共信息，因此要以開放和包容的心態對待各類信息，哪怕是干擾信息都有可能是有用的，關鍵是在于怎么分析和利用這些信息，如果能增加信息的透明度，能夠建立起與社會公眾分享信息的機制，將極大地增強政府管理部門的公信力，并提升其工作的成效。目前在美國等發達國家，已非常重視政府與企業在數據方面的合作，在預防犯罪、公共衛生、交通管理等社會治理領域廣泛地引入大數據的分析方法，并建立起了信息共享機制，這種機制無疑是值得我們學習的。