作者：Ofri Cohen，Emarsys壹玛仕中国区董事总经理大数据，特别是在是与客户数据涉及的大数据近几年来仍然是商家的热议话题。如果你专门从事的是B2C领域，特别是在是零售或电子商务方面的工作，那么你很有可能会以某种形式或方式认识或运用到大数据。不过，随着新年将至，数字营销者关注点将由大数据移往至“更高质量的”数据和洞察力。通过分析顾客的在线不道德确实了解地理解顾客，在协助品牌提高知名度和影响力的同时，也可协助营销者通过运用更加具备实际意义的数据打造出更为个性化的购物体验。

那么，在与数以百万计的顾客交流时，到底应当如何运用大数据打造出让顾客难以忘怀的个性化购物体验呢？解决问题这一难题，首先必须依赖大数据来空缺商家和消费者之间的鸿沟，这也将沦为2016年营销界的热点话题。大数据助力营销者了解理解客户市场营销活动必要认识到顾客，并有机会将顾客转化成，所以分析、评估和继续执行这些营销活动尤为重要，商家需大大搜集顾客的详细信息。大数据和数据分析结合，创立顾客资料库需要协助商家：· 了解理解顾客出售不道德；· 预测顾客出售要求；· 向顾客引荐其感兴趣的商品；· 最后升顾客线上购物体验。

只有对话才能让商家更好地认识顾客，而与顾客对话的唯一途径乃是充分运用大数据。今年，商家曾遭遇大数据洪水泛滥的困境。商家接管到了海量、各类型的数据，由于处理不当，甚至显然没能力处置这些数据，而被水淹在了数据洪流之中。因此，今年商家的热议话题之一就是利用顾客智能构建个性化。

而这也是我们需要协助客户提高他们的顾客的个性化体验的另一方面 ——机器学习。预测：机器学习将沦为2016年的“新秀”机器学习是在人工智能领域中的一种非常简单模式识别和计算机自学理论。

一般来说，就是通过探索无法必要看见的模式来解决问题，并利用某种算法基于大数据自学并作出预测。过去，商家一般来说依赖人类智慧和小数据集与顾客认识和对话。

2016年，我们可以意识到商家将利用数字营销将更大的数据集与机器学习结合，更加了解理解顾客的出售要求并预测其出售不道德，从而为顾客获取更加人性化和个性化的出售途径。2016年，关于大数据的辩论将仍然环绕多来源、多渠道的数据处理及运用，以便更进一步理解顾客，挽回萎缩的销售机会及收益。机器学习将为数字营销加添更好的个性化和人性化气息。

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