隨著時代進步，大數據的應用隨處可見，而這些數據資料更包含許多圍繞在你我身邊的資料，像是營收、來客人數、消費支出等等。此外會員資料、消費次數、偏好也是數據收集的要素，這些東西累加起來就會變成我們常常聽見的「大數據」，然而與傳統資料處理不同的是，大數據在蒐集的資料必須具有背後的洞見與邏輯。
簡單來說，有助於商家的資料，都可以視為大數據來進行分析。
過往時日，行銷策略受到這些數據的影響而開始轉變，這代表著以前處理資料的過程，已經無法負荷現在既複雜又大量的資料了。因此新技術的正確使用，不只可以帶來更好的業績表現，還能加速資料處理過程，使策略能有更佳的規劃。
隨著商品的增加和消費者特性的多樣化，企業開始面對更多量化及非量化資料，在以下內容中，你可以從三個例子了解大數據如何幫助數位行銷成功，並學習透過數據應用執行更精準、合適的數位銷策略！
透過這樣的方式，廣告活動可以投放的更精準且更為有效，而行銷企劃的決策過程也不再是行銷人的個人主觀意見，而能利用實際的數據去判斷目前消費者的喜好、消費者行為、購買頻率、背景與喜好分析等，規劃出更完整的潛在消費者輪廓 (buyer persona)，再依據客戶真正的需求進行規劃並發展後續的廣告活動。舉例來說，透過數據發現，女性比較會點閱email的廣告、使用折價券、比價等等，換言之如果公司的主要客群是女性，在行銷策略的規劃上就可以考慮使用e-mail當成主要的行銷管道，增加行銷訊息的曝光。
當使用大數據來協助價格策略時，可能會包含你沒想到的大量數據，例如消費者偏好或經濟狀態的資訊等等。然而真正的挑戰在於，要如何從大量數據中彙整你所需的資訊？舉例來說，你的定價策略是否考慮了特定客戶在過去五年購買的產品？他們的可支配金額是多少？他們能為商品付出多少？另外，你的訂價策略是否有涵蓋經濟狀態的指標，如GDP、通膨指數和匯率？試著在訂價時考慮並加入這些指標，也可以幫助你制定更合適的價格策略！
線上的經營者能夠利用資料庫發掘消費者有興趣的內容，並發展出客製化的廣告或文章推薦。
在這部分，Netflix發展的十分出色，它利用消費者已看過的節目找出其興趣，並向顧客推薦其他相似的產品。而一般商家也可以利用相同的概念，提供消費者想觀看的內容，並觀察哪個網頁的瀏覽時間最高，來判斷消費者的興趣所在，或是提供消費者曾經瀏覽過的相關商品進行推薦。
由於每次搜尋的結果會因為各種因素而不同，因此客製化內容也面臨許多困難及挑戰，然而隨著越來越多消費者對於客製化消費體驗的需求高漲，在現今時代下，沒有辦法提供客製化服務的店家，可能也會遲早被市場淘汰。
雖然資料處理的過程相較以前更加複雜，但大數據透過技術的整合，可以讓店家一目瞭然策略的好壞，以此對症下藥，進行後續的優化與整合，增進企業策略決策的效率及客觀性，換言之有能力整合大數據技術及策略考量的公司，在未來更能服務眾多各式各樣的消費者，也將會是未來數據趨勢下的贏家。
對於行銷資源、人力受限的品牌而言，數據的處理和分析的確需要花費許多心力，此時可以透過dipp 視覺管理協作平台，協助品牌分析過往的廣告投放成效、深入挖掘不同受眾對於視覺的反應，並找出不同客群喜愛的廣告視覺特徵及建立視覺模型，更能在未來精準預測該廣告視覺的點擊率及成效。最終協助品牌透過強大的數據基礎，建立更有效、精準的行銷策略，讓消費者的數據發揮最深遠、強大的影響力！