当你想买牛奶时，一款牛奶品牌的信息立马出现在你的面前，实现精准推送——大多数人对大数据营销的理解也许还停留在这个层面上。但很明显，大数据的魅力远不止于此。仍以牛奶为例，它不仅会实时提醒你牛奶何时会过期，同时也会自动列出一份采购清单，发往超市的后台，之后你就会收到最新鲜的牛奶——这会是大数据营销不远的未来。
这样的理解差异化也同样体现在大数据营销的从业者中：较多人还在声嘶力竭地呐喊着“不要采样而要全量、不要看因果要看关联、不要看精准而要看混杂性”等等。对，阿里妈妈首席数据科学家薛贵荣认为，这些理解都仅仅停留在概念层面，没有真正把大数据落到营销的实处。
对于目前的大数据营销现状，他提出了三个“唯”批判，这也构成了他关于大数据营销的核心理解。
批判一：唯概念论，把消费者作为营销的终点而不是起点
品牌很难掌控消费者需求，只有消费者自己才能决定他的兴趣和购买，这样朴素直白的道理大家都懂，但是在营销的推行中，这一点却往往被忽视。
今天在谈大数据营销时，大部分人还是热衷于谈RTB，即实时竞价，为不同的消费者推送不同的广告内容，引以为傲的是精准。与此同时，老派的营销人也仍不忘把经典的4P、5P概念带入到大数据的环境中。
不难发现，这些营销方式的起点都不是消费者，而是营销的终点，这也是薛贵荣对其批判的一个关键。在他看来，这些概念并没有错，但这些方式方法与数据营销离得太远。他的主张是：首先要从人开始做营销，发现目标消费者，再去推断消费者在哪里、消费者需求是什么等问题。
确定了这些核心的消费者画像后，展现层面的问题也就迎刃而解，譬如需要为这些消费者匹配什么样的活动和运营，设计什么样的页面展示和店铺装修等。同样，在渠道层面，品牌商和卖家可以根据数据预知布什么样的渠道，在各个渠道分别布什么样的货。
更深层次的影响也渗透到了物流和生产环节。薛贵荣强调说，这是一个以消费者诉求为驱动的整体运营和营销体系，体现的是企业运营营销全链路的贯穿。
这样的链路也许在双11还能稍见类似的踪影，品牌方和卖家为了迎接大量需求涌入，提前在渠道、备货、物流等方面做准备。而实际上，这样的提前准备仍然有一定的误打误撞心理——在空前的购物热情下，很多品牌面对的都几乎是备多少都能卖掉的场面，根本不是由大数据所体现出来的需求，因此回到日常销售，就又进入到了以供为主的原始路径。
“不要今天卖了多少货，再去决定生产多少东西，而需要再往前走一步，你知道消费者明天的需求，然后决定生产多少货。”以今天对消费者的洞察来看，大数据已经能做到这个程度。
而之所以薛贵荣能够先人一步地看到这一点，他认为，是因为他就是从RTB做起来的。早在阿里妈妈负责钻石展位业务时，他就看到了其中的局限性：一开始的业务逻辑很简单，就是人群定位为主，做“看了来买、买了再买”的定位行为，需求是由系统背后的工程师所决定的，但商家的主观能动性被制约。这就推动了“达摩盘项目”的启动，商家主动进行个性化营销的意识有了萌发。但当自动化智能营销工具“阿里魔镜”推出后，薛贵荣又发现，其实商家的主观能动性仍然有发挥的空间，完全可以再往前走一步，从消费者出发做营销。
“本质就在于我们越来越了解消费者，所以消费者的诉求提前被我们观察到了，所以消费者会买单。消费者买单，商家就会从中获益。”因此，薛贵荣强调说，无论大品牌还是小企业，都需要从RTB这种模式转变到以消费者诉求为起点的营销方向。
批判二：唯上帝论，不区分消费者之间的动态价值差异
早在1996年，《差异化营销》一书的作者葛斯·哈伯就提到，公司的小部分客户通常带来大部分的营业收入，客户数量与收入并不成比例，在营销领域，二八定律同样发挥着作用。
而直到今天，商家对于消费者的理解还是不够深入，薛贵荣把这种浅层理解称之为“数人数”，即只知道今天卖了多少货，却很少思考该如何利用消费者在店里留下的各种行为数据。
“不能单纯的说买过你东西的就是老客户，逛过没买的都是潜在客户，你要区分客户的价值，达到‘你期望客户带给你的价值’与‘你送给客户的价值’之间的平衡，这是大家从来没有去想过的问题。”薛贵荣认为，两个不同价值的互相匹配是其中的关键，“用户是上帝”往往是一句口号，花钱最多和花在你这个企业身上钱最多完全是两个概念。
目前，针对消费者分层已经有许多成熟的营销模型。以四象限的客户体系模型为例，薛贵荣认为，消费者可以按“花钱多的”、“花钱少的”和“花在你身上钱多的”、“花在你身上钱少的”来分类，以此来识别哪类用户才是真正的核心消费者。商家不需要对所有用户用同样的力，不是所有的消费者都要努力让他变成你的VIP客户。把“花钱最多的人”转化成“为你花钱最多的人”，这才是商家努力的方向。
例如，两个同样在你身上花了100元的人，第一个是个高富帅、白富美，每个月的花费成千上万，而第二个人是个学生，每个月只消费200元，这两个消费者对商家的价值完全不一样。前者还不是忠实用户，但可以争取让他花更多的钱；而对于后者，他的忠诚度已经够高了——消费者分层的意义就在于，要发现你的消费者处于怎样的位置，然后需要配合不同的运营方式。
薛贵荣还提到了另外一个模型RFM，这个模型强调了三个关键的客户信息，即最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。消费者在不同时间往往也呈现出不同的状态，经常到店、花钱最多且最近来过的客户是最忠实的消费人群，需要密切关注、经常刺激消费。“很多商家没观察到这类消费者的状态，没有意识到客人已经流失了。客户都要走了，你还不知道，还停留在花钱买广告的状态。”薛贵荣认为，营销的最高等级是关怀你的客户。
以这些模型为参考，商家实际上可以根据自己的情况，对消费者进行相应的分层，确定他们不同的营销空间，而不是做千篇一律的信息轰炸。
批判三：唯ROI论，没把消费者作为核心资产来管理
什么是企业核心的竞争力？很多人有各种不同答案，人才、创新、数据等等，这些都对，但除此以外，薛贵荣还明确提出，大数据时代，消费者才是企业的核心竞争力，需要把这群人当成资产来进行管理。
一个企业会周期性地对企业资产进行财务盘点，有多少钱、从哪里来、花到哪里去，这样的财务思路同样也应该用在消费者资产管理上。企业应该问问自己，到底有多少消费者、他们从哪里来、在我这里进行了怎样的消费，未来如何增值。
这样的管理和盘点，一个好处是能够保证投入和产出之间的平衡，就如上面所提到的消费者分层，思考“我对消费者的投入”与“他给我带来的价值”是否能够成比例，以此避免资源浪费。
这里需要避免的一个问题是：可能做一次活动的投入产出比很高，所以我的营销做得还不错的想法。大部分商家现在的营销手段还都是处在做一次性营销，搞一次营销活动，客户来了、买了，这次营销关系就此结束；待到下次再做营销活动时，又是一次从头再来。前后两次的营销是没有关联的，完全断层。这就是资产浪费的一个典型表现。
国外很多电商企业在拉新客和维护老顾客的投入比在2：8左右，而国内的营销几乎是在做完全相反的事情，不断地拉新客，却没有把客户管理起来，拉新客和维护老顾客的投入比在8：2左右。当下一波营销活动发生时，老客混在新客中，被推送着同样的信息。每次做营销都是零起点，营销资源极大浪费。薛荣贵认为，这并不意味着单次的营销活动不重要，而是要进行变革，以资产为主线，将多个单次活动串联起来，变成企业的营销规划。
管理和盘点在另一方面的意义更为深远，把消费者当成资产管理起来，让这部分资产进行升值。“当你有了资产的概念，你会考虑对资产不断的投入放大，让资产盘活起来。”阿里的粉丝爆炸器就是根据企业的已有消费者资产为样本，在一个上亿的消费者人群大池子里，帮助企业寻找未来成为该企业忠诚消费者的一群人，帮助企业达到资产放大的目的。通过不断的更新迭代，最终能够让一个企业的消费者资产能够十倍、百倍的放大，实现资产的增值。
以消费者为中心的企业数据资产运营和营销，这必将是企业率先进入DT时代的一个通行证。
