從Google準確預測流感爆發區域，到Walmart分析出颶風與蛋撻售賣的相關性……大數據的商用化正在一步步重新構建人們的生活。在大數據的支撐下，營銷的定位理念被實踐的更為深化和準確。基于全體數據而非樣本，基于更復雜數據而非結構化，基于相關性而非因果，大數據帶來的不僅僅是數據體量的激增，更是商業思維模式的轉變。

　　程序化購買

　　中國的RTB興起于2012年的，作為一種新興的媒介購買方式，它打破了傳統的營銷主、代理商(即廣告公司)以及互聯網媒體之間的媒介采購方式。通過將媒體資源與媒介需求共同放置在一個交易平臺上，競價高者獲得廣告展示，這一系列全部依托機器計算完成，整個過程僅需100毫秒，大大提升了廣告購買和展示的效率。實現RTB技術的背后，是實時數據收集和分析技術的實現。基于追蹤用戶代碼，實現對目標客戶的鎖定，再進行對應的廣告投放，這一廣告購買流程變換的背后是事實上廣告界由“廣告位購買”向“受眾購買”的根本性理念轉變。

　　基于網絡結點的社會關系挖掘

　　網絡世界的連接結點構成一張網，將用戶的社會關系越來越多的通過結點囊括其中，尤其是社媒的深入發展，社會化關系屬性表現出的內容越來越豐富。文字、圖片、視頻、音樂等用戶的網絡數據被記錄和收集，基于特定的算法，實現不同屬性間相關性的探究，從而描繪出用戶圖譜，分析預測該用戶的消費傾向或趨勢，甚至于針對其社交圈進行相應的廣告投放。

　　無論是RTB還是社交關系管理，大數據驅動的營銷策略都讓廣告更加個性化和針對性，精準地命中目標消費者。

　　未來廣告方向的指導

　　當把過去一個世紀的廣告數據資料收集、整理、分析會出現什么樣的結果？賓夕法尼亞大學沃頓商學院營銷學教授斯科特·阿姆斯特朗通過幾十年的研究給出了答案。當過去一個世紀所有的廣告數據被收集分析，將影響廣告效果的85個變量進行相關性研究，終得出的結果出乎我們的意料。廣告界中的常識性認識被推翻，比如廣告的“動之以情，曉之以理”事實上并不如單一訴求(或感性或理性)來得有效；廣告效果的終效果也可以事先進行評分，以預測終的效果。

　　大數據以及實現實時及海量數據分析的云計算技術的成熟和商用，廣告未來將會受到更多的沖擊。技術將成為驅動營銷變革的主要力量。