这两年国内的移动广告行业，不谈大数据不讲DSP 的，貌似都要Out 了。在这个方兴未艾的领域，我们发现数据真正要在营销中起作用，就需要形成可分析优化的闭环，整个数据营销的过程，是一个可持续的螺旋上升形状。从这个意义上讲，人类真正使用数据形成营销闭环，来策划和实施每次营销活动，可以分为四个时代。

　　最早可以从1872 年Aaron Montgomery Ward 首创邮购商品订单目录的推销方式开始。营销人员通过各种数据来源，锁定了目标人群（或家庭）的一些兴趣和消费特征，与相关商品特征做关联，进而编排进商品目录，邮件推荐给潜在用户，然后跟进了解，确认收件人最后是否真正购买了商品。最后或者扩展或者优化商品的推荐策略，以备下一次营销活动使用。

　　在广播和电视媒体盛行的20 世纪后半叶，虽然这些媒体上发生的营销活动为很多公司带来了声誉和利润，但在营销活动开始前或者发生后，受众的洞察和基于营销效果的优化，都很难一一用数据梳理清楚，这时就诞生了一些基于样本的营销统计学理论，去协助定位受众和优化营销过程。不过，却很难将营销对象锁定到个人，遑论针对个体的营销策略优化了。

　　20 世纪90 年代后，互联网的兴起，不但能让我们洞察到每一个电脑用户的行为，以此做出营销决策；更厉害的是，这个洞察过程具有高度的即时性，很快就会把挖掘的信息反馈到当前或者其后的活动中。这也是PC 端营销，搜索关键词广告和Retargeting 广告大行其道的原因。

　　如今，移动智能设备成为目前所有流行媒体的载体，移动智能设备上的营销活动和费用，逐年快速攀升。相应的，在智能设备上设计和规划营销活动，既需要在营销开始前就能知道所有的目标群体是谁（即哪些智能设备是潜在受众），又需要在广告触达后可以实时监测投放效果，快速迭代优化投放策略。而移动领域的优质流量被几家大企业垄断，其它都是碎片流量；投放的渠道，既有各色聚合碎片渠道的网盟，又有专注投放效率的各类DSP；其间还有作为裁判出现的第三方监测机构如TalkingData。这就导致对用户的洞察很难有一家企业有足够的数据全面描述一个潜在用户，更遑论用这些数据去很好的优化每次的投放。相信不久的将来，慢慢会涌现几家典型的基于数据的营销闭环企业，让每一次的营销活动更高效、更聪明！

　　不过在满怀期望的同时，我们相信这个行业需要大规模培养这两类人才：其一是数据专家，擅长数据治理、数据挖掘和数据场景连接；其二是领域专家，擅长在某个领域解读和使用这些数据，发挥数据的最大营销价值。