当企业找到了合适的数据平台，大数据营销的步骤就相对简单很多了，尼尔森认为，营销者只要一句以下5步，即可完成一次全流程的大数据驱动的精准营销活动。
一、确定对象：
一般而言，大企业往往有自己的市场细分模板，以及品牌传播目标人群定位，当大型企业在营销活动时与大数据平台对接，现实中往往是一个经验指导的人群选择。因为大型企业自身的客户细分模型与大数据平台的客户标签未必能够建立一套无缝的"对话机制"。尼尔森在美国已经建立了连接大数据管理平台与企业个性化细分模型之间的"对话机制"。尼尔森中国的行为标准细分模型也已经落地实施，以满足企业界对大数据营销与战略市场细分相连接的需求。
二、确定预算：
数字媒体最大的优势是，无论是大花费还是小金额，营销者都可以精准找到自己希望找到的消费者。当然，话费金额较小时，可能能够触达到的目标消费者也相对有限。确定数字媒体预算时，尼尔森的建议做法是基于历史数据通过营销投放优化模型，在电视、互联网、平面、户外等媒体之间确定合适的花费比例：在互联网媒体上，根据不同媒体的贡献程度，进一步分配在搜索、展示、视频、邮件、官网等分配合理的预算。如果大数据平台支持以及数字推广媒体方支持，可根据不同的消费者，在不同的广告位置进行精准竞价投放，以最大限度的利用推广话费所获得的回报。
三、实时监测：
推广投放之后，企业必须知道自己的推广投放是否有效，是否触达了当初设计的目标消费人群，是否引起消费者共鸣，消费者是否能够记住广告，记住品牌等。一般而言，很多消费者会针对推广曝光和非曝光组合进行对比，再进行推广实时效果测试，并对比不同平台、不同形式的推广之间的表现差异；同时大企业的营销者希望对比电视广告的人群特征与互联网广告人群的特征，对比DRP（毛评点）和IGRP，为后续的推广决策做支持。
四、效果评估与优化：
推广投放之后，一般而言，线上线下的销售都会得到一定的提升，企业的品牌认知度等指标也会得到提升，但到底提升了多少，投资回报怎样，往往是营销决策者关心的问题。
五、资产入库与整理：
实质上应该在推广投放的同时就进行数据收集，企业在自身能力与资源允许的情况下，可以通过收集每次营销获得消费者响应、关注、兴趣或搜索、点击等数据，来丰富和壮大自己的消费者数据管理平台。
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