這本書對企業嘗試大數據營銷提出了四種模式建議，即將首席營銷官與首席信息官合二為一、單獨設立首席營銷技術官、設立首席數字官、與首席客戶體驗官共同合作。

    營銷人員無論是否願意，大數據這個令人畏懼的熱門概念是繞不過去的了。大數據首先意味着海量數據，也就是説所謂的“數據毛球”，營銷人員要面臨更多更複雜的數據，這些數據對應着不同層面的流程和互動渠道，特別是跟客戶對話的渠道已經從過去的電話、短信、店面互動擴展到更多，新增渠道還是客戶主導。也就是説，很多營銷人員熟悉的、“以我為主”的工作和互動方式，已經被大大突破及改寫了，最簡單的例子，下班之後還得留意公司、店面的微博和微信。

    營銷人員面臨的更多數據，是因為現今數據渠道的擴展所收納了更多的、更具碎片性的客戶信息。這些信息跟過往收集的客戶資料相比，簡直沒法用，更棘手的是，現在的客戶都很有保護隱私的意思——如果企業、營銷人員根據部分殘缺的信息，用往常的聯絡方式希望與客戶建立&&，反而可能惹來客戶勃然大怒。

    以上提到的更多數據，顯然都是要花費成本的。企業領導者往往會以此為理由，要求營銷人員盡快提高工作績效，讓營銷支出能夠明確的帶來更好的銷售業績、客戶體驗、活動成效。也正如前述，“數據毛球”帶給營銷人員的直觀感受，卻是更多的麻煩，被佔據更多時間、被消耗更多精力，很多時候根本想不到該怎麼去因此提高績效。

    如果你恰好就是一名營銷人員，又確實面臨上述困境，就有必要讀一讀美國數據倉庫公司Teradata整合營銷應用解決方案首席營銷官麗莎亞瑟所著的《大數據營銷：如何讓營銷更具吸引力》。這本書不是借大數據熱門概念販賣過時的老套理念和方法，而是基於作者近年來服務美國大批企業整合營銷和信息業務、開展數據驅動營銷的成功實踐，歸納出了翔實可供複製操作的思路和方法。

    麗薩亞瑟在全書第一章就指出，無論是企業家還是營銷人員都應意識到數字化衝擊是不可抗拒的經濟和技術潮流，如果不順應這股潮流建立起對更多數據的正確運用，不僅可能錯過機會，而且也過去以來的營銷模式也無法維繫下去。這本書所強調的大數據營銷（數據驅動型營銷），實質是在於通過對結構性和多元結構性公司數據將的蒐集、分析和執行，讓企業與客戶靠得更近，並結成密切的社交&&，在此基礎上建立可量化標準，讓營銷等業務工作更為精確的創造業績。

    傳統營銷的核心特點是企業、營銷人員“以我為主”，所依託的是封閉模型和營銷人員的個人、小群體經驗。傳統營銷在社交網絡、大數據時代之前確實是有效的，卻很難適應大數據時代，企業也無法將之真正用於社交網絡，因為數據蒐集、處理和互動反應的成本過於驚人，遠遠超過了企業所可能承受的極限。如前述，按照舊有套路來處理和應用海量數據，還可能面臨客戶對隱私受到侵犯的強烈反彈。

    這本書對企業嘗試大數據營銷提出了四種模式建議，即將首席營銷官與首席信息官合二為一、單獨設立首席營銷技術官、設立首席數字官、與首席客戶體驗官共同合作。這些模式都旨在強化營銷部門和人員與大數據處理的&&，使得大數據蒐集處理的各環節與營銷業務實現無縫整合。

    具體構建大數據營銷的方法是，第一步，要明確大數據營銷的願景。這一步並非可有可無，企業必須確定大數據運用的首要目的，比如，實現高度有效的客戶互動，確保通過客戶數據可以提高企業從設計到製造到服務各環節的運作效率，等等。第二步，要拆除企業擁抱大數據營銷所可能産生的各種隔閡。營銷部門、流程各環節的隔閡往往是隱性的，很多企業甚至在營銷、客服、銷售各環節都建立了單獨的數據庫等業務資源庫，打破隔閡，促進對接交流和資源共享，可以讓數據得到更有效的利用。整合隔閡還需要整合系統和流程，讓營銷部門與其他業務職能部門圍繞新的戰略框架進行重組。第三步，要本着有效數據充分蒐集及利用的原則，改善企業數據蒐集方式，尋求逐步分解數據的方法。第四步，改進企業營銷績效指標體系，積極開展傳統營銷事實上無法實施的營銷成本效益分析，要開展投資回報率、邊際營銷投資回報率、營銷績效儀表盤、銷售線索成本等數據的測評。第五步，重新整合營銷業務流程，新流程要主要涵蓋營銷運營、客戶互動管理、數字化互動、營銷績效管理四個主要部分。