营销从来就没有一个放之四海而皆准的方法。口碑、粉丝这类新营销方法虽然威力惊人，但其前提是消费者的配合和参与。而现实中并不是每一种产品都能吸引消费者关注和参与。

设想一下，一个普通纯净水品牌，品牌本身又没有任何题材、概念和故事，天然地难以吸引消费者关注，如何能像小米那样大规模地发展粉丝，扩散口碑？

产品、市场各有不同。针对某些产品、某些市场，口碑、粉丝这类营销方法可能难以发动，或者“不给力”，企业还是不得不倚重强制性的推介手段。实际上，崇尚自由的互联网也并不完全排斥强制性的推介。例如，门户网站软文、APP启动屏广告、视频贴片广告、搜索竞价排名广告、微信推广广告，都是不请自来的强制性推介。那么，与传统大众媒体上的广告、软文相比，这些互联网世界里的强制性推介，有什么特殊的游戏规则吗？

精准推介最早关于大数据精准营销的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货（Target）。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是她们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target这类综合超市购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。

那么，Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢？为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早地给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢？Andrew Pole想到了Target有一个Baby Shower登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的产妇消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。

比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。根据Andrew Pole的大数据模型，Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。

随后，Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广。从Andrew Pole加入Target的2002～2010年，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

传统的营销，依靠大举投入的媒体广告、软文和公关报道，以简单粗暴的强制性方式为消费者“洗脑”。而在互联网上，这一营销方式却可能遭遇消费者的抵制。商业内容的推介，如广告，总是带有一定的强制性。然而，互联网是一个崇尚自由的世界。在这个世界，消费者本能地排斥一切强制性的内容。但凡有机会选择，他们都会设法逃避不请自来的广告、软文等信息。消费者拿起手机，打开APP，看到启动屏广告后可能立刻翻页进入内容页，广告内容几乎没有进入消费者眼帘。消费者在电脑上点播视频节目，当看到视频窗口上提示广告倒计时多达40秒时，一般会暂时离开这一窗口而去浏览别的窗口内容。在街边看手机视频的消费者，当看到插播的贴片广告后，通常会临时转动视线规避广告。而如果你把登载在报纸上的软文直接投放到社交媒体上，那你就等着挨网友骂或被群主踢出吧！在互联网上强行推介，很可能遭遇消费者如此的抵制。而规避这一窘境的最好的办法就是精准推介。

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