上海黄陂南路的十字路口每天都熙熙攘攘满是人流，四边的商场和写字楼，布满了巨大的广告屏，繁忙的路人很难忽略这些精致的广告。
当他们抬头看到一则最新款手机的广告的同时，手机也震动了一下，低头一看，原来是附近商场里品牌手机店的促销信息，这样联动的广告效果是不是会更好？
广告屏怎么会知道路人甲正在走过十字路口？因为可以从电信运营商那里获得塔台确定的地理位置信息。发达的人脸识别技术也能够在繁忙的十字路口一下子就认出行色匆匆的路人甲，同样可以给广告屏以提示。
并不是所有人都会收到手机的促销信息。路人甲是一个30多岁的上班族，保持着一年换一款手机的频率，最近常常打开介绍新手机测评的文章。他收到促销信息是因为广告屏的内容推送者对他有了比较深入的了解，认为他有购买新手机的意愿。
还有一种可能，当广告屏的内容推送者从运营商的地理数据中发现，有几百个年轻的上班族正穿过繁忙的十字路口，而他们有一个共同的特点，那就是在过去一个月内都搜索过新手机，它就可能会选择展示一条最新款手机的五秒短视频广告，因为这家手机商通过自动竞标系统拿下了这个精准的时段。
这些都是正在发生的移动数字营销的场景实验。这些场景实验有几个新特点：
首先传统的广告变得智能化，甚至可以像在线广告那样也加入机器竞拍的机制。
第二，线下的营销变得和线上营销一样，可以精准锁定潜在消费者。
第三，复合式的推广，比如广告加折扣券的方式，变得日益流行，也可以更准确衡量推广的效果。
这种移动营销的场景实验，恰恰是全球两万亿美元市场的广告业正在被彻底颠覆的一个缩影。这背后是大数据，尤其是个人行为大数据的搜集、分析和应用的日益广泛，以及人工智能的日益普及。而贯穿其中的是媒体转型与零售商业模式的巨变，以及越来越多的跨界可能。
这样的巨变，一方面可能会赋能消费者，让商家有机会和消费者产生直接而紧密的关联，给消费者更好的服务和体验。另一方面，却又会带来更多对隐私泄露和隐私滥用的担忧，以及对过度消费的质疑。
O2O的场景革命
智能手机的出现，让线上和线下的结合（也就是O2O）变得火爆。要参与线下购物的场景革命，需要企业首先回答三个问题：“客户为什么出现在那里？客户现在需要什么？客户现在有什么感觉？”
纽约大学商学院高斯（Anindya Ghose）教授在他的新书《点击》（Tap）中点出了移动数字营销的实质：如何从客户的移动与行为数据中，判断客户的消费潜力与消费意愿，然后利用有针对性的推广来吸引客户参与体验。
《点击》中着重分析了基于手机的场景营销，强调仅仅基于消费者的位置信息进行营销还远远不够，一定要加上其他的数据分析，比如环境的拥挤程度，比如消费者之前的行动轨迹，才能更准确去预判消费者的消费潜力。
比如在拥挤的通勤地铁上，手机可能会给人带来一个虚拟的私人空间，当人沉浸其中时，广告的效果会更好。又比如，当商家能追踪一个消费者在商场里的行动轨迹的时候，也就能更准确去判断顾客入店购物的意愿大小。
商家可以根据轨迹清晰辨认出，一个在苹果店门口的客人到底是准备进来挑选下一款手机还是因为苹果店是地标，他在地标等人。
还有一个案例也很有趣，可谓活灵活现应用了孙子兵法的“远交近攻”法则。高斯在欧洲的调研发现，距离商家的远近与移动打折券的折扣幅度成正比，也就是离商家越远的客户，应该给他越低的折扣。
背后的原因也很简单，距离商家越远，去商家的成本也就越高，需要更低的折扣来增加吸引力。
这种基于场景的营销革命，的确给线下的零售商家很多非常鲜活的营销手段。但这样的营销基于两方面的发展。首先是消费者移动行为数据的方便采集与及时分析。
智能手机的普及让搜集消费者移动行为数据变得非常容易，无论是电信运营商，手机制造商，还是商场运营商（通过提供免费wifi热点）都能比较准确地捕捉每一个消费者的移动行为信息。其次是与消费者其他信息匹配也变得越来越方便。
光有移动行为信息，没有有关消费者年龄、收入、喜好、之前购买商品的消费记录等等信息，很难形成对消费者消费需求的立体判断。各类APP和社交媒体软件都在搜集这些信息。商家综合这两类信息，就能够更好形成对消费者潜在需求和消费意愿的预判。
未来的商家需要挖掘“未知”的消费者的需求。这种未知有两种解读，一种是不为商家所知，一种是甚至不为消费者所知。如果能比消费者自身还要懂他的需求，那么移动广告的效果当然会更好。
而且未来行为和体验变得特别重要，而移动设备让我们能更好地捕捉行为，预测体验。
在信息过载的当下，商家特别需要在移动广告的贴切度（relevance）和频次（frequency）之中做取舍。消费者其实希望对的信息，有用的推广，适合的广告，但是他们不希望被频繁打扰。
商家应该需要意识到，与消费者之间的博弈不是一锤子买卖，而是多次博弈，能够在正确的时间正确的地点给出正确的产品才能真正打动顾客。而目前移动营销最大的症结恰恰是商家单纯凭借消费者的地理位置信息，严重依赖“人海”战术，希望广撒网来收获客户，结果却导致消费者对移动广告的厌烦，这种营销的效果适得其反。未来的营销，一定是越来越精准的定制化营销。
定制化营销背后的跨界乱战
定制化营销，有一个更好的说法，就是千人千面的传播，另一种说法就是“一对一”的营销，而这些成为可能始于智能手机的普及，因为手机是人类发明出来的最亲密的机器，电脑有可能借给别人用。
手机（除了打电话之外）很少借给别人玩，随身携带的属性也第一次把线上和线下连接起来，把人的行为轨迹、消费信息、浏览习惯全部一股脑打包了起来。
一位大数据营销专家这么描述大数据如何精准定位消费者需求：首先，我要能识别你，或者至少是除去真实身份信息之后匿名的你。
然后，我要知道我对你了解多深。知道了这些之后，我就可以去匹配哪些广告商愿意去面对你做推广，同时开出价钱。最后，我希望在0.2秒之内把广告推到你的眼前。换句话说，了解你，拥有你的历史行为信息，匹配品牌需求，就能做好精准营销了。
这种精准营销可以精准到什么程度呢？宝洁的市场营销官说：从你的手机，我就能知道你最近出差是呆在四星级的酒店还是两星级的酒店，你是坐火车出差还是坐飞机出差。
这些信息最大的用处是能够帮助商家把消费者分层分群，如果能把消费者按照他们的行为属性和个人信息分成细小的人群，就能针对人群的特点定制出有针对性的推广方案。这种分析的应用，也意味着在大数据时代，营销的起点不再是创意，而变成了数字洞察。
美国社交媒体平台脸书（Face-book）就搜集用户100多项个人信息和消费记录，然后再从全世界5000多个数据掮客手中搜集相关的个人信息，包括医疗记录、会员卡信息、选民登记信息、房贷情况、付款凭证等等各类信息，为的就是能够尽可能全面画出用户画像。
脸书与雷克萨斯合作，利用脸书的客户画像和雷克萨斯自有的用户信息，制作出几千个不同的广告小视频投放在脸书上，在美国市场推广就获得了比较好的成绩。
问题是，脸书不仅是数据搜集平台，还构建了自己的数据围城，搜集了海量的信息却不愿意分享。平台对数据的垄断，让数据分享变成一种幻象。
脸书和谷歌之所以能够基本瓜分了美国的在线数字广告市场，就是因为它们已经构建了自己的数字围城。
但这并不意味着定制化营销的市场就被这两家企业所垄断。螳螂捕蝉，黄雀在后。又一个巨头亚马逊跨界进入在线广告，因为相比眼球的关注，购买行为要重要得多，因为历史购买信息比点击、网页浏览量、观看广告时常或者搜索信息都能更准确预测未来购买行为，而这恰恰是亚马逊擅长的。
数字营销的军备竞赛正在全球广告业上演一场颠覆大战，超级数据平台脸书、谷歌和亚马逊的跨界进入，切走了很大一块蛋糕。
默多克帝国和迪斯尼这样的媒体巨头也正开始更深入挖掘大数据带来的营销机会；传统的平面媒体和电视媒体在谋求生存的过程中不得不在原生广告上加大投入，成为广告内容策划与消费者关联的平台，模糊了它们与传统广告公司的差别。
甚至像IBM这样很传统的IT咨询公司也开始进入数字营销领域，因为他们想利用跟企业CEO的紧密关联和自己的大数据分析能力，在数字营销市场中分一杯羹。
广告营销领域内的跨界乱战，越来越演变成大数据的争夺战。争夺战中暴露出很多问题：数据交易不规范，数据标准不统一，数据使用没有充分保护。而这一系列的问题中最尖锐的，还是隐私问题。
如何保护数据隐私
通过手机捕捉的消费者移动行为数据，所有权到底该归谁？到底谁能够使用？电信运用商掌握大量消费者行为信息，当他们的利润不断被侵蚀的时候，他们就开始有更大动力去挖掘用户数据，尤其是用户行动加地理位置数据分析带来的洞察。
反过来，手机商和APP也都在搜集这些数据。当然最大的数据搜集商还是脸书和谷歌这样的超级数字平台。
到现在，还远没有建立起一套数据确权、共享和交易的共识。而达成共识之前，首先得确定该如何“保护”数据隐私。
关于数据隐私的讨论，有乐观派，也有悲观派。
《点击》的作者高斯属于乐观派。他认为，现有对隐私的讨论，比如欧洲五月通过的数据隐私新规（GP-GP-DR），就过度强调对隐私的保护，却忽略了隐私数据如果能更好地被各方使用给消费者带来的便利和实惠。
他认为，尤其是90后和00后这一代新鲜人，会越来越多地将个人数据当作货币去交换和使用。
的确，伴随着手机长大的一代人，他们的隐私观发生了很大的改变。他们很清楚自己完全没有可能超脱于这个个人信息随时随地被搜集的世界，无论是平台还是企业都搜集了他们海量的信息。
但是他们有着明确的意识：与其去吵吵嚷嚷，去争取基本不可能实现的隐私保护，不如去争取自己的权益。他们的数据有价值，他们需要赚取这样的价值。因此，年轻一代有可能愿意用自己的个人行为数据去交换折扣或者补贴。
高斯就预测说，在很近的未来（有可能是两三年之内）就可能出现个人数据交易所，当然交易所存在的前提是个人信息已经确权，每个人都对自己在线和线下的个人行为数据拥有所有权，交换过程公开透明，个人数据不会被滥用。
在未来，每个人可以把自己不同类型的数据，比如说行为地点信息、学历信息、过去几年在线采购的信息等等，打包起来，让不同的平台来竞价获得。每个人可以选择把信息卖给出价最高者，也可以把信息卖给最信赖的平台。
相反，《智能机器时代》（In The Age Of The Smart Machine，出版于1980年代）的作者，哈佛大学教授祖波夫（Shoshana Zuboff）就属于悲观派。
她提出“监视资本主义”（她即将出版的新书，名为 The Age Of Surveillance Capitalism）的概念，认为恰恰是谷歌和脸书这样的数据平台从搜集用户行为数据中获得市场支配力，并通过对大数据的分析成为未来的预测者。
她担心，这种通过大数据预测用户行为的军备竞赛不会只停留在提供更为精准的广告这样的初级水平，未来很可能平台会售卖给商家用户每天的实时动态，商户可以用各种方法来影响或者改变用户的行为，从中盈利。
在一些极端的情况下，当消费者的行为数据被大量搜集之后，如果能够每个消费者的全部行为档案都能够调出来，就有可能产生各式各样对消费者的歧视和对隐私的侵犯。
比如说，商家很可能会对高收入人群的数据趋之若鹜，对穷人的数据没有丝毫的兴趣，人群的圈层化甚至在消费领域也会被加深，加剧贫富差距的鸿沟。
甚至可能发展到一种阶段：有钱人可以享受到越来越多的优惠和便利，而穷人根本不会被商家所关注，更不用说为他们提供产品与服务了。