如今的市场营销手段已经和过去完全不同了，广告主对营销媒介渠道和营销手段的认知、选择也发生了翻天覆地的变化。
在这个毫无疑问是史上最纷乱嘈杂的大时代里，消费者的行为不再是单纯的接受，而是更加自主，这样的关系模式导致了品牌不能依靠强制来获得关注，而要以更具渗透性的方式进行传播，这也势必要求更透彻的“Consumer Insight”即消费者洞察。
说到如何深刻了解消费者，目前的确有几种主流的洞察方式，除了传统的市场调研之外，还有基于Cookie数据的洞察，以及基于搜索行为数据的洞察，每一种消费者洞察手段都有各自的适应场景。
传统的市场调查研究对消费者进行统计分析和研究的历史悠久，手段也相应成熟，能够清晰的定义被访者的年龄、性别、职业、收入等各方面特征，按照人口属性和产品行为属性维度进行综合分析，标签和维度很多，可以形成具象的典型用户画像。
尤其是网络市场调研打破了线下调研的瓶颈，节省大量调查费用和人力，缩短信息反馈周期，在选定的地区内，获取相对庞大的样本数量。但对于用户具体行为轨迹、特定时间段数据的收集，市场调研仍有一定困难。
并且，问卷调查的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是已经设计好的，调研只是基于问题的资料收集，因此，调查问卷主体内容设计的水平，将直接影响整体调查结果的价值。
不成熟的大数据洞察
大数据时代的来临，让消费者洞察有了进一步发展的可能，数据的捕获、存储、解读和利用可以提供各种尺度上的深刻见解。不用设计问卷，大数据能在不可取样的环境、打破“无时限取样”的限制。过往洞察手段做不到的，大数据可以做到；给不出的，大数据可以给。
理想很丰满，现实很骨感。对于大数据的应用，还远远不够成熟。
有不少基于Cookie数据得出的洞察报告，通过分析数据库内每一个Cookie的网页浏览记录，找到用户的兴趣关注点，但因其数据量、过期时间、数据覆盖范围等因素，只能做较简单的数据分析，无法深度还原，很难捕捉到用户在一定时期内的准确需求。
搜索巨头们提供的基于消费者搜索行为数据的洞察也是大数据洞察的一种，搜索平台拥有庞大的用户行为数据，实时洞察消费者需求，集成数据，进行结构化分析，的确也可以做出一定程度的洞察。
但是搜索行为数据给出的洞察报告仅仅是基于特定区域内，或者局限于某特定搜索引擎的特点，掌握的是部分网络用户的部分网络行为，可以帮助企业看清楚有搜索行为这一块区域上人们的行为方式，但是无法知晓这部分人的后续动作是什么。哪些人有购买行为，哪些没有，两者有什么关系？单靠搜索行为数据，无法给出这些问题的答案。
大数据洞察的理想状态
大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。
大数据不是为了任何一个应用产生的，大数据分析客观要求我们根据不同的目标，使用统计、数学模型，从多层次的数据库中抽取数据，在数据和数据的关联和聚类分析中，寻找出有价值的信息。
只要合理使用，这些庞大、多维度的数据，能够在任何地方、从任何角度以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式呈现出来。用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近真实，意味着企业越能够从这些新的数据中获取更敏锐的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
如果有能够掌握大数据标准、入口、汇集和整合过程的公司，能够获取全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络行为，跨网站、跨产品、跨终端、跨平台地驾驭大数据，在此基础上产生的数据洞察，无疑将为广告主带来全新的价值体验。
GEO的大数据洞察
在大数据的完善和运用成熟过程中，已经有优秀的公司去探索更好的拥抱大数据，借助这种新的手段服务广告主，集奥聚合（简称GEO）就是这么一家公司。大数据是GEO的核心优势，前不久，GEO刚获得了数千万美元级别的投资。依托高质量非Cookie的大数据，GEO通过强大的数据挖掘技术，对网民进行连续追踪与实时分析，能够为提供广告主全方位的洞察服务。
GEO大数据洞察产品已经产生了很多优秀的行业性洞察报告，涉及多个行业、多个地区：如互联网金融P2P行业洞察、18-25岁互联网用户护肤品关注洞察、2月华东区五大护肤品牌电商洞察等。同时，GEO的大数据洞察产品对于热点事件上也有关注和研究，如去年的双十二电商大战热点前瞻和战果揭晓等。
消费者旅程只有GEO的非Cookie数据洞察才能提供，搜索行为的数据报告给不出，电商给不出，传统Cookie数据也给不出。因为它们的所有数据或纵向、或断链，而GEO的大数据维度是横向的。从另一个角度来看，洞察到的用户行为比市场调研中用户“说”的更精确、更有参考性。因为有时候用户“说”的未必是全部的事实真相，即全部的行为。
大数据还能洞察到什么
一份大数据的洞察报告还可以从哪些维度来解读一个行业背后的奥秘？以电商行业为例，GEO的大数据洞察包含但不仅限于：
l 用户的需求点。由于性别、年龄、地域、收入和家庭情况等的不同，顾客搜索的、购买的东西也不一样，这种差异是什么造成的？
l 站外和站内搜索有什么不一样？一位顾客，在搜索引擎上和在电商网站内搜索的有什么不一样？
l 用户对品牌的认知是怎样的？也就是对品牌的印象是什么，如果你的品牌总是和某些关键词一起被搜索，那么说明你的品牌和这些关键词相关联。
l 搜索和购买之间到底有什么关系？这个问题没有标准答案，只能靠大数据的分析得出。
l 比价和返利型网站是否对购买行为有影响？如果发现，去过某推荐型网站的用户和再继续购买的大大高于没去过的用户，那么从统计学上看，页面是有影响力的。
l 不同电商购物网站之间的差别，例如在苏宁易购和一号店上用户使用搜索关键词有什么区别？浏览关注度有何不同？偏好品类的差别？到达率和转化是怎样的？
l 对竞品网站的全维度分析洞察，为其用户画像。
大数据需要一起玩
运用大数据做洞察，GEO还面临着不少困难。
正因为数据“大”而导致其杂乱、价值密度低，整合、分析和可视化不断扩大的数据洪流并不容易，由于现阶段没人做过，GEO只能在摸索的过程中，一边分析一边统计，还要屏蔽掉相当一部分的无用信息，整理的过程非常困难。
大数据需要不同的专业公司一起来做，GEO也急需合作伙伴的帮助。洞察报告的产出需要对不同行业有深刻理解的专业咨询人士。所以，GEO希望与专业的代理公司或咨询公司合作，GEO作提供数据的平台，专业公司针对行业给出洞察报告的需求。
总结
我们可以看到，大数据洞察能够通过各方面数据比对，还原真实世界未知的事情当初是怎么发生的，能回答一系列企业感兴趣，但通常很难准确回答的问题。
除了用作广告投放，洞察服务还可以用到产品包装、产品设计、内容推荐、辅助征信、市场反馈、验证决策等各个方面。