大數據營銷和消費者的心之間是個什么關系。如果說大數據營銷的基礎和前提數據挖掘是人類認識外界事物的一種技術，或者說是一種科學的手段；那么，用這樣的一種方式或手段來認識消費者的心，我想是存在問題的，而且離抓住消費者的心還是有很大距離的，未來依然有很長、很艱難的路要走。因為目前的數據挖掘還處于初級階段，有簡單的案例，也有深入的案例。簡單的案例，就像男性消費者去超市給孩子買尿不濕，順便買啤酒，通過數據挖掘發現啤酒和尿不濕有極大的關聯，因此，超市后來就調整了啤酒和尿不濕的擺放距離。深入的案例，就像美國賓州州立大學丁敏教授與中央財經大學王毅等人目前研究的聲紋，通過從不同人口統計特征變量的數據挖掘，找出消費者個體內在的性格特質，然后提供個性化需求，進而提高績效。
大數據營銷所面臨的挑戰
雖然這些成果確實帶來了企業績效不同程度的上升，但目前的大數據營銷依然面臨著四個方面的挑戰：
第一，數據挖掘的事后性或滯后性。大家都知道數據挖掘中所使用的數據都是事后發生的，在時間維度上具有滯后性，這也是數據挖掘自身方法的局限性所在。海量的數據若不能及時有效地利用，存儲的成本也會不斷上升，猶如食之無味，棄之可惜的雞肋。而且海量的數據雜亂無章，并非像人們心里所想的關系發生演繹，因此，人們難以掌控數據間的邏輯關系。一旦數據遭遇損失，若不能完全恢復，也會對整體的分析造成不利的影響。未來企業生存與發展所面對的環境不確定性逐漸提高，數據挖掘若不能及時跟進，準確預測未來，總是馬后炮，那么對企業的價值何在？
第二，非數據事物的數據化。也就是說有些數據是量化的，直接可以用數字來表達；而有些數據并非量化的，像網絡評論、圖片、聲音，甚至是一些物理情境的因素，該如何將這些非數據事物轉化為數據？同時，在轉化的過程中，他們的量綱，也就是單位不同，采用統計分析軟件進行標準化的過程是否科學？這些都是需要解決并回答的問題。
第三，數據本身的真假。數據在搜集過程中，如何知道人們在報告數據時說的是真話，而不是假話？心理學領域有研究表明，人們的心理存在內隱的和外顯的，用通俗的話來說，就是心里想一套，嘴上說一套，手上做一套，完全不一致。就像2016年下半年美國的總統選舉，調查時不少人說要選希拉里，可到真正投票時，那些人卻投了特朗普。什么原因呢？其中之一是，據我的一個朋友對美國選民的調查發現，不少人怕嘴上說選特朗普會受到周圍人的譴責，或會影響到他們的形象，但心里面卻認同特朗普的不少做法。所以，最后特朗普贏得了大選。那么，數據挖掘如何應對“想一套、說一套和做一套”的情況呢？
第四，數據挖掘是行為到行為，現象到現象的關聯影響，難以反映出消費者的心理動機。心理學領域在談到動機與行為間的關系時，常常強調一個行為背后有多種動機，或者說一個動機會產生多種行為。數據挖掘所發現的結論大多是主體或現象之間的關聯，并不能解釋為什么關聯？尤其更加無法揭示主體或現象之間關聯的深層次的多種動機或原因。就像在網上買個手機，有的人是為自己買，有的人是為他人買，當產品的購買者與使用者不是一個人，或者說分離的時候，該如何通過數據挖掘分別知道購買者和使用者的動機呢？
第五，大數據營銷中的數據安全問題。當我們過度挖掘數據，對消費者進行營銷時，如何讓消費者感覺到非常自然，而且自己的信息沒有被泄露呢？
大數據營銷未來努力的方向
綜上所述，大數據營銷的前提是挖掘網上的數據，而網下的數據較難搜集；同時，對于非數據化的事物如何轉化為量化的數據面臨著挑戰。尤其是大數據營銷雖然能夠追蹤到消費者的行為，但卻抓不住消費者的心，不過未來要想抓住消費者的心，也還是存在努力的方向，其一是大數據營銷與人格心理分析，其二是大數據營銷與人際情境心理分析，其三是大數據營銷與物理情境心理分析，其四是大數據營銷與文化背景心理分析。最后，我想說的是：人心即宇宙，宇宙即人心。路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。大數據營銷未來之路漫長而艱辛，至于能否抓住消費者的心，依然是個未知數。
