4C理論雖然成功找到了從“以產品為中心”轉化為“以消費者為中心”的思路和要素，但是隨著社會的進步，科技的發展，大數據概念的提出，大數據時代的來臨，4C理論再次落后于時代發展的需要。
大數據時代，日益白熱化的市場競爭、越來越嚴苛的營銷預算、海量的數據堆積和存儲等，破是現代企業不得不尋找更合適、更可控、更可量化、更可預測的營銷思路和方法論。
于是在基本思路上融合了4P理論和4C理論的nPnC形式的理論出現了。
大數據概念下的營銷大數據4C轉型從“以產品為中心”到“以消費者為中心”
具體到典型的互聯網行業，雖然學術界對于到底是幾個P和幾個C仍存在著爭議，沒有定論，但是這并不妨礙企業積極探索并付諸實踐應用。
今天我們就來聊聊3P3C理論，域名注冊，概述下互聯網運營的典型理論探索。
在3P3C理論中，數據化運營6要素的內容如下。
Probability(概率)：營銷、運營活動以概率為核心，追求精細化和精準率。
Prospects(消費者，目標用戶)。
Creative(創意，包括文案、活動等)。
Channel(渠道)。
Cost/Price(成本/價格)。
而在這其中，以數據分析挖掘所支撐的目標響應概率(Probability)是核心，云主機，在此基礎上將會圍繞產品功能優化、目標用戶細分、活動(文案)創意、渠道優化、成本的調整等重要環節和要素，共同促使數據化運營持續完善，直至成功。
特別提醒一下大家，這里的目標響應概率不僅僅是狹義理解當中的預測響應模型之類的響應概率，它有更寬泛的含義，既可以從宏觀上來理解，又可以從微觀上來詮釋。
宏觀：概率可以是特定消費群體整體上的概率或者可能性。
例子：我們常見的通關卡方檢驗發現某個特定類別群體在某個消費行為指標上具有的顯著性特征，這種顯著性特征可以幫助我們進行目標市場的選擇、尋找具有相似特征的潛在目標用戶，制定相應的細分營銷措施和運營方案等，這種方法可以有效提升運營的效率和效果;
微觀：概率是指可以具體到某個特定消費者的“預期響應概率”。
例子：比如我們常見的通過邏輯回歸算法搭建一個預測響應模型，得到每個用戶的預計響應概率，然后，根據運營計劃和預算，抽取響應概率分數的消費者，進行有針對性的運營活動等，這種方法也可以有效提升運營的效率和效果。
大數據概念下的營銷大數據4C轉型從“以產品為中心”到“以消費者為中心”
宏觀的概率更加有效，還是微觀的更好?
這需要結合項目的資源計劃、業務背景、項目目的等多種因素來權衡，不可一概而論。雖然微觀的概率常常更為精細、更加準確，但是在實踐應用中，宏觀的群體性概率也能有效提升運營效果，也是數據化運營思路之一。
