Ⅰ 如何用大數據來解決傳統企業營銷面臨的問題
大數據的興起促使傳統企業進行了信息化轉型，很多企業都會採用基於大數據技術的雲服務產品來代替之前的傳統營銷工具。CRM由於實施流程相對更容易見效快，而逐漸被企業所青睞和重視。CRM的理念重在逐漸幫助企業實現從"以產品為中心"轉向"以客戶為中心"的營銷戰略，幫助企業規范和優化業務流程，同時讓企業及時獲取外部銷售和市場信息，快速應對市場變化，從而帶動企業從日常運作多方面來改進和完善管理，節約運營成本，提高企業經濟效益。
企業實施CRM營銷戰略的關鍵主要包括了以下三點：
360度全面的客戶管理
企業面對客戶管理時候常常存在許多痛點，比如數據安全，客戶信息的重復導致的撞單，因人員變動造成的客戶流失。而CRM系統不但能完成客戶資料的海量存儲。在隱私設置上面，能根據許可權設置導入導出，禁止復制，有效保證數據安全。多種方式防止資料重復，有效防止撞單、丟單、搶單等數據混亂情況。可根據CRM對客戶信息設定共享、轉移、分配，最大限度利用客戶資源。在客戶信息和數據存儲方面，對資料搜集、篩選、跟蹤、維護進行全方位跟蹤和管理，避免因人事變動引發的客戶流失。
營銷自動化提高效率
在營銷效率方面，企業可以利用CRM抓住每一個高價值的實時營銷節點進行實時營銷比如基於用戶在網站的點擊行為及時推送密切相關的產品信息，CRM還可以根據用戶喜好通過電子郵件營銷，將用戶可能感興趣的內容推送以提高點擊率，從而為銷售人員挖掘線索做了一個良好的鋪墊。CRM系統能夠通過對客戶信息的搜集、整理，實現對客戶的分類、分級、分地域管理，針對不同需求、特點、價值的客戶進行精準的營銷推廣，發揮營銷的最大價值。
報表科學的預測銷售結果
統計圖和報表是一種個性化查詢方案，它保存了用戶常用的查詢需求，用最直觀的方式表現出來，為管理決策者大幅節省了時間。只要有一個CRM賬號，所有用戶都可以建立自己的個性化視圖，並擁有部分視圖分配許可權，可以靈活共享數據，提高團隊協作效率。CRM系統根據報表生成各種統計圖，使企業管理者隨時掌握最新動態。
Ⅱ 大數據背景下唯品會精準營銷存在的問題及解決方法
一、唯品會大數據平台規劃和現狀這是唯品會大數據平台一個中長期的規劃。目標很明確，我們希望從技術上能把整個大數據做成一個包含離線計算平台、流式計算平台、模型訓練平台、VRE、 DMP和多種應用的完整生態鏈，並且希望通過這個平台，讓我們公司的分析師、開發人員可以很簡易地運用起來。這是唯品會大數據平台的現狀，總體和上面的規劃圖類似，重點在於離線平台的搭建，目前離線計算平台也已經做得差不多了。我們現在有一套很完整的數據開發平台，可以讓公司的分析人員在不需要任何培訓的情況下，方便地利用這個系統去挖掘大數據中的各種知識，為業務服務。除此之外，我們也有很多產品，看到圖中數據產品一塊，有情報中心、比價、選品、數讀、魔方羅盤、儀表盤等。二、大數據中的資源管理大數據管理本身是一個很廣的概念，涵蓋了很多知識面。但資源管理是今年讓唯品會特別難受的一個點，很多工作人員經過長時間的不眠不休，才最終把它解決掉。所以今天我會把資源管理作為重點，單獨拿出來分享。這里的「數據平台使用申請」打了引號，我想說的是這個「平台使用申請」在初創公司或者建設數據平台的初期，一般是很難做到這么完善的。因為我們需要用戶提交很多要求，而且這些要求是明確的，包含了比如我需要什麼樣的資源，HDFS的存儲、資料庫、計算都需要多少，資源的數目是多少，要通過什麼方式去訪問。拿到這個申請以後，管理員會負責去分配同樣的資源，比如HDFS中分配多少資源給你使用，Hive也是，如果我想要這樣一個資源分配隊列，需要明確分配給你的最大/最小資源是多少。當然，這是一個理想的情況，現實卻很骨感。因為這個行業的發展非常快，相信很多做大數據的同學，很多時候你是被業務和領導推著向上的，所以這時你的思考可能不是很完善，你會發現，你的理想狀態是系統很強大、數據規范、流程規范、技術成熟、業務成熟，但現實呢？唯品會在半年前也是這種現狀：模型的變更非常迅速，線上的那些代碼實際上是我們的人員按小時為單位去做變更的。用戶的能力參差不齊。有很多的歷史包袱，唯品會的數據平台其實四年前就開始搭建了，其中有三年的歷史包袱。同時，有大量的技術包袱，而且平台非常不穩定，掌控力差，有各種各樣的瓶頸。整個大數據平台的分層也不是很明確。這是我們面臨的現實。那麼，這種情況下，維護人員或者像我們這樣的技術架構人員就會經常接到用戶各種各樣的投訴和問題。這里我列了一些用戶經常會抱怨的問題：這個任務昨天還好好的，為什麼今天跑不出來了？2-10倍的數據量，能撐得住嗎？怎麼幾千個任務都慢了？最近磁碟使用率急劇增加，誰在用？這個表好像不用了，我能刪除掉嗎？集群要擴容嗎？擴多少?當你在沒有足夠能力應付的情況下，面對這些問題，你是一籌莫展的。而由此也引申出今天的核心議題——資源管控。三、資源管控中的存儲資源和計算資源做運維、DBA，或者大數據管理人員，都需要了解一個核心，那就是資源管控。做資源管控，其實和分田到戶是同樣的道理。當把一塊田交給你，那你就在這塊田裡自己玩，不要到別人的田裡去摻和。通過資源管控，可以實現很多目的：從亂序到有序。申請和分配有據可查。規則公開透明。數據公開透明。有多少資源，干多少事。有合理的KPI和懲罰機制。ROI，資源傾斜給回報率高的項目。以Hadoop為例。Hadoop平台是大家都在用的一個技術框架，它有哪些資源呢？總的來說，有四個模塊：計算資源、存儲資源、許可權資源、業務資源。今天我會重點講右側的計算資源和存儲資源。為什麼存儲和計算需要關注？首先是NameNode。NameNode在Hadoop中相當於一個技術的管理節點，我們平台目前已經存儲2億的文件超過2億的blocks，現在NameNode的內存使用在100G左右。在這么大的一個集群規模情況下，會遇到很多問題。standby namenode updateCountForQuota緩慢影響主從一致性，進而影響切換（HDFS-6763）standby checkpoint緩慢導致增量blockreport匯報被skip, 影響主從一致性，進而影響切換（HDFS-7097）standby checkpoint GC導致transfer Fsimage超時失敗這里列了幾個問題點，都在社區被不少人提出來，我們也確實受到了影響。其中，最重要的是集群啟動時，規模越大，你的啟動時間可能越慢，除非你把這部分的代碼全部進行重構。舉個例子，可能我們的集群重啟需要30分鍾，因為需要每個block去上報。另外，第二個瓶頸就是資源管理，叫做ResourceManager，這也是Hadoop中的一個技術組件。唯品會現在的規模並行度是高峰期可以有一千個任務在跑，每天有將近40萬的任務提交到Hadoop集群里，基本24小時內時時刻刻都有人在運行。因為現在的電商，包括現在的大數據已經不是以前那種玩法，不是你晚上跑個批處理，事情就做完了。現在大家的要求是，你能不能5分鍾內跑出來，所以我的批處理在上面可能是5分鍾一個力度去提交的，所以這個集群對我們來說已經不是夜間作業的集群，而是24小時專機，永遠不能宕機的一個服務。https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3547部分解決問題https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-518our patch for fairscheler這里也列了兩個問題，就不展開講了，關鍵是第二個，我們提交給社區的補丁。這些問題社區還沒有解決，我們這個補丁也還沒有打到任何社區的版本里去，但是如果當你的集群規模非常大，運行HDFS時肯定會遇到和我們同樣的問題——分配能力有瓶頸。目前我們通過這個補丁，分配能力提升到了近10-15倍。這其實很誇張，我們一直考慮的是，現在已經有幾百台節點了，那能不能變到幾千台？如果分配這個問題不解決，你的瓶頸永遠卡在那，即使再加機器，管理也會因為瓶頸上不去，無法提升到幾千台這樣的規模。前面講到了很多問題，怎麼解決呢？開源節流。分兩塊，一塊要提升各方面主機的性能，圖中列出來的，包括了NameNode RPC性能、yarn的container assign性能，以及加機器。另外一塊，就是要做各種優化管理。大家想，原先你就有幾百個用戶在用，當開放出去後，隨著大數據應用的發展，不斷有人去用，久而久之就會變成上萬個用戶在用。這時，你的存儲是否被有效地利用呢？是否都是有價值的數據放在上面呢？你的計算是否都是有效的計算呢？還有人在用這樣的一個任務嗎？管理數據化成果給大家看一下我們在這一塊的成果。理念很簡單，就是做一個閉環。把整個數據倉庫和Hadoop做成一個閉環，大家可以看到內圈，其實就是正常開發的一個數據倉庫，你會建立任務、執行、下線，這是一個循環。而外循環是從整個任務建立時就開始對它進行管理，當你任務申請好之後，你會分配到一個隊列，查看你的每一個日誌。存儲和計算會告訴你用了多少，同時還可以做一些智能的分析。在你的任務執行完之後，可以在系統裡面看到任務的整個生命周期運行情況。基本上我們就是把整個大數據分到項目，分到人，分到資料庫，分到幾個任務，所有的指標都可以可視化地讓你看到，也就是說，即使你只是簡單地在系統里提交了一個SQL，可實際上你得到的是一個可視化、數據化的成果。你可以知道，今天我提交了多少個SQL，佔用了多少資源，剩下多少文件，所有這些東西在系統里都可以看到。這樣數據分析師也能主動跟你講，今天慢了可能是因為提交的任務太多，今天提交的任務比上周多了一倍。你也能主動地在系統里找，為什麼多了一倍？什麼樣的任務最佔用資源？整個架構閉環大大降低基本架構技術人員的工作量。而當我們所有的數據都開放給數據分析師時，他們又能通過這些數據去做一些自己的分析，這也是一個閉環的形成。對很多公司來說，通過構建閉環，這一塊的工作效率將會得到很大的提升。接下來重點講兩塊資源的管理。一塊是存儲的資源，一塊是計算的資源。存儲資源管理一般情況下，大家在Hadoop中都是用Hive這個資料庫，它對應的是後端的一些一二三級目錄等資料庫和表的目錄。我們要怎樣獲取這些數據呢？從我們的角度來說，我們也是數據分析人員，我們要做的東西和其他的分析師其實是一樣的，只不過我們分析的對象是系統的性能數據。我們會想要獲取各種各樣的性能數據，同時，我們需要去計算這些性能數據，做多維度的各種計算，然後把它推出去給用戶看。存儲資源基本上就是通過這幾大塊來收集，左邊是獲取到的各種存儲的信息，文件、表、數據倉庫、ETL、Hadoop的日誌……第二步是把它轉化為Hive里計算的文件元數據信息、表元數據信息、調度任務元數據信息、路徑訪問信息，最後得到的產出通過各種維度的計算，可以得到：維度：包括分區、表、資料庫、任務、業務、人、目錄層級、時間等所有維度；指標：全量、增量、趨勢、平均文件大小、最大文件大小、最小文件大小、文件數目、佔比等；熱度：哪些表被頻繁訪問？哪些表3個月沒人訪問，是否可以下線了？安全：有沒有敏感信息被非法訪問。通過這一系列的存儲資源管理，可以把所有的關鍵信息收集起來。下面，講一下這些數據的使用，這也是我們公司目前正在踐行的：容量計費通過計費來控制資源，使存儲數據完整透明。消費預警，會提前知會用戶。空間管理自動配置生命周期管理規則；存儲格式，壓縮格式選擇（orc+gzip）；文件管理自動配置生命周期管理規則；小文件har歸檔。控制存儲的價值：一方面可以解決NN「單點」瓶頸，控制伺服器的數量，降低成本。如果沒有加以控制，很快你的規模就會變成幾百、幾千，逐漸失控。另一方面，規范數據生命周期管理，統計冷熱數據的使用，區別哪些數據是能刪的、哪些是能歸檔的、哪些是被頻繁使用的，都可以通過這個手段反饋給ETL生命周期管理。計算資源管理這是yarn的一個架構圖。大家都知道yarn是Hadoop的一個統一的調度管理。但yarn好像把所有資源管理的事情都搞定了，我們還需要管理什麼呢？實際上，還有很多沒有解決的問題。
Ⅲ 大數據時代如何做好市場營銷
大數據時代下，如何做好市場營銷的推廣工作?下面我為大家整理了在大數據時代，做好市場營銷推廣工作的要點和技巧，歡迎大家閱讀參考!
如何做好市場營銷
大數據對用戶行為與特徵分析
顯然，只要積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到"比用戶更了解用戶自己"。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎，或許只有大數據時代這個問題的答案才能更加明確。
過大數據支撐精準營銷信息推送
過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。
大數據讓營銷活動更能投其所好
如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後，即從微博、微信上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
大數據幫助企業篩選重點客戶
許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關，從用戶在社會化媒體上所發布的'各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
大數據分析消費者的特點
面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。
大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
在大數據分析架構下的眾多商業管理模式中，UFO模型較為引人關注，這里U代表User experience，即用戶體驗，其對應的方向是產品設計;F代表Freemium，即免費商業模式，其對應的方向是商業模式研究和設計;O代表精細化運營，其對應的方向是產品營銷運營。研究認為(2014)大數據在以下三個方面起到不同程度的作用。其中，大數據與U(用戶體驗)及F(免費商業模式)關聯度中等，而與O(精細化運營)關聯度最高。
今天我們的經營者大數據分析在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式等方面的能力還比較弱，可能到目前在中國還沒看到非常成功的利用大數據分析來設計商業模式的案例，也許是因為計算機目前的智慧還沒達到設計商業模式的能力高度。
但我們可以通過大數據分析方法進行行業監測以及進行創新監測，從而可以輔助戰略規劃人員來進行商業模式的設計。
好產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。
成功的互聯網運營要做到精細化運營，成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以，企業在大數據的應用場景上，一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果的提升。
基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更准確的做用戶細分、更准確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於用戶生命周期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關註：
1、通過基於大數據的方法進行用戶細分。基於大數據可以找出更好的細分維度，並對用戶做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加准確的用戶細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。
2、通過大數據的方法，可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據，如廣告的點擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為(即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為)進行打通跟蹤，在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。
3、通過利用基於大數據進行有針對性的用戶畫像，並通過用戶畫像數據、用戶行為和偏愛，結合個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，通過演算法真正的實現"投其所好"，以實現推廣資源效率和效果最大化。
Ⅳ 分析一個企業營銷現狀應該包括哪些方面
答：營銷現狀主要提供關於市場產品競爭，分銷和宏觀環境的背景數據，以准確把握目標市場以及公司在其中的地位
其中，具體包括，市場描述，產品纖飢回顧，競爭回顧，分銷回顧
宏觀環境診斷
營銷現狀主要是提供關於市場競爭
產品分銷和宏觀環境的背景數據也准確把握目標市場以及公司在其中的地位
市場描述該部分是描述整個市場和各個細分市場的基本情況
包括市場規模，市場成長和客戶信息等，進而評價市場中用戶的需求情況以及影響用戶
購買的因素產品回顧根據產品經理手明豎攔中的產品適時報告
顯示目前產品線上主要產品的銷售價格，利潤以及產品壽命
情況競爭回顧明確公司目前或潛在主要競爭對手
評估他們的規模，目標，市場佔有率，產品定位以及公司一級為公司和產品制定的營銷戰略和戰術分銷，回顧評估近期的銷售情況和主要銷售渠道的貢獻
動態和未來趨勢通過認識各個銷售渠道激胡的重要意義
和其經營能力的變化對分析對比分析對其進行激勵所需的投入
費用和交易條件，宏觀環境診斷單數，影響公司或產品發展的主要宏觀環境
因素包括人口，經濟，技術，政治，法律，社會，文化等
Ⅳ 從大數據中分析營銷思路
從大數據中分析營銷思路
2013年大數據成為人們津津樂道的事，但是這個概念對於許多人來說是模糊的概念。對於企業來說，分析大數據主要是為了從中找到營銷的思路。之前在我們不二碼垛機網站，對數據的研究一直是時有時無的事，總的來說就是不夠重視。之後在意識到，大數據對營銷工作的重要性，才加大對數據的分析。如何從大數據中分析營銷工作，請聽我慢慢道來。
對營銷工作的數據分析是最能體現營銷工作效果的反饋，所以需要對各項數據反映的問題進行深入的了解。在對不二碼垛機的營銷工作的數據分析，我主要是從以下幾點分析的。在我看來，對這樣的數據分析也是真正的從用戶體驗的角度分析營銷，這樣的思路正好符合營銷注重用戶體驗度的思路。
1、分析用戶的行為特徵
對用戶這塊的數據分析是最直接體現我們不二碼垛機的用戶群的，從這些用戶的數據，我們能把握用戶的年齡段、用戶的喜好與購買習慣等等大量的用戶數據。在更加深入的分析這些數據，甚至可以做到比用戶更加了解用戶。
2、分析營銷活動的效果
在不二碼垛機器人生產之前先了解潛在用戶的主要特徵，分析他們對產品的期待，這樣生產出來的不二碼垛機器人http://www.fujiyusoki.com.hk/能投其所好，這樣的產品是符合用戶需要的。例如湖南衛視在拍《爸爸去哪兒》之前，一定有一大堆的數據分析，包括對市場的分析，這樣拍攝的節目才是符合用戶喜好的東西。
3、分析競爭對手的數據
這方面的數據相信是企業想知道的，雖然對方不可能將數據告訴我們，但是我們可以通過大數據監測分析得到相關數據。對競爭對手的數據分析是快速提高我們營銷效果的好方法。但是要注意競爭中手段的利用，不能超越法律。競爭對手的數據監控要合理分析，揚長避短學習優秀的地方。
4、品牌危機監測及管理支持
新媒體時代，許多企業都進軍媒體中，希望利用媒體宣傳自己的產品。我們不二碼垛機面對品牌危機，也一直在找對策。我們營銷總監說過一句話，「現在許多企業都在玩弄媒體，誰的媒體資源多，對品牌的宣傳就成功了一半。」所以我們不二碼垛機也在加大媒體這塊的投入。大數據的分析可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警。
5、市場預測與決策分析支持
對市場預測與決策的數據分析，有利於我們對市場的把控。現在的數據分析與數據挖掘要求較之前高許多，也更加全面、速度更加及時的大數據分析，多市場的預測及決策分析提供更好的支持。在我們不二碼垛機對市場的預測分析度我們的決策有非常大的幫助。
今後，誰在大數據分析能力上更強，對數據把控力更大，在市場競爭力上會有更大的優勢。
以上是小編為大家分享的關於從大數據中分析營銷思路的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅵ 企業網路營銷現狀分析應該寫哪些方面
互聯網的發展為企業參與全球競爭創造了條件，在互聯網經濟環境下，企業所面對競爭環境和競爭手段也發生了巨大的變化。因而，企業參與全球競爭的手段也應該隨著新的經濟、技術以及社會環境的變化而不斷的深入和完善。本文著重從營銷的角度探討了在電子商務環境下，企業如何制定營銷的戰略和策略來贏得生存和發展的問題。
一、當前我國中小企業面臨的現狀
自從我國加入WTO，就要求我國經濟和社會的方方面面都要盡量與國際接軌，不斷的參與到國際性的市場競爭當中去，國外企業參與到我國市場競爭中來，市場競爭更加激烈。經濟發展的全球化為中小企業參與全球競爭創造了機遇，同時也帶來了巨大的挑戰。我國中小企業在物力、財力和人力等各方面都遠遜於國外大型企業。它們單個企業市場佔有率低，市場開拓能力、技術和產品創新能力以及獲取市場信息能力、融資能力不強，面臨的形勢極為嚴峻。中小企業如何在激烈的競爭中立於不敗之地，迫切需要解決市場營銷問題，認真研究，妥善解決，而互聯網技術的進步為這一問題的解決創造了條件。
二、網路營銷成為營銷戰略的重要組成部分
電子商務的發展創造了一種新的營銷手段――網路營銷，與傳統營銷相比，其理念和戰略、原則和手段略有不同。傳統營銷是建立在傳統的營銷理念和競爭手段的基礎之上的，網路營銷集傳統營銷理念和手段的優勢，有其自身獨有的原則和方法。
在網路營銷中，企業必須順應環境的變化，採用新的競爭原則，才能在激烈的競爭中取勝。個人市場原則:在網路營銷中，可以藉助於計算機和網路，適應個人的需要，有針對地提供低成本、高質量的產品或服務。適應性原則:由於互聯性的存在，市場競爭在全球范圍內進行，市場呈現出瞬息萬變之勢，企業產品能適應消費者不斷變化的個人需要，企業行為要適應市場的急劇變化，企業組織要富於彈性，能適應市場的變化而伸縮自如。價值鏈原則:一種產品的生產經營會有多個環節，每個環節都有可能增值。我們將其整體稱作價值鏈。
企業不應只著眼於價值鏈某個分支的增值，而應著眼於價值鏈的整合，著眼於整個價值鏈增值。個性化原則:首先找出具有代表性的個人習慣、偏好和品位，據此設計並生產出符合個人需要的產品。然後，企業找出同類型的大量潛在客戶，把他們視作一個獨立的群體，向他們出售產品。品牌化原則:為了贏得消費者的青睞和信任，企業必須建立起自己網路品牌，而網路品牌的建立，是一個長期的過程。盡管企業最初建立數字產品和基礎設施的費用很大，但繼續擴張的成本卻很小，由此產生了新的規模經濟。
三、中小企業參與網路營銷的競爭戰略分析
中小企業必須加強自身能力，改變企業與其他競爭者之間的競爭對比力量，鞏固企業現有的競爭優勢:利用網路營銷的企業，應對顧客的要求和潛在需求有較深了解，對企業的潛在顧客的需求也應有了解，這樣，制定營銷策略和營銷計劃才能有針對性和科學性，便於實施和控制，順利完成營銷目標。企業在資料庫幫助下，營銷策略具有很強針對性，在營銷費用減少的同時，還可提高銷售收入。加強與顧客的溝通:網路營銷以顧客為中心，其中資料庫中存儲了大量的現有顧客和潛在顧客的相關數據資料。企業可以根據顧客需求，提供特定的產品和服務，具有很強的針對性和時效性，可大大地滿足顧客的需求。顧客的理性和知識性，要求對產品的設計和生產進行參與，從而最大限度地滿足自己需求。
四、中小企業網路營銷戰略的實施與控制
作為中小企業，其自身的特點決定了其網路營銷戰略的實施與控制有別於那些資金和組織較為健全的大型企業，因為大多數的中小企業都是創業型或者是發展型的企業。
企業實施網路營銷必須考慮企業的目標、規模、顧客的數量和購買頻率、產品的類型、產品的周期以及競爭地位等;還要考慮企業是否能支持技術投資，決策時技術發展狀況和應用情況等。網路營銷戰略的制訂要經歷三個階段:一是確定目標優勢，分析實施網路營銷能否促進本企業的市場增長，通過改進實施策略實現收入增長和降低營銷成本;二是分析計算收益時要考慮戰略性需求和未來收益;三是綜合評價網路營銷戰略。企業在決定採取網路營銷戰略後，要組織戰略的規劃和執行，網路營銷是通過新技術來改造和改進的營銷渠道和方法，它涉及企業的組織、文化和管理各個方面。如果不進行有效規劃和執行，該戰略可能只是一種附加的營銷方法，不能體現戰略的競爭優勢。
策略規劃分為:目標規劃，即在確定使用該戰略的同時，識別與之相聯系的營銷渠道和組織，提出改進的目標和方法;技術規劃，即網路營銷很重要的一點是要有強大的技術投入和支持，因此資金投入和系統購買安裝，以及人員培訓都應統籌安排;組織規劃，即實現資料庫營銷後，企業的組織需要進行調整以配合該策略的實施，如增加技術支持部門、數據採集處理部門，同時調整原有的推銷部門等;管理規劃，即組織變化後必然要求管理的變化，企業的管理必須適應網路營銷需要。網路營銷在規劃執行後，一是應注意控制，以評估是否充分發揮該戰略競爭優勢，評估是否有改進餘地;二是要對執行規劃時的問題及時識別和加以改進;三是對技術的評估和採用。
Ⅶ 大數據分析時代對市場營銷的影響研究
下面我為你准備的關於市場營銷的論文，歡迎閱讀借鑒，希望對大家有幫助。
一、數據分析時代演變歷程
(一)數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以後，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入資料庫並且整合分析。但是由於發展的局限性對數據的使用更多的是准備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代
2.0時代開始於2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源於公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、感測器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶佔先機，開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研，採集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加註重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想像。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對於忠誠於某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那麼即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。並且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標准化生產方式，無個性化可言。定製化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定製。說到底，大規模生產與定製化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
三、基於數據營銷案例研究――京東
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都佔到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益於大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源並聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然後進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對於後續用戶購物完成的售後數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特徵便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用於與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售後環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
(一)數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒於此，首先企業需要明確核心數據的標准;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最後要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造