大数据下的营销策略研究现状

A. 大数据时代电力营销管理创新研究论文

大数据时代电力营销管理创新研究论文

摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。

关键词： 大数据；电力营销管理；创新

在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。

1.基于大数据的电力营销管理的弊端

在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面：

第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制；

第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。

2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战

2.1机遇

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为：

第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加；

第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛；

第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。

2.2挑战

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为：

第一，国家经济转型期的'结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率；

第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现；

第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。

3.基于大数据的电力营销管理创新研究

在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。

3.1通过大数据分析客户的潜在需求行为

大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。

3.2通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销

从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。

3.3运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场

对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。

3.4依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务

随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。

3.5与税务部门合作减小电费回收风险

对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。

4结束语

综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。

参考文献：

[1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2014,31(30):132-134.

[2]孙柏抓.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时化,2013.8:33-35.

[3]庞建军.大数据背景下的电力营销市场行业发展趋势分析[J].科技视界,2014(32):295-296.

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B. 大数据对网络营销的影响

大数据对网络营销的影响

在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，那么，大数据对网络营销有何影响呢？

大数据对网络营销的影响 篇1

[摘要] 互联网时代的发展推动了数据和信息加速传播。大数据在这种大背景下应运而生，并逐步渗入到各行各业。而互联网企业通过大数据，促进信息的实效转化，为网络营销的精准决策和整个营销行业的发展提供了数据来源与支撑。文章主要通过阐述了大数据的定义、大数据的处理，进而总结大数据下网络营销管理优化措施及有效的网络营销策略，力求为各互联网企业的网络营销决策提供参考与借鉴。

[关键词] 大数据;网络营销;互联网

1前言

21世纪是一个信息大爆炸的时代，各种各样杂乱无章数据的出现，一方面给企业以及人们的日常生活造成了一定程度的困扰;另一方面人们也想从这繁杂的数据中找出规律，发现商机，从而抓住商机，开拓新的市场。大数据的出现恰恰能妥善地解决这一问题，大数据分析技术是通过对海量的数据信息进行系统的筛选与分析，力求寻求其中的规律，从而为企业的经营决策提供有力依据与支撑，使企业的经营决策变得更加准确且高效。现今，社会上人们之间的交流越来越密切，科技在高速发展，大数据就应运而生。阿里巴巴创办人马云曾经在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代，DT即DataTechnology数据科技，对大数据的分析是阿里巴巴的重点工作之一。[1]互联网在改变人们生活方式的同时也在改变企业的运作模式，这是信息技术发展的必然。然而随着大数据的来临，网络营销也在不断地进行营销模式与管理模式的创新，试图寻求企业与消费者的利益最大化。现在越来越多的企业通过互联网平台抓取到的消费者的各种数据进行分析整理，获取消费者的消费趋向及特征，以此为依据来制定相应营销策略，不仅可以提高市场决策的准确性，还能大大缩短市场调查与决策分析的时间，提高了企业的经济效益，促进企业各个环节的高效运作。因此大数据与网络营销的结合将是必然的，它将为企业开创全新局面，带来前所未有的.机遇，同时也带来了挑战。

2大数据概述

麦肯锡全球研究对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[2]大数据技术在互联网时代的战略意义，不是在于掌握海量的数据信息，而在于对收集到的数据进行高度专业化处理，力求找出其中的规律与价值，为企业经营决策服务。[3]简而言之，大数据技术关键在于提高对数据的“加工处理能力”，通过“高加工”实现数据的“高增值”。它具有以下四大特征:分别为海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低，具体分析如下:

(1)海量的数据。从互联网或传统渠道收集到的海量数据，涉及面更广、种类繁多，只有运用大数据技术对数据进行分类，才能够满足企业的需求。

(2)多样的数据类型。大数据容纳的信息量大，信息种类也繁多，容量也比传统的数据仓库更大，通常有用户的查询信息、浏览信息、消费记录、消费周期等数据。

(3)快速的数据流转。大数据技术要求在短时间内对海量的数据进行高速处理，对庞大的数据进行分析、处理，从中找出有价值的数据资料，因此对数据的处理速度有很高的要求。(4)商业价值高，价值密度低。大数据需要从海量的数据当中提取出有价值的信息，对技术的要求很高，往往数据的价值密度低而商业价值高。

3大数据处理与网络营销

3.1大数据时代下的网络营销

网络营销是借助网络、通信和数字媒体技术实现营销目标的商务活动。其中可以利用多种手段，如微信营销、微博及博客营销、E-mail营销、视频营销等。大数据技术为网络营销带来了技术创新，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。网络营销的发展主要依赖于对消费者消费信息的了解，掌握了消费者消费信息相关的数据，就能够以此来制定合理化的营销策略，能够提前预测市场的发展方向，提高企业的生产效率，降低了企业的运营成本。同时也为企业开发新产品提供数据来源与支撑，有利于提高企业产品在市场的占有率。

3.2网络营销需要借力大数据

(1)科技的发展。互联网时代的到来，收集海量的数据信息显得更加简单可行，人们可以通过互联网平台收集到各种数据，还可以对数据进行反复的使用与共享，实现数据的循环利用，使数据创造出更多的价值。

(2)个性化需求的增加。社会的发展使人们的消费习惯与心理发生了显著的变化，不再希望自己所使用的产品与别人一样，希望自己是独特的，与众不同的，而企业恰恰能通过对消费者的消费偏好进行大数据分析，来为其制定个性化消费方案。

(3)用户数据易获取。互联网企业与传统的企业相比，其不同点之一就是数据的获取方式不同。传统企业能知道客户当时的需求和购买意向，但是无法获得更多与客户有关的信息与资料;而互联网企业通过用户的访问记录和消费行为

3.3商业定位的转变

大数据时代背景下，消费者对品牌的忠诚度不断下降，使得大数据时代商业模式必须从以品牌为中心向以消费者为中心转变。[3]阿里巴巴于2016年提出了以“消费者的生命周期”来做销售。充分体现了现在商业社会对品牌的转变逐步增加到了以消费者为中心的转变。在工业时代，我们无法获知消费者的翔实数据，但是在大数据时代下数据的原始积累和获取变得容易，借助于智能手机和穿戴设备等科技的发展，数据变得越来越翔实，因此让商家更容易全方位了解消费者，能够针对消费者做到千人千面。从而增加产品的依赖性和忠诚度。所以未来企业的竞争力逐步转变为:谁能提供专业化的产品和服务，谁能全面了解和分析信息，谁就会站在商业的浪潮上。

3.4商业理念

从以商品为主向服务转型大数据时代，消费者的知识水平越来越高，消费者会从已有的大量数据中全面了解商品的功能、价值等，如果仅仅是在商场或互联网简单的介绍商品品牌、包装及使用方法已经远远不能满足消费者的需求了。消费者依据大量的数据，对产品的了解程度甚至比营业员还要充分，因此企业不仅要非常精准地把商品构架、各种性能指标等解剖出来外，还必须向消费者提供大量的解决方案，即大数据时代企业卖出的不仅仅是简单的商品，而是方案的系统集成和商品的服务。所以转型势在必行，从以商品为主转向以服务为主，增加顾客对商品的忠诚度和依赖度，迎接新一轮的商业变革。

4结论

2016年是大数据的发展年，据保守估计，未来大数据的市场规模至少达到万亿元以上。在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，电商和传统企业变得越来越离不开数据，数据即将成为未来企业的核心竞争力，企业要不断完善自己的企业治理结构，抓住市场潮流的变化，让不确定的消费者变得确定，这样才能有针对性地做到千人千面，提供个性化的商品和服务，在未来竞争格局中占据一席之地。

参考文献:

[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商业模式重构:大数据、移动化和全球化[M].北京:人民邮电出版社，2014:29-43.

[2]蔡承秉.掘金大数据数据驱动商业变革[M].北京:时代华文书局，2013:103-110.

[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播: 中国传媒大学学报，2012 ( 11) : 13 - 20.

大数据对网络营销的影响 篇2

［摘要］

文章对当前有关大数据时代网络营销模式的相关概述进行了梳理和分析，进而对大数据时代网络营销模式的创新、精准性以及效果性研究作以归纳，最后进行了总结与展望。

［关键词］

大数据;网络营销模式;综述

1引言

大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。

2大数据与网络营销模式相关概述

2.1大数据的定义

20世纪80年代大数据被提出，到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合;《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据;［3］维基网络将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。

2.2网络营销模式的定义

Rafi－AMohammed和RobertFisher等将网络营销定义为在线维护客户和公司在产品、服务等方面的关系;孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式;芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动;徐艳旻将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术平台力求实现企业经营目标的营销活动。本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。

2.3网络营销模式主要类别

芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放;张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值链服务提供商、网络渠道和虚拟社区;玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销;本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为在线商店模式、中立交易平台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。

2.4大数据时代网络营销模式的特征

陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。胡江涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。

3大数据时代网络营销模式创新研究

张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSP网络广告模式。高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式;王雯研究了大数据下电影整合营销和O2O营销模式。以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。

4大数据时代网络营销模式精准性研究

李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。林燕提出了传播和广告精准营销策略。以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。

5大数据时代网络营销模式效果性研究

胡江涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题，张艳红提出从政府层面、企业层面实现网络营销的效果性，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。

6总结与展望

本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准;大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究;从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究;加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。

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C. 大数据时代市场营销策略

大数据时代市场营销策略

1、利用大数据改进企业广告投放策略

广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

2、基于大数据的精准推广策略

没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。

3、规模个性化产品策略的实施

传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。

近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。

4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘

以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。

通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。

5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略

现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台);不同的客户需求;不同的细分市场;以及不同的但可以区隔的市场区域。

这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度;分析各种渠道形式的测试销售数据;以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

D. 大数据精准营销的策略

大数据营销可以划分为三个步骤：

首先，可以做数据信息的收集，主要通过各种互联网工具实现，包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等，尤其是现代智能手机的普及，让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密，各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能，由此导致每个用户在使用各种软件时，个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库，而后便于后续的精准使用。

其次，是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘，对用户情况做特定的细致分析与分类，让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中，同时附带对应的多样信息内容。

最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据，找到用户特质，然后在数据信息中去做精准的用户投放，满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。

甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容，而后保证更广泛用户对营销内容的认可，最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准，效率更高，同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。

E. 大数据时代的电视媒体营销探析

大数据时代的电视媒体营销探析
在大数据时代，我国传媒行业发生了巨大变化，而传统的电视媒体营销方式已经难以满足电视媒体的时代发展需要。为此电视媒体相关领导必须正确与深刻认识电视媒体在大数据时代的发展现状，积极利用电视媒体自身的营销优势，采针对性策略，做好电视媒体的营销工作，以为观众提供更优质的电视产品，有效提高电视媒体的经济效益。
一、大数据时代电视媒体的营销环境
在大数据时代，电视媒体的发展环境有了三方面的显著变化。第一，实现了媒介资源共享。大数据时代，传统媒体与新媒体积极融合，不同媒体之间通过互联网服务，能够有效进行信息存储与信息交换、信息共享等。第二，媒介内容从以往的信息传送为主，转向以满足受众需求主。大数据时代，因为海量数据铺天盖地向观众袭来，观众对信息的观注度降低，这就要求媒体必须创建便捷、精确的信息传播途径，精确的向受众传送符合其阅读需要的信息，从而更好地满足受众的信息需求，保持受众对媒体的忠实度。第三，媒体采编方式更加灵活。在大数据时代，媒体采偏方式也突破了时空限制，通过互联网在线可以即时即地的进行采访，不必拘泥于过去的特定编辑设备。各种新型移动终端设备、互联网、新媒体等都可以作为有效的媒体采编设备与相关的媒体发布平台。大量的媒介资源通过多种媒体途径传播到大众手中[1]。
二、大数据时代电视媒体的营销内容
大数据时代，电视媒体的营销内容不再单纯的是电视广告营销，而是变得更加的繁琐和复杂，就具体内容而言，可分为显性营销内容与隐性营销内容两方面。
1.大数据时代电视媒体的显性营销内容
一般电视媒体的显性营销内容，主要包括电视广告营销、电视节目营销、电视人力资源营销与电视观众营销这四种。第一，电视广告营销。该部分营销内容主要将电视广告科学置于电视栏目中，帮助广告经销商打开产品销售市场，提高广告产品的知名度。电视媒体进行广告营销从根本上讲是出于电视媒体自身发展资金有限的需要。现阶段我国的许多电视频道依然无偿播放的，而其存在和发展所需要的资金就必然来源于广告商，只有做好广告营销，电视媒体才能获得广告商相应的资金支持，有经济能力进行相关的是电视栏目活动。第二，电视节目营销。该部分营销内容作为整个电视媒体营销的主体，主要是根据节目段与节目内容科学向观众投入电视节目，获得相应的节目收视率。第三，电视人力资源营销。该营销一般是将相关的电视媒体工作人员作为电视媒体的重要营销资源之一，通过塑造其良好形象，有效吸引大量忠实的电视受众。比如许多电视台都会着重推出本台的“台柱子”，将其包装成知名的节目主持人，很多观众会因为对主持人的赞同与认可，而保持对电视媒体的忠实度。第四，电视观众营销。电视受众是决定电视媒体生存发展的关键性支撑要素，电视媒体只有做好电视观众营销，不断扩大受众群体，获得较高的电视节目收视率，广告商才会选择继续在电视媒体投放广告，为电视媒体提供经济支持[2]。
2.大数据时代电视媒体的隐性营销内容
在大数据时代电视媒体的隐性营销内容主要包括影响力营销与形象营销。所需谓影响力营销，就是提高电视台自身的知名度，以促使电视媒体才能被更多的观众熟知，获得更多广告商的赞助和支持，从而促进电视台的进一步发展。而形象营销主要是指电视媒体单位要将自身的良好形象展示给大众，以吸引更多的电视观受众观看，促使更多的广告商选择电视媒体作为自己的广告投放平台。这样无疑有助于增加电视媒体的经济收益，从而促进电视媒体自身的长远健康的发展。电视媒体的这种良好形象一般由高素质的主持队伍、优秀的电视节目制作团队与科学的运营管理队伍等多方面因素构建与塑造而成。
三、大数据时代电视媒体营销优势与营销短板
1.大数据时代电视媒体的营销优势
在大数据时代，虽然各种新媒体的出现与盛行，极大地冲击了传统的电视媒体，但是电视媒体作为我国主要的信息传播阵地，依然有着其它媒体无法比拟的营销优势。一方面电视媒体具有较高的权威性与公众力。在我国电视媒体与报纸媒体一样，是政府发布公共信息的主要平台，在国民心中，电视媒体所具有的权威性与公信力是其它任何新媒体都比不了的。所以许多广告商愿意选择电视媒体投放广告，以期借助电视媒体的公信力来增强大众对广告产品的认同度与支持度，而电视媒体也可以从广告商那得获得较高的营销收益。另一方面，电视媒体在我国具有广泛的受众群体。不同于现在的各类网络新媒体，其应用需要相应的互联网知识与计算机技术等。电视媒体只需要打开相应的电视频道即可观看，应用十分简单方便。同时在互联网出现前，电视媒体在我国就已经有了数十年的存在与发展历史，培养了相当多的电视受众，再加上电视节目自身所具有的强大吸引力，电视媒体在我国的受众群体十分庞大，群众基础非常广泛[3]。
2.大数据时代电视媒体的营销短板
第一，营销观念片面。目前我国许多电视媒体领导片面认为电视媒体营销就是推销电视节目，只要将电视节目推送给电视受众，获得较高的节目收视率，就完成的了电视营销工作。但是在当前我国电视媒体内部体制改革环境下，电视媒体单位需要自负盈亏，这就迫使电视媒在营销中必须充分考虑到单位效益问题。电视媒体只有通过广告营销、节目营销、人力资源营销等多种营销方式获得相应的经济效益，才有能力进行下一步的发展。第二，营销方式雷同。当前我国许多电视媒体的营销方式都较为类似，当某个电视毁体单位营销成功后，其它电视媒体单位会随之跟风效仿，从而使得电视媒体内容同质化严重，电视媒体自身的核心竞争能力不强。第三，营销体制落后。在计划经济时代，我国的电视媒体属于政府直接管理，无需考虑频道亏损问题。而在电视媒体体制改革后，如果继续沿用之前的运营体制，显然难以满足电视媒体大数据时代发展的实际需要。尤其是在新媒体的巨大冲击下，电视媒体更应该积极革新其组织结构、优化其媒体资源，以更好地满足时代发展需要。
四、大数据时代电视媒体的有效策略
1.积极与各类新媒体融合
现阶段，传统媒体与各类新媒体融合已经成为我国传媒业的主要发展趋势。而电视媒体也应该顺应传媒界的时代发展趋势，积极同各类新媒体合作，通过将电视媒介资源与其它新媒体共享，进一步提高电视媒体的收益。比如央视和搜狐网站、新浪网站等多个较大的知名网络平台都有合作，双方通过共享相关的新闻信息，共同创建相关的媒体项目等，来实现利益共赢[4]。
2.不断丰富营销方式，强化电视受众的互动性
进行电视媒体营销最主要的营销手段就是不断加强相关电视栏目的推广。而在大数据时代，电视媒体一方面应该进一步丰富其栏目推广方式。电视媒体既可以在电视节目播放过程中插播相关的栏目片花，栏目宣传片等，也可以积极利用多种新媒体与移动终端设备，在手机、平板上面，通过微博、微信、官方网站等多种网络平台，多方面推送相关的宣传信息，从而增强电视栏目的影响力，吸引更多的电视观众收看，最终提高其收视率。另一方面，电视媒体还必须不断增虽电视受众的互动性。尤其是在一些大型的选秀、闯关等需要观众积极参怀投票的节目中，电视媒体更应该开通电话热线、手机信息发送、网络参与等多种参与方式，提高电视受众对节目的关注度、参与度，从而获得良好的节目播放效果[5]。
3.做好电视受众信息调研采集工作，进行精确化、个性化营销
一方面，在大数据时代，网络搜索指数、网站访问量、微博数据等多种互联网渠道的相关数据都能够有效反映出不同电视受众对同一电视栏目的接受认同度。而电视媒体则可以主动与相关的互联网运营商合作，通过这些渠道，精确采集电视受众信息。并以这些信息为参考依据，制定针对性强的营销策略，打开目标受众市场。另一方面电视节目收视率的高低不单单是由节目的自身质量决定，更与节目的播放时间与播放方式密切相关。只有选择科学的播放时间与适宜的播放方式，电视节目才能被更多的目标受众群体观看，培养更多的电视受众。所以在电视媒体营销中，相关工作人员应该系统分析、科学设计电视节目的播放时间与播放方式，以精确化、个性化的满足目标观众的观看需要。以一些都市恋受剧为例，这类节目的电视受众主体主要是年青的都市上班族，所以这些类节目的首要播出时间应该避开年青人的上班时间，尽量安排在晚间或周末休息阶段，才会获得较佳的播放效果[6]。
五、结 语
综上所述，在大数据时代，电视媒体的营销环境发生了重大变化，其营销内容也更加复杂。同时电视媒体体制改革后，电视媒体失去了政府的资金支持，必须自负盈亏。这就要求电视媒体积极利用自身公信力强、受众范围广的优势，通过科学的营销策略，获得良好的经济效益。以在增强自身核心竞争力的同时，实现自身的长远持续发展。

F. 大数据技术在网络营销中的策略研究论文

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。

摘要：

当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。

关键词：

大数据；网络营销；应用策略；营销效果；

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足

信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学，更明智

在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：

首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制：

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。

参考文献

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[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.

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G. 大数据背景下唯品会精准营销存在的问题及解决方法

一、唯品会大数据平台规划和现状这是唯品会大数据平台一个中长期的规划。目标很明确，我们希望从技术上能把整个大数据做成一个包含离线计算平台、流式计算平台、模型训练平台、VRE、 DMP和多种应用的完整生态链，并且希望通过这个平台，让我们公司的分析师、开发人员可以很简易地运用起来。这是唯品会大数据平台的现状，总体和上面的规划图类似，重点在于离线平台的搭建，目前离线计算平台也已经做得差不多了。我们现在有一套很完整的数据开发平台，可以让公司的分析人员在不需要任何培训的情况下，方便地利用这个系统去挖掘大数据中的各种知识，为业务服务。除此之外，我们也有很多产品，看到图中数据产品一块，有情报中心、比价、选品、数读、魔方罗盘、仪表盘等。二、大数据中的资源管理大数据管理本身是一个很广的概念，涵盖了很多知识面。但资源管理是今年让唯品会特别难受的一个点，很多工作人员经过长时间的不眠不休，才最终把它解决掉。所以今天我会把资源管理作为重点，单独拿出来分享。这里的“数据平台使用申请”打了引号，我想说的是这个“平台使用申请”在初创公司或者建设数据平台的初期，一般是很难做到这么完善的。因为我们需要用户提交很多要求，而且这些要求是明确的，包含了比如我需要什么样的资源，HDFS的存储、数据库、计算都需要多少，资源的数目是多少，要通过什么方式去访问。拿到这个申请以后，管理员会负责去分配同样的资源，比如HDFS中分配多少资源给你使用，Hive也是，如果我想要这样一个资源分配队列，需要明确分配给你的最大/最小资源是多少。当然，这是一个理想的情况，现实却很骨感。因为这个行业的发展非常快，相信很多做大数据的同学，很多时候你是被业务和领导推着向上的，所以这时你的思考可能不是很完善，你会发现，你的理想状态是系统很强大、数据规范、流程规范、技术成熟、业务成熟，但现实呢？唯品会在半年前也是这种现状：模型的变更非常迅速，线上的那些代码实际上是我们的人员按小时为单位去做变更的。用户的能力参差不齐。有很多的历史包袱，唯品会的数据平台其实四年前就开始搭建了，其中有三年的历史包袱。同时，有大量的技术包袱，而且平台非常不稳定，掌控力差，有各种各样的瓶颈。整个大数据平台的分层也不是很明确。这是我们面临的现实。那么，这种情况下，维护人员或者像我们这样的技术架构人员就会经常接到用户各种各样的投诉和问题。这里我列了一些用户经常会抱怨的问题：这个任务昨天还好好的，为什么今天跑不出来了？2-10倍的数据量，能撑得住吗？怎么几千个任务都慢了？最近磁盘使用率急剧增加，谁在用？这个表好像不用了，我能删除掉吗？集群要扩容吗？扩多少?当你在没有足够能力应付的情况下，面对这些问题，你是一筹莫展的。而由此也引申出今天的核心议题——资源管控。三、资源管控中的存储资源和计算资源做运维、DBA，或者大数据管理人员，都需要了解一个核心，那就是资源管控。做资源管控，其实和分田到户是同样的道理。当把一块田交给你，那你就在这块田里自己玩，不要到别人的田里去掺和。通过资源管控，可以实现很多目的：从乱序到有序。申请和分配有据可查。规则公开透明。数据公开透明。有多少资源，干多少事。有合理的KPI和惩罚机制。ROI，资源倾斜给回报率高的项目。以Hadoop为例。Hadoop平台是大家都在用的一个技术框架，它有哪些资源呢？总的来说，有四个模块：计算资源、存储资源、权限资源、业务资源。今天我会重点讲右侧的计算资源和存储资源。为什么存储和计算需要关注？首先是NameNode。NameNode在Hadoop中相当于一个技术的管理节点，我们平台目前已经存储2亿的文件超过2亿的blocks，现在NameNode的内存使用在100G左右。在这么大的一个集群规模情况下，会遇到很多问题。standby namenode updateCountForQuota缓慢影响主从一致性，进而影响切换（HDFS-6763）standby checkpoint缓慢导致增量blockreport汇报被skip, 影响主从一致性，进而影响切换（HDFS-7097）standby checkpoint GC导致transfer Fsimage超时失败这里列了几个问题点，都在社区被不少人提出来，我们也确实受到了影响。其中，最重要的是集群启动时，规模越大，你的启动时间可能越慢，除非你把这部分的代码全部进行重构。举个例子，可能我们的集群重启需要30分钟，因为需要每个block去上报。另外，第二个瓶颈就是资源管理，叫做ResourceManager，这也是Hadoop中的一个技术组件。唯品会现在的规模并行度是高峰期可以有一千个任务在跑，每天有将近40万的任务提交到Hadoop集群里，基本24小时内时时刻刻都有人在运行。因为现在的电商，包括现在的大数据已经不是以前那种玩法，不是你晚上跑个批处理，事情就做完了。现在大家的要求是，你能不能5分钟内跑出来，所以我的批处理在上面可能是5分钟一个力度去提交的，所以这个集群对我们来说已经不是夜间作业的集群，而是24小时专机，永远不能宕机的一个服务。https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3547部分解决问题https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-518our patch for fairscheler这里也列了两个问题，就不展开讲了，关键是第二个，我们提交给社区的补丁。这些问题社区还没有解决，我们这个补丁也还没有打到任何社区的版本里去，但是如果当你的集群规模非常大，运行HDFS时肯定会遇到和我们同样的问题——分配能力有瓶颈。目前我们通过这个补丁，分配能力提升到了近10-15倍。这其实很夸张，我们一直考虑的是，现在已经有几百台节点了，那能不能变到几千台？如果分配这个问题不解决，你的瓶颈永远卡在那，即使再加机器，管理也会因为瓶颈上不去，无法提升到几千台这样的规模。前面讲到了很多问题，怎么解决呢？开源节流。分两块，一块要提升各方面主机的性能，图中列出来的，包括了NameNode RPC性能、yarn的container assign性能，以及加机器。另外一块，就是要做各种优化管理。大家想，原先你就有几百个用户在用，当开放出去后，随着大数据应用的发展，不断有人去用，久而久之就会变成上万个用户在用。这时，你的存储是否被有效地利用呢？是否都是有价值的数据放在上面呢？你的计算是否都是有效的计算呢？还有人在用这样的一个任务吗？管理数据化成果给大家看一下我们在这一块的成果。理念很简单，就是做一个闭环。把整个数据仓库和Hadoop做成一个闭环，大家可以看到内圈，其实就是正常开发的一个数据仓库，你会建立任务、执行、下线，这是一个循环。而外循环是从整个任务建立时就开始对它进行管理，当你任务申请好之后，你会分配到一个队列，查看你的每一个日志。存储和计算会告诉你用了多少，同时还可以做一些智能的分析。在你的任务执行完之后，可以在系统里面看到任务的整个生命周期运行情况。基本上我们就是把整个大数据分到项目，分到人，分到数据库，分到几个任务，所有的指标都可以可视化地让你看到，也就是说，即使你只是简单地在系统里提交了一个SQL，可实际上你得到的是一个可视化、数据化的成果。你可以知道，今天我提交了多少个SQL，占用了多少资源，剩下多少文件，所有这些东西在系统里都可以看到。这样数据分析师也能主动跟你讲，今天慢了可能是因为提交的任务太多，今天提交的任务比上周多了一倍。你也能主动地在系统里找，为什么多了一倍？什么样的任务最占用资源？整个架构闭环大大降低基本架构技术人员的工作量。而当我们所有的数据都开放给数据分析师时，他们又能通过这些数据去做一些自己的分析，这也是一个闭环的形成。对很多公司来说，通过构建闭环，这一块的工作效率将会得到很大的提升。接下来重点讲两块资源的管理。一块是存储的资源，一块是计算的资源。存储资源管理一般情况下，大家在Hadoop中都是用Hive这个数据库，它对应的是后端的一些一二三级目录等数据库和表的目录。我们要怎样获取这些数据呢？从我们的角度来说，我们也是数据分析人员，我们要做的东西和其他的分析师其实是一样的，只不过我们分析的对象是系统的性能数据。我们会想要获取各种各样的性能数据，同时，我们需要去计算这些性能数据，做多维度的各种计算，然后把它推出去给用户看。存储资源基本上就是通过这几大块来收集，左边是获取到的各种存储的信息，文件、表、数据仓库、ETL、Hadoop的日志……第二步是把它转化为Hive里计算的文件元数据信息、表元数据信息、调度任务元数据信息、路径访问信息，最后得到的产出通过各种维度的计算，可以得到：维度：包括分区、表、数据库、任务、业务、人、目录层级、时间等所有维度；指标：全量、增量、趋势、平均文件大小、最大文件大小、最小文件大小、文件数目、占比等；热度：哪些表被频繁访问？哪些表3个月没人访问，是否可以下线了？安全：有没有敏感信息被非法访问。通过这一系列的存储资源管理，可以把所有的关键信息收集起来。下面，讲一下这些数据的使用，这也是我们公司目前正在践行的：容量计费通过计费来控制资源，使存储数据完整透明。消费预警，会提前知会用户。空间管理自动配置生命周期管理规则；存储格式，压缩格式选择（orc+gzip）；文件管理自动配置生命周期管理规则；小文件har归档。控制存储的价值：一方面可以解决NN“单点”瓶颈，控制服务器的数量，降低成本。如果没有加以控制，很快你的规模就会变成几百、几千，逐渐失控。另一方面，规范数据生命周期管理，统计冷热数据的使用，区别哪些数据是能删的、哪些是能归档的、哪些是被频繁使用的，都可以通过这个手段反馈给ETL生命周期管理。计算资源管理这是yarn的一个架构图。大家都知道yarn是Hadoop的一个统一的调度管理。但yarn好像把所有资源管理的事情都搞定了，我们还需要管理什么呢？实际上，还有很多没有解决的问题。

H. 大数据时代下，营销方式发生哪些变化

在这互联网发达，数据为主的时代，我们先来看看目前企业营销人员的心头都有哪些痛。

第一，营销核心的受众发生“质”的变化。

我国市场消费阶层的购买力分为金领阶层、白领阶层、灰领阶层、蓝领阶层和无领阶层。从消费趋势的角度看，真正领导消费趋势的是白领阶层、金领阶层。这两个阶层一般是25～45岁，大专以上学历，个人月收入在3000元以上的人群，近日发布的(2014年全球社交、数字和移动》报告显示，中国有13.5亿人口，城市人口比例为51%，其中互联网网民比例为44%，中国手机设备持有量超12亿台，调查结果表明，都市白领和金领正逐渐成为互联网用户的中坚力量，网络已成为他们工作、生活不可或缺的工具。这些人群正是营销的核心受众，他们普遍具有收入较高、购买力强、消费需求旺盛的特点。由于大众的生活方式改变，由传统媒体向网络媒体“漂移”，优质的核心用户向网络媒体“集结”时，基于传统媒体的传统营销效果便会大打折扣，甚至是逐渐失效。

第二，消费者行为模式的改变，购买决策流程的改变，让以往的营销管理流程，对于潜在销售机会的把握，变得更加困难。研究已经证实买家的决定跟传统营销沟通基本上没有任何关联，消费者通常用自己的一套路子来获取产品和服务信息，其中最常用的是网络，当然还有企业之外的信息来源，比如人们的口头表述或者是客户反馈。

第三，互联网让市场更加广阔，价格也变得透明，竞争也变得激烈，在企业运营中不断“成本控制”的高压下，营销的预算也成为营销人员的痛。人们都说CEO(首席执行官)们已经没那么多耐心。根据201
1年伦敦Foumaise Marketing
Group(营销集团)对600名CEO和决策者的调查显示，73%的人认为他们的CMO(首席营销官)缺乏商业信誉更重要的是无法驱动收入增长，72%称很多人只是嚷嚷着要钱但却无法解释这些投入如何带来新增收人，77%的人表示他们天天跟你谈品牌资产和其他类似的东西，但他们却无法将这些工作与真正的市场估值或是其他重要的金融指标联系起来。又要马儿跑，又要马儿不吃草，极高的ROI(投资回报率)考核让很多营销人员都觉得崩溃。

第四，社交媒体、电子营销的出现，让很多企业专门划归出一些新兴针对客户的服务部门，来尝试新事物。因此，面对同样的客户，同样客户的各种反馈被把持在不同的部门中，不同的营销部门之间就会出现在企业资源、客户信息上的竞争。企业的营销人员确实有点内忧外患。相应地，这种内耗和无序也带来企业整体运营成本的上升，而利润却未见提升。

第五，我们要讲，在日益发展的社交媒体环境中，传统营销不仅起不到作用却也没有意义。你雇用的多个员工，但是他们并不是买家，不能站在另一方来看待事情，利益和买家是完全相反的，所以在社会媒体的世界里，传统媒体已经失效。所以当今的局势就是这样，传统营销策略已经失效，取而代之的是更多有创意的、符合现代环境理念的、跟得上科技的模式。

I. 大数据时代广告精准营销及传播策略

大数据时代广告精准营销及传播策略

随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活从现实生活逐渐走向线下线上结合的二元生活。在网络世界中，我们从事的一切网络行为，包括浏览网页、搜索信息、网络购物等，都被网络服务商抓取与挖掘，形成 “数据痕迹”，堪称“大数据”（Big data）。被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。本文以中粮集团2014“年味儿”广告为案例，看大数据时代广告思维、商业传播、营销方式的变革。

一、大数据时代广告实践：以中粮年味儿广告为例

2014年马年春节来临之际，中粮集团发起一场以“中粮，让年更有味道”为主题的大型品牌营销活动。以“年味儿”为核心，以北京地铁四号线西直门至西单站六站链通包站为宣传阵地，以“我买网”为营销平台，通过整合媒体渠道，最终实现“我买网”电商同比销售翻3倍的直接利益。

1.广告思维：过年语境

人与人之间传播的目的是交流意义，换句话说即交流精神内容[1]。这种精神交流，不能完全依靠语言符号，有相当一部分来自于语境。如何营造语境？简单的说就是用情感讲故事，引发消费者共鸣。根据广告原理，人的潜意识是受情感驱动的，而非逻辑，这些情感包括与生俱来的娱乐、亲情、愤怒、好奇、情欲等。广告思维即商品营销策略和动机需要转化成用户情感上的概念和故事。添置年货、吃团圆饭、放鞭炮、走亲访友拜大年曾是许多人童年记忆中年味儿。而今，人们生活在忙忙碌碌中，年过得越来越没有“年味儿”了。中粮集团在2013年12月30日起至2014年1月7日，创造了一个让整个市场都能熟悉和接受的语境——“过年”。从西直门至西单的地铁站里红彤彤的剪纸、一家团圆的图画、满眼的好年货，年被符号化。这些符号打的是亲情牌，传达忙碌人儿时记忆中的年味儿，唤起了大家心底对春节和团圆的期盼。“曾以为逃离了家是自由，后来才发觉逃离了家，我一无所有。中粮，让年更有味道”、“再好的山珍海味，都比不上妈妈亲手做的白米饭。福临门，让年更有味道！”广告语唤起了“家”味儿、“人情”味儿。过年的语境戳痛了北漂族的心。

2.传播思维：线下线上结合

线下终端以平面媒体、电视媒体、户外广告等传统广告形式以主。中粮“年味儿”广告以马年新年倒计时30天为时间节点，在北京地铁四号线启航，采用环环相扣、逐站链通的模式，逐站链通西直门、新街口、平安里、西四、灵境胡同以及西单站。福临门、家佳康、长城、蒙牛、中茶等中粮旗下知名子品牌，与中粮集团母品牌，借“中粮年味儿专线”齐齐亮相，向往来乘客传递着浓浓的年味儿。铁链通包站广告模式吸引了受众关注，增强了公众的冲击力，实现了广告效应乘积化。线下活动还包括聚焦除夕未归人，爱心年货礼包寄送、赞助驻京外交使节年夜饭、全国数百家线下零售终端促销联动、好年货进驻合作企业销售等活动。线上传播即通过“年味儿”，“中粮味道”微博、微信等网络传播方式，让受众和网络形成互动。在地铁上刊之日同步推出@中粮味道活动微博/微信，参与众多年味儿活动和话题探讨。线下二维码，寻找草根代言。“年味儿吃货达人”互动游戏，中粮好年货礼包、“我买网”购物红包等大奖回馈消费者。中粮年味儿广告活动覆盖3亿人。线上平台与线下平台各有所长。中粮“年味儿”广告形成了线上线下补充、多元的传播形式，为中粮网络营销提供了人气基础。

3.营销思维：自建网络营销平台

中粮集团的成功还在于自建了网络营销平台“我买网”，建立了“5C”营销模型：Catch、Conncet、Close、Continue和Campaign。“5C”营销模型运用的是大数据，即利用数据和自己的洞察力，了解消费者喜好，然后提供个性化服务。

“5C”营销模型是从Catch开始的，即从几十亿的流量中找到真正的价值流量，借助搜索引擎、DSP投放、社交媒体等精准营销手段捕获目标人群，引导到自己的平台（catch）；建立品牌官网为核心的互动平台，可以按照品牌商的意志提供官方内容（Conncet）；完成消费购物的体验闭环，尤其是下单、配送、售后服务一系列客户体验（close）；通过对会员系统、积分系统持续升级等手段提升重复购买和用户忠诚度（Continue）；依靠一波一波的营销计划滚雪球式驱动，让客户群和销售额越滚越大（Campaign）[2]。这种集产品展示、促销、购买、物流配送等于一体的推广模式，提供了“眼见即所得”的快捷便利购物体验，也为中粮品牌整合提供了有力的支撑。

中粮“年味儿”广告通过过年语境的广告思维、线上线下结合的传播思维、自建网络营销平台的互联网思维，最终实现了我买网电商同比销售翻3倍的直接利益。中粮“年味儿”传播方式和营销策略是新媒介时代的典范。

二、大数据时代的广告策略

大数据为广告带来了商机。根据2014年4月17日全国工商系统会议的消息，2013年我国网络广告发展较快，效果也较为显著，网商经营额同比增长46.1%，市场规模达到1100亿元。如何在大数据时代实现广告效果最大化？

1.传播策略

（1）以受众为本位。所谓受众本位，即从受众角度出发，通过分析受众的媒介接触动机及这些接触满足了他们的什么需求，来考察大众传播给人们带来的心理和行为上的效用。传统广告是在围绕“媒体”方的“时间”（广告时段）与“空间”（版面、广告位置）进行商业交易。这种“媒体本位”的传播方式，以传播为目的、观众被强制观看，到达率差，传播效果无法量化，广告不能有效覆盖目标群体。随着大数据广告时代的来临，广告业会迎来由“媒体本位”到“受众本位”的转换。特别RTB广告的兴起，使得广告产业的核心开始围绕“人”（即受众）展开交易。RTB广告是在每个广告展示曝光的基础上进行竞价。广告售卖的不仅仅是传统意义上的广告位了，而是访问这个广告位的具体用户，买方明确人的标签属性，卖方提供与之对应的人的点击流量。

（2）社交化网络传播平台。信息技术的进步使网络环境下“用户创造内容”成为可能，不少企业看到了利用社会化媒体进行营销的力量。电影《小时代》《致我们终将逝去的青春》的成功得益于良好的社会化媒体营销策略，黄太吉煎饼果子、马佳佳powerful网店的成功少不了社会化媒体的助力。在传播手段上，社交化网络传播平台主要包括电子邮件、博客、播客、视频分享、即时通讯、网络社区等多种类型的网络应用的集合，同时涵盖了文字、视频、音频等媒介手段，将多种媒介融合在一起。企业通过不同的表现形式将广告信息通过人际传播的方式传达给受众，网民通过分享、评价、讨论等方式参与，实现广告信息的病毒式传播。社交化网络传播平台以“人人均可参与”为主要特征，受众不再是被动接受信息，而是能够主动掌握、控制信息，甚至参与信息的传播。根据参与程度不同，社交化网络传播包括“强关系”、“弱关系”连接。基于媒体属性的微博，其特征偏向于社会化信息网络，其聚合的群组偏重于弱关系连接，可实现尽可能地传递信息、尽可能地实现公开的互动，促进品牌推广。微博自诞生以来，已成为广告商家的必争之地。作为一种分享和交流平台，微博能表达出每时每刻的思想和最新动态。它是商家或个人发现并满足用户的各类需求的一种工具。相对于微博，微信的服务性更强，其特征偏向于社会化关系网络，其聚合的群组偏重于强关系连接，是典型的熟人模式，同时又开始于公众账号、朋友圈分享等开始向半熟人发展。也可以通过用户订阅自己所需的信息，商家通过提供用户需要的信息，推广自己的产品，从而实现点对点的传播。社交化网络传播实质是一种人际传播。人际传播在本质上来说是个人之间相互交换精神内容的活动，精神内容的交互程度很大程度取决于符号载体的运用。符号载体可以是能传递信息的手段和渠道。而在大众传播过程中，每个接收者都扮演着译码、释码和编码的角色。传播者既是传者又是受众者，在一定程度上具有连接性和交织性。在新媒介时代，广告传播应该充分利用网络优势，以受众为本位、发挥社交媒体功能。

2.营销策略：广告精准营销

2005年9月世界级营销大师菲利普?科特勒最早指出了一个营销传播的新趋势——精准营销。所谓广告精准营销就是依托现代信息技术手段，基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上，建立个性化的服务体系，实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。如何建立广告精准营销？维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中认为大数据的核心就是预测。借助cookies的跟踪和庞大的数据库系统的储存，记录下来大量的姓名和信息，运用大数据技术搜集、分析网络用户的网上“踪迹”，精准地发现目标消费者甚或其消费情境，预测消费者行为。在发广告的时候，不是针对每个人，而是针对预测的目标客户营销。例如Google借助ADsense，通过分析消费者的搜索习惯，进行数据挖掘，然后能够寻找到更适合消费者使用的广告。也就是说广告营销者可以借助于网络技术深入洞察消费者的兴趣和需求，把营销信息制作成消费者“想要的信息”，借助现代化信息技术精确地传递给目标消费者了[3]。

三、结 语

大数据时代带来了信息传播方式的变化，广告的精准营销倍受关注。中粮“年味儿”广告掀起了精准营销的小波澜，它不仅给广告主带来了更满意的效益，也给顾客创造了个性化的传播体验。目前我国广告精准营销尚处于起步阶段，但有着无限的发展潜力。在大数据时代，要达到广告精准营销，在传播领域里，力求实现以受众为核心建立互动的社交化网络传播。在营销领域，依托现代信息技术手段，基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上，建立个性化的服务体系，实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代广告精准营销及传播策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

J. 大数据分析时代对市场营销的影响研究

下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造