大数据营销优点

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大数据营销优点范文第1篇

【关键词】电信运营商 大数据资源 资源变现策略

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.01.013 中图分类号：C932.6 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2016）01-0063-05

引用格式：陈科帆，周洪成. 电信运营商大数据资源变现模式及策略研究[J]. 移动通信， 2016，40（1）： 63-67.

Research on Realization Mode of Telecom Operators’ Big Data Resource

and its Strategy

CHEN Ke-fan， ZHOU Hong-cheng

（Jiangsu Posts & Telecommunications Planning and Designing Institute Co.， Ltd.， Nanjing 610036， China）

[Abstract] The main source and features of telecom operators’big data resource were briefly addressed and the operating mode of big data companies was analyzed. According to characteristics of telecom operators， the realization mode of big data resource suitable for operators was presented and some typical application cases were introduced. In the meantime， the realization strategy of big data resource for domestic operators was put forward to provide a useful reference to big data realization for operators.

[Key words]telecom operator big data resource resource realization

1 引言

随着移动互联网、物联网、传感器等技术的发展，全球信息、数据呈现爆发式增长。据IDC预测，未来5年全球数据量将达到35ZB，为2009年的44倍。电信运营商是这些数据的传送者，处于数据交换的中心，具有天然的优势。因此部分运营商已经开始研究基于这些数据的大数据应用，如通过大数据分析充分挖掘用户的行为特征，提升对用户消费偏好的精准把握，从而进行市场营销;利用信令数据支撑终端、网络、业务平台关联分析，优化网络，实现网络价值最大化。

目前这些大数据应用基本都是面向运营商内部运营，极大提升了公司的运营效率，但很难直接产生大量现金流。而互联网公司却已利用大数据形成了收益，如阿里的数据魔方和淘宝指数都通过对用户行为的分析提供数据增值服务，直接转换为收入。运营商如何像互联网公司一样利用大数据资源开发产生大量现金流的对外服务或应用，即实现大数据资源变现，是急需解决的问题。目前大数据相关技术已较为成熟，制约大数据变现的主要因素是缺乏适合运营商特点的大数据资源变现业务模式及策略。

2 运营商大数据资源特点

2.1 运营商大数据资源的来源

（1）来自IT支撑系统的数据

这部分数据由IT系统记录生成，主要包括用户基本信息（性别、年龄、住址、工作单位等）、业务使用信息（语音、短信、流量、增值业务等）、消费信息（ARPU等）及投诉信息等。通过这些数据可形成较为完善的用户画像，描述用户特征。

（2）来自网络产生的数据

这部分数据主要来自CS域和PS域中的信令分析，比如开关机信令、漫游信令、位置信令、DPI信令等。通过这些数据可以统计用户位置、用户数等信息。

（3）来自互联网和移动互联网产品的数据

这部分数据来自手机终端，主要包括用户使用手机中的访问日志、收藏关注信息、交易记录、UGC数字内容等。通过这些数据可以统计用户使用手机的习惯。

2.2 运营商大数据资源特点

（1）用户基数巨大。截至2015年6月，全国移动电话用户数达到12.93亿户，而互联网应用中用户数最多的微信用户为6亿户，远低于移动电话用户数，运营商在用户基数上占绝对优势。

（2）用户信息真实。目前我国已实行电话用户真实信息登录规定，对非实名制用户后期将采取限制通信、业务等手段，督促用户依法实名登记，从而保证电话用户信息的真实性。

（3）用户行为连续。只要用户手机开机，运营商即可随时了解用户行为;而APP则只能在应用运行时才能收集数据，具有很大的碎片性。

（4）用户行为全面。运营商可以了解用户终端上所有应用的基本行为（如打开过什么应用、浏览时长等），而APP只能了解自身数据，无法获取其它用户行为。

（5）位置信息准确。运营商获取用户位置信息是基于网络而非终端，即使用户使用的是非智能机、没有GPS、不能上网，也可以掌握用户实时位置。而APP则必须要基于GPS和联网功能，具有一定的局限性。

3 运营商大数据资源变现业务模式

3.1 国际主流大数据商业模式

参考国际经验，大数据公司的商业模式主要包含以下几类：

（1）广告应用。通过大数据分析精准描述个人用户特征，将用户可能需求对接至DSP等平台，供广告商实时竞价。

（2）数据源服务。主要是将自身的大数据资源向其它企业或开发者开放，表现方式通常为平台方式，提供简单易用的API。

（3）咨询分析服务。主要是通过对自有数据、公开数据或第三方数据进行大数据分析，为特定客户提供在匿名数据基础上的统计分析服务，支撑客户决策。

（4）平台提供。主要是提供大数据平台的出租，用户可将其自有数据导入平台或利用平台处理自身数据，借助平台强大的分析能力实现大数据应用，该模式下按照数据量和使用时间进行收费。

3.2 运营商大数据资源变现业务模式

参照主流大数据商业模式，根据大数据分析和服务的对象，运营商大数据变现业务模式可包括以下几类：

（1）基于个人特征的分析服务

1）基于个人特征的精准营销服务

这类业务通过对用户基本信息、业务信息、消费信息、位置信息、行为信息的综合分析，形成全方位的用户画像，给用户打上各类标签（如游戏玩家、商务人士、网购达人、美食爱好者等）。根据广告公司、媒体公司或调研公司的需求，为他们提供目标客户群体，提升营销的精准性。

运营商典型实践：Verizon公司成立了精准营销部门，充分利用自身的大数据资源对用户进行分析，实现了对消费者消费行为的精准判断。在获得用户允许情况下，将用户数据销售给第三方公司。

该模式优点是业务模式成熟、市场规模大、能立即产生现金流且具有可持续性;缺点是针对个人用户的分析必定涉及用户隐私数据，可能存在政策风险（如工信部31号令，明确禁止运营商未经用户同意利用短信点对点营销），面临较大的不确定性。

2）基于个人特征的征信服务

目前，运营商涉足的征信服务主要体现在消费金融领域。运营商基于用户基本信息、终端、消费、行为、位置等多个维度，构建能反映客户信用评价的子模型，如：坏账风险预测模型、影响力模型、交往圈模型、内容偏好模型等，以实现用户各类特征的多维度洞察，得到最终的信用评分提交给银行，从而收取手续费。后期随着我国信用体系的逐步完善，需要征信的领域将不断扩大，如找工作、商品租赁、商品交易、签证、交友等领域运营商都可涉足。

运营商典型实践：中国联通与招商银行成立的“招联消费金融公司”。当招商银行需要了解某位潜在客户的信用或个人情况时，可向中国联通发起申请，中国联通会根据已有信息作出分析和判断，给出是或者否的判断，或者给出某些标签。

该业务模式优点是盈利模式清晰、市场规模巨大，虽然涉及个人隐私，但符合国家政策，无运营风险;缺点为评估模型的建立和优化需要较长时间，对工作人员素质要求较高，且初期准确度可能较差。

（2）基于群体行为的分析服务

这类业务重点围绕位置数据洞察用户轨迹，并结合用户身份形成人群分布及特征分析服务。典型业务模式为：

1）人群分布流动分析

人员流动实时观测。以热点事件（如大型公共集会）或热点位置（如热门景区）为汇总粒度，采用匿名算法实现人源分析，实时对人流量进行监控与预警。例如云南某运营商在南博会期间，利用大数据分析对人员流动进行实时分析，为组委会提供相关决策依据，有效保障了会议期间的安全。

交通规划辅助决策。政府部门对交通进行规划时往往需要大量的调研数据，运营商可以提供市民在城市中的流动规律，比如从A点到B点的流动人群数量、高峰时间段、持续时长等。从而帮助政府决策是否需要在两点之间增开公交;是否需要调整交通信号控制;以及是否需要建设地铁和地铁站点的选择等。例如法国电信通过其公共服务项目的IT系统建设，每天都会记录几百万条的用户流动信息，通过对这些记录的分析为市政建设提供依据。

商圈选址价值评估。通过精确统计人口流动情况，形成细分的可视化网格，并结合用户属性（消费能力、消费爱好等），制定选址分析报告，辅助商家精确选址。例如西班牙电信推出名为“智慧足迹”的商业服务，可对特定区域的人流情况及人员特征进行分析，比如为零售商提供该区域人群的聚类特征、驻留时长、驻留位置，零售商根据人群的特点来决定商品类型、店面位置等。

这类业务模式优点是技术实现简单、成本较低、能较快产生直接收益;缺点为进

入门槛较低、市场竞争激烈，且部分业务主要服务于政府部门，公益性质较强，收益可能较低。

2）特定场景人群聚类分析

这类业务是基于某些特定场景（如地铁、公交、商场、美容院等），分析该场景下人群的聚类特征，从而为商家有针对性的营销提供辅助决策。如对经常坐地铁的人进行聚类分析，得出该类人群的年龄分布、消费能力、购物偏好等，从而为广告公司或商家的精准营销提供支撑。

该业务模式与基于个人特征的精准营销服务有相同的优点，且因为是聚类分析，不涉及个人隐私，避开了政策风险;缺点为需要对不同的场景建立不同的模型，并需要不断优化，对人员素质要求较高。

（3）面向政企客户的能力开放业务

1）面向企业的平台服务

运营商将大数据平台能力开放给中小企业（为客户开辟私有云空间），中小企业利用自有数据或平台数据进行大数据分析，只需付给运营商相应租金即可。例如日本KDDI利用自身大数据平台，为企业提供云计算服务。

该业务模式优点为市场空间巨大;缺点为市场竞争激烈（互联网公司也在积极布局），可能导致服务单价过低。

2）面向政府的平台服务

另一类业务为对一些公共项目，如政务云、教育云、医疗云、金融云、环保云、旅游云等，通信运营商通过自身的大数据平台为政府部门提供大数据的存储和计算能力。例如NTT DoCoMo建立了Medical Brain和MD+平台，在这个平台上可根据用户行为洞察其个性化需求，医疗人员根据这些个性化需求帮助用户获得准确的信息反馈。

该业务模式优点为市场前景广阔、收入来源稳定、可持续发展能力强;缺点为网络基础资源要求较高、前期投入巨大且回收期较长。

4 我国运营商大数据资源变现策略

4.1 我国大数据产业特点

（1）市场潜力巨大。我国已进入发展新时期，在各领域都需要科学、高效的决策和管理，大数据在这方面具有巨大优势。因此未来在政务、制造、金融、民生、交通、电子商务等各领域都将有巨大的需求。

（2）政府高度重视。推动大数据发展已上升到国家战略层面，我国政府相继颁布了《促进大数据发展行动纲要》、《中国制造2025》、《“互联网+”行动的指导意见》等一系列政策，大数据迎来快速发展契机。

（3）网络和信息安全至关重要。网络和信息安全是红线，中央专门成立了网络安全和信息化领导小组，对于关系到国计民生行业的大数据业务而言，安全显得尤为重要。

4.2 我国运营商大数据资源变现原则

基于国内大数据产业和运营商的特点，我国运营商大数据资源变现的原则可总结为“提前布局、扬长避短、阶段推进、合作共赢”。

（1）提前布局。开展大数据业务需要完善的基础设施、专业的人才和灵活的组织架构，这些都不是短时间能建立的，因此运营商需站在战略发展的角度提前布局。

（2）扬长避短。虽然运营商与互联网公司相比在大数据运营上具备一定的优势，但未达到压倒性的程度，甚至在某些能力上弱于互联网公司，如创新性思维、公司流程制度、营销手段策略等，因此在大数据业务选择中运营商应该有所为、有所不为。

（3）阶段推进。在人力、财务资源有限的情况下，大数据运营不可能一蹴而就，运营商需做好大数据发展顶层设计，分阶段、有重点地推进。

（4）合作共赢。运营商和互联网公司各有所长，相互之间除了竞争外还更应有合作，通过合作取长补短，提供更好的服务，将大数据产业的整体市场做大做强。

4.3 我国运营商大数据资源变现策略

我国运营商大数据资源变现策略可概括为“基础先行、聚焦突破、整合提升”。

（1）基础先行

基础设施是所有大数据应用的基础，运营商首先需要进行大数据基础设施的部署与升级。

网络基础设施中，应推进通信骨干网络扩容升级和网络通信能力优化，加快LTE建设和网络带宽升级，构建“智能管道”;IT基础设施中，在合适的地区加快数据中心建设，同时应做好IDC技术（节能减排技术、新型数据中心技术等）、服务器和存储技术（桌面云、虚拟化、数据仓库、云存储等）、大数据技术（Hadoop、Mpp数据库、NoSQL、流式计算、内存计算等）的应用。

（2）聚焦突破

在大数据运营初期，运营商无论在项目经验和人才储备上都存在不足，此时应积聚优势力量，在某几个重点领域实现突破，形成大数据行业影响力。

随着《促进大数据发展行动纲要》、“互联网+”等一系列政策的落地，将产生巨大的大数据服务需求（政务、交通、旅游、电子商务等），且这些需求具有影响力大、覆盖面广、收入稳定、安全等级要求高的特点。运营商长期以来深耕政企市场，在基础通信业务上已与相关部门建立良好的合作关系，因此可利用自身优势积极与相关部门共同推进大数据应用（合作模式可多样，如资源托管、能力开放、ICT实施等）的落地。同时对不具备大数据运营能力但又有需求的中小企业，可开放大数据平台的数据存储和分析能力，提供标准化的数据分析产品，有效扩大客户群体，实现收入来源的多元化。

除以上能力开放业务外，也可选取部分收益较高的基于个人或群体的大数据应用进行突破，如个人征信（金融信贷、商品租赁、商品交易、签证、交友、找工作等）、人员流动实时观测等，这类业务互联网厂商也在积极布局中（如阿里的芝麻信用、百度慧眼/热力图/迁徙图等）。运营商应利用自身大数据资源特点，打造差异化竞争优势。

（3）整合提升

后期随着大数据运营经验的丰富和业务范围的扩展，可在之前各项大数据应用的基础上进行整合提升，打通行业壁垒。通过搭建社会级的大数据共享平台，引入互联网公司、中小企业、开发者的大数据资源，实现社会级大数据资源共享，成为大数据行业的领导者。

5 结束语

本文研究了大数据运营的商业模式，并结合我国电信运营商的特点，提出了适合运营商的大数据资源变现模式和策略，对运营商大数据运营有一定的参考意义。后续研究可针对不同运营商的具体特点及发展战略进一步细化大数据资源变现业务模式和策略，提出更能实际操作的建议。

参考文献：

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[13] 晓镜. Sprint：运营商仅靠大数据就能生存[N]. 中国邮电报， 2012-11-21（5）.

大数据营销优点范文第2篇

关键词：大数据时代 消费者行为变迁 商业模式变革

一、大数据时代消费者行为的变迁

信息技术的快速发展，大数据时代的到来，使消费者有更广泛和多样的信息来源渠道，消费者的选择也更加多样化和个性化，消费者对商业的了解也更透彻。大数据时代的到来，对消费者的行为产生了强烈的冲击，形成了消费者的新特征。

（一）消费者的行为更加理性

传统商业社会，消费者主要通过媒体广告宣传来认识商业，电视广告、报刊杂志等传统媒体是消费者获取商品信息的主要来源。在以互联网为媒介的大数据时代，消费者如果有消费需求，会首先通过互联网来获取与商品有关的信息数据，在详细的了解商品的信息后，才会做出更加理性和审慎的选择。

（二）消费者行为容易受评价影响

传统的商业模式中，消费者主要通过大众媒体的评价与反映判断商品的优劣。大数据时代的到来，使消费者可以直接在互联网渠道发表对商品的使用感受，这种来自消费者自己的真实评价，会成为诱导客户的重要依据。这些评价信息也会被商业数据公司收集，从而形成对某种商品的评价数据源被有效放大。大数据时代来自用户评价的模式影响更广，对消费者起到直接的诱导作用，消费者会在消费前对商品形成先入为主的印象并最终反映为销售量。这种来自消费者的评价会在各种途径传播，对企业的影响也越来越大，有时甚至能够左右某种商品或企业的命运。

（三）消费者不再宣传依赖品牌

传统的商业模式中，品牌的价值在于商品的质量。随着在大数据时代的来临，品牌的重要性在逐渐降低。由于消费者可以通过各种渠道获取商品的信息，从而更容易掌握商品的真实品质，品牌已经不再是衡量商品使用价值的唯一依据。特别是在大型品牌企业逐渐施行外包供应链生产模式的时代，同品牌的产品由于不同的生产地，也可能存在着质量上的不同。由于大数据信息的广泛性和多样性，这些不同很快就会被消费者知晓，使消费者不再迷信大品牌的质量，大数据使消费者对品牌的依赖性大幅降低。

二、大数据时代对商业模式的变革的影响

大数据时代使消费者的消费行为更加趋向理性，也使消费者不再迷信品牌的力量，这一方面给企业的生存与发展带来了压力，另一方面也给企业的创新带来了机遇。只要企业遵从大数据时代的规律就会获得新的成功。

（一）企业应当树立大数据思维

大数据时代的到来，使现代企业必需遵从大数据时代规律，要重视信息的获取与更新，首先，企业的创新方向不再是固定的，企业应当根据大数据分析出的结果及时调整战略方向，从根本上满足消费者的消费需求。其次，建立多种信息来源渠道有重要意义，企业的信息来源不应当迷信于不变的规律，应当随时具有前瞻性，要时刻从不同的角度审视企业的产品和经营策略。第三，数据也是商品，企业应当建立有效的平台来收取行业数据，从而使企业的竞争力始终保持在产业链的高端。

（二）企业应当重视网络营销

由于大数据时代数据传播的快捷性，使企业的营销方式从传统的广告模式向数据化的方向转变。虽然传统的报纸、电视媒体的广告具有权威性，但是以数据库为基础进行分析的互联网将会使企业的信息更有时效性和快捷的传播渠道，网络会使企业充分掌握不同消费者的不同需求，从而开发出更适合消费者的商品。

（三）确立以消费者为中心的商业定位

在大数据时代，消费者的消费行为更加理性和个性化，消费者不再刻意的追求品牌。因此，企业在大数据时代必须更有效的收集消费者的个性化信息，必须重视消费者的浏览记录，消费习惯偏好，从而以消费者为中心，借助有效的数据分析工具，准确了解消费者的实际需求，从而对消费者群体进行定位，开发出更加满足消费者群体的商品。以消费者为中心进行商业行为定位，实现精准营销，是未来的重要商业模式。

（四）提供更加完善的售后服务

在大数据时代，消费者对商品已经有较为深入的认识，消费者尤其熟悉商品的性能、参数、优点和缺点等特征，对于企业来说，营销的重点已不仅仅是把商品介绍给消费者，而是要为消费者提供更加优质的服务，从而为消费者提供解决后续使用问题的有效方案，这样可以使消费者依赖某款商品。例如，手机生产商除了销售硬件以外，更重视的提供手机的软件服务，从而提高手机的附加价值，这种做法是值得企业借鉴和思考的。

（五）加强信息的安全服务

在大数据时代，数据是企业的核心竞争要素之一，企业不仅需要与消费者实时的传递和获取数据，还要保证客户数据的安全，从而维护消费者的隐私，使企业与消费者达到共赢的目的。加强数据安全与维护，对企业和消费者来说都至关重要，特别是在这个开放的互联网平台上，如果没有严密的数据保护措施，导致数据被恶意截取、修改或泄露，可能会危及企业的生存。可以说在大数据时代，保护信息的安全是企业必需重视的问题。

三、结束语

大数据时代使消费者的消费观念发生了质的改变，消费者的消费行为也更加理性，这要求现代企业基于大数据时代的信息传递特征，充分运用数据组织开展产品研发和创新活动，从而切实满足消费者的需求。

参考文献：

大数据营销优点范文第3篇

数据分析是业务转型之桥

近几年，东方航空公司正在实施业务转型：从客运部分看，东方航空公司正在从传统的乘运商向服务集成商转型；从货运部分看，东方航空公司正在从传统的航空运输商向航空物流企业转型。东方航空公司认为，航空业与信息产业有相同之处。东方航空公司的目标是成为综合服务提供商，与合作伙伴构建一个生态圈，为旅客提供全程的旅行支持服务。因此，信息化的发展对于促进东方航空公司的业务转型起到了十分重要的作用。

东方航空公司已经把大数据的分析和应用提升到了一个战略高度。航空业越来越重视电子售票、网上营销以及提升旅客的体验。通过对VIP客户行为数据的跟踪与分析，航空公司可以提供更加优质、全面和贴近客户的服务，而要实现这点必须依赖信息系统以及数据挖掘系统质量的提升。

东方航空公司的领导很早就提出要实现精准营销和对旅客的个性化服务，而大数据分析是实现这一目标的前提。早在2010年，东方航空公司就建立了一个统一的旅客数据库，所有旅客的相关信息都收录在这个系统中。为了业务发展的需要，在过去几年中，东方航空公司进行了多次行业内的并购，比如并购上海航空公司、中国联航等。在并购后，东方航空公司需要把多个公司的信息系统和应用系统整合在一起，形成一个统一的平台，为系统间的数据交换打下基础。对于东方航空公司来说，它迫切需要建立一个开放的、可扩展的IT基础设施平台。作为IT基础设施平台的核心——处理器的提供商，英特尔的目标也是帮助客户建立一个开放的平台。这与东方航空公司的需求不谋而合。英特尔亚太研发有限公司总经理、英特尔软件与服务事业部中国区总经理何京翔博士表示：“我们的目标不仅仅是对大数据的发展趋势进行讨论，还要携手合作伙伴，帮助中国企业用户发掘其大数据集内蕴含的大价值，并且把握这些大价值可能创造的大机遇。”

东方航空公司信息部总经理严振红介绍说：“旅客数据库的数据量增长非常快，而整理、分析和清理这些数据的工作量也非常巨大。随着业务转型的进一步深入，东方航空公司不仅要做好自己的旅客数据库系统，而且要将自己的系统与主要合作伙伴的相关系统进行集成，实现顺畅的数据交换。目前，我们正在进行这方面的研究工作。”

高性能、易扩展的大数据平台

从数据收集到数据分析，数据转变为信息，进而展现出其内在价值，包括商业价值和社会价值，这是一个艰难的转变过程，不可能一蹴而就。英特尔公司认为，若想更好地挖掘大数据的价值，就需要在相关的IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层导入创新技术，特别是在作为大数据应用载体的IT基础设施与服务层采用基于开放架构的平台。

除了个别的关键应用以外，东方航空公司已经把大部分的应用转到了x86服务器平台上。未来，东方航空公司的云计算、大数据应用也会构建在开放的架构之上。严振红介绍说：“东方航空公司原来的应用大多数运行在小型机上，但现在能够转到x86平台上的应用都转到了x86服务器平台上。不过，还有一些应用，比如从国外引进的一些软件还保留在小型机上。”标准化、开放、易扩展、高性能的x86平台已经成为东方航空公司IT应用的核心骨架。

目前，东方航空公司拥有80多台Dell PowerEdge R910服务器。东方航空公司的虚拟化应用就构建在Dell PowerEdge R910 4U机架式服务器平台之上。东方航空公司目前共部署了三套虚拟化系统，其中一套用于生产环境，还有两套用于测试和开发环境。

Dell PowerEdge R910服务器采用Intel Xeon MP E7520处理器，主要用于数据中心，能为高性能、可靠性和I/O可扩展性的关键任务应用程序提供支持。谈到采购服务器的原则，严振红表示：“服务器的整体性价比是我们最看重的因素。由于我们在持续采购服务器，因此对各服务器厂商的服务能力也十分看重。从业务的角度考虑，我们对服务器的安全性、可靠性是十分关注的，不会盲目追求采用最新的技术或产品。”Intel Xeon MP E7520处理器在设计上充分考虑了用户对可靠性的要求。Intel Xeon MP E7520处理器集合了英特尔高可靠性、可用性和可维护性（RAS）等特性，并具备远程IDRAC6连接和嵌入式诊断功能，其双内置SD模块可提供虚拟机管理程序级别的故障转移功能，这是一项根据戴尔客户的直接反馈而设计的可靠性特性。

大数据营销优点范文第4篇

早在1980年，美国未来学家阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》一书中，便将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。“大数据”自2009年开始成为互联网信息技术行业的流行词汇，其概念得到各方面的高度关注，大数据的应用正在重塑多个行业，包括图书出版行业的商业模式、运营模式、管理模式及科研模式。

大数据条件下图书出版行业的发展方向

1.大数据条件下，精准营销逐渐受到重视

社交网络的流行及数据智能分析技术的发展，可以实现对个人和群体的实时观察，这为预测个人和群体偏好提供了强有力的工具。如果能对大数据进行充分挖掘，就能开发满足消费者需求的新服务和新产品，从而实现标准化广告的推送。

近年来，一些出版社仅仅将书籍的内容作为核心价值，并没有挖掘书籍的数据价值，没有看到数据化需求，也没认识到数据化的潜力。在这方面处于行业领先的是谷歌，它的“词频统计器”是建立在Google Books（全球图书）庞大数据库基础之上的一种应用。这个数据库包括了全球1500万册藏书内的词汇，网友最多输入5个不同的词语，就可以通过Google Books Ngram Viewer（全球书籍词频统计器）显示的图表观察这些词汇在不同年代数据里的出现频率。大数据时代颠覆了小数据时代利用少量数据获得更多信息的思维模式，大数据的应用能够让我们从不同视角更仔细地观察和研究数据的各个方面。总之，利用大数据，出版社可以进行更精准的营销。

2.大数据条件下，个性化的图书内容订制逐渐重要

大数据时代，消费时间“碎片化”和阅读内容“碎片化”成为了一种不可避免的社会发展趋势。在消费者看来，这是追求个性、追求自我的必然要求；在出版社看来，这是未来图书设计品牌定位的主要依据。为顺应趋势，图书的内容、信息提供、服务都将趋于“订制”，也就是，消费者只对满足其个性化需求的订制内容买单。但是，怎样精准把握读者需求成为了出版社的难题。基于大数据技术的精准营销正是为了解决这一难题，对此，出版社可以通过大数据明确市场需求，合理配置资源，极大提升出版效率。可见，个性化的图书内容订制将是连接出版社和读者之间的桥梁。

3.大数据条件下，出版社需要搭建自己的数字出版运营平台

大数据时代，出版社需要结合自身的特点和优势，找准定位，搭建适合自己的数字出版运营平台。出版社应改变传统的思维模式及方法，形成主动出版的观念，借助传统出版的品牌优势，选择多元化的发展策略，并将这种理念渗透到各个环节中。

大数据时代，数据将成为图书出版行业的战略资源及核心竞争力，出版社需要重视各类数据的搜集、整理、研究和分析，应更加注重对既有信息的挖掘和“增值”，而不是单纯追求信息的增量及规模上的扩张。

4.大数据条件下，出版社需要打破数据与行业壁垒

大数据时代，出版社应实行跨行业的深入的战略合作，使传统出版和数字出版能够相互带动，相互促进，相得益彰。传统出版为我们提供内容源泉，而数字出版则可以为我们增添发行渠道，两者有着各自的优势。因此，图书出版行业应积极与电信运营商、技术提供商等合作，借助数字媒体快速传播的优势，实现图书出版跨行业、跨产业的合作。

对整个图书出版行业来说，大数据将带动整个产业的革新。首先，在图书选题方面，选题的确定应基于对图书市场客观数据的分析，大数据能够推动这一目标的实现。其次，从发行角度来看，每个区域发行的数量应详细考察各地读者的阅读情况及购买趋势等，大数据同样能够推动这一目标的实现。再次，从图书购买者角度来看，可以通过大数据提取核心数据，并根据出版社、责任编辑、作者等的综合评分为采购提供相应指导。此外，出版社还应该努力搭建国家行业层面的出版物在线信息交换平台。因此，随着大数据时代的到来，图书出版行业应打破数据和行业之间的壁垒，实现图书出版信息数据的共享，从而为图书产品在线交易提供有效途径。

大数据条件下出版社如何多元化发展

笔者认为，在大数据条件下，图书出版行业应打破行业之间的壁垒，开展多元化发展战略。

1.继续大力发展传统图书出版产业，同时加强数字化转型

数字技术给传统的图书出版行业带来了深刻的变革，在丰富传统图书出版业的形态的同时，也给传统图书出版业带来了巨大挑战。因此，在大数据条件下，数字出版是出版业未来的必然走向之一。

尽管受网络阅读的冲击，纸质书的发展势头被遏制，但500多家出版社的主营业务至今仍以纸质书为主，这是一个不争的事实。据2014年中国新闻出版研究院的数据显示， 2013年我国图书较2012年增加3.0万种，增长7.4%；总印数增加3.9亿册（张），增长4.9%；图书出版实现营业收入增加47.3亿元，增长6.5%；利润总额增加3.4亿元，增长2.9%。这些数据表明传统出版依然持续增长且增长幅度喜人，传统图书出版还是大多数出版社主要的收入来源。

所以，在大数据环境下，出版社必须在吸取数字出版优点的基础上，狠抓传统图书出版业务的发展，只有这样，才能使自身在未来的发展中站稳脚跟。出版社即使要开发数字出版，也不要破坏传统图书出版的运营体系，可以另建一支团队和系统，根据自身的特点、规律来从事数字出版工作。

2.向文化产业发展

文化产业是具有成长性和前瞻性的产业，很多文化产业的规模大于图书出版市场，但是与图书出版业又有着紧密的联系。所以，出版社在坚守传统图书出版业务的同时，应该大力发展文化产业。

文化产业包括的范围比较广泛，它包括文化产品制作和销售活动、文化传播服务、文化休闲娱乐服务和文化设备生产和销售活动等。

在过去十多年中，我国网络游戏兴起，收藏业和拍卖业也得到高速发展。以网络游戏为例，近年来，客户端游戏营业收入稳中有升，网页游戏营业收入增长强劲，移动游戏异军突起，游戏越来越成为人们娱乐生活中不可或缺的重要组成部分。根据《2013年中国游戏产业报告》数据显示：2013年中国游戏市场实际销售收入达831.7亿元，较2012年增长38%。

图书出版与文化产业本来都是软实力，它们有着互相联系和互相渗透的特点，因此出版社不应该固守在某一方面，而是应该在关联中找到新的增长点，激发自己的潜能。笔者这里以日本的动漫产业为例进行说明。日本产业者往往先是在杂志上编故事作为铺垫，然后再引向成套的图书出版，接下来开始拍摄连续剧，最后卖模型、卖道具，这样前后衔接，做得有声有色。因此，在市场经济条件下出版社只有运用好资源，才能有利于图书出版业的发展。

3.向实体业发展

图书出版业的发展模式大致分为两种：一种是只发展主业，即出版社通过图书出版的盈利发展出版业；另一种是以多业发展，依靠多元化发展反哺出版主业。后一种方式是一种良性的互动，其他行业发展越好，出版主业也就发展越好。

成功的大型出版集团大多走多元经营发展道路，它们通过核心出版业体现集团的形象与价值追求，但是这并不表示核心出版业占销售收入的比重就高，甚至有的大型出版集团的大部分收入却来自于非出版业。比如，广西师范大学出版社集团有限公司采取高度市场化运作，走广泛合作道路。该出版社地处偏远，在突出主业的同时，积极进行多元化发展，使得出版社自身从当地并不起眼的出版社成为跨地域、跨地界的集团化出版社。该社现拥有广西师范大学杂志社、印刷厂、大学书店、桂林贝贝特电子音像出版社、北京贝贝特出版顾问有限公司等下属企业和控股公司共22个法人实体，业务范围涉及地产、旅游、艺术品交易、图书、期刊、电子音像及数字出版，文化产品的设计制作、印制、销售，以及教育培训、会展、咨询等多个领域。该出版社的多元化经营非常成功。

大数据营销优点范文第5篇

4月10日，由腾讯视频研发出品、唯众传媒联合制作、膜天下全程冠名播出的全国首档大型调查类真人秀《你正常吗？》正式上线。作为日化行业新锐品牌，膜天下聚焦于《你正常吗？》、《大牌驾到》等原创出品节目，宣布斥资亿元与腾讯视频达成深度战略合作，此举成功地将视频营销合作推进了“亿纪元”时代。

从内容角度分析，未来，在外购内容之外，就自制方面的较量，将是各大视频平台重要的发展方向之一，而对于广告主而言，网络自制节目，在内容营销方面更具灵活性，也为品牌带来了更多的营销空间。

但落实到操作角度，什么样的节目会火？投放之前，广告主进行着哪些维度的考量？视频平台还能够提供哪些营销价值，助力营销效果最大化？这些都需要营销人在投放之前逐一厘清。

行业声音

需求：平台要具整合能力

冯磊 /

维沃移动通信有限公司（vivo）副总裁兼首席市场官

网络视频已经成为vivo目前最重要的网络投放方向之一，我们几乎与业内所有视频网站都建立了深入合作。经过长期的实践总结，我们发现，选择投放之前，不能只看数据，除了评估视频内容的收视率、播放量之外，考量栏目调性与品牌是否契合更为重要。

基于此，vivo选择投放的目标必须是和vivo的品牌风格以及目标受众高度一致——年轻、时尚、国际化、高品质。反之，一些格调不高的视频即使播放量很高，但不符合品牌价值观，也不会被我们所选择。具体的判断标准，可大致概括为：1、内容观众想看，能给消费者带来好的体验；2、大投入，制作精良；3、有良好的视频网站作为支撑；4、有自传播价值，能带来广泛的影响力。

在实际操作时该如何把握这几点？vivo的经验是：首先，一定是在各个媒体平台中选择最精华的核心内容，品质感最高的当家节目是我们的投放目标。vivo认为高效、集中的内容资源能够带来最高的投放效率。再者，要加强与内容提供方的沟通，品牌要学会站在内容方的角度考虑问题，融入到内容策划制作执行中去，才能深挖到内容营销的核心与本质，这也是vivo所长期坚持的。

除了在内容上严格把控之外，在平台的选择方面，我们希望视频平台能够提供更多的服务，以实现营销效果最大化。例如整合能力，我们希望投放对象具有落地能力，能让视频内容实现线上线下内容的整合传播。此外，我们还希望视频平台有自己的推广公关能力，可以将内容的效益最大化，能够自主挖掘一些内容相关的热点。当然这将考验平台的整合能力。

总结来看，在平台选择方面，我们将围绕高效、精准两方面展开。例如，一方面针对像腾讯这种拥有众多产品、拥有更好的合作环境、商业支撑和模式，以及更高效率的大平台，我们会从用户属性出发，从不同的产品中选择和vivo品牌契合度更高的项目来进行合作。但另一方面，vivo也会关注垂直精准的投放方式，例如移动互联网领域，从不同的方面入手，以从全方位实现内容营销效果最大化。

趋势：社交+大数据，有效放大营销效果

阚昕 /

星传流线总经理

视频自制将是视频行业发展的必然趋势之一。分析原因，从视频平台自身发展出发，在外购版权吸引用户观看的同时，视频平台也更需要有自己“造血”能力。随着视频行业的发展积淀，显然，现在视频平台自制能力正在日渐成熟。

以星传流线为例，我们是星传媒体集团旗下的品牌娱乐营销部门，专注创造简单、有意义、及时的品牌体验。视频出品自制节目与传统节目相比，在内容营销方面，拥有更多的灵活性和发挥空间。例如在播出的时长、频次、长短等传播把控上，视频平台拥有更多的自，而且内容更容易被分享，借助社交平台，也更容易制造话题。这些优点可以充分让我们为客户讲述品牌故事，助力推广品牌。

值得注意的是，事实上关于自制模式，还有很多营销优势可以深挖。星传媒体所提倡的Link.d3正是整合策略的大框架：DISCOVER（搜索）、DESIGN（内容设计）、DISTRIBUTION（发行）。例如对大数据、社交平台的应用与整合——通过大数据、舆论导向的梳理（DISCOVER），自制栏目的边拍边播的模式完全可以有效的帮助广告主实现定制化服务，在节目内容与广告效果间找到完美平衡（DESIGN），实现广告主、用户与平台间的共赢。当然这个过程需要制作方、广告主之间的不断磨合尝试，以及对大数据的更高效的应用。再通过敏捷营销更有效地推广内容（DISTRIBUTION）。因此，某种意义上讲，自制节目是视频平台综合实力的体现。以腾讯为例，如能将旗下视频资源、社交、电商等充分整合，将是广告主不可错失的宝藏。

腾讯智慧营销锦囊

翁诗雅 /

腾讯网络媒体事业群全国策划中心总经理

易观国际《中国网络原创出品研究》白皮书显示，网络视频原创出品的观众有72.6%的高学历人群，66.2%的年轻人群，63.5%的中高收入群体——这正是众多品牌追求的最具消费力的年轻群体。如何通过内容影响这些黄金目标群？显然我们需要更优质营销载体。