大数据营销定义

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇大数据营销定义范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

大数据营销定义范文第1篇

随着互联网的飞速发展，特别是随着社交网络、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显， 2011 年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据IDC 预测，至2020 年全球将拥有35ZB 的数据量，大量数据实时地影响我们的工作、学习和生活，乃至国家经济、社会发展，毫无疑问，大数据对教育领域也带来巨大的影响和冲击。作为一线教师，结合自己的工作岗位，探讨一下大数据背景下市场营销教学受到的影响和冲击，以便及时做好调整与应对，保证和提高教学质量。

一、大数据的内涵与特征

大数据是一个较为抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义。维基百科对于“数据”一词的定义是：“数据（Data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号，可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。”维基百科对于大数据的定义：“大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。”麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。

“大数据”本身并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种现象。美国IBM认为大数据具有“3V”特点，即种类（Variety）多、速度（Velocity）快、容量（Volume）大；国际数据咨询公司IDC则认为满足“4V”即：Variety（种类多）、Velocity（流量快）、Volume（容量大）、Value（价值高）指标的数据才可称为大数据。这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。大数据的概念与“海量数据”不同，它不仅仅是用来描述大量的数据，还更进一步指出数据的复杂形式、数据的快速时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理，最终获得有价值信息的能力。

涂子沛先生在《大数据》一书中指出：“‘大数据’之大，不仅仅意味着数据之多，还意味着每个数据都能在互联网上获得生命，产生智能，散发活力和光彩。”社会学教授加里?金称“这是一场革命，庞大的数据资源使各个领域开始了量化进程，无论学界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。

二、大数据背景下市场营销学教学面临的挑战

（一）市场营销学的教学内容发生巨大变化

市场营销学研究的是企业的营销行为，而当前市场环境瞬息万变，云计算、大数据、社会化媒体、移动互联网等新趋势不断涌现、层出不穷，也使得传统企业面临大转型，不管在哪个行业，传统营销的优势没有了。如果企业的商业模式还是老一套，生产、加工、产品、招商、广告，这一套路早晚会使企业走进穷途末路。因为商业模式变了，有很多营销思想、策略和手段就不奏效了，有的甚至发生了颠覆性的革命，所以相应的教学内容也必须做出调整。

1.企业的战略规划时间将缩短

市场营销学认为，企业要制定一个战略规划，它是一个社会管理过程，是具有长期性、全局性、根本性和方向性的谋划。大数据时代企业做3-5年战略规划是没有任何实际意义的，我们看到，今天的阿里巴巴很火，明年后年就不一定，说不准就被微信替代了。企业在互联网大数据日新月异的变化下，只能制定有效的一年战略，策略战术变化以周为单位，这样才能保证企业的与时俱进。

2.传统的促销策略将被改写

促销的实质即沟通，而沟通的方式之一――广告的力量将被大大削弱。新社交网络下的广告技术亟待革新。现在没有多少企业还会把大把的钱投向电视广告，还在以为分众的电梯广告占据了终端？那就错了，要知道，未来谁的WIFI覆盖率越高，谁就越可以占据终端用户的心。租个足够的数据流量，使人们习惯从你这里进入免费的WIFI，其广告价值将无可限量。现在的企业也越来越多地使用二维码营销的沟通手段。二维码的使用也使广告变得亲切宜人。

3.品类竞争将凸显

任何行业的发展，都是不断发展出新品类；而任何一个新品牌的崛起，也正是因为代表了一个品类。以互联网为例，QQ代表了即时通信，微博代表了简短共享自媒体，微信代表了免费移动社交，这些新品牌的崛起，正因为开创了主导新品类。事实上，战略上主导品类，战术上根据品类发展阶段来配置运营企业的资源（互联网是配置资源之一），才是可持续增长的根本性、系统性思维，被称之为“品类增长战略”。今天微信已经主导了移动社交这个品类，相比之下，来往因为没有分化出新品类，无法改变顾客的选择路径，导致其所谓的创新不足，从而缺乏竞争力。

4.市场调查与分析的内容将重整

大数据的出现，使营销决策的过程更多地从“经验”转变为“科学”。传统营销体系的市场调查基于抽样，并以抽样数据进行分析和推断，然而，当社会环境处在急剧变动，出现了前所未有的传播平台之后，既往的抽样方法面对复杂的环境往往显得力不从心，不能进行精准的推断和预测。于是，在大数据背景下的整个营销流程中，各种相关的数据调查和数据库纷纷出现。例如索福瑞的电视收视率和广播收听率，CTR 的广告投放监测数据、消费行为调研，AC 尼尔森零售研究、新生代消费行为研究，电通和奥美的消费者深度洞察等等。这些数据库的建立以及数据分析的工作帮助传统的广告与营销体系实现了最高程度的科学化。

（二）市场营销传统教学方式面临的挑战

1.大数据提供新的教育平台。2012年5月，哈佛大学与麻省理工学院就宣布，将投入6000万美元开发一个类似的平台，并向全世界免费开放。同年，我国教育部向全国高校征集了系列视频公开课程，面向全社会开放和共享。可以预见，这种智能学习平台将会给高等教育带来深刻的影响。学生可以通过线上学习，在网上免费获取国际、国内最好的课程资源，那么市场营销专业教师的课堂教学将面临极大的挑战。

2.传统的教学方式缺乏吸引力。目前的课堂教学，即在固定的场所，利用简单的工具对学生进行单向灌输式教学，师生之间的交流，受到空间、时间及心理因素的限制。处于大数据时代，大学生获取信息的渠道和范围已经大大增加。学生获取知识的途径不再仅是课堂，他们已不满足于听任教师传统的灌输，而是追求更加个性化的教学内容和新颖的教学方式，他们会随时利用手中的笔记本电脑、平板电脑和智能手机收集相关信息，并根据自己搜集来的信息做出判断，随时分享，并将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。因此，市场营销专业的教师也往往面临更大的教学压力。

三、大数据背景下市场营销学的教学改进策略

（一）及时更新市场营销教学内容

大数据背景下，企业的商业模式不断变化，营销策略、营销手段推陈出新，瞬息万变，而国内通用的市场营销内容体系基本上是采用美国西北大学教授菲利普?科特勒的市场营销学课程体系，具有相对固化性，而市面现有的各种市场营销学教材，即使是最新版的，在内容设置上也相对滞后，难以跟上实践发展的需要。因此，作为市场营销专业的一线教师，尤其不能墨守成规。大数据提供了扩展思维的空间，从多角度、多层面思考问题，也要求教师不能把原有的知识绝对化、凝固化，而是应保持大数据时代的敏锐性，敞开头脑，不断吸收新的信息。一方面，时刻跟踪国际国内市场营销理论的最新发展趋势，积极关注市场营销理论研究的前沿；另一方面，了解国外近期成功的营销案例，关注国外市场营销的最新动态，多关注实践中企业商业模式变化和市场发展动态，多参与教学研讨会，多与同行交流，与时俱进，不断创新，结合不断变化的营销环境，及时梳理与总结现有教学内容体系中不和谐的部分，保证将最新的教学内容提供给学生。

大数据营销定义范文第2篇

从数据科学的角度看，这次航天仼务的失利是数据定义没有做好，正所谓“失之毫厘，谬以千里”。数据定义是数据收集和分析的基础，看似简单，想要在实践中做好却并不容易。尤其是在大数据系统中（如宇航工程），维护数据定义的正确性和一致性就更具挑战性了。

数据定义有两个要素，一个是关于定义的概念，另一个是关于定义的测度。前者可被称为概念定义，而后者可被称为操作定义。好的数据定义应该同时具有清晰的概念定义和操作定义。火星气候探测者号的悲剧就是操作定义没有在系统中做到一致性而导致的。

而在另一些应用场合，概念定义可能成为问题的症结所在。一家国内著名电商的大数据负责人曾经告诉我，一个让他们非常头疼的问题就是应该如何定义什么是一笔“订单”。从IT人的角度，“订单”的概念似乎应是很简单的，那就是顾客一次付款购买的全部商品。然而实际却远比这个复杂。比如说，有时候下单之后，后台发现某个产品断货，然后征得顾客同意取消了原订单中的这一项产品。这样就有了两种订单的定义，初始订单和真正执行的订单。接着在仓库配送时，一张订单可能会被拆成两次或多次送货。这样一个订单在运营记录中变成了几张单子，在财务那边也造成了多张发票。最后，顾客可能发现自己不喜欢购买的一些产品而要求退货。结果一张订单的实收款往往有别于下单时的金额和配送时的金额。这样以来一笔订单到底该如何定义，一张订单的金额和包含的产品数到底该如何计算，就成了个棘手问题。

重要的是，这一数据定义不仅是个技术问题，而且还有战略层面的意义。从营销和客户关系管理的角度看，订单的定义需要能反映顾客购买次数和（考虑退货后的）实际消费金额。但是从运营管理的角度，订单的定义最好能反映实际配送成本和配送质量（如递送速度，准确率等）；因此拆分后的实际配送订单对运营决策更具意义。而在公司高层决策者看来，以上各种的订单概念都有其重要性和对应的管理作用，因此都希望保留。所以对数据部门来说，挑战一下就大了起来。因为不仅要在系统中维护不同的订单定义，而且还要注意及时提醒使用数据的决策者当前看到的数据和分析结果是基于何种订单概念。因为不同部门有自己对数据定义的偏好，在提供数据图表时还要尽量给出个性化的定制。

更多的时候，清晰的概念定义和操作定义都不容易给出。笔者曾经给一家著名的跨国石油公司做过零售方面的咨询，是关于其在全球各个自有加油站的定价优化。要给某个加油站做定价优化，知道其竞争对手是谁应是必不可少的。可是竞争对手到底该怎么定义呢？竞争的概念似乎是不言而喻的，但是不言而喻恰恰正是隐患所在。强调数据科学，就是要消除这些隐患，把概念清晰地表达出来。

从经济学角度，对于竞争对手的严格定义应该是：如果至少有一部分消费者在购买时会考虑在A和B中做出选择，那么B是A的竞争者。但是这一定义却缺乏可操作性。该公司收集了自己加油站每天每时段的销售情况，但只能追踪同城其它加油站的每天定价和广告变化。另外，对于持品牌积分卡的顾客，他们在该公司的消费情况能被完整地追踪，但是他们是否也加过其它品牌的油就不得而知了。

经过一番仔细思考，我们决定采用如下的定义：B加油站是A加油站的竞争者，如果B的营销活动（如价格降低、广告等）对A的销量有负面影响。这一定义符合我们对竞争的一般理解，而且还考虑到了数据收集的可行性，所需的数据都是已经有了的。可是即便有了这个定义，操作起来还是充满了挑战。首先，澘在竞争者的范围该如何定？离A一公里？ 五公里？还有更远的可能性因为消费者可能会比较居住地附近的加油站和上班地附近的加油站。大数据在这一点上能帮助我们。比如说我们可以把网撒得很大，扩大到一百公里的半径，把潜在的竞争者都查一遍。

可是下一个问题又来了：我们怎么判断B的营销活动（如价格变化，广告等等）对A的销量有影响呢？和有些流行大数据读物所宣称的不同，我们发现单纯看相关性并不可行。 举个例子，由于原油价格上升，B提了价，而消费者也总体减少了开车的里程。这样从数据上我们看到的是B的价格提升往往伴随着A的销量减少，这似乎意味着B不是A的竞争者，而事实则可能正好相反。

大数据营销定义范文第3篇

关注企业KPI完成、采用直接“推销”的强行营销方式，忽略了客户之间的偏好差异，营销时机“一刀切”，缺乏细化，营销产品与客户接受度之间缺乏适配性分析，对客户体验重视不足。为解决上述问题，基于大数据和客户事件的全触点实时营销管理采取了以下方式：（1）以客户体验为中心设计营销活动时机不再以企业自身的产品销售目的为营销设计出发点，而是以客户对营销的体验感知为出发点。营销力争做到在客户最需要的时候立即出现，让客户在惊喜中感受服务和产品溢价；客户不需要时，从不去打扰。当客户各种事件发生时、企业与客户触点发生时，企业根据客户的需要，充分利用各种触点机会，通过触点实时推送营销内容；而当客户与企业无接触的时刻，尊重客户私人空间，不去打扰客户。（2）以大数据和客户事件开展精细化营销首先，以客户标签细分锁定潜在营销目标客户。营销案的设计是基于大数据分析基础上的运营决策行为，根据客户的个性化标签，确定营销的潜在目标客户群，并且客户标签在实时营销过程中也要进行实时匹配。其次，以客户事件决定营销开展时机。营销的最终触发需要结合客户事件来确定。当营销案中定义的潜在目标客户的客户事件发生时，营销案才进行触发。此时智能服务营销系统对客户标签、客户事件、营销其他规则等进行匹配，按照预定的营销流程、规则触发营销内容。第三，以触点决定可能的营销送达方式。在客户标签和客户事件都匹配营销规则的场景下，根据客户与运营商的触点方式，决定采用合适的方式将营销最终送达客户。在某种触点上，营销人员可采取的营销送达方式可以是多种，但从营销的时效性和客户感知效果上则有首选方式。各触点上具体可选择的营销送达方式列表见表1。（3）以实时触点营销替代静态批量营销1）营销目标客户是动态实时计算出来的，而非静态提取后批量发送。只需定义出潜在目标客户标签规则、营销流程和营销规则，即可开展营销；营销的目标客户在客户事件和触点过程中实时匹配、判断完成。当营销过程中需要对营销案进行调优时，直接调整营销规则即可生效，大大提高了营销效率。2）营销具有时效性。营销匹配过程是在客户事件发生后瞬间完成判断的，并非延后较长时间推送以致错过营销时机；触点发生时，可以在客户服务、业务办理过程中同步开展营销。3）营销内容、方式是根据客户事件实时变化的。由于并不能准确预知客户事件行为，且客户各种属性、状态是实时变化的，因而营销必须实时处理上述内容以完成营销内容推送，保证对客户的营销内容始终是“适合的、恰当的”。

2建系统：整合现有信息系统，建设智能服务营销系统

管理模式的高效运转，需要IT系统的承载和固化。基于大数据和客户事件的全触点实时营销，其IT支撑能力主要包括两部分：大数据处理、挖掘、分析能力；营销管控、执行、送达的信息化支撑能力。（1）积极引入新技术，打好大数据基础借鉴互联网架构，践行去IOE理念，引入成熟开源框架，基于x86平台构建分布式计算与存储平台，采用Hadoop、Flume、Spark与Storm计算框架、爬虫、MPP等技术，实现大数据的云架构，整体性能提升5～6倍，为大数据处理和分析服务奠定基础支撑能力。（2）整合分散的IT资源，形成整体支撑能力一方面，聚合企业内、外部海量数据资源，形成大数据能力基础。在已有业务受理、客户资料、业务使用、账单、终端等数据（即B域数据）基础上，整合分散在不同部门的通信信令、上网行为、网元数据（即O域数据），以及公司运营决策的财务、人力、采购等数据（即M域数据）。M、B、O域数据统一汇总后,企业全部运营信息齐备，有利于形成对客户进行营销的全视图、全视角洞察。另一方面，打通前、后台数据与应用能力，统一收敛营销功能。新建设的智能服务营销系统，跨接前台CRM系统和经分大数据系统，打通了经分系统和前台CRM系统，使得营销整体上既有智能数据支持，也有精确的营销接触管控。（3）智能、实时、主动、协同的智能服务营销系统在具备大数据等技术能力的基础上，整合分散的IT资源，将大数据挖掘、客户接触管控、营销交互等能力进行整合，统一承载、管理营销任务，形成智能处理、统一管控、多系统联动的智能服务营销系统。其功能结构、各系统能力整合关系如图1所示。该系统可以实现营销智能推荐、智能管控，实现智能流控、智能调度，具备实时捕捉、实时营销能力。可以实时捕获商机，实现通信使用、服务过程与营销过程的实时结合；可以利用大数据挖掘模型和客户标签，主动挖掘客户需求，当最佳营销时机触发时，主动向客户或窗口人员推送营销内容；还可以针对各营销渠道进行交叉营销、协同营销，支持营销全流程的策划、审批、执行、效果分析等闭环管理。

3重运营：充分挖掘客户资源，开展多种形式的全触点实时营销服务

营销管理的提升首先从提升营销运营能力着手。实现精细化运营，需要从客户特征的全面洞察、客户事件和行为的全面快速捕获、营销内容的实时触发推送等方面开展建设。（1）对客户进行360度特征分析一方面，利用客户全息数据进行数据分析以获得客户标签。客户标签可以用来直观描述客户的基本特征及其偏好，是对客户进行细分、精细化分析的基础。利用大数据技术得到客户全视图的基本轮廓，从客户属性、特征等方面勾勒出客户轮廓，建立客户特征库。表2是从大数据中经过数据挖掘、分析获得的客户标签简单示例。另一方面,尽可能精细化地描述360度客户画像。为适应各种营销活动的精细化要求，避免营销需求开展时因客户标签不足而无法精细化画像，大数据平台围绕客户特征，提前挖掘出尽可能全息的客户画像。目前某运营商的客户标签，已经包括客户自然属性、价值属性、消费属性、产品选择属性、业务使用属性、社会交往圈属性、各种行为偏好属性、终端属性等80多个大类1200多个。（2）客户事件立体化全覆盖客户事件是通信运营商的客户在通信业务使用、业务与服务办理、属性状态变化等时刻发生的操作、动作或特征变化等行为。客户事件可以根据营销需要不断开发定义。部分客户事件可参考表3的典型举例。目前某运营商已开发出112种客户事件，基本形成了对客户各种交互事件的立体、全方位覆盖。凡是客户与运营商发生互动的时刻（如扣费、通话、网厅办理业务等），这些互动事件均可被系统根据定义自动捕获并用于营销。（3）构建客户全触点实时营销能力触点就是一次与客户发生关联、互动的接触机会。这种接触不仅是面对面的接触，也包括通过通信网络、IT服务系统等发生的接触。表4是目前通信运营商与客户之间可能的触点分类列表。上述触点基本涵盖了通信运营商与客户所有可能的接触方式，如在这些接触中推送营销，客户接受率将远远高于传统营销媒体和渠道，具有以下显著特点：1）所有触点具备营销推送能力：在所有触点上可以根据营销策略，组合、选取合适的触点，向客户推送与触点匹配的营销内容。2）营销触点可自由组合：同一营销案，可以组合选择多种触点，当客户与任一触点接触时，在该触点优先推送营销内容，其他触点不再推送，避免重复打扰客户。3）不同触点可有不同的接触、推送策略：根据每一类触点及其发生场景的特点制定适合的营销策略，使客户在任何触点中都有机会接受营销推送。4）统一管控触点：统一管控所有触点列表和定义，所有触点对应的营销内容都统一由同一个信息化平台推送；所有触点的接触信息统一存放，营销结果统一存储，不同接触渠道的协同机制统一调度。

4强机制：调整绩效考评机制，为营销服务转型提供机制保障

为更好地推进新型全触点实时营销管理的实施，运营商要从内部员工的营销薪酬激励、外部合作伙伴的营销酬金分配导向等方面，提升管理水平，实现从服务型向服务营销综合型生产模式的转变。（1）优化内部考核激励机制，推动企业管理转型首先，建立全员营销的企业文化。推行全触点实施营销管理理念，使全体一线员工由服务型转向营销服务综合型生产模式，大力提倡、实践“营销机会无处不在”的服务文化，实现由“要我营销”到“我要营销”的根本转变。其次，建立体验式营销模式。不再单纯考虑企业自身利益和KPI要求，而是更多地考虑客户的感受、体验，改变对客户粗暴的“短信广告轰炸”，使客户在服务过程不知不觉地接受营销推荐。第三，强化量化薪酬考核机制，考核内容向营销倾斜。一线全员量化薪酬后，量化薪酬中营销价值份额加强，营销与薪酬息息相关，使一线人员不再满足于仅仅给客户提供业务办理和服务。最后，建立以营销能力为导向的激励机制。在物质方面，按照营销效果的价值计算薪酬，切实体现正向激励，多劳多得；在精神方面，定期嘉奖通告，树立服务体验营销典范。此外，把营销活动与员工的职业生涯相关联，注意培养有较强服务营销能力的员工队伍。（2）优化外部合作伙伴质量，促进营销服务转型进入存量经营时代后，精细化运营要求合作伙伴加强对客户的服务、营销等工作，要从简单、粗放的入网受理转变到全面开展营销、客户服务、客户维系等工作。同时，合作伙伴要实现优胜劣汰，增强营销服务能力。在营销服务转型过程中，部分合作伙伴不能适应转型要求，难以按照转型战略完成设备投入、员工素质提升，无法获取足够的代办酬金，逐渐自然淘汰出运营商的合作名单。

5实施效果

大数据营销定义范文第4篇

关键词：联动式数据库营销模式；大数据；文化产品营销

Abstract： In the era of big data， opportunities as well as challenges both exist. This paper introduces the characteristics of big data and some defects in the process of data applications. In addition， the advantages of the linkage-type database marketing model is utilized to solve the defects. In the end， this paper briefly analyzes the marketing of cultural products based on the linkage-type database marketing model.

Key words： linkage-type database marketing model； big data； marketing of cultural products

引 言

随着互联网等科学技术的快速发展，人类社会面临着前所未有的极其丰富的信息资源。“大数据”的概念日益为人们所关注，某些企业、社会团体甚至政府机构已经开始认识到数据的价值，并在数据挖掘与分析方面进行相关研究，以期使其成为组织的核心竞争力。从营销的角度来看，菲利普・科特勒在其所著的《营销管理》一书中曾说：“营销管理是艺术与科学的结合――选择目标市场，并通过创造、交付和传播优质的顾客价值来获得顾客、挽留顾客和提升顾客的科学与艺术”[1]，科学之处即体现在需要对营销进行量化研究，而量化研究的基础建立在各种营销数据库的构建，然后对收集到的数据库中的数据进行挖掘、整理与分析上。由此可见，数据构成了营销活动的重要组成部分，而“大数据”的兴起，对传统营销规则产生了较大的冲击，同时也带来了机会。但“大数据”有其优点，同时也存在亟待解决的问题，如何将“大数据”很好地运用到营销活动中，为组织增强核心竞争力成为可研究的课题。本文着重分析在大数据背景下，联动式数据库营销模式的优势所在以及简要探析该模式下的文化产品营销。

1 相关概念及理论综述

1.1 大数据概念。目前，学术界尚未对大数据的明确定义形成统一意见。美国国家科学基金会（NSF）将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”[2]，IT研究与顾问咨询公司Gartner对大数据的定义是“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”《大数据时代》一书中对大数据的解释则为“以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务或深刻的洞见。”[3]

通过对以上观点的提炼，可以总结出大数据即通过各种渠道获得的海量的可处理分析的数据集，经处理后可成为重要的信息资产。

1.2 大数据的特性。大数据具有体量大、多样化、价值密度低、速度快的4V特性。在科技快速发展的今天，互联网累计的用户网络行为数据的规模也以惊人的速度在扩大。大稻莸钠鹗技屏康ノ恢辽偈PB（1 000个TB）、EB（100万个TB）或ZB（10亿个TB），由此可见其体量巨大。大数据的多样化即体现在其以不同的形式存在：语言文字、图像、音视频等，大数据的异构化和多样化也使得它具有无限的包容性。虽然大数据拥有海量数据信息，但常常需要综合这些海量数据获得有价值的信息，即体现了大数据价值密度低的特点。在大数据应用方面，其获得与处理的速度都是瞬间完成的，有很高的时效性，反映了其速度快的特点。

1.3 价值共创理论。Prahalad and Ramaswamy（2000）以案例研究的形式深入分析与解构多个企业与消费者之间的价值共创实践，在此基础上，提出了基于消费者体验的价值共创理论。该理论认为，企业与消费者共同创造价值的核心在于企业与消费者作为对等主体通过持续的对话加深了解，共同识别和解决问题，建构个性化服务体验，其基本实现方式是价值网络成员之间的互动。Vargo and Lusch（2004）提出服务主导逻辑下的价值共创观点，即将“服务”的内涵重新界定，不同于与“产品”相对应的“服务”，价值共创观点下的“服务”是指某实体通过知识和技能等专业化能力的使用和表现去实现与维护自身或者其他相关实体的利益。Ramaswamy， Gouillart（2010）；Hakanen， Jaakkola（2012）分别将价值共创的主体从消费者扩展至企业的其他多方利益相关者，认为价值共创是所有利益相关方的协同合作过程，旨在满足共创主体的所有价值需求。

1.4 联动式数据库营销模式。“联动”首先表现在数据的联动，是指从利益相关各方信息载体上收集数据，进而通过关注数据之间的相关关系解密海量数据中隐藏的有用信息；“联动”还表现在企业价值链的联动、行业供应链的联动，具体地讲，联动式数据库营销模式的构建过程必然需要企业内部管理价值链的有效支撑，即整合内部现有架构，组建正式或非正式的管理团队参与数据库营销过程，同时搭建内部交流平台，促进成员之间的职能互助与资源共享。联动式数据库营销模式突破了组织的边界，最大限度地促进了组织内外部之间的协同合作。

2 文化产品营销探析

2.1 大数据运用的弊端。在组织的决策过程中，大数据的出现让决策过程变得更加客观，减少了管理人员的主观性，大大提高了决策的科学性。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点，但随着时间的推移，人们也逐渐发现，并不是所有的大数据都具有大价值。大数据的来源广泛且数据的真伪无法一一分析，组织获得的大数据往往是碎片化的信息，数据与数据之间的相关度非常低，导致组织的运行低效。大数据的这些弊端如果无法得到合适的解决，则不但不能给组织带来巨大的价值，反而拖累组织，造成组织管理失效。

2.2 联动式数据库营销模式的优势。组织在面对收集到的海量信息，大多数时候只能根据数据表面所反映的信息进行决策，这就带来了一定的风险。对于这些信息的真伪需要有基本的判断以及防止碎片化信息误导组织的决策显得尤其必要。而联动式数据库营销模式关注所获取数据的相关关系，这些经联动方共享上传的数据，在利益相关方的多角度、多层面地分析及筛选后，具有价值的数据及其间的相关关系得到高频率凸显，这在一定程度上可以使组织迅速地在动态变化的环境中理清事物之间可能的联系，同时对数据之间相关关系的对比分析降低了对数据真伪度的怀疑，有效识别垃圾数据信息，排除了部分无关的碎片化信息，提高了数据的有用性。伴随着数据相关关系的加速积累，使得数据之间的网络架构逐渐清晰，联动式数据库营销从而形成了“增强现实”的效果，即联动主体及相关方的一个动作行为便可触发一份详细的生产或消费档案，从而真正能够指导组织与其联动各方有目的的开展营销管理活动。

联动式数据库营销模式打破了组织的边界，促进了组织与消费者、合作伙伴等联动主体的连接，高效敏捷地响应彼此之间的实时需求，实现多方的价值增值。

2.3 文化产品营销。文化产品是社会大众的精神食粮，组织在文化产品营销方面的突破不仅有助于自身利益的实现，同时对于促进和提高社会的整体文化水平有着极大的作用，也是组织的社会责任感的体现。目前，我国的文化产品领域发展良莠不齐，部分文化产品饱受诟病，社会还没有形成相对完善的文化体系，这不是单单某一方的责任，需要全社会各方的努力。作为社会的重要组成部分的组织之一企业，更应承担相应的责任。本文选取了文化产品领域的图书出版业及影视媒体业，将其与联动式数据库营销模式结合以进行相应的探析，以期得到可以实现企业与社会共赢的途径。

（1）图书出版业。图书出版行业拥有众多的读者群体，通过对与读者相关的数据进行分析，总结出读者的阅读偏好及阅读习惯，可以在很大程度上解决图书出版商与读者之间的信息不对称，图书出版商还可据此制定合适的营销策略，增加粘性和满意度。若营销得力，甚至可以引导并培养读者的阅读习惯，从而建立正向、积极的价值观。正如管理大师彼得・德鲁克说过：营销的目的就是要使推销成为多余。图书出版业的营销要引导消费者阅读而不仅仅是分析消费者需求，从而形成健康的社会文化价值体系。

传统的市场营销只是通过为数不多的渠道搜集读者信息，并进行分析，然后通过广告等方式进行传播推广，提高图书的销量，面对今天大数据的时代，许多“碎片化”的信息倾注在图书出版商面前，如果依旧按照传统的模式，进行抽样分析再进行推广已经无法满足社会的要求，而且面对如此多的数据，出版商单方面的分析不仅提高了其信息甄别的难度而且也降低了其对读者真实需求的感知度。联动式数据库营销模式重视联动各方的数据分享，从而真实了解消费者的需求。将联动式数据库营销模式运用于图书出版业，从而将联动主体之一的读者纳入图书出版业体系中，同时整合出版社、发行商的相关数据，通过多种电子化渠道，如网上书店、微博微信公众平台、电子邮件等，保持并适当强化与读者之间的联系，加强与读者之间的互动，同时整合从中获取的数据再进行分析，则极大限度上提高了营销的精准程度。例如图书网站当当网则通过“当当推荐”频道加强与读者之间的联系与沟通，“当当推荐”中的“告诉当当我的购物兴趣”以及“完善我的物兴趣”功能使得读者近距离地参与到与图书网站的互动中，从而提高了图书出版商进行数据分析的准确度。

通过联动式数据库营销，精准掌握了读者的需求，将改变过去通过出版物发行量来判断市场的方式为预判市场的变化，从而降低及修正传统出版营销中的数据偏差。

总体而言，在运用联动式数据库营销模式进行出版营销时，针对消费者消费行为的数据分析需结合与消费者进行互动沟通时的有效信息以及其他联动方数据进行整合分析；运用联动式数据库营销模式还需要整合出版单位内部的信息系统，使之与联动方的数据流融为一体，减少资源的耗用，提高效率。

（2）影视媒体业。影视媒体行业同样是文化产品的重要组成部分，对其进行合适的营销同样可以带来影视媒体业自身的繁荣，同时为社会的文化价值体系的构建提供借鉴。目前，我国影视媒体产品市场发展并不顺利，尤其在外来影视产品的影响下，对于某些影视作品，观众颇有微词，甚至对我国的传媒行业持有悲观态度。影视产品本身的质量是其中原因之一，还有对部分好的影视作品的营销不力的因素。

运用联动式数据库营销模式进行影视产品的营销，一方面可以拉近观众与实际影视创作的距离，有助于影视产品的推广传播；另一方面也有助于影视产品的创作发挥，构建社会文化价值体系。联动式数据库营销模式通过时光网、豆瓣网、微博、微信等平台上与观众进行互动，促进观众的观影意愿表达、观看后的口碑及社会互动，所产生的数据用于分析，将提高营销的效率。近几年，韩国电视剧在我国掀起一股热潮，吸引许多国人的关注及喜爱。经研究发现，韩剧采取的是边播边拍的方式，注重观众观看后的反响，通过收集观众的反馈来随时改善剧本，让观众切身参与到韩剧剧本的创作中来，提高了观众的兴趣，同时也达到了营销的目的。与此相似的是将畅销小说、漫画改编成影视作品大获成功的事件也时常发生。联动式数据库营销模式在此处深系了联动各方即作品创作者、观众的数据库，并进行分析，从而使得影视作品营销成功。与图书出版一样，影视作品要根据联动数据库得到的数据进行发散创新，发现新想法、新创意，创造新的价值，而不仅仅停留在对数据的表面分析上，从而达到引领健康的、积极的社会文化体系的高层次目标。

3 结束语

企业应重视自身竞争力的形成，即找到可以使其长期竞争力与短期可预见收益得到兼顾的运营模式。长期竞争力主要建立在信息、知识等资源的利用以及对未来机会的开发上，联动式数据库营销模式形成的数据联动效应将为企业带来更精准的营销从而实现企业的利益，在文化产品营销方面应尝试构建联动式数据库，剔除由大数据应用带来的弊端从而促进企业的盈利，更进一步为构建健康、积极的社会文化体系提供借鉴。

参考文献：

[1]（美）菲利普・科特勒，凯文・莱恩・凯勒. 营销管理[M]. 13版. 上海：上海人民出版社，2009.

[2] 冯芷艳. 大稻荼尘跋律涛窆芾硌芯咳舾汕把钥翁[J]. 管理科学学报，2013（1）：1.

[3] 维克托・迈尔―舍恩伯格，肯尼思・库克耶. 大数据时代[M]. 盛杨燕，周涛，译. 杭州：浙江人民出版社，2013.

[4] 金晓彤，王天新，杨潇. 大数据时代的联动式数据库营销模式构建――基于“一汽大众”的案例研究[J]. 中国工业经济，2013（6）：122-134.

[5] 宋磊. 大数据营销：新媒体环境下出版业营销新启示[J]. 编辑之友，2014（10）：40-43.

[6] 张晓蕾. 以当当网为例谈网上书店科技图书营销策略[J]. 出版发行研究，2012（5）：46-49.

[7] 崔明，姜亚磊. 互联网时代畅销书的精准营销策略探析[J]. 出版科学，2015（4）：61-65.

[8] 张球瑰. 大数据背景下的图书出版营销创新[J]. 出版科学，2014（1）：72-75.

[9] . 大数据时代互动式整合传播营销体系建构[J]. 当代传播，2015（4）：80-82.

[10] 张. 论多屏时代电视内容生产和传播策略[J]. 中国出版，2015（14）：33-37.

[11] 张红莉. 大数据环境下文献传递营销工作的思考[J]. 图书馆工作与研究，2014（12）：126-128.

大数据营销定义范文第5篇

与易传媒进行全面合体后，“新”阿里妈妈最新亮相，推出合体后首个重磅产品“达摩剑”。达摩剑是阿里妈妈全面整合易传媒后推出的第一个全域大数据营销平台。基于阿里巴巴[微博]集团特有的营销数据，及跨屏媒体的一站式触达，“达摩剑”将为品牌广告主提供数字媒体全覆盖的大数据营销服务。对广大的品牌广告主而言，这意味着可以在全范围内运用阿里的全息大数据，而不仅仅局限于淘内或者阿里系。

像阿里这样怀揣大数据金矿的互联网公司，率先开放大数据，对于未来的品牌数字营销具有深远意义。阿里妈妈副总裁程华奕接受采访时明确表示，全新的阿里妈妈真正的战略就是走出淘系，拓展服务宽度，从电商营销走到品牌营销，更好地服务所有客户。

阿里妈妈“升级”

脱胎于阿里巴巴的电商营销部门，阿里妈妈的使命也在发生变化。

升级后的阿里妈妈将变成一个数字媒体公共平台，这是阿里妈妈总裁俞永福[微博]对阿里妈妈的最新定义。阿里巴巴CEO逍遥子也在多个不同的场合强调，阿里妈妈2015的关键词就是走出淘宝。

要实现全面出征淘外，阿里妈妈与易传媒的合体实际是新阿里妈妈诞生至关重要的一步。2015年1月，作为国内最大的大数据营销技术提供商，易传媒宣布被阿里巴巴集团以“现金+资源”的模式战略投资并控股。当时双方的结合被认为是大数据与大营销的完美结合，大数据终于实现了在数字营销上的真正进场。但是双方的合作很快再近一步，6月23日俞永福以内部邮件的方式宣布，阿里妈妈与易传媒全面合体。“通过与易传媒的整合，阿里妈妈将大大提升对品牌用户，特别是世界500强客户的数据营销服务能力”。在易传媒原有团队的基础上，阿里妈妈将组建数据营销品牌服务中心。

谈及闪电合体，程华奕透露，融合其实分两步走，第一步战略投资已经做了很多工作。但是在实际合作中发现很现实的问题，“两拨人拿着同样的资源去谈客户。所以很快就决定再走一步，就是真正的联合起来。”两者合体，易传媒原有2000多个大型品牌广告主和商、国内首创的程序化交易操作系统平台TradingOS等强大的技术资源都将整合到新阿里妈妈。另外一面，阿里多年积累的独特、海量的大数据可以让合体后的阿里妈妈真正地“跑”起来。在程华奕看来，如果程序化购买是车，大数据就是最好的燃料，“只有把数据用到程序化购买上，才是真正的程序化购买”。

通过与易传媒的整合，新阿里妈妈将大大提升对品牌客户，特别是世界500强客户的数据驱动的品牌营销服务能力。“阿里妈妈不是一个媒体，更不一个只做电商的媒体，阿里妈妈是一个平台，这个平台跨越门户、垂直、视频、社交、PC、移动和OTT，日均超200亿流量，”程华奕表示，客户通过阿里妈妈上线的大数据营销平台——达摩剑，可以一站式对接市场上几乎所有的媒体，并运用阿里大数据进行分析、判断和推送消费者感兴趣的广告，阿里大数据的价值将会贡献给整个行业，将帮助客户极大地提升媒体投放效率，最大化投入产出。通过阿里妈妈达摩剑，这些宝贵的数据得以在全域流通应用，使阿里大数据能够真正落地生根。这是阿里开放营销投放大数据的第一步。

“达摩剑”重塑品牌营销

作为新阿里妈妈推出的全域大数据营销平台，达摩剑最大的突破，在于打通不同设备和屏幕，实现统一的受众沟通。

DT时代的大数据营销正在迎来最美好的时代。在阿里妈妈CMO珍如看来，达摩剑实现了大数据与技术的无缝链接，将大数据营销推进到真正的“真人营销”时代。

在此之前，数据营销先后经历了早期不精准、投放迟钝的人工时代和2012年之后的程序化时代。早期的人工时代，分不清受众，买一个位置一投一整天，消费者不仅会厌烦，广告商也浪费了预算，即便到了后期很讲究数据，注重KPI，也只能是从浏览数、独立访问数、点击数来看效果；到了程序化购买，通过技术和样本数据能够区别受众和非受众，实现基本智能投放。但有一个关键的事实被忽略了，没有真正的大数据运用，程序化交易中倡导的千人千面还是纸上谈兵，譬如一个人拥有一台电脑、一部手机和一个平板，在大部分广告系统的认知当中他会是三个人，这种仅基于不同终端采集消费者数据的“泳道效应”，显然很难实现跨屏，广告主也无辜地浪费了大量的预算在重复覆盖上。

达摩剑能够真正解决这个信息不对称和重复覆盖的问题，因为了解消费者，才有可能推送用户最关心的内容，品牌也更容易找到对的受众；基于不同屏幕和设备的跨屏拉通能力，也能减轻消费者重复看同样内容的压力，品牌也得以腾出预算来跟更多的消费者进行沟通。

究竟什么样的公司能够做到这样的能力呢？据程华奕分析，首先公司要足够大，是海量数据的基础；数据维度要多，这是大数据营销时代的最必要的条件。而阿里是个生态型的公司，多样化的业务类型、深入的服务内容和尖端的技术体系建立了阿里独特的数据流水。