大数据营销的含义

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大数据营销的含义范文第1篇

更多的专家认为：“大数据”是具有更强的决策力、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的新处理模式。这里“新处理模式”有两层含义：一是由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，二是大数据还有数据挖掘和与人工智能的紧密结合。即大数据基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据做出预测和推荐。如果说数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。

目前大数据算法大致可以分为两类。一个是基于行为，一个是基于内容。基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析，属于群体智慧，综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响，更加符合现实世界中的用户行为。基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。内容的分析只针对个人，与用户之间关系无关。

目前发展重点是基于人工智能下的大数据，它基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。大数据当然也不是万能的，导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够；另一个是算法不合适。不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的研究中，人们发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。

虽然越来越多的人们感觉到大数据时代正在到来，但对于经营者而言，大数据下商业管理的价值创新究竟如何体现，可能是一个值得深入研究的问题。我们认为至少以下几个方面值得关注。

一是通过大数据对用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有“一切以客户为中心”作为口号的企业经营思想，可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

二是通过大数据支撑精准营销信息推送。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

三是通过大数据让营销活动更能投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

四是通过大数据帮助企业筛选重点客户。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

五是通过大数据分析更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

大数据营销管理让一切营销行为和消费行为数据化，大数据使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费—数据—营销—效果—消费。毕竟数据是海量的，如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式方法要实际的多。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据技术的发展给了大数据营销发展的土壤。大数据分析产品如大数据魔镜等，为大数据营销带来了更多可能性。然而数字时代，商业管理不仅仅在收集数据，同时也在制造和影响数据，如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流，必然成为今后商业管理必须面对的重要课题。

大数据营销创新背后代表的是商业模式、产品设计、营销运营的创新，而大数据在不同程度的支撑或者驱动这三方面，可见两者之间有着密切的关系，这就保证了大数据在产品设计和营销运营环节能起到非常重要的作用，其中最为明显的是在驱动产品的精细化营销运营，这对企业决策层在运用大数据的时候能更好的了解大数据应用的优先级和应用场景，更好的发挥大数据的价值。

大数据营销的含义范文第2篇

关键词：大数据;营销渠道;创新性思维

一、引言

随着大数据的不断深入，大数据已影响到个别消费者,甚至是消费者的各个方面。只要消费者参与消费，此消费行为已经成为大数据的一部分。随着信息技术的发展，大数据的研究和应用已经成为当前信息科技领域的新热点，以数据驱动为导向的金融、市场、战略、营销和运作管理研究和实践，将成为未来商学教育重点发展的核心领域。现阶段，国内外大数据研究主要集中于大数据对企业的影响、大数据风险控制以及大数据背景下企业管理与创新层面。因此，利用大数据基本技术路线，构建以市场为导向，更好将商品或服务传递给顾客的营销渠道的创新思维研究，具有一定的理论意义和现实意义。

二、大数据

1.大数据的定义

“大数据是一个体量巨大、数据类别巨多的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库对象对其内容进行抓取、管理和处理，它可以实时为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需的数据资料”。对大数据的定义，目前有下列几种表述:麦肯锡咨询公司指出，大数据是对数据进行收集、存储、办理和说明分解，其对象的长度超出了典范数据库软件的数据调集。GartnerGroup公司则以为，大数据是必要运用一种新的模式才能具备更强决策力、洞察发明力和流程优化本领的海量、高增长率和多样化的信息资产。黄升民、刘珊等(2012)认为，大数据是指那些巨细已超出了传统意义上的标准，一样平常的软件东西难以捕获、存储、办理和阐发的数据。

2.大数据的特点

对于大数据的特点，对大数据的特色，罗爱宝等(2011)以为大数据具备如下特色：（1）数据量大：凡是到达TB级的数据；（2）数据对象异常复杂：面临的繁杂数据常常不是单一类型的数据；（3）复杂形态数据。大数据的特点也受到科学技术水平的影响，甚至受研究者的知识体系和知识背景的影响。所以，可能会出现多种大数据的特点的阐述。各种因素的影响是一种持续地、变化地并伴有实质性的推动作用，这让研究工作变得更加有趣并且有挑战性。

三、大数据影响营销渠道

营销渠道是指主体是企业或个人，从事从生产者向消费者移动一些货物或劳务时，达到获得这种货物或劳务素所有权，或者是帮助转移其所有权的活动。渠道的结构直接影响着渠道的控制，概括地说，“渠道的控制就是指通过对渠道的管理、考核、激励以及渠道冲突的解决等一系列措施对整个渠道系统进行的综合调控，公司建立起渠道系统，仅仅是完成了实现分销目标的第一步，而要确保公司分销目标的顺利完成，还必须对建立起来的渠道系统进行适时的渠道控制，渠道控制构成了营销渠道管理的核心内容，渠道结构及渠道的搭建是一件相对容易的事情，而渠道控制则贯穿于渠道系统运行的整个生命周期之中。”

1.大数据背景下营销渠道结构的影响

营销渠道结构的本质是企业或个人将其转移的货物或劳务进行任务分派，渠道功能在渠道参与者之间的剖析。大数据首要经由过程两个方面影响营销渠道的布局：一方面，通过对数据的收集，针对企业提供的商品服务的特性、定期的销售数量、区域销售情况进行分析，可对渠道结构的进行优化，实现渠道结构扁平化。另一方面，在制定渠道目标时，应本着可达到、明确、可测量、相关和有期限的原则。可改变渠道设计的思路，从消费者角度出发，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，改善用户体验，做最适时的提醒。通过巨量数据的收集、分析和以消费者为导向这两方面，影响营销渠道的表现在为实现渠道扁平化提出重要依据。特别指出，渠道结构扁平化一般理解为，主体对象为营销渠道结构所采取一种策略，基于个体消费者或企业，建立一种简洁而畅通的构造。这种渠道策略被人们接受的原因：（1）避免因中间商层级过多而引发的众多问题；（2）达到减短消费者与企业的距离的目的；（3）尽可能节省中间环节的相关（运营）成本。

2.大数据背景下对营销渠道控制的影响

针对现代企业来看，有效性的渠道控制主要是指，企业在渠道设计、规划、安排、建设、维护和协调的过程中，根据控制力大小，进行运作后取得的相应的结果。主要包括三个方面：

（1）渠道控制力水平的关键：渠道的忠诚度。渠道控制力主要是指两个方面：①渠道供应链条的整体控制水平；②渠道客户忠诚度的掌握能力。一方面，借助巨量数据，直接影响到期望，这种期望来自渠道链中各个客户通过合作获得的利益的多少，还来自对未来合作前景的期望。期望更多的是获取相关利益，这种利益来自，通过对渠道链条核心的整体控制，结合巨量数据的分析和共享，同时也达到渠道成员清晰，期望能达成的，渠道合作带来的利益；另一方面，大数据的应用带来精确营销，使不同层次渠道的客户能及时获取产品和服务的信息，从消费者心理角度有重要的积极作用，消费者被企业的积极关注所打动，随之客户的忠诚度不断提高，控制力也越为上升，从而不仅影响到企业市场占有率和扩张速度，而且能更好的提升渠道控制的有效性，使渠道控制力不断扩大。

（2）渠道控制的基本原则：要以顾客收益最大化为目标渠道控制的结果与产品的细分市场有密切的相关性。分歧企业的渠道扶植、节制模式怜惜与其产物的细分市场的特色相对应立室，才能从布局上包管所冷箭渠道链的有用性，奠基终究有用出货的根本，实现对地区市场的有用笼盖。进步渠道节制结果的基本原则便是要以主顾代价最大化为方针，经由过程渠道立异、功效发育、计谋调剂、资本投入等方式，进步全部渠道代价链的办事增值本领和差异化本领。

（3）渠道控制的效率关键：协同分工为了达到提高渠道控制效率的目的，必须针对渠道链条各环节的统一协作分工，加强关注。这一方面是渠道链中，各主体关键成员间的优势相互之间的互补和各成员和对象间资源共享，有效性地取得体系外部和内部间的协同效力外，另一方面还指针对统一企业内部，在利用分歧范例的渠道过程中，持续影响细分市场的渠道分工。

四、营销渠道的创新思维

1.商品即渠道

商品更确切的说是一种消费者使用的，甚至可以进行交换的产品。可不可以在出售产品的同时，让产品附带新的功能呢？这就为产品的营销提出了新的方向。传统营销组合中，将产品和渠道作为主要的方面进行研究，在大数据背景下，产品数据的挖掘和产品的进一步利用，改变人们消费方式的同时也改变了传统营销组合，将商品也纳入到了营销渠道的一部分，让产品变成商品，成为营销的手段。2016年在贵阳中国大数据财产峰会上。京东CEO刘强东提出，2016年京东会公布智能冰箱，该冰箱会像机器人一样，智能的对家里的肉类和蔬菜等情况可以及时阐发，“比如缺牛奶的时候，甚至在你还没有意识到缺少某种产品时，牛奶已经送到你家了。”当然，冰箱里还有其他食物比如鸡蛋、西红柿等。刘强东总结到，销售渠道的方向的改变可以是多方面的，顺应着社会、科技发展，成为一种必然性的趋势，生活中的智能冰箱已经成了一种特殊的商品销售渠道，未来的电商和零售深入发展，越来越多的产品变得意想不到的智能。通过各种传感器、设备工具，每天能够对家里各种蔬菜、鸡蛋、肉类、水果等日常食品，不断地对数据状态进行收集、分析，在自己消费者并没有意识到的时候，经过巨量数据分析自行下单，将所需的食物给送到消费者手中。商品自己作为一个销售的手段或方式，这好像已经不再是个新鲜的话题。跑在路上的汽车，车主还在专注驾驶时，当某个配件有磨损，汽车作为主体收到信号的同时，已下定单了，经过电商平台将配件发出直接达到消费者手中，车主甚至还不知道自己驾驶的汽车配件有磨损。这听上去好像匪夷所思，但也是确实会成为现实的事情。当然，这件事是件节省时间的好事。更甚者，在事故发生的某个瞬间，系统知道了这次碰撞，汽车坏掉的零部件自动生成需求信息，提示汽车必须要进行更换，所需产品的订单将自动生成，并完成了购买活动，节约了寻找和等待配件的时间，车主所要做的工作只要将坏了的配件进行替换就可以了。未来智能冰箱也会酿成购物的一个界面，还好比智能冰箱，改变了传统冰箱只是用来存储的功能。以是将来的购物，跟着数据手艺的不断进步，良多品牌实在并不需要一个所谓的电商平台举行发卖，商品便是一个发卖的界面和渠道。

2.智慧物流

跟着电子商务成长，物流作为渠道中的成员，职位越来越重要。随着数据分析技术的进步，智慧物流成为重要的营销渠道一部分，甚至成为营销是否成功的关键。为解决自己的吃饭需求，越来越多的消费者有更多的选择方式，不仅仅是去餐馆吃饭，也开始用这些外送服务。在北京的三环内，一家挺小的餐馆，叉烧饭作为餐馆的招牌菜，是几位广东人做老板经营的。这么一家小店在北京数不尽数，根据小店的规模，该店主要考虑的是成本，但令人惊讶的是，该店可以提供外送，外送的是通过外卖平台。多种途径和方式的冲击下，就连吃饭的需求也可以在不经意间得到满足。大数据背景下的智慧物流，是一种立异性的营销渠道思维，营销渠道本身是解决如何将产品或服务送达消费者手中的方式，智慧物流作为营销渠道中最快捷、最直接的方式，逐渐被接受并引起重视。

3.供应链管理模式巨量数据的分析

收集背景下，单个企业开始思考，如何在激烈的竞争中才能生存下去。单打独斗的方式已经处于劣势地位，随着企业规模的发展，业务体系逐步成熟，企业思考形成怎样的团队才能处于优势地位，供应链模式犹然而生，其产业链的不断成长、成熟并完善，企业对供应链依赖的诉求越发明显。供应链管理实质就是一种集成化，通过合作形成团队的管理方法和思想，其主体的合作方式就是，供应链中从供应商到最终用户。主要的活动就是计划和控制，供应链活动中的针对渠道各方主体的物体的流动、资金的流动和互联网和传统线下信息的流动。随着大数据的发展，营销的渠道在传统的基础上，不断衍生出多种多样的渠道形式，消费者获取产品和服务的途径变得多种多样，如何更多的获取市场这个蛋糕，企业应以顾客利益最大化为目标，顺应时代的发展，不断创新营销渠道，才能在竞争中处于不败地位。

参考文献：

[1]游丰沛.天平汽车保险公司APP设计方案的调查报告[D].对外经济贸易大学,2014.

[2]张高峰.通过数据挖掘获得客户智能的应用研究[D].复旦大学,2003.

大数据营销的含义范文第3篇

关键词：大数据营销策略营销趋势

1大数据成为市场营销利器

大数据营销有着传统营销无法比拟的优势。首先，大数据营销是基于全样本数据的分析，可以提供更加科学的营销方案；其次，对大数据采用分析和挖掘技术，可以发掘潜在客户，并且对客户消费行为进行有效预测；最后，大数据技术可以对营销活动效果进行实时监控，从而不断对营销活动进行优化，提高营销效率。以上优势都是基于大数据的特点而产生的。

1.1规模化(Volume)使得营销决策更科学

大数据规模化的特点赋予了电商企业巨大的数据量。相比于传统数据，大数据在数据规模上有量级的变化。由于数据量巨大的丰富，电商企业在作出营销决策时完全可以摒弃传统抽样和随机调查的方法，直接从全局数据入手，从而消除了样本误差和随机抽样误差带来的偏差，能够得出完全准确的统计结果。在此结果上作出的营销决策，不但节省样本挑选和抽样调查的成本，而且结论将更加理性。所以在大数据背景下的营销决策背后有着数据化的有力支撑，消除了营销的不确定性，使得营销向更科学的方向发展。

1.2多样化(Variety)有利于潜在市场的开拓

大数据环境下电商企业开始记录和收集销售过程中的各种数据。在数据种类方面，从联系电话、消费金额等常规数据；到网页停留时间、客户实时地理位置等特殊数据都会涉及。在数据类型方面，除了一般的文字和文本数据外，还包括了图片、语音，甚至图像等复杂数据。这些数据看似杂乱毫无结构化可言，但是利用数据分析和数据挖掘工具对数据进行综合的运用和处理，很有可能找到数据之间的相关性和因果性，挖掘出数字表面下的深层次内涵，帮助电商企业找到潜在的客户，并预测消费者行为，从而开拓出新的市场。

1.3快速化(Velocity)优化了营销效果

大数据的快速化包含了两层含义：一是数据传输的快速；二是数据更新的快速。传输快速是指，电商企业的大数据通过网络传输，客户在网上开展消费行为的同时，产生的数据便源源不断的传输向数据终端。也就是说，数据一旦产生就立刻就被记录，而不需要有一个捕获并搜集的过程，从而节省了搜集数据的时滞和成本。数据更新快速是指数据的时效性差，所以需要对搜集到的数据进行及时处理。但是，正因为数据的快速更新，对营销效果起到了监控的作用，使得电商企业可以不断的利用新的数据迭代营销策略，优化营销效果。

1.4价值大(Value)推动了营销的发展

价值大是大数据的核心特征，也是以上三个特点综合运用后的最终效果。规模大保证了大数据数量上的大；多样化保证了大数据种类上的大；快速化保证了大数据在时间维度上的大，这样大规模、多维度、立体的数据保证了数据的价值大。但是，所谓价值并不是显而易见的，相较于传统数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来商业趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过数据挖掘、深度分析，发现其中蕴含的新规律和新知识。这种新规律和新知识的价值将会是巨大的，有可能将开启营销新的发展趋势，甚至重塑整个营销理论框架，这才是大数据价值大的真正体现。

2大数据对消费者和消费行为产生的影响

2.1消费者对网络产生依赖

在大数据时代，随着4G网的普及，网络消费已经成为了日常消费者购物的重要组成部分。大数据带来的海量信息和网络购物的便利与低成本大大降低了消费者对实体零售商店的依存度。人们开始习惯足不出户，在手机上浏览、挑选、购买商品，而且商品的种类更加的琳琅满目。艾瑞咨询的2017年中国电子商务行业发展情况报告指出，2017年网络购物市场交易总规模达6.1万亿元，已经占到社会零售商品总额的16.4%。特别是当80后、90后逐渐成为了消费市场的主力军之后，消费者对网络的依存度将会进一步加大。便利的网上支付系统和快速的物流网络的构建，更加剧了这样的依赖。

2.2消费者行为更加理性

在传统零售阶段，人们用只有错买没有错卖来形容在消费过程中消费者处于的信息不对称的弱势一方。而在大数据的环境下，商家的信息对消费者来说也几乎是透明的。消费者可以通过数据查询在不同商家、不同消费平台上横向比较商品的各类信息；还可以通过纵向的价格查询看到商品的历史价格，让虚假促销无处藏身；或者通过其他消费者的评论和交流了解商家商品的质量和服务水平。在这样的数据环境中，消费行为会更加成熟、理性，很难再被商家的诱导性宣传所蛊惑，从而出现被动和盲目的消费。

2.3消费者追求个性化产品

在工业化大生产时代，考虑到成本和收益的因素，商家倾向于提供同质化产品来满足市场最主流和最基本的需求，而个性化的需求无法避免的被忽略了。现今，大数据带来的海量信息使消费者在消费的过程中变得更有想象力和创造力，由此也产生了更多的个性化需求。另外，因为有了网络平台，零售没有了地域的限制，导致经营个性化的产品同样可以产生一个比较大的市场空间。所以越来越多的商家开始改变标准化的策略，转而利用大数据技术将消费者群体更加细化，提供更加精确的商品，从而更好地满足消费者个性化的消费需求。

2.4消费者开始注重服务

在大数据的支持下，各类信息变得越来越透明，商品的价格和质量渐渐趋同于同质，商业竞争的焦点逐渐由商品转向服务。比如淘宝网为消费者提供了正品保障、无理由退货、急速退款、免息分期、运费险等服务，充分保障了消费者的基本权益，营造了更加安心的购物环境。而淘宝网上的卖家则会提供更加贴心、细致的服务，如客服24小时在线、快递包邮等。甚至当消费者不知道红色还是蓝色更适合自己的时候，客服会告诉你两个都买下回去试穿，然后留下喜欢的，不喜欢的可以免费退货。所以没有优质的服务作为支撑，再好的商品也很难再有市场空间。

3电商企业营销的融合趋势

3.1线上与线下的融合

当电子商务规模趋于饱和，线上流量获取越来越难之后。电商企业开始把注意力从新放回到了线下，越来越多的电商巨头开设了线下零售商店，如京东超市、苏宁小店、盒马鲜生等。但这些零售商店并没有采取传统的零售销售模式，而是开启了一个线上线下融合的全新的零售模式。以盒马鲜生为例，表面看起来只是一家以生鲜食品为主的食品超市，但其实质是通过大数据和LBS技术的结合，采取线上、线下融合的经营模式，为消费者创造出了1小时急速送达的智能购物体验。该种模式主要采取了线下引流、线上消费相融合的模式，满足了线上购物便利和线下消费体验的双重要求。首先，充分发挥了实体店可以给予消费者的场景感受的优势，消费者可以在线下店接触到网上平台销售的实物商品，直接感受商品品质。消费者可以线下店直接购买，甚至可以在店内将已购买的食材烹调并食用。商家期望通过线下店建立起商品优质，物美价廉的品牌印象，从而诱惑消费者再次购买。其次，采用LBS技术，将目标消费者锁定在实体店周边快递1小时可达区域，给线上购买的消费者带来了前所未有的急速购物体验。最后，盒马鲜生作为阿里巴巴旗下的品牌，还共享了阿里的全部渠道和服务，实现了跨界融合和全渠道销售。

3.2营销与社交的融合

这样的融合趋势是有两方面的原因催生的。一方面，传统网购平台流量见顶，在传统的网络营销下很难再有机会；另一方面，社交平台越来越成熟。2017年12月，微信用户将近10亿。在这样的形式下，营销和社交融合的模式应运而生，拼多多和微商就是其中佼佼者的代表。2018年7月26日，创立不到三年的电商公司拼多多在纳斯达克上市，市值逼近300亿美元，同期老牌电商巨头京东的市值不过520亿美元。该模式的盈利方式主要有两种。一是，在个人的社交网络上分享和推广商品，如微商。二是，在社交网络上组建团队，之后在网购平台通过拼团价格购买商品，获取团购优惠，如拼多多。但无论哪种模式，营销与社交的融合都充分利用了熟人网络的优势。首先，社交成为了营销的一个新的入口，大大开拓了市场。其次，因为是熟人推荐，所以再理性的消费者也能够更快的建立起对商品的信任，从而打消疑虑，起到了更好的营销效果。最后，商家只需利用大数据将营销信息发送给潜在的消费者，而这些营销信息的爆炸式传播则是自发形成的，并且主动分享者一定更加了解谁可能会是潜在的消费者，他们的分享可能比数据分析出的结果有更高的转化率。

3.3商品与服务的融合

商品和服务的融合体现在两个方面。一是，消费者在购物的同时越来越看重能够享受到的服务质量。二是，由于个性化的需求，纯粹的服务成为了成熟的虚拟商品越来越多的开始在网上销售。但是无论怎样都是因为大数据技术的提高，进一步提高了精准营销的能力，促进了这样的融合趋势。伴随着消费者日常数据不断被捕捉，消费者的消费特征、消费习惯、兴趣爱好、生活轨迹已经被电商企业了如指掌。这些数据经过多年的沉淀，逐渐显现出了其巨大的价值。商家可以根据数据在合适的时间、合适的地点，推荐给消费者最合适自身的商品。因为大数据的支撑，电商企业可能化身成为消费的私人秘书，洞悉你的一切生活细节，成为比你更了解你的人。所以商品和服务的融合，会使电商企业进一步深入到消费者生活的细节，产生更加稳固的黏性，成为消费者日常消费的重要组成部分。

3.4硬件入口和软件入口的融合

当电子商务领域流量见顶的时刻，谁能够占领入口就能抢占到客户，获取到流量，进而将流量变现，获取价值。所以入口竞争成为了电商竞争的第一战场。当前，电商企业都在建立入口生态，通过一个入口，链接更多的应用，形成开放平台，一方面方便消费者享受更多的服务；另一方面增加消费者黏性。该融合的具体表现是电商接入入口开始向硬件发展，包括了各种智能设备的终端，如智能家电、智能汽车、各种可穿戴设备等。硬件的入口最后和软件的入口相互融合，共同发挥作用。硬件的入口让物和人绑定一同接入了大数据系统，并永远在线，共同构建出了消费场景。如智能空气净化器会提醒滤芯寿命已到，消费者便可以一键下单，购买新的滤芯。另外，智能硬件设备具有私人属性，能更多到收集到独特的、个性的消费需求，挖掘更多的潜在市场。

大数据营销的含义范文第4篇

郑香霖

腾讯公司副总裁

郑香霖自2014年进入腾讯，现任腾讯公司副总裁，全面负责腾讯网络媒体事业群的广告系统业务，专注于腾讯视频、移动、门户，以及社交等在线媒体的广告业务整合，为品牌商提供基于腾讯全媒体平台，更优化的市场营销解决方案。加入腾讯之前，任实力传播大中华区CEO及总裁，负责中国大陆、香港和台湾三地的业务。郑香霖还身兼多个高校包括香港中文大学市场学系的客座教授。

随着中国数字化正式迈入3.0时代，中国数字营销进入“下半场”，2016年，腾讯围绕“技数”，在人工智能、内容营销等方面持续发力，通过大数据分析，勾勒出用户特征与行为，实现了更为精准的广告投放。

在人工智能的创新实践上，里约奥运会期间，腾讯新闻机器人通过大数据分析选出新闻点、抓取内容，并按照特定新闻题材成稿，“写”出了约3000篇腾讯奥运资讯报道，并且机器人开始向“沟通写作”的方向进化；在内容创意上，腾讯将“看NBA”成功变为“玩NBA”。2016年科比的告别赛，有1.1亿网民通过腾讯视频直播，一起见证了这场欢笑与泪水交融的比赛；腾讯除了IP的使用、直播、点播和内容报道外，还打通了微信、手Q等其他自有平台资源，将有效资源整合在一起，形成了更高效、更强大的商业价值。腾讯为宝马X1打造的音乐秀直播，通过全方位直播矩阵，用微信朋友圈、腾讯视频、QQ音乐、企鹅电视、腾讯炫境VR五大直播信号组成生态链，创造了中国网络直播覆盖面最全的v史性时刻。作为唯一网络直播平台，腾讯通过VR技术直播的”王菲2016幻乐一场演唱会“，获得了166个海外国家和地区、超过两千万人的在线收看。

2017年，腾讯营销的工作重点将围绕内容营销、大数据、人工智能及全平台全方位展开，为客户提供内容场景结合、全人群覆盖、深刻技数洞察的整合营销平台，最大化实现营销效果的品效合一。同时，还将不断提升腾讯作为“连接平台”的作用，构建更为完善的营销生态体系。

互联网时代带来的最大挑战就是“无限可能”，腾讯有着开放精神，愿意挑战新东西，也喜欢挑战新东西，因为挑战会带来意想不到的机会。

2017营销关键词

改变

2017年，整个营销生态都会发生新的变化，这背后有人的因素也有物的因素。用户的体验需求在变化、广告主的认知在变化，技术更是日新月异，每一种变化都有可能带来一场新的变革。

2016营销感悟

现在是一个变化的时代，唯一不变的就是变化。随着智能技术的发展应用，内容变得更加智慧；场景的触达变得更贴近“这一刻”，也更加具有交互性；2016年VR迅速在营销领域落地，并取得了一系列良好的营销效果。

大数据营销的含义范文第5篇

1大数据概述

1.1大数据的含义

大数据第一次的提出是在美国，其被定义为已经渗透到行业和职务职能当中，大数据能够被用于生产价值。对于现代社会和大数据而言，将其定义为难以在一定时间内使用常规工具，对管理数据进行获取，也就是大数据[1]。对其作出相对简单的分析，也就是使用传统计算机技术和数据库难以处理的海量数据。

1.2大数据的特点

对大数据进行分析，主要存在以下特点：①大量化，对于数据而言，其量级逐渐从TB向EB方向发展。在2013年，全球数据量逐渐达到了1.2ZB，这样的大数据背景下，如果均被记录在纸质书籍上，其总面积乐意覆盖52个美国。国际数据公司预测，在2020年，全球范围内的电子数据将增加到32ZB。②多样化，当今社会，数据类型多样化，如视频、图像、音频和地理位置等。③速度快，当前社会，对数据的获取速度极快。④只要能够对不同数据进行仔细分析和应用，就会带来极高的收益和回报。

2大数据时代为企业带来的挑战

2.1多种数据的整合

对于传统数据而言，大部分企业对数据进行处理过程中，主要对结构化数据进行处理，在企业当中，存在大量的数据均是以非结构化形式存在的。这些数据的存在，为企业的数据处理工作带来一定挑战。与此同时，对半结构化和非结构化数据进行分析和整合也具有一定难度。

2.2对数据进行实时分析

经济全球化基础上，企业处于突飞猛进的变化中，需要对大量数据进行快速处理并作出科学分析，牢固掌握企业运营情况，并且能够积极应对现代市场的变化情况。企业所掌握的数据正在无限极的增长，并且进一步加深，需要对其进行深入分析和挖掘。

2.3制定数据驱动决策

越来越多的大数据影响着企业的决策，对照这些数据进行分析、决策，和根据经验和直觉对数据进行处理想相比，能够有效降低企业管控风险。大多数企业，在对自身发展现状的分析上，还停留下表层。相同行业之间的竞争，缺乏对竞争对手的了解，企业管理者结合相应数据，从而客观和全面的对相关内容进行分析，然后做出最终决策，能够降低企业风险。对此，如何对大数据进行应用，从而做出重大决策，属于当前企业发展的一项重大难题。

2.4海量数据的安全保障

企业中存在的海量数据中有公司信息以及客户信息，此外还存在着大量的个人信息。对大数据项目进行发展之前，怎样确保个人隐私，对商业秘密进行恢复等，对于企业而言，属于一项需要重点考虑的问题。

3大数据时代下企业管理模式的创新

大数据时代潜藏着巨大的价值，大数据时代的到来，即将掀起一场巨大的商业模式变革，企业当中不同细节会因为这场变革而受到影响，企业当中的管理者需要及时转变思维，对管理模式进行进一步创新。大数据时代下，企业不但要对市场上的一些优质信息进行深入分析和了解，并且要提升自身领导能力，通过现代化管理模式，提高在市场上的竞争力。在大数据时代下，对企业管理模式进行大力创新，包括以下几点内容：

3.1基于数据运营和决策

在大数据时代下，除了传统数据企业平台之外，还可以建立一个非结构数据平台，如影视、文本、社交网络和微波数据平台。通过内容挖掘或者企业收索方式，对企业信誉度进行分析，并作出舆情化分析，在企业内部进行精准营销。企业通过随时监控和检测的方式，针对正在变化的相关数据进行深入了解。为客户提供优质化实施产品服务，并且为客户提供最佳推荐，企业加大服务创新力度，大力开展改革，不但对传统数据进行充分应用，还需要对非结构数据进行科学应用，对企业所提供的产品服务、产品流程以及客户体验等所反馈的内容进行详细记录，并作出进一步处理。企业对不同数据进行进一步融合，进行及时分析，进一步突破传统商业化模式，为企业带来创新和更大的改进。企业对微博、网络媒体等进行充分利用，对所需的文档、文章等充分融入到数据当中去，然后对这些内容进行详细分析。将其划分为字、词、情感等。与此同时，其中还存在着一些实体识别。对这些方式进行应用，并且针对企业荀彧等作出进一步分析，对产品以及企业服务做出评价。企业数据管理人员，对客户在社交网络、交互数据、媒体上存在的一些零散数据进行整合，同时将其和传统数据进行有机结合，这种情况下，促使客户能够查看相对完整的观点，对客户有一个全面的了解，进一步实现营销活动管理、客户微观细分以及风险的信誉评估。企业查看微博上对企业、对产品的言论，对这些言论进行整合和分析，从中找出关键内容，以此为依据，制定规则，对客户反应的问题进行自动识别。

3.2培养首席数据官

大数据时代背景下，数据分析技术人员价值不断提升。要想对数据进行有效处理，相关人员不仅要具备对数据的分析和处理能力，并且对市场营销知识和信息技术等相关知识均有一定的了解。（ChiefDataOfficer，首席数据官）就此产生。这一工种应当归为IT部门，其中的数据归业务部管理，人们逐渐接受了这一概念。对这一想法进行实际落实过程中，企业中存在着一些大数据组织，不想拥有数据，这些工作人员并不是为了对数据进行管理而存在的。对这些数据进行充分应用，从而促使企业和社会之间能够有效对话，从而对相应信息中潜在价值做出进一步挖掘，这些工作均属于首席数据官的职责。对于首席数据官而言，需将数据作为资产，主要工作是对数据进行运营，针对这些来自网络流量、传感器和社会网络评论等作出金一部分分析，通过这种方式对企业决策带来一定帮助。作为首席数据官，一定要对商业语言有一个充分的了解，站在数据的角度准确判定企业所面临的挑战，为企业管理者提供帮助。此外，站在组织结构的角度进行分析，企业要高度重视企业首席数据官人才的培养，对首席数据官人才的培养和引进，对于企业未来发展，具有重大意义。企业高层管理人员必须及时意识到，企业首席数据官的重要性，并适当给予其更大的话语权，从数据角度分析企业面临的挑战。

3.3树立以社会公众为决策主体的观念

对于传统模式而言，有一些商业精英和企业中存在的管理者，他们认为自身是决策的主体。但是，随着广大社交网络的发展，社会媒介的不断涌现，促使传统决策模式合理性和正确性被削弱，社会公众成为决策主体需要及时树立，决策主体逐渐从企业高层向着社会公众广泛转移的方向发展。企业数据处理人员对移动网络、社交网路等平台上的相关信息进行收集，并且通过Gartner预测，在未来5年中，企业中所拥有的数据会达到现在的8倍，这些数据当中有80%数据属于非结构形式的。其中包含大量的非结构性数据，这些数据促使原有材料、市场以及生产设备等的边界变得越来越没有定义，各个产业的边界也开始向着模糊不清的方向转换。对此“大数据”促使企业的决策更加不确定和不可预测，企业在日常经营和管理过程中，对决策模型的确立，需要以公众为主体。

3.4构建生态系统的企业网络

企业未来发展，促使生产业链进一步向着资源化、产业化以及创新化方向发展，对供应商、客户、合作伙伴以及企业等进行直接构建。对不同资源进行整合，此外对价值链作出进一步协同和创新，通过这种方式为客户提品以及服务，从而构建出商业模式，而这些内容均是建立在大数据时代背景下的。现实中的企业运营，以企业大数据新型企业决策模式以及管理理念出现在现代企业中，现代企业逐渐改变了“以产品为中心”的营销理念，重视微观产品、成本、营销以及竞争等要素，并且对其进行转变，促使其成为“以服务为中心”的集中在宏观层面上。以社会媒体以及互联网集团的业务为依据，进一步研究协同进化的日起运集团，将企业网络生态系统可持续发展作为核心内容，对于企业的管理和决策具有重要意义。

大数据时代的到来，改变了企业管理模式，企业传统管理模式已经开始不能适应市场发展动态，这种情况下的企业会通过大数据对自身管理模式做出进一步创新。企业借助大数据对更加准确的掌握市场动态，并且可有通过大数据对其内容作出适当的调整和进一步优化，借助内外结合的方式，促使市场地位和价值得以稳定。

作者:邓紫杰 单位:中国科学院心理研究所

参考文献：

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[4]李玫.大数据时代背景下企业管理模式的创新研究[J].电脑迷,2016(11).