大数据营销的缺点
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大数据营销的缺点范文第1篇
所谓大数据分析，是指数字信息量巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析[1]。大数据的内容极为丰富，信息及其繁杂，所有数据混合在一起，所以，必须数据相关处理人员要用特殊的分析手段与方式进行处理，对其中的信息抽丝剥茧，找到需要的信息。但是在大数据分析时代中，信息存在在生活的每个领域，因此，我国传统市场营销模式不能适应社会的进步，企业也面临巨大的危机，因此，企业需要不断地改革和创新市场营销模式，进而提高企业的竞争力和综合实力，为企业的带来更多地利润，同时在一定程度上也能提高我国社会的进步。
1数据分析时代的演变过程
1.1数据1.0时代
数据分析是随着计算技术的出现而产生的，数据1.0时代也称商业智能时代。通过客观地分析来理解市场现象，决策已经不再是仅仅凭直觉或是市场调研来决定，而是帮助决策者更理性地作出决策。在计算机的协助下，企业可以将商品销售的全过程通过数据的形式录入数据库，相关人员可以对数据进行整合分析。但是也存在一些缺点，例如它并不重视信息及时分析。
1.2数据2.0时代
数据2.0时代从2005年开始，这个时代要求数据分析人员具备更高水平的数据分析能力，并且数据并不仅仅来自公司内部，也包括互联网以及各类公开的数据信息。
1.3数据3.0时代
随着我国信息技术的高速发展，很快便进入了数据3.0时代，又称为商品时代。在这个时代中，各行各业都十分重视数据分析，并且互联网发展速度进一步加快，信息更新速度也逐渐缩短，因此，企业应紧跟社会变化，制定适合社会发展和企业自身的营销策略。
2大数据时代市场营销的本质
在大数据背景下，消费者的行为不仅仅可以被量化和预测，也能过转变社会和行业的运行。
2.1消费者成为市场的主宰者
我国传统市场营销模式主要是对市场进行调研来采集市场信息，但是，在大数据背景下，这种营销模式已经不再适用。目前，消费者已经主宰市场营销的方向，消费者通过主动地寻找商品信息，筛选出性价比最高的商品。所以，企业应根据消费者的实际需要，制定正确的市场营销策略。消费者通过社交媒体等渠道表达自己需求，因此，企业可以从这类软件上精确地获得信息，进而制定更好的制定营销策略，促进商品下一步的设计研发。
2.2企业以精准营销为主
在大数据时代背景下，技术得到飞速发展，所以非结构化信息的搜集也成为可能，它不仅仅可以细分市场，也可以精准洞悉每个消费者对于商品的需求。通过对大数据的深入挖掘和系统分析，可以协助企业掌握消费者的需求和消费行为，特别是在每个消费者都具有独特的消费趋势。正因如此，大数据分析才可以更好把握消费者的消费行为，为企业精准地制定营销策略。
2.3企业营销理念—以人为本
传统的营销理念将大规模生产看成标准生产方式，并不重视个性化，忽视了消费者对于个性的追求。而如今，大数据分析的营销手段可以解决大规模生产与消费者之间个性化矛盾。企业重视以人为本制定正确的销售策略，将标准化与消费者的个性化需求相结合，进而刺激消费者的去购买商品，提高企业利润。
3大数据分析时代对于市场营销的影响
3.1细分市场，精准营销
随着信息技术的高速发展，越来越多消费者开始在网上消费，同时，在大数据分析时代下，企业可以根据消费者的浏览记录或商品的搜索记录来分析消费者的行为和偏好，进而制定适当的销售方案，为企业今后的发展奠定良好的基础。企业更加细致对市场进行细分，满足消费者的需求与偏好，进而制定并实施精准的营销战略。
3.2由单向营销转为双向实时跟进式营销
在传统的营销模式中，大多使企业的单向营销。但商品投放入市场后，客户、消费者对商品的反应和态度并不能得到实时有效的反馈[2]。在大数据的驱动下，这使得传统单向营销模式渐渐向实时跟进营销模式转变。其中数据是实时更新，企业可以直观的了解每个时间段和每类消费群体的情况，及时对商品进行调整，在此过程中，人力物力也消耗最少，同时不受时空限制。
3.3预测消费者的消费行为
在大数据的背景下，企业可运用大数据的分析技术，分析消费者的消费行为，预测消费者未来的消费行为，从而制定更好的营销策略。使企业可以与消费者形成一种一对一模式，满足消费者的个性化需求。
4大数据分析时代下市场营销策略
4.1树立以人为本的理念
数据的分析应以消费者为本，切实满足消费者的需求，同时对消费者的数据的要作好保密工作，尊重消费者隐私，促进企业的良性发展。
4.2精准抓取有用数据，摒弃大量无用数据
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[3]。因此，在大数据中，反映消费者的行为与市场需求才是企业应精准抓取的有用数据。所以，企业首先应明确有用数据的标准，同时对于数据也要进行归档，减少重复工作，节省人力物力，然后，企业的数据分析团队及时对数据分析，进而指导企业今后的走向。
大数据营销的缺点范文第2篇
据田友龙这厮考证，大数据一词最先由麦肯锡提出，因维克托迈尔著的《大数据时代》一书热卖走进人们视线，因为铁娘子董明珠而火遍全国。
这事得从央视第14届中国经济年度人物说起，这次盛会的特点是斗嘴无罪，抬杠有理！最搞的环节是铁娘子董明珠死磕“雷布斯”（雷军），这是很有意思的PK。业务员出身的董明珠变成技术派，而流着技术血液的雷军变成营销人。这场PK有一个亮点，一个记忆点，亮点是惊天的10亿财局，记忆点是董明珠口中多次飘出的三个字---大数据！
中国式营销理论有一个基本规律，营销理论的实路通常是于无声息间发明创造，之后大企业强势跟进并开始广泛传播，最终对行业产生深远影响。有董明珠这样的知名企业家在央视的鼓与呼，2014年大数据真的一飞冲天，从理论走入商业实践。如今已经发展到营销人如果不懂大数据，就意味着你很危险，钱途有限！
大数据的商机
大数据火得一塌糊涂，但把大数据挂在嘴边的却是传统企业。要弄明白这个问题，就不得不回顾一下过去。互联网如印度洋海啸般席卷全球后，带来一种新的商业模式――电商。电商伊始只是将目标锁定线上消费群体，此时这个群体尚属于“非主流”消费群，传统企业对电商表现出的态度是无视或轻视。
当马先生以一张一万亿的成绩单惊艳全球，并在2014年以马先生为代表的电商企业将广告打到央视时，传统企业感到自己的地位岌岌可危了。
即使如此，传统企业表现得也相当自信，很多人曾温柔表态称凭自己的品牌资本团队等诸多优势，一定可以把电商秒杀在摇篮中。许多传统企业开始用“线上+线下”两条腿走路，这一走就是两三年，可收获的只有失败的教训，鲜有成功经验。为什么会如此？
电商潜行近十年，沉积下海量数据，用数据驱动营销，不仅可以迅速对消费者需求做出回应，制订方案，还可以把信息准确地传递给目标受众，节约了成本并提高了营销效率。传统企业终于发现自己需要转型，并发现无论是进行自我优化，还是精准定位自己的目标群体，提高自己的营销与服务水平，提高效率，都离不开大数据的支持。
电商本身就是大数据的富人，而传统企业却是数据的穷人，因此大数据虽从电商产生，大数据的应用前景却在传统产业！
四招“变数为金”
商业化运作的原则只有一个――赚钱。赚钱的方法不外乎开源与节流，用这两把筛子，就可以筛尽大数据的狂沙，见得真金。
1.个性化品牌
大数据的战略级运用是打造个性化品牌。个性化营销并不新鲜，营销人早已扯开嗓子吼了很多年，但鲜有人甩开膀子干。
个性化品牌必须建立在市场细分的基础之上。传统的市场细分是从地理分布、人口及经济因素三个维度展开，消费者洞察往往借助调研样本，利用调研样本中的数据去推算整体市场和消费者的行为。这种方法有很多优点：简单、易于操作、费用低，然而缺点同样明显：样本太小，忽略很多小规模购买者，对客户需求多元化与复杂化考量不多，这注定了产品和服务共性大于个性，为每一群体提供特制品或特制服务成为不可能完成的任务。
在网络时代，数据是无限的，甚至可以覆盖到每一个网民，对顾客的洞察也是原生态的，且非常的精准。网络时代的消费者行为会被完整清晰记录、追踪、下载，企业依据这些可视化、可量化的消费需求，借助第三方平台数据，通过大数据运算，找到用户的兴趣和关注点，寻找相联性，找到目标消费群的个性与共性，为顾客提供个性化产品和服务。
现在理论界大喊商业革命，政府部门力求用大数据提供更深更广的服务，金融业用大数据改善顾客体验，这些都是个性化品牌的具体化，都是用大数据发现长尾市场的商机。最有代表性的还是马先生，2013年上线的余额宝让银行睡不着、吃不香。
2.精准传播
大数据的颠覆力量主要体现在传播。做品牌最怕巷子深，唯有传播才能让品牌插上翅膀，然而传统广告传播方式又让人相当纠结，比如媒体广告传播，约50%的广告费是浪费的，糟糕的是这么多年过去了，我们也没明白广告费用浪费在哪儿。传统广告传播是一种模糊策略，核心要素是到达率和千人成本，铺天盖地的广告轰炸是常用战术，于是乎广告变成烧钱的行为艺术。
网络时代的传播更糟糕。信息爆炸、自媒体化的现状，顾客自动进化了过滤功能，只有很少的零散信息会被人们记住，人们听到的是他们想听的，看到的是他们想看的。所以，如今想要让更多消费者记住自己的品牌、消费自己的产品，必须精准传播！
精准传播有三条原则，第一：定向，通过搜索引擎、云计算、SVM技术，分析用户数据库中每一个用户的网页浏览记录，提取关键词，找到用户的兴趣关注点，找出自己的目标用户，实现定向传播；第二：定调，通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘，描绘出不同用户的特征与偏好，用受众的语言和他们喜欢的方式，如推荐信息、新闻话题、情感故事等多种传播方式立体地将信息展示出来，准确地展现品牌与消费者的关系，激发共鸣；第三：精确，按照消费群体分类投放不同广告，动态展示提高广告视觉效果，优化投放策略。
3.关连销售
营销其实就是卖货，把顾客的钱装进我们的口袋。卖货的方法只有两个：增加新顾客和老顾客再次购买。开发新顾客的成本是维护老顾客的五倍，营销人永远的课题是追踪老顾客，维护老顾客，为老顾客创造新价值，并在不干扰老顾客的同时让他们买更多的东西。于是，营销人创造出了会员制。可惜传统的销售是一种感觉型事业，全凭销售人临场发挥和经验累积，靠个人的主观猜测加上一张律师般的嘴，说服顾客购买。这种销售模式不仅成功率低，而且有点强卖的意思，通常会让顾客讨厌。有了大数据，这个问题就能迎刃而解。
企业通过对产品交易过程、产品使用、购买节点等行为数据的统计、分析、综合、归纳和推理，在顾客消费行为中找到事件间的相互关系，判定顾客的偏好及消费趋势，根据顾客特点进行创意促销或个性产品推荐，也就是对特定顾客进行个性化营销与服务。2013年，《大数据时代》登上各大书店畅销书排行榜，其中一个故事广为流传，一个百货商店运用大数据准确预测一位女孩怀孕。其实无它，这就是一个连带销售的故事而已。
4.优化物流
谈到大数据，有一个非常有趣的现象，大家都喜欢从高处着眼而忽视从小处着手。这几年企业中流行一个热词――去库存化。中国市场太大，也太复杂，企业的物流模式一般是总仓+地区分仓，多数中国企业采用经销制，总仓与分仓数据不共享，补单要么依据总仓数据（这个数据有欺骗性，把发货当成销售，事实上是销售假象），要么就是靠经验与直觉，于是库存成为很多企业不可承受之重，去库存化成为企业的追求目标。
解困库存之道唯有大数据，而且只需三步。
第一步，总仓与分仓网络相连，实现数据共享，实现数据提取自由。
第二步，将货品管理分级，分为大件、单品、到达客户三个层次。
第三步，建立物流追踪系统，借助二维码、GIS和视频编解码等技术，让生产、销售等各环节的数据透明化，从生产到消费的全过程进行数据监管，实时采集数据。
做好上面三步，物流就成为一个动态的、随时变化的数据集合，把来源不同（分仓，顾客）、结构相异的数据经加工分析处理，实现物流的动态管理，方便企业及时进行产品调整、结构优化、区域货品调配，并支持企业做出科学的决策。如此一来，企业产品不仅更贴近顾客，物流成本更低，货品调度反应更快，企业也更有竞争力！
2013年，马云先生退而不休，玩了一个新概念叫“菜鸟网络”，打的就是智能物流这张牌，马先生善忽悠，把智能物流说得天花乱坠。智能物流对企业的吸引点，就是可以借此实现商品在骨干区域中的“预配送”，利用淘宝大数据，根据用户分布以及销售预测，将商品按比例分配到全国不同的仓库中，在用户下单后，从最近的仓库迅速发货。就这么一个动作，据说将改变未来的电商的方向。
看淡数据得失
大数据营销的缺点范文第3篇
关键词：大数据；精细化；用户体验
1 概述
随着电信行业的日益发展，网络系统升级，4g移动网络的规模也在不断的扩大，移油络数据流量将会有再次爆炸性增长的时期。对运营商来说，流量收益潜力巨大，而如何在当前极好的形势下精细化网络运营，并且发挥出流量收益的巨大潜力，是当前运营商进一步实现自身发展的重中之重。
2 大数据量分析缺陷
运营商为进一步做到优化网络，借助当前移动网络发展出来的规模来有效增加信道容量，从而在此之中，智能化流量运营不失为一种较好的方式。通过对流量经营不断的扩充与完善、准确优化和精确分析，同时将其相应策略最终投入市场进行投资和经营，已经发展成为主要方式。为此，高效的移动网络数据分析便显得极为重要。通过分析数据来制定相应策略，为网络精细化打好基础。相较于传统意义上的方式，在部署各异的移动网络过程中采集系统，数据获取、监控和存取，进而综合分析存储数据，并由此获得相应策略，但传统的数据收集和分析的方法市场的政策，包括网络监控数据分析、智能监控、boss系统、流量分析、信号分析、用户感知等皆联系不足，尤其是由于公司系统的差别，每个分析系统繁琐复杂，缺乏联系，难以综合一起分析，并且系统间各自独立，极少具备端至端的数据分析总量，造成难以形成市场运营商决策的综合依据。总而言之，有下面的缺点。
（1）网络优化不能及时反映和解决网络问题，有延迟性。
（2）因为有大量的数据需要分析，当前系统难以处理大数据量，因此也很难做进一步细化分析。
（3）难以通过设备指标进一步判定客户的真实体验以及客户的网络体验评估。
（4）流量消耗量呈上升趋势，然而运营商收入却不见得增长，甚至呈下降趋势，操作数据不能有效地转换为一个强大的营销团队的支撑。
为了满足上述问题，需要经营者个建立一个人数据分析系统，将获取到的有效信息合成至共享中心，借助大数据分析和处理能力，并能够做到端到端的数据分析、评估和业务，保障VIP客户的感知经验，为网络优化和市场营销基础提供支持数据，从而达到现今网络发展规模及复杂化的目的。
这个计划综合了辨识、分析、获取、控制等要素，涵盖数据获取、共享和大数据平台精细化操作应用三个方面。
数据获取支持各类当前系统对接的访问计划在2g/3g/4g网络数据，网络管理，睡眠系统数据、计费数据等等，两对接口与中兴通讯内部网元意味着，也支持外部，通过部门机构探测器探测，利用光谱从设计。Gn/IuPS/Gi/S1/S10/S11/S5/S8接口控制表面和表面的媒体数据。数据采集是一个基本的信道容量，来自整个数量的数据组共享层所拥有的大量数据存储，通过大数据技术来进行海量数据的静、动态分析，同时其还支持根据开放能力。
精细化操作层能够实现面向用户的端到端优化整体解决应用程序。从顾客感知的角度和观点来了解网络和业务信息，同时利用质量数据灵活分析，做到网络测量、网络服务质量的双向优化。
多方面多角度的可视体验，能够实现端到端用户诉讼处理，能够迅速查出影响因素。利用能够监管的业务管道，全力支持移动数据业务的运营。
3 大数据量分析的优点
综上方案所述，客户能够从中受益的主要有以下几点：
3.1 智能用户投诉处理
端到端连接核心网络和授权访问，控制面话单和媒体时件活动详单综合故障测试库和智能能够定义错误的决定，系统从相关的关联，以及控制面、表面媒体、社区等多个方面来分析出现问题的原因，快速找到影响问题的根源，并给予专业的处理。
3.2 端到端数据业务分析
针对主流业务，通过不断完善端至端的质量指标体系，站在用户的层面上来进行支持。
端至端和实时监控，这种可以直接延迟各类业务的可用时间，实时实现对带宽、数据流量的有效监控，而且能够自上而下、由整体至局部，逐个分析。与此同时，还可用最短的时间寻找问题症结所在，以此推进业务策略的进一步优化。
3.3 分析用户体验
通过健全指标体系的端至端用户体验，综合概括并总结出用户使用数据服务业务质量，进一步认识到用户网络实际感知，切实保证网络用户以及一部分会员用户的优质网络体验，提高客户的认可度，再利用一定的营销方式，进而保证用户体验，避免流失用户。
3.4 网络测量网络最优的支持
在了解用户体验的基础上，并综合无线网络容量标准和指数，利用获取的网络运行数据，进一步加深用户体验度，实施获取网络优化要求和建议，以此可以结合网络业务数据和网络质量来分析。
3.5 智能闭环控制
根据访问网络实时数据，了解到用户小区的空闲状态，告知PCRF即使调整业务控制策略，由此构建出一个业务系统，最大化提到用户体验和投资收益，为经营战略提供指导依据。
中兴的大数据产品丰富的数据采集实现跨网络、整个网络制造商，通过综合分析能力，实现端到端一键式综合分析能力，并提供有效的操作策略，从而进一步增强传统性质上的设备基础能力，促使其朝着智能化、高效化、精细化的方向不断前进，从而也有利于运营商节省开销，增加收入以及提升效率。
4 结束语
近年来，大数据技术的研究和应用，该行业保持几乎持续发展，传统产业和新兴产业，都希望通过质量数据分析的价值数据发现商机，创造新的利润。通过分析网络大数据的基础上，提出了网络操作系统的体系结构和数据结构建议，基于网络的内部应用程序实时操作数据实践探索，为网络精细化操作提供参考。
参考文献
[1]冯登国，张敏，李昊.大数据安全与隐私保护[J]计算机学报，2014（1）：246-258.
[2]孙大为，张广艳，郑纬民.大数据流式计算：关键技术及系统实例[J].软件学报，2014（4）：839-862.
[3]张引，陈敏，廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展，2013（S2）：216-233.
[4]张威.GSM网络优化原理与工程（第2版）[M].北京：人民邮电出版社，2010.
大数据营销的缺点范文第4篇
关键词：电子商务；大数据；挖掘
1 引言
电子商务已经成为中国战略性新兴产业中的一个重要组成部分，代表了全球信息经济的发展趋势。随着电子商务的发展，出现了基本问题，如支付和分配，双方的信任和声誉，这些已成为了电子商务和电子服务发展的瓶颈。在虚拟市场中，信任的缺失、信任危机和信任状况的恶化等问题越来越严重。
Web2.0技术的应用和发展为表达自己的欲望和感情的用户提供了丰富的渠道和方式。各种各样的人通过网络、网站、博客、微博、微信等发表评价商品，产品和服务的意见。特别是，微博和微信在电子商务的应用领域中，提供了一种人们可以表达各种物品的感情，业务和服务渠道。这种用户评价和微博客评论已成为一种形式，所有的用户都可以、关注、评价、评论和分享信息。用户微博客的信息和数据和电子商务的意见和评价不仅包括结构化、半结构化和非结构化的数据，还包括文本、链接、图片、音频和视频内容，电子商务发展迅猛。信息和数据的快速膨胀。通过数天和数月的时间逐渐形成了大量的数据，大容量和复杂的结构，还有各种类型的大数据。
2 微博和微信
微博起源于新浪媒体，是一个社会媒体平台，微信是一个社交平台。吴军先生在《浪潮之顶》中提到的企业基因，认为新浪是一个网络媒体，而腾讯是社交软件和聊天工具，所以它也决定了两种产品的方向。微博客是社会媒体的核心，还具有社会功能；社交工具的本质，还有一些媒体的功能。微博作为一种媒体工具，关系主要建立在兴趣上，关系质量薄弱，更多的是单向传播，更多的是注重传播速度和内容的公开，这些信息很快就能在微博上传播。微信是一个社交工具，是在社会关系的恢复，关系主要在社交上，关系质量强大，更多的是双向的关系，关注的是私人之间的交换和互动内容，信息传播的速度不是很快，但观众的消化率很高。
举一个例子，同样的内容，在微信上的评论和回复要比在微博多很多，一个可见的关系，在你的生活中有很多的关系，微博客是单向的或更多一些的人之间的关系，看到和接受的信息，是不愿意花时间复习和反馈的，因为是一个单向的关系。
微博和微信这两种产品的优劣长短，在核心业务上没有直接的冲突。就像在互联网时代之前，你也得看电视，或者打个电话。微博要做的是媒体，主要是卖广告；社会和销售增值服务平台。虽然微博也有很多做平台的行动：微博支付等等，但是，更多的是有关媒体的。吴军的企业基因决定论中，认为新浪的基因是深的，而腾讯的基因则更纯，在未来联想微信产品方面有更多的空间。
3大数据关联规则挖掘
关联规则挖掘的过程主要包括两个阶段：第一阶段必须从数据集合中找出所有的高频项目组，第二阶段是从这些高频项目组中生成关联规则。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始数据集中找出所有的高频项目。高频意味着一个项目组的频率相对于所有的记录必须在一定的水平。
关联规则挖掘的第二阶段是生成关联规则。从高频项目组产生关联规则，将产生高频率的项目的规则，在最小置信度阈值的条件下，所得到的规律和最小的可靠性就是关联规则。
首先，我们必须设置最小支持度和最小信任度两个阈值。因此，满足超市的要求的关联规则将在同一时间满足上述两个条件。如果在挖掘过程中发现的关联规则符合下列条件，可接受生成关联规则。
1 Apriori算法
Apriori算法是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则的算法。核心是一个在递归算法的基础上的两个阶段的频率集理论。关联规则属于一维，一层，布尔关联规则。在此，所有的支持度都大于最小支持度。
该算法的基本思想是找出所有的频率集，就是相同的最小支持度。然后，通过频率集，产生关联规则，它必须满足最小支持度和最小置信度。然后，第一步是用找到所需的规则所产生的所有规则，其中只包含一组条款，只有一个在这里使用的每一个规则的权利之一。一旦生成这些规则，只有那些大于用户给定的最小信任度的规则被留下。为了生成所有的频率集，使用递归的方法。可能会产生大量的候选集，以及可能需要重复扫描数据库，这是Apriori算法的主要缺点。
2 频集算法
虽然Apriori的算法有缺陷，但Han J.提出了不产生候选频繁项集挖掘的方法：FP树算法采用分而治之的策略，在首次扫描数据库时，将频率集压缩成一个FP树（树），与他们相关的信息分化为条件FP树库，再将每个库的频率设定到长度为1。条件为开采基地，当原始数据量大时，也可以结合划分的方法，使FP-tree可以放入内存。实验表明，和Apriori算法进行比较，FP增长有不同长度的规则，适应性好，具有良好的效率。
3.划分算法
划分算法是一个基于分区的算法。该算法首先将数据库逻辑上划分为几个不相交的块，每个块单独考虑它生成所有的频繁集，然后将产生的频率集，用于生成所有可能的频率集，最后计算项集。块大小的选择在这里可以使每个块被放入到主存储器中，每个阶段只是一个扫描。并且该算法至少保证在一个块的频率集的正确性。该算法可以是高度并行的，而且每个块可以被分配到一个处理器，然后产生频率集。在生成集的每个周期后，处理器与处理器通信会产生一个全局候选项集。通常通信过程是算法执行时间的主要瓶颈，而另一方面，每个处理器的时间也是一个瓶颈。
4 结束语
在这个大数据时代，如果没有和大数据有一定的相关性，很有可能会被社会淘汰。本文是对电子商务教学以及大量的微博和微信内容，开展了大数据挖掘研究。
参考文献：
[1] 高海建.基于大数据视角的电子商务产业研究[D].首都经济贸易大学，2015.
[2] 韦伟.大数据背景下的微博在高校管理中的作用[J].高教学刊，2015（24）：147-148.
[3] 时妍婧，张丽.大数据时代微信营销的创新方式探析[J].电子商务，2015（8）：31-32.
大数据营销的缺点范文第5篇
通过精准营销提高销量
为什么会分散呢？以前买家线上购物采取以搜索为中心的购买方式，因此，搜净水器、空气净化器等产品品类，搜索出来的结果基本上是按照搜索关键词排名，这时的流量是中心化的，谁占到好的搜索位置，谁的销售业绩就好。今年发现，流量被几个方面分散，第一是从大爆款向小爆款的变化，以前一个产品有很多关键词，这些关键词都指向这个产品。现在是不同的关键词纬度不相同，因此导致以前上万的大爆款流量，分解为几个上千的小爆款流量。只要讲到运营，就离不开产品，目前淘宝千人千面，使得商家挑选产品非常重要。
面对日益激烈的中国电商平台之争，而电商流量又有上限的环境，如何提高自己平台的竞争力和业绩是必需要解决的问题，于是就有了能精准导购的千人千面。千人千面的个性化在淘宝PC端经常可以看到，在无线端更明显，通过记录用户的浏览轨迹来做定向个性化推广，例如你搜索关键词A看了商家B的宝贝，那么你下次再搜索关键词A或相近关键词的时候，商家B和类似商家B的宝贝都会优先展示给你，这就是个性化，也就是精准导购。淘宝的千人千面就是为了精准导购，虽然客流量下降，但客流很精准，反而提高了转化率和业绩。
通过内容营销吸引流量
每个平台都在力求塑造自己的节假日，使得促销更加常态化。自天猫双十一后各个平台都在跟风这些节日，每一个平台也都希望并努力塑造自己标志性的节日。如苏宁418，京东618，聚美优品818，以及九九聚划算，亚马逊的黑五，不像以前，只有618和双十一。现在几乎每一两个月都会有一个大型的促销节点。更重要的是，这些促销节点也都变成了每年常态化的促销，让买家几乎天天都处在这种大型活动中。
粉丝经济当道的今天，除了做好内容，做好推广，提高粉丝粘性之外，今年，以互动为代表、直播为载体，将消费娱乐化进行到底的内容化营销形式也越来越多样化。在营销模式上，2016年平台都比较重视网红，直播，达人等，淘宝平台有淘宝直播，直播时有几十人在线，这些内容都影响了原来买家购物的行为。天猫今年最大的变化就是想让消费者从以前的买变为以逛为主，甚至是边逛边买。因此，天猫出现了许多业务端口，如好货，淘宝头条，必买清单，非常大牌，全球精选等，越来越频道化，在3C、数码里还有炒机会。
购物平台社会化媒体的属性越来越强，SNS就是非常典型的代表，以前卖家就是一个卖家，就是卖产品，现在平台上都在鼓励卖家变成专家，分享家，让买家不是从单一的款式和价格上买产品，而是有质感的去选购产品。这方面的推广较为明显。与前边的达人有点类似，如美食达人，但又不完全一样，因为可以直接让别人看到，达人是靠内容来征服你，并不直接露面。非常典型的如淘宝头条就是靠内容征服，如这个冬天必买的五类电器等，通过内容进行引导型消费。
全渠道融合是趋势
2015年8月，阿里巴巴与苏宁宣布达成全面战略合作时，大家都感到震惊。一个线上，一个线下，一个全球的互联网生态平台，一个传统的销售转向互联网的公司，能从竞争变成合作，两种渠道，两个竞争者居然走到了一起。2016年，全渠道融合达到前所未有的高度，百万门店打通线上线下，近10万家门店实现电子化。大数据作为底层服务，为商家和消费者构建高度个性化的消费场景。数据驱动的传统零售业态变革已在悄然发生，新零售的一个特征是线上线下的全面融合和全面打通。
互网无处不在，从线下走向线上是趋势，从线上走向线下也是不可阻挡的趋势。要通过线上线下的合作，通过数据帮助厂商提高销售和经营的效率。如因为线上和线下互相配合，有时候线上订货、线下取货，有时候线下看样品、线上去给定单。这对于品牌厂商也是一件好事，更有利于产品的销售，尤其是新产品的推广。而通过各平台的大数据，可以把消费者的需求更加准确及时地反馈给相关厂商，让他们能够更快地做出相应改变和调整。
品类拓展是方向
一、二级市场的核心区域抢完以后，大家都在关注农村电商，通过电商下乡，扩大人群，抢占用户。目前，所有的电商平台都在向三四线城市，甚至农村电商延伸，加大乡镇市场的布局。如天猫的村淘，目标是千县万店。京东也在建立县级服务店。制造商这边如TCL采用全渠道策略，与天猫、苏宁等平台都有合作，而阿里的村淘、菜鸟的物流等业务也帮助TCL打开了更多的市场。虽然TCL也通过乡镇一级的辐射去了解乡村级市场，但对于许多业务发展的细节，看得并不非常清晰，而天猫可以通过直观的数据去了解乡村市场的消费特征，比如农村消费者喜欢什么样的产品、什么样的促销活动。
与此同时，各个平台也都非常关注生鲜产品、农特产品，让这些产品进入买家的购买库，通过各种体验，让这些产品实现较为通畅的销售。家电业一定会进行与其它行业的跨界延伸，这方面的发展趋势也比较明显。目前我公司正在与一个家电企业采取采销合作的方式，企业负责供应链的开发，我们负责前端消费者的产品需求提炼。通过数据分析，产品市场调研，我们发现未来家电产品销售渠道的变化会从单一品类品牌拓展为综合品类品牌，这是趋势，很多家电品牌在某一品类具备优势，如九阳的豆浆机，老板的油烟机，华帝的燃气灶，接下来必须进行品类的扩展延伸。因为在其它行业已经被验证，且是成功的。
以细分和创新赢发展
家电产品在线上销售无一例外都是分销的形式，对外与其它品牌竞争，内部分销体系之间竞争也很大。实际上是分销体系的内耗，因为电器是纯标品，因此，要么拼价格，要么拼营销，内部就是抢流量，内耗。因此，对经销商的引导很重要，引导高中低层经销商实现不同层次产品的销售，做好分销的细分，做好产品线的细分，尽量避免内耗。
家电业海尔的电商做得较好，互联网智能制造，C2B，大数据分析也都做得较好。家电作为标类产品，C2B，智能定制的发展会更快，因为未来消费者的需求会越来越个性化，体现在产品上就是外观、功能、工业设计上的个性化，因此，智能定制化生产会越来越快。未来靠使用、功能或者营销创新，会诞生出一批有质感的品牌。
