大数据营销的特点

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大数据营销的特点范文第1篇

摘 要：文章通过阐述大数据及其目的，分析大数据与统计学的对比，对大数据对统计学的挑战与机遇展开探讨研究，旨在为相关人员基于大数据及其目的、大数据与统计学的对比的大数据对统计学的挑战和机遇研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；统计学；挑战；机遇；营销

引言

国际数据公司的相关研究指出，2011年全球数据生产量达1.8ZB，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。

1.大数据及其目的

现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。

2.大数据与统计学的对比

2.1样本统计与全样本统计的区别

样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。

2.2预测分析与非预测分析的区别

统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。

3.大数据对统计学的挑战与机遇

3.1数据生产、处理与应用的转变

相关统计部门经开展严格的统计设计工作，获得相关的统计数据，数据的预处理分别有数据清洗、非全面数据填补以及数据矫正等。大数据时代下的统计手段尚不十分明确，自大数据流环境而言，要不断探索新型抽样方法，并确保抽样方法的实时、连贯及可行性。除去传统的统计分析方法，还应当开发大数据动态分析、数据流算法等[3]。

3.2大数据时代对市场营销的机遇

3.2.1大数据营销的特点与价值

大数据营销的特点：I.数据采集多平台化特点，即大数据时代下，大数据的数据大多来源于不同的领域、不同的渠道。II.时效性特点，随着信息技术的急速发展，互联网用户消费、购物行为方式往往会瞬间出现转变。国际先进大数据营销企业AdTime基于此大数据营销特点，采取了时间营销措施，即采取相应的技术方式全面获悉用户所需，于第一时间对用户当下的需求进行回应，以使用户在下决心购买的最佳时间及时看到对应的产品广告。III.个性化特点，在大数据时代下，广告商传统媒体导向的营销理念逐步由受众导向取代，现如今，广告商可应用大数据了解用户的地理方位，需求内容等信息，达到对用户个性化营销的目的。

大数据营销的价值：I.升级营销与用户的匹配度，大数据营销不仅可提供给企业了解用户有效的途径，还能够于网络环境下，选取相关技术方法达到对用户精确定位的目的，从而开展好营销工作，升级营销与用户的匹配度。II.改善用户体验，大数据营销促使企业真正意义上认识到用户及其所使用企业产品情况，以给予用户最人性化的提醒。

3.2.2大数据营销的应用

（1）与消费者建立紧密关系

现如今，我国一些企业营销行为仍旧处于个性化定位信息、创意设计阶段，而无法对不同消费者展开个性化的营销活动。大数据时代下，经采用相关数据分析技术方法，基于对消费群体喜好、传媒接触习惯等展开有效的分析，达到特定营销活动明确开展的目的，实现企业精心开展的营销活动精准的辐射至目标消费群体处，与消费者建立紧密关系，极大的改善营销效率、质量[4]。

（2）掌握竞争对手数据

企业通过对竞争对手数据的有效掌握，获悉竞争对手发展状况，基于此帮助企业制定科学合理的产品价格，提升企业产品市场竞争优势。与此同时，企业务必要全面实施以事实为前提的决策手段，广泛地应用数据分析方式对企业每一个发展运营步骤进行优化，经对企业一系列数据的充分优化、对接，促使业务环节中潜在的价值得以被有效挖掘，降低生产成本，知己知彼，促使企业在日趋白热化的市场竞争中占据有利位置。

（3）挖掘企业内部数据

“市场未动，数据先行”俨然转变为国际上企业有效运营发展的一致认识，为了提升企业管理效率，要求企业要充分挖掘企业内部数据，并展开有效的整合、分析，以为企业相关人员做决策提供有利的参考依据，提升决策准确性，促进企业可持续发展。

3.2.4 企业的应用案例――以亚马逊为例

在应用大数据开展市场营销方面，美国亚马逊公司一直处于领先地位。亚马逊研发出“用户未下单，先发货”功能，即结合用户的购物需求数据信息，分析用户想要购买的产品，达到用户未下单，提前发货的目的。此外，亚马逊通过对用户检索信息的分析，评估流感的传播，但这仅仅为海量检索数据中的一项用途，相同的数据能够应用于预测大选结果、预测某类产品市场行情等等，极大地降低了统计成本[5]。

3.3大数据时代对市场营销的挑战

3.3.1信息收集

大数据并非就是对数据信息展开盲目的收集，即便收集了再多的数据，倘若这些数据并非是市场营销所需要的，如此便会导致前期收集来的数据信息，变成一堆“数据垃圾”。鉴于此，为了避免这一情况发生，务必要充分分析业务需求，再对自身存在价值的数据展开收集、归纳，如此方可实现大数据的有效收集应用。

3.3.2经验与数据

数据采集完毕后，面对参差不齐的数据，还应当做好数据评估工作，评估对何种目标受众开展市场营销工作。鉴于此，要求采取科学合理的手段，将这些参差不齐的数据整合成可被市场营销实践应用的，经结合过去的经验，与采集数据进行有机融合，实现对目标受众的有效分析确定。

3.3.3分析与优化

数据分析，一方面是实现数据优化，一方面是进行决策层面上的调整、转变。此环节对于专业人才的需求提出了严苛的挑战。数据分析、数据优化对于专业人才的知识框架要求大不相同，这要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才，还要打造数据优化人才队伍。

3.4大数据营销的未来发展趋势

信息技术不断发展，单一媒体导向的“消费者碎片化”俨然无法达到企业对于数据多样性的需求。大数据时代下，媒体的跨界融合实现对“碎片化”受众的充分聚合。在科学技术技术不断进步的背景下，跨媒介、跨平台、跨终端的多途径将不断被开拓，将使庞大的数据信息获取多维度的整合，并且在多样化网络环境下，消费者主观信息与客观数据有机融合，构筑全面用户数据库环节，将成为未来大数据营销发展的必然趋势[6]。

4.结束语

总而言之，大数据为传统统计学带来了严峻的考验，也为传统统计学有效发展创造了良好的契机。在大数据时展潮流中，我们应当充分的认识到大数据对于传统统计学而言，是补充而不是更替，构建于样本统计、预测分析内容上的传统统计学，仍旧于社会统计、经济分析中占据着主导位置。大数据时代下，为了实现企业市场营销的有效开展，相关人员务必要不断专研研究、总结经验，全面分析大数据与统计学的对比，充分认识大数据对统计学的挑战和机遇，“与消费者建立紧密关系”、“掌握竞争对手数据”、“挖掘企业内部数据”等，积极促进企业市场营销的科学合理化。

（作者单位：中国人民大学）

参考文献：

[1] He Y，Geng Z.Active learning of causal networks with intervention experiments and optimal designs[J].J Machine Learning Research，2009，（09）：2523-2547.

[2] 游士兵，张 佩，姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论，2013，（02）：165-171.

[3] Deng K，Geng Z，Lin J.Association Pattern Discovery via Theme Dictionary Models[J].To appear in J Royal Statist Soc B，2013，（2）：162-163.

[4] 邱 东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究，2014，31（01）：16-22.

大数据营销的特点范文第2篇

关键词：大数据；营销；创新；研究

进入21世纪以来，特别是最近几年，在社会经济生活中，信息技术可谓是实现了迅猛的发展，在将来也必将在各个领域不断推进。这一时代特点带给企业营销的最大影响就是为所有的消费者提供了一个获取大量信息的可贵渠道。借助这一平台，消费者对相关产品的熟悉、了解、选择、购买有着相当大的主动权，彻底变革了传统的营销模式。在大数据的视角下，消费者有了更多的选择对比，在此基础上，内心形成了明确的购物取向，而非像传统那样被动地接受企业的宣传引导。正是基于此，在当前大数据的时代背景下，借助前沿的信息技术，积极探索创新营销模式，有着十分重要的理论意义和实践价值。

1大数据概述

大数据这一概念出现很早，但流行开来还是最近几年。它首先是一个极其庞大的信息数据系统，是随着信息网络技术的发展而出现的，以信息科学为技术支撑，在此基础上，通过多元化的信息搜集方式将千变万化的内容进行有效整合。正是从这个意义上说，大数据和云计算机有着千丝万缕的联系，大数据正是借助云计算方式，从而实现了对一系列数据进行加工处理，也因此呈现出以下特点：首先是数量大，能够对数据进行大容量的存储；其次是类型多，它的存储方式多种多样，比如图片、文字、位置等，并且在日益丰富；再次是密度低，即是指有的数据具有应用价值，有的则没有；最后是速度快，即是指数据传播、处理的速度非常快，这也是大数据的核心特点、关键所在。总而言之，正是由于上述四个特点，大数据日益流行开来。

2大数据视角下的营销特征

在大数据视角下审视营销，它体现出以下几个方面的特征。

2.1CEC时代的到来

众所周知，就传统的商业营销而言，其基本作法即是首先通过各种渠道搜集各领域的市场信息，借此来了解消费者的相关资料信息，然后在基础上来决定本公司的研发、生产、营销和推广，最后满足消费者的消费需求。例如，以常见的日用品企业为例子，传统的商业行为一般是：选定产品、生产营销、寻找买家。特别是当供大于求、生产的产品较多的时候，往往会采取一定的促销措施，比如打折、买一送一等，上述所言就是传统的商业营销模式。然而，随着近几年信息科技的迅速发展，大数据时代来临，上述传统的营销模式已经过时，难以为继，因为消费者在消费过程中拥有了前所未有的主动权，这些消费者也就是所谓的“CEC”。相关调查数据表明，目前绝大多数的消费群体均会自行收集相关企业、店家及其所生产产品的信息，不会再像传统那样相信商家所做的广告。例如，以常见的日用品企业为例子，现在的消费者往往会主动选择自己喜欢的品牌、款式等，同时主动选择自己喜欢的供货渠道、购物渠道，当然也会收集折扣信息，对企业提出他们所期望的系列服务。

2.2消费者的独特需求急需满足

相关数据表明，在当前的消费者群体中，90后、00后占据了主要部分。这一群体显现出不从众、要求特别等一系列鲜明的个性特征，进而形成了独特的消费倾向。比如，这一群体在消费的过程中，更多的是依据自我认知，没有固定的品牌倾向，其选择意向随时发生改变。对此，企业必须明确定位自己的产品特点，明确自己产品的消费者群体，在整个生产、营销的过程中，充分考虑消费者的个性化需求，最大限度地满足消费者的消费意愿，消费者就会在营销过程的任何环节脱离。正是从这个意义上说，在当前的大数据时代，无论任何企业，都要把精力放在如何满足消费者个性化需求上来，据此开展创新性的营销活动。

2.3消费者的多渠道购物选择

在大数据时代，消费者在购物的过程中，有着多渠道的选择，有着多种多样的接触点，这是当前市场营销所必须面对的一个棘手难题。通过调查发现，现在很多消费者相当聪明，他们会选择在线上、线下之间，在虚拟、实体之间灵活转移，决定的依据就是自身体验，而非企业的广告宣传。消费者完成整个购买过程，一般会先后经历多个阶段，期间，如果消费者对产品的价格、体验、服务等感到不满意，极易进行品牌跳脱，转而选择其他企业的产品。这就给企业带来了前所未有的压力。所有企业必须详细了解消费者的个性化需求，多渠道为消费者提供全方位的满意服务。

2.4市场呼唤个性化的定价

对产品如何定价，是一项决定企业效益高低的重要工作。基于此，产品定价策略也日益成为企业整体战略的关键部分。根据上文可知，由于目前消费者的独特需求亟需满足，消费者有着多渠道的购物选择，这就要求企业结合消费者的个性特点，对自身产品进行个性化的定价，这样才能有效提高企业效益，从而在大数据时代求得生存。例如，假设有一位某餐饮连锁品牌的固定客户，而且有着自己个性化的饮食需要，那么无论走到全国各地，只需要该连锁店的会员卡，就能随时随地品尝到自己满意的食物。与此相对应，该餐饮店会持续跟踪客户忠诚度，并据此制定个性化的食物价格，这样的作法也会受到固定客户的热烈欢迎。

2.5产品品牌必须表里如一

客观地说，产品品牌浓缩了企业的所有元素，其在消费者群体中的口碑如何，直接决定着产品营销状况。就传统营销模式而言，产品品牌只是涉及自身企业的外在形象，消费者如果体验不佳，只能自认为倒霉。然而，在当前的大数据时代，企业没有任何可以掩饰的元素，企业的所有在消费者当中都是透明的。在这种状态下，借助互联网络平台，消费者对产品一旦有任何的不满，都极易在相当大的人群中快速传播，可以在短时间内相关企业、产品的负面信息。因此，必须认识到，企业产品品牌必须时刻保持表里如一，而非依靠宣传广告和社会公关。唯有如此，才能在大数据时代做好市场营销工作，才能让企业在激烈的竞争中生存下去。

3大数据视角下营销创新的可行策略

当前，积极探索在大数据视角下推进营销创新的可行策略，对于改进市场营销极为重要。

3.1针对个性化群体实行个性化营销

在大数据视角下推进营销创新，首先是要针对个性化群体实行个性化营销，这就需要通过大数据，科学分析消费群体的行为、习惯、爱好、特征等。这项工作必须奠基在对消费者充分了解的基础上，它要求企业做到“比消费者更了解消费者自己”，这也顺应了大数据时展的趋势。因为，近些年来，广大人民群众的生活水平逐步提高，生活质量也在逐步改善，久而久之，人们对消费的需要就日趋个性化，对企业产品和购买渠道等也显得更加挑剔。所以，就像前文强调的那样，企业在进行产品设计生产、开展市场营销的所有环节中，必须时时刻刻关注消费者信息的变化，并在此基础上为消费者提供更加个性化的服务，这样才能真正满足个性化消费者的独特需求。

3.2认真实行精准化营销

客观地说，“精准营销”概念早已出现，很多企业在实践中也尝试过精准营销模式，取得了一定的收效。但其实，对产品真正做到精准营销的企业少之又少，最终导致企业垃圾信息泛滥、企业品牌受损、企业效益下滑。出现上述问题的最根本原因就是企业并没有对潜在消费者群体的数据特征进行详细准确地分析，因此，企业实行的所谓精准营销并没有达到多高的精准度。幸运的是，在大数据时代，企业可以通过大数据方法，对消费者群体的特征真正做到精准分析，为后续的营销策略提供极为可贵的参考资料。另外，企业也可以尝试借助日益流行的新媒体平台，分析互动记录，吸纳粉丝转化为本企业的潜在消费者。当然，这个过程中要注意筛选目标群体，真正实现精准营销。

3.3协调推进线上、线下营销

近几年来，在大数据时代背景的影响下，很多企业开始采用O2O模式作为营销创新的重要内容，取得了很大成功，为当前和今后营销创新提供了宝贵经验。产品线下营销即是指实体店销售，线上营销即是指电子商务渠道，线上、线下营销之间并非不可调和、非此即彼。事实表明，通过一定时间的博弈和演变，线上、线下营销完全可以在O2O模式下实现整合。简单地说，O2O模式的运行模式就是把线上的消费者通过多种多样的方法途径带入到实体店中，引导消费者在线支付购买实体店中的企业产品，最后依然是在线下获得产品售后服务，这也是大数据时代下互联网技术渗入到人们日常生活的必然结果。

3.4建立健全消费者互动反馈平台

在传统的商业实践中，不少企业难以做到的一件事情就是如何在所有的客户、粉丝群体中筛选出最有价值、最有潜力、最具稳定性的消费群体。当前，在大数据时代，企业可以做到这一点。比如，企业可以从消费者经常登录的网站内容来判断其消费倾向，来判断其喜欢的产品品牌，在此基础上筛选出重点消费群体。在精准分析上述数据的基础上，就可以精准预测消费者的个性化需求，同时及时为其提供所需的产品和服务。同时，企业应当及时了解消费者的反馈信息，沟通和磋商，据此适时调整产品的营销方案，真正做到随时随地满足客户的消费需求。

参考文献

[1]张羽.大数据时代中国企业的营销模式创新研究[J].江苏商论,2015(13).

[2]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊:理论版,2017(14).

[3]李巍,席小涛.大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向[J].科技管理研究,2014(18).

[4]张俊杰,杨利.基于大数据视角的营销组合理论变革与创新[J].商业时代,2015(6).

大数据营销的特点范文第3篇

[关键词] 大数据；企业营销；应用分析；营销策略

[中图分类号] F270 [文献标识码] B

最初大数据的概念是对计算机网络中所产生所有数据的统称。然而，现在网络技术的应用已经深入到了千家万户，网民在应用网络时所产生的数据能够被分析和处理，从而使企业营销体系发生一定的变化，大数据营销策略也被人们提上了日常的工作。笔者针对大数据在企业营销中的具体应用进行了阐述。

一、新形势下大数据的内涵

（一）大数据定义

大数据是在全新处理模式下，决策力、洞察力以及优化流程力得以全面提升的大规模多元化信息资产，其典型特点是大量、高速、价值和多样。通常情况下，大数据收集信息的渠道多元化，信息更加具有时效意义，能跟随时展而进步。因此，现代化企业为调查分析公司销售数据，往往借助于网络途径，查询社交类网站或购物平台，收集顾客访问信息等相关资料，与企业传统的顾客信息库有很大不同。在技术层次上，大数据和云计算之间关联紧密，通常建立在分布式计算机结构基础上，以满足收集大量信息数据对信息处理、技术和存储等方面要求。

大数据是计算机发展的必然阶段，只有掌握核心技术和内涵，才能成功利用大数据，并在信息化时挥作用[1]。

（二）大数据的价值

大数据的价值主要体现在以下几个方面。首先，通过数据归纳整理，分析出目标顾客行为特点和消费偏好，从而为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料。当前正处于信息化、数字化时代，利用云计算技术，在最短时间内，为企业搜索到尽可能多的商业信息，是社会发展必然趋势。其次，拓展全新业务领域。当前经济发展速度迅猛，市场形势复杂多变，信息时效性尤为关键，在客户数据视角下，实施数据管理意义重大。此外，大数据的出现突破了传统思维方式。在分析大数据过程中，能为企业提供具有创新性思维的想法和建议，为企业制定营销策略注入新鲜活力。运用大数据思维，掌握专业核心技术，能够使企业在激烈的行业竞争中，提升自身综合能力，成为佼佼者[2]。

二、新形势下大数据在企业营销中的应用

（一）实现精准化营销模式

大数据提供了全面的数据分析，使得对于营销分析的正确性有了极大程度的提高，云计算以及社会分析为企业分析消费者的购买行为以及购买偏好提供了全面的数据，使得基于传统市场分析的企业营销模式逐渐被企业精准化营销模式所替代。精准化营销模式符合当前快节奏的生活，同时也是企业现代化发展的重要标志，精准化营销模式是通过对消费市场以及自身产品进行准确的定位，通过利用现代化信息技术手段建立消费者沟通服务体系，发掘每一个潜在的消费主体，同时扩大商品的品牌效应，提升企业的综合实力[3]。

（二）实现多方共赢

大数据营销的主体主要是针对企业、媒体以及消费者，通过利用互联网实现数据平移，扩大资源利用率，同时增大资源共享率，实现了企业的互联互通。随着经济的不断发展，市场竞争也逐渐激烈，大数据对于消费者的消费行为分析能够帮助企业制定合理的营销方案，同时规避市场风险，形成以营销体系为核心的多方经济共赢模式，优化企业结构，同时带动上下游及周边产业的发展。

（三）实现消费行为的变化

随着互联网在人们日常生活的普及，越来越多的人过上了移动购物的生活。消费者利用手中的移动设备查询消费信息并根据自己所搜索到的消息完成购物行为。目前，3G网络已经为智能移动终端提供了最便利的条件，无论是买家还是卖家都愿意通过电子市场完成购物交易。除了移动形式的消费行为，人们在购物时也越来越注重网络社交，社交环境成为了消费者消费的又一种形式。人们愿意在消费之前先在社交圈里讨论，以此来获得消费产品的更多资讯。现代社会的购物行为是主动的，不需要商家再填鸭式的与消费者沟通，消费者拥有自主选择产品的权利，在对消费产品不信任时，可以随时中断购买行为。大数据显示，消费者越来越注重消费自由，其可以不同再面对嘈杂的促销场所，也可以更加理性的决定自己的消费行为。消费者的从众心理已经成为过去式，越来越多的人喜欢追求个性化消费。卖家也通过对消费者心理的了解向消费者推荐一些产品，并能够得到消费者的一致好评[4]。

三、基于新形势下企业营销战略分析

（一）市场调研

根据随机抽样抽取民众样本，并对样本展开调查获取有力信息，对这些信息加以分析从而做出营销策略。抽样时一定要保证随机性，由于随机成本极高，导致在实际操作过程中是很难保证的，此外也很难保证被调查者调查答案的真实性。大数据所进行的不是随机抽样而是进行普查[5]。不再需要调查者回答问题，而是直接去获取行为状况。最重要的是大数据是一个动态调研过程，而随机则是一个静态的过程。大数据调查也对以往的统计调查有所改变[6]。

（二）市场细分

市场细分就是依据客户的相关特点的相似性进行群体划分，保证同一群体内每个成员特征非常相近。只有将客户群体进行一定的划分，企业才可以对不同的客户有针对性的进行管理和采取相应的营销方式，为不同的客户提供更令其满意的产品和服务。在市场竞争日趋激烈的当今社会，企业共同面临的一大问题便是寻找自己的客户。然而在当下这个数字时代，要了解广大民众的需要并非易事。在大数据的基础上，以hadoop所创建的平台为基础，可以在纷繁复杂的客户资料中发掘出对企业发展有力的信息。大数据可以使市场划分的更细化，企业要使用合理的分析工具进行分析，可以从更多的角度来对消费者进行细分，进行个性化不同的细分[7]。

（三）产品模块化

产品模块化是在指定范畴内，针对产品多种功能或某一功能的多种性能、规格展开研究，并以此为条件，对产品的功能模块，分别进行重组和搭配，研制出新的产品，符合市场标准和需求，某种意义上，产品模块可以为用户提供更具个性化的服务。通常来说，受限制于技术发展和经济成本，大部分企业无法满足每一位顾客对产品的特定需求，高成本量身打造产品是不现实的。产品模块化使企业能够在某一范围内制作出定向产品，并在标准件之间进行个性化搭配，从而设计出具有不同特色的产品，给用户提供了个性化服务，简化了复杂的生产管理过程，平衡了两者之间的矛盾。因此，企业要重视产品模块化的价值，利用不同模块及功能，搭配出无限可能，保证产品质量，节省资本投入，吸引更多用户[8]。

（四）市场分销

所谓的市场分销就是营销者以网络为媒介将自身的产品以营销的形式推荐给有意的卖家，使其在获益的同时帮助自己完成营销工作。加强在网络上的营销活动，网络营销拥有方便快捷的特点，只要商家在网络当中分销信息，该信息就能快速得以流通并得到反馈。顾客也可以通过商界的营销和分销体会商家的营销哲学。商家也可以采取转变渠道的方式来完成整个营销模式，而企业为了宣传自己的品牌，需要不断开拓市场，为自己竞争营销机会。消费者直接了解商家营销目的，变相的帮助商家完成分销策略，商家能够成功的在消费者心目中树立自己的分销信念。

四、结语

将大数据应用在企业营销中，在一定程度上能够促进我国企业的发展。然而，在大数据的处理和分析上，还存在很多的困难和阻碍，没有得到普及应用。但大数据的普及和应用是其未来的发展趋势，对于很多企业都会产生一定的冲击。基于这种背景，我国很多的大型企业都为应对大数据时代的到来做好了充足的准备。企业只有创新营销思路和体系，才能够在大数据时代下取得良好发展。

[参 考 文 献]

[1]王其和.大数据背景下企业营销战略再分析与营销策略新内涵[J].统计与决策，2014（24）：198-201

[2]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

[3]吴英鹰.大数据背景下旅游企业网络营销的创新――基于AISAS消费者行为分析[J].中国商贸，2013（35）：107-108

[4]李巍，王志章.营销能力对企业市场战略与经营绩效的影响研究――基于成渝地区民营企业的实证数据[J].软科学，2011（1）：114-119

[5]蔡立媛，张金海.负熵：大数据时代TPWKR企业营销五阶段模型的建构――以“购买的五阶段模型”为分析对象[J].现代传播（中国传媒大学学报），2016（3）：127-130

[6]顾雷雷，彭俞超.运营能力和营销能力对企业绩效的贡献――中国IT行业上市公司数据分析[J].重庆大学学报（社会科学版），2014（1）：56-63

大数据营销的特点范文第4篇

［关键词］市场营销；大数据；新思路

0前言

市场营销的形式在当代产生了巨大变革，其模式的改变在于互联网技术的发展、渗透与冲击。就目前市场形势而言，所有的行业发展与运营都已经离不开信息数据的提供。例如：电子商务。它能够有效利用大数据的商业分析对自己的行业进行实时监控与改良发展。这一现象也普遍存在于各行各业中，为这类行业企业带来了新的客户、新的资源、新的发展机遇，提高了企业的销售额，增强了企业在市场竞争中的生命力与创造力。由此可见，充分地利用大数据对市场营销有不可估量的前景。

1大数据的运用优势

大数据作为一个十分抽象的概念，一般情况下主要具有数目庞大、类别繁多、结构十分繁杂的数据构成特点。大数据本身作为具有归类特点的工具，能够十分便捷地掌握市场营销中不易控制的需求方面的问题，使得市场营销变得愈加准确和具有效力。进一步来讲，大数据主要具有如下几点运用优势：一是具有客观精准性。普遍来说，在人工行为收集数据信息时，难免会出现因为人为因素而造成的数据错误与主观篡改，无论是出于什么目的的更改都会造成数据的错乱与缺失，而大数据恰恰能够改变这一现象，使得数据具有精准性和客观性。二是具有联动分析性。大数据的运用不仅仅是在搜集、整理、交接数据等普通层面进行运作，它也能够就市场所收集的数据进行整合分析，对市场营销中所出现的问题给予针对性的处理、合理性的解答，提升市场营销的分析能力。三是节约资源完善服务。一方面大数据能够节省人力资源从事收集整理分析的业务，提高市场营销的效率；另一方面大数据能够完善服务体系，针对大数据区分出的不同类别的顾客进行针对性的服务，实现“精准销售”。四是拓展性。大数据的实时性与准确性能够使企业及时获取市场销售信息，获取市场份额资讯，拓展企业的销售范围与渠道。

2市场营销在大数据时代下面临的挑战

2．1数据信息自身的缺陷

当代市场的信息错综复杂，在大数据的前提之下，各类数据纷繁多样。大数据的数据信息处理并不能完全统计出所有的复杂数据，加之当前社会的经济活动更加复杂，大数据所统计的抽样信息同样也不能够以偏概全地去论证整个市场经济，也无法通过这些抽样信息准确地预测未来市场经济和营销模式的走向。所以在不完整的不相匹配的类别信息的诱导下，对大数据相关知识不甚了解的管理人员可能会制定出错误的营销方案，导致企业利益受损。

2．2企业人才培养费用增加

互联网科技正在迅速发展，依托互联网这一载体所诞生的大数据也同样在不断地自我变革中。企业为了调整营销策略必须与时俱进，培养大数据相关的技术人才，熟练掌握相关技术知识，了解数据整理分析处理的原理与操作，以此为企业的发展提供软实力支持。与此同时，企业在人才培养方面费用会有所增加。例如：招聘讲师承担相关招聘费用、租赁或者购买相关设施场地进行大数据教学等。

2．3数据的安全性难以保障

在互联网的大背景前提下，大数据的数据传输主要依靠这一背景兼作为主要通道，其传输的安全性与存放的私密性难以得到保障。就目前而言，许多企业并没有树立正确的数据安全意识，在使用计算机进行数据处理的时候，很容易遭到不法分子的病毒攻击，致使营销的相关数据泄露，难以保障企业自身营销的安全运营与新的方案构建。另一方面，也会导致企业对大数据的分析效率降低，使得企业要投入资金维修系统，增加了成本支出与人力消耗。

3市场营销在大数据时代下的发展新思路

传统营销方式主要通过纸质传媒与电视传播，而这种营销速发展普及情势之下，传统的营销方式会导致企业的数据处理效率降低。企业如果不利用大数据进行市场营销策略的改革，可能会导致企业利益受损甚至破产的情况出现。为了提高企业收益，增强企业在大数据时代的竞争力，必须改变传统的营销策略，根据现代社会经济和信息技术的发展做出相应调整。

3．1利用大数据，拓宽销售市场

企业的长期良好发展离不开过硬的产品质量与优等的销售服务，更离不开广阔的销售市场。与销售额、利润直接挂钩的当属广泛的消费群体。企业应当充分利用大数据扩大消费者市场，挖掘出新的消费群体，拓宽销售范围，增加销售渠道，提高销售份额与利润。就具体操作来说，可以在不泄露消费者隐私的前提下进行相关数据的收集。例如：可以在相关公共的商品社交平台上从用户所发表的言论、所提及的产品、与他人的互动进行数据检索收集分析，从而进一步得出消费者群体的喜好倾向，挖掘出潜在客户。

3．2通过大数据锁定消费者需求，进行“精准销售”

当前，同类企业在参与市场活动中的竞争愈加激烈，若想在同类行业中获取较高的销售额与利润，企业必须找到属于自身的竞争优势。在大数据时代下，企业可以通过了解客户的消费偏好，按消费者需求来进行针对性的产品生产，以此来实现产品的最大化销售。具体来说，企业可以从数据庞大的客户信息中分析出相对典型的客户的需求偏好，对每位客户进行针对性的定位，由此，企业便可生产设计出满足消费者购买意愿的产品。另一方面，企业也可以利用大数据对每位客户的喜好进行调查定位，推送出符合个人偏好的个性化服务，提高消费者满意程度，实现营销目的。在“精准销售”的模式下，企业的产品生产更具效率，消费者偏好也将得到一定的满足。

3．3通过大数据优化企业产品组合

大数据时代的来临与快速发展，使得企业的营销模式发生了结构性的转变。企业的营销模式从原来的单一线下实体店销售转变成了“网店＋实体店”的新模式。当然这种销售模式拓宽了企业的销售渠道，在一定程度上给企业带来了更多的利润，也增强了企业的生命力与竞争力。就线上销售而言，企业应当利用大数据进行针对历史客户的信息统计与分析处理，寻找不同商品在各类客户中的搭配类别与组合产品，以便了解消费者偏好的商品组合，进而优化企业的产品组合，吸引更多老客户回购与新消费群体的目光，提高顾客的满意度。

3．4基于大数据的作用制定有效的市场营销策略

在这样一个信息技术快速发展的数据时代，互联网作为一个实时的传播平台，其覆盖人群范围广，传播消息速度快，影响能力大。传统的以电视、报纸为媒介的传播方式已经逐渐落伍。企业应当从积极通过互联网这一载体进行相关商品的广告投放，从中来提高企业产品的曝光度和初期知名度。另外，在大数据时代，企业的市场营销可以突破时空限制，及时地将消费者的信息传达给企业，便于优化企业与消费者之间的沟通联系。大数据时代的营销机遇相比传统营销时代而言具有更多的挑战性。在激烈的市场经济竞争中，企业应当保持清醒的头脑，全面思考大数据能够为企业带来的利与弊，在综合考量下不断地调整营销策略，以面对大数据带来的挑战。

3．5通过大数据预测消费者需求

大数据的核心在于预测，通过对相关的数据进行整合分析，可以预测客户未来对产品的喜好和需求偏好。例如：网易云音乐建立起来的“每日推荐”，正是基于每一位听众的历史听歌记录所综合分析的、听众可能会喜欢的风格的歌曲；淘宝系统的“猜您喜欢”的分区界面，也是综合了每一位网购消费者的历史购买记录与历史浏览记录所形成的新的商品推荐；新浪微博的“可能感兴趣的人”同样也是基于微博用户历史的浏览微博、关注的博主等相关操作数据而自动生成的。企业也应当合理运用大数据，对消费者的偏好进行合理预测。这里值得注意的是，这样的一个预测过程是一个实时动态的过程，因为消费者偏好具有强烈的主观性，企业应当实时获取数据，并对其在最短的时间内进行预测分析。

3．6提高数据保障的安全性

一方面，企业能够通过大数据对消费者的历史浏览痕迹数据进行收集整理，就法律方面而言，企业有责任且有义务保障消费者的数据安全，保护消费者个人隐私，规范自身行为，不得做出为了企业或个人的利益而泄露消费者个人信息的违法行为；另一方面，企业应当制定完善的管理制度，培养相应的技术人才，对企业的大数据传输分析等环节进行加密保护，以防止不法分子趁机盗窃企业数据、损害企业利益的局面出现。

4结语

大数据营销的特点范文第5篇

【关键词】大数据；网络营销；机遇

一、大数据时代的到来

最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，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；产生的新数据的特点是：一般以数字方式产生；往往是我们日常生活或与数字服务交互的副产品；一般是自动收集、有在数据产生时同时提取和存储它的系统；在地理上或短时期里可以跟踪，如手机位置数据或通话持续时间；可连续地进行实时或近乎实时的分析。这些新的情况再加上云计算的发展，为大数据提供了合适的环境和处理能力，推动数据挖掘、商业智能发展到大数据。

大数据又称巨量资料（big data），或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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更积极目的的资讯。

二、大数据时代网络营销的机遇

市场研究公司IDC预测的2013年九大科技发展趋势，其中第七个趋势就是“大数据将发展壮大”。IDC认为，“就如2012年移动设备和云计算成为了每家公司的必需品那样，大数据将在2013年被每一个人所使用。”IDC表示，大数据市场的年增长率将达到40%，2012年该市场的规模约为50亿美元，到2013年规模为100亿美元，到2017年规模将达到530亿美元，大数据它主要的用途还是在商业领域中正在被用来创造新的价值。

三、大数据时代网络营销的变革

1、广告营销的变革

传统的营销在广告方面一直在强调创意、策略和覆盖的广度，目的是为了实现对特定受众群体对个性化要求。而现在人类所生活的世界变得越来越互联化和全球化，它也迅速的充斥满了巨大的数据信息。在这个营销信息大爆炸的时代，人们已经对原来的广告麻木甚至回避，所以需要的广告就要求精准和精致。

2、网络平台的大量应用

近日，阿里巴巴研究中心的数据显示，在天猫诸多店铺中，仅仅依靠电商管家服务的2300家天猫店2012年支付宝交易总额大90亿元，让传统商家大赚。在互联网络如此发达竞争如此激烈的商业信息时代，更应该注重收集可以收集到的所有数据并加以利用：一是数字化媒体的广泛应用；二是数据挖掘和分析发挥着威力；三APP应用的兴起。现今任何行业都不可以回避社交网络平台，它们是接触消费者的一个很重要的触点。

3、手机作为新兴营销终端

根据官方数据显示：截止2012年三月底，中国大陆电话用户突破13亿户，而一定电话为10.2亿户。其中3G用户总数达到1.5亿户，正在进入爆发式增长时期。而每天这些用户产生的数据又再以我们难以想象的速度爆炸着。这同时也表明我国手机用户终端的营销开发存在着巨大潜力。我们还可以通过手机终端定位，来确定其生活环境，再结合当地天气，气候和民俗文化来确定其喜好进行网络营销。

四、大数据时代的网络营销策略

（一）搜索引擎精准营销

1、精准营销

精准营销是以信息管理技术为基础，以消费者洞察为手段，给予充分了解顾客信息，针对顾客的偏好对市场进行恰当细分，并采用精细化营销操作方法，将细分市场做透做深，已获得预期收益。相对于传统粗放型营销方式，精确营销可以说是营销思维的一次革命，它是基于客户的信息和行为，以市场细分为核心。以数据挖掘为手段。进行精确营销不但可以节省营销成本，更能有效的提升用户的感知，改善运营商的核心竞争力。

2、精准营销对数据的应用

精准营销首先需要的就是对大数据的处理。典型的大数据处理流程包括：数据的收集和记录、数据的挖掘包括清洁/抽取/标注、数据的整合/聚类/表达、数据的分析包括建模和数据解释等。

在商品信息和消费信息数据爆炸的互联网时代，搜索不仅是网民无法逃避的信息检索手段，更是消费者购买决策行为的必经环节。网络可以整合目标消费群体的兴趣点、搜索关键词、浏览主题词、到访页等数据信息进而描述受众的属性，是长期兴趣爱好还是短期的特定行为，最终得出该群体一个立体全方位的特征。因此，营销商可以为客户提供更加精准的服务。

（二）再锁定精准营销

1、再锁定营销

所谓“再锁定”就是说为广告产生回头客或者说增强顾客忠诚度。试图将那些曾经访问够某个网站而没有产生购买行为或者有效行为的网民产生二次访问、实际购买，甚至是长期锁定购买。这不仅给企业增加了潜在用户而且在销量上也是一个大的突破。众所周知，数据收集的方法有三种：统计法、抽样和整群。而大数据时代背景下要求的就是接近整群的数据收集。事实上，数据通常都是为了某个特定的目的而被收集----商店为了会计核算而收集销售数据，工厂为了确保产品符合质量标准而监控输出，网络收集每一个用户点击来分析和优化其呈现给顾客的内容。

2、再锁定营销的大数据应用

数据的基本用途是为信息的收集和处理提供依据。消费者和搜索引擎的瞬间交互关系形成了一个网站和广告的列表，实现了在这一刻的特定功能。然而在这一刻之后以往的查询也可以变得非常有价值。如果一个客户突然间开始选购以前不会光顾的店面或者领域，渐渐对新的品牌建立忠诚，也许是全棉内衣裤、平底鞋、无香乳液，跟踪后发现其几个月后会买一些营养品，如钙、镁、锌。继而会关注和购买婴儿用品。通过这些数据的挖掘和收集可以使零售商快速的预测其怀孕及预产期。这样就可以在其孕期的每个阶段给客户赠送相应的优惠券。通过这种方式既可以提高销售量，还可以建立或者增强顾客忠诚度。例如：淘宝就可以在注册的顾客进行网上购物时通过他们浏览了哪些网页、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息来收集到顾客的大致年龄段、可能偏好、电话号码，以及什么时间进行购物比较多，然后对这些顾客进行细分，在手机终端或者网络页面终端进行广告或者相关联物品的推销。

参考文献：

[1]涂子沛.大数据[M].广西师范大学出版社，2012.

[2]维克托·迈尔—舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013.

[3]艾伯特—拉斯洛·巴拉巴西.爆发[M].中国人民大学出版社，2012.

[4]甄小虎，秦琴，邬兴慧.网络营销与实训[M].经济科学出版社，2009.

作者简介：

王晓勃，男，辽宁大连人，硕士，现供职于中国人民银行海口中心支行。