大数据营销论文篇（1）

二、大数据在电力营销中的应用策略

大数据时代正在逐渐崭露头角，企业要想顺应时代的变化获得新的发展，就必须对营销体系进行重构，若能够通过大数据资源开展电力营销，必然会产生极大的市场价值。

1通过消费者视角，分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上，企业要想获得更为精确的信息，就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此，电力营销企业要想做好营销体系的构建，扩大企业经济市场，就要制定好多种方案，在大数据中寻找潜在的客户需求，学会通过客户的视角，对客户的消费行为进行行为与特征分析，从而进一步提高客户满意度，最大化的打开企业知名度。

2精准定位消费群体，开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息，让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式，从而划分出消费群体，打造个性化营销。随着社会经济的发展，电力营销企业开始越来越重视营销的精准化，而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量，导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者，而不是群体消费，这样一来，个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。

3拓展营销新市场，制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据，这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发，往往是通过大数据来进行精确地分析，从而使其能够领先于其他手游行业，牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据，开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业，牢固自身市场地位，就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据，制定更为符合客户个性化需求的产品战略，并进一步确定产品营销渠道，拓宽产品领域。

4依靠互联网技术，合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起，互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上，大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据，互联网行业拥有者手握最大的数据源，如阿里巴巴、百度和微博等等，其搜索引起联合线下进行，已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展，就要挤入互联网行业中，进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外，还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。

大数据营销论文篇（2）

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。

大数据营销论文篇（3）

2大数据分析对市场营销方式的改变

2.1精确化营销

所谓的精确化营销就是改变传统的营销渠道和方法，把制造商的客户、销售商作为营销工作的中心，通过互联网、电子媒介、邮件、电话访问等多种方式创建客户和销售商资料数据库，继而通过科学的分析，最终确定可能会购买商品的客户，进而指导制造商改变以往的营销策略，针对具有购买潜力的客户制定出一套切实有效的营销推广方案，同时为制造商提供销售商和客户的持续追踪服务。随着大数据时代的到来，才使得精确化营销成为可能。在网络条件下，随着数据存储能力、处理能力以及数据收集成本的下降，企业可以记录或者搜集客户在各种渠道（例如移动网络化的媒体和渠道）、生命周期的不同阶段（客户产品体验、品牌参与、购买产品、购买之后的评价以及社会互动）的行为数据，从而制定出绩效可高度量化、高精准度的营销策略。消费者的异质性在丰裕时代也越来越明显的表现出来。这种异质性主要体现在消费者在消费、阅读、交友等日常生活的各个方面的喜好的不同。大数据已经为个性化营销提供了必要的基础条件，基于归纳整理后的可流转数据以及透明可见的客户个体行为和偏好数据，使得企业可以大大地提升对客户的洞察力。其中提升客户洞察力包括对静态客户的细分和基于客户生命周期的动态客户细分，需要从客户的需求出发，选择最佳营销组合策略，其包括促销、产品、价格以及渠道四个发面，只有将量身定做的4P营销组合在恰当的时机提供给特定客户，才有可能实现营销收益最大化。但组成这些要素的因素也不是单一的，例如产品就包括产品的包装、品牌、设计、质量、服务等多个方面，这些数据构成还可以进一步细化成更具体的维度；同理价格也包含支付方式、目录价格、信用条件、付款期限信用条件等多个维度；渠道包括存货地点、运输方式、覆盖区域等多个方面；促销包括降价打折、人员推销、采用广告、公共关系等多个维度。企业通过大数据挖掘就可以发现消费者的行为偏好和消费习惯，从而可以准确的根据每个消费者的不同消费习惯和偏好为其提供具体的、个性化的产品和服务。

2.2客户关系管理

随着经济的全球化和大数据浪潮的到来，产品同质化已经演变成令企业管理者困扰的难题。企业也开始变得愈加重视客户关系的维护和管理，良好的客户关系能直接帮助企业快速有效地洞察客户的需求动态，如何加强企业的客户关系管理，能否高效的管理和挖掘客户资源，能否与客户之间建立长期的良好关系已成为企业持续保持竞争优势的关键之所在。客户分类是比较复杂的，一般不同的企业会采用不同的标准。按行业、按地区、按性质对客户分类，是一种比较常见的分类方式，这种分类方式往往不能准确反映出其对客户的影响。通过对以往的销售数据进行挖掘和分析，可以找出企业现有客户中那些最能够影响客户划分的关键因素，并且把客户进一步细分成为更加精细的组别，以使得每个组别里的客户具有更多的关联性和相似性特征，从而企业可以更加有针对性的管理客户关系。在维护好现有客户的同时挖掘潜在客户，以此来增加销售额并降低营销成本，从而提高企业的利润率。

2.3改进商品销售管理以促进交叉销售

实体零售业会每天产生海量的销售数据，通过运用数据挖掘技术对日积月累产生的交易数据进行深层次的挖掘分析，可以清楚地了解各类商品的销售情况，从而可以更有针对性的制定各类商品的营销对策。比如针对不同的产品进行分类管理，把商品的直接盈利能力和间接盈利能力进行综合分析，从而为零售货架制定最优的产品组合，并合理有效的控制各类商品的进货、库存等。与此同时，基于商品的销售管理，通过对数据挖掘中关联规则的应用，可以对顾客的购物车做相关性分析，寻找不同商品在被销售时的相关性，挖掘顾客经常购买的商品组合当中隐含的潜规则，从而指导商家制定经营决策，通过分析以往的顾客消费数据，还可以掌握顾客的消费行为模式。其效果会反映在顾客的一次购买行为当中，这称为交叉销售的即时效果；也会体现在顾客在不同时间点的多次消费活动中，这称为交叉销售的延时效果。商品的交叉销售效果反映的是一种商品的销售能在多大程度上促进其他商品的销售。商品的盈利能力既体现在销售商品本身所获得的直接收益，也反映在通过该商品交叉销售其他商品所产生的间接收益。通过使用数据挖掘中的聚类分析和关联规则等分析方法，可以有效地改善商品的销售管理，促进商品的交叉销售，还可以优化零售商场的货架布局、指导商品价格的制定以及协助营销计划的编制。

2.4企业营销组织结构的变革

既然通过合理运用大数据可以实现精确化营销，能够给企业带来巨大的利润。那么以数据的搜集、挖掘、分析为工作中心的组织架构和员工分布必将成为大数据时代企业营销变革的一个必然趋势，将来会有越来越多企业的营销组织的人员布局和工作内容将围绕数据的搜集、分析以及处理而开展。企业数据分析部门在企业营销中扮演的角色越来越重要，也将可能逐步取代传统的营销决策机构而日渐成为企业营销的核心部门。和以往企业配置大量销售人员去推销产品相反，大数据时代的企业会配置大量的数据采集人员，这些数据采集人员会四处奔走，采集或购买企业所需要的各种源数据。

大数据营销论文篇（4）

中图分类号：F713.50 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）07-58 -03

物质世界的极大发展带来的不仅是人们生活方式的转变，消费者的需求也不再单一化，呈现出多样化、个性化、主体化的特点。金融危机的阴影正逐渐褪去，可以说现阶段基本上处于物质生活的相对繁荣期。而且随着人类进入互联网高速发展的新时期，人们无时无刻不在消费现有数据并不断产生各种各样的新数据。如何利用现有数据在正确的时间以正确的方式向正确的顾客销售正确的产品成为影响企业发展的战略性问题。基于此，精准营销的理念正逐步被大众所关注，学者们也纷纷开展对于精准营销的研究。本文通过对国内外学者进行的精准营销相关研究进行归纳和整理，总结出基于大数据的精准营销在传统行业、新兴领域、电子商务领域以及新媒体方面的应用现状，进一步指出未来精准营销发展新方向。希望能为学者们对精准营销的进一步研究提供参考以及企业对自身应用精准营销提供一定的理论依据。

一、精准营销相关理论研究

（一）精准营销概念梳理

精准营销自其提出以来就被奉为顺应时展的产物，它不是对传统营销的颠覆和否定，而是对其的继承和进一步发展。较为公认的说法是世界级营销大师菲利普・科特勒在2005年首次明确提出精准营销。并将其描述为公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还有更注重对直接销售沟通的投资。国内较为权威的说法是著名精准营销学者徐海亮提出的精准营销就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段，建立个性化的顾客沟通体系，实现企业可度量的低成本扩张。当然也有学者对精准营销做了更为详细的说明。刘征宇认为“精准营销”是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析，根据他们不同的消费心理和行为特征，企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。尽管目前为止，还没有对精准营销的绝对定义，但是从学者们的理解中可以基本归纳出精准营销的3个关键点；精确定位、可衡量、高投资回报。本文用4W和1H来形象阐述精准营销。即在合适的时间（when）、合适的地点（where）以恰当的方式（how）向恰当的人（who）销售恰当的产品（what），恰到好处称为“精准”。

（二）基于大数据的精准营销

随着云技术的进一步发展，大数据也揭开了其神秘面纱。何为大数据？顾名思义就是大量的数据，至于到底达到何种程度才可谓之大数据呢？较为权威的说法是大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。但是大数据的特征并不只限于量大，其特征还包括数据类型多、数据价值高密度低以及实时处理四个方面。例如移动公司存储的客户个人信息以及各种消费记录、银行存储的账户信息以及所办理的各项银行业务的记录都可称之为大数据。

有了对大数据的初步了解，易于理解基于大数据的精准营销就是依托现有的大数据，利用现代信息技术进行分析与预测，帮助企业向特定客户应用特定策略投放特定产品的营销方式。当前较为普遍的精准营销方法中基于数据库的精准营销以及基于互联网的精准营销都是基于大数据的精准营销。

所谓基于数据库的精准营销就是事先建立一个有一定规模、相关信息较为完善的消费者数据库，在此基础上利用数据挖掘技术对顾客偏好与购物习惯进行探索，从而实现精准营销。许多学者对基于数据库的精准营销方法做了详细介绍。伍青生等在精准营销的思想和方法详细介绍了基于数据库营销的方法：邮件直附营销、呼叫中心、手机短信。而基于互联网的精准营销就是通过互联网来识别网民的消费心理和行为特征。也就是通过记录网民的上网记录来了解网民的潜在需求与偏好，从而实现精准营销，其实质是基于网民上网所留下记录的大数据来进行精准营销。常见的有窄告、点告以及搜索引擎等。

（三）国内外研究现状

1.国内研究现状

笔者对国内有关精准营销的文献搜集主要来源于中国知网（CNKI）。通过以精准营销为关键词或标题或摘要筛选出近年来发表在中文核心期刊或有一定影响力期刊上的文献，并通过阅读大量相关文献总结出精准营销的国内研究现状。

精准营销自其提出以来，受到了学者们的广泛关注。国内学者纷纷开展对精准营销的理论和方法研究。如刘征宇在《精准营销方法研究》中分析了精准营销的概念并介绍其体系和方法以及未来发展的趋势。伍青生等在《精准营销的思想和方法》一文中详细介绍了精准营销的运营体系和方法。王俊等在《精准营销理论浅探》一文中对精准营销的产生原因进行了分析，并从产品和价格的精准，营销渠道的精准和广告的精准等方面探讨了精准营销的具体实施。并且国内学者的研究重点在于将精准营销视为一种营销策略，探索其在各行各业的应用。本文第二部分详细介绍了国内学者对精准营销应用研究此处暂不赘述。

2.国外研究现状

笔者通过以precision marketing（精准营销）为关键词或标题或摘要在收录文献较为全备的外文文献数据库elsevier science direct、Springer link、nature等进行了搜索。发现相对与国内来说，国外有关精准营销的研究文献相对较少，且对一些精准营销的理论性研究相对较少，偏向于研究以实践为主的基于特定技术的精准营销实施方法。Zhen Y等提出了一个精准营销决策决策框架，旨在帮助管理者识别不同的客户类别的潜在特征，并提出了相应的精准营销策略，通过实例验证了其决策框架是有效的。Bert D R 和 Zeger D等为一家总部位于伦敦，专门从事手机位置敏感精准营销的公司开发了一个基于微软excel链接术语和建模语言等的自动调度和优化广播广告手机短信的精准营销决策支持系统。该系统显著减少了所需的时间安排的广播，并导致在增加客户的响应和收入。并且国外对精准营销的应用研究较少，下文涉及处再进行介绍。

二、精准营销应用研究

（一）基于大数据的精准营销在传统行业应用研究

本文所指的传统行业是一个相对的概念，是相对于互联网、电子商务等而言的传统等，包括但不仅限传统意义上的第一、二、三产业。近年，学者们纷纷开展精准营销在传统行业的应用研究。如乔丽探讨了精准营销在出版社图书发行工作中的具体实施，提出要做好读者和市场的调研、采用现代化信息技术进行基础建设、有针对性地采用一系列精准营销措施，才能达到良好的图书营销效果及预期的销售目的。宋磊将大数据营销与出版业相结合，提出出版全产业链的大数据营销以及在应用过程需注意的包括思维方式变革、大数据的保鲜及优质等几个问题，旨在对新形势下的图书行业营销工作有所启示。胡文静从传统农业营销现状分析入手， 联系大数据时代给传统农业营销带来的机遇和挑战，提出立足精准营销，拓展订单农业；聚焦口碑营销，打造绿色农业；借力体验营销，发展休闲农业是传统农业走出营销困境，实现营销模式创新的有效途径。王克富基于大数据思维和大数据处理，提出精准营销新模式，即精准营销= 精准数据+ 精准分析+ 精准推送。然后通过一个零售业数据实例，详细地说明了该模式的应用过程和实现方法。

（二）基于大数据的精准营销在新兴行业的应用研究

互联网、信息技术以及通讯技术的发展涌现出的新兴行业也得到了精准营销研究者的关注。如林桂珠和范鹏飞在明晰电信企业精准营销的概念和内涵的基础上，分析了我国电信企业进行精准营销的必要性，并对电信企业的3G市场进行了科学的分析，研究并提出了电信企业在3G时代进行精准营销的举措。王威针对江苏卫视和中国教育电视合打造的电视求职类节目《职来职往》，分析其运用精准营销的理论，通过差异化精准营销手段，锁定大学生求职群体，通过真人秀的节目形式，满足受众的求职信息服务需求，以整合营销的方式传播节目，形成电视节目的独特领先优势。孙玉玲在简要阐述了大数据的定义和特点的基础上， 着重分析了大数据时代数字出版产业的发展趋势，指出基于大数据技术的精准营销日益受到重视，如果能充分挖掘大数据的深层次价值， 就可以开发出更能满足消费者需求的新产品和新服务， 也能实现精确而个性化的广告推送。

（三）基于大数据的精准营销在电子商务领域的应用

步入21世纪，电子商务的飞速发展颠覆了传统的购物模式，开展适销对路的电子商务成为企业在激烈市场竞争中的制胜法宝，这也使得学者们加大对电子商务营销的研究意义重大。如柴海燕从比较传统营销与精准营销的差异入手，分析了旅游电子商务网络营销的发展困境，并提出应利用w eb 2.0 强大的信息集聚和互动功能开展旅游精准营销。王步芳和刘凤针对阿里模式即阿里巴巴电子商务平台（包括阿里巴巴B2B、淘宝网C2C和淘宝商城即天猫B2C三大平台）主导的精准营销模式进行说明介绍，指出阿里模式带来企业管理革命并开创“产消合一的无缝经济”。

（四）基于大数据的精准营销在新媒体领域的应用

新媒体是一个相对而言的概念，智能手机、平板电脑都可称之为新媒体。新媒体的普及带来人们生活方式和消费习惯的改变，基于新媒体的精准营销正逐步广泛应用开来。冯智敏和李丽娜指明QQ广告和富媒体广告分别代表了用户精准和内容精准的两种网络精准广告形式，QQ上线弹出广告、对话框网幅广告、鼠标响应广告、QQ邮件广告、QQ社区广告等，是QQ针对用户的主要精准广告形式。刘丽彬认为“以客户为中心的精准营销和主动式服务营销，在正确的时间把正确的信息传递给正确的人”的微博营销理念，引领着微博精准化营销的发展。邱月指出微信庞大的清晰用户及强大的应用功能如微信公众号等为企业精准营销提供了目标准备和技术支持，但目前微信营销的实施途径还呈现单一化的特征，方式也日渐趋同，受众新鲜感不断消失，因此，企业依然需要不断思考如何利用微信的精准性更好地服务于营销这一命题。

三、评述

精准营销自其于2005年明确提出以来，吸引了国内外许多学者密切关注。学者们在研究精准营销相关理论与方法的基础上开展了其在各行各业的应用研究。笔者通过对国内外精准营销相关文献进行梳理得到以下评述。

（一）精准营销近年来广泛应用于各行各业中

在传统行业如农产品销售、图书出版业、零售业以及旅游业都可以见到精准营销的身影；新兴领域如电信行业、传媒广播业也都通过精准营销得到了进一步发展；精准营销在电子商务领域的应用将电子商务的发展推广到了一个新的高度；而当前较为热门的新媒体也纷纷通过微博、微信、QQ开展了精准营销。未来精准营销可进一步应用于与人们生活息息相关的各行各业中。

（二）现阶段的精准营销对数据的依赖性较高

无论是基于数据库和基于互联网的精准营销还是基于第三方平台的精准营销，其实质都是基于数据的精准营销。精准营销实施的关键点：市场细分、目标客户的选取、适合的营销策略以及营销渠道的选择，而这些都需要对顾客的购买记录、浏览足迹、上网行为等大量数据进行分析和预测而获得，数据是精准营销的生命线。然而随着社会生活的变化，人们的防范意识逐步加强，对个人信息的保护意识也愈加强烈。如何在获取消费者信息与保证消费者的满意度之间谋求平衡成了企业急需解决的问题。

（三）国内学者对精准营销的研究更多的是集中在理论研究阶段且缺乏创新性

学者们对精准营销的定义、方法与其实施策略进行了深层次、多方面的研究，通过相应的理论基础对精准营销的应用进行说明，为精准营销的应用打下了坚实的理论基础。但是尽管少数学者会结合具体实例来说明精准营销的应用，但也只能说是针对于特定现象的精准营销理论套用，未对精准营销的创新应用进行深入研究。这不适合变化迅速的市场环境与竞争激烈的国际环境。未来学者们的努力方向应该是基于实践的精准营销创新方法研究，帮助企业走独特且高效的精准营销之路。

（四）国外学者对精准营销的研究偏向于建立相应的模型或机制来实现某一特定领域或生产环节中的精准营销

精准营销理念的提出起源于国外，然而笔者在文献搜集过程中发现鲜有学者对精准营销理论进行进一步探讨和研究，也有学者会在书的某一章节进行简要介绍，但很少以精准营销理论研究为重点进行专门研究。而国外学者们对精准营销的实践应用研究却是可圈可点的。希望中外学者能各取所长，完善对精准营销的全面研究。

参考文献：

[1]徐海亮.论精准营销的体系及理论[N].中国邮政报， 2006. [2]刘征宇.精准营销方法研究[J].上海交通大学学报，2007，（S1）： 143-146.

[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播， 2012， 34（11）： 13-20.

[4]杨灿荣，郑淑蓉，卢益.“大数据”驱动的零售企业商业模式创新探究[J].商业时代，2014，（27）： 15-16.

[5]伍青生，余颖，郑兴山.精准营销的思想和方法[J].市场营销导刊，2006，（05）： 39-42.

[6]王俊，陈贵松，田家华. 精准营销理论浅探[J]. 中国集体经济，2009，（03）： 70-71.

[7]Zhen You Y S D Z. A decision-making framework for precision marketing[J]. Expert Systems with Applications. 2015， 42（7）： 3357-3367.

[8] Bert De Reyck Z D. MABS： Spreadsheet-based decision support for precision marketing[J].European Journal of Operational Research. 2006， 171（3）： 935-950.

[9]乔丽. 精准营销：提升图书市场份额的新推手[J].出版发行研究， 2009，（09）： 50-51.

[10]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.

[11]胡文静.大数据时代下的传统农业营销创新研究[J].湖北农业科学， 2015，（07）： 1770-1773.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015，（06）：50-51.

[13]林桂珠，范鹏飞.电信企业基于3G时代的精准营销[J].重庆邮电大学学报（社会科学版），2009，（04）： 22-26.

[14]王威.《职来职往》的精准营销[J].青年记者， 2013，（06）： 71.

[15]孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究，2013，（04）： 5-8.

[16]柴海燕. 旅游电子商务Web 2.0营销探析[J].江苏商论，2007，（11）： 56-58.

[17]王步芳，刘凤. 阿里开辟精准营销时代[J]. 企业管理，2012，（05）： 34-37.

[18]冯智敏，李丽娜. 受众对网络精准广告之态度研究[J].河北师范大学学报（哲学社会科学版），2010， 33（1）： 147-150.

[19]刘丽彬. 塑造企业品牌视角下的微博营销[J].价格月刊，2013，（09）： 72-75.

[20]邱月.微信：精准化营销的制胜利器[J].传媒，2014，（18）： 55-56.

大数据营销论文篇（5）

中图分类号：F713.5 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）03-0074-02

一、营销理论概述

所谓的营销主要指的是根据实际的市场需求，对生产产品进行整合和组织，然后通过一定的销售手段向需要的客户提供相应的产品。针对国家政治、经济以及文化环境的不同，营销也应该做出相应的改变和创新，而且在不同的行业和领域中，其营销的手段和模式也是千变万化的[1]。一般营销理论可以分为市场细分理论、差异化理论和营销组合理论三种形式。

（一）市场细分理论

市场细分理论又被人们称之为市场区隔，主要指的是所有的消费者并不是具有一致性的，在市场营销中企业需要根据消费者群体的不同，而制订出差异化的营销计划，或者是针对某一消费群体开展特定的营销活动。在市场细分中指出了在市场背景的多元选择下，由于消费者自身的不同，而呈现出多样化的特征，策略的单一性并不能适应所有的消费者。随着产品的不断成熟，市场细分化的程度也应该逐渐提高，只有这样才能够在激烈的市场竞争中拓展自己的客户群[2]。

（二）差异化理论

对于差异化理论来说，其基础是细分理论，主要是根据目标市场中消费者的个性化需求，通过对自身的产品进行定位和传播，对品牌赋予一定的价值，具有一定的特殊性，进而在核心竞争优势中增加个性化和差异化的特征。该理论中最关键的就是，需要注重对市场空白点的寻找，明确目标市场，对产品的价值和功能做出进一步的开发和创新[3]。

（三）营销组合理论

该理论主要指的是企业将各种营销手段和策略组合在一起，制定出最佳的市场营销策略。对于传统的市场营销组合指的主要是促销、价格、渠道以及产品四个方面。营销组合就是需要针对这四个方面做出相应的创新，拓展营销渠道，提高促销方式、价格以及产品自身的合理性，最大限度地满足消费者的所有需求，进而实现最佳的经济效益[4]。

二、目标客户聚类

（一）数据整合和需求分析

1.数据整合。数据是系统建模和设计的基础，如果想保证系统模型的可靠性，最重要的就是需要确保数据的质量。对于市场中海量的客户数据来说，很多都是噪音、空缺甚至是错误数据，还需要再次进行进一步的清理和筛选。首先，需要准确大量的数据，在准备的时候一定要保证数据的完整性，只有这样才能够有效地避免数据出现缺失方面的问题。其次，需要对数据进行清理，将一些错误的、多余的数据进行清理，从大量的信息中选出具有代表性、预测性、准确的重要数据，其中还需要注意的是在清理的时候如果发现某一部分数据缺失的话还需要及时地补充[5]。最后，对数据进行离散化处理，这主要就是将原先连续型的数据按照自身的实际需求将其转化为离散型的数据，这能够有效地提高数据解释的准确性，同时数据分类的速度也会得到一定程度的提高，目前在数据离散化处理方面主要采用的是统计区间和经验离散两种方法，这样能够简单地将整体的数据进行细分[6]。

2.需求分析。所有的营销行为都是建立在消费者需求的基础上产生的。通过需求分析能够有效地将营销流程和管理流程标准化，并有效提升销售管理的便捷性、信息化和精确化，这样能够将各种渠道资源的利用率最大化，其服务水平、业务水平以及生产力都能够得到有效的提高。首先，需要构建主动的营销数据中心，这样就能够从微观的角度将所有大量的客户和用户级别的数据信息抽取，比如消费者的营销行为、购买行为、消费行为等方面，通过抽取出的各种信息，为后期营销活动的开展提供重要的参考依据。其次，统一管理营销活动，有效地提升客户的感知度，以免对客户造成多次的打扰。再次，增强系统的拓展性，提高其数据结构设计的灵活性，这样针对大量业务信息的时候就能够快速地进行需求应对，改变其配置方式[7]。最后，建立多维度的分析模型，为营销活动流程提供支撑，分析模型能够实现营销评估、营销执行、营销策划、商业理解等业务流程的主动营销，各个环节中的衔接效率能够得到有效的提升。

（二）目标客户聚类

通过数据整合和需求分析，企业就能够构建相应的聚类模型，一般多是应用K-means算法，将数据集分裂成多个分组，其分组也就代表着聚类。其中，最关键的就是需要提前指定K值，如果K值过大的话，聚类的数目就会比较小，不利于后期的分析，而且也增加了聚类特性的解释难度；如果K值过小的话，数据分离的难度就会增加，也难以发现和体现出数据中的差异性，进而增加同质性[8]。然后还需要对初始聚类中心进行合理的选择，聚类中心的不同会产生差异化的聚类结果，即使已经适当地处理了异常值，有的时候还是难以彻底地去除异常值。这就需要加强对初始聚类中心的选择，目前主要采用的是合成聚类中心和特殊实际观测点这两种方法。比如以“我的e家”为例，当获取数据之后，首先选择其特征属性，选择过程（如图1所示）；然后通过聚类算法的建立，从中找出目标客户，获取目标客户的数据（如图2 所示）。

三、系统界面实现

对于营销系统服务器来说，主要包括数据库服务器、Web服务业等，企业销售人员可以通过客户端系统登录、浏览客户信息，M而实现营销。

四、结语

按照目标客户聚类，可以将营销系统设计分为报表模块、管理模块以及营销模块三个方面，能够有效地解决销售人员在实际操作中遇到的相关问题，通过对该营销系统的设计，就能够直接查询到所有客户的基本信息、套餐信息以及消费信息，在营销过程中能够发挥一定的关联效果。

参考文献：

[1] 赵铭，李雪，李秀婷，吴迪.基于聚类分析的商业银行基金客户的分类研究[J].管理评论，2013，（7）.

[2] Siti Aekbal Salleh，Wan Mohd Naim Wan Salleh，Abdul Hadi Nawawi，Eran Sadek Said Md.Sadek.The Integrationof3DGI Sand

Virtual Technologyin the Designand Developmentof Residential Property Marketing InformationSystem（GRPMIS）[J].Computerand

Information Science，2009，（14）.

[3] 韩宏稳，张建磊.层次分析与聚类分析、判别分析在卷烟零售户分类中的应用[J].中国烟草学报，2014，（6）.

[4] 潘俊，王瑞琴.基于选择性聚类集成的客户细分[J].计算机集成制造系统，2015，（6）.

[5] 杨涛，杨育，张雪峰，等.基于客户聚类分析的产品概念设计方案评价决策方法[J].计算机集成制造系统，2015，（7）.

[6] 姜姿宇，丁美月，卢丽丽，等.基于聚类分析的商业银行个人理财产品市场的细分――以西安市雁塔区为例[J].价值工程，2014，（2）.

大数据营销论文篇（6）

引言

随着“互联网+”变革时代的到来，一个由消费者应用场景、大数据和社区化连接共同构成的多维商业形态已形成，网购行为逐渐成为重要的商业驱动因素，深刻影响着新商业文明的崛起。尽管电商平台及相关服务提供商采取了多种组合营销策略，以迎合网购行为千变万化的复杂演化机理，但精准营销策略和精准推荐算法仍然是电子商务实现大规模个性化定制的瓶颈，如何基于网购者前瞻性记忆和回溯记忆的感知特点，掌握其营销策略类型及其细分机制，成为越来越紧迫的问题。根据行为执行意向理论，网购行为需要情景线索效应、目标导向行为反应及二者的高度关联匹配后得以强化，这意味着消费者行为是在一定的情景线索刺激和合适的行为反应自动匹配后发生作用的。因此，探讨基于行为执行意向理论的网购营销策略研究更有助于理解数字化营销、神经营销、大数据营销等营销策略的精髓，这也对当今企业所面临的关键问题具有重要的理论和实践指导意义。理论基础网购行为执行意向与市场营销理论的关系。网购行为执行意向是指网购者以行动目标为导向，如在炫耀、实用、享乐、自我表露或者体验等目标导向下，通过连接网购情景线索和网购行为反应，建立行为意向和实际网购行为之间联系的中介变量。它起到了最佳的桥梁作用，建立了意向和实际行为之间的联系；它通过强化网购者的前瞻性认知记忆增强个体情景线索识别能力，在一定的情景或回溯记忆等条件刺激下，执行意向被自动、有效并且无意识地启动，从而帮助网购者缩小预定目标和现实目标之间的距离；它是一种网购行为临界状态，更能预测实际网购行为发生的可能性。同时，传统营销策略在传统业务中奠定了一定的理论基础，这对网购行为执行意向理论具有很大的启示作用。然而，在移动营销等新环境中掌握网购者行为与心理时，传统营销策略面临诸多挑战，如从大众营销策略向个性化营销策略转变的过程中难以把握消费者行为意向突变规律，无法精准分析网购行为。所以，传统营销策略必须与网络心理、新媒体营销、大数据营销等当前交叉领域中的热点知识结合起来，才能达到真正洞察网购者的目的。为此，传统营销策略必须面对网购情景线索纷繁复杂、网购行为反应动态演化多变等现实困境，以网购者为研究对象，根据行为执行意向理论，从网购情景、行为目标导向、具体网购行为反应等视角探究营销策略类型及细分指标，这对于网购行为的关联挖掘建模、个性化推荐算法优化及网购群体行为作用机制等方面具有理论和实践价值。

研究方法

（一）样本选取与数据采集

本文样本来源于MIUI官方论坛上用户的真实反馈和主流网站的网页新闻报道。为避免样本数据在采集和整理过程中的无效规则及重复抓取，确保网购行为数据的完整性、连续性和科学性，本文主要采取如下方法：第一，在采集数据过程中，要求保证样本信息多源分布。MIUI官方论坛是目前小米用户互动交流最活跃的平台之一，本文以MIUI官方论坛作为样本信息的主要来源，以百度等主流网站的网页新闻报道作为补充，进而确保样本来源广泛。第二，避免样本信息的选择性偏差。在采集信息过程中，本文主要采集论坛中的精品帖子和浏览量靠前的新闻报道，以确保样本信息的全面客观性。第三，保证样品信息的真实有效性。在信息采集过程中，不得依据自我见解修改样本信息，要真实反映实际信息。第四，在信息筛选过程中，要求保证样本文本信息不重复。在信息整理过程中，需要将重复的、无明确意义的语句排除，避免重复抓取样本数据。

（二）理论抽样

根据以上采集方法的原则，在MIUI官方论坛和百度等主流网站上，以“小米手机的营销策略”、“小米营销”等为关键词，共采集到2000条有效文本数据，从中随机抽取100条语句用于检验模型的理论饱和度，剩余1900条语句用于构建模型。在此基础上，利用标注工具对1900条语句进行文本标注，由于部分语句进行标注后非常相似，因此删除了重复的标注语句，最终建立了1869条标注词表。表1显示了部分有效样本来源的基本情况。

（三）扎根研究法

本文基于小米手机的营销策略，采用扎根理论方法，通过对数据进行分析，进而解释营销策略与网购行为之间的关系。扎根理论是由哥伦比亚大学的Strauss和Glaser两位学者在1967年提出的一种基于定性资料进行自下而上分析的质性研究方法。本文将依次采用开放式编码、主轴编码和选择性编码等步骤，对所采集的数据资料进行分析。

研究结果

（一）开放式编码

开放式编码是对网络原始语句概念化的过程。本文采用了“网络语句初级指标定义-初级指标合并同类项-开放式编码范畴”的编码方式，对于“凝聚营销”、“心情营销”等提及频次较低（≤8）的范畴，在建模时已略去。经过反复分析、修改，最终得到62个主范畴，由于篇幅有限，本文选取了其中的前37个，如表2所示。

（二）主轴编码

根据文献资料以及原始语句所体现的内容，本文对“对应范畴”的内容进行了科学定义，并归纳为17个主范畴，分别是：渲染式营销、产品个性营销、差异化营销、体验式营销、情怀营销、预售营销、标杆营销、性价比营销、口碑营销、魅力权威营销、迭代式营销、全渠道营销、关联营销、互惠式营销、粉丝营销、服务意向营销、忠诚依赖营销。这些主范畴之间也存在内部联系，在进一步分析之后，这些主范畴可以归纳出网购营销策略的4个类型，即网购情景感知式营销策略、网购价值传播式营销策略、网购客户增值式营销策略、客户保持与赢返式营销策略。最后通过归纳整理，得到表3。

（三）选择性编码

选择性编码的目的是从主范畴中挖掘核心范畴，深入讨论核心范畴与主范畴及其它范畴的关系，并用故事线的形式描述整体现象或事件。经过对主轴编码形成的17个联系类别进行深入研究并建立关系，选择性编码环节提炼出网购情景感知式营销策略、网购价值传播式营销策略、网购客户增值式营销策略、客户保持与赢返式营销策略四大线索，将其与核心范畴—网购行为执行意向相联系，形成（受众）认知—（客户）认可—（用户）忠诚—（企业用户）双赢的营销策略逻辑模型。从大众对企业及其产品的认知、认可到客户的忠诚再到企业与客户的双赢，企业的四大营销策略及消费者的产品情感投入逐步深化，共同推动小米整体营销策略的形成，如图1所示。

（四）理论饱和度检验

对之前预留的100条评论进行理论饱和度检验，如果通过这100条评论的分析不能获取新的范畴，则可以判定本文建立的模型是饱和的。通过分析，没有发现新的范畴和关系。不仅如此，为了进一步检验模型的理论饱和度，本文在MIUI论坛等其他网站又随机抽取了50条网络原始语句。通过逐一编码和分析，并未在新数据集中发现新的范畴和关系，由此可基本判定本文所构建的理论模型是饱和的。

结论及未来研究方向

（一）结论

首先，本文通过扎根理论法丰富和细化了原有营销策略的不足，从客户视角探讨了网购行为全过程，即从认知、认可、忠诚、双赢的逻辑过程分析和归纳，从而得出网购营销策略理论模型；其次，研究发现网购营销策略类型由62个范畴和17个主范畴构成，网购营销策略类型主要由情景感知、传播价值、客户增值和赢返策略四个方面构成。因此，未来相关研究可以进一步通过实证研究验证本文构建的营销策略模型，在此基础上进行网购行为关联模型和神经网络预测模型构建，从而系统性构建网购者行为感知与预测系统，为“预判发货”等先进理念提供理论支撑。

大数据营销论文篇（7）

中图分类号:F71文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)09-0158-02

一、精准营销的起源

20世纪60年代,麦卡锡将营销组合的众多因素概括为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promotion),这一思想构筑了现代营销理论的基本框架。随着生产和供应能力不断增强,买方市场在世界范围内逐步形成,以企业为中心的4P理论逐渐表现出其局限性。20世纪90年代初,劳特明提出了4C理论(即Customer、Cost、Convenience、Communication),提出现代企业应该从“以企业为中心”转变为“以消费者为中心”,要从顾客需求、顾客成本、顾客便利和顾客沟通的角度来开展营销活动。不管是4P理论还是4C理论,都基于“大众市场”。现代社会中,需求的多元异质性越来越突出,消费者的需求越来越分化,“分众市场”越来越成为现代市场的主要特征,这要求企业的营销策略对各细分市场更加具有针对性、更加“精准”。

二、精准营销的概念及特征

精准营销(Precision marketing)是现代营销理论大师菲利普・科特勒教授近年提出的。他认为,企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要制定更注重结果和行动的营销传播计划,还有越来越注重对直接销售沟通的投资(菲利普・科特勒,2005)。

精准营销包含三个层面的含义:“一是精准的营销思想。营销的终极追求就是无营销的营销,到达终极思想的过渡是逐步精准。二是实施精准的体系保证和手段,而且这种手段是可衡量的。三是达到低成本可持续发展的企业目标”(徐海亮,2007)。

“精准营销强调‘精确’和‘准确’,是以客户为中心,运用各种可利用的方式,在恰当的时间恰当的地点,以恰当的价格,通过恰当的渠道,向恰当的顾客提供恰当的产品”(许谨,2006)。精准营销是通过现代信息技术手段实现个性营销活动,通过市场定量分析手段、个性化沟通技术(数据库、CRM、现代物流等)实现企业对效益最大化的追求。现代企业开展精准营销主要体现为四个方面的特征:(1)目标对象的选择性;(2)沟通策略的有效性;(3)沟通行为的经济性;(4)沟通结果的可衡量性。

三、精准营销的理论基础

1.顾客让渡价值理论。美国西北大学教授菲利普・科特勒在《市场营销管理――分析、规划、执行和控制》中提出了“让渡价值”的概念。由于顾客在购买时,总希望把有关成本降至最低,同时又希望从中获得更多的实际利益,因此,总是倾向于选择“让渡价值”最大的方式。企业为在竞争中战胜对手,吸引更多的潜在顾客,就必须向顾客提供比竞争对手更多的“让渡价值”。

精准营销实现了“一对一”的营销,在这种观念指导下,其产品设计充分考虑了消费者需求的个性特征,增强了产品价值的适应性,从而为顾客创造了更大的产品价值。精准营销通过直接媒体和直接手段及时向消费者传递产品信息,降低了消费者搜寻信息的时间成本与精力成本。 另外,精准营销努力实现交货渠道的个性化和便捷性,进一步减少消费者时间、精力、体力的支出,因而减少了顾客的交易费用。

2.市场细分理论。市场细分理论要求把消费者分为不同的群组,针对不同群组的需求差异分别开展营销活动。精准营销正是要找到有特定需求的消费者群组,精准地对他们进行营销沟通,以实现更佳的营销效果、更高的客户忠诚和更低的营销成本。

3. 4C理论。4C 理论强调从消费者的角度出发,围绕顾客需求、顾客成本、顾客便利和顾客沟通来开展企业的营销活动。精准营销理论可以说是对4C理论的发展和深化。精准营销强调更好地满足消费者日益个性化的需求,让顾客得到更多的价值;要成本低;要使消费者成本低,还需要让顾客很方便(方便获得、方便使用);精准营销强调与顾客实施双向、互动的沟通,以提高消费者的认知价值。

四、企业实施精准营销的策略与主要途径

1.基于互联网的精准营销。基于互联网的精准营销是通过互联网来识别网民的消费心理和行为特征,相关企业再根据这些网民的显著特征来开展针对性很强的精准营销活动(比如:某网民经常到网络商店去看篮球鞋,李宁公司就可以非常精准地向其介绍李宁公司的篮球鞋)。“目前,衍生的精准营销方式也随着互联网技术的发展在不断创新和丰富:如窄告、话告、点告、竞价排名搜索等等。互联网是实现精准营销的最佳平台,因此很多广告企业也从互联网站中找到了价值创新的机遇”(许谨,2006)。目前基于互联网的精准营销方法主要有门户网站广告。

2.基于数据库的精准营销。建立一个有规模、相关信息比较完备的潜在消费者数据库,是进行精准营销的重要基础。建立一个潜在消费者数据库是一项长期、艰巨的工作,需要企业不断积累、持续努力。短期内,如果企业还没有建立自己独立的消费者数据库的时候,可以借助其他组织的消费者数据库(如邮政的数据库、社会保障数据库、其他中介机构的数据库等),从中筛选符合企业自身需要的潜在消费者的信息,来开展自己的精准营销活动(伍青生、余颖、郑兴山,2006)。目前,基于潜在消费者数据库的精准营销方法主要有:(1)邮件直复营销;(2)呼叫中心;(3)手机短信。

3.基于第三方渠道的精准营销。有些企业难以直接找到自己的潜在消费者,但其他企业(通常是非竞争企业)渠道却可以非常好地指向自己的潜在客户。因为两个企业的产品虽然不同,但正好针对相同的目标顾客群体。这样,借助第三方的渠道就能够很好地进行精准营销。比如中国联通的CDMA无线上网产品,在借助IT营销渠道之后才打开了销售局面,迎来了业务的高速发展。

五、精准营销的问题及展望

“精准营销”是一个相对的概念,相对以前,现在的方法更加“精准”了(刘征宇,2007)。精准营销是对经典营销的延伸和发展。这种发展目前主要集中在对潜在顾客的搜寻、顾客沟通、信息传播、顾客增值服务等方面(伍青生、余颖、郑兴山,2006)。在营销的其他方面,“精准营销”的思想和方法目前还没有体现出很大的价值,有待进一步发展。

基于数据库的精准营销是一种非常好的方法,但也有其局限性:(1)企业开始的时候很难直接有一个达到一定规模的潜在消费者数据库;(2)数据库的建设通常需要一段比较长的时间;(3)数据库需要适时进行更新,否则很容易出现信息过时。

大多数企业对互联网和自己网站的认知仍停留在企业和产品的展示和宣传层面,从本质上说,目前大多数企业的网站只扮演了一个简单的企业概况介绍的角色,对后续的营销并没有产生太多的推动。该模式其实和传统的广告并无根本区别。便捷快速的物流配送体系与可靠的结算体系也是制约中国企业广泛开展精准营销的障碍。

参考文献:

大数据营销论文篇（8）

引言：

由于社交网络、云存储在各领域的应用，以数量多，种类全，时效性强的非结构化数据屡屡出现在人们的视野中，逐渐让人们认识到数据的重要性，市场变化及时调整，内容缺乏先进性。如教材中关于营销理论的部分，仅仅是对以往营销理论的复述，未能添加新时期我国市场上新兴的绿色营销、网络营销等相关理论知识。新时期下，社会对市场营销人才提出了更高的要求，人才要充分了解新时期的市场新变化、新特点，并在工作中实现市场营销理论的灵活运用，才能适应时展需求。而教学内容先进性的缺乏，不仅大大降低了教学质量，也影响了学生日后工作中市场营销知识的应用效果。

一、大数据时代概念

“数据”是指加载或记录信息按一定的规则排列组合的物理符号，可以是数字、文字、图像，也可以是计算机的代码。接受信息的数据接收，只有通过对数据的解释来获取背景信息，“大数据”是指数据量巨大，无法通过大多数的检测工具，在适当的领域内收集、统计、运算和统计作为公司决策的依据。“大数据”使用传统的数据库软件工具在一定时间内收集、存储、管理和分析数据的收集。

“大数据”本身不是一种新技术，不是一种新产品，而是一种现象出现的时代。IBM在美国，大数据3V特征，即物种（品种），快（速度）、容量（体积）。国际咨询机构IDC的数据，满足“4V”：品种（品种）、速度（流量）、体积（容量）、价值（价值）指数数据称为大数据。这些特性使得大数据与传统的数据概念不同。不同的数据概念和“海量数据”。它不仅用来描述大量的数据，进一步指出，数据的复杂形式，数据的快速时间特性和数据分析和处理的特殊处理，最后我们得到了信息价值。

二、大数据背景下市场营销学教学面临的挑战

1.、企业的战略规划将减少

对于市场营销来说，企业要制定长期的、具有战略性的规划方案，这将是一个社会管理过程。在大数据时代背景下，企业做三五年的规划方案完全是没有任何意义的，我们都知道，如今的阿里巴巴很强势，但是未来几年会怎样谁都不敢保证，很有可能会被微信所替代。企业在互联网数据的不断变化下，仅需要制定一年的规划方案，才能确保企业的与时俱进。

2、传统的促销策略将被淘汰

所谓促销实际上就是沟通，而沟通的主要方式之一――广告，将被逐渐削弱。在新社交媒体下，广告技术还需要不断的完善与创新。如今已经没有过多的企业会把大量的资金投向电视广告，如果大家还认为电梯广告会占据终端，那就大错特错了，在现阶段的社会发展进程中，无线网络覆盖率才能够占据未来的终端。具有无线的数据流量，让人们在实际生活中习惯从这里开启免费WIFI，那么这个广告价值将不可估量。目前，越来越多的企业开始运用二维码来进行营销，这种方式也将使广告更加具有亲切感。

3、市场调查内容将重整

在大数据的背景下，营销决策的过程开始逐渐从经验向科学转变。以往在调查市场营销体系时都是采用抽样的方式，并根据抽样的数据进行分析，然而，在当今社会环境的不断变化下，传播平台开始出现，以往的调查方式面对当前社会的复杂环境，已经无法进行准确的判断。于是，在大数据的营销流程中，各种与之相适应的数据库开始相继出现。比如消费行为调研、新生代消费行为研究、电通等等。这些数据库的建立将帮助传统的营销体系达到最终科学化的目的。

三、基于大数据前提下市场营销学手段的更新

1、更换市场营销教学大纲

在大数据背景下，目前市场中纷纷推出了各种不同版本的营销教材，这些营销教材的内容也是多种多样，有转变经营模式的、有创新营销理念，以往较为落后的营销教材已经无法满足当前社会的发展需要。因此，作为市场营销专业教师，要改变以往墨守成规的教学模式。大数据时代更换了陈旧的理论，教师在看待问题时也要从多个视角出发，同时也需要授课者不要绝对的打破传统，而是应保持大数据时代的敏感性，打开心灵，不断吸收新信息。一方面，不断跟踪国内外营销理论的最新发展趋势，积极关注营销研究的前沿；另一方面，了解国内外最近成功的营销案例，注重海外营销的最新发展，更注重实践中的商业模式变化和市场趋势，参与研讨会的教学，与同行交流、不断创新、与时俱进，确保在营销课堂中将新的教学内容提供给学生。

2、突破传统的市场营销教学模式

在大数据背景下，充分利用现代教育技术，改变传统的教育观念，打破教师为中心的“填鸭式”、“灌输”的传统教学方法。尽量让学生参与，充分调动学生的积极性，发挥学生的主体作用，提高教学质量。在传统市场营销专业的教学过程中，教学资源大多来自教材、教学参考书、教师收集各种情况、缩小、受限制的客观条件，课堂教学能提供信息能力是有限的。但在网络环境下，信息资源十分丰富。教学资源可以是网络图书、网站信息和资源、课件、经济信息、论文等。在营销过程中，教师可以使用网络互动教学法。大数据时代的授课通过多媒体、数字、模型和更加直观的内容来呈现知识，单调的传统课堂教学方式变得丰富而有趣，激发学习，减少学生的视觉和听觉疲劳，提高课堂教学效果的新型网络课堂互动教学模式。大数据时代，教师应充分利用条件，积极探索并激发学生兴趣，提升教学方法的科学性，真正实现市场营销教学活动数字化、趣味性、生动性和真实性。

参考文献：

大数据营销论文篇（9）

通过对比分析，杰佛瑞发现那些善于应用计量分析的公司一般都有较好的经营效益，在营销投资预算上也与那些不善于应用计量分析的公司有很大的不同。比如那些经营效益较好的企业在营销投资上比平均水平高出20%，而那些经营效益较差的企业在营销投资方面比平均水平低4%。前者在品牌和顾客权益方面的投资比重为27%，而后者在这方面的投资

屈臣氏个人护理有限公司是中国国内最大的个人护理连锁店，也是全球零售业前一百强（《2012全球零售力量》报告中排名51，是中国排名最前的零售企业），该公司近年来应用计量营销的原理，营销部门每开发一个网点都要首先通过充分的调查和精准的预测，然后才做出是否开发的决定。计量营销的战略开拓了屈臣氏市场营销的新局面，公司自2011年以来新开的几百家门店至今无一亏损，取得全数获利的骄人成绩，是实施计量营销战略取胜的中国版实例。

营销经理若想改变营销管理的现状，并将计量营销真正引入工作中来，需要考虑建立实施计量营销战略的企业文化，建立数据库，获取顾客信息资料，并与IT建立良好的合作模式。

1 转变企业文化

通常情况下，将市场营销人员的绩效在企业内部公布可以有效提高营销人员的业绩，并刺激营销人员提高业务能力；但是，我们必须确定哪些计量内容可以公布以及为什么要公布这些计量指标。许多企业注重考核行为和活动却忽视了对实际业绩的考评，也有些企业过于注重对实际业绩的考核而忽视了对职员的努力程度及其潜在的创造业绩能力的考评。更有些企业实行营销人员末位淘汰制，将业绩排在最后一位的营销业务人员简单地给予除名。这些企业如此这般也许有他们的道理，不过我们还是主张既要考核营销人员的努力程度，也必须考核实际业绩，两者同等重要，不可偏废。

屈臣氏近年来在市场方面取得的成绩有目共睹，在2012年底国内连锁店超过1000家，而2006年全国只不过是300家左右，并且屈臣氏定下到2016年在全国的门店数量增加到3000家，遍布300多个城市的目标。这种扩张速度是难以想象的，但据我们了解，由于屈臣氏是少数首先采用计量营销战略并且取得成功的零售企业，因此要实现这个目标应该是不难的。这取决于屈臣氏内部对计量营销战略认同的企业文化，屈臣氏鼓励团队合作，并以数据作为决策指标。正是以这样一种以数据为决策依据的企业文化，使得屈臣氏员工理解到决策的最优翻案是通过数据来体现的，因此屈臣氏的各个部门能够协调贯彻以数据分析为基础的计量营销战略，从而能最优化地实施计量营销战略。

2 建立数据库

没有数据库，就不可能有真正意义上的计量营销。在大数据、云计算等概念已经渐渐融入商业生活的今天，建立一个系统有效而且完整的数据库，技术本身已不是关键，如何利用好数据才是计量营销的核心。数据分析过程需要基于历史数据做出对未来策划的指导，而国内的大部分企业尚未建立起自己完善的历史数据库。这意味着，在精准营销计量方面，国内大部分企业还有不少功课要做。这也是国内企业和百事这样的跨国公司的差距之一。计量市场营销人员对相关的关键信息，包括折扣促销信息、新产品活动信息、新的服务信息、与消费者有关联或对其有帮助的个性化信息等等，必须加以量化分析处理，并分门别类予以储存，方能使得数据库发挥作用。

有的公司数据库十分强大，功能齐全。例如中国慧聪公司的顾客数据库就能精确列出每个顾客的家庭居住的地理性置、心理特征、电器购买历史记录等。营销人员通过对这些数据的分析，便能够基本确定曾在本公司购买洗衣机的顾客中哪些人将要更新洗衣机了，还可以根据顾客购买家电的记录分析推断哪些顾客会对公司新近推出的录像机感兴趣，从而给这些顾客介绍公司的新产品并鼓励他们购买。此外，营销人员还可以通过对信息库资料的分析研究找出公司过去的大买主，并以赠送礼物卡和优惠券等方式，鼓励和吸引这些顾客的再次惠顾。

3 获取顾客信息资料

在组建数据库时，定义目标消费者是一项非常关键的工作。收集到消费者资料后，计量营销人员要对所收集到的信息资料数据进行认真的筛选，这个过程有点像传统营销中的细分市场。它的基本要求是筛选出有需求、同时有购买力的消费者。往往在名单收集过程中与消费者有了初次接触后即可以选择时机登门拜访，以增加消费者的兴趣和信任程度，然后直接针对这些消费者进行必要的促销活动。

在这里我们认为在收集整理与顾客有关的信息资料数据时，有两个问题需要提醒注意。其一就是我们要尽力避免不加选择地收集储存顾客信息资料数据，根据以往的经验教训，有许多公司在建立顾客信息数据库时存在着一种错误的认识，即以为有关顾客的信息资料项目收集储存的越多越好，其实未必。中国古语说得好，过犹不及，我们在收集、整理、储存顾客信息资料数据时，应当只收集储存那些与我们的业务有关的信息，而不是什么都要收集。其二就是我们一定要注意相关的法律问题，凡是法律不容许我们收集的顾客信息，无论这种信息对我们公司的业务发展有多么重要，我们也不该收集。我们建议凡实行计量市场营销战略的营销机构，在建立数据库之前，必须先制定相应的顾客隐私保密制度，以免顾客隐私信息泄露，给公司带来损失。在美国，营销机构因为顾客隐私信息泄露而招致法律诉讼的案例很多，我们必须非常谨慎。

4 与IT部门的合作

计量营销人员需要IT部门的合作与支持，这是毫无疑问的，特别是对大中型企业来说更是如此。一般情况下，市场营销部门会根据自己业务的发展而提出相关需求，IT部门则根据需求制定方案并负责执行。但实际的操作往往不是理论上的“需求与执行”机制这么简单，两者之间常常会将两个部门变为公司在思维和形式上的两个极端。一方面，市场营销人员会抱怨IT技术人员不甚了解品牌沟通的价值；另一方面，IT技术人员则常常批评市场营销人员不懂技术决策的可行性和其中的结构关系。这种相互抱怨和误解常常会使得公司无法集中所有的专家和相关人员来为市场营销决策做出支持。在某些极端情况下，市场营销人员甚至被排挤出计量设计之外。与此同时，技术人员和软件工程师则不得不在没有使用者提供需求和意见的情况下对IT系统的设计和修改做出主观性的决策。

造成上述困境的根本原因在于市场营销和IT技术专业人员之间缺少交流的公共语言。在公司中，市场营销总监总是提及品牌价值、多渠道市场启动、人口统计学、目标市场等等；而公司技术和信息总监则是满口的公司数据机构、可延展性、可量测性、兼容性等等。公司计量营销战略主管的任务就是要将这两种属于不同业务部门的人员组合起来，让彼此之间增加了解和互动并鼓励两组人员换位思考，从对方的角度来认识计量营销与IT技术的关系。从而使得IT部门的技术人员懂得营销部门人员的真正需要，使得计量营销人员懂得IT技术人员对数量运算过程的逻辑要求，这样才能最终完成计量营销方案的数据化运行模式。

5 结论：计量营销开拓着市场营销的新局面

经济成长决定于多种要素，其中，市场营销占据重要地位。随着中国社会主义市场经济体制的构建和完善，市场营销的作用还将会进一步得到加强。企业的效益和成长，是国民经济发展的基础。市场营销学对经济成长的贡献，主要表现在其解决企业成长与发展中的基本问题上。而从市场营销学衍生出来的计量营销学，更肩负着企业科学理性地判断市场，提高企业全面竞争能力的重任，因此更应该受到工商企业的重视。

市场营销学从诞生到现在已有近百年的历史了，中国则是自改革开放以后，才开始引进市场营销学的，至今只有20余年。如今，在中国虽然市场营销学原理与方法已被广泛地应用于各类企业，甚至于事业单位。但由于各地区、各部门之间生产力发展不平衡，产品市场趋势有别，加之各部门经济体制改革进度不一，各企业经营机制改革深度不同等，使市场营销学在各地区、各部门、各类企业的应用程度不尽相同。

大数据营销论文篇（10）

1引言

随着互联网大数据时代的到来，消费者与产品（服务）的联系发生深刻的变化：产品（服务）信息的即时更新和对比、购买方式和渠道、消费便利性、个性化需求、潜在需求等方面。这些由消费者和产品（服务）形成的信息数据日渐复杂，加上行业间的竞争也来越激烈，企业亟需在营销模式上大胆创新，以适应时展，提高核心竞争力。

2互联网大数据时代的特征

大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难易不抓、存储、管理和分析的数据（黄升民、刘珊等，2012）。互联网大数据时代是信息科技化高度发展的结果，它是一个以大数据平台为技术核心，以挖掘数据价值为服务核心，不断将数据价值转向人工智能应用的庞大生态体系。互联网大数据时代具有如下几特点：①数据量巨大。对数据的存储单位已从过去的GB到TB，甚至是NB、DB级别；②数据呈现形式广泛且结构化不明显。数据来源于具体数值和文字，亦可来源于应用程序、图像、音频等，样式多元结构多样；③数据产生速度快且时效性要求高。数据每时每刻都在产生和更迭，数据的保存和处理、运算对获取数据现时价值提出非常高的要求；④数据潜在价值大。数据的价值在于数据“会说话”。通过大数据分析，能够预测事物的趋势走向、发现某种行为关系、得出某种现象结论等，让数据充分体现其潜在的目标价值。

3互联网大数据时代网络营销对传统营销模式的挑战

在互联网大数据时代，网络营销变得越来越广泛。网络营销指的是在互联网平台上，使用网络信息技术并开发各种应用软件，在商家和客户之间进行产品交换、提供全面服务的系列工作。同时企业可以通过在互联网上的在线活动，对客户进行系统管理，并针对目标客户宣传推广产品服务从而达成某种营销目的的新型营销活动（黄纯芳，2018）。这也是互联网大数据时代最为显著的特点。在互联网大数据时代，网络营销向传统营销发起了挑战：第一，打破分销壁垒，建立企业与消费者直接联系。随着新科技新应用的出现，分销的概念日渐消沉，企业通过官方APP、微博、抖音等工具，逐渐建立起与消费者直接联系的渠道，实现真正意义上的BtoC营销（BusinesstoCustomer）。第二，扩大客户诉求层次，狠抓消费者显性和潜在需求。网络营销不仅满足消费者显性需求（即购买自己需要的产品服务），还能借助数据软件收集并分析消费者消费轨迹，结合消费者对事物的关注程度，推送消费者可能需要的产品（服务）服务信息，激发并满足消费者更深层次的潜在诉求。第三，信息公开透明，注重消费者感知体验。网络营销让消费者对产品（服务）服务信息实现“随时随地全方面了解产品（服务）”的功能，产品定位、价格、品质（消费者评价）、产品对比、物流、服务等都能通过软件平台一览无遗，仅从单一的营销手段（如降价促销）已不能形成核心竞争力，让消费者从“营销初始”到“购买享用”全流程得到最佳体验已成为了企业竞争核心。第四，信息传播快且高效，消费交易方式简便。企业通过软件（如微信、微博、快手、抖音、企业官方app等）实现了信息即时传播，通过借助平台流量的优势，将营销变得高效、低成本、多样化。同时，消费者从产品呈现到最终交易，全程线上完成，弹指之间便让产品（服务）达成交易，让线下营销者毫无察觉、默默地被打败。第五，跨业态竞争出现，降维打击明显。网络营销的载体是互联网电子平台，信息手段、软件开发、平台维护、数据分析等内容显得越来越重要，信息技术成为占据网络营销成败的关键，越来越多的互联网企业在逐渐跨业态地走进物流、农业、餐饮、零售等领域，充分利用技术优势对所进入的行业进行降维打击，深刻地改变行业的营销生态。第六，网红增人气，直播促流量。在网络媒介环境的营造下，企业更加侧重关注网民的心理需求，让网民特别关注的红人在网络作用下放大影响力，使其满足网民审美、刺激、品味等需要，大幅度增加企业自身的人气。网红达人通过直播，提供专业、高质量、综合多样的视频、买家秀等服务，吸引高人气高流量的消费群体，让企业的产品处于营销的风口。因此，基于传统4Ps营销理论（即产品、价格、分销、促销等）的营销模式在互联网大数据时代显得有点力不从心，网络营销方式的出现和发展，快速且深刻地改变着人们的生活方式和消费感知、消费方式、消费理念，让企业不得不重新思考在营销模式上大胆创新，重新构建营销模式的核心竞争力。

4互联网大数据时代的营销模式创新的方式