数据库营销论文篇（1）

数据库营销的内涵

数据库营销是指营销者通过建立、维持和利用顾客数据库和其它数据库(产品、供应商、批发商和零售商等)，与客户进行接触和成交的过程。笔者认为，数据库营销是统计、数据库与市场营销有机结合而形成的一种新型的营销方式。它通过市场调查，搜集、整理消费者和其他同类企业的大量信息，经过分析、加工和处理，预测消费者购买某种产品的概率以及企业的市场占有率，据此选择、确定企业的目标消费者群及正确的营销策略，以便在合适的时间、地点，以合适的价格、销售渠道、促销方式销售产品，并通过相关的售后服务，达到企业预期的目标，实现自身的经济效益和社会效益。

由于市场调查一整理、分析、处理信息一预测一决策是数据库营销的生命线，而这一系列程序恰恰也是现代企业统计工作的重要环节，因此数据库营销与统计的结合，不仅可能，而且必要。

数据库营销的优势

（一）降低营销成本

企业运用消费者数据库能够准确找出某种产品的目标消费者，这样就避免了使用昂贵的大众传播媒体，从而能以更为经济的促销方式，降低成本，提高营销效果，增强竞争力。根据有关资料显示，运用数据库技术筛选消费者后，其邮寄宣传品的反馈率较高。

传统营销方式的营销效果一般很难直接测定，而运用中间商和竞争者数据库，每次数据库营销的效果比较容易测定。因为顾客可通过回复卡、电话等方式进行查询、订货或付款，管理人员获取顾客的反馈信息非常方便。

（二）准确识别目标顾客的需求及其数量

由于顾客数据库是在顾客个体层次上建立和整理的，因而营销者可以从质量和数量上很精确地确定目标顾客的需求，进而可以进行“大规模定制”，即制造大量定做产品以满足个别顾客的需求。

据1997年11月的《幸福》报道，总部位于美国康涅狄格(CONNECTICUT)的CUSTOMFOOT公司利用数据库营销实施“大规模定制”策略，效益显著。顾客在公司的六家连锁鞋店里，自己选择鞋样、颜色和皮革，并由电子扫瞄仪精确测出顾客左右两脚的尺寸。所有这些个性化的资料都被输入电脑，然后经由中央数据库处理，再传输到公司设在意大利佛罗伦萨的办事处，最后再分别下单给意大利六家为世界顶尖品牌加工的鞋厂制作。顾客一般在三周内就可以取到自己参与设计的皮鞋。

（三）有助于增强顾客的信任感和信赖感

运用数据库营销，经常与消费者保持沟通和联系，可以维持和增强企业与消费者之间的感情。并且，企业根据数据库的信息能够分析出顾客是些什么人，采取什么措施可以留住顾客。另外，运用储存的消费记录来推测其未来消费者行为具有相当精确性，从而使企业能更好地满足消费者的需求，使消费者成为企业长期、忠实的用户。

在当前，顾客服务(CUSTOMERSERVICE)也是一个较为关键的营销变量，甚至可以与营销学中传统的4PS’相提并论。对一个营销者来说，已有的顾客数据库加上顾客服务环节中形成的数据是取得卓越和高效的顾客服务的关键资源。美国通用电气公司的顾客数据库包括了每一位顾客的地理位置、家庭状况和心理特点以及购买家用电器的历史等信息。这些数据为有效的售前、售中和售后服务，提供了强有力的支持，并使营销者能与其顾客建立一种特殊的关系纽带。多智网校诚招全国各地市独家线下商，共同开发网上教育市场。多智教育()！

论文关键词：数据库营销效率优势统计

内容摘要：数据库营销作为目前一种全新营销模式，顺应了网络经济时代社会的发展潮流，体现了以人为本的经营理念，也为企业实现利润最大化提供了方便、快捷的途径。现代化的统计手段与先进的营销方式的结合，极大地提高了营销的效率，成为数据库营销不可或缺的得力助手。

数据库营销的内涵

数据库营销是指营销者通过建立、维持和利用顾客数据库和其它数据库(产品、供应商、批发商和零售商等)，与客户进行接触和成交的过程。笔者认为，数据库营销是统计、数据库与市场营销有机结合而形成的一种新型的营销方式。它通过市场调查，搜集、整理消费者和其他同类企业的大量信息，经过分析、加工和处理，预测消费者购买某种产品的概率以及企业的市场占有率，据此选择、确定企业的目标消费者群及正确的营销策略，以便在合适的时间、地点，以合适的价格、销售渠道、促销方式销售产品，并通过相关的售后服务，达到企业预期的目标，实现自身的经济效益和社会效益。

由于市场调查一整理、分析、处理信息一预测一决策是数据库营销的生命线，而这一系列程序恰恰也是现代企业统计工作的重要环节，因此数据库营销与统计的结合，不仅可能，而且必要。

数据库营销的优势

（一）降低营销成本

企业运用消费者数据库能够准确找出某种产品的目标消费者，这样就避免了使用昂贵的大众传播媒体，从而能以更为经济的促销方式，降低成本，提高营销效果，增强竞争力。根据有关资料显示，运用数据库技术筛选消费者后，其邮寄宣传品的反馈率较高。

传统营销方式的营销效果一般很难直接测定，而运用中间商和竞争者数据库，每次数据库营销的效果比较容易测定。因为顾客可通过回复卡、电话等方式进行查询、订货或付款，管理人员获取顾客的反馈信息非常方便。

（二）准确识别目标顾客的需求及其数量

由于顾客数据库是在顾客个体层次上建立和整理的，因而营销者可以从质量和数量上很精确地确定目标顾客的需求，进而可以进行“大规模定制”，即制造大量定做产品以满足个别顾客的需求。

据1997年11月的《幸福》报道，总部位于美国康涅狄格(CONNECTICUT)的CUSTOMFOOT公司利用数据库营销实施“大规模定制”策略，效益显著。顾客在公司的六家连锁鞋店里，自己选择鞋样、颜色和皮革，并由电子扫瞄仪精确测出顾客左右两脚的尺寸。所有这些个性化的资料都被输入电脑，然后经由中央数据库处理，再传输到公司设在意大利佛罗伦萨的办事处，最后再分别下单给意大利六家为世界顶尖品牌加工的鞋厂制作。顾客一般在三周内就可以取到自己参与设计的皮鞋。

数据库营销论文篇（2）

2研究现状分析

2．1企业营销管理发展现状

目前，市场经济是以客户为导向的，要求企业做到准确详实地掌握客户需求，了解客户特性。在达到该目标的过程之中，企业的营销管理系统起着重要的作用。首先，企业营销管理系统需要整理分析海量的目标客户数据，以了解目标客户的需要;其次，现代企业需要进行市场细分与定位，以掌握目标客户群的特性、了解不同客户群的差异性需求。除此之外，现代信息存储传播方式大量增加，各类交流方式混在一起，需要确保信息沟通中宣传的内容一致;为了保证有效营销，企业工作人员需要了解企业的目标客户群体、本企业的销售策略以及本企业的营销与竞争优势所在。上述这些工作，在营销管理系统的帮助之下会简单化。现代企业已逐步认识到了上述趋势，企业营销管理系统也有了一定的发展，不过在以营销管理系统为导向、全面整合数据信息与企业资源方面，还有待进一步提高。国际上，从20世纪60年代中期起，开始着手研究管理系统技术在企业营销管理中的应用。1966年，美国著名的市场学家K．Philp特别强调了管理系统技术在企业营销决策领域中的重要作用;1976年，D．F．Cox与R．E．Good提出企业营销管理系统的核心概念;随后，D．C．Little等人研发了BRANAID，C．R．Ander-son等人研制了PIMS，都曾在企业中得到了较为广泛的应用。不过他们都局限于影响企业决策问题中某些方面的管理系统。20世纪90年代初，研究者开始着手开发解决企业决策的市场营销管理系统，不过到目前为止，企业营销管理系统的应用还局限在市场分析方面。国内对于企业营销决策支持方面的研究开展得比较晚，目前研究成果也不多见。即使有所研究与应用，也仅仅是面向企业营销决策支持系统中的某一个方面，还缺乏对于整体框架的全面认识与研究。

2．2数据仓库发展现状

20世纪90年代初期，数据仓库的概念由美国著名信息工程科学家———WiliamInmnon博士首次提出［1］:“数据仓库通常是针对主题的、集成的、随时间改变的、但数据本身相对稳定的数据集合，主要功能是为决策过程提供信息支持。”其中，主题是指管理人员实现数据管理时候重点关心的内容。数据仓库平台根据主题来组织信息，存储模型目前有星型模型、雪花型模型以及混合模型，数据间关系一般是多维的(注:存在一维为时间维)，数据仓库结合OLAP的数据处理功能，实现数据的多维分析，最终为用户提供方便而快捷的多角度信息查询与分析，使得用户可及时掌握所在领域的阶段状况与发展趋势。数据仓库的应用主要为大规模决策支持环境，技术一般基于多维数据库管理系统(MDBMS)，MDBMS引入表分级、嵌套表、高级索引等技术来实现，为OLAP技术搭建了更好的分析平台。与传统数据库的区别在于，数据仓库内部不仅是简单的数据累积，它首先从海量外部事务数据源中抽取数据信息，期间应用集成管理器实现抽取数据的清理、转换与格式统一，然后得到基础数据仓库，内部数据存储结构相对较复杂。之后与各类分析工具(如OLAP工具)相结合，实现对数据信息的分析处理，最后依据需要输出计算得到的信息。目前，数据库技术基础已成熟，不过其体系结构部分还有待提升。现今市场上，实现的数据仓库产品一般为通用平台而设计建设，面向特定领域的专用产品还比较少，数据仓库技术仍处于发展阶段。虽然数据仓库技术还有待于进一步提升，不过其经济价值已得到了证实。国际著名数据库专业人员联合斯坦福大学教授等了一份面向数据仓库的权威报告，其中探讨了数据仓库的目前现状与发展趋势，许多大型数据库公司诸如IBM公司、Oracle公司等都相继推出了各有特色的数据仓库产品。调查结果显示，现今财富500强之中已高达90%的企业已建或者正在搭建企业数据仓库。由于数据仓库技术可产生的巨大经济利益，也带动了中国相关领域的发展。目前已有部分科研机构、企事业单位投入了大量的人力物力搭建数据仓库平台，不过现阶段我国还处于起步阶段，数据仓库的商业应用集中于金融、营销、生产等领域。某些涉足营销、生产等领域的大型企业也依托国内外先进技术，创建了数据仓库平台，从而跟踪分析市场信息，分类预测客户行为的未来发展趋势［2－5］。目前，数据仓库技术发展基础已奠定，一个成功的数据仓库所需要的成熟管理技术、完善的网络技术、资深管理人员以及OLAP技术与管理模型等都已具备，仍欠缺的是:完善的系统理论及技术、多维数据存储时数据结构的确定［6－7］;数据挖掘模型的建立、数据挖掘算法的取舍等方面。

2．3联机分析处理

(OLAP)现状数据仓库为存放数据的平台，也是数据分析和数据决策的支持。20世纪60年代初期，关系型数据库模型由数据库之父E．F．Codd提出，联机事务处理(OLTP)的概念被带动发展。1993年，为了应对更海量的信息，实现更专业的信息分析，联机分析处理(OLAP)的概念被提出。E．F．Codd曾总结联机分析处理的12条准则，包括:多维数据分析准则;客户/服务器结构准则;多用户支持准则;己知的报表性能准则等。OLTP分析中以二维表的形式存放数据，无法实现复杂的信息查询分析。OLAP基于数据仓库，可实现对海量数据信息的多维度、多方位(如钻取、切片、切块、旋转等)复杂数据存取，实现多维数据分析，突破了以前的二维表表格展示方法，可以实现更加深入的数据分析与数据观察，用直观易懂的图标形式来展示数据查询结果，从而为决策人员提供决策信息支持。二者对比如表1所示。近年来，OLAP技术被广泛应用，国际上许多公司都已开发出了较完善的OLAP产品［8］，实现了OLAP技术的进一步发展及应用。其中，小部分公司负责制定OLAP技术标准、OLAP技术公告，大部分厂商主要负责生产OLAP产品，具体有:IBM生产的OLAPServer、SAS生产的MDDB以及Oracle生产的ExpressServer等等。OLAP技术发展已趋于成熟，且在多维度数据模型的建立以及查询优化方法等方面都取得了较好的研究成果。目前，OLAP的总体发展趋势是与其它技术(诸如Web技术、数据挖掘技术等)相融合。国内OLAP技术起步相对较晚，伴随着数据仓库的搭建及其技术的不断完善，OLAP技术的发展迫在眉睫。不过，由于OLAP技术尚且较新，其核心技术还有待于进一步完善。

3结语

3．1对市场营销及企业营销管理系统的状况进行了概述。现代市场营销是一个社会或企业的管理过程，市场营销管理系统的根本目标是使顾客满意，且最大化企业的利润。以互联网为基础的信息技术，目前已是世界经济发展的关键因素与倍增器，一个企业要生存发展，在营销方面需要具备个性化的营销技能与一种能够把网络、信息技术与企业内部资源整合一致的能力。

3．2介绍了数据仓库技术的定义、体系结构、特点及其商业价值，分析了其与传统数据库的区别和联系;详细介绍了企业营销管理系统中数据仓库的设计及构建过程。

数据库营销论文篇（3）

随着电力管理信息化的不断普及和深入使用，在电力营销、地理信息化、供电收费方面都已经实现系统化管理。而电力营销系统——每时每刻记录着每一终端用户的用电情况，更是整个供电系统的重中之重。

本文根据营销数据库使用的实际情况，以集群和ORACLERAC技术为出发点，分析了相关技术的基本原理，在此基础上设计了OracleRAC的实施方案，取得了较好的效果。

1、ORACLERAC并行集群

1.1集群技术概述集群是一种并行或分布式的处理系统，由相互独立的、通过高速网络互连的两个或多个计算机(节点)组成，通常集群可以划分为以下两类：

1.1.1高可用性集群，通常采用主、备两台服务器，由主服务器对外提供服务，当主服务器断电或系统异常时，集群软件自动将集群应用切换到备份服务器，在切换过程中对外服务将发生中断。

1.1.2负载均衡(并行)集群，负载均衡集群与高可用性集群相比最大的不同在于负载均衡集群中的所有节点都是活动节点，都能对外提供服务，没有主备之分，同样当集群单个或部分节点异常时，剩余节点将接管故障节点对外提供服务。

1.2ORACLERAC并行集群简介Oracle集群实质上就是使多个服务器访问同一个Oracle数据库，这样一方面可以避免一个服务器宕机时数据库不能访问，同时也可以进行并行运算和负载均衡。

从软件组件上来讲，一个Oracle集群由多台服务器组成，每台服务器有自己的，用于监听自己的网络端口；每台服务有自己的OracleRAC服务，用于数据库的集群访问；每台服务器有自己的集群就绪服务，用于集群管理；所有的服务器通过自己的操作系统访问一个共享的存储设备。当有客户端访问时，由上而下依次调用相应的软件。

从逻辑结构上来讲，集群中的每台服务器有一个实例，每台服务器上的实例都对应到同一个数据库。在集群中有两台服务器，每台服务器拥有一个实例，每个实例都访问同一个数据库，数据库存储在共享磁盘上。

Oracle10gRAC采用服务漂移、VIP漂移和TAF透明故障切换等新技术，有效的解决常见的软硬件故障引起的宕机，如SQL语句故障、用户进程故障、网络故障、用户错误故障、实例故障和介质故障等。

2、RAC集群规划

2.1硬件规划

2.1.1服务器方面采用2*560A，IBMSystemp5560A中型服务器拥有出色的性价比，它基于POWER5系列CPU下具备了大型机的可靠性、可用性等。

2.1.2磁盘阵列使用DS4700，DS4700是一款中级存储服务器，其存储能力能够达到33.6TB，使用最新的存储网络技术，能够提供端到端的4Gbps的光纤通道解决方案。

2.2网络规划

2.2.1由于无论各节点间的心跳信息传递，应用对数据库的访问等都对网络传输速度以及稳定性有较高要求，拟采用H3CS5500千兆光纤交互机作交换。

2.2.2由于主机的网络通讯部分亦需要考虑冗余，拟对每一节点的服务器网卡使用绑定技术两两绑定，保证网络畅通。

2.3存储规划

2.3.1磁盘阵列方面采用RAID1+0模式划分，综合使用条带化技术和镜像技术，前者把连续数据分割成数据库，分布存储到各硬盘上加快速度，后者把数据镜像都其他磁盘上加强冗余。

2.3.2共享存储设备的存储机制拟采用ORACLE自带的自动存储管理（ASM），使用ASM兼顾了裸设备的快速IO和OMF文件的方便管理这两个优点。ASM可以在磁盘间IO的负载均衡，完成数据的条带化和镜像，并执行联机磁盘配置和动态重平衡等，提高I/O的性能和数据可靠性。

3、RAC集群实施

3.1按照系统规划图搭建系统软、硬件平台，安装AIX操作系统，连接光纤存储，绑定网卡，划分存储硬盘。

3.2按照ORACLE系统要求安装操作系统补丁，建立oracle用户和dba、oinstall组，以及修改系统参数。

3.3修改/etc/hosts文件，按照网络规划添加VIP、Privat-Ip、Public-Ip。

3.4配置节点之间的双机互信，以便双机能够互访。

3.5在ORACLE用户下按要求设置对应环境变量。

3.6安装ORACLE集群软件，并根据规划设置VIP。

3.7以集群模式安装数据库应用软件。

3.8创建ASM实例，按规划把对应的裸设备磁盘加入磁盘组，由于阵列划分的时候已经做了镜像，在这里只使用ASM的条带化功能。

3.9创建ORACLE实例，并使用crs_stat_t命令查看集群状态。

3.10使用DBCA创建TAF服务。超级秘书网

4、RAC集群测试

4.1TAF测试①使用服务器上TNSNAME.ORA里面的TAF参数，配置链接数据库。②使用SQLPLUS链接数据库，执行一个大的查询（几万条）。③查询gv$session视图，确认当前链接所对应的实例。④使用srvctl等命令关闭当前链接对应的实例。

测试结果：数据表查询过程中出现几秒钟的中断，然后查询继续进行，查询完毕后显示的记录数目与表中数据的实际数目一致；查询gv$session视图显示链接已经转移到另一节点，在当前活动的实例节点上使用NETSTAT命令查看，发现关闭实例节点的VIP已成功漂移。

4.2负载均衡测试通过Loadrunner模拟每隔1秒登录一个用户并运行不同的SQL语句；查询gv$session视图动态跟踪两节点相关的session数量变化信息。

测试结果：发现两节点上的session数量均衡分布，新增加session会自动连接到相对较为空闲的节点上。这说明应用负载被自动均衡分布到所有的节点上。

5、结束语

OracleRAC作为一种出色的高可用性集群，在容错、负载均衡以及并发处理方面都有突出特点。本文根据某市电力营销系统的建设情况，结合ORACLERAC技术，为前端应用系统提供了较好的后台数据库支撑。

参考文献：

[1]王强.Oracle10gRAC技术在OPENAV系统中的应用，机械工业信息与网络，2008年第3期.

数据库营销论文篇（4）

一、数据库营销的作用

1.细分市场，准确确定顾客

建立与运用营销数据库，可以帮助企业准确地找到目标消费群。由于顾客类型与需求的多样性，形成了商品市场细分化的特性，而每一家企业或商店均难以满足所有消费者对该种商品的需求，因此，即使导入市场细分化战略、实行目标市场营销便能成为现代企业经营发展战略的必然选择。数据库营销使得一个单独的顾客成为一个微细分市场，在不同情形下保持与不同顾客的接触和持续的控制能力，从而为企业准确的选定目标顾客，实行目标市场营销篇定了基础。

2.降低营销成本，提高营销效率

运用营销数据库能够准确找出某种产品的目标客户，企业便可以避免使用昂贵的大众传播媒体，从而运用更经济的促销方式，降低成本，增强企业的竞争力。在市场竞争日益激烈的情况下，一些企业一味追求市场占有率，导致了大量的无效营销活动，使营销成本大幅增加;而另一方面，消费者的购买行为及消费习惯发生改变，要求出现更省时、便捷的销售服务，迫使企业寻找更为经济的营销方式。数据库营销不需要经过商、批发商和零售商等中间环节的各种营销形式，并能帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足顾客需求，可以降低成本，提高效率。

3.开展有针对性的一对一服务

建立与运用营销数据库，可以及时把握客户需求动态，为企业开发新产品提供准确的信息。建立与运用营销数据库可以以客户个人资料库为基础，分析研究世界各个角落消费者的消费习惯和消费动态，使企业按照客户的需求形态来设计与制造产品，开展有针对性的一对一服务，并根据客户的意见不断加以改进，使企业提供的产品和服务更能符合客户的要求，进而增加客户购后的满意感，进一步强化客户对企业及产品的忠诚度。

4.培养长期的客户关系，与竞争对手进行区别竞争

建立与运用消费者数据库，可以保持企业与客户之间的紧密关系，使消费者成为企业长期、忠实的用户，企业可使消费者不再转向竞争者，同时使企业之间的竞争更加隐蔽，避免公开对抗，从而稳定与扩大产品的销售市场，巩固与提高产品的市场占有率。

5.开展交叉销售，提高营销效率

由于现在企业和客户的关系经常变动，使得交叉销售在传统营销中很难实现，而利用数据库能有效追踪目标客户并与之建立一对一的服务方式，提供更多更好的、符合其需求的相关产品或服务，从而大大提高营销的效率。

二、企业实施数据库营销的思考与对策

1.正确认识数据库营销的内涵

数据库营销不只是一种简单的新营销方法。它是通过采用新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法，还涉及企业的组织、文化和管理等方面。所以想成功实施数据库营销，企业必须改变传统的管理模式，即从组织的结构和形式上加以变革。如果不进行管理体制和工作流程的改进，数据库营销策略就只是一种附加营销方法，而不能体现其竞争优势，相反只会增加企业的营销成本和管理复杂性。

2.区别不同的客户，并采取相应的营销策略

数据库营销的原则是:把营销资源投入在能够带来更大价值回报的方面。我们知道在企业的客户群中，有些客户群是更有价值的，而有些客户是毫无价值的。为高价值客户群提供更好的服务 提高他们客户的忠诚度，确保这些客户能够更长期的保留下来，对企业长期的发展非常重要。对干中端的客户群可以设计客户关怀项目，通过服务的交叉销售来激励这些客户的价值提升。而对于最低端的客户群。他们往往给企业带来负利润 应当采取措施降低服务成本，或是通过一些营销门槛，对这些客户进行淘汰。

3.成立专门负责机构和培养数据库营销的高级人才

在企业现有的营销部门中，选择人员成立数据库营销小组，指定专人负责，同时配备专业的数据库营销技术专家。小组的主要任务要明确，工作流程必须规范，因为数据库营销人才的质量是数据库营销成功的关键因素 特别是数据挖掘、分析的人才。同样的数据，用不同的数据挖掘和分析方法 会产生不同的结论。所以对于国内企业来说，要注重引进或培养数据挖掘方面和数据分析方面的专家。

4.建立完备的数据库

企业要充分利用网络技术，用比较低的成本与客户进行沟通，使用多种数据收集方法，广泛收集对企业有价值的信息，如顾客信息、产品信息和竞争对手信息，并要不断更新这些信息，最终建立起最新、最完备的数据库中心。同时要深入挖掘数据信息，提供有价值的数据分析。面对丰富的信息资源，如何挖掘数据中隐含的信息，直接反映了企业的数据库营销实力。不同的挖掘方法将会有不同的结论。企业不能只停留在数据的表层挖掘上，而应利用先进的计算机、信息管理、人工智能等高科技技术深入挖掘对企业有用的资源。在企业营销部设立数据分析岗位，数据分析人员要求有市场营销学和计算机背景，负责与信息技术部门的协调。

5.掌握数据库营销的技能

数据库营销人员必须学会了解客户生命周期价值、数据分析、营销产品设计、多渠道客户沟通等相关的营销工具和营销技术，而且要掌握营销活动管理的技能，因为数据库营销需要企业多部门的彼此协调配合。此外，企业要来控制营销成本和收益的平衡，利用控制组建立大量的小规模测试 而不要在一开始就做大规模的测试。营销人员必须学会如何计算客户生命周期价值，并且运用生命周期价值来评价每一个策略。

三、总结

数据库营销对于市场调查、产品的研制开发、定位以及营销策略的定位、实施与控制起着至关重要的作用;它可以创造新市场、敏锐地发现新市场、维持现有的市场，它可以与消费者进行着高效的、可衡量的、双向的沟通，真正实现了消费者对营销的指导作用。它可以与顾客保持持久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业的短期利润，实现企业的长期目标。

参考文献

数据库营销论文篇（5）

一、数据库营销的作用

1.细分市场,准确确定顾客

建立与运用营销数据库,可以帮助企业准确地找到目标消费群。由于顾客类型与需求的多样性,形成了商品市场细分化的特性,而每一家企业或商店均难以满足所有消费者对该种商品的需求,因此,即使导入市场细分化战略、实行目标市场营销便能成为现代企业经营发展战略的必然选择。数据库营销使得一个单独的顾客成为一个微细分市场,在不同情形下保持与不同顾客的接触和持续的控制能力,从而为企业准确的选定目标顾客,实行目标市场营销篇定了基础。

2.降低营销成本,提高营销效率

运用营销数据库能够准确找出某种产品的目标客户,企业便可以避免使用昂贵的大众传播媒体,从而运用更经济的促销方式,降低成本,增强企业的竞争力。在市场竞争日益激烈的情况下,一些企业一味追求市场占有率,导致了大量的无效营销活动,使营销成本大幅增加;而另一方面,消费者的购买行为及消费习惯发生改变,要求出现更省时、便捷的销售服务,迫使企业寻找更为经济的营销方式。数据库营销不需要经过商、批发商和零售商等中间环节的各种营销形式,并能帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足顾客需求,可以降低成本,提高效率。

3.开展有针对性的一对一服务

建立与运用营销数据库,可以及时把握客户需求动态,为企业开发新产品提供准确的信息。建立与运用营销数据库可以以客户个人资料库为基础,分析研究世界各个角落消费者的消费习惯和消费动态,使企业按照客户的需求形态来设计与制造产品,开展有针对性的一对一服务,并根据客户的意见不断加以改进,使企业提供的产品和服务更能符合客户的要求,进而增加客户购后的满意感,进一步强化客户对企业及产品的忠诚度。

4.培养长期的客户关系,与竞争对手进行区别竞争

建立与运用消费者数据库,可以保持企业与客户之间的紧密关系,使消费者成为企业长期、忠实的用户,企业可使消费者不再转向竞争者,同时使企业之间的竞争更加隐蔽,避免公开对抗,从而稳定与扩大产品的销售市场,巩固与提高产品的市场占有率。

5.开展交叉销售,提高营销效率

由于现在企业和客户的关系经常变动,使得交叉销售在传统营销中很难实现,而利用数据库能有效追踪目标客户并与之建立一对一的服务方式,提供更多更好的、符合其需求的相关产品或服务,从而大大提高营销的效率。

二、企业实施数据库营销的思考与对策

1.正确认识数据库营销的内涵

数据库营销不只是一种简单的新营销方法。它是通过采用新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法,还涉及企业的组织、文化和管理等方面。所以想成功实施数据库营销,企业必须改变传统的管理模式,即从组织的结构和形式上加以变革。如果不进行管理体制和工作流程的改进,数据库营销策略就只是一种附加营销方法,而不能体现其竞争优势,相反只会增加企业的营销成本和管理复杂性。

2.区别不同的客户,并采取相应的营销策略

数据库营销的原则是:把营销资源投入在能够带来更大价值回报的方面。我们知道在企业的客户群中,有些客户群是更有价值的,而有些客户是毫无价值的。为高价值客户群提供更好的服务 提高他们客户的忠诚度,确保这些客户能够更长期的保留下来,对企业长期的发展非常重要。对干中端的客户群可以设计客户关怀项目,通过服务的交叉销售来激励这些客户的价值提升。而对于最低端的客户群。他们往往给企业带来负利润 应当采取措施降低服务成本,或是通过一些营销门槛,对这些客户进行淘汰。

3.成立专门负责机构和培养数据库营销的高级人才

在企业现有的营销部门中,选择人员成立数据库营销小组,指定专人负责,同时配备专业的数据库营销技术专家。小组的主要任务要明确,工作流程必须规范,因为数据库营销人才的质量是数据库营销成功的关键因素 特别是数据挖掘、分析的人才。同样的数据,用不同的数据挖掘和分析方法 会产生不同的结论。所以对于国内企业来说,要注重引进或培养数据挖掘方面和数据分析方面的专家。

4.建立完备的数据库

企业要充分利用网络技术,用比较低的成本与客户进行沟通,使用多种数据收集方法,广泛收集对企业有价值的信息,如顾客信息、产品信息和竞争对手信息,并要不断更新这些信息,最终建立起最新、最完备的数据库中心。同时要深入挖掘数据信息,提供有价值的数据分析。面对丰富的信息资源,如何挖掘数据中隐含的信息,直接反映了企业的数据库营销实力。不同的挖掘方法将会有不同的结论。企业不能只停留在数据的表层挖掘上,而应利用先进的计算机、信息管理、人工智能等高科技技术深入挖掘对企业有用的资源。在企业营销部设立数据分析岗位,数据分析人员要求有市场营销学和计算机背景,负责与信息技术部门的协调。

5.掌握数据库营销的技能

数据库营销人员必须学会了解客户生命周期价值、数据分析、营销产品设计、多渠道客户沟通等相关的营销工具和营销技术,而且要掌握营销活动管理的技能,因为数据库营销需要企业多部门的彼此协调配合。此外,企业要来控制营销成本和收益的平衡,利用控制组建立大量的小规模测试 而不要在一开始就做大规模的测试。营销人员必须学会如何计算客户生命周期价值,并且运用生命周期价值来评价每一个策略。

三、总结

数据库营销对于市场调查、产品的研制开发、定位以及营销策略的定位、实施与控制起着至关重要的作用;它可以创造新市场、敏锐地发现新市场、维持现有的市场,它可以与消费者进行着高效的、可衡量的、双向的沟通,真正实现了消费者对营销的指导作用。它可以与顾客保持持久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业的短期利润,实现企业的长期目标。

参考文献:

数据库营销论文篇（6）

[中图分类号]F752 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）48-0086-03

文化是民族的灵魂。2011年10月，中共十七届六中全会指出：“充分认识推进文化改革发展的重要性和紧迫性，更加自觉、更加主动地推动社会主义文化大发展大繁荣。”[1]民俗文化，是世间广泛流传的各种风俗习尚的总称，包含存在于民间的物质文化社会组织意识形态和口头语言等各种社会习惯风尚事物。[2]民俗旅游是民俗的文化性与旅游的经济性的结合。四川民族地区应该抓住我国文化大发展的政策契机，大力发展民俗旅游，使之成为民族地区经济发展的支柱产业。

1 四川民俗旅游产业市场化运作空间巨大

据国家统计局数据：2007年四川省旅游总收入1217.31亿元，游客接待量达18740.77万人[3]。2013年四川省旅游总收入3877.4亿元，游客接待量达48909.56万人。[4]四川省2007―2013年年均总收入增长率18.0%，年均游客接待增长率14.69%。《四川省人民政府关于加快建设旅游经济强省的意见》提出四川省旅游业发展总体目标“到2017年，全省旅游总收入超过6800亿元”，“培育大九寨、环贡嘎、亚丁香格里拉、川南、秦巴5个特色旅游经济区”[5]，将民俗旅游作为特色旅游经济提到了重要地位。

四川是我国著名的旅游资源大省。这里有变脸等川剧绝活，有锦里等特色文化街区，有黄龙溪、洛带等37座中国历史文化名镇。有庙会、舞狮、舞龙、坝坝筵等民间习俗，有蜀锦、剪纸、风筝、刺绣、石雕等民间艺术，还有以郫县农科村为代表数以万计的农家乐。四川还是我国除外最大的藏族聚居区，唯一的羌族聚居区和最大的彝族聚居区，各民族的习俗构成了独特的民族风情和民俗文化资源组合。

2 四川民俗旅游实行数据库营销的必要性与可行性 数据库营销产生于20世纪90年代的北美和欧洲。PHILIP KOTLER（1996）主张利用数据库创造竞争优势。[6]胡云清，曾菊兵，刘生根（2002）利用竞争模型分析了网络数据库营销策略竞争优势，讨论了营销策略的实施步骤和策略控制问题。[7]罗明春，蒋玲莉（2006）阐述了数据库营销在旅游业发展中的重要优势，进而就如何开展旅游业数据库营销进行了探讨。[8]罗茂初（2007）提出一个“4P3C”组合的数据库营销框架，认为数据库营销通过计算概率，可以提高企业的利润率。[9]

在民俗旅游方面，钟敬文（1992）首次提出了民俗文化学的概念[2]。陶恩炎则率先提出了“民俗旅游”，认为民俗旅游是指“民俗旅游是以特定地域或特定民族的传统风俗为资源而加以保护、开发的旅游产品”[10]。肖建春（2006）提出创新性地构建四川民俗旅游品牌的民俗旅游产业整合营销构想。[11]臧丽娜（2010）以网络传播为研究视角，提出利用网络传播的优势推动山东民俗旅游文化产业的发展的传播策略。[12]

尽管有关数据库营销、民俗旅游单独研究的文献很多，但是有关民俗旅游运用数据库营销技术的文献却几乎没有。

2.1 四川民俗旅游产业数据库营销的必要性

随着经济的发展，民俗旅游市场备受欢迎，然而民俗文化的保护与创新受到挑战，游客满意度和忠诚度苛待提高。传统的营销方式无法满足未来民俗旅游市场的需求，数据库营销作用逐渐凸显：①民俗旅游市场精确定位。通过模型产品的开发与应用，选择对民俗旅游感兴趣的目标市场，提高营销效益，降低营销成本。②提升民俗旅游文化内涵。通过收集大量游客反馈数据，改进民俗文化的表达方式和民俗地区的软、硬件设施，提升民俗文化内涵。③深入挖掘市场潜力。利用交互式沟通，引导游客进行交叉销售、向上销售。

2.2 四川民俗旅游产业数据库营销的可行性

在美国，许多航空公司、酒店、旅游景点已经利用数据库营销创立了自己的核心竞争力。随着大数据时代来临，旅游企业的数据来源更加方便，储存数据成本逐渐降低，IT、数据挖掘、网络技术日益成熟，数据挖掘能与开发的技术人才逐渐增多，营销渠道更加专业化和可测量，民俗旅游地区采用数据库营销方式的条件逐渐成熟。

3 四川民俗旅游产业如何进行数据库营销

3.1 民俗旅游产业数据库营销的导入

民俗旅游企业应分段评估、分段投资，逐步建立企业数据库营销系统：①安装调试营销数据库软硬件设备。如：计算机硬件设备；数据仓库；数据统计、分析软件包等。②组建数据库营销部门。可由民俗企业原有市场营销部、IT和数据分析挖掘人员组成。③培训员工。需参加培训的包括内部与业务流程相关的各部门。④“营销第一，技术第二”。整个系统的建设必须以营销决策为中心。

3.2 数据收集及质量控制

3.2.1 数据收集

收集顺序需遵循从简到难、从基本到复杂、从内部整理到外部购买原则，见下表。

基本内部数据与吃住行娱游购数据，可以通过建立统一格式的数据库系统，在企业之间设立数据交换平台取得，还可以通过向数据提供商购买取得。企业外部数据可通过间接渠道获取，如政府的人口普查、经济普查等。

3.2.2 数据质量控制

数据的质量是营销数据库的生命，为了保证数据的一致性、完整性和真实性，数据入库前一般要经历：标准化、清洗、更新等过程。

3.2.3 数据储存

将收集来的数据按照数据库文档记录的数据加工规则，记录在储存在企业数据仓库之中。

3.3 统计预测与数据挖掘

3.3.1 民俗旅游企业需要开发的主要预测模型产品

（1）市场区隔模型：在民俗市场根据不同年龄层次、旅游行为方式和对企业的价值进行进一步细分，针对不同特点的集群采取相应的营销方针、沟通策略、营销渠道和促销方案。

（2）回应模型：在每次民俗旅游企业促销活动中选择回应较高的客户，提高活动的效率，降低活动成本。

（3）流失模型：通过减低游客流失率，形成忠实的消费群。

（4）留置模型：通过对顾客长期消费的回报和有选择、针对性地对犹豫不决的游客提供更多服务，以挽留这类客户，提高客户忠诚度。

（5）交叉营销：向客户提供新产品和服务的营销过程就称为交叉营销。[13]在民俗旅游运用有：客户在旅游网站预订门票，那么就可以向他推荐酒店服务、租车服务等。

（6）关联模型：在设计旅游路线时，将相关的民俗旅游景点组成最佳的路线组合。

3.3.2 统计预测技术

统计预测模型是用一种简约的参数来描述数据中自变量和因变量之间的关系。上述民俗旅游常用模型常用的统计预测技术包括：聚类分析、逻辑斯蒂回归分析、存活率分析、关联法则。

3.3.3 数据挖掘技术

数据挖掘（Data Mining）是从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程。常见的数据挖掘技术包括：决策树、遗传算法、神经网络技术，见下图。

3.4 数据库营销战役实施与管理

民俗旅游的数据库营销战役应当是一个完整的闭环系统：

（1）营销战略及战术规划：根据不同模型，明确民俗旅游的营销目的，在企业内部不同部门之间进行任务分工，确定营销渠道（电话、电台、网络等）。

（2）盈亏分析：预算营销成本、运营成本、投资回报率和促销价格，预算企业在营销活动中的盈亏情况，提高营销战役的成功率。

（3）目标筛选：根据80∶20原则，选择回应率高的百分之二十的客户作为每次战役的目标客户。然后通过电子邮件、电台、电话中心、网络等平台向目标客户提供有针对性的营销。

（4）战役追踪：根据营销活动的目标，测算电子邮件回复率、交互电台的电话咨询率、网页的点击率、电话营销的答复率等。对营销过程进行监控，调整营销步骤。

（5）战后评估：对营销战役实际回应率以及实际营销成本、预算成本、投资回报率等进行测算，总结经验教训。将营销数据导入营销数据库，作为第二次营销的基础数据。

4 结 论

在文化产业大发展背景下，四川民俗旅游产业发展潜力巨大，通过数据库营销手段可以充分挖掘四川民俗旅游产业的潜力，充分发挥民俗旅游的经济效益，还能促进民俗文化传承，保护民俗旅游资源。数据库营销是民俗旅游企业适应时展的必然选择，有利于发扬民俗文化，提升四川文化软实力。

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[7]胡云清，曾菊兵，刘生根.世纪营销策略――互联网络数据库营销[J].北京工商大学学报（社会科学版），2002（3）.

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[10]陶思炎.略论民俗旅[J].旅游学刊，1997（12）.

数据库营销论文篇（7）

企业在日常的生产经营活动中,产生了大量运营数据,如果不加以利用就会杂乱无章地占据大量的存储、管理、维护等资源。实际上这些数据是用户行为、用户习惯的表征记录,是企业各项经营活动的成果记录,其中蕴涵着大量的信息与知识,如果善加利用将是企业不可估量的战略资源。在数据的存储方面,随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们可以积累的数据越来越多。目前的数据库系统已经可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

因此,在学术界对数据库的知识发现的研究也在不断深入。1989年IJCAI会议进行了关于数据库中的知识发现(Knowledge Discovery and Database,KDD)的专题讨论,Fayyad将其定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程”。从1995年开始,KDD发展为国际年会,国内对该领域研究始于1993年,国家自然科学基金开始支持该领域研究。数据分析能力是一项对开发者、使用者都有很高要求的能力,需要具备数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、信息检索和数据库可视化等多方面的知识和技巧。

同时对于这项技术在企业中的实际应用来说,随着理论的深入与数据挖掘工具的不断推出,其对各个企业的实际生产经营活动都起到了很大的推动作用。特别是数据库营销,由于其较低的成本,完善的模型和对市场的细微把握,对企业有着重大的意义。而所有的营销活动都应以市场细分为基础,因此数据库营销中市场细分就成为其不可逾越的第一步工作。

一、数据库营销中市场细分的作用

数据库营销中市场细分的应用随着IT技术的发展和市场交易量的扩大愈来愈广泛。目前,各个行业领域包括金融业、电信业、网络相关行业、零售商、制造业、医疗保健及制药业等都将其视为本公司的重要战略资源加以应用。从目前技术的发展与行业的应用来看,其作用主要体现在以下方面:

第一,对运营数据进行更好的重组、汇集、抽取和预测,更方便、快捷地从企业现有资源上采集和转化信息和数据,能为企业管理提供更好的决策支持,使管理层及时地了解企业生产经营现状,深入地了解企业所处的竞争环境,更好地制定符合实际的战略方案。

第二,在激烈的市场竞争和迅速的业务扩张中,运营数据可以用来分析数据的一般特性,使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具,理解商业行为、确定商业模式、捕捉对企业利益侵害行为、提高服务质量,提高资源利用率,提高员工劳动生产率。例如,电信企业中对客服中心的分布的设计,基站的设置等。

第三,运营数据是用户消费行为的直接记录,通过对用户长期消费活动数据的规律总结。有助于划分用户群体,使用分类技术和聚类技术,可以更精确地挑选出潜在的用户;识别用户购买行为,发现用户购买模式和趋势,进行关联分析,以便更好地进行产品组合、产品推介等等。

第四,运营数据虽然是历史数据的集合,如果能够通过各种工具发现其中存在的普遍规律。由于企业的生产经营有延续性,用户的消费习惯有规律性,我们可以用来预测未来的生产经营情况,比如我们可以通过营销案预演,虚拟整个营销过程,测试目标用户反应,初步评价各种营销案的效果,确认最能接受营销案的客户群体,保证在真正推出市场的销售方案代价最小,收益最大。又如,我们可以通过运营数据,发现用户流失的规律与特征,使企业能在用户流失之前做出有效地挽留措施,降低流失率。

二、数据库营销中市场细分与传统市场营销中市场细分的异同

市场细分是现代营销理念的产物是市场营销理论和战略的新发展。目前市场细分的理论和方法不断完善,而且被广泛地应用于营销实践。而作为本文研究的重点,数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分既有联系又有区别。

首先,两者的联系主要体现在:市场营销活动与数据库营销过程是衔接的。数据库营销的市场细分可以在营销活动之前提供数据预测;也可以用在营销活动之后分析结果,但两者总是联系紧密的过程。企业逐渐认识到,本企业的竞争优势体现在能够向用户提供满足整体需求的产品和服务组合,为用户提供个性化业务解决方案。因此,在设计市场营销业务项目时,需要采取不同的用户群细分方法对用户进行细分,对不同用户采取不同的服务策略。而企业的经营成果也正是构筑在不同细分用户对企业的贡献上的,不同的用户群体对总体收入的影响是不同的,因而在经营成果的分析中,也必不可少的需要对用户进行细分。这样可以加深对市场的了解,认清每种用户对企业经营活动的意义,从而制定更有针对性的营销政策。其理论依据也是相同的。根据1956年美国着名的市场学家温德尔·史密斯(Wendell Smith)的论述主要有两个:一是用户需求的异质性。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的,所以用户在购买产品和使用服务上的需求呈现较大的差异。用户需求的异质性是进行用户细分的内在依据。二是企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争。现代企业由于受到自身实力的限制,即便是处于市场领先地位也不可能在整个营销过程中占绝对优势。为了进行有效的竞争,企业必须进行市场细分,选择最有利可图的目标用户群体,集中企业资源,制定有效的竞争策略来增强自己的竞争优势。所以企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争是进行市场细分的外在要求。

其次,数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分区别主要是:目的不同。数据库营销的市场细分目的是为了更好的从现有的经营数据中,找出对经营成果有影响的各个用户群体,并分析其影响程度或者找出其中规律;市场营销的市场细分,主要是为了开拓用户未被开发的潜力,增加其对经营成果的贡献。方法不同。数据库营销中的市场细分更加倚重数据库营销的各种手段,包括统计分析、数据挖掘等等,从海量的日常经营数据中,通过设定参数与算法,建立模型的方式,找出符合细分条件的用户群体。市场营销的市场细分,主要依据两种方法:一是依据自然属性来细分用户,主要是利用人口统计学、社会经济学、经济地理原理所提供的特定市场内有关个人的重要信息来细分用户,其变量主要有地理细分变量、人口统计变量、社会经济变量等,也可以把这些变量结合起来进行细分;二是依据行为属性来细分用户依据行为属性细分,用户主要是通过对人们的心理分析,个性特征,生活方式的研究来细分用户,其变量主要有心理分析变量、产品使用变量和产品效用变量等。对象不同。数据库营销中的市场细分主要面对企业现有用户,这是因为数据库营销的数据来源主要是企业已经获得的经营数据。市场营销的市场细分主要面对全体消费者,从中找出目标用户群体发展为企业的新用户。标准不同。数据库营销中的市场细分依据的标准在细分前是未知的,需要运用数据挖掘的方法与工具从大量数据中找出可以用来细分用户的标准。而市场营销的市场细分主要基于一些已知的标准,对目标可以进行归类与分析。

三、数据库营销中市场细分的方法与过程

上文结合市场营销的市场细分总结了数据库营销中的市场细分有以上的一些特点,所以在应用上,后者更多地依靠统计学与数据挖掘的方式进行。通过设定变量与参数,在企业经营获得的大量日常生产经营数据中,找出各种隐含的商务关系、产品关联、营销机会与用户行为特征。

数据库营销中市场细分的方法可以分为5项:关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析等。实现上述功能的算法包括统计类的诸如回归分析、时间序列、判别分析、因子分析;神经学习网络类的诸如粗糙集、决策树、模糊集、支持向量集等等。数据库营销中的市场细分的过程,如图1所示。

第一,确定市场细分参数。即决定使用何种参数从数据库的海量数据中提取相应的用户数据对用户进行细分。一般目前企业级的数据库营销应用中,为了更加精确地描述实际市场情况,模型的设计维数都比较高,设计与提取的参数数量一般都需要上百个。

第二,数据准备。一般前面两个步骤就会占据整个过程的50-90%的时间和精力。需要完成的工作包括:数据收集、数据描述、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据,加载数据挖掘库等。

数据库营销论文篇（8）

大数据是一个大到极易被忽略的庞大数据体系，运用数据挖掘技术从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含其中的、人们事先不知道且潜在有用的信息和知识，并充分运用信息的关联、分类、聚类、相关性等方法，使其能够应用于卷烟精准营销体系，解决卷烟精准营销过程中“信息、投放、管理”等具体问题。笔者通过查阅有关大数据及卷烟营销的大量文献，结合建立卷烟精准营销体系的实际工作，就如何运用大数据的技术解决卷烟精准营销在实际应用过程中的难题，提出自己的观点和对其将来发展提出展望。

一、大数据理论和研究现状

1.大数据概述

大数据与大量数据是不同的概念，大数据具有数量（Volume） ，增速（Velocity ） ，多样性（Variety ） 的“3V”特征。因此，大数据可概括为规模达到数量级，更加多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，且以比以往更快的速度生成的庞大数据集。

麦肯锡认为，“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。

由此可见，大数据不仅包含了数据集的概念，更重要的是还包含了数据处理和应用的技术，数据、技术与应用三者的有机统一构成了广义概念上的大数据。

2.大数据研究热点和前沿

2012年3月2日，奥巴马宣布美国政府投资2 亿美元启动“ 大数据研究和发展计划（Big Data Research and Development Initiative）”。这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。

伴随着数据挖掘技术的发展，为人们在挖据和提取数据中隐含的具有潜在价值的信息方面有了更多的渠道。数据挖掘涉及数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化等多学科领域，数据挖掘技术是一门广义的交叉学科，其本身还在不断发展。

通过对大数的挖掘和分析，寻找数据间的相关联系，发现其存在的规律。通过大数据的思维逻辑，更加注重“为什么”的因果关系研究，而不只是解决“是什么”的问题。当我们通过寻找相关关系得出有A出现的地方就会有B出现，而不再去深挖“为什么”，这为数据价值的提取找到捷径。

当前，非结构化和半结构化数据的处理是目前大数据研究面临的难题，据统计，目前采集到的数据85%以上是非结构化和半结构化数据，而传统的关系数据库技术无法胜任这些数据的处理，因为关系数据库系统的出发点是追求高度的数据一致性和容错性。根据CAP（Consistency，Availability，tolerance to network Partitions）理论，在分布式系统中，一致性、可用性、分区容错性三者不可兼得，因而并行关系数据库必然无法获得较强的扩展性和良好的系统可用性。系统的高扩展性是大数据分析最重要的需求，必须寻找高扩展性的数据分析技术。

大数据把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性，预测是大数据的核心。例如，一封邮件有被作为垃圾邮件过滤掉的可能性；输入的“teh”应该是“the”的可能性，某个区域在某个时间节点爆发瘟疫的可能性等，都是大数据可以预测的范围。

二、卷烟精准营销理论体系及发展历程

1.精准营销概念

1999年，美国的莱斯特・伟门提出了精准营销的概念。精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。[5]2005 年，Philip Kotler认为精准营销就是公司需要更精准、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，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。

简单来说，精准营销可以概括为5W营销分析框架，既在合适的时机（When），将合适的产品（Which），通过合适的渠道（Where），采取合适的行动（What），营销给合适的客户（Who），在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善和提升。

2.卷烟精准营销理论

卷烟精准营销是以扎实的网建为基础，以卷烟营销数据库为支撑，依托现代信息技术手段，运用定量和定性相结合的方法选择准确的目标市场，通过针对性营销策略，实现卷烟产品宣传宣传的目标人群准确覆盖，实现卷烟货源投放的目标市场需求有效满足，使有限的资源得到最大化配置。

卷烟精准营销要以科学发展为指导，紧紧抓住品牌培育的第一要务，实施重点骨干品牌精准营销，促进重点骨干品牌的良好成长，着力推进卷烟营销工作上水平；以“精确信息、精准投放、精细管理”为重点，建立完善精准营销体系，并与卷烟网建工作充分结合，有效促进卷烟网建上水平。

卷烟精准营销的工作要围绕以下几个重点来开展：一是数据信息的精确把握；二是数据挖掘的有效实施；三是卷烟信息的精确传递；四是卷烟货源的精准投放；五是卷烟营销的精细管理。

3.烟草企业卷烟精准营销发展历程

2009年11月13日，国家烟草专卖局副局长何泽华率中国卷烟销售公司和中烟电子商务公司相关人员在上海召开关于开展“中华”品牌精准营销工作专题座谈会，启动了“中华”在山西市场精准营销试点，这次试点，具有“里程碑”作用，同时，也拉开了中国烟草卷烟精准营销的序幕。

2010年，国家烟草专卖局姜成康局长在2010年工作报告中指出：“加强市场分析研究，全面了解重点骨干品牌市场表现和发展趋势，提出品牌改进提高的建议意见，实施重点骨干品牌精准营销，努力促进重点骨干品牌良好成长。”精准营销由此被正式上升为品牌营销战略层面。

2010年5月7日，根据《贵州烟草商业卷烟精准营销工作的指导意见（试行）》（中烟黔销〔2010〕7号）文件提出以品牌培育为第一要务，以“精确信息、精准投放、精细管理”为重点，建立精准营销体系，并与建设精准营销体系，并提出了通过“二点四维五率N度”来精确信息的方法，以及运用数据挖掘技术来建立数据模型，实现营销效率和效果的最大化。这表明了贵州烟草商业系统卷烟精准营销工作探索的开端。

2011年5月20日，中国烟草总公司贵州省公司印发《卷烟品牌精准营销工作实施方案》，对一年来卷烟精准营销工作开展情况进行总结并对今后工作的开展提出指导意见，文件指出卷烟精准营销工作在贵州的开展还有一些与国家局要求存在差距的方面，主要表现在：一是信息未能精确把握。全省卷烟消费者档案库建立不够完善，应用范围和力度不大，对消费趋势变化掌握不足。二是货源未能精准投放。对“二点四维五率N度”研究不深，货源分配中对客户的量化评价不够细化，品牌目标客户难以“对号入座”。三是措施未能精细管理。与终端客户沟通传递方式较为滞后，工商协同营销程度不高，精准营销管理未纳入工作职责和绩效评价范畴。

三、试述如何利用大数据解决目前卷烟精准营销实际难题

根据《国家烟草专卖局办公室关于深入推进卷烟品牌精准营销工作的意见》（国烟办综〔2011〕197号）文件，明确以“精确信息、精准投放、精细管理”为重点，建立完善精准营销体系，但笔者在实际工作开展过程中发现要达到精准营销还有一定困难，主要表现在信息的准确度不高、货源的投放不够精准等方面，基于以上问题，笔者试述如何运用大数据的方法来加以解决。

1.从接受不准确的数据信息开始，利用大数据思维提高信息准确度

据统计，目前采集到的数据85%以上是非结构化和半结构化数据，只有当我们接受了非结构化和半结构化信息的不准确性，我们才能更好地掌握和分析剩余结构化信息，才能真正看清冰山的全貌，否则我们只能通过看似准确度较高的部分结构化信息窥视冰山的一角。信息准确度的高低直接取决于收集到的信息量的大小，如一个色盲想确定手中的卡片是红色还是绿色，他向2个人提问或向200个人提问后所得答案的准确度是不同的，无疑当200个人告诉他是红色比只有2人告诉他是红色的的准确度要更高。

在卷烟精准营销中我们所需要的答案当然不可能像“红或绿”这样简单，通常我们有待解决的问题都是需要从多方面加以计算和分析的。如某县级烟草公司今年5月的销量预测，我们通常很难得出准确的预测数据，于是为了找到这些纷繁复杂的问题的答案，我们就需要通过海量的数据信息，从多维度、多方面的数据分析来提高我们信息的准确度。

（1）总体信息代替样本信息，解决信息准确度不高问题

过去由于信息处理能力有限，所以产生了利用信息样本采集的方法，为达到用最少的数据获得最多的信息的目的。随着大数据时代的信息处理、分析技术得到巨大发展，当我们能够对海量数据进行有效的处理时，在数据采集过程中将采取更为全面的方式，而不只是采用随机抽样。因此，要解决目前卷烟精准营销信息准确度不高的问题，就应对总体数据信息进行收集。

以安龙县卷烟社会库存调查为例，安龙县共有卷烟零售户1843户，其中信息采集客户62户，约占全体客户的3.40%。为了解社会库存情况通常是通过对信息采集客户的分析来测算总体社会库存情况（社会库存总量=样本客户库存总量/样本客户占全市投放的权重），为了解通过信息采集测算社会库存情况的准确度如何，安龙县烟草商业企业于2014年6月份第二周对全体客户进行社会库存盘查，社会库存总体信息采集与样本信息采集测算结果对比如下：

通过以上对比分析可知，安龙县社会总体库存情况分析时用样本客户信息采集的方法进行测算的准确率仅为34.89%，在贵烟库存总量分析时的准确率也仅为54.30%。虽然社会库存总体信息采集的准确度也不能达到100%，但无疑它的准确度是大大高于样本客户信息采集的方法的。因此在市场营销数据分析过程中，通过对总体客户信息进行采集所得的数据结果远远比样本客户信息采集所得结果有效。

（2）信息采集与处理

目前，烟草企业已经成功开通卷烟营销系统（V3）、新商盟、现代零售终端系统，依托卷烟行业的数据系统，对系统数据的采集与处理已不再是很大难题，为提高卷烟营销信息的准确度，对总体客户信息数据的采集、分析和运用将成为我们工作的重点和未来探寻的方向。

通过信息来源可将信息的收集分为企业内部信息和企业外部信息，其中企业外部信息包括零售客户信息、消费者信息、社会信息及其他等，企业内部信息则包括货源供应信息、新品上市、政策法规等。企业内部信息的收集相比企业外部信息的收集要简洁得多，笔者试通过对如何对零售客户信息、社会信息进行数据收集，来展望将来信息采集的发展方向。零售客户信息的收集主要包括经营者、店铺、商圈、销售数据、上柜品牌等方面的信息，其中经营者、店铺基本情况、商圈等在专卖办理许可证时已经一并收集，上柜品牌、销售数据等也可以通过卷烟营销系统进行收集，但是客户自己的库存情况、销售价格执行情况、每日经营业绩等信息则能够通过现代零售终端系统进行实时采集。

同时，我们烟草企业应加强与地方统计部门的合作，积极探索出信息资源共享的双赢通道，建立卷烟营销数据库，利用数据分类、聚类等方法找到相关信息，提取信息数据的价值。

2.利用卷烟营销数据库解决货源精准投放问题

利用数据库信息能够准确找到目标消费群，从而建立精准的市场定位。通过数据库中对客户以及消费者的各种信息的收集整理，根据这些信息对消费行为进行有效地分析，并利用数据库中所能掌握到的市场、品牌、货源和客户等，对烟草消费者的数据进行分析，可以得出不同消费群体对特定品牌有不同的偏好，借此细分市场，从而达到货源精准投放的目的。

利用卷烟营销数据库，提取有关货源精准投放的数据，通过对“二点四维五率N度”，既“二点”，卷烟价格和社会库存；“四维”，市场类型、零售业态、商圈和供应级别；“五率”，上柜率、动销率、断货率、重需率、成长率。从多维度、多角度来进行分析，用数据化的科学分析结果指导货源分配，真正做到精准投放。

四、结语

笔者就大数据及卷烟精准营销的来源、发展历程、研究现状等方面查阅了大量的资料和文献，并结合实际工作中存在的问题对其进行了探析，相信对于后人进行此方面的研究能起到一定的参考价值，同时文中对引用的参考文献进行了充分的注释，希望能够有助于读者日后回溯检索和导读原文。笔者还对卷烟精准营销目前存在的两个突出问题进行了探索式的展望，相信对从事此方面研究的同仁及科研工作者能起到参考价值，文中对解决卷烟精准营销中信息准确度不高及货源投放不够精准的问题探析深度不够，只是做了一些展望式的叙述，并未能进行进一步的实践研究，该方面的研究在目前尚属空白，相信进一步深入探索下去将会对解决卷烟精准营销中的实际问题产生重大意义，笔者今后也将进一步在该方面进行深入探索。

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数据库营销论文篇（9）

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] 张红军. 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.

数据库营销论文篇（10）

1企业统计进行数据库营销的必要性

随着市场经济的发展和统计改革的不断深入，企业统计担负起数据库营销重任的必要性主要体现在以下两个方面：

1．1企业统计进行数据库营销是企业实现预期经营目标的最佳途径

1．1．1市场经济条件下，信息是企业生存发展的根本，只有利用市场信息才能给本企业产品以精确的定位，有针对性地制作营销信息，达到说明消费者购买本企业产品的目的。而在众多信息中，统计信息是主体；同时，由于市场瞬息万变，信息量急剧增加，企业凭借少量、分散的信息难以把握市场动态，必须借助科学的调查方法和手段，全面系统地收集市场信息，深刻认识市场发展变化的规律。而掌握科学调查方法、能够运用科学的分析方法和先进技术手段进行数据的存储、分类、分析、预测、决策、确定理想消费者的统计人员是最佳人选。

1．1．2数据库营销是一种高层次的营销活动，涉及市场营销、计算机、市场调查、信息资源的开发、利用等各个方面。企业各职能机构对这项工作都比较陌生，尤其是信息资源的开发利用需要专门技术手段，不掌握其手段的人员是无法胜任的。统计人员相对于企业销售、生产、会计人员搜集信息、科学咨询、计算机综合能力较强，所以，利用统计部门配备熟悉市场营销人员进行数据库营销工作，通过数据库，可以准确找到某产品的目标消费者群，节约大量广告费用，降低营销成本，提高企业的营销效率。

1．2数据库营销是企业统计自我完善的有效手段

1．2．1企业统计担当起数据库营销的重任，决策者通过较大程度地依据企业统计提供的市场信息进行经营决策的实践，就能深刻地体会到：统计对企业在市场信息的搜集、整理、分析、传输和实现企业经营目标等方面的重要作用，从而也意识到：如果不借助统计手段进行数据库营销，建立完备的信息系统，无论什么手段都无法满足市场经济条件下企业对市场信息的需求。

1．2．2企业统计一方面要与现代企业会计更广泛、更充分地融合，另一方面必须朝着决策者信息库、智囊库的方向发展，形成完全服务于企业生产经营的完整的企业统计运行体系。企业依法独立开展市场调查，充分发挥统计人员统计分析经验丰富，熟悉数据库营销程序和计算机技术的优势，利用数据库存储的数据进行科学决策，进而在从事这项工作过程中，使企业统计人员的综合素质得以进一步的提高。可见，担当数据库营销工作是企业统计发展的必然。

2企业统计从事数据库营销工作的可能性

2．1数据库营销工作非统计人员莫属

数据库营销一般经历数据采集、数据存储、数据处理、寻找理想消费者、使用数据、完善数据库等六个环节，基本上与统计工作过程相吻合，所以，企业统计人员操作的可比性比较高。

2．2统计方法是数据库营销的支柱

2．2．1综合的、高水平的运用问卷调查、抽样调查等统计调查方法进行市场调查，了解目标市场中的目标顾客的心理状况、需求状况以及其他同类企业的信息，进行市场细分，确定产品的市场定位。

2．2．2利用计算机、先进的统计技术和统计分组等方法存储、筛选、分类市场调查搜集来的大量零乱的顾客资料，使其真实、准确、完整、统一，并在此基础上，把系统的资料制成统计图表，直观观察各种信息资料的特征及市场发展变化的趋势，为市场预测、决策打下坚实的基础。

2．2．3采用多元、时序、因果等统计分析方法，运用存储的数据库信息，根据消费者过去的消费习惯和行为来准确模拟、推测其未来的消费特征和对品牌的忠实程度，据此选择产品营销策略、确定产品价格、寻找合理市场营销途径和手段，尽量缩小企业生产与消费者需求的距离。

2．3统计部门地位特殊，能够“知彼知己”

企业职能管理部门很多，但彼此之间相互独立、各司其职，往往局限本部门的利益，缺乏全局观念。而企业统计从企业整体利益出发来组织企业统计工作，为企业生产经营管理各环节提供及时、全面、准确的统计信息。所以，企业统计可利用自己既了解外部市场信息，又掌握企业全面情况的优势，不断充实、完善数据库，使企业经营决策做到“知彼知己”，根据市场动向，扬长避短，及时调整企业视角，策划出独具一格的品牌，赢得顾客，获得持久的经济效益。

3企业统计进行数据库营销的运作程序

企业统计一般经过数据采集、数据处理、数据存储、使用数据、扩大完善数据库等五个基本环节进行数据库营销。

3．1数据采集

一方面，企业统计通过直接或间接的调查方法，分别开展市场需求调查、市场环境调查和市场营销实务的调查，搜集有关的大量信息：

（1）市场需求总量、需求结构、需求时间和企业市场占有率的情况。（2）企业面临的政治法律环境、经济技术环境和社会文化环境。（3）生产者可能提供的产品品种、数量、质量、包装、产品生产周期以及生产者开发新产品的可能性和途径。（4）了解消费者最喜爱的促销形式、消费者服务需要的具体内容和形式及消费者对目前促销和销售服务的意见反映。（5）了解竞争对手的数量、经营规模、经营商品的品种、数量、价格、费用水平和盈利能力、供货和销售渠道的控制程度、市场份额、竞争对手的促销方式和服务项目以及消费者的反映情况。另一方面，为了准确把握消费者的需求情况，还要把人口构成、家庭、职业与教育、收入、购买心理等方面的信息纳入数据库。

3．2数据处理

把搜集来的数据资料，通过验收、编辑、编码、转换等环节将不准确、无效的资料删除，筛选保存下来的资料，使用计算机卡片、光电扫描仪设备输入电脑，并依资料性质分门别类予以编号，做成索引，以利于将来资料的填记、补充及分析运用。

3．3数据存储

将处理过的系统化数据，分别以生产企业、消费者为基本单位建立数据库。

3．4数据利用

数据库的资料可用于多方面：根据使用最多类消费者的共同特点，用电脑勾画出某产品的消费者模型，具有哪些共同特点———比如兴趣、收入、专用某品牌产品的一组消费者作为营销工作的目标：鉴定购物优惠券价值、决定该送给哪些顾客、开发什么样的新产品、根据目

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