大數據營銷的作用模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇大數據營銷的作用，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）18-0045-02

高校就業是社會關注的熱點問題，尤其是最近幾年，高校畢業生人數持續在七百多萬之多，使得部分畢業生面臨的就業壓力較大。而隨著大數據技術應用的日漸成熟，在預測和引導高校就業工作方面，也開始發揮越來越重要的作用。在大數據理念的指導下，高校就業工作系統通過對就業大數據資源的深度挖掘，提出更加科學的畢業生就業服務，對于起到高校畢業生就業工作質量，起到了很大的幫助作用。

1 大數據理念在對高校就業工作中應用的意義

大數據理念本身是一種歷史數據的挖掘，在深入挖掘整合資源信息的基礎上，對當前某一領域的事務做出比較科學的預判。而基于大數據理念的大數據技術，在高校就業工作領域的應用，在大學生就業形勢分析和就業結構細分方面，提供了一種更加科學、嚴謹的數據分析手段。通過對高校學生就業相關信息數據的深入挖掘，發現隱匿在數據背后的一些規律性、趨勢性關系，從而對指導大學生就業工作提出更加科學的建議。

2 大數據在高校就業工作中應用的技術分析

高校就業工作是一項非常復雜并且繁重的任務，在最近幾年高校就業壓力增大的情況下，不少學校開始為提高畢業生就業率進行研究。從大數據在高校就業工作方面的應用來看，其應用的核心就是針對高校就業相關的政策、企業以及社會就業人員和學校往屆畢業生的就業去向等幾方面的數據，進行集成化加工，對整合的龐大數據資源進行重新挖掘，形成一個從原始數據情報信息資料的收集、識別、存儲一直到加工、挖掘和展示的閉環數據技術鏈條。其中應用到的大數據技術可以分為如下幾個方面：

2.1 數據收集

在大數據理念下，要想形成比較有價值的就業預測報告，前期就業數據信息資料的收集是必不可少的。在本文的論述研究過程中，對于數據搜集分為如下幾種：第一，雇主對人才的需求信息數據，該類信息數據常見的來源有雇主單位官方網站招聘專業、年度人才招聘計劃、企業人才發展規劃、招聘中介機構、專業招聘網站、獵頭顧問公司等，通過對上述信息的篩選、搜集，基本上可以確定未來一定時期社會總體的人才需求方向和大致狀況；第二類，高校畢業生符合就業人員資格的數據，該類數據信息來源主要是依托教育系統，例如高校的畢業生檔案信息表、考試成績、年度綜合成績測評、社會實踐參與記錄、老師的評價等。這些數據一般比較容易采集，通常高校自己也會將每一年度，各專業學科的畢業生的數據信息資料進行匯總梳理；第三類，畢業生自身的大數據，從學生自身的數據信息資料搜集入手，更能夠清晰地發現有用的數據信息。包括學生的網上行為產生的數據、例如社區空間記錄、網購行為、互聯網聊天媒介等產生的信息數據，能夠在一定程度上體現畢業生的興趣愛好和就業傾向。因此，在該類數據的搜集方面，需要不斷深入挖掘。

2.2 數據清洗

并不是所有收集到的數據信息資料都是可用的、有用的，隨著互聯網信息技術的快速發展，很多數據信息資料的真實度、可信度越來越低，并且在就業整個過程中，無論數高校、雇主單位、就業中介機構等，為了提升自己的知名度，在就業人數、吸引社會人才、幫助解決就業問題方面，相關的數據都會做一定的修飾，在這種情況下，就需要通過大數據技術對收集的信息，進行必要的清洗，剔除一些夸張的數據，保留那些可信度較高的數據信息。數據的清洗工作，需要注意的一點是，要保障基本數據資料的數量，對于高校就業工作統計的數量，一定要有足夠的代表性，防止出現保留的數據資料雖然比較真實，但是其僅僅代表著一小部分畢業生的就業動態的情況出現。

2.3 數據存儲

只有有效擁有、查詢和分析數據，才能發揮其作用與價值。就實際工作而言，數據存儲常分為線上存儲與線下存儲。對于線上存儲，要重視CAP定理的合理應用，在一致性、可用性、分區容忍性之間做好取舍與平衡。對于線下存儲，更多的是以工作備忘及工作手冊的形式存在，重點在于提供準確的經驗參考，保證工作的延續性及效率。不論是線上或線下存儲，都應盡量采用統一的數據標準及編碼系統，以便消除信息孤島，實現有效的存儲與使用。同時，系統中存儲著大量用人單位、畢業生的私人信息，這對管理制度、系統本身的安全防范能力也提出了要求。

2.4 數據使用

在上述基于大數據的就業工作系統模型中，用人單位基本信息系統、畢業生基本信息系統主要用于數據的收集、清洗、存儲，并提供簡單查詢與組合查詢，基于大數據的分析應用主要體現在其余子系統之中。通過全面整合、分析國際/國內宏觀經濟狀況、相關就業政策、用人單位招聘規律、崗位需求情況，就業市場分析系統將對就業形勢作出初步研判。通過縱向比較，并結合專業、生源地等基礎數據，系統能在市場需求分析的基礎上，給出就業工作階段性的重點方向。畢業生求職行為分析系統依據畢業生基礎數據及求職過程相關數據，在不同維度將畢業生分成不同類別，并給出描述性圖譜，便于就業工作人員隨時掌握總體概況。通過與就業市場分析系統互聯（如求職意愿與崗位需求的互聯），或者分析畢業生在瀏覽求職信息時的網絡行為指紋（如停留時間、頁面跳轉情況等），該系統將在信息確認的前提下，為供需雙方提供點對點信息推送服務，提高就業匹配程度。

3 大數據助推畢業生就業案例分析

8天在線”類似校園版的淘寶網，是一家專做大學生市場的電商平臺。截至目前為止，“8天在線”覆蓋全國50座城市1200所高校?！?天在線”后臺有大學生兼職物流員的所有工作數據。“如一名物流員一單送了多少貨、用了多長時間、顧客評分是多少，以及他可能還組織過營銷、推廣、社團等活動，后臺都有記錄，可以統計得出他的工作頻次、效率、好評度、水平等。”“8天在線”平臺的兼職大學生中有人甚至已經能夠勝任店長職位，即具備了一定的管理、協調、運營能力，這是普通應屆畢業生無法達到的水平“8天在線”的就業推薦信將直接“數讀”求職大學生的工作狀況，讓用人單位精準掌握此人的工作態度和能力。此外，“8天在線”還邀請合作伙伴來聯名推薦，每份推薦信至少有5家企業聯名。目前“8天在線”的采購合作商有100多家，出于對良好合作效果和兼職物流員工作的認可，合作商家大多樂意參與。

從2015年起，“8天在線”就已經開始嘗試向合作伙伴推薦實習生。常熟理工學院2015屆畢業生、如今的隆力奇電子商務部正式員工楊靜嫻就是其中之一。她的實習任務是為公司經營一家淘寶小店，靠業績順利轉為正式員工，如今主要從事文案工作。“這些實習生對工作基本都能馬上上手，也比較務實，明顯不同于企業自己招聘的效果。8天在線”的采購合作商中，箭牌、太古、隆力奇等40多家企業都已預留一定的管培生名額給“8天在線”的推薦生，其他企業也在洽談中。一些合作企業，如華為、小米、復星昆仲等，也表示將優先考慮手持“8天在線”推薦信的大學生。

該案例中通過對校園學生兼職活動大數據的深度挖掘，不僅可以提高大學生的就業質量，還幫助一部分大學生在校期間得到了類似企業一線的監督管理，對于大學生自身能力素質的提升也起到了很好的促進作用。

4 結束語

目前，高校就業工作已呈現了一定的向前延伸趨勢，對非畢業年級學生甚至入校新生的關注與指導內容正與日俱增。通過大數據的應用，實現“智慧校園”，全面服務各年級、各類型學生，幫助其認識自我、科學定位、準確規劃，很可能是就業工作的新重點。就業是民生之本，是衡量高校辦學成效的重要標志，解決好就業問題是全社會和諧穩定、高校長足發展的必然要求。借助大數據相關技術，對于數據應用及相關工作，我們將能很好地實現由人工整理、分析向自動挖掘、智能檢測、精準預測的轉變，從而帶動并實現就業工作的全面升級，有效發揮就業工作在學生教育、高校發展等方面的重要作用。

參考文獻：

[1] 劉志娟，易廣，黃志良，等.創立產教合一“教學公司”構建實戰型實踐教學模式的探索與實踐[J].中國職業技術教育，2015（08） .

篇2

[關鍵詞]大數據；高校；畢業生就業

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.10.145

[中圖分類號]G647.38 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）10-0-02

隨著計算機、互聯網技術、云計算、移動終端、數據儲存方式的高速發展，大數據時代已來臨。在大數據時代，高等教育面臨著一次重大的時代轉型，關乎畢業生本人發展前途、國計民生和社會和諧的高校畢業生的就業工作更是首當其沖。如何充分挖掘和利用大數據，加強預測和提升就業工作服務水平與質量，是當前值得探討的課題。

1 大數據應用在高校就業工作中的重要意義

隨著高等教育大眾化、普及化，高校畢業生人數逐年增加，以近三年的數據為例，根據國民經濟和社會發展統計公報，2013年普通高等教育本專科畢業生638.72萬人，2014年659.37萬人，2015年達680.9萬人，屢創歷史新高。高校畢業生人數日益增多，使更加嚴峻的就業形勢引起了社會各界的廣泛關注，同時也給高校的就業工作帶來了巨大的壓力和挑戰。借助于大數據的處理和分析功能，可建立多層次、多功能的就業信息服務體系，加強就業信息統計、分析和，提供個性化就業指導和政策咨詢服務，落實《2006―2020年國家信息化發展戰略》文件精神，提升就業工作效率與服務質量。

1.1 預測就業形勢，為畢業生提供精準化的培養和就業指導服務

大數據的核心是預測。通過采集全體數據，篩選出有用信息，并對其進行整合、關聯分析，挖掘數據的潛在價值，把握就業新方向，從而做到預測就業形勢變化、行業走向和人職匹配情況，為畢業生提供精準的就業服務。獲取全體數據之后進行及時準確的分析和整合，精準發現就業服務的著力點，并提出精準預測，才是目前就業工作面臨的最大挑戰。在就業相關數據快速增長的形勢下，數據分析的時效性也是就業工作的重點，事前的精準預測也將比事后統計描述更加重要。前瞻性的工作能更加有效的提升畢業生就業的質量。同時高質量的就業數據也將為招生、教學提供反饋與支撐。

1.2 促進就業工作質量的提升

通過掌握畢業生求職、就業過程的實時信息，及時發現問題、分析需求、并提供精準就業指導；通過對招聘企業面試、錄用過程的跟蹤調查，挖掘數據潛在信息，找到用人單位的錄用規律，清楚就業動向。對全體相關數據進行及時的收集、整合和關聯分析，有效推動高校就業工作的開展，提升就業服務的個性化與精準化，強化就業工作作為高校優化人才培養方案、調整專業布局、優化招生的重要參考依據，從而更好地實現服務社會的功能。

2 基于大數據的高校就業工作模式

運用大數據分析技術挖掘就業全體數據的潛在價值，提升高校畢業生精準就業服務工作的水平，這也是大數據背景下高等學校精準就業服務工作新的重點。大數據在高校就業工作中的應用，主要是針對相關群體或對象的全體數據集合，集應用識別、收集、存儲、分析、挖掘等相關技術，實現對大數據這一“未來的新石油”的提純與精簡，并依托可視化技術，形成從數據整合、分析、挖掘到展示的完整閉環，幫助高校就業工作人員更好的通過數據發現問題、解決問題、預測問題。

結合實際工作，筆者認為，大數據背景下的高校就業信息應建立以下三個數據庫：畢業生基本信息數據庫、就業市場信息數據庫、離校畢業生跟蹤服務數據庫。這三個數據庫提供的全體數據，共同保障就業工作數據的收集、識別與存儲；在這三個數據庫的基礎上，建立信息分析系統、就業平臺系統和信息聯動系統，從而實現數據的分析與使用，從而達到精準預測就業趨勢、準確提供個性化就業服務，優化高校人才培養模式的目的。

2.1 數據收集

對畢業生數據的收集，高校就業指導部門應主動匯總學籍信息、學生的圖書借閱記錄、社會實踐活動、實習應聘情況、師生評價、消費情況，學生的興趣愛好、就業意向和能力發展情況。

對用人單位數據的收集，主要包括用人單位官方網站，工商、稅務部門登記的公司規模，社保管理機構的薪資數據、崗位變動情況、職級變動等人力資源數據，畢業生簽訂的就業協議書，畢業生學生的評價以及社會評價。

在所要收集的數據中，既有結構化數據，也有非結構化數據。為便于對接信息分析系統，結構性數據要通過打通學生學籍系統等學生管理系統，實現數據的自動更新與提取，非結構化數據（如評價、網絡行為、消費情況等以圖片、數據流存儲的數據）則由系統從指定來源（如官方網站、網絡社區、微信、搜索引擎等）自動收集所需數據。

2.2 數據分析與使用

通過全面整合、分析宏觀經濟狀況、用人單位招聘崗位需求，信息分析系統可以對就業形勢作出初步判斷；通過對比歷史同期數據，分析就業崗位的增減情況、平均起薪，系統能夠預測就業市場的新變化、不同行業的發展前景。

信息聯動系統能通過分析用人單位的招聘簡章，調查用人單位對畢業生的評價，通過對比分析往屆高質量就業學生的特點、就業困難學生的特點，比較在校學生的相關屬性，及時優化人才培養方案，有意識的糾正存在的問題。

此外，系統還可以根據畢業生投遞簡歷的數量、簡歷中標率、應聘崗位的專業對口情況和消費規律等數據，篩選可能存在的就業困難畢業生，分析其求職過程中存在的問題，預測其求職行為。就業工作人員可以依據系統提供的數據，找到真正的就業困難畢業生，引導其正確認識個人能力與心儀崗位需求的差距，及時有針對性的進行心理輔導、求職指引以及經濟補貼等幫扶措施。想創業的同學，則可以通過系統數據為畢業生提供可行性分析，預測目標行業的發展前景。

3 大稻縈τ糜詬咝＞鴕倒ぷ饔ψ⒁獾奈侍

借助大數據相關技術，對于數據的使用及相關工作，高校將能很好地實現從人工整理、分析向自動挖掘、智能檢測、精準預測的轉變，從而實現高校就業工作的全面升級轉型，真正實現全程化、精準化和個性化就業服務。但在應用過程中，還有一些亟待解決的問題。

3.1 隱私信息的保護

就業相關數據庫中存儲著大量的畢業生私人信息、用人單位的敏感數據。高校一方面，要制定信息管理的相關制度、做好信息系統及數據庫的安全防范措施；另一方面，要對接觸到大量隱私信息的就業相關人員進行保密工作教育，提高其有效保護和識別隱私信息和敏感數據的意識。在公開信息時，原則上只公布匯總分析后的結果，不對外提供任何形式的原始資料。

3.2 數據缺少交互，無法共享，制約了大數據在就業工作中的應用

目前，高校所能接觸并使用的數據是遠遠不能滿足就業工作大數據分析的需求的。政府機構和社會組織在管理過程中，存儲了大量與就業相關的數據資源，這些數據更有說服力，樣本群體覆蓋面較廣，能較準確的預測就業行業的發展前景，但由于數據缺少交互，無法共享，無法對就業工作提供借鑒。因此，高校應積極向教育行政部門提出共享數據的方案，爭取早日與相關部門實現數據對接，實現社會大數據融合，實現信息互通共享，進一步提升就業工作服務水平與高等學校社會服務水平。

4 結 語

高校畢業生就業工作不僅關系著畢業生個人發展前途，還關系著社會和諧穩定。自高校擴招以來，高校畢業生人數與年俱增，近幾年來持續出現“就業難”現象；另外，在就業市場中，用人單位常常反應難以聘請到適合的人才，出現“招工難”的現象?！熬蜆I難”和“招工難”并存的現象，充分反映了高校畢業生就業乃至整個中國就業工作的癥結不在于有效需求不足，而在于就業結構不合理。將大數據相關技術應用于高校就業工作，能夠更好的分析人才市場供需不匹配的現象，進而引導畢業生調整就業心態，促進高校人才培養模式的改革，提升高校就業工作的質量與效率。高校就業工作人員應持續豐富所需數據的來源，提高數據資源的整合和分析能力，不斷挖掘數據之間的關系，更加精準預測就業市場的變化和學生就業趨勢，保障就業指導工作的針對性、時效性和科學性。

主要參考文獻

[1]中華人民共和國國家統計局.2015年國民經濟和社會發展統計公報[R]，2016.

篇3

中圖分類號TE34 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2013）91-0173-02

1自制打撈工具簡介

1.1利用巴掌式套銑打撈筒打撈套管內貼邊油管

由于施工的井況較為復雜，井斜較大，同時由于鉆井原因和地層應力等原因，油管倒扣或落井后在這個位置不易打撈，通過打印發現油管嚴重貼邊，利用普通的引鞋，無法把油管引入打撈工具內，造成了打撈困難。因此我們在原引鞋的基礎上，進行了改進：首先加長引鞋端，原來引鞋只有10cm，通過改進引鞋長度為100cm，然后通過引鞋筒的中心線割去一半，在打撈筒的前端形成一個巴掌式的引鞋，這樣通過旋轉打撈就可以把貼邊油管收入打撈筒內。

1.2自制小公錐打撈橋塞上節頭

4寸套內橋塞所封層再次利用，由于橋塞長期處于地層液體以及油氣的環境中，有些被嚴重腐蝕，可撈式橋塞的接頭有可能被損壞，而使用配套專用工具打撈無法撈出橋塞。專用工具未撈出來，經過認真分析研究，利用尖公錐的前半部分車斷，在粗頭部分車好2寸加厚公扣，上2寸加厚接箍，自制加工小公錐，一次成功撈出2寸橋塞，并且原公錐不耽誤使用，做到了一件工具變兩件來用。

1.3自制套管對扣引導器

油層套管在表套內直接對扣操作時一般需內扶正和外扶正，內扶正一般采用倒開套管前下人封隔器留下管柱起到內引導扶正作用。外扶正一般采用對扣器。我隊施工3-453井套管對扣時自制外對扣引導器。該工具對兩套管的連接不但有導向作用，還有保護螺紋的作用。適用于偏梯形扣BC、長圓扣LC、短閥扣STC、WAM扣等多種扣型的套管。使用對扣引導器，降低了工程復雜化的系數，減少了作業時間，降低作業成本，提高了大修成功率，經濟效益顯著。自制套管對扣引導器基本原理是利用不同直徑管體焊制四級引鞋，下人井內，旋轉管柱，將魚頂套管引入對扣器內實現套管對扣。

1.4自制大套管內打撈2寸和21/2寸油管的工具

目前51/2井筒和4寸井筒打撈，打撈管桿工具較為齊全，但7寸套、9寸半套管內打撈存在無專用工具的難題；因為大套管內打撈工具使用較少、環空較大，沒有進專門的大套管打撈工具，因此存在大套管內的21/2和2寸油管落物無工具可用的難題。7寸套和9寸半套內徑分別是∮224mm和∮320mm，2寸油管本體∮62mm，21/2油管本體∮73mm，專用打撈工具最大外徑為∮114mm，因此在打撈∮62mm和∮73mm油管時，直接使用，打撈工具容易插偏，如果加壓過大魚頂很容易遭到破壞，造成打撈不成功。

2現場應用效果和效益分析

2.1利用巴掌式套銑打撈筒打撈套管內貼邊油管

現場應用較好目前采用這種方法，打撈貼邊油管井5口，分別是：P3-17、P4-46、W85-31、W90-8、P5-139等均一次打撈成功，避免了撈不出，上大修作業，為廠里節約了大修費用。大修費用每口按照50萬元計算，5口井為大修費用250萬元；用巴掌式套銑打撈筒小修打撈一口費用6萬元，5口*6=30萬元，已為廠里節約大修費用：220萬元。

2.2自制小公錐打撈橋塞上節頭和空心管

目前該自制小公錐在現場4寸套內打撈橋塞成功率非常高，共在P3-C303、P3-c47、P4-46、等6口井施工效果較好，均一次撈出。改造一個專用小公錐200元/個，用1口井，鉆撈橋塞成本約30萬元，打撈成功一口節約成本費用約29.98萬元，目前已完成6口井計算可節約成本179.88萬余元。

2.3自制套管對扣引導器

目前自制對扣器分別在P3-453井 、Wxp7-7、3-c138、P112C等9口，井深115.44mm表套內油層套管對扣成功。鉆井一公司工程管具處此類成品價格3.4萬元；自制套管對扣引導器成本總計1200元，節約成本3.28萬元，共節約材料費29.52萬元。

2.4自制大套管內打撈2寸和21/2寸油管的工具

該打撈工具通過在P1-21井和P3-412井、P1-FP1這3口井上的應用，撈出了井內的落魚，打撈工序成功率達到100%，取得了很好的效果。成為打撈同類型井首選和必用的工具，現已經在全大隊大套管打撈領域得到推廣應用。實際產出：經過1年的實施，共施工3口井，每口井大修用油料費0.19萬元/天，作業施工23天，大修施工油料費用0.19×23×3=13.11萬元，加工工具材料費用2.1萬元，使用油材料費用13.11+2.1=15.21萬元。實際投資：小修作業2天完成，每口井小修油料費0.1萬元/天，使用油料費0.1×2×2=0.4萬元，材料費用0.9萬元，使用油材料費用0.4+0.9=1.3萬元。節約油材料費用=實際產出-實際投資=15.21-1.3=13.91萬元，每口井大修費用69萬元（日費3萬/天），小修作業2天（日費1.5萬元/天）節約大修費用103.5萬元，合計節約費用約107萬元。

3結論

通過對特殊工具的研制和應用，我們既解決了作業小修現場的施工難題，又滿足了小修現場施工的需求，節約了成本，提高了施工效率，減少了油井工期占產，為油田的原油上產做出了應有的貢獻。目前這些工具已在作業系統得到推廣應用，因為它設計制作簡單，打撈成功率高，贏得了較好的口碑。

參考文獻

篇4

1大數據對企業營銷的影響

經濟社會不斷發展，助推了現代信息技術的革新，大數據逐漸成為時展的先聲，成為社會進步的見證。大數據是若干數據的集合，匯總了海量數據信息，成為巨大的資源庫。為了快速處理數據，提取有效信息，大數據技術應運而生[1]。大數據含括的內容非常廣泛，除了傳統數據之外，還包括一些視頻數據、音頻數據等等。大數據的處理方式復雜，對技術提出要求，云計算滿足了數據需要，開發了大數據的信息價值，應用范圍正在不斷擴大。大數據對社會發展產生重要影響，對企業的輻射作用非常大。以營銷為例，大數據匯總了用戶的需求信息，企業依靠大數據技術，能夠對用戶需求進行分類，并根據用戶需求提供相應服務，提高內部的營銷水平。大數據為企業營銷指引了正確的方向，企業可以根據大數據制定營銷管理目標，預測市場的發展方向，獲得更多的發展機遇。當然，大數據也給企業帶來了挑戰：在大數據時代，市場處于時時變化之中，企業必須構建現代化的營銷體系，加大產品創新力度。同時，企業需要不斷更新營銷理念，順應市場的發展變遷，創造更多的經濟效益。鑒于大數據有利有弊，企業必須采用高效營銷策略，不斷提升自身的營銷競爭力。

2大數據時代企業的營銷策略

2.1開展數據營銷

在大數據時代背景下，企業營銷出現了新變化，傳統營銷方式逐漸落后于時展的潮流，企業需要把握機遇，充分認識大數據特征，并依靠大數據進行營銷。與傳統營銷相比，大數據營銷更具挑戰性，其可能獲得的收益也更多。大數據以互聯網作為依托，企業可以調用互聯網中的數據信息，把握用戶的最新需要，并根據用戶需求優化設計產品等。我國推行市場經濟，全球化加速了國內市場和國外市場的整合，企業所處的市場環境更加復雜。大數據對國內外市場數據進行了匯總和分類，企業可以根據市場數據制定營銷策略，在第一時間了解市場的變化信息。營銷部門根據數據設定營銷策略，能夠創造更多的經濟效益，并搶先在競爭對手之前推出新產品。為了提高數據營銷效率，企業需要做到以下幾點：第一，企業應該獲得更多市場數據。部分企業眼光狹隘，僅僅對月份市場數據進行了調研，以偏概全對市場認知不足，難免在市場競爭中陷入不利位置。針對這一情況，需要放長眼光，獲得更多數據，并對數據發展趨勢進行分析，從中洞察用戶的個人需求等，理解消費者的消費情感。同時，企業要對市場發展方向進行預測，以便快速調整營銷策略，提高營銷質量。第二，企業應該引導客戶參與。企業需要秉持消費者優先的原則，讓消費者投入營銷工作之中，為營銷部門提供可行性意見，增進彼此之間的聯系，深化消費者對企業的情感體驗。第三，企業應該開展精準營銷。不同消費者群體有著不同的消費需求，企業需要獲取不同消費者群體的消費記錄數據，進行一對一的產品信息推送[2]。

2.2構建數據平臺

在大數據時代背景下，企業之間的各部門需要建立互通聯系，各部門需要共享客戶數據庫內的信息，并依據客戶數據庫開展各項工作。在傳統營銷過程中，客戶數據受到了忽視，客戶需求并沒有得到充分滿足，企業與客戶并未建立對話關系，其推出的產品營銷范圍有限。針對這一情況，企業需要改進營銷行為，打造專業化的營銷數據平臺，并將客戶數據作為重要資源。一方面，企業應該引入更多的技術資金，引進大數據技術，形成完善的客戶數據庫，并要求各部門共享信息，根據數據捕捉客戶的消費動態，記錄客戶的消費行為，分析客戶的消費習慣等，對客戶的消費傾向進行有效預測。另一方面，企業應該制定市場調研表，對競爭對手的產品信息進行獲取，關注競爭對手的最新動態，并制定相應的營銷方案，在競爭中占據有利位置。為了避免數據泄露，企業應該采用數據加密技術等，對數據平臺進行定期更新和維護。

2.3培養新型人才

篇5

互聯網行業發展迅速、更新換代速度極快。從05年以yahoo和google為主流的搜索營銷，到11年以國外的Facebook、國內的人人網、校內網為焦點的社會化營銷。12年全球暢銷書《社會消費網絡營銷》作者拉里韋伯在騰訊智慧峰會上表示：大數據時代已經來臨，大數據時代中市場營銷的核心價值如何體現，成為下一步發展的關鍵點。這不由得引起萬千marketer的關注：何為大數據時代？

海爾的大數據營銷案例充分體現了大數據營銷的力量以及海爾SCRM會員大數據平臺的神奇與魅力。大數據時代其實早已滲透入我們的生活，在生活中的方方面面都可以體現著我們對大數據的使用，不少網絡編輯通過對搜狗熱搜榜、百度搜索風云榜的挑選，來整理出每天信息熱點和網民的興趣所在，從而調整推送內容，提升公司網站點擊量、書籍雜志購買量，而這些信息熱點就是通過輸入法和搜索引擎的數據中得到。我們也常借助網易新聞等大數據平臺的整理來找尋每日、每周點擊量最高的新聞來進行了解，學習當下熱點。中國通訊運營商三巨頭聯通、電信、移動利用擁有的數億用戶建立數據庫，通過跟蹤用戶的話費消耗情況，對正在流失的客戶進行電話回訪和優惠力度的加大……種種事例無一都表明我們現如今正處在大數據時代。阿里巴巴集團移動事業群總裁、阿里媽媽總裁俞永福在他的演講中表示以大數據作為互聯網核心的時代正在到來。

將大數據營銷分一為二，“大數據”是需要新處理模式才具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的意義便在于對這些有意義的海量數據進行專業化處理。如果把大數據比作一種產業，那么產業盈利的關鍵在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現“增值”?！盃I銷”是指，企業發現或挖掘準潛在消費者需求，從整體氛圍以及自身產品形態的營造去進行推廣、銷售，深挖產品的內涵，切合準消費者的需求，讓消費者深刻了解某產品進而購買的過程。將二者結合來看，“大數據營銷”就是以多平臺的大量數據、技術為基礎，應用于互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生于互聯網行業，又作用于互聯網行業。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

在案例中，海爾建立SCRM會員大數據平臺，對大量的會員做篩選分析處理，在這一網絡化時代為海爾會員提供精準營銷與互動服務。海爾通過SCRM定位到上海虹橋新城小區，通過相似映射找到北京景泰西里小區，對小區成員進行調查找到潛在顧客，然后投遞廣告雜志，達成交易，而這僅僅是初步成功。之后又成功推薦智能電視，和開發出新產品――零氣壓燃氣灶。整個流程簡單便捷一氣呵成，通過大數據平臺分析篩選定位，發掘潛在用戶并與之保持聯系，用平臺黏住用戶，終而成功營銷。海爾SCRM一改傳統營銷的缺點和劣勢，一切都在線上操作，快速智能匹配，定位精準無誤，直擊用戶需求。

其實海爾只做了營銷步驟中的第一部分――分析用戶的行為特征，大數據營銷的基本思路還應包括：分析競爭對手的數據，品牌危機監測及管理支持，市場預測與決策分析支持。通過完整的營銷思路，企業方能從多方面考慮并保證成功實施營銷方案。

海爾成功的核心在于讓網絡廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人，而這也就是大數據營銷的核心。通過SCRM會員數據確定合適的時間和對象，SCRM會員大數據平臺成為合適的載體，通過客戶所選擇的推薦方式，刺激客戶的潛在需求達到成功。除此之外，大數據營銷的核心還應包括個性營銷，在這個個性化充斥的時代，企業若想讓數據為其所用，就應多維度地分析數據，尋找差異化產品，并且通過特殊、合適、個性的方法迎合顧客喜好，達成需求、營銷的雙贏。

案例中并未提到海爾的信息收集工作，實際上海爾成立了“夢享+”會員俱樂部，即SCRM數據平臺。通過線下實名數據采集，線上匿名數據追蹤，平臺生成用戶屬性數據標簽，建立精準營銷數據模型。通過RTB進行分析、研究、定位，利用第三方技術在數以百萬計的網站上對每一個用戶進行特性評估及出價，又通過DMP為SCRM會員信息進行管理，發掘客戶的潛在需求，合理管理數據 ，形成海爾SCRM會員大數據平臺，并取得成功。

其實這樣做的企業很多，大數據營銷的領域也在不斷拓展?！都埮莆荨窂?000萬付費用戶的數據中總結收視習慣，定位分析用戶喜好，進行精準創作，由需求決定生產，從而獲得收視大勝，震驚全世界的文化產業界。趣多多利用大數據營銷活動，創造6億多次頁面瀏覽并影響近1，500萬獨立用戶，品牌被提及的次數增長了270%，關注度大大提升，詼諧幽默的品牌基因深入到人們意識層面。一汽-大眾奧迪開發“奧迪云鏡”大數據分析應用系統，客觀清晰地看清自己及周圍的環境，最終成功提供創新的產品，在市場營銷方面提供創新方案和成功案例…

營銷手段瞬息萬變，數據也源源不斷，想要成為一個成功的marketer，除了了解大數據營銷還應貼近社會現狀，迎合現展趨勢，出奇制勝，實現進一步成功。

參考文獻：

[1]阿生.海爾的大數據營銷案例[Z].2014-04-24.

[2]中國電子報.大數據的四個典型特征[Z].電子信息產業網，2012-12-4.

篇6

數據流化使得營銷行動目標明確、可追蹤、可衡量、可優化，從而造就了以數據為核心的營銷閉環，即消費——數據——營銷——效果——消費。

新意互動策略中心總經理鄧繼民在接受采訪時表示，大數據營銷的價值無外乎表現在兩個方面，一是數字品牌，二是效果營銷。而如何優化提升品牌數字資產，這是數字品牌發展的根本和核心。這里所指的數字資產不僅僅是傳統品牌營銷所指的知名度、美譽度，更重要的是品牌與消費共創的數字生態價值，從而實現數據的商業化，進行有效的導流和促進銷售。

他認為品牌會把“數據”當成營銷運營的核心部分，打造符合企業、品牌行業及企業、產品特質的更加深度的數據體系和數據應用。畢竟數據是海量的，如何運營有限、有效的高質量數據為企業更好的創造價值比大海撈針的粗放式玩兒法要實際的多。然而數字時代，一個品牌不僅僅在收集數據，同時也在制造和影響數據，如何塑造和運營更加有利于企業和品牌營銷發展的數據流，必然成為今后品牌營銷必須面對的重要課題。因為大數據不是目的，營銷投入的關鍵在于產出，如何合理運用數據最大化影響營銷投入的ROI才是最終根本所在。

2、大數據營銷讓社交網絡營銷等渠道更具價值

中傳互動營銷傳播院院長于明在接受采訪時認為，通過大數據抓取用戶，讓社交平臺價值倍增，而大數據營銷不僅起到了一個連接社交平臺，精準抓取用戶的作用，而且通過數據整理做營銷后提煉大眾意見去做產品，完成了社交平臺營銷中的最基礎環節。這表現在，一個新產品的推廣中，完全可以利用大數據來整理用戶需求利用粉絲力量，設計出新的產品，而眾多參與者就是最原始的購買群體，隨之打開銷售渠道。

3、大數據營銷讓廣告程序化購買更具合理性

面對互聯網媒體資源在數量以及種類上也在快速增長越發多樣化，不同廣告主的需求也在日益多樣，越發意識到投放效果、操作智能的重要性。大數據是通過受眾分析，幫助廣告主找出目標受眾，然后對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，并完成廣告投放的營銷整個過程。

傳漾創始人及資深技術副總裁王躍在接受采訪時表示，大數據營銷未來趨勢將向程序化購買方面發展，隨著程序化廣告發展熱潮帶來的效率提升，企業將會把越來越多預算放到程序化購買里。而大數據對企業來說，可以更加明確地知道自己的目標用戶并精準地進行產品定位，從而做出極具針對性的布置，獲得用戶參與。

那么怎么衡量大數據網絡廣告價值呢？所謂的大數據營銷不僅僅是量上的，更多的是數據背后對受眾的感知，這體現在對大數據的規模，速度、挖掘及預測四個方面。另外王躍表示，對廣告來說，產消逆轉將導致頭腳倒立的新型廣告的出現。網絡廣告領域的探索頗具先見之明，其依托云端的數據庫獲取到海量可交互的結構與非結構化數據，并由最底層的數據分析平臺支撐中上游的應用服務，打通PC和移動互聯網的數據通道，逐步催生垂直的產業鏈形態。

4、大數據營銷實現線上線下結合后進入多屏時代。

“目前的數據挖掘更多還是停留在線上數據的分析和挖掘上。因此未來的關鍵點就在于如何能夠實現線上線下數據的打通。一旦線上的數據和廣告主的第一方數據相結合，大數據營銷在更精準的基礎上就會做到人群量的擴大，”悠易互通產品副總裁蔣楠在接受采訪時表示，多屏時代的到來，正在把受眾的時間、行為分散到各個屏幕上，而廣告主想要更好地抓住消費者的興趣點，就需要實現多屏的程序化購買。未來大數據營銷的大趨勢便是多屏整合下的數字營銷。

目前大部分企業經營決策面臨的最大挑戰不是缺少數據，而是數據太多，數據碎片化，各自為政。許多公司組織中，數據都散落在互不連通的數據庫中，并且相應的數據技術也都存在于不同部門中，面對這些靜態、孤立、無多大參考意義的“初級品”的信息數據，企業信息部門只有將這些孤立錯位的數據庫打通、互聯并且實現技術共享，才能夠最大化大數據價值，提供決策支持。

5、大數據營銷并非“量”的存在而在于“智慧的數字生態”

“對于大數據營銷的理解，多數人的理解停留在‘很大的數據’這一概念，然而大數據實際上是一種“數據生態”的表現，即從交易型數據管理拓展到社會化數據管理層次，從結構化數據管理拓展到非結構化數據管理等。在此基礎上必須要有BI的商業智能分析模型的數據管理能力，否則無意義而言。”珍島集團副總裁張蓬在接受采訪時說道。

大數據營銷等同于精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而目前市場上很多大數據營銷技能的企業存在很多片面性，首先整個SNS體系的生態數據應該是完整的數據展現而并非微博、微信數據平臺等單一的數據支撐。其次，配套程度有限。大數據智能除了像EDM通道外，還需要和終端配合，這點目前市場上做的還很分散。最后，企業在做大數據營銷時對個體消費群體真正能夠接受大數據給自己帶來的便捷同時也因為涉及“個人隱私”這個敏感的詞匯而有所收斂。

張蓬認為大數據營銷的兩個核心方向是To B和To C。To B即商業智能化，涉及企業智能化供應鏈決策體系優化，這個供應鏈不是常規理解的傳統意義的物流，而是囊括企業人力資源、服務采購、銷售市場拓展、內控成本分析等諸多層面。To C，即生活服務，涉及餐飲、旅游、醫療等諸多領域，以個人信息為核心的信息組織管理模型，將在未來，重構民生體驗。

6、大數據營銷是“大規模個性化互動”實現高效轉化的基礎

大數據營銷以DMP為核心，包括CMO輔助決策系統，內容管理系統，用戶互動策略系統，效果評估與優化系統，消費者聆聽和客戶服務系統，在線支付管理系統等幾個方面。主要從決策層，分析層和執行層幾個方面來完成營銷，服務和銷售全流程管理。

時趣首席科學家王緒剛認為，在銀屏時代，營銷的核心是品牌形象傳遞；在互聯網門戶時代，營銷的核心是數字化媒介購買；而在以移動，社會化代表的互聯網3.0時代，營銷的核心是實現“大規模的個性化互動”。這里的互動指的是更加廣義上的接觸點策略，比如更加有針對性的傳播內容，更加人性化的客服信息，千人千面的個性化頁面，而實現這一核心的基礎就是消費者大數據的管理。大規模代表效率，個性化代表更好的轉化效果。因此，所謂大數據營銷的價值就在于能夠實現更加高效的轉化。

每個公司所處的階段不同，關心的問題也不同。未來除了廣告平臺以外，品牌主會更加關注其消費者生命周期的數據管理，與平臺合作，實現在多個接觸點上的個性化溝通。因此，傳統意義上廣告策略將漸漸被基于對用戶畫像的自動化溝通機制所替代，而CMO也必須借助構建DMP，SCRM等IT設施來應對這一趨勢。

7、大數據營銷即建立一個數據建模讓營銷更加精準、有效

微播易技術經理林星在接受采訪時認為，數據的獲取方法主要體現在信息系統普及、傳感器網路等等。其次是數據處理方法，像是使用通用計算機搭建計算能力超群的系統，如SNS社交媒體，利用更加開放的系統，在不妨礙平臺利益和用戶隱私的情況下，理論上獲取每一個個人的SNS行為軌跡，然后存儲在服務器上，形成一個龐大的數據庫積累后成為大數據營銷的一個數據基礎。

目前在營銷過程中涉及數據方面的多而雜，這時需要對數據的有效性進行過濾，例如行為噪聲，重復數據，非目標用戶數據等等。換句話說，大數據時代，數據和處理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何從數據中獲取想要的知識，也就是數據建模即挖掘能力。當然這個問題的求解，需要一些列建模的過程，然后把它轉化成為具體的計算問題。

林星表示，目前的大數據技術雖然可以讓營銷動作做得更加精準、有效，但做起來并不容易。即便是公認大數據營銷的大佬亞馬遜、樂天，也經常會被吐槽推薦的東西驢唇不對馬嘴，或者是已經買過的東西也會一再推薦。因此，未來基于大數據技術的提升，大數據營銷的精準性將帶來更多的商業價值。

8、大數據營銷就是對“小數據”分析過程中的數據應用

對于大數據營銷，多數人認為在做的事情可以稱之為“大數據”，在眾多樂觀的態度中易觀國際分析師董旭卻提出了對立的觀點。她認為，今天所有營銷數據基本上是各家在利用有限的數據資源，雖然這個數據資源可能是龐大的，比如龐大cookie量，附屬性的分析量等，但將其放在互聯網、移動互聯網環境上只是與營銷相關的數據之一。因為現如今產業鏈的特征，企業都會有自己獨立的DMP系統，但做DMP第三方市場還沒有一個通用型的DMP平臺可以提供獲取數據。因此所有的DMP本身是在應用數據，而并非是全網的大數據。

篇7

目前大數據算法大致可以分為兩類。一個是基于行為，一個是基于內容?；谛袨榈姆治?，顧名思義，即對用戶在互聯網、移動互聯網留下的“痕跡”，即瀏覽、點擊、收藏、購買、二次購買的分析，得出未來會選擇購買的預測和推薦結果?；谛袨榈姆治?，屬于群體智慧，綜合利用群體用戶的行為偏好。用戶之間會相互影響，更加符合現實世界中的用戶行為?；趦热莸姆治?， 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析，得出預測和推薦的結論。內容的分析只針對個人，與用戶之間關系無關。

目前發展重點是基于人工智能下的大數據，它基于你的歷史行為，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結果，推薦給你。大數據當然也不是萬能的，導致這種現象最主要的問題有兩個，一個是由于數據本身的質量或者數量不夠；另一個是算法不合適。不要以為是海量數據就一定會有價值，在過往的研究中，人們發現來自甲方的數據源有80-90%的數據都是無用的。只有10%-20%的數據才會產生一定的價值。

雖然越來越多的人們感覺到大數據時代正在到來，但對于經營者而言，大數據下商業管理的價值創新究竟如何體現，可能是一個值得深入研究的問題。我們認為至少以下幾個方面值得關注。

一是通過大數據對用戶行為與特征分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有“一切以客戶為中心”作為口號的企業經營思想，可以想想真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎，或許只有大數據時代這個問題的答案才能更加明確。

二是通過大數據支撐精準營銷信息推送。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要是過去名義上的精準營銷并不怎么精準，因為其缺少用戶特征數據支撐及詳細準確的分析?，F在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背后靠的是大數據支撐。

三是通過大數據讓營銷活動更能投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產品的期待，那么你的產品即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放后，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90后女性，因此后續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

四是通過大數據幫助企業篩選重點客戶。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

五是通過大數據分析更加清晰你的產品消費者的特點。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，并對潛在用戶進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，并可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

大數據營銷管理讓一切營銷行為和消費行為數據化，大數據使得營銷行動目標明確、可追蹤、可衡量、可優化，從而造就了以數據為核心的營銷閉環，即消費—數據—營銷—效果—消費。畢竟數據是海量的，如何運營有限、有效的高質量數據為企業更好的創造價值比大海撈針的粗放式方法要實際的多。

大數據營銷是基于多平臺的大量數據，依托大數據技術的基礎上，應用于互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生于互聯網行業，又作用于互聯網行業。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。大數據技術的發展給了大數據營銷發展的土壤。大數據分析產品如大數據魔鏡等，為大數據營銷帶來了更多可能性。然而數字時代，商業管理不僅僅在收集數據，同時也在制造和影響數據，如何塑造和運營更加有利于企業和品牌營銷發展的數據流，必然成為今后商業管理必須面對的重要課題。

篇8

在大數據時代背景之下，市場營銷活動較為重要，企業只有創新市場營銷方式，規范市場營銷行為，并制定完善的管理制度，才能拓寬營銷渠道，提升企業的經濟效益，以此增強自身核心競爭能力。

一、大數據時代概述

大數據時代，也就是在網絡信息系統逐漸開發與發展的過程中，形成的信息咨詢系統，可以幫助企業在市場營銷中，獲取到更加準確的數據。主要因為大數據中的各類系統參考各行各業的數據形成的組織系統，是企業發展的關鍵要素。同時，應用大數據各類信息技術，可以推動企業市場營銷行為的改革，拓寬信息融合渠道，并對其進行有效更新。大數據的特征就是種類多、容量大、價值高等，可以提升企業市場營銷工作效率，因此，企業相關管理部門必須要重視大數據信息技術的應用。大數據屬于一種龐大的數據信息，具有較為良好的信息處理能力與加工能力，大數據與云計算產生直接聯系，屬于結構化數據，企業將大數據下載到數據庫中，并對其進行有效的分析，可以提升市場營銷信息分析工作質量，增強其發展效果，減少企業市場營銷中存在的各類問題，達到預期的管理目的。

二、大數據時代下市場營銷面臨的挑戰與機遇

在大數據時代的推動下，企業的市場營銷工作受到雙重影響，除了可以提升市場營銷工作效率之外，還會出現各類挑戰，因此，市場營銷管理部門需要全面分析大數據時代下工作情況，充分發揮機遇優勢，全面應對挑戰問題，提升其工作質量與經濟效益。

（一）大數據時代下市場營銷機遇分析

在大數據時代之下，市場營銷工作面臨較多機遇，有利于企業提升自身經濟效益，增強市場競爭能力。首先，在大數據時代之下，企業在開展市場營銷活動的時候，可以提升其針對性與合理性，科學應用網絡營銷理論知識，結合現代化網絡營銷特點，對各類數據進行搜集與處理，提升自身市場營銷分析能力。在此情況下，市場營銷人員可以通過信息的處理，全面了解顧客的喜好情況，并針對顧客的分布特點等，制定完善的市場營銷戰略方案，創新市場營銷服務方式，發揮大數據的應用作用與優勢，保證可以為顧客提供個性化的服務，在提升顧客消費便利性與可靠性的同時，增強市場營銷工作的有效性。其次，在大數據時代中，市場營銷部門可以完善顧客服務體系，構建先進的客戶服務結構，發揮大數據的應用作用。同時，市場營銷管理部門可以通過大數據做出精準的定位，提升市場營銷工作的準確性，同時，還能利用現代化信息技術，在網絡系統中與顧客相互溝通，除了可以提升營銷便利性之外，還能通過網絡系統了解顧客的真正需求，全面改善自身產品結構，發揮創造優勢。同時，市場營銷部門在大數據時代之下，可以圍繞著精準的營銷核心，降低工作成本，提升市場營銷工作的合理性，將顧客作為導向，為滿足顧客需求創新自身服務方式，進而提升市場營銷工作質量。另外，大數據可以為市場營銷工作提供多元化的營銷渠道，減少產品的流轉成本，滿足客戶對于低價格產品的需求，在此基礎上，還能保證企業與顧客的溝通，增強市場營銷工作的有效性。對于大數據中的流轉與偏好數據而言，市場營銷部門可以對其進行逐一的分析，并利用偏好數據提升市場營銷工作的精準性，提高企業產品價值。再次，在大數據時代下，市場營銷人員可以利用各類數據信息，實現產品交叉銷售。交叉銷售，就是在市場中橫向開拓營銷空間，摒棄傳統的單一顧客類型的營銷模式，利用創新等方式挖掘更多的顧客，在此期間，技術人員可以通過大數據了解顧客的真實需求，并分析顧客的消費特點，保證可以制定完善的產品結構優化與創新模式。同時，市場營銷工作人員可以針對消費交易數據開展處理工作，明確消費者的各類行為，定期發送產品，保證可以滿足現代化信息技術市場營銷的及時性與可靠性要求，在交叉銷售的情況下，豐富市場營銷工作模式。最后，市場營銷部門可以借助大數據與客戶維持長期的合作關系。主要因為在大數據時代之下，市場營銷部門可以快速獲取市場份額信息，并針對企業自身競爭力，全面開拓市場營銷渠道。同時，為了留住客戶，市場營銷部門需要正確處理與客戶之間的關系，發揮信息采集技術與互聯網技術的作用，制定完善的顧客銷售服務溝通模式，要求市場營銷工作人員以正確的態度與客戶溝通，及時發現客戶存在的疑問，并快速為其解答，滿足客戶需求。市場營銷部門還要制定個性化的服務體系，針對老客戶的維系建立相關服務機制，要求工作人員可以利用各類工作方式維系老客戶群體，避免出現客戶流失的現象。對于新客戶而言，市場營銷工作人員要全面分析新客戶的需求，并采取有效措施滿足其需求，以增強顧客對于營銷服務的滿意度，使其可以對企業產生一定的信任度，以此提升市場營銷工作質量。另外，市場營銷部門需要重視客戶群體，針對客戶群體完善營銷服務功能，在滿足客戶需求的情況下，不會損失企業的利益，達到互利互贏的目的。

（二）大數據時代下市場營銷面臨的挑戰

在大數據時代下，雖然市場營銷工作迎來較多發展機遇，但是，還是存在較多的挑戰，需要市場營銷部門采取有效措施對其進行處理。具體表現為以下幾點：第一，垃圾信息的挑戰與處理措施。由于大數據中存在的信息較為復雜，在實際應用中，難以對數據信息的真實性與可靠性進行管理，導致企業受到不準確客戶信息的影響，無法提升市場營銷方案的科學性與合理性。同時，在大數據時代之下，原本的商業環境也會變得更加復雜，市場營銷部門一旦不能利用技術對客戶信息進行保障性處理，將會導致出現數據分析問題，甚至會出現傳統信息爆炸問題。因此，企業市場營銷人員需要對其進行仔細的分析，排除一些垃圾信息，減少大數據中的傳統理論模式，創造出屬于市場營銷部門的特有管理體系，以此提升企業市場營銷工作質量。第二，技術學習成本挑戰與措施。由于市場營銷部門在應用大數據各類技術的時候，會學習新技術知識，導致出現較大的成本支出，同時，顧客的產品購買方式有所改變，市場營銷部門需要減少拜訪營銷方式，利用大數據分析技術滿足顧客的需求，這也就表明市場營銷部門需要培訓具有數據分析與處理能力的人才，會增加市場營銷模式的創新成本，難以提升企業的經濟效益。因此，企業在培訓人才的時候，要結合大數據時代下的市場營銷培訓成本問題，聘用高素質技術人才，減少培訓成本，同時，還要從各個渠道獲取技術人才培訓資金，要求企業重視技術人才培訓工作，并給予足夠的培訓資金，使其可以在短時間之內培訓出數據處理與分析的技術人才，保證市場營銷工作的科學性與合理性，減少大數據應用問題。第三，信息傳輸安全挑戰與應對措施。在大數據時代下，網絡信息技術的安全性是主要問題之一，市場營銷部門在應用計算機設備與信息技術的過程中，很容易受到一些不法分子的侵入或攻擊，影響市場營銷數據信息的安全性，難以提升市場營銷工作質量，甚至會降低市場營銷數據分析工作有效性。同時，部分市場營銷部門還沒有樹立正確的安全營銷觀念，不能利用先進技術控制信息數據的安全性與可靠性，難以提升其工作質量，甚至會導致有價值的數據信息被盜取，部分客戶在消費之后，會出現資料信息泄露的現象，影響著企業的信譽度。在此情況下，為了保證市場營銷數據信息與顧客資料的安全性，相關部門必須要制定完善的管理制度，利用先進的安全技術對市場營銷機制進行處理，保證網絡系統不會被不法分子侵入，同時，還要樹立正確的網絡信息安全管理觀念，將安全管理責任落實到實際工作中，保證每個工作人員都能意識到安全管理工作的重要性，并在實際工作中利用先進的安全防護措施開展相關工作，減少其中存在的各類安全問題。

三、大數據時代下市場營銷措施

在大數據時代背景下，企業必須要制定完善的市場營銷方式的完善，保證可以提升市場營銷工作質量。首先，需要制定交叉營銷制度。企業在市場營銷的過程中，必須要制定交叉營銷制度，采取產品組合方式對其進行處理。一方面，可以建設在線電子商務系統，通過大數據挖掘更多的消費者購物車信息，保證可以分析消費者的消費需求，總結商品購買規律，保證可以為市場營銷部門提供決策數據。同時，市場營銷部門需要制定優化式的營銷體系，做好市場營銷規劃工作，拓寬營銷渠道，降低工作成本，提升其工作質量。其次，控制營銷渠道拓展成本。企業市場營銷部門需要根據大數據應用要求，對營銷渠道的拓寬市場營銷渠道，并對其成本進行控制。例如：在拓寬渠道的時候，市場營銷部門需要制定完善的營銷成本控制方案，控制成本。同時，市場營銷部門需要合理應用大數據技術，全面挖掘網絡中的額各類信息，并對營銷渠道進行規劃，開發新的客戶資源，整合各類產業鏈，以此優化企業市場營銷結構。最后，制定完善的市場營銷結構。企業在市場營銷的過程中，必須要打破傳統營銷方式的局限性，明確消費者的各類需求，并利用科學的營銷方式對其進行處理，合理調整市場營銷結構，創新企業的市場營銷方式，保證可以滿足企業的各類需求。同時，企業市場營銷部門需要根據消費者的網購習慣，為消費者樹立正確的個人保護意識，保證消費者的數據安全性，同時，還要引導消費者將瀏覽記錄信息數據共享給商家，保證市場營銷人員可以更好地分析數據，促進企業營銷市場的穩定發展。另外，企業市場營銷部門需要全面分析國家的法律法規，規范自身市場營銷行為，利用科學的方式對其進行處理，以此提升市場營銷工作的合法性。

結語

在大數據時代下，市場營銷管理部門面臨著較多的機遇與挑戰，相關管理人員必須要制定完善的管理制度，積極應對大數據時代下的挑戰，優化各類信息系統，制定針對性的銷售方案，滿足客戶對于服務與產品的需求。

參考文獻：

[1]李朝春.大數據時代下的市場營銷機遇與挑戰[J].中國商論,2016(26):1-2.

[2]賈玉潔.大數據時代下市場營銷的新模式探討[J].中國商論,2016(28):3-4.

[3]葉成杰.大數據時代下市場營銷的機遇與挑戰[J].中國商論,2016(20):11-12.

[4]陳香蓮,趙婧,劉永忠等.大數據時代下的市場營銷機遇與挑戰[J].中國商論,2016(10):13-14.

篇9

2.3無法貫徹差異化營銷戰略

現代企業市場營銷工作中，雖然對落實差異化營銷的作用有所了解，但企業經營發展中無法根據自身實際制定差異化的營銷方案，尤其是不了解大數據技術在差異化營銷工作中的作用與價值。企業經營發展中，如采取的營銷策略無法滿足企業戰略目標的要求，則在經營中容易出現各類問題，也就無法發揮市場營銷在企業發展中的積極作用。

2.4無法及時更新客戶生命周期數據

企業市場營銷管理信息化建設中，應先整理企業的客戶信息，并以此為企業市場營銷管理信息化建設奠定堅實的基礎。但是很多企業的客戶信息化管理工作存在較多不足，很多企業出現客戶信息缺失的問題，只記錄和整理大客戶信息，并未及時記錄和整理部分小客戶的信息。再者，部分企業并未設立專業的客戶管理及服務部門。因此，無法及時更新企業客戶數據，不能充分了解企業客戶的生命周期數據，故而不利于企業面向客戶組織開展精準營銷。

2.5全面否定了傳統營銷模式

企業開展市場營銷管理信息化建設后，很多企業全盤否定并不再使用傳統的營銷模式，同時，從線下營銷逐漸轉變為線上營銷。如多家熱門互聯網平臺建設中不難看出，部分企業在購買互聯網平臺廣告位的過程中投入了大量的資金，很多企業也會在熱門的APP上投放廣告，從而建立滿足時展要求的營銷模式，但很多企業的意向客戶并不是投放廣告的平臺用戶，因此，雖然企業投入了較高的成本，但并未產生較為理想的經濟效益。

3.大數據時代企業營銷信息化建設的有效途徑

如今，企業市場營銷信息化管理過程中面臨著十分嚴峻的形勢，企業一方面要跟上時展的腳步，滿足大數據時代對市場營銷管理的需求，另一方面也應理性客觀地看待當前市場營銷信息化管理中的問題，并采取切實可行的對策和措施，進而促進企業營銷信息化的全面發展。

3.1樹立營銷信息化理念，增強企業核心競爭力

企業內部需要樹立市場營銷信息化理念，全方位提升企業的市場競爭力。近年來，我國科技發展水平顯著提高，電子商務也成為人們喜聞樂見的購物方式，對人們的消費習慣產生了十分顯著的影響。大數據時代背景下的企業經營與發展中，信息化管理方式不僅需全面滿足時展要求，而且也要加強自身的優化與改革，而這也對企業經營模式提出了十分嚴峻的挑戰。先進的信息技術有效拓寬了企業的業務范圍，起到優化營銷模式的作用，這也是現階段大數據技術快速發展背景下，企業必須要做出的改變。這就要求企業樹立全新的思想理念，合理利用系統軟件、網絡等全新的科學技術，組織開展營銷活動，以此增強企業的核心競爭力，為企業創造更高的利潤。

3.2以企業市場戰略為基礎，增強數據分析能力

大數據時代，企業為順應市場經濟的發展，需主動轉變內部管理模式，制定切實可行的企業市場發展戰略，并逐漸開始應用信息化市場營銷模式。很多企業并不具備強大的市場分析能力，也并未熟練掌握數據分析技術。因此，市場在組織開展市場營銷管理信息化建設前，要充分了解大數據的時代背景。不僅如此，企業也需建立數據分析部門，主動聘請專業的數據技術人員，結合企業實際和戰略目標獲取大數據信息，以加強市場分析的科學性與合理性，為企業市場營銷活動的有序開展提供可靠的數據信息。

3.3科學設計營銷方案，采取差異化營銷策略

大數據時代的到來，為企業開展精準化營銷提供了新的支持，企業在構建市場營銷管理信息化模式時，有必要基于市場大數據分析結果設計精準的營銷方案，并落實差異化營銷活動。針對部分企業差異化營銷能力較弱的問題，可以通過進一步完善企業營銷部門，劃分差異化營銷小組來解決。差異化營銷小組是面向差異化客戶來劃分的，不同的小組組長需要帶領組員針對自己所分配到的客戶群體來開展差異化營銷。但是需要注意的是，差異化營銷應當在企業的營銷戰略要求范疇內，不得違背企業的戰略發展目標及品牌計劃。大數據時代背景下，企業能夠組織開展標準化營銷模式，企業在創建并應用市場營銷管理信息化模式的過程中，需要在市場大數據分析結果的基礎上，科學設計營銷方案

3.4重視客戶信息管理，實時更新客戶數據

現如今，很多企業在創建市場營銷管理信息化模式的過程中，并未及時更新和管理客戶信息，大數據時代背景下，收集和完善客戶信息成為了可能。以往的工作中，很多企業并未建立客戶管理信息系統，而信息技術快速發展的今天，企業能夠主動開發符合自身發展實際的客戶管理信息系統，同時也可在系統中錄入客戶信息，市場營銷部及客戶服務部共同管理客戶信息，多個部門可及時更新客戶數據，切實保障客戶信息數據的科學性和有效性。如客戶信息滿足大數據標準后，可采用大數據技術篩選和管理客戶信息。此外，企業需第一時間更新客戶數據，以期全方位保障客戶精準營銷的科學性與合理性。

3.5創建O2O營銷模式，真正實現優勢互補

O2O營銷模式是指線上營銷線上購買帶動線下經營和線下消費。企業在發展中形成了符合自身經營實際的市場營銷模式，部分企業主要走產品路線，因此在市場營銷工作中將產品推廣作為重點；而部分企業主打服務，故而市場營銷中將客戶服務作為重點。傳統市場營銷模式下，線下營銷所占比重較大，企業創建市場營銷管理信息化模式后，不要完全否定傳統的市場營銷供銷方案和現有渠道，要在積極探索O2O營銷模式中，將線下營銷與線上營銷有機結合。在開設全新的線上營銷模式同時，也要保留原有的線下營銷模式，根據不同渠道客戶的概況，優化市場營銷資源和成本配置。該種方式使企業不僅能夠確保傳統的線下渠道和線下客戶，同時也可大力開發全新的營銷渠道，進而獲取更多的新客戶，真正實現優勢互補。

篇10

關鍵詞：

大數據背景；網絡營銷；對策

1大數據背景下的商品地理營銷

通過對網站交易數據的分析，判斷出不同地理位置的人都會有哪些愛好。比如說，浙江人偏愛螃蟹，而武漢人則對牛肉情有獨鐘，那么在對這兩個地理位置的地方進行商品營銷時就要有所針對。同時，據淘寶網關于2011年文胸銷量的分析發現，文胸銷量北方要比南方多得多，北方人身材普遍比較高大，往往對文胸需求量更大。地理位置不同對文胸尺寸大小的要求也不一樣，相對而言，北方對文胸的尺寸要稍大些，因此，地域的不同往往會對商品銷售產生影響。實際上，與歐美國家相比，歐美文胸則要比中國的尺寸要大，所以中國文胸走向世界時，對于中國區域的銷售尺寸應略小。淘寶網還對豐胸產品銷售進行了調查，結果發現位于廣東、江蘇以及浙江省的消費者更傾向于購買豐胸產品。這也說明南方地區的女孩與北方女孩相比對豐胸具有更高的渴望度。因此，不斷發現，通過大數據的分析，得出的結論有利于商品地理營銷活動的開展。

2大數據背景下的社會網絡營銷

社會網絡營銷主要是通過人人網絡朋友圈、QQ朋友圈等社交網絡平臺開展營銷活動。早在2010年前后，蒙牛酸酸乳曾就通過人人網并利用明星資源，開展了“酸酸乳-音樂夢想學院”活動，一方面能夠對年輕人追逐夢想進行鼓勵，另一方面又提倡其享受生活，多喝蒙牛牛奶。同時，小米在紅米手機時，就曾借助于QQ認證空間以及QQ朋友圈進行轉發和傳播，有效提高了紅米手機的銷量。當然還有微博營銷的美麗作用。實際上，這些公司看似并無目的的行動，就是在當前的大數據背景下，主辦方了解了受眾群體以及對社會網絡傳播媒介的內在作用。就拿紅米公司的這一行為來說吧，由于他們的目標消費群體定位在二三線城市，同時他們看中了QQ朋友圈存在的用戶粘性，因而出現這種營銷行為也就見怪不怪了。

3大數據背景下的用戶行為分析

營銷通過對用戶歷史行為及習慣的大數據分析進而進行營銷的活動，同樣也能取得較好的營銷效果。蘇寧云商在對PPTV進行收購后，自行研發了云信這一社會工具，它由于具備分析能力，通過對消費者消費行為進行建模進而加以分析研究，以利于網絡營銷活動的開展。同時，還能對基本社交興趣進行劃分，這樣就能尋找到潛在用戶，這樣就可以決定向這部分人群投放商品廣告，這對廣告投放轉化率的提高具有很大的幫助。比方說用戶在搜索行為上表達自己意圖通常比較直接，那么蘇寧就可以利用用戶的這一點通過將商品進行“標簽化”從而達到吸引顧客消費的目的。另外，通過對用戶海量評論的分析，云信還能對用戶的意圖加以了解。

4大數據背景下的個性化推薦營銷

在大數據的背景下，多媒體就構成了數據的來源，廣告越來越向著聲光電等相關技術相互融合方向發展，這種實例對于我們來說屢見不鮮。比如說QQ、微信或者微博上，相關營銷的實例有很多。現如今，網絡營銷已經成為了各種社會媒體爭奪市場份額的主要方式和手段。不僅如此，在不少社區、論壇以及貼吧等社交平臺，用戶可以建立專門的社交圈子，在這個圈子里可以任意消息，這種信息資源就能夠被廣告企業利用進而對消費者心理進行洞察和判斷?？傊?，在當前的網絡營銷網絡中，個性化營銷能夠發揮至關重要的作用，同時很多商業分析工具已經借助個性化推薦算法開展個性化營銷活動。

5通信工具基礎上的大數據分析營銷

淘寶網推出的量子恒道統計正是這種網絡營銷方式的體現。量子恒道統計由兩個部分構成，一部分是量子恒道網站統計，其主要作用就是為個人站長、網站管理等用戶提供流量監控，同時還能進行大數據分析進而就能夠找到客戶營銷規律，為網絡營銷對策的制定提供信息依據。另一部分是量子恒道店鋪統計，它是為淘寶旺鋪量身打造的統計系統，通過對店鋪的用戶行為和特點進行數據統計，就能對用戶喜好加以了解，這樣店鋪在進行商品展示推廣時就能有針對性。微信營銷也是這種營銷方式的重要體現，有兩種具體做法：一種是借助于網站，微博或者其他廣告形式為用戶提供微信二維碼掃描；另一種則是通過附近的人進行查看發現他們的生活愛好，進而找到目標客戶群體。

6結語

在大數據時代背景下，網絡營銷方法就要不斷進行創新，通過對大數據的分析，選擇對自身發展有利的網絡營銷對策，這樣就能及時找到潛在客戶，提高網絡營銷的成功率水平。此外通過這種精準化的網絡營銷還能使得企業廣告收入大大降低，進一步增加企業收益。