企业大数据营销精选(九篇)

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第1篇：企业大数据营销范文

随着现代信息技术日渐融入人们的日常生活，人们每时每刻的行为都被数据记录和保存下来，人类产生的数据正在以指数级成倍增长。谷歌、百度、腾讯、阿里巴巴等电商企业在大数据资源的占有方面拥有天然的优势，其不仅在公司内部拥有大量累积的数据量，还能通过股权购买等形式获取企业外部的大数据。大数据被普遍视为未来经济发展的“石油”，电商企业作为新时期经济发展的新型驱动力，理应重视大数据的挖掘和盈利问题。借助大数据的挖掘和利用，电商企业的营销方式和盈利模式能够获得转型升级。因此，在大数据时代，研究电商企业的大数据营销困境及其优化策略具有重要的意义。

1 大数据营销的基本特征

大数据能够解决企业发展的趋势和方向问题，运用大数据思维看待企业的发展，能够为企业经营决策提供参考和辅助。大数据营销是企业决策的重要组成部分，通过对大数据的采集和分析，针对性识别客户，根据客户特点作出企业营销决策，从而帮助企业实现利润最大化增长。因此，大数据营销具备颠覆传统营销模式的潜质，与传统营销模式截然不同，大数据营销具备以下三点基本特征。

1.1 重视从海量数据中挖掘相关性

从字面上理解，大数据与普通数据不同，有量上的规模限制，达到一定量级的数据才会凸显其商业价值。传统营销模式只注重局部样本的抽样调查，抽样调查的误差、滞后性等缺陷和不足需要依靠后期的加权等方式予以弥补，传统营销调查的主观性色彩浓厚，精准性程度不够。

此外，传统营销模式只看到“为什么”，注重分析事物之间的因果关系，事实上，因果关系的确定非常难，调查者会根据主观经验进行推断和认定原因，导致调查的客观性不足。与之相比，大数据营销则注重调查样本的无限扩大化，试图通过用户在网站点击、消费记录、售后评价等形式和途径尽可能采集全样本数据，并通过大数据挖掘和分析工具，对全样本数据进行深度加工和处理，试图通过大数据的关联分析发现海量数据之间的相关性，进而找到企业营销的突破口和针对性。

1.2 重视营销对象的行为属性

传统营销注重营销对象的年龄、性别、职业等基本个人人口学属性，营销调查分析识别出来的营销对象群体比较模式，潜在的消费群体购买商品的可能性预测效果不强，这种基于个人基本熟悉的数据调查带来的营销效果不明显。大数据营销则注重营销对象的行为属性，在关注个人基本属性的同时，尤其注重营销对象的消费行为和消费行动，试图通过了解消费者的行动轨迹，预测其消费需求，进而调整营销策略。消费者通过电脑、手机客户端等工具购物、刷微信、刷微博、看新闻等，每天都会留下海量的行为数据，这些行为数据记录了消费者对公司产品的购买意愿、购买态度、购买周期、品牌评价等，能够清晰识别忠实消费者和潜在消费者。

1.3 重视营销效果的精准性

传统营销具有较强的模糊性，既不能精准识别潜在的消费群体，也不恩那个对既有消费者的行为数据进行分析，更不能够对消费者在线行为的变化作出研判。建立在全样本行为火速据基础上的大数据营销，能够根据用户的网络浏览记录和网友之间的互动评价来识别潜在的消费者群体，经过这些数据的分析预测潜在消费者购买产品的概率，进而针对性推送购买信息和链接广告，以达到说服购买的目的。

大数据营销对既有消费者，能够通过其评价和反馈，了解其对使用过产品的基本评价和再次购买意愿，进而改进产品，进行一对一的定制化商品推送，亚马逊即是这方面的成功典范。大数据营销能够识别不同人群的消费行为，进而将群体细分和贴标签，商家可以根据群体标签定制化推送商品。经过大数据挖掘和分析所得出的营销决策应通过微信、微博、电子邮件、私信等方式提醒消费者，以期让消费者及时了解产品变动情况。

2 电商企业大数据营销应用面临的现实困境

从大数据营销的三点基本特征可以看出，大数据营销为电商企业营销提供了前所未有的机遇。但大数据营销目前尚处于起步和探索阶段，任何一个新生事物都不可能尽善尽美、一帆风顺，电商企业的大数据营销同样面临着困境。实际上，数据并非越大越好，数据质量才是关键，精准营销预期效果很好，但是也很难做到，大数据采集容易，但数据的泄漏会对消费者的隐私造成侵害。

2.1 大数据存在虚假可能

由于大数据但是全样本的数据采集，导致数据中参杂很多不利于企业营销的干扰信息和负面信息。例如，电商平台的用户ID并不唯一，一个人可能开通了几个微博、有几个微信号和QQ号，也可能有好几个商家注册ID，这可能导致数据的重复收集；再如，部分商家强制要求购买者好评，部分网站的跟帖和评论注了水，是有意而为之，要么经过严格的后台审核方能，要么经过后台选择性删除的结果，这些人为干预都会影响大数据的真实性和客观性。外加上大数据对干扰信息的识别技术还不先进，人工识别的工作量又太大，导致大数据存在虚假的可能。因此，大数据营销需要剔除这些虚假数据，提升收集到的大数据质量。

2.2 大数据精准营销效果难达预期

精准性是大数据营销的根本特征，所有企业的营销都针对精准性做着不懈的努力。对商家而言，精准性意味着对用户的商品推介能够迅速转化成为购买率，至少能够大大提高购买的可能性。但实际上，很多消费者不习惯商家的定制化推送，甚至将商家的电子邮件和社交网络推送行为视为骚扰行为，进而产生厌烦情绪，大大影响了商家的形象。因此，大数据营销分析之后，如何柔性推送大数据营销的应用结果，是商家应该重点考虑的问题。

2.3 数据泄露威胁用户隐私

当消费者的个人特征数据和行为数据被采集起来后，数据泄露的风险也骤然增加，一旦集成的大数据遭到泄露，不仅会对商家造成经济损失，更会大量泄露公民个人隐私，严重威胁消费者的人生和财产安全。现代化过程中不断滋生着现代性风险，大数据营销为企业带来便利的同时，也给用户带来了困然。很多电商企业在未获得用户同意的基础上，私自采集和购买用户数据，用户数据被私自交易，由于很多电商企业的技术防卫措施不到位，数据很容易泄露，导致用户的生活受到干扰，财产安全受到威胁，因此，大数据营销应用中存在的个人隐私及安全也是目前关注的重点。

3 促进电商企业大数据营销的优化策略

3.1 提升大数据处理技术

数据之所存在虚假的可能，主要因为数据处理技术跟不上。针对海量的数据，电商企业应该抓紧研制大数据处理技术，尤其是数据加工处理技术。数据的加工处理是大数据营销的首要步骤，如果数据的处理技术强烈依赖于其他公司，营销的自主性就无法保证。因此，电商企业应借助自身力量加工和处理数据。例如，阿里巴巴之所以能够在大数据营销方面起带头作用，关键是其自主研发的海量数据离线处理服务ODPS能够随需扩展、处理海量数据，主要应用于数据分析、海量数据统计、数据挖掘以及商业智能等领域。因此，中小企业应借鉴阿里巴巴的成功经验，自主研发大数据分析工具，提高数据质量。

3.2 培养大数据分析师

数据本身是死的，需要人去识别和分析。大数据营销还需要有能够敏锐洞察市场需求的大数据分析师。然后，大数据分析师并不是一蹴而就，这就导致我国目前的电商行业大数据分析师极度匮乏，大数据分析师基本处于缺口状态。数据专家毕竟只是少数，聘请成本高，竞争激烈。因此，各电商企业一方面应立足自身实际，从内部挖掘具有专业背景和数据处理能力的员工进行大数据分析培训。另一方面，电商企业可以聘请外部的大数据分析师，有条件的甚至可以聘请国外的大数据分析师。当然，更为重要的是，各企业应建立常态化的大数据人才培养机制，从核心数据的分析，到数据分析的可视化，再到数据分析报告的润色，再到数据分析报告的讲解，最后到大数据分析与商业的融合等环节，都需要一支能力强、有梯队的大数据分析师队伍作为支撑。

3.3 提高精准营销的效果

电商企业的大数据营销遇到了阻力，迫切需要改变现有的商品推介模式，改善用户的厌恶情绪。具体而言，电商企业首先应注重营销的及时性，经过对消费者行为的分析后，能够在第一时间作出恰到好处的信息推送和购买方案的制定，便能迅速抢占先机，不但不会引起用户反感，还会起到立竿见影的效果。

其次，要改变反复向购买者推销其曾经购买过产品的习惯，这种推销只会让人更讨厌，电商企业可以转变推销思维，将同质推销转变为互补产品推销，从而勾起消费者的注意，创造潜在的购买需求。

最后，精准营销不能影响用户生活和工作，因此，要善于利用用户的上下班休闲时间对用户进行商品推介，提高精准营销的效果。

3.4 增强数据隐私防卫

第2篇：企业大数据营销范文

关键词：大数据时代；中小企业；市场营销模式

一、大数据对中小企业网络营销优化的意义

1.有利于提升信息的有效性众所周知，近些年来信息数量激增的同时其流通速度也大幅度提升。造成此种现象的主要原因当属信息技术的高速发展，在各行各业应用信息技术的过程中随之产生海量信息，然后再借助信息技术自身优势对其进行整合分析。对于中小型企业而言，要想在此种以大数据为核心的时代背景下获取于自身发展有利的有效信息必须提升自身数据处理能力，只有如此才可在海量信息中筛选出具有实用性、针对性和实效性的信息，进而为企业后续发展及决策提供支持。中小企业通过对大数据的应用不仅可就自身信息来源进行拓展，而且可进一步整合并利用可促进企业发展的信息，进而信息的有效性相应提升，为后续企业营销决策的科学制定打好基础。

2.有利于提升营销活动的针对性受社会发展和行业进步的影响，近些年来持续拓展大数据应用的广度与深度，各企业为了就自身经济收益进行强化的同时获得更多市场份额纷纷应用网络营销策略，并以行业实情和自身发展需求为依据不断加强应用力度。中小企业在应用大数据技术时可更加全面且深入的开发、整合并利用网络资源，由此不仅可降低企业在信息挖掘、获取以及分析等方面的不必要支出，而且可最大限度确保获取信息与市场需求的一致性。以此类信息为核心制定的营销活动其针对性必然提升，有利于中小企业更加快速的占领市场提升自身竞争力。

3.有利于提升企业市场占有量和服务满意度大数据技术的发展和应用为企业网络沟通平台与销售平台的构建提供了便利条件，因此中小企业与众多消费者的交流沟通更加方便快捷，可最大限度挖掘当前阶段各消费群体的消费需求并就其进行满足，由此中小企业的市场占有量相应提升。此外，中小企业可通过此些网络沟通平台或者销售平台与消费者就产品信息开展进一步的交流，便于其第一时间掌握消费者对产品的反馈，可有效提升售后服务的针对性，所以企业整体服务满意度相应增长。

二、大数据时代中小企业营销模式存在的困境

1.营销手段落后就当前阶段众多中小企业的营销模式开展全面统计和分析可以发现，现阶段绝大多数中小企业仍旧采用相对传统的网络营销手段，比如常见的广告宣传手段。换言之，中小企业虽然处于大数据时代背景下，但是其并未依托大数据技术调整、改进并优化自身的营销手段，所以无法满足当前市场发展的切实需求，继而其产品宣传有效性始终处于较差水平，阻碍了企业的进一步发展。此外，现阶段我国市场营销整体机制健全性较差，虽然国家制定了相关法律法规但是并未改善企业网络营销相对松散的局面，直接影响了中小企业营销模式的进步与发展。

2.营销方案不合理分析众多中小企业处于大数据时代背景下的营销方案发现其均存在同一现象，即生命周期相对较短，长期效果非常低微。再加上其他各类客观因素的影响导致众多中小型企业无法将市场、企业的实际状况作为直接依据就营销方案进行制定，所以此营销方案的合理性相对较差。此外，受网络信息高速发展的影响，市场上各类信息的数量急剧增加，并且其更新速度越来越快，所以企业营销方案周期越来越短的弊端逐渐显现。如中小型企业在开展市场销售时并未事先就市场行业做出深入透彻的分析，则其制定营销方案时缺乏有力的数据支撑，其后续执行的合理性处于较低水平。

3.市场调研质量较低市场调研是企业发展和经营过程中必不可少的一个环节，其是企业开展有效乃至高效营销的基础与前提，只有保证市场调研工作的质量才可为后续营销手段的制定提供有力依据，进而保证营销方案与市场行情的一致性。众所周知，我国社会经济受信息化发展速度不断提升的直接影响，其复杂程度处于持续提高的状态，所以说，企业制定市场营销方案时所需开展的市场调研活动涉及的内容量越来越多，由此此项工作的难度也相应增长。各中小企业并未完全认识到大数据时代背景转变对市场调研工作造成的多方面影响，因此也未就市场调研工作的方向、范围以及深度做出改变和优化，致使市场调研质量处于较低水平，无法有效满足中小企业抢占市场份额提升自身综合竞争力的发展目的。

三、大数据时代中小企业突破营销困境的建议

1.科学定位市场产品就中小型企业而言要想促进自身发展必须对自身产品具有科学的定位，其是企业后续稳步发展的基础与前提。可以说中小型企业对自身市场产品定位的科学性将直接影响其后续的整体发展走向和发展质量。通过对大数据技术的有效应用全面且深入的分析市场信息，并以此为依据就自身产品做出科学定位，由此可保证中小型企业在全新的社会形势下十分快速且有效的就自身网络营销模式做出改进，创新先进营销模式的同时积极应用多元化网络营销模式和营销手段，为企业经济效益的增长和经营范围的扩大保驾护航。其中企业管理者需要注意需要将广大消费者作为网络营销的核心和落脚点，所以中小企业需要在利用大数据技术分析市场信息的同时划分目标客户群体，最大限度挖掘消费者需求的基础上拉近产品与消费者的距离，由此可进一步强化消费者的品牌忠诚度，侧面推进企业的进一步发展。

2.构建高效的网络营销平台第一，维护现有网络营销平台并积极搭建更加先进、高效的网络平台。现阶段越来越多的中小企业可明确网络营销平台于企业发展的积极作用，并已经纷纷着手就网络营销平台做出改进和优化，旨在最大限度地发挥网络营销平台的优势来推进企业发展。除此之外，中小企业还需以社会发展趋势和自身发展需求为核心就更加先进的网络营销平台进行构建，不仅需要重视网络营销平台界面与性能的优化，还需将服务质量的提升纳入其中，通过高水平的网络营销平台吸引更多消费者。第二，优化创新网络营销平台的形式和内容。构建全新网络营销平台时要摒弃传统营销思维，大胆将具有社会代表性的各类文字、图片或者视频等内容进行利用，可在拉近与消费者距离的同时改变传统营销套路，更加符合当代消费者越发个性化的购物需求。第三，强化营销平台网络数据收集和分析。用户信息反馈和分析是企业提升营销效率和营销质量的基础与前提，便于企业对自身营销策略、营销手段的改进和优化。所以说，中小型企业在利用大数据技术优势就更加科学化、先进化的网络平台进行构建的同时，要强化网络数据的收集和分析，实现实时掌握消费者浏览信息、消费信息以及反馈信息的目的，为企业营销模式的改进提供有力的数据支持。

3.制定科学完善的市场营销管理机制各个企业开展营销的过程中不仅需要营销机制的指导，更需要营销机制的管理。换言之，只有切实改善各企业营销松散的现状并对其进行规范管理才可保证营销活动的有效性。首先，制定营销机制。中小型企业与大型企业相比其发展优势欠缺，营销状态也相对混乱、无序，所以需要利用规范的市场营销机制确保企业营销活动开展的科学性。中小型企业的管理人员与营销人员在全面调研市场信息的基础上就符合自身发展的营销机制进行构建，后续各项营销活动的开展均需要将此机制作为直接依据。其次，明确营销管理制度。企业管理层以自身发展实情为核心就营销涉及的管理制度进行明确，监督营销人员规范、合理的开展营销活动。

第3篇：企业大数据营销范文

关键词：大数据;客车企业;营销创新

在营销4.0时代，企业营销以产品为核心必将被以数据为核心取代。2015年两会期间，总理在政府工作报告中提出“互联网+”概念，进一步凸显了大数据的重要性。对于客车企业来说，用户的全面数字化，可以在车型研发、产品定位、营销传播和售后服务等营销过程中实现决策优化。通过大数据分析，可以全方位挖掘用户购车前后的行为，使企业决策更加科学化。同时客车行业也将面临前所未有的革新局面，随着智能手机等移动终端设备的不断普及，客车的市场营销生态正在发生深刻的变化，大数据必将主导客车企业未来的营销格局。

1大数据的概念及大数据营销的特征

大数据的概念最早在20世纪80年代就开始出现。著名社会思想家阿尔文•托夫勒在其著作《第三次浪潮》一书中，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。今天，大数据逐步从信息技术领域走出，对企业生产和销售产生了巨大影响。大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息(维基百科)。大数据有三个特点，即Volume(数量巨大)、Velocity(产生速度快)、Variety(离散的)。大数据营销即利用现代技术对海量数据进行分析，用于企业决策的营销方式。具体来讲，运用先进技术对企业的客户资料进行收集、处理、分析，通过对数据库信息的分类、筛选，对客户价值进行细分，找到最有价值的销售线索。在此基础上，运用差异化化营销策略，为不同客户提供不同的产品及服务，达到精益化营销的目标，进而与客户建立稳定、长期的关系。具体来说，大数据营销具有几方面特点:①基于用户行为进行决策。②基于大数据针对用户的行为满足其个性化需求。③基于大数据分析的实时性和互动性。④基于大数据分析的可测性，提高营销成功率。

2大数据时代对客车企业的有利影响

2.1提高营销的精准度

大数据时代，海量的数据给企业营销带来的是强大的决策支撑。运用相关技术工具对网络数据进行分析，可以得到用户的购买意愿和消费倾向，在此基础上，通过进行促销信息的推广，可以提高用户成交的可能性。同时，可以借助微信等社交媒体进行数据挖掘，通过分析社交媒体中用户的关注与转发，可以进一步确定用户的购买意愿与消费倾向，针对其购买意愿制定的促销策略比较精准。

2.2降低企业的营销成本

传统的客车企业营销主要由企业通过大量人员进行现场调查，采集用户信息，进而用于企业产品设计、生产与销售等方面，耗时长，成本高。大数据时代，企业运用技术手段，对网络上的大数据进行筛选，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。通过数据分析，用于产品质量改进、业务流程简化等方面，可以极大地降低企业的营销成本。

2.3创造用户价值

大数据时代，客车企业不仅仅为客户提品，还可以为用户提供服务和解决方案。通过大数据应用，企业可以在用户体验上为客户创造更多的价值。比如，通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。

3大数据时代对客车企业的挑战

3.1企业数据整合能力面临挑战

在大数据时代，企业与消费者的沟通渠道呈现多样化的特征。企业需要在海量数据中挖掘潜在客户群，但又存在一些障碍。由于客车产业链还不同步，许多数据只是孤立在不同的组织和机构，没有形成一定的应用价值，因此，需要客车企业拥有强大的数据资源整合能力。目前，大多数客车企业尚不具备这样的能力。

3.2数字营销缺乏技术支撑

目前，大多数客车企业尚未组建单独的社会化媒体营销部门，在营销数据收集能力方面存在一定的不足。另外，由于相关技术人员短缺，在大数据营销方面缺乏执行能力。同时，科学分析方法的缺乏也导致大数据分析没有足够的可信度。

3.3市场竞争加剧

在大数据时代，用户获取信息更加便捷，也更加客观和全面。对于客车企业而言，客观的数据为企业带来了决策的支撑，同时也将企业的优劣展示给了用户。客车行业属于同质化较强的行业，信息的透明对于客车企业来说是一个巨大的挑战，可能会快速失去应有的市场份额。

4大数据时代客车企业营销创新

4.1营销模式优化

大数据时代，微博、微信、社区、论坛等各种新媒体成为企业营销的平台。客车企业必须适应形势，发展适合新媒体环境的营销模式，由传统单向传输模式向新媒体互动营销模式转变。在互动营销模式下，客车企业营销具备以下几个特点:①企业和用户形成信息共同体。企业不再是单一的营销主体，用户也不再是单一的信息接收者。②营销内容侧重信息共享。互动营销模式下，企业要获取用户的反馈，营销创意的内容十分重要。因此要对用户心理进行充分了解，创造有创意的内容，真正让用户喜欢，进而产生共鸣，形成口碑效应，加速营销信息的扩散速度。③注重用户个性化体验。传统营销推广与消费者的个性化传播需求之间存在一定的差距。大数据时代，客车企业可以实时获取用户数据，根据其特点选择适合的媒体，通过具有创意的营销推广内容，提高用户的个性体验，实现精准营销。

4.2注重数据管理平台的搭建

大数据时代，海量数据就是企业竞争力，在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，将有力提升企业的产品竞争力。因此，企业必须从战略上高度重视数据的搜集。第一，客车企业要收集单方数据。单方数据就是企业在营销过程中产生的海量线上、线下数据，对单方数据要实现聚合管理。第二，企业应尽量实现数据共享。在确保企业单方数据安全的前提下，打通与第三方数据的连接，确保双方数据能互联互通。第三，注重竞争对手信息搜集。及时了解竞争对手的营销状况，可以有效提高企业营销的成功率。竞争对手的营销信息分析主要包括品牌传播趋势分析、口碑品类分析、产品属性分布等内容，通过这些信息的搜集分析可以及时监测掌握竞争对手的状况，进而可以保护企业、产品的声誉。

4.3构建协同式管理结构

大数据时代，信息的准确和及时决定了企业决策的质量。因此，为提高效能，客车企业需要快速的反应能力。这就要求客车企业在组织形式上必须采取灵活的方式，强化和IT公司、电商公司的跨界合作。利用线上和线下的管理系统对客户的信息做统计和分析，以数据信息为核心，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到企业全价值链体系化精益管理的各环节中。总之，在大数据时代，客车企业间竞争的焦点从产品的竞争转向为争夺客户资源的竞争。客车企业的营销要顺应时代潮流，懂得利用海量数据，在日趋激烈的竞争中取得优势。

作者:李建忠 单位:湖北汽车工业学院

参考文献:

［1］冯芷艳，郭迅华.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题［J］．管理科学学报，2013(1):1－9.

第4篇：企业大数据营销范文

【关键词】 大数据； 云会计； 中小企业； 投资决策

【中图分类号】 F232；C931 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）06-0125-04

一、文献综述

（一）大数据环境下的数据研究

随着大数据时代的来临，数据充斥着社会经济生活中的各个角落。所谓“大数据”是指普通的信息系统无法捕获、整理、运用的大容量数据，以“太字节”为单位。大数据的“大”不仅指信息量的丰富，更多的是指集中采用大量的数据交流、整合以及处理这些数据所带来的影响与价值，这些数据在很大程度上可以提高企业各项决策的准确性，使其更好地评估企业未来的发展，创造企业价值[ 1 ]。李国杰、程学旗等阐述了大数据的研究现状和重大意义，重点分析了大数据应用于企业的问题和挑战。宗威、吴锋在介绍大数据的基本特征以及大数据在当下国内企业发展现状的基础上，从流程、技术和管理等视角分析了企业如何在大数据时代迎接数据质量、数据安全等方面的挑战。孟小峰、慈祥阐述了大数据的基本框架，并结合云计算技术分析了大数据背景下企业数据管理道德问题。

（二）云会计的研究

云会计的最早倡导者是程平、何雪峰，他们提出的“云计算”是指通过互联网平台，运用云计算技术来收集、整理、分析企业所需要的财务数据的在线财务信息系统。软件服务商提供给企业用户各种软件及其维护等服务。或者说，云会计是由企业开发商通过对云计算系统的熟练应用研发出并应用于企业的新型互联网财务系统。软件服务商需要对供应用户负责，要为用户的后期系统维护提供一系列优质售后。服务商所关注的是为企业提供高质量的便于进行财务管理核算的会计信息平台[ 2 ]。对于云会计的使用者――企业用户来讲，云会计平台能否帮助企业作出更准确的投资决策是企业关注的重点。如今，云计算已经成为我国企业会计信息化建设的热门话题，它能够有效提升企业的管理能力，增强企业的投资决策能力，但目前国内企业将云会计应用于企业会计工作中仍然存在诸多问题。李倩雯等以中小企业为研究对象，分析了云会计在中小企业应用中存在中小企业观念保守、云会计服务商技术要求硬伤以及中小企业会计信息安全等问题。刘洋在阐述云会计的内涵和体系结构的基础上，提出了云会计应用于企业时存在企业对服务商信赖性大、信息孤岛现象严重的问题。另外，石沈辉、焦甫丽、李静等也从不同角度探讨了云计算在各类企业应用中的问题。

从以上众多学者的研究来看，很多学者对大数据环境下的企业数据问题进行了研究，也有不少学者从不同角度对云会计在企业中的应用进行了研究，但鲜有学者能够对大数据环境下的云会计问题进行研究，而对于大数据+云会计背景下的中小企业投资决策问题的研究更加稀少。因此，本文就这一问题展开论述。

二、大数据云会计对中小企业投资决策的价值分析

（一）提高中小企业固定资产的投资决策效率

中小企业的投资活动分为对内投资和对外投资两种。对内投资是当前我国中小企业的主要投资方式，包括对现存产品扩大再生产、新产品试制、机制设备更新改造等方式。对外投资主要以参股、控股和跨行业投资等直接投资方式展开，很少有中小企业会使用买卖股票或债券的间接投资方式。无论是对外投资还是对内投资，中小企业都十分重视市场调查在投资决策评估中的作用。这是因为中小企业的市场份额占有率有限，他们无法像大企业那样去驾驭机会，更多地是被机会所驱使；中小企业的典型心态是“有机会就赚钱，就赶紧行动，谁知道明天还会不会有这样的机会”[ 3 ]。o疑，市场调查是最能直观了解市场机会的最直接的渠道。可是，一项正确的投资决策需要收集大量的相关数据信息作支持，而传统的市场调查方式是人工收集，耗时费力。大数据云会计技术的应用，不仅能够为中小企业提供所需的市场机会数据信息，而且还能提供所需要的与公司决策相关的财务和非财务数据，中小企业可以在云会计平台上直接取得，节省数据收集过程中不必要的复杂程序。同时通过将中小企业的各部门数据信息汇总，可以有效保障企业在需要时获得最全面数据。如此，中小企业就可以及时制定高质量的决策方案，大大增强决策方案效率，降低了投资机会流失的情况。

（二）降低中小企业投资决策风险

中小企业的特征是规模较小、资金缺口大、家族企业占有很大比例，这造成中小企业的公司治理十分不完善。多数情况下，中小企业传统投资方案的形成，往往是以企业领导个人的主观投资经验为依据。在领导个人主观思想的引导下，使投资风险增加，无法保证决策准确性。通过互联网，企业运用云会计平台收集企业投资所需要的数据信息，经过云会计平台的数据模型进行数据整理、分析，使中小企业在此基础上作出更加合理、高效、可靠的固定资产投资决策，从而避免主观判断的风险，使中小企业的投资决策质量得到保障。另外，中小企业在投资活动别重视短期投资，以保证资金的快速回收来进行二次投资。因此，保证资金的快速回收对于中小企业控制投资风险至关重要。通过云会计平台，企业对财务数据的分析与过去大大不同，它是通过采集一切与投资决策相关的数据，如企业的资产情况、产品的研况、产品的市场占有率、产品是否得到消费者认可、企业的管理情况、企业产品的销量情况、企业的投资情况、是否有过硬的技术支撑、对外的负债状况等进行整理、比较、分析，从而得到公司内部决策所需要的数据。大数据环境下云会计的应用，不仅可以使中小企业在数据支撑的基础上作出合理的决策，并且可以使决策风险控制在最小。

（三）减少中小企业的投资决策成本

中小企业传统的决策信息收集方法，如市场调查、电话咨询、邮件沟通等，都需要大量人力、物力的支持，相应的也产生大量的费用成本。中小企业本身在投资管理方面的人才就比较匮乏，有时候不得不聘请企业外的专业投资管理人士帮助中小企业进行决策信息收集和分析，这无疑会加重中小企业的投资决策成本。如果企业按需求购置云会计软件，采用数据端口与网络连接各个部门及办事处，则大大节省了投资决策的费用，并且不需要通过传统的途径就可获取所需要的信息，节省了人力、物力成本。通过云会计平台，中小企业可以方便地收集、整理和分析产品的市场销售、铺货情况及大众喜好、产品与可替换产品的市场占有量等信息。通过云会计平台收集、整理决策所需要的数据信息，不仅节省了信息收集的人员与花费，而且无需购置其他类似硬件设备，也省去了后期一系列的维护费用。

三、大数据云会计在中小企业投资决策中的应用框架

中小企业自身的内在特点，决定了其投资活动、投资决策以及投资风险控制等方面与一般企业大不相同。目前，中小企业所处市场环境中的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据都已经成为影响中小企业投资决策不可忽视的战略资产。那么如何高效地利用这些重要资产就成为大数据时代基于云会计的中小企业投资决策的重要问题。大数据云会计在中小企业投资决策中的应用框架如图1所示。

中小企业对内投资包括对现存产品扩大再生产、新产品试制、机器设备更新改造等方式：决定产品扩大再生产时，要充分考虑企业的简单再生产能力、提高生产技术能力、改善生产要素能力、提升劳动效率能力等方面信息；新产品试制时，要充分考虑研发要求、创新要求、技术要求、新产品市场扩散、同行业产品情况、可替代产品等信息；机器设备更新时，要考虑通用设备、专业设备、房屋和建筑物、机器设备议价空间、建设地点等信息。中小企业的对外投资主要包括参股、控股和跨行业投资三种方式：参股时，要充分考虑项目选择、合作伙伴选择、股权分散程度、退出机制等信息；控股时，要考虑控股比例、制度特征、融资渠道、母公司与子公司关系、决策方式等信息；跨行业投资时，主要考虑高额利润空间、行业壁垒、进入风险、经营风险和管理风险等方面的信息。同时，无论是对内投资还是对外投资，都必须充分考虑市场地位、流动资金、投资回收期、短期借贷能力、人员安排要求、行业情况等方面的信息，要将数据分析的结果与企业的短期规划进行整合匹配。这里选择企业短期规划的原因在于中小企业在资金有限的情况下不太可能作出具有长期性、战略性的投资决策，往往采用短期投资来快速获取收益，中小企业投资的直接目的就是为了快速增加收益。

中小企业投资决策所依靠的数据源可以通过互联网、物联网、社会化网络等多种媒介获取。同时，借助于大数据处理技术和方法（Hadoop、HPCC、Storm、Apache、Drill、Rapid Miner等）以实现对获取数据的规范化处理，然后通过ODS、DW、DM、OLAP等数据分析提取技术，从中提取中小企业进行投资决策时所需的财务和非财务数据，从而为中小企业的对外投资或对外投资决策提供强有力的数据支持[ 4 ]。

四、大数据云会计在中小企业投资决策中的应用瓶颈和对策分析

（一）大数据云会计在中小企业投资决策中的应用瓶颈

1.中小企业的观念问题

相较于大型企业而言，中小企业虽然在数据管理上要比大型企业少得多，但是中小企业对于公司数据的控制欲望要明显强于大型企业。这是因为这些数据都是中小企业的命根子，数据一旦泄露，很可能给中小企业带来致命打击。因此，绝大多数中小企业都不希望有人去破坏或篡改他们的核心数据资料。加之目前我国社会上普遍存在的诚信危机，使得很多中小企业不愿意将关乎自己生死的财务数据、客户数据上传储存在大数据平台和云服务器中。这种观念与当今大数据时代和云计算模式的潮流是不相符的。试想，如果每个企业都是这样的保守态度，云会计服务商何来那么多的数据为中小企业的投资决策提供数据分析支持，如何将中小企业的投资风险降到最低？

2.云会计数据标准缺失问题

迄今为止，我国仍没有准确的引导性和约束性文件来保证云会计的合法应用，云会计服务商也仅是根据商业思维开发相应的云会计软件并o予根本的硬件服务，企业只是按照自身需求选取需要的服务，至于能否适合未来云会计发展的标准，就无法保证了。如果各个云会计服务商对数据的标准不同，给不同服务之间的连接共享带来阻碍[ 5 ]。比如，在中小企业应用云会计进行投资决策数据分析的半途中，该云会计服务商因为资金问题导致清算重组，那该服务商所服务的企业是否可以将数据都完整地转移到另一个云会计服务商？能否实现数据信息的跨云端交换？

3.云会计信息安全问题

由于云会计是在互联网上的应用，所有企业在传输数据、储存数据、使用数据的过程中，数据信息的安全成为企业必须重视的问题。对于中小企业而言，会计信息数据一直是其核心机密，他们担心如果使用云会计会不会遭到黑客的攻击，导致企业会计信息泄露。云会计的安全关系到众多相关中小企业用户，成功地解决这个问题，可以促进云会计行业的发展，帮助中小企业降低投资风险，否则会使中小企业用户在投资活动中产生巨大的损失。

（二）突破大数据云会计在中小企业投资决策应用瓶颈的对策

1.加强中小企业会计信息化管理

中小企业在投资决策时，对于应用云会计的兴趣不高，主要原因无非就是担心企业的会计信息受到破坏和泄露。而企业会计信息遭到破坏和泄露，经常出现的原因是企业自身的授权或者非授权人员有意或无意的错误操作而造成的。那么，为了切实避免此类情况的发生，最大化地保证中小企业在投资决策中的核心利益，必须加强中小企业会计信息化的管理。首先，要严格规范人员的授权，中小企业的管理人员和决策人员要根据自己的工作内容和职能给予相应的权限，每个人的账号、密码、授权、权限等都需要企业相关负责人签字确认，严格监控账号的权限变更。其次，在企业投资决策寻求云会计服务商合作的过程中，企业应当与服务商进行协商，要求服务商定期对企业的账号权限进行审阅并交由企业管理人员审阅，这样做可以使中小企业随时掌握账号的权限是否与职业及工作内容匹配，防止一些公司离职人员篡改或泄露企业会计信息。

2.政商协同制定合理数据标准

按照“政府指导，共同协商，传承发展”的思路制定大数据云会计数据标准。与传统会计信息系统数据结构化不同，大数据云会计的数据信息量大，数据形式内容复杂多变，大数据云会计的推广应用需要制定合理的数据标准。大数据云会计的标准化能够解决“信息孤岛”问题，减少应用成本。制定云会计标准化，需要政府以大数据云会计行业发展现状为基础，借鉴发达资本主义国家云会计数据标准，制定有指导意义的大数据云会计基础性标准，为大数据云会计标准体系提供架构准则；需要政府与云会计服务商协同制定云会计数据应用性标准，对云端数据使用权限问题及实现功能等方面进行规范管理，积极引导我国大数据云会计发展。

3.管理与技术相结合保障云会计信息安全

云会计的服务商需要不断改进平台的安全管理，通过更新计算机技术手段，保证云会计服务在安全的环境下运行。中小企业顾客可以在云端设置动态密码保护机制，保证数据的动态流动性，防止密码泄露问题。为企业用户制定可验证的数据存储方案，使用户可以实时知道数据信息的存储位置，保证数据的准确性，即使数据在传输中发生损坏，也能从云会计中准确找到传输渠道、计算方法和云端储存位置，从而找回全部数据。

结 语

基于大数据云会计的中小企业投资决策，中小企业可以借助云会计平台，通过互联网、物联网和社会化网络将搜集到的海量数据信息运用强大的数据分析、数据挖掘技术进行处理。由于中小企业的投资决策存在一定的特殊性，因此，中小企业应用云会计进行投资决策分析时，必须充分考虑企业自身的实际情况，同时还要保证数据分析的完整、科学和准确，最大程度减小投资决策的财务风险、评估风险和负债风险。

【参考文献】

[1] 王广秀.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用[J].行政事业资产与财务，2016（22）：90.

[2] 张媛，苏雪碧，钟莹，等.探究云会计对中小企业财务管理的影响[J].国际商务财会，2014（4）：36-40.

[3] 焦甫丽.“云会计”在中小企业中应用策略研究[J].菏泽学院学报，2015（4）：72-75.

[4] 程平，n佳佚.大数据时代基于云会计的企业固定资产投资决策[J].会计之友，2015（4）：128-131.

第5篇：企业大数据营销范文

以下为采访全文：

环球网科技：林总，您好。广点通是腾讯公司在2012年最新推出的社交效果营销平台产品，可能许多人对这个产品还不是很了解，您能不能对它做一个简单的介绍，说一说它与传统营销模式有什么不同呢？

林松涛：广点通是基于腾讯大社交平台的效果广告营销产品。在以前，电视、平面媒体等一些传统的媒介是很难去精细衡量广告的效果到底是怎么样的。但现在，在腾讯大社交平台的如Qzone、QQ等海量用户积累的基础上，运用大数据技术，进行以人为核心的数据挖掘，并且运用关系链去传播，能够做到广告主所花的每一分钱都可以直接看到营销结果，而不是像以前一样很难衡量。这是广点通和传统广告最大的不同点。相比其它网络营销模式，广点通更懂用户即广告受众，用户在社交平台有大量的公开信息及互动行为，在保护尊重用户隐私前提下，找到有共同兴趣的人群针对性推荐。基于这种模式客户可以选择将广告只播放给关心的人群、合适的人群。不相关的人根本看不到。同时结合社交网络的关系链，丰富的社交产品模式进行病毒式传播，让广告主的广告投入得到N度放大的回报。这是传统广告商很难做到的。

第二，即使播放，如果用户不感兴趣，不去点击的话，对于这样的播放是不会消耗广告费用的。只有用户感兴趣，点进去才会收费。而且每个点击后面的转化和后续享受服务的活跃乃至成交付费等情况都会清晰的反馈到广告主。可以从点击到转化整个维度的闭环来让客户看到每一分钱最后能够带来的收益，或者是带来什么样的价值，而且可以基于转化效果进行优化和提升。所以这是一个完整的闭环，以往的很多广告最多能够做到根据点击率来优化广告，但这么做只能尽量使得点击的人多，点击之后的转换效果怎么样就很难去衡量了。但在广点通的平台上，可以从点击到转化整个维度的闭环来让客户看到每一分钱最后能够带来多少钱，或者是带来什么样的价值，而且可以基于转化效果进行优化和提升。

环球网科技：那么广点通现在主要的客户群有哪些呢？

林松涛：广点通的客户群一方面是电商卖家，他们做广告吸引电商目标用户去店里完成商品交易。第二种是开放平台上的app开发者，他们需要吸引爱玩应用的用户去使用其所开发的应用服务。第三种是网服类，网站、网络服务或网络营销，这些都需要精准定向的用户群，以获取更多的精准流量和用户。这三类客户是广点通目前最为主要的客户群

环球网科技：您刚才在介绍广点通的时候提到了数据。我们都知道“大数据”是最近非常热的一个话题了，但是可能一些大众对这个词还不是很明白，您能通俗的介绍一下大数据的概念吗？

林松涛：这是一个大数据的时代，以腾讯平台为例，在过去的一分钟里就有超过30万张照片上传，同时有超过1.7亿人在线沟通和交流，这会产生无数的信息和数据，而且基于用户的关系链，信息会不断再次传播。所以这完全是一个信息膨胀的时代。数据正在影响我们生活的方方面面，举个简单例子，北京最近最火的话题，无疑是天气。但如果只说PM2.5是什么，很多老百姓听不懂，但为什么这次全国人民都在关注呢？这是因为有一个叫做污染指数的东西，数据把这件事情清晰量化了，老百姓就很好理解了，进而才成为了全民关注的焦点。

但大数据不仅仅等于很多的数据如何能够更好的分析和使用数据背后的东西来做真正有价值的服务和应用。这才是关键。我们基于海量数据的分析能够清晰勾勒出一个用户的画像，知道用户现在需要什么样的服务。举个例子，QQ空间上很多妈妈们经常会分享宝宝的照片，如果是一个不满一岁的宝宝，她可能需要新生婴儿用品，甚至需要跟更多同年龄段的妈妈们去交流育婴经验。如果是一个三岁的宝宝，她可能需要早教和幼儿园的信息。在数据背后，我们会按照不同的用户需求，给他推荐相关的服务和产品，这也是我们基于大数据的提供的独特服务，根据客户的需求提供个性化的精确选择与推荐。

环球网科技：最近个人信息安全也是令人非常关注的一个话题。广点通在收集用户数据的同时能够做到不侵犯、保护用户的个人信息安全吗？

林松涛：这是行业里的热门话题，在国内国外都是得到了广泛的关注，而我们在处理数据时是有几个原则。第一个原则就是我们要共性不要个性。广告通是寻找一群用户的共同属性，而不是追求某一个人与众不同的点。而用户所谓的隐私很多时候是其与众不同的地方，或者是与众不同的行为，而我们要的更多的是用户的相同点。所以从这个维度来说，一定程度也是对用户隐私的保护。

第二个原则是对用户数据的挖掘都是基于用户的公开信息，而不是基于用户的私隐信息，比如说设置为隐私的日志和照片、收入、种族倾向以及更加个人的东西，我们不会对这些数据进行处理，用户个人信息将会得到极大的保护。

而用户可能会担心，广告主跟广点通合作，会导致很多用户信息的泄露，但事实是，打个比方，广告主看到的是，广告是被北京市西城区，25-30岁的女性群体所观看，点击效果是怎样的数字，但不会知道点击用户的任何个人描述，广点通实现的广告效果统计只是一种行为的数据统计，不会具体到个人。“对事不对人”也是第三个非常重要的原则。

环球网科技：您觉得这种营销模式会给互联网行业内的企业带来哪些帮助和影响呢？

林松涛：这种模式给整个营销行业带来了新的冲击力，更准确的说是一种新的选择。在这种选择下，以效果营销为导向，真正让广告主知道每一分钱花在什么地方。这点对很多的广告主和营销对象来说，是一个很好的降低成本的机会。

第6篇：企业大数据营销范文

关键词：互联网时代；大数据营销

0.引言

随着新时代互联网技术的不断不发展，人们的衣食住行已完全离不开现代信息技术，企业在发展运营过程中对信息技术的要求越来越高，应用也越来越广，企业需要依靠现代信息技术将收集到的数据经过汇总分析，总结出客户的喜好，市场的走向，以便根据市场的变化，随时做出相应的调整。现代企业的竞争越来越激烈，好的营销策略是企业在市场竞争中占据一席之地的重要力量，想要企业在如此激烈的竞争中脱颖而出，就必须依靠大数据时代的先进的技术手段找到最简单有效的营销策略。大数据的普遍应用对传统的营销模式产生了巨大的冲击，消费者对生活品质的个性化追求日益提高，大数据分析技术下的营销模式逐渐成为各行业企业取得市场优势、赢得消费者喜欢的突破口。各行各业根植于本行业特性，在原有成熟营销体系下加入大数据分析技术，提升营销策略的准确性，实现营销手段经济价值最大化变现。目前，针对大数据技术营销的发展还处于萌芽期，企业对用户消费网络行为等数据的采集、追踪、智能画像、定向输出等高新网络技术的整合系统还不完善，还未挖掘出大数据技术营销的潜力，没有体现出其巨大的商业价值。因此，跳出现有的行业营销模式和营销思维，辅以大数据技术特点及已取得突破的大数据营销模式最新研究成果，全面地分析大数据营销模式落地实施方式，探索在大数据时代背景下企业营销的发展目标和方向，从长远来看有利于企业创造出顺应时代潮流的营销模式，加入大数据技术手段的创新性营销能够极大地刺激消费人群，最直接地提高企业对消费市场的占有份额，实现营销经济投入与产出的价值最大化。

1.互联网时展下企业大数据营销存在的问题

1.1数据质量较差

大数据营销的基础是通过大数据技术收集、分析用户的消费网络行为的作出定向输出内容，基础数据的准确性是大数据行销的根本。而亟需营销创新的大部分中小企业由于技术和设备跟不上，专业的技术人员缺乏，导致大数据获取渠道有限，并且未能对所获取的大数据进行专业精确地分析。由此当大部分中小企业面对企业经营过程中用户产生的海量消费数据，也无法提取出有价值的信息，剔除无效信息，导致企业的大数据分析成本极高而转化率无法满足企业的要求，无法发挥其高效的营销效果。同时，大数据技术营销的各种成功案例促使着机构和相关企业利用大数据炒作、造假和诈骗现象屡见不鲜，辨别数据真实性的专业技术手段也成了企业利用大数据营销时所面对的难题之一。企业获取的不准确数据容易造成企业营销决策的方向性错误，导致企业在市场竞争中掉队，甚至经营困难面临倒闭的危机。企业必须通过正规的渠道获取大数据以保证数据来源的可靠性和准确性。只有在所获取数据真实准确的前提下，才能真正地发挥出大数据的优势。同时企业也需要配备大数据相应的技术人员，引导企业营销人员分析企业的大数据，并将获取到的有效信息运用到实际营销中。另一方面，有些企业在人员、技术和设备等方面都能够投入足够的资源，但是仍然存在着较大的问题。是因为在大数据营销实践过程中，片面地关注于大数据的数据量上，却忽视了数据本身只是为营销行为所服务的，需要对数据根据不同产品、不同部门进行分类同时全盘统筹，避免不同营销人员和部门各自为政。数据的分割是企业面临的一个严重问题，不同产品和部门的数据收集储存在不同地方，联通性差难以对用户全面有效地数据汇总分析。而且企业的营销人员的能力限制，导致无法把收集的数据转化为有针对的营销方法，大大降低了大数据营销的使用效果和转化成果。

1.2营销效果不理想

当今社会发展中传统营销方面，广告媒介比较丰富，除了传统电视报纸等媒体之外，还有门户网站、商业LED屏、手机APP客户端、交通宣传等多种方式，想要达到宣传效果，就需要统筹媒介渠道，这种营销手段的营销成本十分高昂。另外，一般的综艺冠名和活动赞助费用动辄过亿，明星代言更是花费巨大，所以企业采用传统的营销费用是显而易见的。但是即便在高企的营销费用基础上，企业也承担着较大的风险，企业产品与代言的明星相关性太强，一旦明星发生任何负面新闻，对于企业也是有着不小的影响。即便企业在产品设计、市场定价、渠道销售等方面考虑得面面俱到，例如产品市场定位，先打入中高端市场建立人气和口碑，再扩展自己的产品线发展极具性价比的低端产品；在销售渠道方面，参与各大节日促销和网络平台促销。但是往往企业忽视了产品营销的根本点，比如对于日常出行类而言，客户所关心的问题是质量、安全、性价比，这三项特性有一项不足，再完美的营销策略也达不到预期的效果。

1.3缺乏专业的大数据营销人才

在这个大数据时代，数据的量多且繁杂，要想从庞大的数据库中提取出高价值的信息，就需要专业的数据处理团队。数据的收集、整理、筛选等工作，都不是简单的数学计算或依靠电脑软件就能够获得的，目前很多企业都缺乏处理海量数据的专业人才。专业的数据分析员成为了各大企业争相得到的人才，而既能对本公司的运营操作了如指掌又能熟练地掌握庞大的数据信息的人才更是少之又少，大部分的企业在大数据营销人才方面还是很匮乏的。很多企业虽然有专业的市场营销团队，甚至不惜花大价钱聘请专业的营销管理者，但是，大数据营销人才和大数据技术型人才仍是他们稀缺的人才资源。

2.互联网时展下的企业大数据营销策略分析

2.1拓宽数据来源

在互联网时代背景下，企业可以根据需要多方位的获取有效数据：（1）政府机构如银行等数据；（2）交易数据；（3）移动通信数据；（4）移动通信数据；（5）机器和传感器数据；（6）企业信息系统。大数据可以作为企业对营销决策的辅助手段，不能跳跃企业决策人直接下达指令。在大数据技术运用过程中，企业应结合传统的调研手段构建企业创新型大数据营销体系。

2.2提升营销效率

为了进一步提升企业营销工作效率，企业可以选择第三方技术团队帮助自己搭建大数据系统，通过大数据系统源源不断地获取数据，并进行高效地数据提取和分析，然后智能化输出与企业商品、服务及用户群体相关联的信息链，在系统中将这些信息链优化处理并不断累积，逐渐形成企业自有的庞大用户信息数据系统，以供营销人员作为营销方案的原始数据。企业在经营过程和营销活动中利用大数据平台的作用，积累大量的市场信息与客户数据，依靠大数据系统数据作为基础，对每一位实际消费者和潜在消费者进行智能画像，透析其个人喜好与需求，精准地向其输出商品信息。大数据营销关键在于企业应建立对市场定位及用户信息数据的信心，从零到有加大资源投入，做到比用户更了解自己替用户做出选择。例如，企业在运营过程中可以利用移动端应用、移动通讯、免费WiFi点等服务获取本地位置信息类大数据，还可以通过各大电商、搜索、短视频平台获取用户近期浏览、搜索、关注的内容信息并智能化分析，了解其的消费需求信息，整合不同企业的商品及服务内容，采取精准定向投放内容包括商品折扣活动、广告信息、销售链接渠道等多种信息，具有个性化的营销活动能更加贴近消费者，提高企业营销投入的转化成功率。大数据系统的建立和运营需要企业投入足够的设备及软件系统、专业技术人员、信息渠道等资源，收集企业所提供的商品、服务、技术解决方案相关的经营数据、市场定位、竞品信息、客户及潜在客户等一系列数据，在大数据系统中将这些信息有效的联系整合，然后通过分析建立企业的用户消费数据库。

2.3加强专业人才的培养

在大数据系统运营中需要有专业的技术人员提供维护、升级、更新、数据转化等服务，可以将企业原有的营销部门人员配合专业的大数据分析工程师组成工作小组，根据企业商品和服务的特点以及现有营销活动，制定出大数据背景下的个性化营销方案，而原有营销部门人员也可以发挥工作特长，调研前期市场需求和定位，后续跟进商品口碑及改进建议，分析其市场占有率及相关竞品数据等信息。通过调研信息调整企业新业务战略发展方向，打造符合市场潮流的爆款新品，争取更多的市场占用率。新产品运营部有利于公司大数据资源的成果转化，利用大数据系统预测用户潜在消费力和消费想法，提前布局抢占商机。同时在企业管理方面，可以将该部门并入业务团队，确定以数据流量、用户粘度、消费额作为考核要点。将营销部门和大数据工作部门作为兄弟部门，提供良好的沟通协作环境，提升工作效率。企业也可组建单独的大数据部门，发挥大数据技术的强大分析能力。加强对大数据分析人才的重视和培养，推进大数据营销复合型人才的岗位定岗定薪工作，快速推进企业大数据营销的发展。

第7篇：企业大数据营销范文

【关键词】 大数据 电力营销管理 创新

全球知名咨询公司麦肯锡的报告指出：“数据是一种资源，是一种在全球化的时代中制胜的战略资源。”大数据是与智能制造、无线网络革命并行的又一次颠覆性的技术变革。电力营销是电力企业的主营业务之一，其核心是为了做大做强售电市场，全面保障电费回收，为建设坚强智能电网提供现代技术支持，为电力企业效率提升提供核心动力，履行社会责任，为促进和谐社会建设发挥重要作用。

一、电力营销管理理论分析

（一）电力营销定义

电力营销区别于一般意义上的营销，根据电力市场的情况来看，其具有较强的服务性。不管是国民经济还是群众生活，不管在什么样的情况下，也不管在哪个地方，电力营销的本质工作不能变要为日常生产生活提供可靠稳定的电力供应。整体性强。电力营销与流动的主要平台就是电力网。它是将电厂、输电线路、变电、配电等统一到一起的整体。就现在电力营销来看，从生产到使用的全过程每一个环节都离不开先进的技术措施。电力营销活动的技术性从其管理方式上就可以看得到，如电能量信息采集系统。

（二）电力大数据价值及特征

简单来说，所谓的“大数据”就是随着网络技术水平的提高与网络应用的普及带来的信息、图像、音频等资源的海量化传播与应用。在这一时代背景下，电力信息数据是将业务发展评估、数据信息开发为目标，借助信息集成管理、数据保存、信息计算、数据挖掘等信息技术，提高主要业务活动模式改革及可实施性。对大数据的使用将进一步提高电力企业相关业务水平的提高。可以⒌缌π畔⒌奶氐阕芙嵛3“V”，也就是：规模大（volume）、种类多（variety）和效率高（velocity）。其中体量大是电力大数据的重要特征。

二、大数据背景下电力营销发展趋势

当前，电力行业面临着正在形成的大数据环境，智能电网的建设对电力大数据的管理、共享及操作提出了更高的要求。探索适应处理和提炼电力大数据的理论和方法，能够使电力企业更好地适应数据量的迅速增长、数据类型的多样化和数据时效性的不断提高。电力行业大数据的应用有以下发展趋势：①多专业数据融合。在电力行业对大数据信息的应用主要集中在生产与服务的过程中，对于这几个环节的信息数据资料进行提炼，加工，为后续工作的进一步开展提供参考。信息融合要综合对不同的数据信息进行加工分类，观察电力资产管理中相关与资产使用周期寿命的信息数据，为企业信息化水平的不断提高提供参考依据，改变过去那种以业务系统作为核心的信息体系的建设，实现信息数据资源的有效利用，发挥信息价值。②数据透明化。可视化能借助于图形描述简单清晰的展示复杂数据的细节，且能展现对数据的洞察和新的理解。数据化对于电力行业来说，能调节企业生产和自身经营管理需要，且能全方位、及时地反映各类相关数据状态，满足运行管理工作的需要。若遇到特殊紧急状态，数据化可以使工作人员准确及时的发现问题。在对外方面，可视化数据可以简单明了的反映供电企业的发展，社会用电情况等。

三、大数据背景下电力营销管理创新策略

（一）提高营销人才能力

人才战略是企业可持续发展的基本战略，所以供电企业一定要关注人才的培训和学习，重视人才资源的投入和管理，只有将企业人才资源做好储备并调整顺应市场发展和需求，才能为企业的有序发展奠定基础。大多数供电企业的营销者，对营销活动内涵并未有太深认识，对市场的动态发展和规律无法及时和准确把握，这就大大影响了电力企业的整体营销水平。为此，我们必须将提升人才培养、做好人力资源管理作为工作的重点，强化工作人员的培训和学习，让广大职员能够掌握必要的电力营销知识，从而提升企业核心竞争力，促进企业的健康发展。

（二）完善电力营销体制

现在的市场变化莫测，电力企业要在这样的环境中获得成功，必须重视品牌形象，坚持品牌效应，通过企业竞争实力的不断增强，才能在竞争中获得一席之地，实现健康发展。营销制度体系是实现企业营销的关键，在实际营销工作开展中，企业必须时刻关注市场变换和发展趋势，做好分析和应对，建筑完善的营销体系，制定有效策略，优化服务理念和服务细节，用科学发展观指导企业实际运行，才能帮助企业获得高经济利润，走向成功。

（三）健全管理技术系统

科学技术是推动发展的动力，供电企业只有重视技术的发展，关注技术的应用，才能让企业电力营销保证创新性和发展。在电力营销管理方案制定的时候，必须重视技术支持，才能使营销方案更具科学性，不仅促进监督和管理水平的提升，还能进一步营销管理目标的实现，帮助企业获得更高经济效益。另外，还要注意，市场是企业发展的重要导向，电力企业营销管理工作必须以此作为依据，从客户需求出发，不断完善服务和工作，以此来满足客户的多种需求。

（二）电力营销系统信息化

信息时代的到来，让我们进一步看到信息技术的优势。在开展电力营销中，我们也要将这种先进的技术应用其中，以传统管理模式作为基础，进一步实现管理的智能化和信息化，促进企业的现代化发展。信息化和智能化能将电力企业的营销工作实现各产业的有机联系，不仅能提高资源的有效利用，还能推动企业的高效运转，促进企业实现更快更好的发展和高经济效益的获取，进一步为企业可持续发展的实现提供必要的资源支持。

第8篇：企业大数据营销范文

最近，笔者采访了杭州泰一指尚科技有限公司（以下简称泰一指尚）大数据事业部总经理封雷，探讨了泰一指尚助力传统企业降低大数据应用门槛的问题。

泰一指尚自成立以来一直专注于钻研大数据技术、提高数字商业服务能力，以帮助中国企业植入大数据技术基因、助力中国传统企业数字化商业转型为使命。在采访中，封雷从“数据与能力”两个维度分析了目前企业存在四类情况：一是缺数据，有能力；二是有数据，有能力；三是缺数据，缺能力；四是有数据，缺能力。面对这些不同的企业，泰一指尚将有针对性地提供不同的解决方案，助力传统企业大数据建设的落地。

四步助力传统企业降低大数据门槛

应用大数据，对很多传统企业来说门槛还太高。那么，如何降低大数据应用门槛，让传统企业逐步获得大数据的应用能力？泰一指尚有自己的实践经验：

第一步，选取大数据应用的一个切入点。即获取数据要有针对性，需要什么去调取什么。以传统大型企业为例，它们拥有大量数据积累，但缺乏数据挖掘、分析、应用的能力。往往，这些企业会先想到搭建一个大数据平台，建立诸如 Hadoop、Spark、Kafka的一些底层架构，对于数据工程师来说，完成这一套体系耗时耗力，成本极高，对传统企业来说不太现实。

第二步，围绕这个点去分析哪些数据是需要的。大数据的应用，不仅是数据的积累，更要有商业化的能力，即变现的能力。对于传统企业而言，就是要围绕业务展开，寻找精准的应用场景，简单有效的办法就是交给专业大数据营销服务商。

第三步，帮助传统企业构建数据化思维逻辑，能够基于数据的开放平台来构建企业自身的大数据应用生态。企业转型过程中，大数据是底层能力的提供者，通过建立数据化思维逻辑，可以帮助企业整理思路，找到问题的关键。

比如，在雾霾严重的社会背景下，质监部门怎样才能做好新型净化器行业的监管服务工作？泰一指尚围绕这一问题做了一份分析报告。通过线上线下数据的有效整合、语义分析、智能归类等一系列数据挖掘的技术手段，分析净化器市场行情、产品质量存在的缺陷、与国际品牌的差距，及自身品牌如何弥补等问题。再结合消费者诉求，通过线上数据有效佐证了线下场景，为质检提供行之有效的决策抓手。”

第四步，挖掘数据价值，帮助企业打造营销闭环的能力。对传统企业而言，营销是重中之重。有些企业在大数据方面的投入是非常巨大的，但成效却很低，面对这些企业关键在于如何通过数据应用，将企业整体关联起来。泰一指尚的做法是，通过建立联合数据实验室的模式去研判数据，基于数据商业化能力，为垂直行业提供策略智库。

以浙江移动为例，每天日活用户在2500万，日常数据处理量达到100亿次，高峰日处理量达到600亿次，每天的增量数据大概在30TB左右。面对这些海量数据，如何挖掘其潜在价值成为迫切需求。泰一指尚通过用户行为分析和数据标签化梳理，构建基本的数据商业化能力，再结合行业客户的实际应用场景，助力其构建完整的营销闭环管理能力，实现数据源公司与品牌商的共赢。

数据开放要打破孤岛

数据开放是当下比较热门的话题，但行业与行业之间、甚至有些企业内部仍存在较大的壁垒。传统企业要实现大数据开放和应用，就需解决企业内外部存在的壁垒：

第一，打破数据孤岛，让数据实现自由流动，并通过应用场景切入，让数据价值进一步体现，这对企业是一个逐步盘活的过程。

第二，技术门槛的孤岛要解决。企业与企业之间也需要有效连接在一起，建立一个互通的机制。科研机构、行业IT供应商在算法能力、行业理解程度方面拥有较大优势，如果与大数据公司在数据算法创新、技术能力互补、商业模式探索等方面建立深度合作关系，必然能实现“1+12”的效果。

在封雷看来，数据开放可分为三段来理解：标签、可视化、构建大数据能力。他认为，数据开放将是一个循环的过程，“新生-沉淀-新生”这样可以避免很多重复性劳动。

中小企业成SaaS受益者

目前，许多中小企业还处在数据缺失、技术能力也缺失的状态。面对他们，该做些什么？现在，政府提倡数据开放，企业也致力于数据开放，未来数据获取路径也会多种多样，数据库门槛会越来越低。在这样的情况下，数据平台的搭建有时不在于大，而在于专。建议中小型企业要找准切入点，通过一个合适的应用场景去切入。

第9篇：企业大数据营销范文

关键词：工业大数据；数据挖掘与建模；物联网

1 大数据

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

2 工业大数据的意义

随着信息技术的广泛应用，数据增长速度越来越快，数据类型越来越丰富，数据已经成为像黄金和石油一样的重要战略资源。通过对数据大量收集和分析，获取信息，进一步转化为知识、应用和价值，从信息时代迈入智能时代。各种工业数据的采集和解析将比其他行业更为复杂，工业大数据的分析和可视化也要符合工业生产的具体要求，工业大数据的安全事关生产质量和安全生产，显得更为重要。总之，无论从应用和技术角度看，工业大数据集成应用将成为两化深度融合的重点任务。

3 需求分析

3.1 系统涉众分析

3.2 业务需求

通过工业经济运行信息采集、传递、存储、分析以及预测，辅助行业管理决策。包括以下几个方面的业务需求：

1.重点企业信息分析

掌握重点企业的发展战略和市场动态，动态把握本地重点企业的盈利、投资、重点产业发展状况，并前瞻性的对重点企业的生存发展状况进行分析，同时对经济运行决策形成支撑。

2.市县产业布局分析

动态监测各市县产业发展情况，通过分析地方产业重点产业销售收入情况、主要产品情况、重点企业情况、重点产业基地建设情况、进出口情况等方面的发展情况，准确把握产业空间布局和产业转移态势，为合理布局产业及指导地方产业发展提供支撑。

3.行业信息分析与预测

对重点细分产业的生产、消费、投资等主要经济运行数据和相关信息进行常规性的分析与预测，对重点细分产业的发展现状、波动情况和发展趋势等做出相应的分析和判断。

4.经济运行决策支持

从产业、行业、企业等多个细分维度进行分析和预测，对整个产业的经济运行作出总体分析和前瞻性判断，对产业经济运行整体状况形成全面和准确的评估。

5.政策法规服务

提供政策法规支持辅助研究分析，为用户获取产业政策法规资源提供最大便利。建立产业政策法规知识库，包含产业经济运行调控目标、现有产业政策、相关法规等内容。

6.规划辅助支撑

提供相关规划支持辅助研究分析，并为用户了解相关规划资源提供最大便利，辅助其决策行为，提升决策科学性。

4 总体设计

构建工业大数据平台的“顶层设计”，涵盖信息化基础设施、大数据应用支撑平台以及面向不同层面使用者的功能展现。从而为未来工业大数据平台深化扩展、平滑演进打下基础，建成一个开放、统一、信息共享的工业大数据综合管理与应用平台。

5 总体逻辑架构设计

根据工业大数据平台的建设目标和需求，工业大数据平台总体建设框架如下：

6 总体目标

工业大数据平台总体框架包括大数据平台、大数据应用、标准规范体系、安全保障体系、运维管理体系等方面。

工业大数据平台是一个大型复杂的信息化建设工程，因此，考虑按照总体目标分两期进行建设，第一期建设着眼于以“最小系统”方式尽快形成平台应用和数据采集、整合、分析功能；第二期建设着眼于业务应用的扩展和深化。

一期：搭建平台架构，实现最小系统

一期作为重点建设着力先把基础平台架构搭建起来，实现从工业数据采集、传输、存储与处理到数据应用展现的完整平台基础架构，并在此基础上整合在建的运行监测和能耗监测系统，同时推进园区管理与项目管理的相关业务应用功能部署。

二期：深化业务应用，辅助决策支持

二期完善基础信息资源库建设，实现宏观经济及微观经济基础数据库；提升综合管理应用，实现对领导决策的辅助支持；开展以工业大数据应用为主导的信息服务模式的探索和应用，在政府以及工业企业大数据应用逐步推进的基础上，面向企业和社会提供工业相关数据服务，如为中小制造企业提供精准营销、互联网金融等生产。

7.结论

在综合考虑平台系统如何集成网络、硬件以及软件平台的“顶层设计”基础上，重点围绕软件平台的不同使用对象的功能需求进行设计，以突出“用户为中心”。并解决了以下问题：

建设开放的应用集成平台：通过建设基于SOA架构的应用支撑平台，实现业务应用系统的模块化部署，并且使用统一身份认证通过数据交换与共享，实现跨部门不同使用者在统一门户下的“开放式”访问；

解决工业基础数据来源问题：通过部署面向工业企业的统一界面访问的数据直报系统，实现按照数据采集业务流程对运行监测数据、节能监测数据、在建项目数据等的直接报送，辅以物联网试点实现视频、定位等实时数据采集。

解决工业数据真实性问题：使用特有的流数据平台进行实时的数据比对、动态展现和告警。通过设置特定的特征索引并设定特定的比对规则，并将该特征索引和实时监控数据进行实时匹配，找出符合目标特征的数据并进行实时预警和展现，找出数据异常、比对不符以及数据异常变化等情况。

解决区域、行业数据采集分析问题：通过开放的工业大数据应用支撑平台的数据采集与共享，实现按市县地域、园区、行业分别建库，分别建立监测体系，用细分的数据进行结构化分析，并面向不同层面的用户提供个性化展现。

解决分析指标的模型工具问题：通过开放的工业大数据应用支撑平台的工具引擎，如数据挖掘与建模，结合工业经济监测指标，建立面向工业大数据分析的信息接入规则和知识模型，并通过业务应用系统对各项管理指标能够设置预警，实现主要指标数据预测功能。

解决既有系统融合问题：通过建设开放的应用集成平台，可以实现原有分散应用系统整合和未来新建系统的“模块化”部署。

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