大数据营销创新精选(九篇)

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第1篇：大数据营销创新范文

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2篇：大数据营销创新范文

关键词：大数据背景；供电企业营销管理；策略分析

电力企业的营销管理工作中，首先要关注企业的实际的生产状况，通过各种数据的综合，达成对基本生产状况的认知。在价格的制定中，在目前的情况下受到不同政策条件的影响。例如，在一些地区中，由于污染状况较为严重，价格低廉产生污染较多的发电材料应用是不被允许的，因此要采用更为昂贵的清洁材料，电力供应价格自然会受到影响。这就对营销工作带来一定的困难，通过大数据的信息收集以及信息的分析，能够找到营销管理工作的突破口，提升工作水平。

一、大数据与电力营销管理基础理论

（一）大数据的理论目前，由于信息化技术在各个行业中的深入应用，通过设备进行数据的信息收集，同时通过网络对不同设备中收集到的信息内容进行集中，形成一个类型信息的集中数据库，数据库中信息的存储量庞大。应用这些数据的内容，能够对不同领域中的工作形成指引。应用信息加工的技术，就能够发挥数据中所潜在的经济作用，实现数据价值的增值。在电力企业中，大数据技术的应用，主要集中于对数据信息的挖掘，应用不同方面的数据内容，形成对业务发展趋势的精准预测，实现工作整体管理水平的提升。

（二）电力营销理论在市场化的发展中，电力企业也需要与市场发展的状况之间相适应，对电力企业的各种类型客户，企业要提升重视程度，在关注用户需求的过程中，提供更为优质的服务。电力营销的目的之一，是为了扩大电力销售市场的盈利，使得电费回收得到充分的保障。电力企业的营销管理工作不仅对企业自身的发展具有重要的影响，对于社会整体也会产生深远的影响，电力资源作为目前人们生产生活中需要集中应用的资源，为保障社会生产的稳定以及人们生活的稳定发挥着重要作用.

二、大数据背景下电力企业营销的创新措施

（一）故障可视化功能提升服务质量在信息数据的支持下，数据能够从不同的客户应用状况中进行集中，营销工作的人员能够及时的发现其中存在的异常状况，同时为客户出现的问题提供及时的服务。在电力企业的营销工作中，服务质量的提升具有重要的价值，通过数据的集中收集以及数据信息的分析，能够实现在客户出现故障之后，通过可视化的功能，对出现的故障情况进行监控与检测，向客户及时的进行故障原因的解释，同时展开维修恢复的工作[1]。

（二）故障抢修流程的优化在故障的抢修工作中，电力维修人员要根据不同电力抢修平台中提供的信息，展开故障的抢修工作。通过大数据信息平台的建立，不同的工作部门之间能够实现即时的信息分享，共同面对故障的问题。首先，通过信息系统能够精准的确定信息的故障位置，同时应用平台中数据的共享以及沟通，实现对区域中故障问题的判断，派遣适当的人员展开维修。与此同时，在故障因素确定后，也要及时的对区域中的供电进行暂停。应用大数据的技术，不同的控制平台都能够实现即时化的信息共享，及时的进行区域中供电的中断，同时在维修完成之后，也可以根据数据提供的信息及时恢复供电，提升电力供应维修工作的效率，尽量的减少由于停电所带来的经济损失[2]。

（三）优化营销管理中的故障维修调度通过GIS系统的应用能够实现对不同区域中具体供电状况的监控，同时在紧急的电力维修中，也能够同时实现系统中状况的可视化即时反馈，这对于营销管理中故障维修工作的调度具有优化作用。客户的用电故障信息能够及时的通过内部的工作平台，确定故障的具体性质，在此状况下，判断电力故障的形成原因，并且调度适当的人员进行维修。在目前的技术水平支撑下，应用系统进行故障的原因诊断也会存在误差，在维修人员到位之后，需要通过人工的情况判断，确定区域中的故障成因，并且展开维修的计划。在维修故障的因素未能够准确判断的状况下，可能会出现人员调遣出现误差的状况，通过前方人员在系统的状况反馈，能够及时的实现人员的重新安排，适应于不同情况的电力维修工作。对于大客户的较为复杂的故障，电力抢修的工作人员通过电网平台做出判断之后，制定更为详细的计划，进行调度[3]。

（四）精准的定位客户需求与客户的群体在大数据信息的支持下，电力企业的营销管理工作能够实现与电力供应工作中数据信息的互相共享。通过实际中的电力供应状况，营销人员就能够对不同区域中电力资源的使用状况，以及近年来的增长等状况形成认识，从而达成对该区域的再次规划。通过大数据信息的综合，营销管理工作能够精准的定位客户群体，通过实际的服务提升客户的电力资源供应与合理化的分配。例如，在一些区域中，电力资源的应用数量逐年在上升，然而供应量的水平并未得到提升，营销管理的人员在得知这种状况后，需要与电力的生产部门展开交涉，同时对区域的营销管理工作进行重新的规划。对于这一区域中潜在的客户群体进行辨识，并且对服务的提升展开行动[4]。

（五）提升电费的回收率在电力企业的营销管理工作中，通过营销工作带来盈利的提升，是工作的主要目的之一。因此，要对电费的回收率问题进行关注。目前对零散的用户，在电费的回收问题上已经建立了较为完整的机制，能够保证大部分的电费回收的问题。然而，对于大客户来说，营销工作的人员需要根据客户的实际应用状况，制定出新的合同，对合作中的电费回收实际状况进行考察与认识，协调与客户之间的合同制定合理性，确保电力营销工作能够为电费回收的提升带来积极的影响。电费回收风险的防范技术应用，需要供电企业将数据信息和电力的生产投入资金进行协调管理，电力企业通过对客户信息的收集，与相关的部门例如银行进行沟通和获取，提出客户电费风险的评估。通过与税务部门之间的写作，减少电费风险问题的产生。建立企业电费回收风险预警机制，虽然其中涉及的部门较多，工作开展也有一定的难度。但是该项问题是牵制企业发展方向，需要企业通过长期的努力和经验不断进行完善[5]。

第3篇：大数据营销创新范文

【关键词】 大数据战略 区域信息品淘汰 消费者细分 零售终端生态圈

一、引言

在“物联网”、“云计算”方兴未艾之际，大数据已开启了商业营销的新时代。相比互联网时代，大数据时代不仅意味着更广泛更深层的开放和共享，还意味着更精准、更高效和更智能的管理革命。从新产品设计概念化到定型完成至上市销售，传统营销方法一般进行数次的消费者调研和典型样本的测试性调研，使用样本推及全体的统计学方法来支持决策。但这种调研数据由于样本规模受限，无法全面真实地反映消费者的需求，并且存在滞后性，对企业营销人员的经验和直觉依赖度相对较高（尹会岩等，2014）。

对于面临营销策略转型提升的烟草商业企业而言，通过引入大数据分析模式来更好地以信息化推动“卷烟上水平”，是营销战略转型的重中之重。大数据分析是在汇总收集各类结构化、非结构化数据的基础上，利用各种分析方法和分析工具在大型数据库或数据仓库中建立模型和发现数据间关系的过程。烟草商业企业通过大数据的模型和关系可以对新产品定型、推广等做出决策和预测。通过大数据模块，可以对海量、庞杂的信息进行快速有效的分析，为烟草企业制定适宜的营销计划、提高竞争力和为烟草控制者制定政策提供依据。

二、文献综述

最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球著名咨询公司麦肯锡。2011年5月，美国麦肯锡全球研究院（MGI）在题为《大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标》的研究报告中指出，大数据已经渗透到诸多行业和业务职能领域，逐渐成为不可或缺的生产因素；各行业对大数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来（黄升民、刘珊，2012）。

维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》一书提出“大数据（big data）”概念，大数据是指涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。两位大数据领域的专业人士提出大数据观念的创新转变，即不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。正如维克托所强调的，最重要的是数据使用者可以从对数据因果关系的追求中解脱出来，转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。

日本野村综合研究所的城田真琴撰写的《大数据的冲击》是日本最畅销的大数据商业应用指南。城田真琴结合野村综合研究所独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，从商业模式、隐私保护、法律框架、人才培养、经营战略等大数据应用的不同维度进行了实例论证（城田真琴，2013）。城田真琴还指出，数据聚合商（data aggregator）是供应商企业的新商机，是企业应用大数据的发展方向。

国内学者对大数据的应用也进行了详细深入的研究。徐子沛的《大数据》对于数据的公正性、公平性以及信息和数据管理等方面理念、政策和执行的变化，特别是美国在此方面的进展，给出了完整的介绍。苏萌、林森和周涛合著的《个性化：商业的未来》则对大数据时代最重要的技术――个性化技术，以及与之相关的新商业模式给出了从理念到技术细节的全景工笔。

三、基于大数据的烟草商业企业营销机制创新

“大数据”技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于从海量数据中迅速发掘高价值的信息，以提升企业决策的效率和精准度。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

1、构建区域信息平台，转型为“数据聚合商”

大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。构建大数据集的终极战略目标是为了进行数据挖掘，为烟草商业企业制定营销策略提供决策依据。因此，烟草商业企业需要构建区域信息平台（以省为单位），成为烟草产业链中的“数据聚合商”。

区域信息中心的建设是一项复杂的系统工程，该中心承担着存储中心、处理中心、应用中心、综合服务等多种服务职能，区域信息中心能够与烟草商业企业已有的CAM、MIS/CMIS、ERP等系统有机结合，将成为烟草商业企业大数据战略的核心（李国杰，2012）。

尤为重要的是，烟草商业企业可以借助区域信息平台，对接产业链上下游各类数据源（包括烟草工业企业、非烟产品生产商、市级烟草商业企业、非烟产品经销商、零售户、消费者、非烟服务提供商等），搜集汇总烟草产业各类结构化与非结构化数据，对数据进行开发（由多渠道捕获数据）、精炼（整理合并、优化、排错等初步加工）、产品化（封装成API），最终以“产业链数据聚合商”的角色将产业大数据分析结果一方面应用于自身营销策略创新，另一方面提供给产业链上下游环节指导新产品开发、店面销售等。具体如图1所示。

产业数据聚合商的优劣在于其对所在领域的数据能够深入到何种程度。通过区域信息平台的建设，烟草商业企业可以将现有的电话订货系统、专卖系统、业务系统、办公自动化（OA）、财务管理系统等各类系统进行有效对接，在此基础上构建统一应用框架、统一数据交换平台、统一信息门户平台、最后形成统一决策支撑平台。通过统一决策支撑平台，实现采购、销售、库存、价格、专卖、财务、物流、资金流等数据完全共享，满足企业内部不同部门和产业链上下游对管理与决策的要求；实现多角度、多维度的数据展示和数据分析，使企业及时、准确地把握市场营销主体的经济运行、专卖管理等各方面的情况，为营销策略创新提供强有力的支持。

2、深化消费者细分，把握消费者真实需求

传统营销方式对消费者细分的主要依据是问卷调研的数据分析，本质上是基于统计定律的“粗放型分类”，数据所反映的消费者属性单一，重复利用率低，无法有效应对非结构化数据。

基于大数据分析的消费者细分的主要任务就是通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点（新婚、丧葬、升迁；大学生、IT人士、销售经理等）与不同消费者集合的对应关系。消费者数据中包含若干离散消费者属性与连续消费者属性，以每一消费者属性作为一个维度，每个消费者作为空间的一点，则企业消费者数据库中的所有消费者可以构成一个多维空间，称该空间为消费者的属性空间。烟草商业企业可以通过区域信息平台，聚合、精炼数据，设定多维分类原则，对数据集进行多维细分，分析消费者的购买习惯、偏好以及理念，建立不同商圈的消费者需求分析模型，把握消费者需求的变化，并进行营销引导，实现卷烟销售提档。本文提出基于大数据分析的卷烟消费者细分程序模型如图2所示。

四、总结

大数据分析模式是推动“卷烟上水平”的关键手段，是企业实现营销战略转型的核心问题。如何正确运用大数据中蕴含的关键信息，将其转化为消费者的现实购买力是企业未来发展的关键。本文在现有文献对大数据分析的基础上，进一步探析大数据在烟草行业的实际应用，指出大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。烟草商业企业需要构建区域信息平台（以省为单位），成为烟草产业链中的“数据聚合商”。通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点与不同消费者集合的对应关系，烟草商业企业可以深化消费者细分战略。

【参考文献】

[1] 尹会岩、陈宝、郭新等：解读平安财险的大数据营销[J].中国金融电脑，2014（4）.

[2] 城田真琴著，朱四明审读，周自恒译：大数据的冲击[M].北京：人民邮电出版社，2013.

[3] 维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼斯・库克耶著，盛杨燕、周涛译：大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[4] 周亮：“大数据”技术在浙江烟草新时期的应用[J].硅谷，2013（19）.

[5] 李国杰：大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012（9）.

第4篇：大数据营销创新范文

关键字：大数据应用 高校英语教育 教学创新探索

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）07（c）-0133-02

在社会生活网络化的今天，大数据早已渗透到了每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。网民数量的激增及其在互联网世界留下的痕迹成为刻画和预测人类行为与心理特征的重要依据。教育是社会子系统中极为重要的组成部分，其受大数据的影响也较为深刻。在大数据处理技术最为发达的美国，学校可以通过对学生的数据分析以超过80%的精确度预测学生的升学情况，由此可窥大数据对于教育系统的深远影响。在我国、大数据对高校教育也产生了较为深远的影响，网络选修，远程教育屡见不鲜，智能信息化教育平台建设也逐步在各大高校普及。但是大数据对于高校教育的影响仍处于初级阶段，仅仅在借助互联网平台淡化学校界限方面略有小成，对于如何通过智能信息平台，进一步深挖数据信息仍旧有较大的改进空间。高校英语教育是提升学生综合素质水平的重要途径之一。近年来，网上英语授课平台层出不穷，不少高校也逐渐有了自己的英语教育信息系统。然而，网络课程的学习效率、英语教育信息系统的利用情况并不理想；通过大数据挖掘学生的英语学习行为特点与心理特征信息等更是难上加难，更不用说进行行为预测等事项。因此大数据时代背景下，更加信息化、智能化的英语教学模式成为各大高校分析、探讨的重要课题。基于大数据的高校英语创新探索既是潮流使然，又是需求所致。

1 大数据应用于高校英语教学的现状

十八届三中全会，国家提出“大数据发展”以来，大数据在多个领域取得了较为明显的成就，但对于教育系统而言，改变现有模式，迎接大数据带来的机遇与挑战需要时间与财力的支持。由于各高校情况不同，大数据在教育方面的应用，尤其是英语教学方面的应用表现参差不齐。基本可划分为4个层次。其一，基本未使用或构建大数据相关应用；其二，进行简单的数字化教学，初步运用到大数据；其三，借助现有较为成熟的英语网络平台，开展英语教学，部分实现数据的信息采集和挖掘，能够模糊了解学生需求；其四，独立构建或者借助第三方构建高校英语教育信息系统，完全实现大数据的信息采集、挖掘、分析，可自动生成个性化教学方案。

1.1 基本未应用大数据进行英语教学

大数据应用于高校英语教育首先需要学生学习行为数字化与过程记录的系统或机制，但这些系统的构建需要相应的时间进行调试，也需要相应的经费支持。这些对于部分高校而言需要时间去执行。因此，部分高校仅仅可以实现将英语相关学习材料上传至互联网平台进行分享，没有能力对学生的学习行为进行数据采集，更不要说针对数据进行挖掘，设计个性化教学方案。

1.2 初步应用大数据进行英语教学

互联网的普及为教育增添了新的渠道，远程教育已经成为新的教育渠道。目前，不少高校通过与网上教育公司签约，在校内增设“英语网课”。网站通过记录学生的访问次数、访问时间、访问内容等简单信息对学生学习行为进行记录，初步实现大数据的简单应用。“英语网课”模糊了校园的界限，为学生扩展了学习的资源库和学习视野。也有助于英语教师初步观测到学生的学习情况。此类做法在不少高校已经展开，并已经对高校英语教育产生较为重要的影响。

1.3 借助第三方成熟平台开展大数据教学应用

高校借助第三方开发较为成熟的平台进行英语教育。此类平台具有较为完善的跟踪记录数据收集端口，能够初步实现高校英语教学所需的信息采集需求。高校英语教师可以通过对此进行数据的整理分析以及挖掘，对学生的英语学习行为、能力、特点、心理动态等形成较为模糊的认知。同时，由于平台上教学资源丰富，有利于学生个性化自学潜能的发挥，且有助于师生互动量增加，使教师对学生学习成绩评价多元化，容易激发学生学习积极性。大多数高校已经开始实施，在较为知名的高校开展得较为普遍，并且取得了较好的成绩。

1.4 构建独立的英语教育信息化系统

由于独立开发或借助第三方开发信息系统需要耗费大量的人力物力，因此，采用此类方法的高校并不多，但是此法在彰显校园特色，教育特色以及人文特色方面有较大的优势。同时，构建独立的教育信息系统可以留一些特别的端口，博采众家之长，建设系统更为健全的信息系统，有助于高校教师获得更为详实的数据，制定更为合理的学生培养方案。目前此类大数据应用相对较少。

2 大数据应用于高校英语教学中存在的问题

2.1 基础设施不健全

大数据的应用离不开数据的收集，数据的收集离不开学习过程的数字化。然而目前大部分学校均未实现教学过程的全面数字化，因此数据采集变得困难，进而难以形成较为严谨的个性化教学方案。

2.2 教学思想未转变

虽然高校耗费大量的时间和财力将大数据应用于教学系统中，但是由于教师思想较为陈旧，或不想转变现有的教学方式，使得不少高校的数字化教育或者网络英语教学系统形同虚设或者利用率极低。

2.3 应用技术能力待加强

应用技术的能力并非仅仅指运用大数据分析能力，而是指高校教师对于新的英语教学方法的适应，新的英语教学工具的应用能力。部分高校老教师不擅长使用计算机，对于网络教学方法应用能力不强，存在抵触心理，或有些教师虽不抵触但由于操作不当，导致效率低下，浪费时间和精力，影响教学质量。

另一方面，只有行为信息记录，没有教师的数据分析与应用能力，也难以形成较为有效的学生形象刻画，更难以形成较为合理的个性化培养方案。

3 大数据应用于高校英语教学的创新探索

数据分析有助于教师发现学生的个性特质，从而产生个性化教学方案。因此，高校英语教学应转变原有的“按班级平均水平授课”“定期能力测试”“集中教学管理”等方法，逐步摒弃由传统教育数据采集获得的、彰显学生群体水平特质的数据。同时运用现代化信息手段，通过大数据分析逐个关注到每个学生的个体表现，分析其学习特点与个性，进而形成一套最适合该学生的学习方法。因此，要尽快转变高校英语教学思想，积极构建英语智能化教育平台，学会利用大数据发现学生需求，结合平台实现个性化教育。

3.1 高校英语教学的思想转变

大数据时代的教育是真正实现“因材施教”的开始，学生整个学习过程的数字化将有助于教师对其学习相关数据的挖掘分析，制定属于学生的个性化教学法则。目前很多高校开始使用远程授课、开展英语网络第二课堂、开通高校英语网络教育信息系统等，但仍有一些教师对高校英语教育的理念非常传统，在其教学过程中英语网络教育信息系统等形同虚设，难以很好地照顾到学生的个性化需求。

因此高校应结合时代要求，结合自身特点，对现有的英语教学体系进行革新，改变高校教师英语教学理念，积极优化高校内部的信息化、数字化英语教学工作建设，加强各项数据的收集、分析和应用。

3.2 构建英语教学智能化平台

构建独立的英语教学系统将有助于本校英语教学全程信息化、数字化，有利于对学生英语学习的特点发现。同时也可以借助互联网英语学习课堂进行学习。例如充分利用现有较为成熟的平台或者模式，如“慕课”（MOOC）“多模太”（MODULE）和“翻转课堂”（FLIPPED CLASS-ROOM）等形式开展教学。由于借助现有网络平台难以挖掘更多的信息，而开发新系统成本较高，因此建议学校与现有较为成熟的网络英语教学平台合作，在其平台的基础上设置个性化信息抓取端口，更多地记录学生学习过程。

3.3 利用大数据发现需求，制定个性方案

通过构建英语教学智能化平台，收集更多学生学习行为信息，教师应仔细分析其学习特点，譬如，学生是习惯于规律性学习还是突击性学习，擅长听、说、读还是写，最近在什么方面进步较为明显，在什么方面有退步或进步不明显，什么时间段学习效率较高等，然后进行归纳总结，发现学生近期最需要进行学习的部分，即学习需求。

根据教师归纳总结的信息，结合其行为特点，制定较为详细的培养方案，并根据其后期反馈情况，不断改进培养方案，使其提高学习效率，增强对英语的兴趣，形成良性的英语学习循环。

总之，大数据在高校英语教学中的应用还是处于较为初级的阶段。要想让英语教学在大数据应用方面有长足进步，需要在“硬件”和“软件”两方面进行投入。

“硬件”方面较为理想的状态是学校有自己的英语教学信息系统，能够自动智能化生成学生培养的相关意见，在此基础上英语教师根据其多年教学经验，对其进行改进。但是目前很多高校由于种种原因难以实现该项目标，因此建议学校尽可能与现有较为成熟的平台进行合作，尽可能使其更加符合高校英语教学需求，能够具有较为智能化的跟踪记录及分析模式，使其运用起来更为便捷。

“软件”方面，建议高校同学尽可能充分地利用学校提供的英语教学硬件系统，以便更详细地捕捉到英语学习行为数据，而高校教师尽可能利用这些数据分析得出较为个性化的培养方案。

也只有如此，才能不断改进大数据在高校英语教学中的应用。

参考文献

[1] 吴晶.大数据时代高校图书馆英语学习资源的个性化精品服务探析[J].中外企业家，2016（8）：220-221，231.

[2] 颜健生.大数据时代高校英语数字化教学的转型思考[J].鸡西大学学报，2015（3）：79-81.

[3] 晏尚元.英语语言学课程学习策略与效果相关性研究――基于英语专业127名学生的调查数据[J].湖南农业大学学报：社会科学版，2011（5）：92-96.

第5篇：大数据营销创新范文

关键词：互联网+；大数据；营销模式；创新

随着我国信息技术的不断发展，在短短的几年时间内我国的IT行业内实现了几次重大的技术革命，从云计算到物联网，再到今天的互联网+大数据，让数据真正地成为拥有实际价值的资产，在各个行业中得到了广泛的应用。企业基于对大数据的充分利用，可让企业在营销模式的选择上更为精准，获取更高的营销收益比，但因为互联网及大数据在企业营销策略制定中的应用时间还较短，在应用上尚存在着一些不科学之处，因此有必要就互联网+大数据下的企业营销模式进行深入的分析。基于此文章围绕互联网+大数据下的企业营销模式创新为中心，分三部分展开了细致的分析探讨，旨在提供一些该领域的理论参考，以下是具体内容。

一、互联网+大数据简介

互联网+其是创新2.0背景下互联网发展的一种新业态，通俗而言互联网+就是通过互联网+所有传统行业，推动传统行业的革新，在经济形态上不断进行演变，实现社会经济实体生命力的提升。是将互联网领域内创新成果在经济、社会各域中进行深度融合，继而实现全社会的创新力和生产力有效提升，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。大数据又被称作巨量资料，目前官方定义为指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。随着互联网时代的来临，人民在日常生活中所进行的互联网活动都会产生相应的数据，而这些数据的集合则是互联网大数据。其具有价值密度低、数据类型繁多、数据体量巨大以及处理速度快等特点。

二、互联网+大数据环境对企业营销模式选择的影响

在传统的商业模式中，企业在市场经营的过程中，所产生的数据往往是处于零散、杂乱无章的情况下的，随着电子商务和信息技术的不断发展，越来越多的商务活动开始在网络上进行，进而所产生的数据可以更为便利地进行收集。而在这些数据往往内含着大量的价值。在互联网+大数据时代则可应用这些数据，获取消费者信息，在营销措施上实现精准营销，这对传统的企业营销模式产生了巨大的影响，具体而言主要体现在以下几个方面：

（一）消费者决策过程发生变化

互联网+大数据环境对企业营销模式选择产生的影响，首先体现在消费者角度上的消费决策过程的转变。在传统的企业市场营销中，对商品信息的获取，继而对获取信息进行分析，是消费者进行消费决策的基础，在消费者的信息来源上，则主要是源自企业的广告或是亲朋好友的传达。在目前互联网+大数据环境下，消费者在商品信息的获取上，则出现了很大的变化，更多的消费者倾向于网络精准推广和主动搜索的方式去获取信息，而网络中的大量信息则让众多消费者在进行信息的甄选时眼花缭乱，难以做出精准的抉择。从这一角度上观察，在互联网+大数据环境下消费者在商品信息收集、分析以及评价的过程中发生了改变，对大数据的应用贯穿全程，这也是在互联网+大数据环境下企业营销模式选择对面临的第一个改变。

（二）企业营销注重点从技术转移为信息

从各个行业企业本身的营销重点上观察，在互联网+大数据环境下较之传统营销也发生了巨大改变。在传统的企业营销模式的制定上，多基于部分群体消费者的消费情况进行技术性分析，进而制定出详细的营销策略。而在互联网+大数据环境下，信息之间的传递速度很快，市场本身也处于不断变化中，市场中的数据量处于高速增长中，传统营销模式的制定方式，在针对性和适应性上难以保障，难以在互联网+大数据环境下真正掌握市场中消费者的切实所需，在所制定出的营销策效力上逐渐丧失。企业也逐渐认知到这一趋势，在营销模式的选择和营销策略的制定上的重点上，从一开始的小信息量技术分析的方式，转变为大信息量信息为主的模式，信息逐渐取缔了技术成为了市场中企业进行营销模式选择上的重点所在。

（三）个性化需求趋势明显

从消费者的需求层面进行观察，传统营销中利用信息不对等获得竞争力优势的企业营销模式已经难以为继，在互联网+大数据环境下信息更加透明，同时在市场中的竞争也更为激烈，市场中同一行业的产品往往同质化十分严重，卖方市场逐渐转变为买方市场。而消费者在面临数量众多的商品时，在消费需求上也逐渐出现一些变化趋势，在性价比和使用程度上的追求逐渐向追求个性化的“享受”。个性化成了越来越多消费者需求，而这一变化对企业而言，则在市场营销方案的制定上造成了巨大的困难。

三、基于互联网+大数据环境下的营销模式创新

（一）营销组合策略模式创新

其一为互联网+大数据环境下的产品营销模式创新。在进行企业的产品创新策略的制定时，首先需要基于对大量数据信息分析的基础上，对市场中消费者的需求进行深度的挖掘，继而从消费者的切实需求面，以消费者的需求为导向进行产品的设计。同时还必须考了到产品的深度和广度，注意研发产品的整体层次，做好纵向上的划分，同时还要在横向上延伸附加产品，将附加产品作为新产品的部分，提升产品的市场竞争力。其中体验式营销模式便是目前在其产品营销模式效果较好的一种模式。其二为互联网+大数据环境下的价格营销模式创新。就企业的市场组合策略而言，其中价格策略是在弹性上最大的一个部分，因此企业的产品价格的制定上，也需要在互联网+大数据环境下基于对大量信息的分析和应用，进行可见性、量化以及动态化的制定。首先需要就定价目标进行确定，然后基于互联网数据的收集分析对市场需求进行确定，继而就产品成本进行估算，进一步对市场中的竞争因素进行分析，选择合理的定价方法，最后确定最终的产品价格。保障产品定价在信息高度透明的互联网+大数据环境下，具有强势的市场竞争力，同时也保障企业具有盈利能力。其三为互联网+大数据环境下的渠道营销模式创新。

在具体的制定过程中，可基于对现有消费者对企业产品的购买渠道分析获得目标消费者的购物渠道，从而针对性制定出相应的渠道策略。就互联网+大数据环境下的企业营销模式的创新而言，其渠道部分直接决定了企业提供服务或产品能都达到消费者的手中，是企业营销渠道中的重点之一。而在互联网+大数据环境的营销渠道策略的制定上则充分将互联网的因素考虑其中，基于产品、服务目标市场的特点，在制定中营销组合营销的其他因素之间做到一致性。比如企业设计的高端产品，其设定较高的价格，那么在营销渠道上也需要选择高质量的分销商。对于市场中的大型企业而言，可以走实体营销和互联网自主网络商城并行的方式进行营销。对于中小企业而言，则可以充分和互联网进行融合，采用O2O、B2B、B2C等电子商务的模式进行营销。其四为互联网+大数据环境下的促销营销模式创新。在互联网+大数据环境下，对于企业而言，可充分基于对大数据的分析，通过互联网的途径实现精准化的促销，在最短时间内通过促销手段吸引最多的消费者。在传统的企业营销中，多通过零散、无目标的大范围广告轰炸的方式进行促销，这对于一些大型企业而言，还切实可行，而对于一些中小企业而言，在促销的成本上则难以负担。因此在互联网+大数据环境下，对于市场中的企业而言，在促销策略的制定上，首先可基于大数据的收集和分析对目标客户进行锁定，然后通过互联网的途径进行精准促销。一方面通过大数据分析提升促销的效果，另一方面通过和互联网的融合，降低促销的成本，是互联网+大数据时代对于企业而言最为可取的促销新模式。

（二）低成本营销模式创新

在互联网+大数据时代背景下，很多企业都属于万众创业背景下的小微型企业。对于这些小微型企业而言，在互联网+大数据环境下的营销模式选择上，则要较之传统的营销模式进行创新，充分利用互联网的资源实现低成本营销。同时低成本营销在适用性上，还不仅仅局限于资金短缺的小微型企业，对于大中型企业而言，也是降低其营销成本的有效措施之一。具体而言，在互联网+大数据环境，企业可采用以下几种低成本营销模式：其一为移动互联网营销，即将传统的互联网营销和移动通信营销进行结合，进行一体化应用。从目前世界的发展趋势上观察，互联网和移动通信是发展最快，也是前景最为广阔的一个领域。智能手机的普及，让每一位群众都有机会接触到移动互联网。而作为企业，在营销策略的制定上，则可以充分利用消费者使用碎块时间通过手机获取信息的途径，进行碎块化的精准渗透式营销。比如搜索软件关联词排名营销、微博营销、微信朋友圈营销、团购营销等等，都是成本很低但效果显著的新型互联网低成本营销模式。此外视频营销和电子邮件营销，也是互联网+大数据环境下，企业可以适当采用的低成本营销模式。其中视频影像是基于人类作为视觉动物的本性，可在各大网站内通过免费自己产品微视频、微电影的方式，通过丰富有趣的视频内容去吸引观众，借助互联网视频网站的平台，仅仅花费制作一个视频的成本获得良好的营销效果；电子邮件营销，则是基于对网络上消费者大数据的分析，就某一部分的目标消费者群体进行锁定，进而精准地发送邮件进行营销。其只需要花费分析消费者大数据的成本，则可实现精准营销，则营销的成功率上极高，也是互联网+大数据环境下性价比极高的一种营销模式。

结束语

综上所述，随着信息技术的发展和互联网时代的来临，互联网和大数据开始在越来越多的传统行业中得到广泛的应用，并充分发挥其效益。而从企业的营销模式的角度上观察，在互联网+大数据环境下，消费者决策过程发生变化、企业营销注重点从技术转移为信息以及个性化需求趋势明显是对企业营销模式选择的主要影响。基于互联网+大数据时代的不断推进，互联网和大数据在企业市场经营中的应用深度和广度的进一步深化。对于企业而言，需要在互联网+大数据环境下基于自身的营销环境特点，就传统的营销模式进行传统。文章从组合营销策略模式、低成本营销模式两种营销模式入手，提出了相应的创新途径，希望可以给我国各个行业内的企业在互联网+大数据环境下的影响模式选择上以参考和启迪，提升自身的市场竞争力，取得进一步的发展。

参考文献：

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[5]夏金弟,徐奕胜.基于大数据的电子商务营销模式探索[J].知识经济,2016(07):67,69.

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[7]熊燕平.大数据时代网络营销模式研究述评[J].中国市场,2017(05):98,112.

[8]周效东.大数据视阈下景区营销模式的创新研究[J].楚雄师范学院学报,2016,31(9):85-89.

第6篇：大数据营销创新范文

关键词：营销管理；大数据；产品策略；信息孤岛；信息安全

一、大数据与市场营销的内在联系

现代化信息技术的持续发展，为企业的精准信息处理和市场营销提供了重要的途径，满足了市场对于产品的需求。大数据是一种可以处理庞大信息数据的方式，在对市场环境进行分析的过程中，可以实现数据的精准筛选，为企业的市场营销方案设立提供了更为全面和精准的思路。大数据信息技术的处理速度快、容量大、成本低、精准度高，多种优势均为其在企业营销管理工作中的应用和发展提供了重要的动力。企业营销管理要始终将客户放在首位，大数据信息技术和市场营销相互结合，能够实现企业营销管理的创新，提高企业对于自身定位的精准度，推动企业实现可持续化发展。

二、大数据背景下企业营销管理面临的机遇与挑战

（一）机遇

1.成本降低。传统的营销模式中，企业和消费者之间在进行信息传递期间会出现严重的偏差问题，此种情况会导致企业不能精准获取消费者的需求信息，造成了严重的资源浪费。借助大数据信息技术可以对用户的信息进行精准分析，根据分析得到的结果，企业可以在市场营销中创新自身的营销策略和管理模式，同时对市场的发展方向进行预测判断，避免盲目宣传而产生成本居高不下的问题。大数据还可以为其提供更合适的供应商，提高了二者的配比精准度，提升资金利用效率。2.友好合作。大数据背景下，企业可以通过创新营销模式的方式实现精准营销，提高客户的满意度，达到自身的营销目标。在此过程中，企业可以与其他企业达成良好的合作关系，还可以与客户建立密切的联系。通过此种方式，能够实现基于大数据信息技术的良好互动，消费者可以获取最优质的服务，企业也可以根据消费者的消费特征，对市场的发展趋势进行分析判断。与消费者建立稳定的联系是企业营销管理中重要的环节，可以提高企业和客户之间的沟通效率。3.改进服务。企业营销管理创新中要掌握不同消费者的消费心理需求，通过制定出不同的营销方案，实现精准营销。在大数据背景下，企业可以通过在后台分析消费者信息数据的方式，获取消费者的消费喜好和消费需求，从而对此提供有针对性的营销方案。此种企业营销管理模式与传统的模式相比，可以提供精准服务，优化消费者的消费体验，企业的服务质量也能因此得到改进。

（二）挑战

1.理念陈旧。面对现代化的信息技术与大数据技术，部分企业没有认识到新技术的重要性，企业营销管理的理念相对传统保守。管理观念没有得到充分的更新和发展，无法满足顾客日益增长的个性化和多元化服务需求。此种情况下，此类企业会在客户群体和市场群体联系日益紧密的过程中，逐渐落后于市场的发展，最终会被市场所淘汰。2.人才缺失。信息技术的发展对于企业营销管理人才也提出了新的要求。企业若想实现长远稳定发展，就需要在此过程中积极吸收和引进先进的技术人才。比如，使用大数据信息技术对用户的消费模式进行分析就离不开专业技术人才的操作。但是，从实际的发展状况来看，大数据信息技术分析难度大，相关软件的操作问题较多，部分企业员工仍不能充分利用现有的信息资源进行企业营销管理。3.信息安全。大数据是现代化信息技术发展过程中的重要组成部分，承载着信息数据的安全管理任务。如果信息数据不安全、质量不能得到保证，则企业在利用大数据实现创新营销手段的过程中，很容易出现信息泄露以及其他信息安全问题。如果不能对这一问题进行妥善处理，企业最终会失去用户的信任，其营销手段无法取得应有的效果。

三、大数据背景下企业营销管理创新发展路径

（一）产品策略创新

产品创新对于企业营销管理创新发展能够起到十分重要的影响。在企业的现代化建设和管理工作中，产品始终是决定企业经营发展水平的根本内容。产品质量的好坏直接影响到企业发展水平的高低。在大数据背景下，提高用户对于产品的使用体验，有利于提高企业营销管理的创新水平。比如，“滴滴出行”就在发展的过程中，不断地对用户的操作界面以及系统进行优化，确保司机和乘客在使用软件时更加便捷和流畅，方便更多群体使用，扩大了用户覆盖范围。在优化了操作界面之后，对于司机而言，在驾驶过程中操作界面更为简单，减少了因为复杂操作而产生的安全隐患问题。此外，针对手机软件呼叫快车的几起恶性事件，滴滴出行也加强了数据网络的建设，提高了网络信息数据的完善程度。建立线上实时反馈和举报机制，为用户的出行提供了安全保障，建立了负责且值得信赖的安全出行平台形象。

（二）定价策略创新

市场环境当中，消费者真正关心的内容除了产品的品质之外，主要就是产品的价格。所以，在大数据环境下，企业营销管理创新中要注意对用户的心理进行分析，获取消费者的消费习惯、偏好以及消费层次，从而在为消费者提供优质产品的同时，使消费产品的价格更容易被接受。保护广大消费者权益，扩大企业营销管理创新所带来的利益。比如，在市场不断细分的情况下，企业在进行营销管理创新中，要制定出具有全面性和针对性特征的定价策略，从而对消费者的消费行为产生引导作用。针对部分高端消费者，企业可以为消费者推荐品质更优的专享产品和服务，迎合消费者对于高品质生活的追求。为了使内部不同类型的产品都能得到充分发展，企业可以采用差别定价的方式，提供不同类型的产品组合模式。对于有替代性的产品，也可以实施错位定价模式，确保核心产品的市场占有率。

（三）渠道策略创新

企业营销管理创新中的重要手段之一是渠道创新策略，在此过程中，企业可以从以下方面实施创新渠道管理：一是坚持多渠道创新管理策略。在竞争激烈的市场环境中，企业要顺应网络的发展模式，并不断地对推广与销售的渠道进行拓展。企业要对所处市场环境进行系统分析，根据分析得到的结果完成营销诊断，找到突破点。利用大数据信息技术中的网络数据流量营销，拓宽营销渠道。二是坚持构建优质服务渠道。网络用户是较为庞大的消费者群体，企业营销管理过程中，需要经过较长时间才能完成消费者黏性构筑。面对此种情况，企业要深入网络环境中，坚持构建优质网络服务渠道。此种方式不仅可以拓宽客源渠道，而且还对消费者的消费习惯产生积极引导。比如，在网络购物平台中，增加微信、支付宝、银行卡等不同支付方式，为消费者个性化消费需求提供支持，充分提升不同平台用户群体的消费动力和消费潜力。再比如，在软件平台中增加合作伙伴一键跳转功能，优化了用户在操作过程中的体验，此种方式也是一种十分有效的渠道创新方法。

（四）定位策略创新

1.打通信息孤岛。信息数据的争夺已经成为了企业营销管理创新的重要内容，各个企业都期望通过获取有效信息数据的方式，扩大自身在企业营销管理中的优势。由此可见，信息数据对于企业而言十分珍贵，因此在实际的发展中，各企业对于自己拥有的信息十分看重。信息存储在不同的服务器上，各个数据之间不会进行任何形式的沟通与交流，从而产生了信息数据孤立的局面，形成了“信息孤岛”。此种模式并不利于企业之间形成良性互动的发展局面，为了打通信息孤岛，就需要多方企业共同协作。在此过程中会涉及第三方利益问题，对此，相关领域的企业可以在智能数据的婴儿期就积极参与到信息数据管理行业规范的制定中，为今后的数据共通奠定良好的基础，获取更多有效价值数据，避免因为前期准备不足而对后续工作产生不利影响。2.保护个人隐私。目前，现代化信息技术持续发展过程中，部分用户在使用智能软件中，发现了“大数据杀熟”等问题。出现此种问题的主要原因是企业为了能够提供给用户更为精准且具有针对性的服务，需要通过分析用户的信息而对用户进行精准画像，但是，部分企业没有合理使用用户的信息数据，对用户数据和信息的安全性没有进行妥善保护。对此，企业要注意在接入大数据信息技术的同时，既要保护好自身的信息安全，也要保护好用户个人隐私。比如，我国某地区企业构建了智能数据技术平台，提高了信息数据操作的便捷性，与此同时，该企业重点加强了对信息数据处理过程中的易读性和可视化，并对信息数据处理人性化方面也进行了改善。企业在使用智能数据的过程中，始终确保了信息数据内部和外部各个数据源的高效整合与沟通，在此过程中，如何保护用户的隐私安全成为了一项重要内容。国家相关的法律法规要进一步完善，吸收借鉴欧美先进国家和地区的管理模式，结合我国的实际情况，提出具有针对性的改进意见，以法律的形式进行有效管理。

第7篇：大数据营销创新范文

关键词：大数据时代；企业管理新模式；创新

大数据被许多人定义为“无法再允许的时间里用常规的软件对内容进行抓取、管理与处理的数据集合”。简单的说“大数据”就是传统IT技术与数据库无法进行处理的海量数据，总体而言，大数据最显著的特征主要集中在三个方面，首先，是多样化，即数据的类型包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据，在网络时代的背景下，非结构化的数据呈现出了暴涨的趋势。其次是快速化的特点，就是数据的产生与获取加上分析的速度持续的增加，进而形成高速的数据流，最后就是价值化，也就是大数据中含有大量的科研、经济以及社会价值，这些价值可以被充分的挖掘与使用，促进各个领域的持续创新。

1 大数据时代带来的挑战

由于大数据自身所特有的独特性，在给我们企业带来巨大便利的同时，也给我们企业带来了更多的挑战。由于大数据具有多样化的特征，企业要收集的数据除了传统渠道获得的信息以外，还需要接受大量的非结构化数据。而这些非结构化数据的收集与整理对企业来说仍然是个巨大的挑战。在经济全球化发展加速的背景下，如何有效的处理大量的数据并进行实时有效的分析并及时应对不断变化的市场形势，对企业来说也绝非易事。在企业所收集的海量数据中除了包括有大量的企业信息，还包括了大量的客户信息，如客户的个人资料。如何妥善的保管客户隐私、商业机密和数据备份等一系列的安全问题，对各大企业来说也是需要几经思量的问题。

2 目前的企业管理中存在的问题

我国在进入到世界贸易组织以后，各大企业都在不得不面临着国际上的竞争与冲击，其中，在对比下许多的企业在管理方面存在的问题也越来越显著，一些旧式的企业管理模式还在占据着许多企业管理上的主导地位。主要表现在以下几个方面：

2.1 决策程序方面

我国企业在目前的产权上仍然存在不清晰的情况，并且在制度上的安排，不能给企业的决策者提供一个追求长远利益稳定的预期与重复博弈的规则，这样的情就会决策者的利益与它所进行Q策企业在利润上没有了长远的关系，会造成决策者在做决策时产生犹豫不决的状况。

2.2 营销理念的方面

随着市场上需求不断的更新换代，市场营销的理念不再是以前计划经济时代时简单的买与卖的关系，“大数据时代”背景下的企业营销理念上的要求是把企业的文化、理念、信誉以及服务进行有机的融合，打包式的将理念推销给客户或是潜在的客户，从而达到将企业上的文化进行快递式的处理，对企业盈利上的目的进行实现。但是，目前的状况是许多的企业依然固执的对陈旧的营销方式进行使用，其实，这样的做法会严重的阻碍企业进一步的发展。

2.3 无形资产方面

现代企业之间的竞争能够取得胜利的关键已经不是谁家的设备更加的现代化，或是进行生产的产房越多就越有利于获得更多的利益，更容易胜出。针对于现在的市场形式的特点，其实取胜的关键是领先的知识产权，或是更具有知名度的品牌，还有就是商家的拥有的一个好的声誉等这些不存在形式的无形资产所决定的。

3 大数据时代下的企业管理模式创新

陈旧的企业管理模式已经不再适应新时代的发展，新的管理思想正在以迅雷不及掩耳之势的速度进行着更新，所以当今时代在管理模式上的创新，已成为让企业得以发展的重要途径。只有企业顺着时展不断的将自己运作模式进行及时的更新，才能在得以更好的发展。

3.1 数据技术人员的培养

数据技术人员的培养，在大数据时代背景下具有异常重要的意义，因为技术人员可以通过自己头脑中的市场营销知识对数据进行相关的分析与处理，所以，信息技术知识与运营管理知识上的综合型人才是企业得到更好发展必不可少的因素。对于技术人员的培养，企业应该制定一个详细的计划，关于培训的间隔时间与每年应进行的次数等都制定出一个规范的标准，这样企业中的员工才会引起很高的重视程度，在接受培训的过程中采取一个良好的态度。

3.2 重视社会公众的意见

在传统的管理模式下，企业的重大的事宜一般都是商业中的精英或是咨询公司来进行决定的，但是随着社交网络的普及以及社会自媒体的出现，企业应将决策的权利移交给社会上的公众，听取不同方向上的意见。

3.3 品牌营销的创新

创办企业的宗旨就是使消费者接受企业文化，提升产品的市场接纳度以及消费者的认可度。所以，在大数据时代背景下的品牌营销显得更为重要。在营销的过程中，应着重突出企业的文化。企业的产品能否成为知名产品在很多程度上都是由企业的营销方针决定得。因而，在大数据时代背景下加强品牌营销的管理模式是适应时代的发展，也必将为企业的发展拓展更为广阔的天地。

3.4 抓好软硬件的管理

由于大数据的数据量极其庞大，对相关存储和运作的设备要求比较高，企业要有较大的投入。虽然从设备上说，服务器、机房、带宽、电力、制冷等硬件设施相比于传统数据中心并不会发生本质性的变化，但是仍要加强管理。同时对于企业来说，存储好所产生的数据仅是基础，而如何管理好这些容量大、结构复杂的数据，并从中发现他们的价值才是关键！说到管理我们就要关注软硬件方面的选择。

首先，企业产品的渠道在改变，大家一直在提精准营销。把产品与服务送到有需求的人身上。但是，传统的做法，还是基于历史数据的分析。由于现代社会需求变化很快，很可能你分析的需求对于消费者来说，当时非常需要，但是现在就不需要了？其次，决策模式和决策准确度也在变化。利用大数据的分析能力，能够提供给企业决策层的将会是一个从各个领域进行了全面筛选的信息，这能够让企业的领导层更准确的了解市场、客户、以及自己的产品。大数据还能够给与的是更加深远的，比如行业趋势类信息。另外，由于大数据分析决策是实时进行的，这也提升决策的效率，缩短了企业从创新到产品服务产生到推出市场的过程，在创新的市场里面，速度就意味着一切。

结束语

在大数据时代的背景下，企业所面临的考验只会更加的严峻，因为创新是一个国家的灵魂，是国家向前发展的不竭动力，面对来自四面八方挑战与机遇，不断地进行创是唯一的出路，适应社会的发展才能在激烈的社会竞争中立于一个不败的境地，所以，企业在管理模式上的不断创新是企业得以发展的不竭动力。

参考文献

[1]吴师师.电力营销管理的创新与发展研究[J].中国管理信息化，2016（02）.

第8篇：大数据营销创新范文

[关键词] 大数据；企业营销；应用分析；营销策略

[中图分类号] F270 [文献标识码] B

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

一、新形势下大数据的内涵

（一）大数据定义

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

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

（二）大数据的价值

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

二、新形势下大数据在企业营销中的应用

（一）实现精准化营销模式

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

（二）实现多方共赢

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

（三）实现消费行为的变化

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

三、基于新形势下企业营销战略分析

（一）市场调研

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

（二）市场细分

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

（三）产品模块化

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

（四）市场分销

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

四、结语

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

[参 考 文 献]

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[2]金晓彤，王天新，杨潇.大数据时代的联动式数据库营销模式构建――基于“一汽大众”的案例研究[J].中国工业经济，2013（6）：122-134

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

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

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

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

第9篇：大数据营销创新范文

【关键词】大数据 商业银行 互联网金融 云计算

一、商业银行大数据应用研究综述

目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。

二、大数据应用给商业银行带来的机遇

大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。

第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点，ATM，POS等固定设备扩展到手机，IPAD等移动终端设备，再扩展到微博，微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付，电子支付到第三方支付，再到移动支付。第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩，评估业务风险，配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。第三，大数据应用将提升客户服务水平。大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。

三、大数据在商业银行的应用实践

（一）渠道拓展

大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。

（二）个性化服务

个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。

（三）精准营销

通过客户行为分析并预测需求实现精准营销是典型的大数据应用。精准营销包括目标客户的精准定位，传播途径的选择，营销活动执行趋势分析和异常监控，营销活动的传播效果和市场效果评估，商业银行应用大数据分析用户影响力。用户聚集区域和日常活动轨迹，用户基础银行业务使用的规律，用户关注点来实现客户营销。

（四）小微企业信贷

商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。

四、商业银行应对大数据策略

大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。

（一）数据

商业银行需要提升互联网数据获取，管理和整合能力，不仅要完成银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据的整合。商业银行不断地从广泛来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将分析结果应用于业务决策与支持。

（二）技术

商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。

（三）思维

大数据时代商业银行必须具有数据思维。大数据时代重要特征就是社会数字化，一切社会现象解释、监控、预测与规划都离不开对数据足迹的收集，整理和分析。因此商业银行需要具有数据思维，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，放弃对随机样本关注，而关注全数据，数据分析结果不是精确性，而是混杂性。

参考文献：

[1]赵国栋.大数据时代的三大发展趋势及投资方式[R].国金证券研究报告，2012.