大数据营销方法精选(九篇)

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第1篇：大数据营销方法范文

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

[3]王波，吴子玉.大数据时代精准营销模式研究[J].经济师，2013（5）

[4]张敏，陈倩媚.四大国有商业银行优化个人客户结构的策略探讨[J].时代金融，2007（6）

[5]龚敏，刘广丹.基于大数据的精准营销应用研究综述[J].市场周刊，2016（7）

[6]李红利.试论大数据背景下的精准营销[J].才智，2016

[7]王小志，张岩.浅析大数据时代的精准营销[J].现代经济信息，2016

第2篇：大数据营销方法范文

【关键词】大数据时代；企业；营销策略

1大数据对企业营销的影响

经济社会不断发展，助推了现代信息技术的革新，大数据逐渐成为时展的先声，成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合，汇总了海量数据信息，成为巨大的资源库。为了快速处理数据，提取有效信息，大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛，除了传统数据之外，还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂，对技术提出要求，云计算满足了数据需要，开发了大数据的信息价值，应用范围正在不断扩大。大数据对社会发展产生重要影响，对企业的辐射作用非常大。以营销为例，大数据汇总了用户的需求信息，企业依靠大数据技术，能够对用户需求进行分类，并根据用户需求提供相应服务，提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向，企业可以根据大数据制定营销管理目标，预测市场的发展方向，获得更多的发展机遇。当然，大数据也给企业带来了挑战：在大数据时代，市场处于时时变化之中，企业必须构建现代化的营销体系，加大产品创新力度。同时，企业需要不断更新营销理念，顺应市场的发展变迁，创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊，企业必须采用高效营销策略，不断提升自身的营销竞争力。

2大数据时代企业的营销策略

2.1开展数据营销

在大数据时代背景下，企业营销出现了新变化，传统营销方式逐渐落后于时展的潮流，企业需要把握机遇，充分认识大数据特征，并依靠大数据进行营销。与传统营销相比，大数据营销更具挑战性，其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托，企业可以调用互联网中的数据信息，把握用户的最新需要，并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济，全球化加速了国内市场和国外市场的整合，企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类，企业可以根据市场数据制定营销策略，在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略，能够创造更多的经济效益，并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率，企业需要做到以下几点：第一，企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘，仅仅对月份市场数据进行了调研，以偏概全对市场认知不足，难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况，需要放长眼光，获得更多数据，并对数据发展趋势进行分析，从中洞察用户的个人需求等，理解消费者的消费情感。同时，企业要对市场发展方向进行预测，以便快速调整营销策略，提高营销质量。第二，企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则，让消费者投入营销工作之中，为营销部门提供可行性意见，增进彼此之间的联系，深化消费者对企业的情感体验。第三，企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求，企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据，进行一对一的产品信息推送[2]。

2.2构建数据平台

在大数据时代背景下，企业之间的各部门需要建立互通联系，各部门需要共享客户数据库内的信息，并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中，客户数据受到了忽视，客户需求并没有得到充分满足，企业与客户并未建立对话关系，其推出的产品营销范围有限。针对这一情况，企业需要改进营销行为，打造专业化的营销数据平台，并将客户数据作为重要资源。一方面，企业应该引入更多的技术资金，引进大数据技术，形成完善的客户数据库，并要求各部门共享信息，根据数据捕捉客户的消费动态，记录客户的消费行为，分析客户的消费习惯等，对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面，企业应该制定市场调研表，对竞争对手的产品信息进行获取，关注竞争对手的最新动态，并制定相应的营销方案，在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露，企业应该采用数据加密技术等，对数据平台进行定期更新和维护。

2.3培养新型人才

传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用，对大数据内涵不甚了解，针对这一情况，企业应该加快人才培养的步伐，打造专业化的数据营销人才团队。首先，企业应该加大宣传力度，明确大数据的重要作用，并定期开展培训教育工作，对营销部门进行培训。其次，企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起，以培训考核结果分配薪资，增强营销人才的警惕意识。再次，企业应该邀请技术人员开展讲座等，为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等，不断增强营销人才的数据分析能力。

第3篇：大数据营销方法范文

关键词：品牌资产价值；实时竞价广告RTB；品牌忠诚；数据管理平台DMP；广告交易平台AD Exchange

中图分类号：G114 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2017）01-0071-05

一、问题提出

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销模式一般可分为以下三种。

1.数据产业链模式（苏高2014）：租售数据、租售信息、数字媒体、数据使能、数据空间运营、大数据技术，提供商是数据产业链条运营的最佳模式。

2.挖掘大数据的精准营销模式：精准营销依靠大数据挖掘技术对消费者进行精准营销，消费者品牌态度和购买意愿均有不同程度的影响。

3.大数据挖掘技术产业链形成模式（龚映梅、曹新波2016）：在分析大数据环境、产品和精准营销模式三者关系的基础上，构建由数据采集、分析挖掘、精准营销模型、精准营销执行和效果评估反馈等重要环节组成的大数据环境。胡艳丽等（2014）认为大数据营销模式将成为传统营销模式的终结者，客户数据成为利润的驱动者；黄勤芳（2016）认为大数据营销模式将对小微企业持续发展提供助力。大多数学者在大数据背景下对大数据技术、营销模式、产业链构建提出相应的观点和看法，对于大数据环境下的宏观分析、意义研究较多，却缺乏大数据营销模式，尤其是广告推送模式改变对消费者作用机理和影响程度的研究，从而无法衡量大数据营销对消费者可能产生的实际和影响价值到底有多少，对以生产特色文化产品为代表的小微企业到底使用何种精准营销模式没有明确的概念。

大量研究仅仅是孤立地研究大数据使用理论和技术对于产品销售的影响，鲜有以量化形式研究关注于大数据营销对于消费者的影响程度和影响维度，更鲜有将特色文化产品的销售与大数据营销中最重要的技术RTB实时竞价广告联系起来研究的逻辑关系。基于此，本研究将从河南省特色文化产品的销售路径研究出发，分析大数据营销尤其是RTB实时竞价广告可能对特色文化产品的销售产生影响的作用机理和影响程度，为河南省特色文化产品的大数据营销模式形成提出对策：（1）构建基于购买特色文化产品的消费者的消费行为路径的大数据营销模型，为河南省特色文化产品的网络整体营销格局提供途径；（2）选取最能反映大数据营销对消费者的消费行为的影响因素种类的指标，分析大数据营销如何更有效地营销消费者，从而构建河南省特色文化产品的大数据营销模型。

二、文献回顾

（一）河南省特色文化产业发展现状

对于河南省特色文化产业发展的研究，主要集中于国内学者的研究，并且具有很浓郁的地方特色，经过文献搜索，河南省特色文化产业发展现状的内容主要有以下4个方面：1.河南省地处中原，文化底蕴深厚，特色文化资源的数量多、品位高、类型全。但目前河南文化创意产业的发展还存在着高端创意人才不足、市场化程度低和知名品牌少等问题（张若滢，2014年）；2.河南传统文化资源是河南建设文化强省、发挥文化生产力、促进中原经济区建设的有力支撑。但是，虽然河南传统文化资源丰富，却呈现散而乱的局面（陈留根，李丹丹2013年）；3.在河南省文化省战略的推动下，近几年河南省特色文化产业的发展取得了瞩目成就，打造出一批知名文化品牌，形成了一批文化产业集团，社会公共文化服务体系也不断健全（张姣姣，2011年）；4.产业结构不合理，整体效益低和竞争力不强等问题，其深层次原因是文化观念等非正式制度落后、法律环境和管理制度不完善、具体制度安排不到位，制度创新不能有效促进现代产业体系发展（李武军，2012）。

（二）河南省特色文化产业发展的对策

在国内文献的搜索中，如何解决河南省特色文化产业发展现状中出现的问题，主要集中于：

1.深入剖析当前发展特色文化产业的优势和不足，针对河南特色文化发展现状，运用结构方程模型，构建特色文化产业发展评价体系，找到影响我省特色文化产业发展的关键环节（黄伟，尹胜2015）。

2.一方面借助政府针对文化创意产业新的融资政策，将特色文化产业巨大的资金需求和多元化的融资渠道结合起来，解决文化产业发展所需的资金问题；另一方面要充分挖掘特殊文化资源在产业发展中的宣传推介作用，加快产业联动步伐，逐步构建完善的文化创意体系，实现区域特色的文化产业集聚（张若滢，2014年）。

3.有必要根据特色化、产业化、品牌化、效益化等原则，通过成立省级传统文化资源整合机构，以市场需求为导向，以培育品牌为引领，以产业发展为抓手，以项目为载体，以重大文化活动为依托，以龙头文化资源为核心，积极打造独具河南文化特色的文化集聚区等途径整合河南传统文化资源，以更好地发挥河南传统文化资源生产力的作用（陈留根，李丹丹2013年）。

4.在公共财政框架下，在基本公共服务均等化的原则下，公共文化服务成为当下我国文化事业向社会提供的主要服务内容，即保证全体社会成员享受到基本的精神文化产品和服务，保障全体社会成员最基本的文化权益，由政府文化事业提供的免费或优惠的文化产品和服务（赵颖，2013）。

（三）研究设计与方法

1.数据采集方法及来源

本研究采用调查问卷的方式收集初级数据，选取了开封汴秀、开封朱仙镇木版年画、开封官瓷、禹州钧瓷、南阳独山玉、浚县泥咕咕、淮阳泥泥狗作为河南省特色文化产品的调研地，以当地具有代表性的企业的产品营销现状作为调查对象，问卷调查时间为：2016年3月5日～2016年4月5日，共发放问卷：550份，回收530份，排除回答不完全及有虚假成分的样本后，最终使用有效样本共计495份，有效问卷率为93.4%。

问卷设计为三个部分：问卷第一部分是对河南省具有代表性的区域特色文化企业及产品进行营销状况的实地调查，此部分共有31个问项，采用类别量表的方法，根据产品销售地区、年销售额、企业销售渠道、品牌传播基本情况来进行分类的，用来测量河南省特色文化企业产品营销现状，河南省特色文化产品目前的产品生产状况，以及消费者对于特色文化产品的了解、购买、评价方面的内容，所选取的31个指标来自于实际的调查研究。

第二部分是针对具有网络购物习惯的消费者进行的精准目标消费者的消费习惯进行的调查，此部分共有10个问项，其中涉及了网络消费者的基本消费结构，在网站购物时的消费习惯，对于推荐类广告的态度和行为；第三部分是针对河南省特色文化产品的网络销售进行的调查，共6个问项，其中主要对河南省郑州市各个行业的具有网络消费习惯的消费者对于河南省特色文化产品的购买态度和行为进行深度调查，尤其是对推荐排名类广告的肯定、认知及使用程度进行初步的探测，以预估实时竞价广告在河南省特色文化产品的销售上可能起到的作用，以及对于生产企业销售渠道和品牌传播起到作用进行量化定量统计。第二、三部分采用李克特5点量表尺度（Likert-Scale），代表从“选择购买”到“坚决不买”来表达他们对推荐广告的态度，在问卷设计上，第二部分采用定类尺度、定序尺度，包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、职业等选项。

2.数据处理方法

对具有网络购物习惯的消费者通过统计学工具SPSS15.0进行数据分析。使用频数分析方法来检验具有网络购物行为的消费者的社会人口统计特征。通过因子分析方法检验网购消费者对网络购物的忠诚度，使用频数分析方法来检验受访者的人口统计特征。通过频数分析方法来检验推荐广告对于消费者网购行为的影响。通过因子分析方法检验价格、渠道等4个方面因子对于特色文化产品的购买所带来的影响。通过AMOS7.0统计学工具使用结构方程式SEM检验研究模型的拟合度与4个因子之间的关系。

三、结果与分析

（一）调查对象的人口统计特征

调查对象人口统计学特征及对购物网站浏览频率特征如表1所示。在对河南省郑州市进行近495份有效样本之中，有接近49%为男性受访者，有51%为女性受访者。从年龄上看，网购主要分布在20岁～30岁（36.5%）和31岁～40岁（21%），因此可以说网络购物对青年人和中年人更具有吸引力，所以对于推荐类广告这些年龄段的人更有吸引力，从职业上来看，主要分布在学生（23.5%）、教师（12.3%）、公务员及机关事业单位行政人员（8.5%），商人占（7.4%），农民（12.9%），专业技术类（10.5%），自由职业者（3.5%），由于年龄因素，学生更加倾向网络购物。因此，对于网络购物应该更加倾向于年轻消费者和中年消费者。对于婚姻状况在收入方面，学生绝大多数（82.3%）是无收入的，但是却承担着网络购物的主要部分，2000～3000元收入占18.4%，3000～4000元收入占32.3%，4000～5000元收入占20.4%，而10000元收入以上占有3.8%，而收入较高的人如医生、商人等所占网购比例相对较少，从某种意义上说网络购物和收入成反比的关系，其主要原因是医生工作时间相对较多，网络购物的时间相对较少，而商人主要原因的是对网络购物的品质持保守态度。

（二）河南省特色文化产品与网络营销及RTB竞价广告因子分析及问卷的信度

为了得知河南省特色文化产品网j营销的必要性，及RTB实时竞价广告对于河南省特色文化产品消费者的影响度，采用了因子分析法。采用该分析法之前，先利用巴特勒球形检验（bartlett’s TEST）和KMO统计量（Kaiser-Mcycr-Olkin Measure of Sampling Adequacy）对数据的合适性进行检验。其结果显示：河南省特色文化产品的网络营销的KMO值=0.745，（0.7

之后，用SPSS15.0对20项有关网络营销及RTB实时竞价广告对河南省特色文化产品的营销影响的描述进行因子分析。为了提高分析结果，将因子荷载小于0.4和公因子方差小于0.4的描述项舍去，最后只剩11项参与因子分析。分析结果显示：各个描述项的因子荷载和公因子方差均大于0.4。根据主成分萃取方法（Principal Component Method）获取初试的因子分析结果，然后使用方差最大化的正交旋转法对提取公因子旋转，使公因子有较满意的解释。按照常用的特征根（Eign value）大于的标准，共萃取了4个公因子，如表2所示。分别是“购物网站种类”、“RTB实时竞价广告状态”、“河南省特色文化产品种类”、“特色文化产品营销渠道”。一般认为绝对值大于0.3的因子载荷是显著的。为增加研究的显著性，所挑选的出来的因子变量均大于0.45.11个变量集中在4个主成分上，每个主成分的特征值都大于1。这4个主成分因子累计解释的方差为78.39%，也就是说这4个因子代替原有的20个变量，可以概括原始变量所包含的78.39%的信息。为检验因子的分析效果，对提取的公因子进行内在信度分析。结果显示，网络营销及RTB实时竞价广告对河南省特色文化产品的营销影响因子及各个问项的信赖度克隆巴赫系数（Cronbach α）值均在0.7以上，说明问卷设计信度较好，具有较为完整和可信的内部环境一致性。

（三）河南省特色文化产品网络营销及大数据营销效果因子分析

用SPSS15.0对5项河南省特色文化产品网络营销及大数据营销效果进行因子分析。同理可得2个公因子，分别是“河南省特色文化产品市场销售状况”和“河南省特色文化产品的品牌形象推广状况”，如表3所示。5个变量集中在2个主成分上，每个主成分的特征值都大于1。这2个主成分因子的了几解释的方差为72.23%，也就是说这2个因子代替原有的5个变量，可以概括原始变量72.23%的信息。为检验因子分析效果，对提取的公因子进行内在信度的分析。结果显示，市场销售状况和品牌形象推广状况以及各个问项的信赖度克隆巴赫系数（Cronbach α）值均在0.7以上，说明问卷设计信度较好，具有较好的内部一致性。

（四）模型的建立及评价

运用AMOS7.0进行运算和拟合，使用验证性因子分析法，将标准累计量低于0.5的11个选项全部剔除后，得到修正后的网络营销及RTB实时竞价广告对河南省特色文化产品的营销影响因子结构方程模型（如图1所示）。验证性因子分析到了11个维度，分别是：“购物网站浏览频度”、“价格敏感度”、“网站点击率高的APP”、“推荐广告的浏览频率”、“推荐广告的商品购买机会”、“特色文化产品的种类”、“推荐广告商品的高满意度”、“特色文化产品的官网购买渠道”、“特色文化产品的购买价格”、“特色文化产品的购买动机”、“特色文化产品官网推荐产品浏览度”。

这个结果预示着模型和观察都的数据之间有着很好的拟合度：X?=743.395（df=258，P

X?=743.395（df=258，P

SF=河南省特色文化产品市场销售状况BF=河南省特色文化产品的品牌形象推广状况 F1：购物网站影响因素 F2：购物网站推荐广告影响因素 F3：河南省特色文化产品的销售因素 F4：河南省特色文化产品的网络销售意向。

（五）实践操作与应用

根据上述模型与数据论证，本研究提出河南省特色文化产品如何应用大数据营销尤其是应用实时竞价技术广告来挖掘消费者潜在需求，图2是河南省特色文化产品大数据营销品牌整合传播模型，解决河南省特色文化产品在销售方面的三个问题：

1.解决河南省特色文化产品的品牌定位问题。河南省特色文化产品大多数都承载着厚重的历史文化，而让这种历史文化感真正地能被消费者在品味、风格、潜在需求方面接受，并不是一件在短期内可以完成的事。而品牌定位的实质是制造强势品牌，在消费者心智中形成强烈的印象，从而让消费者可以深刻地记住该品牌。本模型将河南省特色文化产品的品牌定位为独一无二、实用、创新、文化积淀，使之成为其品牌的核心价值，河南省特色文化产品拥有厚重的文化积淀，但是这并不是每一个潜在消费者都可以认知并理解认同的，把消费者的潜在需求与产品定位紧密结合起来是开拓特色文化产品发展之路的必由之路。同时，河南省特色文化产品的品牌定位也旨在能够引领消费导向，特色文化产品以前的定位皆以欣赏、把玩、装饰为主，因此其销售途径非常有限，但是重新定位特色文化产品可以拓展其使用空间，尤其以其文化品味为核心，以美观实用为品牌特色，引领特色文化产品消费的新时尚是其宗旨。

2.以互联网技术移动营销为背景，解决怎样挖掘消费者潜在需求，开创特色文化产品利基市场，创建行业壁垒的问题。利基市场是更窄地确定某些群体，这是一个小市场并且它的需要没有被服务好，或者说“有获取利益的基础”。通过对市场的细分，企业集中力量于某个特定的目标市场，或严格针对一个细分市场，或重点经营一个产品和服务，创造出产品和服务优势。特色文化产品市场无论是国内市场还是国外市场，都不属于大众市场，只有在分众市场进行细分，挖掘消费者潜在需求，由于本身的独特性和制作工艺保密性等的因素，特色文化产品很容易建立市场壁垒，增强竞争优势，在目标消费群体的选择上也更容易达成特殊偏好的消费群体。网络社交平台成为主流营销手段，运用云数据计算技术，企业自身可以建立特色文化产品网站，这些网站上企业可以根据页面二维码扫码，独立级域名的直接访问统计出会员的各项消费行为数据，例如订单统计、年龄分布、区域分布、销量分布等，从而有效的制定并执行切实的营销销售计划，才能达到事半功倍的效果。

3.解决企业如何与消费者进行长期稳定互动的关系的问题。根据马斯洛的需求层次理论，人类需求分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。由于特色文化产品市场的利基性特点，其消费者也具有特殊的消费偏好，以社交需求、尊重需求和自我需求为消费动机的消费者居多，消费者的身份认同感也较强，成为品牌忠诚消费者的可能性也较大，因此加强与消费者长期稳定的有效沟通与联系是十分必要的。本模型是基于整合营销传播理论的理念，探讨如何在互联网背景下与消费者保持长期有效的沟通关系，在本模型中借助“云媒”多媒体路由器，可以完成企业的自媒体营销和精准的手机广告投放，让消费者充分认知特色文化产品；通过实施竞价广告操作平台不仅可以有效的分析消M者需求，投放精准互联网广告，还可以通过低成本的营销方式与消费者保持密切长期的线上线下互动，这正是河南省特色文化产品在目前的营销环境下需要不断补充和加强的。

四、结论与讨论

从理论和数据统计以及操作运用结果上看，本研究探索了河南省特色文化产品网络营销与大数据营销的形成路径的决定因素，以及这些因素和营销所追求的销售额及品牌形象之间的关系。根据此次研究成果，发现了河南省特色文化产品大数据营销的影响因素，以及影响其销售额和品牌资产价值的重要指数，根据这些结论和数据，可以根据决定消费者购买动机的影响很好地设计河南省特色文化产品的大数据营销系统模型（如图2）。

此外，根据大数据的实时竞价广告的消费者偏好数据挖掘系统可以设计对特色文化产品消费者的个性化服务，使得特色文化产品的精准化营销成为可能，定制个性化的特色产品成为大数据营销的标志，使得河南省特色文化产业从实践角度来看，对于大数据营销对消费者是如何作用以及影响大数据营销效果的研究很少，尤其是对于河南省这样一个文化大省，丰富的文化资源如何利用现代的营销技术使其真正成为有品牌资产价值的产品的研究更少，本研究从数据调研、立论论证、模型建立、操作构思都做了积极的探索与思考。本研究提出河南省特色文化产品的营销思路应该广泛地考虑网络购物和以实时竞价技术为代表的大数据营销，是为河南省政府对于大力发展文化产业特色文化产业的发展水平随之提高到一个新的台阶。

参考文献：

[1] 龚映梅，曹新波.2015.基于大数据平台的云南省农产品精准营销策略研究[J].特区经济2015（10）：45-47.

[2] 胡艳丽.大数据决定人类未来[N].中国保险报，2015-07-17.

[3] 黄勤芳.“互联网+”时代小微企业网络营销策略研究[J].新经济，2016（Z1）：23-25

[4] 张若滢.河南创意产业的特色文化分析――以南阳玉石文化为例[J].美与时代，2014（9）：25-27

[5] 陈留根，李丹丹.河南传统文化资源整合的原则和途径研究[J].前沿2013（1）：35-37

[6] 张姣姣.论河南特色文化产业发展现状与对策[J].中国集体经济，2011（30）：65-68.

[7] 李武军.中原经济区现代产业体系发展及制度创新研究[D].武汉大学， 2012.

第4篇：大数据营销方法范文

关键词：大数据；网络营销；云计算

我国网络营销开始表现出圈子化的特点，例如形成了“爱车一族”“数码一族”等，为此，在进行网络营销和沟通方式的转变中应当偏向互动式结构。例如当前易传媒平台已经对超过4万个在线殷勤进行了效果优化的分析，并不断更新数据，最终形成了网络营销基本指导方法。这种基于大数据背景下的创新将能够提升未来网络营销的能力，更加有助于满足消费者需要，因此具有重要现实意义。

一、大数据及相关概念

大数据主要是指当前阶段采用常规手段无法有效应对的海量信息数据。这些数据是传统级无法应用的。大数据中信息量始终都在增加。

网络营销活动中，数据量并不缺少，但是针对增加的数据需要有效处理才是关键。企业中需要对用户、市场以及销售情况进行分析，并对所有数据进行整合与运用。面对如此巨量信息现代化的网络营销技术必须利用所有数据，形成完成的且具有高效率的应对方案。例如像阿里巴巴这样的中国电商领军企业，也正在不断运用大数据解决实际问题。淘宝系统平台中，上架通过淘宝模仿掌握了所有行业的销售情况，例如商场排名以及消费者行为等等。

大数据下的网络营销模型分析：

通过对大数据应用到网络营销之中，并对所有大数据源实施有效对比，则就能够形成有效的营销模型网络：

（1）对日志信息进行搜集与整理，并分析各大消息站点的信息。（2）对所有数据信息员输送到网络营销模式之中，通过算法库完成运算与方法归类。例如聚类算法以及分类器等。（3）通过对上述信息的提取，形成有效网络营销方案。例如在基于大数据商品关联营销以及商品地理营销、社会网络营销等基础上形成解决对策。

二、大数据背景下的网络营销措施

1.商品关联挖掘分析

在网络营销案例研究中，“啤酒与尿布”案例非常具有代表性。将啤酒与尿布同时放在一起则能够极大程度上提升二者销量。究其原因主要是美国家庭主妇并不是自己采购食材，而是丈夫下班回家负责采购，美国人非常喜欢喝啤酒，因此，会在购买尿布的同时购买啤酒。这样两者之间就形成了一种隐形关联。大数据挖掘的关键就是能够分析出集中数据之间形成的隐形关联，通过拼接碎片数据的方式打通数据之间形成的关系。

2.产品地理分析

通过对网站数据进行分析发现，不同地理位置上的人们具有属于各自的饮食习惯和偏好。例如武汉人比较喜欢吃牛肉，浙江人偏好吃螃蟹。同时针对两个省份的喜好情况可以设置独特的销售方式。

总体而言，在对文胸的分析发现，北方地区对B、C罩杯的文胸需求量较大，南方则对A罩杯文胸的需求量较大。通过这个购买分析可以发现，针对北方与南方地区进行产品销售时应当有所侧重。上述中所有结论的获得与产生都依据的是十分典型的大数据。因此产生的结论更加对商品地理营销具有至关重要的价值。更加可以指导相关产品的地域性营销。

3.社会网络营销分析

这些看似无心的举动，其实正是主办方基于大数据，对受众群体和社会化网络传播媒介的了解，比如：蒙牛的年轻、梦想、牛奶的品质生活很符合年轻人的口味。还有因为红米手机的价格不高，所以红米的定位在二三线城市消费者，而QQ空间在这个群体里有着很大的用户黏度。还有凡客体的火热，也是归功于微博的时效传播与个性化追求。

三、案例分析

微博的流行与火热进一步促使网络营销的发展，微博用户之中拥有大量相同爱好的朋友，这部分人中可以发送同类广告消息。例如下图1.中所示，红色圆圈表示的是“大V用户”，绿色代表核心用户。蓝色则表示V核心用户。假设对某项体育产品进行推广，则可以通过加V体育明星圈中提供广告，将会产生较好的效果。同时，为了传递此广告到作家圈中，可以通过连接两个圈子中的核心结构洞用户，将某个体育明星的核心结构洞用户，与作家圈之间形成连接。

这样就能够实现消息转移。

结束语

综上所述，现实生活中人们对大数据技术的依赖性越来越高，大数据发挥的作用也将更加巨大。未来在对大数据进行研究时需要从几个方面加强：第一，提升对大数据网络营销方面的理论研究能力，为应当海量信息数据处理提供技术支撑。第二，是应当加强对网络营销环境中隐私问题的研究。一些浏览器可能会保存浏览记录，企业往往通过这种方式寻找商机，并创造价值。但是，针对隐私保护方面的问题则是大数据方面的一个重大挑战，一方面是技术上的，另一方面则是法律方面的。

参考文献：

[1]仝彦丽.京郊专业合作社网络营销应用研究――基于京郊100家专业合作社的调研[J].中国农学通报，2016，08：191-195.

第5篇：大数据营销方法范文

关键词：大数据；大数据营销；保险营销；风险和防范

数据库营销的理念最早出现在20世纪90年代。它是指公司收集有关个人的大量数据以便利用这些信息数据制作营销方案，从而达到让消费者购买而提升销售量的营销策略。随着科技和电子技术的突飞猛进地发展，信息数据的产生量正以惊人的速度递增。根据IBM公司2012年底公布的数据，到2012年底，全世界的数据总量达到了2.7ZB（1ZB=1024^4GB），这些数据量相当于美国国家图书馆所有藏书信息量的20倍。而且这一数据正以每两年翻一番的速度不断增加，这些数据被以电脑、手机、硬盘等终端以各种各样的方式储存起来形成了数据库。

在金融领域，各个金融机构的数据库均掌握了海量的客户资源。然而，对于这些储存着庞大数据信息量的数据库来说，各个金融机构只是将其作为客户资料的储存地或者根据表层信息做浅显的运用，缺少对数据的挖掘和对数据未来变动能带来利润的预测。大数据就是基于现有数据资料，结合外部市场环境的各类数据对其进行深度挖掘和未来数据趋势的预测，将看似枯燥没有意义的数据转变为企业的珍贵资产的一种新行为。而当大数据技术服务于营销工作尤其是保险业的营销中，就构成了大数据营销。

大数据营销在保险业中的应用

1. 传统营销方式的不足

相比于大数据营销，当下中国保险业普遍采用的传统营销方式存在着一定的缺陷，其中尤以产品为导向，忽视客户需求和营销方式过于单一，忽视对客户的培养和挖掘最为突出。

（1）对于客户关系观念没有夯实，尚未树立正确的营销观念

传统的营销中，人的业绩直接和薪资报酬直接和保费收入挂钩，这使得众多人往往只重视保费的数额，但对于客户的实际需求却没有给予足够的认识和关注。这就使得许多有购买需求的准客户没有买到实际需要的保险，客户购买到的也许只是人提成佣金较高的保险产品，这些有保险意愿的优质客户对于保险的依赖度并没有提升，从而导致客户对于保险公司的忠诚度降低，进而导致保险公司失去客户的风险上升。虽然各个保险公司都将“以客户为中心、以市场为导向”立为营销观念，但是这种观念只是流于形式。因为保险是属于附和性质的产品，保险公司在和客户处理关系时往往只是采取单方向的促进方式，而没有对客户关系里的各个制约因素采取持续的、经常性的维护和协调，这也是造成客户的不稳定带来的客户流失的一个原因。

（2）人承担过多开拓客户的工作以致产生消极反应

在现今的市场上，人的整体素质下滑且渐渐进入两个恶性循环的怪圈。首先是采用人海战术，平均产能较低，产能越低，越依赖人海战术；其次，人越是压力大收入低，这个行业人员的整体素质越低，整体素质越低，收入越少，压力就越大。两个怪圈交错转动，最终的结果是“劣币驱逐良币”。

不仅如此，限于人的个人能力和社会交集面，很难持续开拓新的客户，甚至于说人最大的困惑就在于非常缺少客户名单的来源。问题的本质在于人承担了过多公司本应该承担的收集客户名单的任务，从而在超过自身能力的情况下造成了消极的客户反应。绝大多数的客户由人开拓并掌握，客户资源成为了人的个人资源，因此无论公司采取什么管理动作都是滞后和无力的。这给保险公司带来的营销风险是巨大的。

这里以孤儿保单为例：在一些保险公司，当人因为各种理由离司之后，之前由其维护的客户和保单就处于无人照理的状态下，这就形成了孤儿保单。这些孤儿保单的客户一旦有了进一步的保险需求得不到公司的帮助。有些公司注意到孤儿保单客户也是一批优质的潜在客户，就会派人前去维护。但是客户在非常熟悉以前的人的情况下往往不信任不了解自家情况的陌生人，这就使得客户流失的风险大大增加，即使能维护好客户关系，花费的代价也很昂贵。

为了避免或者减少由于人给保险公司带来的营销风险，保险公司就必须主动承担起寻找目标客户，细分市场，挖掘客户潜在的保险需求的任务。这就要求大数据营销作为公司营销的主要营销应用策略指导并帮助公司和人完成整个销售过程。

2.大数据营销方式对于传统营销方式的改变

（1）大数据营销在保险业的可行性

大数据营销由于对于公司数据库建立运营和维护的成本要求极高，不仅仅是硬件设备的运营维护成本，挖掘客户数据资源的数据分析师的聘请成本也是相当高的，并不是所有行业都适合这一营销模式，但是保险业作为三大金融服务业之一，具备了财力和数据量这两个核心要件，应用大数据营销有着很扎实的基础。首先，保险公司在接受投保，签发保单之时就积累了海量的客户数据信息；其次可保风险的出险频率低的特性也决定了保险业边际收益高的特点，较大的成本支出可以被接受；不仅如此，大数据营销可以使得公司对于客户营销策略更为精确直接，可以避免和同业竞争对手的直接碰撞；最重要的是，由于在行业中，20%的黄金客户贡献了80%的企业利润，相比开拓不明购买力的新客户，大数据营销对黄金客户购买力的深度挖掘和忠诚度培养可谓是一箭双雕。

在确定大数据营销机制之后，公司其他的规划都应该相应调整。首先是确立数据分析师在公司业务中的重要地位。在北美以及欧洲，现在已经越来越流行确立类似于CEO地位的CIO（Chief Information Officer）。作为精通数据技术、保险业务和数据信息的管理者，他们将独立于公司各个部门，负责选拔和培训专业人员、调试设备开发软件、整理和筛选人手中的客户资料并不断完善，扩大并充实数据仓库。

（2）大数据营销对于传统营销方式的改变

在推动大数据营销作为新时代的营销方式之时，大数据营销的运用势必会让保险公司以往常见的扫楼、陌生拜访、陪同拜访的现象大大减少，取而代之的是针对分析得出的潜在客户的精准营销，这样对于人素质的甄别和选拔也具有推动作用，这样也可以提高保险从业人员的素质，给予客户专业、周到的保险规划。而这对于保险业的形象的重塑也有着相当积极的意义。

当销售方式由于大数据营销转变时，销售支持系统也可能迎来一次变革。从客户资源上说，客户不再是人自己的个人资源，人手中客户的质量是和人的业绩评估、综合水平相挂钩的。从公司提供的佣金来说，使用了数据库中的客户名单一方面减轻了人开拓新客户的成本，从另一方面来说，佣金比例将会下降，对于公司的运营成本的减轻也有帮助。佣金的具体数额可以由客户名单等级和签约保单质量等因素决定。从销售管理角度说，人依靠着强大的数据后援，对于保单的签单量和质量都会有积极的帮助，这也是大数据营销方式最具活力和吸引力的地方。

实际上，一些外资保险公司已经利用了大数据技术在保险营销的方式和客户挖掘的技术等方面走在了市场的前列。

这里以友邦保险公司的“安心保终身寿险“为例。这个产品的目标客户群是老年客户，而友邦保险公司以前并没有现成的老年产品的数据可供参考，所以经过全面考虑，从两个方面进行目标客户的挖掘：第一，是从已经买过本公司产品的被保险人，前提条件是该产品目前仍然有效，而被保险人的年龄已经达到或超过50周岁，换句话说，被保险人符合“安心保终身寿险”的投保条件，是“安心保终身寿险”潜在的直接客户；第二，可以扩大检索范围，寻找年龄层在25～40岁之间，已经购买过本传统寿险保单，保额也达到一定数额且保单年度较长的投保人。这个群体往往保障的意识比较强，具备一定的经济基础，因此再为自己父母长辈多买一份保险来表示孝心也并非难事。

在这个案例中，对于目标客户群的挖掘、探索使用的其实就是大数据营销法，只是没有准确地去定义这个方法。

然而我们也必须清楚地认识到，大数据营销不是一种立竿见影的营销策略，短期内很可能会提高公司的运营费用并进而影响到公司的账面利润。加之对客户的跟踪、培养和对潜在客户的挖掘都需要很长的时间，大数据营销应该作为公司长期的营销战略转变规划。而且在这长期的规划中，可能也会遇到许多方面的问题。

大数据在保险营销中的风险及防范

首先，从大数据的“大”来看，数据量的庞大就是大数据营销中首先被提及的风险。例如车险，在大数据时代如何制定针对某一个体客户的费率标准问题，如果按照从车从人的费率确定标准来制定的话，可能就需要车辆使用性质、种类、产地、型号、使用区域、品牌、违章记录、索赔记录等等方面的因素来确定费率，而这些数据在一个个体上看似不很繁杂，但在已经拥有9309万辆机动车的现在（2012年底），这数据的繁杂程度便可想而知。不仅如此，数据的保存、转移也会是一个很大的难点。各个保险公司的分公司一般是不可能有财力购买到数据仓库，那各家总公司究竟要设置多大的数据仓库来存储以几何级数递增的数据也是大数据带给保险营销的一个大难题。

其次是人才。如果说数据仓库的建立是硬件上的问题，那专业人才就是保险公司在大数据营销时代面临的“软件”上最大的问题。如前文所述，“CIO”需要的是数理统计和保险专业知识全面精通的人才，这样才能对现有的数据进行准确的分析、比较、筛选得出营销的最佳方案；而且管理这一庞大的数据仓库需要不少员工，但是现如今这部分高端的人才可谓凤毛麟角。内部培训也许可以作为一个不错的替代方案，但为了最专业地建立起大数据仓库，人才的引进和培养是至关重要的。

第三是让客户最为担心的信息数据保密问题。在如今的保险市场，客户信息贩卖和泄漏已经极为严重，许多客户都接到过陌生人的电话和邮件，这些陌生人不仅仅能知道客户是谁，甚至连一些极为隐私的信息都了如指掌。一旦大数据营销在保险市场发展并成为主流，客户的信息安全能不能得到保障、客户的信息如何才能得到保障都是在保险营销中非常值得关注的焦点。

参考文献

[1]许志玲，赵莉.数据库营销：分众营销时代的 营销利器.北京：企业管理出版社，2008.

第6篇：大数据营销方法范文

关键词:大数据；市场营销；创新；数据

当今世界是一个数据爆炸的时代，人类已经逐渐步入大数据时代，大数据逐渐渗透到各行各业，成为推动经济发展的主军力量。在企业应用方面，围绕大数据进行营销创新已经成为企业优化资源配置，提升营销能力的有效方式。市场营销从本质上具有实践性和操作性的特点，需要从业者拥有综合性能力，除了扎实的专业基础知识外，还要具有很强的沟通能力、思维反应能力、营销实战能力等。特别在大数据时代下，将大数据技术应用与市场规模分析、市场趋势、消费者价值和需求等多方面分析，已经成为从业者必备的技能之一。虽然我国有些企业已经在大数据营销上展开了尝试，但发展思路仍然不够明确，急需深入研究与创新。

一、大数据时代下的变革机理

(一)信息的收集、处理与方式发生了变化市场营销的本是企业为了获取利润回报通过为顾客创造价值从而建立利益关系的一种过程。在该过程中，任何消费行为都是围绕消费者展开的。大数据时代的到来，带动了网络技术、信息技术的发展，致使信息收集、处理与存储方式发生了很大变化。其一，信息收集上面临着数据量的增加、数据种类的多样化、数据生产速度的快速化等挑战，数据类型上既包括结构型数据，也包括非结构型数据；其二，信息处理上，大数据侧重以全体数据为对象，淡化对精确性的要求，分析方法更倾向于选择散列法、索引、Trie树、并行计算等；其三，信息存储上要求数据库系统数据量大、类型多，像Greenplum、HBase、Spanner等类型的数据库，相比仅仅关系型数据库而言，所存在的优势更加明显；其四，信上逐步向以社会化媒体为代表的新传播渠道而靠近。

(二)消费者行为方式发生了变化大数据时代背景下，由于受互联网和社会化媒体等新技术的影响，消费者在购物渠道、购物的个性化、购买的行为决策模式等方面发生了很大变化。线上购物品平台开始成为消费者的重要渠道，像亚马逊、淘宝、京东等线上购物平台，拥有大量的注册用户和交易量。此外，再加上最近新兴的“网红效应”，又拓宽了消费渠道。毫无疑问，线上购物的快速发展对线下实体零售产生了巨大冲击，企业需要调整渠道策略，变革线下实体销售模式，完善企业线上渠道构建。而且伴随着电子商务的快速发展，互联网、社会化媒体和移动终端改变了消费者与企业之间的关系，消费者可以从多个信息渠道获取企业产品信息，与商家的互动逐渐从单向到双向进行转变，主动性也越来越强，对产品需求不再仅仅是实用需求，更多是追求个性化的产品。另外，当消费者购买行为结束后，会在社会化媒体等渠道上分享产品体验，一定程度上能够传递良好的品牌形象。

二、大数据时代下企业市场营销内容的变化

(一)市场调研市场调研是市场营销必备的前期准备，具体包括消费者需求、市场竞争形式等。传统市场调研往往习惯依托于问卷、访谈、邮件等方式展开，但在大数据时代下，由于消费者行为发生了变化，以往的调研方式已经不再实用，必须在原有的基础上完善市场调研方法。其一，信息获取渠道逐渐向互联网渠道靠近，包括社会化媒体数据、网购行为数据等；其二，数据类型更加多元化，包括能够反映消费者特征的图片、表情、网络用语等，这些能够有效分析消费者消费思维；其三，调研及时性方面，在大数据支持下，可以为企业在短时间内获取用户信息，反馈更加及时。

(二)客户关系管理在大数据时代下，企业与客户之间的沟通和互动越来越频繁，消费者主动权进一步加强。与传统以产品为中心的营销策略相比，更加注重客户体验，专注于客户的需求分析与满足。因此，建立与维护客户之间的关系将是企业制定市场营销战略重点思考的内容。有效的客户关系管理能够及时获取消费者数据，并实现行为特征的分析，这一点得益于物联网、云计算和大数据的发展。企业对客户关系的管理可以从理念层、体制层和技术层三方面入手，了解客户管理关系、掌握客户管理思想，才能在实践中保证营销战略实施的有效性，从而避免战略执行的随意性。

(三)品牌传播当下市场营销中，品牌效应的影响越来越明显，消费者大多数会根据品牌调整消费结构。因此，品牌传播是企业市场营销中不可忽视的变革内容。所谓品牌传播指企业通过在时间和内容上整合能够影响消费者的接触点，开展品牌识别度高的营销活动，在于消费者的互动、交流中扩大企业产品品牌影响力。在信息“爆炸式”增长的时代，企业的品牌出传播难度相对比较大，对于资本雄厚的企业来说，可以通过资金投入传递企业品牌，但对于中小型企业而言，就可以通过大数据技术尽可能的提高企业资源利用率，从对消费者更为细致的细分和目标群体的沟通，实现精准营销。

(四)产品开发在市场经济快速发展的背景下，企业之间的竞争越来越激烈。要想抢占市场营销先机，除了上述内容的变革外，还需要注重产品的创新和针对性开发，以消费者为驱动，遵循相应的流程，降低产品开发风险。在构思筛选阶段、概念开发与测试阶段、营销战略制定阶段、商业分析阶段、产品开发阶段等，充分利用大数据技术优势，获取准确的反馈信息，完善产品设计，进一步提高产品宣传与推广。

三、大数据时代下企业市场营销战略创新分析

(一)利用社会化媒体变革营销工具社会化媒体的蓬勃发展除了为消费者提供娱乐、社交功能外，也为企业营销提供了另外一种可能。结合当下形式来看，社会化媒体在一定程度上有利于提升品牌知名度，而且在营销成本上相对于传统营销方式而言更低。种种优势决定了企业在市场营销上必须充分借助社会化媒体，以此变革营销工具。其一，企业可以通过微博、微信等社会化媒体的应用，产品和服务相关消息，与消费者产生线上互动；除此之外，大数据时代下移动手机、可穿戴设备的发展与普及也为企业提供了另外一种营销工具——传感技术的营销。主要在于它本身也是一种定位系统，可以反映消费者日常活动轨迹，为企业营销提供反馈信息，帮助企业运用这些数据进行广告设计、店铺选址以及品牌传播等，提高营销的针对性。

(二)依托数据分析进行营销决策传统企业营销过程中，主要依靠决策者的经验。在大数据时代下，企业可以利用社会化媒体精准搜集消费者数据。消费者数据包括了消费者在线上所发生的一切行为数据，像购物倾向、产品体验分享、消费价值等，企业要通过不同的社会化媒体的利用，对消费者行为进行跟踪和数据搜集，获取消费者行为轨迹。首先，消费者在社会化媒体上会用一些词汇“标签化”自己，这些“标签”恰好为企业在消费者特征分析上提供了最新途径；其次，企业可以结合用户分享的品牌评价、产品体验、代言人的喜好等信息分析评估消费者对企业形象和产品的认知，为企业改进产品、制定更有针对性的营销策略提供了重要参考，以服务于企业的营销策略。还可以可以通过大数据的预测功能，做出依托于数据分析的客观决策。从市场调研、产品开发、客户关系管理、品牌传播等各个环节都存在大量的数据，挖掘这些数据的潜在价值会在很大程度上改变企业盈利模式，为企业营销决策提供数据支持。在实际市场营销工作开展过程中，数据信息是整个企业生产过程中最为重要的利用方式，可以数据信息的有效性与数据上传采集过程进行分析，将内容相关性呈现出来，从而实现数据的集成化分析。

第7篇：大数据营销方法范文

（1西华师范大学 四川 南充 637002 2四川大学锦城学院 四川 成都 611731）

摘 要：从大数据环境视角出发，研究探讨如何权变地解决创业预测、决策与定位的精准化问题，并在此基础上提出了精准创业的概念模型，为推动创业与创新取得良好效果具有导向意义。

关键词 ：大数据；精准创业；关系函数

中图分类号：TN912 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．14．009

*基金项目：四川省教育厅科研项目“创新创业教育支撑体系实证研究”（项目编号：14SB0444）；西华师范大学教改项目“创新创业教育实践平台的影响维度实证研究”（项目编号：JGXMYB1318）；教育部教育管理信息中心MOOC课题2014－2016年度重点项目“大数据环境下创新创业教育的结构模型与实现路径研究”。

收稿日期：2015－04－30

在大数据环境下，数据与资金、人才、技术等成了企业生存发展的重要资源，对这些资源的运用方式决定了创业企业的兴衰存亡，创业者要想高效运用这些资源，就要解决一个问题——精准。“精准”能够使企业明确目标、节省成本、开发需求、占领市场，进而获得利润，长久地生存发展下去。Barabási认为，在大数据时代人类行为的95％都是可以预测的。这个比例之大，使得创业者对“精准”占有市场和化解风险有了重新的期盼。

1 精准的理论研究历史脉络

本研究通过对不同历史时期实现精准的表述，将精准的研究分为以下几个阶段。

第一阶段，小数据市场调查与预测阶段。在数据来源领域，Kiaer是第一个使用抽样方法收集数据的人，并进行了许多纯粹的抽样调查。最先将随机化理论引入抽样调查的是Bowley，同时也是他发展了目的性选择理论。Mahalanobis提出了交叉子样本的理论，以此来降低非样本误差的问题。此后，统计学陷入了对各种抽样方法的研究之中，但是，都不能完全避免抽样所带来的误差。

第二阶段，精准营销阶段。电子商务的飞速发展，使得各种网络营销概念层出不穷，Wunderman提出了精准营销的概念。Abin和Brebach提出了精准营销的4R法则，即Right customer ＋Right message ＋Right channel ＋Right time。Kotler认为精准营销中至关重要的就是建立个性化的沟通，它的含义就是前文所提到的4R法则。Laursen基于大数据时代的商业分析补充了一些新的精准营销的方法与案例。

第三阶段，大数据精准预测阶段。Hubbard认为大数据的源头之一是数据化决策，财富500强企业都在使用量化决策方法，企业要想在复杂多变的社会环境中立于不败之地，就必须对企业所掌握的数据进行分析，分析后的信息就是企业管理决策的重要依据。Sch nberger提出了大数据时代，不再依赖随机采样和因果关系。Maex和Brown在《大数据营销：定位客户》指出可以利用大数据来辨认出最佳顾客——利润最高的顾客，如果用效率最高的方式和这些顾客打交道，就能使他们的购买力提高，进而增加企业的利润。

综上所述，笔者认为，基于互联网和大数据技术的精准预测方法，将逐步取代传统的创业决策方式，成为创业研究的新趋势。

2 上述研究共同指向的新问题

2．1 没有结合时代趋势引入“大数据”方法

文献中还没有将大数据的精准效果应用在创业领域的概念。Hubbard认为，具有高信息价值的量一般都是客户从未量化过的，一个被量化事物的经济价值，和它所受到的关注常常成反比。绝大多数企业都缺乏科学决策的思想，缺乏对用户购买行为产生的各种数据进行分析，仅凭经验判断、直观感觉做出的决策出错的几率很大。归根结底是没有引入大数据的方法，缺乏对精准效果的把握。

2．2 缺乏“精准”的概念内涵

精准就是在恰当的时间，将恰当的产品，运用恰当的方式，销售给恰当的顾客，只有同时满足这四个条件才能称之为精准。大数据中的海量信息，能够帮助创业企业精准地找到其目标顾客，并为其预测顾客偏好的改变。创业企业据此可以决定公司的商业模式、盈利模式、营销方式等。由于大数据的精准预测的特性，对大数据的分析、使用可以大幅度降低创业失败的风险。而目前的创业决策还主要依靠主观臆断和经验，创业行为还近似赌博，缺少精准性。

2．3 缺乏“权变”的思维

Luthans认为，权变关系是两个或更多可变因数之间的函数关系，权变管理是一种依据环境自变数和管理思想及管理技术因变数之间的函数关系来确定的对当时当地最有效的管理方法。在不断变化并快速发展的数据环境下，没有一成不变、普遍适用的“最好的”创业理论和方法，企业在其生存和发展中，要根据组织所处的外部环境和内部条件的发展变化随机应变，这样才能使企业长久发展下去。

3 精准创业概念的提出

3．1 逻辑结构：一种权变的关系函数

在大数据背景下的创业活动，离不开权变思维，因为大数据和创业本身都是不断变化之中的。创业企业必须运用权变思维进行创业策略的规划设计，才能在瞬息万变中采用“更好的”应变策略。

创业成功率的高低关键是由精准效果来体现。精准效果也是检验各种创业理论解释力和预测力的基本标准。精准创业效果与创业企业利用所掌握的大数据进行精准的数据化预测、数据化定位及数据化决策有关，不能用固定的模式进行创业或者盲目地投资创业。

按照Luthans权变函数关系构架，大数据环境与创业之间，也是某种函数的关系（见图1）。将这个函数关系命名为通过大数据实现的精准效果，即“精准创业”。精准创业的关键在于怎样使大数据环境与精准创业之间建立函数关系。精准创业作为一种权变函数，其过程是数据化预测、数据化定位及数据化决策等因素的方程式，即Precise Entrepreneurship＝F（Data prediction，Data decision，Data position），即PE＝F（P，D，P）。

3．2 因变量：精准创业

在此权变函数关系中，精准创业（即精准效果）可作为因变量。因变量随自变量的变化而变化。创业企业应当根据自变量与因变量之间的权变关系来设计一种最有效的创业模式。在创业活动中，大数据环境支撑的各子系统之间相互影响，相互联系，并具有系统的开放性。创业活动中的个人及组织行为必须与大数据环境因素相适应，实施精准的数据化预测、数据化定位及数据化决策，精准各个系统环节，才能使创业达到最佳绩效。

3．3 自变量：大数据环境

在此权变函数关系中，数据化预测、数据化定位、数据化决策等因素可作自变量，大数据中数量庞大的数据资源能够帮助企业精准定位，准确预测经济形式的变化，并及时作出最利于自身的决策。因此企业对这些信息收集、整理、利用的能力至关重要，运用这些信息的程度决定了企业的兴衰存亡，这些能力也是大数据时代对企业的必然要求。

（1）数据化预测。大数据的核心就是预测。大数据包含着错综复杂的信息，创业企业可以采用与之相匹配的管理流程、技术手段去挖掘这些数据所带来的价值，从大量的客户数据、访问行为中去辨识客户访问数据的模式，从而为创业决策和定位提供精准化的预测。

（2）数据化决策。大数据在一定程度上降低了信息不对称的程度，使决策信息更加大数据化大数据整合了各种类型的数据。基于大数据的精准决策， 可以指导和帮助创业决策流程的每一个可以量化的环节并做出最优的处理。利用大数据决策大幅提高了企业决策中所含的技术量与知识量，大数据利用的有效与否是企业决策的关键。大数据为企业提高竞争力提供了新的舞台，这种竞争力归根到底是数据分析提炼能力，是情报分析利用能力。

（3）数据化定位。创业是伴随着高风险的，一次错误的目标顾客定位就会导致失败和债务。精准的定位，是对目标市场的供给和需求情况做出细致的分析后，针对目标顾客的细分需求，依据大数据进行差异化的定位。通过定位精准化，创业企业可以制定准确的战略把有限资源准确地用于如何获取新客户，提升现有客户和保持客户，促进企业的持续盈利。

精准创业，对提升创业绩效具有导向意义。值得指出的是，精准创业目前还是一个较为理想的概念。由于大数据环境还受社会环境、人的情感等诸多因素干扰，很难做到绝对理性精准化。不过，随着“互联网＋”逐渐深刻地改变人们的生活，通过精准创业概念所体现的思想与方法，将成为未来最主要的创业方式。

参考文献

1 丹尼尔·A·雷恩．管理思想的演变［M］．北京：中国社会科学出版社，2004

2 道格拉斯·W·哈伯德．数据化决策：大数据时代财富500强都在使用的量化决策法［M］．北京：世界图书出版公司，2013

3 张玉利，李乾文，李剑力．创业管理研究新观点综述［J］．外国经济与管理，2006（5）

第8篇：大数据营销方法范文

在数据高速增长的环境下，每个企业都需要一个大数据路线图，至少企业应该为获取数据制订一种战略，获取范围应从内部系统的常规机器日志一直延展到线上的用户交互记录。即使企业当时并不知道这些数据有什么用，他们也要这样做，或许随后他们会突然发现这些数据的作用。正如罗杰斯所言，“数据所创造的价值远远高于最初的预期――千万不要随便将它们抛弃。”

问题在于，来自于全球各大IT厂商的大数据调门已经高得不能再高，而对于谨言慎行的CFO们而言，能触摸到的真实案例才是可以借鉴的。为此，《首席财务官》杂志在喧嚣的大数据口号浪潮里努力寻找那些更具体的小战略、小应用和小变革，我们相信这些“小时代”的点滴进步，才是拥抱大数据时代的务实脚步。

大卫・芬雷布作为“大数据商业应用的引路人”，与同伴共同创建的Big Data Group公司，旨在为科技买家和供应商提供咨询服务。同时，大卫・芬雷布也是一位著名的风险投资人，曾在莫尔达维多风险投资公司任职，掌管20亿美元资产。

工作之余，大卫・芬雷布喜欢铁人三项运动，并将爬过的每座山、跑过的每段路，以及在冰冷的水中游过的所有里程全部记录下来，并上传到网络上，然后对数据进行可视化处理及分析，以提高自己的成绩。后来大卫・芬雷布意识到，自己早已在不经意间步入了大数据时代。芬雷布介绍，铁人三项赛由3.8公里的游泳、180公里的自行车和紧随其后的42.195公里的全程马拉松组成。要完成整个比赛，运动员需要集中精神、持之以恒并训练有素，同时还要求参赛者具备惊人的体力。参赛者在比赛中会消耗8000～10000卡路里的能量，而一般人平均每日消耗2000～2500卡路里。营养补给通常被视为铁人三项的第四项，它能决定一个运动员能否完成比赛。因此，不管是准备参赛还是完成这项运动本身都必须对数据给予高度重视。没锻炼到一定公里数的运动员就会在比赛当天耐力不足；即便是训练有素的运动员，如果营养和水分补给不足，也迈不过终点线。

为了让更多的人了解大数据，芬雷布与同伴共同创建了Big Data Group公司，为科技买家和供应商提供咨询服务。在芬雷布看来，数据要具有实时性价值，必须满足以下三个条件：数据本身必须要有价值；必须有足有的存储空间和计算机处理能力来存储和分析数据；必须要有一种巧妙的方法及时将数据可视化，而不用花费几天或几周的时间。

搜索引擎巨头谷歌就是大数据的缩影。除了存储搜索结果中出现的网站链接外，谷歌还能存储人们的所有搜索行为，这些对数据的洞察力意味着谷歌可以优化其广告，使之从网络流量中获益。另外，谷歌不仅可以追踪人的行为，还可以预测人们接下来会采取怎样的行动。换句话说，在你行动之前，谷歌就已经知道你在寻找什么了。芬雷布强调，“这种对大量的人机数据进行捕捉、存储和分析，并根据这些数据做出预测的能力就是我们所说的大数据。”

在体育赛事中，云计算和大数据分析的最佳综合应用莫过于四大满贯之一的温布尔顿网球公开赛。IBM不仅是温网的赞助商，还拥有官方技术顾问的头衔。如今，温网已经是公认的全球最智能的专业网球锦标赛。IBM对于温布尔顿官网设计煞费苦心，球迷不但可以浏览基本的赛程和积分信息，还可了解每位球员的详细数据。为了向网球发烧友、职业球员、教练、体育节目评论员等不同类别的观众创造独一无二的数据体验，球赛每一场、每一盘、每一局、每一分的数据都被网站收集进来，每个得分都会产生几种不同的记录：包括发球速度、网前次数、发球犯规次数、反手还是正手拍回球等。官方实时收集和显示这些数据，电视台体育频道主播可以立刻用来点评球赛，球员和教练可以分析选手的表现以实时调整对战策略，世界各地的球迷则可以通过电脑或智能手机的应用程序追踪选手表现。除了收录赛事实时数据，IBM还整理了过去数年四大满贯的历史数据，将海量数据汇入数据仓库内，再运用统计分析工具预测每个球员需要达到什么技术指标，包括接发球胜率、每盘破发成功率、网前得分率等，才能提高赢球率。将球员现场的表现与这些历史指标交叉对比，不但增加比赛的可看性，也可以加深球迷对网球运动的了解。

让我们把话题回归到大数据对商业的影响。

最近“大数据”的火热程度堪比“世界杯”，如0DSP Rocketfuel（全球第一家DSP上市公司）、BAT（百度、阿里和腾讯）等全球和国内互联网巨头已将触角延伸至大数据各个产业。几乎所有世界级的互联网企业，都已将业务触角延伸至大数据产业。新浪微博用户每天发博量超过1亿条，百度大约要处理数十亿次搜索请求，淘宝2013“双十一”的交易则达到1.7亿笔……2013年美国棱镜门通过大数据监测其他国家，更是将大数据上升到国家战略层面。从技术创新、商业变革到大数据思维，大数据正在带来翻天覆地的变化。尤其是在大数据营销运用上――基于大数据积累基础上的按受众购买的方式（DSP）和RTB技术（实时竞价）正改写网络广告生存法则，随着媒体碎片化时代来临，流量开始分散，流量背后的受众也随之分散在上述各种流量平台上，而大数据精准技术的必要性就凸显出来。从泛电商到传统品牌企业都开始试图求变与破局，想通过基于大数据的精准营销来进行营销变革，以求降低成本和提升ROI。

在亿玛总裁柯细兴看来，“当初，靠资源、好的广告位进行广告投放的商业模式将要彻底改变，基于大数据的按受众购买的方式（DSP）和RTB（实时竞价）技术已经改变网络广告生态格局：即使是一个最不起眼的长尾媒体流量，通过精准的人群画像和实时竞价交易，也能为客户创造出巨大价值，为媒体本身带来甚至超越主流媒体广告位的价格。”

第9篇：大数据营销方法范文

21世纪什么最贵？大数据

大数据将是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。

而这数据，已不是传统意义的一般数据，而是超大数据、海量数据，就是现在所谓的“大数据（Big Data）”。如今大数据可谓是风起云涌，红红火火，俨然成为2012 年信息技术领域最时髦的词汇。IBM 、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄，像是寻找到了新的金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念，争抢“头趟汤”。而众多中小IT厂商也跟着蜂拥而至，以分得大数据市场一杯羹。

“大”字不仅意味着数据的数量庞大，还代表着数据种类繁多、结构复杂，变化的速度也极快。可以说，目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门需通过系统功能来发掘有价值的数据，给公司营销管理提供决策支持。

大数据，重构精确营销模式

大数据时代之前，企业多从哪些平台提取数据、提取哪些营销数据呢？一般是CRM或BI系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能，并不足够给出一个重要洞察和发现规律。

而其他85%的数据，诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据，和包括数据量更大、逐渐广泛应用、以传感器为主的物联网信息，以及风起云涌的移动3G互联网信息等，这些就是大数据所指的非结构性或者叫作多元结构性所需的数据，它们更多以图片、视频等方式，几年前可能被置之度外不会被运用，而今大数据能进一步提高算法和机器分析的作用，这类数据在如今竞争激烈的市场日显宝贵、作用突出，并能被大数据技术所充分挖掘、运用。

第一，对营销决策数据进行更好的优化。包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及顾问意见等对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货，同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。

以前的CRM系统，只能促使分析报告回答“发生了什么事”，现在一个优秀的大数据系统已可以被用来回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”，最终发展为非常活跃的数据仓库，从而能判断“你（用户）想要什么事发生”。 据称，集成整合Essbase服务技术的Oracle大数据平台已能为用户提供策略级、未知信息分析预测能力和个性化自助式定制等。

第二，对目标对象进行更完整的分析、描述。通过获取更丰富的消费者数据，包括网站浏览数据、社交数据和地理追踪数据等，可以绘制出更完整的消费者行为。譬如，大数据技术能对客人方方面面的信息进行充分有效管理并深度挖掘。

如果某个客人是某酒店的老主顾，那么大数据系统就会清楚告知酒店经理人这位客人的习惯和喜好，如是否喜欢靠路边、是否吸烟、是否喜欢大床、喜欢什么样的早餐，甚至从事什么工作、有什么商务需求等。当客人再次光临时，不用客人自己提出来，酒店大数据系统就会自动提供客人所喜欢的房间和服务等相关信息，大大提升酒店管理效率。

利用大数据中的语义搜索功能，系统能理解自然语言的含义，包括理解工作的头衔、技能、行业和教育等，除此之外，它可以做到智能处理拼写错误、缩写、标点符号等更多问题，也能识别相同的词在不同语境中的含义，以更好地为营销管理服务。例如：销售经理、财务经理、人事经理，它们中都有“经理”二字，显然代表了不同的语义，借用语义搜索技术，能对目标对象实现智能的区隔、判断。

第三，实现点对点智能广告模式。对于广告主来说，广告核心问题在于：如何从海量数据中寻找目标受众，并投放相应的广告信息。

时下广告不是点对点模式的，而是主从模式，像单个“老师”（产品）对众多满地跑的“学生”（消费者等受众），可是“老师”却总是抓不住多数“学生”，把99%的广告费都扔了。随着大数据的发展，这些钱或会被一一捡回来。

大数据能通过互联网点击流，可跟踪个体用户的行为，更新其偏爱，并实时模仿其可能的行为，让点对点的RTB（实时竞价广告）成为可能。在美国，在大数据的帮助下，RTB能把炙手可热的目标用户，拍卖给广告商。以前，电梯里上来一个秃头的中年人，如果你在电梯里打的是洗发水广告，那肯定瞎了。现在，有了RTB，广告将盯住不是满地跑的“学生”，而是那个喜欢看广告的目标人；广告市场上卖的也不是传统意义上的广告位了，而是访问这个广告位的具体用户。

那么RTB是如何实现精准的呢？假设潜在客户在浏览某网页面，某网会向广告交易平台（Ad Exchange）请求广告。交易平台向所有需求端平台（DSP）发出公告，“某网有访客，要不要向他发广告”。同时，DSP请求大数据管理平台（DMP）帮助分析这位访客情况，并根据结果进行出价决策。Ad Exchange为出价高的DSP匹配相关广告代码，并最终作出广告。

今天尖端的追踪技术和多种的大数据管理平台（DMPs）可以将受众以及广告效果数据整合于单一界面上，让广告主轻易撷取关键指标，包括转化率、流失率以及各个渠道的贡献比率等。

第四，更好地进行顾问式营销。比如当一个顾客进入店铺后，一个零售商利用大数据技术搜索他们的数据库，发现这位顾客是其希望留住的有价值顾客，之后他们通过将其过去的购物历史和Facebook主页获得的这位顾客的信息综合起来，来了解需要花多少钱来留住他，从而确定所售卖物品的合适价格和零售商可以退让的利润空间，并最终针对这一位顾客给出最佳的优惠策略和个性化的沟通方式。

如今在美国沃尔玛大卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显示出一些附加信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进两三种配酒佳料，并正在促销，位于D5货架上，您要购买吗？”这时，顾客也许会惊讶地说：“啊，谢谢你，我正想要，刚才一直没找到，那我现在再去买。”

这就是沃尔玛在大数据系统支持下实现的“顾问式营销”的一个实例。

大数据时代，要为营销准备什么？

虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用，不过，大数据营销仍面临不少问题与挑战。首先面临的是技术难题，毕竟大数据技术尚处于活跃前期，各方面技术并不太扎实，各项工具需要进一步完善。但实际情况是，真正启动大数据营销，你面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构，来真正地挖掘那座数据金矿。