大数据营销的缺点精选(九篇)
前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的大数据营销的缺点主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。
第1篇：大数据营销的缺点范文
借助大数据，企业可以精准地定位消费者、根据消费者的喜好设计产品、建立合适的渠道、对消费趋势进行预测……于是，很多人认为，大数据时代，消费者就成为“傻子”。
事实可能不是这样。消费者可以上网查询资料、比较价格，甚至进行虚拟试用。信息透明化让商家的方方面面都彻底曝露在消费者面前，一些专业机构还可以汇总各种数据提供专业化的消费建议和参考服务。与商家孤立和割裂的数据相比，社会化的大数据更具有优势，也成为消费者对抗商家大数据“忽悠”的利器。
更严重的威胁来自与竞争对手的面对面对抗。
在世界各地拥有1 200家酒店的喜达屋酒店集团通过分析世界经济因素和天气预报，计算出旅游者在加勒比海岸的消费趋势。从而提前安排了促销与营销活动，让其每间客房的收入增长了近5%。这样的策略当然有效。可这会是它一家独享的方案吗？
一家企业开展的营销活动，很可能在发起的初期甚至还没有正式上线的时候就被对手获知，商家已经很难建立起差异化的营销优势。
新产品上市，通过大数据分析出的产品优缺点与消费者痛点，在竞争对手刻意地模仿与微创新之下，也很难长期保持优势。因为大数据反应的是现象，而非建立了壁垒。通过大数据进行的决策，很容易被竞争对手反向推测出原因，从而被模仿。信息爆炸造成信息风暴，一招可以制胜，反过来，一个烂招就可能变得一败涂地。
有些时候，大数据真有点像算命先生。即便很多次预测准确，但只要一次失手，就有可能前功尽弃，一世英名付诸流水。 2008年，Google第一次预测流感趋势取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，Google的预测比实际情况高出50%。媒体过于渲染了Google的成功，导致当年大批企业跟风用“防流感”做营销，结果纷纷打脸。
信息多是好的，但信息太多也有可能呈现负面结果。大数据需要大量全面的数据资料，可越大越全面的数据，就越容易受到噪声的影响，分析结论的可靠性反而会下降，错误的使用大数据，还不如没有大数据。
一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于觉得习惯太过于宽泛，该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是，工作仍然没有实质进展。不到半年，他们就终止了整个项目，因为一直未能发现任何有价值的信息。
第2篇：大数据营销的缺点范文
在社会城市化、产业聚集化、数据资源化、生态全球化的今天，城市竞争成为各地区的必修课题。作为中国西部开发的重要代表城市，虽然在生态文明建设和大数据发展上抢占了鳌头，在城市形象塑造与传播上却显得分外薄弱。现有的形象是什么？形象传播得又如何？现存的策略有哪些优缺点？本文将试分析大数据+生态文明城市形象塑造与传播的大致情况，以供参考。
关键词：
城市形象塑造与传播；整合营销传播；新媒体；大数据；生态文明
21世纪大众传媒的发展使得整合营销传播成为传播业界的惯用手段，而从2009年新浪微博的出现，到2011年微信的诞生，新媒体时代的微传播成为炙手可热的传播新趋势。近五年以来，通过发展大数据产业和生态文明，城市形象塑造与传播取得了一定的成果，但不足之处也非常明显。本文将分析现有营销策略，为城市形象塑造与传播理论的研究添砖加瓦。2014年，环境空气质量优良天数为314d，优良率为86.0%，森林覆盖率达到45%，人均公共绿地面积达11.2m2。①在此条件下，大力发展生态文明和大数据产业，将城市形象塑造与传播的诉求点放在了“生态资源”和“互联网+”上。“十二五”期间，累计旅游接待3.19亿人次，旅游总收入3858.65亿元，较“十一五”分别增长127%和245%。②
营销手段和传播渠道缺乏创新性和多样性：①营销对象定位不准，受众细分不足。没有准确定位目标人群，导致了拳拳出击，次次不中的现象。②营销手段陈旧，模式单一化。除去传统的新闻媒体发稿，虽然政府也通过召开了各类发展研讨会、论坛等，但会议本身缺乏主动性，很难长期形成影响力。③传播渠道过窄，忽视新媒体影响力。陷入了与时代脱节的泥淖。很多宣传只坐在纸媒和电视媒体上，没有做到全媒体覆盖传播渠道和目标受众接收渠道产生了偏差。怎样在有限的资源里实现后发赶超，是这类偏远地区城市亟待解决的问题。通过分析的城市形象塑造与传播策略，了解在城市形象塑造与传播上出现的问题以及上诉成功案例的经验总结，我大体得出以下几点体会：
1准确城市定位，明确目标
受众城市正是由人为所打造的某种兼具实体功能和精神服务的产品，当然也需要有自己的受众群，自己的营销对象。根据的现有营销策略分析，应该在现有营销成果的基础上，积极分析，认真细分市场，重新分配城市的营销策略。
2击中传播诉求，做好城市产品
中医讲究对症下药，对于城市形象的传播也是这样。只有弄懂了受众想要什么，才能给他什么。拥有很多特色资源，这个时候，我们应该深入分析受众需求，帮助他们挑选适合他们的诉求点，对症下药，一针见血。
3跟上媒介步伐，更新传播渠道
现今新媒体大行其道，传播方法日新月异，消费者从哪里接收，我们就应该在哪里宣传。未来的五年，将是中国移动互联网井喷式发展的五年。现在迎头赶上还为时不晚。传统媒体，甚至过去的“两微一端”已经不能满足需求。年轻人们正以光速更新换代他们的信息接收渠道。以传统媒体、新媒体和公关活动混合形成的3D全媒体营销将成为传播的主流。
4大胆创新手段，开启“后受众时代”
受众时代的营销都如同计划经济，先调查清楚受众喜欢什么，需要什么，再根据受众的需要来生产产品。而现在，创造需求，引导需求，教授需求才是发展主流。不管是引导人们生态、绿色的生活方式，还是用大数据提供未来产业发展的新基础，都需要“后受众时代”。所做的事情是走在受众需求的前面，发掘受众内心渴望。受众，诉求，资源，渠道。这些可能还远远不足以概括当今城市形象塑造与发展。更多的变化在不断产生，每一秒都有新的变化。我们只有保持求知的心态，严谨的态度和大胆的创新，才能把握时代脉搏，让城市形象焕发光彩。
参考文献：
[1]陈喜波.城市形象与城市形象学[J].城市问题，2001（6）：46~48．
[2][美]菲利普•科特勒.俞利军，江春，译.国家营销：创建国家财富的战略方法[M].北京：华夏出版社，2001.
[3]康宇航，王续.城市形象塑造与传播的市场细分[J].城市问题，2003.
第3篇：大数据营销的缺点范文
关键词：大数据；HADOOP；分布式文件系统（HDFS）；可扩展存储系统
1 大数据
“大数据”就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
1.1 大数据的特点
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。⑴Variety，大数据种类繁多，在编码方式、数据格式、应用特征等多个方面存在差异性，多信息源并发形成大量的异构数据；⑵Volume，通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极为庞大，远大于目前互联网上的信息流量，PB级别将是常态；⑶Velocity，涉及到感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值；⑷Vitality，数据持续到达，并且只有在特定时间和空间中才有意义；⑸Complexity，通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求。
1.2 大数据的常用技术架构--HADOOP
Hadoop有许多元素构成。其最底部是Hadoop Distributed File System，即HDFS，它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。
对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的，这些节点包括NameNode（仅一个），它在HDFS内部提供元数据服务；DataNode，它为HDFS提供存储块。由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS的一个缺点。
存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。
但HDFS并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。如果客户机想将文件写到HDFS上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的HDFS块大小，创建文件的请求将发送给NameNode。NameNode将以DataNode标识和目标块响应客户机。同时也通知将要保存文件块副本的DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个DataNode时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS名称空间中的校验和文件。在最后的文件块发送之后，NameNode将文件创建提交到它的持久化元数据存储。
Hadoop框架可在单一的Linux平台上使用，但是使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。
2 大数据和数据仓库的区别与联系
二者的联系：大数据的出现，是对数据仓库的补充和完善。大数据技术与传统数据仓库技术相比，在海量数据存储，海量数据实时处理，异构化数据的存储和处理等方面具备显著的优势；但传统的数据仓库技术在数据展现，数据分析等领域依然有着不可替代的地位。因此，大数据必然是和数据仓库相辅相成的，不断促进新技术的发展和涌现。
二者的区别：出发点不同、存储的数据不同、存储机制不同、提供的功能不同、基本元素不同、容量不同。
3 大数据在电信业中的应用
如何有效的利用大数据处理技术，以快速支撑精确营销和市场决策，成为电信企业寻找新的业务增长点和突破点的关键。电信企业的大数据应用主要从以下几个方面考虑：
⑴准实时或实时批量数据处理。例如批量话单文件计费，批量内容计费，网间结算，加快各业务系统之间的数据交互，同时，可以满足用户对通话清单、短信清单、流量清单的详单近实时或实时查询需求，提升服务质量。
⑵在线分析应用。例如结合智能手机终端、平板电脑终端、PC终端的实时客户信息展示，报表数据查询，多维分析查询等，准确掌握客户信息，提升营销精确率，为客户推荐适合的优质产品，提高客户满意度的同时拓展了新业务，增加了业务收入。
⑶流量经营与流量提升，提升客户价值。例如通过对用户上网行为的分析，如上网时长，上网流量，WLAN时长，WLAN流量，上网时段，浏览网页内容等进行综合数据分析，全面刻画用户的完整上网行为，从而提升流量运营新思路。
⑷帮助电信企业改善服务，提升服务质量，提高客户满意度。例如基于用户消费数据的分析行为，以帮助电信企业更好地改善服务质量，比如通过话单数据分析可以发现哪些时段、哪些地段通信量过于集中，以便相应地改善网络容量。
4 结束语
大数据技术的兴起是数据仓库技术发展的必然趋势，大数据技术也为电信企业从海量业务数据中提取有用信息提供了强有力的支持。随着大数据时代的到来，快速的构建适合企业发展的大数据平台，高效的研究大数据应用，精准的分析大数据中有用信息，从而支持企业市场决策，牢牢把握市场运营，将会是电信企业在激烈的行业竞争中获取胜利的关键。
[参考文献]
[1]《大数据》.清华大学出版社.
[2]《HADOOP实战》.机械工业出版社.
第4篇：大数据营销的缺点范文
一、移动终端技术“：智慧支付”的第一载体
基于移动终端的无线射频识别（RFID）、电子数据交换（EDI）技术、声波、二维码技术将移动支付手段推向了一个智慧的高度。“智慧支付”的实质，是以移动终端为载体，利用信息传递技术及互联网通信技术，实现一个更加便捷、简单、安全、即时、智能的支付流程。目前，依托于强大的网络环境及电商用户平台，拥有庞大客户群的支付宝与财付通，通过个人移动终端的切入，大力拓展“智慧支付”的手机移动支付应用，相继推出的支付方式令人眼花缭乱，如支付宝推出的二维码、声波支付，财付通将与微信捆绑，通过微信的摇一摇、二维码扫描功能实现O2O线上支付与线下商务的融合。同时，拉卡拉致力于解决个人用户远程付款的实际需求，在社会生活中广设终端刷卡器，方便用户信用卡还款、转账及网购付款、水电煤等公共缴费功能。“智慧支付”的快速发展有着其顺应时代潮流的原因，首先，移动终端作为主要载体，特别是智能手机和平板电脑相继登上科技舞台，给“智慧支付”创造了必要条件；其次，用户对移动支付的需求越来越强烈，相较于传统的POS机定点且需要银行卡支付，“智慧支付”作为一种新型的支付手段，极大地改善了用户的支付体验，扩展了企业与商户广阔的利润空间；最后，由于银行卡支付等主流传统支付模式只针对大额交易过程，在小额交易市场上存在着手续繁杂、成本较高、信息易泄露等缺点，而“智慧支付“有效地规避了这些问题，如声波支付避免了小额硬币纸币的繁杂，免去了银行的柜员点钞与兑换的成本，此外，由于是在电子化网络环境下进行，收到假钞的可能性几乎为零，支付时间短、效率高。随着新型支付产品对消费者心理、行业特点的深层次分析与探索，越来越多的支付产品也正向贴心、安全、便捷的方向快速发展，“智慧支付”必将成为支付市场的一大主流。
二、物联网技术“：智慧物流”的高速公路网
“智慧物流”的概念是由“智慧供应链”延伸出来，指的是将互联网、物联网与传感网整合起来，通过动态、科学、全面的信息管理，实现物流的自动化、可视化、网络化、智能化，从而提高生产力水平和资源利用率，创造更加丰富的社会价值。其中，物联网的运用起到了一个基础性作用，具体来说，就是在全国（乃至全球）各铁路、桥梁、公路、隧道、建筑、电网、供水系统、油气管道、大坝等物体中装配传感器，使其普遍连接，形成“物联网”，并与现有互联网整合起来，达到人类社会与物理系统的融合，在此网络中，由庞大的中心计算机群，来对整体网络内的人员、设备、机器和基础设施进行实时的控制与管理，通过分析货物流向情况，来改变传统物流的运行管理模式。据此，人们可以更加动态、高效地管理生产生活，达到“智慧”状态。目前，智慧物流的应用在电子商务中的发展仍处在初级发展阶段，例如亚马逊公司正在测试无人机送货、机器人管理仓储，同时通过对用户数据的分析来预测其购买行为，尽可能提前发出包裹，以最大限度缩短物流时间。目前，国内针对智慧物流也开展了许多试点工作，如，全国公路正统一实行不停车电子收费系统（ETC），以畅通高速公路线路流量；鼓励支持有实力的企业建立全国范围性质的物流仓储体系，完善物流网络的建设；建设智慧口岸，以实现无纸化、电子化、便利化通关流程；建设跨境电子商务海外仓储，发展境外经济合作区等。放宽市场准入机制，支持民间投资，扩大智慧物流的试点建设，有利于把握规律、总结经验并制定出完善的法规政策标准。
三、大数据技术“：智慧旅游”的活力源泉
所谓大数据，是一种非结构化或半结构化的数据，通常无法通过目前的主流软件工具，在合理时间内采集、处理并整理成能够帮助企业经营决策的信息。反映大数据特征的是4“V”理论，即Volume（数据体量巨大），Variety（种类繁多），Value（价值密度低），Velocity（处理速度快）。智慧旅游，是由江苏省镇江市2010年在全国率先创造性提出，如今全国范围内，已有18个城市入选首批“国家智慧旅游试点城市”。其实质即综合运用互联网、移动互联网、云计算、大数据等技术，将传统旅游业整合成一个全新的旅游资讯系统。这一系统很大程度上依赖于对大数据的整合与分析。智慧旅游的“大数据”主要来源于物联网感知系统、移动设备应用、各单位云数据共享、游客反馈、网站访客行为统计、人工采集提交等途径。大数据智慧旅游管理可对各渠道、各类型数据进行仪表式生动化价值分析，让数据自己“说话”，使管理者全面掌握目的地各领域的量化信息，从整体上了解目的地旅游业动态。大数据技术下的智慧旅游与传统旅游业相比，有它特定的优势：首先，它改变了传统旅游产品的模式，通过对游客大数据的挖掘与处理，分析游客类型与偏好，了解游客的需求特征，进行精准定位的旅游营销以及个性化旅游定制服务。其次，它增加了传统公共服务的附加值，公共WIFI不再是单纯的营销卖点，而可以作为景区与游客互动的渠道，通过移动网络互联，向游客提供即时的旅游咨询，此外，旅游一卡通不再仅提供统一门票、路线导览服务，也可以成为一种便捷的游客数据采集工具，了解游客消费轨迹与消费习惯，进行游客满意度调研与信息反馈。最后，它还可以优化呼叫中心的人工服务，其功能由只处理旅游投诉、抚平情绪转变为提供采集高价值游客信息的渠道。旅游业是高度依赖信息数据的产业，正是信息数据引导着旅游业的价值流向。如果说物联网、云计算等信息技术正不断地改造现代旅游业，那么大数据技术就是智慧旅游最大的活力源泉。
四、结语
第5篇：大数据营销的缺点范文
关键词：电子商务 大数据 服务模式 研究
中图分类号：F713.36 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）09（b）-0070-02
较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革新，主要表现在以下几个方面。
1 强化信息检索，提供个性化服务
作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。对于这一交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以Google为例，之所以Adsense业务可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售额。
从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国Web MD就会定期给这些准妈妈们邮寄EDM，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。
2 降低流通环节成本，细化领域服务
大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的交流就会比较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。
同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困难。之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间里就积累了超过5 000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始， “嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。
3 保证云信息存储及数据产品服务质量和效率
大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求；然而，云存储技术的应用，为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。
同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，GNIP基于若干个API的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于Twitter以及Facebook和新浪微博等网站进行数据挖掘；再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，将成为新型数据服务模式。
4 结语
总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。
参考文献
[1] 高小东.大数据时代下电子商务服务模式的创新探讨[J].知识经济，2016（3）：34，66.
[2] 高小东.基于大数据背景下的电子商务模式的创新[J].电子商务，2015（11）：7，15.
第6篇：大数据营销的缺点范文
1.大数据的概念
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为：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的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。尽管对大数据概念的表述不同，但普遍认为大数据是信息技术领域的重大技术变革。
2.大数据的特征
①大数据拥有巨大的数据量。大数据在采集、存储、计算的过程中涉及到的数据量都非常大，至少应该在100TB以上。
②大数据具有多样化的类型。与传统的数据类型相比，大数据的类型更加多变，包括结构化、半结构化和非结构化，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。
③大数据具有较低的价值密度。大数据多为半结构化和非结构化数据，并未经程式化的处理，其中存在大量无用的信息，价值提取难度高，价值密度相对较低。
④大数据具有快速的处理能力。因为大数据数量大、类型多、增长速度快、价值密度低，所以大数据应该被快速而高效的处理。
二、大数据在电子商务中的应用
相对于传统的经营模式来说，爆炸性增长的数据已经成为电子商务非常具有优势和商业价值的资源。因为电商几乎掌握了最全面的数据信息，其中包括所有注册用户的浏览信息、购买消费记录、用户对商品的评价、在其平台上卖家的买卖记录、产品交易量、库存量，以及商家的信用信息等等。所以说，大数据贯穿了整个电子商务的业务流程，已经成为电商真正的核心竞争力。
以阿里金融为例，阿里巴巴通过在淘宝、天猫等网站积累的数据资料，通过对用户的销售终端、资金使用等数据进行追踪和收集，了解中小企业的交易状况。从中筛选出财务健康、讲究诚信的企业，为他们发放无担保的贷款，既解决了中小企业贷款难的问题，又新增了盈利模式。
再以1号店为例，1号店通过收集平台上的大数据，对其进行分析，给顾客发送个性化的EDM，进行精准的电子邮件营销。如果用户在官网上查看过商品却未购买，则1号店会根据可能的情况：缺货、价格过高、商品不合适等进行分析，分别在到货、降价或者引入类似的相关商品时，以电子邮件的形式告知用户。
最后以个人经历为例，笔者曾在某大型购物平台上搜索过某些商品，接下来无论打开哪种类型的网站，都能在网站上看到相关商品的广告。开始的时候，笔者觉得很奇怪，后来才明白与传统的流量广告相比，这种通过大数据处理而产生的推荐服务更能满足用户的需求。
三、大数据在电子商务应用中面临的挑战
1.数据处理存在困难
在大数据时代，仅淘宝网一天的交易信息就有10TB，而且随着信息化的发展，这些数据每时每刻都在剧增。面对海量数据对计算机硬件性能带来的挑战，对于实力较弱的电商来说，仅仅是妥善的保存好各种数据就已经很难了，而那些电商巨头想在最短的时间内，尽可能地挖掘、利用好这些大数据也不是一件容易的事。据统计，82%的电商正受到处理海量信息的挑战，89%的电商因超负荷处理数据而失去过销售的机会。可见，如果不能够快速、有效地处理这些大数据，那么其原有的巨大商业价值将不复存在。
2.隐私信息存在风险
随着信息处理能力的发展，用户越来越多的个人信息都被电商所掌握。这些信息除了能够反映用户的消费习惯、个人爱好、经济状况以外，还涉及许多隐私资料，例如用户的真实姓名、证件号码、银行卡号及密码、账户余额等等。实力较弱的电商在处理大数据时，往往会求助专门的数据公司，而参与分析数据的人越多，用户的各种隐私被泄露的风险就越大。一旦隐私信息真的被泄露了，那么必将引起用户对整个电商行业的质疑和反感。
3.推荐服务存在问题
数据是电商提供服务的基础，面对数据规模、存储方式以及组织方式等特征的转变，电商所提供的推荐服务也应该进行转变，以应对当前整个数据环境的更新。上文中提到的推荐服务其实是基于信息检索结果的推荐服务，即电商将消费者搜索过的每条信息罗列在页面中，供用户浏览，通过查看详情来衡量此信息的重要度。用户每天都要浏览大量的数据信息，并非所有信息都是有效的，在时间不充裕的情况下，不可能逐条打开每个商品信息的详情来查看，所以说这种推荐服务存在着一定的问题，有待改进。
四、基于大数据应用的电子商务创新发展
1.合理的利用大数据资源
大数据作为一种生产要素，已经引起了电商的高度重视，只有合理的利用这些数据，才能发挥其巨大的价值，否则这些数据就会成为电商的沉重负担。要想对大数据进行有效的分析和处理，就需要建立完备的数据存储与分析一体化的处理系统。该系统的建立将电商与IT行业紧密联系在一起，电商可以根据自身实力的大小选择与大数据基础行业合作或是自己开发数据处理系统。无论哪种选择，电商都能够借助IT设施有效的筛选、利用海量数据资源，为其发展奠定坚实的基础。
2.数据信息的保护更加严密
数据信息的安全性是电商长足发展的重要保证，所以电商必须严密保护这些信息。那么，在数据技术开发的伊始，电商就应该打造出严密的安全防卫系统。在数据处理的过程中，更应该利用实时监控系统防止信息外泄，一旦发现系统异常应该立刻拦截、处理。除了在技术上严格把关之外，电商在日常运营中也应该规范其自身以及员工的行为，绝不能将用户的隐私信息卖掉，借以换取利益。
3.个性化推荐服务更加精准
电商根据用户的喜好推荐各类商品的服务屡见不鲜，但大都是基于信息检索结果的推荐服务，这种服务的显著缺点就是不够精准。如果能利用关联规则、信息摘要抽取、情感分析等智能分析算法进行计算，电商就能够更准确地定位用户的需求。例如，日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo手机钱包优惠支付。这样一来，运营商和麦当劳就可以充分利用搜集到的消费信息，如经常买的食品、经常去的店铺、消费频率等，进行精确的计算，并推送合适的优惠券给用户了。
4.垂直细分领域服务更专业
天猫、京东、当当、亚马逊等大型平台占据了国内电商行业绝大部分的市场份额，中小型电商想要崛起非常困难。但在大数据时代下，如果能把握好每一个垂直细分领域，将业务做得更精更专，也能够赢得一席之地。况且行业垂直细分类的电商因规模小、用户少，反而更容易分析用户的数据信息，能更专注地为特定用户群提供服务。
五、大数据在电子商务中应用的总结
第7篇：大数据营销的缺点范文
其全称是“消费者保障服务协议履约保证保险”，购买此保险的卖家将不用向淘宝缴纳消费者保障服务保证金。众安保险人士表示，“众乐宝”是针对网商开发的一款保险产品，这一保险将“解放”卖家存放的保证金，使卖家有更多流动资金用于店铺经营。
同时，泰康人寿与阿里小微金融服务集团联合推出了面向淘宝卖家的两款寿险产品，这也是淘宝保险电商创业者保障平台“乐业保”的首次公开亮相。
而之前，已经有许多中小保险公司借道网络平台快速起步，布局互联网销售。典型的有国华人寿、生命人寿、东吴人寿、珠江人寿以及阳光人寿，等等，特别是国华人寿，在2013年“双十一”期间，其一款产品10分钟就卖出1亿元。
寿险产品的巨额销量，无疑刺激了保险机构的敏感神经，相关险企纷纷加入互联网保险阵营。
“保险的网络销售还处于卖产品、赚吆喝的初级阶段。”一位大型保险公司的电子商务部负责人在接受《财经国家周刊》记者采访时表示，只有互联网技术、大数据等与保险核心业务深度整合，才对保险电子商务有战略意义。
网销盛行
据淘宝统计，2013年“双十一”当天寿险产品销售总额超过了6亿元。其中，国华人寿官方旗舰店发售万能险达4.44亿元，生命人寿官方旗舰店限量发售的1亿元理财产品也售罄。
借助互联网，一场保险业销售渠道的革命正悄然而来。
数据显示，截至2013年10月底，共有46家财产险、寿险公司开展了网络销售和电话销售业务，约占保险公司总数的三分之一。其中，国寿、太保、人保、阳光等保险集团开设了保险超市、在线商城等网上销售专属平台，中小险企也开始部署在线投保渠道。
在不少业内人士看来，相比原来狂轰滥炸式的电话、铺天盖地的邮件和摆摊扫楼等传统销售方式，敲敲键盘让投保人主动买保险，无疑更划算。
与传统销售渠道相比，网销保险有着不可比拟的成本优势。由于网销实现的是投保人和保险产品之间的直接选择和匹配，减少了中间推销环节，大大降低了险企的管理成本。
一家财产保险公司销售负责人告诉《财经国家周刊》记者，网销保险的佣金和手续费大约在10%左右，远低于银保的20%和营销员的30%。
网销保险还不受时间和地域限制，拓展了交易范围，延长了交易时间。
艾瑞咨询预计，2016年国内保险电子商务市场保费收入规模将冲刺600亿元，未来10年网销保险市场的保费规模将突破千亿元。
面对巨大的网销市场，保险公司均加快了抢滩保险电商的步伐。
保险公司进军互联网金融主要有两种模式，一种是自建网站，已有40多家保险公司建设了自己的网上商城，实现了官网直接销售；二是与第三方合作，即通过保险平台、电商平台合作销售。
2012年年初，北京大童保险经纪公司、深圳慧择保险经纪公司、泛华世纪保险销售公司等9家中介，首批获得了保监会批准的网销资格。此后，淘宝、京东和苏宁易购打造了保险频道，也吸引了平安、人保财险、泰康、太平车险、昆仑健康等险企入驻。
目前来看，大型险企倾向于自建网销渠道或依托官网，而中小型险企则更多选择借道第三方合作平台。
瑞士再保险中国业务发展副总裁熊耀华分析称，通过自建网站销售，保险公司可以对营销方式、产品设计、价格等有完全控制权，但缺点是需要有效的营销战略并配合大量的投入。而与第三方平台合作可以快捷获取目标客户群，但会损失一定的销售控制权。
从赚吆喝到深度整合
目前而言，网销保险产品主要是车险，以及一些简单的意外险、健康险、小额保险理财，等等。这些产品以不超过1年的短期化为主，有的产品投资门槛仅500?1000元。
一位大型保险公司的电子商务部负责人表示，保险电子商务还处于“赚吆喝”的阶段，保险通过电子商务平台销售目前以简单产品为主，利润率比较低。
数据显示，在寿险公司中，网销渠道保费贡献率大多不足1%，财险公司较高的水平也仅在5%左右。
平安集团董事长马明哲也表示，只有小额、数量大、标准化的金融类产品才适合互联网销售。比如，一个长期的健康险需要做体检，需要当面回答很多病史问题，所以在网上操作是比较困难的。
虽然，保险网销还停留在“卖产品”阶段，但随着互联网金融这一新渠道的开展，保险公司可以利用整个大数据的平台更深度地对客户资源进行挖掘。
只有互联网技术、大数据等与保险核心业务的深度整合，才对保险电子商务产生战略意义。前述负责人称，保险业应该重视大数据所蕴含的巨大潜力，并努力将互联网保险的定位从渠道拓展至经营的各个环节。
事实上，互联网已经开始逐步与保险业务整合。
以新开张的“众安在线”为例，11月25日，其推出了首个互联网保险产品“众乐宝”，这是直接针对淘宝网商开发的一款保险产品。
此外，泰康人寿联手淘宝小微金融推出了“乐业保”1号和2号，瞄准淘宝2000万卖家的健康保险。
据悉，“乐业保”依托互联网运作，引入定制化保障，利用互联网风控技术和保险精算，向电商平台上的卖家等群体提供低成本、高保障的意外、医疗、养老等保障服务。
这显然已经不是简单的互联网销售渠道概念，众安在线和泰康人寿融入互联网营销体系，从产品设计、制定、销售以及服务均实现了互联网化，保险业的互联网新格局已经产生。
保监会人士在接受《财经国家周刊》记者采访时表示，随着互联网的深入发展，监管层将鼓励传统保险公司抓住创新机会，开发新产品。
风险与难点
不过，在网销风起云涌之时，一些隐含的风险和经营难点也逐步暴露出来，如虚假投保的纠纷，异地理赔困难，精算数据积累不足，狂揽保费后的偿付能力之忧，等等。
平安保险综合销售渠道部门一位经理表示，网销对保险公司来说存在安全隐患，譬如客户有可能会提供一些虚假信息，日后可能会与保险公司产生纠纷。除此之外，保险机构通过网络进行异地销售以及之后的理赔等均是难点。
前述负责人表示，保险公司此前精算数据积累不足，这为互联网保险公司的精算定价增加了障碍；其次，互联网传播范围广，一旦一款保险产品有设计缺陷，弊端会被迅速放大，其造成损失的范围会远超传统保险产品。
另外，一些保险公司为了增加网销量，大打收益牌。《财经国家周刊》记者在淘宝商城发现，综合收益率超过6%的促销保险产品比比皆是。但是，2013年前三季度保险业资金运用的收益率仅为3.82%，高利润承诺和恶性竞争或将直接挑战保险公司的可持续经营。
譬如在“双十一”，国华人寿的一款产品创出了“10分钟过亿元”的销售奇迹。但随后，国华人寿因偿付能力下降，被保监会要求“暂停增设分支机构”。
随着互联网保险的蓬勃发展，争议与担忧也越来越多。目前，除了《保险、经纪公司互联网保险业务监管办法（试行）》之外，尚无针对保险公司通过互联网销售保险产品的指导性文件。
第8篇：大数据营销的缺点范文
在这样的商业变革过程中，零售业依然活跃在最前线。而谈到零售业的增长，就不禁让人联想到社会化营销的迅猛发展和大数据风潮的涌现。
所谓社会化，就是如何利用顾客的社会人际网络实现首页的最终交易，其中包括社会化媒体与社会化客户关系。而大数据的盛行，则反映了这样一个行业事实：购买不再是发生在商铺门店之中的事情，而是充斥于顾客生活空间中的一系列过程的构成元素；购买不再是生活事件，而是生活故事。
拥有近20年市场营销与互联网研究经验的马旗戟还下了这样的定论：“未来的商业与零售的成功将不仅取决于进销存和资本、运营等能力，可能取决于顾客间的联系紧密度以及这种紧密度在巨大生活空间中的位置。”
新营销的趋势：SoLoMo对连锁经营商家的启发
2012年，中国互联网网民达到5.38亿，普及率达39.9%，手机网民达3.88亿，网络购物用户达2.1亿，中国电子商务市场整体交易规模为8.1万亿元，其中的B2C、C2C、O2O网站交易额（大部分为日常生活消费）超过万亿。数字是枯燥的，但这些数字的背后反映了新消费（以及与其相关的营销）在商业零售业、服务业上的活生生表现。
互联网和移动互联网的普及使世界不可逆转地改变了。
在商业圈中最为活跃的淘宝、京东、当当、苏宁易购、美团、携程、大众点评为代表的电商网站；新浪微博、腾讯空间、人人网、开心网、天涯社区、豆瓣为代表的新媒体社交平台； iPhone、ipad为代表的智能移动终端；街旁、玩转四方、航空管家、1号店、维络城为代表的新应用模式，这些的出现都向传统的商业市场传达着一个明确的信号：新消费时代已经到来，消费者不再是以往那种有着固定品牌忠诚、固定生活轨迹、固定消费预算、固定人际关系、固定传播通道、固定购物场所的群体，他们变得更加不可捉摸，更加随意、更加容易受到影响和更加关注受益回报。
于是，在最近两年里，Social（社交）、Local（本地化）和Mobile（移动）成为社会上最热的三个关键词。而这三个活跃在商业环境中，同时也活跃在人们的日常生活中的词汇又催生出了一个代表着新的生活形态趋势的新名词，它就是SoLoMo。SoLoMo是最初是由著名风投美国KPCB风险投资合伙人约翰·杜尔提出的，这个新名词不仅成了媒体的新宠，也实实在在地融入到了人们的生活，也改变着商业。
实际上这些专业的名词和术语并不难理解，马旗戟举了两个极为生动的例子。
麦当劳曾携手人人网联合推出“见面吧”活动。麦当劳利用人人网的好友互动，通过“线上+线下”互动来达到促销的目的。于是我们看到，借助迷你博客、互动mini站、App植入、持续的促销小活动，同时通过手机捆绑人人网资源来发放优惠券，做到“随时随地的销售拉动”。而活动的结果出人意料，活动上线后广告点击率高于其他活动200%，短短10天内60万人发送见面邀请，首周内10万人更改状态，高校边的麦当劳在晚间售罄。根据尼尔森权威调研数据，“见面吧”共计吸引2144万名用户了解、传播、分享和参与活动，有超过50%的参与者到麦当劳进行了消费，直接参与者对麦当劳品牌的好感度提升了33%。超过12万个手机或普通优惠券被下载，大幅增长了麦当劳的门店销售，与往年相比，麦炫酷销量增长80%，原计划为五周的McDonalds Hello Kitty纪念品，在三周内销售一空。
更为新颖和热门的是基于本地化的LBS服务在新营销中的应用。其中最为典型的案例就是星巴克在全美七大城市推出基于地理定位（LBS）的服务Mobile Pour。用户只需在手机上确定自己的位置并下订单，踩着踏板车的星巴克咖啡配送员就会将咖啡送到用户手中。这项服务是为了满足那些想喝星巴克咖啡，但又在附近找不到星巴克门店的用户。
“我们可以注意到潜在顾客并非在抵达某个实体门店（之内或附近）后，才有机会被商家所吸。是在他或许存在的消费需求可能尚未真正产生之时，便通过对其生活轨迹中某个阶段的触发影响，使他的消费需求变成真实的购买欲望和冲动，并最终实现抵达商家的购买。”马旗戟分析。
因此，SoLoMo一方面是大数据的聚集，一方面是商家完成推广或者营销的佳径。这就是SoLoMo的魅力所在。
O2O：连锁商家的幸运与遗憾
“如果说，SoLoMo可以丰富和提升连锁经营商家的营销形态与效率的话，那么更加基础的O2O就为这一实现提供了基本保障。”马旗戟说。
也许大家对O2O并不陌生。O2O就是Online To Offline，也就是把线下商务交易机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下终端交易、购买和消费者的前台接触点。O2O的核心就是传统连锁经营的商家或营销服务机构先吸引足够多的用户（潜在消费者）成为网络用户（包括传统互联网和移动互联网），然后借助有效互联网工具、推广、应用和平台把其中一部分用户筛选出来，引导他们成为商家实体店铺的现实顾客的过程。
马旗戟说，“O2O平台帮助连锁商家解决的最本质的需求就是通过生动、新颖、性感和体验丰富的网站或终端设备覆盖到了最大量的用户（潜在顾客），并且让其中部分顾客能够被特定商家的品牌、产品、服务吸引，最终这些被吸引打动的用户成为了商家顾客。”
不过，这并不意味着O2O的实践已经完美无缺了。多数O2O平台都是采取先聚集用户，然后把特定的商家需求大规模推广给所有消费者，这样只能激发起他们当中极小一部分人的兴趣，甚至有这部分用户本身就是商家的忠实顾客，而不是商家期望争夺和影响的竞争对手的顾客，也不是商家期望启发和引导的新尝试顾客。特别是由于技术手段和模式的限制，很难做到对顾客的长期持续追踪和影响，更不用说将顾客作为商家的一种资源与流向加以有效利用。
“究其原因，O2O的优点与缺点均在与Online To Offline，其核心是把一部分（网络）用户引导到连锁商家消费从而实现O2O商业赢利模式，并未现实真正的O2O——借助网络平台是将来自线下终端门店的真实顾客进行串接、引导与分享，也就是Offline to Offline by Online。”马旗戟说，“实际上为连锁经营商家提供的最有效的营销与服务应该是基于店面和线下行为的，需要把在不同业态商家门店发生消费购买的真实顾客作为一种可开发、可重复营销、可交易的资源，让某一商家顾客变成另一商家的顾客，实现整个商业链条中的二次销售。”
实现完整的 SoLoMo 闭环传播和O2O应用通路
无论是SoLoMo还是O2O，都还没有形成一个相对完美的业态，也没能找到一个好的结合点。因此基于新技术和商业模式下的新营销需要解决的问题有很多：如何避免海水炼金的现象，尽可能提升商家获取潜在顾客的效率；如何帮助连锁商家顾客也能变成连锁商家资源，并因此获取更高客流量和客单价；如何让顾客越来越高的消费利益欲望同传统连锁商家的服务、促销相结合；如何让商家顾客的无意识社交行为能借由某些核心价值形成稳定群体，等等。
马旗戟和共同创业的互帮团队找到了一个相对好的办法，他也因此而开始了自己的第三次创业，这也是北京互帮国际技术有限公司的价值所在。
这个办法是什么呢？马旗戟说，互帮国际研发出了商家POS打印外挂解析设备，将设备连接于POS机与打印机之间，当POS机打印小票时，打印解析设备在收到打印数据后可以追加优惠券图像，然后发送给打印机。这样，一张附有优惠信息的水单就生成了。除此之外，通过这个设备还能实现无纸化水单技术。用户可以通过手机拍摄二维码的方式获取电子化水单及电子化优惠券或电子会员卡，从而将商家交易终端升华为消费分享终端，实现顾客电子凭证、数据身份、移动支付、社群分享、真实点评、精准推送、手机卡包、无卡会员……实现完整的SoLoMo 闭环传播和O2O应用通路。
举个简单的例子便足矣说明。在传统的O2O模式下，当顾客团购一份午餐之后，直接进入商家店面进行密码确认，就可以享用午餐。顾客用完餐，整个营销过程也就随之结束了，也就是说O2O营销只完成了从线上到线下的部分。而通过水单解析技术则可以出现另外一种情况：当顾客团购一份午餐后，顾客可以通过团购网站的APP到商家的POS端进行到店确认，确认完毕后团购网站就收到了一组数据。根据水单解析技术的数据采集和消费行为分析，团购网站可以更准确地了解顾客的兴趣爱好，可针对性地继续向顾客推送量身定制的优惠活动，这就为留住顾客埋下了伏笔。
当顾客用完餐结账时，商家可在结账水单下方输出一个唯一的二维码，顾客可通过扫描二维码将本次消费的电子记分保存在社会化媒体手机客户端中，在便捷地完成积分的同时，把自己的消费体验一键分享给身边的朋友。这不仅仅是简答地改变了传统会员卡不便于携带、功能单一的弊端，更重要的是，它实现了将顾客从线上引导到线下，再从线下分享到线上的O2O闭环传播和应用通路。
与此同时，通过水单解析技术所获取的消费数据，是商家的宝贵资源，大数据的整合与分析，可为商家实现精准营销、商业智能建设等提供依据。
第9篇：大数据营销的缺点范文
[关键词]客流统计 视频分析 精准营销
中图分类号：TN929.5 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2016）25-0387-01
前言：客流通常也被称作人流量，是大型商场、购物中心、连锁店、机场、车站、博物馆、展览馆等公共场所，在管理和决策方面不可缺少的数据。对于零售业来说，顾客是货币的携带者，又是商品的潜在购买者，研究流量规律可以增加销售机会，将观看者转变为购物者，最大限度地挖掘商场的销售潜力增加利润。人流量是非常基础的指标，其与销售量直接的正比关系，所以零售企业都非常重视对人流量的数据统计工作。
一.客流统计的重要性
人流量统计的重要性主要可以表现在以下这些方面：了解出入口、出入通道设置的合理程度；通过统计主要楼层人流量状态，为店面的合理分布提供客观依据；客观决定租金价位水平；统计各个区域的吸引率和繁忙度；有效评估所举行的营销和促销投资的回报；根据人流量变化，更有效分配物业管理、维护人员；通过人流量人群转化率，提高商场服务质量；通过人流量人群购买率，提高营销和促销的效率；计算人流量人群的平均消费能力；评估和优化宣传广告和促销预算；根据来访顾客数量的多少来决定回馈顾客资金的使用；确定开关店的最佳时间；辅助了解消费者在消费过程中的真实想法；对流量比较大的区域采取预防突发事件的措施等。
二.常用客流统计方法
常用的客流统计方法包括：机械计数器统计、出入通道闸机统计、红外计数器统计、热成像记数法、视频分析统计、WIFI热点分析统计。
1.机械计数器统计
由统计人员手持计数器，通过目测手段对进入统计区域内的人员进行统计，每计数一次手动按计数器一次，读取计数器上的数值完成统计工作。优点：无需安装设备；单次统计费用较小；短时间统计可靠性高。缺点：长时间统计误差增大；多次获常年统计费用较高。
2.出入通道闸机计数
通过出入口的通道设备，如三辊闸，速通门等，将每次闸机动作的次数作为记录客流出入次数，可以从后台管理软件进行数据提取。优点：计数准确率最高。缺点：占地面积大，影响通行速度，外观不易与零售业装饰融为一体。
3.红外计数器统计
采用红外遮挡或红外感应原理，有人通过触发红外探测器计数一次，可以从现场显示面板直接读人流数，或通过数据接口从后台软件读出数值。优点：一次性投入费用相对较低；黑暗条件可用。缺点：系统不能区别人或物体；多人同进出或多人交叉进出时精度低，且方向判断不灵敏；易损坏后期维护费用较高。
4.热成像计数法
通过传感器将进入检测范围内热源生成热图像，并以此判断并计数顾客的行走方向和数量。优点：对光线有相对的适应性。缺点：多人同进出或多人交叉进出时，精度会相应降低。
5.视频分析统计
在各出入口设置视频监控设备，对拍摄的图像通过视频算法，进行客流密度的统计，具备显示动线、识别购买行为等扩展。优点：视频直观可见，准确率高。缺点：相比其他统计方式，一次性投入费用稍高；黑暗条件下不可用。
6. WIFI热点分析统计
通过客户携带的智能移动设备与WIFI环境内的网络设备进行数据通讯，可以从网络设备中读取移动终端的数量从而确定客人的数量。优点：可以和无线覆盖系统共用硬件设备，相对造价便宜，除可以统计人数外还可以统计停留时间，重复顾客比。缺点：依赖于WIFI网络系统，受WIFI设备是否工作，影响计数的准确率。
三.视频分析客流统计的实现算法
视频分析客流统计是目前较为主流的零售业客流统计方法，其系统统计算法基本可以分成两类：
第一类解决方案是采用运动区域检测和跟踪算法来实现的。其基本原理是在固定摄像头里提取出运动区域，根据这些运动区域进行统计。当运动区域和人的大小相似的时候，就可以认为有一个人通过。当多个人距离较近的时候，把一个运动区域分割为多个单人区域，从而对客流量的估计。由于视频流是实时连续的，运动区域的检测和分割需要在每一帧内不停地计算，因此需要对每一帧间的运动区域进行跟踪，把不同时间的运动区域连接起来，从而给出正确的客流量和行人运动方向。
第二种是基于图像特征和机器学习的算法。其基本原理是在图像中采集一些反应人体特点的特征，比如图像边缘密度。然后通过机器学习得到能自动识别人体的识别器，识别器能够在每帧视频画面中定位出每个人的位置，通过对人置的跟踪，得到通过特定区域的客流量和运动方向。
四.客流统计系统的性能评估
人流量统计系统的性能主要有三方面的指标。第一是系统的适用范围、第二是系统的准确度、第三是系统的速度。
系统的适用范围，是指人流量统计系统是否可以在不同的成像条件下正常运行。
系统的准确度，是指一个人流量统计系统的重要指标。一个人流量统计系统会漏数或多数通过行人。漏数是指行人通过而系统没有觉察。多数是指把不是行人的物体，比如把背包、栏杆箱、婴儿推车当成行人计数。因此一个人流量统计的性能通常用单位时间错误率或者单位人数错误率来衡量。
系统性误差，虽然可以通过对统计结果乘以一个系数来降低，但是由于系统性误差往往由于人群密度不同而不同。因此，最好是在图象分析算法设计里就做到准确计算，从源头上减少误差。
五.客流统计应用的发展方向
1.商业分析，精准营销
通过客流统计分析可以提高零售业管理营销和促销的投资回报，协助配置营促销前期准备活动，对营促销活动后期盈亏判定提供科学的数据支撑。为承租户提供基础设备接入服务与数据分析，将租户租金价值最大化。通过对同类型，同品类的租户客流分析，来鞭策租户的表现和鼓励良性竞争，来提高租户业绩，从而提高租金收入。通过客流统计分析，合理利用零售业各区域购物动线，在其中安插更多的广告商与营促销活动，从而为零售业运营提供额外收入。
2.服务管理、楼控联动
客流系统通过对定向区域与时间范围内的客流人数的统计自动实现服务人员的补充与调配功能，同时结合建筑自身的楼宇控制系统，对各个能耗设备进行集中联动控制，从而实现满足客户购物舒适体验的条件下，使用能耗最低的需求。
3.与IBEACON、移动APP联动
通过与IBEACON及移动APP系统的关联可以实现对单用户进行精准营销，可以很便捷的获取特定顾客对指定楼层、指定区域、指定店铺的精准访问次数，通过大数据分析与数据挖掘可以对该特定用户进行定向的精准营销。
