大數據對網路營銷的影響
在這股大數據時代背景下，消費者行為的變遷也越來越趨於不確定，移動互聯網更是加速了這種不確定因素，那麼，大數據對網路營銷有何影響呢？
[摘要] 互聯網時代的發展推動了數據和信息加速傳播。大數據在這種大背景下應運而生，並逐步滲入到各行各業。而互聯網企業通過大數據，促進信息的實效轉化，為網路營銷的精準決策和整個營銷行業的發展提供了數據來源與支撐。文章主要通過闡述了大數據的定義、大數據的處理，進而總結大數據下網路營銷管理優化措施及有效的網路營銷策略，力求為各互聯網企業的網路營銷決策提供參考與借鑒。
[關鍵詞] 大數據;網路營銷;互聯網
1前言
21世紀是一個信息大爆炸的時代，各種各樣雜亂無章數據的出現，一方面給企業以及人們的日常生活造成了一定程度的困擾;另一方面人們也想從這繁雜的數據中找出規律，發現商機，從而抓住商機，開拓新的市場。大數據的出現恰恰能妥善地解決這一問題，大數據分析技術是通過對海量的數據信息進行系統的篩選與分析，力求尋求其中的規律，從而為企業的經營決策提供有力依據與支撐，使企業的經營決策變得更加准確且高效。現今，社會上人們之間的交流越來越密切，科技在高速發展，大數據就應運而生。阿里巴巴創辦人馬雲曾經在演講中提到，未來的時代將是DT的時代，DT即DataTechnology數據科技，對大數據的分析是阿里巴巴的重點工作之一。[1]互聯網在改變人們生活方式的同時也在改變企業的運作模式，這是信息技術發展的必然。然而隨著大數據的來臨，網路營銷也在不斷地進行營銷模式與管理模式的創新，試圖尋求企業與消費者的利益最大化。現在越來越多的企業通過互聯網平台抓取到的消費者的各種數據進行分析整理，獲取消費者的消費趨向及特徵，以此為依據來制定相應營銷策略，不僅可以提高市場決策的准確性，還能大大縮短市場調查與決策分析的時間，提高了企業的經濟效益，促進企業各個環節的高效運作。因此大數據與網路營銷的結合將是必然的，它將為企業開創全新局面，帶來前所未有的.機遇，同時也帶來了挑戰。
2大數據概述
麥肯錫全球研究對大數據的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。[2]大數據技術在互聯網時代的戰略意義，不是在於掌握海量的數據信息，而在於對收集到的數據進行高度專業化處理，力求找出其中的規律與價值，為企業經營決策服務。[3]簡而言之，大數據技術關鍵在於提高對數據的「加工處理能力」，通過「高加工」實現數據的「高增值」。它具有以下四大特徵:分別為海量的數據規模、多樣的數據類型、快速的數據流轉和價值密度低，具體分析如下:
(1)海量的數據。從互聯網或傳統渠道收集到的海量數據，涉及面更廣、種類繁多，只有運用大數據技術對數據進行分類，才能夠滿足企業的需求。
(2)多樣的數據類型。大數據容納的信息量大，信息種類也繁多，容量也比傳統的數據倉庫更大，通常有用戶的查詢信息、瀏覽信息、消費記錄、消費周期等數據。
(3)快速的數據流轉。大數據技術要求在短時間內對海量的數據進行高速處理，對龐大的數據進行分析、處理，從中找出有價值的數據資料，因此對數據的處理速度有很高的要求。(4)商業價值高，價值密度低。大數據需要從海量的數據當中提取出有價值的信息，對技術的要求很高，往往數據的價值密度低而商業價值高。
3大數據處理與網路營銷
3.1大數據時代下的網路營銷
網路營銷是藉助網路、通信和數字媒體技術實現營銷目標的商務活動。其中可以利用多種手段，如微信營銷、微博及博客營銷、E-mail營銷、視頻營銷等。大數據技術為網路營銷帶來了技術創新，也為企業帶來了前所未有的機遇與挑戰。網路營銷的發展主要依賴於對消費者消費信息的了解，掌握了消費者消費信息相關的數據，就能夠以此來制定合理化的營銷策略，能夠提前預測市場的發展方向，提高企業的生產效率，降低了企業的運營成本。同時也為企業開發新產品提供數據來源與支撐，有利於提高企業產品在市場的佔有率。
3.2網路營銷需要借力大數據
(1)科技的發展。互聯網時代的到來，收集海量的數據信息顯得更加簡單可行，人們可以通過互聯網平台收集到各種數據，還可以對數據進行反復的使用與共享，實現數據的循環利用，使數據創造出更多的價值。
(2)個性化需求的增加。社會的發展使人們的消費習慣與心理發生了顯著的變化，不再希望自己所使用的產品與別人一樣，希望自己是獨特的，與眾不同的，而企業恰恰能通過對消費者的消費偏好進行大數據分析，來為其制定個性化消費方案。
(3)用戶數據易獲取。互聯網企業與傳統的企業相比，其不同點之一就是數據的獲取方式不同。傳統企業能知道客戶當時的需求和購買意向，但是無法獲得更多與客戶有關的信息與資料;而互聯網企業通過用戶的訪問記錄和消費行為
3.3商業定位的轉變
大數據時代背景下，消費者對品牌的忠誠度不斷下降，使得大數據時代商業模式必須從以品牌為中心向以消費者為中心轉變。[3]阿里巴巴於2016年提出了以「消費者的生命周期」來做銷售。充分體現了現在商業社會對品牌的轉變逐步增加到了以消費者為中心的轉變。在工業時代，我們無法獲知消費者的翔實數據，但是在大數據時代下數據的原始積累和獲取變得容易，藉助於智能手機和穿戴設備等科技的發展，數據變得越來越翔實，因此讓商家更容易全方位了解消費者，能夠針對消費者做到千人千面。從而增加產品的依賴性和忠誠度。所以未來企業的競爭力逐步轉變為:誰能提供專業化的產品和服務，誰能全面了解和分析信息，誰就會站在商業的浪潮上。
3.4商業理念
從以商品為主向服務轉型大數據時代，消費者的知識水平越來越高，消費者會從已有的大量數據中全面了解商品的功能、價值等，如果僅僅是在商場或互聯網簡單的介紹商品品牌、包裝及使用方法已經遠遠不能滿足消費者的需求了。消費者依據大量的數據，對產品的了解程度甚至比營業員還要充分，因此企業不僅要非常精準地把商品構架、各種性能指標等解剖出來外，還必須向消費者提供大量的解決方案，即大數據時代企業賣出的不僅僅是簡單的商品，而是方案的系統集成和商品的服務。所以轉型勢在必行，從以商品為主轉向以服務為主，增加顧客對商品的忠誠度和依賴度，迎接新一輪的商業變革。
4結論
2016年是大數據的發展年，據保守估計，未來大數據的市場規模至少達到萬億元以上。在這股大數據時代背景下，消費者行為的變遷也越來越趨於不確定，移動互聯網更是加速了這種不確定因素，電商和傳統企業變得越來越離不開數據，數據即將成為未來企業的核心競爭力，企業要不斷完善自己的企業治理結構，抓住市場潮流的變化，讓不確定的消費者變得確定，這樣才能有針對性地做到千人千面，提供個性化的商品和服務，在未來競爭格局中占據一席之地。
參考文獻:
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［摘要］
文章對當前有關大數據時代網路營銷模式的相關概述進行了梳理和分析，進而對大數據時代網路營銷模式的創新、精準性以及效果性研究作以歸納，最後進行了總結與展望。
［關鍵詞］
大數據;網路營銷模式;綜述
1引言
大數據對時展產生了深遠影響，網路營銷模式如何充分發揮數據帶來的機遇，從而促進其發展成為當前熱門話題。數據具有的四大特點能為企業網路營銷模式發展提供更加精準、個性化的信息，此外，大數據時代下的網路營銷模式不僅重視創新性、精準性，也重視效果性。
2大數據與網路營銷模式相關概述
2.1大數據的定義
20世紀80年代大數據被提出，到2008年才廣泛傳播。麥肯錫定義其為在一定時間內使用傳統資料庫軟體無法對數據內容進行搜集、存儲等的數據集合;《Science》將其定義為數據集規模無法在可容忍的時間內用目前的技術、方法等去獲取、管理的數據;［3］維基網路將大數據定義為運用當前主流軟體工具難以在合理時間內為企業經營決策提供完整分析過程的資源。比較有影響力的是Gartner的定義，其認為大數據通過新的處理模式能增強決策力、洞察力以及流程能力，並具備多樣、快速增長性以及數據量大的信息資產。本文將大數據定義為以其主要特徵為基礎，通過運用科學的大數據處理技術能夠增強其精準性、效果性等價值的信息資產。
2.2網路營銷模式的定義
Rafi－AMohammed和RobertFisher等將網路營銷定義為在線維護客戶和公司在產品、服務等方面的關系;孫志宏認為網路營銷是通過計算機網路、通信技術等為實現營銷目標的市場營銷方式;蘆文娟、韓德昌認為其是以網路通信技術以及數字互動式為基礎的營銷活動;徐艷旻將網路營銷定義為藉助網路開展市場服務的營銷活動。閻斌認為網路營銷模式是企業通過有效運用互聯網信息技術平台力求實現企業經營目標的營銷活動。本文認為網路營銷模式是藉助網路、通信技術以及數字互動式媒體等進行的市場營銷活動。
2.3網路營銷模式主要類別
蘆文娟、韓德昌認為網路營銷模式主要有創建企業網站、參與網路社區、博客營銷、網上廣告投放;張在宏將其分為廣告商、網上商店和服務、價值鏈服務提供商、網路渠道和虛擬社區;玄文啟認為其可分為電子郵件、微博營銷、病毒性營銷、搜索引擎營銷和博客營銷;本文認為較有影響力的是周曙東等將其分為在線商店模式、中立交易平台模式、企業間網路營銷模式、網上采購模式、網路拍賣模式、電子郵件營銷模式、電子報關模式等的觀點。
2.4大數據時代網路營銷模式的特徵
陳慧、王明宇認為大數據網路營銷具有性價比高、時效性強、互動性強和個性化營銷的特點。胡江濤研究認為關聯性緊也是其主要的特點。
3大數據時代網路營銷模式創新研究
張冠鳳認為大數據時代網路營銷模式主要包括商品關聯挖掘營銷、現代通信的大數據分析、大數據的用戶行為分析營銷和個性化推薦營銷模式。張艷紅認為大數據時代網路營銷模式的革新還包括基於大數據的搜索引擎營銷和DSP網路廣告模式。高源、張桂剛認為其還包括基於大數據的商品地理營銷模式。吳英鷹認為大數據背景下旅遊企業網路營銷新模式主要包括關聯推薦和精準網路營銷模式;王雯研究了大數據下電影整合營銷和O2O營銷模式。以上學者對大數據時代下網路營銷模式創新研究較為全面，但總體上相關理論研究較少。
4大數據時代網路營銷模式精準性研究
李曉龍、馮俊文提出了大數據環境下電商精準網路營銷策略。牛艷紅、王春國認為大數據時代網路營銷模式精準性策略主要有搜索引擎、再鎖定精準營銷和博客營銷。樊永梅發現了全數據精確制導、汽車銷售整合信息對於汽車精確營銷實現的重要性。倪寧、金韶認為其主要有精準定位目標消費群、精準挖掘消費需求、精準可控廣告投放和精準評估廣告效果。林燕提出了傳播和廣告精準營銷策略。以上研究豐富了理論成果，但沒系統分析大數據時代網路營銷模式精準性營銷的基本原理。
5大數據時代網路營銷模式效果性研究
胡江濤發現了大數據時代網路營銷實現從精準營銷到效果營銷的轉變的關鍵問題，張艷紅提出從政府層面、企業層面實現網路營銷的效果性，目前學者對大數據時代網路營銷模式效果性研究不多，還處在逐步認識的階段。
6總結與展望
本文認為大數據時代下網路營銷模式的研究還處在積極探索階段，具體體現在缺乏成熟的網路營銷模式劃分標准;大數據時代下網路營銷模式研究視角較單一和對其精準性和效果性缺乏深入研究，對於兩者的交叉研究更是缺乏。本文認為未來研究可以結合大數據時代下網路營銷模式的精準性和效果性進行綜合研究;從多視角和結合具體的實際加強對其效果性研究;加強網路營銷模式的系統性研究，實現大數據時代網路營銷模式時效精準、效果統一。
;㈡ 大數據技術有什麼作用
大數據的價值體現在以三方面：1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。大數據技術主要包括以下作用：第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。㈢ 大數據時代市場營銷策略
1、利用大數據改進企業廣告投放策略
廣告圈裡一句名言:我知道我的廣告浪費了一半,但我不知道浪費了哪一半。當前,越來越多的企業在大數據思維指導下進行廣告投放，廣告能通過對人群的定向, 投放給准確的目標顧客。特別是互聯網廣告現在能夠做到根據不同的人向其發布最適合其的廣告，同時誰看了廣告，看了多少次廣告,都可以通過數據化的形式來了解、監測, 以使得企業更好地評測廣告效果,從而也使得企業的廣告投放策略更加有效。
2、基於大數據的精準推廣策略
沒有目標消費者的精準定位，盲目推廣,是很多企業開展營銷推廣沒有效果或者效果甚微的主要原因。大數據時代一個重要的特點是,能夠實時全面地收集、分析消費者的相關信息數據,從而根據其不同的偏好、興趣以及購買習慣等特徵有針對性、准確地向他們推銷最合適他們的產品或服務。另一方面,可以通過適時、動態地更新、豐富消費者的數據信息, 並利用數據挖掘等技術及早預測消費者下一步或更深層次的需求,進而進一步加大推廣力度,最終達到極大增加企業利潤的目標。
3、規模個性化產品策略的實施
傳統市場營銷產品策略主要是，同樣包裝同等質量的產品賣給所有的該企業客戶,或同一個品牌，若干不同包裝不同質量層次的產品賣給若干相對大群客戶,這使得很多企業的很多產品越來越失去對消費者的吸引力, 越來越不能滿足消費者的個性化需求。
近年來,隨著科技和互聯網的發展,社會的生產製造向生產“智”造轉變,同時大數據通過相關性分析，將客戶和產品進行有機串聯,對用戶的產品偏好,客戶的關系偏好進行個性化定位,進而反饋給企業的品牌、產品研發部門,並推出與消費者個性相匹配的產品。
4、大數據使得營銷渠道效能的潛力得以充分挖掘
以前的市場營銷的.渠道大多採取代理制, 或者是購銷制, 企業與代理商或經銷商之間存在一種利益博弈關系，相互之間的信息常常是不共享的, 也經常會發生利益沖突。在大數據環境下, 企業只有與各方合作者一起建立起大數據營銷系統平台,才能集中體現大數據、物聯網、雲計算、移動電子商務的優勢, 從而不斷拓展企業營銷渠道的外延與內涵。
通過營銷渠道各方協調一致增強消費者對產品品牌、服務的良好體驗,進而引發顧客更加強烈的購買欲，促進客戶與企業品牌的親合度更加緊密, 提升企業的利潤空間。
5、利用企業大數據集成系統制定科學的價格體系策略
現在，很多企業都構建了基於大數據技術的大數據營銷平台,實現了海量、不同類型的數據的收集, 並跨越多種不同的系統，比如，不同的渠道平台(網路銷售平台,以及實體批發、零售平台);不同的客戶需求;不同的細分市場;以及不同的但可以區隔的市場區域。
這樣就可以幫助企業迅速搜集消費者的海量數據,分析洞察和預測消費者的偏好,消費者價格接受度;分析各種渠道形式的測試銷售數據;以及消費者對企業所規劃的各種產品組合的價格段的反應。使之能夠利用大數據技術以了解客戶行為和反饋，深刻理解客戶的需求、關注客戶行為，進而高效分析信息並做出預測,不斷調整產品的功能方向，驗證產品的商業價值，制定科學的價格策略。
㈣ 大數據在哪些領域有應用前景
1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。
㈤ 大數據時代如何做好市場營銷
大數據時代下，如何做好市場營銷的推廣工作?下面我為大家整理了在大數據時代，做好市場營銷推廣工作的要點和技巧，歡迎大家閱讀參考!
如何做好市場營銷
大數據對用戶行為與特徵分析
顯然，只要積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到"比用戶更了解用戶自己"。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎，或許只有大數據時代這個問題的答案才能更加明確。
過大數據支撐精準營銷信息推送
過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。
大數據讓營銷活動更能投其所好
如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後，即從微博、微信上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
大數據幫助企業篩選重點客戶
許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關，從用戶在社會化媒體上所發布的'各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
大數據分析消費者的特點
面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。
大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
在大數據分析架構下的眾多商業管理模式中，UFO模型較為引人關注，這里U代表User experience，即用戶體驗，其對應的方向是產品設計;F代表Freemium，即免費商業模式，其對應的方向是商業模式研究和設計;O代表精細化運營，其對應的方向是產品營銷運營。研究認為(2014)大數據在以下三個方面起到不同程度的作用。其中，大數據與U(用戶體驗)及F(免費商業模式)關聯度中等，而與O(精細化運營)關聯度最高。
今天我們的經營者大數據分析在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式等方面的能力還比較弱，可能到目前在中國還沒看到非常成功的利用大數據分析來設計商業模式的案例，也許是因為計算機目前的智慧還沒達到設計商業模式的能力高度。
但我們可以通過大數據分析方法進行行業監測以及進行創新監測，從而可以輔助戰略規劃人員來進行商業模式的設計。
好產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。
成功的互聯網運營要做到精細化運營，成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以，企業在大數據的應用場景上，一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果的提升。
基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更准確的做用戶細分、更准確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於用戶生命周期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關註：
1、通過基於大數據的方法進行用戶細分。基於大數據可以找出更好的細分維度，並對用戶做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加准確的用戶細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。
2、通過大數據的方法，可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據，如廣告的點擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為(即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為)進行打通跟蹤，在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。
3、通過利用基於大數據進行有針對性的用戶畫像，並通過用戶畫像數據、用戶行為和偏愛，結合個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，通過演算法真正的實現"投其所好"，以實現推廣資源效率和效果最大化。
㈥ 大數據分析時代對市場營銷的影響研究
下面我為你准備的關於市場營銷的論文，歡迎閱讀借鑒，希望對大家有幫助。
一、數據分析時代演變歷程
(一)數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以後，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入資料庫並且整合分析。但是由於發展的局限性對數據的使用更多的是准備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代
2.0時代開始於2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源於公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、感測器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶佔先機，開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研，採集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加註重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想像。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對於忠誠於某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那麼即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。並且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標准化生產方式，無個性化可言。定製化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定製。說到底，大規模生產與定製化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
三、基於數據營銷案例研究――京東
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都佔到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益於大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源並聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然後進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對於後續用戶購物完成的售後數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特徵便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用於與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售後環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
(一)數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒於此，首先企業需要明確核心數據的標准;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最後要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造
㈦ 大數據在市場營銷方面的優勢有哪些
1、規劃
大數據分析師為產品營銷部分供應了抵消費集體個人行為近期趨勢的精深解析，使業務人員能擬定全方位的戰略並為更有效性的活動做好充分的預備。
2、定製
客戶體會是銷售業務成功的根本必要條件中的一種。
在大數據時代，業務人員能定製操作，並提高消費集體旅程，讓簡直每一個消費集體都能按照本身喜歡來承受產品或服務。
3、產品定價
作為市場營銷組合中最重要的原因中的一種，公司企業的產品定價依然需要解析和仔細的評估。
但自從運用大數據到現在，業務人員能及時調理產品和服務的報價。
現在，公司企業有或許按照很多原因進行報價多樣化。
4、客戶忠誠度
忠誠消費集體是一切公司企業的銷售業務主導，這些人是品牌產品或服務的宣揚者。近來的查詢顯示，55%的美國消費集體藉助向這些人的朋友和家人推薦這些人喜歡的品牌和集團公司表達忠誠度。
運用大數據，公司企業能檢測到比較常見的購買模式，調理這些人的服務，然後擴大忠誠消費集體的基礎。
5、廣告盈利才能
就像現代人現在可以看見的那樣，不但大數據有才能提高公司企業營銷策略，一起還能夠促進提高其各個細分市場。
考慮到商業智能服務的越多投入，廣告是獲得越多盈利的原因中的一種。
廣告現在是個性化的，並應對特定的消費客群，這讓這些人看起來更具有吸引力，一起參加的或許很大程度上提高了這種宣揚方法。
關於大數據在市場營銷方面的優勢有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
㈧ 大數據對供應鏈將產生哪些影響
大數據對供應鏈將產生哪些影響
大數據對供應鏈將產生哪些影響，大數據時代的到來為供應鏈管理提供了難得的機遇，但同時也會伴隨著一些不好的影響，有利也有弊，能順應時代而變化才是正確的方向，以下是關於大數據對供應鏈將產生哪些影響。
傳統供應鏈管理模式所面臨的挑戰
大數據時代的來臨不僅僅是給我們提供了很大的發展機遇，重要的是傳統供應鏈模式所面臨的挑戰極大的加劇了新生產力條件下企業之間的競爭，正是因為大數據時代的生產力特徵這種新事物與傳統的生產力特徵供應鏈管理模式之間的矛盾
所以傳統的供應鏈管理模式所面臨的挑戰也是非常嚴重的，新事物取代舊事物必然是舊事物自身的轉型升級，適應新事物的發展，供應鏈管理模式也不例外。
1、響應速度較慢
傳統供應鏈管理在技術水平不斷提升的同時，經歷了從最基本的MIS到ERP，再從ERP到當前供應鏈一體化的進化，但是從整體水平上來看，傳統的供應鏈管理仍然存在著以訂貨訂單為驅動的庫存管理，周轉庫存的管理從本質上來看是一種應對傳統供應鏈管理的經營模式，再次種經營模式的管理水平下，周轉庫存構成了晶瑩的基本保障
安全庫存成為訂貨管理的服務水平底線。另一方面，此種模式的出現，也在一定程度上說明了產品生命周期理論的響應速度依靠周轉庫存和安全庫存來保障客戶的服務水平，所以在這種模式下顧客需求的響應速度比較慢。
2、終端消費需求不能有效滿足
傳統供應鏈模式對企業經營的貢獻主要在於企業對市場是一處永的形式滿足部分需求而進行產品的設計，在這種情況下，終端消費者的基本需求能夠得到滿足，但是現有產品不能滿足終端消費者的潛在的深層次需求
這種產品經營的設計和生態註定了終端消費需求和源頭的生產製造脫節的商業邏輯。供給側的生產製造不能夠針對終端用戶的體驗進行個性化設計，只能在短期內以批量的模式提升自己的生產效率。
例如，在互聯網時代出現之前，市場上的衣服大部分是根據設計師對終端用戶體驗的評估進行設計，而沒有針對更多用戶特別是普遍用戶的個性化需求進行定製，而且衣服定製成本非常高、時間比較長，這從根本上制約了終端消費需求的普遍性滿足。
3、庫存周期較長
傳統的供應鏈管理模式以存貨管理構成支撐企業經營的基本條件，庫存成為實現經營的流動資產，大部分行業的庫存檔點是以月為單位進行計算的，因為產品屬性的不同，庫存管理盤點有所差異
從整體的水平看庫存周期大部分在計算倉儲、包裝、搬運裝卸、運輸等時間的條件下基本上在途庫存和周轉庫存周期均在兩個月以上，從資金利用的角度來看，在很大程度上制約了流動資金的利用率。
4、協同效應差
供應鏈管理模式協同效應較差主要體現在，生產製造型企業不能夠快速的實現渠道的建立，銷售渠道未能實現和終端消費者有效的互動，終端消費者的反饋也不能其實的成為生產製造企業進行產品換的升級的依據
從整個供應鏈的管理水平可以看出各個環節都在實現自身利益的最大化，但是未能實現整體效益的最大化，在面臨市場的競爭時存在著互相擠壓，為維護自身環節的利益犧牲整體供應鏈整體效益的情況屢見不鮮。
5、管理成本非常高
傳統供應鏈模式的管理成本由於信息化水平低下，不能將各個環節所設計的的企業進行信息的有效傳遞最終造成了各自企業所付出的固定成本中的攤銷成本非常高，人工成本尤其突出，因為條塊分割的嚴重所造成的管理混亂進而導致的管理成本已經成為供應鏈管理當中佔比較高的部分之一。
供應鏈管理要順應大數據時代發展的歷史潮流
從馬克思主義對經濟學的深入研究理論來看，變革時代正確的研究方法應該從生產力與生產關系的矛盾入手，時間對生產力要素特徵的分析才能對生產關系各個方面進行針對性的改革，這一點是生產力決定生產關系的集中體現，同時也是生產關系必須順應生產力發展的必然要求。
（一）大數據時代生產力的主導因素分析
生產力的三個要素是勞動者、生產工具和勞動對象，大數據時代改變了傳統生產力的三個要素特徵使得科學技術特別是互聯網為核心的人工智慧為代表的數據獲取、處理、分析以及應用的技術成為生產力的核心特徵。這些核心特徵從根本上改變傳統供應鏈管理的生存環境，也就是改變了供應鏈管理的生態特徵。
1、大數據時代的生產力變革決定了供應鏈管理的變革
每個時代的生產力都決定了所在時代的生產關心的管理特徵和管理模式，這個是基於人類文明的發展所確定的，大數據時代也不例外。所以，當大數據時代生產力的三個要素發生了根本的變化之後，隨之而來的供應鏈管理也必須根據實際情況變革，符合生產力發展特徵才能提升競爭力量，實現效率的提升和發展。
2、勞動者發生了決定性變化
大數據時代出現之前，傳統的勞動者是以體力勞動和基本的腦力勞動來對供應鏈進行管理的，這種腦力勞動主要包括基本的信息處理、業務知識的一些規范、與業務相關的數據處理等內容，但是大數據時代出現之後，勞動者需要更多的參與和大數據相關的腦力勞動，例如數據的獲取、對供應鏈數據的分析、與消費者相關的數據研究和預測
與產品設計有關的產品性能的監測和分析等內容，這樣從根本上改變了勞動者對知識的掌握的需求水平，你改變了勞動者對供應鏈管理的思維模式認知的改變和理念的變革。進而包括人事行政管理，在招聘績效考核等各個方面都改變了原有對供應鏈管理者的要求。
供應鏈管理貼近消費者的前端，需要更多的去對數學的進行收集和消費者行為的描述，這樣的信息處理大大改變了原來依靠調研預測進行管理的模式，從而也改變了對消費端勞動者的要求
這些要求從本質上需要變革原來的管理模式，也是對勞動者創造價值的有效提升，但是這種創造的主體必須是勞動者自身的改變。所以從整體上來看對人力資源的需求是大數據時代生產力變革的第一要務。
3、生產資料中生產工具發生了很大的變化
傳統的供應鏈管理基本上是基於信息的傳遞而進行的傳統互聯網電腦網路的設置，在這種模式下互聯網僅僅是作為一種信息傳輸的工具電腦也是信息採集的輸入埠
大部分的電腦使用者都是用來錄入相關的信息或者使用電腦網路進行傳遞相關的業務數據。大數據時代電腦更多的傾向於採集分析處理相關的數據，更加強調軟體和智能硬體的結合
最終的目標可能會是實現人機一體化，而錄入和傳輸相關的數據成為最基本的`功能，所以從電腦計算機網路的用途來看，功能上已經完全改變了原來的目標。
4、勞動對象發生了很大的變化
大數據時代供應鏈管理的勞動對象逐漸從基於傳統庫存管理的產品生產製造、流通和銷售，逐漸轉化為對於產品生產製造的特徵也就是滿足消費者深度需求的特徵進行設計
數據的利用從原來的事後分析說明解釋逐漸轉化為大數據的相關性應用，這一點幾乎體現在每年大規模的支付信息的統計分析，例如近兩年微信發紅包數量的統計
支付寶對用戶指出每個月賬單的統計分析，跨進電商對消費者購買行為的統計分析，這樣的數據分析最後形成了供應鏈管理中對供給的判斷，也形成了對消費者未來深度需求的判斷和評估。原來的分析和預測逐漸轉變為大數據相關性的應用。
大數據時代生產力特徵
大數據時代的生產力不同於以往技術變革所帶來的生產力要素的變化，可概括的總結為以下幾點。
從整個農業文明到工業文明時代各種變革的整體特徵來看，農業文明時代是以生產工具的變革為主要特徵，其中典型的變革包括青銅器的出現和應用、鐵器工具的出現和大范圍的普及和應用為主要特徵，極大的推動了生產效率的提高，從而推動整個社會效率的提升、物質財富大幅度積累，使封建文明出現前所未有的鼎盛時代。
工業文明主要集中在生產工具能源的變革方面所產生的生產工具動力變革，主要包括經過長期經驗的積累，18世紀蒸汽時代蒸汽機的發明和應用，工業化時代電力和以電力為動力能源的機器應用，極大提升了社會生產力的變革，促使人類文明從封建文明走向資本主義文明和社會主義文明，在政治制度方面發展延續到今天。
隨著時間的推移，20世紀初期部分學者提出了新技術為代表的生產力變革的來臨，這些新技術包括新能源、新材料和計算機技術，經過半個世紀的發展，這些技術的應用也極大的推動了生產效率的提高，改變了生產方式的具體特徵。
主要表現為新經濟學的興起和管理學派的細化。新的商業模式和企業組織方式層出不窮，資本市場以證券市場為代表，成為經濟發展的晴雨表。這些生產力發展現象已經成為人們的共識。
新技術時代網路信息的應用。而大數據時代出現的今天，可以概要的總結為是以信息化時代為基礎、智能化數據信息處理和應用所帶來生產力在生產工具、勞動者即人力資源變革、生產方式等方面革命為主要特徵的生產力的變革。
與上述人類歷史上其他生產力的變革相比較，大數據時代的變革從時間的角度看來的更加突然，對社會生產生活方式的影響更大，傳播速度更快，拉近了供應鏈的生產段和消費終端，依靠現代智能硬體和軟體相結合，極大的提升了兩端信息獲取的能力，供需充分結合高度統一起來，並加速了產品生命周期的周轉速度。
大數據時代變革所帶來的機遇
隨著大數據時代生產力的變革，企業組織在供應鏈管理方面機遇難得，主要體現在以下幾個方面：
1、供應鏈管理理念精準化
管理理念隨著生產的進步技術的發展越來越成為先進生產管理方式的核心和精髓。大數據時代的變革使得供應鏈管理理念能夠實現深層次精準化的發展，包括供應鏈消費終端需求信息的收集以及用戶體驗反饋到生產端，對產品進行再次設計製造和生產，滿足終端消費者的深層次更精準的需求。
在供應渠道方面，信息通過網路的精準傳遞有利於渠道的多樣化，通過精準的營銷廣告的投放實現渠道的快速銷售能力。
在庫存方面主要意義消費需求拉動的庫存管理為主，時間庫存訂貨批量的同時安全庫存大大降低零庫存的概念已經能夠完全實現周轉庫存。水平大大降低所以從庫存成本的角度來看供應鏈管理裡面的精準化。
最終整體上。不僅滿足了消費者的終端需求深層次需求同時也滿足了生產者降低成本一嘯訂單公民及時用戶體驗完美的高層次目標。
2、協同效應作用加大
通過智能硬體和軟體技術的數據化處理,在供應鏈各個環節的信息處理收集分析和應用方面,均能及時有效地實現最優化,不但實現每個環節執行層面的學術性和敏捷性而且可以實現整體各個環節的協同作用,例如在當代電子商務的供應鏈管理中最典型的是以京東商城為代表的自營物流體系和平台的協同結合
不僅實現了訂單的快速處理，而且是京東商城的自營物流體系實現了庫存管理的最優化，更使商城的賣家能夠一大數據為基礎進行產品的選擇，營銷策略的制定，采購渠道的優化，從而最終實現了供應鏈一體化的最大協同效應。
除了電子商務企業這種行業的典型代表之外，在中國的汽車後市場特別是針對汽車配件供應鏈大數據的實現准確的進行分類包裝挑選等物流服務，有效地實現產品多品類、同一個產品多參數的復雜產品特性的供應鏈管理
為中國汽車後市場中小企業特別是最近消費者的終端企業實踐成功的用戶體驗奠定了堅實的基礎，與傳統的汽車修理廠門店相比，這種利用數據進行供應鏈管理的中小企業在競爭力方面特別是用戶體驗方面具有巨大的明顯優勢。
3、消費需求定製化驅動
大數據的應用對供應鏈管理中消費者精準需求實現了有效地滿足，不僅能夠對交易的分析和消費者購買行為的分析以及消費者對未來預期的分析而且可以根據這種分析實現生產定製化，把供給側問題存在的批量生產轉變為以個性化需求為滿足特徵的定製化生產。
例如，對衣服的生產，在傳統模式下幾乎都是設計者進行設計引導消費者進行購買，定製化需求在市場競爭中處於弱勢地位，沒有能夠實現消費者個人需求的滿足，而且衣服的定製化成本非常高，廣大消費者不能夠承擔這種定製化的成本，從而造成的定製化的發展緩慢。
近幾年以來一紅外技術對人體描繪使得軟體和硬體相結合，不僅能夠實現了消費者身體特徵的描述而且能夠根據不同的消費者對衣服的偏好進行設計，能夠快速的讓消費者根據自己的意願進行設計，在購買和交易的階段也能夠通過智能試衣鏡對現有的衣服進行挑選
在此過程中以數據收集和消費者之間的交互等環節實現了數據的分析與處理，對未來衣服的消費趨勢進行描述，而且能夠最終消費者為消費者提供深層次的長期的服務，這樣僅能從交易中獲得利潤而且能夠從的單一消費者的長期服務中，實現消費者粘性的提高，有利於廣大中小企業利用數據實現精益經營。
4、供給側結構管理優化
供給側改革是我國十三五期間的主導政策，大數據時代為供給側改革提供了有利的條件。當前，我國大部分行業在傳統模式，以投資需求和外貿為拉動的主要發展模式下普遍發生了產能過剩，解決產能過剩的問題主要從兩個方面入手，一方面有提高攻擊測產品生產製造的質量
實現產業的轉型升級，優化結構，提高生產製造的效率特別是注重保護環境等可持續發展策略；另一方面要針對終端消費者的消費需求，實現適銷對路、真正滿足消費者需求的競爭性產品。大數據時代為供給側改革提供了難得的機遇。
對供給側結構的優化管理以能源的利用為典型，隨著環境問題日益嚴重，我國對新能源代替傳統的化石能源必須採取非常有效地管理措施，其中主要體現在以數據為核心的管理處理新能源逐步代替傳統化石能源從而改善環境提高能源的利用率，2010年政府下達力度關閉了近百個火力發電廠同事計劃增加十三五期間核電站開發100所。
實現東部沿海地區和能源利用交大地區的清潔能源代替工程，必須利用大數據對能源的有效利用進行強力管控，對污染環境的傳統化石能源進行逐步改善，最終實現我國經濟的可持續發展。
5、中小企業大數據應用提升競爭力
在傳統的生產力條件下，中小企業面臨市場激烈的競爭，資源方面的不足創造力的不足效率利用地下等各個方面造成了大企業對中小企業的生存空間的擠壓，大數據出現之後，中小企業雖然在資源方面以及創新能力方面不如大企業強，但是中小企業利用戰略上的靈活性，充分發揮瞄準立即市場進行發力的敏捷。
利用大數據對市場進行再次細分，鎖定目標細分市場，對客戶進行深度挖掘，對產品進行二次創新，實現了市場競爭中的不對稱性，在微創新方面不斷滿足消費者的需求，提升自身產品和服務的競爭能力。
有效的完善了自身的不足，最終提升了生存競爭力，在國家大力倡導大眾創新萬眾創業的宏觀環境下中小企業使用大數據技術，在信息溝通、營銷競爭、戰略再投資等方面緊緊地把握住了細分市場目標客戶的有效需求，不但滿足了針對性的深度需求而且提升了掌控用戶體驗、滿足細分市場目標客戶潛在需求的工具和方法，在創造和實現顧客價值的同時，也創造了大量的就業崗位，從此品牌競爭深入人心。
從國家申請專利的數量來看，除了在市場競爭中佔主導地位的大型客機企業對研發投入比例大，而產生了大量的專利之外，廣大中小企業在滿足細分市場目標需求的同時，利用自身條件而進行重新申請專利的數量大幅度增長，競爭力提升的同時實現了價值重塑品牌塑造。