o2o时代大数据营销策略研究

⑴ 大数据精准营销的策略

大数据营销可以划分为三个步骤：

首先，可以做数据信息的收集，主要通过各种互联网工具实现，包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等，尤其是现代智能手机的普及，让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密，各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能，由此导致每个用户在使用各种软件时，个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库，而后便于后续的精准使用。

其次，是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘，对用户情况做特定的细致分析与分类，让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中，同时附带对应的多样信息内容。

最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据，找到用户特质，然后在数据信息中去做精准的用户投放，满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。

甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容，而后保证更广泛用户对营销内容的认可，最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准，效率更高，同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。

⑵ 大数据时代市场营销策略

大数据时代市场营销策略

1、利用大数据改进企业广告投放策略

广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

2、基于大数据的精准推广策略

没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。

3、规模个性化产品策略的实施

传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。

近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。

4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘

以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。

通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。

5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略

现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台);不同的客户需求;不同的细分市场;以及不同的但可以区隔的市场区域。

这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度;分析各种渠道形式的测试销售数据;以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

⑶ O2O时代下的大数据生意:颠覆了谁

O2O时代下的大数据生意:颠覆了谁

近两年，伴随着移动互联网兴盛，几乎所有互联网人都意识到一个变革的时代即将来临。人类在面对变革的来临，既兴奋又恐惧，这份恐惧源自其对未来的陌生，对自身控制力的怀疑。于是当下市场催生出了各种新概念来描绘未来场景。但浩子认为这些新概念大多也只是基于原有PC场景的总结升级，不具有颠覆性的意义。因为既然是变革，虽然未来如何不可预测，然其逻辑应该是重构和全新的。这些概念会是什么浩子不知道，而如果说未来的概念预测有一个支点，那就是基于技术基础的逻辑推理，原有的各种成型场景都应该被清零。

首先来谈谈基础性的概念：O2O和大数据。O2O是将线上数据与线下行为打通实现交流的概念。大数据则是建立在大量互联网基础上的数据收集，挖掘，从而为各项决策，服务，功能提供支持。也就是在移动互联时代，通过O2O这个手段实现真正的数据交互，从而形成以大数据为基础的各项产品和服务。之所以是“大”数据，是因为不再用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法；数据类型将更多的以用户为基础形成的各项数据模块。

正如KK所言（浩子不是KK的信徒，只是偶然瞄到他的一句话而已），移动互联时代将进入一个“数据生意”的时代。所有的互联网盈利模式也都将围绕着大数据展开，这将有别与PC时代的流量为核心。如果说安卓或微信是做生态层面的产品，那大数据就是这些生态里的基础产品。犹如现实生态里的农作物，矿产。大数据矿藏不是通过几千年的物理进化形成，而是通过对线下各种行为的数据化收集生成。而移动互联时代更多创业者们要做的产品就是播种机、收割机、挖掘机、厨房，来料加工等等各产业链上的业务。

基于以上数据生意的基础，我们来简单谈谈几个将会被颠覆的互联网基础概念。

平台：移动互联时代将摆脱以引流为目的的平台概念，取而代之的是基于数据集成的平台，也就是以数据为核心形成的产业链模式。比如大庆发现了油田，在大庆周边即会形成以石油为核心的产业平台。有石油机械产业，石油加工产业，还有以满足石油工人生活的超市，餐厅。

产品的客户体验：O2O是进入移动互联时代的必经之路，所以移动互联时代的客户体验不仅仅是一个APP或公众号的手机操作界面，流程等概念，线下操作是否友善，是否够2（即与线上系统的对接）将成为客户体验的重点。

流量为王：这个在PC时代创造出来的核心概念将被完全颠覆，取而代之的将会是大数据。一个平台的数据收集能力，处理能力成为胜败的关键。一个平台的数据将会具有磁场效应，数据越大其吸引力就越强。当然引流功能也将长期存在，只是其所处的核心地位将会被大数据取代。

估值：PC时代基于点击率，流量的产品估值方式将会随着流量的核心地位被颠覆而改变。产品的数据收集沉淀能力，数据挖掘能力会成为产品估值的主要依据。

盈利模式：大数据的交易形式将会趋于多样化，不是简单的出卖泄露隐私数据，而是基于平台的数据资源的各种应用挖掘开发。平台将各种类型数据进行分类管理，制作各种管道输出接口，根据下游开发商需求给予各种类型接口。如果平台的数据资源是一个矿藏，就会有各种类型的挖掘机和加工企业为取得自己所需数据付费，而加工企业也会将其数据产品卖给要求更加精细的企业。从而形成庞大的产业链。基于以上设想，层级越高的企业所获得的利润也越高。

既然是颠覆，将会是系统性的，这里只是选用几个比较基础的概念进行阐述。当然以上理解只是浩子基于对现有技术及个人实践，通过逻辑推理得出的预测设想，移动互联技术日新月异，千变万化，特别是线下人的接受改造程度存在太多变数，也可能以上阐述只是扯淡，仅供读者参考。

以上是小编为大家分享的关于O2O时代下的大数据生意:颠覆了谁的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑷ 大数据技术在网络营销中的策略研究论文

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。

摘要：

当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。

关键词：

大数据；网络营销；应用策略；营销效果；

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足

信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学，更明智

在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：

首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制：

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场，2019(16):98.

[2]栗明，曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代，2019(05):14-19.

[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论，2018(19):58-59.

[4]李研，高书波，冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术，2017(05):178-180.

[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学，2017,45(06):318-321.

[9]孙洪池，林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济，2016(12):3-6.

[10]赵玉欣，王艳萍，关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业，2018(15):46-47.

[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06):50-51.

[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.

;

⑸ o2o餐饮运用了那些大数据技术

以大数据分析技术来进行决策分析也成为了现今餐饮业寻求突破的着力点。以大数据为主导驱动的商业模式创新、市场营销、运营、战略规划研究和实践将成为未来大数据商业模式研究的核心。Devlin等指出,大数据将在数据结构的技术含义、处理速度和大数据的实际应用价值两个方面进行演化。本文从现有餐饮O2O的商业模式出发,分析了大数据在其中能渗透的着力点,从大数据的实际应用价值方面,专注与对餐饮O2O商业模式中用户粘性的增强和用户体验加深的研究,并对此提出了新型的餐饮O2O商业模式,构建大数据对商业模式创新的直接与间接影响的理论分析框架,探讨在大数据背景下企业商业模式的创新过程,建立大数据引导下新型餐饮

⑹ 大数据对网络营销的影响

大数据对网络营销的影响

在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，那么，大数据对网络营销有何影响呢？

大数据对网络营销的影响 篇1

[摘要] 互联网时代的发展推动了数据和信息加速传播。大数据在这种大背景下应运而生，并逐步渗入到各行各业。而互联网企业通过大数据，促进信息的实效转化，为网络营销的精准决策和整个营销行业的发展提供了数据来源与支撑。文章主要通过阐述了大数据的定义、大数据的处理，进而总结大数据下网络营销管理优化措施及有效的网络营销策略，力求为各互联网企业的网络营销决策提供参考与借鉴。

[关键词] 大数据;网络营销;互联网

1前言

21世纪是一个信息大爆炸的时代，各种各样杂乱无章数据的出现，一方面给企业以及人们的日常生活造成了一定程度的困扰;另一方面人们也想从这繁杂的数据中找出规律，发现商机，从而抓住商机，开拓新的市场。大数据的出现恰恰能妥善地解决这一问题，大数据分析技术是通过对海量的数据信息进行系统的筛选与分析，力求寻求其中的规律，从而为企业的经营决策提供有力依据与支撑，使企业的经营决策变得更加准确且高效。现今，社会上人们之间的交流越来越密切，科技在高速发展，大数据就应运而生。阿里巴巴创办人马云曾经在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代，DT即DataTechnology数据科技，对大数据的分析是阿里巴巴的重点工作之一。[1]互联网在改变人们生活方式的同时也在改变企业的运作模式，这是信息技术发展的必然。然而随着大数据的来临，网络营销也在不断地进行营销模式与管理模式的创新，试图寻求企业与消费者的利益最大化。现在越来越多的企业通过互联网平台抓取到的消费者的各种数据进行分析整理，获取消费者的消费趋向及特征，以此为依据来制定相应营销策略，不仅可以提高市场决策的准确性，还能大大缩短市场调查与决策分析的时间，提高了企业的经济效益，促进企业各个环节的高效运作。因此大数据与网络营销的结合将是必然的，它将为企业开创全新局面，带来前所未有的.机遇，同时也带来了挑战。

2大数据概述

麦肯锡全球研究对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[2]大数据技术在互联网时代的战略意义，不是在于掌握海量的数据信息，而在于对收集到的数据进行高度专业化处理，力求找出其中的规律与价值，为企业经营决策服务。[3]简而言之，大数据技术关键在于提高对数据的“加工处理能力”，通过“高加工”实现数据的“高增值”。它具有以下四大特征:分别为海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低，具体分析如下:

(1)海量的数据。从互联网或传统渠道收集到的海量数据，涉及面更广、种类繁多，只有运用大数据技术对数据进行分类，才能够满足企业的需求。

(2)多样的数据类型。大数据容纳的信息量大，信息种类也繁多，容量也比传统的数据仓库更大，通常有用户的查询信息、浏览信息、消费记录、消费周期等数据。

(3)快速的数据流转。大数据技术要求在短时间内对海量的数据进行高速处理，对庞大的数据进行分析、处理，从中找出有价值的数据资料，因此对数据的处理速度有很高的要求。(4)商业价值高，价值密度低。大数据需要从海量的数据当中提取出有价值的信息，对技术的要求很高，往往数据的价值密度低而商业价值高。

3大数据处理与网络营销

3.1大数据时代下的网络营销

网络营销是借助网络、通信和数字媒体技术实现营销目标的商务活动。其中可以利用多种手段，如微信营销、微博及博客营销、E-mail营销、视频营销等。大数据技术为网络营销带来了技术创新，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。网络营销的发展主要依赖于对消费者消费信息的了解，掌握了消费者消费信息相关的数据，就能够以此来制定合理化的营销策略，能够提前预测市场的发展方向，提高企业的生产效率，降低了企业的运营成本。同时也为企业开发新产品提供数据来源与支撑，有利于提高企业产品在市场的占有率。

3.2网络营销需要借力大数据

(1)科技的发展。互联网时代的到来，收集海量的数据信息显得更加简单可行，人们可以通过互联网平台收集到各种数据，还可以对数据进行反复的使用与共享，实现数据的循环利用，使数据创造出更多的价值。

(2)个性化需求的增加。社会的发展使人们的消费习惯与心理发生了显著的变化，不再希望自己所使用的产品与别人一样，希望自己是独特的，与众不同的，而企业恰恰能通过对消费者的消费偏好进行大数据分析，来为其制定个性化消费方案。

(3)用户数据易获取。互联网企业与传统的企业相比，其不同点之一就是数据的获取方式不同。传统企业能知道客户当时的需求和购买意向，但是无法获得更多与客户有关的信息与资料;而互联网企业通过用户的访问记录和消费行为

3.3商业定位的转变

大数据时代背景下，消费者对品牌的忠诚度不断下降，使得大数据时代商业模式必须从以品牌为中心向以消费者为中心转变。[3]阿里巴巴于2016年提出了以“消费者的生命周期”来做销售。充分体现了现在商业社会对品牌的转变逐步增加到了以消费者为中心的转变。在工业时代，我们无法获知消费者的翔实数据，但是在大数据时代下数据的原始积累和获取变得容易，借助于智能手机和穿戴设备等科技的发展，数据变得越来越翔实，因此让商家更容易全方位了解消费者，能够针对消费者做到千人千面。从而增加产品的依赖性和忠诚度。所以未来企业的竞争力逐步转变为:谁能提供专业化的产品和服务，谁能全面了解和分析信息，谁就会站在商业的浪潮上。

3.4商业理念

从以商品为主向服务转型大数据时代，消费者的知识水平越来越高，消费者会从已有的大量数据中全面了解商品的功能、价值等，如果仅仅是在商场或互联网简单的介绍商品品牌、包装及使用方法已经远远不能满足消费者的需求了。消费者依据大量的数据，对产品的了解程度甚至比营业员还要充分，因此企业不仅要非常精准地把商品构架、各种性能指标等解剖出来外，还必须向消费者提供大量的解决方案，即大数据时代企业卖出的不仅仅是简单的商品，而是方案的系统集成和商品的服务。所以转型势在必行，从以商品为主转向以服务为主，增加顾客对商品的忠诚度和依赖度，迎接新一轮的商业变革。

4结论

2016年是大数据的发展年，据保守估计，未来大数据的市场规模至少达到万亿元以上。在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，电商和传统企业变得越来越离不开数据，数据即将成为未来企业的核心竞争力，企业要不断完善自己的企业治理结构，抓住市场潮流的变化，让不确定的消费者变得确定，这样才能有针对性地做到千人千面，提供个性化的商品和服务，在未来竞争格局中占据一席之地。

参考文献:

[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商业模式重构:大数据、移动化和全球化[M].北京:人民邮电出版社，2014:29-43.

[2]蔡承秉.掘金大数据数据驱动商业变革[M].北京:时代华文书局，2013:103-110.

[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播: 中国传媒大学学报，2012 ( 11) : 13 - 20.

大数据对网络营销的影响 篇2

［摘要］

文章对当前有关大数据时代网络营销模式的相关概述进行了梳理和分析，进而对大数据时代网络营销模式的创新、精准性以及效果性研究作以归纳，最后进行了总结与展望。

［关键词］

大数据;网络营销模式;综述

1引言

大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。

2大数据与网络营销模式相关概述

2.1大数据的定义

20世纪80年代大数据被提出，到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合;《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据;［3］维基网络将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。

2.2网络营销模式的定义

Rafi－AMohammed和RobertFisher等将网络营销定义为在线维护客户和公司在产品、服务等方面的关系;孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式;芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动;徐艳旻将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术平台力求实现企业经营目标的营销活动。本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。

2.3网络营销模式主要类别

芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放;张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值链服务提供商、网络渠道和虚拟社区;玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销;本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为在线商店模式、中立交易平台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。

2.4大数据时代网络营销模式的特征

陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。胡江涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。

3大数据时代网络营销模式创新研究

张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSP网络广告模式。高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式;王雯研究了大数据下电影整合营销和O2O营销模式。以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。

4大数据时代网络营销模式精准性研究

李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。林燕提出了传播和广告精准营销策略。以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。

5大数据时代网络营销模式效果性研究

胡江涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题，张艳红提出从政府层面、企业层面实现网络营销的效果性，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。

6总结与展望

本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准;大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究;从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究;加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。

;

⑺ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

以上是小编为大家分享的关于大数据攻略案例分析及结论的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑻ 如何用大数据系统化分析O2O商业模式

如何用大数据系统化分析商业模式

O2O指的是Online to Offline，也就是在现实世界中商品或者服务，与线上的相关服务建立起关联的一种移动互联网商业模式。我们可以从三个角度来理解O2O。

AD：WOT2015 互联网运维与开发者大会 热销抢票

第一个角度是指O2O把线上的消费者带到现实的商店或者服务中去，也就是在线上查询、支付、购买线下的商品或者服务，再到线下去享受服务，这是对O2O的第一层理解。

第二个角度是在电子商务发生的过程中，电子商务由信息流、资金流和物流组成，O2O的特点是把信息流和资金流放在线上进行，而把物流放在线下。直观的看，那些无法通过快递送达的有形产品或者无形服务就恰恰是O2O的强项。

第三个角度是指O2O体现了移动互联网时代对客户端到端体验支持的重要性。这里所谓的端到端，是指从消费者搜索并且发现自己有需求的商品或服务，到交易和购买，再到交付使用该商品或服务，直到最后的再消费或者分享，这样一个完整的过程构成了端到端的体验。总体而言，O2O平台是对于移动互联网时代的消费者端到端体验的支持的强化。在这个过程中，O2O平台存在大量的、各式各样的细分商业模式。

在既有的移动互联网商业模式中，属于O2O范畴的模式非常多，比如说通过移动互联网买卖二手货，通过移动互联网买房租房、找工作、找酒店、找旅游目的地、找餐馆，这些都属于O2O的范畴。伴随着移动互联网的快速发展，伴随着移动互联网所带来的移动化、位置化和社交化，O2O的商业模式越来越多，我们有必要为O2O平台建立起一个完整的分析框架，从中识别出O2O平台得以成功运营的关键要素。

从移动互联网时代的消费者行为出发，我们可以构建出O2O平台的对于客户完成消费行为链条提供整体支持的过程。

一般而言，一个移动互联网时代的用户，完成一次完整的消费行为动作，一共需要四个环节构成。第一步为搜索和发现;第二步是交易和购买;第三步是交付和使用;第四步是再消费与分享。

其中的搜索和发现是指，消费者具有了某种需求之后，或者不经意间发现了他感兴趣的某种商品或服务，那么它或者通过进一步的信息查询，或者通过征询网友的意见，进一步锁定自己的交易需求的一个过程;其中交易和购买是指消费者锁定了自己的购买意愿之后，所完成的支付动作或者购买动作;其中交付和使用是指消费者完到达现实世界中的商店，例如咖啡店、酒吧、健身厅、餐厅、加油站、发廊等等，去体验自己所需要的服务，或者是获得自己需要的商品这样的一个过程;再消费和分享指的是消费者在使用的过程中，所衍生出新的消费欲望得以满足的过程，以及把自己在整个消费行为链条中的体验，通过移动互联网手段与他人分享的过程。总体来看，以上四个步骤就构成了消费者在移动互联网时代的完整的消费行为链条，而这样的链条也有益于我们建立起对O2O平台商业模式的完整理解。

在搜索和发现环节，一个消费者运用移动互联网手段以主动或被动的方式通过搜索、阅读、比较、筛选，来锁定自己有购买欲望的商品或者服务。根据对O2O平台所支持的客户消费行为的研究，我们把在这个过程中的客户行为分成几种类型，一种称之为需求驱动型;第二种称之为价格驱动型;第三种称之为经验驱动型;第四种称之为场景驱动型。对应不同类型的客户，O2O平台存在不同的商业模式。

在需求驱动型客户的搜索和发现过程中，消费者本身就有主观的消费意愿。比如说消费者要买房、找工作、找酒店、找餐馆等等，他本身就有这样的需求。对应需求驱动型的O2O商业平台模式中，最典型的就是分类信息平台模式。在这方面比较典型的代表企业就是赶集网、58同城和百姓网等。

分类信息平台的模式的基本特点是实用，它以满足消费者个人生活实用信息为主。此外具有较大规模性，大量同类的资讯或广告放在一起，形成网上各类消费物品和服务的超级市场，方便消费者比较选择。此外，分类信息平台的信息发布价格低廉，部分发布信息是免费的，即便在收费的部分，相对于其它传媒而言，价格也是便宜的的。分类信息网站还具有自助性，从本质而言，它属于Web2.0的模式，相当多内容由用户主动填写。分类信息网站还具有比较明显的社区性，对于每个帖子可以通过回帖的形式，或者通过垂直社区互动的形式进一步完善。

由于分类信息平台所拥有的大量信息以及粘着的大量用户，使得它的商业模式具有相当大的延展空间。比较自然的延展是分类信息网站可以沿着这个消费者的搜索行为往后走，也就是逐渐走向交易购买环节，这样就比较自然而然的进入到了团购这样的商业模式。此外，为了避免用户只是一次性交易，建立用户持久使用的粘性，因此社区化也是这一类网站的比较典型的一个方向。

以赶集网为例，在近期相继推出了婚恋、短租和团购这样几个新型业务。由于分类信息网站所具备的信息、客流优势，因此它切入到团购领域，是比较自然的。赶集网的团购业务开展的时间不长，就达到了每月几千万的交易额，很快实现了盈利。更重要的是，由于团购本质上属于地域型业务，而这些分类信息网站本身在业务体系部署的初期，也是面向各个城市下沉开展的，因此也比较便于实现人力资源和客户资源的复用，从而快速地进行团购业务的拓展。除了团购之外，赶集网还开辟了蚂蚁短租的模式，为房东和租客牵线搭桥，与携程网和艺龙网相对比，它是一种差异化的竞争，更多定位在价格便宜的闲置客房，并且租期平均是一到五天。为确保可靠，赶集网会安排专人验证房源，并保证留房。

价格驱动型客户，顾名思义就是在搜索和发现环节价格相对敏感的客户。O2O平台对应于此类消费者的典型模式是比较购物搜索。比较购物搜索是一种专业化的垂直搜索引擎，它主要是通过海量商品信息的采集和整理，向消费者提供可对比的商品资讯。这种购物搜索引擎与一般的搜索引擎主要区别在于，它可以进行商品价格的直接比较，而且可以对于产品和在线商店进行评比，这种评比往往对消费者的最终消费决策会有较大影响。而且作为在搜索和发现环节的筛选者，专业化的比较购物搜索会对商务的产品质量进行检测，确保用户在购买的商品中有质量保障。

这种比价搜索网站一般不收取用户的任何费用，而是从消费者在所点击进入网站的购物支付中赚取收入，后端的商家要么缴纳这些比较搜索网站的摊位费，要么为比价搜索引擎带来的流量的每次点击付费。国内已经有比较多的这种搜索比价的网站，比如像机票类的“去哪儿”，像书刊杂志类的琅琅比价网，像电子产品类的比价网等。

在国外同类的网站也有很多，可以重点考察一下日本的价格比较网站Kakaku，它是日本最大的比价网站，有五分之一的日本人在买东西之前都会先上Kakaku。日本的线上电子商务和线下实体商务之间已经达成了较高程度的互通，也就是O2O的水平比较高，线下商家在Kakaku平台上挂出的商品，用户可以马上在线上跳转到商家的电子店铺或者直接到实体店铺购买。由此，Kakaku成为了一个连接用户、厂商的信息汇聚平台。厂商为用户提供商品信息以及价格信息，让用户在一个平等的尺度下中进行价格比较，同时用户反馈的商品评论也为商家提供有价值的反馈，同时也为后续买家用户提供第一手指南。同时，通过这个过程，Kakaku也获得了大量的消费者的购买行为数据，经过整理分析之后也可以对厂商进行销售，因此，它也就具备了面向用户行为提供定向细分广告数据的基础。

Kakaku的盈利模式主要包括这样几种，一种是商家入驻Kakaku平台，网站根据商品的点击数或实际成交收取费用;第二种是促销服务，也就是通过Kakaku平台直接促成的交易量或是交易额，厂商支付促销的手续费;第三种是信息提供，比如向厂商出售用户的行为数据;第四是为用户提供旅行酒店，票务预订服务的佣金，第五是广告。Kakaku在运营中为了保持自己的竞争力，它对于商品的价格变动保持定时监测，每天早上10点、下午5点凌晨1点，都去主动获取相关商品的价格信息。同时Kakaku每月设立奖项，鼓励用户参与娱乐版和口碑版的文章发表，写得越多获奖机率越高。Kakaku还编辑出版了专业导购杂志，每期会有个专题栏目、连载关注栏目、最新上市产品评测栏目、特约评论员的每期特稿、一些草根的点评和研究，都旨在帮助用户做出明智的购物决定。

除了比价搜索之外，团购是最典型的一类价格驱动型O2O代表。与传统电子商务的电子市场加物流配送的模式相对比的话，团购的模式事实上是电子市场加到店消费的模式。在过去的一两年中,团购几乎是互联网领域最火的概念之一，团购就是通过线下商业机构利用网络线上揽客，消费者通过网络筛选并到线下接受服务。即便在电子商务最发达的美国，线上电子商务也只占8%，也就是说线下基于实体的消费比例仍然高达92%，那么将线上的客源与实体店面消费进行对接，其中蕴含着巨大的商机。消费者大部分消费时间都花在商场、餐场、电影院、美容美发店、KTV、健身房、干洗店、加油站等商业服务场所，这一类服务类的店面，O2O团购是大有发展空间的。

当前团购也正在发生商业模式的变化，比如从短期促销慢慢转向了长线的消费，，也就是把团购网站、消费者、商家由一种短期的联系关系变为一种长期的关系的保有，不希望消费者只是一次消费永远不再到来，而是希望长期保持客户忠诚。因此也可以看到，团购网站除了优惠券的模式，也在拓宽商品的范围甚至加入许多社区的要素，采取这些的目的都是对于团购商业模式本身进行优化。

经验驱动型客户，是指在搜索和发现环节中，非常在意别人曾经有过的体验的客户。经验驱动型客户催生出一类非常重要的商业模式，那就是O2O里面的点评模式。这里面的典型的代表首推大众点评网，大众点评网是一个独立的第三方点评平台，它始终强调自己只是一个社区，允许食客们对自己光顾过的餐厅发表看法。它依靠第三方的评价吸引消费者，从而吸引餐厅加盟。网站会根据客户IP地址自动显示区域首页，为用户提供所在地区的餐饮信息，而用户能以排行榜作为起点，通过种类、地区、价位等各种标准，开始自己的美食发现之旅。由此可以看到，大众点评网事实上采取的是典型的用户创造内容的web2.0模式，而这种模式是通过网民信息的自发积累，不需要企业自身进行信息收集。

总体来讲，可以看到这种点评网站的盈利模式大体上包括几类，包括收佣金、收会员费、出版美食评论书籍等等。大众点评网始终不介入预定，使自己保持一个独立社区的地位。从本质上讲，大众点评网作为典型O2O模式的一种，事实上就是在搜索和发现环节，通过大量曾经消费过的信息帮助消费者降低搜索成本，有效捕捉自己的消费对象，这就是这一类商业模式存在的空间。

在旅游领域，此类点评类的O2O的模式出现得也越来越多。以蚂蜂窝为例，它定位于给旅行出发前的消费者提供搜索和发现服务。蚂蜂窝希望把具备点评内涵的旅游攻略做到极致，并且在某种程度上延伸消费者的旅游体验。一方面它也是采用UGC的模式，把用户提交的一手信息做成类似孤独星球这样的精美的手册，内容包括交通、美食、住宿、购物，然后发布到网站上供用户免费下载便于携带。另一方面它还设立了分舵形式，在各地组织了一批对目的地非常熟悉，又非常了解旅行需求的热心用户作为舵主，依赖这些舵主来维护和更新内容。旅游用户可以在手机端和PC端看到不断更新并且信息准确的旅游攻略。用户总能从这些攻略中找到自己感兴趣的，契合自身需求的。事实上，蚂蜂窝不仅为想要旅游的人提供服务，也能够激发旅游的潜在用户，那些在蚂蜂窝上闲逛的用户，在照片和文字的轰炸下，也往往能够触激发他们旅行的欲望。

场景驱动型客户，是偏好实时的、与所处位置高度相关体验的客户，也就是这些客户的移动互联网行为与所处场景密切相关。比如以“今夜酒店特价”这样一款iPhone上的APP 为例，如果一个消费者希望在就近找到一个方便又便宜的住宿地，可以使用这个APP，在晚上六点以后打开这个APP，就可以通过LBS定位搜索自己周边的酒店，发现合适的房间，如果用手机支付房费后就可以直接入住。这时候里面有很多四星或五星的酒店可供选择，但是价格却与如家、汉庭等经济型酒店差不多。这样的模式一方面整合酒店当天没有出售的尾房，另一方面利用移动互联网技术聚合特定场景中的消费者，使得消费者与尾房库存之间能够相互发现。

由于酒店的客户库存一般是大量存在的，特别是在淡季中。同时，酒店的固定成本很高，边际成本非常低，因此酒店对尾房的销售始终存在迫切的需求。与此同时，特别在是相对高端的四五星级酒店，它宁愿把房间空着，也不愿意低价放在市场上售卖，它们认为如果低价销售会影响自己酒店的品牌形象。而“今夜酒店特价”的模式恰好满足了酒店这样的需求，它不是通过公开广告的方式进行这种特价宣传，此外它是在一定的时间段以以内，向主动来寻找周边位置的消费者来提供尾房的信息。这样使酒店既保护自己的品牌又能方便销售自己客房的库存。与“今夜酒店特价”合作的酒店，在晚上四点前检查自己的空房数量，会挑选一部分空房放到平台上，这个平台会以很低的价钱从酒店拿到这些剩房，在晚上六点之后提供给用户，用户找开APP看到之后，根据距离、星级、价格、风格等个人喜好进行查找和预订，这个预订价格和“今夜酒店特价”拿到的价格之间的差价，就成为了它的利润。

而另外一个由电子商务网站“一号店”所提供的O2O的消费者的发现模式，也具有极大的创新色彩。当前主要在北京和上海，在商务区、地铁周围的用户，可以在看到一些广告牌，这些广告主要是与生活密切相关的一些饮料、小食品等，每个商品下面都有二维码，消费者可以通过扫描二维码后直接用手机购买，确认数量、填地址、下单，当天这些零食就可以送到它的办公室，这事实上是一种O2O模式的“虚拟超市”。

这种虚拟超市利用了用户的碎片化时间，一般不挑选那些需要用户进行详细遴选和比较的商品，而是尽可能日常生活用到频度比较高、购买比较频繁的商品，这样适合节奏很快的大都市人群。在布放选点上，要考虑客流密集以及便于观看的这样一些地方。这样的O2O的模式推出之后，不仅对于消费者，对于企业自身的发展，带来了很重要的长期价值。由于每款商品的购买都与二维码相关，因此“一号店”可以在虚拟货架的二维码中植入追踪信息，这样后台可以统计出每个地铁站乃至每块广告牌的使用率是多少，这样可以不断优化这种虚拟超市的布局，甚至可以针对不同的地铁站点，分析不同站点中人群的消费习惯，如对哪一类商品更敏感，钟情于哪些品牌等等，这就给虚拟货架的个性化优化提供了非常重要的依据。甚至可以通过用户的购买行为关联到用户过去的搜索、购买的相关信息，建立用户的消费行为模型，进行个性化的商品推荐，让用户可以很快地看到自己想要商品而轻松快捷的下单。

O2O模式的本质，使得商品与消费者彼此之间可以更便捷的发现，事实上等于把超市的范围进行了扩展，购物、交易、搜索与发现无处不在，买卖交易无处不在。特别需要强调的是，伴随着移动互联网的发展以及LBS要素的不断引入，这种场景驱动型的搜索与发现的模式仍然有巨大的空间。前面“今夜酒店特价”事实上是帮助一个人在它所处的场景中发觉周边的酒店尾房，无线“一号店”虚拟超市的例子，说的是在一个消费者所处的场景中，与周边的可购买物品进行交互的案例。沿着这样的思路推广下去，理论上讲无论消费者在任何场景中都可以与周边的各种各样的商品和服务资源产生交互和连接。而且产生交互和连接之后，如果叠加上前面提到过的分类信息、搜索比价、点评的查找和对照，那么可以极大的丰富用户在场景中的消费体验。

总体来看，在用户消费行为第一步，也就是搜索与发现环节中，以为用户创造愉悦体验为出发点，围绕着如何让用户更便利的去发现，如何更快速的去搜索，如何更完善的去比较，蕴藏了大量的移动互联网商机。

⑼ 大数据分析时代对市场营销的影响研究

下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造