大数据营销的作用模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇大数据营销的作用，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）18-0045-02

高校就业是社会关注的热点问题，尤其是最近几年，高校毕业生人数持续在七百多万之多，使得部分毕业生面临的就业压力较大。而随着大数据技术应用的日渐成熟，在预测和引导高校就业工作方面，也开始发挥越来越重要的作用。在大数据理念的指导下，高校就业工作系统通过对就业大数据资源的深度挖掘，提出更加科学的毕业生就业服务，对于起到高校毕业生就业工作质量，起到了很大的帮助作用。

1 大数据理念在对高校就业工作中应用的意义

大数据理念本身是一种历史数据的挖掘，在深入挖掘整合资源信息的基础上，对当前某一领域的事务做出比较科学的预判。而基于大数据理念的大数据技术，在高校就业工作领域的应用，在大学生就业形势分析和就业结构细分方面，提供了一种更加科学、严谨的数据分析手段。通过对高校学生就业相关信息数据的深入挖掘，发现隐匿在数据背后的一些规律性、趋势性关系，从而对指导大学生就业工作提出更加科学的建议。

2 大数据在高校就业工作中应用的技术分析

高校就业工作是一项非常复杂并且繁重的任务，在最近几年高校就业压力增大的情况下，不少学校开始为提高毕业生就业率进行研究。从大数据在高校就业工作方面的应用来看，其应用的核心就是针对高校就业相关的政策、企业以及社会就业人员和学校往届毕业生的就业去向等几方面的数据，进行集成化加工，对整合的庞大数据资源进行重新挖掘，形成一个从原始数据情报信息资料的收集、识别、存储一直到加工、挖掘和展示的闭环数据技术链条。其中应用到的大数据技术可以分为如下几个方面：

2.1 数据收集

在大数据理念下，要想形成比较有价值的就业预测报告，前期就业数据信息资料的收集是必不可少的。在本文的论述研究过程中，对于数据搜集分为如下几种：第一，雇主对人才的需求信息数据，该类信息数据常见的来源有雇主单位官方网站招聘专业、年度人才招聘计划、企业人才发展规划、招聘中介机构、专业招聘网站、猎头顾问公司等，通过对上述信息的筛选、搜集，基本上可以确定未来一定时期社会总体的人才需求方向和大致状况；第二类，高校毕业生符合就业人员资格的数据，该类数据信息来源主要是依托教育系统，例如高校的毕业生档案信息表、考试成绩、年度综合成绩测评、社会实践参与记录、老师的评价等。这些数据一般比较容易采集，通常高校自己也会将每一年度，各专业学科的毕业生的数据信息资料进行汇总梳理；第三类，毕业生自身的大数据，从学生自身的数据信息资料搜集入手，更能够清晰地发现有用的数据信息。包括学生的网上行为产生的数据、例如社区空间记录、网购行为、互联网聊天媒介等产生的信息数据，能够在一定程度上体现毕业生的兴趣爱好和就业倾向。因此，在该类数据的搜集方面，需要不断深入挖掘。

2.2 数据清洗

并不是所有收集到的数据信息资料都是可用的、有用的，随着互联网信息技术的快速发展，很多数据信息资料的真实度、可信度越来越低，并且在就业整个过程中，无论数高校、雇主单位、就业中介机构等，为了提升自己的知名度，在就业人数、吸引社会人才、帮助解决就业问题方面，相关的数据都会做一定的修饰，在这种情况下，就需要通过大数据技术对收集的信息，进行必要的清洗，剔除一些夸张的数据，保留那些可信度较高的数据信息。数据的清洗工作，需要注意的一点是，要保障基本数据资料的数量，对于高校就业工作统计的数量，一定要有足够的代表性，防止出现保留的数据资料虽然比较真实，但是其仅仅代表着一小部分毕业生的就业动态的情况出现。

2.3 数据存储

只有有效拥有、查询和分析数据，才能发挥其作用与价值。就实际工作而言，数据存储常分为线上存储与线下存储。对于线上存储，要重视CAP定理的合理应用，在一致性、可用性、分区容忍性之间做好取舍与平衡。对于线下存储，更多的是以工作备忘及工作手册的形式存在，重点在于提供准确的经验参考，保证工作的延续性及效率。不论是线上或线下存储，都应尽量采用统一的数据标准及编码系统，以便消除信息孤岛，实现有效的存储与使用。同时，系统中存储着大量用人单位、毕业生的私人信息，这对管理制度、系统本身的安全防范能力也提出了要求。

2.4 数据使用

在上述基于大数据的就业工作系统模型中，用人单位基本信息系统、毕业生基本信息系统主要用于数据的收集、清洗、存储，并提供简单查询与组合查询，基于大数据的分析应用主要体现在其余子系统之中。通过全面整合、分析国际/国内宏观经济状况、相关就业政策、用人单位招聘规律、岗位需求情况，就业市场分析系统将对就业形势作出初步研判。通过纵向比较，并结合专业、生源地等基础数据，系统能在市场需求分析的基础上，给出就业工作阶段性的重点方向。毕业生求职行为分析系统依据毕业生基础数据及求职过程相关数据，在不同维度将毕业生分成不同类别，并给出描述性图谱，便于就业工作人员随时掌握总体概况。通过与就业市场分析系统互联（如求职意愿与岗位需求的互联），或者分析毕业生在浏览求职信息时的网络行为指纹（如停留时间、页面跳转情况等），该系统将在信息确认的前提下，为供需双方提供点对点信息推送服务，提高就业匹配程度。

3 大数据助推毕业生就业案例分析

8天在线”类似校园版的淘宝网，是一家专做大学生市场的电商平台。截至目前为止，“8天在线”覆盖全国50座城市1200所高校。“8天在线”后台有大学生兼职物流员的所有工作数据。“如一名物流员一单送了多少货、用了多长时间、顾客评分是多少，以及他可能还组织过营销、推广、社团等活动，后台都有记录，可以统计得出他的工作频次、效率、好评度、水平等。”“8天在线”平台的兼职大学生中有人甚至已经能够胜任店长职位，即具备了一定的管理、协调、运营能力，这是普通应届毕业生无法达到的水平“8天在线”的就业推荐信将直接“数读”求职大学生的工作状况，让用人单位精准掌握此人的工作态度和能力。此外，“8天在线”还邀请合作伙伴来联名推荐，每份推荐信至少有5家企业联名。目前“8天在线”的采购合作商有100多家，出于对良好合作效果和兼职物流员工作的认可，合作商家大多乐意参与。

从2015年起，“8天在线”就已经开始尝试向合作伙伴推荐实习生。常熟理工学院2015届毕业生、如今的隆力奇电子商务部正式员工杨静娴就是其中之一。她的实习任务是为公司经营一家淘宝小店，靠业绩顺利转为正式员工，如今主要从事文案工作。“这些实习生对工作基本都能马上上手，也比较务实，明显不同于企业自己招聘的效果。8天在线”的采购合作商中，箭牌、太古、隆力奇等40多家企业都已预留一定的管培生名额给“8天在线”的推荐生，其他企业也在洽谈中。一些合作企业，如华为、小米、复星昆仲等，也表示将优先考虑手持“8天在线”推荐信的大学生。

该案例中通过对校园学生兼职活动大数据的深度挖掘，不仅可以提高大学生的就业质量，还帮助一部分大学生在校期间得到了类似企业一线的监督管理，对于大学生自身能力素质的提升也起到了很好的促进作用。

4 结束语

目前，高校就业工作已呈现了一定的向前延伸趋势，对非毕业年级学生甚至入校新生的关注与指导内容正与日俱增。通过大数据的应用，实现“智慧校园”，全面服务各年级、各类型学生，帮助其认识自我、科学定位、准确规划，很可能是就业工作的新重点。就业是民生之本，是衡量高校办学成效的重要标志，解决好就业问题是全社会和谐稳定、高校长足发展的必然要求。借助大数据相关技术，对于数据应用及相关工作，我们将能很好地实现由人工整理、分析向自动挖掘、智能检测、精准预测的转变，从而带动并实现就业工作的全面升级，有效发挥就业工作在学生教育、高校发展等方面的重要作用。

参考文献：

[1] 刘志娟，易广，黄志良，等.创立产教合一“教学公司”构建实战型实践教学模式的探索与实践[J].中国职业技术教育，2015（08） .

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[关键词]大数据；高校；毕业生就业

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.10.145

[中图分类号]G647.38 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）10-0-02

随着计算机、互联网技术、云计算、移动终端、数据储存方式的高速发展，大数据时代已来临。在大数据时代，高等教育面临着一次重大的时代转型，关乎毕业生本人发展前途、国计民生和社会和谐的高校毕业生的就业工作更是首当其冲。如何充分挖掘和利用大数据，加强预测和提升就业工作服务水平与质量，是当前值得探讨的课题。

1 大数据应用在高校就业工作中的重要意义

随着高等教育大众化、普及化，高校毕业生人数逐年增加，以近三年的数据为例，根据国民经济和社会发展统计公报，2013年普通高等教育本专科毕业生638.72万人，2014年659.37万人，2015年达680.9万人，屡创历史新高。高校毕业生人数日益增多，使更加严峻的就业形势引起了社会各界的广泛关注，同时也给高校的就业工作带来了巨大的压力和挑战。借助于大数据的处理和分析功能，可建立多层次、多功能的就业信息服务体系，加强就业信息统计、分析和，提供个性化就业指导和政策咨询服务，落实《2006―2020年国家信息化发展战略》文件精神，提升就业工作效率与服务质量。

1.1 预测就业形势，为毕业生提供精准化的培养和就业指导服务

大数据的核心是预测。通过采集全体数据，筛选出有用信息，并对其进行整合、关联分析，挖掘数据的潜在价值，把握就业新方向，从而做到预测就业形势变化、行业走向和人职匹配情况，为毕业生提供精准的就业服务。获取全体数据之后进行及时准确的分析和整合，精准发现就业服务的着力点，并提出精准预测，才是目前就业工作面临的最大挑战。在就业相关数据快速增长的形势下，数据分析的时效性也是就业工作的重点，事前的精准预测也将比事后统计描述更加重要。前瞻性的工作能更加有效的提升毕业生就业的质量。同时高质量的就业数据也将为招生、教学提供反馈与支撑。

1.2 促进就业工作质量的提升

通过掌握毕业生求职、就业过程的实时信息，及时发现问题、分析需求、并提供精准就业指导；通过对招聘企业面试、录用过程的跟踪调查，挖掘数据潜在信息，找到用人单位的录用规律，清楚就业动向。对全体相关数据进行及时的收集、整合和关联分析，有效推动高校就业工作的开展，提升就业服务的个性化与精准化，强化就业工作作为高校优化人才培养方案、调整专业布局、优化招生的重要参考依据，从而更好地实现服务社会的功能。

2 基于大数据的高校就业工作模式

运用大数据分析技术挖掘就业全体数据的潜在价值，提升高校毕业生精准就业服务工作的水平，这也是大数据背景下高等学校精准就业服务工作新的重点。大数据在高校就业工作中的应用，主要是针对相关群体或对象的全体数据集合，集应用识别、收集、存储、分析、挖掘等相关技术，实现对大数据这一“未来的新石油”的提纯与精简，并依托可视化技术，形成从数据整合、分析、挖掘到展示的完整闭环，帮助高校就业工作人员更好的通过数据发现问题、解决问题、预测问题。

结合实际工作，笔者认为，大数据背景下的高校就业信息应建立以下三个数据库：毕业生基本信息数据库、就业市场信息数据库、离校毕业生跟踪服务数据库。这三个数据库提供的全体数据，共同保障就业工作数据的收集、识别与存储；在这三个数据库的基础上，建立信息分析系统、就业平台系统和信息联动系统，从而实现数据的分析与使用，从而达到精准预测就业趋势、准确提供个性化就业服务，优化高校人才培养模式的目的。

2.1 数据收集

对毕业生数据的收集，高校就业指导部门应主动汇总学籍信息、学生的图书借阅记录、社会实践活动、实习应聘情况、师生评价、消费情况，学生的兴趣爱好、就业意向和能力发展情况。

对用人单位数据的收集，主要包括用人单位官方网站，工商、税务部门登记的公司规模，社保管理机构的薪资数据、岗位变动情况、职级变动等人力资源数据，毕业生签订的就业协议书，毕业生学生的评价以及社会评价。

在所要收集的数据中，既有结构化数据，也有非结构化数据。为便于对接信息分析系统，结构性数据要通过打通学生学籍系统等学生管理系统，实现数据的自动更新与提取，非结构化数据（如评价、网络行为、消费情况等以图片、数据流存储的数据）则由系统从指定来源（如官方网站、网络社区、微信、搜索引擎等）自动收集所需数据。

2.2 数据分析与使用

通过全面整合、分析宏观经济状况、用人单位招聘岗位需求，信息分析系统可以对就业形势作出初步判断；通过对比历史同期数据，分析就业岗位的增减情况、平均起薪，系统能够预测就业市场的新变化、不同行业的发展前景。

信息联动系统能通过分析用人单位的招聘简章，调查用人单位对毕业生的评价，通过对比分析往届高质量就业学生的特点、就业困难学生的特点，比较在校学生的相关属性，及时优化人才培养方案，有意识的纠正存在的问题。

此外，系统还可以根据毕业生投递简历的数量、简历中标率、应聘岗位的专业对口情况和消费规律等数据，筛选可能存在的就业困难毕业生，分析其求职过程中存在的问题，预测其求职行为。就业工作人员可以依据系统提供的数据，找到真正的就业困难毕业生，引导其正确认识个人能力与心仪岗位需求的差距，及时有针对性的进行心理辅导、求职指引以及经济补贴等帮扶措施。想创业的同学，则可以通过系统数据为毕业生提供可行性分析，预测目标行业的发展前景。

3 大稻萦τ糜诟咝＞鸵倒ぷ饔ψ⒁獾奈侍

借助大数据相关技术，对于数据的使用及相关工作，高校将能很好地实现从人工整理、分析向自动挖掘、智能检测、精准预测的转变，从而实现高校就业工作的全面升级转型，真正实现全程化、精准化和个性化就业服务。但在应用过程中，还有一些亟待解决的问题。

3.1 隐私信息的保护

就业相关数据库中存储着大量的毕业生私人信息、用人单位的敏感数据。高校一方面，要制定信息管理的相关制度、做好信息系统及数据库的安全防范措施；另一方面，要对接触到大量隐私信息的就业相关人员进行保密工作教育，提高其有效保护和识别隐私信息和敏感数据的意识。在公开信息时，原则上只公布汇总分析后的结果，不对外提供任何形式的原始资料。

3.2 数据缺少交互，无法共享，制约了大数据在就业工作中的应用

目前，高校所能接触并使用的数据是远远不能满足就业工作大数据分析的需求的。政府机构和社会组织在管理过程中，存储了大量与就业相关的数据资源，这些数据更有说服力，样本群体覆盖面较广，能较准确的预测就业行业的发展前景，但由于数据缺少交互，无法共享，无法对就业工作提供借鉴。因此，高校应积极向教育行政部门提出共享数据的方案，争取早日与相关部门实现数据对接，实现社会大数据融合，实现信息互通共享，进一步提升就业工作服务水平与高等学校社会服务水平。

4 结 语

高校毕业生就业工作不仅关系着毕业生个人发展前途，还关系着社会和谐稳定。自高校扩招以来，高校毕业生人数与年俱增，近几年来持续出现“就业难”现象；另外，在就业市场中，用人单位常常反应难以聘请到适合的人才，出现“招工难”的现象。“就业难”和“招工难”并存的现象，充分反映了高校毕业生就业乃至整个中国就业工作的症结不在于有效需求不足，而在于就业结构不合理。将大数据相关技术应用于高校就业工作，能够更好的分析人才市场供需不匹配的现象，进而引导毕业生调整就业心态，促进高校人才培养模式的改革，提升高校就业工作的质量与效率。高校就业工作人员应持续丰富所需数据的来源，提高数据资源的整合和分析能力，不断挖掘数据之间的关系，更加精准预测就业市场的变化和学生就业趋势，保障就业指导工作的针对性、时效性和科学性。

主要参考文献

[1]中华人民共和国国家统计局.2015年国民经济和社会发展统计公报[R]，2016.

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中图分类号TE34 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）91-0173-02

1自制打捞工具简介

1.1利用巴掌式套铣打捞筒打捞套管内贴边油管

由于施工的井况较为复杂，井斜较大，同时由于钻井原因和地层应力等原因，油管倒扣或落井后在这个位置不易打捞，通过打印发现油管严重贴边，利用普通的引鞋，无法把油管引入打捞工具内，造成了打捞困难。因此我们在原引鞋的基础上，进行了改进：首先加长引鞋端，原来引鞋只有10cm，通过改进引鞋长度为100cm，然后通过引鞋筒的中心线割去一半，在打捞筒的前端形成一个巴掌式的引鞋，这样通过旋转打捞就可以把贴边油管收入打捞筒内。

1.2自制小公锥打捞桥塞上节头

4寸套内桥塞所封层再次利用，由于桥塞长期处于地层液体以及油气的环境中，有些被严重腐蚀，可捞式桥塞的接头有可能被损坏，而使用配套专用工具打捞无法捞出桥塞。专用工具未捞出来，经过认真分析研究，利用尖公锥的前半部分车断，在粗头部分车好2寸加厚公扣，上2寸加厚接箍，自制加工小公锥，一次成功捞出2寸桥塞，并且原公锥不耽误使用，做到了一件工具变两件来用。

1.3自制套管对扣引导器

油层套管在表套内直接对扣操作时一般需内扶正和外扶正，内扶正一般采用倒开套管前下人封隔器留下管柱起到内引导扶正作用。外扶正一般采用对扣器。我队施工3-453井套管对扣时自制外对扣引导器。该工具对两套管的连接不但有导向作用，还有保护螺纹的作用。适用于偏梯形扣BC、长圆扣LC、短阀扣STC、WAM扣等多种扣型的套管。使用对扣引导器，降低了工程复杂化的系数，减少了作业时间，降低作业成本，提高了大修成功率，经济效益显著。自制套管对扣引导器基本原理是利用不同直径管体焊制四级引鞋，下人井内，旋转管柱，将鱼顶套管引入对扣器内实现套管对扣。

1.4自制大套管内打捞2寸和21/2寸油管的工具

目前51/2井筒和4寸井筒打捞，打捞管杆工具较为齐全，但7寸套、9寸半套管内打捞存在无专用工具的难题；因为大套管内打捞工具使用较少、环空较大，没有进专门的大套管打捞工具，因此存在大套管内的21/2和2寸油管落物无工具可用的难题。7寸套和9寸半套内径分别是∮224mm和∮320mm，2寸油管本体∮62mm，21/2油管本体∮73mm，专用打捞工具最大外径为∮114mm，因此在打捞∮62mm和∮73mm油管时，直接使用，打捞工具容易插偏，如果加压过大鱼顶很容易遭到破坏，造成打捞不成功。

2现场应用效果和效益分析

2.1利用巴掌式套铣打捞筒打捞套管内贴边油管

现场应用较好目前采用这种方法，打捞贴边油管井5口，分别是：P3-17、P4-46、W85-31、W90-8、P5-139等均一次打捞成功，避免了捞不出，上大修作业，为厂里节约了大修费用。大修费用每口按照50万元计算，5口井为大修费用250万元；用巴掌式套铣打捞筒小修打捞一口费用6万元，5口*6=30万元，已为厂里节约大修费用：220万元。

2.2自制小公锥打捞桥塞上节头和空心管

目前该自制小公锥在现场4寸套内打捞桥塞成功率非常高，共在P3-C303、P3-c47、P4-46、等6口井施工效果较好，均一次捞出。改造一个专用小公锥200元/个，用1口井，钻捞桥塞成本约30万元，打捞成功一口节约成本费用约29.98万元，目前已完成6口井计算可节约成本179.88万余元。

2.3自制套管对扣引导器

目前自制对扣器分别在P3-453井 、Wxp7-7、3-c138、P112C等9口，井深115.44mm表套内油层套管对扣成功。钻井一公司工程管具处此类成品价格3.4万元；自制套管对扣引导器成本总计1200元，节约成本3.28万元，共节约材料费29.52万元。

2.4自制大套管内打捞2寸和21/2寸油管的工具

该打捞工具通过在P1-21井和P3-412井、P1-FP1这3口井上的应用，捞出了井内的落鱼，打捞工序成功率达到100%，取得了很好的效果。成为打捞同类型井首选和必用的工具，现已经在全大队大套管打捞领域得到推广应用。实际产出：经过1年的实施，共施工3口井，每口井大修用油料费0.19万元/天，作业施工23天，大修施工油料费用0.19×23×3=13.11万元，加工工具材料费用2.1万元，使用油材料费用13.11+2.1=15.21万元。实际投资：小修作业2天完成，每口井小修油料费0.1万元/天，使用油料费0.1×2×2=0.4万元，材料费用0.9万元，使用油材料费用0.4+0.9=1.3万元。节约油材料费用=实际产出-实际投资=15.21-1.3=13.91万元，每口井大修费用69万元（日费3万/天），小修作业2天（日费1.5万元/天）节约大修费用103.5万元，合计节约费用约107万元。

3结论

通过对特殊工具的研制和应用，我们既解决了作业小修现场的施工难题，又满足了小修现场施工的需求，节约了成本，提高了施工效率，减少了油井工期占产，为油田的原油上产做出了应有的贡献。目前这些工具已在作业系统得到推广应用，因为它设计制作简单，打捞成功率高，赢得了较好的口碑。

参考文献

篇4

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

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互联网行业发展迅速、更新换代速度极快。从05年以yahoo和google为主流的搜索营销，到11年以国外的Facebook、国内的人人网、校内网为焦点的社会化营销。12年全球畅销书《社会消费网络营销》作者拉里韦伯在腾讯智慧峰会上表示：大数据时代已经来临，大数据时代中市场营销的核心价值如何体现，成为下一步发展的关键点。这不由得引起万千marketer的关注：何为大数据时代？

海尔的大数据营销案例充分体现了大数据营销的力量以及海尔SCRM会员大数据平台的神奇与魅力。大数据时代其实早已渗透入我们的生活，在生活中的方方面面都可以体现着我们对大数据的使用，不少网络编辑通过对搜狗热搜榜、百度搜索风云榜的挑选，来整理出每天信息热点和网民的兴趣所在，从而调整推送内容，提升公司网站点击量、书籍杂志购买量，而这些信息热点就是通过输入法和搜索引擎的数据中得到。我们也常借助网易新闻等大数据平台的整理来找寻每日、每周点击量最高的新闻来进行了解，学习当下热点。中国通讯运营商三巨头联通、电信、移动利用拥有的数亿用户建立数据库，通过跟踪用户的话费消耗情况，对正在流失的客户进行电话回访和优惠力度的加大……种种事例无一都表明我们现如今正处在大数据时代。阿里巴巴集团移动事业群总裁、阿里妈妈总裁俞永福在他的演讲中表示以大数据作为互联网核心的时代正在到来。

将大数据营销分一为二，“大数据”是需要新处理模式才具有更强的决策力、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。大数据的意义便在于对这些有意义的海量数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现“增值”。“营销”是指，企业发现或挖掘准潜在消费者需求，从整体氛围以及自身产品形态的营造去进行推广、销售，深挖产品的内涵，切合准消费者的需求，让消费者深刻了解某产品进而购买的过程。将二者结合来看，“大数据营销”就是以多平台的大量数据、技术为基础，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。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，使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

在案例中，海尔建立SCRM会员大数据平台，对大量的会员做筛选分析处理，在这一网络化时代为海尔会员提供精准营销与互动服务。海尔通过SCRM定位到上海虹桥新城小区，通过相似映射找到北京景泰西里小区，对小区成员进行调查找到潜在顾客，然后投递广告杂志，达成交易，而这仅仅是初步成功。之后又成功推荐智能电视，和开发出新产品――零气压燃气灶。整个流程简单便捷一气呵成，通过大数据平台分析筛选定位，发掘潜在用户并与之保持联系，用平台黏住用户，终而成功营销。海尔SCRM一改传统营销的缺点和劣势，一切都在线上操作，快速智能匹配，定位精准无误，直击用户需求。

其实海尔只做了营销步骤中的第一部分――分析用户的行为特征，大数据营销的基本思路还应包括：分析竞争对手的数据，品牌危机监测及管理支持，市场预测与决策分析支持。通过完整的营销思路，企业方能从多方面考虑并保证成功实施营销方案。

海尔成功的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人，而这也就是大数据营销的核心。通过SCRM会员数据确定合适的时间和对象，SCRM会员大数据平台成为合适的载体，通过客户所选择的推荐方式，刺激客户的潜在需求达到成功。除此之外，大数据营销的核心还应包括个性营销，在这个个性化充斥的时代，企业若想让数据为其所用，就应多维度地分析数据，寻找差异化产品，并且通过特殊、合适、个性的方法迎合顾客喜好，达成需求、营销的双赢。

案例中并未提到海尔的信息收集工作，实际上海尔成立了“梦享+”会员俱乐部，即SCRM数据平台。通过线下实名数据采集，线上匿名数据追踪，平台生成用户属性数据标签，建立精准营销数据模型。通过RTB进行分析、研究、定位，利用第三方技术在数以百万计的网站上对每一个用户进行特性评估及出价，又通过DMP为SCRM会员信息进行管理，发掘客户的潜在需求，合理管理数据 ，形成海尔SCRM会员大数据平台，并取得成功。

其实这样做的企业很多，大数据营销的领域也在不断拓展。《纸牌屋》从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，定位分析用户喜好，进行精准创作，由需求决定生产，从而获得收视大胜，震惊全世界的文化产业界。趣多多利用大数据营销活动，创造6亿多次页面浏览并影响近1，500万独立用户，品牌被提及的次数增长了270%，关注度大大提升，诙谐幽默的品牌基因深入到人们意识层面。一汽-大众奥迪开发“奥迪云镜”大数据分析应用系统，客观清晰地看清自己及周围的环境，最终成功提供创新的产品，在市场营销方面提供创新方案和成功案例…

营销手段瞬息万变，数据也源源不断，想要成为一个成功的marketer，除了了解大数据营销还应贴近社会现状，迎合现展趋势，出奇制胜，实现进一步成功。

参考文献：

[1]阿生.海尔的大数据营销案例[Z].2014-04-24.

[2]中国电子报.大数据的四个典型特征[Z].电子信息产业网，2012-12-4.

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数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。

新意互动策略中心总经理邓继民在接受采访时表示，大数据营销的价值无外乎表现在两个方面，一是数字品牌，二是效果营销。而如何优化提升品牌数字资产，这是数字品牌发展的根本和核心。这里所指的数字资产不仅仅是传统品牌营销所指的知名度、美誉度，更重要的是品牌与消费共创的数字生态价值，从而实现数据的商业化，进行有效的导流和促进销售。

他认为品牌会把“数据”当成营销运营的核心部分，打造符合企业、品牌行业及企业、产品特质的更加深度的数据体系和数据应用。毕竟数据是海量的，如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式玩儿法要实际的多。然而数字时代，一个品牌不仅仅在收集数据，同时也在制造和影响数据，如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流，必然成为今后品牌营销必须面对的重要课题。因为大数据不是目的，营销投入的关键在于产出，如何合理运用数据最大化影响营销投入的ROI才是最终根本所在。

2、大数据营销让社交网络营销等渠道更具价值

中传互动营销传播院院长于明在接受采访时认为，通过大数据抓取用户，让社交平台价值倍增，而大数据营销不仅起到了一个连接社交平台，精准抓取用户的作用，而且通过数据整理做营销后提炼大众意见去做产品，完成了社交平台营销中的最基础环节。这表现在，一个新产品的推广中，完全可以利用大数据来整理用户需求利用粉丝力量，设计出新的产品，而众多参与者就是最原始的购买群体，随之打开销售渠道。

3、大数据营销让广告程序化购买更具合理性

面对互联网媒体资源在数量以及种类上也在快速增长越发多样化，不同广告主的需求也在日益多样，越发意识到投放效果、操作智能的重要性。大数据是通过受众分析，帮助广告主找出目标受众，然后对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并完成广告投放的营销整个过程。

传漾创始人及资深技术副总裁王跃在接受采访时表示，大数据营销未来趋势将向程序化购买方面发展，随着程序化广告发展热潮带来的效率提升，企业将会把越来越多预算放到程序化购买里。而大数据对企业来说，可以更加明确地知道自己的目标用户并精准地进行产品定位，从而做出极具针对性的布置，获得用户参与。

那么怎么衡量大数据网络广告价值呢？所谓的大数据营销不仅仅是量上的，更多的是数据背后对受众的感知，这体现在对大数据的规模，速度、挖掘及预测四个方面。另外王跃表示，对广告来说，产消逆转将导致头脚倒立的新型广告的出现。网络广告领域的探索颇具先见之明，其依托云端的数据库获取到海量可交互的结构与非结构化数据，并由最底层的数据分析平台支撑中上游的应用服务，打通PC和移动互联网的数据通道，逐步催生垂直的产业链形态。

4、大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代。

“目前的数据挖掘更多还是停留在线上数据的分析和挖掘上。因此未来的关键点就在于如何能够实现线上线下数据的打通。一旦线上的数据和广告主的第一方数据相结合，大数据营销在更精准的基础上就会做到人群量的扩大，”悠易互通产品副总裁蒋楠在接受采访时表示，多屏时代的到来，正在把受众的时间、行为分散到各个屏幕上，而广告主想要更好地抓住消费者的兴趣点，就需要实现多屏的程序化购买。未来大数据营销的大趋势便是多屏整合下的数字营销。

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，数据碎片化，各自为政。许多公司组织中，数据都散落在互不连通的数据库中，并且相应的数据技术也都存在于不同部门中，面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门只有将这些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享，才能够最大化大数据价值，提供决策支持。

5、大数据营销并非“量”的存在而在于“智慧的数字生态”

“对于大数据营销的理解，多数人的理解停留在‘很大的数据’这一概念，然而大数据实际上是一种“数据生态”的表现，即从交易型数据管理拓展到社会化数据管理层次，从结构化数据管理拓展到非结构化数据管理等。在此基础上必须要有BI的商业智能分析模型的数据管理能力，否则无意义而言。”珍岛集团副总裁张蓬在接受采访时说道。

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而目前市场上很多大数据营销技能的企业存在很多片面性，首先整个SNS体系的生态数据应该是完整的数据展现而并非微博、微信数据平台等单一的数据支撑。其次，配套程度有限。大数据智能除了像EDM通道外，还需要和终端配合，这点目前市场上做的还很分散。最后，企业在做大数据营销时对个体消费群体真正能够接受大数据给自己带来的便捷同时也因为涉及“个人隐私”这个敏感的词汇而有所收敛。

张蓬认为大数据营销的两个核心方向是To B和To C。To B即商业智能化，涉及企业智能化供应链决策体系优化，这个供应链不是常规理解的传统意义的物流，而是囊括企业人力资源、服务采购、销售市场拓展、内控成本分析等诸多层面。To C，即生活服务，涉及餐饮、旅游、医疗等诸多领域，以个人信息为核心的信息组织管理模型，将在未来，重构民生体验。

6、大数据营销是“大规模个性化互动”实现高效转化的基础

大数据营销以DMP为核心，包括CMO辅助决策系统，内容管理系统，用户互动策略系统，效果评估与优化系统，消费者聆听和客户服务系统，在线支付管理系统等几个方面。主要从决策层，分析层和执行层几个方面来完成营销，服务和销售全流程管理。

时趣首席科学家王绪刚认为，在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递；在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买；而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。这里的互动指的是更加广义上的接触点策略，比如更加有针对性的传播内容，更加人性化的客服信息，千人千面的个性化页面，而实现这一核心的基础就是消费者大数据的管理。大规模代表效率，个性化代表更好的转化效果。因此，所谓大数据营销的价值就在于能够实现更加高效的转化。

每个公司所处的阶段不同，关心的问题也不同。未来除了广告平台以外，品牌主会更加关注其消费者生命周期的数据管理，与平台合作，实现在多个接触点上的个性化沟通。因此，传统意义上广告策略将渐渐被基于对用户画像的自动化沟通机制所替代，而CMO也必须借助构建DMP，SCRM等IT设施来应对这一趋势。

7、大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效

微播易技术经理林星在接受采访时认为，数据的获取方法主要体现在信息系统普及、传感器网路等等。其次是数据处理方法，像是使用通用计算机搭建计算能力超群的系统，如SNS社交媒体，利用更加开放的系统，在不妨碍平台利益和用户隐私的情况下，理论上获取每一个个人的SNS行为轨迹，然后存储在服务器上，形成一个庞大的数据库积累后成为大数据营销的一个数据基础。

目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂，这时需要对数据的有效性进行过滤，例如行为噪声，重复数据，非目标用户数据等等。换句话说，大数据时代，数据和处理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识，也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解，需要一些列建模的过程，然后把它转化成为具体的计算问题。

林星表示，目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效，但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天，也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴，或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此，未来基于大数据技术的提升，大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。

8、大数据营销就是对“小数据”分析过程中的数据应用

对于大数据营销，多数人认为在做的事情可以称之为“大数据”，在众多乐观的态度中易观国际分析师董旭却提出了对立的观点。她认为，今天所有营销数据基本上是各家在利用有限的数据资源，虽然这个数据资源可能是庞大的，比如庞大cookie量，附属性的分析量等，但将其放在互联网、移动互联网环境上只是与营销相关的数据之一。因为现如今产业链的特征，企业都会有自己独立的DMP系统，但做DMP第三方市场还没有一个通用型的DMP平台可以提供获取数据。因此所有的DMP本身是在应用数据，而并非是全网的大数据。

篇7

目前大数据算法大致可以分为两类。一个是基于行为，一个是基于内容。基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析，属于群体智慧，综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响，更加符合现实世界中的用户行为。基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。内容的分析只针对个人，与用户之间关系无关。

目前发展重点是基于人工智能下的大数据，它基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。大数据当然也不是万能的，导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够；另一个是算法不合适。不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的研究中，人们发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。

虽然越来越多的人们感觉到大数据时代正在到来，但对于经营者而言，大数据下商业管理的价值创新究竟如何体现，可能是一个值得深入研究的问题。我们认为至少以下几个方面值得关注。

一是通过大数据对用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有“一切以客户为中心”作为口号的企业经营思想，可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

二是通过大数据支撑精准营销信息推送。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

三是通过大数据让营销活动更能投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

四是通过大数据帮助企业筛选重点客户。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

五是通过大数据分析更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

大数据营销管理让一切营销行为和消费行为数据化，大数据使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费—数据—营销—效果—消费。毕竟数据是海量的，如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式方法要实际的多。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。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。大数据技术的发展给了大数据营销发展的土壤。大数据分析产品如大数据魔镜等，为大数据营销带来了更多可能性。然而数字时代，商业管理不仅仅在收集数据，同时也在制造和影响数据，如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流，必然成为今后商业管理必须面对的重要课题。

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在大数据时代背景之下，市场营销活动较为重要，企业只有创新市场营销方式，规范市场营销行为，并制定完善的管理制度，才能拓宽营销渠道，提升企业的经济效益，以此增强自身核心竞争能力。

一、大数据时代概述

大数据时代，也就是在网络信息系统逐渐开发与发展的过程中，形成的信息咨询系统，可以帮助企业在市场营销中，获取到更加准确的数据。主要因为大数据中的各类系统参考各行各业的数据形成的组织系统，是企业发展的关键要素。同时，应用大数据各类信息技术，可以推动企业市场营销行为的改革，拓宽信息融合渠道，并对其进行有效更新。大数据的特征就是种类多、容量大、价值高等，可以提升企业市场营销工作效率，因此，企业相关管理部门必须要重视大数据信息技术的应用。大数据属于一种庞大的数据信息，具有较为良好的信息处理能力与加工能力，大数据与云计算产生直接联系，属于结构化数据，企业将大数据下载到数据库中，并对其进行有效的分析，可以提升市场营销信息分析工作质量，增强其发展效果，减少企业市场营销中存在的各类问题，达到预期的管理目的。

二、大数据时代下市场营销面临的挑战与机遇

在大数据时代的推动下，企业的市场营销工作受到双重影响，除了可以提升市场营销工作效率之外，还会出现各类挑战，因此，市场营销管理部门需要全面分析大数据时代下工作情况，充分发挥机遇优势，全面应对挑战问题，提升其工作质量与经济效益。

（一）大数据时代下市场营销机遇分析

在大数据时代之下，市场营销工作面临较多机遇，有利于企业提升自身经济效益，增强市场竞争能力。首先，在大数据时代之下，企业在开展市场营销活动的时候，可以提升其针对性与合理性，科学应用网络营销理论知识，结合现代化网络营销特点，对各类数据进行搜集与处理，提升自身市场营销分析能力。在此情况下，市场营销人员可以通过信息的处理，全面了解顾客的喜好情况，并针对顾客的分布特点等，制定完善的市场营销战略方案，创新市场营销服务方式，发挥大数据的应用作用与优势，保证可以为顾客提供个性化的服务，在提升顾客消费便利性与可靠性的同时，增强市场营销工作的有效性。其次，在大数据时代中，市场营销部门可以完善顾客服务体系，构建先进的客户服务结构，发挥大数据的应用作用。同时，市场营销管理部门可以通过大数据做出精准的定位，提升市场营销工作的准确性，同时，还能利用现代化信息技术，在网络系统中与顾客相互沟通，除了可以提升营销便利性之外，还能通过网络系统了解顾客的真正需求，全面改善自身产品结构，发挥创造优势。同时，市场营销部门在大数据时代之下，可以围绕着精准的营销核心，降低工作成本，提升市场营销工作的合理性，将顾客作为导向，为满足顾客需求创新自身服务方式，进而提升市场营销工作质量。另外，大数据可以为市场营销工作提供多元化的营销渠道，减少产品的流转成本，满足客户对于低价格产品的需求，在此基础上，还能保证企业与顾客的沟通，增强市场营销工作的有效性。对于大数据中的流转与偏好数据而言，市场营销部门可以对其进行逐一的分析，并利用偏好数据提升市场营销工作的精准性，提高企业产品价值。再次，在大数据时代下，市场营销人员可以利用各类数据信息，实现产品交叉销售。交叉销售，就是在市场中横向开拓营销空间，摒弃传统的单一顾客类型的营销模式，利用创新等方式挖掘更多的顾客，在此期间，技术人员可以通过大数据了解顾客的真实需求，并分析顾客的消费特点，保证可以制定完善的产品结构优化与创新模式。同时，市场营销工作人员可以针对消费交易数据开展处理工作，明确消费者的各类行为，定期发送产品，保证可以满足现代化信息技术市场营销的及时性与可靠性要求，在交叉销售的情况下，丰富市场营销工作模式。最后，市场营销部门可以借助大数据与客户维持长期的合作关系。主要因为在大数据时代之下，市场营销部门可以快速获取市场份额信息，并针对企业自身竞争力，全面开拓市场营销渠道。同时，为了留住客户，市场营销部门需要正确处理与客户之间的关系，发挥信息采集技术与互联网技术的作用，制定完善的顾客销售服务沟通模式，要求市场营销工作人员以正确的态度与客户沟通，及时发现客户存在的疑问，并快速为其解答，满足客户需求。市场营销部门还要制定个性化的服务体系，针对老客户的维系建立相关服务机制，要求工作人员可以利用各类工作方式维系老客户群体，避免出现客户流失的现象。对于新客户而言，市场营销工作人员要全面分析新客户的需求，并采取有效措施满足其需求，以增强顾客对于营销服务的满意度，使其可以对企业产生一定的信任度，以此提升市场营销工作质量。另外，市场营销部门需要重视客户群体，针对客户群体完善营销服务功能，在满足客户需求的情况下，不会损失企业的利益，达到互利互赢的目的。

（二）大数据时代下市场营销面临的挑战

在大数据时代下，虽然市场营销工作迎来较多发展机遇，但是，还是存在较多的挑战，需要市场营销部门采取有效措施对其进行处理。具体表现为以下几点：第一，垃圾信息的挑战与处理措施。由于大数据中存在的信息较为复杂，在实际应用中，难以对数据信息的真实性与可靠性进行管理，导致企业受到不准确客户信息的影响，无法提升市场营销方案的科学性与合理性。同时，在大数据时代之下，原本的商业环境也会变得更加复杂，市场营销部门一旦不能利用技术对客户信息进行保障性处理，将会导致出现数据分析问题，甚至会出现传统信息爆炸问题。因此，企业市场营销人员需要对其进行仔细的分析，排除一些垃圾信息，减少大数据中的传统理论模式，创造出属于市场营销部门的特有管理体系，以此提升企业市场营销工作质量。第二，技术学习成本挑战与措施。由于市场营销部门在应用大数据各类技术的时候，会学习新技术知识，导致出现较大的成本支出，同时，顾客的产品购买方式有所改变，市场营销部门需要减少拜访营销方式，利用大数据分析技术满足顾客的需求，这也就表明市场营销部门需要培训具有数据分析与处理能力的人才，会增加市场营销模式的创新成本，难以提升企业的经济效益。因此，企业在培训人才的时候，要结合大数据时代下的市场营销培训成本问题，聘用高素质技术人才，减少培训成本，同时，还要从各个渠道获取技术人才培训资金，要求企业重视技术人才培训工作，并给予足够的培训资金，使其可以在短时间之内培训出数据处理与分析的技术人才，保证市场营销工作的科学性与合理性，减少大数据应用问题。第三，信息传输安全挑战与应对措施。在大数据时代下，网络信息技术的安全性是主要问题之一，市场营销部门在应用计算机设备与信息技术的过程中，很容易受到一些不法分子的侵入或攻击，影响市场营销数据信息的安全性，难以提升市场营销工作质量，甚至会降低市场营销数据分析工作有效性。同时，部分市场营销部门还没有树立正确的安全营销观念，不能利用先进技术控制信息数据的安全性与可靠性，难以提升其工作质量，甚至会导致有价值的数据信息被盗取，部分客户在消费之后，会出现资料信息泄露的现象，影响着企业的信誉度。在此情况下，为了保证市场营销数据信息与顾客资料的安全性，相关部门必须要制定完善的管理制度，利用先进的安全技术对市场营销机制进行处理，保证网络系统不会被不法分子侵入，同时，还要树立正确的网络信息安全管理观念，将安全管理责任落实到实际工作中，保证每个工作人员都能意识到安全管理工作的重要性，并在实际工作中利用先进的安全防护措施开展相关工作，减少其中存在的各类安全问题。

三、大数据时代下市场营销措施

在大数据时代背景下，企业必须要制定完善的市场营销方式的完善，保证可以提升市场营销工作质量。首先，需要制定交叉营销制度。企业在市场营销的过程中，必须要制定交叉营销制度，采取产品组合方式对其进行处理。一方面，可以建设在线电子商务系统，通过大数据挖掘更多的消费者购物车信息，保证可以分析消费者的消费需求，总结商品购买规律，保证可以为市场营销部门提供决策数据。同时，市场营销部门需要制定优化式的营销体系，做好市场营销规划工作，拓宽营销渠道，降低工作成本，提升其工作质量。其次，控制营销渠道拓展成本。企业市场营销部门需要根据大数据应用要求，对营销渠道的拓宽市场营销渠道，并对其成本进行控制。例如：在拓宽渠道的时候，市场营销部门需要制定完善的营销成本控制方案，控制成本。同时，市场营销部门需要合理应用大数据技术，全面挖掘网络中的额各类信息，并对营销渠道进行规划，开发新的客户资源，整合各类产业链，以此优化企业市场营销结构。最后，制定完善的市场营销结构。企业在市场营销的过程中，必须要打破传统营销方式的局限性，明确消费者的各类需求，并利用科学的营销方式对其进行处理，合理调整市场营销结构，创新企业的市场营销方式，保证可以满足企业的各类需求。同时，企业市场营销部门需要根据消费者的网购习惯，为消费者树立正确的个人保护意识，保证消费者的数据安全性，同时，还要引导消费者将浏览记录信息数据共享给商家，保证市场营销人员可以更好地分析数据，促进企业营销市场的稳定发展。另外，企业市场营销部门需要全面分析国家的法律法规，规范自身市场营销行为，利用科学的方式对其进行处理，以此提升市场营销工作的合法性。

结语

在大数据时代下，市场营销管理部门面临着较多的机遇与挑战，相关管理人员必须要制定完善的管理制度，积极应对大数据时代下的挑战，优化各类信息系统，制定针对性的销售方案，满足客户对于服务与产品的需求。

参考文献：

[1]李朝春.大数据时代下的市场营销机遇与挑战[J].中国商论,2016(26):1-2.

[2]贾玉洁.大数据时代下市场营销的新模式探讨[J].中国商论,2016(28):3-4.

[3]叶成杰.大数据时代下市场营销的机遇与挑战[J].中国商论,2016(20):11-12.

[4]陈香莲,赵婧,刘永忠等.大数据时代下的市场营销机遇与挑战[J].中国商论,2016(10):13-14.

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2.3无法贯彻差异化营销战略

现代企业市场营销工作中，虽然对落实差异化营销的作用有所了解，但企业经营发展中无法根据自身实际制定差异化的营销方案，尤其是不了解大数据技术在差异化营销工作中的作用与价值。企业经营发展中，如采取的营销策略无法满足企业战略目标的要求，则在经营中容易出现各类问题，也就无法发挥市场营销在企业发展中的积极作用。

2.4无法及时更新客户生命周期数据

企业市场营销管理信息化建设中，应先整理企业的客户信息，并以此为企业市场营销管理信息化建设奠定坚实的基础。但是很多企业的客户信息化管理工作存在较多不足，很多企业出现客户信息缺失的问题，只记录和整理大客户信息，并未及时记录和整理部分小客户的信息。再者，部分企业并未设立专业的客户管理及服务部门。因此，无法及时更新企业客户数据，不能充分了解企业客户的生命周期数据，故而不利于企业面向客户组织开展精准营销。

2.5全面否定了传统营销模式

企业开展市场营销管理信息化建设后，很多企业全盘否定并不再使用传统的营销模式，同时，从线下营销逐渐转变为线上营销。如多家热门互联网平台建设中不难看出，部分企业在购买互联网平台广告位的过程中投入了大量的资金，很多企业也会在热门的APP上投放广告，从而建立满足时展要求的营销模式，但很多企业的意向客户并不是投放广告的平台用户，因此，虽然企业投入了较高的成本，但并未产生较为理想的经济效益。

3.大数据时代企业营销信息化建设的有效途径

如今，企业市场营销信息化管理过程中面临着十分严峻的形势，企业一方面要跟上时展的脚步，满足大数据时代对市场营销管理的需求，另一方面也应理性客观地看待当前市场营销信息化管理中的问题，并采取切实可行的对策和措施，进而促进企业营销信息化的全面发展。

3.1树立营销信息化理念，增强企业核心竞争力

企业内部需要树立市场营销信息化理念，全方位提升企业的市场竞争力。近年来，我国科技发展水平显著提高，电子商务也成为人们喜闻乐见的购物方式，对人们的消费习惯产生了十分显著的影响。大数据时代背景下的企业经营与发展中，信息化管理方式不仅需全面满足时展要求，而且也要加强自身的优化与改革，而这也对企业经营模式提出了十分严峻的挑战。先进的信息技术有效拓宽了企业的业务范围，起到优化营销模式的作用，这也是现阶段大数据技术快速发展背景下，企业必须要做出的改变。这就要求企业树立全新的思想理念，合理利用系统软件、网络等全新的科学技术，组织开展营销活动，以此增强企业的核心竞争力，为企业创造更高的利润。

3.2以企业市场战略为基础，增强数据分析能力

大数据时代，企业为顺应市场经济的发展，需主动转变内部管理模式，制定切实可行的企业市场发展战略，并逐渐开始应用信息化市场营销模式。很多企业并不具备强大的市场分析能力，也并未熟练掌握数据分析技术。因此，市场在组织开展市场营销管理信息化建设前，要充分了解大数据的时代背景。不仅如此，企业也需建立数据分析部门，主动聘请专业的数据技术人员，结合企业实际和战略目标获取大数据信息，以加强市场分析的科学性与合理性，为企业市场营销活动的有序开展提供可靠的数据信息。

3.3科学设计营销方案，采取差异化营销策略

大数据时代的到来，为企业开展精准化营销提供了新的支持，企业在构建市场营销管理信息化模式时，有必要基于市场大数据分析结果设计精准的营销方案，并落实差异化营销活动。针对部分企业差异化营销能力较弱的问题，可以通过进一步完善企业营销部门，划分差异化营销小组来解决。差异化营销小组是面向差异化客户来划分的，不同的小组组长需要带领组员针对自己所分配到的客户群体来开展差异化营销。但是需要注意的是，差异化营销应当在企业的营销战略要求范畴内，不得违背企业的战略发展目标及品牌计划。大数据时代背景下，企业能够组织开展标准化营销模式，企业在创建并应用市场营销管理信息化模式的过程中，需要在市场大数据分析结果的基础上，科学设计营销方案

3.4重视客户信息管理，实时更新客户数据

现如今，很多企业在创建市场营销管理信息化模式的过程中，并未及时更新和管理客户信息，大数据时代背景下，收集和完善客户信息成为了可能。以往的工作中，很多企业并未建立客户管理信息系统，而信息技术快速发展的今天，企业能够主动开发符合自身发展实际的客户管理信息系统，同时也可在系统中录入客户信息，市场营销部及客户服务部共同管理客户信息，多个部门可及时更新客户数据，切实保障客户信息数据的科学性和有效性。如客户信息满足大数据标准后，可采用大数据技术筛选和管理客户信息。此外，企业需第一时间更新客户数据，以期全方位保障客户精准营销的科学性与合理性。

3.5创建O2O营销模式，真正实现优势互补

O2O营销模式是指线上营销线上购买带动线下经营和线下消费。企业在发展中形成了符合自身经营实际的市场营销模式，部分企业主要走产品路线，因此在市场营销工作中将产品推广作为重点；而部分企业主打服务，故而市场营销中将客户服务作为重点。传统市场营销模式下，线下营销所占比重较大，企业创建市场营销管理信息化模式后，不要完全否定传统的市场营销供销方案和现有渠道，要在积极探索O2O营销模式中，将线下营销与线上营销有机结合。在开设全新的线上营销模式同时，也要保留原有的线下营销模式，根据不同渠道客户的概况，优化市场营销资源和成本配置。该种方式使企业不仅能够确保传统的线下渠道和线下客户，同时也可大力开发全新的营销渠道，进而获取更多的新客户，真正实现优势互补。

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关键词：

大数据背景；网络营销；对策

1大数据背景下的商品地理营销

通过对网站交易数据的分析，判断出不同地理位置的人都会有哪些爱好。比如说，浙江人偏爱螃蟹，而武汉人则对牛肉情有独钟，那么在对这两个地理位置的地方进行商品营销时就要有所针对。同时，据淘宝网关于2011年文胸销量的分析发现，文胸销量北方要比南方多得多，北方人身材普遍比较高大，往往对文胸需求量更大。地理位置不同对文胸尺寸大小的要求也不一样，相对而言，北方对文胸的尺寸要稍大些，因此，地域的不同往往会对商品销售产生影响。实际上，与欧美国家相比，欧美文胸则要比中国的尺寸要大，所以中国文胸走向世界时，对于中国区域的销售尺寸应略小。淘宝网还对丰胸产品销售进行了调查，结果发现位于广东、江苏以及浙江省的消费者更倾向于购买丰胸产品。这也说明南方地区的女孩与北方女孩相比对丰胸具有更高的渴望度。因此，不断发现，通过大数据的分析，得出的结论有利于商品地理营销活动的开展。

2大数据背景下的社会网络营销

社会网络营销主要是通过人人网络朋友圈、QQ朋友圈等社交网络平台开展营销活动。早在2010年前后，蒙牛酸酸乳曾就通过人人网并利用明星资源，开展了“酸酸乳-音乐梦想学院”活动，一方面能够对年轻人追逐梦想进行鼓励，另一方面又提倡其享受生活，多喝蒙牛牛奶。同时，小米在红米手机时，就曾借助于QQ认证空间以及QQ朋友圈进行转发和传播，有效提高了红米手机的销量。当然还有微博营销的美丽作用。实际上，这些公司看似并无目的的行动，就是在当前的大数据背景下，主办方了解了受众群体以及对社会网络传播媒介的内在作用。就拿红米公司的这一行为来说吧，由于他们的目标消费群体定位在二三线城市，同时他们看中了QQ朋友圈存在的用户粘性，因而出现这种营销行为也就见怪不怪了。

3大数据背景下的用户行为分析

营销通过对用户历史行为及习惯的大数据分析进而进行营销的活动，同样也能取得较好的营销效果。苏宁云商在对PPTV进行收购后，自行研发了云信这一社会工具，它由于具备分析能力，通过对消费者消费行为进行建模进而加以分析研究，以利于网络营销活动的开展。同时，还能对基本社交兴趣进行划分，这样就能寻找到潜在用户，这样就可以决定向这部分人群投放商品广告，这对广告投放转化率的提高具有很大的帮助。比方说用户在搜索行为上表达自己意图通常比较直接，那么苏宁就可以利用用户的这一点通过将商品进行“标签化”从而达到吸引顾客消费的目的。另外，通过对用户海量评论的分析，云信还能对用户的意图加以了解。

4大数据背景下的个性化推荐营销

在大数据的背景下，多媒体就构成了数据的来源，广告越来越向着声光电等相关技术相互融合方向发展，这种实例对于我们来说屡见不鲜。比如说QQ、微信或者微博上，相关营销的实例有很多。现如今，网络营销已经成为了各种社会媒体争夺市场份额的主要方式和手段。不仅如此，在不少社区、论坛以及贴吧等社交平台，用户可以建立专门的社交圈子，在这个圈子里可以任意消息，这种信息资源就能够被广告企业利用进而对消费者心理进行洞察和判断。总之，在当前的网络营销网络中，个性化营销能够发挥至关重要的作用，同时很多商业分析工具已经借助个性化推荐算法开展个性化营销活动。

5通信工具基础上的大数据分析营销

淘宝网推出的量子恒道统计正是这种网络营销方式的体现。量子恒道统计由两个部分构成，一部分是量子恒道网站统计，其主要作用就是为个人站长、网站管理等用户提供流量监控，同时还能进行大数据分析进而就能够找到客户营销规律，为网络营销对策的制定提供信息依据。另一部分是量子恒道店铺统计，它是为淘宝旺铺量身打造的统计系统，通过对店铺的用户行为和特点进行数据统计，就能对用户喜好加以了解，这样店铺在进行商品展示推广时就能有针对性。微信营销也是这种营销方式的重要体现，有两种具体做法：一种是借助于网站，微博或者其他广告形式为用户提供微信二维码扫描；另一种则是通过附近的人进行查看发现他们的生活爱好，进而找到目标客户群体。

6结语

在大数据时代背景下，网络营销方法就要不断进行创新，通过对大数据的分析，选择对自身发展有利的网络营销对策，这样就能及时找到潜在客户，提高网络营销的成功率水平。此外通过这种精准化的网络营销还能使得企业广告收入大大降低，进一步增加企业收益。