大数据营销的现状范文

导语：如何才能写好一篇大数据营销的现状，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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

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

一、问题提出

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

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

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

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

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

二、文献回顾

（一）河南省特色文化产业发展现状

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

（二）河南省特色文化产业发展的对策

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

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

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

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

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

（三）研究设计与方法

1.数据采集方法及来源

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

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

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

2.数据处理方法

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

三、结果与分析

（一）调查对象的人口统计特征

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

（二）河南省特色文化产品与网络营销及RTB竞价广告因子分析及问卷的信度

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

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

（三）河南省特色文化产品网络营销及大数据营销效果因子分析

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

（四）模型的建立及评价

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

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

X?=743.395（df=258，P

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

（五）实践操作与应用

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

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

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

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

四、结论与讨论

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

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

参考文献：

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

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

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

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

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

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

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

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关键词：大数据技术；对公业务营销

中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.15

当今时代，以移动互联网、云计算技术、搜索引擎为代表的新一代信息技术全面渗入金融行业，对金融业态产生重要影响。同时，伴随网络技术的发展，数据渗透到了每一个行业，“大数据”应运而生，已成为重要的生产要素。对最早实现数字化交易的银行业来说，大数据能反映银行产品管理的综合信息，也隐藏着产品相关的客户行为模式，有助于实现基于客户行为的产品营销管理。

一、大数据技术概况

大数据尚未有统一的概念，目前采用较多的是麦肯锡咨询公司的定义，大数据是“规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集”，且大数据具有“4V”的特点，即数据量大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据更新快（Velocity）、数据具有极大的价值（Value）[1]。IDC的报告预测未来5年中国的数据量将以51.4%的速度增长[2]。数据作为一种信息，记录了企业所有的产品信息，并能更精确、更客观地展现客户需求，具有重大的商业价值[3]。基于大数据技术的各种商业创新，会使得未来的营销活动以更贴近消费者需求方式以及在更为合理的时间实施，取得更好的效果[4]。

现有的大数据分析挖掘的方法有很多，常用的有如下几种。

1.关联分析法。这是最常见的大数据分析方法之一，指的是从现有的数据库中找出特定序列的数据在特定事件中存在的数据关联性。确定关联规则是关联分析法的重要基础，不同关联规则的设定会产生不同的关联结果。该方法主要用于发现某一事件中不同数据是否存在关联性，如产品间的内在关联性。

2.序列分析法。序列分析法与关联分析法规则类似，但寻找的是某一事件中数据之间在时间上的关联性。加入了时间序列，使得分析结果更具动态性和延续性。这种分析法对于发现潜在用户具有明显作用，能够广泛应用到金融、医疗、工程等领域的企业中。

3.分类和预测分析法。实际上是两个过程，第一步是确定模型描述，针对指定的数据类型和概念集进行分类划分，第二步是使用这种分类基于模型进行预测分析。这一类分析方法主要用于挖掘隐藏在数据背后的消费者特定的消费习惯，并预测其后续的可能行为。

4.聚类分析法。聚类分析法能够将数据库内数据特征未知的信息进行相似性最大化处理，帮助企业了解哪些是较为典型性的用户，哪些是忠实用户，哪些是流失用户等，从而有助于企业根据不同用户的消费特征制定不同的营销策略。

二、大数据技术在商业银行的应用现状

国内的金融行业，尤其是银行业，大数据的应用尚处于起步阶段，远远落后于互联网行业。但金融行业实现数字化交易以来，沉淀了大量的用户数据，是较为适合大数据分析的行业。银行业的数据分析尚处于从数据碎片化到数据整合时代的过渡阶段。现阶段，大数据技术在商业银行的应用主要集中在风险控制和零售业务，主要有三种模式。

首先，基于网上交易流水的数据挖掘。银行与电商合作，直接接触电商平台、支付平台上的大量卖家和买家，并通过交易流、信息流、资金流覆盖其产业链上的生产、物流、消费等多个环节。基于此，银行借助成熟的数据分析技术，实施风险控制和拓展营销。如工商银行“易融通”会自动处理客户信息，选取客户融资需求量、还款资金来源及其可靠性等因素作为贷款额度指标，在线批量审批与发放贷款。招商银行与敦煌网共同推出的“敦煌网生意一卡通”客户信息共享，为小微企业提供融资、结算、理财一体化的金融服务。

其次，基于第三方系统的征信数据挖掘。这一类数据主要包括人行征信、工商、税务、电力、房管局、车管所、社保、海关等政府数据，学历、购物、支付、物流等社会征信数据以及各大金融机构的金融数据等。这些数据使得银行能更加全面判断企业客户的属性和资质，更有针对性地根据其综合情况实施精准营销。如平安银行在接入平安保险、平安租赁等集团子公司数据的同时，辅之以政府公共数据，全面分析客户情况并据此营销。

最后，基于POS流水的数据应用。商业银行依托在线贷款业务平台系统，对客户进行综合信用评价，向符合贷款条件的POS商户，以其一定期限内的POS结算流入量为授信额度的依据，在线发放用于生产经营的信用贷款。已有的POS流水数据应用有招商银行和通联支付合作的流水贷、中信银行和银联商务合作的网络商户贷款业务，浦发银行和通联支付合作的流水贷业务等。

除了基于行内数据进行挖掘分析外，国内许多商业银行还与专业第三方公司合作，争取顺应大数据潮流，进一步加快应用大数据的步伐。如平安银行与SPSS公司合作，进行消费贷产品的大数据营销管理；宁波银行利用客户购买某项产品大数据分析结果挖掘潜在客户。这些探索为商业银行拥抱大数据技术，利用大数据技术转变营销理念和营销方法提供了很好的借鉴。

随着云计算、物联网等新型信息技术的发展和跨渠道跨终端的整合，银行的大数据将日渐完善。产品的客观数据与客户信息也将有效结合，形成完整的“产品――用户”数据库，用于银行各类产品的规模化和定制化综合推介，尤其是对于具有复杂的金融产品综合运用需求的对公客户来说，大数据的应用将是一片蓝海。

三、大数据技术在对公业务营销中的应用方案

对公客户是商业银行的主要利润来源之一，且该类客户沉淀了大量复杂的数据，将大数据技术应用于对公客户服务和对公产品营销具有重要意义。基于大数据技术的营销管理是一项系统性工程，需循序渐进，最终形成一套成熟体系。张湛梅等提出一套针对移动互联网的大数据营销体系“PDMA”，主要包括认知客户（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精准营销（marketing）、营销评估（assessment），构成一个闭环体系[5]。基于“PDMA”的框架能很好地建立银行产品和客户两个维度。结合客户属性进行产品大数据分析，才能以更符合客户偏好和需求的方式实施产品营销，并对营销的效果进行事后评估，以持续改进。本文以“PDMA”为框架，系统阐述商业银行借助大数据技术进行对公产品营销管理的应用方案。

（一）P――认知客户行为

对公客户与零售客户有本质的区别，客户的金融需求复杂，且更加个性化多样化。在银行进行大数据分析之前，应当对对公客户有一个全面认识，并结合客户情况认知银行对公产品现状。认知企业客户行为可以从三个方面着手。

1.基于客户属性建立客户特征库。客户特征库包括银行数据库中的所有对公客户相关字段，可以对客户的自身属性、所在地区、财务状况、与银行合作紧密程度等进行初步分析，掌握客户基本情况。

2.结合客户持有产品情况，认知银行的产品结构。以产品管理系统中的产品库为依据，分析持有不同数量产品的客户分布、各门类产品的客户总体分布、下属分行及其经营机构的客户持有产品情况，以及结合多个时点的各门类产品客户数的变化趋势等。

3.在认知产品的基础上，基于产品记录，分析客户行为习惯。包括客户对产品门类的偏好，对产品购买渠道的偏好，对资金流动性的需求，购买产品时段偏好等。

（二）D――挖掘客户需求

在认知产品和客户的基础上，应用大数据技术，挖掘隐藏在产品信息和客户信息背后的客户需求，为后续的精准营销打下基础。

1.基于客户产品持有行为判断不同产品的相关程度。在客户持有产品的全数据中，同一客户持有多种产品的现象较为普遍。分析客户持有的产品明细清单，找出同一客户持有产品组合的一般规律，可以准确判断各产品之间的相关程度，测算出持有某种产品的客户同时使用该产品相关产品的可能性。产品相关分析的结果可以形成定期的产品相关性监测报告和营销建议。

2.基于产品的监测报告，判断产品持有的平均水平。结合客户产品的平均持有水平分析，将低于产品平均持有水平的对公客户认为是具有产品潜力的客户群，生成这一类客户清单。同时根据客户清单中对公客户所在分行进行分类，将这部分产品需求未充分挖掘的客户清单推送到分行，以帮助分行更好地锁定目标营销客户。同时也可以针对不同门类产品的客户情况进行统计分析，判断持有某类产品的客户使用其它门类产品的情况，也即产品的跟进情况。

3.对非结构化的大数据进行分析，全方位挖掘客户的产品需求。非结构化数据可以分为行内数据和行外数据。行内数据中，银行内部的资金来往记录和银行内部企业授信报告等都可以作为非结构化数据来源。此外，银行还可综合应用外部数据，如电力、税务、工商和人行征信系统数据。通过这类交易数据可以形成企业的社会网络关系图，作为供应链金融大数据营销的重要依据。

总之，需求发现环节应紧密结合产品和客户的数据，挖掘大数据背后客户对产品的需求，是借助大数据实现对公产品营销管理的基础性工作。

（三）M――产品精准营销

充分挖掘客户需求后，根据需求实施精准营销。具体可以有如下应用。

1.结合客户的产品门类偏好推荐同一类别的其它产品。根据客户偏好分析和需求挖掘结果，掌握客户对某类产品的使用记录，为其推荐同门类产品中其它热门产品（依据热门产品排名），提高同一门类产品的渗透率。此外，还可以具体到各分行，分析各分行同类产品使用情况，并将之与全行产品应用情况对比分析。低于全行各门类产品应用水平的分行建议就其薄弱的产品门类进行重点营销。

2.对持有某些产品的客户推荐产品组合中的其它产品。通过产品相关分析梳理出相关度高的产品组合，结合只持有这些产品组合中的部分产品的客户清单，生成各个客户还可进行关联营销的具体产品清单，推送给各分行，指导其根据该客户潜在产品清单对客户进行产品关联推荐。

3.通过客户属性分析开发潜在客户。从产品出发，通过聚类法和分类预测法分析持有某种产品的客户群体的共同属性，然后比对具有这些属性但还未持有该种产品的客户，作为该种产品的潜在客户名单，对名单上的客户推荐该种产品，通过分析现有客户成功开发新客户。

（四）A――营销效果评估

营销评估是贯穿“PDMA”大数据营销体系全流程的最后一环，也是营销管理流程中承上启下的重要步骤，能及时帮助商业银行掌握大数据分析的效果。银行在精准营销评估过程中，应当加入时间序列，结合产品和客户情况进行综合评估，并定期对基于大数据分析的精准营销实施评估，根据评估效果改善大数据分析和精准营销的成果。对有成效的分析结果形成定期营销报告，对于成果不显著的从业务角度总结原因，调整大数据分析模型和参数，改进结果。

四、对公业务营销中的典型案例

总体来说，相比国有银行，股份制银行更加积极拥抱大数据技术。2015年3月，民生银行“金融e管家”平台正式上线，这是民生银行利用大数据技术的一大利器。该平台主要针对国内商业银行客户关系管理系统管理功能、分析功能、应用功能相互脱离的弊端而开发的基于大数据分析的一站式服务平台。“金融e管家”服务于全行对公客户管理，覆盖“PDMA”框架的四个环节，是对公业务应用大数据技术的典范。

首先，认知客户行为（P）。该平台对接民生银行内200多个生产系统和数据中枢，并导入上市公司数据、人行征信数据、工商数据等行外的数据，形成完善的数据结构，通过不同的规则组合数据，如对公客户和产品的交叉组合，或者基于供应链的客户上下游集合等，使用户可从不同角度解读对公客户的特性，同时通过行内资金流和行内外信息流，精确掌握客户的行为习惯。

其次，挖掘客户需求（D）。该平台对客户信息更深层次的挖掘，去除无效信息，将有效信息放大，结合线下业务资源，挑选出最适合营销的企业关系群体，应用多种大数据分析方法，建立关系网络分析模型，识别出群体的特征和相互之间业务重点，并以极具可用性的界面展示客户潜在需求挖掘的结果，帮助客户经理深度挖掘客户的金融需求。

再者，产品精准营销（M）。该平台是一个智能化的融资理财和资源整合平台，主要围绕核心客户，通过后台数据的支撑，建立交易网络模型和上下游客户推荐模型，并据此匹配最适合的金融产品，实现精准营销。该平台上线后，对公产品关联营销的成功率大大提高。

最后，产品营销评估（A）。该平台建立了基于历史记录的客户绩效评价体系，科学全面的评价客户绩效，并根据评价结果改进营销方向。后评价功能涵盖对公业务的不同情况，如对个性化服务方案的综合评价，对集团客户也能建立综合收益的评价，而不仅仅是单独考虑单笔业务的收益，适应了缺资产时代的商业银行经营新思路。

可以预见，在信息技术发展日新月异的当代，随着对公业务背后纷繁复杂的信息流、资金流、物流等多样化数据不断沉淀，大数据技术在商业银行对公业务营销中的应用价值将日益凸显，并将逐渐成为商业银行对公业务的核心竞争力之一。

参考文献：

[1]Manyika， J.，M.Chui andB.Brown et al.Big Data：The Next Frontier for Innovation[R].Competition， and Productivity，2011.

[2]Franks， B.著，黄海，车皓阳，王悦等译.驾驭大数据[M].北京：人民邮电出版社，2013.

[3]杨威.大数据时代下的电子商务企业营销方式变革[J].中国电子商务，2014（14）.

篇3

关键词：大数据；数字营销；精准营销

在我国的白酒行业里，白酒是一种基于感性消费的精神与物质饮品，以情动人，同时也因地理、气候、人文等因素导致产品的差异，本文旨在通过大数据技术将成千上万的数据汇总收集、分析数据从而建立白酒数据库，打造不被同质化的产品和服务，整合与提升白酒产业链，大数据背景下的数字化微营销无疑为深陷泥潭的传统白酒销售注入了强心剂。

一、传统白酒营销的弊端

如今电视白酒广告的内容设计，沿街白酒门店装修陈设、参加各种白酒订货会，大家会发现白酒行业不同厂家的产品、品牌故事、招商渠道、包装设计、价格定位存在高度同质化现象。比如虚构的“品牌故事”、统一的“纯粮酿造”、独有的“陈年窖藏”甚至虚假的功能疗效等浮夸的广告用语，相互模仿的平面包装设计、陈旧的促销推广模式等，白酒行业现已进入高度同质化的营销误区。无论是老品牌还是新产品大都在相互借鉴、相互模仿抄袭，整个白酒市场的产品和营销模式都走入了同质化营销怪圈。而真正创造出并实施差异化营销模式的品牌厂家寥寥无几。大数据时代的到来，如何将数以万计的数据进行科学严谨的量化分析，从而全面了解和预测客户需求打造客户专属的白酒产品。传统白酒的销售渠道不外乎有以下几种类型：（一）流通渠道：经销商、特约经销商;（二）商超渠道：大、中、小型超市;（三）餐饮渠道：酒店、餐厅、大排档;（四）团购渠道：各大中型单位、外资企业、电商团购等;（五）直销即零售业。但就目前的白酒行业的销售现状与整个经济环境，经销商、商场超市、餐饮这三个渠道由于包含经销商促销费用、铺货产品占用资金、销售返点、员工工资、差旅费等开支，销售利润不尽如人意；电商销售受传播渠道制约也不够成熟，直销业绩更是少之又少；因此白酒行业急需借助“大数据”东风进行渠道资源整合。

二、如何进行数字化微营销

1.自媒体时代的到来，我们要借助大数据“造势”，传统纸媒已然没落，新兴媒体的迅速崛起给白酒企业带来了新的生机，依托大数据搭建微营销平台成为趋势。通过消费者日常使用的互联网终端软件，诸如微博、博客、微信、论坛、贴吧、短信、APP等数字平台营销自己的产品，进行广告植入制造网络互动内容，将白酒与“潮文化”有机结合，引导白酒消费新潮流；具体可以借鉴重庆江津老白干酒厂的“江小白”、泸州老窖的“泸达人”、河南宋河酒业的“嗨80”、河北三井酒业的“小刀”酒等等。利用物联网、数字媒体、大数据分析对关注用户已经形成的庞大数据流进行科学分类和精准营销，将会使传播效果无限扩大。其传播方式可以归纳为：云计算+移动互联网+核心内容+终端促销+一对一全程跟踪服务。目前，全世界具有备数据获取存储处理和传输的终端设备，已经超过100亿台，并且以每两年成几何倍数速度增长。网络将大众带入了信息共享时代，数据传输速度越来越快，成本越来越低，当公共数据与民间拥有的数据资源相互融合，就会创造出无可比拟的创新力、财富创造能力和社会进步推动力。

2.基于大数据的精准微营销最大特点就是产品数字化。2012年以来，因宏观政策、产能过剩、行业恶性竞争等因素，白酒行业进入了深度休眠期，白酒行业的“黄金十年”已一去不复返。一直以来，酒企大力倡导的差异化营销不过是“换汤不换药”“换瓶不换酒”，消费者满意度低，甚至被一轮又一轮“不促不销”的价格战中伤感情逐而失去对原有产品的忠诚度。白酒产品数字微营销的模式就是要是围绕“打破短期利益和经销商满意度”去拓展崭新的市场，想尽一切办法为顾客提供超值化的个，利用大数据技术为客户提供从产品原料甄选、生产工艺、技术创新、口感调试、价格定位、VI设计、包装运输、人文关怀等多方面深层挖掘差异化与个性化的营销模式，才是白酒产品营销模式的突破口。具体说来就是，网络终端联动、菜单精选订制、全程实时监控、产销无缝链接，将白酒产品进行数字化生产、数字化管理和数字化营销，这将全面开启智能新时代，改写白酒企业传统“换汤不换药”、“换瓶不换酒”的营销格局。

3.白酒说到底仍然是一种带着人文关怀的快速消费饮品，营销终端是消费者，而不仅仅是分销渠道，一切数据的运用都必须以消费者为主体，从源头收集数据、分析运用，掌握生产各个环节的精准数据，同时兼备销售数据的预测和基于大数据分析消费者的消费行为、习惯、频率等要素做到数字化精准微营销。白酒企业对潜在客户的挖掘早已经不是新鲜事，针对消费者消费行为的数据挖掘要从历史购买路径、偏好、反馈、客户类型、广告效果等方面去考量。白酒作为传统行业的产品，其主要消费人群仍然集中在35岁-45岁中年男性群体，但是年轻的80后、90后容易接受新事物，寻求新体验是重要的潜在消费群体，如何打造白酒与“潮文化”的跨界组合是酒企需要思考的重要议题。例如：茅台集团专为女性打造的悠蜜时尚蓝莓酒，一款针对女性饮酒市场推出的战略单品，致力于从女性消费群体的生活方式和细节入手，以情感为突破口寻找素材，研究该群体对口味、价位、包装、消费等方面的特殊心理需求，打造“时尚、健康、女权标签。在信息碎片化时代，信息传递有时效性，为了能最大限度地增加产品的曝光率和消费者的参与度，通过线上多元化的互动+微电影+话题讨论+网上抽奖+会员满赠等手段聚集人气，提高消费者的关注度。例如：2016年小郎酒通过年轻人喜爱的娱乐方式开启数字营销时代，精准定位的个性化营销在深圳海岸城电影院拉开序幕。在《功夫熊猫3》电影宣传活动现场，小郎酒的酒香与热情引爆全场，80后、90后的小年轻群体喝着调师调出的小郎特饮，扫二维码并转发活动内容能就幸运拿奖，进到影院更有爆笑视频，以人气吸引目标人群，以口碑稳固目标用户，小郎酒凭借“敢想敢爱敢冒险”的精神吸引越来越多的年轻人加入到小郎酒随者的行列中。

小结

面对消费群体日新月异的变化，白酒的数字化营销手段会更加多元化、渠道多样化。依托大数据技术，白酒企业实现一对一数字精准营销、跨界营销、数据库菜单订制营销会成为白酒行业创新营销模式的主流；但无论什么策略都离不开销售、推广和传播，导入数字化管理也应该是未来白酒企业值得重视的战略，其与数字化营销有机协调与衔接才能最大限度发挥数字化微营销的最大效力。

参考文献：

[1]黄宇晴.关于白酒营销现状的五大思考[Z].酒业网,2017.

[2]周洪宇.第三次工业革命给人类社会带来什么[J].教育研究与实验,2013(02):3-7.

篇4

关键词： 大数据 电子商务 交易 商业策略

1.引言

目前，我国已经进入信息社会时期，信息技术与网络技术已经发展成熟。电子商务已经深入人们的生活中。与一般的制造业和服务业不同，电子商务企业的数据存储量爆炸式增长。随着近年来电子商务的迅猛发展，我国通过电子商务交易的网民已经数量过亿。大量购物行为导致了海量数据的产生。不仅如此，我国对电子商务大力发展，并配套电子商务的应用和电子商务服务的经济体系，所有这些均为电子商务企业带来了规模庞大的数据。这给传统的数据中心和基础硬件设施带来巨大压力，大数据的技术应运而生。

2.大数据电子商务的发展机遇

（1）大数据促进市场营销

电子商务企业的营销目标一般为低成本、高效率，而大数据能够帮助电子商务企业做到这一点。电子商务企业在经过大数据的分析和优化后，营销过程中的策略和价值都被激发出来。大数据对电子商务企业的成本降低、击败竞争对手和占领市场等方面极具优势。

（2）大数据的商品分析能力

随着电子商务迅猛的发展及对大数据技术的研究不断深入，能够对爆炸式增长的信息进行有效挖掘、关联性分析、过滤，避免了电子商务企业丢弃有价值的数据信息。目前，个性化和精确的商品推荐营销方式有效促进了电子商务的发展。例如，在2014年的电子商务企业举办的“双十一”购物节，阿里巴巴集团的淘宝网公司创下了十几分钟100亿的新的电子商务销售记录。淘宝网是成功的通过大数据分析，对顾客的组成结构、上网的流量、商品的点击率、购买周期和兴趣爱好等进行大数据的收集、整理和分析，能够准确地分析消费者的消费习惯和消费愿望，准确地为消费者提供个性化服务。

（3）大数据为电商提供弹性的处理能力

对于电子商务企业来说，最关键的事，拥有快速的弹性处理能力是一个关键的竞争能力。面对突发的顾客访问量，以及海量的订单和浏览量，电子商务企业要具备充分的预备能力。通过大数据的分析，能够分析关键的流量爆发时间点，及时扩充服务器数量，增加存储设备。高弹性的处理能力能够增加用户的信任度，是增加企业营销的一种有效方式。

3.大数据对电子商务的挑战

电子商务企业的快速发展，导致商品信息、物流信息和用户信息等均称为海量的数据来源，如何承载这些海量数据，对企业的网站架构设计和服务器等基础设施和实时计算的能力是一个非常大的考验。大数据时代，数据已经成了一种资产，对数据的服务相关政策和技术标准的措施尚未明确。最后，大数据的信息安全问题面临挑战，如何防止用户数据的泄露，包括个人隐私和消费生活行为等，均对电子商务企业造成很大挑战。

充分利用大数据的电子商务企业能够有效得到企业新的发展方向和动力。在大数据的论坛上，著名电子商务企业京东商城的副总裁提到，大数据将会为电子商务企业带来无限商机。根据哥伦比亚大学的商学院中的全球品牌领导中心，以及纽约美国营销协会，的全球商务数据报告，称要大力发挥大数据的潜力，作为电子商务的企业仍然有很多的苦难和挑战需要解决与克服。电子商务企业在大数据时代将会迎来非常重大机遇和挑战，尤其在大数据的处理能力和隐私安全保护方面。

4.结语

本文分析了电子商务应用大数据的重要性，从大数据促进市场营销、大数据的商品分析能力、大数据为电商提供弹性的处理能力三个方面深入分析了大数据电子商务企业面临的机遇，最后给出了大数据电子商务面临的挑战。本文根据大数据给电子商务企业带来的机遇的现状，讨论了当代电子商务教学的理念与特点，为电子商务教学提供了一定的理论基础和实践指导意义。

参考文献：

[1]王宏波.论我国电子商务发展中亟待解决的几个问题[J].天水师范学院学报，2004（01）.

[2]李高朋.我国发展电子商务的障碍及对策[J].科技情报开发与经济，2004（01）.

[3]孙海峰.促进我国电子商务发展的思考[J].经济师，2004（01）.

[4]徐小亚，吴雪毅.我国电子商务发展的问题及对策研究[J].广西轻工业，2007（01）.

[5]邢莉.中国电子商务发展中的问题与对策[J].商场现代化，2007（07）.

篇5

一、大数据对企业传统营销模式的冲击

1.大数据背景下企业营销关注点的转移。（1）大数据背景下企业营销从关注“技术”（Technology）到关注“信息”（Information）。在传统的营销模式中，企业制定营销战略，是从消费习惯入手，以少量消费群体作为代表获取样本数据，推导消费偏好，制定营销战略。在信息化高度发达的今天，市场信息正以前所未有的速度与方式在世界各地进行交流，供求信息瞬息万变，传统的企业营销行为历经消费者样本信息获取、消费偏好分析，再到企业营销战略制定与实施，如此营销过程在时间上大为滞后，远远达不到企业管理者预期的营销效果。相比之下，大数据凭借其快速地数据获取以及强大的数据处理能力正逐渐成为企业制定营销战略的重要法宝，只有大数据背景下的现代企业营销模式才能准确地分析企业营销活动的现状以及预测市场的未来。（2）大数据背景下企业营销从关注“为什么”（Why）到关注“是什么”（What）。作为一名成功的营销者，必须从消费动机出发，明确消费者作出决定的真正原因，才能准确地把握市场需求。因此，营销的专业技能以及老到的行业经验一直备受重视。然而，信息化时代的市场，信息驳杂、瞬息万变，“为什么”也在不断地变化中。但是，大数据告诉我们：“知道是什么就足够了，不需要知道为什么”。用数据说话，更不容易受到个人偏见的影响，增加决策的准确性。因此，在大数据时代，企业只需要知道“是什么”就能够快速地了解行业，了解市场。

2.大数据背景下传统营销模式不确定性的增加。传统企业营销行为首先是调查市场、收集信息，然后分析数据、得出结论，进而为公司实现市场定位，最后集中企业可利用资源，尽可能满足市场需求。然而，在大数据时代，企业所能够获得的市场信息喷涌式增加，信息大爆炸所带来的结果并不如预料中那样增加了传统营销的确定性，这些增加的信息使得整个营销系统的变量越来越多，反而使得传统的营销方法在各种新旧势力的错综交杂中开始变得不实用。美国《连线》杂志的创始人之一 Kevin Kelly 曾经预言：大数据时代的到来使得传统的企业营销正在逐渐走向失控。而且，随着社会信息化以及全媒体环境的发展，消费领域出现严重的“碎片化”趋势，这种趋势正随着社会生活质量的飞速提升以及受众心理的不断成熟而愈演愈烈。

二、大数据背景下企业营销受众群的“碎片化”与“重聚”

网络技术的高速发展以及各种数据库技术的运用正在逐步减少和消除因信息不对称和高昂的信息成本而给消费者带来的困扰和不便。2014年3月5号，中国互联网络信息中心了第 33 次中国互联网络发展状况统计报告。报告显示，截至2013年12月，我国网民规模达到6.18亿，互联网普及率为45.8% 。正常的网络应用包括QQ、微博、微信、网络新闻、社交网站等20多项，多样化的网络交流模块说明了大数据背景下网民关注与需求的分散性，传统的受众群体被分割称各种碎片;另一方面，被打散的受众群正从以上各项网络应用中重新聚合起来。在这样“碎片化”和“重聚化”的社会大环境中，营销者以传统的营销模式难以把握新型受众的需求，而基于大数据的网络技术通过受众遗留在网络媒体上的各种数据，从需求、资源、手段等方面帮助企业实现科学的市场预判，从而使得新型的现代企业营销模式成为可能。因此，在大数据时代，现代企业的营销模式应该是一种综合多个特点、涵盖多媒体性、交互性、时空跨越性以及整合性的全新的一体化营销模式。

三、大数据背景下典型的现代企业营销模式

根据冯诺依曼的计算机模式架构，本文将基于大数据的企业数据采集和分析系统分成五个子系统，分别是数据采集子系统、数据策管子系统、数据分析子系统、数据服务子系统以及协调控制子系统，如图1所示。该系统主要用于市场数据采集、综合数据分拣、消费数据分析，最后形成服务数据指标，从而为大数据背景下的现代企业营销模式提供夯实的数据基础。

1.大数据实现精准化营销。精准化营销模式的典型代表就是RTB的运用和发展。在大数据时代，RTB实时竞价广告的精准化营销流程如下：（1）潜在消费者浏览某网站页面时，该网站就会向广告交易平台（Ad Exchange）请求广告;（2）交易平台向所有需求端平台（DSP）发出公告：某网站有访客，要不要向他发广告？（3）DSP请求大数据管理平台（DMP）根据该访问者消费历史帮助分析这位访客情况，并根据分析结果进行出价决策;（4） Ad Exchange为出价高的DSP匹配相关广告代码，并最终作出广告。如今的尖端追踪技术和多种大数据管理平台（DMP）已经可以将受众以及广告效果数据整合于单一界面上，广告主能够轻易地撷取关键指标，如消费转化率、访客流失率以及各营销渠道贡献比率等。

2.大数据成就智慧型营销。大数据技术能够对企业获得的营销决策数据进行更好的优化，该种营销模式主要针对大型的国际连锁超市。沃尔玛、家乐福等均在其主要门店安装了运营数据搜集装置，用以追踪客户的消费需求情况，然后营销者利用所收集到的数据并结合大数据工具对受众需求展开分析，再根据分析结果对超市内的物资供应量以及供应品种甚至摆放位置进行调整。根据相关调查结果，这些大型零售企业的商品库存因为该营销模式的应用，至少节约了17%左右。对于高利润品牌商品，该系统收集到的数据清楚地反应出消费者的驻足率、偏好率以及购买率，大大增加了高利润率品牌商品的销售比率。

3.大数据助力关联营销。（1）利用数据进行相关联的营销。大数据的发展使得受众群体的社会能够更容易、更具体地被企业营销者所追踪和理解，企业营销者根据搜集到的数据分析受众群体的社会行为与消费偏好，从而可以全方面、多角度地对其进行描述与概括。因此，大数据的营销价值，其实质是受众群体在平时的生活与消费过程中彼此之间所产生的人际关系链，即人脉价值，企业营销者正是通过受众之间这种人脉关系网最终实现交易数据跟交互数据的融合。（2）透过数据挖掘用户需求，提供跨平台营销方案。在大数据时代，网络媒体的定位早已发生潜移默化的转变，从一开始单纯的内容提供方逐渐演变为网络开放系统的主导者，腾讯作为典型的代表一直为实现用户价值层面不懈努力。企业在开展其社会化营销过程中，首先收集整合其受众群体的社会化行为以及消费偏好，然后利用大数据技术挖掘有针对性的需求信息，并对其未来的消费行为进行预测，在此基础上为企业提供跨平台的营销解决方案，智能地提高广告针对性以及企业的投资回报率。（3）整合数据为品牌营销服。在大数据时代淘金并非易事，前文提到：大数据时代的信息大爆炸所带来的可能并不是整个品牌营销系统确定性的增加，却可能导致其失控可能性的提升。这些年，诺基亚以及雅虎的衰落和式微已经证明：在大数据时代社会大环境连续不断地变动中，很多行业巨头的发展逐渐变得越来越被动。因此，保持主动创新去适应持续变动的复杂环境是企业在未来生存并强大的唯一出路，在此过程中，企业对受众群体各种社会行为和消费偏好的收集与整合已然成为品牌营销关键任务。

4.大数据推动个性化营销。任何营销活动开展的前提都要求企业了解自己的顾客。在传统的营销模式中，企业营销者一般只关注受众群体的年龄、学历、消费偏好、购买次数等一些结构化数据，但是在大数据时代全媒体环境中，消费市场中的结构性数据可能只有十分之一，余下的90%以上是类似于购物过程这样的非结构性数据。在大数据时代，购买过程也是可以记录的。例如消费者想购置一些家电，购买过程中可能看了电脑、冰箱等，但是最后却买了台电视机，其实这样的购物过程也是有意义的，它表明了消费者有购买电脑或冰箱的需求和想法。网络时代受众群体的个人情感、需求、意见和渴望等信息，通常都是通过社交网络表达出来的。当企业营销者把这些基本信息聚合起来构成一个描述客户360度式的数据库时，才能更准确地把握受众群体，更有针对性地进行个性化营销。

篇6

据了解，在本次巡展上，优网安全为各行业客户讲述了信息安全与网络安全的严峻现状与解决手段，而IBM则为优网安全提供全球的网络安全分析技术，共同完善网络安全态势感知平台的关联分析、威胁风险预测、智能决策等能力。作为优网安全的杀手锏，网络安全态势感知平台对安全自适应认知、主动实时威胁分析、结合威胁情报，是当前复杂网络环境下的智能最优方案决策。

巡展中，金融、通信、电力等行业客户围绕优网安全的网络安全态势感知平台展开多次探讨，并邀约优网安全到公司进一步沟通，解决存在的安全问题，充分表明了客户对优网安全的专业性，及安全产品、安全解决方案的认可。

2015年底，亨通光电宣布收购优网科技，藉此高起点、快速度进入大数据与网络安全领域。优网是国内领先的大数据分析和应用服务提供商，在精准营销、网络安全、大数据平台建设等方面拥有领先的技术和广泛的市场应用。优网科技下设优网精蜂、优网助帮和优网安全三家公司，分别针对三大业务方向。

其中，优网精蜂为运营商提供网络问题分析核心业务的应用软件开发，包括无线接入和核心网的全套软件方案；优网助帮以运营商、政府、航空等大数据运营为核心业务，提供数据采集、解析、处理、应用全套的数据运营体系；优网安全以数据安全解决方案为核心业务，包含态势感知监测、数据备份一体机、数据安全一体机。

本次巡展正是亨通与优网融合的重要成果展示，为今后持续构建多元化多层次的大数据业务生态圈打开了通道，具有战略意义。

大数据行业的现状与未来

进入互联网时代，特别是在移动互联应用蓬勃发展的近十年里，产生了海量的交易数据、交互数据和数据碎片，这些冗余的大数据亟须更先进的技术与服务来进行每时每刻的收集、判定与处理，这就是普遍意义上的大数据。

目前，已有大量的企业进入这一行业，从事与大数据相关的业务，而这一市场也在迅速增长中。据数据公司IDC预测，全球大数据技术及服务市场复合年增长率（CAGR）达31.7%，2016年收入将达238亿美元。另据国内市场机构预计，目前中国大数据产业规模可达1500亿元，未来5年将进入“加速期”，到2020年将达到8000亿元的规模，实现几何级增长。

尽管如此，不过在优网助帮李适季看来，用“方兴未艾”来描述目前的大数据领域的发展可能是比较贴切的。他认为，现阶段市场中的大数据应用主要针对行业分析、精准营销、应用评测等方面，以行业特征为分类基础，针对行业市场占有、发展、趋势等进行竞争分析成为客户的基本需求；而基于用户行为的特征做出串联形成的动态标签数据库则为客户精准营销带来有效指导；此外以管道数据流为评估基础的精准网络评估算法，则可以更好地规划和预测网络应用。未来，在数据云化、开放性数据共享、开放性云数据服务及SLA保证、行业数据链等方面的实质性进展，将真正有益于整体大数据产业的发展，也能最终让大数据与各行业深度融合，不断推动行业和商业创新。

但是也有大数据业内资深人士指出，我国的大数据应用领域分布仍然不够全面，相关企业主要集中在互联网、市场营销、电信、金融领域，应用的主要形式还是基于大数据得到的商业洞悉，业务推荐和智能获客等三个领域，其中的典型就是个性化推荐和智能广告。据了解，目前国内对于大数据应用，发展较好的还是以大企业为主，比如BAT、滴滴快的、今日头条代表性的互联网企业。不管是对外数据源采集，还是企业内部的数据资产管理，其互联网企业基因，以及自身的资本优势，使得他们在大数据的应用上同样处于领先的态势。而对于部分中小企业而言，资金缺乏和技术难题导致数据获取难，缺乏数据资产管理意识，其对大数据的使用，仍在探路中。

而优网助帮的出现，则是在智能数据技术与服务应用上，为更多类型的企业客户提供高效安全且系统化的大数据服务解决方案。据介绍，作为亨通旗下的重要一员，优网助帮在大数据业务领域，正在积极通过对客户关注的受众数据的汇集、清洗、智能运算，建立了庞大的数据中心，通过精准的数据标签、态势感知及洞察分析，帮助更多客户实现大数据技术与服务支持下的智能运营、投放和决策。为此，优网助帮自2013年5月开始构建智能化大数据技术体系，已经分别在北京、深圳、武汉设立了大数据研发中心。

大数据市场迎政策利好

在4月末的2016大数据产业峰会上，工信部信息化和软件服务业司司长谢少锋明确表示，政府相关部门正在制定大数据产业“十三五”发展规划，计划在今年下半年，目前正在各个方面征求意见。从政府数据开放到大数据产业规划，大数据产业将持续迎来政策利好。

大数据是战略资源，已成为全民共识，而政府掌握了80%以上的大数据资源，也是公认事实。今年以来，国家层面出台一系列关于电子政务以及大数据相关的文件，推动具体化落实到操作层面。谢少锋表示，近期工信部关于大数据工作的重点，包括支持关键技术产品研发产业化、推动大数据应用不断深化、繁华大数据产业生态、完善大数据支撑体系四个方面。

就此长江证券资深分析师胡路指出，大数据“十三五”规划密集制定出台，相关部门积极推进具体化实操，大数据产业有望迎来持续利好，相关聚焦产业个股或将井喷。藉此，亨通光电近期定增，涉足大数据，强化主业和布局新兴产业。

据了解，享通光电近期通过收购优网科技，以实现从传统制造业向新兴信息产业的战略转型发展，而此次定增项目则将聚焦行业应用服务和企业客户，充分发挥优网助帮的技术优势，使公司在大数据行业发展初期占据发展制高点。

值得注意的是，亨通光电控股股东崔根良在本次非公开发行中的认购金额上亿元，胡路认为，此举不仅彰显大股东对于发展大数据等新兴领域的强烈愿望，同时也表明公司高层对于公司主营业务未来将持续快速增长的坚定信心。

东北证券研究员王建伟也认为亨通光电新兴业务发展值得期待。2015年该公司积极布局大数据、人工智能等新兴业务，通过对优网科技的收购进入大数据、网络安全、物联网等产业，特别是其全资子公司优网助帮依托强大的数据资源，自主研发了人工智能数据处理模型和多种精准算法，为新兴业务增加了人工智能的重磅概念。

据介绍，优网科技成立于2004年，是国内领先的大数据分析与应用、网络安全、网络优化等业务的综合解决方案提供商。依托多年在通信网络技术和软件开发的投入与业务创新，其全资子公司优网助帮专注于大数据的共享与结合、大数据的挖掘与运营和大数据的分析与应用等大数据方面的系统解决方案和应用产品。

特别在大数据和互联网应用领域，优网助帮依托多年在通信网络基础技术的投入及持续的业务创新和技术沉淀，形成了大数据平台软件产品的研发与销售、针对垂直行业的大数据应用、基于大数据挖掘精准营销服务、基于大数据的新互联网应用四种业务形式。

凭借多年在对运营商的技术输出、应用开发服务和对移动互联网大数据的了解，优网助帮实现移动互联网数据与互联网应用化服务的对接并提供对外服务，开发了基于移动互联网的用户线上数据管理平台、移动互联网应用评估分析、移动互联网应用渠道分析、移动互联网投融资风险控制和综合产品推广平台，为客户提供从产品方向到产品推广的全程数据支撑服务；在大数据应用业务的市场拓展方面，2015年优网助帮与分众传媒、江苏广和、搜狐视频等合作伙伴在互联网传媒、政府大数据应用、互联网应用优化等方面取得了众多的应用创新和突破；在信令和大数据应用技术方面同华为、中兴等国内知名厂家建立了多种产品、服务的合作，并在中国移动、中国电信、中国联通三大运营商项目中取得了良好的市场份额。

目前，优网助帮已研发了通信运营商大数据共享和管理平台及移动互联网精准营销大数据支撑平台、在网络安全领域的安全态势感知系统、存储备份一体机产品、2/3/4G系列网络优化平台和信令检测等产品与服务。

大数据让生活更美好

在汹涌澎湃的数字化浪潮中，互联网帮助人们建立起前所未有的人类群体大脑记忆库。在信息化高速发展的年代，大数据正深刻改变着人们的思维、生产和生活方式，大数据与各个行业的深度融合，将创造出前所未有的社会和商业价值。

美国NASA如何能提前预知各种天文奇观？风力发电机和创业者开店如何选址？如何才能准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市？这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影――不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。

随着国内企业信息化程度和水平不断提高，越来越多的企业需要大数据分析的能力以提高竞争力。在互联网、电子商务、金融、电信、零售、物流等数据驱动型行业，客户分群、客户行为分析、客户关系管理、市场营销、广告投放、业务优化、风险管理等企业核心业务越来越依赖于对数据的有效分析与挖掘。

篇7

【摘要】本文在分析了中国大数据产业的国际竞争力基础上，指出了中国大数据产业的国际竞争力方面存在问题，并借鉴国内外相关经验，提出相应政策建议，以期对实践有所帮助。

【关键词】大数据；财政政策；产业政策；国际竞争力

1大数据产业的界定

“大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1988年所著的《第三次浪潮》。最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目。Hadoop其最初只是用来解决网页应用。关于大数据，难以有一个定量的定义，在维克托・迈尔舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指“不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，具有四个特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。”麦肯锡在报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中给出的定义是：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。

2我国大数据产业国际竞争力现状

2.1全球大数据产业发展现状

当前的国际竞争是以经济的竞争为主线的，而经济的竞争归根结底是国与国之间科学技术水平、创新能力的较量。以计算机技术的应用为标志的第三次革命正迎来其历史性的一刻，人类即将走入以大数据运用为标志的信息时代，对于大数据产业所具有的战略性意义，各国已经有了非常深刻的认识，并且积极地推动本国大数据产业的发展，以求得在竞争中领先一步。美国作为世界唯一的超级大国，其对大数据产业的培植早已有了战略上的规划。美国在《大数据研究和发展倡议》中，借助收集到的庞大数据资料，并通过分析挖掘从中获得有价值的信息以提升认知及行动能力，从而加快科学发现的进程、进而强化美国本土安全。而作为世界上软件产业大国的印度也在最近两年里运用大数据技术，期盼打造很多易居、便利的智慧城市。英国政府在2012年出台了相关的产业扶持计划，在两年的时间内投资1.89亿英镑用于带动社会资本对于大数据和节能计算的开发研究的投资。法国在《数字化路线图》的发展规划中将大数据列为大力支持发展的五大战略性高新技术产业之一，并在2013年对7个大数据市场研发项目投入1150万欧元用于发展创新型解决方案以促进法国大数据产业的发展。日本在2002年提出了新一轮 IT 振兴计划，并将大数据产业的发展提升到了国家战略层面，其中，大数据的应用技术是日本大数据产业振兴计划中的重点，包括了医疗技术开发、公共交通治理及社会化媒体等公共领域的应用。新加坡政府对于大数据产业发展的扶持主要从产业发展的五大关键要素即基础设施、产业链、人力资本、科学技术和法律法规等入手，为产业的发展保驾护航。

2.2我国大数据产业国际竞争力现状

当前我国大数据产业的发展已经从理论认识推进到了实际产业建设阶段，并且涌现出了大量的大数据产业领域的民营企业，典型的代表为互联网的 BAT 即百度、阿里巴巴和腾讯。BAT 三大互联网公司在大数据领域快速成长，其规模已达到世界的领先水平，其大数据处理集群达到5000台左右，数据存储规模达到200―1000PB。同时，各企业还积极探索内部数据系统联通及统一的企业数据仓库的建设，积极地运用大数据带来的信息优势大幅提高自身的服务水平，开展互联网金融跨界整合业务。在电信运营方面主要以中国电信、中国移动及中国联通为代表。中国电信发展大数据的着眼点在于数据共享服务，通过构建数据共享的服务体系，从而获得挖掘的基础数据材料，进而将采集到的信息引用到业务的拓展上。中国移动对于大数据发展的重点在于数据分析上，这是因为中国移动本身拥有丰富的数据资源，因此着力强化自身的数据挖掘能力，以获取足够信息使其传统营销服务模式顺利向“大数据、超细分、微营销”转化。中国联通对于大数据的采集主要是以用户上网记录为基础，综合运用查询分析等技术挖掘数据，以配合联通发展定向流量包的创新业务。

3结论

大数据将被作为一种重要的资源，逐渐取代石油、煤和天然气等资源成为经济发展的战略性资源，它被称为“未来的新石油”。因此，大数据已经被国内外政府、各类企业甚至学者视为了研究焦点。在国内大数据的发展还处于初步阶段，但在国外，大数据的发展在许多地区已较为成熟。在以后几年中，数据资源也会称为一种经济发展的原动力，它会像土地、石油和资本等Y源一样受到人们的重视。而在大数据快速发展的同时，随着其在产业、社会生活中的广泛应用，以大数据为主体的相关产业则发展开来，其产业体系包括前期的数据挖掘、存储、中期的分析管理及后期数据价值的应用等，它和其他信息产业一样，融合了数据发展的完整生命周期，而大数据产业的发展也为经济社会的转型发展带来了机遇。本文首先介绍了选题背景及研究意义，对大数据产业的概念进行了界定，进而介绍了国内外研究现状，阐述了国际竞争力相关理论。本文接着分析论述了全球和我国大数据产业国际竞争力现状，并对我国数据产业优劣势进行了分析，在此基础上研究了我国大数据产业竞争力发展的制约因素，主要有人才技术不足、产业链基础薄弱等方面，最后提出了增强我国大数据产业的国际竞争力的政策建议，主要有整合现有政策措施、完善大数据财政政策体系、建立完善的税收优惠政策、依推进高科技人才集聚等等方面。本文的撰写以期待能够为我国的大数据产业健康发展有所裨益。由于水平所限，本文的撰写肯定存在许多问题，敬请老师指正批评。

参考文献：

[1]曹斐琳.贵安新区大数据产业发展[J].电子技术与软件工程，2017，04：195

[2]杨子武.共享经济时代运营商大数据产业发展分析[J].经济论坛，2016，12：9495

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2013年10月26日至28日，第二十届中国国际广告节在南京国际博览中心举行，国内外广告界5万多人与会。在本届广告节开幕当天召开的中国网络领军品牌联合推介会上，风行网副总裁胡永荣发表“风行网2014打造全媒体大数据营销平台”主题演讲，介绍风行网携手SMG百视通未来以“台网融合”战略为核心的发展愿景。

近年来，各大视频网站涉足产业链上游，但由于影视版权费用居高不下、内容同质化严重、广告投放模式单一、缺乏创新性的营销模式，导致其竞争力下降，对广告主的吸引力开始减弱。针对视频行业现状，胡永荣说，风行网已经调整了运营思路，制定新的竞争战略，通过内容整合、数据整合等系统工程，构建风行网全媒体大数据营销平台。

全媒体大数据营销

为了走出内容同质化竞争的红海，近年来视频网站纷纷开辟新的路径，比如投入巨资购买影视综艺剧目版权、从分销转向独播、收购上游影视制作公司、涉足自制节目和自制剧，以占领家庭视频终端。但胡永荣认为，仅仅采用这些做法，无法从根本上给视频网站带来差异化竞争优势。

胡永荣指出：“版权费用居高不下，视频网站何时才能规模化持续盈利？上游收购和走硬件之路，做自己不擅长的事情能否成功？内容同质化日趋严重，如何才能对广告主产生足够强大的吸引力？营销方式和用户习惯由线下转为线下+线上，如何把线下、线上打通？投放媒体多元化，如何打通GRP和IGRP测量体系？如何创造创新性、互动性的深度品牌接触方式？一方面是海量用户，一方面是单一的投放模式，如何才能做到广告的精准投放？”

针对这些困扰视频行业长远发展的难题，风行网的解决之道是：与SMG集团进行战略合作，通过内容融合掌握第一手版权内容，通过多平台播出展示、多种渠道送达受众进行渠道融合，并基于内容融合、渠道融合进行数据融合，最终将销售体系和监测体系进行融合。风行网打通TV、IPTV、网络三方数据库之后，可以在广告投放过程中进行三方监测，获取不同平台的受众数据，而监测体系的融合意味着真正意义上的广告精准投放。胡永荣说，这就是风行网“全媒体大数据营销”新的运营模式。

胡永荣举了一个例子：假如你是一个年轻女白领，观看各类综艺视频是你每天最喜爱的事。早上坐地铁上班，你打开iPhone或iPad，用风行网移动端看最新一季的《中国达人秀》。中午休息时，你通过电脑看《中国达人秀》的各类花絮报道，在各类socialmedia上分享。下班后，在家吃晚饭，你在IPTV上回放上一期《中国达人秀》节目和其他节目。在周六的晚上，你准时打开电视，收看SMG《中国达人秀》直播。而且，你会通过风行网购物频道和东方卫视购物频道购买各类商品。当你在不同的时间、地点，以不同的终端设备，收看不同的节目，并进行网购，风行网全媒体大数据营销中心就可以获取你的数据，并根据这些数据和你的意愿，向你推送你感兴趣的节目内容和商业资讯。

全媒体大数据价值链

胡永荣认为，“全媒体大数据营销”模式将改变传统的视频广告投放流程和视频营销模式。一般情况下，传统的网络视频广告投放流程是：广告主提出要求，选定受众，筛选内容，投放广告，进行广告监测，提供广告投放结案报告。但是，传统的视频广告投放仍然比较粗放，比如在受众选定方面，无法精准地筛选广告目标受众；在内容筛选方面，无法根据目标受众的喜好精准地选择视频内容；在广告投放方面，无法按照排期精确地计算日消耗；在监测方面，由于标准不统一，致使数据出现偏差；在广告投放结案方面，单一的结案报告无法在数据归纳与分析之间形成价值链。

风行网全媒体大数据营销流程与此截然不同，并由此形成新的视频营销模式。

在广告投放前，风行网全媒体大数据营销中心为广告主提供详尽的前期调研报告，抓取更精准的受众数据，有针对性地向广告主提出广告投放建议，并根据调研数据为广告主筛选内容，由广告主根据需要购买、定制和创建新的广告投放模式。

在广告投放的过程中，风行网适时调取广告投放数据，并连接第三方监测平台，根据广告投放数据适时调整广告投放策略与内容，确保广告投放效果最大化。

在广告投放之后，风行网基于DMP与CRM数据，为广告主提供真实、详尽的监测报告，并将广告投放数据存入大数据营销中心，为广告主建立专属的数据库，为下一轮广告投放做准备。

胡永荣说，风行网大数据库打通了SMG、百视通、风行网三个渠道的数据，实现了TV、IPTV、PC端、网页端、手机端、Pad端等平台的三方数据共享，可以在广告投放之前凭借精准的受众洞察，再根据广告主反馈、内容筛选，精准投放广告。风行网还可以基于访客行为，为广告主有针对性地定制广告投放优化方案，优化广告主的投放策略，获得更好的ROI。

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【关键词】大数据；中小企业；电子商务；策略

所谓大数据目前没有明确的概念，但是通俗的可以理解为数据的集合，是将有限时间内常规软件所无法收集、整理的数据进行处理、整合。大数据在应用领域中与云计算是不可分割的，云计算主要是为数据资产提供保管、访问的场所和渠道，而数据对于企业才是真正有价值的资产。在当今信息爆炸的时代，企业的交易信息、商品物流信息、人与人交互信息、位置信息等，其信息量已经远远超越现有企业的基础设施的承载能力和计算能力。大数据时代为整个经济社会带来了更多的机会，通过云计算可以更快的收集数据，进行分析，为企业未来的发展找准方向。在大数据时代下，每个企业都要建立大数据思维，学会收集并分析数据，并在经营中积累数据资源。

一、大数据时代下电子商务对中小企业发展的意义

1.大数据时代下电子商务能提高中小企业的管理和决策水平

在大数据时代下，每个企业获取信息的来源更加公开透明，中小企业可以和其他企业一样获取大量的信息。中小企业开展电子商务获取更多的信息同时也是对企业本身现有的业务重新评估，使企业的业务活动更加符合市场的需求，企业的管理和决策更加科学合理。在大数据时代下中小企业可以通过电子商务平台更好的宣传和展示企业的产品，树立良好的企业形象。

2.大数据时代下电子商务能降低中小企业运营和销售成本

电子商务可以不受空间和时间的限制，使营销人员不再需要东奔西跑和每天打大量的电话，只需坐在电脑前就能获得客户信息、与客户沟通和拓展客户。运用电子商务不但可以使企业大大降低运营和销售成本，还可以拓宽企业的销售渠道、缩短销售周期、全面提高企业的运营能力。特别是在大数据时代下，企业可以更加便捷的获取各种所需数据，并且通过强大的云计算功能能够更加精准的分析数据，以便即使调整企业营销策略，有效避免中小企业者项目投资失败。并且大数据时代下的电子商务更有针对性，可以针对不同的客户群体进行差异化的营销，以客户为中心，全面提高客户的满意度，从而提升客户对企业的忠诚度。

3.大数据时代下电子商务能给与中小企业更多与大型企业竞争的机会

中小企业由于规模小、资金不充裕，一般很难与大企业抗衡。但是利用电子商务，中小企业可以摒弃传统的营销方式，有效减少营销成本。同时在互联网上，很多时候无论企业规模如何，每个企业都是运用的同一个B2B或B2C平台来宣传企业和产品的。所以中小企业在资源有限的情况下可以集中经历完善网站建设，进行差异化营销，在较短时间内实现企业快速发展。

二、中小企业发展电子商务存在的主要问题

1.对电子商务认识不足

电子商务是伴随着经济的发展信息技术的进步所形成的一种新型的销售方式。目前很多企业，尤其是中小企业还是将主要经历和资金投入到实体经济上去，将电子商务只是作为实体营销的一个辅助手段，缺乏对当今快速发展的互联网经济的准确认识和理解。很多中小企业者只是单纯的认为电子商务就是将商品放到网上去，或是建立企业的官方网站来展示企业和产品的信息，而没有真正的理解电子商务对企业的意义。企业开展电子商务是一个长期持续的投入，在短期内也许不一定会立即带来利益，然而很多中小企业者过于急功近利，网站访问量少了或是没有订单就会对是否采用电子商务产生怀疑。

2.缺乏大数据思维

伴随着大数据时代的来临会给企业带来许多新的机遇，但是企业也需要积极的顺应时代的要求进行变革。在大数据时代下，中小企业亟待解决的问题是如何从海量的数据中进行选择和分析。中小企业面对来自不同领域的海量数据和复杂的外部环境，往往难以有效利用，将数据建立联系，无法找到有效营销策略。绝大多数中小企业者还是缺乏大数据的思维，还是将电子商务停留在在网上买东西这一层面，不能通过大数据来准确把握客户需求，从而提供差异化的服务。

3.网络基础设施和专业人才的匮乏

企业要开展电子商务需要具备一定的网络基础设施，尤其是在当今的大数据时代下，对网络基础设施的要求更加提高。但是由于中小企业往往受到资金、成本等因素的制约，网络基础设施完善的进程跟不上信息技术发展的步伐，导致企业的电子商务不能顺利开展，造成运行成本增加，影响企业的经济利益。另外，企业开展电子商务除了要具备一定的网络基础设施外，还需要拥有一个精通网络技术，同时具备市场营销知识的团队。人力资源是企业发展的源动力，而中小企业的人力资源相对匮乏，网络营销方面的人才更为欠缺。很多企业的电子商务团队往往都是由实体营销部门组建的，缺乏正规的网络营销培训。加之目前中小企业中很大一部分都是家族式管理，这样由非专业的人来领导团队也很难留住人才。

4.外部环境急需完善

发展电子商务除了企业自身条件要不断完善外，外部环境的完善也是不可或缺的。网络基础环境、物流环境、金融支付环境和电子商务相关的法律法规等都需要企业和政府共同的努力。这些配套设施如果不完善会直接制约企业的电子商务发展，比如天猫每年的双十一都会造成物流系统的拥堵甚至瘫痪，这说明我国的物流体系还不健全；2013年京东商城的数据库被入侵，大量客户数据泄漏，这也说明电子支付的安全性有待提高。

三、大数据时代下中小企业电子商务发展策略

1.运用大数据进行合理的市场定位

在大数据时代下，中小企业想要在激烈的市场竞争中获得发展，需要充分利用数据资源，将大数据融入到企业营销中，从而进行合理的市场定位。企业要想得以生存，要对市场进行细化与评估，找准自己的定位才能确保营销工作顺利进行。中小企业可以运用大数据的预测功能对市场的需求和未来的发展趋势进行精准预测，从而制定有针对性的营销策略，节约企业运行成本，是企业的营销方案更有前瞻性。运用大数据还可以掌握同行业的竞争对手的区域布局情况，这样可以不断调整营销策略来实现既定目标。中小企业也可以利用大数据建立中小企业联盟，实现联盟内的企业间的纵向和横向合作，以达到数据资源共享，规避内讧和运营风险，进行资源最大效用的整合。

2.制定合理的电子商务发展规划

企业在决定利用电子商务平台开展网络营销时务必要有一个合理的发展规划，因为电子商务平台的建设是一个长期连续的过程。企业要通过分析在行业中的优势和劣势、自身和竞争对手的各自特点，制定一份关于营销最终目标、市场定位、时间、预算、运营模式与路径选择的电子商务发展规划书。在发展电子商务中目过程中，目前中小企业大多会选择一个适合企业发展的第三方电子商务平台。第三方电子商务平台虽然不是中小企业发展电子商务的唯一选择，但是第三方平台可以让实力不是很雄厚的企业来集中精力去进行营销和客服。选择第三方平台有很多优点，比如可以利用第三方平台吸引更多买方来提高企业知名度；第三方平台可以提供一个安全的交易环境，避免买卖双方不必要的损失；可以利用第三方交易平台的一些增值服务更好的监控企业营销效果，随时调整营销策略。中小企业即便可以依托与第三方平台来发展电子商务，但是也必须要建立企业网站。应为企业网站是发展电子商务的前提和基础，是企业的形象，所以中小企业必须重视网站建设。好的企业网站要即使更新企业信息，注意网页的布局与设计，保证即使与访问者的沟通。

3.加强企业电子商务团队建设

由于电子商务是一门综合性很强的学科，它包涵了网络相关的工科内容，也包涵营销相关的工商管理方面内容，所以对电子商务专业人才要求较高。中小企业要积极引进人才的同时，也可以对企业内部的员工进行电子商务相关培训。中小企业也需要利用现有的资源，调用各部门的人才组建一只配合默契的电子商务团队。

4.优化电子商务配套基础设施

伴随着企业电子商务的发展，访问量和交易量都会不断增大，这就需要网络的相关配套设施不断优化。除了网络的硬件设施要适应时展外，中小企业感应注意营销、客服、存储、物流、财务等各部门联动的企业软环境的发展。企业可以与仓储、物流企业签订战略合作联盟，来壮大自己的电子商务系统。

参考文献：

[1]张薇.浅析中小企业网络营销发展现状及对策[J].现代营销,2012,(10).

[2]陈滢,赵炜.浅谈电子商务中的手机支付方式[J].江苏商论,2011,(5).

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关键词：大数据；精准营销；信息流；广告投放

引言

随着信息技术时代的不断发展和进步，广告已经融入我们的生活当中，并给我们的生活方式带来了巨大的改变，大数据+广告营销的模式贯穿我们的生活。然而，目前广告投放存在一些弊端，近年各个平台的广告肆无忌惮地传播，广告无法精准推送给潜在客户，垃圾广告多，企业的广告费被浪费。本平台目前使用的标签定位，用户选择最高只有二级标签，用户画像分类不够精准，广告投放精准率低。鉴于此，本团队提出基于精准营销的社交平台信息流广告投放策略研究，以精准营销作为技术出发点，研究精准度更高、投入小回报大的广告投放模式，为当前的营销行业提供新的模式参考。与传统的互联网广告不同，当前的互联网广告是信息流广告的时代.信息流广告是一种隐藏在信息上下文中，和上下文的内容相接近，而且是展示在社交媒体使用者好友动态或者资讯媒体和视听媒体内容流中的广告。与传统的互联网广告相比，信息流广告穿插在内容流中的广告痕迹并不显著，容易被平台使用者所接受，对平台使用者来说体验是相对较好的，对广告主来说能够运用精准的用户标签进行精准投放。大数据时代社交平台精准营销需求大，社交平台使用频率高、用户多、黏性高，且移动社交的用户规模逐年增长,通过手机上网的互联网用户比例高达99.7％[1]，广告价值高，可以实现高效率，低成本的精准营销。

1文献综述

1.1国内研究现状

在《电子商务背景下个性化精准营销策略研究》一文中，李海波(2016)认为当代互联网信息普及快速发展，关于精准营销的概念被大家熟知，并逐渐发展成为一种全新的精准营销理念。为此对个性化精准营销的内涵及其特征进行针对性的研究，并对营销策略进行分析和探讨[2]。个性化的精准营销可以提升用户个性化的服务水平、加快企业信息化进程以及制定企业精准定位。未来的电子商务与精准营销之间相结合，将会成一种流行的营销趋势。将精准营销应用在实际领域上，张恒（2016）针对精准广告投放领域进行了总结。精准营销的发展趋势还存在局限性，体现在精准营销主要集中在广告传播上，并没有从完整的营销过程角度进行策划。因此，未来应在广告传播的基础上将精准营销理念融入产品设计[3]。牛耀红（2017）针对多个社交平台的本质角度进行研究：站在广告主的角度，挖掘用户数据并构建数据库，给用户贴上标签，实现精准营销；站在受众群体的角度，提高用户的体验感，适当在微信朋友圈广告下点赞和留言，提升用户参与互动，从而提高用户黏性；站在平台的角度，作为社会化的媒体平台，追求商业化的同时，搭建用户体验和企业的商业行为平衡的桥梁，传播商业化信息的同时也要时刻关注用户的自我表达，及时做出反应[4]。基于信息流广告投放的研究，在关于微信信息流广告投放的初步研究等代表性文章中，范昕伟（2016）指出，微信的朋友圈是基于用户链接，它穿插在内容流中的信息流广告更像是“朋友”更新的信息[5]。

1.2国外研究现状

中西方的思维方式与文化背景存在差异，对精准营销的广告投放研究有不同的看法。国内外相比，国外精准广告投放的研究更加关注的是传播与营销理论层面的探讨。精准广告投放的研究成果受到国外学者们的广泛关注。已有部分的研究成果不断在现实中实践运用，例如运用基于K/Means的聚类方法对用户进行细分，此算法是基于大数据的客户聚类分析，该技术能够解决实践中精准营销的问题，将精力集中在有需求的客户，面向大数据分析的算法实现并行化。在《ToTheCloudBigDatainaTurbulentWorld》一书中，VincentMosco（2017）借助大数据挖掘技术，介绍了广告传播未来的发展趋势，将更趋精准，所投放的广告能更加吸引到受众群体的注意力[6]。CraigDempster、JohnLee(2017）通过对平台投放广告发展趋势的研究，各大信息流平台所衍生的广告投放技术，将出现众多关于广告投放技术的团队，对数据进行实时的测量，挖掘有效的客户信息，提高广告投放的精准度，通过大数据挖掘分析客户信息形成精准的客户定位，从而更加高效的开展营销活动[7]。

2精准营销实现的意义与要点

2.1精准营销使广告主和用户实现双赢

精准投放出现之前，大部分广告是在盲投。这样就可能会导致广告在不是很合适的地点、时间、环境里呈现到用户的眼前。到了2019年，微信，淘宝，今日头条，抖音等产品的推送越来越精准，通过精准营销的实现，广告可定向与之对应的用户群，给到用户喜欢的广告，减少推广成本，提高推广效果；例如微信会结合你平时浏览的文章，通过朋友圈推送相关的产品，刺激我们消费。因此，广告精准投放的重要性就是在对于广告主和媒体做到降低成本提高效率的双赢局面。

2.2基于DMP平台可以实现精准营销

DMP平台(Data-ManagementPlatform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台[8]。

3基于精准营销的社交平台信息流广告投放策略

3.1标签优化方案

社交平台的精准广告是一种以用户为中心的广告运营模式，在精准定向传播的基础上，时刻关注用户的反馈效果对广告的效果进行分析和研究，实时调节。通过使用人群定位系统，更加精准的标签定义，优化文案素材来提高转化率点击率、降低成本，也保证曝光量。在精度提升方面，本项目通过贝叶斯算法关联分析和基于K/Means的聚类分析，构建用户浏览行为的概率计算，描述用户画像，将现有的二级标签细化到四级标签，建立回归方程模型，而后根据回归分析，将两个自变量调整成四个自变量，将精准营销的精确度从原先的55%提升到70%，精确度大大高于传统的营销模式（如图2所示）。具体来看，行业标签中细分为交通、新闻资讯、服饰鞋帽箱包、教育、生活服务、金融、商业服务、娱乐休闲、孕产育儿、旅游、房产游戏、餐饮美食、医疗健康、体育运动、美容个护、家居互联网电子产品以上18个一级标签，在对应18个一级标签[9]，精准细分124个二级标签，二级标签有汽车租赁、娱乐女鞋、职业教育、购物平台、银行、农林牧渔、文化艺术等二级标签再往下细分256个三级标签，三级标签有书法、机票、心理治疗、运动包、家居装饰等；三级标签再精准细分为313个四级标签，有硬笔书法、国内机票生鲜等。

3.2方案实际应用及效果监测

目前项目需要解决的关键问题是——如何在某公司原有的社交平台营销基础上提升广告投放效益。本团队将改进后的精准广告投放营销策略应用到某公司的营销平台上，以下为案例展示。

3.2.1项目投放案例展示（1）案例背景——佛山市A投资信息咨询有限公司。今年，某公司接到佛山市A投资信息咨询有限公司的广告投放业务，需要某公司为其进行客户定向广告投放，增加曝光度，于是本项目团队将所研究的社交平台精准营销广告投放方案应用于此。（2）方案实施。根据对该公司的行业背景调查与需求分析，本项目团队发现该公司目前存在以下问题：用户数据搜索精准度低，产出线索多为无效，故客户的持续性转化率较低、增长缓慢，针对此问题，选择一款基于行业目标和客户特性而智能获客的平台是非常关键的，因此，本团队成员根据精准营销研究方案提出了以下几点解决方案。A.利用DMP平台，智能匹配目标客户，提升客户转化率。本项目服务的某公司DMP平台拥有2亿+企业数据辐射能力，可依据用户输入的关键词快速贴标签建立目标客户画像，再结合强大的系统数据算法，为客户匹配吻合度最高且比较活跃的企业，该企业首先应该选择某公司的平台匹配合适的客户。B.以四级标签体系方案为基础，精准选定目标用户。作为初创企业，佛山A投资公司首先应该在旧客户聚集地进行大范围投放，在标签定向测试了一段时间之后，再在佛山各区进行大规模广告投放。一开始，优化团队采用LBS定位的功能，在旧客户聚集地禅城区为半径向外辐射，查找25-40岁对融资咨询、财务投资有需求的用户（如图3、4所示），之后，广告再覆盖佛山禅城、南海和三水等各区。C.结合兴趣标签，添加广告关键词。社交平台广告落地页的优化思路，是以客户浏览、下单转化为核心目标。本团队建议将原价3561元现价仅299元的超高优惠活动设置在首屏关键位置，从而吸引用户点进去提升公司整体转化率。（3）案例效果。本团队在广泛定向的同时，精准锁定对融资咨询方面有兴趣的用户，提升了佛山市A公司的线索产出效率，截至目前，已经有5w+高质量的有效线索，客户转化率由原来的11%提升到30%，最终4k投入带来6w+的营业额。（4）案例总结。A.利用DMP平台，智能匹配目标客户。融资咨询类商家主要围绕本地推广、线索收集等方向智能匹配目标客户，提升客户转化率。融资咨询行业对广告呈现有着特殊要求，比如体现服务专业度、关键词吸引人的广告图。B.了解目标客群特征，选择中小企业对咨询有需求的中高端人群。C.为了第一时间建立起用户对品牌的好感，在落地页首屏位置即加入优惠活动广告关键词，通过展示及其具有吸引力的限时优惠活动等内容赢得用户关注，并进一步促进用户留资购买。