大数据营销的内容范文
时间：2024-02-20 18:06:57
导语：如何才能写好一篇大数据营销的内容，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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中图分类号G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2015）138-0056-02
1 大数据对电视内容生产带来的变革
1.1 对电视内容及编排的影响
因大数据的到来，电视内容的资源得到了极大丰富，利用资源之间的重组利用，开发成新的资源并作为新的数据加以存储，便于后期的检索与利用。在电视内容的制作上，如遇到前后具备相似性的内容时，即可在数据存储或共享的平台加以调用以及再加工进行播出，产生新内容的效用。大数据对于电视内容生产造成的影响还不止于此，内容的生产以及节目的编排方面同样受到基于大数据基础上的深度挖掘与分析的影响。电视节目以收视率为生命，节目的播出时段与节目时间长度等确定已经开始利用统计分析工具，以确保节目在合理的时间播出。例如，上海百视通公司的交互式网络电视平台，利用网站点播数据以及其他渠道收集而来的用户信息，通过数据的深度挖掘以整理出用户的点击规律、点击喜好、点击时段等信息，并据此制定了两条基础线+三个重点二稳固+突破的业务制作模型。所谓两条基础线指的是基础粘性视听业务和基础粘性互动应用；“三个重点”指“亮点吸引型业务”（家庭娱乐）、“卖点带动型业务”（少儿和体育节目）、“增值突破型业务”（炒股、购物、支付等）。基于内部科学的数据分析，使得百视通转变了以往的节目播放方式，节目收视率大为提升。
1.2 对电视新闻生产的影响
电视新闻是电视节目必不可少的栏目之一，在西方国家已经开展了利用大数据辅助报道的研究与实践，充分利用相关部门的大数据以探索其中的特有的现象以及规律，进而指导新闻栏目的制作。多数学者认为，大数据的到来提升了新闻数据的运用与发展而数据的收集与分析的过程亦是新闻产生的一个过程。新闻媒体从事者，在深度挖掘好分析数据关系时，穿越时空使之更易发现事件中的规律，而适时采集受众数据，还能实现反馈信息向新闻内容的转化。当前，在电视新闻的报道中数据因素所占的比例越来越大，“用数据说话”成为了行业的共识，直观可视化的数据不仅利于提升新闻的权威性而且更受到观众的欢迎，对于电视新闻同样而且同样如此。
1.3 对电视剧制作的影响
由于大数据的到来，当前已有媒体人利用大数据提供的数据参考，在数据深度挖掘以及分析的基础上制作出了相应的电视剧。例如Netflix的《House of Cards （2013）》。据不完全统计该网站现有用户超过3600万之多，而且用户每天产生的点击行为超过3000多万次。例如，跳过片头或片尾、根据自己的兴趣选择观看哪个演员、重放某段剧情等。奈飞公司将用户点播的数据进行收集与分析，从中点播率中发现上世界英国生产的老电影《纸牌屋》点击率较高，同时在点击的该片的同时《七宗罪》亦在最受欢迎之类。基于用户数据的深度分析以掌握用户的喜好，由于用户对老电影的喜爱，促使奈飞公司决定斥巨资重拍了该部经典的荧幕之作并其他受到欢迎的影片的元素综合以来，融合到一部作品之中以满足用户的需求。推出了大数据时代的新型电视剧《纸牌屋（2013）》。
在国内大数据同样对于电视或电影的制作产生了重要影响。例如，“2014中国影视大数据发展大会”上，胡一川（百度视频技术负责人）指出：百度视频数据对于电影与电视的制作提供了精确的数据分析，为内容的制作与用户需求之间的结合提供了桥梁。尤其是在于正欲翻拍《倚天屠龙记》时，众多网友纷纷“请求”勿让袁珊珊演赵敏，虽然为演员的选择增加了一定的困难但却也明确了选择的方向。
2 大数据对电视媒介营销带来的变革
电视媒介营销指的是电视媒介利用自身的平台向广大的受众对象以及广告主进行自我宣传的营销活动。在信息化时代，营销活动是否取得成功，通过后期的数据分析即可得知而利用大数据则就可以预先制定好符合市场需求的营销方案或营销方式。在这一方面最具有代表性的为，社交电视与智能化推进服务。
因时代的发展，媒介之间亦在不断融合以谋取新的发展，当今的电视在一定程度上可等同于“视频”，而因受到网络电视平台以及智能手机的运用，电视使用率处于不断下降的趋势。在此前提下，美国麻省理工学院大学设计出一种新型电视产品也即社交电视，其原理是通过社交媒体上用户的信息而设计出电视内容以吸引用户开机，进而达到提升开机率的目的。如美国的GetGhie.M iso.yap.TV，中国的“社交电视”、“电视粉”、“看点”、“呼啦”等社交电视类应用软件。
此外，随着无线网的不断覆盖以及智能手机的普及，当今的年轻一代尤以大学生群体为主，基本上是使用智能手机来观看视频而以往受到欢迎的电脑处于次要地位，而电视则处于被忽视的地位。该现象充分说明了在网络时代人们已经从电视时代转向了网络视频时代，而且随着互联网的不断普及，其趋势越来越明显，也说明了我国新媒体营销的成功。电视作为传统的休闲娱乐以及了解社会发现信息的窗口，其地位已经下降但并不能由此而“自暴自弃”而因寻求新的发展。在2013年起，我国电视平台中的展现“二维码”的栏目越来越多，这就是传统电视平台与新媒体结合的新产物，是大数据时代电视平台自我发展的与营销的经典案例。例如，拥有近20年历史的《快乐大本营》，即使人气火爆但在新媒体时代不得不与微信、微博等新媒体结合运作，观众通过上述媒体即可参与节目互动，成为了该节目不断发展的新利器之一。
在互联网技术的不断发展与升级的前提下，大数据被广泛运用电视媒体之中，用户的信息也就变得更加的透明化。当传统电视媒体与互联网之间不断加以融合的基础上，模拟电视用户的数字化整体转换以及云计算技术的使用，令电视用户的基本信息暴露无遗，也因此催生了电视业务更加的精准化营销。例如，上海百视通交互式网络电视即是在专业收集用户信息的前提下，制定出针对性以及个性化的视频节目，以提升节目的精准性，实现营销价值的最大化。此外，随着用户信息的不但累积，其数量越来越庞大也意味着能够提供的信息也就越多，也即能够制定精确化营销。
3 结论
大数据是信息时展的必然产物，我们既不能对之产生恐惧心理亦不能将之作为万能之物，而应正视其作用。毫无疑问，大数据的到来对电视业带来的影响是巨大，作为电视媒体从业者应对充分加以运用，以创造出符合市场需求内容与作品。
参考文献
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[2]刘峰.浅析大数据时代我国电视媒体的创新发展路径[J].电视研究，2014（4）.
[3]俞立平.大数据与大数据经济学[J].中国软科学，2013（7）.
[4]倪逸之大数据时代下传统媒体与新媒体的发展困境与趋势[J].新闻世界，2014（10）.
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关键词：互联网时代；大数据营销
0.引言
随着新时代互联网技术的不断不发展，人们的衣食住行已完全离不开现代信息技术，企业在发展运营过程中对信息技术的要求越来越高，应用也越来越广，企业需要依靠现代信息技术将收集到的数据经过汇总分析，总结出客户的喜好，市场的走向，以便根据市场的变化，随时做出相应的调整。现代企业的竞争越来越激烈，好的营销策略是企业在市场竞争中占据一席之地的重要力量，想要企业在如此激烈的竞争中脱颖而出，就必须依靠大数据时代的先进的技术手段找到最简单有效的营销策略。大数据的普遍应用对传统的营销模式产生了巨大的冲击，消费者对生活品质的个性化追求日益提高，大数据分析技术下的营销模式逐渐成为各行业企业取得市场优势、赢得消费者喜欢的突破口。各行各业根植于本行业特性，在原有成熟营销体系下加入大数据分析技术，提升营销策略的准确性，实现营销手段经济价值最大化变现。目前，针对大数据技术营销的发展还处于萌芽期，企业对用户消费网络行为等数据的采集、追踪、智能画像、定向输出等高新网络技术的整合系统还不完善，还未挖掘出大数据技术营销的潜力，没有体现出其巨大的商业价值。因此，跳出现有的行业营销模式和营销思维，辅以大数据技术特点及已取得突破的大数据营销模式最新研究成果，全面地分析大数据营销模式落地实施方式，探索在大数据时代背景下企业营销的发展目标和方向，从长远来看有利于企业创造出顺应时代潮流的营销模式，加入大数据技术手段的创新性营销能够极大地刺激消费人群，最直接地提高企业对消费市场的占有份额，实现营销经济投入与产出的价值最大化。
1.互联网时展下企业大数据营销存在的问题
1.1数据质量较差
大数据营销的基础是通过大数据技术收集、分析用户的消费网络行为的作出定向输出内容，基础数据的准确性是大数据行销的根本。而亟需营销创新的大部分中小企业由于技术和设备跟不上，专业的技术人员缺乏，导致大数据获取渠道有限，并且未能对所获取的大数据进行专业精确地分析。由此当大部分中小企业面对企业经营过程中用户产生的海量消费数据，也无法提取出有价值的信息，剔除无效信息，导致企业的大数据分析成本极高而转化率无法满足企业的要求，无法发挥其高效的营销效果。同时，大数据技术营销的各种成功案例促使着机构和相关企业利用大数据炒作、造假和诈骗现象屡见不鲜，辨别数据真实性的专业技术手段也成了企业利用大数据营销时所面对的难题之一。企业获取的不准确数据容易造成企业营销决策的方向性错误，导致企业在市场竞争中掉队，甚至经营困难面临倒闭的危机。企业必须通过正规的渠道获取大数据以保证数据来源的可靠性和准确性。只有在所获取数据真实准确的前提下，才能真正地发挥出大数据的优势。同时企业也需要配备大数据相应的技术人员，引导企业营销人员分析企业的大数据，并将获取到的有效信息运用到实际营销中。另一方面，有些企业在人员、技术和设备等方面都能够投入足够的资源，但是仍然存在着较大的问题。是因为在大数据营销实践过程中，片面地关注于大数据的数据量上，却忽视了数据本身只是为营销行为所服务的，需要对数据根据不同产品、不同部门进行分类同时全盘统筹，避免不同营销人员和部门各自为政。数据的分割是企业面临的一个严重问题，不同产品和部门的数据收集储存在不同地方，联通性差难以对用户全面有效地数据汇总分析。而且企业的营销人员的能力限制，导致无法把收集的数据转化为有针对的营销方法，大大降低了大数据营销的使用效果和转化成果。
1.2营销效果不理想
当今社会发展中传统营销方面，广告媒介比较丰富，除了传统电视报纸等媒体之外，还有门户网站、商业LED屏、手机APP客户端、交通宣传等多种方式，想要达到宣传效果，就需要统筹媒介渠道，这种营销手段的营销成本十分高昂。另外，一般的综艺冠名和活动赞助费用动辄过亿，明星代言更是花费巨大，所以企业采用传统的营销费用是显而易见的。但是即便在高企的营销费用基础上，企业也承担着较大的风险，企业产品与代言的明星相关性太强，一旦明星发生任何负面新闻，对于企业也是有着不小的影响。即便企业在产品设计、市场定价、渠道销售等方面考虑得面面俱到，例如产品市场定位，先打入中高端市场建立人气和口碑，再扩展自己的产品线发展极具性价比的低端产品；在销售渠道方面，参与各大节日促销和网络平台促销。但是往往企业忽视了产品营销的根本点，比如对于日常出行类而言，客户所关心的问题是质量、安全、性价比，这三项特性有一项不足，再完美的营销策略也达不到预期的效果。
1.3缺乏专业的大数据营销人才
在这个大数据时代，数据的量多且繁杂，要想从庞大的数据库中提取出高价值的信息，就需要专业的数据处理团队。数据的收集、整理、筛选等工作，都不是简单的数学计算或依靠电脑软件就能够获得的，目前很多企业都缺乏处理海量数据的专业人才。专业的数据分析员成为了各大企业争相得到的人才，而既能对本公司的运营操作了如指掌又能熟练地掌握庞大的数据信息的人才更是少之又少，大部分的企业在大数据营销人才方面还是很匮乏的。很多企业虽然有专业的市场营销团队，甚至不惜花大价钱聘请专业的营销管理者，但是，大数据营销人才和大数据技术型人才仍是他们稀缺的人才资源。
2.互联网时展下的企业大数据营销策略分析
2.1拓宽数据来源
在互联网时代背景下，企业可以根据需要多方位的获取有效数据：（1）政府机构如银行等数据；（2）交易数据；（3）移动通信数据；（4）移动通信数据；（5）机器和传感器数据；（6）企业信息系统。大数据可以作为企业对营销决策的辅助手段，不能跳跃企业决策人直接下达指令。在大数据技术运用过程中，企业应结合传统的调研手段构建企业创新型大数据营销体系。
2.2提升营销效率
为了进一步提升企业营销工作效率，企业可以选择第三方技术团队帮助自己搭建大数据系统，通过大数据系统源源不断地获取数据，并进行高效地数据提取和分析，然后智能化输出与企业商品、服务及用户群体相关联的信息链，在系统中将这些信息链优化处理并不断累积，逐渐形成企业自有的庞大用户信息数据系统，以供营销人员作为营销方案的原始数据。企业在经营过程和营销活动中利用大数据平台的作用，积累大量的市场信息与客户数据，依靠大数据系统数据作为基础，对每一位实际消费者和潜在消费者进行智能画像，透析其个人喜好与需求，精准地向其输出商品信息。大数据营销关键在于企业应建立对市场定位及用户信息数据的信心，从零到有加大资源投入，做到比用户更了解自己替用户做出选择。例如，企业在运营过程中可以利用移动端应用、移动通讯、免费WiFi点等服务获取本地位置信息类大数据，还可以通过各大电商、搜索、短视频平台获取用户近期浏览、搜索、关注的内容信息并智能化分析，了解其的消费需求信息，整合不同企业的商品及服务内容，采取精准定向投放内容包括商品折扣活动、广告信息、销售链接渠道等多种信息，具有个性化的营销活动能更加贴近消费者，提高企业营销投入的转化成功率。大数据系统的建立和运营需要企业投入足够的设备及软件系统、专业技术人员、信息渠道等资源，收集企业所提供的商品、服务、技术解决方案相关的经营数据、市场定位、竞品信息、客户及潜在客户等一系列数据，在大数据系统中将这些信息有效的联系整合，然后通过分析建立企业的用户消费数据库。
2.3加强专业人才的培养
在大数据系统运营中需要有专业的技术人员提供维护、升级、更新、数据转化等服务，可以将企业原有的营销部门人员配合专业的大数据分析工程师组成工作小组，根据企业商品和服务的特点以及现有营销活动，制定出大数据背景下的个性化营销方案，而原有营销部门人员也可以发挥工作特长，调研前期市场需求和定位，后续跟进商品口碑及改进建议，分析其市场占有率及相关竞品数据等信息。通过调研信息调整企业新业务战略发展方向，打造符合市场潮流的爆款新品，争取更多的市场占用率。新产品运营部有利于公司大数据资源的成果转化，利用大数据系统预测用户潜在消费力和消费想法，提前布局抢占商机。同时在企业管理方面，可以将该部门并入业务团队，确定以数据流量、用户粘度、消费额作为考核要点。将营销部门和大数据工作部门作为兄弟部门，提供良好的沟通协作环境，提升工作效率。企业也可组建单独的大数据部门，发挥大数据技术的强大分析能力。加强对大数据分析人才的重视和培养，推进大数据营销复合型人才的岗位定岗定薪工作，快速推进企业大数据营销的发展。
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营销是一门学问吗?当然是，从人类有交易活动开始，营销便一直存在，且随着时代的变化而不断产生新的形式。进入大数据时代，市场营销也随之而慢慢进化。
在某些方面，当前的市场营销行业也存在着前所未有的潜力，这便是大数据时代市场营销专业就业方向的新趋势。很多人表示，将传统的市场营销智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。但是要做到这一点，首先还有很多工作要做。沃顿商学院运营与信息管理学教授桑德拉·希尔(shawndra hill)表示：“这是一个非常激动人心的时代。有大量的数据可挖掘，以深入了解客户，了解他们的态度和他们在想什么。此外，数据挖掘在过去的十年已经取得了长足的进步，但我们还有很长的路要走……也就是要弄清楚人们说话背后的真正含义。”
许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容--不明觉厉。实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。
第一，用户行为与特征分析。
显然，只要积累足够的用户数据，就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”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们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更明确。
第二，精准营销信息推送支撑。
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，主要就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。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。
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，那么你的产品生产即可投其所好。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。
第四，竞争对手监测与品牌传播。
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。
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。
第七，大数据用于改善用户体验。
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理
第八，SCRM中的客户分级管理支持。
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。大数据应用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。
第九，发现新市场与新趋势。
基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持。
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大数据正成为企业新的经济资产，但大数据的价值并不仅在于其体量的巨大，更是由于这些海量数据的可分析、可监测、可计算性。在大数据背景下，网民的浏览痕迹能够被追踪、分析，企业或第三方服务机构就可以利用这些数据为企业的营销提供咨询、策略、投放等营销服务，这就是大数据营销。
虽然很多人都在讲大数据，但在国内互联网中，目前为止有能力构建大数据平台的企业首推BAT（百度、阿里巴巴和腾讯）。随着视频行业的迅猛发展及其所产生的大数据、大流量，通过大数据来挖掘用户的营销价值已成为未来网络视频的营销趋势。通过与百度数据后台的完全打通，爱奇艺实现了搜索与数据的数据应用。在收购PPS后，视频数据后台全面扩大为视频行业第一平台。此外，爱奇艺也在开始尝试和第三方的数据源合作，比如电商网站、运营商等，百度、爱奇艺、PPS的黄金数据组合独步中国视频行业。
玩转大数据时代的视频营销，不仅需要企业拥有海量数据，还需要企业具有足够量级的平台用户以及具有多屏的用户接触点，只有占据更多屏幕才能拥有和用户的直接对话权。
首先，从“到人群”变为“到个人”。视频网站要为用户打上DNA标签，实现更为精准的TA点对点投放。
以百度控股的爱奇艺为例，在收购PPS之后，爱奇艺PC客户端全面改版，依靠大数据分析实现了“千人千面”的首页全个性化的内容推荐。呈现在每个人面前的首页推荐内容，全部是基于个人观看记录及搜索记录计算出来的结果。就爱奇艺PC客户端个性化首页这一产品来说，其数据来源不仅仅是爱奇艺观看记录，还有爱奇艺站内搜索数据、百度视频搜索数据、爱奇艺用户观看行为等数据。
其次，从“贴片”变为“云交互贴片”。视频网站要根据用户搜索行为，优化跨屏广告创意呈现形式。
目前，视频网站对投放人群分类的依据主要基于内容分类、用户浏览记录和历史点击行为等因素，这种为用户“画像”过于粗糙，在指导购买上的发挥的作用有限。
今年5月，爱奇艺推出了大数据精准广告投放系统“一搜百映”，它的技术核心在于通过巧妙挖掘搜索引擎海量数据价值来优化视频广告服务，同时减少对非目标用户的广告打扰。
它有效规避了传统广告“画像”的缺陷，依靠对比分析百度搜索海量数据和爱奇艺站内数据，广告主在爱奇艺上进行贴片广告投放，区分的不再是带有共同特征的模糊群体，而是一个个具有切实购买意愿的个人。
广告的最终目的是促进销售，爱奇艺根据用户的搜索关键词对用户进行进一步购买需求的定向，并通过“云交互贴片”广告技术，让用户在爱奇艺贴片广告上直接实现注册、游戏、SNS分享等多种互动功能，有效提高了用户购买及产品试用转化率。
第三，从用户“找他们想看的”到“给他们好看的”。从大数据中发掘潜在需求，主动产出视频节目内容。
百度每天都会产生数以亿计的搜索行为，每一次搜索行为，都定位了一次明确的用户需求。得益于百度的数据资源，爱奇艺独创了一种适用于大数据时代全新的内容制作及营销模式——蒲公英模式。
它将网友需求与商业营销天然融合，是适用于全面互联网时代的一种全新模式；它遵循用户观看视频的习惯，符合网友搜索+视频行为体验，在分析百度数据及网友需求的基础上，打造各个垂直领域功能化、专业化、系列化的短视频，并为广告主提供了精准植入、跨屏营销的机会。
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【关键词】“大数据”；卷烟；营销
随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是“大数据”、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。“大数据”营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。随着“大数据”时代的到来，如果利用“大数据”在分析消费心理、市场需求预测、新产品开发、产品工艺改进等等方面，应对目前艰难的卷烟营销形式，做好卷烟营销显得非常更重要。本文在简要介绍“大数据营销”特征的基础上，分析“大数据”在卷烟营销中的应用。
一、“大数据”营销特征
相比较于传统的营销方式，“大数据”营销独具“四V”特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。第一，Volume。数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。“大数据”的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，Velocity。数据增长速度快，处理速度也快，时效性高。第三，Variety。“大数据”营销收集和分析的数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第四，Veracity。运用数据库，可以细分不同产品的目标市场，并能够更加了解自己与竞争者的经营状况。同时，利用目标客户信息的分析与研究（客户特征、消费行为、客户满意度等）定位传播渠道、策划营销方案及发展策略，公司可以为某项营销活动选择精确的目标客户，并且选择在恰当的时间，策划针对性的营销活动，从而增强活动效果及客户的反馈率。
二、“大数据”在卷烟营销中的应用
1. “大数据”用于卷烟市场细分设计
对于卷烟行业，随着客户需求逐渐个性化，对卷烟市场进行细分就显得十分重要。通过“大数据”分析对不同区域内消费者消费需求、日均消费量、交易方式以及消费习惯等进行分析，据此根据不同区域客户的特点对市场进行细分。市场细分可以根据不同目标客户群消费特征进行划分，然后根据细分小市场的区域特性来指导工厂的生产和门店设置。比如：对于购买卷烟的客户可以根据其用途分为自用和外送两种，对于自用消费者我们又可以根据不同地区日均消费量进行细分，而对于外送消费群体我们可以通过“大数据”分析其在卷烟品牌的要求、购买场所和交易方式的差异性，然后依次进行进一步的市场细分。
2.“大数据”用于卷烟企业品牌营销
美国营销专家菲利浦・科特勒指出，品牌是一种名称、术语、标记、符号或设计，或是它们的组合运用。对企业而言，品牌竞争力的高低决定着企业利润的大小，也决定着产品或服务的成败，更决定着企业的强大与弱小。现在是商品经济社会，不是古代的“好酒不怕巷子深”，当今的企业要生存必须把自己的品牌打出去，做品牌推广就是要更多的人了解企业，企业才能有发展，有活力，才能立于不败之地。而传统品牌营销方式主要采用“广撒网”的形式进行，不仅成本高，而且针对性较低，利用“大数据”对不同潜在客户进行分析，通过移动终端、网页等形式有针对性的进行广告投放。通过利用“大数据”精准营销的内涵，能够更好的实现品牌推广的目的。
3.“大数据”用于指导卷烟物流配送
卷烟企业传统的物流配送流程是：根据客户订单信息，指派最近的物流仓库进行发货，按照企业规划的既定路线送达客户指定的收货地址。但是这种配送流程一直存在很大的劣势，那就是一旦客户更改订单信息，这种一层不变的物流配送模式就不能满足市场的变化。而在“大数据”环境下，卷烟企业可以通过互联网技术、GPRS技术以及传感器等各种先进的信息处理技术对订单处理人员、仓库管理人员以及物流配送人员实现实时信息沟通，通过“大数据”对数据快速的收集、处理和传递能力对中途变化物流实现快速高效的处理。
三、结论
“大数据”给企业的营销带来的优势，随着技术的不断完善也日益显现。在江浙沪以及福建、广东等地，已经将“大数据”应用到卷烟企业的营销中，并取得初步的成效。随着“大数据”营销不断的发展和完善，其在卷烟行业的营销应用中必将大有作为。
参考文献：
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为何大部分独立电商都面临生存危机？这个问题与产品、营销、营运等诸多因素关联。本文试图从大数据与电商营销层面去做一些思考。
大数据营销的核心
独立电商正在面临前所未有的营销挑战，这种挑战突出体现在三个方面。首先，营销成本越来越高，获客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒体对定价权的掌握，以及电商巨头对资源的垄断；其次，随着媒体碎片化越来越严重，营销管理效率受到挑战，机会成本越来越高。电商在找到适合自己的媒体之前，需要一个不小的试错成本和时间积累；第三，促销竞争越来越激烈，用户忠诚度越来越低。一个同行的促销就轻易把用户给挖走，不动用特殊优惠难以触动沉睡的老用户。以往期望有高二购率的高举高打营销模式日渐式微。
电商营销的关键要素，在于营销渠道的选择、营销效率的管控和营销规模的可放大性。不断会有新的渠道出现，然而这个渠道是不是一个优质渠道，主要体现在是否可以达到效率与规模的平衡。
大数据正是这样一个工具，帮助电商进行管控与计算，平衡效率与规模。大数据在电商营销中的应用，核心是做数据资产的保值和增值。大体可分为CRM数据、访客数据和第三方数据三类，数据规模依次呈几何级数递增。所谓保值，是练内功，通过数据发现消费规律，并在此基础上对用户细分和聚类，用适合的工具与用户交流其关心的内容，最终实现用户的转化与再转化；所谓增值，是走出去，基于对自身用户的持续画像，以此在外网寻找“有缘人”，故增值的核心是数据个性绽放，业务需求匹配。不论保值还是增值，应注重积累和持续，而非短平快；注重价值规律由内向外发掘，不同层次的差异化和递进关系，而非一刀切。
大数据与网站优化
电商营销，转化率是关键，提升站内转化率是优化广告效果的基础。电商网站优化的核心KPI就是看转化率是否得到提高、转化成本是否可控。在这一块，美国的Amazon是行业的标杆。Amazon网站上，有超过35%的销售来自于站内推荐系统。推荐引擎是大数据的典型应用，其原理是追踪每一个访客的站内访问行为，并建立推荐模型，预测该用户可能感兴趣购买的商品，然后通过推荐模块在网站页面输出展示这些商品，从而吸引用户点击并购买。
大数据不仅可以洞察消费者的购买兴趣，还可以帮助网站开发者去做UI/UE的优化。通过大数据AB测试，可以了解页面布局和功能设计对于二跳率、转化率的影响，从而避免主观判断UI/UE的优劣，通过数据来持续优化UI/UE。在美国，有专门做AB测试的大数据公司，已经拿到了多轮融资，正在准备上市。在中国，目前电商的接受程度还非常有限，还处于方兴未艾的阶段。
大数据与会员营销
传统的电商CRM，通过RFM模型对已购买顾客进行分组和差异化的营销互动。而事实上，除了已购买顾客，还有大量的到访顾客、兴趣顾客、加入购物车未提交顾客等等，这些潜在购买顾客
的数量级可能是已购买顾客的上万倍甚至更高。在大数据时代之前，我们对于这样一个庞大的潜在顾客群是无法管理和营销互动的。大数据使CRM的概念发生了升级，变为VRM(访客关系管理)。
大数据应用将所有网站的到访用户都管理起来，从访问到注册、加入购物车、支付、购买等环节，建立一个客户转化销售漏斗，这是进行广义会员营销的基础。同时，大数据的引入，使得传统的EDM、SMS变得更加智能化、高效率。VRM的思想，是以大数据为基础的数据库营销升级版，这种升级，体现在基础数据、营销内容、触达渠道、评价体系等多个方面。建立符合自身特点的VRM体系，是电商深入开展数据库营销的基础。
大数据与媒体广告
展示广告的程序化购买，是未来的媒体采购主流模式。程序化购买的发展，离不开大数据应用的普及。从媒体端的资源整合，到第一、第二、第三方数据的收集管理，再到智能竞价、动态创意、智能LP的应用，大数据是必要条件和催化剂。
最近一两年程序化购买的发展速度非常快，从单纯的公开市场竞价DSP，到私有化竞价市场PMP的出现，再到移动广告的程序化购买。如此快速的广告采购方式升级，是很多电商所不适应的。反过来看，这些新的媒体采购方式，虽然从理论上能够帮助到电商提升效率、降低成本，而事实上电商在程序化购买的实施过程中，实际效果与其期望值还有不小的距离。
电商要利用大数据做好媒体广告程序化购买，离不开以下几点：1、要有自身的大数据营销规划和架构，具有大数据营销的技术储备和思想意识；2、选择DSP供应商要慎重，不能偏听偏信，前期最好多选几家，是骡子是马，拉出来溜溜；3、科学设定程序化购买的KPI，不能简单照搬其它渠道的KPI要求；4、合理设定程序化购买项目的启动和评价周期，注重结果，更注重过程；5、培养自己的大数据营销人才，深入进行大数据洞察，而不是简单外包，浅尝辄止。
大数据与电商营销生态圈
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一、大数据在出版界：话题性大于实践性
当前数字阅读日益普及，公众的阅读习惯已发生改变，阅读需求日趋多元，从读者的角度出发，推送满足读者阅读需求的内容，已然成为当前出版企业塑造品牌影响力的必然要求。而如何把握读者需求，并高效、全面、准确地推送满足读者需求的产品和服务，最有效的手段便是通过对用户相关数据的挖掘与分析，洞悉读者喜好，而这正是大数据运用的最基本形态。
可以看到，大数据在出版领域已经引起广泛关注，很多业内人士都会就这一话题侃侃而谈，然而大多数出版企业，尤其是传统出版单位，仍尚未进入大数据的实质性应用。姑且不说“大数据”，连基础性的数据挖掘都尚未做到充分。这很大程度上是因为出版单位没有真正理解为什么要进行数据管理，没有深刻认识到数据于出版的价值，更进一步来说，没能理解如何将数据有效地应用于出版工作，这正应了那句话：“知其然，不知其所以然”。另一方面，当前传统出版单位正处于转型过程中，对于大数据等前沿技术及概念的认知程度虽有较大幅度的提升，但在深度上仍普遍有限，同时“重理论，轻实践；重内容，轻技术”是长期以来桎梏出版行业快速前进的重要因素。由此，大数据虽然已进入出版界视野，却在很多时候更像是一个“时尚”的概念和名词，停留在“纸上谈兵”的状态。
事实上，大数据的概念和意义并不空泛。全球早已步入信息时代，而信息化的核心就是数据。因此，数据是无处不在的，每一个个体的每个行为，以及个体本身，都可被解构为数据。自互联网诞生之日起，可被搜集、管理及分析的数据既已存在，而随着互联网技术的迅猛发展，人们有了更多元化的选择，数据也因此日趋巨量而复杂，便成为我们如今所议的大数据。
二、大数据为出版带来的新转变
1. 树立“用户至上”的运营新理念
对于企业而言，一个数据就意味着一份需求，而大数据的本质，或者说是目的，简而言之就是对用户的行为与特征进行分析，继而采取相应的决策。数字时代的到来，让阅读习惯发生巨大转变，对于出版企业的内容生产和产品营销也提出了新要求。从读者角度出发，为读者的需求服务，成为出版工作的核心理念。无论是“内容为王”，还是“平台为王”，本质上都是“读者为王、用户为王”。年龄、性别、地域、学历等用户信息以及对内容的浏览、下载、购买等用户行为，都应是出版单位在策划、制作以及推送产品和服务时所需要考量的重要因素，也是出版企业所需要收集和分析的重要数据。同时，移动互联网的兴起，阅读内容趋于碎片化，用户的个性化阅读需求得到显现；阅读方式变得更加丰富，用户可以通过多种渠道多种形式阅读，而哪怕同一读者采用不同的阅读方式，对内容和服务的需求也是不同的。如用户在手机和平板电脑两种终端的阅读习惯和喜好就存在明显不同，手机偏向于小说等文字类内容，而平板电脑则偏向于时尚题材等以图片居多，或图文结合的内容；而通过网页和移动设备的阅读习惯也是存在很大差别的。因此，需打破整体化的内容生产模式，对于同一资源，也需要根据不同用户、不同渠道的特性，进行不同的拆分整合、编辑加工，以最匹配的内容和形式推送至各种不同阅读需求的用户，而内容的充分整合可以通过大数据技术轻松实现。出版企业进行数据挖掘和分析的意义就在于针对不同用户、不同渠道的特性，推送与之相匹配的内容和服务，从而满足数字时代读者的多元化需求。
2. 产品制作从粗放到精准
树立“从用户的角度出发”的经营理念，就需要根据用户喜好和习惯，提供满足用户需求的产品和服务。“精准营销”作为近来广泛推行的企业经营理念，同样被应用于出版领域，成为大数据时代出版品牌塑造的重要手段。长期以来出版物内容的策划，通常是编辑根据经验或对某一领域的敏感度来开展，难免会出现对市场把握不到位，对目标读者定位不准确的问题，而精准营销正是建立在数据挖掘和数据分析基础上的。通过系统的数据聚集、挖掘和分析，洞悉目标用户的阅读喜好和习惯，可以实现对市场需求的准确把握以及对目标读者群的精准定位，甚至可以通过数据分析，了解读者对不同作者的认可程度，选择最为合适的作者进行内容创作，也可以在产品推出市场后，根据读者的反馈意见及时进行相应的调整，提升作者、内容、读者三者之间的契合度，从而实现出版物的精准策划，继而通过对不同读者需求的精准把握，将出版单位自身数字资源库中的内容资源采取不同整合方式，通过不同渠道传播给目标读者，由此实现精准营销，让产品和服务真正做到“投读者所好”。而进行内容精准化推送的更大意义在于资源得到了充分的整合与利用，从而实现内容增值，创造出更高的商业价值。此外，数据挖掘也让出版企业对自身特点和优势有了更加深入的了解，出版单位的内容资源有限，并不能满足所有读者的阅读需要，通过数据挖掘，能够让市场定位更加清晰，目标用户更加明确，从而更加充分地把握自身优势，在产品生产和营销环节中更加有的放矢。
随着出版与科技不断融合，转型升级步伐的日趋深入，已有相当一部分出版企业实现了传统出版与数字出版的全业务流程信息化管理，可见，大数据不仅仅应用于数字产品的开发，对于传统出版物的策划与出版也能产生重大影响。在未来，无论是传统出版物还是数字出版产品，都将是建立在数据挖掘和分析基础之上的。
三、出版单位如何玩转“数据”
事实上，出版企业的数据挖掘需要运用于出版流程的各个环节和层面，包括出版系统、企业财务和人事系统管理、作者资源管理系统等。其中用户方的数据于出版企业而言，应是最具应用价值的，因为把握用户需求是实现内容产品精准策划和精准营销的基础。然而出版企业如何实现用户数据的聚集，如何通过数据挖掘，实现精准策划和精准营销呢？笔者认为，至少要通过三个方面来获取。
首先，网站建设。大部分出版单位都已完成了官方网站的搭建，但大多数网站只是起到宣传窗口的作用。而事实上，网站也承担着信息搜集和挖掘的重要职能。通过网站可以搜集到的信息包括用户的注册信息，如用户的年龄、性别、职业等；还包括用户的行为记录，如用户对网页的浏览记录、在页面停留的时间统计和产品的交易记录，以及分享和评价记录等。这些数据都是企业把握用户阅读需求，实现产品精准策划，产品精准营销的基础。
其次，利用第三方平台。出版单位除了利用自己的官网进行数据搜集和挖掘，还可以依托第三方平台，如电商网站、三大运营商，以及其他资源聚集平台，不仅可以掌握自己产品的相关数据，还可以掌握竞争产品的相关情况，以及整个行业的发展形势。此外，微博、微信等自媒体的兴起，增加了企业的新型营销手段，拉近出版企业与读者用户之间的距离，同时也增加了企业搜集用户数据的渠道，通过微博、微信可以更精准把握个体的阅读需求，进行内容和服务的个性化、定制化推送。
再次，客户端产品的开发。现在很多出版单位都推出了基于智能手机、平板电脑的App，用户一般是通过注册或第三方授权的方式使用登陆，在客户端上进行阅读、评论、分享等行为。出版企业即可以通过客户端软件采集相关信息数据，进行用户的阅读需求分析。例如目前已有一些新闻或音乐客户端，通过对用户数据的分析，推送用户感兴趣的内容，这就是基于对大数据的运用。
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关键词：营销管理；大数据；产品策略；信息孤岛；信息安全
一、大数据与市场营销的内在联系
现代化信息技术的持续发展，为企业的精准信息处理和市场营销提供了重要的途径，满足了市场对于产品的需求。大数据是一种可以处理庞大信息数据的方式，在对市场环境进行分析的过程中，可以实现数据的精准筛选，为企业的市场营销方案设立提供了更为全面和精准的思路。大数据信息技术的处理速度快、容量大、成本低、精准度高，多种优势均为其在企业营销管理工作中的应用和发展提供了重要的动力。企业营销管理要始终将客户放在首位，大数据信息技术和市场营销相互结合，能够实现企业营销管理的创新，提高企业对于自身定位的精准度，推动企业实现可持续化发展。
二、大数据背景下企业营销管理面临的机遇与挑战
（一）机遇
1.成本降低。传统的营销模式中，企业和消费者之间在进行信息传递期间会出现严重的偏差问题，此种情况会导致企业不能精准获取消费者的需求信息，造成了严重的资源浪费。借助大数据信息技术可以对用户的信息进行精准分析，根据分析得到的结果，企业可以在市场营销中创新自身的营销策略和管理模式，同时对市场的发展方向进行预测判断，避免盲目宣传而产生成本居高不下的问题。大数据还可以为其提供更合适的供应商，提高了二者的配比精准度，提升资金利用效率。2.友好合作。大数据背景下，企业可以通过创新营销模式的方式实现精准营销，提高客户的满意度，达到自身的营销目标。在此过程中，企业可以与其他企业达成良好的合作关系，还可以与客户建立密切的联系。通过此种方式，能够实现基于大数据信息技术的良好互动，消费者可以获取最优质的服务，企业也可以根据消费者的消费特征，对市场的发展趋势进行分析判断。与消费者建立稳定的联系是企业营销管理中重要的环节，可以提高企业和客户之间的沟通效率。3.改进服务。企业营销管理创新中要掌握不同消费者的消费心理需求，通过制定出不同的营销方案，实现精准营销。在大数据背景下，企业可以通过在后台分析消费者信息数据的方式，获取消费者的消费喜好和消费需求，从而对此提供有针对性的营销方案。此种企业营销管理模式与传统的模式相比，可以提供精准服务，优化消费者的消费体验，企业的服务质量也能因此得到改进。
（二）挑战
1.理念陈旧。面对现代化的信息技术与大数据技术，部分企业没有认识到新技术的重要性，企业营销管理的理念相对传统保守。管理观念没有得到充分的更新和发展，无法满足顾客日益增长的个性化和多元化服务需求。此种情况下，此类企业会在客户群体和市场群体联系日益紧密的过程中，逐渐落后于市场的发展，最终会被市场所淘汰。2.人才缺失。信息技术的发展对于企业营销管理人才也提出了新的要求。企业若想实现长远稳定发展，就需要在此过程中积极吸收和引进先进的技术人才。比如，使用大数据信息技术对用户的消费模式进行分析就离不开专业技术人才的操作。但是，从实际的发展状况来看，大数据信息技术分析难度大，相关软件的操作问题较多，部分企业员工仍不能充分利用现有的信息资源进行企业营销管理。3.信息安全。大数据是现代化信息技术发展过程中的重要组成部分，承载着信息数据的安全管理任务。如果信息数据不安全、质量不能得到保证，则企业在利用大数据实现创新营销手段的过程中，很容易出现信息泄露以及其他信息安全问题。如果不能对这一问题进行妥善处理，企业最终会失去用户的信任，其营销手段无法取得应有的效果。
三、大数据背景下企业营销管理创新发展路径
（一）产品策略创新
产品创新对于企业营销管理创新发展能够起到十分重要的影响。在企业的现代化建设和管理工作中，产品始终是决定企业经营发展水平的根本内容。产品质量的好坏直接影响到企业发展水平的高低。在大数据背景下，提高用户对于产品的使用体验，有利于提高企业营销管理的创新水平。比如，“滴滴出行”就在发展的过程中，不断地对用户的操作界面以及系统进行优化，确保司机和乘客在使用软件时更加便捷和流畅，方便更多群体使用，扩大了用户覆盖范围。在优化了操作界面之后，对于司机而言，在驾驶过程中操作界面更为简单，减少了因为复杂操作而产生的安全隐患问题。此外，针对手机软件呼叫快车的几起恶性事件，滴滴出行也加强了数据网络的建设，提高了网络信息数据的完善程度。建立线上实时反馈和举报机制，为用户的出行提供了安全保障，建立了负责且值得信赖的安全出行平台形象。
（二）定价策略创新
市场环境当中，消费者真正关心的内容除了产品的品质之外，主要就是产品的价格。所以，在大数据环境下，企业营销管理创新中要注意对用户的心理进行分析，获取消费者的消费习惯、偏好以及消费层次，从而在为消费者提供优质产品的同时，使消费产品的价格更容易被接受。保护广大消费者权益，扩大企业营销管理创新所带来的利益。比如，在市场不断细分的情况下，企业在进行营销管理创新中，要制定出具有全面性和针对性特征的定价策略，从而对消费者的消费行为产生引导作用。针对部分高端消费者，企业可以为消费者推荐品质更优的专享产品和服务，迎合消费者对于高品质生活的追求。为了使内部不同类型的产品都能得到充分发展，企业可以采用差别定价的方式，提供不同类型的产品组合模式。对于有替代性的产品，也可以实施错位定价模式，确保核心产品的市场占有率。
（三）渠道策略创新
企业营销管理创新中的重要手段之一是渠道创新策略，在此过程中，企业可以从以下方面实施创新渠道管理：一是坚持多渠道创新管理策略。在竞争激烈的市场环境中，企业要顺应网络的发展模式，并不断地对推广与销售的渠道进行拓展。企业要对所处市场环境进行系统分析，根据分析得到的结果完成营销诊断，找到突破点。利用大数据信息技术中的网络数据流量营销，拓宽营销渠道。二是坚持构建优质服务渠道。网络用户是较为庞大的消费者群体，企业营销管理过程中，需要经过较长时间才能完成消费者黏性构筑。面对此种情况，企业要深入网络环境中，坚持构建优质网络服务渠道。此种方式不仅可以拓宽客源渠道，而且还对消费者的消费习惯产生积极引导。比如，在网络购物平台中，增加微信、支付宝、银行卡等不同支付方式，为消费者个性化消费需求提供支持，充分提升不同平台用户群体的消费动力和消费潜力。再比如，在软件平台中增加合作伙伴一键跳转功能，优化了用户在操作过程中的体验，此种方式也是一种十分有效的渠道创新方法。
（四）定位策略创新
1.打通信息孤岛。信息数据的争夺已经成为了企业营销管理创新的重要内容，各个企业都期望通过获取有效信息数据的方式，扩大自身在企业营销管理中的优势。由此可见，信息数据对于企业而言十分珍贵，因此在实际的发展中，各企业对于自己拥有的信息十分看重。信息存储在不同的服务器上，各个数据之间不会进行任何形式的沟通与交流，从而产生了信息数据孤立的局面，形成了“信息孤岛”。此种模式并不利于企业之间形成良性互动的发展局面，为了打通信息孤岛，就需要多方企业共同协作。在此过程中会涉及第三方利益问题，对此，相关领域的企业可以在智能数据的婴儿期就积极参与到信息数据管理行业规范的制定中，为今后的数据共通奠定良好的基础，获取更多有效价值数据，避免因为前期准备不足而对后续工作产生不利影响。2.保护个人隐私。目前，现代化信息技术持续发展过程中，部分用户在使用智能软件中，发现了“大数据杀熟”等问题。出现此种问题的主要原因是企业为了能够提供给用户更为精准且具有针对性的服务，需要通过分析用户的信息而对用户进行精准画像，但是，部分企业没有合理使用用户的信息数据，对用户数据和信息的安全性没有进行妥善保护。对此，企业要注意在接入大数据信息技术的同时，既要保护好自身的信息安全，也要保护好用户个人隐私。比如，我国某地区企业构建了智能数据技术平台，提高了信息数据操作的便捷性，与此同时，该企业重点加强了对信息数据处理过程中的易读性和可视化，并对信息数据处理人性化方面也进行了改善。企业在使用智能数据的过程中，始终确保了信息数据内部和外部各个数据源的高效整合与沟通，在此过程中，如何保护用户的隐私安全成为了一项重要内容。国家相关的法律法规要进一步完善，吸收借鉴欧美先进国家和地区的管理模式，结合我国的实际情况，提出具有针对性的改进意见，以法律的形式进行有效管理。
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大数据的特征
早在1980年，未来学家阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》一书中就预言大数据的发展未来。但大数据研究真正成为热点是从2012年3月22日开始的，美国政府宣布投资2亿美元进行大数据的研究与发展计划，从此不少国家都兴起了大数据研究热潮。在国内，2013年前后“大数据”在政府、媒体、研究机构和学者中间被广泛提及。
1.海量信息。互联网每天产生的数据信息，超过了以往任何一个时代的数据量，这些数据多以PB、EB以上的单位来计量。2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB，超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB）。①
2.高渗透性。不管是门户网站和视频网站，还是搜索引擎、电子商务网站，都不断生成着各种数据。网民在互联网上的消费或浏览行为，构成了大数据的基础，并且真实反映出当前的消费、需求情况和价值观念，深入影响人们的生活。
3.精准传播。大数据让互联网精准传播成为可能，利用网民网页浏览、消费购物、IP定位的基础数据，可以根据受众的浏览记录进行信息的精准推送，实现个性化服务与精准传播，预测网民的需求，并推荐关联销售。
专业期刊的发展
专业期刊的发行对象较为集中，内容专业性强。目前国内9851种期刊中专业期刊高达7000多种，数量庞大，但专业期刊的发展状况与之并不匹配。造成这种情况的原因是多方面的，既有办刊理念上的因素，也有专业期刊体制上的问题。
1.专业性强，受众少。专业期刊由于专业性和学科性强，其受众范围窄，所刊载的内容大多数以专业性较强的学术论文为主。正是因为专业期刊的专业性，所以受众范围较为集中，具有明显的分众性，能够为专业期刊的大数据营销奠定基础。
2.数字出版的冲击。随着数字传播的普及，数字出版已经成为专业期刊的重要出版方式，国内一些专业期刊已经不再依赖传统的出版模式，专业期刊仅进行少量的纸质印刷。国内发行量大的纸质专业期刊少，一些纸质版只是用于赠阅读者和交流发行。
3.市场化程度较低。国内专业期刊大多是由各级学会、协会、高校、科研院所等机构主办，资金来源依靠主办单位的拨款，以发挥专业研究的社会效益为首要目标，不太重视专业期刊的经营，造成专业期刊市场化程度低，大多数专业期刊无法依靠广告收入维持日常运营。
4.内容传播方式单一。移动互联时代，媒体融合已经成为传播的趋势。在大数据背景下，大多数专业期刊依旧以纸质出版为主、数字出版为辅，部分专业期刊虽开通了微博、微信，但效果不佳。
大数据时代专业期刊的读者
在网络和数字传播时代，读者对专业期刊提出更高的要求，专业期刊不仅要刊登专业的内容，还要与读者进行有效沟通，专业期刊必须适应新媒体时代的变化。
1.目标受众的分众化。专业期刊的专业性定位决定了所刊登内容以所在学科领域的前沿课题和研究成果为主，所针对的目标受众是分众人群。专业期刊的目标受众具有相似的专业研究领域，专业内容需求，职业、学历等人口统计学特征。
2.受众媒体接触行为的变化。专业期刊的部分读者受过良好的教育，对新媒体发展较为敏感，是最早体验和使用新媒体的用户群体。他们已经减少了传统媒体的接触，更多采用网络媒体、智能手机终端。读者是大数据的生产者，也是使用者，享受着大数据带来的便利。
3.专业期刊使用方式的变化。研究者通过数字出版平台获取专业文献是科研和工作的需要，通过及时了解行业与专业资讯，增强指导科研与工作的能力。目前，学术期刊的读者需要的是学术信息，并不一定是某种具体刊物。读者将从订购某种刊物转向订购相关的文章，甚至是文章中的某个部分。②及时、准确地了解读者的数据需求，能够指导编辑的选题策划。
4.数据获得的方便性。长期以来，研究者除了主动阅读纸质期刊外，更多的是利用数字出版平台进行数据检索，了解最新的行业资讯与专业研究趋势，这种被动的检索方式已经满足不了读者的需求。大数据时代，专业期刊要提供更好的使用体验，根据相关研究者的研究方向、专业领域的热点，主动推送相关资讯给目标人群。
专业期刊的大数据经营策略
专业期刊经营的核心是期刊的内容策划、发行策略和营销模式，要改变专业期刊的困境，需要对海量的大数据进行分析，及时发现行业需求，掌握行业研究趋势，增强专业期刊的市场竞争力。
1.大数据的期刊编辑策略。第一，选题策划保持前沿性。大数据能够帮助编辑更好地进行选题策划，专业期刊编辑借助专业的数据分析软件进行数据研究，如CiteSpace文献引文网络分析软件，通过多元、分时、动态的信息可视化技术，可以直观地显示该学科或知识领域最新的研究趋势与动向，③从而及时了解和把握专业期刊选题的前沿性。此外，期刊编辑还可以关注知网最新数字出版文献，以及专业性的网站、论坛，及时了解该领域的研究热点。
第二，获得稳定的专业稿源。期刊编辑可以根据选题策划，引导专家、作者撰稿，打造期刊品牌栏目，增强专业期刊的品牌影响力。通过编辑与行业专家学者的有效沟通，可以获得固定、稳定、高质量的稿源，从而改变当前专业期刊被动等待作者投稿的局面。
第三，建立作者与研究机构数据库。大数据分析能准确发现该专业领域权威的研究机构，以及重要研究成果、研究专家，建立约稿专家信息库，确保专业期刊刊登内容的专业性和前沿性。同时，利用大数据专业期刊能够掌握该领域内主要研究者的研究趋势，通过关注权威专家的研究方向，为期刊选题策划提供参考。
2.大数据的发行模式。专业期刊应重视受控发行（Controlled Circulation）模式，在大数据的支撑下实现最大的传播效果。专业期刊必须建立读者和研究机构数据库，遴选该领域专业的研究学者、行业专家、研究机构进行免费直投，通过有限的发行数量精确直达核心读者。④受控发行还需到达专业期刊的潜在或者直接广告客户，通过每期精确直达广告客户，能够影响广告主关注该期刊的广告传播效果，为专业期刊的广告销售创造条件。
专业期刊要继续加强数字出版发行。数字出版是专业期刊最主要的出版和发行方式，其传播优势明显，读者可以通过数字出版平台快捷、方便地获取内容。专业期刊应尽可能增加被收入数据库的数量，力争收入国内外知名的数字出版平台，通过数字出版能够提升专业期刊的关注度，增强专业期刊的影响力。
除了传统的纸质版，专业期刊还应该利用网络传播优势，开发新的形式。杂志社可以同步推出电子杂志版、电子书版的期刊，免费为注册用户提供下载和订阅，方便读者利用碎片化的时间获取信息。新增用户注册数据，扩大目标发行对象的数据库。
3.大数据的营销策略。专业期刊应重视大数据时代的品牌营销。期刊的三次售卖分别是发行、广告和品牌营销。随着纸质版印量减少和目标受众阅读方式的改变，专业期刊的纸质印刷数量减少，其发行量直接影响到广告主的广告投放效果，因此，大多数的专业期刊发行和广告收入较低。专业期刊应利用大数据的优势，重点从期刊的品牌营销切入，利用专业期刊的专业性优势举办学术会议，开展技术培训，提供专业论证与技术认证服务，提高专业期刊的品牌知名度，增强其学术影响力，做到社会效益与经济效益共赢。
专业期刊的跨媒介经营是大势所趋。在网络传播背景下，专业期刊可以利用其在专业领域的优势，建立专业网站，开通微信、微博等，根据目标受众的媒体使用习惯建立跨媒体的传播平台。充分发挥大数据的信息整合优势，利用专业期刊建立的跨媒体平台进行广告营销，发挥纸质媒体与网络媒体综合互补的优势，扩大杂志和新媒体平台的读者群。
专业期刊要发挥公关策划优势，根据目标企业营销的需求，利用事件营销推出主题性的公共活动策划。专业期刊的事件营销主要采取借势和造势两种策略。通过突发热点事件借势营销，专业期刊可以根据广告主的营销需要，进行主题性活动策划，巧妙植入广告主的营销信息，吸引目标人群关注。专业期刊还可以主动为企业营销造势，营造行业关注热点，比如结合行业热点，联合相关领域的企业召开研讨会、论坛，进行评奖等。
专业期刊要利用大数据开发衍生产品。利用大数据整合与分析的优势，专业期刊能够准确地掌握该专业领域的研究趋势与前沿动态，可以策划出版专业书籍、著作，还可以整理已经出版的专业研究文献，推出主题性策划的集刊，发挥专业期刊的专业优势、作者资源、发行渠道等综合优势，通过衍生产品提高专业期刊的经济收益。如《广告人》杂志利用其在广告行业中的影响力和编辑资源优势，通过对国内广告教育需求的数据分析，与机械工业出版社、中国人民大学出版社等出版机构合作，出版了一批广告专业书籍，图书出版成为《广告人》杂志重要的收入来源。⑤
注释：
①周小华：《“大数据”时代中国学术期刊的转型与发展机遇》[J]，《科技与出版》，2014年第4期，第102～104页
②喻国明 宋美杰：《中国传媒经济研究的场域分析――基于共词分析与词频分析方法的探索》[J]，《文化与传播》，2012年第2期，第1～11页
③周华清：《学术期刊的受控发行模式研究》[J]，《出版发行研究》，2012年第3期，第64～67页
④周华清：《品牌经营：国内学术期刊的发展策略》[J]，《内蒙古农业大学学报（社会科学版）》，2011年第4期，第214～218页
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一、出版集团为什么要应用大数据？
出版集团用好大数据，一是可对自身经营纵向发展过程中的各业务环节数据进行整合与梳理，充分挖掘自身所拥有的内容资源的数据化价值和潜力，使数据资源转化为实实在在的数据资产；二是有能力与同业中科技储备较强的机构或组织进行合作，在未来多元横向发展建设方面进行探索和经验积累；三是逐步形成适应网络化、数字化、信息化市场需要的客户关系管理系统、数字内容资产系统和营销决策分析系统。
具体说来，就是以内容数据化建设为主体，本着标准化、全面性和创新性的理念构建本集团的数字内容资源（资产）系统；以用户数据建设为核心，尽早建立起完善的客户关系管理系统；以交互数据的采集和分析为方向，通过各类平台，尽可能多地收集交互数据，逐步打造辅助营销的决策分析系统。
这样，不仅可以有效利用出版数据，将内容资源数据精准投送到用户终端，也为实现大数据辅助营销决策的功能铺平道路，充分体现大数据的价值。
二、出版集团应用大数据之前该梳理哪些问题？
我们通常所说的“大数据”有两个显著特征：一是海量，是指数据的来源有众多的渠道（广度），同时，数据的积累有足够的数量（深度）；二是异构，是指既有结构化的数据，又有非结构化的数据（如音＼视频数据等）。应当说，有了“大数据”应用的支持，各级领导决策有数据做基础，会更科学、合理、准确；编辑策划选题会更有针对性；经营单位实现精准营销也成为可能。但要解决“大数据”应用在集团“落地”的问题，不是一朝一夕的事，而是一个渐进并逐步迭代的过程。
第一，领导科学决策、编辑有针对性地策划选题和精准营销等等，需要哪些信息的支持？
第二，上述信息通过哪些数据能够形成？
第三，从这些数据到形成决策信息是否能够建立起相关的数学模型，并能够以软件的形式加以固化？或者只能通过人工方式来实现？拟或是两者的结合？
第四，上述数据通过何种渠道能够获得（内部信息系统、网络获取、公开资料、与外部信息系统对接、外部采购等等）？。
举例来说，要实现对读者的精准营销，需要了解读者的兴趣爱好、阅读习惯等相关信息，通过分析读者从实体书店或网络书店的购书行为，或者通过对读者的博客、微博等社交网络的内容进行分析，然后按照一定的规则将上述信息进行关联，基本可以得到相关信息。
三、出版集团大数据来源于哪些方面？
出版集团的大数据主要有以下几个方面：
1.企业的业务数据
数据最直接来源就是出版集团自己产生的业务数据。比如ERP管理系统中的选题数据、财务数据、发行数据，这些数据真实地纪录了企业若干年来的发展实际情况。国内出版集团一般都有几十年的历史，所积累的数据资源是相当可观的，而互联网及相关技术的发展，为“大数据”的应用提供了全面的技术基础。因此，出版集团的“大数据”应用可以说是“恰逢其时”。
2.互联网的隐藏数据
可以说，经过了多年的发展，互联网隐藏了巨量的数据财富。在DT时代来临的今天，必定会有越来越多的人去挖掘它的价值，我们出版企业也不例外，必要的时候需要通过一定的技术、一定手段去获取这些数据来为我们的发展服务。
3.移动互联网暴涨的数据
相对于互联网，移动互联网的发展历史并不长，但它的发展可谓是日新月异。随着智能手机的普及，4G网络的推广，移动互联网产生的数据正在处于爆炸式增长阶段。特别是数字阅读越来越普及的今天，移动互联网产生的与阅读相关的数据，对于出版业具有非常高的价值。
4.传统以及线下数据的接入整合
随着总理的一句“互联网+”，传统行业纷纷开始思考与互联网的融合，这也带来了线下数据的接入与整合。传统书店的历史，要远超互联网，其累计的数据量不可小看。随着“互联网+”的进一步发展，书店系统加快转型，做好O2O，线下接入的数据也将是出版数据的重要来源之一。
四、出版集团大数据应用涉及哪些业务层面？
“大数据”在出版集团的应用涉及技术和业务两个层面，而出版集团作为信息技术应用单位（相对于信息技术生产和研发单位或者信息技术提供商），在“大数据”应用中，应当有所侧重，或者说应当“有所为，有所不为”。
对于技术本身，应当掌握的原则是：知其然，可以不知其所以然。因为出版集团毕竟不是专业的技术开发商，IT技术只是服务于集团生产、经营、管理的工具。因此，了解并关注技术发展动向，尤其是与“大数据”应用关联紧密的技术发展趋势，并结合集团实际业务加以及时、深入应用，应当重点关注，而不是过分纠缠于这些技术的具体实现方式或原理。
而对于业务本身，则要掌握“知其然，更要知其所以然”的原则。技术只有运用在具体的业务中，才能体现出其价值所在，否则，只能是“空中楼阁”，在“大数据”的应用中更是如此。技术提供商不可能或者很难清晰地了解我们的业务需要哪些“大数据”的支持，集团业务各个环节实现可持续和良性发展的关键点在哪里，而这些问题，正是“大数据”应用能够取得实际效果的最基础的内容。因此，“大数据”在集团的应用过程中，花大力气，下苦功夫，对集团各个环节的生产、经营和管理进行有足够深度和广度的认真、细致的梳理，做好“大数据”应用最基础的工作，是我们最需要关注的。
通过以上分析可以看出，“大数据”应用真正实现在出版集团实实在在的“落地”，需要大量的基础工作和长期的数据积累，人才需求也是多方面的（业务、管理、经营、技术等等），但其应用成果的前景也是毋庸质疑的。同时，作为“大数据”应用，其过程也是动态的，不可能有一种“一劳永逸”的方法，毕竟随着市场和环境的变化以及技术的不断发展，需要随时对相关指标进行动态调整。
