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大數據營銷的核心范文1
網絡和技術的飛速發展及受眾觀念的急速轉變，使得當前的數字營銷處于一場激烈的變革之中，各種新技術被應用到營銷領域、各種新的營銷模式不斷涌現，DSP(包括RTB及非RTB程序化購買)正是其中的佼佼者，而它給營銷界帶來的變革和轉機已日益凸顯出來。
DSP帶來的網絡營銷價值
2012年被稱為中國的RTB元年，隨著谷歌DoubleClick、淘寶Tanx、騰訊ADX等廣告交易平臺(Ad Exchange)的不斷涌現，中國的RTB產業鏈已經初步成型，據IDC統計，2012年中國RTB展示廣告市場規模達到2000萬美元，而到2013年，其RTB購買支出將增長300%達到8300萬美元，增速迅猛。
在整個RTB產業鏈中，DSP是最為核心的一個環節，發揮著不可或缺的重要作用。通過DSP，廣告主可以在廣告交易平臺上對每一個在線廣告展示進行實時競價即RTB，通過對每一個廣告受眾進行選擇，并以可控的價格購買到針對這一特定的廣告受眾的廣告曝光機會，并將有效的廣告信息精準地推送目標受眾群體，從而高效精確地實現廣告營銷目標并提高營銷的投資回報率。
對于DSP行業來說，目前正處于早期的市場培育階段，2012年，中國DSP市場開始起步，MediaV、品友互動、易傳媒等網絡廣告公司紛紛推出DSP產品，搶占市場，在未來，占有核心價值數據的公司以及對數據具備強大處理應用能力的企業將會在DSP市場里占據優勢。
作為需求方平臺，DSP的價值在于幫助廣告主進行目標人群廣告投放，最大化地利用大數據來提升其廣告投放效果，這也是DSP的核心價值所在?！安煌瑥V告主的需求、營銷目標都是不一樣的，而DSP平臺提供的投放策略、定價機制、海量數據及基于海量數據的大數據分析，能幫助每個廣告主更容易地實現自己的營銷策略。”對此，MediaV CEO楊炯緯表示。
DSP并非網絡營銷的核心
DSP的概念一面世，就與大數據緊密相連，而強大的數據獲取及處理能力、先進的算法技術和大量的投放實踐積累是DSP平臺的核心競爭力，只有具備這些，才能具備優異的競爭力，為廣告主創造價值，并成為一個健康的RTB生態系統中的中堅力量。
然而，在網絡營銷領域，大數據的價值并不僅僅體現在DSP上，在對大數據的挖掘和使用中，DSP僅僅是當前最為突出和成功的一種模式。在大數據迅猛襲來的當下，社會化營銷、搜索引擎營銷等營銷模式中都會使用到大數據的手段，大數據讓網絡營銷變得更聰明。
對網絡營銷而言，大數據最重要的一點是增強了營銷者對消費者的洞察，取代了原本樣本調查、調研問卷、線下訪談等傳統方式。“現在的消費者們在互聯網上待的時間越來越長，而在網絡上，消費者所有的行為都是可以被數字化的，因此，我們可以通過IT的手段、大數據的方式來對海量消費者的行為進行收集、分析、挖掘、洞察并畫像。”楊炯緯如是說。
大數據的存在讓營銷者能更好地以及更實時地對消費者畫像并實現無限的消費者細分。此前，在與消費者溝通的過程中，營銷者往往將所有目標消費者都歸為一個或少數的溝通群體，并不能真正細分，而大數據強大的分析、挖掘、整合能力讓營銷者頗有余力地將他們分成幾百上千個不同的群體，甚至每個消費者都成為唯一的目標受眾。
在楊炯緯看來，大數據還改變了廣告主與消費者之間的溝通方式，“以前是一種傳播的形式，就是我講你聽，但我并不會聽你講什么，而現在，廣告主與消費者之間的溝通已經變成往復式的。我要不要對你講？該對你講什么？我講了，你有沒有聽？產生了什么反應？然后我再應該如何與你溝通?廣告不再是單向的單一的傳播，而是針對這個特定消費者動態地實時地自動生成特定的廣告并與這一消費者進行持續的往復的和一對一的互動，從而實現‘特別的廣告’給‘特別的你’。精準營銷正在讓‘一對一營銷’成為現實?！?/p>
盡管公司的產品都是以大數據為中心，且核心產品就是DSP平臺，但在楊炯緯看來，不管是DSP、RTB，還是其他的應用形式，作為廣告公司而言，最重要的還是客戶的滿意度，客戶最關心的還是所投廣告實實在在的、可衡量的效果。
“我們公司的很多客戶都是電商，為電商提供營銷推廣服務不是一件容易的事，因為電商要的是ROI、是全程效果追蹤，不是靠吹牛、靠數據注水就可以做出來的，因此，我們并不會特意強調我們是做DSP的，而是更注重把效果做出來，強調效果可衡量?！睏罹季暠硎?，“公司未來的研究方向是幫助客戶做高效、精準的營銷，DSP并非唯一的方法，但卻是當前最現實的方法，所以才會主打DSP?！?/p>
據了解，MediaV投入了大量研發資源在開發國內首個數據管理平臺(聚合DMP)上，廣告主不僅可以分析不同推廣渠道的效果，還可以通過此平臺收集、分析、管理和使用其網站的流量、訂單、訪客行為及商品數據。基于這些數據對人群、貨品進行細分管理，并應用到實際的廣告投放中，實現海量人群與海量商品之間的匹配，從而提升廣告效果，降低投放成本。
DSP當下仍需健步前行
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據的價值的挖掘。真正的大數據，必須通過持續的累積、系統化清洗與提煉，并在多種渠道中進行應用與優化后，才能發揮其真正價值。
“我們對于數據的收集、分析、挖掘是永無止境的，海量數據中蘊含著海量的價值等著我們去發掘出來?！睏罹季暠硎?，“但不可否認的是，大數據價值的輸出需要合適的商業模式和商業產品的匹配，當前，DSP是對大數據的價值挖掘得比較徹底的產品之一?！?/p>
盡管并非大數據落地的唯一方式，但DSP在大數據營銷領域確實已先行一步，而DSP行業的蓬勃發展，也吸引了越來越多公司的目光，僅2012年下半年，就有超過20家DSP公司紛紛推出相應的產品。
大數據營銷的核心范文2
[關鍵詞]大數據;營銷模式;商業模式
[中圖分類號]F713.5 [文獻標識碼]A [文章編號]1672-2426（2014）12-0063-06
一、理論綜述
在過去的數年中，信息技術在社會、經濟、生活等各個領域不斷滲透和推陳出新，在移動計算、物聯網、云計算等一系列新興技術的支持下，社交媒體、協同創造、虛擬服務等新型應用模式持續拓展著人類創造和利用信息的范圍和形式。新興信息技術與應用模式的涌現，使得全球數據量呈現出前所未有的爆發式增長態勢（Lynch，2008）。全面基于信息和網絡的生產和創新模式，正在將人類社會帶入“第三次工業革命”時代（Rifkin，2012）。作為計算機時代的核心――計算能力，其主要目的在于提高對大量數據的處理功能，并對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值的信息，最終衍化出一種新的商業模式，本文主要是分析在大數據條件下，企業市場營銷模式的轉變，從大數據理論與特征出發，探討大數據對于商業的價值，以及大數據趨勢下企業市場營銷模式的轉變。
（一）大數據時代營銷與企業的營銷模式
大數據是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據，數據量通常在10TB以上。在當今社會互聯網普及和發展快速的情況下，社會化應用以及云計算，使得網民的網絡痕跡能夠被追蹤p分析等，而這個數據是衡量的以及可變化的，企業或第三方服務機構借助這些數據為企業的營銷提供咨詢、策略、投放等營銷服務的行為稱為大數據營銷。企業的營銷模式是營銷戰略和各種策略的集合，是企業開展業務的特定方式。
（二）國內外相關理論研究
Bug hin et al.（2011）指出大數據可以通過信息透明化釋放巨大的價值，大數據時代會產生新的管理規則，并提出數據導向競爭優勢的概念。Brown et al.（2011）指出大數據所帶來的巨大影響是可以改變游戲規則，企業的成功不僅僅取決于新技術而且取決于關于大數據時代如何發展的新思維：一個受大數據影響的擴展了的管理實踐循環以及大數據對潛在的、破壞性的、新的商業模式的作用;進而指出：徹底定制化（Radical Customization）、永恒的實驗（Constant Experimentation）和新奇的商業模式（Novel Business Models）是公司在捕捉和分析海量數據時代競爭的新標記。
大數據時代消費者和網民的區分逐步一體化，企業的疆界日漸模糊，數據越來越成為核心的資產，并將對企業的業務模式產生深刻影響，甚至重構其組織和文化;商業活動的各個領域在這場運動中都不能置身事外（McAfee、Brynjolfsson，2012）。對于大數據這個概念，國際數據公司（IDC）將其定義為：通過高速捕捉、發現或分析等途徑，從大容量數據中提取價值的一種新的技術架構。大數據的核心一般認為是基于相關關系分析法的預測，其精髓不是抽樣、絕對精確和因果，而是分析更多數據甚至全部數據、追求效率、重視相關。本文認為大數據是對海量數據進行管理、分析、挖掘以支持決策的理論、方法、技術的統稱。
（三）傳統企業營銷模式的制約因素
傳統企業營銷模式的制約因素主要體現為：營銷市場環境，如市場營銷環境通過市場內容的不斷擴大和自身因素的不斷變化，對企業的營銷活動發生影響，同時企業的營銷環境依賴于市場環境正常進行。消費群體，如有購買力和欲望的現有及潛在消費群體分布非常廣泛和分散，且具有多變性。調研方式，如企業的調研活動通過市場觀察、訪談、電話訪問或發放問卷等形式展開時，需要大量人、財、物的投入，周期較長，難以進行廣泛調研且不具代表性等。營銷廣告，如營銷廣告主要是通過電視、報紙、雜志等形式對受眾進行聽覺、視覺刺激，把信息強加給受眾。營銷策略，如企業針對一個目標市場會利用一個組合策略，通常使用4P’s組合策略，以達到企業的市場目標，但是該組合強調必須以適當的產品、適當的價格、適當的渠道和適當的促銷手段，將適當的產品和服務投放到特定市場。營銷理念，如企業做市場營銷的條件是產品供過于求和市場競爭的加劇，所以市場營銷的理念僅僅是銷售產品，滿足客戶需求。
二、大數據的特征及其商業價值
（一）大數據的特征
大數據的“大”，不同于以往數據的顯著特點表現在“4V+1C”：第1個V是Volume，即高容量，TB～ZB級;第2個V是Velocity，高速度，實時處理，數據量增長越來越快，需要處理的速度和響應的時間越來越快，對系統的延時要求相當高;第3個V是Variety，多類型、多格式，包括結構化、半結構化和非結構化數據;第4個V是Vitality：分析和處理模型必須快速變化，因需求在變;1C是Complexity，處理和分析的難度非常大，處理、升級或利用大數據的分析手段比處理結構化數據要復雜的多。大數據營銷的特點主要表現在以下幾個方面：
1.提高個性化。主要是通過對大數據的分析來更加有針對性的了解客戶的需求，使為客戶提供的服務更加個性化和有效。
2.數據驅動的營銷。隨著原始數據的不斷堆積，大數據平臺已經出現，為營銷人員更好地了解客戶提供了大量的信息。在這些信息數據的驅動下，營銷人員才能夠真正了解客戶的真實需求，并通過滿足這些需求來提升客戶體驗。
3.預測分析能力。大數據的累積使得營銷人員可以通過外部和內部兩個系統的數據來分析客戶當前和未來的購買行為。外部系統指的是web和社交媒體等，內部系統指的是CRM和購買歷史記錄等。通過這些數據的組合分析可以推動現有的產品和服務的銷售并同時帶來更好的產品服務的改進。
4.虛擬活動能力。通過大數據模擬可將人們的一些創新性的營銷想法進行虛擬的市場測試，這種虛擬的測試消除了在真實市場中存在的風險，節約了成本費用。同時因為所使用的數據是來自真實世界的，因此虛擬測試結論具有較強的可靠性。通過不斷地測試、挑戰和重新測試，直到這些營銷想法成為實際的活動――其有效性隨后可以使用營銷后分析來測量。
5.不僅僅適用于大型企業。大數據分析需要的成本較少，因此這一發展趨勢不只是針對大企業有效，對于小企業來說同樣可以運用已有的軟件工具從存儲、管理、分析和可視化數據中分析獲得很大的優勢。因此，在這方面，小型企業與大型企業處于公平競爭的環境中。
（二）大數據的商業價值
1.大數據的來源與應用。大數據是由海量交易數據、海量交互數據和海量數據處理三種技術應用匯聚而成。以淘寶網為例，淘寶網的數據以及流量產生的核心是圍繞著買賣雙方的交易展開的，以此向外擴展，衍生出海量的相關數據與信息。同時，也正因為這些數據、信息都與交易相關，因此也形成了極具商業價值的數據信息，為淘寶轉型為電商“生態圈”的基礎服務提供商、數據服務商進行數據開發與銷售奠定了基礎。通過對用戶網上消費行為的全流程追蹤，淘寶數據的產生從大范圍上可以劃分為三種。第一種是來自淘寶網外部的數據，主要包括相關的廣告點擊、搜索引擎的搜索數據、SNS上的推薦與鏈接、關聯軟件的操作與推薦。第二種是直接訪問帶來的相關數據，包括瀏覽器訪問、軟件訪問等。第三種也是最大的數據來源，即淘寶網內部的數據產生，這些數據的產生與買賣雙方的交易密不可分，同時也圍繞著這種交易產生了相關的信息與數據，包括內部搜索、站內SNS社區、頁面瀏覽與點擊、會員及用戶相關頁面、購買與交易數據、后臺管理數據以及即時通訊數據信息等。
這些數據通過存儲、分析、運算和管理，可以用來優化自身的產品、服務、界面和管理。此外，在具備極大商業價值的數據與信息方面，淘寶對外界至少還能提供三類。第一類針對消費者，主要包括各種商品與店鋪以及促銷信息，是便利其購物與消費的數據信息;第二類針對賣方以及店鋪，主要包括媒體接觸及使用行為、網絡使用行為、消費者的消費行為、行業競爭及市場發展的數據與信息等，是可以有效提升商品銷售效果以及其店鋪管理的數據信息;第三類主要包括購買數據、消費者行為數據、銷售數據、交易數據等，是可以幫助社會及第三方機構了解電商企業和淘寶相關的數據及信息。
2.大數據所帶來的商業價值。大數據時代帶來了思維、商業、管理的大變革，在商業的變革中，對大數據進行挖掘所產生的商業價值日益激增，基于大數據的幾個商業價值方面的杠桿有：通過運用大數據來模擬實境，探索新的需求以及提高投入回報率;分析顧客群體，進行量體裁衣，對每個不同群體采取獨特而富有針對性的行動;提高大數據成果在各個相關部門的分享率，進而提高整個產業鏈條和管理鏈條的回報率;進行商業模式、服務和產品的創新等方面來實現由大數據所帶來的商業價值，如圖1所示。
在諸多領域，大數據浪潮正在引致顛覆性創新，即通過提供相對簡單卻更加廉價與便利的產品，或者引入遜于現有產品的產品和服務，誘導次要市場上不太挑剔的消費者，抑或非消費者。根據McGuire et al.（2012）的闡釋，大數據通過五種途徑獲得新競爭優勢，即精密的分析、更多的交易信息數字化、針對更窄細分市場量身定做的服務和產品、信息透明化、以及服務和產品的前瞻性開發。大數據的價值模型如圖2所示。
三、大數據時代的商業模式
商業模式反映了企業如何創造價值、傳遞價值和獲取價值。商業模式一般涉及九方面要素，大致覆蓋了商業模式的四個主要方面，如表1所示。商業模式猶如一個戰略藍圖，可以通過企業組織結構、系統和流程來實現。
商業模式的九要素之間相互作用、相互決定：同樣的渠道通路可以擁有不同的核心資源、不同的關鍵業務、不同的成本結構等。相同的價值主張不必通過相同的渠道通路去實現。商業模式只要有一個構成要素不同，就意味著是不同的商業模式。事實上不僅如此，在動態變化的市場系統中，為了應對變化多端的新環境，商業模式也必須靈活多變。市場環境的變化和生產技術的發展，會使曾經成功的商業模式受到挑戰。所以，新興技術的推動、市場需求的改變、行業垂直整合、競爭對手的模仿、企業家精神等因素都可能推動企業進行商業模式的創新。
以大數據為線索，重新審視自身商業模式并進行創新設計，是當今企業在整體結構性方面獲取差異優勢的重要來源。一方面，讓各種類型的數據轉變成可以快速獲得的有價值信息，這是大數據技術具有的優勢;另一方面，全息可見的消費者個體行為和偏好數據以及基于交叉融合之后的可流轉性數據。所以，未來的營銷可以根據每位消費者獨特的偏好與興趣，為他們精準地提供專屬性的個性化服務和產品。大數據不僅帶來一種新的核心能力和戰略資源，而且還可以實現企業界乃至整個社會資源的利用、控制、配置方式的開放化和虛擬化，提高經濟運行率和資源利用率。
四、大數據時代企業營銷模式的革新
（一）大數據時代企業營銷模式的演變
大數據時代不斷催生新的理念和商業經營模式，大數據是面向用戶、面向業務和應用的一種思維，一種戰略，基于科學的數據進行決策已經成為大數據時代經營的新型模式。傳統的消費者行為分析的營銷模型“AISAS”在不斷變化的大數據時代，轉變成了“TSPS”的新型模式，這種新路徑更多的被應用在網購的營銷模式中，如圖3所示。
（二）大數據時代帶來的營銷變革
通過對大宗用戶數據進行一系列的整合、分析、開發與積累，營造出新型產品的運營和營銷模式，像Google、Facebook、Twitter、Amazon等公司都已在大力推進這些業務模式。大數據可以幫助企業優化營銷策略：通過分析用戶的社交媒體活動，企業可以向用戶推薦消費者感興趣的產品或者服務，通過公開社交數據，企業可以有針對性地進行線上和線下的產品推薦活動，在了解用戶消費趨向的同時，可在相應地區增加相關產品庫存，通過社交媒體的監控將能夠針對用戶需求的產品提前備貨。
在大數據的幫助下，商家能夠實現真正的消費者個性化，而不僅僅是劃分不同的群體。大數據可以幫助企業做得更加精準，可以精確到人，在云端的數據庫中，所有用戶都以標簽屬性的形式存在。用戶在現實生活中的行為，如瀏覽、訂閱、搜索、產品應用等被數據庫記錄和分析。在云端，這些行為可以轉化為用戶的性別、年齡、收入、城市、愛好、品牌偏好等清晰化屬性標簽。進而一些門戶網站如搜狐等可以以這些標簽為依據，幫助廣告主開展更加有效的各類營銷活動。互聯網的高速發展為現代企業創造了無限的空間和可能，在利用網絡這個平臺上，大數據將會為營銷帶來更大的機遇。
1.統一的客戶視圖形成于第三代PaaS平臺，以此為基礎實現市場細分。CRM系統（客戶關系管理系統）是基于云計算與大數據建立起來的，這一系統可以深度挖掘目標客戶，幫助企業實現各部門之間的綜合應用與管理，建立客戶中心導向的營銷管理平臺，對客戶群體進行細分，幫助企業有效掌握最為重要的客戶，以便實現效益最大化。沃爾瑪、麥當勞、家樂福等知名企業的一些主要門店都著眼大數據，在店內安裝了搜集運營數據的裝置，可以跟蹤店內客流、客戶互動和預訂情況，因此研究人員可以對餐廳設計、菜單變化和顧問意見等對銷售額和物流的影響進行建模。這些企業可將這些交易記錄與數據相結合，還可運用大數據工具展開分析。通過獲取社交數據、網站瀏覽數據和地理追蹤數據等更豐富的消費者數據，公司可以據此繪制出更加完整的消費者行為。大數據技術能充分有效管理顧客各方面的信息并進行深度挖掘。
2.確定營銷策略時以客戶為導向，對市場營銷實現全過程管理。對企業的客戶群體進行準確分析時，可以按照橫縱多維方式，根據龐雜的客戶數據，篩選出核心目標客戶，并且能夠準確傳達產品、折扣等信息，確保實現“精準”營銷。例如一位顧客進入店鋪后，零售商可以運用大數據技術搜索數據庫，發現這位顧客是其需要留住的有價值顧客，進行精準的顧問式營銷。
（1）基于客戶行為分析的產品推薦。產品推薦包括兩個重要方面，一個方面是基于客戶交易行為分析的交叉銷售;另一個方面是基于客戶社交行為分析的社區營銷。前者根據客戶信息、交易歷史和購買過程等行為軌跡的歷史數據與統一商品其他客戶的行為數據進行行為的相似性分析，從而為客戶推薦產品。比如我們在網購行為中常見的提示：瀏覽（購買）了這一商品的客戶還瀏覽（購買）了哪些商品等。后者是通過分析客戶在微博、微信、社區等網絡平臺上所關注的興趣、愛好等數據，投其所好，為其推薦相關產品。通過這種客戶行為的數據分析可以使得產品推薦更加的精準化、個性化。傳統企業可以通過對本企業內部的客戶交易數據、公司自有電子商務網站數據等的分析來實現企業直銷渠道的產品推薦，也可以通過大型電子商務公司和社區網絡的產品推薦系統來提升銷售量。
（2）基于客戶評價的產品設計。客戶評價包括很多方面，有對產品的滿意程度的評價，對物流效率的評價、對服務質量的評價等，同時也有對于產品的外觀、包裝、功能等方面的體驗評價，與此同時，客戶會針對這些方面的不足提出一些有針對性的改進意見。有效采集和分析這些客戶評價數據將有助于企業改進產品的外觀、性能和服務，同時有助于企業建立以客戶為中心的產品創新體系。
（3）基于數據分析的廣告投放。在澳大利亞，一家名為Millward Brown的市場研究公司正在利用網絡攝像頭監控人們對電視商業廣告的面部反應，真正做到看“臉色”來做營銷。而DSP（Digital Signal Processing，簡稱DSP）為廣告主提供包括廣告投放試驗、時段分析和效果分析等在內的數據分析服務?！袄纾劳袛祿脚_記錄每次用戶會話中每個頁面事件的海量數據，可以在很短的時間內完成一次廣告位置、顏色、大小、用詞和其他特征的試驗。當試驗表明廣告中的這種特征更改促成了更好的點擊行為，這個更改和優化就可以實時實施。再如，根據廣告被點擊和購買的效果數據分析，根據廣告點擊時段分析等，針對性進行廣告投放的策劃?！保ㄚw剛，2013）
（4）基于數據分析的產品定價。合理的進行產品定價需要進行數據試驗和分析。將客戶按照其對產品價格的敏感度進行分類，同時測量不同客戶群對價格變化的直接反應和容忍度，進而為產品定價決策提供參考。大數據分析使全球零售業巨頭沃爾瑪獲益。通過對消費者購物行為進行分析，公司發現男性顧客購買嬰兒尿布時，通常會順便搭配幾瓶啤酒來犒賞自己，于是推出了將啤酒和尿布進行捆綁式銷售的促銷手段。如今，這個“啤酒+尿布”的數據分析成果也成了大數據技術運用中的經典案例。
（5）基于物聯網數據分析的產品生命周期管理。“條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現實等技術能將產品生命周期的信息進行實時采集和分析，這些數據能夠幫助企業在供應鏈的各個環節跟蹤產品，收集產品使用信息，從而實現產品生命周期的管理。”（趙剛，2013）這種管理在物流行業得到了廣泛的應用，如UPS快遞的最佳行車路徑其多效地利用了地理定位數據。為了使總部能在車輛出現晚點的時候跟蹤到車輛的位置和預防引擎故障，它的貨車上裝有傳感器、無線適配器和GPS。同時，這些設備也方便了公司監督管理員工并優化行車線路。UPS為貨車定制的最佳行車路徑是根據過去的行車經驗總結而來的。2011年，UPS的駕駛員少跑了近4828萬公里的路程。
3.暢通渠道，重組服務流程，建立穩定客戶群。通過運用大數據，企業可以從市場競爭者的產品、促銷等數據，從外部環境的數據，例如天氣、重大節日、國家大事、熱門話題、社交媒體上人們的情緒中先導性的預測到外部形勢的演變，從而選擇正確的應對方式。此外，大數據可以用于客戶流失預測。比如，針對客戶投訴增多、客戶評價負面、購買量減少等現象，可以根據客戶行為模型，運用這些客戶數據，對于客戶流失的可能性進行預測，進而采取相應的措施。
通過運用通信技術和先進的數據庫技術，可以實現與顧客的長期個性化交流，不斷滿足客戶的個性化需求，實現精準營銷。這種營銷可以為企業建立穩定忠實的顧客群體，實現客戶增值的鏈式反映，是營銷達到可調控、可度量的精準要求。大數據已經展現出巨大的作用和非凡的前景，但是，大數據營銷仍面臨較多問題與挑戰。面臨的首要問題是技術難題，畢竟現在還處于大數據技術的活躍前期，各方面技術尚不夠完善，各項工具需要進一步改進。然而實際情況是，大數據營銷一旦真正啟動，你面臨的不僅僅是工具和技術問題，還有更重要的是轉變組織架構和經營思維，真正參與挖掘這座數據金礦。
大數據時代下的企業營銷模式正在面臨著空前的機遇與挑戰，在大數據環境里，企業在不斷地創造和革新出符合時代需要的營銷思維和營銷模式，建立在客戶響應和分析需求行為的基礎上，挖掘大數據的價值，創建個性化的營銷策略，源源不斷地為企業帶來巨大的市場價值和商業價值，使企業擁有持續的競爭優勢，幫助企業建立制勝未來的核心競爭力。本文側重于理論分析，在今后的研究中應進一步加強實證部分的研究。
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大數據營銷的核心范文3
【關鍵詞】大數據；大數據營銷；京東
一、數據分析時代演變歷程
（一）數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。
（二）數據2.0時代
2.0時代開始于2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源于公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發出令人印象深刻的數據服務。
（三）數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。
（一）大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
（二）大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。
（三）大數據時代企業營銷理念———“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定制。說到底，大規模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
三、基于數據營銷案例研究
———京東京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益于大數據的應用，即京東的JDPhone的計劃。JDPhone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位?？偟膩碚f，這個計劃是通過京東銷售和售后環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
（一）數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。
（二）正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出時代Time2017年第04期中旬刊（總第657期）正確的決策。鑒于此，首先企業需要明確核心數據的標準；其次企業要及時進行核心數據的歸檔；最后要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
（三）整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造
大數據營銷的核心范文4
得網絡渠道者 得天下
與實體渠道爭奪相比，互聯網營銷、電子商務所帶來的改變更為深刻。其是對游戲規則的重新書寫：渠道碎片化、新的供應鏈模式、新的廠商關系、買賣關系，乃至突破線上渠道的地域限制。這種“屏幕+手指+快遞”的購物方式，輔以超低的價格，大有顛覆“傳統江湖”的味道。
作為僅次于美國的第二大互聯網市場，當前中國龐大的網民群體，形成了巨大的網絡消費需求和營銷渠道空間。互聯網渠道就是商品和服務借助網絡，從生產者直接向消費者轉移的具體通道路徑，完善的網上銷售渠道應該具備訂貨、結算、配送三大功能。而互聯網營銷渠道在作用、結構和費用等方面與傳統的營銷渠道相比，有重大差別。
在傳統營銷渠道中，多環節中間商是重要的組成部分。中間商憑借其業務往來關系、經驗、專業化和規模經營，提供給企業的利潤通常高于企業自營商店所能獲取的利潤。
但互聯網的發展和商業應用，使傳統營銷中間商們憑借“地緣”原因獲取的優勢，被互聯網的虛擬性所取代，同時網絡的高效率信息交換，改變著過去傳統營銷渠道的諸多環節，將錯綜復雜的關系簡化為單一簡捷關系。
可以說，基于互聯網的新型網絡間接營銷渠道與傳統間接分銷渠道有著天壤之別。傳統間接分銷渠道可能有多個中間環節如一級批發商、二級批發商、零售商，而網絡間接營銷渠道只需要一個中間環節足矣。
互聯網的發展深刻地改變了營銷渠道的結構，而利用互聯網的信息交互特點，網上直銷市場得到了蓬勃發展。互聯網營銷渠道可以分為兩大類：一類是通過互聯網實現從生產者到消費（使用）者的網絡直接營銷渠道，這時傳統中間商的職能發生了改變，由過去各環節中間力量，變成為直銷渠道提供服務的中介機構。如提供貨物運輸配送服務的專業配送公司、提供貨款網上結算服務的網上銀行，以及提品信息和網站建設的ISP電子商務服務商。網上直銷渠道的建立，使得生產者和最終消費者得以直接溝通。
另一類是通過融入互聯網技術后的中間商機構，提供網絡間接營銷渠道。傳統中間商由于融合了互聯網技術，大大提高了中間商的交易效率、專門化程度和規模經濟效益。同時，新興中間商也對傳統中間商產生了沖擊。
2000年，美國零售業巨頭為抵抗互聯網對其零售市場的侵蝕，開始在網上開設電子商店。2013年，圍繞“店商十電商+零售服務商”戰略，蘇寧電器集團采用更名、調整組織架構，創造性地提出“云商”模式，并實施線上線下同價的蘇寧云臺開放平臺，給傳統渠道帶來了巨大的影響，也令自己完成了煥然一新的改變。
綜上所述，得渠道，得天下，創建互聯網渠道，已成企業重塑核心競爭力的關鍵舉措。
大數據 先行企業的制勝關鍵
如果將企業核心勢能看作一架戰車，那么“互聯網”鑄就其左輪，大數據成就其右輪，二者共同構成了企業持續前進的核心競爭力。
進入新營銷時代，大數據應用將和云計算、3D打印等科技變革一樣，顛覆既有規則，并成為先行企業的制勝關鍵。
對于大多數企業而言，運營領域是大數據應用的核心。在此之前，企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自于互聯網、物聯網、各種傳感器的海量數據撲面而至，越來越多的企業開始挖掘、利用這些數據，來推動運營效率提升。
大數據營銷的本質是影響目標消費者的心理路徑，其主要應用于四個方面：大數據渠道優化、精準營銷信息推送、線上與線下營銷連接、幫助領導者做出決策。
實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡，找出哪個營銷渠道顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是自己的目標客戶群等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。以東風日產為例，它利用對顧客來源的追蹤，持續改進營銷資源在不同網絡渠道（如門戶網站、搜索、微博）的投放。
精準營銷信息推送。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上：消費者網絡的瀏覽、搜索行為可以被系統留下：線下的購買、查看行為可以被門店POS機、視頻監控記錄；加之其在購買、注冊過程中留下的身份信息……商家面前，將逐漸呈現出與該消費者相關的信息海洋。
不少企業通過收集海量的消費者信息，然后利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）、興趣、購買行為等不同維度，挖掘目標消費者，然后進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。
以孕婦裝品牌“十月媽咪”為例，其通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有“喜愛”相關關鍵詞的粉絲，然后打上標簽，對其進行營銷信息推送。
無獨有偶，京東商城副總經理李曦表示：“用大數據找出不同細分的顧客需求群，然后進行相應營銷，是京東目前在做的事情。”
小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站，而真正站在面向顧客的“前端”。
打通線上線下營銷。一些企業，將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下的營銷協同。仍以東風日產為例，其線上線下協同營銷方式是：通過門戶網站帶來訂單線索，服務人員通過這些線索進行電話回訪，進而推動顧客在線下交易。
而在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪、購買等各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。
國雙科技衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上該地區IP對于促銷內容的搜索量。還有一些企業。通過鼓勵線下顧客使用微信、wiFi等可追蹤消費者行為軌跡、個人喜好的設備，來打通線上與線下的數據流。如銀泰百貨計劃在商場內鋪設wiFi，鼓勵顧客在商場內使用，然后根據wiFi賬號，找出相應的個人，繼而通過與其他大數據挖掘公司合作，以大數據手段發掘該顧客的互聯網操作痕跡，從而了解這個顧客的需求類型。
幫助企業領導者做出決策。在大數據時代，面對眾多新數據源和海量數據，企業管理者能否基于對其洞察分析而作為決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？
同傳統營銷相比，運用大數據決策難度最高，因為其需要一種依賴數據的思維習慣。當前已有少數企業開始嘗試，比如國內某金融機構，在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況、效果、目標顧客群數據、各種交易數據、定價數據……然后決定是否推出。
而將目光轉向阿里巴巴，人們會發現其匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據進行匯總分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，決定能否放貸及貸款金額，控制信貸風險。
傳統企業如何獲取目標數據
互聯網時代的到來不僅加快了全球產業創新速度，同時改變了全球品牌的塑造方式。實際上，中國許多行業與互聯網已密切相關，產品功能日益智能化、網絡化，銷售渠道走向O2O融合，整個中國產業格局正迎來重大轉型，在此過程中，對數據的獲取和使用，決定了其核心競爭力的強弱。
而時至近日，企業要如何獲取與分析數據，才能立于不敗之地？互聯網無疑是大數據的一個主要來源，但是，一些傳統企業很難有機會獲取目標數據，那么換個思路，人們可以采取以下策略獲得數據化支持。
首先，和擁有或能抓取海量數據的平臺、企業、政府機構合作。比如淘寶電商，就可以購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用于自身業務。又如卡夫，其通過與IBM合作，在博客、論壇、討論版的內容中抓取了47.9萬條關于自己產品的討論信息，通過大數據，分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。
其次，可以建立自己在互聯網上的平臺，比如朝陽大悅城，即利用自己的微信、微博等平臺收集消費者評論數據，為決策或營銷提供精確服務。
大數據營銷的核心范文5
緊跟大數據時代的步伐，農業銀行積極推進大數據平臺建設及大數據的價值應用，確立了“大數據體系建設必須以應用為核心，數據平臺開發與業務應用統籌考慮，要做好內部的數據治理，逐步拓展數據來源范圍，充分利用內外部數據資源，不斷提升對全行經營管理的支撐水平?！钡目傮w戰略思想，即：數據是基礎，應用是目標，平臺是支撐，治理是保障。
1.強化數據治行理念大數據革命必將顛覆銀行傳統觀念和經營模式。通過營造“數據治行”的文化，建立分析數據的習慣，落實全行的數據標準和數據治理，切實提升“大數據”開發利用的綜合能力，將現有數據轉化為信息資源，讓決策更加有的放矢，讓發展更加貼近市場需求。
2.建設大數據平臺構建處理能力強、擴展性好、開放度及共享度高的大數據存儲加工平臺，整合行內外、各種形態、跨歷史周期的海量數據，并構建統一、全面、穩定的企業級數據模型，為大數據的分析利用提供基礎的數據、環境、模型及配套工具等全方位立體式支撐。
3.打造數據分析應用體系構建適應大數據分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和應用體系，為服務質量改善、經營效率提升、金融模式創新提供支持。通過對海量數據的深度分析，全方位調整產品結構、營銷模式，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平。
4.實現智慧銀行的目標智慧銀行是指，通過大數據技術不斷優化業務辦理流程，高效配置金融資源，敏銳洞察并引領客戶需求的高度智能化的金融商業形態。智慧銀行可提供“銀行始終在客戶身邊”的全場景金融服務，為客戶創造最佳服務體驗。
二、農業銀行大數據平臺概述
經過多年的努力探索，農業銀行在大數據平臺建設的道路上銳意開拓，大膽創新，逐步形成了以四大基礎平臺、五類數據服務為核心的大數據平臺。
1.四大基礎平臺（1）企業級數據倉庫隨著銀行業數據利用能力的逐步提升，業務分析呈現跨領域分析、高度整合分析、長周期歷史分析等特點，企業級數據倉庫通過對行內跨領域海量數據的高度整合和模型化，形成對客戶、賬務、產品等的統一視圖，使大數據分析成為可能。農業銀行企業級數據倉庫以存儲和處理結構化數據為主要目標，全面涵蓋了農業銀行存、貸、中間業務等行內業務條線的核心類數據，實現PB級數據的高效存儲，可以滿足全行在各個領域數據分析和價值發現的各類需求，并為全行數據治理提供有力的支撐。如通過網點的多維度、全方位、長歷史周期數據挖掘給出網點資源配置建議，提升運營效率，優化業務流程。（2）信息共享平臺信息共享平臺以存儲和處理行內非結化數據為主，輔以來自行外的社會數據。基于非結構化數據的分析和深度挖掘，在客戶關系管理、中小企業信貸、風險管理、品牌建設等眾多領域發揮了重要的作用。如基于對社交網絡各類非結構化數據的綜合分析可以獲取行外目標客戶；通過機器學習、語音識別、情緒識別等技術，對客服語音記錄進行深度挖掘，發現客戶的需求。（3）實時流計算平臺傳統數據計算平臺多以批量計算為主，數據處理能力較強，但時效性較差。農業銀行的實時流計算平臺采用業界最先進的流計算框架，實現數據的快速采集、交換、處理和應用，主要用于實時營銷、實時客戶服務、欺詐監控、大額動賬監控、系統運營監控等各類對時效性要求比較高的業務場景。如結合持卡人的行為偏好為客戶實時推薦精準的營銷信息、優惠信息和特惠商戶信息，并為特定客戶群體提供實時的有針對性的服務提示。（4）高性能數據處理平臺海量數據的分析挖掘亟須一個高性能環境的支撐，農業銀行高性能數據處理平臺采用大內存處理、分布式、閃存等新技術，以高性能計算為主要特點，實現對海量結構化數據、非結構數據等進行綜合處理、全面分析和深度挖掘。如通過大數據語義分析和情緒分析追蹤海量網絡信息蘊藏的經濟金融“微信號”，借此判斷未來的市場走勢，為前瞻性風險管理提供參考。
2.五類數據服務農業銀行基于四大基礎平臺的優勢，大力發展應用系統建設，形成了五大類數據服務形式有機結合的數據服務體系。（1）指標檢索服務通過構建全行統一的指標庫，為各個業務條線提供常用指標的檢索服務，在此基礎上提供各類經營管理、監管報送等指標采集、加工及報送服務。（2）即席查詢服務采用特定的工具，構建功能強大的查詢支持庫，滿足各類靈活查詢、臨時查詢及特殊復雜查詢需求。如果說報表是經營管理的瞭望塔，那么靈活的即席查詢就是執行經營決策的指南針。以客戶營銷為例，即席查詢服務可以為全行的客戶經理提供多角度的客戶信息查詢，針對當前市場熱點，提供具體的業務指導。（3）定制化信息服務通過iReport智能資源視窗對信息進行統一管理、分層檢索、靈活配置和個性展示，并針對用戶的不同需求、不同層次及不同偏好，提供定制化、個性化的信息訂閱，聯動郵件、短信、微信等渠道提供主動信息推送服務。（4）多維分析服務多維分析可以幫助業務人員實現多維度、多視圖、多層次的分析，并可以通過下鉆、上鉆、切片、旋轉等操作，提供更加動態、智能的數據分析，發現數據背后的規律。如從機構、時間、客戶、產品類型、渠道、營銷活動等多個維度對產品盈利情況進行綜合分析，進而有效推動產品優化和創新。（5）深度數據挖掘服務海量數據中蘊含的規律和價值通常不直觀，大數據的顯著特點之一就是海量數據的知識發現和數據挖掘。農業銀行基于大數據平臺構建了多個特定領域或主題的數據挖掘實驗室，包括客戶洞察及精準營銷、信用評價及風險評估、輿情分析與客戶情感管理等，緊跟市場發展動態，直面業務熱點、難點，充分挖掘大數據的巨大價值，為業務發展和經營決策提供更加深入的洞察和更加有力的支撐
三、農行大數據應用實踐
農業銀行在構建大數據體系時堅持以應用為核心，統籌部署數據平臺開發與業務應用，加強業務創新與數據利用的良性迭代，實現傳統業務和新型業態的融合發展，充分發揮了數據對全行業務發展和經營管理的支撐作用。借助大數據這把利劍，實現了“營銷更精準、服務更貼心、管理更精細、監管更透明、風險更可控、決策更智能”，有效促進了全行經營理念、業務運營、組織流程的不斷創新，為全行業務發展和經營管理提供了有力的科技引擎。以下三類應用案例可充分說明情況。
1.精準營銷基于大數據的客戶營銷“三步曲”：獲取客戶、客戶畫像、精準營銷（如圖1所示）。通過大數據強大的信息獲取和處理能力，充分挖掘行內外的潛在客戶；通過大數據實現對客戶的360°立體畫像，在掌控客戶行為、洞察客戶情感的基礎上，準確地預測客戶需求，從而實現精準營銷及交叉營銷。以貴賓客戶信用卡精準營銷為例，農業銀行通過綜合行內外數據，應用聚類分析、關聯規則發現、決策樹等數據挖掘算法，構建了完整的精準交叉營銷模型庫和應用體系，動態實現目標客戶識別、客群劃分、優先級劃分、產品推薦、渠道推薦等功能。在合適的時間，以合適的渠道，通過合適的方式，為合適的客戶推介甚至定制合適的產品，實現差異化、個性化的精準營銷。2.熱點分析農業銀行基于大數據平臺構建了熱點問題專題分析模型庫，對當前的熱點事件進行定期跟進、深度分析和動態監測，為策略制定、產品創新及運營模
式優化等提供有力支持。以互聯網理財客戶分析為例，該項分析旨在揭示個人客戶購買互聯網理財產品與農業銀行資金流失的關系。首先采集研究機構等第三方數據，融合內部數據，對整體購買規模進行分析；挖掘購買互聯網理財客戶的特點，對這一特定客戶群體進行綜合畫像。從而知道“正在發生什么?！比缓?，采用神經網絡、回歸等方法，對即將流失的客戶進行智能識別，針對不同的客戶特點制定不同的客戶挽留措施，知道“即將發生什么?！弊詈?，通過對客戶和資產流失的深度分析，提出產品層面的創新策略，并給出具體建議；產品優化和創新后，再次綜合分析新產品的市場效果，并對產品進行持續優化，實現數據挖掘和產品創新的迭代。
大數據營銷的核心范文6
云技術的迅猛發展和大數據的強勢崛起客觀上要求區域旅游產業的戰略選擇必須更新觀念，與時俱進，合理運用現代信息技術，創新機制體制，制定合理的旅游戰略，以促進旅游產業的持續、快速健康發展。
2007年Google首次提出云計算的概念，在此后的10多年，云計算技術不但改變了信息產業及相關產業的格局，在旅游產業也得到廣泛應用。在云計算技術向行業大范圍滲透的技術背景下，結合當前智慧旅游建設的最新動態，及時豐富智慧旅游信息現代化建設內容，發揮云計算核心技術在智慧旅游中的優勢，是目前提升旅游產業發展的有力切入點。
2012年達沃斯世界經濟論壇把大數據作為重要議題之一進行討論，很快大數據技術就已受到國際社會的普遍關注。大數據的本質是海量數據存儲、傳輸和處理，其本質在于迅速挖掘非結構化數據的內在價值，是云計算技術發展的高級形態。對于智慧旅游而言，引入大數據的理念和技術，可以使資源開發規劃、客源市場定位、營銷策略創新、旅游產品開發更具前瞻性和科學性，成為旅游產業轉型升級的助力。
2011年7月國家旅游局局長邵琪偉提出，爭取利用十年時間初步實現智慧旅游。智慧旅游的發展，必須要樹立數據思維、強化數據意識，各級旅游管理部門和旅游企業之間應當加強合作機制，整合數據資源，實現數據共享，喚醒處于睡眠狀態的數據。因此，江西智慧旅游的戰略選擇應當積極運用云計算、大數據技術，把大數據理念、技術與江西智慧旅游建設結合起來，制定合理的戰略方向。
二、云計算、大數據與智慧旅游的內在聯系
云計算的本質就是把計算分散在不同計算機構成的集成系統之上，使各種請求根據所需分配計算能力、傳輸速度和存儲空間，以提高硬件資源的利用效率，與傳統的處理技術相比具有以下優勢：首先，基于網絡技術建立一個服務器集成系統，使多組用戶能夠共同支配和管理硬件資源；其次，利用分布式數據存儲技術在不同服務器和不同層級分散風險，大幅度增強系統的安全性能；再次，使硬件資源和軟件系統相互分離，降低軟件對基礎設備的依賴程度；最后，云用戶能夠按照自身需求，合理訂制處理和應用服務，可以有效降低資金投入。
大數據（Big data）是指需要新型處理模式挖掘其價值的海量、高增長速度和結構多樣化的信息資產，通常也指代處理這種數據的相關技術，包括數據的存儲、傳輸和處理技術。目前，大數據受到國際社會的普遍關注。通常認為大數據具有四個特點（大數據的四個V）：首先，規模性（Volume），數據規模超大，從TB躍遷到PB級別。其次，多樣性（Variety），數據類型繁多。再次，價值性（Value），價值密度低，商業價值高。最后，高速性（Velocity），處理速度快。2013年被稱為大數據元年，標志著大數據技術的應用將深入各個行業各個領域，產生巨大的變革力。
智慧旅游（Smarter Tourism，或稱智能旅游）的概念源于智慧地球（Smarter Planet）（IBM，2008）以及正在中國實踐的智慧城市（Smarter Cities）（住房和城鄉建設部，2012年），是指通過應用新一代信息技術，整合旅游相關信息資源，以促進旅游信息共享和游客服務部門的業務協同，提高旅游服務的效率和質量，實現促進旅游業的健康發展。
大數據是智慧旅游的核心技術之一，為智慧旅游建設提供技術支持，智慧旅游是大數據的重要應用領域，符合大數據未來與產業結合的發展方向。智慧旅游是旅游信息化發展的新階段，智慧旅游建設在很大程度上是技術層面的問題，屬于信息技術范疇。所謂智慧旅游的智慧主要出自對大數據的處理，這才是推進智慧旅游建設的核心問題。智慧來自大數據，利用大數據，才能獲得突破性改善，智慧旅游產業只有充分利用大數據，才能發現創新升級的機會點，進而獲得先發優勢。因此，云計算、大數據與智慧旅游的天然聯系體現了技術與產業實踐相結合并創造經濟價值的客觀規律。
三、江西旅游產業的發展現狀
江西山奇水秀，文化底蘊深厚，流傳千古的《滕王閣序》贊江西“物華天寶、人杰地靈”，贛鄱大地有著得天獨厚的自然、人文旅游資源。2014年，江西接待游客突破3億人次，旅游總收入2650億元，同比增長25%和39%。在過去10年，江西旅游產業規模穩步增長，但是由于江西整體經濟發展水平相對滯后，旅游規劃、開發和營銷投入不多，各種相關配套服務設施尚不健全，致使江西旅游的發展水平在全國處于落后地位。江西旅游產業的發展存在以下幾個方面的問題：
首先，旅游品牌的文化內涵不夠深厚。從某種意義上說，旅游經濟是一種知名度和美譽度經濟，是品牌與內涵經濟，如何吸引游客眼球是區域旅游經濟發展的決定因素。江西的旅游品牌建設過程中，還存在景點、景區資源開發與當地民俗、文化結合不夠緊密，特別是一些傳統文化內涵沒有被充分釋放，出現景區與文化、名勝與佳話合力不強的現象。
其次，旅游宣傳力度不足。近幾年以來，江西對旅游宣傳的重視程度不斷提升，提出了江西風景獨好的旅游宣傳口號，取得了一定成效。但是旅游宣傳的力度還有待提升，目前還存在投入不足、宣傳對象不夠細化，宣傳模式單一的問題，旅游宣傳尚存很大的提升空間。
最后，旅游服務的信息化建設有待加強。進入二十一世紀，科技文明的不斷進步使得信息技術的應用范圍不斷擴散，已經深入各各個行業各個領域，目前江西旅游服務的信息技術應用方面還存在硬件設施配備不足、數據開發利用率較低和分析手段滯后，難以同步目前信息技術的快速發展等方面的問題，以現代信息技術為基礎的智慧旅游系統有待進一步完善。
四、江西智慧旅游的戰略選擇
立足江西經濟轉型、體制創新、產業結構升級的社會經濟背景，響應省委、省政府旅游強省，綠色崛起的口號，順應云計算、大數據等信息技術迅猛發展的時代潮流，把握江西智慧旅游發展的最新動態，實現云計算、大數據與智慧旅游的有機融合，江西智慧旅游的戰略選擇應當注重以下幾個方面：
一是豐富品牌內涵。以江西風景獨好為中心，強化江西智慧旅游的品牌推廣和建設，從江西旅游產品開發、配套服務設施建設、旅游營銷宣傳等方面入手，不斷提升江西旅游品牌的硬實力和軟實力。
二是積極創新營銷模式。重視新型媒體在營銷中的獨特優勢，不斷擴大江西景點、景區及旅游產品的影響力。特別是在以移動互聯網為時代特征的今天，創新營銷模式，豐富營銷手段，在舉辦有創新、有影響的大型創意營銷活動的同時，重視各種小微營銷策略，開展全方位的密集推介活動，有效提升江西旅游的品牌知名度和美譽度。
三是積極引用最新的信息化技術。在對信息技術的運用方面，要時刻關注現代信息技術的發展動態，有效運用大數據技術，加強江西智慧旅游的信息化建設，喚醒沉睡的數據，充分釋放旅游大數據的經濟價值。（作者單位：1.江西應用科技學院；2.江西科技師范大學）
