大数据营销论文大全11篇

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二、大数据环境下高职院校精准营销人才的培养模式

1.注重核心课程建设，确定培养目标。通常在高职院校中所开设的网络营销课程都倾向于网络技术方面，有的院校则倾向于网络营销理论，从而导致和市场营销专业、计算机专业相重合。一位优秀的网络营销人员不仅要具备市场营销理论与实践能力，同时还要了解网络运营相关知识。因此，各大院校在开设课程时要做好营销、网络、计算机等课程的平衡工作，尽可能地根据当下社会所需调整所开设课程。高职院校教学除了基本的理论和实践以外，还要充分掌握开展网路营销的操作思路和运作技巧。为此，高职院校可从以下方面作为人才培养目标。首先，人才培养目标，一是具备网站推广专员工作能力技巧；要求学生在未来工作中能协调好与客户的关系，并具备营销技巧，如群发、邮件列表、新闻组、论坛等。具备在线服务工作能力技巧，如网上支付、Btoc等。二是具备网络营销规划、网站设计、维护及管理能力；具有网络编辑工作技巧，如流程设计规划、数据信息维护等。具备网站推广工作能力，关键字、搜索等引擎营销等。三是具备市场调研工作能力和技巧，如调查实施、问卷设计、调查方案、调查报告等。其次，知识教学目标。学生在学习过程中要掌握网络中产品策略、市场定位、网络营销渠道营销方法、掌握网络营销基本概念理论、掌握网络营销环境分析，如市场环境、直接环境、间接环境、消费者行为分析等,掌握网上服务及管理等知识、掌握网上市场调查方式和方法。

2.注重实践教学内容设计。实践教学指以当前所需技能为基础开展网络营销模块教学，并结合物流、B2B、B2C等方面培养学生动手能力。总体来说即以网络营销案例分析为主线，知识点和课堂讲解相穿插，让学生在课堂中制作电子商务网站和上网联系，以此增强知识点逻辑性。实践教学能调动学生学习兴趣，其电子教案的深度和重点呼应教学大纲。最后，根据电子教案讲授操作要领，达到培养学生动手能力的目的。网络营销实践课程目的在于培养学生动手能力，促使学生往应用型人才方面发展，它在整个网络营销课程中起着十分重要的作用。在设计课程实践教学内容中可根据高职院校培养目标和职业发展的特性来设计，由于高职院校对学生定义多在初、中级管理者，针对此将职业特性融入实训环境中，按员工职业生涯规划策划分为掌握技能、培训学习、基层管理及中层管理不同阶段。如模拟网络营销调研内容，可开展的实践项目有：进行市场环境、供给、需求等影响因素的调研。掌握技能方面以网络营销调研的方法运用，实践项目为运用多种调研方式进行营销调研。初级管理方面以网络营销调研的方法、内容、程序、实施管理为主，分析调研方法的使用、内容合理性、调研程序、监控实施过程等。通过实践课程使学生从知识、技能、心态及管理等各个方面都有不同程度的提升，尤其在课程教学目标中融合了职业性和职业化，进而培养学生的沟通、协调能力。

3.以项目化教学法推动人才培养。项目教学法的最大优势是让学生从被动学习变为主动学习，和传统的“填鸭式”教学大有不同，院校一般会与企业建立良好的合作关系，不仅能解决企业技术力量薄弱和人手不足等问题，还培养了学生自主学习和主动求知的技能。此教学方法针对网络营销分为4大模块，分别为目标市场开发技能培养模块、4PS营销计划技能培养模块、市场营销调研技能培养模块、提高营销重要性认识模块，全方位激发学生发挥自身智慧和才能完成教学任务。具体实施方法如下：一是设置课程情景。设置与企业大致相同的教学环境，引导学生熟悉企业的工作氛围。如制定等级和工作制度让学生尽快转变思想，从学生转变为员工。二是示范项目化教学法的讲解和过程。和学生讨论运用哪一种项目化教学法才能有效实现教学目标，给学生讲解项目化教学法内容，并针对教学过程给学生进行示范。三是制定项目。制定教学大纲，了解企业与学院的合作关系，与企业基层人员探讨教学目标，突出专业培养技能。四是学生协作完成项目。学生可以小组为形式完成教学任务，在组长的带领下根据教师示范内容共同合作完成本次项目。五是评价总结。根据本组项目内容、人员分配、项目完成度、所遇到问题等效果和情况进行总结，并做出评价。

4.优化学校实践教学。第一，优化课堂实践体系。在当前高职院校教育中，可以根据教学情势，形成课内课外两个实践体系，在专业实践中，主要针对专业见习、讲授练习、课程施行、课程计划以及课程实践、结业练习等，对学生进行较全面的实践教学。基于学校的办学定位，确保学校营销人才可以直接走向就业市场。第二，整合课堂实践资源。营销专业学生教学中，要加强实践课程资源整合，可以组建实践课程讲授平台，实现教学资源共享，固化学生的专业理论知识，凭地方经济增长对人才的特别需求，以及根据学校自身办学现实环境，找准办学定位，造就精准商务人才。第三，设置创业、就业实践模块。在对学生进行实践教学、培养精准营销人才时，应该进一步增强对实践基地设置装备的部署工作，开展校企合作，满足学生对学校教育多样化的知识需求，拓宽学校人才培养的渠道，深化执行学校办学体制改革。校企合作不仅是职业教育中的一个特色，更是通过校企合作的方式，为实践教学提供环境，在良好的合作共赢模式下，使学生可以更好地将所学营销知识应用到实践中，提高学生对营销技术的掌握水平，培养更多的符合实际需求的营销人才。对于学校的实践教学管理，应该做好实习与就业相结合的管理模式，在当前就业形势严峻的情况下，不仅应该使学生在实践实习中提高自身素质，而且也应该提升学生的工作能力，并且适当地为实习生提供就业机会。重视学生的个性化需求，并制定相应的教学管理模式，结合学生实习情况，建设良好的实习教学环境，使得学生的潜能得到充分挖掘，满足学生个性发展需求。第四，提高学生学习主动性。在实践教学中，可以应用案例讲授、开导式讲授以及主体到场讲授的教学方法，转换传统教学方法，实现师生双边互动，在讲授历程中应本着“教为主导，学为主体，疑为主轴，练为主线”的原则，加大课堂教学方法的创新，促使学生从“依赖性学习”变为“自主性、创新性学习”。使学生由被动担当变为自动学习，提倡学生用丰富的想象去探索事物。另外，对于小组合作实践学习中有几个基本要素，首先就是学生之间要相互依赖；其次就是小组中学生成员之间有高度的责任感；再次就是在合作学习中提高学生的相互交流能力，让学生可以在不知不觉中进入教室营造的学习氛围之中，使学生主动学习应用型技术。教师可以在学生的水平达到一定层次之后，再给学生布置高层次的任务。教师应积极学习和推行主体到场讲授法，要学生学会到场讲授计划的制订；在教师的引导下，由学生讲授专题内容；阅读参考册本、撰写读书笔记；开展评教、评学活动等。这种讲授方法有利于转变教师统统包办、学生悲观应付的被动讲授方法，能培养学生学习的积极性、自主性、创造性，创建同等的师生关系。

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二、大数据概述

所谓大数据，往往是指这样的现象，在一个公司日常运营中积累的各种用户行为数据“而这些数据增长速度非常快，以至于很难继续使用当前的数据库管理工具来处理分析，因为大数据下的数据采集，存储，分析，处理，共享等难度极大，这些数据量大到要以P(1000个T)，E(一百万个T)或Z(10亿个T)来衡量，所以称之为大数据。大数据主要包括四个特征:第一，数据规模庞大:从TB跃升至PB甚至是EB第二，数据类型多:越来越多的非结构化数据，例如，音频、视频、地理位置等类型的数据，类型如此之多往往就要求我们要有更好的处理数据的能力。第三，较高的数据价值:大量数据往往会给企业带来巨大的商业价值，企业也只有对数据进行更好更深入的挖掘才会从中获得更大的价值。第四，数据处理的速度快:这一特点就要求电商企业有较高的数据处理系统。通过大数据技术来收集和整理消费者的各种各样的行为数据，之后对消费者的下一步行为或消费者对某种产品的喜好程度进行预测，利用这些信息对产品进行定位，进而有针对性地做产品宣传，来吸引消费者。这就是电商企业的大数据营销。

三、大数据下的电子商务营销管理

营销管理结合了科学与艺术。首先，对目标市场进行选择，然后通过创造顾客价值来获得顾客和提升顾客。而其中科学的部分主要指的就是数据，包括数据的采集、整理与分析等。当下，各电子商务企业尤为重视数据营销。为了能使大数据更好地为企业带来利润，企业也要针对自身对其进行更合理的管理，使大数据可以从整体上提升电子商务企业的运营效率和核心竞争力。对此，电商企业可以如下管理大数据:

(一)完善企业自身运行机制，促进建设过程中各环节正规有序的进行。同时要求企业使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，

(二)形成一个规范的建设标准，为实现各级信息资源互通共享奠定基础。更好的进行碎片化数据的整合。

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二、大数据时代背景下的教学策略

（一）营造适合学生全面发展的软硬件环境信息时代的发展使得高职院校图书馆和数据中心具备了大数据的特征。科学研究和科技创新越来越依赖于对数据的管理和利用，打造良好、适宜的软硬件环境是提高职业院校学生信息素养的基础。目前互联网技术及应用普及度较高，建设智慧校园可为学生提供更多的接触信息资源的机会。加强高职院校数据中心和网络中心的建设力度，在依托传统图书馆文献存储量的基础上，增加馆藏图文电子数据、电子文献与多媒体文献，打造信息化图书馆，为学生提供多元化的信息资源与服务。加强校园社交网络平台的建设，利用微信等新型传播媒介，采用主动推送的方式传递正能量，提供有益于学生健康成长的信息，监控、屏蔽不良信息的传播，过滤影响学生身心健康的不良信息，构建适合高职院校学生学习的良好环境。

（二）发挥数字化图书馆在教育过程中的核心作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后发展的主要方向。数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程，高职院校各级领导应正确认识，加强资金投入，充分发挥其对教育过程的支持作用。数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化，可与高职院校的基础建设可以同步推进。在建设与发展过程中，教师要积极引导学生充分利用数字化信息资源。学生在使用数字化图书馆的过程中会产生一系列的行为特征数据。通过对学学习路径和学习偏好的数据分析，根据其特点与实际量身设计合理的信息资源智慧导航，从而为学生学习新技术、新知识提供个性化的服务。

（三）加强学生创新能力的培养在知识经济时代，创新决定着一个国家和民族的综合实力和核心竞争力。培养具有创新能力、实践能力的高素质技能人才，是高职院校人才培养的一个重点方向，也是高职办学的特色及亮点。创新能力培养的关键是创新思维的培养，而创新思维的核心在于思维的独特性和新颖性。在大数据时代，学生面临众多数据资源。教师需要对学生提供专业的指导，让学生学会利用互联网技术和计算机软件工具解决实际问题，在解决问题的过程中培养创新思维。高职院校应努力营造创新教育环境，结合创新教育，大力推进素质教育。将“小发明、小创造”“大学生实践技能展演”“大学生才艺展示”等活动纳入校园文化活动中。组织学生参加各行业举办的职业技能大赛，实现从应试教育向素质教育的转轨，培养实用型、创新型的复合技能人才。充分重视学生的个性发展，建立专业的师资队伍对学生的创造发明活动给予强有力的技术指导。对于技术含量高的、有市场推广价值的创造发明活动，要引导学生进行自主创业，带动就业。加大创新教育课程的开发与建设力度，强化学生创新能力的培养。

（四）培养学生对信息技术的兴趣与爱好兴趣是最好的老师，是激发学生学习积极性的动力，是激发创新能力的必要条件。学生只有对身边的事物发生了兴趣，才会活跃思维，激发潜力。在课程设计中加入了生动、形象、贴近工作、贴近生活的典型案例，可以有效地激发学生的学习兴趣，让学生乐在其中，愉快地完成学习任务。教学实践环节也应紧密围绕着学生熟悉的事物、案例来开展教学。授课教师应了解信息技术在行业的实际应用状况，根据不同专业的特点，结合学生，的知识体系结构精心准备授课内容，确定课程的重难点。在教学过程中，通过师生互动了解学生对课程内容的掌握程度，因材施教、精选案例、突出重点，从培养学生兴趣与爱好入手，让学生在轻松、愉悦的课堂教学中学习信息技术在专业领域的最新应用，了解最新的前沿学科理念，学握较新的实用技术。教师如果在教学活动中能及时、准确地解决学生在学习实践中遇到的疑难，并指导他们完成实训内容，将有助于学生在学习过程中获得成就感，激发学习的积极性、主动性和创造性。教师动手实践能力将使得更多的学生得到有效指导和帮助，实现高质量的课堂教学。

（五）探索高效教学模式根据高职人才培养目标的要求，计算机课程的教学需要与时俱进，随着各行业大数据产业的不断发展与应用而不断进行调整、创新。通过对学生在校期间学习、生活的轨迹进行搜集、整理，形成基础数据，进而分析他们的学习行为、学习喜好和思维模式，制定适合他们全面发展的教学方法，有针对性地培养和提高他们的计算机应用能力。利用各种辅助软件，开展行之有效的教学实践活动，让学生在“做中学，学中做”。提高各专业学生的计算机应用操作能力，使他们掌握互联网技术、计算机信息技术、电子商务等。以医学影像技术专业为例，学生既要学会影像阅片操作，又要掌握最新的X线机、CT、MRI等先进检查设备的使用与操作。如果能够将医学影像技术专业与计算机应用实践教学相结合，找出两者的学科交叉点，构建适合时展需要的复合型人才培养模式，将会起到事半功倍的作用。在大数据的背景下，各行各业都需要利用信息技术，特别是数据库技术、大数据分析技术，用以改变生产、经营、管理、工作、生活等的方式。因此各专业的毕业生都面临着行业对大数据的使用与开发的迫切需求。培养学生解决问题的实际操作能力，显得尤为重要。在专业课程的教学中，通过对大数据的应用与计算机应用技术的渗透，不但能激发学生学习专业技能的积极性，而且可以引导学生形成应用计算机解决专业问题的思维模式，对他们将来适应大数据环境下工作具有积极的引导意义。以专业培养目标为基础，合理对计算机课程进行设置与安排教学，将大数据知识、信息技术知识、计算机应用知识融入到各课程的教学中，构建适合高职类学生学习特点的高效教学模式。

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大数据作为运营商开展业务工作的优势资源，能够为其沉淀较多的信息数据，运营商在利用数据的过程中，需要建立创新理念，落实好战略转型工作，从而不断提升工作效率。本文正是基于这一视角，以大数据为切入点，并分析了该环境下运营商移动互联网的发展对策。

一、大数据对发展移动互联网业务的作用

1、提升业务创新能力。运营商的竞争内容不仅是用户数量，而且还包括数据库的竞争。运营商需要获取关键节点的资源，使数据质量不断提高，从而完善运营商的产业链。企业在进行大数据的分析工作中，能够充分熟悉产品特质，按照产品的指导工作进行研发。当业务投入市场后，设计人员可以对其进行追踪研究工作，通^结合用户的订购习惯，能够及时发现企业经营过程中存在的问题，不断优化业务项目，使其更加实用，从而满足客户的多元化需求。

2、提高营销推广效率。技术人员在分析大数据的过程中，能够对潜在客户进行筛选，为其选择科学合理的产品，同时制定方案的营销阶段，在为客户展示运用方式的过程中，能够对客户群体进行分类，使营销工作更加精准，提升企业管理用户资源的科学性，不断提升企业的销售效率。另外，运营商采用大数据的目的是提高其决策能力，因此技术部门需要不断提升网络的利用率。

3、探索新型盈利模式。在大数据环境下，企业需要创新盈利模式，盈利模式包含：前向收费模式与后向收费模式。为了提高经济效益，企业需要使两项模式协调发展，对于前向收费模式而言，管理部门需要不断开发智能功能，通过对用户提供更具针对性的服务，能够使产品不断升值，使企业获取较佳的收费能力。在后向收费模式中，企业需要综合分析多项内容，包括：支撑服务体系、智能化的销售模式、广告效应。由于运营商在扩展项目路的过程中，需要借助大数据分析客户对产品的需求能力，从而能够及时投入相应地销售服务体系中。为了不断优化产品，运营商需要对数据进行全面分析，从而不断提高市场竞争力。

二、运营商移动互联网发展对策

1、控制数据流入口。运营商通过将大数据视为机遇，能够在后期的运营过程中，提高提取数据信息的效率，促进结构化数据链的完善，实现运营商的可持续发展。运营商在采用大数据的过程中，需要重视以下几个方面的工作：为了解流量的传输通道，技术部门需要对终端侧进行设置，从而有效掌控用户数据流向。在终端控制工作中，由于终端控制能够对数据进行集聚，能够保证运营商工作的有序进行；技术部门通过控制入口型应用，能够充分了解客户的使用频次，当客户在访问网页的过程中，会产生相应的数据信息，运营商通过运用数据资源，与其他营销资源进行合作，从而实行相应的流量减免工作，不断研发更智能化的产品。由于大数据的非结构性特征较为明显，在获取过程中，需要较高的经济成本，为了节省运营商的经济费用，技术部门需要完善相应的业务，保障数据信息能够有效积累，同时运营商需要加强与其他企业进行合作，保障数据资源能够实现合理共享，在此基础上对跨业务资源进行优化。

2、搭建数据沉淀平台。为了获取足够量的数据，运营商需要尽快建立数据沉淀平台，通过对通讯录、业务通行证进行综合分析，能够使运营商的数据网络更科学。技术部门必须落实好以下工作：建立业务通行证、搭建电子商务平台、建立符合通讯录需求的网络。在构建业务通行证的过程中，技术部门需要将各类云服务进行优化接入，使用户能够获取更多的数据内容，满足用户的个性化需求；技术部门需要结合通讯录建立相应的网络，该网络能够综合分析客户的消费特点，更加全面了解客户的使用状态与地理位置，由于社交平台与通讯录具有密切联系，客户在使用社交平台的过程中，能够满足其心理需求，加强社交关系的建立，从而不断延伸通讯功能。技术部门需要验证客户的真实身份，从而提供相应的业务。提取信息平台能够满足客户搜寻信息数据，包含：网页查找、查询号码等，企业在满足客户搜索需求的过程中，能够有效了解具有重要价值的数据信息；技术部门在建立电子商务体系的过程中，能够及时获取产品信息、销售数据、服务数据资源等内容，通过对该体系进行调查分析，能够提供给客户足够的数据信息，从而有效满足用户的支付需求；运营商需要不断完善媒体型业务项目，在信息化时代背景下，媒体已经成为覆盖声音、视频、音乐等信息的载体，能够增强客户的使用率，在满足图像数据丰富性的过程中，能够收集客户的使用习惯信息，例如：评论类型、推荐网页、收藏类型、观看视频类型、网页浏览等数据。

结语：综上所述，数据对当前运营商开展移动互联网业务具有重要意义，属于运营商最重要的资源之一，能够提高运营商的服务质量，完善其产业链。因此，运营商需要不断提高数据流入口效率，从而提高运营商的经济收益。

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中图分类号：F719 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）012-000-01

前言

现代科技技术的发展催生了“大数据”，大数据的产生不仅变革了信息技术，还为人们提供了有效方法，极深远地影响了社会经济等各个生活领域，促使各个企业开始实行网络营销模式，开展网络营销业务，本文就这个方面开始探讨网络营销中应用大数据的措施。

一、大数据和网络营销

大数据的意思简而言之就是大量的数据，深层含义是使用现代化的先进计算机技术，处理非人力或常规处理技术所能处理的大量数据，传统处理技术很难处理这些大量的数据资源，因此导致资源利用率低，鉴于现代化进程加快的背景，每天都会产生大量的数据，时间的推移只会让这些数据以滚雪球的速度增长，资料显示，互联网每天产生的数据有40ZB，所以，现代网络营销中，依托大数据，很多企业往往拥有大量的数据资源，但数据处理技术却不成熟，难以处理大量的数据。但企业在进行业务工作时，统计各个环节、统计分析客户和市场数据都会产生大量的数据， 怎样有效管理和利用这些大数据，对许多企业而言是一个比较严峻的问题。而进行网络营销又离不开这些大数据，因此，做好计算机大数据处理技术十分重要。

二、大数据下的网络营销模式更新

科技的发展促进了计算机技术的发展更新，网络营销中利用计算机技术，可以有效汇总大量的有用信息，创建一个基于大数据的网络营销模型。大数据之下，网络营销若想长久发展就必须不断更新，利用新技术不断摸索新方式。

（一）建立商品关联挖掘网络营销模式

商品关联挖掘营销是指在某种特殊联系的基础上将两种商品放在一起，进行营销推广，比如，美国的经典案例，啤酒和尿布，销售商将这两种商品放在一起销售，表面看起来这两种商品似乎并没有什么联系，但实际上却大有门道，许多美国妇女由于做家庭主妇非常忙，没有时间买尿布，所以往往让爱人下班时去买，将尿布和啤酒放在一起，人们在购买尿布时就会顺手买些啤酒，这就是尿布和啤酒之间的特殊联系。这种商品关联挖掘网络营销模式需要以大数据为基础探索商品之间的联系。

（二）建立基于大数据的社会网络营销模式

使用社会数据进行网络营销会产生大量的数据，具体案例有利用QQ、微信等社交媒体，在这些社交媒体上广告，增加产品销量，比如，红米手机在QQ空间里广告，通过大量转发，达到了很好的宣传效果，从而大大提高了红米手机的销售量，甚至超出了售前预期销量，这就是利用大数据进行社会网络营销模式的优秀案例。

（三）建立基于大数据的用户行为分析营销

在大数据背景下建立用户行为分析营销模式意指通过记录和分析用户的上网数据，总结出用户的喜好和经济水平，筛选出有价值的潜在客户，对其制定一对一的营销计划。这种营销模式具有很强的针对性，目前基于这种营销模式还开发出了一种新的社交工具――云信，它可以依据消费者发出的产品评价和社交历史记录自动分析消费者对产品的喜好程度，建立一个用户系统，为网络营销提供大量的、潜在的、有购买欲望的客户。

（四）建立基于大数据的个性化推荐营销

网络营销模式中，基于大数据背景下的个性化推荐营销模式是非常重要的模式，在目前的一些社交网络平台中，比如微信、微博、知乎等，用户可以根据自己的喜好建立属于自己的社交圈，在自己的社交圈中随时随地自己喜欢的信息，利用大数据，销售者可以收集这些用户喜欢的信息，分析消费者的心理需求，利用快速的网络传播速度和目前庞大的社交群体，进行个性化的商品推荐，这种营销方式和用户行为分析营销方式有很大的相同点，也具有极强的针对性。

（五）建立现代通信的大数据分析营销模式

现代通信数据分析营销模式的运用在实际生活中的例子有很多，其中比较有名的有淘宝中量子恒道统计，它主要有两种功能，一种是量子恒道网站统计，另一种是量子恒道店铺统计，网站统计主要是统计客户和第三方的一些数据和内容，比如网站访问量，全面监控数据变化，同时通过分析收集的互联网数据，归纳总结客户的网络使用规律，根据分析结果制定相关的网络营销策略，量子恒道店铺统计通常是实时统计淘宝店铺在运营中产生的数据，利用这些数据对店铺作出相应修改，吸引客户。

三、网络营销中应用大数据应注意的问题

以上是几种基于大数据基础的创新网络营销模式，利用大数据，网络营销可以实现无数种新型模式，但要达到高效利用大数据还需注意几下几点：第一，加强网站建设和运营管理，企业要进行网络营销首先是要建立一个公共网站平台，通过网站平台顾客可以对企业有一个初步的了解，能否给顾客留下好印象，使其对企业产品感兴趣就看网站建设如何，所以，加强网站建设非常重要，建立好网站后还要对其进行运营管理，维护好网站，实时更新资讯，吸引受众；第二，建设一支复合型网络营销人才队伍。成功的网络营销离不开好的人才队伍，人才队伍是网络营销的基础，企业应重视人才吸收，培训现有人才，组间一支高素质、高技能的网络营销人才队伍；第三，积极使用网络营销新手段。在现代社会，科技技术日新月异，企业要做好网络营销必须及时跟上时代潮流灵活使用网络营销新手段，比如利用最流行的通信软件推广企业品牌。

四、结束语

互联网信息技术的不断进步不仅产生、更是加速了网络营销的发展，网络营销与传统营销手段相比，它依托网络平台，减少了广告宣传费用，不仅可以为企业减少成本投入，更是增加了利益收入。

参考文献：

[1]陈卓.基于大数据的中小企业网络营销问题及对策探讨[J].中国市场，2016，09：21-22.

[2]韩松洋.大数据时代政治网络营销的本质研究[J].陕西行政学院学报，2014，02：88-91.

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中图分类号：F274

文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）09-063-02

“大众创业，万众创新”是总理在政府工作报告中提出的。他指出创新不单是技术创新，更包括体制机制创新、管理创新、模式创新。中国30多年以来改革开放本身就是规模宏大的创新行动，而创新的过程必然伴随着变革的发生，只有不断适应时代的变革，在变革中总结，才能实现创新，国家才能走向发展富强之路。谈到创业，我们大多数人最先想到的就是马云，就是阿里巴巴，可以说马云开启了中国的电商行业，也是从那时起传统的营销管理模式发生了变化，网络营销成为了主流。这一变化使我们置身于一个信息爆炸，数据冗余的环境。一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合出现了，即“大数据”。大数据可以说是IT时代的产物，如果没有IT时代，我们无法想象数据的丰富度与复杂度，尤其是它给我们生活带来的巨大影响。马云也曾在演讲中提到未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，可见数据科技的重要性。大数据的精髓不在于“大”，而在于“有用”，即不在于数量，而在于质量。企业制胜的关键在于挖掘和分析海量数据中的有用信息，为管理者做决策提供科学性的有力数据。云技术为我们计算、分析、存储数据提供了条件，首先它可以容纳海量数据，其次通过相关技术对数据进行整理，删除掉无用信息，分析得出消费者的购买习惯及未来的消费倾向，最后将这些数据进行存储。“互联网+”的到来可以看作是使原来所有行业的翻倍，披上了互联网的外衣，也可以看作是原来所有行业的改变，钉在了互联网上。总而言之，它强有力度地催生了新的经济形态，并为“大众创业，万众创新”提供环境，更需要我们在大数据的世界中，抓住那些无价的数据，这些信息可能是一些企业的救命稻草。以下将传统模式下的营销管理与可视化模式下的营销管理进行对比，进行变革研究，找出变革的原因及变革的意义，为市场经济环境下企业营销管理模式的进一步变革提供依据。

一、传统营销管理

传统的市场营销策略是由迈卡锡教授提出的4P组合，即产品、价格、渠道和促销。这种理论只关注企业当前的利润，即利润是重中之重，企业对于未来的营销策略没有一个较为具体的规划，暂时的获利可能是天时地利人和，无法从今天的成功中得出一些可以沿用的方法，因为顾客的数量是有限的，企业也没有深入了解顾客，不知道顾客内心真正想要的，即不知道顾客的真实需求。

传统的营销方式多为店铺营销、电话营销、上门营销，以及电视营销等。巨额的广告费是企业不可忽视的产品成本，收视率越高广告费越高。这时广告的植入就像是竞价拍卖一样，因为广告的时间是有限的，商家都想通过这一途径去吸引消费者，大多数的商家把精力和资产都用在了广告上。广告主要是传播品牌理念和产品卖点，可以影响顾客购买的潜意识，未必能马上引发顾客的购买行为。其实事实可能是花费大量精力制作出的精美广告所带来的利润不及对产品做基本的宣传加一点修饰且其成本在可控范围之内所带来的利润丰厚。一般来说，产品制造初期企业对于产品成本有一个预算，广告费用比例的增加必然导致产品生产成本投入的减少，直接导致的结果就是实物与广告描述差距过大，产品质量难以保证，企业信誉大大降低，而我们都知道顾客是上帝这句话的含义。这时大多数企业就会加大广告影响恢复其声誉，而忽略了最重要的事物即产品本身，形成了恶性循环，最终企业走向灭亡。上门营销本质上还是产品本身对于顾客吸引程度的大小，但实际上却是营销人员对于顾客心理的一种暗示，一种强加，因为营销人员的工作绩效与顾客息息相关。这种营销方式所拥有的顾客其实是很多小的顾客群，大部分顾客会因为营销人员而会对整个企业做出评价，所以对于营销人员的培训成本不可忽视。店铺营销由于位置固定，顾客群也相对固定，所以营销有限。同样，顾客因为自己所处的地理环境，购买行为受到限制，这样无形中很多产品也失去了远距离的潜在客户。而且店铺的外观与内部装饰也同样重要，有些顾客可能因为店铺的外表而对于里面商品的评价有所影响，店铺的翻新成本也比较高，翻新也需要时间，这段时间也会影响销售。

传统营销模式下，制造商生产出成品后往往通过批发商零售商消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经过好几个环节才能到达消费者手中，每个环节的卖方都要有利可图，所以每个环节产品价格都会增值，最后出售给消费者时可能已经远远超出产品本身的价值，价格是由市场的供求关系决定的，一段时间就会趋于平衡，一些产品的价格国家也会进行干预，企业为了保证自己的利益，在固定的价格水平上就会降低产品成本，产品的质量就会难以保证。

传统的管理模式下，大多数的数据资料，文件档案都是纸质的，容易丢失，容易篡改，容易毁损，而且长时间上面的内容可能会不清楚，总结工作量大，难以及时反映近期的销售情况，没有对比，没有结论，管理者难以做出决策，甚至做出错误的决策。企业规模小，市场区域集中，企业通常采用高度集权的集中式营销管理模式。随着经济全球化的到来，企业规模随之扩大，连锁行业的兴起，跨公司的建立，使得集中式管理陷入了想管管不好甚至是管不了的尴尬境地，从而出现了分布式管理，即分权管理模式。这种管理模式上下层级鲜明，使整个团队的执行力下降，创新能力下降，不利于团队的发展。

二、基于可视化管理的营销管理

以舒尔兹教授为首的一批营销学者提出了4C的市场营销理论，即消费者的需求和欲望、成本、便利和沟通。营销管理实则为需求管理，消费者有各种各样的需求，比如对产品质量的需求，对产品价格的需求，对产品服务的需求。企业也不例外，其最终需求当然是盈利，在这一过程中，企业有对顾客群的需求，有对资金的需求。

可视化营销即为看得见的营销，大数据时代下，企业利用各种技术对数据信息进行归类、整理、分析，挖掘出有效信息，实现管理的透明化和可视化。视觉是人类的第一觉，我们在评价一个厨师时，色香味是最基本的标准，而色是排在第一位的。我们通过可视化，不是像广告那样在产品的描述上大做文章，而是让顾客亲眼看到感受到产品的魅力，我们大多数人都是相信自己的眼睛的。记得乔布斯在一次演讲中，先拿出一个文件袋，激起观众的好奇心，大家都在想一个文件袋能装些什么呢。在观众的期待中，从中取出MacBook Air，那一刻观众为之疯狂，就好像是每个人手中都有一个MacBook Air。我们还需要不断地强调它有多薄吗，乔布斯这个营销的成本大概就是一个文件袋吧。

网络营销的兴起，网购成为大多数人的选择，因为它不受时间空间的限制，我们不光可以看到买家秀，也可以看到更多消费者的消费体验。我们不只是在购物网站上看到商品的信息，平时我们在微信、微博、论坛等等都可以看到。企业通过和这些平台的合作，有时通过名人或极具社会影响力的人转发消息，这样通过二级传播，企业从中获得更多的顾客，而且宣传速度得到提升。而且可视化的营销使得买卖双方的沟通更加顺畅，没有了冗长的中间环节，降低了成本，稳定了价格。

大数据时代离不开云技术，我们通过对冗杂的数据进行分析处理，再进行存储，建立为企业量身定做的数据库、信息库。我们通过搜索引擎在网站上进行搜索，商家会跟踪记录我们的浏览路径，根据我们的收藏购买记录为我们推送相关类型的商品，根据所有顾客的总购买量分析顾客偏好，根据顾客评价知道产品的不足之处，为进一步地改良提供建议。同时，顾客好评是对产品最好的也是成本最低的宣传，会吸引更多的消费者，企业的口碑也会越来越好。

可视化的管理模式下，利用数据处理系统，管理渗透到人力资源、供应链、客户管理等环节，且这些数据资料得以有效的保存，数据更新具有时效性，管理者随时可以根据这些有效数据做出决策。由于集中式和分布式管理模式的弊端，远程营销管理即虚拟化营销管理模式出现。它实现了信息扁平化，总部也可以实时了解到基层的情况，了解到销售现场的每个细节，每个工作人员的工作状态，基本解决了信息传递不畅通和过度集权的问题。

通过对比，我们看到可视化营销管理之所以超越甚至取代传统营销管理的原因，因为它更适应时代的发展，更能使企业得到长远的利益。有人提出声浪传播理论，一要倾听消费者的声音，然后消费者才能听到你的声音；二要学会发声，学会思考；三要在互联网发声，联系群众一起发声，制造声量，营造口碑。可以说大部分企业已经实现了第一步、第二步，第三步还处于摸索阶段，在未来的研究中我们要努力挖掘出更快速更精准地得到有效信息的方法与技术，使营销更大程度地出现在我们眼前，利用好各种资源，做好成本管控。企业努力去了解顾客的需求，激发创作灵感，消费者主动去与企业互动交流，这样双方的利益处于一个均衡的状态，有利于社会更快更好地发展。

[大学生创新训练项目，项目编号：c201505018]

参考文献：

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[3] 曹小春.后现代主义对现代营销的挑战及营销变革[J].财经理论与实践，2014（4）

[4] 钟洪民.纵观营销形式变革把握营销管理走向[J].商，2013（3）

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[7] 西铭安.新济条件下营销管理发展趋势[J].现代企业，2010（2）

[8] 刘屹.面向可视化管理的煤炭企业成本管控研究[D].中国矿业大学（北京）博士学位论文，2013

篇（7）

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[ 3 ] 黄鼎城，郭增艳.科学数据共享管理研究[M]北京：中国科学技术出版社，2002：36.

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参与数字化[EB/OL].[2013-10-11].http：//.cn/5f00653e83b753d652a86001/20125e74/46708/6b2776df59d454584f1a526f4e3b5e2dneelie-kroes-5e0c671b6bcf4e2a6b276d324eba90fd53c24e0e-65705b575316.

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[ 8 ] 浙江建成全国首家省级地理空间数据平台[EB/OL].[2013-10-11].http：//.cn/html/2013-02/22/content_21927.htm.

篇（8）

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

篇（9）

一、问题的提出

云计算、移动互联网等新信息技术的广泛应用及社会化网络的兴起，使信息数据产生机制更复杂、传播速度更快、类型更多样，全球进入信息数据量“井喷式”增长的大数据时代。国际数据公司（In原ternationalDataCorporation，IDC）指出：全球创建和复制的数据量五年内增长近九倍，预计将以每两年至少翻一番的速度继续增长。仅2013年，世界范围存储的数据就达1.2ZB（1ZB抑1021B），将这些数据刻录到CDR只读光盘并堆起，其高度将是地球到月球距离的五倍[1]。生产和信息方式的变革引起管理规范及其深层次上价值观的转变。传统企业营销中，为避免无法获取整体数据的弊端，多依据小样本采样统计推断以形成所谓“科学决策”。然而采样分析的成功取决于样本的绝对随机性，大数据时代，营销调研建立在对大样本持续收集数据的基础上，实时分析和输出调查结果将为营销决策提供及时判断临界值。在大数据背景下对营销活动进行研究，具有聚焦数据，提高营销决策科学性；强调洞察，增强营销活动“预见性”；重视创新，增强营销理论“前瞻性”等研究价值[2]。特别是中国具有众多人口和庞大市场，也使中国成为最为复杂的大数据国家之一。那么，大数据对营销活动究竟会产生怎样的影响？其内在机理是什么？通过文献综述，对大数据概念进行界定，梳理其发展的历史脉络，在此基础上分析大数据对消费者行为、营销决策模式、营销战略、营销要素等的影响表征及其机理，最后对大数据的营销应用研究做出述评。

二、大数据的发展脉络及概念界定

（一）大数据的发展脉络

大数据的概念最早要追溯到上世纪，只是在互联网时代，大数据才从规模、类型等方面得以实现。早在1981年，美国著名未来学家Toffler在其著作《TheThirdWave》中，提及“大数据”，并称之为“第三浪潮的华章”[3]。2001年，META集团（现为Gartner）的分析师Laney指出数据增长带来规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）等变化[4]。《Nature》则在2008年9月开设“BigData”专刊[5-7]，同时《Sci原ence》也推出数据处理研究专刊“DealingWithDa原ta”，对数据洪流（DataDeluge）所带来的社会变革及影响做出讨论[8]。大数据研究的开创性论文是Gins原bergetal（2009）的“DetectingInfluenzaEpidemicsUsingSearchEngineQueryData”，该文探讨了如何利用谷歌搜索引擎查询词来预测流行病[9]。只是在最近几年，大数据才成为高频词。2011年5月，麦肯锡公司《大数据：创新、竞争和生产力的下一前沿》报告，指出“在数据渗透于各领域并成为生产要素的背景下，对海量数据挖掘应用，将带来新的生产增长和消费者盈余浪潮”[10]。2012年3月，美国开始实施“大数据研发计划（BigDataRe原searchandDevelopmentInitiative）”，将大数据喻为“未来新石油”，并视为与互联网、超级计算机同等重要的国家战略，这也是美国在“信息高速公路”计划后所实施的又一国家级重大科技战略。日本紧随其后，推出“新ICT战略研究计划”。同年，世界经济论坛《大数据、大影响》报告，从多个行业领域阐述大数据给世界经济带来的发展机会[11]。就国内而言，2011年12月，国金证券开创国内大数据研究先河，将其研究成果引入资本市场[12]。2012年5月，香山科学会议组织“大数据科学与工程：一门新兴的交叉学科”为论题的会议，同年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCFYOC原SEF）举办“大数据时代，智谋未来”会议，对大数据挖掘技术、组织架构、平台治理等展开探讨。2013年6月，国家自然科学基金委管理科学部、美国营销科学学会（MSI）、南京大学商学院（管理学院）和香港中文大学工商管理学院联合主办“2013营销科学与应用国际论坛”，也将“大数据、社会化、移动化对市场营销的新挑战”作为主要议题之一。2014年2月，北京银行与小米科技就移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等签署协议，表明国内企业运用大数据战略进入实质性阶段。2014年3月5日，总理第一次把大数据写进政府工作报告，阐明了国家对大数据产业鼎力支持的政策，随后一系列公开讲话进一步明确了这一战略部署。2015年2月，百度公司利用百度迁徙、百度指数等大数据产品直观地呈现了春运“景观”，把大数据研究成果可视化地展示在电视屏幕上。2015年3月，政府工作报告中进一步提出“互联网+”计划，推动大数据与现代工业相结合。

（二）大数据的概念界定

大数据本身就是抽象的概念，当前对其概念界定尚未达成统一，不同组织及学者给予不同的表述，见表1。尽管各方对大数据概念并不统一，但其中“大规模数据”“体量、复杂性及速度超越传统数据”“超越现代技术手段处理能力”等观点得到基本认可。IBM公司及Laneyetal（2001）认为大数据具有“3V”特征：规模性（Volume），数据量一般要达到TB级甚至PB级；多样性（Variety），数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性（Ve原locity），产生、处理、分析数据的速度加快。国际数据公司（IDC）在此基础上，增加“价值性（Value），即“大数据价值很大但呈现低密度性”的特点，从而形成大数据的“4V”特征[16]。而NetApp公司认为大数据具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通过对大数据实时分析构建新的业务模式并更好地了解顾客需求；高带宽（BigBandwidth），快速有效地对数据进行处理分析；大内容（BigContent），包括各种类型数据，同时对数据存储、扩展、安全等管理的高要求[17]。

三、大数据对未来市场营销的冲击

根据（移动）互联网时代大数据的特征、消费者行为变化及营销模式的可能演变，通过相关文献梳理，勾画的大数据对未来营销活动的影响趋势，见图1。

（一）大数据对消费行为的影响

1援消费行为更理性。工业化时代，信息不对称的客观存在，消费者易受各种如低价促销、广告宣传等影响。而大数据时代，消费者有更多、更方便的途径获取更详细的商品价格、成本、产地、质量等信息，并可更方便地搜寻、比对和遴选，从而做出更理性的选择[18]。2援消费行为幂律分布。大数据时代，消费者评价系统更广泛，先前购物者的购后评价及经验对新消费者具有重要参考。相比先前购物者的好评，消费者则会更关注其差评，以便做出正确的消费决策。同类产品中，质量好、价格有优势、服务好的产品受到越来越多的青睐，并不断吸引新的消费者，形成“滚雪球式”的“马太效应”，消费行为呈现幂律分布。3援消费行为更个性化。工业化时代，商家追求规模经济的考虑，只能在有限范围满足消费者个性化消费。而大数据时代，信息广泛并快速传播，消费者的消费认知及创造力大大提升，消费异质性不断增大，对产品或服务的关注并不仅限于以往的质量、品牌、价格、售后等，更关注其个性化的满足程度。

（二）大数据对营销决策模式的影响

大数据时代，思维方式发生三个变革：其一，要分析与事务相关所有数据而不是少量数据所构成的样本；其二，要接受数据纷乱复杂的事实，而不能过于苛求精确；其三，更加主动地分析相关关系而不再探究难以捉摸的因果关系[19]，可以说，数据驱动型决策（Data‐drivenDecisionMaking）是大数据背景下决策的特点[20]，以“数据化、智能化、实时化垣经验”将成为大数据时代的营销决策范式。1援数据决策技术升级，注重实时处理及相关分析。传统分析多基于多元统计、计量经济学模型等方法，对大量一手和二手结构化数据实施分析，从中寻求研究对象的内在联系，常用方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析、A/B测试、数据挖掘等。大数据背景下，数据规模大、传递速度快、非结构化数据多等特点，使得传统数据分析及数据库管理手段很难适应时代要求。数据产生及传播速度加快，要求数据应用实现从离线（Offline）向在线（On原line）的实时处理转化[21]。数据关联成为大数据的主要价值来源，但数据间交互广、价值密度低、碎片化严重，也使决策重点从以往因果关系分析向相关关系分析转变。2援决策参与主体向社会大众倾斜，数据分析师地位加强。大数据使营销决策越来越依赖于数据分析而非经验或直觉[22]，直觉判断将被精准的数据分析代替。管理者决策重心在于正确发现并提出问题，一线员工对决策参与度将大大提升，决策主体从社会精英向社会大众倾斜，扁平化组织架构、学习型企业文化将得到加强。同时，能综合运用数据分析、分布式管理的数据分析师，将为企业营销决策提供更多智力支持。

（三）大数据对营销战略的影响

1援激发协同营销的竞争格局。大数据环境下企业与行业的边界日趋模糊，营销系统开放性更明显。企业竞争不再局限于个体之间或供应链的链条间，而是向多主体所构建的商业生态系统间延伸[23]。企业营销战略的设计应打破传统的个体竞争思维，在不断提升自身营销网络化和动态化能力基础上，利用外部资源，形成协同营销格局。2援一对一营销的精准定位。大数据背景下，企业可以记录消费者在产品各个生命周期阶段的品牌偏好、口碑评价等行为数据，基于社会学、心理学、营销学、传播学等相关理论，并借助数据挖掘、统计计量等，按一定的细分标准进行消费行为细分，从而结合自身资源优势，形成目标市场的选择和一对一营销的精准定位。

（四）大数据对营销要素的影响

1援产品：顾客参与式的产品设计和个人定制。大数据背景下，虚拟企业和智能车间将会越来越多地被采用，顾客参与式的产品设计和个人定制将大行其道。那些市场价值在较短时间发生贬值的短生命周期产品的时效性更强、需求波动大，与外界存在着复杂非线性关系[24]。而长周期产品特别是其中生产工艺复杂、流程管理复杂、客户需求复杂的复杂品（ComplicatedProduct）将实现供应链纵向一体化整合及全生命周期数据整合[25]。“全息”生命周期的完整大数据可帮助企业构建消费者兴趣图谱，从而应用于营销和新媒体关系定位中。2援渠道：渠道缩短及渠道多元化。大数据背景下，信息技术更为成熟，经由中间商的渠道模式将让位于直销，渠道长度越来越短。特别是具有及时反馈交互关系平台技术的实施，使企业可开发出更多、更便捷的渠道与顾客连接，实现多渠道及跨渠道营销。诸如微商等“屏幕+手指+快递”的购物方式，配合超低的价格，使营销渠道更趋多元化。3援价格：透明度更高，基于支付意愿的差异化定价。传统营销定价多从产品成本、利润率、顾客接受度等简单因素考虑，并依据先前相关销售经验建立精算模型。大数据背景下，传统精算模型将被颠覆，价格不对称性有所改善，定价透明度越来越高，明智的价格策略是企业“阳光”定价，基于支付意愿的差异化定价将成为主导，电子支付成为主流。4援促销策略：促销手段的数字化、互动化趋势。大数据背景下，传统电视、报纸、广播等大众传媒的传播效率不断下降，而建立在数据库基础上的移动互联网将成为促销信息的重要传播手段，促销手段更具数字化。同时，促销手段更新颖，目标受众被多元化数据锁定，并特别强调与顾客间的互动和情感沟通。

四、大数据研究在营销中的应用评析

（一）研究层次：偏宏观层面研究，轻微观分析

当前对大数据的相关研究，更多从宏观层面对其概念内涵、形成脉络及其对社会所产生的影响方面展开描述，而对大数据所形成各种影响的内在机理缺少必要的微观分析。大数据为未来营销带来深刻影响，但机会和挑战并存，其合理利用前提是必须拥有准确、可靠、及时的高质量的数据[26]，只有在此基础上，才能提炼出有效的营销决策信息，才能帮助企业实现精准定位。

（二）研究视角：多立足于信息科学视角，缺少管理视角

当前，国外从管理学视角应用大数据技术来支持管理决策已成为商科教育的热点[27]。相比之下，国内相关研究还处于起步阶段，数据驱动决策的管理模式还有待形成，现有的相关研究则更多立足于对数据信息的采集、处理、检索、挖掘及离线分析等信息科学视角。而只有立足管理决策的视角，探讨大数据对现代经济组织的战略定位、架构设计、营销实施等实时问题，才能真正发掘大数据的“资源”价值，建立起信息引导决策的机制。

篇（10）

随着社交网络的发展，我们进入了由大数据而随之产生的社交网络时代。社交网络起源于能够为互联网用户提供各种社交服务的应用，最初起源于以点对点的方式进行交流的电子邮件；随后论坛的出现将这种点对点的信息沟通方式转换为点对面的沟通；随着互联网的发展，博客、微博的出现更加推动了社交网络的发展，使得信息沟通更加有效率。目前，微信等社交软件的发展，形成了“面对面”的交流，不仅凸显了人的特点，而且更加灵活且具有广泛性。

社交网络作为一个新型而又热门的研究领域，目前已经引起国内外众多学者的关注。但是目前多数研究集中于人与人之间的社交联络，基于企业与企业、企业与客户之间的社交网络研究也比较混乱，本文基于中国知网（CNKI）这一在国内比较权威的文献数据库进行文献梳理，以此来展现国内有关企业间社交网络的研究热点与前沿领域。

一、材料与方法

1.方法

刘军在社会网络分析导论中认为，社会网络是指社会行动者及其相互间的关系的集合。在社交网络中社会行动者包括个体、公司或者集体性的社会单位，也可以是一个组织或者社区等等。在社会网络分析的方法研究中，通常用“点”来表示社交网络中的各个社会行动者，行动者之间的各种相互联系用“边”表示。社交网络分析立足于社会学，社会学是社会网络分析方法的起点。网络内结点之间的连接强度与密度对于建立结点间行为的相互关系尤为重要。

2.数据来源

本文以中国知网（CNKI）中与企业和社交网络相关的科研文献作为数据来源，检索时以“企业”“社交网络”“客户”“市场”为关键词，共获得了1372篇文献信息，剔除比较早期的几篇文章，从2000年到2014年还剩余1359篇文献信息。

二、研究结果与分析

1.研究趋势分析

■

图1 企业型社交网络论文发文量

关键词作为文献内容的高度浓缩，是文献的精髓，恰当的关键词能够有效地分析并把握企业型社交网络的研究热点与前沿。本文以“企业”“社交网络”“客户”“市场”为关键词进行检索，经过初期的剔除，剩余1359篇文献信息。由图1可显然得出从2000年起到目前的发文量趋势，从2010年开始发文量显著上升，而且还有逐年增长的趋势，需要指出的是图中2014年的发文量显著下降，原因之一是2014年这一整年还没有结束，所以发文量不是很准确，所以还是有望超越去年的。近几年研究人员在企业型社交网络方面的文献信息还是比较多的，所以企业型社交网络是当前社交网络研究的一大热点方向。因为社交网络的兴起，不仅给企业带来危机，也带来了机遇，在这样一个网络的转型时期，“企业是生还是死”这样一个亟待解决的问题值得所有相关的科研人员和企业工作者去思考。

2.研究热点分析

对原始文献信息进行简单的前期处理后，筛选与主题词内容最相关的前150篇文献进行分析，通过知网分析软件会得出一个非常形象的知识图谱，其中用结点表示各篇独立文献，结点与结点之间的连线表示文献之间的引用与被引用关系，而且连线的密集度反映出该文献信息与其他文献信息的紧密程度，蓝色为选中文献，绿色为蓝色的参考文献，黄色为蓝色的引证文献，文献与文献之间的连线表示，且球的大小表示引用的次数多少。

通过形象的知识图谱中结点之间的密集度可以得出国内企业型社交网络的研究热点与重点主要集中在以下几个方面：企业家社交网络的绩效研究、以农业产业组织为核心的绩效研究、企业在社交网络时代的营销模式研究、社交电子商务网络构建、大数据背景下的企业管理问题的思考等。下面主要分几部分对这几个研究热点的相关内容进行简单的阐述。

（1）企业家社交网络的绩效研究

在社交网络时代，关系网络已经成为解决企业某些问题、提高企业绩效的主要途径。刘苹认为，企业家本身所占有的社会网络为企业提供了获取不同的资源和信息的机会。企业家可以依据企业当前所处的外部环境和企业家个人的特点构建适当的外部社交网络，并且由于中小企业自身固有的脆弱性，这样不仅能够使企业依靠外部社交网络获取有效的资源，而且在这些中小企业遇到问题时给予有效的帮助与支持，从而给企业的长期发展带来强大的后盾。在实践中有许多的例子可以证明这种关系网络的重要性，例如蒙牛集团遇到问题时，牛根生先生利用自己的关系网络解决了这一困境，或者目前社交网络平台――正和岛的构建同样也是通过提供安全可信赖的社交环境和社交资源来推动各个企业形成一种多赢共生的社会大环境。

企业家社交网络作为企业获取其他必需资源的重要来源之一。杨X以社会资本理论和资源基础理论为基础，通过企业家社会网络来分析企业家社会网络、资源获取与企业绩效三者之间的关系，他认为企业家个人本身所具有的异质性特征，使得政府关系网络、中介关系网络、媒体关系网络、企业关系网络和员工关系网络等网络对知识资源和运营资源的获取都有显著的正向作用，并进而使得资源获取对企业绩效的提升产生正向的影响。

目前市场中小企业众多，而且面临的环境存在较大的不稳定性、市场的波动性等现实状况，而企业家又处于结构洞的一个特殊位置，所以建立企业家社交网络就显得更加重要。毋庸置疑，构建企业家社交网络是目前学术界在社交网络方向的研究热点之一。

（2）以农业产业为核心的绩效研究

世界级投资大师詹姆斯・罗杰斯在参加第四届中国期货（证券）资产管理大会时说道：“未来20年，最赚钱的行业不是做房地产，而是做农业！”农业，似乎也在经历着类似房地产行业由“分散”向“集中”转变的过程。家庭农场具有我国农村经营体制制度下的特有性质，这一制度必将推进我国农业现代化发展的进程。汤文华认为我国目前家庭农场发展面临的最大困难是：家庭农场土地流转集聚困难；家庭农场主文化素质普遍偏低；农业的科技含量提供不足；家庭农场主融资困难；农业信息化服务水平低等。

中国农产品、食品消费，从数量向品质、营养与健康的方向转变不可逆转，同时也会呈现出高价格、高附加值的消费特征；分散经营、低价大路货的无序竞争将成为过去，一个品牌个性化的、有规模的市场竞争格局开始向我们走来。据统计，未来会有大量的人由于食品的危害而致病，这即将威胁到我们人类自己的生存。与此同时，我们面临的问题已经不仅仅是环境保护的问题，而是人类生存的严峻挑战，毫无疑问，农业将是这一切的源头。所以虽然目前的研究文献还不是特别多，但这将是一个研究趋势，同时也是投资者未来进行投资的一种走向。

（3）企业在社交网络时代的营销模式研究

李晓婷等人认为社交网络营销是一种通过数字化的社交网络软件或者社区与客户或者潜在客户进行沟通，并不断了解他们的需求，进而把恰当的产品展示给他们的一种营销过程。在研究社交网络的营销策略和社交网络盈利模式时重点研究了社交网络的盈利模式，并从构建社区、创建内容、调整营销策略和创新产品这四个方面来进行研究，进而增加利润。由于目前企业的营销方式处在一个由传统的营销方式向社交网络营销转型的特殊时期，并且通过社交网络的方式进行销售具有销售成本低、覆盖面广、宣传力度大和传播速度快等固有的属性，所以通过社交网络的销售渠道进行营销是一种必需经历的转型过程以及转型的方式。通过社交网络的方式进行营销有许多企业取得了成功，比如玩转微博实现品牌传播的杜蕾斯，利用微信实现自助服务的招商银行等。

目前，所有传统企业都具有非常严重的危机感，传统的营销优势没有了，俗话说“不转型等死，转型怕转死”，企业家们面对目前的社交网络营销没有充分的心理准备，所以实践中的茫然更加刺激我们科研工作者在理论上找到能够支持转型的理论和转型的正确方式来指导实践的发展，所以目前有许多的研究者在探讨企业在社交网络时代的营销模式这一热点问题。

（4）社交网络时代大数据背景下的企业管理问题思考

在知识图谱中可以得知，在社交网络时代有关企业管理的问题是该图谱中研究者最多、发文量最多，而且被引用频次最多的文献。所以不论在哪个时期，企业的管理问题都是企业家、经理人、科研工作者等不可回避的一项内容。冯芷艳从社会化的价值创造、网络化的企业运作、实时化的市场洞察三个研究视角出发，探讨了当今在大数据背景下我国众多企业所面临的商务管理的一些前沿问题。邵鹏从管理学的视角对大数据研究问题进行了探讨，结合信息服务业企业、制造业企业以及社会管理机构的一些实际情况，研究了大数据背景下社交网络时代所面临的产业发展和社会管理问题。

在社交网络时代，社交网络的快速发展如同双刃剑一样，不仅给我们企业内部的信息沟通与传递带来了便利条件，一定程度上也给企业对员工的管理带来了便利，推动管理层级的扁平化发展。但是如此快速的信息传递方式也给企业带来了风险，任何企业都可能由于一时的风波而毁于一旦。面临这样的问题，作为企业管理人员应该何去何从，我们科研工作者应该给予一定的理论指导，所以这也是我们科研工作者的研究重点和热点之一。

3.文献量的分布情况

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图2 论文来源期刊和来源机构分布图

由中国知网分析软件可得知文献信息的来源期刊和来源机构，这样便于相关研究者对文献信息的搜集。在来源期刊中，《信息与电脑》占2.7%，《企业管理》占2.7%，《IT经理世界》占2.0%等，显然企业型社交网络的文献信息主要分布在以上几种重要的期刊中，而来源机构主要分布于北京邮电大学、中央财经大学、中国电信股份有限公司等几个企业和学校，通过这样一个来源期刊和来源机构的分析可以帮助一些新的研究者查找相关文献时更具有目的性。

社会网络分析方法和知识图谱等相关的理论在近几年有比较快速的发展，而且利用这样一个文献的量化分析，能够比较清晰地展现企业型社交网络这一研究领域的研究热点与研究重点，便于相关的研究者进行文献的收集与查找。本文基于中国知网（CNKI）这一国内比较权威的文献数据库，对国内企业型社交网络文献信息的研究重点与研究热点进行了比较清晰的梳理，认为企业家社交网络的绩效研究、以农业产业为核心的网络组织绩效研究、企业型社交网络的营销模式探讨和大数据背景下社交网络对于企业内部管理问题的研究以及通过社交网络进行电商的研究等几个方向是目前社交网络在企业间和企业内的研究重点和研究热点，而且企业型社交网络在实践中也是值得我们长时间进行探讨的话题，相关的研究者可以在以上几个方向的基础上参考各自相关的文献进行深入的探讨，希望本文能够给予相关的研究人员一定的启迪和思考。

参考文献：

[1]宗乾进.国外社交网络研究热点与前沿[J].图书馆情报知识，2012（6）.

[2]刘军.社会网络分析导论[M].社会科学文献出版社，2004.

[3]漆晨曦.社交网络分析及案例详解[M].人民邮电出版社，2013.

[4]杨X.企业家社会网络对中小企业绩效的影响研究[D].中南大学，2011.

[5]汤文华.一种新型农业经营主体：家庭农场：基于新制度经济学的分析视角[J].江西农业大学学报：社会科学版，2013（2）：186-190.

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中国移动10086客户服务热线通过人工、自动语音、短信、传真、Email等方式，24小时不间断提供有关移动通信的业务咨询、业务受理和投诉建议等专业服务。10086通过语音提示为客户提供了便捷的查询服务，它通过分析客户的需求不断的完善自己的服务系统，为客户提供最为优越的服务。

中国移动10086客户服务热线为客户提供了便捷的查询服务，客户可通过10086自动语音按键提示查询所需服务，通过拨打中国移动10086客户服务热线可以迅速查询到常用业务。10086按键的设计是通过大量客户查询服务为记录分析研究，通过文本挖掘设置出合理的顺序。通过文本挖掘对每项业务设置出合理的按键顺序，并且使得每项服务的顺序得到合理的优化。

1.中国移动10086按键设置介绍

中国移动100086自动语音按键提示给客户带来方便快捷的查询服务，按键语音提示的设置顺序是通过中国移动公司相应的研究团队研究得出来的。中国移动的客户量很大，所以客户的查询量也很大，能够获得较大的数据量。

10086客服热线是经历了一个不断改进的过程，10086客户服务热线可能还存在地域的差异，这里我们主要分析通过文本挖掘设置出合理的自动语音提示的按键内容。

1.1 10086按键设计与客户诉求分析

根据10086人工服务，将人工服务资料通过录音并转化为文本形式，提取有效信息。通过对客户查询服务的大数据记载的文本挖掘，10086客户服务热线会为客户提供更为便捷的服务。10086按键内容的设计，满足了多数客户通过最简洁的方式查询自己想要的服务，给客户带来良好的体验感。

1.2 10086客户语音服务系统的优势

首先在初级菜单中涉及到移动公司常用的服务与查询功能，用户可以根据自己的需要进行自助语音服务，对于特殊的业务需求，设置了人工服务功能，以保证满足所有的客户需求。

其次，通过层次的细分，客户能便捷得通过提示找到自己的需求以得到相应的服务，而不会耗费更多的时间。

再次，客户语音服务系统的几乎每一层都包含了返回上一层和返回主菜单，这样做的好处就在于用户一旦选择错误按键可以更快捷的退出该层级，以找到符合自己需求的按键服务。

1.3 客户语音服务系统设计的意义

10086热线的设立，在满足客户服务的需求同时，增强了客户的体验感，是客户能感觉到使用移动通信的舒适和方便，成为移动通信忠实的客户资源。同时考虑到每个客户的关系网和人脉圈，能为移动通信的推广和普及起到重要作用，所以让客户满意，能产生巨大的收益和潜在收益。

2.文本挖掘

2.1 文本挖掘的背景

传统的语言的理解是对文本进行较低层次的理解，主要通过分析词、语法和语义信息，并通过句子中出现的次序发现有意义的信息。文本挖掘中文档本身是半结构化或非结构化的数据挖掘的成果应用于分析自然语言描述的文本，这种方法被称为文本挖掘或文本知识发现。

文本挖掘与数据挖掘的主要区别在于文本挖掘的数据源是非结构化形式的文本数据。文本挖掘是从大量的与用户需求不相关的资料中发现隐藏的相关信息，是一个新知识发现的过程。

2.2 中国移动客户服务与文本挖掘

在文本挖掘的过程中所选用的数据是中国移动10086客户服务人工服务的语音内容。10086人工服务通过将语音转换成文本形式，然后对文本进行提取，找出相同意思的词语进行预处理，剔除不用的信息数据，对其进行整理，将其转换成可以文本分析的形式。

文本预处理是指选取任务相关的文本并将其转化成文本挖掘工具可以处理的中间形式。主要包括去除标点和停用词、提取英文词干、中文分词、词频统计，建立特征词条矩阵，训练集和测试集的分隔，特征选择，权重计算和文本表示。

进行文本分类挖掘的最终目的是将语料库文本自动分类，文本自动分类挖掘系统就是根据构建好的分类器把对象文本归到不同的类别。常见的分类器有贝叶斯算法、K邻近算法、决策树算法、神经网络算法及支持向量机算法。

中国移动客户服务热线10086将语音转换的文本经过预处理为下一步文本挖掘做好准备。经过预处理去掉赘余的信息，保留有用的信息，并将其分类处理。经过分词、特征选择、权重计算以及文本表示这些预处理过程，为分析研究客户的需求提供了有效的信息及合理的形式。

3.实情探讨

中国移动有着大量的客户，可以获得大量的数据资料，可以应用大数据对客户资料进行分析，而且可以通过进一步研究进行精准营销，通过对大数据的应用及分析，可以帮助公司企业制定相关政策。

通过10086热线自助语音服务功能得到的数据和资料近一步完善之前得到的数据资料，对于移动公司进行精准营销和客户推广提供了一手资料。10086热线符合精准营销策略，也是移动公司营销手段的发展和开发。

4.结论

通过文本挖掘，公司可以根据自己客户的服务需求设置出合理的按键内容及顺序。比较移动公司和各大银行的客户语音服务设计，可以得出结论，公司、企业和金融机构在设计自己的客户服务语音系统时，首先以自身机构设计和服务为基础，相应构造出客户需要的服务；其次，比较各种不同的语音服务系统，发现必定会有人工服务作为反馈系统，并且通过长时间的积累，能够发现语音系统自身不足；最后，客户语音服务系统的每一次优化和补充，都是对文本分类和文本聚类技术的结合和运用。

参考文献：