大数据营销的定义篇1
[关键词]大数据；网络营销模式；综述
[Doi]1013939/jcnkizgsc201705098
1引言
大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点[1]能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。
2大数据与网络营销模式相关概述
21大数据的定义
20世纪80年代大数据被提出，[2]到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合；《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据；[3]维基百科将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。[4]本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。
22网络营销模式的定义
Rafi-amohammed和RobertFisher等[5]将网络营销定义为在线维护客户和公司在产品、服务等方面的关系；孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式；[6]芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动；[7]徐艳F将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。[8]阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术平台力求实现企业经营目标的营销活动。[9]本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。
23网络营销模式主要类别
芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放；[7]张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值服务提供商、网络渠道和虚拟社区；[10]玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销；[11]本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为在线商店模式、中立交易平台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。[12]
24大数据时代网络营销模式的特征
陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。[13]胡江涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。[14]
3大数据时代网络营销模式创新研究
张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。[15]张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSp网络广告模式。[16]高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。[17]吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式；[18]王雯研究了大数据下电影整合营销和o2o营销模式。[19]以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。
4大数据时代网络营销模式精准性研究
李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。[20]牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。[21]樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。[22]倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。[23]林燕提出了传播和广告精准营销策略。[24]以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。
5大数据时代网络营销模式效果性研究
胡江涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题[14]，张艳红提出从政府层面、企业层面实现网络营销的效果性[16]，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。
6总结与展望
本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准；大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究；从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究；加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。
参考文献：
[1]徐子沛大数据[m].桂林：广西师范大学出版社，2012
[2]Graham-Rowed，Goldstond，DoctoRowc，etalBigdata：Scienceinthepetabyteera[J].nature，2008，455（7209）：8-9
[3]孙海华“大数据”时代观点综述[J].经济研究参考，2015（26）
[4]陶雪娇，胡晓峰，刘洋大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013（25）
[5]Rafi-amohammed，RobertFisher网络营销[m].北京：中国财经出版社，2005
[6]孙志宏网络营销与策划[m].北京：机械工业出版社，2004
[7]芦文娟，韩德昌网络营销模式对消费者行为影响的概念模型[J].社会科学战线，2010（9）
[8]徐艳F网络营销与传统营销的区别[J].湖南农机，2013，40（9）
[9]阎斌论企业的网络营销模式及其绩效评价[J].现代营销，2015（5）
[10]张在宏企业网络营销模式创新的理念与思路[J].现代商业，2012（9）
[11]玄文启大数据背景下的网络营销模式[J].中国科技信息，2015（17）
[12]周曙东，叶辉解析网络营销模式[J].商业研究，2003（22）
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[14]胡江涛大数据营销：从精准到实效[J].郧阳师范高等专科学校学报，2014（6）
[15]张冠凤基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014（32）
[16]张艳红浅析大数据背景下网络营销服务模式的革新[J].吉林工程技术师范学院学报，2014（11）
[17]高源，张桂刚基于大数据的网络营销对策研究[J].湖北经济学院学报，2014（2）
[18]吴英鹰大数据背景下旅游企业网络营销的创新[J].中国商贸，2013（35）
[19]王雯大数据时代下的电影营销新模式――以电影《小时代》为例[J].中外企业家，2013（11）
[20]李晓龙，冯俊文大数据环境下电商精准营销策略研究[J].价值工程，2016（3）
[21]牛艳红，王春国大数据时代的网络营销探究[J].企业导报，2013（22）
[22]樊永梅“精准营销”升级汽车网络营销[J].成功营销，2009（8）
大数据营销的定义篇2
“社会化媒体的广泛应用带来了海量的数据。数字科技本身发展其实越来越深刻影响到营销的方法论以及营销的效率，这个时代已经完全不是此前单纯的数字媒体化年代。”腾讯网络媒体事业群总裁刘胜义在2012腾讯智慧峰会上说。
BigData，Bigbang!
大数据产生大影响。有数据显示，twitter平均每天产生3.4亿的消息，而Facebook每日则有40亿的信息扩散。随着社交网络的全球扩张，数据大爆炸正在改写营销规则。而基于对大数据营销价值的挖掘成为在线营销领域面临的课题。
英国当代数学家及人类学家托马斯·克伦普在其《数字人类学》一书中提到，数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。因此在大数据的背景之下，问题的关键已经不仅包括用户说的是什么，还包括用户是谁？做了什么？
基于此，腾讯认为大数据的营销价值，是随着实名制社区和电子商务的普遍化，用户之间所产生的人际关系链，也就是人脉价值，通过这种人脉最终实现交易数据跟交互数据的融合。“我们有能力将腾讯用户的在线行为跟各个品牌的消费行为更加准确地关联起来，”刘胜义表示。
实际上，刘胜义的信心是有根据的。北京大学陈刚教授以为，企业在互联网中应逐渐转型，借助数据库技术为生活服务。其实定位于在线生活一站式服务平台的腾讯在用户数据库上早就开始布局，包括在资讯端、关系链、多种网媒产品应用领域都取得了重要的成绩与进展。现今，腾讯已经坐拥7亿QQ用户、4.25亿微博用户、2.024亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户，成功积累了拥有中国极尽完善的网络媒体数据库。
“网络媒体正在从单纯的内容提供方进化成开放生态的主导者，大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。”刘胜义强调。也就是说腾讯大数据的价值在于能更加智能地提升精准广告能力，给品牌企业带来更高的投资回报率。
在变动中保持主动
大数据能产生巨大的营销价值，然而要在大数据时代淘金也并非易事。
正如现代信息论的创始人申农所定义的，信息是不确定的消除。然而在大数据时代，整个营销系统的变量越来越多，各种新势力与传统力量在系统中不断耗散与协同。这些日益增加的复杂性最终导致了整个系统的目标慢慢开始失焦，营销系统开始失控。“混沌、失控、非线性”等等词汇成为整个时代的典型标签，那些在传统营销时代原本理所当然的方法论开始变得不确定。
终于品牌营销者慢慢发现，信息大爆炸所带来的非但不是整个品牌营销系统确定性的增加，相反却成为了《连线》杂志创始主编KevinKelly所谓的失控可能性的增加。从诺基亚的衰落到雅虎的式微，腾讯发现，似乎连续不断的环境变动开始让很多企业巨头的发展变得越来越被动。
怎样才能在变动不居的营销环境中生存并变得强大？腾讯认为，唯一的出路是自己主动创新去进化适应持续变动的复杂环境，而这正是达尔文进化论的核心要义所在。
从聚众时代的1.0到分众时代的2.0，再到开放时代的3.0，整个腾讯智慧方法论一直在不断丰富自己，通过持续的进化来与变动的营销环境相适应。另一方面，腾讯智慧自始至终保有的创新基因也决定了该方法论能够在各个不同时代、不同行业领域都有相同的普世价值。
“minD3.0的普世价值体现在它不仅能应用于腾讯内部在线营销平台，而且在整个中国在线营销领域都具有前瞻性、体系性和指导性。”腾讯全国策划总经理翁诗雅指出：“当然在另一方面，目前只有腾讯的在线营销平台才能够让minD3.0的营销方法论实现最大的效果。”
那么究竟什么是腾讯minD3.0？根据翁诗雅介绍，minD为可衡量的效果measurability、互动式的体验interactiveexperience、精准化的导航navigation、差异化Differentiation这四个定义的组合。具体来说，在效果衡量上，minD3.0是多元化的衡量标准趋于谱系化，满足广告主更细分的营销目标；在互动式体验上，则是互动的方式和渠道更趋多元化，品牌与合作伙伴一同为用户创造价值；在精准化的导航上，腾讯智慧开始利用动态、多维、开放的社会化标签的自由组合，通过智能平台实现精准定向；最后在差异化定位上，腾讯minD3.0则体现在基于用户的个性需求提供因人而异的内容和创意输出。
不难发现，minD概念的创新从关注广告到关注人与人脉，关注人群背后的数据与需求，并通过腾讯强大的用户平台、关系链及营销工具，为品牌提供高效的社会化营销解决方案。
全球畅销书《社会消费网络营销》作者拉里·韦伯认为，目前已经到了收集数据的黄金时期，而如何整合这些数据成为品牌营销未来的关键任务。如果说在大数据时代，腾讯通过多年的战略布局所积累的用户数据库已经打造了坚实的营销基础，那么腾讯如何整合这些大数据呢？
翁诗雅认为，全新进化后的腾讯minD3.0有三大自主方向完成整合任务，为品牌创造价值。这三个自主方向分别是社会化广告的产品体系、高效的营销解决方案和效果优化体系。
据了解，腾讯今年已经全面启动社会化战略，实现对旗下腾讯网、腾讯视频、腾讯微博、QQ空间等网媒产品平台的社交化改造以及平台融合，形成了腾讯全网最大、最活跃的社交网络，各网媒产品也在战略指导下进行升级。
至此，围绕人脉这一核心要素，在大数据时代，腾讯社会化营销平台提供打通的用户产品、数据库的营销工具，而腾讯minD3.0则通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘，深描每一个用户族群，通过差异化标签在品牌和受众之间建立社会化的营销关联。
举例来说，对于成熟妈妈与新生儿妈妈两个细分族群，腾讯智慧能通过对大数据的智能分析得出差异化洞察和针对性的沟通策略。如腾讯认为，成熟妈妈是一群理智的玩乐女人帮，在娱乐应用上，最喜欢游戏，音乐和古装剧，在资讯上，旅游和理财两不误，在社交互动层面，以QQ群，鲜花工坊与日记为主；而新妈妈们在腾讯看来是社交活跃时尚辣妈，她们更关注数码产品的微博，是一群勇于尝鲜的时尚族群。
大数据营销的定义篇3
计算机技术的发展和互联网时代的到来，使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务，而随着人们在互联网上花费时间的增多，一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理，并成为了企业营销中的主要分析数据，而随着海量数据的出现，大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”，即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析，能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态，同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外，客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业，尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。
二、大数据在电力营销中的应用策略
大数据时代正在逐渐崭露头角，企业要想顺应时代的变化获得新的发展，就必须对营销体系进行重构，若能够通过大数据资源开展电力营销，必然会产生极大的市场价值。
1通过消费者视角，分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上，企业要想获得更为精确的信息，就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此，电力营销企业要想做好营销体系的构建，扩大企业经济市场，就要制定好多种方案，在大数据中寻找潜在的客户需求，学会通过客户的视角，对客户的消费行为进行行为与特征分析，从而进一步提高客户满意度，最大化的打开企业知名度。
2精准定位消费群体，开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息，让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式，从而划分出消费群体，打造个性化营销。随着社会经济的发展，电力营销企业开始越来越重视营销的精准化，而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量，导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者，而不是群体消费，这样一来，个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。
3拓展营销新市场，制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据，这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发，往往是通过大数据来进行精确地分析，从而使其能够领先于其他手游行业，牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据，开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业，牢固自身市场地位，就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据，制定更为符合客户个性化需求的产品战略，并进一步确定产品营销渠道，拓宽产品领域。
4依靠互联网技术，合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起，互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上，大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据，互联网行业拥有者手握最大的数据源，如阿里巴巴、百度和微博等等，其搜索引起联合线下进行，已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展，就要挤入互联网行业中，进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外，还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。
三、结语
大数据营销的定义篇4
关键词：经济新常态；企业营销审计；创新经济
新常态是对称基础上的经济结构的可持续发展，包括经济可持续和稳定增长。我们常说的营销审计创新是其中非常重要的内容之一。营销审计的目的是在对企业营销行为进行全方位评价的基础上找出营销活动中存在的问题，揭露和纠正乃至惩罚不合理，提升市场营销绩效。
一、企业营销审计的基本定义和内容
通过公司的营销环境、方向、计谋和行动，实施整体的、系统的、单独的和定期检查，发现市场机遇，明确营销存在的改进之处，提出准确无误的行动计划，以确保营销计划的执行或不合理的营销计划的修正就是营销计划的定义。其主要内容是：
（一）营销环境审计和营销战略审计
营销环境审计工作涵盖对市场容量和企业规模的市场竞争地位的评价，商的工作效能，供应商的供应前景和供给方式的变化等。而营销战略审计应重点关注和查验企业制定的方向和任务能否对市场定位准确反映和选择的竞争地位正确与否。包括：目标市场的选择能否符合科学性要求，要害的战术能否靠得住，是否充分地预算了完成资源等。
（二）营销组织审计和营销系统审计
营销组织审计主要考察营销中枢机关决策的选择和控制的能力，职能部门分析营销、规划和施行营销工作的才干，营销部门应变市场环境的才干，以及是否与其他部门联络工作存在问题等。而营销系统审计是对企业的营销控制、信息系统能否完整有效给予评估，同时评估新品体系开发健全与否。控制系统审计工作涵盖审查市场份额、审查比率分析运用、审查营销成本、审查边际贡献分析等。审计情报信息系统，包含审查营销信息系统的组成、设计和使用情况。审查开发新品体系包括：新品开发理念正确与否，开发新品的方针和用户导向是否吻合，开发新品计划是否具有科学性等。
（三）营销效率审计和营销职能审计
利润和成本效益分析属于营销效率审计的范畴。其涵盖的内容主要有审查销售收入绩效、审查产品销售费用绩效、审查回收货款及分析库存绩效，审查成本支出是否合理及其降本节费的措施是否到位。营销组合因素，如产品、价格、分销、营销人员、营销组织绩效评估和广告管理，公关效果等属于营销职能审计。这类审计包含了整体营销管理、销售管理、市场研究管理、广告管理几个方面的审计。通过审计营销职能，能够及时发现企业在营销方面存有的问题并适时提出改进意见。
二、经济新常态下企业营销审计的创新策略
在经济新常态下，非常必要对现代企业实施市场营销审计，因为它可以提高营销业绩和企业的经营和管理水平。事实上，市场营销审计已经被许多发达国家重视并实施，获得了显著成效。为了适应新的经济准则，不断创新企业营销审计，并在理论和方法以及实践等诸多领域做出改变是必要的。
（一）在科学界定营销审计的内容方面进行创新
我们在实践中采用存有的营销审计模式，被审计企业需要根据先进企业的实际营销审计实践的基础上，根据本企业目前的市场营销实际情况，重新定义营销审计的内容。并据此拟定详尽的营销审计草案。在这个过程中，除了企业的决策者和管理者对审计草案进行审查外，也要让企业内部的审计部门的骨干人员对其实施评定、修订和进一步完善，将其当成企业营销审计实践的先决条件。
（二）在搜集和整理营销审计数据方面进行创新
对于被审计企业而言，要在营销审计工作方面取得显著的绩效，除了注意营销审计内容的科学定义外，同时也要将营销审计立足在充足的审计数据方面。在进行营销审计时，公司的营销审计数据收集系统的建立是十分重要的，按照收集来的营销数据，实施对相关的信息进行比较和验证。在这个过程中，我们应该进一步定义数据评价的尺度，这将对客观公正和合理评价营销审计内容有利。在收集数据的过程中，需要区分数据，对自行搜集和企业营销部门背对背搜集来的数据分别处理。在自行收集中，实际营销数据需要审计人员索要，有利于及时对市场现场推广情况进行掌握，适时对相关信息中很难发现的问题及时发现。这种方式，建立在营销部门提供的数据基础上，有利于搞好营销审计工作，并作为主要的审计依据。
（三）以计算机信息化审计的方式创新营销审计模式
在当前电脑已然普及的情形下，过去的人工审计已被电脑取代，标的物也因审计需要而增加，计算机化环境中除了人与人工文件作为审计的对象外，也与电脑程序、电脑文件和电脑档案相关。链接网络审计的会计师事务所通过远程实时监控读取数据的任何变化资料，在很短的周期内出现审核的结果，达到实时审计的目的，实现审计的有效性。动态性是营销审计的特点，应当按照不断变化的信息环境随之变化，而不能仅仅是一些书面文件审计流程的改变。当审计师面临技术进步和应用环境变化时，他们应该变更审计的方式，切换到计算机自动控制，减少传统的手工纸上审计。审计师应不间断对信息环境和市场营销审计方法是否适当进行评估，企业运作的结果才能够经过有效审计昭示出企业的经营成果。
结语
营销审计是对企业的营销环境、营销战略和营销目标等全方位检查的过程。营销规划编制的是否合理、科学，是否具有实践的操作性需要进行审查，并对审查中发现的问题做修正和创新，将在推动企业的发展进步方面实现最大化。
参考文献
[1]张艳.经济新常态下企业营销审计的瓶颈与模式创新[J].现代营销(学苑版),2015(10)
大数据营销的定义篇5
【关键词】关联规则技术;电力市场营销分析;电力企业
由于电力体制市场化改革在我国的逐渐深入与持续引入的竞争机制，势必打破全国电力系统的垄断地位。电力企业为了能在电力市场竞争中站稳脚跟，就必须减少企业自身的生产经营成本，为用电客户带来最佳服务，深入了解自身竞争对手。因此，必须借助现代信息技术予以解决，从而数据挖掘技术显得尤其重要。数据挖掘技术是从具备噪声的大量数据里，将隐匿其中的未知与潜在信息以及相关知识提取出来，并进行有效分析的技术。数据挖掘技术的主要方法是关联规则，它是利用特别搜索算法，把数据集中项集之间有意义的关联关系挖掘出来，用数据集进行关联特征描述，有利于决策者分析各时期的数据特点，较好地预测未来。本文论述了关联规则与电力市场营销的概念，对关联规则技术在电力市场营销中的应用作出了分析。
一、概述电力市场营销
（一）电力市场营销的定义
本文的电力市场所指的是竞争性的电力市场，是指电能生产者与使用者针对相关产品，采用协商与竞价等方法开展交易，利用市场竞争来明确数量与费用的机制。电力市场营销主要是电能生产者在不断变化的电力市场环境里，为了满足使用者对电力消费要求，采用一系列的营销方式为使用者带来最佳的电力产品，提供令使用者最为满意的服务，以此来获得利益的综合性经营销售活动。将其定义简易化，即是凭借电力市场交换来满足需求者与潜在需求者的过程。
（二）电力市场营销的特点
电力产品与其余商品比较，存在一定差异，其区别有：
电力产品的单一性使电力市场营销策略缺少其发挥空间，使用者对于用电需求的差异使得电力产品所售电价也存在不同，从而使电力产品产生多种价格;电力产品的市场交易无需顾及存货成本，因为电力产品自身就具有一系列环节，从发电至输送再至销售的过程，都能瞬间解决，不像一般产品那样复杂;电力产品的销售依赖于电器与用电设备的使用状况，因而电力产品的市场营销需要有效结合电器设施等;电力产品若发生故障，其影响是广泛的，因而必须创建全日制的后勤团队。
虽然电力产品和其余商品存在差异，但它们之间也具有某些共性，如两者都需要依照市场价值规律开展交易;其目的都是为了满足消费者的需求。
二、概述关联规则技术
关联规则的基本模型能够用如下方法描述：将事务数据库假设为C={e1，e2，……en}，则en被称为事务e，组成e的元素（n=1，2，…）被称为事务的项。
概念一为项集与频繁项集，项集是指项的集合，相对支持度为项集的支持度。若项集的相对支持度达到预设的最小支持度阈值，则称为频繁项集。
概念二为关联规则，关联规则就像其eF的蕴含式，其中e与F都是C的项集，并其e∩F=X，关联规则的条件是项集e，关联规则的结果为项集F。
概念三为可信度和支持度，可信度是同时含有项集e与项集F的事务在全部含有项集e的事务中所占据的比例。关联规则eF的支持度是同时含有项集e与项集F的事务在C的全部事务中所占据的比例，即为e∩F的支持度。
概念四为强关联规则，若关联规则eF存在，那么e∩F的支持度满足用户预设的最小支持度阈值，其可信度满足用户预设的最小可信度阈值即为强关联规则。强关联规则对于使用者感兴趣的、发现某些数据所具有的潜在规律有重要指导作用。通常将关联规则挖掘的过程分成两个部分，分别为找出事务数据库内全部的频繁项集与由频繁项集形成的强关联规则。在这两部分中，最主要的是找出全部的频繁项集，决定关联规则整体性能。
三、关联规则技术在电力市场营销分析中的应用
将关联规则技术应用到电力市场营销分析中，能够分析其电力市场营销数据库，获得有关规则。通过分析关联规则，有利于发现价格与销售行为等因素影响售电量的情况，判断各类电力消费群的消费倾向与习惯存在的差异，从而有助于电力市场营销工作人员制定出合理的营销计划。
（一）创建事务数据集
依据关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用流程，挖掘技术直接面对的数据源是事务数据集，由于电能生产者的售电行为会被多种因素所影响，关于大部分售电行业的营业数据能从电能生产者的售电管理信息系统内选取，而相关气象数据依据的是气象部门的降雨与气温信息，然后再将获得的所有数据利用逻辑关系进行有效整合，把丢失数据相应补充，对异常数据做相应修正，最终创建成关联规则分析的售电事务数据集。
（二）关于k-means聚类技术的相关处理
电力行业与其他行业相比较，在营业数据的数据形式上出现很大差异。比如电力营业数据里的价格、用量、气象等因素，是具备持续性的数值或数据，正是由于其持续性，形成了阻碍数据的挖掘与规律的总结等因素。所以，必须对售电事务数据集予以相关处理，本文采用了k-means聚类技术处理事务数据集。
k-means聚类技术属于常见处理方式之一，能够将空间中的多个样本点分成多数个簇，每个簇之间存在显著差异，并且在簇里的样本点具有较高的相似度，能够紧密分布并聚集。因此，在实际工作的处理过程里，需要依据不一样的样本予以具体分析。
四、举例说明
客户群聚类细分：
根据对电力客户的定义，抽取一定比例的客户，如2014年1-10月份的用电量信息、业务办理信息、缴欠费信息、沟通渠道信息和违约用电信息进行建模，并将大客户进一步细分为优良客户、发展型客户、风险客户和普通客户群。优质客户用电需求量最高，且呈现一定的增长趋势，用电波动较小;发展型客户当前用电量需求较其他类客户偏低，但年用电量增长最快，业扩报装需求较高;风险型客户用电需求相对较高，但电量增长较缓慢，改类、高压减容、暂停及恢复用电业务需求较高，违约用电和欠费风险均为最高;其他客户为普通客户，该类客户量最大，占总的大客户数量将近80%以上。
五、结束语
通过上述对关联规则技术在电力市场营销中的探讨得出，关联规则技术具有创新性与重要意义，对电力市场营销人员制定一个全面细致、有针对性的营销计划有重要作用。虽然目前对于该技术的研究还处在起步阶段，许多方面还存在一定欠缺，但只要不断对该项技术进行探讨与研究，寻找到解决方法和突破口，才能让关联规则技术在电力市场营销分析中，发挥实际性的辅助作用。
参考文献
[1]肖峻，耿芳，杜柏均等.基于关联规则的城市电力负荷预测模型智能推荐[J].天津大学学报，2010，43（12）.
大数据营销的定义篇6
关键词:互联网+;企业营销模式;精准营销
“互联网+”是利用信息通信技术以及互联网平台，使传统行业在与互联网深度融合的基础上，创造出新兴发展业态。在“互联网+”这一新的社会背景下，社会资源得到更充分的优化配置，互联网思维创新发展的成果被广泛应用在经济和社会的各个领域中，极大地提升了企业的生产效率与创新能力，形成了以“互联网+”为途径和基础设施的经济发展新形态。在“互联网+”大数据时代，互联网与实体经济进行深度融合，将打造出更有竞争力的新商业形态。
一、“互联网+”时代企业营销新特点
“互联网+”时代的企业营销是基于互联网平台，利用互联网工具对传统营销方式的一种改进，从而实现精准营销模式。“互联网+”时代企业营销特点主要包括:以o2o的商业模式为主，以“利他主义”为营销核心，以消费者体验为营销重点，具体如下:(一)o2o的商业模式所谓o2o就是onlinetooffline，即将线上的商机与互联网结合，使互联网成为线下交易的平台。在这种商业模式下，消费者可以在线上购买商品、筛选服务以及在线结算等，提高了消费者购物的便利性。在“互联网+”这一时代背景下，企业应用o2o商业模式可以真正做到以顾客为中心，即顾客驱动模式。传统的营销模式中，消费者多数是在商家直接消费，o2o商业模式则与此不同，其消费过程由线上和线下两部分组成。［1］线上平台为消费者提品的相关信息，而线下则更关注于为消费者提供良好的服务。
(二)“利他主义”成为营销核心
在传统行业的消费模式中，企业与同行业中的其他企业是竞争关系，大家都在利用各种方式来提高自身的竞争力，即在行业中“利己主义”盛行。但是在“互联网+”背景下，随着Dt时代的到来，“利他主义”将逐渐成为企业生产经营及营销过程中的核心。在Dt时代，企业需要创造是“3w”的新型商业模式，所谓“3w”就是“消费者win、合作伙伴win，然后才是自己win”的共赢的商业模式。
(三)企业营销重点放在消费者体验上
随着商品经济的迅猛发展，在物质需求上消费者已经得到了较大的满足，根据马斯洛需求层次理论，在这种情况下，消费者更注重的就是情感的需求。而在“互联网+”时代背景下，企业可以充分利用所得的数据分析消费者的需求，充分挖掘消费者的心理，为消费者量身打造个性化的需求服务。［2］“互联网+”大数据时代最重要的特征就是体验，即消费者感受。在这一时代，消费者更需要的是“体验”而非“服务”，只有让消费者感到满意，他才会为企业的产品买单。因此，企业更需要充分利用现有数据来挖掘消费者的体验需求。
二、“互联网+”时代企业的营销思维
在“互联网+”时代，企业营销思维是营销管理科学化发展的体现，它涉及到以下三个维度:第一，定量思维，“一切皆可量”。这里指的“可量”不只是产品的单价、数量等客观信息，还包括消费者的心理、行为习惯等主观数据。在“互联网+”时代，只要是与消费者消费行为相关的要素，都可以利用数据转换为定量信息。第二，相关思维，“一切皆可连”。在消费者购买产品的过程中，其每一个行为之间都会有内在的联系，企业可以充分利用消费者选择产品的类型、喜欢音乐的种类等数据，预测消费者的行为偏好。第三，实验思维，“一切皆可试”。企业利用现有数据得出想要的信息后，就可以制定各种有效的营销策略。在“互联网+”大数据时代，企业的营销思维具有可复制的特点，但是这里所说的复制并不是对某一企业的营销方式的照抄照搬，而是指其他企业同样重视数据，也能够从中挖掘出有效的信息。
三、“互联网+”时代企业的营销模式
(一)找到营销的精准数据
在“互联网+”时代，企业要学会充分利用数据来挖掘消费者的偏好，进而制定有效的营销策略。要做到这一点，首先应该收集数据。企业营销所需要的精准数据主要通过以下几个方面来获得:
1．企业自身经营数据
企业自身经营数据是指企业自身的各种管理系统产生的数据，如企业eRp系统以及网上支付系统等，这也是企业最主要和最传统的数据来源。这些数据是企业独有的珍贵资产，因其是企业内部产生的数据，它们能够更为快速地转化为对企业决策有效的信息。
2．网络数据
网络社交平台记录大量的数据，包括消费者的兴趣爱好、年龄、职业、所在地等个人信息。由于网络上的数据较为杂乱，不是所有的信息都对企业有用，这就要求企业具备较强的数据搜集、筛选能力。据统计，Facebook上每分钟有68万个帖子被分享，全球每分钟有2亿封电子邮件被发送，twitter上每分钟会10万条推特。这么多的数据自然会成为企业搜集精准营销数据的重要来源。［3］企业想要进行精准营销，首先就要搜集到精准营销所需的数据，而搜集数据的基础首先是从企业内部进行。互联网虽然具有海量的数据，但需要企业具备一定的筛选能力。
(二)构建属于自己的营销数据库
在互联网时代，信息传播速度如此之快，加上现在的竞争基本上处于透明化，任何企业都面临着激烈的市场竞争，即使是在行业中处于领先地位的企业，稍有不慎也会被激烈的市场竞争所淘汰。能够熟练借助大数据力量的企业，相对来说会更容易获得成功。企业在搜集到营销所需要的精准数据之后，就应该构建属于自己的营销数据库了。数据库相当于企业的原料贮存库，而企业所搜集到的数据就是企业生产所需的各种原材料。购进原材料之后，企业首先做的就是要将原料分类贮存，从而提高处理效率。企业收集数据也是同样的道理，这就是企业构建自己营销数据库的意义。
(三)“互联网+”时代企业的营销新手段
1．“整合营销云”，提高营销效率
整合营销就是将企业中相互独立的营销整合成一个整体，以产生协同效应，其中相互独立的营销主要包括广告、销售促进、直接营销、人员推销和消费者服务等销售单元，企业通过整合内部营销体系，制定出适合企业自身的整合营销策略。“互联网+”时代的营销是以数据为驱动的，消费者每一次的购买行为，都可以作为企业营销策略的依据。通过对这些数据的分析，企业可以找到数据之间的相互关联，找到消费者的消费偏好和行为趋势。根据分析结果，企业可以对目标消费者进一步细分，制定出更具针对性的营销方案。这些方案的成功实施，不仅需要企业通过严格的筛选来获得更多数据，更需要企业将内部各个部分整合起来，以防数据的效用在各部门的衔接中出现损失。因此，企业不光要做到整合营销，更要打造“整合营销云”，以提高企业的反应速度。
2．为消费者量身打造个性化产品
在“互联网+”时代，信息的传播速度更快，信息也变得更透明。电子商务的发展，使消费者在购物时有更多的选择。当所有企业提供的产品趋同时，消费者自然会选择性价比最高的。在这种情况下，企业失去了主导地位，为了赢得更多的消费者，获取更多的利润，企业在营销过程中只能采取低价营销策略。因此，当企业陷入同质化营销时，最明智的选择就是实行个性化营销。首先立足于大数据，找到企业的潜在消费者，了解消费者的需求;其次是当不同的用户关注同一媒体的相同界面时，根据用户的不同需求为用户推送不同的广告内容，打造个性化的营销方式;最后可以根据潜在用户的习惯、需求等个人因素，为用户量身打造个性化的产品。
3．以个性化服务以打造消费者黏性
在“互联网+”时代，企业营销最核心的理念必然是为消费者服务。企业仅仅是以消费者的物质需求为中心，虽然能够获得一定的竞争优势，但久而久之会被同行业其他企业赶上。良好的服务并不能够通过复制来获得。不同的消费者有不同的服务需求，有的需要高效、快速的服务，有的需要体贴入微、关怀备至的服务，有的则需要温馨、真诚的服务。对于不同的消费者，企业需要充分利用自己现有的数据，通过对数据的有效分析挖掘消费者的偏好，为其制定个性化的服务，满足不同消费者的服务需求，提高消费者对企业的忠诚度。要想在为消费者打造个性化服务上占主动权，企业应该首先利用大数据提高其营销效率，其次就是为消费者量身打造个性化产品，使消费者的个性化需求得到满足，最终以优质化、个性化的服务使消费者成为企业的忠实用户。总之，随着“互联网+”大数据时代的到来，企业需要适应“互联网+”时代下的营销新特点，利用互联网思维来建立企业自身的营销新模式。
作者:牟青平单位:吉林市委党校
参考文献:
［1］李海舰，田跃新，李文杰．互联网思维与传统企业再造［J］．中国工业经济，2014，(10)．
大数据营销的定义篇7
关注企业Kpi完成、采用直接“推销”的强行营销方式，忽略了客户之间的偏好差异，营销时机“一刀切”，缺乏细化，营销产品与客户接受度之间缺乏适配性分析，对客户体验重视不足。为解决上述问题，基于大数据和客户事件的全触点实时营销管理采取了以下方式：（1）以客户体验为中心设计营销活动时机不再以企业自身的产品销售目的为营销设计出发点，而是以客户对营销的体验感知为出发点。营销力争做到在客户最需要的时候立即出现，让客户在惊喜中感受服务和产品溢价；客户不需要时，从不去打扰。当客户各种事件发生时、企业与客户触点发生时，企业根据客户的需要，充分利用各种触点机会，通过触点实时推送营销内容；而当客户与企业无接触的时刻，尊重客户私人空间，不去打扰客户。（2）以大数据和客户事件开展精细化营销首先，以客户标签细分锁定潜在营销目标客户。营销案的设计是基于大数据分析基础上的运营决策行为，根据客户的个性化标签，确定营销的潜在目标客户群，并且客户标签在实时营销过程中也要进行实时匹配。其次，以客户事件决定营销开展时机。营销的最终触发需要结合客户事件来确定。当营销案中定义的潜在目标客户的客户事件发生时，营销案才进行触发。此时智能服务营销系统对客户标签、客户事件、营销其他规则等进行匹配，按照预定的营销流程、规则触发营销内容。第三，以触点决定可能的营销送达方式。在客户标签和客户事件都匹配营销规则的场景下，根据客户与运营商的触点方式，决定采用合适的方式将营销最终送达客户。在某种触点上，营销人员可采取的营销送达方式可以是多种，但从营销的时效性和客户感知效果上则有首选方式。各触点上具体可选择的营销送达方式列表见表1。（3）以实时触点营销替代静态批量营销1）营销目标客户是动态实时计算出来的，而非静态提取后批量发送。只需定义出潜在目标客户标签规则、营销流程和营销规则，即可开展营销；营销的目标客户在客户事件和触点过程中实时匹配、判断完成。当营销过程中需要对营销案进行调优时，直接调整营销规则即可生效，大大提高了营销效率。2）营销具有时效性。营销匹配过程是在客户事件发生后瞬间完成判断的，并非延后较长时间推送以致错过营销时机；触点发生时，可以在客户服务、业务办理过程中同步开展营销。3）营销内容、方式是根据客户事件实时变化的。由于并不能准确预知客户事件行为，且客户各种属性、状态是实时变化的，因而营销必须实时处理上述内容以完成营销内容推送，保证对客户的营销内容始终是“适合的、恰当的”。
2建系统：整合现有信息系统，建设智能服务营销系统
管理模式的高效运转，需要it系统的承载和固化。基于大数据和客户事件的全触点实时营销，其it支撑能力主要包括两部分：大数据处理、挖掘、分析能力；营销管控、执行、送达的信息化支撑能力。（1）积极引入新技术，打好大数据基础借鉴互联网架构，践行去ioe理念，引入成熟开源框架，基于x86平台构建分布式计算与存储平台，采用Hadoop、Flume、Spark与Storm计算框架、爬虫、mpp等技术，实现大数据的云架构，整体性能提升5～6倍，为大数据处理和分析服务奠定基础支撑能力。（2）整合分散的it资源，形成整体支撑能力一方面，聚合企业内、外部海量数据资源，形成大数据能力基础。在已有业务受理、客户资料、业务使用、账单、终端等数据（即B域数据）基础上，整合分散在不同部门的通信信令、上网行为、网元数据（即o域数据），以及公司运营决策的财务、人力、采购等数据（即m域数据）。m、B、o域数据统一汇总后,企业全部运营信息齐备，有利于形成对客户进行营销的全视图、全视角洞察。另一方面，打通前、后台数据与应用能力，统一收敛营销功能。新建设的智能服务营销系统，跨接前台CRm系统和经分大数据系统，打通了经分系统和前台CRm系统，使得营销整体上既有智能数据支持，也有精确的营销接触管控。（3）智能、实时、主动、协同的智能服务营销系统在具备大数据等技术能力的基础上，整合分散的it资源，将大数据挖掘、客户接触管控、营销交互等能力进行整合，统一承载、管理营销任务，形成智能处理、统一管控、多系统联动的智能服务营销系统。其功能结构、各系统能力整合关系如图1所示。该系统可以实现营销智能推荐、智能管控，实现智能流控、智能调度，具备实时捕捉、实时营销能力。可以实时捕获商机，实现通信使用、服务过程与营销过程的实时结合；可以利用大数据挖掘模型和客户标签，主动挖掘客户需求，当最佳营销时机触发时，主动向客户或窗口人员推送营销内容；还可以针对各营销渠道进行交叉营销、协同营销，支持营销全流程的策划、审批、执行、效果分析等闭环管理。
3重运营：充分挖掘客户资源，开展多种形式的全触点实时营销服务
营销管理的提升首先从提升营销运营能力着手。实现精细化运营，需要从客户特征的全面洞察、客户事件和行为的全面快速捕获、营销内容的实时触发推送等方面开展建设。（1）对客户进行360度特征分析一方面，利用客户全息数据进行数据分析以获得客户标签。客户标签可以用来直观描述客户的基本特征及其偏好，是对客户进行细分、精细化分析的基础。利用大数据技术得到客户全视图的基本轮廓，从客户属性、特征等方面勾勒出客户轮廓，建立客户特征库。表2是从大数据中经过数据挖掘、分析获得的客户标签简单示例。另一方面,尽可能精细化地描述360度客户画像。为适应各种营销活动的精细化要求，避免营销需求开展时因客户标签不足而无法精细化画像，大数据平台围绕客户特征，提前挖掘出尽可能全息的客户画像。目前某运营商的客户标签，已经包括客户自然属性、价值属性、消费属性、产品选择属性、业务使用属性、社会交往圈属性、各种行为偏好属性、终端属性等80多个大类1200多个。（2）客户事件立体化全覆盖客户事件是通信运营商的客户在通信业务使用、业务与服务办理、属性状态变化等时刻发生的操作、动作或特征变化等行为。客户事件可以根据营销需要不断开发定义。部分客户事件可参考表3的典型举例。目前某运营商已开发出112种客户事件，基本形成了对客户各种交互事件的立体、全方位覆盖。凡是客户与运营商发生互动的时刻（如扣费、通话、网厅办理业务等），这些互动事件均可被系统根据定义自动捕获并用于营销。（3）构建客户全触点实时营销能力触点就是一次与客户发生关联、互动的接触机会。这种接触不仅是面对面的接触，也包括通过通信网络、it服务系统等发生的接触。表4是目前通信运营商与客户之间可能的触点分类列表。上述触点基本涵盖了通信运营商与客户所有可能的接触方式，如在这些接触中推送营销，客户接受率将远远高于传统营销媒体和渠道，具有以下显著特点：1）所有触点具备营销推送能力：在所有触点上可以根据营销策略，组合、选取合适的触点，向客户推送与触点匹配的营销内容。2）营销触点可自由组合：同一营销案，可以组合选择多种触点，当客户与任一触点接触时，在该触点优先推送营销内容，其他触点不再推送，避免重复打扰客户。3）不同触点可有不同的接触、推送策略：根据每一类触点及其发生场景的特点制定适合的营销策略，使客户在任何触点中都有机会接受营销推送。4）统一管控触点：统一管控所有触点列表和定义，所有触点对应的营销内容都统一由同一个信息化平台推送；所有触点的接触信息统一存放，营销结果统一存储，不同接触渠道的协同机制统一调度。
4强机制：调整绩效考评机制，为营销服务转型提供机制保障
为更好地推进新型全触点实时营销管理的实施，运营商要从内部员工的营销薪酬激励、外部合作伙伴的营销酬金分配导向等方面，提升管理水平，实现从服务型向服务营销综合型生产模式的转变。（1）优化内部考核激励机制，推动企业管理转型首先，建立全员营销的企业文化。推行全触点实施营销管理理念，使全体一线员工由服务型转向营销服务综合型生产模式，大力提倡、实践“营销机会无处不在”的服务文化，实现由“要我营销”到“我要营销”的根本转变。其次，建立体验式营销模式。不再单纯考虑企业自身利益和Kpi要求，而是更多地考虑客户的感受、体验，改变对客户粗暴的“短信广告轰炸”，使客户在服务过程不知不觉地接受营销推荐。第三，强化量化薪酬考核机制，考核内容向营销倾斜。一线全员量化薪酬后，量化薪酬中营销价值份额加强，营销与薪酬息息相关，使一线人员不再满足于仅仅给客户提供业务办理和服务。最后，建立以营销能力为导向的激励机制。在物质方面，按照营销效果的价值计算薪酬，切实体现正向激励，多劳多得；在精神方面，定期嘉奖通告，树立服务体验营销典范。此外，把营销活动与员工的职业生涯相关联，注意培养有较强服务营销能力的员工队伍。（2）优化外部合作伙伴质量，促进营销服务转型进入存量经营时代后，精细化运营要求合作伙伴加强对客户的服务、营销等工作，要从简单、粗放的入网受理转变到全面开展营销、客户服务、客户维系等工作。同时，合作伙伴要实现优胜劣汰，增强营销服务能力。在营销服务转型过程中，部分合作伙伴不能适应转型要求，难以按照转型战略完成设备投入、员工素质提升，无法获取足够的代办酬金，逐渐自然淘汰出运营商的合作名单。
5实施效果
大数据营销的定义篇8
主办方向记者介绍了此届adworld将有微派对、SiCaS、aD100风云人物、金赢销大奖、开放平台、年度数据报告的六大亮点，三大核心要素。
核心要素之SiCaS从SiCaS模型可以看到这样的链条：品牌-用户互相感知(Sense)，产生兴趣-形成互动(interest&interactive)，用户与品牌-商家建立连接-交互沟通(Connect&Communication)，行动-产生购买(action)，体验-分享(Share)。也就是说，商务营销活动的核心驱动是基于连接的对话，并非广播式的广告营销。对话、微众、利基市场、耦合、应需、关系、感知网络是营销的关键词。如何在快速移动的碎片化环境中如何动态实时感知、发现、跟随、响应一个个“人”，能够理解他们，并且与他们对话，成为提高品牌商家营销成本效率的关键。
Spark*adworldawards金赢销两岸三地联合举办大中华区最具影响力和参与度的互动营销奖项，由两岸三地专家评委与专业评委联袂提名，三轮精选之后评审产生。迄今为止已经举办6届。互联网呈现传播碎片化形态，面对碎片化日益明显的的互联网营销态势，跨界、聚合等成为互动营销最热词汇，adworldawards2011年度金赢销大奖将集合业界2011年度最创新、最闪耀、最具有营销价值的案例进行评选。
据悉，本次金赢销大奖为分为案例、技术、、品牌、媒体、公益等6个方面。获奖者将有机会在adworld2012互动营销世界现场的互动大赏中得以一展风采，并将获得案例论坛的专家点评，更吸引人的是，获奖案例将有机会在2012年DCCi六大行业蓝皮书系列中成为经典案例。据主办方负责人表示，评选具有标杆意义的媒体营销实战案例，旨在进一步梳理产业对媒体营销，特别是对互动领域的实战评估体系，设立互动营销标杆，建立广告主对新媒体平台应用的进一步理解。
Spark*aD100网络广告风云会辞旧迎新，潮人观“潮”，2011年度互联网生态转变推手，即每个人都有一个闪光点，每个创新都有价值点，聚焦风云人物的Spark关键词：Sense、interest&interactive、Connect&Communicate、action、Share，看谁才是互联网生态转变的幕后推手？据主办方介绍，aD100风云会将分为互联网综合、互联网垂直、Socialnetwork、电子商务、品牌、网络视频、互动营销、移动互联8个小组，到场嘉宾将选定不同小组，聚焦细分领域，展开头脑风暴。品牌广告主、4a、主流媒体、新锐企业、专家学者、意见领袖、投资者汇聚北京，分享成功案例、分析市场走向、制定投放计划、确定营销方略、发展合作伙伴、构建营销平台，一起感知，探索，把握互动营销的生态变化。核心业者将从不同的角度、不同着力点，共同探索整个互联网产业链条正在发生或将要发生的最Discover声音，最Creative公司，最Communicate分享，最in案例，最Value发现，以及最insight的探索信号与行动…….
大数据营销的定义篇9
[关键词]大数据；营销领域；营销活动；伦理问题
[Doi]10-13939/j-cnki-zgsc-2015-27-028
1大数据的概念
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词――大数据（BigData），“大数据”（BigData）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，FrancisDiebold（2003）是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为Gartner）的分析师DouglasLaney（2001）在研究报告中，就指出数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如iBm和微软仍然使用这个“3Vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（iDC）在2011年做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个V，即Volume（数量），Variety（种类），Velocity（速度）和Value（价值）。4Vs和3Vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。Demauro，a-，Greco，m-和Grimaldi，m-（2014）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。2008年《nature》出版了专刊“BigData”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。2011年《Science》推出关于数据处理的专刊“DealingwithData”，讨论了数据洪流（DataDeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
2大数据给营销领域带来的变化
国外学者Danielnunan（2013）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（Jacobs，2009），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，同时大数据与营销管理领域的结合也是时展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
参考文献：
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[5]李巍，席小涛-大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向[J].科技管理研究，2014（4）.
大数据营销的定义篇10
关键词：市场需求；通信产品；价格定位；营销
中图分类号：F426.6文献标识码：a文章编号：1674-7712（2013）12-0000-01
由于通信科技产业的不断发展，市场上通信产品的供应数量大幅度上升，给企业的价格调控管理造成难度。为了保持社会主义市场经济的稳定性，必须要加强市场价格的定位管理，避免销售企业盲目定价而造成的经济损失。
一、通信产品的内容
通信是信息传递的过程，按照用户指定的时间、位置、路径等将信息传输出去，保证了用户在预定时间内获得信息。基于通信服务理念下，通信产品也出现了许多不同的形式。对于通信产品的定义，笔者认为，可以从硬件、软件两个方面进行划分。
（一）硬件产品。硬件主要是指常用的通信工具，包括：移动手机、掌上电脑、数字电视等，这些都是十分普遍的通讯工具。随着电子信息技术的优化升级，制造商生产出的硬件产品越来越多，任何一款产品都能满足用户的信息传递要求。数据显示，2010-2012期间，我国移动手机销售量达到5200、7800、8250万部，2013年有望突破9000万部，这充分说明了通信产品市场的“热销”现状。
（二）软件产品。相比于硬件，通信软件产品的种类更加复杂，广义上将语音、视频、短信等业务统称为“产品”，这类产品是通信行业的虚拟化产品。以运营商为例，移动、联通、电信等三大运营，每年向客户提供的业务套餐不计其数，各种用户群体均可找到适合自己的套餐。但是，随着三大运营商服务模式的优化调整，软件服务产品销售市场的竞争力明显增加，这就要求企业采取可靠的对策。
二、从市场需求定位通信产品价格
信息是人们在社会活动中不可缺少的一部分，无论是生活及工作都要传递着不同的信息。针对上述列举的两类产品，企业在对其进行价格定位过程中，需按照标准的定位操作流程，才能为后期销售提供科学的指导。
（一）数据建模。营销部门需借助计算机平台展开探究，深入挖掘销售市场中可利用的价格数据。计算机具备的运算功能可详细分析市场信息，对产品的质量、价格、采购、售后等数据实施自动化处理。运算技术是基于计算机控制的新方法，由中央处理器建立数据处理平台，对通信产品市场数据全面性地处理，为营销人员提供最可靠的市场参考。数据建模是数字化分析法的主要工具，降低了营销人员处理数据时遇到的难题。
（二）需求分析。通信产业发展与通信产品供应有着密切的关联性，开发及利用网络平台进行销售有助于缓解传统营销的供应压力，提高现有信息产品销售的有效率。为了更好地开发通讯行业市场，企业需从市场需求对产品的价格进行全面分析，掌握市场价格数据的智能化处理方案，这具有多方面的价值意义。以计算机技术为核心支撑，建立多功能市场营销模型等系统，为产品研发、价格定位、营销服务等提供诸多的帮助。
（三）价格定位。企业致力于生产最高等级的产品，而且也制订较高的价格，以使企业花费较高的成本能获得回收。通信产品本身向消费者传递出尊贵感，是一种更高尚生活形态、享有专署地位的象征[2]。企业可以借由引进宣称品质与表现相当，而价格却低廉得多的品牌，以对“品质更好，价格更高”的品牌发动攻势。总得来说，产品价格定位要适合消费者的购买需求，这样才能在有效时间内把产品推销出去，达到销售的目的。
（四）调价方法。当企业的目标市场定位发生明显变化的时候，建议及时地调整市场价格，以维持客户群体的稳定性。因为在低端区域大部分消费者抱怨企业提供的产品超过他们的需求，但他们仍需为此付出较高的价格。所以企业可以降低产品品质和降低产品价格来进入相应的细分市场，同样可以将不同价位的通信产品销售出去。
三、基于价格定位的产品营销模式
价格定位是最终目标是指导销售，这对于通信行业而言是很重要的。由于市场经济体制的深化改革，通信行业面临的经营压力越来越大，产品价格定位受到了诸多因素的干扰，难以锁定在一个合理的价格趋于。为了改变这一现状，运营商及设备制造商需重新拟定产品营销模式，结合信息科技创建网络化的营销平台。
（一）技术平台。通信营销的发展越来越离不开依托的技术和技术手段。技术已经成为新营销模式的坚强基石，信息技术、通信技术、计算机技术不断影响、改变、推动着营销新体系的发展[3]。通信营销不只是一种营销的概念，通信营销范畴下的任何营销形式都需要一个具体操作的平台，这个平台是由信息技术、通信技术和计算机技术综合而成的。只要具有一套好的运营策略，只要具有适应通信营销的产品，只要具有锁定销售对象及目标客户的方法就可以投入到通信营销行列中来。
（二）销售服务。由于参与电子商务活动的多为一次性尝试型客户，客户对于通信产品的价格、质量要求很严，而电子商务网站很难做到个性化服务，网站个性化服务缺失是阻碍电子商务网站发展的一个因素。基于电子商务是营销产业的变革趋势，通信企业要灵活地调整销售服务模式，以商务网站为媒介建立一体化产品营销流程。此外，也可以模仿国外发达国家的营销案例，引入到国内通信产品的价格定位中，帮助供货商解决产品积压等问题。当然，模仿的层次很多，可以是商业模式的模仿、也可以是一个组织体系、或是某一种管理制度模仿。在模仿过程中，我们完全有能力形成我们独特的优势，带动通信产品市场的持续发展。
四、结论
中国通信营销新业务模式的发展是在借鉴发达国家的基础上完成起步的，且随着市场对产品需求量的不断变化，产品价格也一直处于不稳定状态。产品价格是通信企业日常营销的重点工作，拟定科学可行的销售方案，才能创造更加优越的经济收益。
参考文献：
[1]陈鑫.信息时代下通信产品常见的种类及销售对策[J].电子商务研究，2011，27（14）：30-32.