大数据营销的特点篇1
关键词：大数据；电子商务；网络营销
中图分类号：F49文献标识码：a文章编号：1672-3198（2015）14-0050-01
1何谓大数据（BiGData）时代
在2012年，“大数据”就成为科技类十大流行语（国家语言资源监测与研究中心等多家权威机构联合），而在2013年“大数据”更是由于棱镜事件的发酵而成为最热门的词汇为人们所熟知。
目前，大数据还没有统一的、为学术认可的定义。
最早提出大数据概念的是GartnerGroup公司，他们认为大数据就是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
具体而言，大数据也称为巨量资料，是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。数据的爆炸是“三维的”，是立体的，这三个维度主要表现在三个方面：第一，同一类型的数据量在快速扩大；第二，数据增长的速度在增长；第三，数据的多样性，即新的数据来源和新的数据种类在不断增加。
近年来，很多重大事件的预测、商业营销决策都应用到了大数据，大数据在经济领域中的作用也越来越凸显。本文拟从电子商务的网络营销的角度，来分析大数据时代下的特点和存在的问题。
2电子商务市场营销的概念和发展阶段
在科技和经济迅猛发展的今天，电商已经越来越为消费者所接受，而电商如何根据大数据时代的特点进行市场营销成为重要的课题。
2.1电子商务和网络营销的基本概念和区别
最早在上个世纪60年代产生了电子商务，而到90年代电商才得到了充分发展。计算机的普及和应用带来了电商的产生和高速发展。电子商务就是指买卖双方不用谋面，只是通过开放的因特网，利用浏览器或服务器就能实现商品买卖的交易过程，是企业运营的一种模式。
市场营销（marketing）是一种经济活动，1948年美国市场学会定义委员会主席拉尔夫・亚历山大把市场营销定义为：引导产品及服务由生产者流向消费者或使用者的一种企业活动。现代市场营销活动包括市场需求预测、市场营销研究、新产品开发、广告、定价、分销、物流、人员推销、销售促成和售后服务等。
网络营销（on-linemarketing或cybermarketing），全称是网络直复营销，是企业营销实践与现代信息通信技术、计算机网络技术相结合的产物，是指企业以电子信息技术为基础，以计算机网络为媒介和手段而进行的各种营销活动的总称。网络营销包括网络调研、网络新产品开发、网络促销、网络分销、网络服务等。
所以，电子商务是传统商业的电子化、网络化和信息化的形式，而网络营销只是一种营销手段。
2.2网络营销的发展历程
营销理念是随着市场发展而发展的，营销的起源是以物易物，而19世纪的产业革命宣告有着现代意义的市场营销的开始。现代企业的营销理念大致经历了以生产为中心、以销售为中心和以消费者为中心这几个阶段。随着科学技术、消费者价值观和市场竞争等各个不同因素的作用，网络营销产生并发展着，其中对网络营销最重要的影响因子是消费者的价值观念。
2.3网络营销的种类
第一阶段，是web1.0时代，常见的网络营销有：搜索引擎营销、即时通讯营销、电子邮件营销、BBS营销、病毒式营销；第二阶段，是web2.0时代，网络营销方式增加：博客营销、口碑营销、RSS营销、Sn营销、创意广告营销、播客营销、体验营销、趣味营销、事件营销、知识营销、整合营销。
3当前网络营销的特点
市场营销的本质是组织和个人之间进行信息传播和交换；网络营销本身具有跨时空、多媒体、交互式、拟人化、成长性、经济性、超前性、高效性的特点，而在大数据时代，还新增了一些新的特点：
（1）在大数据时代，更有利于分析消费者行为，发展更有效的、更有针对性地营销策略，同时对市场营销可能产生的负面影响及时给予控制和调节，以期产生更有利于网络营销的消费者行为。
现在，对消费者购买产品和购买后的研究，可通过大数据收集数据进行分析，有助于企业获得更多的资讯，从更宽广的角度来研究消费者做出决策的间接影响，以及对买卖双方产生的各种后果。通过大数据分析消费者，从消费者的角度来理解价值。
（2）在大数据时代，涉及个人信息的安全问题：不论上不上网，有关个人的各种信息都被分散存储在互联网中。
大数据的安全包括五个层面：国家的信息安全；黑客病毒对网络攻击的安全；个人隐私安全；意识形态的安全以及网络基础设施安全，大数据和以上五个层面都有关系。根据《2013年中国网民信息安全状况研究报告》，超过一半以上的网民都遇到过因信息泄露而导致的经济损失，当年就达到了196.3亿元之巨。
国家的立法将会越来越完善，如何合理合法地运用大数据资源，大数据和个人信息隐私的界定也是现在的一个新课题。
（3）随着企业电子商务的迅猛发展，电子商务的缺点也越来越凸显：后期服务、产品线下体验成为影响瓶颈。随着科技和企业管理水平的发展，企业的营销成本已经由固定资产（如库存、物流等）转为售前售后服务质量的竞争。
在大数据时代，大量关于消费者行为的知识更容易获得和进行针对性分析，每一营销策略都涉及特定的消费者信息搜集，了解消费者行为不仅可对消费者的产品购买决策施加影响，还能根据消费者的统计特征、媒体偏好、地域范围等进行分析，基于不同领域和产品特征，根据自身实力及其竞争对手的比较，对消费者的售前售后服务采取合理模式。
4大数据时代常见的网络营销策略
网络营销每一种职能的实现都有相应的策略和方法，常见的基本策略有以下几种：
（1）建立一个进行网络营销的企业网站是第一步。要从网站的总体规划、内容、服务和功能设计都体现企业的产品和经营特色，吸引目标消费者。
（2）进行网站推广，让目标消费者了解企业网站和产品，创建和提升品牌形象。
（3）品牌策略，进行品牌建设，利用各种渠道企业信息，掌握尽可能多的营销资源，根据不同营销资源的特点，通过专业电商平台向目标消费人群传递相关信息，进行产品促销和销售。
总之，网络营销策略涉及到上游供货商、消费者和企业内部管理层面，如何运用大数据分析相关供货商和消费者行为，发展更有效的营销策略，对营销活动的负面影响给予限制，将产生社会所希冀的消费者行为，促进电子商务的发展。
参考文献
[1]（英）维克托・迈尔-舍恩伯格（英）肯尼思・库克耶.大数据时代[m].盛杨燕，周涛译.杭州：浙江人民出版社，2013，1.
大数据营销的特点篇2
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
大数据营销的特点篇3
【关键词】大数据分析；市场营销；影响
现阶段信息技术已经和我们的生活生产密切相关，能够进一步改善我们的生活质量，还能够满足我们对于物质的实际需求。在互联网不断发展过程中，大数据已经成为信息主要载体，在大数据分析时代，过去的市场营销模式受到了不小挑战，企业发展面临重重阻碍，如何通过良好的营销活动让企业具备更高的综合实力，这也是相关工作人员需要解决的问题。
1大数据与市场营销的定义与特点
1.1大数据的定义与特点
大数据指的就是海量数据的集合，不能通过一般数据处理软件在特定的时间和空间范围内对数据进行处理、存储和管理，只有通过更为先进的处理方式才可以应用大数据。现阶段在应用和理解大数据时往往徘徊于概念层面，并没有提出更能满足实际需求的应用方案。大数据的特点包括快速增长，数据多且繁杂，而且需要靠特殊手段去甄别信息，在海量的信息中还包括大量垃圾信息，在对大数据进行分析时，一般是通过这些手段去筛选海量信息中的有用信息，剔除垃圾信息，这样才能使数据全部结合，并通过数据信息表象得到定论，才能为之后的工作制定重要战略基础。
1.2市场营销的定义与特点
市场营销指的就是企业在进行与生产、销售相关的经营活动，而且分析数据、市场调查以及设计产品等也包括在市场营销范围内，前期工作和后期工作都是帮市场做事，目的就是让企业生产的产品能够满足市场需求，让企业营销战略能够与时展相适应，为消费者带来更加满意的产品。市场营销特点包括可调性、指导性、全局性、整体性等，需要考虑微观层面和宏观层面，还要按照时间的推移让企业能够适当调整营销策略，满足市场发展需求，通过市场营销能够让企业在内部实现明确分工，并帮助企业和市场以及社会接轨。
2大数据分析时代下市场营销方式的转变
2.1精准化营销
在大数据分析，时代企业营销管理人员能够借助浏览消费者的网页记录，以及对于不同种类产品搜索以及购买频率能够对消费者实际消费水平进行科学分析，这样能够真正明确消费者的实际消费习惯，可以充分掌握他们的消费喜好，并在此基础上对现有的营销方案进行完善，能够制定更有针对性的营销计划。不仅如此数据分析人员能够在精准化营销中采集到更多商机，并且为消费者制定更有针对性的服务，可以满足消费者多方面需求，使顾客对企业产品服务更加满意，让企业在社会上树立良好形象。
2.2预测消费行为
在应用大数据分析技术的过程中，能够让企业营销管理人员对消费者可能做出的消费行为进行分析，并且在内部系统与外部系统中可以对消费者可能转变的消费方向进行预测。在内部系统中记录着消费者的交易信息，而外部系统则是网页搜索平台，要想让市场营销活动开展的更加顺利，就离不开内部、外部系统的支持。
2.3产品交叉销售
现阶段数据挖掘技术得到了大范围应用，能够对海量数据进行有机整合，并且可以找到消费者最经常购买的商品，按照消费者特点为他们制定有针对性的营销策略，可以对现有的商品营销进行调整，与促销方式进行结合，通过交叉销售能够让企业在市场中获得更多收益。
2.4处理客户关系
通过大数据技术能够在多种客户关系中找到核心客户，并且对客户消费数据进行深度挖掘，这样能够为那些具有价值的客户带来更为满意的营销服务，可以让客户对营销方式更加认可，能够帮助企业在市场中拓宽商品营销范围，让顾客对商品以及企业有更高的忠诚度和信任度。
3大数据分析时代对市场营销的影响研究
3.1产品营销策略
不同的消费者对于消费需求也有所区别，因此企业在营销方式方面也要做出一定调整。在大数据分析时代，消费者会通过网络平台浏览产品信息来实现购买行为，对于那些更加青睐的信息会以数据形式展示给企业营销管理人员，这些工作人员可以对消费者的浏览信息进行深入研究，并且按照消费者日常消费倾向可以为他们提供更能满足实际需求的产品，这种产品营销方式才是最精准的营销，能够真正实现个性化销售。
3.2价格调整策略
在不同阶段、不同时期，企业在进行产品定价时也会有所差异，而且成本会对产品定价产生直接影响，更与市场营销方向息息相关。通过大数据分析技术，可以让消费者对企业产品有更为全面、深入的了解，可以将消费者对于产品购买信息进行收集，并且通过调整价格来让消费者对现有的价格更加满意，能够对消费者理想价格进行预估，并制定最佳定价方案，不但能够让企业在产品投资回报率上有所提高，还能够防止由于不合理定价导致客户流失。
3.3模式更新策略
随着互联网技术不断发展，给市场营销模式带来更多可能。之前的B2B、C2C模式已经不能满足企业对于未来发展的全部需求，因此在这样的的背景下急需020消费模式来取代之前的内容，这样能够使企业实现双线营销活动。在大数据分析时代中，根据双线营销模式来明确企业需要实现扇平化发展，对顾客进行精准营销，这样才能规避营销风险。
大数据营销的特点篇4
关键词：大数据;云南农产品;精准营销;模型构建;营销模式
中图分类号：F762.7文献标志码：a文章编号：1671-1254（2016）01-0065-07
Researchonprecisionmarketingpatternofagriculturalproductsin
YunnanprovinceintheBigDataenvironment
GonGYingmei，CaoXinbo
（Facultyofmanagementandeconomics，KunmingUniversityofScienceandtechnology，Kunming650093，Yunnan，China）
abstract：
Undertheinfluenceofbigdataenvironment，theagriculturalproductsmarketingpatternbecomesmorecomplicatedandmarketingmethodmoreprecise.Byanalyzingtherelatedliterature，thepapersummarizedtheconceptionandtypesofprecisionmarketingpatternofagriculturalproductsaswellasdomesticandoverseasmarketingpatterns.CombinedwiththecharacteristicsofagriculturalproductandprecisemarketingsituationinYunnanprovince，itanalysestheinfluenceofbigdataoncustomercharacteristics，marketinginformation，methodandcost.Basedontheanalysisofrelationshipamongbigdataenvironment，agriculturalproductofYunnanprovinceandprecisemarketing，itconstructedprecisemarketingpatternofagriculturalproductofYunnanprovince，whichisconstitutedofthedataacquisition，analysismining，precisionmarketingmodel，marketingimplementationandfeedbackevaluation，discussingthekeyelementsofmodelbuildingsubject，datacollectionandprocessing，targetmarketstrategyandtacticsimplementationaswell.
Keywords：bigdata;agriculturalproductsofYunnanprovince;precisionmarketing;modelconstruction;marketingpattern
“大数据”是继物联网、云计算之后信息技术产业又一次重要的技术变革，这一变革也加速了传统农业向现代农业、数字农业与信息农业转换的进程，而农产品网络营销是这一进程中的关键环节。美国国家科学基金会（nSF）将大数据界定为由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。大数据的特点可以总结为4V，即Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）、Value（价值巨大但密度稀疏）[1]，这些特点为农产品网络营销企业和消费者带来了丰富的信息资源，但与此同时，“信息过载”“信息迷航”等问题也日益严重，造成企业和消费者在迅速准确寻找所需信息方面困难重重。
在大数据环境下，农产品消费者消费心理和行为模式发生了很大变化，其在购物过程中更加个性化、主动化、社交化和移动化。农产品营销者一方面要面对顾客知识增加、差异性增大、信息价值日益稀疏化，以及顾客关系管理成本的不断提高;另一方面，要面对农产品生产加工的季节性强、地域差别大、地区消费特征各异、时效性强、物流成本高等特点，这就要求营销者必须进行营销理念的革新，由传统的消费者被动接受营销手段转变到让消费者全程参与整个营销过程，以海量数据库和大数据平台为基础和支撑，从营销战略、营销组合及营销效果评估等方面创新传统营销模式，构建大数据环境下的农产品精准营销模式。
云南是农业大省，地理位置偏僻，经济发展水平较低，传统的农业发展模式严重阻碍了农业经济的快速发展，农产品销售难问题尤为突出。面对大数据环境下营销环境发生的深刻变化，如何针对云南农产品属性特征以及营销现状，利用大数据技术，构建云南省农产品精准营销的有效模式，具有强烈的必要性与紧迫性。
一、关于农产品精准营销模式的文献评述
（一）精准营销模式界定评述
早在1999年，美国的著名营销学家、直效营销之父莱斯特・伟门，就描述了一种崭新的营销模式。他指出将生产商家和销售商家作为中心，改变传统的营销渠道和方法，借助电子媒介、邮寄、电话访问以及互联网等方式构建客户资料库，通过科学的分析，定位可能购买的潜在客户，引导厂商变革推广策略，同时为厂商构建起针对性和操作性较强的营销传播方案，为其提供详细、全面的有关客户和销售商的追踪资料[2]。相关学者认为此描述是关于精准营销模式的最早、最权威的描述。此后，美国的另一位营销大师菲利普・科特勒，在更深层次上阐述了精准营销模式的本质，提出当公司进行更精准、可衡量、高投资回报的营销沟通，以及注重营销结果和行为的传播计划的同时，还要加强对直接营销沟通的投资[3]。
我国学者贺海涛指出精准营销模式主要是指在客户价值生命周期的基础上，以客户为中心，利用可利用的方式，在适当的时间、地点，以适当的价格，借助恰当的营销渠道，向恰当的客户推荐产品，有针对性地放置沟通内容，修正大众营销的不足[4]。王波等将精准营销模式定义为“5w”分析框架，即以客户为中心，在恰当的时机（when）、将恰当的业务（which）、借助恰当的渠道（where）、组织恰当的行动（what）、向恰当的客户（who）营销，进而推进营销管理的持续改进[5]。
由以上国内外对精准营销模式的界定可看出，精准营销模式构建理念逐渐由以生产商和营销者为中心转变为以顾客为中心，模式的构建以客户关系管理为基本思想，依托现代信息技术，在数据库营销的基础上进一步发展，是基于目标市场营销战略和营销组合框架上的营销创新，体现出精密、准确和可衡量等特性。
（二）农产品精准营销模式研究评述
国外农产品精准营销模式主要是在莱斯特・伟门精准营销模式理论基础上，结合菲利普・科特勒的精准营销理念，融入农产品营销领域的特殊情境构建而成。模式主要包括五个环节：客户信息收集与处理、客户细分与精准定位、精准营销战略制定、精准营销方案设计、营销效果反馈。美国学者Kimberley提出可以根据农产品网站上的客户资料和ip资讯筛选，实现对目标消费群体的精准定位，农产品企业可以依据自身的营销需求，以低成本和高效率为标准定位自己的目标顾客，进而通过精准营销模式中的定向投放环节开展农产品精准营销[6]。美国学者JeffZabin等提出构建农产品精准营销模式，首先必须保证目标客户群体的针对性，打破传统营销在市场细分方法和技术上的局限性，以及目标客户针对性不强的问题，依托当今强大的数据库资源，运用大数据分析技术，对消费者行为进行精准衡量和判断，选择得当的途径向恰当的目标消费群体发送合适的信息，实现农产品精准营销模式的正确实施[7]。国外已经将农产品精准营销模式大量运用于实践之中。目前，美国盛行依托政府构建农产品网站，进行农产品订单式精准生产，依托facebook、twitter等第三方平台开展农产品广告精准推送和农产品个性化推荐等活动。
国内针对农产品的精准营销模式研究成果较少，实践应用中，大多是将传统的精准营销模式向农产品领域直接延伸。张青[8]构建了由业务场景定义、数据采集、数据处理、驱动引擎、营销执行、效果评估六大环节组成的大数据时代数据驱动型精准营销模式。卢秋萍[9]基于LBS，构建了由客户数据库系统、个性化定价系统、网络推广工具和移动促销模型组成的精准营销模式。周希僖[10]等基于SnS，构建了由数据库、分享信息、内容库以及匹配触发器组成的精准营销模式。精准营销模式在我国烟草、果品、牛奶、种子、生鲜农产品、生态农庄以及有机农产品领域已经得到初步应用。刘智[11]等构建了依托现代终端由精确信息、精准定位、精敏投放、精彩形象、精细管理、精诚服务以及精干团队七要素组成的烟草精准营销模式。赵业旺[12]基于精准营销理论，构建了由品牌定位、识别、品牌与消费者沟通系统，以及品牌传播管理系统构成的，新疆南疆果品品牌精准传播模式。蒙牛公司基于信息名址和网络平台，以白领为目标客户构建了蒙牛冠益乳精准营销模式[13]。杨广[14]依托网络、邮件、电话、广告等精准营销工具，构建了由市场定位、个性化沟通、忠实的顾客群以及个性化关怀等核心思想构成的，杂交水稻精准营销模式。秦树新[15]构建了由集中化品牌传播管理、品牌识别体系、精准化品牌定位和整合式品牌传播策略组成的，中国生鲜农产品品牌精准传播模式。周永刚[16]构建了以生态品牌为核心，以各层次产业整合运作模式为依托的“互联网+”，时代生态农庄精准营销模式。林小兰[17]等基于o2o模式，构建了电子商务时代农产品精准营销模式，以及有机农产品精准营销模式。其他，如依托阿里巴巴平台构建的“地方农产品特色馆”和部分B2C生态、有机农产品营销网站等，在运行中也体现出了一定的精准营销思想。
由此可见，农产品精准营销模式在国内外学术界受重视程度不断提高，在农产品营销领域已经得到逐步应用与推广。但是，对于如何适应大数据环境和有效利用大数据技术，将区域农产品特征与精准营销模式构建相结合方面的研究和应用，成果较少。本文结合云南省农产品特征，充分考虑大数据环境对云南农产品精准营销模式构建的影响，基于大数据平台对精准营销模式的具体构建进行重点研究。
二、大数据环境对云南农产品精准营销模式构建的影响
（一）云南农产品特征
云南得天独厚的自然生态环境不仅为云南争得了动植物王国的美誉，而且孕育了多样的高原特色农产品，如滇中、滇东北的烟草、花卉、中药材以及畜牧产品;滇南、滇西南的稻米、甘蔗、茶叶、橡胶和咖啡;滇西、滇西北的畜牧以及滇东的热果。云南农业为全省贡献了国民收入的75%、财政收入的70%、外汇收入的60%以及80%的轻工业原料。
1.品种丰富，品质上乘。云南地处西南边陲，热带、亚热带、温带甚至寒带各类气候优势突出，加上占全省95%以上的山地，使得物种资源十分丰富，自然优势明显，一年四季都可以种植不同的农作物，品种丰富;同时，由于长期以来交通不便，开发较晚，森林植被覆盖率高，加上云南夏无酷暑，冬无严寒，干湿季明显等气候条件，使得云南农产品的质量明显优于其他很多地区。
2.地方特色明显。首先，云南独特的自然资源，造就了丰富多样的具有云南地方特色的农产品品种，并且在生态、健康、美味等许多现代消费理念上优势明显;其次，云南是多民族的聚集地，少数民族人口更是占到了全省人口的33.41%。少数民族在农产品生产上的独特方式，加上各民族自身独特的民族文化和生活习惯，使得云南农产品在文化内涵、生产方式、制作方法上特色明显;最后，云南旅游业发达，一方面赋予了云南农产品“土特产”的标签，另一方面通过旅游纪念品、礼物的形式放大了其地方特色的影响。
3.省外知名度和竞争力有待进一步提高。由于近年旅游业、国际贸易、农产品电子商务以及国内外生态环保理念的盛行，少数民族文化资源的开发和云南省政府的大力支持，历史上优质农产品的传承，再加上近几年多发的恶性食品安全问题，使得云南绿色、有机、生态、健康的农产品优势明显，日益受到消费者的喜爱。目前，在内陆地区以及东南亚等国有一定的竞争优势，但在品牌知名度和竞争力上仍需大幅度提升。
（二）云南农产品精准营销开展现状
云南省由于地理环境的限制以及传统的农业发展模式，经济发展水平较低，尤其是信息技术水平与我国中东部相比差距明显，使得云南省农产品精准营销起步较晚，但发展势头良好。
自2006年起，在云南省政府的支持下，在全省建立了覆盖16个市州，囊括昆明鲜花、蒙自石榴和元谋葡萄等多种地方特色农产品的新农村网，为云南农产品面对东盟市场开展精准营销，提供了电商平台。2008和2011年，在云南省商务厅和各商务协会的努力下，云南商汇网、东盟资源网、东盟商汇以及东盟商务港等一批覆盖云南特色农产品，面向东盟市场的电商平台逐步涌现。2013年，由云南农业大学与阿里巴巴合作建立的“美丽中国特色云南馆”，借助双方优势资源开展农产品精准营销，自2013年11月上线以来，先后开展了花卉、松茸、石榴、茶叶等多次专题营销活动。宣威火腿、罗平小黄姜、迪庆松茸等特色农产品也纷纷上线交易。通过“双十二”活动，凭借342万销售额的普洱茶，更是排在了云南馆内品类销售额的第一位[18]。以上网络平台也成了企业农产品信息和政府商务信息和法规的重要渠道。目前，云南省商务厅确定了农产品电商发展方向，打造面向东南亚、南亚、日韩等地有国际影响力的电商跨境交易平台，促进云南农产品精准营销的对外扩张。2015年7月3日试运营的元谋县电商运营中心，不但实现了80天农产品销量达442吨和累计销售额达515万元，实现农民增收3%，更是开启了“互联网+”农业的新时代;同时，通过与顺丰速递合作，实现24小时到一线城市、48小时到2线城市、72小时到全国其他城市的物流配送能力，为开展云南农产品精准营销奠定了基础[19]。
（三）大数据对云南省农产品营销环境的影响
大数据使得云南省农产品营销环境发生了巨大变化，消费者不再像过去那样信息闭塞，从各个渠道获取的广泛及时的信息使其变得更加主动、对云南省农产品的了解更加充分、选择也更加多样化和具有针对性。营销者同样通过大数据技术能够更加全面、低成本采集信息，实时分析消费者的兴趣和偏好，进而开展云南省农产品精准营销。
1.消费者更加个性化和主动化。大数据时代，由于信息传播的快速性、广泛性，加上便捷的通信系统，消费者变得更具创新性和主动性，消费行为日益受到社交媒体、聊天工具、售后评论以及朋友圈的影响。农产品消费者不再仅仅关注产品的实用价值，而是更加追求其绿色生态、地方特色及文化内涵，更加主动地深入田间地头采摘喜爱的农产品。云南省各地兴起的生态农庄和采摘园，便是很好的证明，而这恰好是云南省农产品的竞争优势之所在。
2.营销信息、营销手段更加精准化。云南省由于受地理位置及经济发展水平限制，农产品营销信息一直处于相对封闭状态，营销手段相对落后。大数据环境下数据分析处理技术的进步以及电商平台的快速发展，使得云南省农产品营销者能够及时从国内外电商平台、社交媒体获取大量农产品购买信息、消费者网页浏览记录和意见反馈。利用大数据技术，快速分析处理，识别消费者特征、偏好和潜在消费需求，对消费者进行精确化细分、目标市场选择和精准定位，进而利用购物账号、手机、邮箱、微博、微信等渠道实现对国内外目标市场的农产品精准营销。
3.营销成本更加低廉。营销成本一直是限制经济欠发达地区，如云南省农产品营销发展的一大瓶颈。传统的营销模式花费大量的人力、物力和财力，而且取得的营销效果十分有限。如同广告大师约翰・沃约梅克所说：“我知道我的广告费用有一半是在浪费，但我不知道是哪一半。”[3]在大数据时代，由于网络信息技术与电子商务的高度发展，网络社交平台与交易平台的不断完善，营销者获取顾客信息十分便捷、低廉;同时，由于大数据相关分析、处理技术的快速进步，使得对顾客属性、行为、位置、评价等数据的分析处理成本大幅降低。就零售行业来说，据有关研究显示，由于大数据的运用使得其营销成本平均下降50%，利润提升60%[20]。能有效降低营销成本对于量大利薄的云南省农产品而言至关重要。
（四）大数据环境、云南省农产品与精准营销模式的关系分析
由上述对云南农产品特征的分析可知，云南农产品在品种、品质、特色等方面优势明显，十分符合当前的消费理念和发展趋势。但是，目前国内外知名度较高的云南农产品品牌却很少，农产品滞销、压价、农户收入低等情况较为普遍，如何将云南农产品优势准确传递给具有特定需求的消费者，就成为关键之所在，而精准营销模式就是搭建在供与需之间的一座精准的桥梁。从大数据对云南省营销环境的影响可见，大数据技术带来了传统精准营销的理念变革、技术变革和模式变革，可以结合云南农产品地域特色元素、产品特征、顾客特征、营销情境等因素，对传统精准营销模式在模式框架、构成元素、运作平台和营销方法等方面进行大胆创新和突破，实时提供更加精准的服务和个性化产品、提高广告投放精准度、极大降低交易成本并提高营销效率;同时，通过对消费者大数据分析和精准营销模式应用结果评估，可以立足于消费者需求，为云南农产品生产、加工、包装、质量标准设置等各环节的改进提供科学决策依据。
三、大数据环境下云南农产品精准营销模式构建
大数据环境为云南省农产品精准营销所需的市场、消费者和产品信息的获取、大规模分析处理及利用提供了可能;同时，也为云南特色农产品文化内涵、生态、健康、环保优势的挖掘和精准推送，提供了强大的技术支撑和个性化的营销方法。
（一）大数据环境下云南农产品精准营销模式
本文精准营销模式的构建以莱斯特・伟门的精准营销理论为基础，结合顾客价值、CRm和数据库营销相关理论，以大数据平台作为技术支撑，利用平台所具有的海量数据采集、存储、数据挖掘、统计分析处理、推送等相关技术，针对云南省农产品特征和顾客特征与偏好构建而成。整个营销模式根据营销效果评价不断完善提升，形成一个持续循环的闭环模式。具体营销模式详见图1所示：
1.原始数据信息的实时生成、采集、存储与数据预处理。此环节的核心任务是依托大数据平台，在五种主要信息生成源的基础上，通过SnS、微博、微信、论坛、贴吧、电商平台、粉丝群、网页、数据终端，以及传统农产品网络平台等各种渠道，进行有关消费者、价格、渠道、物流配送以及云南农产品属性等方面的信息、数据的收集。依赖大数据平台高性能的数据存储技术和数据库技术，如GFS分布式文件系统、联动式数据库、Hbase、BigSQL、mongoDB等非关系时空数据库存储技术，进行原始数据存储，以及对已有数据和实时数据进行初步预处理工作，形成下一阶段全面的初级数据库。
2.根据初级数据库和大数据平台从各种渠道实时抓取的相关数据信息，进行初级数据、实时数据的统计分析和深度挖掘工作。借助mapReduce、oLap联机分析等技术，通过第三方大数据分析处理平台，如阿里巴巴的“数据魔方”平台，百度、华为等公司的大数据平台以及为twitter、Facebook、Youtube、新浪微博等网站挖掘数据的Gnip提供的社交网络api聚合，实现多个api数据格式的聚合，对消费者、市场、农产品相关的实时原始数据、初级数据进行多样性的统计分析和深度挖掘，在此基础上构建顾客特征、偏好模型和云南农产品特征模型。
3.依据顾客特征、偏好和云南农产品特征模型，对农产品市场进行精确细分、准确选择、精准定位，构建云南农产品精准营销模型。依托大数据平台建立精准营销业务场景，结合营销情境制定精准营销方案，实现内容库与营销方案的相互匹配。通过个性化定制和多渠道接入，借助SnS、网络账号、email、DSp等，采用个性化推送技术，可以是基于内容的、基于平台的、基于方法的个性化推送技术，进行农产品精细化分类、品牌针对性设计、个性化包装、满意性定价、渠道多样化、广告个性化推送以及产品的个性化推荐等，有效利用大数据技术开展云南农产品精准营销。
4.依据大数据平台对云南农产品精准营销实施过程监测数据，并对实施效果指标数据进行实时记录与分析处理，对精准营销模式应用效果进行全方位评估。依据评估结果对数据分析挖掘、特征与偏好模型、营销情境构建、精准营销模型以及精准营销执行环节中存在的主要问题，与形成原因进行定性与定量分析，准确找出解决方案，为下一阶段精准营销模式的改进优化提供科学决策依据。
（二）关键环节中的注意事项
1.在模式的构建主体方面，由于精准营销模式依赖于大数据平台对大规模、多类型、快速化、价值化数据的实时、高效的抓取、存储、分析和挖掘，要求主体有强大的资金、技术、人才、市场等方面的支持，适合云南省资金实力雄厚的农产品龙头企业。而小型农产品企业更适合借助发展成熟的第三方大数据平台和精准营销模式开展精准营销。其中，云南省政府相关部门可以发挥积极的引导与推动作用，一方面有效引导农产品企业根据自身需求进行模式的选择规划;另一方面，积极推进产学研联合，对农产品精准营销模式的构建，开展系统研究与企业应用，实现云南省精准营销模式构建与大数据平台建设的同步推进。
2.进行云南农产品和消费者数据的采集和分析处理工作时，一方面要注意数据质量，对收集渠道要进行有效选择，为提高后续大数据分析、挖掘、推送工作的精准性奠定基础;另一方面数据收集要有侧重点，要紧扣农产品消费者、云南农产品这条主线，防止收集大量无用、无效、无价值的数据，造成人力、物力、财力浪费。同时，在对数据挖掘、分析处理时，要注意对第三方大数据平台的开发利用和数据分析处理方法、技术选择上的合理性，不能一味追求自有平台的优势和分析处理技术的先进性，而忽视了自有平台建设和分析处理技术的可行性、有效性、经济性以及分析结果的可表示性和可读性。
3.在进行云南农产品精准营销市场细分、选择、定位时，要注意到目前农产品消费市场个性化、多样化、注重食品质量安全等消费趋势，突出云南农产品在多样性、生态、健康、安全、绿色、有机以及富含地域、民族特色等优势。立足于自有优势进行品牌定位和品牌建设，进一步提高云南农产品品牌知名度和市场竞争力;同时，要注意消费者消费层次上的差异、农产品在存储、物流运输等方面的特殊性，以及云南在地理位置、经济水平、运输成本上与东中部地区的差异，尽量在农产品目标市场选择和定位上选择一、二线城市的中高收入人群，走中高端路线。
4.对大数据环境下云南农产品精准营销实施过程和效果评估时，要注意营销效果影响因素和影响程度的复杂性。在影响农产品精准营销效果的诸多因素中，不仅有消费者属性、行为、消费能力以及农产品品质、特色等方面的显性因素，而且还有许多如消费者心理、性格、消费预期等隐性因素，影响着精准营销的实施效果，而大数据平台大多是针对显性因素进行数据处理和量化分析。因此，在进行精准营销效果评估时，营销者要兼顾这两种因素，应注意评估方法上定性与定量的有效结合，提高评估结果的精度，据此，不断对精准营销模式进行优化提升。
四、结语
本文突破了传统营销模式框架，将精准营销理论运用于大数据环境定区域与特定产品的营销模式构建之中，通过分析大数据对云南省农产品精准营销环境带来的影响，对大数据环境、云南省农产品与精准营销模式的关系进行梳理，结合云南农产品特征、消费者特征和行为偏好，融合特定营销情境，构建了云南农产品精准营销模式。该模式为大数据营销在农产品领域的拓展和应用提供了参考，为云南省在大数据环境下开展农产品精准营销提供了可行的实践模式。而大数据环境下云南农产品精准营销形成机制、效果评估以及大数据平台的整合开发利用等重要内容，将是下一步研究探讨的方向。
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大数据营销的特点篇5
关键词:旅行社;关系营销;信息技术
中图分类号:F724.6文献标识码:a文章编号:1672-3198(2009)23-0137-02
1旅行社关系营销概述
1.1旅行社关系营销的含义
关系营销最早在1983年由美国从事服务营销研究的学者LeonardL.Berry提出并定义为“提供多种服务组合,吸引、维持以及增强顾客关系”。后来的学者扩展了关系营销适用范围,将利益相关者介入其中,如欧洲的ChristianGronroos(1990)认为关系营销是“识别、建立、维持、加强与顾客及其他利益相关者的关系,以实现各方的经济目标和其他目标的过程”。到目前为止,关系营销还没有一个被普遍接受的定义,但核心点是一致的,就是都认为关系营销是建立和发展长期关系,通过长期关系来优化关系方之间的交换。
在此基础上,结合信息时代的特点,我们认为,旅行社关系营销是指旅行社通过与游客和其他利益相关者进行良好的信息沟通,建立、保持和发展与各方的长期关系,谋求更大的经济和社会效益的一种营销方式。其核心在于通过与游客和利益相关者的互动合作,获得共赢式发展。
旅行社关系营销的关系方涉及游客、内部员工、旅游供应商、竞争者、公众等。而游客是旅行社一切经营活动的中心点和出发点,本文即针对旅行社与游客间的关系营销展开研究。
1.2旅行社引入关系营销的意义
关系营销注重培养客户的满意度和忠诚度,通过提升客户终身价值来提高企业的获利能力。旅行社实施关系营销,建立和发展与游客之间的长期关系的优势如下:首先,可以提高游客的保持率。游客流失率高是旅行社行业的痼疾。关系营销方式通过提高游客的满意度培养游客的信任和忠诚,进而提高游客保持率。其次,可以提高游客的介绍率。“满意的顾客是最好的广告”。满意度高的游客乐于将其信任的旅行社介绍给身边的人,充分发挥口碑效应的作用。而且,与其他方式获得的游客相比,介绍来的游客保持率和消费率更高。最后,关系营销有助于降低营销成本和提高收入。游客保持率和介绍率的提高能够降低旅行社的服务成本,增大企业从每位游客身上获得的收入。有研究表明,维持一个忠实的顾客的费用,仅是吸引一位新顾客费用的20%;回头客比例每增加5个百分点,就会使利润增加25%-125%。可以说,关系营销为旅行社营销存在的难题提供了对症良药。
2信息技术介入旅行社关系营销的必然性和优势
旅行社在旅游业的中介地位决定了其收集信息、传递信息和综合利用信息的重要性,对信息处理技术有着天然的依赖性。而旅游产品的综合性、无形性、不可贮存性等特点,客观上要求旅行社必须及时、准确地掌握游客的信息,通过满足游客的差异化需求来提升游客的价值。所以,利用信息技术开展关系营销,是旅行社的必然选择。其中,网络技术和以数据挖掘技术为代表的新型数据处理技术提供了强大的技术支持,并凸显出明显的优势,主要体现在:一方面,网络技术提供了有效的双向沟通渠道,不仅大大降低了营销成本,而且使得旅行社对游客的响应和市场反应更为迅速、有效,为企业与顾客建立长期关系打下基础;另一方面,旅行社利用数据挖掘技术可以有效识别游客的需求,细分出不同的游客群体,并针对游客的反馈、评价和市场实际改进老产品和开发新产品,从而在较大程度上满足游客的个性化需求,提高游客满意度和忠诚度,为关系营销的顺利实施提供保障。
3基于信息技术的旅行社关系营销的核心策略
结合旅行社市场营销的特点,旅行社在利用数据挖掘技术和网络技术为主的信息技术开展关系营销方面的基础性和关键性工作主要集中于游客信息管理、信息分析和企业与游客的互动沟通方面。
3.1加强游客信息管理
经验证明,高质量的游客数据管理能力是旅行社采取差异化营销以区别对待不同游客的基础。旅行社需要收集、积累大量的游客信息,借助数据挖掘技术,通过对游客群的行为价值分析,设计出针对性的营销策略来吸引不同游客群的兴趣。而国内很多旅行社从未对积累的游客信息进行研究、分类,更谈不上开发过相应的营销策略。有些运营多年的旅行社有着比较完备销售数据和交易数据,而据此实施关系营销时,效果却差强人意。原因在于客户数据是根据客户的需求来设计和采集的,而多数旅行社在游客信息管理策略方面,更多的是从交易和技术出发,很少考虑和分析客户的需求和行为。所以导致这些旅行社营销时需要的重要信息没有数据,无法支持营销计划的制定,导致营销策略又回到了以往传统的经验模式。实际上大多数旅行社非常缺乏能够洞察客户行为和价值的客户信息,如人口统计数据、心理行为数据等等。这些数据并不影响企业与客户的交易行为,但对于分析和识别客户的行为和价值却至关重要。
所以,旅行社建立的游客数据仓库应具有以下几个特点:(1)对每个现实或潜在游客都要作为一个单独记录存储起来,通过每个个体的信息来分市场,挖掘总体数据发现市场总体特征;(2)每个游客记录不但要包含游客的一般信息,如:姓名、地址、电话等,还要包含游客需求和需求特点,以及有关的人口统计和心理测试统计信息等;(3)每个游客记录一定包含顾客是否能接触到针对特定市场开展的营销活动信息,以及游客与企业或竞争对手的交易信息;(4)数据仓库中应包含游客对公司采取的营销沟通或销售活动所作反应的信息;(5)存储的信息有助于营销策略制定者制定营销计划,如针对每个产品在目标市场中采用何种营销策略组合;(6)对游客推销产品时,数据仓库应该用来保证与游客进行协调一致的业务关系发展;(7)数据仓库建设好后可以代替市场研究,无须通过专门的市场调研来测试顾客对所进行的营销活动的响应程度。
3.2开拓客户(游客)分析能力
客户分析是通过对客户信息的理解,应用适应性建模技术,通过动态的行为和价值分析,识别客户的行为、价值和需求,从而为采取差异化的营销与服务策略区别对待不同的客户群提供支撑,并帮助企业建立起实时的业务和客户洞察力。而客户分析能力就是将客户信息转化为客户知识,并在企业内部进行知识共享的过程的能力。
一些旅行社营销人员谈到客户分析时认为,客户分析就是数据挖掘和客户细分。这些企业非常热衷于在客户分析方面投资于昂贵的统计分析软件,有些企业甚至在一开始就不惜重金采购SaS、SpSS等高级统计分析工具,但在每年支付着高昂的分析软件服务费用的同时,这些分析工具却并没有给企业带来预期的收益和效果。究其原因,客户分析首先要基于企业的业务目标,主导客户分析的是企业的业务和客户营销策略,分析软件仅仅是这一过程的支撑工具而不是主导。分析客户数据的能力并不仅仅是掌握数据库技术和统计技术就可以,关键是客户策略主导的业务应用。应当由营销部门和服务部门来主导客户分析能力的建设过程,营销和服务部门需要客户分析的结论来支撑营销和服务策略的执行。
而国内多数旅行社的现状是营销部门没有专业客户分析人员,营销分析常常由信息技术部门兼做。企业的营销策划人员不了解基本的客户数据分析方法,甚至从未接触过客户数据库的实际数据,往往是向信息技术部门提要求,由信息技术部门提供客户数据分析的支持。结果是,信息技术部门只是维护数据库系统,系统里有什么数据就提供什么数据,不结合营销分析的要求对客户数据进行系统的收集、整理和维护。可想而知,客户数据的管理和数据的分析脱节,企业营销策略往往得不到客户数据的驱动。应该说,很多旅行社不是缺乏数据和客户,而是缺乏基本的客户分析经验,不知道如何策划个性的营销方案,营销的水平仍维持在大众营销的程度。在这种情况下,关系营销无法取得预期的效果。
3.3洞察并驱动客户互动
客户互动能力即是选择一个对企业和客户都有利的互动方式的能力。高质量的客户互动离不开企业对客户的理解,即客户知识对客户互动能力的驱动。客户互动能力往往涉及到以下几个关键的营销管理问题:渠道组合管理、客户接触点管理、客户沟通和客户体验管理。在“渠道为王”的传统营销思想影响下,很多国内服务企业在it技术进步带来的营销通路变革和客户消费偏向与方式变化情况下,并没有在客户渠道偏好上进行相应的分析,在利用多通路进行营销渠道组合的设计和实践中,往往是沿着企业有哪些可利用的渠道来接触客户进行营销通路设计,而没有从客户偏好于通过什么渠道来与企业联系来进行考虑。虽然不少企业都寻求在客户接触点上为客户提供最好的服务,在所有客户接触点上建立和执行高效的、高个性化的客户沟通能力对于很多国内服务企业是个挑战。
由于客户数据库建立和客户分析工作的不足,对国内多数旅行社来说,客户互动更显乏力。大部分旅行社仍从传统的4ps观念出发,从企业自身出发来设计营销组合,“以游客为导向”基本流于形式和口号。以旅行社网站为例,目前,国内大多数旅行社建立的旅游网站还只是简单地把网络视为介绍企业、景点、线路和在线预订的工具,缺乏与客户的互动。旅行社应充分利用网络技术的优势,建立快速、有效的互动沟通方式,提高对游客的响应率,真正发挥关系营销的效果。
4结语
关系营销突破了传统市场营销学研究局限于企业短期交易活动的狭隘观念,强调与有关组织和个人建立长期合作互动关系。关系营销不仅是一种方法,更重要的是一种营销思想的革命。
与酒店业、航空业等相比,旅行社在关系营销方面更为滞后,除了一些大集团旅行社开展关系营销取得一定效果外,受人力、财力和观念等多方因素的制约,很多旅行社尤其中小旅行社还没有树立关系营销的观念。而借助信息技术的力量,开展关系营销,创造企业与游客双赢的局面,是旅行社在日益严峻的市场竞争环境中立足的必然选择,也是摆在业界的紧迫性任务。
参考文献
大数据营销的特点篇6
关键词：大数据；市场营销；策略；探讨
近年来，随着信息技术的飞速发展，网络技术水平得到显著提升。日常的生产生活所产生的数据量，也成倍攀升。无论哪个行业都离不开数据信息带来的影响，大数据已经成为重要的生产要素，在不断提升生产率以增强自身竞争力的今天，合理利用大数据具有十分重要的现实意义。为了给企业创造更多价值，营销工作是最前端的工作项目，它也是受大数据营销较大的行业之一。在推进数字化进程中，营销领域主要是积累销售数据及客户的行为数据，在开展市场营销活动中，大数据的商业分析无疑助推了整个工作的开展。很多企业不再仅凭过去的经验来出台营销策略，特别是营销成本支出方面，大数据分析可以为企业带来更精准的客户群，销售量在这样的精准营销下得到大幅度提升，企业利润也随着增加。在大数据时代，市场营销还会不断探索出新的潜在客户群。因此作为营销工作，有效利用大数据是今后的发展趋势。
1.大数据的内涵及特征
作为一个抽象的概念，大数据至今没有统一的定义。但是业内对大数据的定义大多持用如下观点，所谓数据是计算机代码，根据一定的规则进行排列组合，产生记录信息的物理符号，这些代码可能是数字，也可能是文字或图像。数据接收实则是对信息内容的接收，对所获取信息的解读也是信息获取的主要用途。大数据，顾名思义，是由于数据信息过去庞大，通过主流软件无法实现管理或处理，此时需要借助于大数据的专用数据库软件，将数据集合分析、管理或存储。因此，大数据只是一种现象，存在于特定时代，它不是产品或新技术的代名词。美国iBm公司认为大数据主要有三个特点，速度快、容量大、种类多。而国际数据咨询公司则认为大数据应当有四个特点，除了容量大、种类多外，流量快、价值高也是大数据区别于传统数据的特点之一。与“海量数据”不同，大数据仅仅是描述数据的量大，还指对于数据处理的相关信息，例如复杂程度、分析处理能力等，经过专业化处理后，最终获取有效信息的能力高低。涂子沛曾经针对大数据撰写过相关论著，他认为大数据绝不仅仅是指数量大，更多地是将智能化的信息处理能力运用在大数据上，通过数据可以发现更具价值的信息。无论是学术界还是商界，抑或是政府，都需要通过庞大的数据资源。
2.大数据时代背景下市场营销面临的挑战
企业的营销行为是市场营销的重要内容，特别是市场瞬息万变的环境下，市场营销更应当不断调整策略。这时传统企业应当不断应对新形势，实现转型。大数据、互联网、社会化媒体等的出现，也迫使传统市场营销优势锐减。无论哪个行业的企业，如果按照老套的营销方式，完成产品的生产及加工后，便是招商、宣传，长此以往，这样的传统营销方式会使企业穷途末路。市场环境变了，商业模式也不再是过去的模式了，因此，依然按照传统的营销方式显然已经不适合整个环境的发展，营销的策略及手段也过于陈旧，应当及时根据形势作出调整。
2.1企业营销规划年限缩短
制定营销活动的规划对企业来说至关重要，它是社会管理的重要环节，也是具有一定方向性、全局性的谋划。特别是战略规划方面，过去通常一个规划会延续企业三至五年的发展方向，但是在大数据时代下，这样的长期规划不具备实际意义。尤其是在市场经济瞬息万变的今天，很多企业的发展变化幅度非常大，战略规划通常只有一年的有效期。而对于不同营销活动采取的战术性变化则是以周为计算单位的，这也是保证企业发展时刻紧跟市场的有效保障。
2.2传统的促销策略亟须不断创新
过去的促销策略中，广告宣传所占比重很大，随着大数据时代的到来，单一方面的促销活动缺乏即时沟通，因此广告的宣传效果远不如从前。从现在社交网络蓬勃发展的现状来看，已经没有多少企业将促销策略依托于传统的电视广告或电梯广告。未来的促销策略方向应当是以占据终端用户市场为主要方向，由此带来的广告价值将会逐步发展壮大。不少企业开始将免费wifi，作为广告宣传的途径，甚至还有企业以二维码的形式作为促销过程中的沟通手段。
2.3品类竞争将凸显
新品类的发展正在延续于各个行业，有的新品类甚至成为某些行业中的知名品牌。例如互联网时代下，即时通讯工具被QQ引领，而自媒体的代表则是以微博著称，免费的移动社交工具则是微信的天下。这些产品作为新品牌不断崛起于不同的领域，并逐渐开创了主导新品类。每一款产品的背后都会配置相应的运营企业，通过策划品类增长战略才能实现持续增长的态势，这也是具有根本性、系统性的思维。
2.4市场调查与分析的内容更复杂
大数据时代背景下，根据抽样调查制定营销决策的时代一去不复返，经过数据分析处理后的营销决策具有更强的科学性。过去要想对营销体系进行调整，出台新的方案前，企业都会对市场进行抽样调查，最终从分析和推断这些抽样数据来实现调整策略的方向。但是，现在的市场环境不同于以往，越来越复杂的社会环境面前，单纯依靠抽样获取的数据显然不具备准确性，无法通过分析抽样数据得出当前环境下的预测信息。在大数据背景下，将所有的营销行为汇总起来，将这些数据进行调查分析，所分析和处理得出的信息才是具有参考价值的。建立数据库，通过数据分析可以帮助企业在营销活动中精准判断采取何种体系能够实现利益最佳的效果。
3.大数据时代对市场营销方式的改进策略
3.1市场营销应当更精确
市场环境的变化，导致传统的营销策略不得不做出改变，企业营销策略要尽可能精确化，才能对企业未来实现可持续发展奠定基础。客户及销售商的信息可以通过网络创建资料数据库，通过电话访问、邮件、电子媒介等多种形式掌握全面的信息，再对这些数据信息进行分析处理，确定其中的潜在购买客户，并带有指导性地改变营销策略，针对不同购买力的客户，可以采取针对性地营销推广方案，这样可以将营销活动开展得更具方向性，并且对选购的客户或销售商提供跟踪服务，确定营销推广方案的可行性如何，以便于对下一步改进营销策略提供参考。
过去传统的制订营销方案，缺乏科学性，很多依靠企业发展的经验，这样的指定方式缺乏必要的可行性分析，从抽样到掌握的数据量来看，很难做到精确化营销。但是大数据时代的到来，让一切变得可能。精确化的营销方案成为企业从事营销活动的大势所趋。网络条件下，过去数据收集、存储及处理成本得到下调，通过移动网络化的媒体或渠道，企业可以便捷地搜集到客户信息，针对不同时期的营销方案，寻找客户的产品体验，并鼓励用户参与到品牌建设中来，对购买后的用户定期收集其评价内容，实现良好的互动交流，这些信息也会随着企业产品的不同生命周期形成有价值的行为数据，在制定接下来的营销策略时，这些数据的度量、精准度都是非常可观的。
此外，随着丰裕时代的来临，消费者所呈现的个性化特点逐步凸显。从客户及销售商的个人喜好上就可以看出，他们的阅读、交际圈及消费等行为持有很大的不同，并体现在日常生活的方方面面。个性化营销的今天，是市场的需求，也是企业发展必不可少的重要环节。大数据的运用则成为必备的基础性条件，特别是对客户个及偏好的信息处理，能够形成可流转数据，在此基础上对数据进行归纳整理，所得出的分析理论是最具有参考价值的，特别是对客户的洞察力将会大幅度提升。任何一个市场营销行为都应当是本着客户之上的原则，因此客户的需求就是市场的需求，也是企业发展的重要方向。当经过促销、产品、价格、渠道等方面信息的精确处理后，最终可以为企业制定出最佳营销组合策略，为企业打造量身定做的方式，并针对不同的客户提供恰当的时机，实现收益最大化的目标。营销组合策略出台的因素众多，且不具备固定性，这也要求企业应当根据不同的阶段，具体分析和探讨影响因素有哪些。例如包括支付方式、价格、付款期限等内容都可以根据具体情况适当调整。此外，对企业的存货地点、覆盖区域及运输方式等也会根据市场的变化而变化。价格、促销折扣、促销人员的收益、广告投放方式和公关关系都会随之发生变化。
3.2客户关系管理更重要
经济全球化的到来，加之大数据的时代背景，很多同类企业都面临着产品同质化的发展瓶颈，这也成为企业管理者的困扰。如果一个企业拥有良好的客户关系，在搜集和洞察客户动态时这些客户关系可以提供大量的数据信息，因此不少企业开始意识到客户关系的重要性，加强管理，从中发掘有效的客户资源。企业要想在竞争日趋激烈的市场环境中，获得竞争优势，长期的良好客户关系是关键因素之一。由于客户信息复杂性较高，不同类型的企业将这些客户按照自己的标准分成不同级别。按照地域、购买力、行业等因素划分客户的方式较为常见，但是这样的分类方式依然无法精确反应客户的不同需求。因此，企业应当在掌握的销售数据中进一步挖掘和分析，将影响最大的因素作为划分的标准，实现更精细的组别划分，根据不同组别，企业可以制定不同的营销策略，维护和管理好客户关系。从客户关系中还可以挖掘潜在客户群，这样既可以将销售额提高，并且在制定营销策略时投入的成本更低，企业所获取的利润也会随之增加。
3.3改进商品销售管理以促进交叉销售
企业的销售数据是每天不断更新的，这些数据成为今后深层次挖掘分析的素材，特别是对于不同产品的销售情况有更清楚的了解，这也是企业更新营销对策的重要依据。例如通过对问题的分类管理，直接盈利部分与间接盈利部分可以通过数据进行综合分析，对进一步优化产品零售货架的组合形式有很好地指导作用，从进货到库存等的控制也可以得到更合理的指导策略。此外，在网络时代下，客户的购物车等信息具有十分重要的价值，这是产品有待销售的相关性，也是潜在客户群的重要标志，企业可以根据这些消费数据制定消费行为模式，购买行为在达到一次购买行为所体现的正是交叉销售的即时效果，而多次购买行为则体现的是延时效果。无论是交叉消费的哪种效果，都可以直接反应产品的销售情况，而产品通过销售盈利了，也是企业收益的主要途径，这部分收益称之为直接收益，而交叉销售所反映的是间接收益。从零售产品的货架布局到产品价格的制定及营销策略的出台，都可以依据对数据信息的分析得出。
3.4企业营销组织结构的变革
将企业的营销信息通过大数据的形式得到分析，并合理运用后，可以为企业及市场带来巨大的利润空间。因此，大数据时代下，市场营销变革势在必行，专门从事搜集、挖掘、分析数据信息的部门及人员将成为企业的重要机构及人员构成。营销人员不再是根据过去的工作模式开展营销活动，而是集中于搜集、分析数据信息，根据结果制定营销活动的阶段。在市场营销中，企业成立专门的数据分析部门至关重要，并且这些机构今后会随着市场营销的现代化取代传统营销决策的进展，逐渐成为企业的核心部门。过去产品销售人员是企业的主要人员构成，人数众多，力量庞大。如今，随着大数据时代的到来，数据采集人员将成为企业的主要人员构成，他们通过四处奔波搜集数据信息，为企业接下来制定营销策略提供参考。
参考文献：
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[2]陈怀涛，邹欣，李继峥.大数据背景下市场营销方式变革探讨[J].现代商贸工业，2015，09：11-13.
[3]赵从容.移动互联时代的移动数据业务市场营销策略[J].通信与信息技术，2014，06：67-73+92.
大数据营销的特点篇7
0引言
当信息数量快速增长，信息收集日益便捷，信息处理技术突飞猛进这几个条件同时具备时，大量信息中所隐含的价值就很容易被发掘和利用，大数据时代随之来临。它冲击着各个行业的发展，也影响着人们的生活。
大数据特有的分析和决策的方法以及特殊的思维方式将直接影响一些商业活动的业务流程和决策过程，商业领域更应该重视对大数据的研究，而对于相应的商学学科教学领域来说，同样需要进行相应的转变。在市场营销领域，针对顾客行为的大数据分析将为企业提供更准确和更有效的决策依据，为顾客同时也为企业创造更大的价值。与此相应，在营销教学领域，具体的营销教学活动必须对大数据时代的来临进行必要的调整或改变。
对于大数据的具体定义，目前为止并没有一个特别权威或唯一的说法，但大数据所应具备的四个特征还是得到了普遍的认可和接受，那就是数据量大（Volume）、数据来源和数据形式多样（Variety）、数据的时效性要强（Velocity）、数据的价值要大（Value）。简单地说，大数据的这四个特征的市场价值体现在市场营销领域，就是要营销决策者尽可能利用所收集到的大量信息，通过一定的分析方法，发现并找到有力可图的机会，并且做出相应的决策，进而获取通常的决策程序和方法不能获得或不易获得的商业价值。
大数据决策的这些特点要求营销教学要在以下三个方面进行调整和转变，一是营销教学理念和教学思维需要转变，二是营销教学内容需要调整，三是营销教学实践需要不断丰富和完善。
1营销教学思维的转变
尽管市场营销属于实践性较强的一个专业，但像经济管理学科的其他专业一样，它同样有自己分析和解决营销问题的理论体系和思维方式，营销者的主要工作就是关注各种影响营销行为和营销决策的因素，探寻各种市场行为和影响因素之间的联系，期望以因果联系的方式建立特定的营销决策规则，这也就决定了，因果联系的思维方式将会一直贯穿于营销学科的专业课教学中。而实际上，各种影响营销决策和营销行为的因素非常复杂，在大数据时代，探寻背后的原因可能没有必要，正如维克托在《大数据时代》一书中所讲，知道是什么就够了，因为借助于大数据分析所得出的相关关系的结论，营销者完全可以快速做出决策，并基于“总体”而非“样本”的数据结论获取“无风险”的市场收益。这就是说，传统的营销教学思维需要进行调整和改变，学生需要学习大数据时代的特有的“相关”性思维。
当依托于统计学的抽样技术所发展出的市场调查和市场研究的方法在大数据时代受到挑战时，营销教学的思维重点同样也需要转变。当总体或接近总体的信息特别是关于消费者的信息能够被我们比较容易地获得时，一切抽样的方法将失去其存在的价值，它不再成为有关教学内容中的重点或中心，教学的思维应该从单纯重视数据收集数量多少向数据收集渠道的宽窄来转变，从自认为与营销决策一定要有必然联系的数据收集向看起来没有联系的数据收集上转变。比如，从消费者在社交媒体上的各种讨论和交流中很可能挖掘出企业营销者期望的市场机会或需要找寻的问题答案，而这些机会或答案就很可能是从一些看似无关的信息中挖掘出来的。
上述两种思维的转变主要与大数据的数据量大以及数据来源和数据形式的多样这两点特征相对应，而数据时效性强这一特征也应该受到重视。传统的营销教学大多强调营销者要根据不同的营销信息进行相应的营销选择，虽然也会提及要对营销环境的变化快速做出反应，但这都是停留在理论上的解说或概念上的介绍，很难借助具体案例来进行教学。大数据时代的来临对这类问题的教学提供了可能。实际教学中完全可以通过对特定营销研究指标的观测，建立对应的营销决策行为的即时关联，为数据时效性的教学提供有效的实例支撑。具体指标的研究可借助于互联网检索结果的变化、电子商务交易数据的分析等进行选择，而在缺乏大数据相关技术支持的情况下，对于营销时效性这一概念的教学工作是很难生动地进行的。
2营销教学内容的调整
大数据对市场营销行为的“普遍”关注对市场营销决策带来了重要影响，它要求营销教学内容必须做出对应的调整或增补，学生应尽可能地学习到一些在营销实践中具有直接应用意义的工具或方法，特别是一些相对简单的定量方法。比如，大数据重视从相关关系的角度分析各种营销指标或营销行为之间的关系，那么在营销教学中，对于相关性的分析就应该多做讲解，对各种可能的相关关系的探寻及其发展和演变的特点也要仔细研究，在有可能挖掘相关性的具体原由时，还是应该对相关或因果影响程度的具体方法进行必要地讲解，因为在进一步探寻因果关系时，定量的分析结论可能会带来其他发现，所以有关的统计方法应该成为大数据时代营销教学基本内容的组成部分。
其实，在大数据时代来临之前，营销教学中已经开始重视对学生定量分析能力的培养，这其中就包括讲授比较复杂的决策模型和分析方法，但这些分析方法可能难以进行比较大范围的和相对容易的使用，因为数据的缺乏制约了理论决策方法的现实应用。数据来源的多样、数据数量的增长以及数据质量的不甚精确必然对分析和处理的模型和方法提出新的要求，与之相关的统计方法、优化方法和软件工具应该被选入具体的教学内容中。除了小数据时代的常规教学内容之外，教学中还应该补充大数据时代的信息提取、加工和挖掘的方法和技术，只要是理论研究取得了相应的成果，就可以在实际的教学中对应地进行讲解。
信息获取的相对方便为营销定量分析方法的实践提供了有利的条件，学生能够体验在开放的数据环境中获取必要信息的过程，也能够考查自己对具体分析方法的理解和掌握的程度。具体教学中，也可以安排一些大数据与小数据的对比性内容，让学生更好地理解和体会两种研究思维和研究方法的优缺点以及适用条件，同时也能真切地感受到不同分析思路的结论上的差异以及数据的时效性对营销决策的影响。
大数据营销的特点篇8
市场分析
数据来源一般为量子恒道和数据魔方专业版，官方数据比较准确。
1.行业产品分布
a.找到什么样的产品，做到什么样的销量（新店开张，没有资源上大活动，可以优化网页和店铺基础，比如主图标题描述优化提高转化率，上下架时间安排和橱窗推荐，获取自然基础流量，主要一点是适当的刷销量）。
B.产品的特性和卖点的分析。
C.寻找合适的推广方式：一般是选择适合时下主推的产品，抢先抢占市场，或者寻找有稀缺性的独特产品，快速跑量，主打免费流量，加促销活动，直通车淘宝客辅助推广等等。
2.店铺销售分布：寻找同行热销店铺，分析热销产品和价格区间，及产品热销特点，吸取营销成功的经验，差异化的选择自己主推产品。
3.淘宝销售分布：
a.产品关键词搜索量（日搜索量，优化，提升）的分析；
B.淘宝销售分布：①一级类目：价格分布（销量集中区间价格，单品平均热销价格区间层次，热销价格占比），②二级类目：价格分布（销售集中区间，占全网百分比），选择人气排名（以价位为主键字段，按照销量排名，产品特点）；
C.主要目标：寻找淘宝热销产品和价格区间，分析热销产品特点，产品销售基准数字作为参考，选择主推关键词或者主推类目，为产品主推方向提供依据。
客户分析
1.主要目标：为店铺装修、市场营销活动等提供参考，以主要目标客户的体验出发，去考虑店铺主色调，去设计商品页面描述的顾客访问路径，将客户关心和关注的产品问题，设计在最前面，告诉客户为什么要买这个产品，以快速打消客户的疑虑，让客户马上成交为目的。
2.分析因素：性别、年龄、地域、职业、消费习惯。兴趣。我们要比客户更加了解自己需要购买什么产品，从而更好的挖掘有效客户和潜力客户。
产品分析
1.主要目标：通过数据分析得出，什么样的顾客购买什么样的产品，来确定主推产品。产品价格区间。上淘宝主推是否有机会热销。
2.预测热销产品：从顾客喜好、产品创新、价位、品牌、卖点、客单价，与同类产品对比，分析为什么我们的产品会热销，热销时间会继续多久，怎么寻找热销替代产品。
店铺/页面分析
1.主要目标：通过量子恒道的点击热力图来分析店铺装修的效果，设计更符合客户体验和购买行为的页面。
2.用数据说话：修改前和修改后的数据对比，就会知道修改以后，哪些数据上升了，哪些数据下降了，从而更好的指导页面的设计。数据参考指标为：点击指标，用户行为指标、用户浏览行为指标……业绩指标、转化率、流量指标、UV。
3.要分析的内容：
a.店铺首页：①主要目标，尽可能留住访客，有效分流。②第一屏、导航、分类、搜索页、首页焦点图。③点击分布。
B.产品页面：④主要目标，提升转化率，提高客单价；⑤营销为导向：产品介绍、卖点、关联销售、售后承诺。
C.主要是产品页面的数据要重点关注，因为淘宝客户行为路径是通过商品页面进入店铺页面，而跟实体店先进店再看商品的路径刚好相反。
团队/企业分析
运营工作，更需要寻找团队优势，整合团队各种资源，带领和管理整个团队。而推广和营销工作，只是提高销量，打造爆款就行了，属于运营的一个小内容。运营是要发挥团队成员每个人的优点，方向一致，万众一心，尽最大努力把整个项目做好。
行动方案分析
制定行动方案需要那些数据支持，达到什么效果：
1.运营步骤：引流、市场营销活动、渠道合作、会员营销；
2.目标数据：销售额；
3.流量指标：UV、pV、人均pV数、人均停留时间；
大数据营销的特点篇9
关键词：数据库营销；竞争力；国际贸易；难点
中图分类号：F274文献标识码：a文章编号：1001-828X（2012）07-00-02
进入21世纪以来，伴随着数据库技术的发展，数据库营销也迅速地发展了起来。众所周知国际贸易的双方很多时候是依靠数字化手段进行沟通交流并建立贸易关系的。因此建立客户数据库，在数据分析挖掘、精确筛选目标客户的基础上，利用直复营销手段与目标客户联系，拓展海外市场，也是一种有效的开展国际贸易的方法。数据库营销是一种分众营销，与传统的大众营销方式相比，具有定位准确、回应周期短、便于测量等优点。同时，数据库由于其自身强大的数据储存和挖掘功能，为追踪客户、了解客户、预测客户需求提供了前所未有的可能性，从而开辟了一系列传统营销难以企及的新型营销领域，如交叉销售、增量销售、维护客户关系等，使营销活动在深度和广度上都有了飞快的进步。发展数据库营销能够为企业在国际贸易中带来竞争优势，但是如果仅仅为了追赶营销潮流，在没有明确的营销目标和规划的前提下，匆忙上马数据库营销项目，却会给企业带来巨大的负担。通过调查研究发现，数据库营销具有专业性强、前期硬件成本投入大、数据质量要求高等特点，因此笔者认为，国际贸易企业不应该一开始就大规模自建营销数据库，而应该在保证数据安全的前提下，采取灵活多变的方式，逐步开展数据库营销。下面就此进行分析论述：
一、什么是数据库营销
数据库营销是直复营销的一种，也有人把它看成是直复营销中的一个重要环节，它是一种具有客户针对性的互动式的市场营销方法。企业通过各种信息渠道收集目标客户、潜在客户的资料并储存在数据库中进行分类，以便对客户提供更多更及时的服务、从而加强企业与客户之间的联系，使企业能进一步了解市场把握市场，更好地满足客户需求。也就是说，数据库营销是企业通过搜集和积累大量消费者的信息，经过软件的分析处理后，对消费者的购买爱好、消费倾向进行精准定位，在此基础上有针对性的制作营销信息已达到说服消费者去购买产品的目的。数据库营销的核心是数据挖掘。随着当代数据库技术的普及，近几年数据库营销在国外已经得到了广泛的应用，在中国大陆地区也得到了越来越多中国企业的青睐，其中电子邮件营销和网络营销由于其投资低回报率高被国内企业在国际贸易中广泛应用，像阿里巴巴等一些第三方的营销平台也在蓬勃发展，可以说，数据库营销迎来了一个高速发展时期。
二、数据库营销是外贸企业基于技术要素的一种国际竞争力的提升
国际贸易新要素理论认为，应赋予生产要素以新的含义，扩展生产要素的范围，生产要素不仅仅是生产要素禀赋理论所说的劳动、资本和土地，技术、人力资本、研究与开发、信息以及管理等等，都是生产要素，这些无形的要素越来越成为形成贸易的基础，它决定着一国比较优势格局。笔者认为，这里提到的新技术要素不仅仅是指到国际贸易中出口的最终产品生产所包含的技术含量，同时也包括了国际贸易的贸易手段本身的技术要素提升。数据库营销手段伴随当代信息技术而生，适合当今国际贸易的新形势，将数据库、统计分析等作为一种新技术要素应用到国际贸易当中，能够更好突破国际贸易中的地域和时间限制，打破贸易壁垒，从而提升外贸企业的国际竞争力。
三、数据库营销在国际贸易中的特点与应用
国际贸易(internationaltrade)是指不同国家(或地区)之间进行的商品交换活动，其由进口贸易和出口贸易两部分组成，故有时也称为进出口贸易。国际贸易既包括了本国与他国间的贸易，也包括了别的国家之间的贸易。国际贸易是世界贸易，因此国际贸易企业尤其青睐于像网络营销这种低成本、跨地域的营销方式，而数据库营销作为网络营销的重要策略也被越来越多的国际贸易企业开始尝试。数据库营销在国际贸易应用中具有如下特点：
1.可测度高：数据库营销作为直复营销的一种，同样也是一种可测度的广告形式。有助于了解如何获得客户的反应以及这些反映来自何处。这些信息将继续被用于扩展或重新制定、调整你的营销计划。而传统的广告形式(报纸、杂志、电视等)只能面对一个模糊的大致的群体，究竟目标人群占多少无法统计，所以效果和反馈率总是让人失望。
2.可调节性高：数据库营销具有很强的实验性和可调节性，每推进一步，都要精心测试，并且对结果进行分析。例如英国的Hallmark公司就曾经利用数据库筛选其在中国的目标客户，并按照不同的年龄和地理位置划分成组，针对不同的组小范围发送个性化广告邮件，然后根据反馈效果来精确区分目标人群。在发送邮件的同时也在实验和修改邮件广告设计，根据最终回馈率确定最佳广告方案进行更大规模的广告。
大数据营销的特点篇10
内容摘要：数据库营销作为目前一种全新营销模式，顺应了网络经济时代社会的发展潮流，体现了以人为本的经营理念，也为企业实现利润最大化提供了方便、快捷的途径。现代化的统计手段与先进的营销方式的结合，极大地提高了营销的效率，成为数据库营销不可或缺的得力助手。
数据库营销的内涵
数据库营销是指营销者通过建立、维持和利用顾客数据库和其它数据库(产品、供应商、批发商和零售商等)，与客户进行接触和成交的过程。笔者认为，数据库营销是统计、数据库与市场营销有机结合而形成的一种新型的营销方式。它通过市场调查，搜集、整理消费者和其他同类企业的大量信息，经过分析、加工和处理，预测消费者购买某种产品的概率以及企业的市场占有率，据此选择、确定企业的目标消费者群及正确的营销策略，以便在合适的时间、地点，以合适的价格、销售渠道、促销方式销售产品，并通过相关的售后服务，达到企业预期的目标，实现自身的经济效益和社会效益。
由于市场调查一整理、分析、处理信息一预测一决策是数据库营销的生命线，而这一系列程序恰恰也是现代企业统计工作的重要环节，因此数据库营销与统计的结合，不仅可能，而且必要。
数据库营销的优势
（一）降低营销成本
企业运用消费者数据库能够准确找出某种产品的目标消费者，这样就避免了使用昂贵的大众传播媒体，从而能以更为经济的促销方式，降低成本，提高营销效果，增强竞争力。根据有关资料显示，运用数据库技术筛选消费者后，其邮寄宣传品的反馈率较高。
传统营销方式的营销效果一般很难直接测定，而运用中间商和竞争者数据库，每次数据库营销的效果比较容易测定。因为顾客可通过回复卡、电话等方式进行查询、订货或付款，管理人员获取顾客的反馈信息非常方便。
（二）准确识别目标顾客的需求及其数量
由于顾客数据库是在顾客个体层次上建立和整理的，因而营销者可以从质量和数量上很精确地确定目标顾客的需求，进而可以进行“大规模定制”，即制造大量定做产品以满足个别顾客的需求。
据1997年11月的《幸福》报道，总部位于美国康涅狄格(ConneCtiCUt)的CUStomFoot公司利用数据库营销实施“大规模定制”策略，效益显著。顾客在公司的六家连锁鞋店里，自己选择鞋样、颜色和皮革，并由电子扫瞄仪精确测出顾客左右两脚的尺寸。所有这些个性化的资料都被输入电脑，然后经由中央数据库处理，再传输到公司设在意大利佛罗伦萨的办事处，最后再分别下单给意大利六家为世界顶尖品牌加工的鞋厂制作。顾客一般在三周内就可以取到自己参与设计的皮鞋。
（三）有助于增强顾客的信任感和信赖感
运用数据库营销，经常与消费者保持沟通和联系，可以维持和增强企业与消费者之间的感情。并且，企业根据数据库的信息能够分析出顾客是些什么人，采取什么措施可以留住顾客。另外，运用储存的消费记录来推测其未来消费者行为具有相当精确性，从而使企业能更好地满足消费者的需求，使消费者成为企业长期、忠实的用户。
在当前，顾客服务(CUStomeRSeRViCe)也是一个较为关键的营销变量，甚至可以与营销学中传统的4pS’相提并论。对一个营销者来说，已有的顾客数据库加上顾客服务环节中形成的数据是取得卓越和高效的顾客服务的关键资源。美国通用电气公司的顾客数据库包括了每一位顾客的地理位置、家庭状况和心理特点以及购买家用电器的历史等信息。这些数据为有效的售前、售中和售后服务，提供了强有力的支持，并使营销者能与其顾客建立一种特殊的关系纽带。
与传统的一般营销不同，数据库营销是在个体水平层次上收集、保留和利用数据的，这里的个体可以是单个顾客、单个家庭或单个公司实体。这些个体不是一般营销中的“匿名顾客”，而是一个个有名有姓有特征的目标。这意味着在数据库营销的情况下，企业的市场分析和营销决策是在个体水平上计划和实施的，因而它是在一对一的基础上展开的营销。在一段时间内营销者能与众多单个目标化的顾客进行直接的联系和沟通，从而迅速追溯和评估与各个顾客接触的有效性并及时调整。这种随“个体化”而来的目标的可瞄准性、可定制性和结果的可追溯性、可评估性以及过程的适时互动，构成了数据库营销的一个特殊侧面。
营销与统计相结合的数据库营销策略
如上所述，市场调查一整理、分析、处理信息一预测一决策是数据库营销的生命线，而这一系列程序恰恰是现代企业统计工作的重要环节。
笔者认为，企业统计的发展是企业营销管理在今天生存发展的必然。市场营销要求企业以消费者为中心，以市场需求为导向，创造和充分发挥企业自身的绝对优势和比较优势，努力寻求两者的最佳结合点，以实现企业经济效益和社会效益的最大化。而所有这些活动，都需要有效的市场调研予以支持和配合，即：深入研究消费者的消费心理、消费习惯、消费行为的特征、变化和趋势；深入研究科技发展、新技术采用、产品更新换代、商品经济寿命现状和发展趋势；深入研究销售业态的演变，售前售中售后服务的完备程度；深入研究其他企业促销措施成败的概率和实际效果等。因此可以说，在现代，所有营销活动的基础，无不都是统计工作的题中之意，也是一个有良好竞争意识企业的统计部门的职责范畴。
在市场经济条件下，信息是企业生存发展的根本，只有利用市场信息才能给企业产品以精确的定位，有针对性地制作营销信息，达到说服消费者购买企业产品的目的。而在众多信息中，统计信息是主体。由于市场瞬息万变，信息量急剧增加，企业仅凭少量、分散的信息已难以把握市场动态，必须借助科学的调查方法和手段，全面系统地收集市场信息，深刻认识市场发展变化的规律。而掌握科学的调查方法、并能运用科学的分析方法和先进技术手段进行数据的存储、分类、分析、预测、决策，从而确定理想消费者的统计人员更是不可或缺。
数据库营销是一种高层次的营销活动，涉及市场营销、计算机、市场调查、信息资源的开发、利用等各个方面。相比企业的销售、生产、会计人员，统计人员搜集信息、科学咨询及计算机综合的能力较强。所以，由统计部门负责安排和配备熟悉市场的营销人员进行数据库营销工作，一方面可节省新建机构的开支，另一方面，又可节约大量广告费用，从而降低营销成本，提高企业的营销效率，可谓一举多得。
实际上，企业营销的基础，不一定取决于企业拥有何种资源和能力，而取决于市场和消费者需要你拥有何种资源和能力，这恰恰就需要企业通过统计活动去收集、分析、识别和制定对策。在有了相应的营销对策后，企业还需要对自身营销对策的后续活动进行跟踪和数据收集，从而进入再一轮的统计活动，为下一步的营销活动提供坚实的实践基础。
总之，数据库营销，是营销与统计相结合的产物，而在不久的将来，不管企业所进行的是何种营销活动，统计都将成为其不可或缺的得力助手。
参考文献：