大數據營銷的概念精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇大數據營銷的概念，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：大數據；發展脈絡；營銷趨勢；研究評析

一、問題的提出

云計算、移動互聯網等新信息技術的廣泛應用及社會化網絡的興起，使信息數據產生機制更復雜、傳播速度更快、類型更多樣，全球進入信息數據量“井噴式”增長的大數據時代。國際數據公司（In原ternationalDataCorporation，IDC）指出：全球創建和復制的數據量五年內增長近九倍，預計將以每兩年至少翻一番的速度繼續增長。僅2013年，世界范圍存儲的數據就達1.2ZB（1ZB抑1021B），將這些數據刻錄到CDR只讀光盤并堆起，其高度將是地球到月球距離的五倍[1]。生產和信息方式的變革引起管理規范及其深層次上價值觀的轉變。傳統企業營銷中，為避免無法獲取整體數據的弊端，多依據小樣本采樣統計推斷以形成所謂“科學決策”。然而采樣分析的成功取決于樣本的絕對隨機性，大數據時代，營銷調研建立在對大樣本持續收集數據的基礎上，實時分析和輸出調查結果將為營銷決策提供及時判斷臨界值。在大數據背景下對營銷活動進行研究，具有聚焦數據，提高營銷決策科學性；強調洞察，增強營銷活動“預見性”；重視創新，增強營銷理論“前瞻性”等研究價值[2]。特別是中國具有眾多人口和龐大市場，也使中國成為最為復雜的大數據國家之一。那么，大數據對營銷活動究竟會產生怎樣的影響？其內在機理是什么？通過文獻綜述，對大數據概念進行界定，梳理其發展的歷史脈絡，在此基礎上分析大數據對消費者行為、營銷決策模式、營銷戰略、營銷要素等的影響表征及其機理，最后對大數據的營銷應用研究做出述評。

二、大數據的發展脈絡及概念界定

（一）大數據的發展脈絡

大數據的概念最早要追溯到上世紀，只是在互聯網時代，大數據才從規模、類型等方面得以實現。早在1981年，美國著名未來學家Toffler在其著作《TheThirdWave》中，提及“大數據”，并稱之為“第三浪潮的華章”[3]。2001年，META集團（現為Gartner）的分析師Laney指出數據增長帶來規模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）等變化[4]。《Nature》則在2008年9月開設“BigData”專刊[5-7]，同時《Sci原ence》也推出數據處理研究專刊“DealingWithDa原ta”，對數據洪流（DataDeluge）所帶來的社會變革及影響做出討論[8]。大數據研究的開創性論文是Gins原bergetal（2009）的“DetectingInfluenzaEpidemicsUsingSearchEngineQueryData”，該文探討了如何利用谷歌搜索引擎查詢詞來預測流行病[9]。只是在最近幾年，大數據才成為高頻詞。2011年5月，麥肯錫公司《大數據：創新、競爭和生產力的下一前沿》報告，指出“在數據滲透于各領域并成為生產要素的背景下，對海量數據挖掘應用，將帶來新的生產增長和消費者盈余浪潮”[10]。2012年3月，美國開始實施“大數據研發計劃（BigDataRe原searchandDevelopmentInitiative）”，將大數據喻為“未來新石油”，并視為與互聯網、超級計算機同等重要的國家戰略，這也是美國在“信息高速公路”計劃后所實施的又一國家級重大科技戰略。日本緊隨其后，推出“新ICT戰略研究計劃”。同年，世界經濟論壇《大數據、大影響》報告，從多個行業領域闡述大數據給世界經濟帶來的發展機會[11]。就國內而言，2011年12月，國金證券開創國內大數據研究先河，將其研究成果引入資本市場[12]。2012年5月，香山科學會議組織“大數據科學與工程：一門新興的交叉學科”為論題的會議，同年6月，中國計算機學會青年計算機科技論壇（CCFYOC原SEF）舉辦“大數據時代，智謀未來”會議，對大數據挖掘技術、組織架構、平臺治理等展開探討。2013年6月，國家自然科學基金委管理科學部、美國營銷科學學會（MSI）、南京大學商學院（管理學院）和香港中文大學工商管理學院聯合主辦“2013營銷科學與應用國際論壇”，也將“大數據、社會化、移動化對市場營銷的新挑戰”作為主要議題之一。2014年2月，北京銀行與小米科技就移動支付、便捷信貸、產品定制、渠道拓展等簽署協議，表明國內企業運用大數據戰略進入實質性階段。2014年3月5日，總理第一次把大數據寫進政府工作報告，闡明了國家對大數據產業鼎力支持的政策，隨后一系列公開講話進一步明確了這一戰略部署。2015年2月，百度公司利用百度遷徙、百度指數等大數據產品直觀地呈現了春運“景觀”，把大數據研究成果可視化地展示在電視屏幕上。2015年3月，政府工作報告中進一步提出“互聯網+”計劃，推動大數據與現代工業相結合。

（二）大數據的概念界定

大數據本身就是抽象的概念，當前對其概念界定尚未達成統一，不同組織及學者給予不同的表述，見表1。盡管各方對大數據概念并不統一，但其中“大規模數據”“體量、復雜性及速度超越傳統數據”“超越現代技術手段處理能力”等觀點得到基本認可。IBM公司及Laneyetal（2001）認為大數據具有“3V”特征：規模性（Volume），數據量一般要達到TB級甚至PB級；多樣性（Variety），數據結構類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；高速性（Ve原locity），產生、處理、分析數據的速度加快。國際數據公司（IDC）在此基礎上，增加“價值性（Value），即“大數據價值很大但呈現低密度性”的特點，從而形成大數據的“4V”特征[16]。而NetApp公司認為大數據具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通過對大數據實時分析構建新的業務模式并更好地了解顧客需求；高帶寬（BigBandwidth），快速有效地對數據進行處理分析；大內容（BigContent），包括各種類型數據，同時對數據存儲、擴展、安全等管理的高要求[17]。

三、大數據對未來市場營銷的沖擊

根據（移動）互聯網時代大數據的特征、消費者行為變化及營銷模式的可能演變，通過相關文獻梳理，勾畫的大數據對未來營銷活動的影響趨勢，見圖1。

（一）大數據對消費行為的影響

1援消費行為更理性。工業化時代，信息不對稱的客觀存在，消費者易受各種如低價促銷、廣告宣傳等影響。而大數據時代，消費者有更多、更方便的途徑獲取更詳細的商品價格、成本、產地、質量等信息，并可更方便地搜尋、比對和遴選，從而做出更理性的選擇[18]。2援消費行為冪律分布。大數據時代，消費者評價系統更廣泛，先前購物者的購后評價及經驗對新消費者具有重要參考。相比先前購物者的好評，消費者則會更關注其差評，以便做出正確的消費決策。同類產品中，質量好、價格有優勢、服務好的產品受到越來越多的青睞，并不斷吸引新的消費者，形成“滾雪球式”的“馬太效應”，消費行為呈現冪律分布。3援消費行為更個性化。工業化時代，商家追求規模經濟的考慮，只能在有限范圍滿足消費者個性化消費。而大數據時代，信息廣泛并快速傳播，消費者的消費認知及創造力大大提升，消費異質性不斷增大，對產品或服務的關注并不僅限于以往的質量、品牌、價格、售后等，更關注其個性化的滿足程度。

（二）大數據對營銷決策模式的影響

大數據時代，思維方式發生三個變革：其一，要分析與事務相關所有數據而不是少量數據所構成的樣本；其二，要接受數據紛亂復雜的事實，而不能過于苛求精確；其三，更加主動地分析相關關系而不再探究難以捉摸的因果關系[19]，可以說，數據驅動型決策（Data‐drivenDecisionMaking）是大數據背景下決策的特點[20]，以“數據化、智能化、實時化垣經驗”將成為大數據時代的營銷決策范式。1援數據決策技術升級，注重實時處理及相關分析。傳統分析多基于多元統計、計量經濟學模型等方法，對大量一手和二手結構化數據實施分析，從中尋求研究對象的內在聯系，常用方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、回歸分析、A/B測試、數據挖掘等。大數據背景下，數據規模大、傳遞速度快、非結構化數據多等特點，使得傳統數據分析及數據庫管理手段很難適應時代要求。數據產生及傳播速度加快，要求數據應用實現從離線（Offline）向在線（On原line）的實時處理轉化[21]。數據關聯成為大數據的主要價值來源，但數據間交互廣、價值密度低、碎片化嚴重，也使決策重點從以往因果關系分析向相關關系分析轉變。2援決策參與主體向社會大眾傾斜，數據分析師地位加強。大數據使營銷決策越來越依賴于數據分析而非經驗或直覺[22]，直覺判斷將被精準的數據分析代替。管理者決策重心在于正確發現并提出問題，一線員工對決策參與度將大大提升，決策主體從社會精英向社會大眾傾斜，扁平化組織架構、學習型企業文化將得到加強。同時，能綜合運用數據分析、分布式管理的數據分析師，將為企業營銷決策提供更多智力支持。

（三）大數據對營銷戰略的影響

1援激發協同營銷的競爭格局。大數據環境下企業與行業的邊界日趨模糊，營銷系統開放性更明顯。企業競爭不再局限于個體之間或供應鏈的鏈條間，而是向多主體所構建的商業生態系統間延伸[23]。企業營銷戰略的設計應打破傳統的個體競爭思維，在不斷提升自身營銷網絡化和動態化能力基礎上，利用外部資源，形成協同營銷格局。2援一對一營銷的精準定位。大數據背景下，企業可以記錄消費者在產品各個生命周期階段的品牌偏好、口碑評價等行為數據，基于社會學、心理學、營銷學、傳播學等相關理論，并借助數據挖掘、統計計量等，按一定的細分標準進行消費行為細分，從而結合自身資源優勢，形成目標市場的選擇和一對一營銷的精準定位。

（四）大數據對營銷要素的影響

1援產品：顧客參與式的產品設計和個人定制。大數據背景下，虛擬企業和智能車間將會越來越多地被采用，顧客參與式的產品設計和個人定制將大行其道。那些市場價值在較短時間發生貶值的短生命周期產品的時效性更強、需求波動大，與外界存在著復雜非線性關系[24]。而長周期產品特別是其中生產工藝復雜、流程管理復雜、客戶需求復雜的復雜品（ComplicatedProduct）將實現供應鏈縱向一體化整合及全生命周期數據整合[25]。“全息”生命周期的完整大數據可幫助企業構建消費者興趣圖譜，從而應用于營銷和新媒體關系定位中。2援渠道：渠道縮短及渠道多元化。大數據背景下，信息技術更為成熟，經由中間商的渠道模式將讓位于直銷，渠道長度越來越短。特別是具有及時反饋交互關系平臺技術的實施，使企業可開發出更多、更便捷的渠道與顧客連接，實現多渠道及跨渠道營銷。諸如微商等“屏幕+手指+快遞”的購物方式，配合超低的價格，使營銷渠道更趨多元化。3援價格：透明度更高，基于支付意愿的差異化定價。傳統營銷定價多從產品成本、利潤率、顧客接受度等簡單因素考慮，并依據先前相關銷售經驗建立精算模型。大數據背景下，傳統精算模型將被顛覆，價格不對稱性有所改善，定價透明度越來越高，明智的價格策略是企業“陽光”定價，基于支付意愿的差異化定價將成為主導，電子支付成為主流。4援促銷策略：促銷手段的數字化、互動化趨勢。大數據背景下，傳統電視、報紙、廣播等大眾傳媒的傳播效率不斷下降，而建立在數據庫基礎上的移動互聯網將成為促銷信息的重要傳播手段，促銷手段更具數字化。同時，促銷手段更新穎，目標受眾被多元化數據鎖定，并特別強調與顧客間的互動和情感溝通。

四、大數據研究在營銷中的應用評析

（一）研究層次：偏宏觀層面研究，輕微觀分析

當前對大數據的相關研究，更多從宏觀層面對其概念內涵、形成脈絡及其對社會所產生的影響方面展開描述，而對大數據所形成各種影響的內在機理缺少必要的微觀分析。大數據為未來營銷帶來深刻影響，但機會和挑戰并存，其合理利用前提是必須擁有準確、可靠、及時的高質量的數據[26]，只有在此基礎上，才能提煉出有效的營銷決策信息，才能幫助企業實現精準定位。

（二）研究視角：多立足于信息科學視角，缺少管理視角

當前，國外從管理學視角應用大數據技術來支持管理決策已成為商科教育的熱點[27]。相比之下，國內相關研究還處于起步階段，數據驅動決策的管理模式還有待形成，現有的相關研究則更多立足于對數據信息的采集、處理、檢索、挖掘及離線分析等信息科學視角。而只有立足管理決策的視角，探討大數據對現代經濟組織的戰略定位、架構設計、營銷實施等實時問題，才能真正發掘大數據的“資源”價值，建立起信息引導決策的機制。

（三）應用范圍：國內多理論研究，實踐廣度、深度不夠

篇2

關鍵詞：大數據時代；營銷；創新方向

一、大數據時代營銷創新研究的價值

1.1優化營銷活動效果預測的準確性

隨著我國市場經濟逐步深入發展，市場的競爭也越來越激烈，企業的營銷活動要想獲得成功，必須要準確的定位顧客的價值，但是由于顧客需求的多元化、競爭方式的隨機化以及科技更迭速度不斷加快，企業想要進行有效的預測愈發的困難。但大數據給準確預測帶來了可能，所謂“大”，不光是數據量的多，更意味著多樣化的數據處理模式，通過大數據，可以在最大程度上綜合數據，用多重數據方法來建模并進行分析，深層次的挖掘數據之間的相關性，以此來實現對未來事件的預測。

1.2提升營銷管理的科學性

大數據時代營銷創新的研究成果可以幫助到企業各個方面的營銷活動，它使得營銷活動的決策直到最終的實施環節都能做到嚴密而精確，使營銷管理真正的成為建立在科學基礎上的一種藝術。

1.3滿足我國營銷理論研究的前瞻性

由于大數據在全世界范圍內都屬于剛剛興起的一種科學技術趨勢，各國的研究程度差距不大，這實際上給我國的營銷理論研究提供了一次飛速發展的機會，有可能幫助我國從模仿者一躍成為引領人。大數據目前已經在社會經濟生活等許多方面發揮作用，許多企業正在利用大數據來推動營銷管理的實踐創新與變革。而通過大數據，我們又能將其中優秀的，有成果的實踐活動理論，抽象化，從而建立起具有普適性的新的營銷體系，這反過來又能夠幫助大數據更好的運用于各行各業的營銷實踐。可以說，這是建立具有中國特色的具有前瞻性的營銷理論的絕佳機會。

二、大數據時代營銷創新研究的價值

到目前為止，理論界還并沒有形成對大數據真正概念的共識。有人認為它是無法在一定的時間里通過傳統的數據庫軟件來進行生成、管理以及處理的數據集合，但也有人從商業管理的角度看，認為它應該是一種“分析”，通過它來從數據中得到有效的信息，并通過這些信息獲得商業優勢的一種智能化的管理活動。大數據的具體定義尚未有定論，但無論從哪個角度看，人們普通認為其具備以下的幾個特征：一是規模性，數據的絕對數量是首要保障；二是高速性，它包含數據生成與利用過程的高速以及分析處理數據上的高速這兩個方面；三是多樣性，大數據所包含的數據類型多種多樣，包括以各種形式存在的結構化數據與非結構化數據；四是價值性，這些數據應當有助于社會經濟領域各類管理實踐效率的提高以及有助于管理模式的有效創新。

三、大數據時代營銷創新研究的方向

3.1探索大數據的營銷應用價值

由于目前人們對于大數據的具體概念與特征仍然存疑，并且大數據又不僅僅是一種技術手段，它應當是社會中不斷增長的數據所催生的一種經濟與技術現象，這也就意味著大數據只有“工具特征”，缺乏“專業屬性”。如何將其所具備的各種特征與營銷管理進行有效的結合并真正促進企業的營銷創新是我們應當著重考慮的問題。所以，從大數據的共性特征著手，結合其在營銷領域的具體特性，進一步探索大數據的營銷應用價值是大數據時代營銷創新研究的一個重要方向。

3.2探索大數據時代營銷創新的內在機理

目前我們對于營銷創新的具體研究往往都停留在對其性質特征的分析上，對其內在機理的研究卻鮮有人提。大數據的出現，使得深化研究成為了可能。大數據所帶來的數據透明化與共享大大增加了全球數據資源的可獲得性以及可運用性。大數據在營銷管理實踐上的運用，是實現對營銷創新目的的一個重要工具。

3.3探索大數據時代營銷創新的支撐體系

在大數據背景下，營銷創新不能僅僅依靠營銷職能部門的努力，它必須依靠多方面力量的支持。由于數據的分析實踐本身就是一種跨職能與跨層級的組織行為，并且大數據要想實現在企業中的良好運用也必須依靠外部力量的支持。因此，一個綜合戰略，制度，政策多方面的支撐體系是推動大數據時代營銷創新的重要保障。如何從企業戰略，顧客的根本需求以及產業政策等多方面著手，建立起這樣一個良好的支撐體系，也成為了大數據時代營銷創新研究的另一個重要方向。

四、結語

隨著云計算、物聯網技術的發展，我們已經步入“第三次工業革命”時代，大數據的興起正是一個重要標準，現代企業之間的競爭開始轉化為數據之間的競爭，與以往相比，企業的數據越來越豐富，給企業帶來了巨大的參考價值。

參考文獻：

[1]馮芷艷，郭迅華，曾大軍，陳煜波，陳國青.大數據背景下商務管理研究若干前沿課題[J]. 管理科學學報. 2013（01）

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（1西華師范大學 四川 南充 637002 2四川大學錦城學院 四川 成都 611731）

摘 要：從大數據環境視角出發，研究探討如何權變地解決創業預測、決策與定位的精準化問題，并在此基礎上提出了精準創業的概念模型，為推動創業與創新取得良好效果具有導向意義。

關鍵詞 ：大數據；精準創業；關系函數

中圖分類號：TN912 文獻標識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．14．009

*基金項目：四川省教育廳科研項目“創新創業教育支撐體系實證研究”（項目編號：14SB0444）；西華師范大學教改項目“創新創業教育實踐平臺的影響維度實證研究”（項目編號：JGXMYB1318）；教育部教育管理信息中心MOOC課題2014－2016年度重點項目“大數據環境下創新創業教育的結構模型與實現路徑研究”。

收稿日期：2015－04－30

在大數據環境下，數據與資金、人才、技術等成了企業生存發展的重要資源，對這些資源的運用方式決定了創業企業的興衰存亡，創業者要想高效運用這些資源，就要解決一個問題——精準。“精準”能夠使企業明確目標、節省成本、開發需求、占領市場，進而獲得利潤，長久地生存發展下去。Barabási認為，在大數據時代人類行為的95％都是可以預測的。這個比例之大，使得創業者對“精準”占有市場和化解風險有了重新的期盼。

1 精準的理論研究歷史脈絡

本研究通過對不同歷史時期實現精準的表述，將精準的研究分為以下幾個階段。

第一階段，小數據市場調查與預測階段。在數據來源領域，Kiaer是第一個使用抽樣方法收集數據的人，并進行了許多純粹的抽樣調查。最先將隨機化理論引入抽樣調查的是Bowley，同時也是他發展了目的性選擇理論。Mahalanobis提出了交叉子樣本的理論，以此來降低非樣本誤差的問題。此后，統計學陷入了對各種抽樣方法的研究之中，但是，都不能完全避免抽樣所帶來的誤差。

第二階段，精準營銷階段。電子商務的飛速發展，使得各種網絡營銷概念層出不窮，Wunderman提出了精準營銷的概念。Abin和Brebach提出了精準營銷的4R法則，即Right customer ＋Right message ＋Right channel ＋Right time。Kotler認為精準營銷中至關重要的就是建立個性化的溝通，它的含義就是前文所提到的4R法則。Laursen基于大數據時代的商業分析補充了一些新的精準營銷的方法與案例。

第三階段，大數據精準預測階段。Hubbard認為大數據的源頭之一是數據化決策，財富500強企業都在使用量化決策方法，企業要想在復雜多變的社會環境中立于不敗之地，就必須對企業所掌握的數據進行分析，分析后的信息就是企業管理決策的重要依據。Sch nberger提出了大數據時代，不再依賴隨機采樣和因果關系。Maex和Brown在《大數據營銷：定位客戶》指出可以利用大數據來辨認出最佳顧客——利潤最高的顧客，如果用效率最高的方式和這些顧客打交道，就能使他們的購買力提高，進而增加企業的利潤。

綜上所述，筆者認為，基于互聯網和大數據技術的精準預測方法，將逐步取代傳統的創業決策方式，成為創業研究的新趨勢。

2 上述研究共同指向的新問題

2．1 沒有結合時代趨勢引入“大數據”方法

文獻中還沒有將大數據的精準效果應用在創業領域的概念。Hubbard認為，具有高信息價值的量一般都是客戶從未量化過的，一個被量化事物的經濟價值，和它所受到的關注常常成反比。絕大多數企業都缺乏科學決策的思想，缺乏對用戶購買行為產生的各種數據進行分析，僅憑經驗判斷、直觀感覺做出的決策出錯的幾率很大。歸根結底是沒有引入大數據的方法，缺乏對精準效果的把握。

2．2 缺乏“精準”的概念內涵

精準就是在恰當的時間，將恰當的產品，運用恰當的方式，銷售給恰當的顧客，只有同時滿足這四個條件才能稱之為精準。大數據中的海量信息，能夠幫助創業企業精準地找到其目標顧客，并為其預測顧客偏好的改變。創業企業據此可以決定公司的商業模式、盈利模式、營銷方式等。由于大數據的精準預測的特性，對大數據的分析、使用可以大幅度降低創業失敗的風險。而目前的創業決策還主要依靠主觀臆斷和經驗，創業行為還近似賭博，缺少精準性。

2．3 缺乏“權變”的思維

Luthans認為，權變關系是兩個或更多可變因數之間的函數關系，權變管理是一種依據環境自變數和管理思想及管理技術因變數之間的函數關系來確定的對當時當地最有效的管理方法。在不斷變化并快速發展的數據環境下，沒有一成不變、普遍適用的“最好的”創業理論和方法，企業在其生存和發展中，要根據組織所處的外部環境和內部條件的發展變化隨機應變，這樣才能使企業長久發展下去。

3 精準創業概念的提出

3．1 邏輯結構：一種權變的關系函數

在大數據背景下的創業活動，離不開權變思維，因為大數據和創業本身都是不斷變化之中的。創業企業必須運用權變思維進行創業策略的規劃設計，才能在瞬息萬變中采用“更好的”應變策略。

創業成功率的高低關鍵是由精準效果來體現。精準效果也是檢驗各種創業理論解釋力和預測力的基本標準。精準創業效果與創業企業利用所掌握的大數據進行精準的數據化預測、數據化定位及數據化決策有關，不能用固定的模式進行創業或者盲目地投資創業。

按照Luthans權變函數關系構架，大數據環境與創業之間，也是某種函數的關系（見圖1）。將這個函數關系命名為通過大數據實現的精準效果，即“精準創業”。精準創業的關鍵在于怎樣使大數據環境與精準創業之間建立函數關系。精準創業作為一種權變函數，其過程是數據化預測、數據化定位及數據化決策等因素的方程式，即Precise Entrepreneurship＝F（Data prediction，Data decision，Data position），即PE＝F（P，D，P）。

3．2 因變量：精準創業

在此權變函數關系中，精準創業（即精準效果）可作為因變量。因變量隨自變量的變化而變化。創業企業應當根據自變量與因變量之間的權變關系來設計一種最有效的創業模式。在創業活動中，大數據環境支撐的各子系統之間相互影響，相互聯系，并具有系統的開放性。創業活動中的個人及組織行為必須與大數據環境因素相適應，實施精準的數據化預測、數據化定位及數據化決策，精準各個系統環節，才能使創業達到最佳績效。

3．3 自變量：大數據環境

在此權變函數關系中，數據化預測、數據化定位、數據化決策等因素可作自變量，大數據中數量龐大的數據資源能夠幫助企業精準定位，準確預測經濟形式的變化，并及時作出最利于自身的決策。因此企業對這些信息收集、整理、利用的能力至關重要，運用這些信息的程度決定了企業的興衰存亡，這些能力也是大數據時代對企業的必然要求。

（1）數據化預測。大數據的核心就是預測。大數據包含著錯綜復雜的信息，創業企業可以采用與之相匹配的管理流程、技術手段去挖掘這些數據所帶來的價值，從大量的客戶數據、訪問行為中去辨識客戶訪問數據的模式，從而為創業決策和定位提供精準化的預測。

（2）數據化決策。大數據在一定程度上降低了信息不對稱的程度，使決策信息更加大數據化大數據整合了各種類型的數據。基于大數據的精準決策， 可以指導和幫助創業決策流程的每一個可以量化的環節并做出最優的處理。利用大數據決策大幅提高了企業決策中所含的技術量與知識量，大數據利用的有效與否是企業決策的關鍵。大數據為企業提高競爭力提供了新的舞臺，這種競爭力歸根到底是數據分析提煉能力，是情報分析利用能力。

（3）數據化定位。創業是伴隨著高風險的，一次錯誤的目標顧客定位就會導致失敗和債務。精準的定位，是對目標市場的供給和需求情況做出細致的分析后，針對目標顧客的細分需求，依據大數據進行差異化的定位。通過定位精準化，創業企業可以制定準確的戰略把有限資源準確地用于如何獲取新客戶，提升現有客戶和保持客戶，促進企業的持續盈利。

精準創業，對提升創業績效具有導向意義。值得指出的是，精準創業目前還是一個較為理想的概念。由于大數據環境還受社會環境、人的情感等諸多因素干擾，很難做到絕對理性精準化。不過，隨著“互聯網＋”逐漸深刻地改變人們的生活，通過精準創業概念所體現的思想與方法，將成為未來最主要的創業方式。

參考文獻

1 丹尼爾·A·雷恩．管理思想的演變［M］．北京：中國社會科學出版社，2004

2 道格拉斯·W·哈伯德．數據化決策：大數據時代財富500強都在使用的量化決策法［M］．北京：世界圖書出版公司，2013

3 張玉利，李乾文，李劍力．創業管理研究新觀點綜述［J］．外國經濟與管理，2006（5）

篇4

數字的本質是人，數據挖掘就是在分析人類族群自身。因此在大數據的背景之下，問題的關鍵已經不僅包括用戶說的是什么，還包括用戶是誰？做了什么？大數據的營銷價值，是隨著實名制社區和電子商務的普遍化，用戶之間所產生的人際關系鏈，也就是人脈價值，通過這種人脈最終實現交易數據跟交互數據的融合。

而大數據時代下的營銷應該指的是在互聯網普及的當下，社會化應用以及云計算，使得網民的網絡痕跡能夠被追蹤、分析等，而這個數據是海量的以及可變化的，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。

和信息化很多概念一樣，大數據營銷其實也不算很新的概念，只是因為隨著云計算、云端應用、各種移動設備的普及，以及社會化媒體的興起，對數據營銷體系的成熟，使得大數據營銷受到越來越多的關注，并且逐漸成為多數企業的必選題。

大數據營銷是未來營銷的主戰場，當電視、報紙等傳統媒體在放緩，乃至衰減，而且隨著多網融合，大數據正在將傳統渠道的數據融合，由此形成了“數據為王”的營銷格局。

在過去，我們總是傾向于通過采用小組和調查問卷的方式找出我們的客戶在哪里。而當調查結果總結出來時，結果往往已經過時。而利用大數據，這種狀況將不再發生。大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的DNA。充分了解客戶是有效的與客戶達成生意合作的關鍵。

大數據可以為企業提供針對個體客戶的十分個性化的見解。使用互連的社交媒體數據、移動數據、網絡分析和其他數據分析，企業可以充分了解每一位客戶，實時地知道他們想要什么，以及何時想要。

此外，企業可以使用大數據發現顧客尚未提出的需求。通過分析企業已經掌握的數據模式和回歸分析，你會發現客戶尚不知道他們自己的需求和愿望。大數據還可以幫助企業發現在哪個市場推出首款產品，或在哪里放置產品。

未來的企業市場營銷費用的分配，除了部分品牌投放外，多數投放都是在大數據下指引的，企業的消費群分布在哪里？企業的潛在用戶在哪里？通過大數據找到他們分布的地方，然后用有創意的投放形式讓他們成為企業的粉絲以及形成銷售。最終達到營銷策略的合理化。

創意是營銷的前提，需求是營銷的保障。但是規避風險也是營銷過程中必須思考的問題。為了確定一個潛在的客戶或者供應商的風險，您需要對客戶或供應商進行特定的歸類，每位客戶或供應商都有自己的風險水平。更多的時候，如果您的客戶或供應商被歸類到一個錯誤的類別，無疑將導致錯誤的風險。

一個風險太高的配置文件沒有所帶來的害處反倒不是很大了，除非讓您的企業失去營收收入；但過低的風險，有時可能使您的企業遭受嚴重的損害。利用大數據可以針對每位客戶或供應商過去和現在的實時數據有針對性地確定風險類別。為企業的營銷起到保駕護航的作用

營銷是一個閉環行為，我們不僅要牢牢抓住的顧客群體，還有應付我們的競爭對手。

所謂知己知彼，百戰不殆。所以充分了解您的競爭對手，分析競爭對手當下的狀況，將幫助您提供一個有價值的開端。使用大數據分析算法能夠找出您的競爭對手產品價格的變化，從而自動改變您的價格以及保持競爭力。您也可以監測競爭對手的其他行為：如自動跟蹤對手的新產品或促銷活動（市場如何反應）。

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關鍵詞：大數據；市場營銷；專業教學；

中圖分類號：G648 文獻標識碼：B 文章編號：1672-1578（2016）01-0028-01

在過去的數年中，以信息技術和網絡技術為支撐的大數據技術展現了蓬勃的生命力，也在社會的各個領域得到了廣泛的應用，在市場營銷中有著重要的應用。高校作為培養高等人才的主要陣地，必須結合大數據技術的新發展，探討大數據背景下的專業人才培養體系的調整和轉變，以適應新形勢下社會對高等人才的需求。

1.大數據的內涵和特征

大數據是一個十分抽象的概念，業界對于大數據較為貼切的認識是"大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策目的的資訊"。大數據最鮮明的特征是種類多、速度快、容量大、流量快、價值高，大數據的這種特點是有別于以往傳統的數據概念，大數據不僅要搜集海量的數據，還要根據這些海量的數據分析、挖掘、處理得到有用的有價值的信息。這意味著每個數據都能在互聯網上獲得生命，產生智能，散發活力和光彩。

2.大數據對企業市場營銷行為的影響

2.1 企業的市場營銷規劃周期將縮短。大數據技術在市場營銷行業中的應用會造成企業的市場營銷規劃周期的縮短，企業的市場營銷規劃是一個長期工程，通過長期性、根本性和方向性的企業與社會環境互動，但是大數據引起市場營銷后，各種結合互聯網技術的新型的市場營銷手段層出不窮，市場營銷有了大數據的支持，營銷目標人群的精準度大幅提高，企業要及時根據當前的營銷狀況，調整市場營銷策略，這樣企業才不會在市場營銷過程中落伍，銷售目標才能完完成。

2.2 同類企業市場營銷競爭更加激烈。企業的發展是基于新產品的開發和市場營銷行為的成功，在技術水平基本持平的行業，產品的性能沒有什么本質的差別，因此決定企業發展好壞的重要原因就是企業的市場營銷水平。正確的市場營銷策略、大范圍的市場推廣、精準的目標群體主動影響等都是企業市場營銷的重要原因，大數據作為一個開放的環境和平臺，可以為每一個企業服務，大數據提高的海量數據分析結果可以為企業制定差別化的市場營銷方案，這會導致同行業的企業市場競爭越發激烈，加速了市場的優勝劣汰選擇。

2.3 大數據對企業的市場營銷將更加重要。大數據的出現使企業在制度市場營銷方案時更加的科學，基于大數據的分析和判斷能提高市場營銷的效率和準確度，傳統的市場營銷是基于對市場大眾的抽樣調查，調查分析結果和真實情況還具有一定的偏離度，尤其是對于特殊行業。在大數據背景下的整個企業營銷流程中，各種相關的數據調查和數據庫有力地支持了市場營銷方案的制定，使企業的市場營銷行為更加的科學化和規范化。

3.大數據對市場營銷專業教學的挑戰

3.1 傳統的市場營銷專業教學缺乏大數據相關內容。大數據作為近些年發展起來的一項技術，在各行各業得到了廣泛的應用，展現了很高的發展潛力，基于海量數據的快速分析，能夠對社會公眾群體的特征和行為進行統計性、科學化的概括，這種分析和判斷的結果對于市場營銷專業具有重要的作用，能大幅度提高市場營銷的效率和效果，甚至可以說大數據技術的應用能引起市場營銷專業的變革。傳統的市場營銷專業教學缺少關于大數據的相關知識，為了保證高校培養的學生能有效滿足企業的需要，必須在專業課程培養體系中加入大數據技術、網絡技術、搜索技術等，提高學生的專業能力。

3.2 傳統的市場營銷專業教學缺乏實訓課程。市場營銷是一門應用性、實踐性很強的管理學科，在傳統的課堂教學中，要盡可能地使學生做到理論聯系實際，提高其實踐能力，能夠學以致用，但是往往在教學過程中還是能聽到學生說，市場營銷很抽象，感覺離自己很遠，不好理解，也不好操作，總的來說傳統的市場營銷教學主要以教為主，學生的實訓實操礙于客觀條件長期被忽略，學生在校期間對于市場營銷的理解是碎片化、理論化的，這十分不利用大數據背景下的市場營銷人才的培養。

4.大數據背景下市場營銷專業教學改進策略

4.1 及時更新市場營銷教學內容。在大數據的社會背景下，企業的市場營銷模式層出不窮、推陳出新，令人眼花繚亂，國內現行的教學體系基本沿用菲利普?科特勒的市場營銷學課程體系，長期以來教材和教法相對固化，不利于培養學生的創新精神，也不能滿足當下的大數據應用背景要求，因此高校市場營銷專業教學要突破以往的舊體系，實時引入新知識、新內容、新教法，培養學生的專業能力和創新精神，以適應大數據時代企業對市場營銷人才的需要。在教學過程中及時跟蹤大數據市場營銷經典案例，在課堂上和學生們探討分析，引導學生使用大數據結論指導市場營銷工作的開展。教師要及時調研大數據發展的新成果，及時引入課堂，使學生能接受最新的教學內容。