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大数据营销的特征范文1
目前,在世界各国各个领域,大数据都受到了广泛关注。大数据已经从概念落到实地,政府部门和各个产业都在积极部署大数据发展战略,开发大数据的经济和社会效益。作为企业活动的重要环节,市场营销结合大数据时代的创新发展具有重要意义。
一、大数据在市场营销中的应用
(一)个性化产品和服务
大数据环境下产品和服务的创新呈现出个性化特点。通过对消费者行为数据加以分析,发现消费者特点,建立其信息档案,以最大化把握消费者心理,提供真正符合其偏好的产品及服务,满足不同细分市场的特定需求。比如,全球电信企业龙头老大BT公司,成立的客户和营销分析团队,使用“精确营销系统”进行顾客数据分析,了“最佳前景”客户列表,并为其开展个性化产品推荐,获得前所未有的100%的邮件反馈率。这种借助大数据来分析消费者真正诉求的方式,为企业新产品开发提供了新思路和可靠依据。预期客户购买各种产品和业务的倾向,比较准确地区分他们的潜在价值,从而锁定目标客户,为特定的客户群开发新产品。
(二)精准广告
通过大数据分析帮助企业发现消费者内心的需求,为其广告活动提供指导,同时实现消费者看到的也是真正符合自己需要的广告。目前,在被广泛应用的精准化互联网广告投放模式中,广告交易平台根据用户网络数据建立用户信息库,所出售的已不再是传统意义上的广告位,而是访问这个广告位的具体用户,实现了不同的用户浏览相同的页面时,所看到的广告是不一样的,进而实现了广告投放的精准化。精准化广告推送改善了在非受众目标群体上浪费大量广告费的情况,增强了广告主信息投放的主动权,即无论用户怎么切换页面,看到的可能是同样的广告。
(三)交叉销售
企业可以通过交叉销售的方式,促使顾客在上次购买行为的基础上消费更多的产品和服务。采用数据挖掘的方法,对已有的顾客购买记录进行分析,发现隐藏在历史记录里的潜在信息,推测出顾客最感兴趣的产品购买组合,增大顾客在购买其中某种产品时同时购买与之关联程度高的产品的可能性。著名的沃尔玛公司“啤酒加尿布”的故事,就是成功应用交叉销售的典例。
(四)客户关系管理
依据客户信息挖掘客户关系属性,识别客户价值,对其更精细地分类,有针对性地对不同类别的客户采取相应的管理措施。当发现购买某一商品的顾客具有的特征,可以将具有相似特征却没有购买的客户作为此商品的潜在客户;通过分析流失客户的特征,可以在那些具有相似特征的客户还未流失之前,采取有针对性的措施避免他们流失。比如,淘宝通过对用户近期记录进行分析,发现哪些用户购买频率降低,从而提供一些商品优惠信息,及时挽回客户。
(五)市场营销调研
企业获得决策信息的方式,逐渐地从采用问卷调查等传统手段,转变为以企业拥有的海量数据为基础,采用适当的大数据分析方法,从中挖掘出市场环境、消费者需求、竞争者状况等方面有用信息的方式。这种方式不再仅仅以样本为调查对象,而是所有数据来源都作为被调查者,在时效性和可靠性都更贴合市场实况。除了可以利用大数据技术对本企业客户进行分析,还可对竞争对手的客户进行分析,分析他们对竞争对手产品和服务的体验及评价,进而研究竞争者长处和不足,改进自身营销策略,在竞争中占领主动地位。
二、大数据在市场营销中应用的SWOT模型分析
运用SWOT模型对大数据在市场营销中应用的优势、劣势、机会和威胁进行分析阐述,结论如表1。
(一)优势
1.云计算实现大数据高效处理
云计算是大数据实际应用的支撑技术,它实现了对大数据存储、处理和分析。云计算存储功能,不仅能存储海量(PB、EB甚至ZB量级)数据,还可以存储文本、图片、视频、音频等半结构化和非结构化数据。云计算数据分析功能,可以及时地对大数据进行分析,发现蕴藏在巨量数据中的有用信息。云计算为企业提供强大的数据处理能力,帮助企业在当今数据资源争夺日益激烈的环境中,处于领先地位。
2.分析预测能力
大数据强大的分析和预测能力,使数据资源的价值得以彰显。在企业市场营销管理和决策中已多有应用,如个性化产品和服务开发、精准广告投放、产品交叉销售、客户关系管理等等。比如,在顾客需求预测方面,滴滴打车软件通过对用户位置数据加以分析,预测推荐用户可能目的地,节省了用户操作,提升用户满意度和对产品忠诚度。大数据预测结果有强时效性,企业能够敏锐地抓住机会以及应对危机的可能性大大增加。
(二)劣势
1.搭建大数据平台的前期投入
网络应用|NetworkApplicationDOI:10.14097/ki.5392/2017.08.013利用大数据中蕴藏的巨大价值,开发大数据应用,企业需要搭建大数据平台,以存储、分析和利用大数据。这需要在人员、硬件、软件等方面都先进行大量前期投入。
2.数据质量难以保证
数据的超大规模,也意味着噪音的增多。市场营销大数据有来自于企业外部的网络数据,也有企业各种业务活动中积累的数据,对于来源复杂且数量如此之大的数据,其质量难以严格把控。
3.复合型人才缺乏
大数据市场营销人才,不仅要掌握必备的营销知识,还要具备计算机、网络和数据分析挖掘相关知识。培养这种复合型高质量人才较困难,且相关专业开设不多。
(三)机会
1.政策支持
2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,提出我国大数据发展和应用未来5-10年应实现的目标。《纲要》中提出,要推动大数据在包括市场营销在内的产业链各个环节中的应用,以推动产业创新发展,转型升级。
2.对个性化产品和服务的巨大需求
当今开放的市场环境下,企业面对的竞争环境日益激烈。比竞争者更有效、更有利地提供满足目标市场需要的产品和服务,需要正确确定目标市场的需要。运用大数据不仅能够获得消费者的真正需求,而且能为消费者提供量身定制的产品和服务,获得市场先机。巨大的需求无疑促进了大数据在市场营销领域的应用。
3.互联网及传感技术发展
互联网和传感器被广泛部署在社会各个角落,为大数据市场营销应用发展提供支持。企业和用户间基于互联网的互动日益频繁,这为企业提高营销效果提供了新机会。可以通过这种互动与消费者建立密切联系,树立良好的品牌形象,通过消费者与其他消费者形成的社会网络实现口碑效应,最终带来企业效益提升。聚美优品CEO陈欧,自己做品牌代言人,并且将微博作为重要的媒介渠道,商城活动信息,与粉丝积极互动,目前粉丝数量3673万,为企业积累了一批忠实顾客。随着移动终端和传感器等新型设备普及应用,新数据源源不断地产生着,成为企业大数据资源的主要来源。大数据环境下,企业将基于顾客全生命周期行为数据特征研究,为增加消费者福利和企业效益,优化、创新市场营销策略。
(四)威胁
1.客户隐私风险
顾客大数据涉及个人及其行为信息特征的方方面面。可以对其进行深入挖掘,构建顾客完整的兴趣图谱,某些顾客不愿意被知晓的特征也被暴露出来;如果企业没有妥善保管顾客信息,不慎泄露或者非法转卖,将会对顾客造成骚扰甚至是伤害,这无疑会对企业形象造成恶劣影响,大大降低顾客的信任。2016年12月11日,京东官方了《关于有媒体报道京东数据安全问题的声明》,确认了数据泄露事件的真实性。12GB用户数据被明码标价售卖,被泄露的数据包括用户名、密码、邮箱、电话号码、身份证等多个维度,数据多达数千万条,这起事件受到网民广泛关注,并引起了对京东的质疑。这也启示企业在应用顾客数据时,要注重顾客信息安全的保护,且在不侵犯顾客隐私的前提下开展大数据营销应用。
2.数据缺失及数据虚假造成误判
数据的超大规模也不能避免客户出于隐私保护等种种原因,不愿提供完整或真实信息,数据不全或错误为之后的数据分析结果增加了不确定性,导致大数据预测结果并不总是正确。在营销决策日益依赖大数据的情况下,这种不确定性将带来严重威胁。
3.管理模式的调整
大数据环境下的“数据思维”,要求企业将数据作为一种基础性资源,以数据处理为中心,协同解决生产经营活动中的其他问题。如何指导数据部门与其他各部门间进行有效的数据共享,消除企业内部信息孤岛,协调他们之间的利益与效益关系,以达到组织整体最优,是企业推动数据化进程需要考虑的问题。
三、结语
市场营销作为企业经营活动中的重要环节,必须敏锐地察觉到市场环境的变化,并做出正确的反应。在营销环节中应用大数据,帮助企业更好地满足消费者需求、洞察竞争对手的情况,在新一轮的博弈中抢占先机。同时,也存在着数据质量难以保证、人才缺乏和组织结构调整等劣势和威胁。但总体来说,企业应该抓住大数据带来的新机遇,扬长避短,最大化实现大数据的经济和社会效益。
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大数据营销的特征范文2
电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。
大数据在电信行业应用的总体情况
目前国内运营商运用大数据主要有五方面：(1)网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；(2)市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；(3)客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；(4)企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；(5)数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。
第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。
(1)基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。
(2)网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。
利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。
德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。
法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；
第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
(1)客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、RFM等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
(2)关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。
(3)精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。
(4)个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。
第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。
(1)客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。
(2)客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群(RFM、聚类等)并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。
第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。
(1)业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。
(2)经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。
第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。
(1)对外提供营销洞察和精准广告投放。
营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。
精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。
(2)基于大数据监测和决策支撑服务。
客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹(Smart Steps)。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。
大数据营销的特征范文3
大数据营销的十大切入点
对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。
第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美6万辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其他各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
那些寻找大数据营销切入点的企业不妨看看上述应用，或许能有所启发。
切入大数据营销需要开阔思路
企业在寻找大数据营销切入点时，思路必须开阔，不必拘泥于既有应用，需要营销人员与技术人员进行思想碰撞，进而找到与众不同的突破点。
以别克君威与淘宝所合作的营销活动“为一再心动买单”为例，即体现了大数据营销的创新思路。该活动分为两个部分：第一部分调用淘宝用户的收藏夹并鼓励分享心动故事，第二部分利用大数据对参与活动的用户进行精准营销。
该活动的第一部分开始于2013年10月12日，持续两周。淘宝用户登录时，会向用户提示“***，你的淘宝收藏夹走光了”之类的话。点击之后，会进入一个flash画面，告诉你在使用淘宝收藏夹的***天里，你心动了***次。系统会把这个最高类别里面的所有商品都罗列出来给你，鼓励你在当中挑选最让你心动的一个，并说出的心动故事，然后再选择通过微博分享自己的心动故事。接着系统罗列了君威的一些核心卖点，让消费者选打动他们的卖点，然后则可能获得由Regal全新君威为你买单那个心动的宝贝的机会。
该活动的第二部分则更加突出了大数据营销。针对所有参与活动的人，淘宝帮助汽车品牌做消费行为的分析，看看这些参与者究竟是运动狂人，还是时尚达人，抑或是宅男宅女、顾家派。君威品牌根据消费行为的判断，定向地向他们推送不同的广告创意内容。
此活动在国内率先开了大企业与淘宝等大型电子商务网站在品牌推广活动中大数据营销方面合作的先河。借助于上述新技术与新思路，新君威进行了全新的营销活动尝试，即将“大数据营销”与“品牌展示”“互动营销”及“CRM”有机贯穿整合。
充分开动脑筋是拓展大数据营销思路的必要条件，结合企业或行业特点则可以更好地发挥大数据的商业价值。例如，龙湖地产即在提供WiFi服务的基础上，利用本地位置信息类大数据，不仅在一定程度上获得了用户信息，而且还可以收集用户在该地产商圈的行走路线，从中可以得知用户最主要逛哪类店、先逛哪个店再逛哪个店等信息，进而可以为判断用户的消费层次提供非常有力的数据支撑。
企业可以根据自己所处行业及企业自身的特点，认真思考大数据可能为企业带来的价值，然后与技术人员探讨数据收集、数据清理、数据存储与管理、数据分析及数据呈现等主要环节的技术实现可能性。如果自己企业没有相关人员，则可能需要与其他专门的企业进行合作。
小数据也可用大数据思想管理
实际上原来并没有“小数据”一说，只是因为有了“大数据”，其常常指PB容量级及以上的数据量，故不足此数量级的数据就有了小数据或准大数据的说法。
小数据可能在量上相对小一些，但其仍可以借鉴大数据管理理念。你用还是不用，数据就在那里。按照大数据的理念，你同样可以从相对小一些的数据中发掘出高价值信息，如通过分析了解竞争者，明确自己在市场竞争中的正确位置；了解现有用户或发现潜在用户，进行深层发现、趋势预判，引导产品设计，营销创新，支持决策，跟踪效果。在数据支撑下，决策才能相对科学，核心在于数据的理解。
某些行业的数据可能只是大数据时代的一个应用领域（小），但大数据营销理念将带来旅游经济发展的量化革命（大）。其中，大数据理念可以将复杂、无序的数据变成简单、有序的信息；可以基于在线评论和其他网络数据，构建产品声誉评价机制；将逻辑性、文字性的信息转化为可视化、图形化的信息，进而可以引导或影响消费。
以某旅游景点的相关微博内容为例，利用大数据营销理念，可以重点分析微博用户在分享、传播和讨论旅游景点相关内容的过程中，体现了4类典型用户行为：日常讨论和互动内容，游客旅游前的微博内容，旅游中的微博内容，旅游后的微博内容。同时，相关用户行为又与微博者所处的旅游阶段有关，也与微博作者面向的阅读者定位都有关系。
通过对某旅游景点的分析数据，可发现有价值的信息。例如，研究游客旅行前的微博内容发现，通过微博咨询建议和讨论某景点旅游攻略，表达出旅游意向的微博内容占12%，其典型的网络行为包括：表达前往旅游目的地的意愿，询问旅游攻略和路线安排，询问征求其他用户对特定目的地（酒店、餐厅）的评价，@旅游机构账号或者@旅游名人求助，约人同行等。
再看游客在旅行中的微博内容。在微博内容中明确处于某景点旅游行程中的微博内容占19%，其典型的微博内容行为包括：旅行位置和签到，旅行图片和感受，咨询、求助及投诉等。
另外，通过准大数据分析还可获知，游客在旅行结束后的微博内容占23%，在微博内容中发起和参与厦门旅游话题的微博内容占66%，它们二者还可以通过分析得知分别的不同类型用户行为的比例。应该说，上述这些重要的数据在过去多数旅游景点的营销管理中通常被忽略。
可以这样讲，充分利用大数据或小一些的数据，则可以发现许多有价值的信息。仍以微博中关于某个城市旅游的内容为例，可以发掘的信息非常多，例如：游客到某城市休闲旅游目的有哪些，游客关于某城市旅游微博作者的关注点，游客对某城市当地景点的口碑量排名及主要抱怨点排名，微博者的性别、认证统计和社会属性统计，微博者的简介标签和地域分布统计，微博者的博龄和客户端统计，微博者的粉丝数分布统计，等等。
大数据营销的特征范文4
关键词：互联网大数据；营销模式；创新
1引言
随着互联网大数据时代的到来，消费者与产品（服务）的联系发生深刻的变化：产品（服务）信息的即时更新和对比、购买方式和渠道、消费便利性、个性化需求、潜在需求等方面。这些由消费者和产品（服务）形成的信息数据日渐复杂，加上行业间的竞争也来越激烈，企业亟需在营销模式上大胆创新，以适应时展，提高核心竞争力。
2互联网大数据时代的特征
大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难易不抓、存储、管理和分析的数据（黄升民、刘珊等，2012）。互联网大数据时代是信息科技化高度发展的结果，它是一个以大数据平台为技术核心，以挖掘数据价值为服务核心，不断将数据价值转向人工智能应用的庞大生态体系。互联网大数据时代具有如下几特点：①数据量巨大。对数据的存储单位已从过去的GB到TB，甚至是NB、DB级别；②数据呈现形式广泛且结构化不明显。数据来源于具体数值和文字，亦可来源于应用程序、图像、音频等，样式多元结构多样；③数据产生速度快且时效性要求高。数据每时每刻都在产生和更迭，数据的保存和处理、运算对获取数据现时价值提出非常高的要求；④数据潜在价值大。数据的价值在于数据“会说话”。通过大数据分析，能够预测事物的趋势走向、发现某种行为关系、得出某种现象结论等，让数据充分体现其潜在的目标价值。
3互联网大数据时代网络营销对传统营销模式的挑战
在互联网大数据时代，网络营销变得越来越广泛。网络营销指的是在互联网平台上，使用网络信息技术并开发各种应用软件，在商家和客户之间进行产品交换、提供全面服务的系列工作。同时企业可以通过在互联网上的在线活动，对客户进行系统管理，并针对目标客户宣传推广产品服务从而达成某种营销目的的新型营销活动（黄纯芳，2018）。这也是互联网大数据时代最为显著的特点。在互联网大数据时代，网络营销向传统营销发起了挑战：第一，打破分销壁垒，建立企业与消费者直接联系。随着新科技新应用的出现，分销的概念日渐消沉，企业通过官方APP、微博、抖音等工具，逐渐建立起与消费者直接联系的渠道，实现真正意义上的BtoC营销（BusinesstoCustomer）。第二，扩大客户诉求层次，狠抓消费者显性和潜在需求。网络营销不仅满足消费者显性需求（即购买自己需要的产品服务），还能借助数据软件收集并分析消费者消费轨迹，结合消费者对事物的关注程度，推送消费者可能需要的产品（服务）服务信息，激发并满足消费者更深层次的潜在诉求。第三，信息公开透明，注重消费者感知体验。网络营销让消费者对产品（服务）服务信息实现“随时随地全方面了解产品（服务）”的功能，产品定位、价格、品质（消费者评价）、产品对比、物流、服务等都能通过软件平台一览无遗，仅从单一的营销手段（如降价促销）已不能形成核心竞争力，让消费者从“营销初始”到“购买享用”全流程得到最佳体验已成为了企业竞争核心。第四，信息传播快且高效，消费交易方式简便。企业通过软件（如微信、微博、快手、抖音、企业官方app等）实现了信息即时传播，通过借助平台流量的优势，将营销变得高效、低成本、多样化。同时，消费者从产品呈现到最终交易，全程线上完成，弹指之间便让产品（服务）达成交易，让线下营销者毫无察觉、默默地被打败。第五，跨业态竞争出现，降维打击明显。网络营销的载体是互联网电子平台，信息手段、软件开发、平台维护、数据分析等内容显得越来越重要，信息技术成为占据网络营销成败的关键，越来越多的互联网企业在逐渐跨业态地走进物流、农业、餐饮、零售等领域，充分利用技术优势对所进入的行业进行降维打击，深刻地改变行业的营销生态。第六，网红增人气，直播促流量。在网络媒介环境的营造下，企业更加侧重关注网民的心理需求，让网民特别关注的红人在网络作用下放大影响力，使其满足网民审美、刺激、品味等需要，大幅度增加企业自身的人气。网红达人通过直播，提供专业、高质量、综合多样的视频、买家秀等服务，吸引高人气高流量的消费群体，让企业的产品处于营销的风口。因此，基于传统4Ps营销理论（即产品、价格、分销、促销等）的营销模式在互联网大数据时代显得有点力不从心，网络营销方式的出现和发展，快速且深刻地改变着人们的生活方式和消费感知、消费方式、消费理念，让企业不得不重新思考在营销模式上大胆创新，重新构建营销模式的核心竞争力。
4互联网大数据时代的营销模式创新的方式
面对互联网大数据的快速发展，（张罡，王宗水，赵红，2019）重构营销模式创新逻辑，提出三方面内容：第一，整合营销促进营销模式中价值的创造；第二，差异化营销促进营销模式的价值的增加；第三，精准营销促进营销模式中价值的维护。基于价值创造的视角，企业需要更多地结合内外部资源，充分利用大数据技术实现网络营销竞争组合，让消费者充分享受价值交换过程中实现企业价值。随着信息技术不断发展，营销专家们对营销模式理论进行不断升级。美国营销专家唐舒尔茨（DonSchultz）提出了4I理论，即趣味（Interesting），利益（Interests），互动（Interaction），个性（Individuali－ty），赋予网络营销新的理论指导，注重企业与消费者互动交流，引导消费者对产品服务，乃至企业品牌的认同。著名营销理论专家傅明（2015）提出4E理论，即体验（Experience）、花费（Expense）、电铺（E-shop）、展现（Exhibition），这是基于互联网网络营销环境下，针对电商市场提出营销创新模式。为此，企业需要基于互联网大数据时代下的营销逻辑，创新企业营销模式。第一，整合网络营销手段，促进互动交流，优化传递价值。大数据技术在改变消费结构和创造消费需求上发挥着关键性作用，而互联网大数据时代形成了价值网络重塑，企业与消费者之间建立了更加多元、透明、通畅的网络联系渠道，移动网络平台如微信、微博、官网app、抖音视频、快手等积累着大量的消费者群体，这些移动网络平台把人们的家庭、生活、娱乐关联在一起，形成了强关系高活跃度的移动网络交流平台。通过整合若干或者众多网络营销手段，把商业产品和服务以人们喜闻乐见方式植入其中，让营销内容、传播方式、获取渠道吸进移动网络用户，从而产生互动话题和正向交流，让网络营销的趣味（Interesting）性潜移默化地体现在用户平台上。这种高强关系的沟通平台能在企业与消费者之间、消费者群体之间的形成有效互动交流（Interaction），让网络营销充分优化其传递价值，服务企业营销战略。第二，构建企业大数据平台，实现数据营销，激活潜在价值。企业拥有一定基础的产品服务数据和消费者行为数据，可以在已有基础上打通企业内部数据链条，从产品生产、包装、批次到消费者特征（年龄、性别、收入、需求等）以及消费行为（购买产品组合、频次、消费水平等）进行数据整合。因此，企业通过创建大数据共享和分析的平台，分析相似消费者群体体量，通过微信微博抖音等移动网络平台向已有客户精准营销，满足消费者个性（Individuality）化需求；同时向潜在消费者发起营销刺激，激发激活消费者的潜在需求。通过大数据技术来改善网络广告的播出形式和内容，增强推广目标群体的精准性。网络营销不仅要维护现有客户流量，更侧重唤醒潜在消费者和消费者潜意识需求，最大限度地激活消费者的潜在价值。第三，建立数字化电铺，差异化经营模式，增进品牌价值。互联网大数据将新零售进行了新定义，企业需构建数字化电铺（E-shop），包括官网平台和网络交易平台（支付宝、公众号等），也要注重线下场景店的建设，让线上线下互联打通。场景是产品的逻辑，更是互联网时代产品的解决方案，因此，从功能属性的角度而言，线下商店侧重消费场景体验、消费者感知、初次消费；线上平台侧重产品展示（Exhibition），包括官网展现（PC官网、移动官网）和关联网络展示（抖音、朋友圈、快手、京东等）对产品服务的介绍、对比、点评、宣传，同时加入消费券、组合营销、拼团、秒杀、分享、点评等功能，让线上和线下形成联动营销效应。同时，网店能通过差异化经营（如网红直播、差异化产品等）形成难易被模仿或难易追赶的竞争优势。在差异化营销过程中，企业的品牌和文化应融入到数字化电铺和实体商铺的营销细节中，让消费者在潜意识中建立企业品牌好感，形成品牌资产和品牌共鸣。第四，打造关联业态共享平台，形成业态链条营销组合，塑造共享价值。企业之间存在竞合关系，对于企业产品互补，供应链处于上下游的企业应该充分利用大数据信息，构建行业内和关联行业的业态共享平台，深层次拓展利益相关企业的大数据容量，组合出消费群体流量更广、产品营销组合效用更大、个性化需求更为显著的业态链条营销组合。企业基于不泄露商业秘密的前提下建立关联业态共享平台，可借助大数据共享和分析，预测人们消费动态需要并提供链条营销组合，打破过去企业仅销售单一产品或者企业内部产品组合的营销模式，形成组合丰富、功能全面、品质最优、成本较低、适当跨业的链条式营销模式，让利益相关企业实现利润共享、价值共享。
大数据营销的特征范文5
［关键词］大数据时代；电子商务；机遇；挑战
随着科学技术的创新发展，云计算、物联网、移动互联网等先进信息技术的应用范围不断扩大，推动大数据时代的到来。电子商务企业通过科学合理地运用大数据技术，对信息数据进行整合、分析、提取，分析消费群体，根据其需求爱好来开展个性化的营销活动，可以提高电子商务营销的效率，帮助企业把握商机获得利益，带来良好的品牌效应。
1大数据的概念和特征
1.1大数据的概念
继云计算、物联网之后，大数据为互联网技术（InternetTechnology，IT）产业带来颠覆性的技术改革，对企业发展产生了巨大的影响。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新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。
1.2大数据的特征
①海量性。数据总量庞大是大数据的基本属性，随着互联网的广泛应用，使用的人、机构不断增多，数据信息的获取与分享相对容易，用户的分享和浏览能够快速产生大量的数据信息，数据量从TB级上升到PB级。②数据类型多样。网络日志、视频、音频、图片等结构化和非结构化的数据逐渐成为主流数据。③高速性。数据被创建和被移动的速度加快，在快速发展的网络时代，企业可以创建实时数据流，快速处理、分析并有效返回给用户，满足用户的实时需求。④易变性。大数据呈现的形式多变，每种形式都包含对不同用户的考量，不过其原始数据保留了数据的原貌，减少了采样和抽样的工作。同时，原始数据中可能含有大量无意义的信息甚至错误的信息，因而信息数据的价值密度偏低。
2电子商务和大数据的关系
电子商务是在信息网络的基础之上运行的，而大数据的存在则依附于信息网络技术。随着互联网信息技术的发展，电子商务企业需要处理的信息越来越多，信息处理工具也要随之改变，需要更加高效的智能化工具。对于电子商务企业来说，大数据是其分析市场、促进自身发展的重要技术。
3大数据时代电子商务发展的机遇
大数据被誉为“未来的新石油”，受到全世界的关注。在我国，大数据已经成为推动企业加速发展的重要动力。当前，电子商务企业十分重视运用大数据挖掘市场潜在的商机。电子商务企业运作一体化模式促使电商服务体系更加完善，可以减少中间渠道，增加企业的收益，提高市场竞争力，并运用大数据技术促进自身的可持续发展。
3.1促进市场营销精准化
电子商务企业使用的信息数据大部分来源于政府、企业客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）系统、商业智能（BusinessIntelligence，BI）系统，涵盖了公民基本信息、顾客资料、市场促销、广告活动、展览等结构化数据。但这些数据只能达到企业正常营销管理需求量的10%，其他大部分数据是来自物联网的非结构性数据。电子商务企业挖掘、运用这些非结构数据信息，有助于优化营销决策，构建精准的营销模式，将营销目标定位于某个具体领域，节省营销成本，提高竞争力，实现低成本、高效率的营销。例如，沃尔玛、麦当劳等知名品牌的门店均安装收集运营数据的装置，用以跟踪客户互动、店内客流及预订情况。企业可利用大数据工具对获得的数据进行整理、分析和提取，挖掘其中潜在的商业价值，实现企业利润最大化。究其根本，大数据时代社会化营销的关键就是要充分利用消费者的海量数据信息，挖掘他们的潜在需求，并利用自身独有的电商平台将数据信息转化为经济效益。
3.2实现商品的个性化推送
满足消费者的个性化需求是电商平台开展市场营销活动的着手点。电子商务突破了传统实体经济面对面的交易模式。同时，电商运营也真正实现了产品研发、生产、运营、仓储、物流及售后的一体化。企业通过大数据分析消费者的消费行为，根据消费者的浏览记录、喜好、位置等信息，精准化、智能化地向消费者推荐其可能感兴趣的商品，通过线路最短、效率最高的营销接触点，大大提高营销的精准度和实效性，进而达到刺激消费的目的。
4大数据时代电子商务面临的主要挑战
大数据时代为电商企业发展注入了发展动力，但是一定程度上也为其发展带来了挑战。
4.1获取大数据存在一定困难
从某种程度上来说，当前电子商务企业的竞争就是基于海量数据信息的竞争，有效的数据信息是电子商务竞争的主要内容，如消费者的喜好与需求。与此同时，在海量数据库中如何提取企业需要的数据，成为电子商务企业发展面临的主要问题。特别是一些中小型电商企业，并不具备收集大数据的能力，因而面向消费者，很难通过广告、推销的方式有针对性地推荐商品，这就大大降低了电商的经济效益。因此，未来电商企业发展需高度重视对大数据的应用，加强信息化建设，以满足大数据时代的发展需求。
4.2大数据处理存在一定挑战
大数据的海量性，给部分电商处理大数据带来了挑战。电商如果在处理和研究数据上投入很多时间，往往会错失销售机会。所以，电商需要具备较好的分析和挖掘大数据的能力，这也成为未来电商企业的核心竞争力。只有那些具备较强的数据分析、加工、处理能力的电商企业，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。关于大数据的处理，电商企业可利用现有的平台，通过与社交网站等网络媒体的合作来获取外部数据，以扩大数据链，强化数据的关联性，严格把控数据质量。
4.3大数据人才匮乏
当前，大数据产业发展缺少成熟的人才培训体系和完善的教学体系，人才的匮乏极大地限制了大数据产业的创新发展。同时，大数据行业选才标准不断变化，由发展初期对互联网技术、计算机技术等专业背景人才的需求转变为目前对统计学、数学专业人才的需求。针对大数据人才匮乏的现象，各大高校和各种培训机构应该加强对大数据人才的培养，为电商企业持续输送优秀的专业人才。同时，企业也可从海外或者传统行业挖掘人才，以解决高端人才稀缺的问题。
4.4大数据信息真伪难以分辨
大数据信息量庞大，种类繁杂，良莠不齐，其中不免夹杂着虚假信息，而虚假信息还会破坏核心信息。由于这些数据信息很难辨别出真伪，从而为电商数据的收集与利用带来挑战。对此，电商企业在数据收集过程中，可利用特殊的数据处理分析软件，对错误信息进行排查、筛选、甄别，保证数据的完整性与客观性，进而保证数据分析与整合的准确性，最终实现大数据的使用价值。
4.5数据安全问题突出
企业针对网络用户收集到的信息包括消费习惯、行为特征、购物喜好、浏览记录、交易记录等，而后对这些用户行为数据进行分析、处理和整合，进一步获得具有商业价值的信息。但是，由于这些数据中包含消费者的姓名、电话号码、身份证号、地址等个人真实信息，一旦个人真实信息泄露，被不法分子利用，可能会造成严重的后果。对此，电商企业应当提高用户信息安全保护意识，构建良好的信息安全保障机制，防止数据隐私泄露。企业可运用先进的隐私保护技术，加强对用户信息的保护，并避免因为过度开发或者深度营销造成的侵犯用户隐私的问题。此外，政府部门也应积极结合大数据的应用与发展，制定完善的法律法规，切实保护公民的隐私权。
5结语
大数据时代推动了各行各业的发展，也为电商企业的发展创造了有利条件，数据分析处理能力成为电子商务企业的核心竞争力。不过，大数据作为一把“双刃剑”，对电子商务发展带来机遇的同时，也使其面临着严峻的挑战。对此，要客观、理智地看待大数据技术，促使大数据在电子商务中发挥更大的价值，推动电子商务发展迈上一个新高度。
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大数据营销的特征范文6
关键词：大数据；市场营销战略；创新
一、引言
随着经济全球化的不断发展及信息技术的进步，大数据逐渐走入人们的生活。世界各国纷纷开始重视大数据时代背后所蕴含的巨大的商业价值，一系列新兴的生产生活方式迅速得到发展。在这个快速发展的过程中，许多企业开始关注自身创新战略的发展，本文着重从企业市场营销战略进行研究，希望可以为企业提供营销战略创新的对策建议，谋求大数据时代所带来的福利。
大数据指的是数据量大、数据类型复杂的数据集合，超过了普通数据软件的采集、分析、处理能力。大数据的复杂多变的特征使得传统的管理方式已不再适应时展的要求，因此企业在制定营销战略时，必须在大数据时代的背景下进行必要的创新和发展，促进企业未来平稳有序的发展。
二、目前企业市场营销过程中存在的问题
（一）市场营销意识不强
目前，我国企业发展过程中存在的问题是市场营销意识不强，关起门来搞生产，严重脱离了市场需求，导致过量的商品剩余，许多小型企业也因此积压过多商品，最终没有逃脱破产的命运。
（二）缺乏市场调研
许多企业在生产产品的过程中，没有进行充分的市场调研，无论是对客户的消费需求还是市场上同类的竞争产品，都没有进行详细的了解。这样盲目的生产导致生产的产品不能满足客户的需求，并且缺乏市场竞争力，导致市场份额的减少。
（三）大数据核心技术和专业人才匮乏
大数据时代关键的就是技术和人才，但是许多企业，尤其是中小企业在核心技术和专业人才方面严重匮乏。并且，目前国际上比较I先的大数据核心技术均掌握在国外先进发达国家手上，国内的数据挖掘、数据存储技术还比较薄弱。
（四）市场营销观念落后
目前国内的许多企业仍然坚持原有的市场营销观念，没有意识到生活水平提高所带来的人们消费心理的改变。消费者不仅注重所购买产品的质量，也会注重产品的外在特征、使用舒适度等一系列的因素。
（五）市场恶性竞争严重
市场上的产品种类繁多，相同产品的竞争日趋激烈。许多大型企业为保障自身的市场份额，恶意降低自身价格将小企业驱逐出市场，或者采用大企业合作方式恶意压低自身成本，导致市场上恶性竞争严重，尤其是差异化比较小的产品。
三、大数据对企业市场营销战略创新的重要性
（一）大数据帮助企业发现新的商机
大数据时代可以帮助企业获得最新的消费者的消费信息，更有助于把握消费者的消费需求。拥有先进数据管理技术的企业，可以在市场竞争中最先掌握市场的发展动态，掌握市场竞争的主动权。
（二）大数据推动企业营销战略的创新
大数据中蕴含着大量的消费数据，可以帮助企业处理分析客户需求，为客户制定合适的消费购物清单，满足客户的个性化需求，帮助企业制定特定的市场营销战略。完善的顾客信息处理系统可以帮助企业树立良好的企业形象，极大提高企业产品的竞争力。
四、促进大数据时代企业市场营销战略创新的建议
企业要想实现大数据时代的真正盈利，必须充分利用大数据这一平台，促进市场营销战略的改变，具体可以从以下几个方面展开：
（一）从企业战略高度出发，思想上重视营销战略创新
企业市场营销战略的制定离不开企业高层领导的指挥，因此企业管理层必须从思想上认识到营销战略创新对企业未来发展的重要作用，将创新上升到企业发展的战略高度，搞清楚企业的发展理念及发展方向。
（二）提高企业运营效率，保证产品质量水平
产品质量是赢得消费者的关键，企业在进行营销战略创新时，产品的质量必须得到保证。脱离了质量的保证，再好的包装和新颖的营销策略也不会获得持久的认可，消费者也不会对其保持长久的忠诚度。同时，企业应该加强品牌效应的宣传，在消费者心中留下诚信、负责任企业印象。
（三）挖掘市场潜在需求，确立合理营销模式
充分利用大数据的优势，掌握最前沿的消费者数据。采用先进的数据处理手段，分析得出目前的消费趋势以及潜在的市场消费需求，在数据分析的基础上，针对不同的消费群里确立合理的营销模式。同时，应该加强售后服务体系的建立，提高服务质量。
（四）加强技术开发，建立精准营销体系
大数据技术落后是制约目前企业营销战略创新的重要因素，因此企业必须不断加强大数据技术的开发力度，在数据分析基础上找到适合企业自身发展的营销体系，重点从产品的设计理念、产品的质量要求以及新颖的营销理念出发，不断满足消费者的消费需求。
（五）吸收高技术人才，建立专业化团队
企业要在技术开发上下足功夫，高技术人才的引进、专业团队的建设可以帮助企业在大数据时代的发展进程中掌握先机。不断完善顾客信息管理系统、不断加强消费数据的分析能力和水平，为企业营造良好的品牌形象。
参考文献：
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作者简介：
赵晶（1990- ），女，山东淄博人，硕士，助教，研究方向：市场营销；
