浅谈大数据在企业营销中的应用精编4篇

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大数据营销论文【第一篇】

>> 变革中的大数据知识服务：面向大数据的信息移动推荐服务新模式 大数据时代下的营销模式变革 大数据时代的金融服务变革 大数据下的“微变革” 大数据冲击下的财会变革 大数据时代下的新闻变革 大数据时代数字出版服务模式变革研究 基于大数据的档案知识服务 大数据时代语文教学思维之变革 大数据时代背景下高校图书馆的服务变革探析 大数据背景下营销模式变革对策研究 向大数据知识服务：大数据时代图书馆服务模式创新 大数据环境下的企业管理模式变革 大数据环境下的城市交通规划与管理模式变革 大数据知识服务支撑下的绿色交通管理系统 大数据商业模式与决策的时代变革 大数据时代的汽车营销模式变革 大数据时代的税收征管模式变革 大数据智能在图书馆知识服务中的应用思考 大数据背景下的公共治理变革 常见问题解答 当前所在位置：l.

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东 方 湖南衡阳师范学院图书馆副研究馆员。湖南衡阳，421008。

大数据营销论文【第二篇】

大数据互联网技术推动传统商业银行改变了经营方式和行业版图，并充分利用互联网技术，不断深化经营。其影响主要有以下三个方面。

(一)推进商业银行加剧技术性

脱媒网络的兴起使得大量的教育结算资金通过第三方支付平台来完成，许多的投资与借贷行为都在网络融资平台上进行，双方直接来对资金供求进行匹配，形成了银行体系之外的资金流动，也就是资金脱媒。智能搜索引擎和海量数据挖掘技术有效解决了信息不对称问题，并且也降低了成本，互联网平台企业获取了大量本应由银行掌握的客户身份、账户和交易信息，削弱了银行对客户信息的垄断，造成信息脱媒。大量出现的互联网金融使得客户能够选择更加多元化的金融服务，更多金融交易通过第三方平台实现，客户不直接与银行发生接触，银行客户关系的排他性和客户忠诚度下降，形成客户关系脱媒。

(二)促使商业银行多方融合

随着市场经济的快速发展，互联网金融的加入，金融边界越来越模糊，这种市场格局促使商业银行开始向其他金融行业融合，不断拓展证券、保险、租赁等领域，逐步推进商业银行朝着综合化经营、金融跨界融合的方向发展。电子商务的大量出现，逐步改变了人们的消费习惯，使得线上线下也更加的便捷，形成潮流，电商平台与第三方支付等从客户的价值链条出发，将金融服务实现了线上到线下的延伸，促进银行的传统业务也朝着线上线下融合的方向拓展，发展相关的金融服务。

(三)改变商业银行市场格局

在大数据环境中，银行业的价值取向、资源禀赋、角色定位将发生根本性改变。市场竞争的主要内容从客户关系、资金规模、网点覆盖开始转变为网络技术、数据积累、平台入口以及客户体验，市场中的金融服务主要在综合实力、定制化服务、渠道便捷性等方面展开竞争。金融市场的格局从产品服务转变为商业模式的竞争，从原来资源实力转变为综合能力的竞争，并且从产业内部转变为产业联合的进展，由竞争转为合作，形成互补发展、共享共赢的格局。

二、大数据背景下商业银行服务营销模式创新的途径

(一)加强网络硬件建设商业银行进行数据库的建设

必须要加大网络硬件建设投入，为服务营销战略的实施提供支持。构建商业银行数据仓库，整合外部客户数据和行业数据，同步搭建大数据平台。整合广义网络数据，创建开放的、高性能、易扩展的数据云服务平台，实现数据逻辑集中和充分共享。持续加强系统的参数化、模块化功能建设，打造产品快速创新的技术平台。加快互联网技术的应用和管理创新，构建开放、灵活的云系统架构，提高发展互联网金融的数据服务、产品创新和基础设施保障能力。为其服务营销的开展提供有力的技术支持，商业银行搭建这样一个基础平台势在必行。

(二)打造员工客户服务意识

职业化银行服务营销的实际执行者是银行的员工，因此，需要不断提升员工的客户服务意识，实现满足客户需求的职业化。明确服务的范围，客户进入网点到离开网点这一过程银行均要重视，服务要善始善终，甚至非营业时间银行也应该提供相应的服务。商业银行需要完善并规范个人客户经理日常服务内容，建立个人客户经理每日工作流程，完善日常工作制度，明确个人客户经理每日营业前中后三个阶段的核心工作内容，内容涵盖资讯获取、客户维护、综合营销等，以此实现个人客户服务精细化管理，确保个人客户经理客户管理维护工作重心不偏移，有效提升客户经理客户服务效果。

(三)加强大数据专业分析

人才队伍建设互联网技术提高了数据收集能力，使得大数据分析市场现象成为现实。由此可见，提高银行内部大数据专业人才是非常有必要的。可以运用相应的激励政策来吸引人才的加入，并且加强对专业人才的培训，建立定期培训制度，提高专业素养，建立一支专业的大数据专业分析人才队伍。

三、结语

在大数据背景下，互联网金融蓬勃发展，给传统商业银行带来了很大的冲击，并且促使商业进行服务营销的创新。大数据与互联网金融的发展推进了商业银行加剧技术性脱媒，促进商业银行多方融合，并改变了商业银行的市场格局。商业银行可以通过加强网络硬件建设，大众员工客户服务意识职业化，向综合理财服务转型，加强大数据专业分析人才队伍建设来创新商业银行服务营销模式，提高核心竞争力。

大数据营销论文【第三篇】

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

大数据营销论文【第四篇】

大数据这个词汇，最早出现是在上个世纪九十年代，数据仓库之父在当时经常提到大数据。对于大数据目前还没有一个完全统一的定义。虽然对于大数据的各种定义表述都不尽相同，但无一不强调数据量、数据的复杂度以及数据的生成速度三方面都远远地超过了传统的数据形式，也超越了现有技术的处理能力，并带来了巨大的产业创新的机遇。大数据涵盖了智能设备、互联网、移动设备、医疗设备、非传统IT设备以及视频监控设备等多种渠道生成的海量结构化或者非结构化的数据，并且随时随刻都在接连不断地渗透到企业日常运营和管理的各个方面。关于大数据对于市场营销的影响的研究目前主要有以下：马志龙和米热古丽•艾力研究了聚类分析方法在企业的网络营销工作中的应用，他们针对企业在以往的网络营销工作中积累的大数据进行深度的挖掘分析，以一个具体的网络营销公司为研究对象对其积累的客户数据进行了聚类分析，参照分析结果反映的有效信息来帮助企业制定营销决策。宋宝香对于数据库营销进行了研究，即就是通过数据采集、储存以及处理等程序系统的建立客户资料数据库，对于市场进行更加精细的划分和企业自身更加明确的定位，从而进一步创造性的实施个性化的企业营销策略。惠琳展开了对于本土零售业精确营销的探讨。作者认为在目前所处的大数据时代，以往传统的营销思路所建立的竞争优势已经逐渐消失殆尽，企业应该从数据挖掘的视角应用精确化营销，才能从根本上提升我们本土零售企业的核心市场竞争力。傅琳雅和傅琳晶探讨分析了大数据时代的到来对于营销工作的深刻影响。她们指出大数据已经改变了人们的消费方式，企业从思维方式、营销理念和营销方法上都将面临全方位的变革，大数据营销将成为未来的营销发展趋势。朱博卡和钱巍研究了大数据时代营销领域的发展趋势。他们通过对2014年度澳网公开赛的决赛中以往的比赛数据进行深层次的分析，揭示了大数据的内涵以及特征。高源和张桂研究了大数据时代针对网络营销的相关对策。通过对新浪微博的大数据网络营销案例进行分析，给出了针对大数据网络营销方法的大概研究思路。从大数据对于市场营销的研究和应用发展现状可见：关于大数据对市场营销方式的影响的研究目前仍处于起步阶段，学术研究还主要局限在宏观层面；大多数研究都是关于大数据时代市场营销的发展趋势以及研究思路，鲜有对于市场营销方式改变的研究。

2大数据分析对市场营销方式的改变

精确化营销

所谓的精确化营销就是改变传统的营销渠道和方法，把制造商的客户、销售商作为营销工作的中心，通过互联网、电子媒介、邮件、电话访问等多种方式创建客户和销售商资料数据库，继而通过科学的分析，最终确定可能会购买商品的客户，进而指导制造商改变以往的营销策略，针对具有购买潜力的客户制定出一套切实有效的营销推广方案，同时为制造商提供销售商和客户的持续追踪服务。随着大数据时代的到来，才使得精确化营销成为可能。在网络条件下，随着数据存储能力、处理能力以及数据收集成本的下降，企业可以记录或者搜集客户在各种渠道（例如移动网络化的媒体和渠道）、生命周期的不同阶段（客户产品体验、品牌参与、购买产品、购买之后的评价以及社会互动）的行为数据，从而制定出绩效可高度量化、高精准度的营销策略。消费者的异质性在丰裕时代也越来越明显的表现出来。这种异质性主要体现在消费者在消费、阅读、交友等日常生活的各个方面的喜好的不同。大数据已经为个性化营销提供了必要的基础条件，基于归纳整理后的可流转数据以及透明可见的客户个体行为和偏好数据，使得企业可以大大地提升对客户的洞察力。其中提升客户洞察力包括对静态客户的细分和基于客户生命周期的动态客户细分，需要从客户的需求出发，选择最佳营销组合策略，其包括促销、产品、价格以及渠道四个发面，只有将量身定做的4P营销组合在恰当的时机提供给特定客户，才有可能实现营销收益最大化。但组成这些要素的因素也不是单一的，例如产品就包括产品的包装、品牌、设计、质量、服务等多个方面，这些数据构成还可以进一步细化成更具体的维度；同理价格也包含支付方式、目录价格、信用条件、付款期限信用条件等多个维度；渠道包括存货地点、运输方式、覆盖区域等多个方面；促销包括降价打折、人员推销、采用广告、公共关系等多个维度。企业通过大数据挖掘就可以发现消费者的行为偏好和消费习惯，从而可以准确的根据每个消费者的不同消费习惯和偏好为其提供具体的、个性化的产品和服务。

客户关系管理

随着经济的全球化和大数据浪潮的到来，产品同质化已经演变成令企业管理者困扰的难题。企业也开始变得愈加重视客户关系的维护和管理，良好的客户关系能直接帮助企业快速有效地洞察客户的需求动态，如何加强企业的客户关系管理，能否高效的管理和挖掘客户资源，能否与客户之间建立长期的良好关系已成为企业持续保持竞争优势的关键之所在。客户分类是比较复杂的，一般不同的企业会采用不同的标准。按行业、按地区、按性质对客户分类，是一种比较常见的分类方式，这种分类方式往往不能准确反映出其对客户的影响。通过对以往的销售数据进行挖掘和分析，可以找出企业现有客户中那些最能够影响客户划分的关键因素，并且把客户进一步细分成为更加精细的组别，以使得每个组别里的客户具有更多的关联性和相似性特征，从而企业可以更加有针对性的管理客户关系。在维护好现有客户的同时挖掘潜在客户，以此来增加销售额并降低营销成本，从而提高企业的利润率。

改进商品销售管理以促进交叉销售

实体零售业会每天产生海量的销售数据，通过运用数据挖掘技术对日积月累产生的交易数据进行深层次的挖掘分析，可以清楚地了解各类商品的销售情况，从而可以更有针对性的制定各类商品的营销对策。比如针对不同的产品进行分类管理，把商品的直接盈利能力和间接盈利能力进行综合分析，从而为零售货架制定最优的产品组合，并合理有效的控制各类商品的进货、库存等。与此同时，基于商品的销售管理，通过对数据挖掘中关联规则的应用，可以对顾客的购物车做相关性分析，寻找不同商品在被销售时的相关性，挖掘顾客经常购买的商品组合当中隐含的潜规则，从而指导商家制定经营决策，通过分析以往的顾客消费数据，还可以掌握顾客的消费行为模式。其效果会反映在顾客的一次购买行为当中，这称为交叉销售的即时效果；也会体现在顾客在不同时间点的多次消费活动中，这称为交叉销售的延时效果。商品的交叉销售效果反映的是一种商品的销售能在多大程度上促进其他商品的销售。商品的盈利能力既体现在销售商品本身所获得的直接收益，也反映在通过该商品交叉销售其他商品所产生的间接收益。通过使用数据挖掘中的聚类分析和关联规则等分析方法，可以有效地改善商品的销售管理，促进商品的交叉销售，还可以优化零售商场的货架布局、指导商品价格的制定以及协助营销计划的编制。

企业营销组织结构的变革

既然通过合理运用大数据可以实现精确化营销，能够给企业带来巨大的利润。那么以数据的搜集、挖掘、分析为工作中心的组织架构和员工分布必将成为大数据时代企业营销变革的一个必然趋势，将来会有越来越多企业的营销组织的人员布局和工作内容将围绕数据的搜集、分析以及处理而开展。企业数据分析部门在企业营销中扮演的角色越来越重要，也将可能逐步取代传统的营销决策机构而日渐成为企业营销的核心部门。和以往企业配置大量销售人员去推销产品相反，大数据时代的企业会配置大量的数据采集人员，这些数据采集人员会四处奔走，采集或购买企业所需要的各种源数据。

3结论

随着数据存储能力、处理能力的提升以及数据收集成本的下降，使得企业有机会把各种结构化和非结构化的销售数据收集起来，通过对大数据的合理使用，对于寻找潜在客户、减少销售时间和提高交易成功率会有极大的帮助，使得精确化营销成为可能。同时，通过大数据的合理使用，可以使得客户关系管理更具有针对性，从而极大提高客户管理效率。此外，通过大数据的合理使用，还可以高效地改进商品销售管理以促进交叉销售。最后，企业营销组织的人员构成以及工作内容的重心也应该逐渐向数据的采集、分析、处理以及应用转移。企业只有充分融入大数据时代并且将其与市场营销充分的结合起来才能在市场竞争中获胜。