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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。
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(二)大数据应用技术
大数据技术就是快速、准确的在各种类型的数据中获取有价值信息的技术，由“大数据”带来“大科技”、“大利润”，这正是大数据分析的真正意义。简单的说，大数据的应用分析过程先从数据源中对数据进行采集、过滤和核实，然后利用数据仓库对数据进行分类存储和集成，接下来通过数据挖掘技术找出数据间的规律和相互关联，最后通过参数建立数据模型用于应用开发的决策支持，整个过程是一个反复精炼、不断提纯的过程。在处理模式上，大数据技术从传统的数据库集群演进到基于云计算MapReduce的大规模并行处理架构，实现任务的分解处理和结果合并，从而实现对可处理数据规模的无限扩展。与传统的数据库集群处理模式相比，基于MapReduce的大数据处理技术不仅对硬件需求低，可以实现跨平台扩展，而且还支持复杂数据的处理，包括占整个数字数据总量85%的非结构化数据。
二、基于大数据的网络营销模式
(一)基于大数据的DSP(Demand-SidePlatform)网络广告模式
早在2012年DSP广告模式进入中国以前，国内的门户网站联合一些广告公司也做过精准广告投放的尝试，主要是通过cookies程序对网站用户的浏览记录进行监控，然后向用户有针对性的投放广告，但是这种做法掌握的用户有效信息相对较少且对信息的处理速度较慢，无法真正的实现精准广告投放。与传统的广告模式相比，DSP网络广告模式具有三个核心竞争力:一是强大的数据获取和处理能力;二是RTB(RealTimeBidding)实时竞价系统，对每个曝光的广告展示予以实时竞价和监控;三是可以实现跨平台、跨终端的数据整合。通过对各种渠道收集的用户信息进行整合，再对这些数据进行分析和挖掘，DSP平台会迅速描绘出不同广告位浏览用户的“多维画像”，在找到属于自己的目标受众后，广告主就会对这些广告位进行竞价，真正实现“特别的广告”给“特别的你”的“一对一”营销。
(二)基于大数据的个性化推荐系统
随着我国电子商务的发展，消费者在享受着网络购物低成本、便捷性的同时，也面临着一些困扰。一方面，大型电子商务平台如淘宝网、京东商城中琳琅满目的商品和复杂的网站结构让消费者无法顺利找到自己所需要的产品，消费者只有在不断的选择比较和查看评价中做出痛苦的抉择;另一方面，商城里“有限”的客服人员无法满足“无限”顾客人数的需求，不能实现全程导购的“一对一”服务。如果后台能快速的对消费者行为的海量数据进行分析，推荐给消费者最需要、最适合的产品，这将极大地提高用户的购物体验。在这方面，团购网站糯米网做了很好的尝试，通过糯米账号和QQ账号的绑定，糯米网不仅获得了用户的属性信息和社交信息，还结合了移动终端的GPS定位系统，通过大数据分析技术向用户推荐所在位置附近的美食团购，极大地满足了“吃货”们个性化的体验。
(三)基于大数据的关联销售分析
在美国的沃尔玛超市里，发生过这样一件有趣的事情:超市营业员发现，把啤酒和尿布摆放在一起时，啤酒的销量会大大增加。原来美国妈妈们的大多数时间都留在家里照顾孩子，为孩子买尿布的任务自然就落到了父亲们的头上，而美国爸爸们在给孩子采购尿布时看到旁边的货架上摆放着他们喜欢的啤酒，都会顺带几瓶来犒劳自己。在大数据时代，通过数据挖掘技术的的协同过滤，系统就可以计算出哪两件商品经常会出现在同一张银行小票里或是同一个购物车里，我们就可以将这两件商品摆放在一起进行交叉销售，从而提高彼此的销量。同时，通过数据挖掘技术的关联算法，系统还可以从用户的购买行为里发现多种需求，从而向其做出相似但不同类的产品推荐。
(四)基于大数据的社会化网络营销
社会化营销是指利用社会化网络如论坛、社区、微博、微信等网络平台来进行品牌推广的一种营销方式。社会化的人离不开“圈子”这个概念，正所谓“物以类聚，人以群分”，社会化营销的最大优势就在于目标客户依不同的兴趣自主结成各自的“圈子”，很容易按照“圈子”来对客户进行细分，如QQ好友圈、百度贴吧、微信朋友圈甚至国外的Facebook、Twitter等，基于大数据技术对这些圈子中的评价、讨论信息进行分析挖掘，广告主可以对受众群体和社会化网络传播媒介有更全面的了解。如在2013年北京车展期间，主办方通过对论坛、微信和微博等社会化媒体的关注，经过7x24小时日均30亿条的数据处理量，监测163077个单页面，记录195，429，087次网络行为，通过对这些数据的挖掘和分析，向我们揭示了价格、车型、销售、品牌、配置等一系列关键信息，真正以“大数据”来解读当下扑朔迷离的车市。
(五)基于大数据的搜索引擎营销
搜索引擎是企业网站推广和产品促销的主要工具，同时也是企业开展网络营销的重要阵地。通过搜索引擎获取的数据不仅及时准确，而且样本基数较大，几乎覆盖了全部网民，其普遍性和客观性比普通数据更具优势。利用大数据技术在搜索引擎上进行营销，一方面企业可以对用户在网络中留下的搜索痕迹进行整合，将所有搜索关键词进行排序，结合当下火热的关键词对企业网页的关键词进行重新设定，以提升企业网站和产品在搜索引擎上的排名;另一方面企业还可以通过数据分析关键词是否相关及相关程度有多高，进一步分析用户在进行消费之前所关注的东西，从而进行消费需求预测等。
三、突破大数据的营销局限性
(一)大数据的信息安全问题是目前计算机行业所面临的巨大挑战
大数据技术的安全隐患主要来自于以下三个方面:首先，大数据技术所处理的数据都是非结构化数据，使得传统的面向结构化存储的应用程序和数据保护机制无法满足大数据技术的要求;其次，大数据技术所处理的海量的、更复杂、更敏感的数据聚集在一起，使得这些数据极易成为网络攻击者的目标;最后，大数据具有价值密度低的特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，这给安全服务的分析工作带来很大困难。目前，大数据技术正处于早期阶段，企业在构建的时候一定要考虑到信息安全问题，只有重视了网络安全，才能将可能出现的损失降到最低。
(二)用户的隐私保护问题一直是大数据应用过程中的焦点
随着企业对数据资产的重视，很多网站的程序都会自动记录下用户的浏览记录、查询历史及习惯爱好等信息，企业根据用户的这些行为数据来发现新的商机、创造新的价值，这一行为本无可厚非，因为程序在跟踪用户行为的过程中所监测到的用户是匿名的，并没有具体到某个人，因此并不涉及到对用户隐私侵犯的问题，但随着企业对用户信息收集范围的扩大以及一些专业数据分析机构的跨平台信息整合，企业就会接触到一些关于用户个人属性的信息，如姓名、年龄、工作单位等，当把这些个人属性信息和网站对用户的跟踪监测行为结合到一起时，企业就会清楚的掌握某人个查看了哪些网页，购买了哪些物品，这必然会侵犯到用户的个人隐私。因此如何实施隐私保护是大数据网络营销面临的一个重大挑战，该挑战不仅仅局限于技术上，更多的是出于企业诚信建立的隐私保护制度和法律层面上的措施。
(三)大数据技术只有经过持续的积累和跨平台、跨终端的整合后才能发挥其真正的价值
大数据并不是一件一劳永逸的事情，它是一个不断变化的过程，需要我们不断的适应其中的变化，只有经过持续的积累和深入的调整，大数据技术才能发挥其真正的价值。另外，大数据技术也是一个跨平台、跨媒体、跨终端的深入整合过程，如何对大量的不同渠道和维度的数据加以有效管理和分析始终是大数据时代需要精益求精的方向。经过多年的数据积累，各个互联网平台都具有了独特的优势，如百度主要是搜索数据，阿里集团主要是交易数据和信用数据，腾讯主要是用户关系数据，如能从跨平台、跨终端进行数据整合和分析，大数据技术必然能发挥更大的价值。
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所谓大数据，往往是指这样的现象，在一个公司日常运营中积累的各种用户行为数据“而这些数据增长速度非常快，以至于很难继续使用当前的数据库管理工具来处理分析，因为大数据下的数据采集，存储，分析，处理，共享等难度极大，这些数据量大到要以P(1000个T)，E(一百万个T)或Z(10亿个T)来衡量，所以称之为大数据。大数据主要包括四个特征:第一，数据规模庞大:从TB跃升至PB甚至是EB第二，数据类型多:越来越多的非结构化数据，例如，音频、视频、地理位置等类型的数据，类型如此之多往往就要求我们要有更好的处理数据的能力。第三，较高的数据价值:大量数据往往会给企业带来巨大的商业价值，企业也只有对数据进行更好更深入的挖掘才会从中获得更大的价值。第四，数据处理的速度快:这一特点就要求电商企业有较高的数据处理系统。通过大数据技术来收集和整理消费者的各种各样的行为数据，之后对消费者的下一步行为或消费者对某种产品的喜好程度进行预测，利用这些信息对产品进行定位，进而有针对性地做产品宣传，来吸引消费者。这就是电商企业的大数据营销。
三、大数据下的电子商务营销管理
营销管理结合了科学与艺术。首先，对目标市场进行选择，然后通过创造顾客价值来获得顾客和提升顾客。而其中科学的部分主要指的就是数据，包括数据的采集、整理与分析等。当下，各电子商务企业尤为重视数据营销。为了能使大数据更好地为企业带来利润，企业也要针对自身对其进行更合理的管理，使大数据可以从整体上提升电子商务企业的运营效率和核心竞争力。对此，电商企业可以如下管理大数据:
(一)完善企业自身运行机制，促进建设过程中各环节正规有序的进行。同时要求企业使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，
(二)形成一个规范的建设标准，为实现各级信息资源互通共享奠定基础。更好的进行碎片化数据的整合。
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关键词职业能力市场营销目标培养
中图分类号：G642文献标识码：A
教育是对各领域人才进行培养的一大重要工程。在现如今这个迅速发展的时代，消费者的需求也在不断的变化，而在这样的变化当中，最需要的就是综合素质较强的营销人才。基于此，各个高校在对市场营销专业学生进行培养时，就要以现代经济环境为依据，以市场营销专业的实践性和应用性等特点为前提，对市场营销专业教学模式进行创新，使得课堂教学能够在与市场需求的变革相适应的情况下，实现市场营销专业学生对市场发展了解程度的加强，从而达到学生专业知识和职业技能的高效提升。
1基于学生职业能力培养目标的市场营销教学模式改革的意义
市场营销专业实际上是外来专业，其在我国高等教育学科专业领域的时间并不如其他专业时间那样长，以致在实际的市场营销专业学科体系建构中存在着较多的问题。而随着我国市场经济和贸易的不断发展，我国对市场营销专业人才的需求和要求也在不断的提高。因而在这样的情况下，就需要高校市场营销专业教师能够以学生的职业能力为培养目标，科学合理的改革其教学模式，使得能够在将专业人才的培养效益进行提高的情况下，对市场需求进行相应的满足，从而在实现教育在社会功能方面作用的发挥时，达到市场营销专业人才可持续发展的目的。当然，要想保证市场营销专业人才的可持续发展，就需要对学生的持续学习能力提供相关保障。基于此，市场营销专业教师在培养学生时，就要对营销人才在市场动态的分析和掌握方面给予重视，并在教学过程中，有意识的培养学生的相关经验和市场分析能力。使得能够在实现可持续职业发展能力营销人才这一培养目标时，达到营销人才对市场发展的有效适应
2基于学生职业能力培养目标的市场营销教学策略
2.1在市场营销教学中进行体验式教学
体验式教学是一种让学生以自我为中心，对自己所需的专业知识进行主动学习，并对学生在学习中所进行的体验给予重视的教学方式。这种教学方式可以让学生模拟出市场的真实情景，并在以不同情景的模拟为依据的情况下，设定出相应的任务角色，使得能够在由学生进行角色扮演时，实现学生对营销活动中存在的问题的有效处理。如此就不仅可以将真实的市场环境为学生模拟出来，还能够帮助学生在体验过程中，理论知识运用能力的提高，从而在加强学生对营销知识技能的掌握时，实现对学生职业能力的培养。
2.2在实际教学中改进现代化教学手段
随着现如今互联网时代的到来，各种课程教学也已经实现了线上和线下的结合。在这种结合当中，市场营销专业的教学也应用进了多种的现代化教学技术，像ERP的沙盘模拟、MOOC平台的优质教学视频、理财电子对抗实训室的运用以及营销类电子软件的教学应用等等，这些都是现代互联网技术的教学手段。在这样的教学手段当中，市场营销专业的实践性特点和作用就被充分的发挥了出来，其不仅能够对专业课程中教学案例的选取起着决定性作用，还能够在互联网技术和教学课堂中实现对各种最新信息的有效传递。基于此，就需要市场营销专业教师能够通过对市场营销现代化教学手段的改进，加强对学生专业知识技能的讲解，从而能够在提高学生专业知识的掌握能力时，实现市场营销专业教学效率以及学生相关职业能力的提升。
2.3在课堂教学中促进教学案例的更新
在市场营销教学当中，教师应该将学生掌握的理论知识向相关技能进行转变，而在这样的转变过程中，需要教师进行相应的案例教学。在市场营销教学中，案例教学就是不可缺少的课堂实践环节，这个环节可以实现对学生理论知识运用能力和分析能力的培养。基于此，教师在选择案例时，应当将具备新颖性和实用性的案例选取出来，这样就可以激发学生对案例学习的兴趣。如果说教师在对案例进行选取时，选择的是最近发生的案例，那么学生在对其进行体验和感受的同时就会增加自己当事人的代入感，进而也就可以实现案例分析教学情境性的增强。同时，教师在选择了案例之后，还要对案例的分析和讲解给予充足的重视。在讲解案例时，教师应该引导每一位学生进行积极发言，并对学生不同的思考角度给予鼓励，使得能够在拓展学生思维方式和思维空间的同时，促进学生思维能力的提高。而当学生分析完成之后，教师就需要对学生进行启发和分析，并对自身观点的相关信息进行整理，然后在总结归纳对案例分析的讲解时，促进学生对理论知识和实践技能的有效结合。通过这样一系列的方式，就能够在培养学生思维能力的情况下，实现学生的可持续发展，从而达到学生综合能力的提升。
3结语
总之，高校的市场营销专业教师在对学生进行教学时，需要将对学生职业能力的培养作为教学目标，然后在以市场发展需求为基础的情况下，培养学生的市场适应能力。如此方能在提高学生职业能力的同时，实现学生在市场营销方面的可持续发展。
市场营销毕业论文范文模板(二)：大数据环境下的市场营销方式改革发展新方向论文
【摘要】随着互联网技术的高速发展，人们越来越关注市场的变化，大数据逐渐渗透到各行各业，为企业的发展注入了新的活力，管理人员也应及时关注市场的变化，收集数据、分析数据，并且为企业找准未来的发展方向，尽可能避免发展过程中可能会遇到的风险，从而促进创新性发展。
【关键词】大数据市场营销改革发展
前言
近年来，大数据发展势头迅猛，市场营销方式也发生了极大变革，通过大数据分析各行各业的变化，为企业发展精确定位客户群，从而有效的提升企业的经济效益，大数据在市场营销中的作用也将持续扩大，利用有价值的信息做出科学的决策，推动企业的发展。
1.大数据的特点和价值
大数据在市场营销方式改革中发挥着重大作用，有效的推动企业经济的发展。大数据具有信息量大，数据信息全面等特点，并且能够减少极端数据对企业的影响，确保所得到的信息的高效准确，同时采取计算机记录信息的方式，能够有效的避免人工收集信息的麻烦，提升数据的准确性，分析市场需求、了解市场的情况，及时预测市场的发展趋势，从而为企业市场营销方式的变革提供了借鉴，对于市场营销的定位更加准确和高效，有力的促进了经济的增长。
2.大数据时代市场营销面临的挑战
2.1数据的真实性难以保障。大数据背景下，信息的数量和种类众多，并且难以区分真实性，企业想要获得准确真实的信息更是比较困难，大数据虽然具有海量收集数据的特点，但也无法通过分析抽样数据的方式，得到当前环境下的预测信息，从而导致未能对客户进行更加详细准确的定位，制定的营销方式不科学，增加了经营风险。[1]
2.2成本增加。大数据系统本身的成本就比较高，并且企业还要招聘专业的人员来负责这一领域，增加了人力成本，引入各类专业技术，对数据进行分析和管理，才能够保持大数据系统的运营，因此增加了企业的成本支出。
2.3数据的安全性降低。在信息时代，大数据信息的传输主要依靠互联网，因此数据的安全性得不到根本的保障，很多企业也因为缺乏足够的经验而使自身的发展受到威胁，同时计算机设备与信息技术在发展的过程中很容易遭受黑客袭击，造成重要信息泄露，影响了市场营销数据信息的安全性，不利于市场营销数据的分析。
3.大数据对市场营销方式变革的影响
3.1产品策略。我国目前经济发展较为稳定，人们的经济水平提升，对于产品的质量也有了更高的要求，并且逐渐向产品创新靠拢，个性化的产品与服务已经成为了经济发展的重要部分，市场影响的方式也发生了变革，通过大数据来开展个性化的营销，掌握消费者的购物习惯和消费喜爱，了解目前市场消费的趋势，从而帮助商品营销者更好地规划营销计划，最终制定出顺应市场发展的产品策略，促进产品的销售和经济的增长。[2]
3.2渠道策略。随着网络的普及，市场营销的方式也逐渐发生了变化，从过去的线下营销为主转变为线上营销为主，通过使用大数据来分析消费者线上的消费习惯和购买力，了解消费者的潜在需求，从而帮助市场营销人员制定出专业化的营销策略，不断扩展营销渠道，对于线上的产品进行详细的分析，准确定位，从而帮助企业制定出更加优质的线上营销管理模式，在大数据时代下，明确自身的发展定位，从而有针对性的投放广告，实现产品的广泛营销，增加曝光度，也提高产品的变现能力，为企业的稳定发展奠定基础。[3]
4.大数据时代下市场营销新思路
4.1挖掘潜在客户。利用大数据挖掘出潜在的客户，帮助企业在激烈的市场竞争力占有一席之地，因此，除了提供良好的服务之外，潜在客户的挖掘也是十分重要的。企业应利用好大数据这一手段，挖掘潜在的客户群体，拓宽自身的市场，从而增加企业利润；[4]还应利用大数据对各种媒体、软件进行分析，与拥有稳定用户的APP建立合作，为企业做营销，也可以自主筛选潜在的客户，为客户推送与其相关的内容，从而使企业的发展更加迅速有力。
4.2开展精准营销。近年来，市场竞争日趋激烈，如果没有稳定的客户群体或者是自身过硬的软实力，都会快速被市场所淘汰，因此，企业必须了解客户的喜好与需求，这样才能将自己合适的产品推广给客户，同时还应为客户建立消费档案，对于不同年龄层和不同职业的客户做出详细的规划，使用大数据，将大量的客户信息进行精准的分析，对客户进行科学、合理的定位，从而有助于为客户提供更加专业化的服务，实现精准营销；[5]通过大数据分析客户所浏览的网页，所购买商品的数量和种类，从而精准掌握客户的消费习惯与消费偏好，也帮助设计者设计出客户更加乐意购买的产品，有助于个性化定制服务的开展，从而赢得客户信任，提升客户满意度，使精准营销的作用得到充分的发挥。
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1论文的提出及意义
以阿里巴巴、淘宝、京东商城等为代表的大型电子商务平台逐渐成为现代企业产品销售的重要渠道。同时生产者和消费者借助互联网这一现代化的信息沟通渠道实现C&B的零距离，传统工业企业的生产及商务模式也在悄然发生变化。
传统电子商务教学存在的问题：
1.1电子商务专业的师资队伍有待壮大
电子商务是一个复合型的学科，这就需要一支具有复合型知识背景的师资队伍。因此，电子商务的专业教师必须是既精通计算机和网络信息知识，又熟悉商务活动的复合型教师，并且还需具有较强的研究创新能力。目前大多数高校的师资队伍存在师资短缺、教师结构不合理等问题。
1.2目前电子商务教学中缺乏实践教学
目前，在电子商务教学中使用的教材大多存在重理论，轻实践的问题。多数教材都是有关电子商务内容的介绍，涉及的案例较少，对操作技能的培养的内容则基本没有，无疑这明显不适应现代互联网+电子商务人才培养的需要。过多的理论知识既不适应学生学习的需要，又难以激起学生的学习兴趣，同时也给教师的教学增加了不少困难。
2论文研究内容与实施方法
2.1创新课程体系建设
以两化融合型电子商务人才培养目标位导向，合理设置和建设相关课程体系，开设更多的创新型课程。从基础、技能和实践三个层次开设相关高职层次课程。
大一课程以基础素养培养为核心，主要课程包括：《计算机操作基础》、《实用英语》、《商务沟通礼仪》、《计算机综合训练》、《Ruby或Python编程基础》、《电子商务导论》、《大数据》。
大二课程以专业技能和网络基础知识培养为核心，主要课程包括：《互联网基础》、《网站制作》、《网络营销工具》、《两化融合基础知识》、《数据采集工具》、《数据加工工具》、《企业信息化发展概论》。
大三课程以实习、实践为核心，培养学生职业技能，主要课程包括：《大数据挖掘与分析》、《网络营销实战》、《互联网思维》、《营销的故事》、《大数据采集实习》、《大数据加工实习》、《比特能工厂实训》。
2.2以实践为主导的教学模式研究
探索以实践为主导的教学模式，不断创新课堂教学形式，加大实践教学的学时比例，充分借助两化融合发展促进中心企业服务的实践基地为学生创造真实的教学环境。
（1）改变传统单一式、枯燥式的教学模式，融入一些活动、互动、讨论、沟通的多样化教学模式，让学生从快乐中学习，在快乐中成长。
（2）融合网站设计、网络营销、情报检索、大数据分析等技术，用实际例子培养学生对电子商务相关技术的理解和掌握，锻炼实战技能。
（3）模拟业务团队，以工业淘堡网商务平台为基础，根据学生的特长、兴趣等进行分组、划分成多个团队，组件比特能工厂各类业务团队，以实际企业服务需求为基础开展实训，增强团队协助意识。
3教学实施成果
根据目前企业互联网建设、电子商务建设实际工作需求，我们开展了以“网”、“络”、“营”、“销”四大课程及实践体系的核心教学，在“网”方面，我们教授学生们掌握如何企业设计、搭建、运营、维护企业网站与网店技术；在“络”方面，我们教授学生们掌握如何采集、挖掘互联网大数据资源（供应商、客户、原材料、产品技术、市场商机…），为营销提供数据基础；在“营”方面，我们教授学生们掌握现代最流行的微信营销、QQ营销、论坛营销、邮件营销、事件营销、博客营销、SEO优化等实践技能；在“销”方面，我们教授学生们掌握沟通技巧、客户服务、商务谈判、软文写作等商务技能。学生们在真实项目中训练、成长，将项目成果转换为快乐的教学成果，使学生们不再面对枯燥的学习氛围，而在实践中收获、提高。
两化融合型电子商务人才培养模式的构建与实施的前提条件就是以企业互联网+改革市场为导向，突出企业两化融合需求+电子商务+计算机的优势。为了把握市场需求，在制定教学方案初期进行深入的调查研究，在教学实施过程中持续调研，以保证专业教学方向的准确性、超前性和科学性。
参考文献
[1] 于春香.网络环境下的电子商务教学模式分析[J].电子商务，2014（04）.
[2] 费佳艳.基于市场发展趋势看电子商务教学发展[J].青年与社会，2013（11）.
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前言
现代科技技术的发展催生了“大数据”，大数据的产生不仅变革了信息技术，还为人们提供了有效方法，极深远地影响了社会经济等各个生活领域，促使各个企业开始实行网络营销模式，开展网络营销业务，本文就这个方面开始探讨网络营销中应用大数据的措施。
一、大数据和网络营销
大数据的意思简而言之就是大量的数据，深层含义是使用现代化的先进计算机技术，处理非人力或常规处理技术所能处理的大量数据，传统处理技术很难处理这些大量的数据资源，因此导致资源利用率低，鉴于现代化进程加快的背景，每天都会产生大量的数据，时间的推移只会让这些数据以滚雪球的速度增长，资料显示，互联网每天产生的数据有40ZB，所以，现代网络营销中，依托大数据，很多企业往往拥有大量的数据资源，但数据处理技术却不成熟，难以处理大量的数据。但企业在进行业务工作时，统计各个环节、统计分析客户和市场数据都会产生大量的数据， 怎样有效管理和利用这些大数据，对许多企业而言是一个比较严峻的问题。而进行网络营销又离不开这些大数据，因此，做好计算机大数据处理技术十分重要。
二、大数据下的网络营销模式更新
科技的发展促进了计算机技术的发展更新，网络营销中利用计算机技术，可以有效汇总大量的有用信息，创建一个基于大数据的网络营销模型。大数据之下，网络营销若想长久发展就必须不断更新，利用新技术不断摸索新方式。
（一）建立商品关联挖掘网络营销模式
商品关联挖掘营销是指在某种特殊联系的基础上将两种商品放在一起，进行营销推广，比如，美国的经典案例，啤酒和尿布，销售商将这两种商品放在一起销售，表面看起来这两种商品似乎并没有什么联系，但实际上却大有门道，许多美国妇女由于做家庭主妇非常忙，没有时间买尿布，所以往往让爱人下班时去买，将尿布和啤酒放在一起，人们在购买尿布时就会顺手买些啤酒，这就是尿布和啤酒之间的特殊联系。这种商品关联挖掘网络营销模式需要以大数据为基础探索商品之间的联系。
（二）建立基于大数据的社会网络营销模式
使用社会数据进行网络营销会产生大量的数据，具体案例有利用QQ、微信等社交媒体，在这些社交媒体上广告，增加产品销量，比如，红米手机在QQ空间里广告，通过大量转发，达到了很好的宣传效果，从而大大提高了红米手机的销售量，甚至超出了售前预期销量，这就是利用大数据进行社会网络营销模式的优秀案例。
（三）建立基于大数据的用户行为分析营销
在大数据背景下建立用户行为分析营销模式意指通过记录和分析用户的上网数据，总结出用户的喜好和经济水平，筛选出有价值的潜在客户，对其制定一对一的营销计划。这种营销模式具有很强的针对性，目前基于这种营销模式还开发出了一种新的社交工具――云信，它可以依据消费者发出的产品评价和社交历史记录自动分析消费者对产品的喜好程度，建立一个用户系统，为网络营销提供大量的、潜在的、有购买欲望的客户。
（四）建立基于大数据的个性化推荐营销
网络营销模式中，基于大数据背景下的个性化推荐营销模式是非常重要的模式，在目前的一些社交网络平台中，比如微信、微博、知乎等，用户可以根据自己的喜好建立属于自己的社交圈，在自己的社交圈中随时随地自己喜欢的信息，利用大数据，销售者可以收集这些用户喜欢的信息，分析消费者的心理需求，利用快速的网络传播速度和目前庞大的社交群体，进行个性化的商品推荐，这种营销方式和用户行为分析营销方式有很大的相同点，也具有极强的针对性。
（五）建立现代通信的大数据分析营销模式
现代通信数据分析营销模式的运用在实际生活中的例子有很多，其中比较有名的有淘宝中量子恒道统计，它主要有两种功能，一种是量子恒道网站统计，另一种是量子恒道店铺统计，网站统计主要是统计客户和第三方的一些数据和内容，比如网站访问量，全面监控数据变化，同时通过分析收集的互联网数据，归纳总结客户的网络使用规律，根据分析结果制定相关的网络营销策略，量子恒道店铺统计通常是实时统计淘宝店铺在运营中产生的数据，利用这些数据对店铺作出相应修改，吸引客户。
三、网络营销中应用大数据应注意的问题
以上是几种基于大数据基础的创新网络营销模式，利用大数据，网络营销可以实现无数种新型模式，但要达到高效利用大数据还需注意几下几点：第一，加强网站建设和运营管理，企业要进行网络营销首先是要建立一个公共网站平台，通过网站平台顾客可以对企业有一个初步的了解，能否给顾客留下好印象，使其对企业产品感兴趣就看网站建设如何，所以，加强网站建设非常重要，建立好网站后还要对其进行运营管理，维护好网站，实时更新资讯，吸引受众；第二，建设一支复合型网络营销人才队伍。成功的网络营销离不开好的人才队伍，人才队伍是网络营销的基础，企业应重视人才吸收，培训现有人才，组间一支高素质、高技能的网络营销人才队伍；第三，积极使用网络营销新手段。在现代社会，科技技术日新月异，企业要做好网络营销必须及时跟上时代潮流灵活使用网络营销新手段，比如利用最流行的通信软件推广企业品牌。
四、结束语
互联网信息技术的不断进步不仅产生、更是加速了网络营销的发展，网络营销与传统营销手段相比，它依托网络平台，减少了广告宣传费用，不仅可以为企业减少成本投入，更是增加了利益收入。
参考文献：
[1]陈卓.基于大数据的中小企业网络营销问题及对策探讨[J].中国市场，2016，09：21-22.
[2]韩松洋.大数据时代政治网络营销的本质研究[J].陕西行政学院学报，2014，02：88-91.
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大数据;营销模式;电子商务营销模式;SEO
1965年英国科学家戈登•摩尔发现摩尔定律即集成电路芯片上集成的电路数目每隔18个月就翻一番。摩尔定律见证了电脑的数据处理能力从千字节到兆字节到千兆字节再到万亿字节的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速跨入大数据时代。
1、“大数据”的定义和特征
在现代数字化世界，无论是运用科技进行沟通、学习和交流互动，只要我们运用科技活动，就会留下相应数字信息，这些就是数据，而且这些数据会随着时间的推移累积。大数据，由麦肯锡咨询公司最早提出，通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，如果我们将这些数据和企业内部的日常管理经营数据、供应链管理数据和消费者统计数据结合起来，就会得到大数据。大数据分析常和云计算联系到一起。大数据的特征表现在数据大量化、形式多样化、分析快速化、意义价值化。数据大量化是保证大数据分析结果的重要前提;结构化数据和非结构化数据构成了大数据的多样性;大数据的及时有效的快速分析并预测出准确的结果，是大数据有意义的前提;价值化是大数据的最终意义──获得洞察力和价值。
2、电子商务营销模式的优势和不足
营销模式是人们在营销过程中采取的不同方式方法。电子商务营销是网上营销的一种，是借助互联网完成一系列营销环节，达到营销目标的过程。电子商务营销模式是在传统营销模式基础上进一步提炼和创新，是一种更高级的营销模式。目前，电子商务营销模式主要有以下几种:电子邮件营销、论坛营销、博客营销、微信营销、口碑营销、病毒营销等。
2．1电子商务营销模式的优势。
在信息化快速发展的今天，电子商务的出现颠覆了传统的商业观念，相比较传统商务而言，电子商务营销模式具有以下优势:
2．2电子商务营销模式的不足之处。
与传统营销模式相比，电子商务营销模式优势显而易见，但由于其起步时间短，因此不管是在管理，物流，法律等方面都不及传统商务完善。电子商务营销模式的不足之处表现在:(1)交易双方缺乏信任感。与传统营销相比，交易的进行通过互联网实现，买卖双方不面对面交易，双方信任度低。如电子邮件营销，企业和商家通常采用群发邮件的方式，收到邮件的多数用户即使看到邮件发送者的姓名，也不认识对方，从而有抵触、排斥心理。(2)网络技术与安全性问题需要改进。在开放的网络上进行交易，确保网络上传输数据的安全性成为电子商务能否普及的最重要的因素，安全也成为电子商务发展的最大障碍。(3)缺乏相应的法律约束。以博客营销为例，任何个人都可以注册博客账号，添加好友进行营销推广，交易成功后一旦产品质量出现问题，因为缺乏相应的法律约束，买卖双方相互推卸责任，导致问题始终无法解决。(4)广告效果不佳。以论坛营销为例，网络用户只有访问该论坛才能看到企业广告，而网络上论坛数量如此之多，想要进入指定论坛，难度、效果可想而知。(5)微信营销虽然能够取得很好的效果，但仍然有不少潜在消费者不会使用微信，从而也就看不到商家在微信上的信息。
3、基于大数据的电子商务营销模式探索
大数据时代，电商企业需要改变观念，改变传统营销模式。电商企业通过对大数据进行分析利用，做到精确定位、个，探索更高效的营销模式;同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更好地开发新产品和服务、降低企业运营成本的方法。
3．1基于大数据的网站SEO优化。
网站SEO优化是在设计网站时使网站相关的关键词排名靠前，获取更多的流量，达到提高网站销售率及推广品牌的目标。以美国亚马逊网站为例，亚马逊上，有超过35%的销售来自站内推荐系统。其原理是追踪每一个访客的站内访问行为，建立推荐模型，预测访客可能感兴趣的商品，然后通过推荐模块在网站页面展示，吸引用户点击购买。大数据是当前网站SEO优化的重要基础，网站在优化运行时，需要注重数据的采集，借助第三方大数据平台进行分析，比如网站代码、网站图片、网站标签应该从哪些方面优化，网站的排版布局应该从哪些方面改进，质量从哪些方面提升等。通过大数据AB测试，了解页面布局和功能设计，避免主观判断劣势。借助大数据分析了解当前本行业网站相关用户点击热度数据，用户感兴趣的内容等，百度指数等诸多功能都能够为网站SEO优化大数据分析带来参考。大数据能够为网站优化提供方向，能够让网站优化从面面俱到，到有的放矢，让网站优化具有目的性。
3．2基于大数据的会员营销。
传统的客户关系管理，是通过对已购买顾客进行分组和差异化的营销互动。事实上，除了已购买顾客，网络上其他顾客在互联网上评论、更新个人信息、填写兴趣爱好、每笔交易信息等均有记录。电商企业通过掌握这些潜在顾客的行为数据，其数量级可能是已购买顾客的上万倍甚至更高，要对这些大数据进行整合分析。在大数据之前，我们对于这样一个庞大的潜在顾客群是无法管理和互动的。大数据使客户关系管理概念发生改变，变为访客关系管理，来访问的客户即使没有成功购买也能发展成会员。从访问到注册、加入购物车、支付、购买等环节，建立一个客户转化销售漏斗，这是进行会员营销的基础，电商企业要利用好这些大数据。
3．3基于大数据的媒体广告。
传统媒体广告包括电视、广播、报纸和杂志四大类，随着互联网的普及，PC互联网、移动互联网广告影响力更大。广告营销传播范围广，影响大。大数据时代，广告营销活动具有个性化、精准化和动态化特征。商家依靠收集到的用户大数据，对目标消费者群体的特征加以描画，商家可以通过消费者倾向度数据、行为数据和社交内容分析数据来洞察和识别目标消费者的特定需求;同时根据目标消费者的兴趣爱好、社交关系等制作动态广告信息内容;然后根据目标消费者媒体偏好、关注时间和使用频次选择合适媒体渠道进行精准化投放;最后依托社交媒体平台的点评、分享反馈信息跟踪和评测广告效果。电商要利用大数据做好媒体广告，需做到:(1)要有自身的大数据营销规划和架构，具有大数据营销的技术储备和思想意识;(2)培养自己的大数据营销人才，深入进行大数据洞察，而不是简单外包。
综上所述，大数据已成为全球语言，正如麦肯锡在其报告中所述:“在全球经济的很多领域，大数据在以很多方式创造价值”。在大数据时代，电子商务的竞争已经成为基于数据的竞争，谁拥有大数据，谁就有制胜的砝码，就可能成为大赢家。当下正是各大电商企业重视数据营销、数据分析的阶段，因此借助大数据的价值与功能，电商企业将获得更大、更好的发展空间。
【参考文献】
［1］甘丽新，涂伟．大数据时代电子商务的机遇与挑战［J］．科技广场，2013(8)
［2］冷东红，吕继红．基于大数据的广告传播模型研究—以春秋航空为例［J］．青年记者，2014(11)
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据(100EC.CN)监测数据显示，美国已有20%、30%的网络展示是通过大数据来售卖的，而目前中国还比较少，只有3%到4%，从这个角度来说大数据营销市场是大力可为的，有着广泛的发展空间。
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1.海量信息。互联网每天产生的数据信息，超过了以往任何一个时代的数据量，这些数据多以PB、EB以上的单位来计量。2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB，超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB）。①
2.高渗透性。不管是门户网站和视频网站，还是搜索引擎、电子商务网站，都不断生成着各种数据。网民在互联网上的消费或浏览行为，构成了大数据的基础，并且真实反映出当前的消费、需求情况和价值观念，深入影响人们的生活。
3.精准传播。大数据让互联网精准传播成为可能，利用网民网页浏览、消费购物、IP定位的基础数据，可以根据受众的浏览记录进行信息的精准推送，实现个性化服务与精准传播，预测网民的需求，并推荐关联销售。
专业期刊的发展
专业期刊的发行对象较为集中，内容专业性强。目前国内9851种期刊中专业期刊高达7000多种，数量庞大，但专业期刊的发展状况与之并不匹配。造成这种情况的原因是多方面的，既有办刊理念上的因素，也有专业期刊体制上的问题。
1.专业性强，受众少。专业期刊由于专业性和学科性强，其受众范围窄，所刊载的内容大多数以专业性较强的学术论文为主。正是因为专业期刊的专业性，所以受众范围较为集中，具有明显的分众性，能够为专业期刊的大数据营销奠定基础。
2.数字出版的冲击。随着数字传播的普及，数字出版已经成为专业期刊的重要出版方式，国内一些专业期刊已经不再依赖传统的出版模式，专业期刊仅进行少量的纸质印刷。国内发行量大的纸质专业期刊少，一些纸质版只是用于赠阅读者和交流发行。
3.市场化程度较低。国内专业期刊大多是由各级学会、协会、高校、科研院所等机构主办，资金来源依靠主办单位的拨款，以发挥专业研究的社会效益为首要目标，不太重视专业期刊的经营，造成专业期刊市场化程度低，大多数专业期刊无法依靠广告收入维持日常运营。
4.内容传播方式单一。移动互联时代，媒体融合已经成为传播的趋势。在大数据背景下，大多数专业期刊依旧以纸质出版为主、数字出版为辅，部分专业期刊虽开通了微博、微信，但效果不佳。
大数据时代专业期刊的读者
在网络和数字传播时代，读者对专业期刊提出更高的要求，专业期刊不仅要刊登专业的内容，还要与读者进行有效沟通，专业期刊必须适应新媒体时代的变化。
1.目标受众的分众化。专业期刊的专业性定位决定了所刊登内容以所在学科领域的前沿课题和研究成果为主，所针对的目标受众是分众人群。专业期刊的目标受众具有相似的专业研究领域，专业内容需求，职业、学历等人口统计学特征。
2.受众媒体接触行为的变化。专业期刊的部分读者受过良好的教育，对新媒体发展较为敏感，是最早体验和使用新媒体的用户群体。他们已经减少了传统媒体的接触，更多采用网络媒体、智能手机终端。读者是大数据的生产者，也是使用者，享受着大数据带来的便利。
3.专业期刊使用方式的变化。研究者通过数字出版平台获取专业文献是科研和工作的需要，通过及时了解行业与专业资讯，增强指导科研与工作的能力。目前，学术期刊的读者需要的是学术信息，并不一定是某种具体刊物。读者将从订购某种刊物转向订购相关的文章，甚至是文章中的某个部分。②及时、准确地了解读者的数据需求，能够指导编辑的选题策划。
4.数据获得的方便性。长期以来，研究者除了主动阅读纸质期刊外，更多的是利用数字出版平台进行数据检索，了解最新的行业资讯与专业研究趋势，这种被动的检索方式已经满足不了读者的需求。大数据时代，专业期刊要提供更好的使用体验，根据相关研究者的研究方向、专业领域的热点，主动推送相关资讯给目标人群。
专业期刊的大数据经营策略
专业期刊经营的核心是期刊的内容策划、发行策略和营销模式，要改变专业期刊的困境，需要对海量的大数据进行分析，及时发现行业需求，掌握行业研究趋势，增强专业期刊的市场竞争力。
1.大数据的期刊编辑策略。第一，选题策划保持前沿性。大数据能够帮助编辑更好地进行选题策划，专业期刊编辑借助专业的数据分析软件进行数据研究，如CiteSpace文献引文网络分析软件，通过多元、分时、动态的信息可视化技术，可以直观地显示该学科或知识领域最新的研究趋势与动向，③从而及时了解和把握专业期刊选题的前沿性。此外，期刊编辑还可以关注知网最新数字出版文献，以及专业性的网站、论坛，及时了解该领域的研究热点。
第二，获得稳定的专业稿源。期刊编辑可以根据选题策划，引导专家、作者撰稿，打造期刊品牌栏目，增强专业期刊的品牌影响力。通过编辑与行业专家学者的有效沟通，可以获得固定、稳定、高质量的稿源，从而改变当前专业期刊被动等待作者投稿的局面。
第三，建立作者与研究机构数据库。大数据分析能准确发现该专业领域权威的研究机构，以及重要研究成果、研究专家，建立约稿专家信息库，确保专业期刊刊登内容的专业性和前沿性。同时，利用大数据专业期刊能够掌握该领域内主要研究者的研究趋势，通过关注权威专家的研究方向，为期刊选题策划提供参考。
2.大数据的发行模式。专业期刊应重视受控发行（Controlled Circulation）模式，在大数据的支撑下实现最大的传播效果。专业期刊必须建立读者和研究机构数据库，遴选该领域专业的研究学者、行业专家、研究机构进行免费直投，通过有限的发行数量精确直达核心读者。④受控发行还需到达专业期刊的潜在或者直接广告客户，通过每期精确直达广告客户，能够影响广告主关注该期刊的广告传播效果，为专业期刊的广告销售创造条件。
专业期刊要继续加强数字出版发行。数字出版是专业期刊最主要的出版和发行方式，其传播优势明显，读者可以通过数字出版平台快捷、方便地获取内容。专业期刊应尽可能增加被收入数据库的数量，力争收入国内外知名的数字出版平台，通过数字出版能够提升专业期刊的关注度，增强专业期刊的影响力。
除了传统的纸质版，专业期刊还应该利用网络传播优势，开发新的形式。杂志社可以同步推出电子杂志版、电子书版的期刊，免费为注册用户提供下载和订阅，方便读者利用碎片化的时间获取信息。新增用户注册数据，扩大目标发行对象的数据库。
3.大数据的营销策略。专业期刊应重视大数据时代的品牌营销。期刊的三次售卖分别是发行、广告和品牌营销。随着纸质版印量减少和目标受众阅读方式的改变，专业期刊的纸质印刷数量减少，其发行量直接影响到广告主的广告投放效果，因此，大多数的专业期刊发行和广告收入较低。专业期刊应利用大数据的优势，重点从期刊的品牌营销切入，利用专业期刊的专业性优势举办学术会议，开展技术培训，提供专业论证与技术认证服务，提高专业期刊的品牌知名度，增强其学术影响力，做到社会效益与经济效益共赢。
专业期刊的跨媒介经营是大势所趋。在网络传播背景下，专业期刊可以利用其在专业领域的优势，建立专业网站，开通微信、微博等，根据目标受众的媒体使用习惯建立跨媒体的传播平台。充分发挥大数据的信息整合优势，利用专业期刊建立的跨媒体平台进行广告营销，发挥纸质媒体与网络媒体综合互补的优势，扩大杂志和新媒体平台的读者群。
专业期刊要发挥公关策划优势，根据目标企业营销的需求，利用事件营销推出主题性的公共活动策划。专业期刊的事件营销主要采取借势和造势两种策略。通过突发热点事件借势营销，专业期刊可以根据广告主的营销需要，进行主题性活动策划，巧妙植入广告主的营销信息，吸引目标人群关注。专业期刊还可以主动为企业营销造势，营造行业关注热点，比如结合行业热点，联合相关领域的企业召开研讨会、论坛，进行评奖等。
专业期刊要利用大数据开发衍生产品。利用大数据整合与分析的优势，专业期刊能够准确地掌握该专业领域的研究趋势与前沿动态，可以策划出版专业书籍、著作，还可以整理已经出版的专业研究文献，推出主题性策划的集刊，发挥专业期刊的专业优势、作者资源、发行渠道等综合优势，通过衍生产品提高专业期刊的经济收益。如《广告人》杂志利用其在广告行业中的影响力和编辑资源优势，通过对国内广告教育需求的数据分析，与机械工业出版社、中国人民大学出版社等出版机构合作，出版了一批广告专业书籍，图书出版成为《广告人》杂志重要的收入来源。⑤
注释：
①周小华：《“大数据”时代中国学术期刊的转型与发展机遇》[J]，《科技与出版》，2014年第4期，第102～104页
②喻国明 宋美杰：《中国传媒经济研究的场域分析――基于共词分析与词频分析方法的探索》[J]，《文化与传播》，2012年第2期，第1～11页
③周华清：《学术期刊的受控发行模式研究》[J]，《出版发行研究》，2012年第3期，第64～67页
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一、阿里巴巴大数据营销应用分析
阿里巴巴的消费数据覆盖面广，累积量大，并且具有很强的数据挖掘能力，这些促使阿里巴巴成为大数据应用的先导者，以下从两个角度来分析阿里巴巴对大数据营销的应用：
（一）企业外部。阿里巴巴的数据库中记录着大量的用户数据信息，在保证用户权益的前提下，将在阿里巴巴平台上发生的物流数据，通过互联网技术，共享给各个物流快递公司，接着由阿里巴巴做好仓储和远途运输，由各地的快递来配送给客户，并由此形成一个开放、透明、共享的大数据库，开辟了电商企业、物流公司、仓储企业供应链服务商等的协同服务模式，在提高社会资源利用率的同时大大提升了电子商务的服务水平。
（二）企业内部。阿里巴巴各个部门的业务不同，所需的数据类别也不同，阿里巴巴为了避免数据收集的重复性，采用延伸基础性数据的挖掘深度的方法，并将所得的基础数据库进行统一使用和管理，比如，用户在注册网站时，其他网站的性别只分为男性、女性两类，但是在阿里巴巴却有着18个性别标签[1]。通过大数据平台，阿里巴巴将用户在网络上的各种活动进程一一记录，通过分析后能够较高程度地还原客户的实际需求，进而针对客户的个性化需求，向客户推销出符合客户意愿的产品，这种营销模式不仅有利于有效巩固用户群体，还能够进一步扩大用户群。
二、阿里巴巴大数据营销应用存在的问题
大数据营销为电子商务企业提供了众多的价值源，为企业的发展提供有利的途径和方法，但任何技术或工具的运用都需要企业各个方面的支持和配合[2]。作为大数据营销的先导应用者，阿里巴巴在大数据营销应用中也存在一定的问题。
（一）数据存在失真情况。数据的失真主要体现在两个方面：一方面，消费者在注册时可能会输入虚假的个人信息或者是一人使用多个账户、使用他人账户等，其在网络操作过程中产生的数据信息本身就不真实，然而这些数据仍会被阿里巴巴当成不同的用户记录下来，造成用户信息混乱，难以反映真实的用户需求；另一方面，由于网络技术的发展和消费者的个性化需求促使阿里巴巴每隔一段时间就要进行网站维护与更新，在这个过程中，会有不少用户因为不熟悉新的界面而进行错误的操作，这些错误的操作信息也被阿里巴巴记录，造成数据库中真假信息混杂，严重影响了大数据的质量。
（二）消费者的个人权益难以保障。阿里巴巴全网的活跃用户超过四亿以上，远超过其他门户、搜索等主要媒体，这些数据关联了从消费行为、生活信息、财产信息的方方面面[1]，并且阿里巴巴所拥有的“大数据”是由大量“小数据”组成的，而“小数据”是由一个个用户产生的，如社会媒体上用户或交互的信息、用户网上购物的消费记录、使用搜索引擎的搜索记录和用户消费数据等[3]，虽然阿里巴巴在用户信息安全方面做出了不少努力，但其拥有的用户信息量很大，一旦泄露，其造成的危害和影响难以想象，并且直至目前，阿里巴巴仍没有提出有效预防用户信息泄露的方法或是用户信息泄露之后的维护方法。
（三）大数据营销效果易出现两极化。用户在使用淘宝的过程中会将自己的手机号码、邮箱等联系方式提供给阿里巴巴，为了扩大经营，阿里巴巴会进一步分析数据库中的客户需求，针对不同的客户，通过短信、邮件等形式向客户推销产品，这在某些方面增加了客户，然而大多情况下这些信息会被消费者无视，更有甚者，会引起消费者的反感，因此，大数据营销的效果如何，仍存在极大的不确定性，效果难以预料。
三、阿里巴巴大数据营销应用的发展建议
在大数据产业市场规模逐渐增加的背景下，阿里巴巴的大数据营销取得了一定的成就，但也由于对大数据的研究仍处于起步阶段，数据的质量、性质难以保障，并且能被挖掘出来的价值和难度也难以估量，本文结合阿里巴巴大数据营销应用中存在的具体问题，针对性地提出以下相关建议。
（一）加强数据处理，提高数据有效性。加强数据处理应从两个方面下手，一方面是引进相关专业的高素质综合性人才，研发有效的数据分析工具，加强企业的数据处理能力，并借此进一步完善数据管理系统，修复数据系统中的各种隐患漏洞，有效筛选有价值的信息数据；另一方面要提高挖掘数据技术，充分实现数据价值，如物联网传感器、视频监控设备时时刻刻都在收集海量数据，但价值没有微博大，因为数据难以变现；运营商拥有用户通信相关数据，从语音到短信再到位置，量大过任何一个互联网巨头，只能白白浪费，因为运营商不被允许也无能力去利用这些数据[4]。
（二）加强数据安全管理，维护用户权益。目前，即便客户同意提供个人信息，但对于企业留存用户个人信息是否侵犯用户隐私尚无明确的法律条文，这就使得用户的个人信息在阿里云端的安全性得不到法律保护，存在极大的安全隐患。对此，阿里巴巴需要加强企业内部管理，严格数据系统安全管理制度，应当明确规定内部员工对于用户信息的保护和管理条例，建立问责机制，责任落实到个人，对于因个人利益而泄露用户信息的员工要加大惩罚力度，防止不法分子乘虚而入。与此同时，也需要保障用户对自己个人信息的修改、删除等权利。
（三）挖掘客户需求，加强营销效果。阿里巴巴可借助已有的用户信息，针对不同客户的个性化需求，采取市场调查及预测等方法，加深对其购买习惯的熟悉程度和把握程度，确定良好的产品推荐的时机和种类，比如节假日期间，下班时间，购物节等，也可尝试向其推荐其他的互补性产品，充分挖掘客户的潜在需求，这样不仅保证了推销的及时性，又避免了客户对于产品推销的厌恶情绪，从而扩大客户群，提升企业利润。
四、结语
综上所述，大数据营销是促进电商提高经营能力，提升利润空间，进一步推进网络市场经济发展的重要手段。由于大数据营销仍处于起步发展阶段，电商企业大数据营销应用中存在着各种问题，但这些只是大数据时展必然会存在的阶段性问题，只要针对这些问题提出有效的应对策略，大数据营销将不仅是局限于类似于百度、阿里、腾讯等电商企业，其应当在各个行业各个部门全面发展，从而进一步提高社会资源的利用率，推动大数据时代的发展。（作者单位：陕西师范大学国际商学院）
参考文献：
[1]甄妮.电商企业大数据营销的应用研究[D].广东外语外贸大学，2015.
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中国移动10086客户服务热线为客户提供了便捷的查询服务，客户可通过10086自动语音按键提示查询所需服务，通过拨打中国移动10086客户服务热线可以迅速查询到常用业务。10086按键的设计是通过大量客户查询服务为记录分析研究，通过文本挖掘设置出合理的顺序。通过文本挖掘对每项业务设置出合理的按键顺序，并且使得每项服务的顺序得到合理的优化。
1.中国移动10086按键设置介绍
中国移动100086自动语音按键提示给客户带来方便快捷的查询服务，按键语音提示的设置顺序是通过中国移动公司相应的研究团队研究得出来的。中国移动的客户量很大，所以客户的查询量也很大，能够获得较大的数据量。
10086客服热线是经历了一个不断改进的过程，10086客户服务热线可能还存在地域的差异，这里我们主要分析通过文本挖掘设置出合理的自动语音提示的按键内容。
1.1 10086按键设计与客户诉求分析
根据10086人工服务，将人工服务资料通过录音并转化为文本形式，提取有效信息。通过对客户查询服务的大数据记载的文本挖掘，10086客户服务热线会为客户提供更为便捷的服务。10086按键内容的设计，满足了多数客户通过最简洁的方式查询自己想要的服务，给客户带来良好的体验感。
1.2 10086客户语音服务系统的优势
首先在初级菜单中涉及到移动公司常用的服务与查询功能，用户可以根据自己的需要进行自助语音服务，对于特殊的业务需求，设置了人工服务功能，以保证满足所有的客户需求。
其次，通过层次的细分，客户能便捷得通过提示找到自己的需求以得到相应的服务，而不会耗费更多的时间。
再次，客户语音服务系统的几乎每一层都包含了返回上一层和返回主菜单，这样做的好处就在于用户一旦选择错误按键可以更快捷的退出该层级，以找到符合自己需求的按键服务。
1.3 客户语音服务系统设计的意义
10086热线的设立，在满足客户服务的需求同时，增强了客户的体验感，是客户能感觉到使用移动通信的舒适和方便，成为移动通信忠实的客户资源。同时考虑到每个客户的关系网和人脉圈，能为移动通信的推广和普及起到重要作用，所以让客户满意，能产生巨大的收益和潜在收益。
2.文本挖掘
2.1 文本挖掘的背景
传统的语言的理解是对文本进行较低层次的理解，主要通过分析词、语法和语义信息，并通过句子中出现的次序发现有意义的信息。文本挖掘中文档本身是半结构化或非结构化的数据挖掘的成果应用于分析自然语言描述的文本，这种方法被称为文本挖掘或文本知识发现。
文本挖掘与数据挖掘的主要区别在于文本挖掘的数据源是非结构化形式的文本数据。文本挖掘是从大量的与用户需求不相关的资料中发现隐藏的相关信息，是一个新知识发现的过程。
2.2 中国移动客户服务与文本挖掘
在文本挖掘的过程中所选用的数据是中国移动10086客户服务人工服务的语音内容。10086人工服务通过将语音转换成文本形式，然后对文本进行提取，找出相同意思的词语进行预处理，剔除不用的信息数据，对其进行整理，将其转换成可以文本分析的形式。
文本预处理是指选取任务相关的文本并将其转化成文本挖掘工具可以处理的中间形式。主要包括去除标点和停用词、提取英文词干、中文分词、词频统计，建立特征词条矩阵，训练集和测试集的分隔，特征选择，权重计算和文本表示。
进行文本分类挖掘的最终目的是将语料库文本自动分类，文本自动分类挖掘系统就是根据构建好的分类器把对象文本归到不同的类别。常见的分类器有贝叶斯算法、K邻近算法、决策树算法、神经网络算法及支持向量机算法。
中国移动客户服务热线10086将语音转换的文本经过预处理为下一步文本挖掘做好准备。经过预处理去掉赘余的信息，保留有用的信息，并将其分类处理。经过分词、特征选择、权重计算以及文本表示这些预处理过程，为分析研究客户的需求提供了有效的信息及合理的形式。
3.实情探讨
中国移动有着大量的客户，可以获得大量的数据资料，可以应用大数据对客户资料进行分析，而且可以通过进一步研究进行精准营销，通过对大数据的应用及分析，可以帮助公司企业制定相关政策。
通过10086热线自助语音服务功能得到的数据和资料近一步完善之前得到的数据资料，对于移动公司进行精准营销和客户推广提供了一手资料。10086热线符合精准营销策略，也是移动公司营销手段的发展和开发。
4.结论
通过文本挖掘，公司可以根据自己客户的服务需求设置出合理的按键内容及顺序。比较移动公司和各大银行的客户语音服务设计，可以得出结论，公司、企业和金融机构在设计自己的客户服务语音系统时，首先以自身机构设计和服务为基础，相应构造出客户需要的服务；其次，比较各种不同的语音服务系统，发现必定会有人工服务作为反馈系统，并且通过长时间的积累，能够发现语音系统自身不足；最后，客户语音服务系统的每一次优化和补充，都是对文本分类和文本聚类技术的结合和运用。
参考文献：
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广告营销是指企业通过广告对产品展开宣传推广，促成消费者的直接购买，扩大产品的销售，提高企业的知名度、美誉度和影响力的活动。随着经济全球化和市场经济的迅速发展，在企业营销战略中广告营销活动发挥着越来越重要的作用，是企业营销组合中的一个重要组成部分。大数据时代的广告营销在数据分析上的基础上明确了广告信息受众。趣味广告，互动广告和个性化广告是广告营销的发展趋势。
1.数据分析与广告信息受众
大数据时代广告信息传播目的性更强，信息受众经过一系列数据挖掘与数据分析将更为准确。传播媒体在大数据时代的作用将更为突出。传媒作为沟通人类的桥梁，在移动化，社交化、智能化的今天已经成为人们生活中必不可少的“陪伴”人们通过媒介使用在持续产生着海量数据，这些数据将成为大数据时代的重要资源，同时传媒也是沟通各种类型商家与用户的纽带，在数据分析的基础上能够通过传媒使商家与用户建立起深入、持续、稳定的互动关系。
大数据时代的数据分析使得市场细分和目标市场选择变得可视化。商家和媒体通过各种渠道收集和整理用户数据，并根据聚类分析划分不同类型的信息受众，使得市场细分和目标市场的选择更加客观，广告的设计和投放能够直接面对有相关需求的客户。这种客观性和直接性不仅表现在对广告内容的把握，更体现在对广告投放渠道的选择。
广告营销最重要的是效果，让不同地域的受众看到不同产品的广告，利用独有的区域定向模式技术，将网民以地域 （精准到地级市） 为单位加以区分，打破了以往互联网传播只可泛不可精的区域传播壁垒。大数据时代的市场细分将用户的信息行为，包括浏览路径，浏览内容，停留时间，最终选择等，转化为可用数据，并进行数据清洗与数据筛选，最后进行聚类，将属性相同的用户集中到一起，根据其特点选择广告投放内容和途径。并深入分析各节点之间的关系，找出其中规律，有目的地进行广告，从而避免了广告投放的盲目性，实现“不同人看不同广告”的效果。
2.趣味广告
通过对营销以及传媒发展历史的梳理可以发现，很多经典的成功案例都与“趣味”这一因素密不可分，“笑声”已经成为广告制胜的重要法宝，许多广告因为幽默、生动、有趣而受到广大观众的欢迎。观众的好感度直接影响着消费者对广告产品的接受程度。好感度越高的产品和品牌更能得到消费者则的青睐。如此看来，广告的“趣味”性是决定广告是否成功的重要因素。
创意广告出现的形式有很多种，其中主要有搞笑型、公益型、惊奇型、讽刺型、雷人型、夸张型、无聊型等多种形式，最主要的是要有创意，想象力。因网络文化的发展创意广告也随之高登，受万众的欢迎。创意广告具有渗透性、流传性。能凭借吸引人的创意在网络上迅速自发以葡萄藤形式推广流传。并让广告元素深入移植。主要以视频的形式表现出来。趣味广告要紧跟时代潮流或选择有吸引性的主题。在广告风格和广告台词的设计上可以选择网络流行风向中的语言和表达。比如爱奇异视频中的奇葩说栏目，将广告宣传内容和节目选手结合起来，既幽默风趣，又体现产品的风格特点，牢牢地吸引了观众。很多广告选择电影中的经典桥段进行设计，比如《大话西游》中的“如果上天能够再给我一次机会，我希望是一万年”台词的应用，益达广告中经典老歌“如果没有你”的应用。
3.互动广告
广义的互动广告是指所有互动形式的广告，包括传统媒体中的互动形式的广告。西奥多・莱维特在其营销哲学理论中提到“成功的营销像是一场成功的婚姻，会不可避免地变成一种长久的关系，而买卖之间的相互交往界面也就变成可相互依存”。相互交往成为决定现代传播成功与否的重要因素。Web2.0，web3.0技术的成熟发展为互动广告提供了技术保证。微博，微信的广泛使用为互动广告提供经验。互联网电子商务白热化发展和小米粉丝营销取得成功为互动广告指明方向。大数据时代互动已经成为现代传媒业的一个重要特征。
由于PC、手机、平板电脑的终端特性，以及由此而产生的用户与视频之间的交互行为，让视频广告产生了无限的互动可能，如图所示：
图1.互动广告作品示意图
4.个性化广告
在大数据时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和持续发展的沃土，基于交叉融合后的可流转性数据，全息可见的消费者个体行为与偏好数据等等，未来的商业可以通过研究分析这些数据，精准挖掘每一位消费者不同的兴趣与爱好，从而为他们提供专属的个性化产品和服务。大数据改变了商业模式，未来市场是一个性化消费者为中心的，“未来广告的核心变化方向，是从现在每个人看同样内容的广告，演化为每个人看不同内容的广告”所以营销活动也要依托消费者这一中心展开创意的策划和实施。
我们都知道以往的广告模式是一对多的，广告商不知道自己的广告方式和手段是否满足用户的需求，但是随着媒体掌握越来越多的用户数据，能够方便地让企业通过技术分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像。通过这些洞察分析出来的这些用户画像，能够让企业对每类用户进行有针对性的广告服务。企业做广告不仅是要针对新用户，更重要的一点是对老用户的激活。但是怎样激活老用户，以及和用户更好地进行有效沟通，几乎是广告行业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对 用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化管理，让企业及时把把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
小结
大数据时代对于广告营销来说即使机遇，又是挑战。广告营销要时刻注意时代和技术的发展和变迁才能在数据化的浪潮中处于不败之地。趣味广告、互动广告、创意广告是广告营销为适应时代的发展而产生的不同的紧跟时代的营销形式，是发展的起点而不是中点。因此随着人类迈向数据化的脚步越走越快，广告也需要有更新更有效的营销方式，而这将成为以后学者研究的重点。
参考文献：
[1]歌晓.大数据 落地“三道坎”与信息安全[J].上海信息化.
[2]吴娜娜，任红丹，张璨 .以多芬为例浅析广告营销[J].产业与科技论坛，2009（08）：6-7.
