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网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分， 是为实现企业总体经营目标所进行的，以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动。笼统地说，网络营销就是以互联网为主要手段开展的营销活动。
1.1网络营销具有以下特点：
1.1.1营销市场的全球性
“国际化”是近几十年来市场营销的一个发展趋势。然而传统的国际营销受到种种限制，如要负担巨额费用，营销活动的深入程度参差不齐等，无论在参与主题个数还是活动内容上，都仅仅是准国际营销性质。在INTERNET上，凡以COM为后缀的域名都代表商业公司。INTERNET正在使地球日益成为一个村落，营销的国际化程度进以步提高了。
1.1.2资源的整合性
网络营销正在从“独角戏”到一对一双向互动。消费者有权自由访问，既可以只看标题，粗略浏览，也可以从头到尾详细查看。在交互式广告页面下，受众对感兴趣的话题可以一步步深入查询，直到满意为止。“消费者是上帝”在网络营销中将得到充分体现。
1.1.3营销与生产活动更加紧密结合。
尽管传统营销也能为生产决策提供信息服务，但随着变化越来越快的客户需求，传统的“开发—试产—定性—生产”的流程日渐落后。消费者可以通过网络直接向技术人员咨询，并提供建议，甚至可以根据自己的喜好设立产品，直接参与生产过程。
1.1.4从大规模无差异营销向个性化集中营销转变。
在网络营销与传统营销组合的比较中，我们可以看到网络营销具有传统营销不可比的优势：
（1）产品方面，传统营销只能对现有产品开展营销活动，既可以使消费者个人满足程度大大提高，又能使消费者在更大范围内选择需要产品。
（2）.价格方面，由于网络营销的费用大大降低，并且网上的商品交易价格完全公开，某一企业的产品价格要受到同行业、同类产品的价格约束。
（3）.渠道方面，由于网络化本身就是渠道的最佳形式，它使整个交易过程都在“举手击键”过程中完成，真正实现消费者与厂商的直接沟通，方便消费者购买，同时信息反馈也更加及时。
（4）.广告和促销方面，网络营销是一对一和交互式的。更容易引起消费者的认同，加强了企业与消费者的沟通与联系。
2、网络营销的影响
以大容量、高速化、交互式信息交换的巨型公共网络为基础的网络营销具有不同于传统营销的特点，在加上营销活动本身在企业营销中的特殊地位，使得在网络营销条件下，市场性质、消费者行为、企业运作方式都发生了变化。
2.1市场营销环境的改变。
（1）市场更趋自由化。（2）市场不确定将大大减少。（3）中间商的作用将受到削弱，各种形式的直销将十分发达。（4）高速信息处理与传输将彻底实现企业营销全球化。（5）市场交易手段趋向无纸化，转向传递电子数据。
2.2消费者行为的改变。
（1）消费者彻底从大众中分离出来，其权利将得到根本保障，并由历来的被动地接受营销信息，变为主动地参与企业的市场营销过程。（2）消费者与制造商及其服务企业共享营销信息控制权，并形成平等关系。（3）消费者购买行为将更趋于复杂灵活。
2.3企业运作方式发生变化。
（1）企业由内部协调转向外部社会化。（2）企业有条件充分利用外部资源，低成本、快节奏的开发利用市场机会，企业的活动将从价值链向价值网形式发展，甚至形成“虚拟公司”。（3）企业把速度放在竞争首位。公共网络的建立将迫使企业对市场机会做出快速反应，而强大的信息沟通能力将大大提高企业的反应速度。（4）企业营销结构趋于更直接和高效率，大大提高了企业效率。
3、网络营销的对策
要大规模推行网络营销，至少面临着8个方面的障碍，只有尽早采取相应对策，才能为网络营销打开大门。
3.1.购物观念和方式陈旧在中国传统的购物习惯是“眼看、手摸、耳听、口尝”，公众普遍感到网上购物不直观、不安全。
3.2.缺乏电子商务的商业大环境。比如电子货币、银行转账、局域网、广域网建设、INTERNET和INTRANET的改造升级等等。
3.3.网络基础设施不够完备电子商务的基础是商业电子化和金融电子化，目前，全国性的金融网还未形成，金融业自身的电子化还未实现，商业电子化又落后于金融电子化，制约了电子商务的生存、发展空间。
3.4.INTERNET的质量有待提高推广电子商务的技术障碍，主要表现在网络传输速度和可靠性。现行的中国INTERNET的传输速度很低，常常出现网络阻塞现象，同时还存在多种不可靠因素，包括软件、线路、系统的不可靠。
3.5.网上安全和保密亟待完善。既要保证电子商务方便快捷和资源共享，又要保证电子商务的安全和保密，必须强化认证程序，完善网上安全体制。
3.6.管理体制和运行机制不顺现行的信息产业管理体制，严重存在计划经济烙印，过度集中和垄断制约了市场竞争，有碍电子商务在全社会的推广作用。
3.7.公众缺乏电子商务知识和技能。中国是个发展中国家，必须在各个层次上普及上网络技能和电子商务知识，才有可能在中国大规模推进电子商务应用。
3.8.网络营销法律问题做生意就避免不了发生纠纷，而网上纠纷又有其独特性。这个法律系统究竟应该如何制定它，由谁来制定，应遵循什么样的原则，其效力如何保证？
作为网络营销的主体—企业推进网络营销的对策有哪些呢？
（1）树立网络营销的观念。借助英特网，应用网络营销改善经营、开拓市场、提高企业竞争力，已被全球大公司认为是成本最低而效率最高的方式。（2）根据市场环境和业务状况，确定网络营销的具体目标，如树立企业形象、扩展市场空间、调查用户反映、改进售后服务等；制定、建立一套适应网络营销运作的战略。网络营销从实施到完善的过程，也是要求一个现代企业在信息时代建立健全、发展、完善、适应时代要求的企业动作机制理念的过程。（3）规划网站的建设，网站力争做到富有个性、具有特定功能；选择外部合作伙伴；整合内部管理，以利于网络营销的延伸；组织专人负责与外部联系以及内部的协调。再则，需要一批网络营销策划顾问。做好网络营销，需要一批既懂网络技术，又懂营销技巧的人才队伍；专门为企业建设、维护、提高网络营销提供服务。（4）充分利用“概念直销”的销售模式我国的国情决定了不能采用经典的网络直销模式，即不能像DELL公司那样，靠大量广告投入来拉近与顾客的距离，以弥补不能与用户面对面交流的缺陷；也不能靠金融电子化体系的支撑，完成与顾客的资金结算，然后再利用点对点的运输送货上门。
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引言
国际数据公司的相关研究指出，2011年全球数据生产量达1.8ZB，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。
1.大数据及其目的
现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。
2.大数据与统计学的对比
2.1样本统计与全样本统计的区别
样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。
2.2预测分析与非预测分析的区别
统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。
3.大数据对统计学的挑战与机遇
3.1数据生产、处理与应用的转变
相关统计部门经开展严格的统计设计工作，获得相关的统计数据，数据的预处理分别有数据清洗、非全面数据填补以及数据矫正等。大数据时代下的统计手段尚不十分明确，自大数据流环境而言，要不断探索新型抽样方法，并确保抽样方法的实时、连贯及可行性。除去传统的统计分析方法，还应当开发大数据动态分析、数据流算法等[3]。
3.2大数据时代对市场营销的机遇
3.2.1大数据营销的特点与价值
大数据营销的特点：I.数据采集多平台化特点，即大数据时代下，大数据的数据大多来源于不同的领域、不同的渠道。II.时效性特点，随着信息技术的急速发展，互联网用户消费、购物行为方式往往会瞬间出现转变。国际先进大数据营销企业AdTime基于此大数据营销特点，采取了时间营销措施，即采取相应的技术方式全面获悉用户所需，于第一时间对用户当下的需求进行回应，以使用户在下决心购买的最佳时间及时看到对应的产品广告。III.个性化特点，在大数据时代下，广告商传统媒体导向的营销理念逐步由受众导向取代，现如今，广告商可应用大数据了解用户的地理方位，需求内容等信息，达到对用户个性化营销的目的。
大数据营销的价值：I.升级营销与用户的匹配度，大数据营销不仅可提供给企业了解用户有效的途径，还能够于网络环境下，选取相关技术方法达到对用户精确定位的目的，从而开展好营销工作，升级营销与用户的匹配度。II.改善用户体验，大数据营销促使企业真正意义上认识到用户及其所使用企业产品情况，以给予用户最人性化的提醒。
3.2.2大数据营销的应用
（1）与消费者建立紧密关系
现如今，我国一些企业营销行为仍旧处于个性化定位信息、创意设计阶段，而无法对不同消费者展开个性化的营销活动。大数据时代下，经采用相关数据分析技术方法，基于对消费群体喜好、传媒接触习惯等展开有效的分析，达到特定营销活动明确开展的目的，实现企业精心开展的营销活动精准的辐射至目标消费群体处，与消费者建立紧密关系，极大的改善营销效率、质量[4]。
（2）掌握竞争对手数据
企业通过对竞争对手数据的有效掌握，获悉竞争对手发展状况，基于此帮助企业制定科学合理的产品价格，提升企业产品市场竞争优势。与此同时，企业务必要全面实施以事实为前提的决策手段，广泛地应用数据分析方式对企业每一个发展运营步骤进行优化，经对企业一系列数据的充分优化、对接，促使业务环节中潜在的价值得以被有效挖掘，降低生产成本，知己知彼，促使企业在日趋白热化的市场竞争中占据有利位置。
（3）挖掘企业内部数据
“市场未动，数据先行”俨然转变为国际上企业有效运营发展的一致认识，为了提升企业管理效率，要求企业要充分挖掘企业内部数据，并展开有效的整合、分析，以为企业相关人员做决策提供有利的参考依据，提升决策准确性，促进企业可持续发展。
3.2.4 企业的应用案例――以亚马逊为例
在应用大数据开展市场营销方面，美国亚马逊公司一直处于领先地位。亚马逊研发出“用户未下单，先发货”功能，即结合用户的购物需求数据信息，分析用户想要购买的产品，达到用户未下单，提前发货的目的。此外，亚马逊通过对用户检索信息的分析，评估流感的传播，但这仅仅为海量检索数据中的一项用途，相同的数据能够应用于预测大选结果、预测某类产品市场行情等等，极大地降低了统计成本[5]。
3.3大数据时代对市场营销的挑战
3.3.1信息收集
大数据并非就是对数据信息展开盲目的收集，即便收集了再多的数据，倘若这些数据并非是市场营销所需要的，如此便会导致前期收集来的数据信息，变成一堆“数据垃圾”。鉴于此，为了避免这一情况发生，务必要充分分析业务需求，再对自身存在价值的数据展开收集、归纳，如此方可实现大数据的有效收集应用。
3.3.2经验与数据
数据采集完毕后，面对参差不齐的数据，还应当做好数据评估工作，评估对何种目标受众开展市场营销工作。鉴于此，要求采取科学合理的手段，将这些参差不齐的数据整合成可被市场营销实践应用的，经结合过去的经验，与采集数据进行有机融合，实现对目标受众的有效分析确定。
3.3.3分析与优化
数据分析，一方面是实现数据优化，一方面是进行决策层面上的调整、转变。此环节对于专业人才的需求提出了严苛的挑战。数据分析、数据优化对于专业人才的知识框架要求大不相同，这要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才，还要打造数据优化人才队伍。
3.4大数据营销的未来发展趋势
信息技术不断发展，单一媒体导向的“消费者碎片化”俨然无法达到企业对于数据多样性的需求。大数据时代下，媒体的跨界融合实现对“碎片化”受众的充分聚合。在科学技术技术不断进步的背景下，跨媒介、跨平台、跨终端的多途径将不断被开拓，将使庞大的数据信息获取多维度的整合，并且在多样化网络环境下，消费者主观信息与客观数据有机融合，构筑全面用户数据库环节，将成为未来大数据营销发展的必然趋势[6]。
4.结束语
总而言之，大数据为传统统计学带来了严峻的考验，也为传统统计学有效发展创造了良好的契机。在大数据时展潮流中，我们应当充分的认识到大数据对于传统统计学而言，是补充而不是更替，构建于样本统计、预测分析内容上的传统统计学，仍旧于社会统计、经济分析中占据着主导位置。大数据时代下，为了实现企业市场营销的有效开展，相关人员务必要不断专研研究、总结经验，全面分析大数据与统计学的对比，充分认识大数据对统计学的挑战和机遇，“与消费者建立紧密关系”、“掌握竞争对手数据”、“挖掘企业内部数据”等，积极促进企业市场营销的科学合理化。
（作者单位：中国人民大学）
参考文献：
[1] He Y，Geng Z.Active learning of causal networks with intervention experiments and optimal designs[J].J Machine Learning Research，2009，（09）：2523-2547.
[2] 游士兵，张 佩，姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论，2013，（02）：165-171.
[3] Deng K，Geng Z，Lin J.Association Pattern Discovery via Theme Dictionary Models[J].To appear in J Royal Statist Soc B，2013，（2）：162-163.
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麦肯锡全球研究院将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”。狭义上的大数据就是人们由于使用计算机连接互联网而产生的所有数据。在互联网已经普及的当下，网络技术和云计算的运用，使得网民的网络痕迹能够被追踪和分析处理，从而导致了企业营销体系变革甚至是解构。大数据营销被提到日程上来，大数据营销是基于大量数据，依托互联网的一种营销方式，多衍生与互联网行业，但传统行业将会把大数据营销作为营销战略不可置换的重要一环。
二、大数据行业应用展望
在以往的几年内，电子商务、网络营销越来越成为人们耳熟能详的字眼。随着网络技术的进步，一些遗留在互联网上的数据通过云计算得以被追踪处理，为企业营销提供更有效的数据，大数据这一概念逐渐被国内外企业运用。
1.大数据特征
根据google团队研究表明，大数据有着几个显著的特征，表现为“4V”。分别是数据量多（volume）；类型复杂（variety）；价值密度低（value），速度快时效高（velocity）。
上述四个特点一方面显示了现阶段消费者消费特点的变化，消费者消费时往往会有大量的数据作为支撑；其次由于信息技术的发达，智能手机，平板电脑等已经进入寻常百姓家，由此因使用互联网而产生的数据冗杂，互联网行业成为大数据营销首当其冲的行业。
2.大数据的价值
随着数字化信息的发展，根据《大数据行业应用展望报告2013版》研究显示，数字数据迅速增长，2000年，数字数据信息只占全球数据量25%，至2013年超过98%。呈现高速增长的状态。预计2016年大数据市场规模将达到238亿美元，2015年将全球产生440万大数据相关岗位。这些关于大数据的相关数据，大数据日益呈现着其不可忽视的商业价值，而对于企业营销，大数据的应用方向也逐步明晰。
第一，收集大量用户数据，形成对用户行为的分析；用户行为分析是企业制定营销战略的基点，互联网时代是数字的时代，社会化运用和云计算可以帮助企业以一个超快速度搜集消费者行为数据，更快的了解消费者生活方式，企业能够尽快做出符合消费者消费行为的营销战略，这是一种不可逆转的趋势。其次，开发新的业务增长点，从单一的客户数据的角度来看，有效的对客户数据进行管理会帮助企业寻找到新的发展领域。最后，大数据在改变数据分析思维，对企业营销战略的的帮助有着不可替代的作用。
三、大数据在企业营销中的应用
近日，万达集团在半年报中称，要尽快把万达电商推向市场，要让大家看到万达电商的物理形象，如果大家提到万达电商，就会立刻联想到真正的O2O，根据万达广场相关人士介绍，王健林的O2O核心是大会员体系，只需要手机可以扣费付款，由此获得积分，可以在全国范围内的万达旗下酒店等消费，由此获得消费行为大数据。如此庞大的会员体系转化成不可替代的广告价值，大数据的利用，将会为万达创造一个新的赢利点。
时间推回2013年，2013年，新浪正式宣布阿里巴巴占有新浪微博的部分股份，这无疑标志着阿里巴巴将会把未来电商营销的侧重点倒向微博营销，可以很清楚的联想，一个作为国内电商平台的巨头，一个是中国最大的平明言论大平台，两者具有互补关系，互联网渐渐形成互相开放的格局，阿里巴巴急需微博，QQ圈子等这样具有偏好推荐的工具。其中阿里巴巴更看重的是使用这些偏好推荐工具消费者所留下的大数据。利用大数据，进行创新，使得广告信息会在合适的时间出现在合适的地点，广告的形式和内容也将会贴进受众。
1.精准化营销得以实现
大数据时代其根本是提供了海量瞬间变化的数据，对比与小数据时代的数据分析方法，社会化运用和云计算大大提高了其准确性，客观提供了消费者消费态度和消费行为。在大数据时代，传统的营销体系将会渐渐被解构，随后又会重构新的营销体系，其中，精准化营销真正实现是营销体系重构的标志。
精准化营销，是通过在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化顾客沟通服务体系。大数据时代下，消费者细分更加精细，随着移动互联网的普及，互联网数据能够使企业拥有更多对消费者或者潜在消费者更多的消费行为特征描述，通常一个消费群体会有一个固定的消费偏好和位置偏好，企业在利用大数据，比如进行浏览偏好分析，点击偏好分析，兴趣组分析等，从而做到个性化的私人订制。
定制营销是精准化营销方式的延伸，企业在作出精准化营销战略之时，便已经为某一个或者某一类消费群体设计特定的产品或服务。从消费者出发，以人为本，进行每一消费者个人化的私人订制。
2.大数据营销多方共赢
媒体，广告主，用户三者共同造就了大数据营销，大数据是存留在互联网上的数据，用户是数据源，媒体是起因，广告则是根据用户数据通过媒体在传递给用户，用户体验得以反馈，不断改变以融合时代消费者。
互联互通是大数据营销的关键，阿里巴巴收购新浪微博的部分股权，显示出互联网互相开放共享的格局，腾讯游戏利用大数据进行用户分析，亚马逊、IBM等国际知名企业利用大数据营销，利用对海量数据的挖掘和分析，进行大数据管理咨询，形成大数据标准化，梳理所有可以获得的数据库，最终以大数据情报分析作为结果，都成为企业掘金的新方向。
互通互联的互联网企业，甚至是传统企业，将会因为大数据的特点，进行联防合作，虽然大数据在当前形势有很多技术难题，但是企业会有意识去去进行互联合作，但是作为国内企业接触大数据初期，大数据营销切入点是企业最关注的事。
四、大数据营销的切入点
企业在重构营销体系，顺应大数据时代的来临。基于大数据价值的基础上，开拓思路的切入大数据营销，对于大数据的市场价值已经在上文中简单综述，下面对大数据营销切入点的简单理解。
1.从客户视角，进行行为分析和特征分析。大数据最重要特征是数据海量化，企业能够获取更精确的信息，通过大数据，企业洞察顾客在寻找什么，而企业要做的，就是制定好一种或几种方案，帮助顾客去寻找，从而提高顾客满意度和忠诚度。
2.精准营销方式划分消费群体，个性化营销成主体。大数据为精准营销提供了数据信息支撑。精准化成为企业追求重点，在一种全新的营销环境下，一方面数据数量急速增加，质量却变得冗杂难以捕捉。另一个方面是产品和服务更加定制化，消费者市场并不是一个简单的划分，而是通过数据做到精细划分，企业所面临的是一个个消费者，并非一群消费者，个性化营销成为企业应对大数据时代的主体营销方式。
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一、“大数据”营销特征
相比较于传统的营销方式，“大数据”营销独具“四V”特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。第一，Volume。数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。“大数据”的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，Velocity。数据增长速度快，处理速度也快，时效性高。第三，Variety。“大数据”营销收集和分析的数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第四，Veracity。运用数据库，可以细分不同产品的目标市场，并能够更加了解自己与竞争者的经营状况。同时，利用目标客户信息的分析与研究（客户特征、消费行为、客户满意度等）定位传播渠道、策划营销方案及发展策略，公司可以为某项营销活动选择精确的目标客户，并且选择在恰当的时间，策划针对性的营销活动，从而增强活动效果及客户的反馈率。
二、“大数据”在卷烟营销中的应用
1. “大数据”用于卷烟市场细分设计
对于卷烟行业，随着客户需求逐渐个性化，对卷烟市场进行细分就显得十分重要。通过“大数据”分析对不同区域内消费者消费需求、日均消费量、交易方式以及消费习惯等进行分析，据此根据不同区域客户的特点对市场进行细分。市场细分可以根据不同目标客户群消费特征进行划分，然后根据细分小市场的区域特性来指导工厂的生产和门店设置。比如：对于购买卷烟的客户可以根据其用途分为自用和外送两种，对于自用消费者我们又可以根据不同地区日均消费量进行细分，而对于外送消费群体我们可以通过“大数据”分析其在卷烟品牌的要求、购买场所和交易方式的差异性，然后依次进行进一步的市场细分。
2.“大数据”用于卷烟企业品牌营销
美国营销专家菲利浦・科特勒指出，品牌是一种名称、术语、标记、符号或设计，或是它们的组合运用。对企业而言，品牌竞争力的高低决定着企业利润的大小，也决定着产品或服务的成败，更决定着企业的强大与弱小。现在是商品经济社会，不是古代的“好酒不怕巷子深”，当今的企业要生存必须把自己的品牌打出去，做品牌推广就是要更多的人了解企业，企业才能有发展，有活力，才能立于不败之地。而传统品牌营销方式主要采用“广撒网”的形式进行，不仅成本高，而且针对性较低，利用“大数据”对不同潜在客户进行分析，通过移动终端、网页等形式有针对性的进行广告投放。通过利用“大数据”精准营销的内涵，能够更好的实现品牌推广的目的。
3.“大数据”用于指导卷烟物流配送
卷烟企业传统的物流配送流程是：根据客户订单信息，指派最近的物流仓库进行发货，按照企业规划的既定路线送达客户指定的收货地址。但是这种配送流程一直存在很大的劣势，那就是一旦客户更改订单信息，这种一层不变的物流配送模式就不能满足市场的变化。而在“大数据”环境下，卷烟企业可以通过互联网技术、GPRS技术以及传感器等各种先进的信息处理技术对订单处理人员、仓库管理人员以及物流配送人员实现实时信息沟通，通过“大数据”对数据快速的收集、处理和传递能力对中途变化物流实现快速高效的处理。
三、结论
“大数据”给企业的营销带来的优势，随着技术的不断完善也日益显现。在江浙沪以及福建、广东等地，已经将“大数据”应用到卷烟企业的营销中，并取得初步的成效。随着“大数据”营销不断的发展和完善，其在卷烟行业的营销应用中必将大有作为。
参考文献：
[1]魏伶如. 大数据营销的发展现状及其前景展望[J]. 江苏商论，2014，15（15）：34-35.
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1大数据概述
大数据这一概念出现很早，但流行开来还是最近几年。它首先是一个极其庞大的信息数据系统，是随着信息网络技术的发展而出现的，以信息科学为技术支撑，在此基础上，通过多元化的信息搜集方式将千变万化的内容进行有效整合。正是从这个意义上说，大数据和云计算机有着千丝万缕的联系，大数据正是借助云计算方式，从而实现了对一系列数据进行加工处理，也因此呈现出以下特点：首先是数量大，能够对数据进行大容量的存储；其次是类型多，它的存储方式多种多样，比如图片、文字、位置等，并且在日益丰富；再次是密度低，即是指有的数据具有应用价值，有的则没有；最后是速度快，即是指数据传播、处理的速度非常快，这也是大数据的核心特点、关键所在。总而言之，正是由于上述四个特点，大数据日益流行开来。
2大数据视角下的营销特征
在大数据视角下审视营销，它体现出以下几个方面的特征。
2.1CEC时代的到来
众所周知，就传统的商业营销而言，其基本作法即是首先通过各种渠道搜集各领域的市场信息，借此来了解消费者的相关资料信息，然后在基础上来决定本公司的研发、生产、营销和推广，最后满足消费者的消费需求。例如，以常见的日用品企业为例子，传统的商业行为一般是：选定产品、生产营销、寻找买家。特别是当供大于求、生产的产品较多的时候，往往会采取一定的促销措施，比如打折、买一送一等，上述所言就是传统的商业营销模式。然而，随着近几年信息科技的迅速发展，大数据时代来临，上述传统的营销模式已经过时，难以为继，因为消费者在消费过程中拥有了前所未有的主动权，这些消费者也就是所谓的“CEC”。相关调查数据表明，目前绝大多数的消费群体均会自行收集相关企业、店家及其所生产产品的信息，不会再像传统那样相信商家所做的广告。例如，以常见的日用品企业为例子，现在的消费者往往会主动选择自己喜欢的品牌、款式等，同时主动选择自己喜欢的供货渠道、购物渠道，当然也会收集折扣信息，对企业提出他们所期望的系列服务。
2.2消费者的独特需求急需满足
相关数据表明，在当前的消费者群体中，90后、00后占据了主要部分。这一群体显现出不从众、要求特别等一系列鲜明的个性特征，进而形成了独特的消费倾向。比如，这一群体在消费的过程中，更多的是依据自我认知，没有固定的品牌倾向，其选择意向随时发生改变。对此，企业必须明确定位自己的产品特点，明确自己产品的消费者群体，在整个生产、营销的过程中，充分考虑消费者的个性化需求，最大限度地满足消费者的消费意愿，消费者就会在营销过程的任何环节脱离。正是从这个意义上说，在当前的大数据时代，无论任何企业，都要把精力放在如何满足消费者个性化需求上来，据此开展创新性的营销活动。
2.3消费者的多渠道购物选择
在大数据时代，消费者在购物的过程中，有着多渠道的选择，有着多种多样的接触点，这是当前市场营销所必须面对的一个棘手难题。通过调查发现，现在很多消费者相当聪明，他们会选择在线上、线下之间，在虚拟、实体之间灵活转移，决定的依据就是自身体验，而非企业的广告宣传。消费者完成整个购买过程，一般会先后经历多个阶段，期间，如果消费者对产品的价格、体验、服务等感到不满意，极易进行品牌跳脱，转而选择其他企业的产品。这就给企业带来了前所未有的压力。所有企业必须详细了解消费者的个性化需求，多渠道为消费者提供全方位的满意服务。
2.4市场呼唤个性化的定价
对产品如何定价，是一项决定企业效益高低的重要工作。基于此，产品定价策略也日益成为企业整体战略的关键部分。根据上文可知，由于目前消费者的独特需求亟需满足，消费者有着多渠道的购物选择，这就要求企业结合消费者的个性特点，对自身产品进行个性化的定价，这样才能有效提高企业效益，从而在大数据时代求得生存。例如，假设有一位某餐饮连锁品牌的固定客户，而且有着自己个性化的饮食需要，那么无论走到全国各地，只需要该连锁店的会员卡，就能随时随地品尝到自己满意的食物。与此相对应，该餐饮店会持续跟踪客户忠诚度，并据此制定个性化的食物价格，这样的作法也会受到固定客户的热烈欢迎。
2.5产品品牌必须表里如一
客观地说，产品品牌浓缩了企业的所有元素，其在消费者群体中的口碑如何，直接决定着产品营销状况。就传统营销模式而言，产品品牌只是涉及自身企业的外在形象，消费者如果体验不佳，只能自认为倒霉。然而，在当前的大数据时代，企业没有任何可以掩饰的元素，企业的所有在消费者当中都是透明的。在这种状态下，借助互联网络平台，消费者对产品一旦有任何的不满，都极易在相当大的人群中快速传播，可以在短时间内相关企业、产品的负面信息。因此，必须认识到，企业产品品牌必须时刻保持表里如一，而非依靠宣传广告和社会公关。唯有如此，才能在大数据时代做好市场营销工作，才能让企业在激烈的竞争中生存下去。
3大数据视角下营销创新的可行策略
当前，积极探索在大数据视角下推进营销创新的可行策略，对于改进市场营销极为重要。
3.1针对个性化群体实行个性化营销
在大数据视角下推进营销创新，首先是要针对个性化群体实行个性化营销，这就需要通过大数据，科学分析消费群体的行为、习惯、爱好、特征等。这项工作必须奠基在对消费者充分了解的基础上，它要求企业做到“比消费者更了解消费者自己”，这也顺应了大数据时展的趋势。因为，近些年来，广大人民群众的生活水平逐步提高，生活质量也在逐步改善，久而久之，人们对消费的需要就日趋个性化，对企业产品和购买渠道等也显得更加挑剔。所以，就像前文强调的那样，企业在进行产品设计生产、开展市场营销的所有环节中，必须时时刻刻关注消费者信息的变化，并在此基础上为消费者提供更加个性化的服务，这样才能真正满足个性化消费者的独特需求。
3.2认真实行精准化营销
客观地说，“精准营销”概念早已出现，很多企业在实践中也尝试过精准营销模式，取得了一定的收效。但其实，对产品真正做到精准营销的企业少之又少，最终导致企业垃圾信息泛滥、企业品牌受损、企业效益下滑。出现上述问题的最根本原因就是企业并没有对潜在消费者群体的数据特征进行详细准确地分析，因此，企业实行的所谓精准营销并没有达到多高的精准度。幸运的是，在大数据时代，企业可以通过大数据方法，对消费者群体的特征真正做到精准分析，为后续的营销策略提供极为可贵的参考资料。另外，企业也可以尝试借助日益流行的新媒体平台，分析互动记录，吸纳粉丝转化为本企业的潜在消费者。当然，这个过程中要注意筛选目标群体，真正实现精准营销。
3.3协调推进线上、线下营销
近几年来，在大数据时代背景的影响下，很多企业开始采用O2O模式作为营销创新的重要内容，取得了很大成功，为当前和今后营销创新提供了宝贵经验。产品线下营销即是指实体店销售，线上营销即是指电子商务渠道，线上、线下营销之间并非不可调和、非此即彼。事实表明，通过一定时间的博弈和演变，线上、线下营销完全可以在O2O模式下实现整合。简单地说，O2O模式的运行模式就是把线上的消费者通过多种多样的方法途径带入到实体店中，引导消费者在线支付购买实体店中的企业产品，最后依然是在线下获得产品售后服务，这也是大数据时代下互联网技术渗入到人们日常生活的必然结果。
3.4建立健全消费者互动反馈平台
在传统的商业实践中，不少企业难以做到的一件事情就是如何在所有的客户、粉丝群体中筛选出最有价值、最有潜力、最具稳定性的消费群体。当前，在大数据时代，企业可以做到这一点。比如，企业可以从消费者经常登录的网站内容来判断其消费倾向，来判断其喜欢的产品品牌，在此基础上筛选出重点消费群体。在精准分析上述数据的基础上，就可以精准预测消费者的个性化需求，同时及时为其提供所需的产品和服务。同时，企业应当及时了解消费者的反馈信息，沟通和磋商，据此适时调整产品的营销方案，真正做到随时随地满足客户的消费需求。
参考文献
[1]张羽.大数据时代中国企业的营销模式创新研究[J].江苏商论,2015(13).
[2]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊:理论版,2017(14).
[3]李巍,席小涛.大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向[J].科技管理研究,2014(18).
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1大数据的概念及大数据营销的特征
大数据的概念最早在20世纪80年代就开始出现。著名社会思想家阿尔文•托夫勒在其著作《第三次浪潮》一书中，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。今天，大数据逐步从信息技术领域走出，对企业生产和销售产生了巨大影响。大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息(维基百科)。大数据有三个特点，即Volume(数量巨大)、Velocity(产生速度快)、Variety(离散的)。大数据营销即利用现代技术对海量数据进行分析，用于企业决策的营销方式。具体来讲，运用先进技术对企业的客户资料进行收集、处理、分析，通过对数据库信息的分类、筛选，对客户价值进行细分，找到最有价值的销售线索。在此基础上，运用差异化化营销策略，为不同客户提供不同的产品及服务，达到精益化营销的目标，进而与客户建立稳定、长期的关系。具体来说，大数据营销具有几方面特点:①基于用户行为进行决策。②基于大数据针对用户的行为满足其个性化需求。③基于大数据分析的实时性和互动性。④基于大数据分析的可测性，提高营销成功率。
2大数据时代对客车企业的有利影响
2.1提高营销的精准度
大数据时代，海量的数据给企业营销带来的是强大的决策支撑。运用相关技术工具对网络数据进行分析，可以得到用户的购买意愿和消费倾向，在此基础上，通过进行促销信息的推广，可以提高用户成交的可能性。同时，可以借助微信等社交媒体进行数据挖掘，通过分析社交媒体中用户的关注与转发，可以进一步确定用户的购买意愿与消费倾向，针对其购买意愿制定的促销策略比较精准。
2.2降低企业的营销成本
传统的客车企业营销主要由企业通过大量人员进行现场调查，采集用户信息，进而用于企业产品设计、生产与销售等方面，耗时长，成本高。大数据时代，企业运用技术手段，对网络上的大数据进行筛选，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。通过数据分析，用于产品质量改进、业务流程简化等方面，可以极大地降低企业的营销成本。
2.3创造用户价值
大数据时代，客车企业不仅仅为客户提品，还可以为用户提供服务和解决方案。通过大数据应用，企业可以在用户体验上为客户创造更多的价值。比如，通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。
3大数据时代对客车企业的挑战
3.1企业数据整合能力面临挑战
在大数据时代，企业与消费者的沟通渠道呈现多样化的特征。企业需要在海量数据中挖掘潜在客户群，但又存在一些障碍。由于客车产业链还不同步，许多数据只是孤立在不同的组织和机构，没有形成一定的应用价值，因此，需要客车企业拥有强大的数据资源整合能力。目前，大多数客车企业尚不具备这样的能力。
3.2数字营销缺乏技术支撑
目前，大多数客车企业尚未组建单独的社会化媒体营销部门，在营销数据收集能力方面存在一定的不足。另外，由于相关技术人员短缺，在大数据营销方面缺乏执行能力。同时，科学分析方法的缺乏也导致大数据分析没有足够的可信度。
3.3市场竞争加剧
在大数据时代，用户获取信息更加便捷，也更加客观和全面。对于客车企业而言，客观的数据为企业带来了决策的支撑，同时也将企业的优劣展示给了用户。客车行业属于同质化较强的行业，信息的透明对于客车企业来说是一个巨大的挑战，可能会快速失去应有的市场份额。
4大数据时代客车企业营销创新
4.1营销模式优化
大数据时代，微博、微信、社区、论坛等各种新媒体成为企业营销的平台。客车企业必须适应形势，发展适合新媒体环境的营销模式，由传统单向传输模式向新媒体互动营销模式转变。在互动营销模式下，客车企业营销具备以下几个特点:①企业和用户形成信息共同体。企业不再是单一的营销主体，用户也不再是单一的信息接收者。②营销内容侧重信息共享。互动营销模式下，企业要获取用户的反馈，营销创意的内容十分重要。因此要对用户心理进行充分了解，创造有创意的内容，真正让用户喜欢，进而产生共鸣，形成口碑效应，加速营销信息的扩散速度。③注重用户个性化体验。传统营销推广与消费者的个性化传播需求之间存在一定的差距。大数据时代，客车企业可以实时获取用户数据，根据其特点选择适合的媒体，通过具有创意的营销推广内容，提高用户的个性体验，实现精准营销。
4.2注重数据管理平台的搭建
大数据时代，海量数据就是企业竞争力，在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，将有力提升企业的产品竞争力。因此，企业必须从战略上高度重视数据的搜集。第一，客车企业要收集单方数据。单方数据就是企业在营销过程中产生的海量线上、线下数据，对单方数据要实现聚合管理。第二，企业应尽量实现数据共享。在确保企业单方数据安全的前提下，打通与第三方数据的连接，确保双方数据能互联互通。第三，注重竞争对手信息搜集。及时了解竞争对手的营销状况，可以有效提高企业营销的成功率。竞争对手的营销信息分析主要包括品牌传播趋势分析、口碑品类分析、产品属性分布等内容，通过这些信息的搜集分析可以及时监测掌握竞争对手的状况，进而可以保护企业、产品的声誉。
4.3构建协同式管理结构
大数据时代，信息的准确和及时决定了企业决策的质量。因此，为提高效能，客车企业需要快速的反应能力。这就要求客车企业在组织形式上必须采取灵活的方式，强化和IT公司、电商公司的跨界合作。利用线上和线下的管理系统对客户的信息做统计和分析，以数据信息为核心，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到企业全价值链体系化精益管理的各环节中。总之，在大数据时代，客车企业间竞争的焦点从产品的竞争转向为争夺客户资源的竞争。客车企业的营销要顺应时代潮流，懂得利用海量数据，在日趋激烈的竞争中取得优势。
作者:李建忠 单位:湖北汽车工业学院
参考文献:
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1.整合优势资源，提升人才培养质量
传统的网络营销课程教学内容落后，教学资源匮乏，不能?m应快速发展的互联网营销方式的变化。大数据环境下教学内容能够及时整合互联网上的优质资源，适应网络营销的快速发展。设计适应大数据环境的网络营销课程教学内容，使得培养出来的人才具备制定务实可行的网络营销方案、全面综合素质及职业能力。
2.满足学生个性化需求，提高实践技能
传统的网络营销学习流程设计采用统一的授课模式，不能适应学生个性化需求。大数据环境下基于云平台的学习流程设计能制定符合学生特点的个性化学习方案。基于大数据分析及挖掘技术、借助云平台的优势，为不同特点的学生量身定制一套个性化课程学习流程，提高学生网络营销知识及实践技能。
二、基于大数据的电子商务专业《网络营销》课程教学改革
1.《网络营销》课程云平台构建
为实现课程教学内容体系改革，教学模式的改革，教学资源库的建设，必须构建支撑大数据的教学云平台。目前，我校《网络营销》课程主要是通过世界大学城云平台、C实习平台将整个教学过程延伸到在线虚拟社区，实现平台资源共享，使教学能够不受时间、地域的限制，随时随地满足教学与交流的需要。我校师生都有世界大学城云空间，并且空间容量不受限制。重要的是能随时互动并能实时掌握学生的学习情况和学习效果。首先，对存储在云端的与课程相关的各种教学资源进行收集，通过数据挖掘分析出对课程有用的教学资源信息，放到云平台；然后，对学生的学习行为，如：教学资源使用情况、项目任务完成情况、课后视频观看进度等进行平台数据分析，分析学生的学习能力、学习方式、性格特征及对资源的满意程度等信息，进行学习效果评估；最后，对学习者的未来学习情况进行预测，提出适合学习者学习的教学策略，及时完善《网络营销》课程云平台。
2.大数据环境下《网络营销》课程教学资源建设
利用大数据、云平台，汇集国内优秀教师的教学经验，尽可能使教学资源满足不同层次、不同个性学习者的需要，为学习者提供适用的教学资源：（1）建设课程标准、教学大纲、教学计划、电子教案等基本文件，让学习者了解本课程的相关要求。（2）录制与课程教学项目相关的重难点微课视频，增加与课程相关的实践教学视频，让学生直观了解项目任务如何操作。（3）建立教学素材、教辅资料等教学资源，为学习者自主能动地学习提供教学参考资料。（4）建设课程知识库、案例库、任务库等教学资料，让学生对主要的知识内容强化理解，能进行典型案例的分析，并完成跟项目有关的任务，全部课内、课外实训作业在云空间提交。（5）为学习者提供了在线辅导答疑、在线研讨、在线测试和成绩评定，实现教学过程动态评价、实时在线交流互动。（6）链接前沿专题、热点问题，让学生能时刻掌握最新的网络营销动态。
3.以在线学习或移动学习的形式、完成具体项目任务为目的的《网络营销》课程教学内容设计
以互联网思维为导向对网络营销课程进行教学改革，在教学内容设计方面以互联网营销能力培养为主线，培养能对企业网络营销业务提出系统解决方案、能制定务实可行的网络营销方案、具有全面综合素质及职业能力的人才。着重体现“重技能、强实践、促应用”的理念，主要选取了六个项目任务来组织教学：网络营销引导、网络营销市场定位、企业网络营销平台建设、网络产品在线推广、网络营销方案策划与实施、网络营销效果评估及优化。项目任务的学习可以由老师制作成微课视频，学生通过PC端、移动端随时随地进行学习，学习后完成相应的项目任务，并进行在线交流互动答疑。
4.以学生为中心的个性化《网络营销》课程学习流程设计
首先，课程团队老师共同商议讨论教学内容、分工录制教学视频。视频长度10分钟左右，按照从易到难的进阶顺序进行衔接，并将录制的视频及其他课程资源上传到云平台。学生学习教师录制的视频或是教师上传的其他课程资料。教师可以通过学生在网站上花费的时间、登录网站的频率、在某一视频停留的时间等数据，可以对学生的学习行为有更深入的了解，从而更加微观地了解学生。
接着，教师下发学习任务单并布置相应进阶练习，督促学生自主学习训练。通过云平台、微信等移动终端进行及时交流讨论。教师对学生学习的过程性数据进行分析，掌握学生学习情况，挖掘学生学习习惯和特点，以实时调整课程难易度。
最后，利用空间教研苑布置《网络营销》课程每个项目任务实训，学生在自己的班级教研苑相应的实训任务作业下回复提交，教师通过空间批阅。如果一个学生解决一个问题所花费的时间远少于其他同学，系统分析结果就会自动给予提示与线索，试图促进该学生加强学习。同时，教师能够通过信息追踪和分析，判断自己的教学方法是否有效，从而进行相应的调整。因此，每个学生都能各自拥有一套为他们量身定制的个性化学习课程。
三、基于大数据的电子商务专业《网络营销》课程教学成效
1.构建了《网络营销》课程云平台，进行大数据环境下《网络营销》课程教学资源建设，增强教师云平台建设、教学资源建设水平，提高教师教学创新能力。
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最初大数据的概念是对计算机网络中所产生所有数据的统称。然而，现在网络技术的应用已经深入到了千家万户，网民在应用网络时所产生的数据能够被分析和处理，从而使企业营销体系发生一定的变化，大数据营销策略也被人们提上了日常的工作。笔者针对大数据在企业营销中的具体应用进行了阐述。
一、新形势下大数据的内涵
（一）大数据定义
大数据是在全新处理模式下，决策力、洞察力以及优化流程力得以全面提升的大规模多元化信息资产，其典型特点是大量、高速、价值和多样。通常情况下，大数据收集信息的渠道多元化，信息更加具有时效意义，能跟随时展而进步。因此，现代化企业为调查分析公司销售数据，往往借助于网络途径，查询社交类网站或购物平台，收集顾客访问信息等相关资料，与企业传统的顾客信息库有很大不同。在技术层次上，大数据和云计算之间关联紧密，通常建立在分布式计算机结构基础上，以满足收集大量信息数据对信息处理、技术和存储等方面要求。
大数据是计算机发展的必然阶段，只有掌握核心技术和内涵，才能成功利用大数据，并在信息化时挥作用[1]。
（二）大数据的价值
大数据的价值主要体现在以下几个方面。首先，通过数据归纳整理，分析出目标顾客行为特点和消费偏好，从而为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料。当前正处于信息化、数字化时代，利用云计算技术，在最短时间内，为企业搜索到尽可能多的商业信息，是社会发展必然趋势。其次，拓展全新业务领域。当前经济发展速度迅猛，市场形势复杂多变，信息时效性尤为关键，在客户数据视角下，实施数据管理意义重大。此外，大数据的出现突破了传统思维方式。在分析大数据过程中，能为企业提供具有创新性思维的想法和建议，为企业制定营销策略注入新鲜活力。运用大数据思维，掌握专业核心技术，能够使企业在激烈的行业竞争中，提升自身综合能力，成为佼佼者[2]。
二、新形势下大数据在企业营销中的应用
（一）实现精准化营销模式
大数据提供了全面的数据分析，使得对于营销分析的正确性有了极大程度的提高，云计算以及社会分析为企业分析消费者的购买行为以及购买偏好提供了全面的数据，使得基于传统市场分析的企业营销模式逐渐被企业精准化营销模式所替代。精准化营销模式符合当前快节奏的生活，同时也是企业现代化发展的重要标志，精准化营销模式是通过对消费市场以及自身产品进行准确的定位，通过利用现代化信息技术手段建立消费者沟通服务体系，发掘每一个潜在的消费主体，同时扩大商品的品牌效应，提升企业的综合实力[3]。
（二）实现多方共赢
大数据营销的主体主要是针对企业、媒体以及消费者，通过利用互联网实现数据平移，扩大资源利用率，同时增大资源共享率，实现了企业的互联互通。随着经济的不断发展，市场竞争也逐渐激烈，大数据对于消费者的消费行为分析能够帮助企业制定合理的营销方案，同时规避市场风险，形成以营销体系为核心的多方经济共赢模式，优化企业结构，同时带动上下游及周边产业的发展。
（三）实现消费行为的变化
随着互联网在人们日常生活的普及，越来越多的人过上了移动购物的生活。消费者利用手中的移动设备查询消费信息并根据自己所搜索到的消息完成购物行为。目前，3G网络已经为智能移动终端提供了最便利的条件，无论是买家还是卖家都愿意通过电子市场完成购物交易。除了移动形式的消费行为，人们在购物时也越来越注重网络社交，社交环境成为了消费者消费的又一种形式。人们愿意在消费之前先在社交圈里讨论，以此来获得消费产品的更多资讯。现代社会的购物行为是主动的，不需要商家再填鸭式的与消费者沟通，消费者拥有自主选择产品的权利，在对消费产品不信任时，可以随时中断购买行为。大数据显示，消费者越来越注重消费自由，其可以不同再面对嘈杂的促销场所，也可以更加理性的决定自己的消费行为。消费者的从众心理已经成为过去式，越来越多的人喜欢追求个性化消费。卖家也通过对消费者心理的了解向消费者推荐一些产品，并能够得到消费者的一致好评[4]。
三、基于新形势下企业营销战略分析
（一）市场调研
根据随机抽样抽取民众样本，并对样本展开调查获取有力信息，对这些信息加以分析从而做出营销策略。抽样时一定要保证随机性，由于随机成本极高，导致在实际操作过程中是很难保证的，此外也很难保证被调查者调查答案的真实性。大数据所进行的不是随机抽样而是进行普查[5]。不再需要调查者回答问题，而是直接去获取行为状况。最重要的是大数据是一个动态调研过程，而随机则是一个静态的过程。大数据调查也对以往的统计调查有所改变[6]。
（二）市场细分
市场细分就是依据客户的相关特点的相似性进行群体划分，保证同一群体内每个成员特征非常相近。只有将客户群体进行一定的划分，企业才可以对不同的客户有针对性的进行管理和采取相应的营销方式，为不同的客户提供更令其满意的产品和服务。在市场竞争日趋激烈的当今社会，企业共同面临的一大问题便是寻找自己的客户。然而在当下这个数字时代，要了解广大民众的需要并非易事。在大数据的基础上，以hadoop所创建的平台为基础，可以在纷繁复杂的客户资料中发掘出对企业发展有力的信息。大数据可以使市场划分的更细化，企业要使用合理的分析工具进行分析，可以从更多的角度来对消费者进行细分，进行个性化不同的细分[7]。
（三）产品模块化
产品模块化是在指定范畴内，针对产品多种功能或某一功能的多种性能、规格展开研究，并以此为条件，对产品的功能模块，分别进行重组和搭配，研制出新的产品，符合市场标准和需求，某种意义上，产品模块可以为用户提供更具个性化的服务。通常来说，受限制于技术发展和经济成本，大部分企业无法满足每一位顾客对产品的特定需求，高成本量身打造产品是不现实的。产品模块化使企业能够在某一范围内制作出定向产品，并在标准件之间进行个性化搭配，从而设计出具有不同特色的产品，给用户提供了个性化服务，简化了复杂的生产管理过程，平衡了两者之间的矛盾。因此，企业要重视产品模块化的价值，利用不同模块及功能，搭配出无限可能，保证产品质量，节省资本投入，吸引更多用户[8]。
（四）市场分销
所谓的市场分销就是营销者以网络为媒介将自身的产品以营销的形式推荐给有意的卖家，使其在获益的同时帮助自己完成营销工作。加强在网络上的营销活动，网络营销拥有方便快捷的特点，只要商家在网络当中分销信息，该信息就能快速得以流通并得到反馈。顾客也可以通过商界的营销和分销体会商家的营销哲学。商家也可以采取转变渠道的方式来完成整个营销模式，而企业为了宣传自己的品牌，需要不断开拓市场，为自己竞争营销机会。消费者直接了解商家营销目的，变相的帮助商家完成分销策略，商家能够成功的在消费者心目中树立自己的分销信念。
四、结语
将大数据应用在企业营销中，在一定程度上能够促进我国企业的发展。然而，在大数据的处理和分析上，还存在很多的困难和阻碍，没有得到普及应用。但大数据的普及和应用是其未来的发展趋势，对于很多企业都会产生一定的冲击。基于这种背景，我国很多的大型企业都为应对大数据时代的到来做好了充足的准备。企业只有创新营销思路和体系，才能够在大数据时代下取得良好发展。
[参 考 文 献]
[1]王其和.大数据背景下企业营销战略再分析与营销策略新内涵[J].统计与决策，2014（24）：198-201
[2]金晓彤，王天新，杨潇.大数据时代的联动式数据库营销模式构建――基于“一汽大众”的案例研究[J].中国工业经济，2013（6）：122-134
[3]吴英鹰.大数据背景下旅游企业网络营销的创新――基于AISAS消费者行为分析[J].中国商贸，2013（35）：107-108
[4]李巍，王志章.营销能力对企业市场战略与经营绩效的影响研究――基于成渝地区民营企业的实证数据[J].软科学，2011（1）：114-119
[5]蔡立媛，张金海.负熵：大数据时代TPWKR企业营销五阶段模型的建构――以“购买的五阶段模型”为分析对象[J].现代传播（中国传媒大学学报），2016（3）：127-130
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1，业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。
2.体量：拥有足够多有价值的数据。这一条很多互联网企业和传统大企业都能满足。
3.技术：有技术能力处理大数据。
上面3个因素，国内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不熟悉，这里不谈。
众所周知，三家的数据特点各不相同。腾讯优势在社交数据；阿里巴巴优势在商品和交易数据；百度优势在全网信息、消费者行为和主动需求数据。
当然例如平安、宝洁、沃尔玛这样的大企业，其自身肯定积累了大量的数据，基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务，虽然现今都冠以“大数据”的名义，但这与我们讨论的大数据还不尽相同，他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析，能基于那些数据进行挖掘，只是数量增多了而已，总体而言仍然属于传统的小数据范畴。
2.大数据营销做什么？
营销业务类型
如果粗略划分的话，广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块，根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业，平安等金融类企业主要做效果营销，互联网是更适合做效果的媒体投放渠道；宝洁等FMCG客户、奔驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销，传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变，主要反映在：
1.越来越多的品牌类广告主也开始把品牌营销预算放在互联网上做
2.越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌(京东)；品牌类客户也开始做效果(汽车，考核线下4S店销量转化)。
2.1.实效营销
实效营销，互联网人太清楚了。由于业务特性，过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用还是中小客户和消费者的个性化广告，腾讯也主要是面向消费者的个性化广告(阿里还可以用支付数据作信用风险评估，但是金融方面的了)。
例如像大家相对熟悉用大数据训练优化数据挖掘模型，Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术，在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销，考核CPC。在很多互联网人眼里，由于熟悉实效营销，会有一种认知，市场营销就是这些东西。挂广告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。
2.2品牌营销
据我观察，不少互联网人其实对于品牌营销是比较陌生的。
这里需要先说为什么做品牌营销？
理由1.赚钱的需要：实效(效果)营销钱赚到天花板了，互联网媒体要抢品牌营销大头的预算了。
整个广告市场，大广告主手上的预算，占大头的还是品牌营销预算，投放的媒介上传统媒体(例如电视等)居多，投给数字媒体上的钱只是10%~30%(大概数字)左右。
理由2.客户的需要：别再跟我提CPC了，很多东西没法通过点击衡量，品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量？因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。
百度过去是效果营销的典型代表。
有一种认知，百度在网民眼里是个搜索工具，赚钱靠SEM，靠竞价排名，赚不良广告主的钱。我觉得这也是@Fenng提到的智力上偷懒的表现。
百度除了广泛的中小企业客户，还有大量的大品牌客户，例如宝洁、奔驰、宝马、平安、欧莱雅等等，收入比重很大。对这些大客户，需要品牌营销。
这样百度大数据的价值就体现出来了。前边说到百度数据的优势在于全网信息和消费者真实行为和需求的表达。覆盖的广度不是商品交易数据能比的。因此对为品牌提供整合营销解决方案奠定了基础。
基于以上，对百度最有价值的方式是基于大数据提供品牌营销解决方案。
3.大数据营销怎么做？
基于数据的营销基本过程
大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。
3.1数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
而互联网时代里，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。
3.2业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
3.3应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
4.大数据营销目前做得怎么样？
大数据探索品牌营销目前做得怎么样？
阿里巴巴怎么做我不清楚，感觉阿里的大数据还主要在实效营销的方面发力。通过“西湖品学·大数据峰会”的报道上看来的。
我所在的部门便是基于客户的真实商业需求和问题，通过大数据的应用提供解决方案，目前也已经和客户产生了不少优秀的模型方法和案例成果。
与传统品牌营销的几方面类似，大数据在品牌营销的主要应用方向也有：
1.消费者洞察
2.媒体价值研究
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报道ZARA案例的媒体，很少会将另一个案例拿出来进行对比性分析--H&M的大数据案例。在大数据方面，H&M与ZARA投入的热情不相伯仲，但是从大数据获得的收益却判若云泥，最重要的一个原因就是，在如何落实大数据得出的经营决策上，出现了较大的差异。ZARA对于大数据提供的决策信息落实得坚决而高效，配套大数据的管理链路非常通畅，直接指导到产品设计、生产、分区域投放的各个环节。对比而言，由于H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地，使用大数据后，H&M又没有采用有效措施缩短跨国沟通的时间，这拉长了生产和经营适应大数据决策的时间成本。如此一来，大数据即便及时反映了各区域市场的顾客意见，H&M却无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的大数据系统功效受到限制。
上面这个案例是大数据应用的常见认识误区之一，笔者称之为刻舟求剑型认识误区，这种认识误区最大的特点是，看到大数据的视角是孤立、静止的，虽然愿意投入很大力量在大数据获取和分析方面，但是企业的其他管理配套却依然故我，并没有针对大数据应用做出更多的适应性调整，导致大数据工作的最大成就，只是获得了一堆数据而已。
令人遗憾的是，其实多数企业在大数据应用上，都或多或少的有一点刻舟求剑的毛病。判断一个企业在大数据应用上是否刻舟求剑，只要看参与大数据项目的部门和主管在企业中的地位和驱动力就可以知道。如果一家企业的大数据项目，其主对口部门是企业中的会员部门或者是技术部门，或者其他五花八门的总监级别的部门，除了这个对口部门外，并没有能够同时管理多个业务块的更高级别的干部关注大数据项目，那么基本上可以判断，大数据项目的成果多半跑不出数据范畴，想要对营销决策、产生企划和市场投放决策产生高效而持续的影响，基本上没可能。
企业的这种组织安排，显示出他们基本上没明白，大数据跟ERP有一点类似，要想产生效果，就要对旧有的一些管理链路、运营思路进行适应性改变，否则，希望大数据像一个模块一样，只要嵌入企业旧有营销链路，就能运转如神，那基本上属于痴人说梦。
叶公好龙派
刻舟求剑派虽然问题多多，至少在行动上还是有其坚决一面的，当发现投入不能得到应有产出，企业也还有机会亡羊补牢，对管理链路进行调整，从而使得大数据获得的决策信息、营销数据能够有效传递到相关部门。
笔者最怕的是碰上叶公好龙派，说起大数据的时候极为热情，上手实施的时候，要么手面极小，根本无法保证大数据所需要的资源总量；要么对于大数据必须有的一些工具建设、策略优化、数据准备工作指指点点、不予配合--这两种情况，都非常常见，往往让大数据服务提供商哭笑不得。
我们以面向营销促销的大数据挖掘应用为例，这种应用的目的都是通过精准的人群建模和工具体系建设，使企业能够有效提高新客户数量、新客户下单转化率、老客户复购率等等指标。这种应用无非是两个大类：企业有数据，或者企业没有数据。如果企业手中有大数据，那么必然要经过数据清洗、建模、挖掘、形成策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤；如果企业手中没有大数据，那么必然要考虑首先找到数据源、建设数据获取工具，然后同样是清洗、建模、挖掘、形成营销策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤。
如果我们碰上的是一家叶公好龙的企业，那就热闹了。比如服务提供商说数据要清洗，客户就可能会质疑："我做DM和EDM的时候这个数据都能用，不用清洗，你们直接建模吧。"服务商就解释："做DM或者EDM，只需要有联系方式，和一个粗略的人群分群，就可以了，但是转化率很低，通过数据清洗，我们要剔除其中所有不合格、不准确的数据，完成数据补齐等等工作，这是建模之前的必要步骤。"客户不听解释，反而更加质疑："你们是不是不够专业，才对数据质量有这么高要求？要是我的数据像你要求的那么好，我找你们来干嘛？"
照这样沟通，只有一个结果，服务商撤出项目，客户还觉得自己被人骗了。
甩手掌柜派
还有一个门派，是最大的一个门派--甩手掌柜派。这个门派最大的认识误区特点是：我找大数据服务商来，就是给活的，我要什么，他给我什么就可以了，到底大数据是怎么运作的，我才不需要去明白呢！我要是都懂了，要他们干什么？
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市场营销的形式在当代产生了巨大变革，其模式的改变在于互联网技术的发展、渗透与冲击。就目前市场形势而言，所有的行业发展与运营都已经离不开信息数据的提供。例如：电子商务。它能够有效利用大数据的商业分析对自己的行业进行实时监控与改良发展。这一现象也普遍存在于各行各业中，为这类行业企业带来了新的客户、新的资源、新的发展机遇，提高了企业的销售额，增强了企业在市场竞争中的生命力与创造力。由此可见，充分地利用大数据对市场营销有不可估量的前景。
1大数据的运用优势
大数据作为一个十分抽象的概念，一般情况下主要具有数目庞大、类别繁多、结构十分繁杂的数据构成特点。大数据本身作为具有归类特点的工具，能够十分便捷地掌握市场营销中不易控制的需求方面的问题，使得市场营销变得愈加准确和具有效力。进一步来讲，大数据主要具有如下几点运用优势：一是具有客观精准性。普遍来说，在人工行为收集数据信息时，难免会出现因为人为因素而造成的数据错误与主观篡改，无论是出于什么目的的更改都会造成数据的错乱与缺失，而大数据恰恰能够改变这一现象，使得数据具有精准性和客观性。二是具有联动分析性。大数据的运用不仅仅是在搜集、整理、交接数据等普通层面进行运作，它也能够就市场所收集的数据进行整合分析，对市场营销中所出现的问题给予针对性的处理、合理性的解答，提升市场营销的分析能力。三是节约资源完善服务。一方面大数据能够节省人力资源从事收集整理分析的业务，提高市场营销的效率；另一方面大数据能够完善服务体系，针对大数据区分出的不同类别的顾客进行针对性的服务，实现“精准销售”。四是拓展性。大数据的实时性与准确性能够使企业及时获取市场销售信息，获取市场份额资讯，拓展企业的销售范围与渠道。
2市场营销在大数据时代下面临的挑战
2．1数据信息自身的缺陷
当代市场的信息错综复杂，在大数据的前提之下，各类数据纷繁多样。大数据的数据信息处理并不能完全统计出所有的复杂数据，加之当前社会的经济活动更加复杂，大数据所统计的抽样信息同样也不能够以偏概全地去论证整个市场经济，也无法通过这些抽样信息准确地预测未来市场经济和营销模式的走向。所以在不完整的不相匹配的类别信息的诱导下，对大数据相关知识不甚了解的管理人员可能会制定出错误的营销方案，导致企业利益受损。
2．2企业人才培养费用增加
互联网科技正在迅速发展，依托互联网这一载体所诞生的大数据也同样在不断地自我变革中。企业为了调整营销策略必须与时俱进，培养大数据相关的技术人才，熟练掌握相关技术知识，了解数据整理分析处理的原理与操作，以此为企业的发展提供软实力支持。与此同时，企业在人才培养方面费用会有所增加。例如：招聘讲师承担相关招聘费用、租赁或者购买相关设施场地进行大数据教学等。
2．3数据的安全性难以保障
在互联网的大背景前提下，大数据的数据传输主要依靠这一背景兼作为主要通道，其传输的安全性与存放的私密性难以得到保障。就目前而言，许多企业并没有树立正确的数据安全意识，在使用计算机进行数据处理的时候，很容易遭到不法分子的病毒攻击，致使营销的相关数据泄露，难以保障企业自身营销的安全运营与新的方案构建。另一方面，也会导致企业对大数据的分析效率降低，使得企业要投入资金维修系统，增加了成本支出与人力消耗。
3市场营销在大数据时代下的发展新思路
传统营销方式主要通过纸质传媒与电视传播，而这种营销速发展普及情势之下，传统的营销方式会导致企业的数据处理效率降低。企业如果不利用大数据进行市场营销策略的改革，可能会导致企业利益受损甚至破产的情况出现。为了提高企业收益，增强企业在大数据时代的竞争力，必须改变传统的营销策略，根据现代社会经济和信息技术的发展做出相应调整。
3．1利用大数据，拓宽销售市场
企业的长期良好发展离不开过硬的产品质量与优等的销售服务，更离不开广阔的销售市场。与销售额、利润直接挂钩的当属广泛的消费群体。企业应当充分利用大数据扩大消费者市场，挖掘出新的消费群体，拓宽销售范围，增加销售渠道，提高销售份额与利润。就具体操作来说，可以在不泄露消费者隐私的前提下进行相关数据的收集。例如：可以在相关公共的商品社交平台上从用户所发表的言论、所提及的产品、与他人的互动进行数据检索收集分析，从而进一步得出消费者群体的喜好倾向，挖掘出潜在客户。
3．2通过大数据锁定消费者需求，进行“精准销售”
当前，同类企业在参与市场活动中的竞争愈加激烈，若想在同类行业中获取较高的销售额与利润，企业必须找到属于自身的竞争优势。在大数据时代下，企业可以通过了解客户的消费偏好，按消费者需求来进行针对性的产品生产，以此来实现产品的最大化销售。具体来说，企业可以从数据庞大的客户信息中分析出相对典型的客户的需求偏好，对每位客户进行针对性的定位，由此，企业便可生产设计出满足消费者购买意愿的产品。另一方面，企业也可以利用大数据对每位客户的喜好进行调查定位，推送出符合个人偏好的个性化服务，提高消费者满意程度，实现营销目的。在“精准销售”的模式下，企业的产品生产更具效率，消费者偏好也将得到一定的满足。
3．3通过大数据优化企业产品组合
大数据时代的来临与快速发展，使得企业的营销模式发生了结构性的转变。企业的营销模式从原来的单一线下实体店销售转变成了“网店＋实体店”的新模式。当然这种销售模式拓宽了企业的销售渠道，在一定程度上给企业带来了更多的利润，也增强了企业的生命力与竞争力。就线上销售而言，企业应当利用大数据进行针对历史客户的信息统计与分析处理，寻找不同商品在各类客户中的搭配类别与组合产品，以便了解消费者偏好的商品组合，进而优化企业的产品组合，吸引更多老客户回购与新消费群体的目光，提高顾客的满意度。
3．4基于大数据的作用制定有效的市场营销策略
在这样一个信息技术快速发展的数据时代，互联网作为一个实时的传播平台，其覆盖人群范围广，传播消息速度快，影响能力大。传统的以电视、报纸为媒介的传播方式已经逐渐落伍。企业应当从积极通过互联网这一载体进行相关商品的广告投放，从中来提高企业产品的曝光度和初期知名度。另外，在大数据时代，企业的市场营销可以突破时空限制，及时地将消费者的信息传达给企业，便于优化企业与消费者之间的沟通联系。大数据时代的营销机遇相比传统营销时代而言具有更多的挑战性。在激烈的市场经济竞争中，企业应当保持清醒的头脑，全面思考大数据能够为企业带来的利与弊，在综合考量下不断地调整营销策略，以面对大数据带来的挑战。
3．5通过大数据预测消费者需求
大数据的核心在于预测，通过对相关的数据进行整合分析，可以预测客户未来对产品的喜好和需求偏好。例如：网易云音乐建立起来的“每日推荐”，正是基于每一位听众的历史听歌记录所综合分析的、听众可能会喜欢的风格的歌曲；淘宝系统的“猜您喜欢”的分区界面，也是综合了每一位网购消费者的历史购买记录与历史浏览记录所形成的新的商品推荐；新浪微博的“可能感兴趣的人”同样也是基于微博用户历史的浏览微博、关注的博主等相关操作数据而自动生成的。企业也应当合理运用大数据，对消费者的偏好进行合理预测。这里值得注意的是，这样的一个预测过程是一个实时动态的过程，因为消费者偏好具有强烈的主观性，企业应当实时获取数据，并对其在最短的时间内进行预测分析。
3．6提高数据保障的安全性
一方面，企业能够通过大数据对消费者的历史浏览痕迹数据进行收集整理，就法律方面而言，企业有责任且有义务保障消费者的数据安全，保护消费者个人隐私，规范自身行为，不得做出为了企业或个人的利益而泄露消费者个人信息的违法行为；另一方面，企业应当制定完善的管理制度，培养相应的技术人才，对企业的大数据传输分析等环节进行加密保护，以防止不法分子趁机盗窃企业数据、损害企业利益的局面出现。
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一、传统网站营销工作中存在的问题
（一）网站的营销模式呈现单向性特点，无法保证营销模式的准确性
营销活动需要对受众群体以及营销对象的心理诉求有准确的了解，才能够实现准确的营销服务，提升营销模式的应用效率，而网站的传统营销模式却普遍呈现单向性的营销特点，网站通过邮件、QQ、主页链接等方式向互联网用户推送营销信息，并没有对用户的应用意见和需求进行汇总，对于网站应用者的应用诉求也缺乏全面的了解，自然难以保证其营销模式构建的针对性和有效性，难以实现将优质的网站应用服务，以合适的时间和形式为用户提供应用服务。
（二）网站的营销策略制订过于主观，缺乏科学依据
网站有效的营销方案制订是保证网站经济效益的基础和保证，而传统的网站营销模式则往往是以相关工作人员的工作经验、主观意愿为工作基础，导致其营销策略的制订存在盲目性和主观性。有些网站也会根据以往的营销经验进行营销模式应用，而多变的市场经济环境，往往使网站应用者的应用需求存在诸多外界影响因素，网站仅依靠以往经验进行营销策略的制订，往往对应用者的心理动向难以准确了解，导致其营销策略制订缺乏科学依据。
二、基于大数据视角的网站营销模式
（一）选择有效的营销策略传播途径
传统网站营销模式中往往采用界面或者链接的形式，对受众群体进行营销广告的推送，这种相对粗犷的营销模式，在某种层面能够实现营销目的，但与此同时也会使受众产生厌烦心理，难以保证自身营销模式的有效性。基于大数据的应用视角，能够实现对受众群体的精准营销服务，提升营销服务质量。网站需要根据自身的数据分析结果，对受众的网站应用方式、时间、关注重点等内容进行全面了解，并能够根据受众的网站应用诉求，选择合理有效的营销策略传播途径，提升网站应用者对于营销服务的满意度。比如：网站可以根据网站应用者的应用情境进行合理的营销广告推送内容，网站能够通过对应用者的应用地点进行智能识别，对于在咖啡厅、候机厅等公共场所的网络用户，可以向其推动休闲类、生活类以及购物类的相关内容，提升网络用户对于推送广告内容的关注度。
（二）提升网站用户对于网站营销模式应用的自主性
很多网站应用网络营销，往往选择推动式的营销方式，无论网络用户对于网站的关注程度或者应用程度是否存在差异，网站都会采用统一的营销方案和模式，将每个互联网用户都作为自身的营销服务对象，而很多网民都会对这种强制性的营销模式产生抵触心理，因而网站应当对网络用户的个性化特征和差异化特征进行全面考量，对互联网用户的应用行为进行数据分析，根据用户对网站浏览时间的差异性进行分析和总结，进而对自身的营销模式进行合理调整，给网络用户更多的自主选择空间，
（三）进行准确的网站营销市场定位
网站进行传统模式的营销服务。会将每一位互联网用户都作为自身的潜在客户进行市场挖掘，即造成了网站营销资源的浪费，同时也难以实现理想的营销效果。网站需要进行准确的市场地位，以数据挖掘技术为基础，将互联网用户的行为意识进行汇总分析，进而获知互联网用户的思维意识，根据互联网用户的网络应用行为进行分析，总结用户的关注重点、兴趣爱好、工作基本情况、年龄特征、消费层次等方面的因素进行综合考量，将网络用户进行不同特点的划分，并根据相应的受众群体进行符合其个人诉求的网络营销。
（四）实现网站营销的个性化服务特点
伴随互联网用户的不断增多，网络应用者的个人应用需求也呈现多元化和个性化发展特点，基于大数据视角，应用数据信息的分析和识别，能够对互联网用户的个性化诉求有全面的了解，为用户提供相对准确以及个性化的营销服务。由于互联网环境相对开放，且用户的互联网应用行为可能出现随机性和偶然性，因而进行有效的数据挖掘技术应用，首先应当保证数据的真实性，并进行多次的数据分析和应用，以保证数居挖掘技术应用的有效性，为网站的相关营销策略制订提供科学依据。用户的个性化应用特点能够在有效的数据挖掘技术应用中得以体现，网站营销应当基于大数据视角，满足用户的个性化服务需求。
三、结束语
基于大数据视角的网站营销能够实现精准的网络营销服务，传统网络营销模式中存在营销模式呈现单向性特点、营销策略制订过于主观等问题，对数据信息进行有效应用，通过多重措施能够改变传统营销模式，契合网络时代的发展特征，提升网站的营销服务效率。
参考文献：
[1]尹红.临港大学城校园营销探索[J].现代经济信息,2015(23):49,117.
[2]王燕.简析电子商务网站营销数据分析技术[J].信息与电脑,2015(09):48-49.
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一、大数据时代概述
大数据时代，也就是在网络信息系统逐渐开发与发展的过程中，形成的信息咨询系统，可以帮助企业在市场营销中，获取到更加准确的数据。主要因为大数据中的各类系统参考各行各业的数据形成的组织系统，是企业发展的关键要素。同时，应用大数据各类信息技术，可以推动企业市场营销行为的改革，拓宽信息融合渠道，并对其进行有效更新。大数据的特征就是种类多、容量大、价值高等，可以提升企业市场营销工作效率，因此，企业相关管理部门必须要重视大数据信息技术的应用。大数据属于一种庞大的数据信息，具有较为良好的信息处理能力与加工能力，大数据与云计算产生直接联系，属于结构化数据，企业将大数据下载到数据库中，并对其进行有效的分析，可以提升市场营销信息分析工作质量，增强其发展效果，减少企业市场营销中存在的各类问题，达到预期的管理目的。
二、大数据时代下市场营销面临的挑战与机遇
在大数据时代的推动下，企业的市场营销工作受到双重影响，除了可以提升市场营销工作效率之外，还会出现各类挑战，因此，市场营销管理部门需要全面分析大数据时代下工作情况，充分发挥机遇优势，全面应对挑战问题，提升其工作质量与经济效益。
（一）大数据时代下市场营销机遇分析
在大数据时代之下，市场营销工作面临较多机遇，有利于企业提升自身经济效益，增强市场竞争能力。首先，在大数据时代之下，企业在开展市场营销活动的时候，可以提升其针对性与合理性，科学应用网络营销理论知识，结合现代化网络营销特点，对各类数据进行搜集与处理，提升自身市场营销分析能力。在此情况下，市场营销人员可以通过信息的处理，全面了解顾客的喜好情况，并针对顾客的分布特点等，制定完善的市场营销战略方案，创新市场营销服务方式，发挥大数据的应用作用与优势，保证可以为顾客提供个性化的服务，在提升顾客消费便利性与可靠性的同时，增强市场营销工作的有效性。其次，在大数据时代中，市场营销部门可以完善顾客服务体系，构建先进的客户服务结构，发挥大数据的应用作用。同时，市场营销管理部门可以通过大数据做出精准的定位，提升市场营销工作的准确性，同时，还能利用现代化信息技术，在网络系统中与顾客相互沟通，除了可以提升营销便利性之外，还能通过网络系统了解顾客的真正需求，全面改善自身产品结构，发挥创造优势。同时，市场营销部门在大数据时代之下，可以围绕着精准的营销核心，降低工作成本，提升市场营销工作的合理性，将顾客作为导向，为满足顾客需求创新自身服务方式，进而提升市场营销工作质量。另外，大数据可以为市场营销工作提供多元化的营销渠道，减少产品的流转成本，满足客户对于低价格产品的需求，在此基础上，还能保证企业与顾客的沟通，增强市场营销工作的有效性。对于大数据中的流转与偏好数据而言，市场营销部门可以对其进行逐一的分析，并利用偏好数据提升市场营销工作的精准性，提高企业产品价值。再次，在大数据时代下，市场营销人员可以利用各类数据信息，实现产品交叉销售。交叉销售，就是在市场中横向开拓营销空间，摒弃传统的单一顾客类型的营销模式，利用创新等方式挖掘更多的顾客，在此期间，技术人员可以通过大数据了解顾客的真实需求，并分析顾客的消费特点，保证可以制定完善的产品结构优化与创新模式。同时，市场营销工作人员可以针对消费交易数据开展处理工作，明确消费者的各类行为，定期发送产品，保证可以满足现代化信息技术市场营销的及时性与可靠性要求，在交叉销售的情况下，丰富市场营销工作模式。最后，市场营销部门可以借助大数据与客户维持长期的合作关系。主要因为在大数据时代之下，市场营销部门可以快速获取市场份额信息，并针对企业自身竞争力，全面开拓市场营销渠道。同时，为了留住客户，市场营销部门需要正确处理与客户之间的关系，发挥信息采集技术与互联网技术的作用，制定完善的顾客销售服务沟通模式，要求市场营销工作人员以正确的态度与客户沟通，及时发现客户存在的疑问，并快速为其解答，满足客户需求。市场营销部门还要制定个性化的服务体系，针对老客户的维系建立相关服务机制，要求工作人员可以利用各类工作方式维系老客户群体，避免出现客户流失的现象。对于新客户而言，市场营销工作人员要全面分析新客户的需求，并采取有效措施满足其需求，以增强顾客对于营销服务的满意度，使其可以对企业产生一定的信任度，以此提升市场营销工作质量。另外，市场营销部门需要重视客户群体，针对客户群体完善营销服务功能，在满足客户需求的情况下，不会损失企业的利益，达到互利互赢的目的。
（二）大数据时代下市场营销面临的挑战
在大数据时代下，虽然市场营销工作迎来较多发展机遇，但是，还是存在较多的挑战，需要市场营销部门采取有效措施对其进行处理。具体表现为以下几点：第一，垃圾信息的挑战与处理措施。由于大数据中存在的信息较为复杂，在实际应用中，难以对数据信息的真实性与可靠性进行管理，导致企业受到不准确客户信息的影响，无法提升市场营销方案的科学性与合理性。同时，在大数据时代之下，原本的商业环境也会变得更加复杂，市场营销部门一旦不能利用技术对客户信息进行保障性处理，将会导致出现数据分析问题，甚至会出现传统信息爆炸问题。因此，企业市场营销人员需要对其进行仔细的分析，排除一些垃圾信息，减少大数据中的传统理论模式，创造出属于市场营销部门的特有管理体系，以此提升企业市场营销工作质量。第二，技术学习成本挑战与措施。由于市场营销部门在应用大数据各类技术的时候，会学习新技术知识，导致出现较大的成本支出，同时，顾客的产品购买方式有所改变，市场营销部门需要减少拜访营销方式，利用大数据分析技术满足顾客的需求，这也就表明市场营销部门需要培训具有数据分析与处理能力的人才，会增加市场营销模式的创新成本，难以提升企业的经济效益。因此，企业在培训人才的时候，要结合大数据时代下的市场营销培训成本问题，聘用高素质技术人才，减少培训成本，同时，还要从各个渠道获取技术人才培训资金，要求企业重视技术人才培训工作，并给予足够的培训资金，使其可以在短时间之内培训出数据处理与分析的技术人才，保证市场营销工作的科学性与合理性，减少大数据应用问题。第三，信息传输安全挑战与应对措施。在大数据时代下，网络信息技术的安全性是主要问题之一，市场营销部门在应用计算机设备与信息技术的过程中，很容易受到一些不法分子的侵入或攻击，影响市场营销数据信息的安全性，难以提升市场营销工作质量，甚至会降低市场营销数据分析工作有效性。同时，部分市场营销部门还没有树立正确的安全营销观念，不能利用先进技术控制信息数据的安全性与可靠性，难以提升其工作质量，甚至会导致有价值的数据信息被盗取，部分客户在消费之后，会出现资料信息泄露的现象，影响着企业的信誉度。在此情况下，为了保证市场营销数据信息与顾客资料的安全性，相关部门必须要制定完善的管理制度，利用先进的安全技术对市场营销机制进行处理，保证网络系统不会被不法分子侵入，同时，还要树立正确的网络信息安全管理观念，将安全管理责任落实到实际工作中，保证每个工作人员都能意识到安全管理工作的重要性，并在实际工作中利用先进的安全防护措施开展相关工作，减少其中存在的各类安全问题。
三、大数据时代下市场营销措施
在大数据时代背景下，企业必须要制定完善的市场营销方式的完善，保证可以提升市场营销工作质量。首先，需要制定交叉营销制度。企业在市场营销的过程中，必须要制定交叉营销制度，采取产品组合方式对其进行处理。一方面，可以建设在线电子商务系统，通过大数据挖掘更多的消费者购物车信息，保证可以分析消费者的消费需求，总结商品购买规律，保证可以为市场营销部门提供决策数据。同时，市场营销部门需要制定优化式的营销体系，做好市场营销规划工作，拓宽营销渠道，降低工作成本，提升其工作质量。其次，控制营销渠道拓展成本。企业市场营销部门需要根据大数据应用要求，对营销渠道的拓宽市场营销渠道，并对其成本进行控制。例如：在拓宽渠道的时候，市场营销部门需要制定完善的营销成本控制方案，控制成本。同时，市场营销部门需要合理应用大数据技术，全面挖掘网络中的额各类信息，并对营销渠道进行规划，开发新的客户资源，整合各类产业链，以此优化企业市场营销结构。最后，制定完善的市场营销结构。企业在市场营销的过程中，必须要打破传统营销方式的局限性，明确消费者的各类需求，并利用科学的营销方式对其进行处理，合理调整市场营销结构，创新企业的市场营销方式，保证可以满足企业的各类需求。同时，企业市场营销部门需要根据消费者的网购习惯，为消费者树立正确的个人保护意识，保证消费者的数据安全性，同时，还要引导消费者将浏览记录信息数据共享给商家，保证市场营销人员可以更好地分析数据，促进企业营销市场的稳定发展。另外，企业市场营销部门需要全面分析国家的法律法规，规范自身市场营销行为，利用科学的方式对其进行处理，以此提升市场营销工作的合法性。
结语
在大数据时代下，市场营销管理部门面临着较多的机遇与挑战，相关管理人员必须要制定完善的管理制度，积极应对大数据时代下的挑战，优化各类信息系统，制定针对性的销售方案，满足客户对于服务与产品的需求。
参考文献：
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[4]陈香莲,赵婧,刘永忠等.大数据时代下的市场营销机遇与挑战[J].中国商论,2016(10):13-14.
