大數據營銷定義

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數據營銷定義范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

大數據營銷定義范文第1篇

隨著互聯網的飛速發展，特別是隨著社交網絡、云計算以及多種傳感器的廣泛應用，以數量龐大，種類眾多，時效性強為特征的非結構化數據不斷涌現，數據的重要性愈發凸顯， 2011 年，麥肯錫在題為《海量數據，創新、競爭和提高生成率的下一個新領域》的研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。據IDC 預測，至2020 年全球將擁有35ZB 的數據量，大量數據實時地影響我們的工作、學習和生活，乃至國家經濟、社會發展，毫無疑問，大數據對教育領域也帶來巨大的影響和沖擊。作為一線教師，結合自己的工作崗位，探討一下大數據背景下市場營銷教學受到的影響和沖擊，以便及時做好調整與應對，保證和提高教學質量。

一、大數據的內涵與特征

大數據是一個較為抽象的概念，至今尚無確切、統一的定義。維基百科對于“數據”一詞的定義是：“數據（Data）是載荷或記錄信息的按一定規則排列組合的物理符號，可以是數字、文字、圖像，也可以是計算機代碼。對信息的接收始于對數據的接收，對信息的獲取只能通過對數據背景的解讀。”維基百科對于大數據的定義：“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。”麥肯錫的定義：大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行采集、存儲、管理和分析的數據集合。

“大數據”本身并不是一種新的技術，也不是一種新的產品，而是我們這個時代出現的一種現象。美國IBM認為大數據具有“3V”特點，即種類（Variety）多、速度（Velocity）快、容量（Volume）大；國際數據咨詢公司IDC則認為滿足“4V”即：Variety（種類多）、Velocity（流量快）、Volume（容量大）、Value（價值高）指標的數據才可稱為大數據。這些特性使得大數據區別于傳統的數據概念。大數據的概念與“海量數據”不同，它不僅僅是用來描述大量的數據，還更進一步指出數據的復雜形式、數據的快速時間特性以及對數據的分析、處理等專業化處理，最終獲得有價值信息的能力。

涂子沛先生在《大數據》一書中指出：“‘大數據’之大，不僅僅意味著數據之多，還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。”社會學教授加里?金稱“這是一場革命，龐大的數據資源使各個領域開始了量化進程，無論學界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程”。

二、大數據背景下市場營銷學教學面臨的挑戰

（一）市場營銷學的教學內容發生巨大變化

市場營銷學研究的是企業的營銷行為，而當前市場環境瞬息萬變，云計算、大數據、社會化媒體、移動互聯網等新趨勢不斷涌現、層出不窮，也使得傳統企業面臨大轉型，不管在哪個行業，傳統營銷的優勢沒有了。如果企業的商業模式還是老一套，生產、加工、產品、招商、廣告，這一套路早晚會使企業走進窮途末路。因為商業模式變了，有很多營銷思想、策略和手段就不奏效了，有的甚至發生了顛覆性的革命，所以相應的教學內容也必須做出調整。

1.企業的戰略規劃時間將縮短

市場營銷學認為，企業要制定一個戰略規劃，它是一個社會管理過程，是具有長期性、全局性、根本性和方向性的謀劃。大數據時代企業做3-5年戰略規劃是沒有任何實際意義的，我們看到，今天的阿里巴巴很火，明年后年就不一定，說不準就被微信替代了。企業在互聯網大數據日新月異的變化下，只能制定有效的一年戰略，策略戰術變化以周為單位，這樣才能保證企業的與時俱進。

2.傳統的促銷策略將被改寫

促銷的實質即溝通，而溝通的方式之一――廣告的力量將被大大削弱。新社交網絡下的廣告技術亟待革新。現在沒有多少企業還會把大把的錢投向電視廣告，還在以為分眾的電梯廣告占據了終端？那就錯了，要知道，未來誰的WIFI覆蓋率越高，誰就越可以占據終端用戶的心。租個足夠的數據流量，使人們習慣從你這里進入免費的WIFI，其廣告價值將無可限量。現在的企業也越來越多地使用二維碼營銷的溝通手段。二維碼的使用也使廣告變得親切宜人。

3.品類競爭將凸顯

任何行業的發展，都是不斷發展出新品類；而任何一個新品牌的崛起，也正是因為代表了一個品類。以互聯網為例，QQ代表了即時通信，微博代表了簡短共享自媒體，微信代表了免費移動社交，這些新品牌的崛起，正因為開創了主導新品類。事實上，戰略上主導品類，戰術上根據品類發展階段來配置運營企業的資源（互聯網是配置資源之一），才是可持續增長的根本性、系統性思維，被稱之為“品類增長戰略”。今天微信已經主導了移動社交這個品類，相比之下，來往因為沒有分化出新品類，無法改變顧客的選擇路徑，導致其所謂的創新不足，從而缺乏競爭力。

4.市場調查與分析的內容將重整

大數據的出現，使營銷決策的過程更多地從“經驗”轉變為“科學”。傳統營銷體系的市場調查基于抽樣，并以抽樣數據進行分析和推斷，然而，當社會環境處在急劇變動，出現了前所未有的傳播平臺之后，既往的抽樣方法面對復雜的環境往往顯得力不從心，不能進行精準的推斷和預測。于是，在大數據背景下的整個營銷流程中，各種相關的數據調查和數據庫紛紛出現。例如索福瑞的電視收視率和廣播收聽率，CTR 的廣告投放監測數據、消費行為調研，AC 尼爾森零售研究、新生代消費行為研究，電通和奧美的消費者深度洞察等等。這些數據庫的建立以及數據分析的工作幫助傳統的廣告與營銷體系實現了最高程度的科學化。

（二）市場營銷傳統教學方式面臨的挑戰

1.大數據提供新的教育平臺。2012年5月，哈佛大學與麻省理工學院就宣布，將投入6000萬美元開發一個類似的平臺，并向全世界免費開放。同年，我國教育部向全國高校征集了系列視頻公開課程，面向全社會開放和共享。可以預見，這種智能學習平臺將會給高等教育帶來深刻的影響。學生可以通過線上學習，在網上免費獲取國際、國內最好的課程資源，那么市場營銷專業教師的課堂教學將面臨極大的挑戰。

2.傳統的教學方式缺乏吸引力。目前的課堂教學，即在固定的場所，利用簡單的工具對學生進行單向灌輸式教學，師生之間的交流，受到空間、時間及心理因素的限制。處于大數據時代，大學生獲取信息的渠道和范圍已經大大增加。學生獲取知識的途徑不再僅是課堂，他們已不滿足于聽任教師傳統的灌輸，而是追求更加個性化的教學內容和新穎的教學方式，他們會隨時利用手中的筆記本電腦、平板電腦和智能手機收集相關信息，并根據自己搜集來的信息做出判斷，隨時分享，并將個人體驗的影響擴大到更大范圍的群體之中。因此，市場營銷專業的教師也往往面臨更大的教學壓力。

三、大數據背景下市場營銷學的教學改進策略

（一）及時更新市場營銷教學內容

大數據背景下，企業的商業模式不斷變化，營銷策略、營銷手段推陳出新，瞬息萬變，而國內通用的市場營銷內容體系基本上是采用美國西北大學教授菲利普?科特勒的市場營銷學課程體系，具有相對固化性，而市面現有的各種市場營銷學教材，即使是最新版的，在內容設置上也相對滯后，難以跟上實踐發展的需要。因此，作為市場營銷專業的一線教師，尤其不能墨守成規。大數據提供了擴展思維的空間，從多角度、多層面思考問題，也要求教師不能把原有的知識絕對化、凝固化，而是應保持大數據時代的敏銳性，敞開頭腦，不斷吸收新的信息。一方面，時刻跟蹤國際國內市場營銷理論的最新發展趨勢，積極關注市場營銷理論研究的前沿；另一方面，了解國外近期成功的營銷案例，關注國外市場營銷的最新動態，多關注實踐中企業商業模式變化和市場發展動態，多參與教學研討會，多與同行交流，與時俱進，不斷創新，結合不斷變化的營銷環境，及時梳理與總結現有教學內容體系中不和諧的部分，保證將最新的教學內容提供給學生。

大數據營銷定義范文第2篇

從數據科學的角度看，這次航天仼務的失利是數據定義沒有做好，正所謂“失之毫厘，謬以千里”。數據定義是數據收集和分析的基礎，看似簡單，想要在實踐中做好卻并不容易。尤其是在大數據系統中（如宇航工程），維護數據定義的正確性和一致性就更具挑戰性了。

數據定義有兩個要素，一個是關于定義的概念，另一個是關于定義的測度。前者可被稱為概念定義，而后者可被稱為操作定義。好的數據定義應該同時具有清晰的概念定義和操作定義。火星氣候探測者號的悲劇就是操作定義沒有在系統中做到一致性而導致的。

而在另一些應用場合，概念定義可能成為問題的癥結所在。一家國內著名電商的大數據負責人曾經告訴我，一個讓他們非常頭疼的問題就是應該如何定義什么是一筆“訂單”。從IT人的角度，“訂單”的概念似乎應是很簡單的，那就是顧客一次付款購買的全部商品。然而實際卻遠比這個復雜。比如說，有時候下單之后，后臺發現某個產品斷貨，然后征得顧客同意取消了原訂單中的這一項產品。這樣就有了兩種訂單的定義，初始訂單和真正執行的訂單。接著在倉庫配送時，一張訂單可能會被拆成兩次或多次送貨。這樣一個訂單在運營記錄中變成了幾張單子，在財務那邊也造成了多張發票。最后，顧客可能發現自己不喜歡購買的一些產品而要求退貨。結果一張訂單的實收款往往有別于下單時的金額和配送時的金額。這樣以來一筆訂單到底該如何定義，一張訂單的金額和包含的產品數到底該如何計算，就成了個棘手問題。

重要的是，這一數據定義不僅是個技術問題，而且還有戰略層面的意義。從營銷和客戶關系管理的角度看，訂單的定義需要能反映顧客購買次數和（考慮退貨后的）實際消費金額。但是從運營管理的角度，訂單的定義最好能反映實際配送成本和配送質量（如遞送速度，準確率等）；因此拆分后的實際配送訂單對運營決策更具意義。而在公司高層決策者看來，以上各種的訂單概念都有其重要性和對應的管理作用，因此都希望保留。所以對數據部門來說，挑戰一下就大了起來。因為不僅要在系統中維護不同的訂單定義，而且還要注意及時提醒使用數據的決策者當前看到的數據和分析結果是基于何種訂單概念。因為不同部門有自己對數據定義的偏好，在提供數據圖表時還要盡量給出個性化的定制。

更多的時候，清晰的概念定義和操作定義都不容易給出。筆者曾經給一家著名的跨國石油公司做過零售方面的咨詢，是關于其在全球各個自有加油站的定價優化。要給某個加油站做定價優化，知道其競爭對手是誰應是必不可少的。可是競爭對手到底該怎么定義呢？競爭的概念似乎是不言而喻的，但是不言而喻恰恰正是隱患所在。強調數據科學，就是要消除這些隱患，把概念清晰地表達出來。

從經濟學角度，對于競爭對手的嚴格定義應該是：如果至少有一部分消費者在購買時會考慮在A和B中做出選擇，那么B是A的競爭者。但是這一定義卻缺乏可操作性。該公司收集了自己加油站每天每時段的銷售情況，但只能追蹤同城其它加油站的每天定價和廣告變化。另外，對于持品牌積分卡的顧客，他們在該公司的消費情況能被完整地追蹤，但是他們是否也加過其它品牌的油就不得而知了。

經過一番仔細思考，我們決定采用如下的定義：B加油站是A加油站的競爭者，如果B的營銷活動（如價格降低、廣告等）對A的銷量有負面影響。這一定義符合我們對競爭的一般理解，而且還考慮到了數據收集的可行性，所需的數據都是已經有了的。可是即便有了這個定義，操作起來還是充滿了挑戰。首先，澘在競爭者的范圍該如何定？離A一公里？ 五公里？還有更遠的可能性因為消費者可能會比較居住地附近的加油站和上班地附近的加油站。大數據在這一點上能幫助我們。比如說我們可以把網撒得很大，擴大到一百公里的半徑，把潛在的競爭者都查一遍。

可是下一個問題又來了：我們怎么判斷B的營銷活動（如價格變化，廣告等等）對A的銷量有影響呢？和有些流行大數據讀物所宣稱的不同，我們發現單純看相關性并不可行。 舉個例子，由于原油價格上升，B提了價，而消費者也總體減少了開車的里程。這樣從數據上我們看到的是B的價格提升往往伴隨著A的銷量減少，這似乎意味著B不是A的競爭者，而事實則可能正好相反。

大數據營銷定義范文第3篇

關注企業KPI完成、采用直接“推銷”的強行營銷方式，忽略了客戶之間的偏好差異，營銷時機“一刀切”，缺乏細化，營銷產品與客戶接受度之間缺乏適配性分析，對客戶體驗重視不足。為解決上述問題，基于大數據和客戶事件的全觸點實時營銷管理采取了以下方式：（1）以客戶體驗為中心設計營銷活動時機不再以企業自身的產品銷售目的為營銷設計出發點，而是以客戶對營銷的體驗感知為出發點。營銷力爭做到在客戶最需要的時候立即出現，讓客戶在驚喜中感受服務和產品溢價；客戶不需要時，從不去打擾。當客戶各種事件發生時、企業與客戶觸點發生時，企業根據客戶的需要，充分利用各種觸點機會，通過觸點實時推送營銷內容；而當客戶與企業無接觸的時刻，尊重客戶私人空間，不去打擾客戶。（2）以大數據和客戶事件開展精細化營銷首先，以客戶標簽細分鎖定潛在營銷目標客戶。營銷案的設計是基于大數據分析基礎上的運營決策行為，根據客戶的個性化標簽，確定營銷的潛在目標客戶群，并且客戶標簽在實時營銷過程中也要進行實時匹配。其次，以客戶事件決定營銷開展時機。營銷的最終觸發需要結合客戶事件來確定。當營銷案中定義的潛在目標客戶的客戶事件發生時，營銷案才進行觸發。此時智能服務營銷系統對客戶標簽、客戶事件、營銷其他規則等進行匹配，按照預定的營銷流程、規則觸發營銷內容。第三，以觸點決定可能的營銷送達方式。在客戶標簽和客戶事件都匹配營銷規則的場景下，根據客戶與運營商的觸點方式，決定采用合適的方式將營銷最終送達客戶。在某種觸點上，營銷人員可采取的營銷送達方式可以是多種，但從營銷的時效性和客戶感知效果上則有首選方式。各觸點上具體可選擇的營銷送達方式列表見表1。（3）以實時觸點營銷替代靜態批量營銷1）營銷目標客戶是動態實時計算出來的，而非靜態提取后批量發送。只需定義出潛在目標客戶標簽規則、營銷流程和營銷規則，即可開展營銷；營銷的目標客戶在客戶事件和觸點過程中實時匹配、判斷完成。當營銷過程中需要對營銷案進行調優時，直接調整營銷規則即可生效，大大提高了營銷效率。2）營銷具有時效性。營銷匹配過程是在客戶事件發生后瞬間完成判斷的，并非延后較長時間推送以致錯過營銷時機；觸點發生時，可以在客戶服務、業務辦理過程中同步開展營銷。3）營銷內容、方式是根據客戶事件實時變化的。由于并不能準確預知客戶事件行為，且客戶各種屬性、狀態是實時變化的，因而營銷必須實時處理上述內容以完成營銷內容推送，保證對客戶的營銷內容始終是“適合的、恰當的”。

2建系統：整合現有信息系統，建設智能服務營銷系統

管理模式的高效運轉，需要IT系統的承載和固化。基于大數據和客戶事件的全觸點實時營銷，其IT支撐能力主要包括兩部分：大數據處理、挖掘、分析能力；營銷管控、執行、送達的信息化支撐能力。（1）積極引入新技術，打好大數據基礎借鑒互聯網架構，踐行去IOE理念，引入成熟開源框架，基于x86平臺構建分布式計算與存儲平臺，采用Hadoop、Flume、Spark與Storm計算框架、爬蟲、MPP等技術，實現大數據的云架構，整體性能提升5～6倍，為大數據處理和分析服務奠定基礎支撐能力。（2）整合分散的IT資源，形成整體支撐能力一方面，聚合企業內、外部海量數據資源，形成大數據能力基礎。在已有業務受理、客戶資料、業務使用、賬單、終端等數據（即B域數據）基礎上，整合分散在不同部門的通信信令、上網行為、網元數據（即O域數據），以及公司運營決策的財務、人力、采購等數據（即M域數據）。M、B、O域數據統一匯總后,企業全部運營信息齊備，有利于形成對客戶進行營銷的全視圖、全視角洞察。另一方面，打通前、后臺數據與應用能力，統一收斂營銷功能。新建設的智能服務營銷系統，跨接前臺CRM系統和經分大數據系統，打通了經分系統和前臺CRM系統，使得營銷整體上既有智能數據支持，也有精確的營銷接觸管控。（3）智能、實時、主動、協同的智能服務營銷系統在具備大數據等技術能力的基礎上，整合分散的IT資源，將大數據挖掘、客戶接觸管控、營銷交互等能力進行整合，統一承載、管理營銷任務，形成智能處理、統一管控、多系統聯動的智能服務營銷系統。其功能結構、各系統能力整合關系如圖1所示。該系統可以實現營銷智能推薦、智能管控，實現智能流控、智能調度，具備實時捕捉、實時營銷能力。可以實時捕獲商機，實現通信使用、服務過程與營銷過程的實時結合；可以利用大數據挖掘模型和客戶標簽，主動挖掘客戶需求，當最佳營銷時機觸發時，主動向客戶或窗口人員推送營銷內容；還可以針對各營銷渠道進行交叉營銷、協同營銷，支持營銷全流程的策劃、審批、執行、效果分析等閉環管理。

3重運營：充分挖掘客戶資源，開展多種形式的全觸點實時營銷服務

營銷管理的提升首先從提升營銷運營能力著手。實現精細化運營，需要從客戶特征的全面洞察、客戶事件和行為的全面快速捕獲、營銷內容的實時觸發推送等方面開展建設。（1）對客戶進行360度特征分析一方面，利用客戶全息數據進行數據分析以獲得客戶標簽。客戶標簽可以用來直觀描述客戶的基本特征及其偏好，是對客戶進行細分、精細化分析的基礎。利用大數據技術得到客戶全視圖的基本輪廓，從客戶屬性、特征等方面勾勒出客戶輪廓，建立客戶特征庫。表2是從大數據中經過數據挖掘、分析獲得的客戶標簽簡單示例。另一方面,盡可能精細化地描述360度客戶畫像。為適應各種營銷活動的精細化要求，避免營銷需求開展時因客戶標簽不足而無法精細化畫像，大數據平臺圍繞客戶特征，提前挖掘出盡可能全息的客戶畫像。目前某運營商的客戶標簽，已經包括客戶自然屬性、價值屬性、消費屬性、產品選擇屬性、業務使用屬性、社會交往圈屬性、各種行為偏好屬性、終端屬性等80多個大類1200多個。（2）客戶事件立體化全覆蓋客戶事件是通信運營商的客戶在通信業務使用、業務與服務辦理、屬性狀態變化等時刻發生的操作、動作或特征變化等行為。客戶事件可以根據營銷需要不斷開發定義。部分客戶事件可參考表3的典型舉例。目前某運營商已開發出112種客戶事件，基本形成了對客戶各種交互事件的立體、全方位覆蓋。凡是客戶與運營商發生互動的時刻（如扣費、通話、網廳辦理業務等），這些互動事件均可被系統根據定義自動捕獲并用于營銷。（3）構建客戶全觸點實時營銷能力觸點就是一次與客戶發生關聯、互動的接觸機會。這種接觸不僅是面對面的接觸，也包括通過通信網絡、IT服務系統等發生的接觸。表4是目前通信運營商與客戶之間可能的觸點分類列表。上述觸點基本涵蓋了通信運營商與客戶所有可能的接觸方式，如在這些接觸中推送營銷，客戶接受率將遠遠高于傳統營銷媒體和渠道，具有以下顯著特點：1）所有觸點具備營銷推送能力：在所有觸點上可以根據營銷策略，組合、選取合適的觸點，向客戶推送與觸點匹配的營銷內容。2）營銷觸點可自由組合：同一營銷案，可以組合選擇多種觸點，當客戶與任一觸點接觸時，在該觸點優先推送營銷內容，其他觸點不再推送，避免重復打擾客戶。3）不同觸點可有不同的接觸、推送策略：根據每一類觸點及其發生場景的特點制定適合的營銷策略，使客戶在任何觸點中都有機會接受營銷推送。4）統一管控觸點：統一管控所有觸點列表和定義，所有觸點對應的營銷內容都統一由同一個信息化平臺推送；所有觸點的接觸信息統一存放，營銷結果統一存儲，不同接觸渠道的協同機制統一調度。

4強機制：調整績效考評機制，為營銷服務轉型提供機制保障

為更好地推進新型全觸點實時營銷管理的實施，運營商要從內部員工的營銷薪酬激勵、外部合作伙伴的營銷酬金分配導向等方面，提升管理水平，實現從服務型向服務營銷綜合型生產模式的轉變。（1）優化內部考核激勵機制，推動企業管理轉型首先，建立全員營銷的企業文化。推行全觸點實施營銷管理理念，使全體一線員工由服務型轉向營銷服務綜合型生產模式，大力提倡、實踐“營銷機會無處不在”的服務文化，實現由“要我營銷”到“我要營銷”的根本轉變。其次，建立體驗式營銷模式。不再單純考慮企業自身利益和KPI要求，而是更多地考慮客戶的感受、體驗，改變對客戶粗暴的“短信廣告轟炸”，使客戶在服務過程不知不覺地接受營銷推薦。第三，強化量化薪酬考核機制，考核內容向營銷傾斜。一線全員量化薪酬后，量化薪酬中營銷價值份額加強，營銷與薪酬息息相關，使一線人員不再滿足于僅僅給客戶提供業務辦理和服務。最后，建立以營銷能力為導向的激勵機制。在物質方面，按照營銷效果的價值計算薪酬，切實體現正向激勵，多勞多得；在精神方面，定期嘉獎通告，樹立服務體驗營銷典范。此外，把營銷活動與員工的職業生涯相關聯，注意培養有較強服務營銷能力的員工隊伍。（2）優化外部合作伙伴質量，促進營銷服務轉型進入存量經營時代后，精細化運營要求合作伙伴加強對客戶的服務、營銷等工作，要從簡單、粗放的入網受理轉變到全面開展營銷、客戶服務、客戶維系等工作。同時，合作伙伴要實現優勝劣汰，增強營銷服務能力。在營銷服務轉型過程中，部分合作伙伴不能適應轉型要求，難以按照轉型戰略完成設備投入、員工素質提升，無法獲取足夠的代辦酬金，逐漸自然淘汰出運營商的合作名單。

5實施效果

大數據營銷定義范文第4篇

關鍵詞：聯動式數據庫營銷模式；大數據；文化產品營銷

Abstract： In the era of big data， opportunities as well as challenges both exist. This paper introduces the characteristics of big data and some defects in the process of data applications. In addition， the advantages of the linkage-type database marketing model is utilized to solve the defects. In the end， this paper briefly analyzes the marketing of cultural products based on the linkage-type database marketing model.

Key words： linkage-type database marketing model； big data； marketing of cultural products

引 言

隨著互聯網等科學技術的快速發展，人類社會面臨著前所未有的極其豐富的信息資源。“大數據”的概念日益為人們所關注，某些企業、社會團體甚至政府機構已經開始認識到數據的價值，并在數據挖掘與分析方面進行相關研究，以期使其成為組織的核心競爭力。從營銷的角度來看，菲利普?科特勒在其所著的《營銷管理》一書中曾說：“營銷管理是藝術與科學的結合――選擇目標市場，并通過創造、交付和傳播優質的顧客價值來獲得顧客、挽留顧客和提升顧客的科學與藝術”[1]，科學之處即體現在需要對營銷進行量化研究，而量化研究的基礎建立在各種營銷數據庫的構建，然后對收集到的數據庫中的數據進行挖掘、整理與分析上。由此可見，數據構成了營銷活動的重要組成部分，而“大數據”的興起，對傳統營銷規則產生了較大的沖擊，同時也帶來了機會。但“大數據”有其優點，同時也存在亟待解決的問題，如何將“大數據”很好地運用到營銷活動中，為組織增強核心競爭力成為可研究的課題。本文著重分析在大數據背景下，聯動式數據庫營銷模式的優勢所在以及簡要探析該模式下的文化產品營銷。

1 相關概念及理論綜述

1.1 大數據概念。目前，學術界尚未對大數據的明確定義形成統一意見。美國國家科學基金會（NSF）將大數據定義為“由科學儀器、傳感設備、互聯網交易、電子郵件、音視頻軟件、網絡點擊流等多種數據源生成的大規模、多元化、復雜、長期的分布式數據集”[2]，IT研究與顧問咨詢公司Gartner對大數據的定義是“需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。”《大數據時代》一書中對大數據的解釋則為“以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務或深刻的洞見。”[3]

通過對以上觀點的提煉，可以總結出大數據即通過各種渠道獲得的海量的可處理分析的數據集，經處理后可成為重要的信息資產。

1.2 大數據的特性。大數據具有體量大、多樣化、價值密度低、速度快的4V特性。在科技快速發展的今天，互聯網累計的用戶網絡行為數據的規模也以驚人的速度在擴大。大稻蕕鈉鶚技屏康ノ恢遼偈PB（1 000個TB）、EB（100萬個TB）或ZB（10億個TB），由此可見其體量巨大。大數據的多樣化即體現在其以不同的形式存在：語言文字、圖像、音視頻等，大數據的異構化和多樣化也使得它具有無限的包容性。雖然大數據擁有海量數據信息，但常常需要綜合這些海量數據獲得有價值的信息，即體現了大數據價值密度低的特點。在大數據應用方面，其獲得與處理的速度都是瞬間完成的，有很高的時效性，反映了其速度快的特點。

1.3 價值共創理論。Prahalad and Ramaswamy（2000）以案例研究的形式深入分析與解構多個企業與消費者之間的價值共創實踐，在此基礎上，提出了基于消費者體驗的價值共創理論。該理論認為，企業與消費者共同創造價值的核心在于企業與消費者作為對等主體通過持續的對話加深了解，共同識別和解決問題，建構個性化服務體驗，其基本實現方式是價值網絡成員之間的互動。Vargo and Lusch（2004）提出服務主導邏輯下的價值共創觀點，即將“服務”的內涵重新界定，不同于與“產品”相對應的“服務”，價值共創觀點下的“服務”是指某實體通過知識和技能等專業化能力的使用和表現去實現與維護自身或者其他相關實體的利益。Ramaswamy， Gouillart（2010）；Hakanen， Jaakkola（2012）分別將價值共創的主體從消費者擴展至企業的其他多方利益相關者，認為價值共創是所有利益相關方的協同合作過程，旨在滿足共創主體的所有價值需求。

1.4 聯動式數據庫營銷模式。“聯動”首先表現在數據的聯動，是指從利益相關各方信息載體上收集數據，進而通過關注數據之間的相關關系解密海量數據中隱藏的有用信息；“聯動”還表現在企業價值鏈的聯動、行業供應鏈的聯動，具體地講，聯動式數據庫營銷模式的構建過程必然需要企業內部管理價值鏈的有效支撐，即整合內部現有架構，組建正式或非正式的管理團隊參與數據庫營銷過程，同時搭建內部交流平臺，促進成員之間的職能互助與資源共享。聯動式數據庫營銷模式突破了組織的邊界，最大限度地促進了組織內外部之間的協同合作。

2 文化產品營銷探析

2.1 大數據運用的弊端。在組織的決策過程中，大數據的出現讓決策過程變得更加客觀，減少了管理人員的主觀性，大大提高了決策的科學性。大數據具有大價值，這似乎是每個人都認同的觀點，但隨著時間的推移，人們也逐漸發現，并不是所有的大數據都具有大價值。大數據的來源廣泛且數據的真偽無法一一分析，組織獲得的大數據往往是碎片化的信息，數據與數據之間的相關度非常低，導致組織的運行低效。大數據的這些弊端如果無法得到合適的解決，則不但不能給組織帶來巨大的價值，反而拖累組織，造成組織管理失效。

2.2 聯動式數據庫營銷模式的優勢。組織在面對收集到的海量信息，大多數時候只能根據數據表面所反映的信息進行決策，這就帶來了一定的風險。對于這些信息的真偽需要有基本的判斷以及防止碎片化信息誤導組織的決策顯得尤其必要。而聯動式數據庫營銷模式關注所獲取數據的相關關系，這些經聯動方共享上傳的數據，在利益相關方的多角度、多層面地分析及篩選后，具有價值的數據及其間的相關關系得到高頻率凸顯，這在一定程度上可以使組織迅速地在動態變化的環境中理清事物之間可能的聯系，同時對數據之間相關關系的對比分析降低了對數據真偽度的懷疑，有效識別垃圾數據信息，排除了部分無關的碎片化信息，提高了數據的有用性。伴隨著數據相關關系的加速積累，使得數據之間的網絡架構逐漸清晰，聯動式數據庫營銷從而形成了“增強現實”的效果，即聯動主體及相關方的一個動作行為便可觸發一份詳細的生產或消費檔案，從而真正能夠指導組織與其聯動各方有目的的開展營銷管理活動。

聯動式數據庫營銷模式打破了組織的邊界，促進了組織與消費者、合作伙伴等聯動主體的連接，高效敏捷地響應彼此之間的實時需求，實現多方的價值增值。

2.3 文化產品營銷。文化產品是社會大眾的精神食糧，組織在文化產品營銷方面的突破不僅有助于自身利益的實現，同時對于促進和提高社會的整體文化水平有著極大的作用，也是組織的社會責任感的體現。目前，我國的文化產品領域發展良莠不齊，部分文化產品飽受詬病，社會還沒有形成相對完善的文化體系，這不是單單某一方的責任，需要全社會各方的努力。作為社會的重要組成部分的組織之一企業，更應承擔相應的責任。本文選取了文化產品領域的圖書出版業及影視媒體業，將其與聯動式數據庫營銷模式結合以進行相應的探析，以期得到可以實現企業與社會共贏的途徑。

（1）圖書出版業。圖書出版行業擁有眾多的讀者群體，通過對與讀者相關的數據進行分析，總結出讀者的閱讀偏好及閱讀習慣，可以在很大程度上解決圖書出版商與讀者之間的信息不對稱，圖書出版商還可據此制定合適的營銷策略，增加粘性和滿意度。若營銷得力，甚至可以引導并培養讀者的閱讀習慣，從而建立正向、積極的價值觀。正如管理大師彼得?德魯克說過：營銷的目的就是要使推銷成為多余。圖書出版業的營銷要引導消費者閱讀而不僅僅是分析消費者需求，從而形成健康的社會文化價值體系。

傳統的市場營銷只是通過為數不多的渠道搜集讀者信息，并進行分析，然后通過廣告等方式進行傳播推廣，提高圖書的銷量，面對今天大數據的時代，許多“碎片化”的信息傾注在圖書出版商面前，如果依舊按照傳統的模式，進行抽樣分析再進行推廣已經無法滿足社會的要求，而且面對如此多的數據，出版商單方面的分析不僅提高了其信息甄別的難度而且也降低了其對讀者真實需求的感知度。聯動式數據庫營銷模式重視聯動各方的數據分享，從而真實了解消費者的需求。將聯動式數據庫營銷模式運用于圖書出版業，從而將聯動主體之一的讀者納入圖書出版業體系中，同時整合出版社、發行商的相關數據，通過多種電子化渠道，如網上書店、微博微信公眾平臺、電子郵件等，保持并適當強化與讀者之間的聯系，加強與讀者之間的互動，同時整合從中獲取的數據再進行分析，則極大限度上提高了營銷的精準程度。例如圖書網站當當網則通過“當當推薦”頻道加強與讀者之間的聯系與溝通，“當當推薦”中的“告訴當當我的購物興趣”以及“完善我的物興趣”功能使得讀者近距離地參與到與圖書網站的互動中，從而提高了圖書出版商進行數據分析的準確度。

通過聯動式數據庫營銷，精準掌握了讀者的需求，將改變過去通過出版物發行量來判斷市場的方式為預判市場的變化，從而降低及修正傳統出版營銷中的數據偏差。

總體而言，在運用聯動式數據庫營銷模式進行出版營銷時，針對消費者消費行為的數據分析需結合與消費者進行互動溝通時的有效信息以及其他聯動方數據進行整合分析；運用聯動式數據庫營銷模式還需要整合出版單位內部的信息系統，使之與聯動方的數據流融為一體，減少資源的耗用，提高效率。

（2）影視媒體業。影視媒體行業同樣是文化產品的重要組成部分，對其進行合適的營銷同樣可以帶來影視媒體業自身的繁榮，同時為社會的文化價值體系的構建提供借鑒。目前，我國影視媒體產品市場發展并不順利，尤其在外來影視產品的影響下，對于某些影視作品，觀眾頗有微詞，甚至對我國的傳媒行業持有悲觀態度。影視產品本身的質量是其中原因之一，還有對部分好的影視作品的營銷不力的因素。

運用聯動式數據庫營銷模式進行影視產品的營銷，一方面可以拉近觀眾與實際影視創作的距離，有助于影視產品的推廣傳播；另一方面也有助于影視產品的創作發揮，構建社會文化價值體系。聯動式數據庫營銷模式通過時光網、豆瓣網、微博、微信等平臺上與觀眾進行互動，促進觀眾的觀影意愿表達、觀看后的口碑及社會互動，所產生的數據用于分析，將提高營銷的效率。近幾年，韓國電視劇在我國掀起一股熱潮，吸引許多國人的關注及喜愛。經研究發現，韓劇采取的是邊播邊拍的方式，注重觀眾觀看后的反響，通過收集觀眾的反饋來隨時改善劇本，讓觀眾切身參與到韓劇劇本的創作中來，提高了觀眾的興趣，同時也達到了營銷的目的。與此相似的是將暢銷小說、漫畫改編成影視作品大獲成功的事件也時常發生。聯動式數據庫營銷模式在此處深系了聯動各方即作品創作者、觀眾的數據庫，并進行分析，從而使得影視作品營銷成功。與圖書出版一樣，影視作品要根據聯動數據庫得到的數據進行發散創新，發現新想法、新創意，創造新的價值，而不僅僅停留在對數據的表面分析上，從而達到引領健康的、積極的社會文化體系的高層次目標。

3 結束語

企業應重視自身競爭力的形成，即找到可以使其長期競爭力與短期可預見收益得到兼顧的運營模式。長期競爭力主要建立在信息、知識等資源的利用以及對未來機會的開發上，聯動式數據庫營銷模式形成的數據聯動效應將為企業帶來更精準的營銷從而實現企業的利益，在文化產品營銷方面應嘗試構建聯動式數據庫，剔除由大數據應用帶來的弊端從而促進企業的盈利，更進一步為構建健康、積極的社會文化體系提供借鑒。

參考文獻：

[1]（美）菲利普?科特勒，凱文?萊恩?凱勒. 營銷管理[M]. 13版. 上海：上海人民出版社，2009.

[2] 馮芷艷. 大稻荼塵跋律濤窆芾硌芯咳舾汕把鑰翁[J]. 管理科學學報，2013（1）：1.

[3] 維克托?邁爾―舍恩伯格，肯尼思?庫克耶. 大數據時代[M]. 盛楊燕，周濤，譯. 杭州：浙江人民出版社，2013.

[4] 金曉彤，王天新，楊瀟. 大數據時代的聯動式數據庫營銷模式構建――基于“一汽大眾”的案例研究[J]. 中國工業經濟，2013（6）：122-134.

[5] 宋磊. 大數據營銷：新媒體環境下出版業營銷新啟示[J]. 編輯之友，2014（10）：40-43.

[6] 張曉蕾. 以當當網為例談網上書店科技圖書營銷策略[J]. 出版發行研究，2012（5）：46-49.

[7] 崔明，姜亞磊. 互聯網時代暢銷書的精準營銷策略探析[J]. 出版科學，2015（4）：61-65.

[8] 張球瑰. 大數據背景下的圖書出版營銷創新[J]. 出版科學，2014（1）：72-75.

[9] . 大數據時代互動式整合傳播營銷體系建構[J]. 當代傳播，2015（4）：80-82.

[10] 張. 論多屏時代電視內容生產和傳播策略[J]. 中國出版，2015（14）：33-37.

[11] 張紅莉. 大數據環境下文獻傳遞營銷工作的思考[J]. 圖書館工作與研究，2014（12）：126-128.

大數據營銷定義范文第5篇

與易傳媒進行全面合體后，“新”阿里媽媽最新亮相，推出合體后首個重磅產品“達摩劍”。達摩劍是阿里媽媽全面整合易傳媒后推出的第一個全域大數據營銷平臺。基于阿里巴巴[微博]集團特有的營銷數據，及跨屏媒體的一站式觸達，“達摩劍”將為品牌廣告主提供數字媒體全覆蓋的大數據營銷服務。對廣大的品牌廣告主而言，這意味著可以在全范圍內運用阿里的全息大數據，而不僅僅局限于淘內或者阿里系。

像阿里這樣懷揣大數據金礦的互聯網公司，率先開放大數據，對于未來的品牌數字營銷具有深遠意義。阿里媽媽副總裁程華奕接受采訪時明確表示，全新的阿里媽媽真正的戰略就是走出淘系，拓展服務寬度，從電商營銷走到品牌營銷，更好地服務所有客戶。

阿里媽媽“升級”

脫胎于阿里巴巴的電商營銷部門，阿里媽媽的使命也在發生變化。

升級后的阿里媽媽將變成一個數字媒體公共平臺，這是阿里媽媽總裁俞永福[微博]對阿里媽媽的最新定義。阿里巴巴CEO逍遙子也在多個不同的場合強調，阿里媽媽2015的關鍵詞就是走出淘寶。

要實現全面出征淘外，阿里媽媽與易傳媒的合體實際是新阿里媽媽誕生至關重要的一步。2015年1月，作為國內最大的大數據營銷技術提供商，易傳媒宣布被阿里巴巴集團以“現金+資源”的模式戰略投資并控股。當時雙方的結合被認為是大數據與大營銷的完美結合，大數據終于實現了在數字營銷上的真正進場。但是雙方的合作很快再近一步，6月23日俞永福以內部郵件的方式宣布，阿里媽媽與易傳媒全面合體。“通過與易傳媒的整合，阿里媽媽將大大提升對品牌用戶，特別是世界500強客戶的數據營銷服務能力”。在易傳媒原有團隊的基礎上，阿里媽媽將組建數據營銷品牌服務中心。

談及閃電合體，程華奕透露，融合其實分兩步走，第一步戰略投資已經做了很多工作。但是在實際合作中發現很現實的問題，“兩撥人拿著同樣的資源去談客戶。所以很快就決定再走一步，就是真正的聯合起來。”兩者合體，易傳媒原有2000多個大型品牌廣告主和商、國內首創的程序化交易操作系統平臺TradingOS等強大的技術資源都將整合到新阿里媽媽。另外一面，阿里多年積累的獨特、海量的大數據可以讓合體后的阿里媽媽真正地“跑”起來。在程華奕看來，如果程序化購買是車，大數據就是最好的燃料，“只有把數據用到程序化購買上，才是真正的程序化購買”。

通過與易傳媒的整合，新阿里媽媽將大大提升對品牌客戶，特別是世界500強客戶的數據驅動的品牌營銷服務能力。“阿里媽媽不是一個媒體，更不一個只做電商的媒體，阿里媽媽是一個平臺，這個平臺跨越門戶、垂直、視頻、社交、PC、移動和OTT，日均超200億流量，”程華奕表示，客戶通過阿里媽媽上線的大數據營銷平臺——達摩劍，可以一站式對接市場上幾乎所有的媒體，并運用阿里大數據進行分析、判斷和推送消費者感興趣的廣告，阿里大數據的價值將會貢獻給整個行業，將幫助客戶極大地提升媒體投放效率，最大化投入產出。通過阿里媽媽達摩劍，這些寶貴的數據得以在全域流通應用，使阿里大數據能夠真正落地生根。這是阿里開放營銷投放大數據的第一步。

“達摩劍”重塑品牌營銷

作為新阿里媽媽推出的全域大數據營銷平臺，達摩劍最大的突破，在于打通不同設備和屏幕，實現統一的受眾溝通。

DT時代的大數據營銷正在迎來最美好的時代。在阿里媽媽CMO珍如看來，達摩劍實現了大數據與技術的無縫鏈接，將大數據營銷推進到真正的“真人營銷”時代。

在此之前，數據營銷先后經歷了早期不精準、投放遲鈍的人工時代和2012年之后的程序化時代。早期的人工時代，分不清受眾，買一個位置一投一整天，消費者不僅會厭煩，廣告商也浪費了預算，即便到了后期很講究數據，注重KPI，也只能是從瀏覽數、獨立訪問數、點擊數來看效果；到了程序化購買，通過技術和樣本數據能夠區別受眾和非受眾，實現基本智能投放。但有一個關鍵的事實被忽略了，沒有真正的大數據運用，程序化交易中倡導的千人千面還是紙上談兵，譬如一個人擁有一臺電腦、一部手機和一個平板，在大部分廣告系統的認知當中他會是三個人，這種僅基于不同終端采集消費者數據的“泳道效應”，顯然很難實現跨屏，廣告主也無辜地浪費了大量的預算在重復覆蓋上。

達摩劍能夠真正解決這個信息不對稱和重復覆蓋的問題，因為了解消費者，才有可能推送用戶最關心的內容，品牌也更容易找到對的受眾；基于不同屏幕和設備的跨屏拉通能力，也能減輕消費者重復看同樣內容的壓力，品牌也得以騰出預算來跟更多的消費者進行溝通。

究竟什么樣的公司能夠做到這樣的能力呢？據程華奕分析，首先公司要足夠大，是海量數據的基礎；數據維度要多，這是大數據營銷時代的最必要的條件。而阿里是個生態型的公司，多樣化的業務類型、深入的服務內容和尖端的技術體系建立了阿里獨特的數據流水。