影响电商企业大数据营销的因素研究绪论
大数据环境下电商精准营销策略研究
大数据环境下电商精准营销策略研究一、概述在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据技术的应用日益广泛，其深远影响已渗透到各行各业。
尤其在电商领域，大数据不仅为商家提供了海量的用户信息，更为精准营销提供了可能。
本文旨在探讨大数据环境下电商精准营销策略的研究，以期为电商行业的持续发展提供新的思路和方向。
大数据环境下，电商企业面临着前所未有的机遇与挑战。
一方面，大数据的实时性、多样性和价值性为电商企业提供了丰富的用户数据资源，使得企业能够更深入地了解用户需求和行为习惯。
另一方面，如何在海量的数据中挖掘出有价值的信息，并据此制定有效的营销策略，成为电商企业亟待解决的问题。
精准营销作为电商营销的重要手段之一，其核心在于通过精确的目标定位、个性化的产品推荐和优化的用户体验，提高营销效果和用户满意度。
在大数据环境下，电商企业可以利用数据分析技术对用户数据进行深入挖掘，实现精准的用户画像和细分，从而制定更加精准的营销策略。
本文将从大数据环境的特点出发，分析电商精准营销的现状和存在的问题，探讨大数据在电商精准营销中的应用场景和优势。
同时，结合具体案例，提出电商精准营销策略的优化建议，以期为电商企业在大数据环境下实现精准营销提供有益的参考和借鉴。
1. 大数据时代的背景与特点随着信息科技的飞速发展，我们已然踏入了大数据的时代。
在这个时代，数据的产生、收集、处理和应用都呈现出了前所未有的规模和速度。
大数据不仅改变了我们看待世界的方式，也深刻影响了各行各业的发展模式，特别是在电子商务领域，大数据的应用更是推动了精准营销策略的创新与实践。
大数据时代的来临，离不开多个方面的背景支撑。
计算机技术、网络技术和存储技术的不断进步，使得我们有能力处理和存储海量的数据。
传感器、物联网、移动互联等技术的广泛应用，使得数据的来源更加多样化，数据的量级也呈现出爆炸式增长的趋势。
互联网和社交媒体的普及，使得人们的行为、偏好和需求都能够被数据化，这为大数据的应用提供了丰富的素材和场景。
浅谈大数据时代下的电商精准营销对策
浅谈大数据时代下的电商精准营销对策随着大数据时代的到来，电商企业在精准营销方面面临着更高的要求和更广阔的空间。
数字化、智能化、定制化是电商营销的主旋律，这也使得电商企业需要根据大数据进行精细化定位，实现用户精准营销。
一、数据搜集和分析电商企业需要大力发展互联网信息化技术，及时进行数据搜集和分析，这是实施精准营销的基础。
该环节主要分为以下三个方面：1.数据来源的多样化数据来源是基础，电商可以根据不同领域的数据搜集来源进行分类。
可通过应用统计方法，从网站访问数据、用户行为数据、电商交易数据、社交媒体等多种途径搜集、加密和整理数据。
例如，在使用用户搜索词查看他们购买的一些商品时，对搜索频率、搜索排名、过往购买要素等数据紧密统计，根据这些数据改进和优化产品推广策略。
2.数据整合的时间性和可操作性大量数据中有很多无意义的数据，需要进行筛选和整合，提炼出值得利用的数据，在时间和可操作性上进行考虑。
比如，将销售数量排前三位、品牌集中度排名前十、重复购买最高的5种商品情况整合在一起，然后统计消费者收到优惠券之后购买这五个商品的情况。
3.数据分析的有效性电商公司应坚持以用户为中心，根据用户基础数据、产品管理数据、交易数据等大数据进行多角度、多层次的数据分析，分析出消费者的特征、需求、购买力等，进而准确定位目标用户，制定精准化营销策略。
二、差异化的营销策略基于大数据分析，电商企业应给予不同用户差异化的营销策略，使得营销效果最大化。
1.针对旧用户，差异化服务既然旧用户已经对电商企业产生了一定的消费习惯，电商企业可以通过分析他们的用户数据，制定针对性的优惠方案，如通过推荐类似商品增加消费量、针对过去的购买行为提供优惠、推出高频趋势商品等等。
2.针对新用户，高品质用户体验对于新用户，电商企业应该提高其购物体验，增加只有新用户才能享受的优惠和特权，为新用户提供专业的售后服务，根据新用户消费数据分析，提供符合新用户消费需求的输入和推荐，从而增加新用户留存率。
浅析大数据时代背景下电子商务发展研究
浅析大数据时代背景下电子商务发展研究随着大数据时代的到来，电子商务行业在全球范围内迅速发展。
大数据技术的运用为电子商务提供了更为精准和智能的服务，同时也为企业提供了更多的商机和发展空间。
本文将从大数据时代的背景出发，分析其对电子商务发展的影响，并探讨未来电子商务发展的趋势和方向。
一、大数据时代的背景大数据时代是信息技术领域的新时代，其特点是信息量大、数据来源广泛、数据处理速度快、数据应用广泛等。
大数据时代的背景主要包括：1.信息技术的高速发展随着信息技术的高速发展，各种信息数据得以快速积累和存储，构成了大数据时代的基础。
2.互联网的普及和发展互联网的普及和发展为大数据的产生和传播提供了广阔的空间和途径。
3.物联网技术的应用物联网技术的应用为大数据的采集和分析提供了更多的可能性和便利条件。
4.人工智能技术的飞速发展人工智能技术的飞速发展为大数据时代的应用提供了更为智能和精准的数据分析和处理手段。
以上述背景为基础，大数据时代成为电子商务发展的新风口和新机遇。
二、大数据对电子商务的影响1.精准营销大数据分析技术可以根据用户的浏览和购物记录，精准定位用户的需求和偏好，从而实现精准营销，提高营销效率和用户体验。
2.智能推荐借助大数据分析技术，电子商务平台可以根据用户的购物习惯和历史数据，智能推荐相关产品，提高用户购物体验和成交转化率。
3.供应链优化大数据分析技术可以实时监控和分析供应链的各个环节，优化供应链配送和库存管理，提高运营效率和降低成本。
4.风险控制大数据分析技术可以实时监控用户行为和交易数据，及时发现和预防交易风险，保障电子商务平台的安全和信誉。
5.个性化定制大数据分析技术可以根据用户的个性化需求和行为数据，推出个性化定制的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
大数据为电子商务提供了更为精准和智能的服务，为用户和企业带来了更多的价值。
三、未来电子商务发展的趋势和方向从大数据时代的背景和对电子商务的影响来看，未来电子商务发展将呈现以下趋势和方向：1.智能化和个性化2.跨境电商的发展随着大数据时代的到来，跨境电商将更加便捷和高效，国际贸易将更加便利，各国之间的电子商务交流和合作将更加频繁和深入。
大数据技术对市场营销的影响
大数据技术对市场营销的影响一、引言随着互联网的蓬勃发展和移动设备的普及，市场营销的形式和方式也发生了巨大改变。
而大数据技术的兴起，则为市场营销带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据技术对市场营销的影响进行详细探讨。
二、大数据的定义大数据是指数量庞大、种类繁多的数据集合，其中包括传统的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点是数据量大、处理速度快、数据来源多样，并且需要利用专业的工具和技术才能处理和分析得到有价值的信息。
三、大数据营销的意义1.更加精准的目标人群通过大数据技术，营销人员可以获得大量的用户数据，包括使用行为、消费水平、兴趣爱好等，从而能够更加准确地识别目标人群，精准投放广告和满足用户需求，提高营销有效性和效率。
2.更加高效的数据分析大数据的处理需要利用专业的分析工具和算法，可以从海量数据中提取有价值的信息和规律，帮助营销人员进行精细化的分析和决策。
从而指导商家更好地开展营销工作。
3.更加优化的客户体验通过对大数据的分析，商家可以对用户的需求和心理进行更加深入的研究，针对用户不同的需求提供个性化的服务和推荐，进而增加用户的忠诚度和购买意愿，实现更加优化的客户体验。
四、大数据在市场营销中的应用1.数据挖掘数据挖掘是利用算法和方法从大数据中提取出未知的、有价值的、潜在的信息和规律的过程，是大数据分析的核心技术之一。
可以帮助营销人员挖掘出目标人群的兴趣爱好、消费习惯、购买行为等信息，并且指导商家进行个性化的营销策略。
2.预测分析预测分析是利用数据和算法来预测未来的趋势和发展方向，对于市场营销而言十分关键。
营销人员可以通过预测用户购买行为、市场趋势、竞争对手动向等指标，科学制定营销策略和计划，提高效率和效果。
3.智能推荐智能推荐是根据用户的历史使用和消费行为，分析用户的兴趣爱好和需求，从而推荐合适的商品和服务。
这样一来，用户获得了个性化的推荐，营销人员也能在推广过程中更加精准地定位用户需求和行为，提高客户转化率和口碑。
大数据技术在电商精准营销中的文献综述研究
209大众商务电子商务如今，电子商务以其便捷性、安全性和交互性，日益成为企业与企业之间、企业与消费者之间进行信息沟通和贸易活动的重要形式，与消费者的生活联系也越来越密切。
虽然精准营销的应用已有一定的历史，但受限于当时的技术条件和数据情况等，电商企业对已有的数据并未进行深度挖掘和利用。
大数据的产生与发展为电商企业进行精准营销提供了技术基础，能够挖掘数据蕴藏的潜在商业价值，实现更为精准的用户定位和产品营销。
大数据下的精准营销实现了以产品到消费者为核心的飞跃，通过挖掘消费者行为所产生的数据，对其进行用户画像，并推测其消费习惯、性格偏好、潜在需求等，再通过合适的时间、平台、价格等，进行“一对一”个性化营销，向消费者提供所需求的产品，做出更加精准的个性化营销，实现商家利益最大化。
在大数据快速发展与电子商务精准营销面临发展瓶颈的背景下，本文从大数据技术在营销实践中的应用着手，梳理了2016年以来国内外关于此方面的研究。
一方面，帮助读者更好地了解大数据在电子商务精准营销的应用；另一方面，为之后的相关研究人员提供参考。
同时，也为电子商务从业人员或电商企业管理者提供实践借鉴与发展方向。
通过梳理，国内研究主要集中在以下三方面：大数据在精准营销的具体应用及其重要性、大数据背景下的精准营销策略研究以及结合具体实例对基于大数据的精准营销实施过程中存在的问题进行研究。
国外研究起步较早，主要对电商行业如何应用大数据实施精准营销进行研究。
一、文献综述（一）国内研究综述精准营销在国内电子商务方面的实际应用时间短，理论研究起步晚。
基于大数据的精准营销相关研究比较丰富，但结合电子商务这一具体应用场景，相关研究也较为匮乏，相关理论研究较为分散，还未形成系统。
目前该方面的研究总体包括：（1）大数据在精准营销的具体应用及其重要性。
刘海、卢慧等阐述了如何在精准营销上应用数据挖掘技术，并就目前比较实用的几种数据挖掘方法如聚类、分类、关联、协同过滤等进行了介绍。
大数据对市场营销的影响及其应对策略
大数据对市场营销的影响及其应对策略随着信息技术的不断发展，数据已成为现代商业运营的重要流程和资产。
尤其是大数据技术的迅速崛起，正促使营销方式发生了翻天覆地的变化。
本文将探讨大数据对市场营销的影响以及企业的应对策略。
一、大数据对市场营销的影响1. 更准确的客户画像。
传统市场营销方式往往采用人口统计学等基础数据进行客户划分，其准确度往往有限。
而大数据技术可以从各个方面收集客户数据，包括消费记录、生活轨迹、社交网络等。
通过分析这些数据，可以建立更加全面、精确的客户画像，更好地满足客户的需求。
2. 更精细化的营销策略。
大数据技术的应用使得市场营销的策略变得更加精细化。
以传统购物中心的营销为例，以前只能根据客户的购物习惯进行推广，而现在可以根据客户的人口信息、消费偏好、位置、气象变化等因素进行推广，从而更加精准地推送相应的营销活动。
3. 更快速的反馈机制。
大数据技术不仅能够收集客户的信息，还能够快速响应，并迅速将市场反馈信息反馈给企业。
例如，可通过各种观察、探测和监测手段实时掌握市场情况、反映客户需求，并据此为企业提供参考建议和策略调整。
二、企业应对大数据的策略1. 加强数据安全管理。
随着大数据技术的应用范围和数据规模不断扩大，企业在数据安全管理方面面临着越来越严峻的挑战。
企业应当建立完善的安全机制，从数据采集、存储、分析、传输等多个环节来保证数据的安全性和隐私性。
2. 建立数据智能化平台。
企业应建立以大数据技术为核心的市场营销平台。
通过这个平台，可以集成多种数据源，从而全面了解市场情况和客户需求，制定更加精准的营销策略，提高营销效果。
3. 培养数据研究人才。
大数据技术的应用需要数据研究人才的积极参与和指导。
企业应当通过培训、引入和激励等方式，吸引和留住高素质的数据研究人才。
只有具备专业知识和技能的人才，才能确保大数据技术的顺利应用。
综上所述，大数据技术对市场营销的影响是显著的。
虽然企业在应用大数据技术时面临很多挑战，但是只要掌握了相应的应对策略，就可以在越来越激烈的市场竞争中脱颖而出。
浅析大数据时代背景下电子商务发展研究
浅析大数据时代背景下电子商务发展研究大数据时代背景下，电子商务行业发展迅速，成为推动经济增长和社会变革的重要力量。
本文将从大数据时代的背景出发，分析电子商务发展的现状和挑战，并探讨大数据对电子商务的影响和未来发展趋势。
一、大数据时代的背景随着互联网、移动互联网和物联网等技术的快速发展，人们生活和工作中产生的数据量呈现爆发式增长。
这些数据包括个人信息、消费行为、社交网络、地理位置等多种形式，对于企业和政府来说，这些数据蕴含着巨大的商机和价值。
大数据时代背景下，企业可以通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，挖掘出隐藏的商业洞察，实现精准营销、智能决策和产品创新。
政府可以通过大数据分析，实现城市管理的智能化和精细化，提供更好的公共服务。
二、电子商务发展的现状和挑战在大数据时代，电子商务行业快速崛起，成为了全球经济的重要组成部分。
根据数据显示，截至2022年，全球电子商务交易规模将达到5.4万亿元人民币，占全球零售额的比重将达到22%。
电子商务发展也面临着一些挑战。
首先是竞争激烈，市场风险较高。
随着电子商务行业的快速发展，市场上出现了大量的竞争对手，企业之间的竞争日益激烈。
其次是信息安全和隐私保护问题。
在大数据时代，个人信息保护越来越受到关注，电子商务平台需要加强对用户信息的保护和合规运营。
电子商务的发展还受到了物流配送、支付体系、跨境贸易等方面的制约。
三、大数据对电子商务的影响大数据技术对电子商务行业的发展起到了重要的推动作用。
首先是个性化推荐和精准营销。
通过大数据分析用户的行为数据和偏好，电子商务平台可以向用户推荐更符合其需求的商品和服务，提高用户体验和购买转化率。
其次是风控和信用评估。
大数据技术可以帮助电子商务平台对用户进行信用评估和风险控制，防范金融风险和欺诈行为。
再次是供应链管理和智能决策。
通过大数据分析，电子商务平台可以实现供应链的智能化管理和优化，提高库存周转率和降低成本。
四、未来发展趋势在大数据时代，电子商务行业将呈现出一些新的发展趋势。
基于大数据的电子商务精准营销策略研究
基于大数据的电子商务精准营销策略研究随着互联网的快速发展，电子商务已成为了现代商业领域的主要形式之一。
为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，电子商务企业需要制定有效的精准营销策略。
基于大数据的电子商务精准营销策略正逐渐成为企业获得竞争优势的重要手段。
一、大数据在电子商务中的重要性随着互联网的飞速发展以及移动设备的普及，用户在互联网上产生的数据量不断增加。
这些数据中蕴含了诸多有价值的信息，如用户的消费习惯、兴趣爱好、购买偏好等。
利用这些数据可以更好地理解用户需求，优化产品和服务，从而提升用户体验。
二、大数据对电子商务精准营销的意义1. 个性化推荐：基于大数据分析，电子商务企业可以利用用户历史购买记录、点击行为等信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过精准推荐，可以提高用户购买转化率，并提升销售额。
2. 客户细分：利用大数据分析，企业可以将用户按照消费行为、地理位置、兴趣爱好等因素进行细分，并制定针对不同用户群体的营销策略。
通过精准的客户细分，电子商务企业可以更好地满足用户的需求，提高用户忠诚度。
3. 用户行为预测：利用大数据分析，企业可以对用户的行为进行预测，如用户的购买意愿、购买力等。
通过对用户行为的预测，企业可以有针对性地进行市场推广，提高营销效果。
4. 营销推广效果评估：基于大数据分析，企业可以对不同的营销推广活动进行评估，如广告投放效果、活动转化率等。
通过对营销推广效果的评估，企业可以及时调整营销策略，提高市场竞争力。
三、基于大数据的电子商务精准营销策略1. 数据收集：电子商务企业应建立完善的数据收集系统，收集用户的行为数据、交易数据等。
同时，还可以通过消费者问卷调查等方式获取更多关于用户需求的信息。
2. 数据清洗和整合：企业需要对收集到的数据进行清洗和整合，确保数据的可靠性和准确性。
同时，还需要整合不同来源的数据，使其能够形成完整的用户画像。
3. 数据分析与挖掘：采用大数据分析技术，对收集到的数据进行深度挖掘。
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影响电商企业大数据营销的因素研究绪论本篇论文目录导航：【题目】电商企业大数据营销应用困境探究【第一章】影响电商企业大数据营销的因素研究绪论【第二章】大数据营销的特征及应用价值【第三章】阿里巴巴大数据营销应用案例分析【第四章】电商企业大数据营销应用问题的原因及建议【第五章】电商企业大数据营销应用的发展趋势【总结/参考文献】电商企业实施大数据营销的优化研究总结与参考文献第1 章绪论1.1 研究背景科学技术水平的提高伴以人们物质文化生活的极大丰富，使得每个个体每时每刻的行为产生了大量的信息与数据，并且都得以记录。
随着互联网的普及化，数据量更是呈现几何式增长，并且难以被传统的数据系统所驾驭。
2003 年，数据的总和为5EB（百亿亿字节），而如今，要获得5EB 的数据量只需要两天的时间，到2020 年将会有35.2ZB（十万亿亿字节）的数据总和，即2 的70 次方。
这便是近几年逐渐走向主流的大数据。
大数据横跨经济活动的方方面面，从银行证券、通信、保险、交通到政府、教育、医疗等其他公共事业，处处都形成了大量的数据并且时刻变换。
互联网具有高度的开放性，随着云计算、云端应用、各种移动设备的普及，以及Google、亚马逊等电子商务巨头数据营销体系的成熟，大数据营销的关注度日益提高，并被大多数企业所提及和应用。
在此背景下，本文将以大数据营销为出发点，探讨我国电子商务领域是如何收集大数据并利用这些数据进行消费者分析，多方面、多环节地加强营销效果。
同时，本文还将以中国互联网企业巨头阿里巴巴集团作为案例分析研究其大数据营销的应用现状，并从中分析出我国互联网企业大数据营销中可能存在的问题，为我国企业大数据营销的发展提供指导建议。
1.2 研究目的及意义1.2.1 研究目的21 世纪是数据的时代，尤其随着2011 年大数据概念的提出，学术、商业以及政府对大数据的关注度逐渐加强，相关的文献也随之增多。
在这一时代背景和趋势下，大数据营销也被企业越来越多的被提及。
然而，目前的研究文献多限于商业期刊或杂志、以及企业内部人士对于大数据营销的阐述，学术研究较少。
在学术领域，相关的研究还较多的集中在数据挖掘技术在市场营销中的应用。
然而，在大数据时代，数据无论在规模、复杂性以及技术支持上都有了新的要求，因此本文希望通过针对现今时代背景，对大数据营销分析研究。
互联网作为大数据发展的领先行业，无论是在国外还是国内，都形成了相对较成熟的发展体系。
因此，本文还将借助案例分析的方法，研究大数据营销在我国电子商务领域的应用情况。
1.2.2 研究意义首先，研究内容的深化及拓宽。
目前，有关大数据的研究多是聚焦于信息技术、医疗服务等方面，而在营销领域的研究则凤毛麟角。
20 世纪初期，数据挖掘技术兴起，国内外学者开始关注数据挖掘在营销中的应用问题，但当时的数据量远达不到今天的规模，其技术能力、数据库规模都随着大数据的产生发生了巨大改变。
因此，本文关于大数据营销的研究是对数据挖掘技术在深度及广度上的深化。
其次，本文研究中将结合阿里巴巴集团的大数据营销进行案例分析，以使本文研究的内容更加形象和具体化。
同时，大数据营销作为新时代营销方式的发展，不仅可以为我国互联网企业提供借鉴意义，也可以为其他线下企业提供发展之道。
此外，本文研究具有实践指导意义。
具有中国特色的社会发展使各行各业的发展都具有特殊性，在营销领域，我国在许多环节尚不成熟的情形下，便跨越式的发展到大数据营销的阶段。
企业以及消费者对于营销的理解尚不成熟，有的甚至具有片面性。
而相对于发达国家在其他阶段的领先地位，大数据时代，我们可以说是并驾齐驱，因此，在大数据营销时代保证我国的领先与进步需要相关各界审时度势。
本文将对我国大数据营销中可能存在的制约因素进行分析，希望为大数据营销未来的发展提供借鉴意义。
1.2.3 研究方法文献阅读法。
研究将通过对国内外阅读有关大数据、大数据营销、数据挖掘、电子商务应用等方面的文献，领会文献内容并确定研究内容的理论基础。
综合归纳法。
综合归纳法是指就某一个问题，先对国内外学者在这一问题的研究思路和研究成果进行综合介绍，在此基础上进行系统分析、归纳总结，提出自己的观点和意见。
本文将结合国内外关于大数据营销的观点、理论，总结共性、探讨问题，并结合本文的研究方向进行归纳综合，比较分析法。
比较分析也即对比分析，是把客观事物加以比较以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。
本文将对国内外电子商务巨头在大数据营销方面的应用进行对比分析，以期获得具体的应用脉络。
案例分析法。
综合比较之后，本文聚焦阿里巴巴集团大数据营销案例，希望通过对营销过程的详细分析，为我国企业大数据营销提供发展建议。
1.3 文献综述1.3.1 大数据的产生及发展“大数据”这一说法在数据开始逐渐发挥作用之时便已产生，但并没有融合现在大数据的特性，并不能称之为真正意义上的大数据。
Doug Laney（2001）使用3V（即Volume 体量、Velocity 速度、Variety 多样性）特征来形容大数据，而这些特征一直被沿用至今。
不过Doug Laney 当时使用的并不是“big data”这一说法，而是用“3D data-三维数据”.目前，企业和学术界对于大数据尚未形成公认的准确定义，权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题”;美国国家科学基金会（NSF）将大数据定义为“有科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”.①工信部大数据白皮书（2014）指出，认识大数据，要把握“资源、技术、应用”三个层次。
大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据；处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术；大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。
尽管概念形式有所不同，但公认的是，大数据与“海量数据”、“大规模数据”的概念一脉相承，但其在数据体量、数据复杂性和产生速度三大方面均大大超出了传统的数据形态，也超出了现有技术手段的处理能力，并带来了巨大的产业创新的机遇。
1.3.2 大数据应用的领域近些年，随着大数据的影响日益加深，学术、商业、政府等各方面开始逐渐关注大数据及其应用问题。
《Nature》（2008）年发表大数据专刊，主要探讨了大数据及相应技术问题，并对其对当代科学产生的重要作用进行阐明。
麦肯锡（2011）的企业报告中从经济和商业的维度探讨了大数据的发展潜力，深入分析大数据在医疗、公共部门、零售业、制造业以及追踪定位五方面的应用。
美国白宫（2014）大数据白皮书主要谈及了大数据在公共部门和私营部门的应用，此外还重点阐明了美国关于数据开放与个人隐私的平衡问题。
随着大数据说法的提出，国内关于大数据的研究文献也随之增加。
王珊等（2011）对适合大数据分析的数据仓库架构进行分析，指出大数据分析平台应具备高度可扩展性、高性能、高度容错性、支持异构环境等特性，并对当时的主流实现平台进行分析归纳，指出了相应的优缺点。
孟小峰等（2013）通过研究大数据处理的基础框架，阐述了在大数据时代云计算技术对数据管理所产生的作用，同时对大数据时代所面临的挑战进行分析。
综合国内外关于大数据应用的文献，可以看出，大数据研究时间不长，涉及范围广泛但目前仍有侧重。
上海科技研究中心（2014）对大数据研究涉及的学科领域进行分析得出，在1994年至2013年大数据文献研究领域的前15位学科中，运筹学与管理科学、经营经济学分列第14、15 位。
由此可以看出，大数据营销并不是学术目前研究的重点。
1.3.3 大数据营销应用综述1.数据挖掘技术在营销领域的应用国内外关于大数据营销的关联文献中，数据挖掘在营销领域的应用研究较多，而事实上，关于大数据营销的研究最早也应追溯到数据挖掘技术的应用。
Michael J. Shaw、Gek Woo Tan 等（2001）将数据挖掘技术与知识管理相结合提出了一个系统的方法论用来掌控营销信息、提供营销策略。
这一方法论也可用于巩固CRM（customer relationship management）。
Chris Rygielski、David C.Yen 等（2002）探讨了在客户关系管理中，数据挖掘的重要性及意义并且提出了二者具体的关联及相关技术支持。
John H. Heinrichs&Jeen-Su Lim（2003）利用基于网络的数据挖掘和商业模型相结合方式研究了二者在公司战略效果上的积极影响。
这些研究集中地研究了消费者这一群体。
作为延伸，西方学者结合当时营销方式的发展，Charles X. Ling& Chenghui Li 对数据挖掘与直销进行研究，探讨了其中存在的问题和解决方法。
在我国，范小军等（2001）通过介绍数据挖掘，指出了其对确定营销目标、延伸营销利润、降低营销成本三方面的促进作用。
王旭（2003）结合当时的时代背景，阐述了数据挖掘的简要过程，并分析提出数据挖掘在客户管理、创造核心竞争力、了解营销环境等7 个方面对市场营销的指导作用。
同国外研究类似，随着企业市场营销的关注点向消费者转移，企业越来越关注客户关系的维护，CRM在企业营销中盛行。
而数据挖掘作为对这一体系的技术支撑，在21 世纪的前几年，关于数据挖掘与CRM 关系的研究颇多。
李宝东等（2002）认为可以利用数据挖掘加强客户关系管理，并指出数据挖掘在CRM 中的作用体现在一对一营销，客户的盈利能力分析、交叉销售、客户的获取与保持等方面。
2. 大数据营销近几年，大数据营销的概念甚嚣尘上，关于大数据营销的文献开始有所增加。
冯芷艳（2013）认为目前国内外大数据的研究多限于科学层面，因此提出了大数据背景下商务管理的相关课题，突出描述了三个视角，即社会化的价值创造、网络化的企业运作、实时化的市场洞察。
同时指出在消费者异质化的今天大数据营销能够促进顾客洞察的实时化和精准化，有助于企业确立适当的市场营销策略。
黄升民、刘珊（2012）认为大数据使得营销的科学性变为可能，全媒体和大数据使得低成本的普查成为可能，需求被合理推测和满足，无论是信息还是商品服务的提供都更应趋向于定制。