大数据时代营销策略探讨
基于大数据技术的市场营销策略优化研究
基于大数据技术的市场营销策略优化研究市场营销是企业发展的重要环节，并且在信息化时代，大数据技术的应用已经成为提升市场营销效果的重要手段。
本文将围绕基于大数据技术的市场营销策略优化展开研究。
一、大数据技术在市场营销中的应用随着互联网和移动互联网的发展，人们的消费行为不断产生海量数据。
大数据技术通过采集、存储和分析这些数据，帮助企业更准确地了解消费者需求，制定更有效的市场营销策略。
1. 数据采集：通过互联网、社交媒体等平台收集用户行为数据、网络搜索数据和问卷调查数据等。
企业可以了解用户在不同平台上的兴趣爱好、购买偏好、消费习惯等，为市场营销策略提供数据支持。
2. 数据存储：采用云计算和分布式存储技术，将海量数据存储在云端，实现数据的集中管理和快速访问。
企业可以随时根据需求使用存储的数据，对市场情况进行分析和预测。
3. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术，对采集到的数据进行深度分析，挖掘出有价值的信息。
企业可以了解市场趋势、竞争对手动态及产品销售情况，从而优化市场营销策略。
二、基于大数据技术的市场营销策略优化1. 精细化定位：大数据技术可以通过对用户数据的分析，实现对市场的精细化定位。
企业可以根据用户的地理位置、兴趣爱好、消费习惯等信息，将市场细分为不同的目标群体，精准地推送相关营销内容和产品。
2. 个性化推荐：大数据技术可以根据用户的历史购买记录、浏览行为等，对用户进行个性化推荐。
企业可以利用数据分析技术，实现对用户需求的精准了解，并向用户推荐符合其兴趣和需求的产品，提升用户购买率和忠诚度。
3. 实时营销：大数据技术可以对市场信息进行快速分析，实现对市场动态的把握。
企业可以根据实时数据做出相应调整，优化市场营销策略。
例如，在特定时间段推出促销活动，或者根据市场反馈调整产品定价等。
4. 预测性分析：大数据技术可以通过历史数据和市场趋势分析，实现对未来市场情况的预测。
企业可以通过预测性分析了解市场变化趋势、产品需求变化等，及时调整市场营销策略，以适应市场变化。
经济与管理综合研究论文：大数据下营销策略探讨4篇
经济与管理综合课题研究论文大数据下营销策略探讨 4 篇【摘要】大数据时代已经来临，大量、多样、快速、真实这四大特征赋予了“大数据”无与伦比的研究价值。
新的数据环境必然对企业营销工作带来巨大影响，如，带来营销理念的变革，拓宽了市场信息获取途径，开辟新的业务增长点。
“大数据”时代下，企业应采取建立完整的数据系统、线上与线下结合发展、建立互动反馈平台等市场营销策略，为企业经营决策提供依据。
【关键词】大数据营销策略摘要：大数据时代的今天，不少企业的市场营销工作都构架在这样的大环境下。
本文将通过对大数据时代的内涵及特征介绍，分析研究营销工作在大数据环境下面临的挑战，以及大数据时代下对市场营销方式产生的变化。
关键词：大数据；市场营销；策略；探讨近年来，随着信息技术的飞速发展，网络技术水平得到显著提升。
日常的生产生活所产生的数据量，也成倍攀升。
无论哪个行业都离不开数据信息带来的影响，大数据已经成为重要的生产要素，在不断提升生产率以增强自身竞争力的今天，合理利用大数据具有十分重要的现实意义。
为了给企业创造更多价值，营销工作是最前端的工作项目，它也是受大数据营销较大的行业之一。
在推进数字化进程中，营销领域主要是积累销售数据及客户的行为数据，在开展市场营销活动中，大数据的商业分析无疑助推了整个工作的开展。
不少企业再也不仅凭过去的经验来出台营销策略，特殊是营销成本支出方面，大数据分析可以为企业带来更精准的客户群，销售量在这样的精准营销下得到大幅度提升，企业利润也随着增加。
在大数据时代，市场营销还会不断探索出新的潜在客户群。
因此作为营销工作，有效利用大数据是今后的发展趋势。
1.大数据的内涵及特征作为一个抽象的概念，大数据至今没有统一的定义。
但是业内对大数据的定义大多持用如下观点，所谓数据是计算机代码，根据一定的规则进行罗列组合，产生记录信息的物理符号，这些代码可能是数字，也可能是文字或者图象。
数据接收实则是对信息内容的接收，对所获取信息的解读也是信息获取的主要用途。
基于大数据的精准营销策略研究
基于大数据的精准营销策略研究在当今数字化时代，大数据已经成为企业营销领域的重要资源。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业能够更加精准地了解消费者的需求、行为和偏好，从而制定更加有效的营销策略。
本文将探讨基于大数据的精准营销策略，包括其优势、实现方式以及面临的挑战。
一、大数据为精准营销带来的优势1、更精准的目标客户定位大数据能够整合来自多个渠道的信息，如消费者的购买记录、浏览行为、社交媒体活动等，从而构建出全面的客户画像。
企业可以根据这些画像，准确地识别出潜在的目标客户群体，将营销资源集中投放在最有可能产生购买行为的客户身上，提高营销效果。
2、个性化的营销内容基于大数据对客户的深入了解，企业能够为每个客户提供个性化的营销内容。
例如，根据客户的兴趣、偏好和购买历史，推送符合其需求的产品推荐、优惠信息和定制化的广告，增加客户对营销活动的关注度和参与度。
3、实时优化营销策略大数据能够实时监测营销活动的效果，企业可以根据数据分析结果及时调整营销策略。
例如，如果某个广告渠道的转化率较低，企业可以立即减少在该渠道的投入，将资源转移到效果更好的渠道上；如果某种营销活动的响应率不高，可以迅速调整活动内容和形式，以提高效果。
4、提高客户满意度和忠诚度通过精准的营销，客户能够得到真正符合其需求的产品和服务，从而提高客户满意度。
同时，个性化的关怀和服务也能够增强客户对企业的忠诚度，促进客户的重复购买和口碑传播。
二、基于大数据实现精准营销的方式1、数据收集与整合要实现精准营销，首先需要收集大量的相关数据。
这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统中的数据，以及来自外部的社交媒体数据、搜索引擎数据、第三方数据提供商的数据等。
然后，通过数据清洗、转换和整合，将这些分散的数据集中到一个统一的数据平台上，以便进行分析和挖掘。
2、数据分析与挖掘运用数据分析和挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测分析等，从海量数据中提取有价值的信息。
大数据时代下的网络营销策略研究
大数据时代下的网络营销策略研究随着大数据时代的到来，企业的营销策略也需要随之改变。
网络营销已经成为企业实施营销策略的重要手段之一。
传统的营销模式需要大量的人力、物力和时间，网络营销则能够实现效率最大化。
在这个信息化的时代，企业需要及时获得最新的市场信息和消费者的反馈，大数据技术可以帮助企业实现这一目标，并根据数据结果制定更加精准的网络营销策略。
一、利用大数据技术提升网络营销效果大数据技术应用于网络营销中，有助于提升网络营销的效果，增强企业的竞争力。
首先，大数据技术可以帮助企业实现营销数据的全面化和实时化。
通过数据分析，企业能够快速获取某一产品的市场销售情况，消费者的偏好和需求等信息。
作为企业进行营销决策的重要参数，数据分析的结果能够帮助企业发现市场中的机会，在竞争中更上一层楼。
二、打造品牌形象，提升企业的社交属性在大数据时代，数字化、智能化和数据化已经成为企业的经营发展趋势。
而网络营销在品牌塑造方面独具优势。
通过社交媒体、微博、微信等平台，企业可以与消费者直接互动，快速反应消费者的投诉和需求。
并且可以利用网络工具实现线上与线下的互动，扩大品牌影响力。
三、优化内容策略，提高网络营销的效益网络营销最终要达到的目的是转化率的提高。
不仅仅是流量的提升，还要注重内容的优化，在众多的信息中脱颖而出，让消费者产生共鸣，并产生购买的欲望。
因此，企业需要在社交平台上制定更加有针对性的内容策略，根据不同目标受众和消费群体的特性，在不同平台上合理地投入不同类型的内容。
四、利用精准广告推进企业营销在网络营销中，广告是最常见的形式之一。
在传统广告中，人口统计信息和经验公式被用于确定广告受众。
在大数据时代，企业可以通过更多的参数来判断消费群体，例如：浏览过哪些网站、搜过哪些关键字等。
基于这些数据，企业可以更精准地推送广告，节省广告推广成本和企业资源。
五、总结大数据时代下，网络营销成为企业最有效的营销手段之一。
有效利用大数据技术，制定合理的网络营销策略，实现信息的全面化和实时化，优化内容策略和推进精准营销，对于企业的发展都是至关重要的。
大数据驱动的精准营销策略研究
大数据驱动的精准营销策略研究在当今数字化的商业环境中，大数据已成为企业决策和营销战略的关键驱动力。
大数据驱动的精准营销不仅能够提高营销效率，降低成本，还能更好地满足消费者的个性化需求，增强客户满意度和忠诚度。
本文将深入探讨大数据驱动的精准营销策略，包括其概念、优势、实施步骤以及面临的挑战。
一、大数据驱动的精准营销概念大数据驱动的精准营销是指企业通过收集、分析和处理海量的消费者数据，深入了解消费者的行为、偏好、需求和购买模式，从而有针对性地制定和实施营销策略，以实现营销效果的最大化。
这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统数据，以及来自社交媒体、网络浏览、移动应用等外部渠道的数据。
二、大数据驱动的精准营销的优势1、提高营销效率通过精准定位目标客户，企业可以避免在非潜在客户上浪费营销资源，将有限的预算集中在最有可能转化的客户群体上，从而提高营销投资回报率。
2、增强客户体验根据客户的个性化需求和偏好提供定制化的产品和服务推荐，能够让客户感受到企业对他们的关注和理解，从而提升客户满意度和忠诚度。
3、促进销售增长精准的营销活动能够更有效地激发客户的购买欲望，提高销售转化率和客户终身价值。
4、实时优化营销策略大数据的实时性使得企业能够及时监测营销活动的效果，根据反馈数据快速调整和优化策略，以适应市场变化和客户需求的动态变化。
三、大数据驱动的精准营销实施步骤1、数据收集这是精准营销的基础。
企业需要从多个渠道收集消费者数据，包括线上和线下渠道。
线上渠道如网站、社交媒体、电商平台等，线下渠道如实体店、展会、活动等。
同时，还需要确保数据的准确性、完整性和合法性。
2、数据整合与清洗收集到的数据往往分散在不同的系统和平台中，且可能存在重复、错误或不完整的情况。
因此，需要对数据进行整合和清洗，将不同来源的数据统一格式，并去除无效数据。
3、数据分析运用数据分析技术和工具，对整合后的数据进行深入挖掘，以发现隐藏在数据中的消费者行为模式、需求趋势和购买偏好。
大数据时代如何实现精准营销策略
大数据时代如何实现精准营销策略在当今的大数据时代，企业面临着海量的数据和复杂的市场环境。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，实现精准营销，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。
大数据为企业提供了前所未有的机会来了解消费者的需求、行为和偏好。
通过收集和分析这些数据，企业可以更准确地定位目标客户群体，制定个性化的营销策略，提高营销效果和投资回报率。
要实现精准营销，首先需要进行深入的数据收集和分析。
企业可以从多个渠道获取数据，包括网站浏览记录、社交媒体互动、购买历史、客户服务记录等。
这些数据包含了丰富的信息，能够反映消费者的兴趣、需求和消费习惯。
然而，仅仅收集数据是不够的，还需要运用有效的数据分析工具和技术，对数据进行清洗、整合和挖掘，以提取出有价值的洞察。
在数据收集和分析的基础上，企业需要构建精确的客户画像。
客户画像就是对目标客户的详细描述，包括他们的年龄、性别、地理位置、职业、收入水平、兴趣爱好、消费行为等特征。
通过构建客户画像，企业能够更加清晰地了解自己的客户，从而为精准营销提供有力的支持。
例如，一家电商企业通过分析客户的购买历史和浏览行为，发现某个年龄段的女性消费者更倾向于购买时尚服装和美容产品。
基于这一洞察，企业可以针对这一群体推送相关的产品推荐和促销活动，提高营销的针对性和效果。
精准的市场细分也是实现精准营销的重要环节。
市场细分是将整个市场按照不同的特征和需求划分为若干个子市场的过程。
通过市场细分，企业可以将资源集中在最有潜力和价值的细分市场上，提高营销的效率和效果。
在进行市场细分时，企业可以根据客户的地理位置、消费行为、购买动机等因素进行划分。
比如，将市场分为高端消费市场、中端消费市场和低端消费市场，或者分为城市市场和农村市场等。
针对不同的细分市场，企业可以制定不同的营销策略，满足不同客户群体的需求。
个性化的营销内容是吸引客户的关键。
在大数据时代，消费者已经厌倦了千篇一律的广告和促销信息。
他们更希望接收到与自己相关、有价值的个性化内容。
针对大数据精准营销的网络营销策略研究
针对大数据精准营销的网络营销策略研究随着科技的进步和互联网的日益普及，大数据已经成为了现代商业中不可或缺的一部分。
大数据的运用可以帮助企业更好地理解消费者，制定更精确的营销策略，从而更有效地推广其产品和服务。
本文将探讨如何利用大数据进行精准营销，并针对网络营销策略进行研究。
一、大数据精准营销的优势1、消费者行为洞察：通过大数据，企业可以实时分析消费者的购买行为、搜索历史、浏览页面等数据，深入了解消费者的需求和喜好，以便提供更个性化的产品和服务。
2、精准定位：大数据可以帮助企业精准地定位目标消费者，根据其年龄、性别、地域、收入等特征，进行精细化的广告投放和营销活动。
3、优化营销策略：通过对大数据的分析，企业可以实时调整和优化其营销策略，以更好地满足消费者的需求，提高转化率和客户满意度。
二、网络营销策略研究1、个性化推荐：利用大数据分析消费者的购买历史和浏览行为，通过个性化推荐系统向消费者推送他们可能感兴趣的产品和服务。
2、社交媒体营销：在社交媒体平台上，利用大数据分析用户的兴趣和行为，进行精细化的广告投放和营销活动，提高品牌知名度和用户参与度。
3、搜索引擎优化：通过大数据分析搜索引擎的用户行为和搜索关键词，优化网站内容和结构，提高网站的搜索排名和曝光率。
4、移动营销：随着移动设备的普及，移动端已经成为消费者获取信息的主要渠道之一。
利用大数据分析用户的移动设备使用行为，进行精准的移动广告投放和营销活动。
5、数据驱动的营销自动化：通过大数据和人工智能技术，实现数据驱动的营销自动化，提高营销效率和质量。
例如，利用机器学习算法预测消费者的购买行为，自动发送个性化的营销邮件或短信，提高转化率。
三、结论大数据精准营销是现代企业网络营销的重要策略之一。
通过大数据分析，企业可以深入了解消费者需求和行为，精准定位目标消费者，优化营销策略，提高品牌知名度和客户满意度。
在实施网络营销策略时，企业应充分利用大数据和技术，实现数据驱动的个性化推荐、社交媒体营销、搜索引擎优化、移动营销和营销自动化等策略。
大数据营销的策略和方法
大数据营销的策略和方法随着数字时代的到来，大数据已经成为企业营销的重要工具。
通过大数据，企业可以深入了解客户需求，制定更精准的营销策略，提高营销效果。
本文将探讨大数据营销的策略和方法，包括数据收集整合、数据分析和挖掘、个性化推荐、精准营销、社交媒体营销、大数据技术应用、数据安全和隐私保护以及持续优化和创新等方面。
1.数据收集整合数据收集是大数据营销的基础。
企业可以通过多种途径收集数据，包括传统数据收集和现代数据收集。
传统数据收集方式包括问卷调查、客户反馈、销售数据等；现代数据收集方式则包括社交媒体监测、网站分析、移动应用数据等。
将收集到的数据进行整合管理是至关重要的。
企业需要建立数据仓库，整合不同来源的数据，确保数据的准确性和一致性。
同时，需要建立数据治理机制，规范数据的收集、存储和使用，避免数据泄露和滥用。
2.数据分析和挖掘对收集到的数据进行深入分析和挖掘，发现其中的价值，是大数据营销的核心。
企业可以通过数据预处理、数据挖掘建模等手段，深入了解客户需求和行为，发现市场趋势和竞争对手动态。
数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据聚合等，旨在去除无效和错误数据，将数据进行统一和规范，为后续的数据挖掘提供高质量的数据源。
数据挖掘建模则包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，旨在发现数据中的模式和规律，为企业的营销决策提供支持。
3.个性化推荐根据用户的行为和兴趣进行个性化推荐，是提高用户转化率和增加企业收入的重要手段。
企业可以通过大数据分析用户的购买历史、浏览记录等，为用户推荐相关的产品和服务，实现精准营销。
个性化推荐需要充分考虑用户的偏好和需求，同时需要考虑产品的属性和特点。
企业可以通过机器学习算法等手段，对用户进行分类和画像，根据不同用户的特点进行个性化推荐。
同时，需要不断优化推荐算法，提高推荐准确度和用户满意度。
4.精准营销精准营销是指根据目标客户的需求和行为，制定个性化的营销策略和方案，提高营销效果和ROI。
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大数据时代营销策略探讨销售管理方面的差异大数据时代的营销活动与传统的销售行为有本质上的区别，大数据营销的针对性更强，更加符合市场需要与企业发展的需要。
传统的销售活动在目标顾客的选择方面，主要定位于标签化的群体，而大数据零售则定位于个人概念的群体，销售定位的方向更加精准，具有一定的“私人订制”的特点。
传统销售活动在店址选择方面需要基于线下客流确定实体商圈，店铺的租金成本比较高，产品营销中的商品价格定位也较高，利润率比较低。
大数据营销店址的选择基于大数据流量的虚拟商圈完成，店铺的租金成本比较低，店址的选择更加灵活。
在商品管理方面，传统的销售模式需要依赖于有限品类缓慢调整经营策略，而大数据零售则可以利用网络工具和软件管理实现无边界品类扩张与商品管理模式的快速优化。
传统营销活动中的定价策略比较呆板，依托固定价格进行滞后于市场变化的价格起伏调整。
而大数据环境下的商品零售则可以根据市场环境的变化迅速调整价格，适时调整迎合市场变化。
产品推广方面的差异在大数据时代，企业经营者应该认识到新的经营模式与传统模式的差异，制定合理的产品消费分群方案，构建目标客户信息系统的模式。
传统的零售模式在促销管理和商品陈列上有较为明显的劣势，它采用粗放式的促销，广告的效果并不好，对于顾客的差异化消费习惯难以完全满足，经验式的陈列难以满足不同用户的消费需求。
而大数据时代的营销模式采用精准定向促销的形式，将促销广告信息精准投放到网民受众，基于数据分析的精准排列模式能够第一时间把握顾客的消费方向，做到定点营销。
传统的营销模式供应链管理效率比较低，生产、运输、仓储管理、销售各个环节割裂，商品供应的成本比较高。
但是，采用大数据零售的供应链管理模式，各个环节数据全面打通共享，供应管理的成本比较低，管理效率比较高，商品从出厂到销售中的各个环节信息，基本上实现透明化查询，方便营销人员管理和操作。
大数据时代满足产品精准化信息推送模式分析企业在大数据时代制定个性化营销策略，经营者应该更新经营销售的理念，并且要积极调整产品流通与销售的结构，转变处理好内部管理关系网络与外部经营关系网络的关系，积极利用网络工具实现精准化的定位营销。
在移动终端的大数据分析服务模式优化中，利用APP等移动商圈微信微博及QQ等社交商圈，进行商品广告信息的精准推送。
根据线下实体店的经营特点，推动实体门店和服务网点服务模式的结合，从而适应网络化消费环境发展的需要。
线下实体店应该顺应时代发展的潮流，积极开设数字体验店，提升品牌知名度。
在大数据时代制定个性化的营销策略，经营者应该对每天发布的市场动态信息流进行分析和预测，根据全国各地价格行情和及时供求信息找准商机，利用价值洼地效应制定出合理的营销方案。
在大数据分析活动中，经营者应该重视数据源信息的挖掘工作，根据自有网店中的客户足迹数据和电脑用户、手机用户终端APP互动数据进行消费习惯和消费潜力的评估。
企业为了扩大经营规模，需要采用自动分类规则设置方法，对数据进行分类分析，并且过滤垃圾数据，得到市场洞察的实时化判断依据。
大数据时代选择合理营销手段与价格策略的分析在大数据的时代实现网络化的企业运作，利用企业网络生态系统及其协同共生机制，创造更大的社会化价值。
制定个性化的营销策略，企业经营者应该实施关注网络生态的变化和发展，根据市场中产品流通和生产经营要素变化的具体情况，进行企业营销发展方向的选择。
认真处理客户投诉事件，并且根据客户投诉的具体情况，分析和评价全渠道的营销体系数据，打造一种实现销售扩大化的企业网络生态系统及其协同共生机制。
企业经营者应该加强互联网营销知识的学习，端正管理意识，积极认识到数据背后的深层含义。
在营销策略制定的过程中积极应用大数据的整体概念，利用大数据产生实际利益。
普遍使用行业智能的先进技术，进行海量业务数据的综合分析。
企业经营者应该采用正确的方法高效利用大数据，进行信息化层面营销行为的分析，挖掘出产品经营销售渠道中采集、存储、管理和分析等能力的数据。
在大数据时代制定下个性化的营销策略方案，经营者应该积极利用大数据排除客户不需要的产品配置，减少库存和复杂性。
在创新性的经营销售模式中，显著提高利润率，同时提高客户的满意率。
通过开发数据分析能力，不断改进营销活动，利用大数据分析不同产品类别的具体信息，从而调整产品的定价策略。
大数据时代构建目标客户信息系统的模式分析大数据时代构建目标客户信息系统，有利于提升经营效率。
建设社会化网络环境中的行为激励与社会资本解雇，根据大数据环境下客户消费过程跟踪，确定本月度的销售任务。
在大数据时代的营销变革活动中，构建目标客户信息系统，深度洞察消费者的集中需求，将受众消费行为碎片化信息打散然后重聚，从而发现主流消费的需求和价值。
企业经营者应该站在消费者的角度进行市场分析，提升消费者洞察能力。
经营者应该顺应大数据时代的营销变革规律，积极与消费者进行沟通和交流，了解现有经营环境中消费者的需求。
大数据时代营销活动中的价格策略和品牌化建设在个性化营销策略的制定活动中，企业经营者应该放弃传统型的粗放式产品信息推广模式，采用让利于消费者的销售策略吸引更多用户的关注。
在销售促进策略中，将企业的投入方向由“买媒体”转变为“买受众”，采用薄利多销的经营手段，打赢互联网电商市场中的价格战。
企业经营者在制定销售促进策略时，应该注重企业的品牌化建设，集中公司的优势资源打造名优名牌，构建长期稳定的品牌关系，提升消费者的信用粘度，赢得一大批忠诚粉丝的关注。
在大数据时代努力实现传播策略的实时可控建设，做好针对于用户需求的体验咨询工作。
采用线上咨询、线下体验结合的服务模式，满足和提升用户体验。
大数据时代营销活动中的信息适应性问题分析制定个性化的营销策略，经营者应该处理好信息适应性问题，对前期销售产品的市场反响实时效果进行追踪和分析。
在效果分析中预测未来市场的变化和发展趋势，从而创造新的价值。
在大数据时代制定个性化的营销策略，经营者应该制定科学的新产品信息传播策略，重点把销售方向放在开发新客户上，同时做好老客户的关系维护工作，采用定期问候与优惠信息定点回馈的方式，建立与广大消费客户的良好关系，赢得更多消费者的信赖和支持，实现本企业经营品牌建设和经营销售扩大化的目的。
大数据的经营规模扩大化营销优势在数据管理平台中，做好数据收集和预处理工作，在大数据的销售模式下，能顾解决产品销路问题。
当前电子商务中“农村淘宝”经营模式得到了社会的广泛关注，“淘宝”+“农户”的经营模式在一定程度上解决了农民作物生产滞销的问题。
在农村地区推广电子商务的销售模式，符合农产品经营发展的趋势，有利于缩小城镇和乡村发展的差距，帮助广大农户快速实现脱贫致富的目的。
在大数据时代，建立农产品网上交易模式，根据城镇消费者的需求，制定科学化的营销方案，利用农户作物生鲜健康的理念来吸引消费者。
在个性化营销方案制定上，经营者应该找准目标顾客和市场，既可以由农产品供给企业和消费者直接对接，降低生产和流通的成本，减少中间环节。
又可以开发单个农户与消费者之间通过网络实现交易的营销策略，激发农户参与电子商务的欲望。
大数据的销售流通环节精简化营销优势这种经营模式对于大数据利用效率比较低，它仅仅依靠减少零售环节来获取利润，单个经营的网络农户物流配送整合与适应能力比较低，主要销售特色农产品和干货等产品。
但是，由于网上开店软硬件要求都比较高，这种营销模式对于大数据的分析不够深入对其转换价值利用较低，因此对于大数据的优势利用效果不明显。
而传统的经营销售模式中，经营者可以选择将农产品供给企业然后与消费者直接对接的方式进行营销。
这种营销方案利用了集群化的优势，商品成本比较低。
但是平台规模比较大，需要专人来完成日常的运营维护，因此平台的建设和维护费用支出比较高，综合商品的成本最终的定价比较高。
但是，在大数据时代为了找到能够适应经营规模扩大化发展的营销模式，选择将农产品交付给供给企业，由供给企业和求购企业在网上完成对接和交易，这种个性化的经营模式既能够降低成本又能够扩大销量。
在个性化的营销策略实践中，通过大数据时代大宗采购意向分析，促进农产品网上流通供应链条的使用，减少大宗产品采购和销售的流通环节，增加市场机会，提高企业市场份额和利润。
在大数据时代开展营销活动，经营者应该积极根据数据信息进行市场需求的分析，从而制定出适合本公司经营发展的营销战略。
在大数据信息数据处理的销售模式中，建立O2M全渠道的经营模式，显著增强经营效率。
在大数据支撑平台下开展个性化的营销活动，经营者需要根据客户的特征数据进行分析，引流潜在消费者。
认真分析客户的接触数据和消费行为数据，设计全渠道的产品经营与销售渠道，开展全渠道消费者的定点营销与跟踪式信息采集服务活动。
作者:黄琍单位:武汉商学院[1]王其和.大数据时代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]孔颖.分析大数据时代时代中小企业网络营销策略研究[J].现代经济信息,2015,23:287-288.[3]单珊.大数据时代视频网站制播与营销策略探讨[J].今传媒,2016,02:20-22.[4]黄勤芳.大数据时代小微企业的营销策略分析[J].现代营销(下旬刊),2016,01:48.[5]田小平.大数据时代时代企业管理模式创新策略探究[J].价值工程,2016,13:47-49.[6]利炜.大数据时代市场营销教学方法与策略研究[J].商场现代化,2016,17:56-57.[7]赵明媚,宋孜宇.大数据时代我国电子商务企业营销策略研究[J].现代营销(下旬刊),2016,11:64-65.。