基于大数据时代的量化营销
基于大数据分析的互联网精准营销系统设计
基于大数据分析的互联网精准营销系统设计在互联网时代，精准营销已成为企业获取竞争优势的重要手段。
然而，传统的营销方式往往只能依靠经验和直觉进行决策，效果难以量化和评估。
随着大数据技术的快速发展，利用大数据分析进行互联网精准营销已成为一种前沿的营销方式。
本文将介绍基于大数据分析的互联网精准营销系统的设计，以帮助企业更好地利用大数据实现精准营销。
1. 系统背景：随着互联网技术的发展，消费者获取信息的途径大幅增加，传统的广告和宣传手段的效果逐渐减弱。
基于大数据的互联网精准营销系统可以通过分析消费者行为和偏好，精确定位潜在客户群体，将营销资源投放到最有价值的目标客户身上，提高营销效果。
2. 系统架构：基于大数据分析的互联网精准营销系统应包括以下几个核心模块：2.1 数据收集与存储系统需要通过多种渠道收集用户数据，包括网站点击、社交媒体互动、搜索记录等，确保数据的全面性和准确性。
收集的数据需要经过清洗和去重处理后存储在可扩展的数据库中，以供后续的分析和挖掘。
2.2 用户画像构建用户画像是大数据精准营销的基础，通过对大量用户数据进行分析和挖掘，将用户分成不同的群体，并针对不同群体的用户进行个性化推荐和营销。
用户画像的构建可以利用机器学习算法，自动识别用户特征和行为习惯，进行分类和相似度计算。
2.3 数据分析与模型建立对于海量的用户数据，系统需要利用数据挖掘和机器学习算法进行分析，识别出用户的行为模式、偏好和潜在需求。
通过建立推荐模型和预测模型，可以提供个性化的产品推荐和销售预测，为企业的精准营销决策提供支持。
2.4 营销资源投放与效果评估根据用户画像和模型预测结果，系统可以确定最合适的营销资源投放方式，包括广告投放、促销活动等。
同时，系统需要对营销活动的效果进行监测和评估，通过分析用户行为变化和销售数据，及时调整营销策略，提高营销效果。
3. 系统特点：基于大数据分析的互联网精准营销系统具有以下几个特点：3.1 精准度高通过对大量用户数据进行分析和建模，系统可以准确地识别用户的需求和行为习惯，为企业提供个性化的营销方案，提高营销成功的概率和回报。
如何利用大数据提升数字营销效果
如何利用大数据提升数字营销效果在当今数字化的时代，企业和营销人员面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的出现为数字营销带来了革命性的变化，使我们能够更精准地了解消费者需求，优化营销策略，提高营销效果。
那么，究竟如何利用大数据提升数字营销效果呢？首先，要明确大数据在数字营销中的重要性。
大数据包含了海量的信息，如消费者的行为数据、偏好数据、购买历史等。
通过对这些数据的深入分析，我们可以洞察消费者的内心需求和行为模式，从而为营销决策提供有力的支持。
获取和整合数据是利用大数据的第一步。
企业需要从多个渠道收集数据，包括网站访问记录、社交媒体互动、电商平台交易数据、客户关系管理系统等。
然而，这些数据往往分散在不同的平台和系统中，格式也不尽相同。
因此，需要运用数据整合技术将这些数据汇聚到一个统一的数据库中，以便进行后续的分析和处理。
在拥有了整合的数据之后，接下来就是进行数据分析。
数据分析是挖掘大数据价值的关键环节。
我们可以运用各种数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，来发现数据中的隐藏模式和规律。
例如，通过分析消费者的浏览行为和购买历史，我们可以了解他们的兴趣爱好和购买偏好，从而预测他们未来可能的购买需求。
基于数据分析的结果，我们可以实现精准的市场细分。
传统的市场细分方法往往基于有限的样本和主观判断，而大数据能够让我们基于更全面、更准确的数据进行细分。
这样，我们可以将市场细分为更小、更具针对性的群体，为每个群体制定个性化的营销策略。
比如，对于年轻的数码爱好者群体，我们可以推送最新的科技产品信息和优惠活动；对于注重健康的消费者群体，我们可以推荐有机食品和健身器材。
精准的个性化推荐是大数据在数字营销中的一大应用。
根据消费者的个人特征和行为数据，为他们推荐符合其需求和兴趣的产品或服务。
这不仅能够提高消费者的购买转化率，还能增强消费者对品牌的满意度和忠诚度。
例如，电商平台通过分析用户的浏览和购买记录，在用户下次访问时为其推荐相关的商品，大大提高了用户的购买意愿。
大数据时代如何实现精准营销和精准管理
大数据时代如何实现精准营销和精准管理在当今数字化的时代，大数据已经成为了企业发展的重要驱动力。
企业通过对海量数据的收集、分析和利用，可以更好地了解消费者的需求和行为，从而实现精准营销和精准管理。
这不仅能够提高企业的市场竞争力，还能够优化内部运营流程，提升效率和效益。
一、大数据时代的特点大数据时代的显著特点是数据量的爆炸式增长、数据类型的多样化以及数据处理速度的快速提升。
企业可以从各种渠道获取数据，包括社交媒体、电商平台、移动应用等。
这些数据不仅包含了消费者的基本信息，如年龄、性别、地域等，还包括了他们的浏览记录、购买行为、兴趣爱好等深层次的信息。
通过对这些数据的整合和分析，企业能够描绘出更加清晰和准确的消费者画像。
二、精准营销的实现1、数据收集与整合要实现精准营销，首先需要广泛收集数据，并将来自不同渠道的数据进行整合。
这包括线上和线下的数据，以及内部和外部的数据。
例如，企业可以通过自己的网站、社交媒体账号、客户关系管理系统等收集消费者的互动数据，同时也可以从第三方数据提供商那里获取行业数据和市场趋势。
2、消费者画像构建基于整合后的数据，企业可以构建详细的消费者画像。
消费者画像不仅仅是简单的人口统计学信息，还包括消费者的兴趣爱好、消费习惯、购买意愿等多维度的特征。
通过对消费者画像的分析，企业能够了解不同消费者群体的需求和偏好，从而为制定个性化的营销策略提供依据。
3、精准定位与细分市场利用大数据分析，企业可以将市场细分为更小、更精准的子市场。
例如，根据消费者的购买行为和偏好，可以将消费者分为潜在客户、新客户、忠实客户等不同的群体。
针对每个群体，企业可以制定相应的营销策略，提供符合他们需求的产品和服务。
4、个性化营销内容在了解消费者的需求和偏好后，企业可以为每个消费者提供个性化的营销内容。
这包括个性化的广告、推荐产品、促销活动等。
例如，电商平台可以根据消费者的浏览和购买历史，为其推荐相关的商品；社交媒体平台可以根据用户的兴趣爱好，推送个性化的广告。
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。
量化数字营销方案
量化数字营销方案随着数字化浪潮的持续深入，数字营销已经成为了各种企业必不可少的一部分。
在数字营销领域，量化分析是非常重要的一项工作。
通过对数据进行深度挖掘和分析，我们可以更好地了解目标受众的需求和行为，从而制定出更加有效的数字营销方案。
本文将围绕如何进行量化数字营销展开阐述。
1. 建立用户画像用户画像，指的是通过大数据分析，将用户的基本信息、特征、兴趣爱好等方面进行全方位的调研和分析，从而得出一个相对准确的用户群体标签。
建立用户画像可以帮助企业更准确地了解和把握目标用户的心理需求，以及其行为习惯和购买偏好。
在建立用户画像时，应该注意以下几点：1.1 多维度数据收集通过多个方面、多个维度对用户数据进行收集，可以得到更丰富、更全面的用户信息数据。
例如，可以通过社交媒体、搜索引擎记录、网站浏览记录等多个渠道获取数据。
1.2 数据整合和清洗对于各种数据来源获取的数据，需要进行整合和清洗。
这可避免数据重复，减少噪音，确保数据的准确性和一致性。
1.3 借助数据分析工具借助数据分析工具，可以更加快速地进行数据统计、分析和建模，以便更好地发现有关用户的一些有趣、有用的信息。
2. 制定数字营销策略通过深入了解目标群体，可以制定出更加精准的数字营销策略。
面向不同目标群体的营销策略将有所区别。
2.1 面向不同目标群体的策略制定不同的目标受众，需要使用不同的数字营销策略。
例如，针对年轻人的产品，可以采用社交媒体进行推广，而对于老年群体，可以选择广告的形式在公共场所进行传播。
2.2 营销活动分析和优化对于营销活动的分析和优化，可以通过跟踪和监测数据，来寻找有效的改进方案。
例如，通过定位数据热点，可以为数字营销活动提供实时反馈和调整。
2.3 消费者参与在制定数字营销策略时，应该考虑引导并鼓励消费者参与其中。
例如，通过用户评价、分享等参与方式，可以增加用户体验和满意度，进而提高消费者忠诚度。
3. 数字营销的量化分析对于数字营销活动的量化分析，我们可以从以下几个方面来考虑：3.1 点击率（CTR）点击率指的是用户在点击广告后，进入网站的比例。
大数据背景下的促销方案
大数据背景下的促销方案引言随着互联网和移动技术的发展，大数据的应用已经深入各个行业，其中包括零售业。
传统的促销方式已经不能满足消费者多样化的需求和个性化的消费体验。
在大数据背景下，零售业需要寻找创新的促销方案，通过科学的数据分析和细致的用户画像，为消费者提供个性化的推荐和定制化的服务，以此来提升消费者的购物体验和忠诚度。
大数据分析使用大数据分析技术，对消费者的行为、偏好、需求等进行深入研究和分析，可以为商家带来以下几个方面的好处：1. 了解消费者通过分析海量的数据，商家可以深入了解消费者的行为模式、购买偏好和消费意愿。
例如，通过分析用户的购物记录和浏览行为，商家可以推断出用户的兴趣爱好和购买需求，进而为其提供更加准确的个性化推荐。
此外，商家还可以通过数据分析，了解消费者的年龄、性别、地理位置等信息，以此为基础制定相应的促销方案。
2. 持续监控和优化大数据分析技术能够对销售数据持续监控，实时跟踪产品销售情况和消费者反馈，进而为商家提供及时的数据参考和决策支持。
商家可以根据数据分析结果，对促销方案进行优化和调整，提高销售效果和消费者满意度。
3. 预测和预警大数据分析技术可以通过对历史数据进行分析和挖掘，预测未来的销售趋势和消费者行为模式。
商家可以根据这些预测结果来制定相应的促销策略，提前应对市场变化和消费者需求的变化，避免库存积压和销售滞销的情况发生。
个性化推荐在大数据背景下，个性化推荐成为了零售业中的一个重要方向。
通过大数据分析和用户画像技术，商家可以根据用户的历史购物记录、浏览行为等，为其提供个性化的商品推荐。
1. 用户画像通过对消费者的数据进行分析，商家可以归纳总结出消费者的个性化特点和购物偏好，形成用户画像。
用户画像是对消费者的各种属性进行描述和分析，包括年龄、性别、地域、消费习惯等。
商家可以根据用户画像，为每一个消费者量身定制推荐的商品和促销方案，以此提供更好的购物体验。
2. 实时推荐通过大数据分析技术，商家可以实时监测用户的行为，对用户提供实时的商品推荐。
大数据时代背景下的市场营销策略
大数据时代背景下的市场营销策略伴随着科技的迅猛发展和互联网的广泛普及，大数据时代正在深刻改变着我们的生活。
在这个信息爆炸的时代，市场营销也迎来了前所未有的挑战和机遇。
本文将从不同的角度分析大数据时代背景下的市场营销策略，并探讨其对企业的重要性和影响。
一、了解消费者需求在大数据时代，企业可以通过分析海量的用户数据来了解消费者的需求和喜好。
通过对海量数据的归纳和分析，企业可以获取消费者的购买习惯、兴趣爱好等信息，从而提供个性化的产品和服务，实现精准营销。
二、优化产品设计大数据时代，消费者的偏好和口味多样化，企业需要根据用户的实时反馈对产品进行迭代和优化。
通过分析用户对产品的评价和需求，企业可以及时调整产品的设计和功能，提高用户体验，增加用户黏性。
三、精细化定位大数据时代，企业可以通过分析用户的地理位置、兴趣爱好等信息来进行精细化定位。
通过对用户的研究和分析，企业可以将产品和服务精确投放到用户最需要的地区和人群，提高市场覆盖和销售效果。
四、强化市场竞争力大数据时代，市场竞争日趋激烈，企业需要加强对竞争对手的分析和研究。
通过对竞争对手的产品、价格、市场份额等信息的收集和分析，企业可以更好地了解竞争态势，找到差距并制定相应的市场策略。
五、提升营销效益大数据时代，企业可以通过分析用户行为和消费习惯来优化营销策略。
通过对用户浏览、购买等行为的分析，企业可以提供个性化的营销方案，精准触达用户，提高营销效果。
六、完善售后服务大数据时代，企业可以通过分析用户的投诉和反馈来改善售后服务。
通过对用户投诉的原因和频次进行分析，企业可以及时发现问题并采取措施，提高产品和服务质量，增加用户满意度和忠诚度。
七、有效利用社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们获取信息和交流的主要渠道之一。
企业可以通过分析社交媒体上用户的讨论和评论来了解消费者的口碑和评价，从而调整市场策略，提升品牌形象和竞争力。
八、个性化广告投放大数据时代，企业可以通过分析用户的浏览历史、购买记录等信息，为用户提供个性化的广告。
基于大数据的精准营销策略
基于大数据的精准营销策略第一章精准营销概述 (2)1.1 精准营销的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (2)1.2 精准营销与传统营销的对比 (3)1.2.1 传统营销的特点 (3)1.2.2 精准营销的优势 (3)1.3 精准营销的发展趋势 (3)1.3.1 数据驱动的营销决策 (3)1.3.2 个性化营销策略 (3)1.3.3 跨渠道整合营销 (3)1.3.4 智能化营销手段 (3)第二章大数据技术在精准营销中的应用 (4)2.1 大数据的定义与特点 (4)2.2 大数据技术在精准营销中的价值 (4)2.3 大数据技术的应用案例分析 (4)第三章客户画像构建 (5)3.1 客户画像的概念与作用 (5)3.2 客户画像构建的方法与技术 (5)3.3 客户画像在实际营销中的应用 (6)第四章数据挖掘与分析 (6)4.1 数据挖掘的基本方法 (6)4.2 数据挖掘在精准营销中的应用 (7)4.3 数据挖掘案例分析 (7)第五章营销策略制定 (8)5.1 基于大数据的营销策略框架 (8)5.2 营销策略制定的关键因素 (8)5.3 营销策略制定的实际案例分析 (9)第六章营销渠道选择与优化 (9)6.1 营销渠道的分类与特点 (9)6.1.1 营销渠道分类 (9)6.1.2 营销渠道特点 (10)6.2 基于大数据的营销渠道选择方法 (10)6.2.1 数据采集与处理 (10)6.2.2 数据分析与挖掘 (10)6.2.3 渠道选择模型构建 (10)6.2.4 渠道选择结果验证与优化 (10)6.3 营销渠道优化策略 (10)6.3.1 渠道整合与协同 (10)6.3.2 渠道创新与拓展 (10)6.3.3 渠道运营策略优化 (11)6.3.4 渠道效果评估与调整 (11)第七章营销活动策划与实施 (11)7.1 营销活动策划的原则与方法 (11)7.2 基于大数据的营销活动策划案例 (12)7.3 营销活动的实施与监控 (12)第八章效果评估与优化 (13)8.1 精准营销效果的评估指标 (13)8.2 效果评估的方法与技术 (13)8.3 营销效果优化策略 (14)第九章精准营销的法律风险与应对 (14)9.1 精准营销中可能涉及的法律风险 (14)9.1.1 个人信息保护风险 (14)9.1.2 知识产权风险 (14)9.1.3 竞争法风险 (15)9.2 法律风险防范与合规措施 (15)9.2.1 加强个人信息保护 (15)9.2.2 保障知识产权合规 (15)9.2.3 遵循竞争法规定 (15)9.3 法律风险应对案例分析 (15)第十章精准营销的未来发展趋势 (16)10.1 技术创新对精准营销的影响 (16)10.2 市场环境对精准营销的影响 (16)10.3 精准营销在行业中的应用前景 (16)第一章精准营销概述1.1 精准营销的定义与意义1.1.1 定义精准营销是指在充分挖掘和分析大数据的基础上，通过对目标消费者进行细分和定位，实现个性化的产品推广和服务提供的一种营销策略。
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何尺寸的限制， 因为随着时代的进步和发展， 大数据 本身的尺寸就是在不断扩大的。 据 CSDN 对 2011 年中国云计算的调研显示， 超过 50% 的企业目前每 日生成的数据量在 1T 以上， 超过 10T 的有 10% ， 甚 至有 5% 的企业每日生成的数据量已经达到了 50T 以上。
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大数据时代的背景
〔2 〕 。大 量数据， 并命名与之相关的技术发展与创新 其大小容量并无任 数据是超出传统概念上的数据，
动力。搜狗营销事业部总经理洪涛指出 （ 2012 ） ： 搜 索本身就是大数据。 程士安 （ 2013 ） 认为： 站在学术 大数据其本质为市场信息沉淀的数 思考的角度看， ， 据 只不过现在说法上称其为大数据 。 基于大数据时代的到来， 以网络搜索和社交媒 体为代表的数字营销正在掀起一场新的营销革命 。 Google、 Facebook 等领先者， 通过大数据的挖掘、 追 踪、 分析以及投放等科技手段诠释了大数据营销的 力量。然而在国内， 网络广告投放正从传统面向群 大数据营销还处于起步阶段。 体转向个性化营销， 微软全球市场营销部亚太区总监杜美红认为 （ 2012 ） ： 大数据营销背后主要由云计算、 数据大爆 发、 社会化计算等因素推动。AMD 全球副总裁吴彦 群认为 （ 2012 ） ： 首先， 大数据可以定位细分用户， 帮 助我们制定个性化策略； 其次， 大数据可以做很多实 际的， 更加真实的模拟， 能够让我们的方案更准确， 从而提高营销投入的回报率。 李良荣 （ 2013 ） 认为： 大数据将开创市场营销的全新模式， 它意味着市场 研究以抽样调查为标志的这种调查方法走向了纯数 据的搜索， 市场营销、 广告投放从粗放型的预测， 走 向了精准预测、 精准投放。 上海聚胜万合广告有限 公司 CEO 杨炯纬指出（ 2013 ） ： 大数据不仅仅改变了 我们的网络营销， 其实还在改变着我们整个供应链 。
3
大数据营销瓶颈分析
大数据具有四个特点： 第一个特点是体量 （ Volume） ， 一般认为数据规模在 100T 以下得数据不能 称之为大数据； 第二个特点是多样性（ Variety） ， 大数 据不仅意味着数据量大， 还意味着种类繁多、 结构复 杂， 既包括结构化的数据， 也包括诸如文本、 图像、 视 频、 音频这样的非结构化数据； 第三个特点是价值
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大数据营销的特征
大数据的快速发展是互联网全球化的结果， 是 使得网民的网络痕迹 社会化及云计算的广泛应用， 能够被追踪和分析， 从而形成海量的数据。 微软全球市场营销部亚太区总监杜美红认为 （ 2012 ） ： 大数据不仅用于工作和娱乐， 也用于教育， 甚至成为整个社交媒体、 健康和环境方面的创新推
34 辽宁科技学院学报 第 16 卷 文章编号： 10． 3969 / j． issn． 1008 － 3723． 2014． 03． 034
基于大数据时代的量化营销
刘雨枫
（ 兰州商学院 工商管理学院 ， 甘肃 兰州 730020 ） 摘要： 近些年来随着互联网全球化的加速 ， 社会化及云计算的应用 ， 大数据时代随之到来。 在这样一个数据爆炸的时代 ， ＲTB 广告竞价模式、 量化营销成为大势所趋 。文章作者基于对大数据时代的分析 ， 从信息推送、 数字营销三个方面阐述了大 并从数据采集、 数据分析和碎片化数据整合三个方面介绍了大数据营销面临的挑战 。 数据营销， 关键词： 大数据； ＲTB 广告； 数据采集； 数据分析 中图分类号： F274 文献标识码： A
收稿日期： 2013 － 11 － 15 作者简介： 刘雨枫（ 1990 － ） ， 男， 山东德州人， 兰州商学院工 商管理学院硕士研究生 ．
大数据记录了用户的行为习惯、 浏览习惯、 搜索 习惯， 并在的很大程度上收集了消费者看法 、 消费者 评价等大量信息， 透过数据能看到消费群分布、 潜在 用户分布， 通过解读数据可得到消费者消费动向 、 规 律和趋势。 1 ） 基于数据分析推送信息 现在通过大量数据的收集和分析， 知道了消费 者去了哪些网站， 搜索了哪些关键词， 我们就可以在 适当的时候推送相关信息。 Facebook 在全球拥有 9 亿用户， 其中日常活跃
〔3 〕
。 一层层地建立数据， 并从中找
有效地将预算合理 到与自己相关的有价值的东西， 地分配到为数众多的数据来源平台上， 才能让众多 的数据为我所用。 在这里， 要注意建立数据分析的预警点。 当大 量数据分析到某个程度， 达到某个指标时， 仍然得不 到有价值的信息， 企业就必须停止分析这个数据， 否 则会造成一种浪费。 3 ） 碎片化数据整合的艰巨性 在大数据时代， 有些企业往往不缺少数据， 问题 在于数据的碎片化。 数据散落在不同的部门， 散落 在互不连通的数据库中， 而且相应的数据技术也都 〔4 〕 存在于不同的部门中 。 营销者在企业内部需要 打通所有环节， 把这些数据进行整合， 把有效信息传 营销部门， 建立一个完整的数据 递到企业研发部门、 挖掘、 传递、 分析、 应用系统链条， 最大化大数据价 值。
4
结论
大数据营销市场在未来具有广泛的前景 。哥伦
36 辽宁科技学院学报 第 16 卷 比亚商学院调查数据显示， 在他们调查的大部分认 可并接受大数据营销作用的企业中， 只有 35% 会收 19% 会收集移动数据， 集社交媒体数据、 有 51% 缺 45% 承认公司没有利用数 乏分享客户数据的机制， 据有效地设计个性化的营销沟通策略。2011 年上 手机上网用户第一次超过 PC 端。 在未来， 移 半年， 动终端带来的信息爆炸将是企业不可忽略的数据来 源。基于大数据时代下的量化营销， 将促使企业从 中获益， 大数据将变成企业自身的竞争力 。
参考文献
〔1 〕Viktor Mayer － Schónberger ，Kenneth Cukier． Big Date： A Ｒevolution That Will Transform How We Live，Work，and Think 〔M〕 ． 浙江人民出版社， 2013． 〔2 〕Martin Klubeck． Metrics： How to Improve Key Business Ｒesults 〔M〕 ． 北京： 人民邮电出版社， 2013． 〔3 〕黄升民， 〔J〕 ． 现代传播， 2012 ， （ 11 ） ： 13 － 20． 刘珊． " 大数据" 背景下营销体系的结构与重组 〔4 〕 〔J〕 ． 价值工程， 2013 ， （ 30 ） ： 132 － 134． 宋宝香． 数据库营销： 大数据时代引发的企业市场营销变革
“大数据” 这个术语的出现最早可追溯到 apache org 的开源项目 Nutch。 当时， 大数据用来描 述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分 〔1 〕 析的大量数据集 。20 世纪 90 年代， 全球知名咨 数据已经渗透到 询公司麦肯锡在研究报告中指出， ， 每一个行业和业务职能领域 逐渐成为重要的生产 因素， 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波 生产率增长和消费者盈余浪潮的到来 。 所谓大数据 （ big date ） ， 或称巨量数据， 指的是 所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件 在合理时间内达到撷取、 管理、 处理、 并整理成 工具， 为帮助企业经营决策更积极目的的资讯 。是为了更 大容量、 不同结构和类型的 经济更高效地从高频率、 数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构和技 术， 人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海
Vol． 16 No． 1 第 16 卷 第 1 期 辽宁科技学院学报 2014 年 3 月 JOUＲNAL OF LIAONING INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Mar． 2014 32 用户高达 5． 26 亿， 每天新增 25 亿条分享内容， 27 亿条 “赞” ， 3 亿张照片， 亿条评论， 每天会采集到 500TB 左右的数据量。 淘宝网注册用户数量超过 4 亿， 在线商品数量达到 8 亿， 最高单日独立用户访问 量超过 1． 2 亿， 页面浏览量达到 20 亿， 每天产生 4 亿条产品讯息， 每天活跃数据量超过 50TB 。 企业通过收集和积累潜在用户的大量信息， 经 过处理后预测消费者购买某种产品的概率 ， 借助这 有针对性地传播 些信息可以给产品以精确的定位， 营销信息， 以期达到说服潜在用户购买产品的目的 。 2 ） ＲTB 广告投放模式 随着代的进步， 越来越多的广告主认识到传统 的地毯式广告投放的 ＲOI 偏低， 而大数据时代， 其 对精准营销的需求越来越急迫， 对优质流量的追求 越来越激烈。只有进一步将流量碎片化， 提供更强 大的投放定向和管理工具， 让合适的流量给合适的 商家， 才能使广告投放更精确。 精准的广告投放， 点对点的智能广告模式已成 为大势所趋。ＲTB （ ＲealTime Bidding ） 实时竞价， 是 一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每 一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术 。 ＲTB 对于广告 它的核心是 DSP 平台（ 需求方平台） ， 商和代理公司来说， 最直接的好处就是提高了效果 与投资回报率。 3 ） 改变企业和客户之间的信息不对称 基于大数据时代下的量化营销即数字营销， 是 通过借助于互联网、 电脑通信技术和数字交互式媒 体来实现营销目标的一种营销方式。 数字营销， 有 效地改变了企业和营销之间的信息不对称 ， 借助于 数据的传输， 实现了每件商品销售的可统计， 市场变 从而达到用营销数据来指导企业生产 ， 化的可预知， 指导企业营销策略的制定和实施 ， 减少企业库存， 加 快资金流动率。 戴尔模式是数字营销的成功典范 。其成功之道 不仅仅在于直销模式的开创， 而且得益于低成本。 高效率的营销和生产管理， 造就了最小的生产库存， 。 最快的资金周转 个性化的电脑定制服务， 一对一 的产品营销， 在于其对营销数据的深入挖掘和广泛 利用， 所以说戴尔完美演绎了数字营销模式 。 （ Value） ， 大数据包含的数据信息价值不言而喻， 但 同时也必须承认其价值密度比较低； 第四个特点是 速度（ Velocity） ， 大数据的增加速度和更新速度比较 快。 大数据的这些特点给量化营销带来了很多前所 未有的机遇， 在一定程度上也带来了很多新的挑战 。 1 ） 数据采集的局限性 在大数据时代， 谁拥有数据， 谁就掌握市场的主 但这些数据的拥有者 动权。数据规模虽然很庞大， 还是相对独立的， 数据的来源完全取决于数据拥有 者的释放程度。在国内， 互联网处于一个相对封闭 ， 的环境 企业对于数据的取得具有相当的局限性 。 另一方面， 大数据的采集面临一个很大的问题 就是个人隐私。 由于用户上网痕迹被计算机留存， 进而被互联网所统计， 使得用户个人信息暴露于外， 企业采集这些信息是否侵犯了消费者的个人隐私 ， 践踏了消费者的个人空间， 是否合法， 如何保证每个 将会是大数据处理需要面对的一个问题 。 人的隐私， 2 ） 数据分析的关键性 大数据中的数据是海量的、 无规律、 分散的。做 大数据， 首先要寻找自己的企业， 或者自己所在的行 业的核心是什么。 也就是说， 企业需要寻找自己的 这是关键。只有在此基础上， 建立自己的 核心数据， 核心大数据才是有效的， 才能做一些延伸。其次， 去 ， 。 找到一些外围数据 去慢慢地成长它 第一层是核心数据， 第二层是外围数据， 第三层 是结构化数据， 第四层是社会化的以及各种所谓的 非结构化的数据