电子商务本科毕业论文大数据时代网络营销模式研究

本科毕业论文

题 目：大数据时代的网络营销模式

研究

院 （部）： 商学院 专 业： 电子商务 班 级： 商务102 姓 名： 杨双明 学 号： 2010091384 指导教师： 许娜

完成日期： 2014年6月10日

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目录

摘 要 ................................................................................................................................................................ IV ABSTRACT ................................................................................................................................................... V

1 前 言 ............................................................................................................................................................ 1

1.1论文研究背景 .................................................................................................................................... 1 1.2开展大数据营销的目的和意义 .................................................................................................... 1 1.3论文研究的主要内容 ...................................................................................................................... 1

2 现有网络营销模式分析及存在的问题 .................................................................................... 2

2.1目前网络营销模式分析.................................................................................................................. 2

2.1.1电子邮件邮箱营销 ................................................................................................. 2 2.1.2搜索引擎营销 ........................................................................................................... 2 2.1.3博客营销 ................................................................................................................... 2 2.1.4微博营销 ................................................................................................................... 2 2.1.5微信营销 ................................................................................................................... 2 2.2目前网络营销模式存在的主要问题 ........................................................................................... 3

2.2.1营销决策凭借经验，无法有效利用数据 ............................................................... 3 2.2.2营销过程单向沟通难以实现产品和客户产品的精确营销 ................................... 3 2.2.3缺乏对顾客行为和需求的有效分析降低客户体验 ............................................... 3 2.2.4获取用户数据方式被动，缺乏利用内部数据 ....................................................... 4 2.2.5营销活动效果难以评估，营销成本难以控制 ....................................................... 4 2.2.6各个部门缺乏合作，各自为政 ............................................................................... 4 2.2.7缺乏专业人才和人才交流 ..................................................................................... 4

3 提出基于大数据的营销新模式 .................................................................................................... 5

3.1大数据的本质和营销意蕴 ............................................................................................................. 5

3.1.1大数据的概念 ........................................................................................................... 5 3.1.2大数据的特征 ........................................................................................................... 6 3.1.3大数据的营销意蕴 ................................................................................................... 7 3.2大数据营销模式相关概念和内容 ..................................................................................... 8

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3.2.1大数据营销的定义和模型 ....................................................................................... 8 3.2.2大数据营销内容 ................................................................................................................... 9

4 实施大数据营销策略解决问题 .................................................................................................. 10

4.1顺应大数据趋势，制定可行的战略 ......................................................................................... 10

4.1.1先有愿景，再有战略 ............................................................................................. 10 4.1.2客户互动战略 ......................................................................................................... 10 4.1.3分析战略 ................................................................................................................. 11 4.1.4数据战略 ................................................................................................................. 12 4.1.5整体战略 ................................................................................................................. 12 4.1.6组织战略 ................................................................................................................. 12 4.1.7技术战略 ................................................................................................................. 13 4.2大数据营销打破部门内部和外部隔阂 ........................................................................... 13

4.2.1打破隔阂：从营销部门内部开始 ......................................................................... 13 4.2.2打破隔阂：营销部门和其他部门 ......................................................................... 14 4.2.3制定战略框架形成合力 ......................................................................................... 14 4.3 大数据营销揭开数据毛球，提高客户体验 .................................................................. 14

4.3.1注重专业人才 ......................................................................................................... 14 4.3.2孤立不利于大数据战略 ......................................................................................... 15 4.3.3发现大数据 ............................................................................................................. 16 4.3.4应对客户流失 ......................................................................................................... 16 4.4大数据营销指标至上，量化营销效果 ........................................................................... 16

4.4.1绩效指标评估成果 ................................................................................................. 16 4.4.2 销售线索成本的启示 ............................................................................................ 16 4.4.3衡量营销投资回报率 ............................................................................................. 17 4.4.4注重边际营销投资回报率 ..................................................................................... 17 4.5大数据营销重塑营销流程 ............................................................................................... 18

4.5.1 新4P营销模式 ..................................................................................................... 18 4.5.2整合营销流程推动成果 ......................................................................................... 18

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4.5.3从概念到营销活动到现金和流程创新 ................................................................. 19

5 实现大数据营销的价值策略 ........................................................................................................ 19

5.1有效营销创造价值 ........................................................................................................... 19

5.1.1提升内部价值 ......................................................................................................... 19 5.1.2提升外部价值 ......................................................................................................... 19 5.2 大数据营销提高客户体验 ........................................................................................................... 20

5.2.1大数据营销让消费者信任 ..................................................................................... 20 5.2.2大数据营销促进双向沟通 ..................................................................................... 20 5.2.3大数据营销改进客户互动 ..................................................................................... 20

6 总 结 .......................................................................................................................................................... 21 谢 辞 ................................................................................................................................................................ 22 参考文献 ........................................................................................................................................................ 23

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摘 要

大数据时代已经来临，面临多元化数据的大量出现,大数据所蕴含的营销价值也随着大数据技术和市场的迅猛发展而得到释放，面对巨量的数据，要实现个性化、相关性、一致性的高效客户沟通。需要细分市场和目标信息，提高客户体验，与客户和潜在客户实现一对一互动，就必须运用大数据营销。大数据营销是大数据条件下网络营销的新模式,大数据营销必将成为“大数据时代”企业市场营销的主流模式。本文首先以大数据营销为出发点，分析了大数据时代网络营销模式的问题，提出解决这些问题新模式是大数据营销模式。然后指出大数据时代网络营销已近发展成为大数据营销，并且介绍大数据的营销意蕴。大数据营销的内容，最后介绍实施策略和价值实现策略。

关键字：大数据；大数据营销；实施策略；价值实现策略

．

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Research on network marketing mode of big data Era

ABSTRACT

The age of big data has come, face a large number of diverse data, which contains large data marketing value along with the rapid development of technology and market of large data and release, in the face of huge amounts of data, to realize the personalized, relevance, consistency and efficient customer communication. Market segmentation and target information, improve the customer experience, with customers and potential customers one-on-one interaction, we must use the large data marketing. Large data marketing is a new mode of network marketing under the condition of large data, large data marketing will become the main mode of enterprise marketing big data era Based on large data marketing as a starting point, analysis of network marketing mode in the age of big data problems, propose solutions to these problems is the new mode of large data marketing mode. Then points out that network marketing age of big data has become the major marketing data, and introduces the marketing implications of large data. Large data marketing content, the implementation strategy and value realization strategy.

Key words: Big data; Large data marketing ;Implementation of the strategy; Implementation of

strategic value

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1 前 言

1.1论文研究背景

大数据时代的来临己成为不争的事实，大数据作为一种新型的具有超强影响力的资源，已经给人们日常生活、企业商业活动以及政府公共管理带来了深远的影响和变革。网络的兴起、电子商务的蓬勃发展以及大数据环境的改变给给网络营销带来了巨大的变革，首当其冲带来变化的就是企业价值实现前端的营销工作。今天数据超级庞大的时代，不能够再完全依靠经验决策了，更精准地找到用户和降低营销成本，提高企业销售率以及增加利润并非新的需求，但是新的挑战依然不容忽视。伴随着营销领域本身的数字化的进展以及各类客户数据、销售数据、行为数据等类型数据的积累，大数据营销将赋予企业营销工作新的推动[1]。 1.2开展大数据营销的目的和意义

在大数据营销背景下有机会搜集各类数据，通过大数据分析挖掘发现新的商业价值。开展大数据营销能使企业在营销活动中正确面对成千上万的客户、理解并预测客户行为、精确的开展营销活动定位客户，获取最大利润、把可能的损失降到最低、更有效地分配营销资源和控制成本。在今天以客户为中心的市场环境中，使用大数据来展开、评估营销活动史，从繁杂的大数据中提炼最有价值的客户信息，从而开展精准、有效的营销活动。大数据营销实现有效的客户互动，提供富有吸引力的客户体验，在合适的时间，通过适当的渠道，把最相关的产品和服务信息提供给最需要的顾客[2].。 1.3论文研究的主要内容

本文主要分析基于大数据的网络营销新模式，阐述大数据营销模式的内容，实施策略和价值实现策略。其中第一部分是前言，叙述了论文的研究背景以及开展大数据营销的目的和意义。第二部分简要分析了传统网络营销模式和其存在的问题。第三部分通过上文提出的问题，得出基于大数据的网络营销才是新模式，主要阐述大数据的本质和营销意蕴，大数据营销的相关概念和内容。第四部分阐述实施大数据营销解决问题的策略。第五部分阐述了大数据营销价值实现策略。

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2 现有网络营销模式分析及存在的问题

2.1目前网络营销模式分析 2.1.1电子邮件邮箱营销

Email营销是向目标客户通过电子邮件发送有价值信息的网络营销手段，依托庞大的用户群，Email营销是广告宣传的一种重要手段，在掌握大量用户邮箱的情况下，可以在很短的时间内将广告发送给数以万计的目标用户。营销范围不受地域限制，操作简单，并且成本低。 2.1.2搜索引擎营销

搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，通过对用户使用搜索引擎习惯和关键词的分析，在用户检索信息时通过关键词将相关的营销信息传递给目标客户。搜索引擎营销采取点击付费，竞价排名，通过搜索引擎庞大的用户群实现最大搜索引擎的访问量。搜索营销的最主要工作是扩大搜索引擎在营销业务中的比重，通过对网络广告和商业网站进行搜索优化，挖掘更多的潜在客户，帮助企业实现更高的转化率。 2.1.3博客营销

博客是个人在网上的出版模块。通过在博客写相关专业的问题，读者往往是对内容感兴趣的群体，拥有个性化、细分的专业化属性。细分度相当高。所以博客营销广告的定向投入准确度高。博客营销能很好的把媒体传播和人际传播结合起来。博客中是具有相同爱好着的圈子，因此博客营销互动传播性强，信任程度高，口碑效应好。对于一些博客粉丝达千万级的博客，足以引导网络舆论潮流，具有强大的影响力。有着很好的口碑营销效果，取得很好的营销效果。吸引更多的人群关注。 2.1.4微博营销

微博营销是随着微博的火热兴起的一种网络营销方式，微博营销具有传播快、便捷快、门槛低、立体化特征。微博具有数以亿计的用户，只要拥有大批的粉丝，微博就是一个很好的网路推广平台，一句话可能上万人看到。微博强大的分享和互动功能也是企业进行客户维护很好平台，通过不断的回复互动，与顾客建立超强的买卖关系的情感，通过不断的互动也有利于企业品牌的维护，微博营销是社交思维对粉丝经济重要性的体现[3]。 2.1.5微信营销

微信营销是借助微信进行营销的一种网路营销活动，微信是移动端的最大社交应用，

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拥有几亿的用户，是移动互联网时代的入口，微信营销基于地理位置的服务极大提高了营销互动的精确度，商家可以通过微信和微信公众平台对客户进行消息的推送。相对于博客营销方式，微信营销拥有更加真实，有价值的客户群，不仅可以借助移动终端进行定位营销，以及线上线下的互动营销方式，而且还可以可以实现一定的一对一互动营销。 2.2目前网络营销模式存在的主要问题 2.2.1营销决策凭借经验，无法有效利用数据

在营销决策中过度依赖过去的经验，缺乏对顾客的市场的深入了解。决策往往具有很大盲目性，营销效果难以量化，成本难以控制。具体表现在:在邮件营销中单纯的依赖邮件的数量。依赖庞大的目标用户群达到营销目的，忽视对邮件用户喜好和习惯的分析，给很多用户发送大量垃圾邮件，甚至通过一些非法手段获取客户邮箱。进行大规模的信息轰炸达到营销目标，这样增加了客户的疲劳和厌恶。严重影响广告的效果和品牌的维护，缺乏对用户消费行为和喜好的数据分析，主观的依靠经验对目标客户做出粗糙的判断，会白白丧失大量潜在客户，甚至本来有购买意愿。 2.2.2营销过程单向沟通难以实现产品和客户产品的精确营销

单向沟通是指在邮件营销、微博和微信营销中，向客户发送大量无用的信息，没有和客户建立双向协同的关系。在以客户为中心的今天，客户早已不满足于被管理。需要的是个性化的精确产品和服务，需要将产品和服务在合适的时间、合适的地点传送给合适的人。需要宏观的掌握和分析客户群，并且提供足够的优质内容和产品建议满足客户的需求。丰富客户体验，这些都是目前的网络营销模式难以达到的。 2.2.3缺乏对顾客行为和需求的有效分析降低客户体验

在网络营销模式中，缺乏对庞大的用户相关数据的挖掘和分析，对顾客的行为历史和需求难以做到深入的有效分析，在大数据时代，这种模式已经难以适应复杂的营销数据环境了，比如一直很火爆的微信营销，在吸引粉丝时主要借助大小号助推，地理位置查找，优惠活动，品牌活动，微博，QQ导流用户等活动增加粉丝，相对于微博其有效用户群更加多，价值更高，互动性大大提高，分组能高效的进行用户点贵点管理和营销。但是这种营销方式不足之处很多，首先在获取用户时，难以对用户进行深入分析，过分依靠庞大的粉丝数量达到有效客户数量的提高。客户定位缺乏精准度，依然有很多的无关粉丝。对用户需求缺乏分析，对很多用户推送无关的消息，会造成客户的反感，给用户难以提供高价值有用的信息，大大降低了用户体验，微信营销的成功在于其强关系的

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特性，让客户变为朋友，缺乏大数据的挖掘和分析使微信营销和客户之间达不到真正高

效一对一的高价值精确互动营销。 2.2.4 获取用户数据方式被动，缺乏利用内部数据

互联网时代的网络营销获取用户数据往往借助于第三方机构，采取第三方机构合作或者购买，然而这些数据往往是静态的，孤立的，难以分析出客户的真实意图和需求，往往是以量取胜。真正有价值的数据是与用户直接互动所产生的数据，而企业在市场活动中，自身的营销部门，财务部门，销售部门，信息技术部门都积累了大量的数据，这些数据和企业的产品和服务和客户有着高度的相联性，如果借助于大数据分析技术和策略对这些数据进行高效深入的分析，将会获得高价值的客户信息，进行精准高效的客户定位，实现营销价值，还可以节省成本。 2.2.5 营销活动效果难以评估,营销成本难以控制

传统的网络营销由于营销流程和营销效果难以量化，具有盲目性和成本难以控制的问题，客户体验难以评估。例如在网络广告投放中，依托互联网媒体，往往凭经验选择流量大的网站，只是进行一些简单的关键词优化，缺乏的用户信息的全渠道，多维度的分析，难以量化，现在的淘宝网络营销的转化率不到4%，即便是蘑菇街等这些专业的电商导购网站，转化率依然很低。主要是由于其面对庞大的数据难以有效利用和分析，引入大数据分析将会有效解决难以精确营销的问题。无效的点击导致成本很高，在这个数字化时代，庞大，杂乱，复杂的数据环境是营销的最大挑战[5]。 2.2.6 各个部门缺乏,合作各自为政

造成数据混乱，数据缺乏有效利用，一个重要的原因是，在营销部门内部，以及部门之间，缺乏高效的合作。这里面有不同部门的数据资源不能分享和互动的技术问题，更多的是组织问题，缺乏相同的战略框架和目标，难以统一高效的行动，高效搜集，分享，挖掘数据，使其成为有价值的大数据，缺乏有效的沟通，组织需要重组和优化。 2.2.7缺乏专业人才和人才交流

这里所说的人才是指数据科学家，人才是实施一切战略的基础，数据科学家是一群能在大数据分析结果中，有价值，高度相关信息的人，必须精通业务，是优秀的业务分析师，是数字网络精英，接受过数据科学和高级预测分析学的培训，并且从事过大数据处理工作，能对业务和营销方面的问题作出快速精确的回答。通过评估善于运用擅长数据分析，团队建设，项目管理的专业人才，合理的重用这些人才非常重要。

总之这些问题都反映出，传统网络营销模式，没有高效的利用数据，数据的巨大价

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值没有被有效发掘。下图是2013年全球数据驱动型营销调查报告，反映的是数据在营销决策中的重要性[7]。

营销人员中赞同此项的百分比 决策更准确 结果更理想（毛利率。利润资源利用更充分，成本更低 确定新机遇发现新竞争优势 快速决策 无影响（不确定）其他 49% 44% 43% 31% 10% 58% 0 图1.1 数据在营销决策中的积极作用

100%

3 提出基于大数据的营销新模式

3.1大数据的本质和营销意蕴 3.1.1大数据的概念

数据，在现代数字化的世界，无论是运用科技进行沟通、学习、休闲和交流互动，只要我们运用科技活动，就会留下相应的数字信息。这些就是数据，而且会随着时间的推移逐渐累积。如果我们把横跨不同设备，不同网站的累积数据搜集起来，就形成了大数据。大数据反映我们如何消磨时光，什么事情对我们重要，我们的喜好，甚至我们想要什么。如果我们能够将这些外部数据和公司内部的日常管理经营数据，营销数据、销售数据、服务数据、供应链管理的数据和消费者统计数据结合起来，就会得到大数据。以数字化数据表征的镜像化世界，大数据的四V特征构成了大数据蕴含的强大真实反应客户意图和市场预测的能力，因此大数据具有极高的营销价值，帮助企业增强核心竞争力[6]。

如今的数据成爆炸式增长，不仅限于结构化数据，还有大部分客户使用互联网，移动终端，社交应用等留下的非结构化数据，目前非结构化数据占据比例已经超过互联网

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整个数据量的75％，能产生高价值的大数据，是这些非结构化数据，传统的关系型数据库已无法应对，迫切需要新的数据组织方式和数据处理和分析技术。瞬息万变的商业环境也客观上决定组织和个人能基于海量的各种类型的数据进行及时快速分析、快速决策，保证数据分析的时效。因此人类已经到了离不开数据的境地，在大数据环境下的大数据三种最主要特症的影响下，在信息搜集、筛选、分析和处理能力的进化下，对信息快速获取和时效利用的需求面临着更大挑战。 3.1.2大数据的特征

(1) 大量化（Volume）大到不能假

大量化不仅指数量，大量的数据堆积，在有效组织和分析的基本上可以达到对现实世界高精度预测。例如，借助气象卫星和地面观测站的海量数据，通过超级计算机的分析可以预测未来的天气变化。大量化是保证大数据分析结果的重要前提。2010年起全球数据量跨入ZB时代，2011年全球数据量已经达到1．8zB；据预测未来全球数据将爆发性增长，预计到2020年，全球数据量将会超过令人恐怖的35zB[6]。

(2) 多样化(Variety)多到足够真

结构化数据和非结构化数据构成了大数据的多样性，数据像过去单一的以数字和文本形式存在。非结构化数据越来越多，有互联网产生的数据、商业交流产生数据、政府统计数据，网络媒体，传统媒体产生数据（比如社交网站、即时通讯工具、微博、微信等）、搜索引擎，购物网站，新闻网站，游戏，视频等娱乐网站等都会产生海量的用户数据、这些数据的内容和形式正飞速的变化。

(3) 快速化(Velocity)快到有时效

大数据的及时有效的快速分析并预测出准确的结果，是大数据有意义的前提。高速的一秒处理甚至更快的时效处理是大数据分析的大趋势。大数据本质上所代表的是大数据时代社会所独有的一种新型的能力，通过对海量数据进行分析、筛选和判断，获取有巨大价值的产品和服务，获取更深入的洞察力。在大数据时代，数据已经成为全新具有高价值的经济资产，就像货币或黄金一样[8]。

(4)价值化（Value）获得洞察力和价值

比前面3个‘V’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价

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值的数据相对越少。“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZB、PB最终变成一个比特，也就是最后的决策,这才是最关键的。 3.1.3大数据的营销意蕴

大数据环境对营销工作的巨大挑战

(1) 对大数据的洞察约等于对世界的洞察

客观世界的认知和理解对于商业价值的实现至关重要，镜像化的映射使得大数据基本可以真实充分地反映现实世界，[6]大数据记录下人类行为的各种信息，虽然这些信息可能都是分散的，但是越来越多的数据公司帮助企业利用大数据更为充分地客户理解、理解商机，提高客户体验。

(2) 新的趋势变化影响着企业的营销实践

提升客户洞察能力包括对静态客户的细分和基于客户生命周期的动态客户细分，需要从客户需求出发，选择最佳营销组合策略，包括产品(Product)、渠道(Place)、价格(Price)和促销(Promotion)，将4P营销组合在适当的时机(Period)提供给客户，才可能实现最佳的营销收益。新数据类型+新分析=新企业智能，数字化时代的到来，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘价值。[4]

表l . 大数据在企业营销中的应用

用例 社交媒体营销 新的企业技能 交易数据揭示深刻的社会关新的数据及新的分析 新数据类型、社交网络数系．网上行为中隐藏的互相作用，据，在线和离线交易数据等。 社会关系网络行为分析，影响者Big Data分析，nPath for pattem 营销，病-毒营销分析，众包分析 Matching，Graph Analysis 数字营销优化 对用户行为、意图、搜索动作、新数据类型，点击流，社交网络广告媒体和网络属性的分析，数据、广告日至等。 创造用户行为交互地图，提高Big Data分析，nPath for pattem 数字媒体营销工作的投资回 率

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大数据时代营销的发展行势

(1) 纷繁复杂的营销范式将日益沉淀为科学营销与艺术营销两大范式

大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使全社会各个领域开始了量化进程，不仅学界、商界还是政府，所有的领域都将开始这种进程。”哈佛大学社会学教授加里·金这一句话也许道出了大数据时代营销的其中一个主流发展方向——科学化方向。即往日纷繁复杂的营销行为日益演变成为一系列的数据运算和相关分析，从而实现营销的精确化。通过对大数据世界中的海量数据进行分析而找出市场销售中超出人们常识、经验之外的相关关系，无疑会给企业的市场竞争赢得先机。

(2) 企业营销的组织结构、人员构成以及工作内容将围绕着数据的采集、分析、处理而展开

通过数据挖掘可以实现精准营销，从而给企业带来丰厚的利润，那么以数据挖掘、分析为中心的组织机构和人员布局无疑将会成为“大数据”时代企业营销变迁的第二个必然。企业营销的第二个变迁则是，数据分析部门将逐步取代传统的营销决策机构而日渐成为企业营销的核心部门。数据科学家将成为企业，尤其是营销部门的新宠。与此同时，作为整个大数据时代营销链条的前提与开端，企业数据采集部门也将应运而生。和以往企业配置大量销售人员去推销产品相反，大数据时代的企业会配置大量的数据采集人员，这些数据采集人员会四处奔走，采集或购买企业所需要的各种源数据[9]。 3.2大数据营销模式相关概念和内容 3.2.1大数据营销的定义和模型

大数据营销又称数据驱动型营销，以驱动客户高效参与，实现一对一时效精确营销为目标，在洞悉大数据的基础上通过搜集、分析、执行从大数据所得到的洞察结果，并以此鼓励客户参与，优化营销和评估内部责任的过程。需要将大数据与公司内部数据有机结合才能帮助营销部门（以及整个公司）实现最高的数据利用率。在基于大数据的营销模型上\首先收集日志信息、论坛信息、微博信息、社会网络信息、交易信息等数据、然后将这些大数据源放入网络营销模型中，用算法库的方法归类 再用大数据计算方式计算，并行计算框架进行计算分析数据最后基这些大数据中提取的信息将其运用在网络营销中基于大数据的用户行为分析营销、基于大数据的个性化推荐营销及其基于现代通信工具的大数据分析营销[10]。

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图3.1基于大数据的营销新模型

3.2.2大数据营销内容

(1)整合营销管理

整合营销管理师将数据、流程、人力、渠道和技术等内部和外部营销职能进行合并和简化的过程。整合营销管理是集合全部营销资源的最佳方法，它将最先进的数据库技术和最实时的客户数据的效果发挥到极致。整合营销管理的内容包括[11]：

营销运营：在整合营销流程中，整合营销管理是使营销团队更好的计划、创造和开展活动，掌握目标市场最实时信息，创造更牢固稳定品牌关系。数字运营：通过最方便快捷的数字通道与客户开展高效的互动，包括网站、微博、即时通讯工具、手机、社交媒体等。.销售和合作伙伴客户：通过整合营销管理，使客户在最合适时间关于最有结果的最合适信息，获取最高投资回报。营销分析：使用整合营销管理对资金使用情况会有

更好的把握，与之前投资回报率做持续实时的对比，将更好的有根据的做出市场调整。

(2)市场运营管理

大数据营销依赖于一系列的速度和应用，这些流程和应用为大数据营销提供了一个包含系统规划管理，并具有市场运营执行力的结构框架。该框架可能包含公司预算、营销规划和内容管理等，上述综合性管理过程就是市场运营管理。

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(3)客户互动管理

大数据营销取得营销成功的关键就是通过互联网、移动终端、社交网络以及线下的渠道等多元化的接触点实现客户的信息管理。利用先进的分析方法和营销沟通特点，客户互动管理为公司提供了更具相关性的对话方式，并最终在客户和公司间双向建立更有益、更满意、更长久的关系。客户活动管理师从促销管理演变而来的。包括了拓展型分析及数字化参与模型[14]。

(4)数字信息

数字信息涵盖所有依靠互联网技术实现的营销沟通，包括电子邮件，即时通讯工具产生的内容、手机应用通知、电子邮件、以及社交媒体上所发的帖子消息等。

(5).数字营销

数字化营销是成依靠高科技的、双向的营销方法，该方法可以涵盖和预测客户想法和需求。有时，顾客浏览购物网站，查看了某一商品但没有购买，随后当他登陆微博时，会发现网页出现了该商品的广告，这就是典型的数字营销，其他例子还淘宝直通车推广，钻石展位推广等，数字营销方式为营销者和客户提供了更多互动机会[12]。

4 实施大数据营销策略解决问题

4.1顺应大数据趋势，制定可行的战略 4.1.1先有愿景，再有战略

每一项务实可行的战略背后都有着清晰的愿景，都是不幸的是很多公司在制定战略时跳过了愿景这道程序，他们认为网络营销所依赖的是先进的技术，高效的营销软件。这不是战略。技术只是一种推动因素，这就是为什么公司必须确立统一的愿景，他不仅对营销部门非常重要，而且对整个公司也是如此。共同的愿景是公司发展的蓝图，愿景可以将各个分散的项目和部门连接起来，让大家看到这些项目和数据是如何提升价值的，在变革过程中部门发生冲突时，愿景时确保公司上下一致的决定因素。每一个公司都是不相同的，于是不同企业的营销团队的起点、愿景，最终战略不尽相同。然后都有一个相同，就是一旦确定了这个愿景，就应该与其他部门合作制定综合、全面的业务计划，在此过程中就需要大数据提供决策支撑。 4.1.2客户互动战略

客户互动战略务必突破公司的界限，采用由外至内的方法来制定，继而再将其变为内部视角。例如在客户关系管理中本应该是关注客户，并和客户建立良好的关系。但事

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与愿违，客户关系管理变成了公司内部工作，最终实际上和客户形成了隔阂。现代社会消费者崇尚个性化的自由消费，今天的顾客不希望被“管理”，而是希望自己控制和商家的关系。客户管理机构CustomerThink发现，超过70%的公司客户关系管理项目都失败了，不仅时因为客户关系管略战略的缺陷，还有上文提到的原因：如今的顾客不希望被商家管理，而是自己控制与商家的关系，顾客希望获得一种有附加值的体验，这种体验因行业和产品的不同而不相同，大数据时代的网络营销必须以互动心态为基础。 在制定客户互动战略中，需要了解并绘制客户关系流程，从客户开始接触产品和服务开始，直至客户完成购买产品和服务和接受完成售后服务。需要确定整个公司、系统和数据需要怎样的变更，才能转变并实施新的客户接洽计划[14]。

手机 社交媒体 密切关系 对话渠道 搜集客户数据获得新见解 整合并理解 分析与探索 网络 响应 对话渠道 归属 购买 花销 监督 肯定 决定 流程 互动 合适的渠道指导 执行与交付 传递 承诺 细分 行动与优化 愿景 图4.1以客户为中心的营销过程

4.1.3分析战略

和数据一样，“分析”也是公司间竞争力的区分因素，大数据时代分析的重要性也与日剧增，大数据的核心时分析科学的告诉进步和发展。数据和技术可以推动大数据分析

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工作，因此必须明确自己的目前情况，同时知道自己需要什么类型的分析才能在当今数字时代更好使自己的公司立于不败之地。、三种主要分析能力：

(1) 商业分析：自公司高科技信息化获取工具及关键绩效指标工具出现以来，商业领袖推动和采纳将传统报告转化为智能可视化模块。

(2) 预测分析：利用过去和现在的数据，应用统计模型，依据以往的经验预测将来可能的结果。

(3) 规范性分析；为下一步的行动指南，提供规范性分析的的例子有营销活动优化、模拟定价、以及优化互动渠道。 4.1.4数据战略

商业活动中的高效信息流通被一些存在已久的隔阂所阻碍，而大数据营销需要可信的数据做基础。因此，在商业活动中公司制定全面的、准确的数据战略至关重要。要想让数据战略落在实处，必须确保数据战略覆盖整个公司，并且需要以信息技术、营销以及其他关键业务部门的合作为依托，我们还需要将数据战略和总体业务目标联系起来。公司必须要将这些分散在各个部门的数据整合起来，才能利用大数据。然后需要制定一项总体战略，以反映公司的总体经营目标。 4.1.5整体战略

在执行大数据战略中，投入和产出非常重要，不能破坏客户体验，打乱客户和买方数据，必须将将相关流程纳入整个公司的数据战略中，而且必须加以相应整合。如果这个问题不解决，就会塑造出一个个独立的“数据王国”，进而影响到用户体验。在公司的大数据战略中，大多数公司会制定注重客户体验过程的业务目标。不少公司正努力借助大数据分析弄清楚顾客购买产品过程中的关键要点，以描述出影响一笔交易（例如销售一件商品）的线上和线下互动顺序。其他公司则重点了解客户的流失以及那些互动因素会导致顾客流失。无论关注客户获取还是客户流失，另一项做法以开展试点活动作为大数据项目起点。在大数据项目中开展明确有限度的试点活动十分重要，大数据技术时一种全新的技术，开展小型的有限的试点活动可以积累一些技术应用经验，然后就能够决定信息部门提供哪些支持。终端用户也可以了解大数据的分析能力，有利用信息部门和终端用户优化合作，最终获得更好的分析结果[7]。 4.1.6组织战略

大数据实施需要突破部门之间的界限，对传统的组织结构和各部门各自为政的做法提出了严重挑战，公司内部部门之间需要开展合作，重新审视组织模式，评估当前的结

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构，设计出新的。以便在大数据环境下最大限度的增加收入。现在很多公司都开始认识到大数据营销带来的组织机构设计的挑战和机遇。公司创新管理机制、营销方式、破除公司内部影响客户体验的隔阂。

不同的团队，向着相同的目标展开高效的合作时，很多公司领导者往往把心思放在获取公司的外部数据上，这也是正确的一种做法，但是不能因为这样而忽略公司各个部门已经掌握的大量数据，这些数据是平时公司管理，营销，销售产生的，具有很高的大数据价值。关键在于如何将内部和外部的数据整合起来，需要推动不同部门的合作，在这个过程中可以采取确定共同的目标，将现有目标和薪酬结合起来，实施试点项目以展示各部门共享数据和开展合作将为自身以及整个公司带来的好处，长久坚持会建立一个团结的公司和获取巨大的利润。普华永道第五次全球数字智商年度调查显示，积极展开合作的因队引领创新及带动利润和营收的增长的概率是其他团队的4倍。

在合作过程中，交叉能力建设非常重要，即从客户研究部或信息技术部等其他团队抽调人才到大营销部，有利于执行跨部门计划，采用严格的直线回报结构，将不同额部门统一起来。专业人员以数据分析技能和建立预测模型的能力著称，他们对于理解应用大数据分析结论推动更有价值的客户互动至关重要。要实施大数据营销，必须确保整个公司具备全新的专业知识，评估和充实那些直接和客户打交道的关键部门的数据、分析和合作技能，了解确定有那些不足，接下来聘请顾问、专业人才弥补这些缺点[15]。 4.1.7技术战略。

大数据时代，成功的公司也需要将公司的发展战略和技术战略结合起来。在强大的技术支持下制定的发展战略才是可行的。制定技术战略时需要考虑：

(1)客户接洽战略：外包还是内部处理。 (2) 解决方案：整合还是单点 (3) 短期和中期路线图：是否制定。 4.2大数据营销打破部门内部和外部隔阂 4.2.1打破隔阂：从营销部门内部开始

统一营销工作十分重要，加速营销部门内部合作和整合，让一切井然有序。合作互让团队成员有大局观念，这是现代营销部门取得成功的关键，《直效营销新闻》主编金杰康纶说：“各团队和部门开展合作市形成真知灼见、获得竞争优势的基本前提。”营销、客服和销售团队一般都掌握着独立高价值的顾客数据集，利用大数据技术将这些独立的

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数据整合起来就能显著提高公司的整体绩效，并有助于通过更及时的互动、相关和沟通建立起良好的客户接洽关系。整合可以分为4个主要领域，统一愿景和目标；整合和综合数据；统一内部营销部门活动；整合系统和流程。 4.2.2打破隔阂：营销部门和其他部门

公司内部存在大量按照不同职能设立的规模相当大的团队，而这些团队却各自为政，忠实的捍卫和维护着自己部门的利益，并占有着自己的资源。合作对于公司至关重要，首席营销官还需要重点培养伙伴关系，进而排除各种障碍。如果营销、销售、客户研究和财务部门互不沟通，那么公司会陷入很大的麻烦。整合数据、营销流程和工作流程帮助公司走出数据黑暗时代，必须确定整个公司中掌握着客户数据部门，然后整合这些数据，集中了解客户与公司开展的各种互动，多数营销人员认识到，强化部门间整合是他们重要的工作之一[7]。 4.2.3制定战略框架形成合力

增强团队之间的互动和合作，首先要制定战略框架，以利于其他部门形成合力，协调各项工作以保证短期和长期内都能取得成功。以下四个办法可以帮助我们筹备沟通和执行两方面的工作。

(1) 确定愿景和目标，制定并传达共同的愿景目标和预期收益目标。然互确报这些目标，各部门职责定义明确。

(1) 让所有人都参与到营销活动，相互之间开展合作，让其他团队成员参与设定绩效目标，并共同设计市场拓展活动。

(3) 保持透明，确保你所制定的愿景交织与整体营销中，要不断修订营销计划，让其他部门了解最新动态，同时将这些修订的计划添加到种子列表中，以便开展营销活动。、

(4) 公布活动成果，向整个公司公布活动结果，让所有人分享成就，让每个人都了解哪里存在机遇，以及已经在哪方面实现了改进。 4.3 大数据营销揭开数据毛球，提高客户体验 4.3.1注重专业人才

数据毛球体现了大数据和数字渠道面临的机遇和挑战。因为搜集的数据、数据渠道和客户消息都是碎片化的，不完整的。所以客户体验也是碎片化的。导致无法充分了解客户。第二，陷入了数据毛球，无法创造富有吸引力的客户体验[13]。

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。

市场营销 客户服务 信件 手机 客户体验 实体店 呼叫中心 代理商家 客户经理 社交网络 电子邮件 网络 礼品卡 运营 销 售 图4.2 公司不同部门对客户体验进行简单的说明

数据毛球的产生式由于营销领域的大数据问题，传统和数字化信息混乱但又时刻累积着，各个部门相互孤立，专注于自己，没有做到全公司的有效共享。看不到客户在不同渠道中的互动，现代营销领域到处都是数据毛球。

解开数据毛球和取得成效需要更多的专业技能人才，在这个过程中数据战略的外包和不可取的，当然某些数据分析执行任务外包是普遍的做法，可以接受今天的数据事关公司竞争力，数据及其可付诸实践分析结果正迅速成为各公司的核心竞争力，因此营销团队需要一个高级别的人才，协助推进数据战略。确保全力执行。 4.3.2孤立不利于大数据战略

大数据战略成功的关键因素之一是能否取得高管的支持，试图综合协调各部门对客户的看法，大多数情况下是个难题，这个会导致部门之间的互相争斗，应发内部争地盘。解决这个问题就需要高管的支持，着不奇怪，因为客户数据通常都由不同部门负责搜集和保管。最新研究发现，营销人员控制的客户数据只占30%，半数以上都依赖信息技术

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部门获取数据，首席营销官和首席信息官的合作是阻止内部争地盘打破部门隔阂的关键。内部关系引发的障碍在营销人员看来是最为棘手的。关键的解决之道在于：正确用人，必须改造公司政治和文化，人们才能各司其职。清楚内部的困难，必须持续的关注和改革。

4.3.3发现大数据

在有限的时间和范围内，实施一个大数据项目，为部分产品搜集所有信息，控制好分析数据量。要从消除着手，先得明确希望获取的商业成果，进一步来说就是，作为客户购买行为模式的多渠道接触点，涉及从社交媒体到呼叫中心互动的各个方面。也可优先研究引起客户不满的事件。选择的商业成果将会决定你的大数据发现项目的范畴，每个试点项目都要有明确的界定，不能因为项目小就考虑不周全，试点项目一定要重视，与大数据项目比较，它能利用较少的资源，承担较低的风险以测试市局战略的可行性，做实验，多测试。去学习，小的试点项目能给我们带来意想不到的惊喜[5]。 4.3.4应对客户流失

市场趋于饱和，竞争白热化，自身的问题会导致客户的流失，这样需要提升客户体验，发现导致客户流失的情形和问题。这是以提供预期客户体验为目标，专注于某一个商业成果的做法是有益的，不要想通过一个项目或者短时间解决全部数据毛球问题《哈弗商业周刊》登过一个数据专家的文章，建议“只要去找影响团队关键绩效指标的数据”。把精力放在大数据项目上，就必须能够回答那些直接影响关键绩效指标的问题。还要针对公司和客户体验，建立可供评价的价值指标。 4.4大数据营销指标至上，量化营销效果 4.4.1绩效指标评估成果

有些营销人员沉迷于数据，完全沉迷于对数据的战术管理，最后却忽略了重要成果，一心发掘、组织和归类数据，但从没有真正利用数据，找不出答案。为了保持合理的判断，避开战术数据陷阱，保证营销团队都能评估客户购买流程，并能通过绩效指标反溯。。开始评估对结果产生的影响，找到数据和商业目标之间的缺口了。营销人员要具备真确理解和表达绩效指标的能力，也就是说，营销人员必须抛弃基本的评估方法，开展缜密的数据分析，深入了解如何才能促进销售，提升客户满意度和推动营销业务。 4.4.2 销售线索成本的启示

线索销售成本只是整个营销投资回报率中的一个数据点，对它进行记录，从而掌握

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从更大层面记录营销效果所涉及的要求，流程和步骤。是对跨渠道营销活动评估的一种改进。通过采用线索销售成本相当于公司为解决各自问题而开展试点项目，时间长了，就能够积累经验，进行测试和不断成长。得到的启示是着眼大出，但要从短期目标着手，就能顺利推行绩效指标并执行评估工作，一旦得到了公信力和声势，就能在营销部门乃至整个公司推行统一的绩效标准，从而实现更大的目标。 4.4.3衡量营销投资回报率

大数据营销中需要评估算花出去的每一分营销资金，准确的计算投资回报率，无论是初级还是高级的，并不是说这些数据足以应付各个方面的营销支出，而是许多营销团队将着手计算几个输入值，并同时通过分析和评估获得更为详尽可靠的数值。最简单的营销投资回报率计算模型必须包括增量销售创造的增量利润，平均销售收入=毛利率以及营销开支[7]。

最佳假设 投资回报率衡量标准 投资回报率方案 指导下次活动的经验 目标 战略 战术计划 影响和贡献 衡量标准 衡量值计划 该计划中的测试变 图4.3 营销投资回报率管理流程

4.4.4注重边际营销投资回报率

大多数营销开支取决于逐渐递减的规模收益，因此，其他条件相同的情况下，开支越大，投资回报率越低，公司应该关注边际营销投资回报率，它围绕的是一个问题：“最近向各项营销活动投入的1000元获得了多少回报？”通过这个模型，公司在边际营销投

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资回报率等于零的情况下，能获取最大利润。边际营销投资回报率若为正数，则表明可以分配更多资源，若为负数则表明超支。这个方法改变了基本的营销部门投资回报率思维，符合公司的收入和利润目标。 4.5大数据营销重塑营销流程 4.5.1 新4P营销模式

所谓流程就是指得益于营销技术与自动化发展的现代专业营销活动，今天的流程既顺畅又负责，正因为这样，现在营销人员才得以控制现代的营销环境。流程使营销活动中大数据的搜集和分析工作符合预期。旧的4P营销模式——产品（product）、价格（price）、渠道（Place）和促销（Promotion）。2012年，高德纳咨询公司研发副总裁、业界思想领袖金柯林斯发表一篇题为“新4P营销模式”。提出现代公司要重新考虑营销的作用，引入全新的4P营销模式：人（People）、流程（process）、绩效（Performance）、利润（Profit）。简言之营销人员应该：

(1) 促进内部和外部的营销参与者和流程的合作，协调整个系统。 (2) .提高营销绩效要求和评估标准。 (3) 改造营销部门，打造利润中心。

开展大数据营销应该团结同僚，以便于开展合作、分享知识、但文字记录和自动化流程对于确保有效的团结合作来说，同样必不可少。随着营销活动变得越来越复杂，流程成为团结相关人员参与营销活动，缩短上市时间，有戏配置人才资源以及开展闭环式营销的一个必要条件。没有明确界定的营销流程，就不可能开展复杂性管理、营销成果评估和战略规划[5]。 4.5.2整合营销流程推动成果

整合营销管理体现了在整个营销生态系统中整合人，流程和技术所需的经营战略流程自动化和技术。今天的营销管理主张真正实现营销整合，整合数据、流程、营销活动、渠道、和灵感。公司要对采集的数据采取行动，就必须建立整合营销管理，有助于消除数据隔阂以及过时的营销管理方法，整合营销管理是将你的公司从黑暗时代带向数据启蒙时代的领路人。

整合战略营销流程后，营销部门得以促成团队合作，加强反应能力，整合工作有助于将原始资料转化为可以实现的灵感，继而增加收入，营销团队一旦执行了既定流程，实现营销科学自动化后。就能够集中全力，及早创造价值；建立评估机制，引入项目运

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作；提高灵活性；降低周期；展示结果；开展合作；投入创新；促进顺应性。[17] 4.5.3从概念到营销活动到现金和流程创新

流程是采用整合营销管理的一个重要助推因素，因为工作流程和自动化流程使得营销流程更为全面，例如策划、预算和活动执行。整合营销管理也促进了宏观业务流程的整合，有益于更加全面的理解营销管理。整合营销管理包含两个宏观流程，两者完成衔接才能为营销人员整合市场化流程，提高可靠度，促进成果和加强营销效果。 要想推动推动公司发展，必须集中营销执行和评估的职权，公司营销团队确立了5个组要绩效指标，可根据不同的地域和营销活动进行搜集、记录和汇报，包括：营销支出、响应度、产生的销售线索、潜在客户机会、销售渠道。随后营销团队建立一套全面的“从营销到现金”的流程罗利用流程及大数据结果整合及精简客户交流和潜在客户的管理，同时提供数据以评估结果和确定改进方向。

5 实现大数据营销的价值策略

5.1有效营销创造价值 5.1.1提升内部价值

大数据营销实际上在做一件事，通过更有效的客户互动提升价值。但是这个听起来容易做起来困难，而且越来越复杂，数字化冲击正使由流程和商品构成的物质世界陷入混乱，各行各业都是这样，营销是扭转局面的第一步，最新的技术能让具有战略前瞻眼光的公司掌握复杂的数据营销环境。整合营销管理不仅提供简化内部流程所需的工具，还提供以创新和个性化的方式与现在客户和潜在客户在不断扩大的通道和平台山互动所需的工具。如今的营销人员必须与客户和潜在客户对话，听取客户反馈并采取应对措施，然后提供个性化、及时、相关的体验。营销团队要把供应商和流程也考虑进去，协调在网站、社交媒体和移动终端设备这样相对较为新型的平台上开展营销活动，营销技术的价值来源于营销生产力及其对客户体验的影响，营销人员应该评估每项现有的和未来可能出现的营销技术，前提是平衡公司需求（该技术的哪些方面适用于公司）和客户需求（该技术的哪些方面适合客户）。因此必须同时改善内部流程，这些必须更加的有效和高效。营销人员必须能够重新配置资金，把钱花在营销组合中生产力更高的部分，大数据提升内部运作效率[16]。 5.1.2提升外部价值

大数据将有效提高内部运作效率，这点毋庸置疑，它的更大的价值在于将营销活动

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中更多的相关事务联系在了一起，所以在外部方面会更大的提升效果。营销人员必须重新整合和简化复杂的营销大局，以实现客户、部门和品牌间的品牌间的互动。提高客户忠诚度是提升外部价值的一个方面，然而当业务和客户飙升时，网络营销会棉铃很多头疼的事，比如对价格变化，客户沟通，营销效果的预期，跳出传统的推式营销模式。需要客户真正参与和互动的拉式营销，拉式营销能让消费者决定购买时把品牌放在第一位。关键互动渠道的现代化让整个营销团队能够丰富客户资料，从而协助收购、增长和保留客户的工作。随着渠道整合其以提高，营销团队搜索更多数据，并与同事共享，这样每个人都能偶做出更明智的决定，更好的完成客户的接洽战略。而且营销团队能和客户很好的协调报价，是销售互动更加有效[18]。 5.2 大数据营销有效提高客户体验 5.2.1大数据营销让消费者信任

商业活动中，与客户的互动往往存在着巨大的商机，但是在抓住寄回之前，必须先与消费者建立信任，营销人员需要通过增值的内容和高效的客户体验，来建立和开始互动过程。而不能通过垃圾的广告信息对消费者进行病毒式的病毒营销。信任是建立客户互动的第一步也是最重要的一步，例如在淘宝购物过程中，消费者借助于淘宝本身的信用评价，会优先看到那些信用等级高。好评率、服务数据、物流数据、交易数据综合评分高的商家，都是借助于大数据分析的可靠结果。借助于高效可信任大数据分析结果，让消费者更加自如的做出购买决定，不仅减少交易的环节和消费者的工作量，还方便消费者沟通交流，销售产品和服务。 5.2.2大数据营销促进双向沟通

移动设备已经成为非常重要的通信渠道，通过地理位置定位技术可以很好的改善客户体验，实现产品和客户体验的精确营销，将合适的信息在合适的时间、地点传递给合适的人。而不是向电子邮件营销那样，发送大量无关的信息。市失去消费者信任。大数据营销中应该与消费者建立双向协同的关系，营销人员不能用大数据营销做让消费者反感的事，比如跟踪消费者行踪。大数据营销不需要精确的使用视网膜扫描仪寻找客户，但需要宏观的掌握和分析客户群，并且提供足够的优质内容和产品建议满足客户的需求。运用大数据洞察力丰富客户体验，增加价值，解开可消费者沟通障碍的数据毛球，以一种有意义的方式来应用大数据信息。[16] 5.2.3大数据营销改进客户互动

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随着移动设备的越来越普及，大数据分析结合移动技术的大数据营销将进一步改善营销人员与客户，潜在客户之间的互动方式，未来极有可能成为提高客户体验的主要渠道。大数据分析结合移动技术提供真正提供个性化的沟通。一对一的关系营销是营销的“圣杯”，借助于大数据营销营销人员可以识别消费者行为、偏好、以及补充数据之间的关联性，从而促进开始下一步个性化的行动。开始把理解消费者个体的能力，作为下一步走向市场的能力。

6 总 结

大数据时代无论是运用互联网进行沟通、购物、学习、休闲或交流互动，只要运用高科技活动，就会留下相应的数字信息，这些就是数据，而且会随着时间逐渐累积，把横跨不同设备，不同网站的累计数据搜集起来，就形成了大数据。大数据反映的是人们消磨时光、如果能将这些数据与商业活动的金融、营销、服务、产品信息，销售数据和人口统计数据结合起来就会得到货真价实的大数据。当企业营销人员能够开启并运用大数据，就为得到营销业的“圣杯”创造了条件，并能够全面了解客户，增强和客户的互动战略。更好的洞察力受数据的驱动，而更好的互动取决于洞察力，这将帮助你在合适的时候，通过适当的渠道，将最相关的信息提供给合适的客户。大数据营销将数据、流程、人力、渠道和技术等内部和外部营销职能进行合并和简化的过程。大数据营销是集合全部营销资源的最佳方法，它将最先进的数据库技术和最实时的客户数据的效果发挥到极致。相应的借助于大数据进行重塑营销流程，量化营销效果，增加客户互动，控制营销成本，打破部门隔阂将给企业在数字化时代的竞争中提供核心竞争力，行业竞争力。

大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使全社会各个领域开始了量化进程，不仅学界、商界还是政府，所有的领域都将开始这种进程。大数据营销的其中一个主流发展方向——科学化方向。即往日纷繁复杂的营销行为日益演变成为一系列的数据运算和相关分析，从而实现营销的精确化。通过对大数据世界中的海量数据进行分析而找出市场销售中超出人们常识、经验之外的相关关系，无疑会给企业的市场竞争赢得先机。

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谢 辞

在老师的指导下，经过一个多月的努力，终于将这篇论文终于快完成了，感谢许娜老师、赵莉老师在论文选题，开题，以及具体写论文时给我的帮助和教导。一次次支出论文的具体问题，严格把关，在此表示深深的感谢。

在写论文过程中遇到了很多困难，请教了许娜老师、赵莉老师，翻阅了很多专业书籍和资料才勉强完成，在此之前对大数据营销很少了解，完成论文后被大数据营销吸引了，感谢这些参考资料的作者。

大学四年马上就要过去，感谢所有的老师，和同学帮助和鼓励，感谢老师不仅教给了我们专业知识，还交给我们怎样做样面对和进入社会，在以后的工作中会牢记老师的教诲。

由于自己专业水平不足，艰难的完成了论文，其中肯定有不少的错误和不足，感谢老师和同学们给我指正，不胜感激。

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