大數據營銷優(yōu)點精選(九篇)
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第1篇：大數據營銷優(yōu)點范文
當前從管理到技術層面，運營商要實現從“管理驅動運營”到“數據驅動運營” 的轉變都存在許多困難，包括O域（網絡）/B域（計費營賬）/M域（ERP）等各域數據的割裂、數據標準化程度低、管理流程長、傳統(tǒng)IT架構及數據策略不適應大數據要求等。
跨域數據采集與整合
傳統(tǒng)的電信經營分析系統(tǒng)主要處理計費清單、客戶業(yè)務訂購關系以及業(yè)務平臺使用數據，采用文件批處理的方式進行數據倉庫的ETL處理，不能適應整合接入毫秒級的網絡側海量信令與位置數據的要求。因此，需采用“分布式文件存儲+分布式計算”技術，以Hadoop為基礎構建端到端的云數據處理平臺，基于通用X86平臺端到端支撐ETL和主庫外匯總計算，直接對開源Hadoop平臺進行底層優(yōu)化，支持數據迅猛增長。
在傳統(tǒng)的B域數據（從BSS、CRM等采集）和M域數據（從ERP采集）采集平臺基礎上，還需實現對OMC/設備、參數、信令、撥測等數據的統(tǒng)一采集與管控，通過 Gn口采集數據業(yè)務信令合成xDR詳單，對語音行為、位置分析則通過采集A口或MC口信令實現。
“平臺+MPP數據庫”等傳統(tǒng)電信架構具有實時性高、研發(fā)成本低、可以實現復雜業(yè)務邏輯等優(yōu)點，但關系數據模型固有的不能直接處理非結構化數據的缺點導致其不適用于大數據環(huán)境。
“高性能硬件 +SMP數據庫”因成本昂貴和線性擴展能力差已較少在數據倉庫環(huán)境下采用，“X86 平臺+MPP數據庫”則可與Hadoop分布式系統(tǒng)（X86平臺+HDFS分布式文件系統(tǒng)）組成混搭方案，利用非關系模型編程靈活和分布式系統(tǒng)擴展能力強的優(yōu)勢支持高效低成本的系統(tǒng)搭建。
No SQL數據庫拋棄了關系數據庫復雜的關聯(lián)操作、事務處理等功能，僅提 供簡單的鍵值對（Key，Value）數據的存儲與查詢，換取高擴展性和高性能。可引入No SQL技術，把以寫為主數據集中在RDBS里，以讀為主的數據集中在No SQL數據庫中，主數據庫負責寫操作，從數據庫負責讀操作，通過“讀寫分離”提高海量數據處理效率。
實時數據處理
從捕捉客戶網絡行為數據到觸發(fā)營銷推薦這一過程的時效性，運營商除了在采集、存儲與處理環(huán)節(jié)運用分布式技術減少時延外，還可引入流計算技術和內存數據庫，通過流處理和快速緩存將行為識別與營銷推送時延縮短至分鐘級。
第2篇：大數據營銷優(yōu)點范文
摘要：
我國互聯(lián)網行業(yè)巨頭憑借海量客戶資源，建立了以大數據應用為中心的商業(yè)模式，并迅速向金融領域擴張。大數據已經成為重塑我國銀行業(yè)競爭格局的重要力量。近年來，國內外信用卡行業(yè)對大數據的使用包括發(fā)卡審批、商戶營銷推廣、改善客戶體驗、風險控制等幾個方面。鑒此，對我國商業(yè)銀行提出如下建議：（1）提升發(fā)卡業(yè)務自動化審批比例和審批速度；（2）加快發(fā)展電商平臺；（3）全方位提升客戶體驗；（4）利用大數據開展多項業(yè)務的交叉銷售。
關鍵詞：
信用卡；大數據；互聯(lián)網；營銷創(chuàng)新；風險控制
大數據是依賴于有更強決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化力的新處理模式的海量信息資產，其本質是對大容量數據的高速捕捉、發(fā)現和分析，獲取對未來趨勢發(fā)展的判斷和推測。我國互聯(lián)網行業(yè)巨頭和商業(yè)銀行在使用大數據方面，取得了快速的發(fā)展,大數據的使用將為信用卡業(yè)務發(fā)展帶來巨大的契機。
一、互聯(lián)網巨頭對大數據的使用情況
阿里巴巴、騰訊、京東商城擁有數據資產的類型基本相同，他們的數據應用場景有共同的體系。該體系一共分為七層：數據基礎平臺、業(yè)務運營監(jiān)控、客戶體驗優(yōu)化、精細化運營和營銷、數據對外服務及輔助市場傳播、業(yè)務經營分析、戰(zhàn)略分析。在具體的業(yè)務發(fā)展場景和大數據使用方面，各互聯(lián)網巨頭又各有特點。
（一）阿里巴巴
在過去的10年里，阿里巴巴快速成長。2005年，其每日交易量尚不足1萬筆；而2015年11月11日的交易額，已達到912億元。2015年底，阿里巴巴在其淘寶和天貓網站上有3.5億多注冊用戶和3700萬小企業(yè)用戶。2007年阿里巴巴與建設銀行合作開發(fā)了阿里貸款，由建設銀行運營，阿里巴巴將電子商務的信息提供給建設銀行，以使建行可以更好地進行貸款決策。2011年起，由于阿里巴巴向建設銀行索要高額的數據報酬，雙方合作終止。此后，阿里巴巴開始使用阿里金融網站發(fā)放貸款。截至2014年2月底，阿里巴巴向70萬家中小企業(yè)發(fā)放了1700億元貸款，每筆貸款的平均成本為0.3元人民幣，是傳統(tǒng)貸款成本的千分之一，而壞賬率卻小于1%。2014年4月，阿里巴巴開啟了招財寶平臺，小企業(yè)和個人可以在招財寶上申請貸款，當月貸款規(guī)模即達到140億元人民幣。2014年7月，阿里巴巴啟動了開放數據處理服務（ODPS），這個項目使用100多個模型，每天處理800億條數據，對借款人的信用進行評估。而該平臺只有70名員工，所有的貸款都是通過機器自動審批，沒有人工干預。2015年，阿里巴巴成立了芝麻信用公司，提供消費者和小企業(yè)的信用評估，幫助評估借款人的信用情況，并提供貸款和小額融資等服務。2015年6月，阿里巴巴旗下的浙江網商銀行成立。這是一家云端的互聯(lián)網銀行，主要服務對象是農村客戶。網商銀行的數據來自于芝麻信用。螞蟻金服計劃向小企業(yè)和消費者發(fā)放500萬元以下的貸款，網商銀行計劃在未來的5年里向1000萬中小企業(yè)發(fā)放貸款。為適應交易筆數以幾何級數的增長，數據計算、處理和存儲也必須不斷升級換代。2009年，阿里巴巴使用的是RAC平臺，后來使用了GP和Hadoop平臺，現在轉變?yōu)槭褂肙DPS平臺；數據處理模式也從原來的T+1處理模式轉變?yōu)閷崟r處理模式，每筆交易的欺詐檢測可以在萬分之一秒內完成。阿里巴巴的數據來自于淘寶、天貓、支付寶、高德地圖和其他來源。這一系統(tǒng)保障所有的買家和賣家可以快速和安全地進行交易。市場營銷、金融部門和商戶使用這些數據進行精準營銷，并提供個性化的客戶服務。阿里巴巴的大數據風險管理體系包括以下幾個方面。一是以新的機制和算法搭建的風險防范框架（見圖1）。支付寶使用的多層次風險防范架構，可以從以下五個層次對每一筆交易進行欺詐防范：（1）賬戶檢查，（2）設備檢查，（3）活動檢查，（4）風險策略，（5）手工復審。二是實時欺詐監(jiān)控系統(tǒng)CTU，追蹤和分析賬戶和用戶的行為，使用人工智能技術識別可疑的活動并采取不同層級的應對措施；同時，關注大額交易、可疑的退款交易、反洗錢、市場欺詐、丟失卡、被盜卡和賬戶交易。三是欺詐風險模型和RAIN評分。四是社交網絡分析，使用平行圖形算法和特殊圖儲存來處理大量的網絡聯(lián)系圖，找出不同主體之間的聯(lián)系。
（二）騰訊
截至2015年第三季度末，QQ活躍用戶數達到了8.6億人，微信已經擁有6.5億活躍用戶，微信和QQ已經綁定了2億張銀行卡。2015年初，騰訊成立了微眾銀行，所有的業(yè)務都是通過網上進行。微眾銀行的一個主要的創(chuàng)新是使用了大數據，主要策略是向微信用戶提供信用貸款，鼓勵他們在指定商戶消費。騰訊還將推出會員計劃和積分計劃，以鼓勵用戶使用微信支付。騰訊大數據平臺有以下核心模塊：第一，TDW。用來做批量的離線計算，支持百PB級數據的離線存儲和計算，提供大數據平臺支撐和決策支持。第二，TRC。其是騰訊的實時計算平臺，負責做流式的實時計算，對時間敏感的業(yè)務提供海量數據實時處理服務。第三，TDBank。其是數據實時收集與分發(fā)平臺，作為統(tǒng)一的數據采集入口，為離線計算TDW和在線計算TRC平臺提供數據支持。第四，Gaia。其是統(tǒng)一資源調度平臺，負責整個集群的資源調度和管理，讓應用開發(fā)者像使用一臺超級計算機一樣使用整個集群，簡化了開發(fā)者的資源管理邏輯。騰訊基于以上幾大基礎平臺的組合聯(lián)動，打造出了多種數據產品及服務，如廣點通、實時多維分析、秒級監(jiān)控、騰訊分析、信鴿等。對于廣點通廣告推薦而言，用戶在互聯(lián)網上的行為能實時地影響其廣告推送內容，在用戶下一次刷新頁面時，就提供給用戶精準的廣告；對于在線視頻和新聞而言，用戶的每一次收藏、點擊、瀏覽行為，都能被快速地歸入他的個人模型中，立刻修正視頻和新聞推薦。此外，騰訊還通過TOD（TencentOpenData）產品，將其大數據平臺的各種能力及服務開放給外部第三方開發(fā)者。
（三）京東
截至2015年底，京東商城已經擁有1億名活躍用戶，年收入達到200億美元。2015年6月，京東與美國大數據分析公司ZestFinance合作，推出了中國消費者信用數據系統(tǒng)。由這家公司評估用戶的風險，并向京東商城的用戶提供購物分期貸款，還向公司客戶提供征信分析服務。京東商城以大數據為基礎提供京東白條貸款，并輸出大數據征信，將征信數據變現為信用資產。京東金融經常性地發(fā)行基于京東白條的ABS產品。針對業(yè)務數據的快速增長，京東在2012年啟動了大數據平臺的搭建。京東的大數據平臺基于分布式的技術，支持異構數據集市，實現了分布式架構與傳統(tǒng)BI工具的有機融合。京東的IT包括三層結構：技術層、服務層、應用層，建立了四個平臺：技術平臺、大數據平臺、電商API平臺、應用平臺。其中的大數據平臺包括：（1）調度平臺，將任務在不同的服務器之間進行調度。（2）數據集成開發(fā)平臺，為數據分析師和業(yè)務部門數據需求人員提取數據提供方便。（3）數據知識管理平臺。（4）京東分析師，提供對數據的可視化處理和分析能力。（5）數據挖掘平臺，在基礎的機器學習算法之上，可以根據實際業(yè)務開發(fā)定制算法，滿足算法應用場景。（6）數據質量監(jiān)控平臺。京東對大數據的應用體現在如下幾個方面：第一，提供精準營銷。京東將其擁有的電子商務全過程價值鏈的所有數據引入用戶畫像的建模過程，以更精準地描繪客戶的全方位特征，使推薦、廣告和搜索更加智能化地服務于用戶。第二，優(yōu)化供應鏈中庫存、配送的管理。第三，提供個性化的智能服務。通過對海量用戶評論數據進行挖掘，嘗試了解客戶意圖，為商品打上不同的標簽，對個人重復購買的商品，主動到期向其進行推介。第四，提供賣方信用貸款和供應鏈融資服務。根據用戶交易記錄和行為習慣，給出客戶相應的貸款額度。
（四）信而富
2009年，信而富完成了100多萬信貸客戶的風險篩選，與銀聯(lián)、建行、光大、興業(yè)、萬事達等銀行及機構合作，成為國內主要的風險管理服務商。2015年2月，信而富與騰訊合作，宣布已經向5000萬客戶預批了每人500元人民幣的貸款。這些客戶來自于QQ，這些貸款的批核是基于對這些用戶社交以及線上和線下財務信息的分析。信而富已經成為中國最大的線上貸款商，其預測，中國有5億潛在的借款人。2015年7月，信而富平臺借款交易筆數已突破250萬筆。這家公司的目標，是使用從多種渠道獲得的數據，對潛在的客戶進行信用評分，并通過手機應用平臺向他們推廣貸款。信而富采用了三大核心技術，分別是事先批準、自動決策及風險定價技術。信而富在對客戶進行信用評估時，將使用的數據來源分為三塊：第一，人民銀行的征信報告；第二，合作的第三方征信數據，采集客戶的行為數據；第三，自己的數據采集，對平臺服務的客戶進行實地數據采集。信而富通過自動決策評分技術，從大量的數據中識別出優(yōu)質客戶群，并提供相關驗證機制完善的評分系統(tǒng)。
二、國外信用卡行業(yè)對大數據的使用
（一）在發(fā)卡審批中的應用
紐約的大數據評分公司開發(fā)的大數據評分系統(tǒng)，能夠提高銀行客戶信用卡的審批通過率，同時降低信貸損失的風險。該系統(tǒng)對每位客戶可以從社交媒體、博客、隨機網站等多種渠道搜集數萬個外部數據，其來源包括網站搜索、線上行為、地址調查等，并在此基礎上評估客戶的信貸風險。當客戶提交信用卡申請的時候，銀行會查詢同一社區(qū)客戶的交易數據、客戶的網上行為和交易信息、當地商戶的交易信息以及這一IP地址的相關信息，并進行評分。2014年，該系統(tǒng)使被評估客戶的信用評分準確性提升了22%，銀行信用卡壞賬率從原來的7.5%下降到4.9%。一些銀行為了提高信用評分的準確性，從征信公司購買價格較為昂貴的正面信貸信息，作為授信評估的依據。大數據評分公司的這一方法，目前主要應用于信用記錄歷史較差的客戶，其評分的準確性甚至高于昂貴的正面信貸數據，從而給銀行帶來了更多的客戶和更好的貸款質量，減少了信貸風險，增加了利息和手續(xù)費收入。
（二）在營銷推廣中的應用
英國的ERN公司開發(fā)的Looop系統(tǒng)，將卡支付與商戶數據實時連接起來，實時捕捉和分析交易數據，幫發(fā)卡行和商戶創(chuàng)造更大的價值。商戶和銀行可以分析客戶的消費模式，并即時向客戶發(fā)送定制化的營銷推廣，增加客戶到訪量和運營效率。商戶可以在Looop平臺頁面上定制推廣，設定推廣的名稱、描述、優(yōu)惠代碼、條形碼或二維碼、宣傳圖片和文字，定制開展推廣的分店和目標客戶群和他們的地理范圍。客戶登入手機上的Looop應用，可以看到在附近的不同商戶發(fā)來的交易優(yōu)惠券和二維碼，客戶在結賬時出示這個優(yōu)惠券即可享有優(yōu)惠。商戶和銀行還能查看相關的卡交易和統(tǒng)計分析，幫助商戶實現銷售目標。
（三）改善客戶體驗方面的應用
美國的Adobe公司開發(fā)的Adobe營銷云系統(tǒng)，將客戶的多項體驗有機整合在一起，幫助銀行測試和改善客戶體驗。Adobe營銷云使用實時的互聯(lián)網、社交網絡和移動終端的數據，對客戶的行為進行實時分析，改善客戶在營銷活動中的體驗。客戶在銀行的網頁提交信用卡的申請之后，銀行在審批信用卡后會通過電子郵箱發(fā)送歡迎信，介紹信用卡的優(yōu)惠和優(yōu)點。客戶之后會通過電子郵箱收到高度互動性的對賬單，有各種信息的統(tǒng)計圖表及個性化的分析和營銷推廣資料，客戶可以即時在手機月結單的界面上申請辦理各種分期業(yè)務。這些界面全部是高度個性化和形象化的。銀行的后臺可以對客戶申請的圖表、網頁的架構、對賬單的布局進行分析和實時的修改，提高了客戶的個性化感受。
三、國內外銀行信用卡業(yè)務使用大數據的對比分析
（一）國內與國外銀行信用卡行業(yè)使用大數據的共同之處
借鑒國外銀行的經驗，國內銀行近年來在發(fā)卡、精準營銷、風險控制方面對大數據也有了較多的應用。
1.在發(fā)卡業(yè)務中的使用
大數據在發(fā)卡業(yè)務中的應用有兩種方式：一是多維度數據評分模型。即在信用卡審批中將多種渠道獲取的客戶數據作為發(fā)卡依據，擴大潛在客戶的范圍。例如，中信銀行建立了包括客戶個人信息、交易數據、客戶屬性、居住信息和線上交易、風險偏好、社交網絡活動的數據庫，根據多維數據評分來判斷是否發(fā)卡，擴大了潛在客戶的范圍。二是社交關系圈產品推薦。通過分析客戶公開的行業(yè)、職務等線下信息和論壇、版主、群主等線上信息，對新客戶和存量客戶的社會關系繪出相關社交關系圈圖譜，找出熱點客戶，向熱點客戶及其社交關系圈進行卡產品的推薦。
2.在實施精準營銷方面
的應用國內發(fā)卡行開展的大數據精準營銷，具體有三種方式：一是優(yōu)惠實時推送。按照客戶的行為特點向不同客戶提供更具針對性的營銷活動，可以在客戶剛好滿足事先設定的金額、筆數條件的那次刷卡后馬上獲得，實現秒級營銷。二是基于地點的營銷。通過持卡人的交易信息分析，實時定位客戶交易所在商圈，由此推薦商圈內現有的營銷活動。三是差異化營銷活動。通過大數據分析，向具有不同交易行為特征的持卡人推薦差異化的優(yōu)惠和服務。在客戶用卡過程中針對客戶的行為特點向客戶推介有針對性的商戶優(yōu)惠活動。
3.在客戶服務中的應用
大數據在客戶服務中的使用主要包括兩種形式：一是價值評分模型決定的差異化服務。商業(yè)銀行利用客戶大量線上以及線下的數據，建立起客戶潛在價值評分模型，再根據模型評分，決定給客戶提供何種附加價值的服務。對于不同評分客戶的查詢來電接聽也有不同優(yōu)先級的順序設置，有些銀行還針對客戶的不同評分等級提供不同的送卡服務。二是客戶挽留。通過數據挖掘進行流失分析，找出客戶流失的原因，再有的放矢地實施挽留策略。
4.在風險控制中的應用
大數據在風險管理中的應用主要有三種方式：一是開展欺詐風險監(jiān)測。如中國銀行依托技術工具，提高風險決策的規(guī)范化與科學化，不斷優(yōu)化和動態(tài)調整欺詐偵測規(guī)則參數，不斷優(yōu)化風險計量模型。二是開展動態(tài)額度管理。如中國銀行利用大數據實施客戶的動態(tài)額度管理，用客戶過去的行為數據和規(guī)律，來判斷客戶未來信用好壞的概率，并對信用好的客戶調高信用額。三是實時精確的授信管理。利用大數據驅動技術挖掘行內客戶數據,以存量數據作參照，準確定位目標客戶并主動授信；同時，挖掘有效的風險識別因子，預測客戶交易所需授信額度。
（二）國內與國外信用卡行業(yè)使用大數據的差距
相比之下，國外銀行信用卡行業(yè)對大數據的使用更為精細化和深入。國外銀行除開展一般性的精準營銷和客戶維護外，還開展了以下應用。
1.注重口碑傳播
客戶的行為有時像多米諾骨牌一樣互相影響，據此，Ford公司在推出新產品之前，會挑選100名最有影響力的博主，邀請他們參加相關的活動。這一做法減少了營銷成本，提高了營銷效果。T-mobile公司還制定了客戶的影響力評分，用來識別最有影響力的客戶，了解他們的用卡行為趨勢。
2.優(yōu)化定價策略
五三銀行（FifthThirdBank）使用產品定價分析引擎招募新客戶。該行運用大數據，分析測算在不同的定價水平下客戶的招募可能性和用卡消費水平，了解每個客戶分層愿意為一項產品和服務付出多少費用，從中找出不同客戶分層的差別化定價策略，并采取有競爭力的迎新策略。這一策略在航空售票業(yè)取得了豐碩的成果。
3.識別客戶流失臨界點
對客戶將來的行為進行預測，在合適的時間點采取必要的挽留措施，以減少重新激活客戶的成本。美國運通使用復雜的模型找出預測客戶流失的115個變量。2014年，該公司能夠準確地識別24%在未來四個月中流失的客戶，并及時采取措施防止客戶流失。客戶取消自動還款，或者在社交媒體、電話熱線上發(fā)出抱怨之后不久，就會取消賬戶。2012年，Tatra銀行使用預測客戶流失臨界點的方法，減少了30%的客戶流失。
4.渠道跟蹤
識別客戶在各渠道上的行為和切換動作，識別出能夠導致成功銷售的行為模式，為各渠道商提供關聯(lián)性更強的營銷信息，以提高客戶營銷的有效性。Vodafone將客戶在線上和移動客戶端的Cookie連接起來，使客戶在不同渠道上的購買行為能夠順暢連續(xù)，使客戶中斷購買行為大幅降低；GECapital公司使客戶在跨渠道的交易流程中更加順暢；而Moneymarket公司，在通過整合多渠道信息偵測到客戶旅游消費傾銷后，向客戶傳送旅游相關產品，使相關產品收入大幅度提升。
四、對我國商業(yè)銀行信用卡業(yè)務使用大數據的建議
（一）提升發(fā)卡業(yè)務自動化審批比例和審批速度
充分利用大數據提升發(fā)卡審批自動化。一是豐富審批數據來源。充分利用銀行內部的多種信息，整合全部產品線信息，并與人行、公安、銀聯(lián)、互聯(lián)網公司等外部機構合作，借助外部機構捕獲新鮮數據，作為客戶信用評估的依據。二是拓展線上申請渠道，開展快速審批，以提升各商業(yè)銀行目前的審批時間和線上的自動審批率（見表1、表2）；應優(yōu)化網銀、移動互聯(lián)網終端申請業(yè)務處理流程，拓展外部合作，增加互聯(lián)網獲客的數量；要開展快速審批，提升信用卡授信準確性。三是開展預授信和場景營銷發(fā)卡。在商戶中拓展消費分期和信用卡申請審批業(yè)務，擴大商家消費額和卡量。
（二）全方位提升客戶體驗
一是培養(yǎng)一支既熟悉業(yè)務管理又精通數理分析的大數據人才隊伍，積累大數據使用經驗，對授信發(fā)卡、服務定價、客戶服務、優(yōu)惠營銷、客戶挽留、風險管理的流程進行梳理，提升大數據的應用水平。二是開展客戶情緒分析、客戶流失臨界點預測、客戶跨渠道行為分析、客戶精準定價、監(jiān)控客戶評論、識別下一購買產品、識別熱點客戶等大數據的高階應用。三是提供個性化互動式的服務。利用大數據和云計算的技術，為銀行客戶提供線上和線下相結合的O2O服務渠道。線上服務模式包括網銀、手機銀行、微信服務平臺等多種電子化服務渠道，線下服務模式包括存取款機、自助服務終端、物理網點等。要將線上電子化渠道和線下物理網點渠道結合起來，打造綜合金融服務體系，提供互動式、個性化、高度相關的營銷與服務。
（三）加快發(fā)展電商平臺
目前工行、建行等為積累商戶和客戶數據，均大力發(fā)展電子商務平臺。工商銀行的電商平臺的交易量已經在全國排名第三，僅次于天貓和京東商城。商業(yè)銀行應面向未來，實現電商平臺的跨越式發(fā)展，并以此積累商戶和客戶數據。一是增加商戶和客戶數量。通過提供汽車、食品、家電、數碼、家具用品等門類齊全的商品，擴大電商平臺上的商戶數量和客戶數量，積累商戶和客戶行為數據；同時擴大分期交易額，增加業(yè)務收入。二是推出金融服務產品和金融產品搜索平臺，打造跨機構的金融產品搜索平臺，吸引客流，積累客戶行為數據，擴大客戶基礎。
（四）利用大數據開展多項業(yè)務的交叉銷售
開展個金業(yè)務交叉銷售與精準營銷。一是設計符合客戶特點的產品組合。創(chuàng)新理財產品，研究理財產品、客戶存款額度、使用信用卡的規(guī)律，設計符合其理財偏好的理財產品；創(chuàng)新信貸產品，針對不同地域，研究不同資產狀況、不同特點客戶的差異化產品需求，向客戶提供更加豐富、個性化的產品組合。二是與證券、保險、信托、電子商務、互聯(lián)網公司等合作伙伴實現產品與服務的跨界融合，共享客戶資源，建立起數字化生態(tài)系統(tǒng)，提供有針對性的服務。
參考文獻：
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第3篇：大數據營銷優(yōu)點范文
21世紀，我國的經濟進入飛速發(fā)展階段。經濟全球化和信息共享推動了各個領域的發(fā)展和創(chuàng)新。人們的生活水平不斷提高，對生活的質量要求也越來越高。互聯(lián)網進入家家戶戶，為人們的生活帶去了便利。互聯(lián)網覆蓋面極廣。無論是建筑、教育、新媒體，還是醫(yī)療、工業(yè)，都不同程度的使用了互聯(lián)網。互聯(lián)網帶動了大數據時代，每天都有海量的信息充斥著人們的生活。如何在大數據環(huán)境下保證網絡安全技術是本文研究的主要內容。
【關鍵詞】
互聯(lián)網；大數據；網絡安全技術
大數據已經開始影響人們的生活了，人們越來越依賴大數據。在商業(yè)領域，大數據成為預測行情、找準營銷方向點的重要載體；在公共的服務領域，大數據為人們的出行、旅游、健康、環(huán)保等方面提供出參考信息；大數據為人們生活帶來了方便、快捷、靈通的消息和服務。但是，也在人們的生活中增添了很多危險的因素。在大數據環(huán)境下，人們上網、購物、消費的同時也暴露了個人信息。提高網絡的安全技術，在社會發(fā)展的同時保障人們的合法權益。
1大數據時代
最早提出大數據的人是維克托•邁爾-舍恩伯格及肯尼斯•庫克耶，他們認為大數據是一個巨量資料庫。大數據具有大量、高速、多樣、價值等四個主要特點，大數據以多元的形式將很多信息資源收集在一起，形成一個實效性特別強的數據組。大數據與云計算的關系密不可分，在大數據需要使用分布式的計算結構時，云計算會幫助大數據進行分布式處理、建立分布式數據庫和云存儲。在人們的意識里，數據就是簡單的信息。在互聯(lián)網時代到來之后，大數據時代也緊跟著到來。大數據不是簡單的互聯(lián)網信息，在工業(yè)設備、汽車、電表、機械等方面安裝上數碼傳感器，隨著空氣、溫度、濕度、環(huán)境的變化數碼傳感器會發(fā)生變化，隨之產生很多的數據信息，將這些數據匯集到一起進行研究處理就形成了數據庫，也就是大數據。大數據的產生對社會的發(fā)展有著很大的影響，它可以通過數據間的信息變化，設計出適合生產的軟件。將大數據運用到社會的各個領域中，可以節(jié)省資源、提高生產效益。企業(yè)中可以利用大數據對大量消費者的消費狀況有一個詳細的了解，找到消費者們共同的消費領域，制訂精準的營銷方案。大數據時代下，一些小型企業(yè)可以借助大數據的優(yōu)勢做服務轉型。大數據環(huán)境下，企業(yè)的創(chuàng)新之路會走的更順暢更久遠。
2大數據環(huán)境中存在的問題
隨著大數據時代的到來，很多新興技術和軟件應運而生。互聯(lián)網的普及是人們出門攜帶的物品越來越少，甚至有人說拿著一部手機就可以走遍天下。無論是購物，還是吃飯，一個手機APP就可以全部搞定。但是，現在的軟件都是實名制的，隨著使用的數據軟件越多，人們的個人信息就暴露的越全面。近幾年，網絡詐騙的案件層出不窮，人們的姓名、身份證信息、家庭住址等等，都已經不再是秘密。大數據環(huán)境下，人們的個人信息被盜取是最大的問題。在2014年，支付寶前技術員工利用職位便利將20萬的支付寶用戶信息非法賣給了他人，這個事件發(fā)生之后，在社會上引起了很大的轟動。人們開始意識到自己的信息并不安全，有了防范心理。但是，騙子的手段也是層出不窮，每年都有很多人因為輕信網絡信息，被騙取了大量錢財。海量數據的安全存儲問題大數據環(huán)境中的數據存儲太多，存儲數據的系統(tǒng)無法滿足大數據的運用。大數據所帶來的存儲容量問題、延遲、并發(fā)訪問、安全問題、成本問題等，對大數據的存儲和安全保護系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn)。大數據的存儲分為結構化存儲和非結構化存儲。結構化數據的存儲中安全防護存在很大的漏洞，諸如物理故障、軟件問題、病毒、黑客攻擊等因素是威脅數據安全的問題。非結構化數據占大數據總量的80%，在對數據存儲進行管理和處理工作中，一般使用NOSQL存儲技術。雖然NOSQL存儲技術有很大的優(yōu)點，但是數據的多、雜、亂依然使數據存儲工作一團糟。在非結構化的數據存儲出現了訪問控制和隱私管理模式問題、技術漏洞問題、驗證安全問題等。
3提高網絡安全技術的措施
出現問題就要解決問題，大數據在促進社會發(fā)展的過程中也產生了很多的弊端。找到問題的源頭后，就應該付出實踐去解決問題。通過對數據進行網絡安全監(jiān)控，提高大數據環(huán)境的安全性能。網絡安全技術是在數據傳輸中保證數據安全性的一種技術手段，網絡安全技術又分為網絡結構安全分析技術、系統(tǒng)安全結構分析技術以及物理安全分析技術和管理安全分析技術。提高網絡安全技術，在大數據環(huán)境中建立健全的網絡安全體系。提高網絡安全技術的具有措施有以下幾點：
3.1使用入侵檢測系統(tǒng)
入侵檢測系統(tǒng)是網絡安全技術中的新型系統(tǒng)，主要對數據進行實時的入侵檢測，是一種保證數據安全、無病毒的防護系統(tǒng)。入侵檢測系統(tǒng)分為兩類，一類基于主機；一類基于網絡。機遇主機的入侵檢測系統(tǒng)可以保護重要的服務器，隨時監(jiān)測并可疑連接、非法訪問的入侵。基于網絡則是用來監(jiān)控網絡主要的路徑信息、不良信息。一旦發(fā)現入侵現象立馬發(fā)出警報，并自動采取防護措施。
3.2提高網絡安全技術人員的綜合素養(yǎng)
“監(jiān)守自盜”是大數據時代下經常出現的問題，負責保護整理數據的人員成了販賣數據信息的人。在企業(yè)或者媒體平臺中，應該對所有的職員進行培訓。建立網絡數據管理制度，對不遵守制度的人嚴懲不貸。提高網絡安全技術人員的專業(yè)能力和職業(yè)素養(yǎng)，對企業(yè)中的數據進行嚴格保管，不做有損人民利益和企業(yè)形象的事情。
4結語
在這個日新月異的時代中，人們的生活每天都有新的變化。隨著大數據時代的到來，人們可以輕松解決很多事情。沒有了時間和空間的上的阻礙，經濟發(fā)展的腳步會越來越快的。將來，大數據在教育、消費、電力、能源、交通、健康、金融等全球七大重點領域都會得到全面廣泛的應用。大數據已經成為了國家發(fā)展的趨勢。為保證大數據能夠利國利民的進行，國家的網絡安全監(jiān)測人員需要不斷地提升自己的專業(yè)能力，加強對網絡安全的管理。提高網絡安全技術，使人們能有一個健康、安全的生活環(huán)境。
參考文獻
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第4篇：大數據營銷優(yōu)點范文
【關鍵詞】智能電網 大數據 數據聚合管理 數據挖掘 可視化
本文在綜述了智能電網中大數據的數據特征、應用價值的基礎上，對多源異構數據聚合管理、復雜數據分析、數據在智能電網的應用這一完整過程中的若干關鍵技術展開深入闡述，并在上述研究基礎上提出智能電網大數據處理技術的研究方向建議。
1 智能電網中的大數據
智能電網即電網的智能化，通過先進的傳感、設備技術、控制方法以及決策支持系統(tǒng)技術，實現電網的安全、高效、經濟的目標，具有提高能源效率與供電安全性及可靠性、減少環(huán)境影響、提高供電減少輸電網電能損耗等優(yōu)點。
歐美各國對智能電網的研究開展較早，已經形成強大的研究群體。美國主要關注電力網絡基礎架構的升級更新，同時最大限度地利用信息技術，實現系統(tǒng)智能對人工的替代。自2010年以來，超過90億美元的大型公共和私人投資加快了先進智能電網技術的部署，提供了有關技術成本和收益的真實數據以及最佳實踐。2015年2月，AutoGrid宣布與微軟達成全球合作，基于AutoGrid的能源數據平臺為全球公用事業(yè)公司和創(chuàng)新能源服務供應商提供大數據和智能電網分析解決方案。 歐洲則重點關注的領域是可再生能源和分布式能源的發(fā)展，并帶動整個行業(yè)發(fā)展模式的轉變。歐盟計劃在五年后實現清潔及可再生能源占其能源總消費20%的目標，并完成歐洲電網互通整合等核心變革內容。我國智能電網建設主要以整合提升調度系統(tǒng)、建設數字化變電站、完善電網規(guī)劃體系、建設企業(yè)統(tǒng)一信息平臺為4條主線。2015年4月，北京艾能萬德智能技術有限公司與AutoGrid公司正式達成戰(zhàn)略合作意向，本次合作意向的達成意味著在新能源與電力大數據處理專業(yè)領域將實現跨國聯(lián)手，一起迎接中國新電改挑戰(zhàn)和充滿機遇的大數據時代。
1.1 電力大數據特點
智能電網大數據具有以下特征，即規(guī)模性、多樣性、低價值密度、實時性。
1.1.1 規(guī)模性與多樣性
互聯(lián)網、社會計算和移動計算等新興技術的飛速發(fā)展，智能電網數據的來源和規(guī)模正呈現出爆炸式增長態(tài)勢，數據類型也呈現出多樣性，主要包括歷史數據、實時數據、時間序列數據、及跨媒體數據等各種結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據。目前電力系統(tǒng)中非結構化數據占到很大比重。
1.1.2 低價值密度
在大量的數據當中找到有價值的數據概率會較低。以波形數據為例，在產生的大量波形數據中，幾乎所有的波形數據都是正常數據，但是對監(jiān)測、檢查異常這項工作來說，有價值的數據恰恰是那些數量極少的異常數據。
1.1.3 實時性
指大數據中的物理數據都是真實事物物理狀態(tài)實時更新的數據，如電網調度、控制需要的數據是實時數據，需要快速而準確地處理。電力生產需要發(fā)電和用電及時平衡，需要對電力調度、設備檢修等生產數據實時處理。需要在幾分之一秒內對大量數據進行分析，為決策制定提供較高的支持平臺。
1.2 電力大數據價值
電力大數據規(guī)模大、類型多、價值高，不論在企業(yè)內部還是外部都有很高的應用價值，對于電力企業(yè)盈利與控制水平有很好的利用價值，研究表明數據利用率每調高1倍，可以使電網利潤提升2至5倍；在電力行業(yè)以外，電力大數據在經濟建設、能源配置和民生改善等方面展現出巨大的綜合價值，具體內容如下：
1.2.1 在電力企業(yè)內部
可以優(yōu)化企業(yè)管理模式，提升企業(yè)經營管理水平。主要應用方面包括：一是可以輔助電力企業(yè)選址、建設等重大決策；二是通過龐大的歷史銷量數據，對客戶用電行為分析和客戶市場進行細分，從而指導管理者對營銷組織與服務模式的改善；三是整合電力行業(yè)生產、營銷等多方數據，實現電力全環(huán)節(jié)數據共享，進而優(yōu)化資源配置、提升生產效率和資源利用率。
1.2.2 在電力行業(yè)外部
利用電力行業(yè)大數據能夠獲得可觀的社會效益，首先，利用電力行業(yè)數據可以為客戶提供更加豐富的增值服務；另外，用電數據可以作為重要經濟先行數據，是一個地區(qū)經濟運行的“風向標”，可作為投資決策者的參考依據。
2 智能電網大數據關鍵技術
2.1 多源異構數據的聚合管理技術
電力大數據的數據集成管理技術，包含關系型和非關系型數據庫技術、數據融合和集成技術、數據抽取技術、過濾技術和數據清洗等。電力大數據的來源極其廣泛，數據類型極為繁雜，且數據質量不高，準確性、及時性均有所欠缺，對于這種多源異構數據的聚合管理技術也提出了更高的要求。首先必須對數據源的數據進行抽取和集成，現有的數據抽取與集成方式主要是基于ETL引擎的方式和基于搜索引擎的方式等，首先把數據抽取成文件，再對數據文件進行轉換和清洗，最后生成多維度、多粒度的分析型數據并存儲到數據倉庫中。
云計算技術中的分布式存儲技術滿足了電網海量數據的存儲需求，因此云計算技術推出不久，電力云的概念就被提出來。可信的云存儲模型的建立，解決了結構化和非結構化數據的統(tǒng)一存儲與安全管理問題。雖然分布式計算方法可以大大提高計算機的存儲空間，但是不能滿足電力數據的實時性要求。因此存儲時需要對數據進行分級、分類，如對性能要求高的實時數據需采用實時數據庫系統(tǒng)進行存儲，對歷史數據采用分布式文件系統(tǒng)存儲，對核心業(yè)務數據則使用傳統(tǒng)的并行數據倉庫系統(tǒng)存儲，形成完整的數據庫分級存儲系統(tǒng)。這種層次式和分布式存儲和集成系統(tǒng)，利用海量多源異構數據存儲、組織、管理最新技術，保證了數據存儲的完整性與訪問的高效性。
2.2 復雜數據處理技術
電力大數據處理技術主要解決大數據的實時處理和批處理問題。目前主要采用分布式計算技術、內存計算技術、實時流數據計算技術等來解決大數據的處理問題。
分布式計算主要解決計算機分布式計算和存儲的問題。分布式計算典型的例子是Google文件系統(tǒng)（Google File System，GFS），隨后 Yahoo開發(fā)了該系統(tǒng)的開源版本Hadoop，Hadoop集群系統(tǒng)具有成本低廉、靈活性強等優(yōu)點，同時還支持海量數據存儲和計算。已有研究針對智能電網狀態(tài)監(jiān)測的特點，基于Hadoop并利用其它虛擬化技術和分布式存儲技術存儲和管理數據，以實現對電力大數據的高效管理。
內存計算技術主要解決大數據的實時處理問題。SAP HANA是基于內存計算技術的高性能實時數據計算平臺，有研究表明SAP HANA可以提高計算速度幾十到上百倍。隨著內存價格的不斷下降，內存計算已經具備物質基礎，這也在一定程度上解決了海量數據的實時處理問題。文獻中介紹了使用改良Apache Spark作為執(zhí)行引擎的內存計算引擎計算框架，采用輕量級的調度框架和多線程計算模型，與傳統(tǒng)的Mapreduce框架相比，消除了頻繁的I/O磁盤訪問并降低了調度與啟動開銷。
電力大數據包括實時監(jiān)測數據、企業(yè)營銷數據等，它們以一種順序、大量、快速的方式呈現，可以被看作一種流式數據。流式大數據呈現出實時性、易失性、突發(fā)性、無序性、無限性等特征，對系統(tǒng)提出了很多新的更高的要求。S4 流式計算系統(tǒng)和 Storm 流式計算系統(tǒng)的推出，在一定程度上推動了大數據流式計算技術的發(fā)展和應用。但是，這些系統(tǒng)在可伸縮性、系統(tǒng)容錯、狀態(tài)一致性、負載均衡、數據吞吐量等諸多方面仍然存在著明顯不足。目前，分布式數據流實時計算系統(tǒng)在學術界和工業(yè)界都處于初步探索階段。大數據流式計算技術應設計分布式多模態(tài)計算框架，選擇能與Hadoop架構兼容的計算框架，調整各種計算框架中數據及索引訪問模塊，二次開發(fā)統(tǒng)一的計算任務調度模塊，設計并開發(fā)統(tǒng)一的分布式環(huán)境。將流數據技術應用于電力系統(tǒng)可為決策者提供即時依據，滿足實時的分析需求。
2.3 復雜數據分析技術
2.3.1 聚類分析
已有研究針對K-均值聚類算法的“零值困境”問題，提出基于香農熵的改進方法，將所提出算法應用到圖像內容識別領域，構建高質量圖片索引，提升圖片獲取效率。在一致性聚類方面，已有研究結合廣義K-均值算法系統(tǒng)地研究了效用函數選擇以及聚類分量生成分量等重大理論問題。將文本分類技術應用于電力企業(yè)的物資調配平臺，可以促進物資調配平臺的信息檢索和分析能力的提升，方便用戶快速準確的定位所需信息。另外，可以將聚類分析技術應用于客服系統(tǒng)中，解決客服系統(tǒng)客戶監(jiān)督模塊中文檔高維稀疏數據帶來的“零屬性困境”問題，同時可將客戶的故障報修信息按不同類別聚類分析，使企業(yè)能夠更加合理的調配人員同時提高用電客戶滿意度。
2.3.2 強關聯(lián)項集挖掘
有研究提出基于余弦指標的“條件反單調性”剪枝性質，并設計了高效余弦模式挖掘算法挖掘強關聯(lián)項集，根據興趣度指標條件對其直接進行剪枝，從而挖掘出興趣模式。同時，相關研究表明所挖掘的余弦模式能用于噪音數據過濾，降低無關數據對后續(xù)分析的干擾。通過強關聯(lián)多項集的挖掘技術應用，可以成功打破電力企業(yè)各系統(tǒng)間的數據孤島，實現企業(yè)內部數據資源全方位、大范圍、深層次的分析與利用，為決策者提供豐富詳細的數據支持。另外，采用高效余弦模式挖掘算法發(fā)現相似性子序列給用戶推薦其經常訪問業(yè)務系統(tǒng)和菜單功能，并實時跟蹤每個用戶訪問業(yè)務系統(tǒng)和功能的時間，并對異常情況進行報告和預警。
2.3.3 機器學習
著重研究利用多種機器學習模型在不同應用場景下的分類模型構建方法。SVM分類器的好壞判別標準，主要取決于其所構建模型對未知數據測試的精準程度，支持向量機模型的確定主要在于懲罰系數與核函數參數的選擇。傳統(tǒng)的SVM模型由于在這兩個參數選擇方面耗時過多，因此構造的模型并不適用于大樣本數據集。SVM模型應用于大規(guī)模數據集需要從以下兩個方面入手：提高參數尋優(yōu)速度和縮小參數尋優(yōu)范圍。文獻針對大數據集分類問題使用了一種快速有效尋找最優(yōu)模型參數的方法UD-SVR。
2.4 智能電網大數據展現技術
由于電力信息平臺中信息體量大、且隨時間不斷變化，難以將所有信息一次性呈現給用戶，所以要切實通過可視化技術對這些數據進行處理，使得異常數據在屏幕上較為清晰的呈現出來。針對不同類型的電力大數據，可視化方案也有所區(qū)別：首先對于電網運行數據，根據其高維、時序、快速的特點，應采取信息可視化與可視分析結合的技術方法進行處理。針對電力客戶數據，客戶數據主要來自用電終端信息采集系統(tǒng)。將用戶電量信息與用戶地理區(qū)域對應起來，可實現用戶用電行為分析與負荷特性的可視分析。另外還可以結合地理信息系統(tǒng)繪制地區(qū)電力客戶地圖，并按照一定的權限向公眾開放該全景分析圖，實現用戶的用電互動服務，實時反饋購、用電信息。最后是面向電網企業(yè)管理數據，可根據其不同業(yè)務部門的特點進行不同的可視化分析。
由于三維模型數據量較大，需要盡可能減小三維模型數據量，研究表明從紋理與幾何兩個方面對模型進行壓縮，生成多種細節(jié)層次模型，以支持三維模型的動態(tài)可視化。而多細節(jié)層次技術需要解決的問題之一是如何快速地對多邊形網格進行簡化，以生成多分辨率模型，采用簡化網格模型的算法，針對實時的虛擬場景中，保證了簡化模型的連續(xù)性、實時性、保持外觀特征性，使得原有的數據存儲結構得以重復利用。已有研究提出基于模型組件化動態(tài)WEB 3D 虛擬現實場景的搭建方法及系統(tǒng)，模型可以在虛擬現實項目中進行復用，減少在場景搭建中模型使用的冗余，并提高用戶體驗。
目前電網企業(yè)大數據挖掘分析工作雖然不斷取得新的突破，但是將相關數據繪制成高精度、高分辨率的圖片的業(yè)務模型、智能算法和交互式圖形處理工具開發(fā)的研究才剛起步，相關可視化系統(tǒng)的功能實現需要進一步予以研究開發(fā)。
3 結語
本文闡述了智能電網中大數據的數據特點以及應用價值，重點介紹了目前智能電網中大數據聚合管理、分析處理以及數據展示的關鍵技術，為我國智能電網大數據處理提供參考。
參考文獻
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第5篇：大數據營銷優(yōu)點范文
【關鍵詞】微信平臺;啤酒;品牌營銷
一、引言
在智能化的移動互聯(lián)網時代，微信、微博、播客、知乎等社交媒體得到了較為廣泛的應用。其中，微信以其界面友好、語音社交、移動便捷等特點成為發(fā)展最快的移動即時通訊工具。截至2016年底，微信的月活躍賬戶數達到8．89億。微信平臺也憑著用戶定位精準、功能完善等優(yōu)點，成為企業(yè)與消費者溝通的重要渠道和進行品牌營銷的新途徑。正如營銷學家大衛(wèi)?斯考特所指出的:“社會化媒體是人們彼此分享見解、信息、思想并獎勵關系的在線平臺，并為企業(yè)營銷提供了全新的理念和方式。”此外，啤酒作為高消耗量的日常酒精飲料，具有高頻次的可重復購買的產品屬性，適合利用微信平臺來促進品牌營銷和提高消費者的品牌忠誠度。
二、微信營銷的現狀
近年來，微信一直保持著高水平的用戶使用率，這帶來了企業(yè)營銷觀念的改變，把其作為傳統(tǒng)營銷方式之外的一種重要補充途徑來進行市場營銷和客戶服務。(一)微信營銷的優(yōu)勢。與其它的品牌營銷方式相比較，微信營銷具有其自身的優(yōu)勢。第一，營銷形式豐富靈活。一方面，用戶可通過多種方式查找和關注企業(yè)微信公眾平臺，比如直接關注、掃描二維碼、朋友圈分享、信息推送、WIFI連接等方式。另一方面，企業(yè)機構可以通過多元方式推廣產品。比如，推送文字圖片、語音、視頻、GIF等;通過朋友圈、漂流瓶、微商城等展開多方位的營銷活動。這類營銷活動不僅媒體付出成本比傳統(tǒng)的營銷活動低，而且方便、及時。第二，定位精準的傳播。企業(yè)機構的微信公眾號關注者都是對其產品信息和優(yōu)惠信息感興趣的微信用戶。微信平臺可獲取對其關注用戶的個人信息，判斷用戶的需求和現狀，將基于客戶定制的信息及時推送到目標客戶手中，實現營銷信息的精準送達。第三，營銷效果的了解和把控。微信公眾平臺具有數據統(tǒng)計的功能，公眾號可以獲取每日用戶分析、群發(fā)圖文信息分析等信息。具體來說，企業(yè)可以獲知訂閱用戶的數量、用戶性別、省份等等詳細屬性，并且得知消息推送的結果，比如閱讀人數、轉發(fā)人數和收藏人數等。企業(yè)通過分析和對比這些數據，了解信息推送的效果，不斷地調整信息傳播的行為，對目標顧客實行科學化精準化的管理。(二)啤酒品牌微信營銷的現狀。微信公眾平臺兼具資訊、消費、娛樂、社交等功能，也是啤酒品牌微信營銷的主要載體。通過分析啤酒品牌的微信公眾平臺，可以了解啤酒品牌的微信營銷現狀。清博指數是國內專業(yè)的新媒體大數據平臺，通過這個平臺的大數據檢索，對啤酒品牌的企業(yè)微信公眾平臺進行檢索和了解。檢索詞為“啤酒”，經過認證的啤酒品牌微信公眾號164個，根據微信傳播指數(WCI，根據推送文章的傳播度和覆蓋度及賬號成熟度和影響力的加權計算)的從大到小排列的前20位公眾號為:從表中可以看出，排名前20位的啤酒微信公號涉及14個啤酒企業(yè)，排名前10位的涉及6個啤酒企業(yè)，排名前3位的全部屬于1個啤酒企業(yè)－－—百威英博。如果單單按照啤酒企業(yè)集團的名字來進行排名，排名順序為百威英博、珠江啤酒、泰山啤酒、雪花啤酒、喜力啤酒、黃河啤酒、青島啤酒、樂堡啤酒、科羅娜啤酒、重慶啤酒、金龍泉啤酒、烏蘇啤酒、漓泉啤酒和天湖啤酒。(三)啤酒品牌微信營銷存在的問題1、重視程度有待提高。從表1顯示的結果來看，有的啤酒企業(yè)由于多年來形成的慣性營銷思維定勢，沒有投入足夠的精力來打造和維護微信公眾平臺。比如，青島啤酒的活躍粉絲數只有6萬多，這與其2016年營業(yè)收入261．06億元，居于行業(yè)前三的市場地位是不吻合的。其主要競爭對手雪花啤酒活躍粉絲數為18萬+，哈爾濱啤酒為71萬+。清博指數表明，作為老牌大型啤酒企業(yè)之一的燕京啤酒，其微信公眾號的等價活躍粉絲數僅為1萬5千多，WCI值為461．71。珠江啤酒2016年的業(yè)績報告表明其銷售量和營業(yè)收入穩(wěn)定、略有增長，這在啤酒行業(yè)近幾年來低迷的行情下，表現不錯。從表1可以看出，珠江啤酒對微信營銷的經營程度相對較好，WCI指數排在百威英博后面，優(yōu)于雪花啤酒和青島啤酒。2、平臺建設不完善。調查發(fā)現，一些啤酒微信公眾平臺的建設需要進一步提升。在微信平臺上，除了推送消息的功能，還應該有微信官網、微信商城、位置服務、微信活動等功能來實現品牌營銷和服務客戶的目的。企業(yè)微信平臺功能建設的不完善會導致客戶在微信公眾平臺上的互動感、體驗感和便利感不良，影響微信平臺的傳播效果。有的啤機企業(yè)的微商城尚未開通，或者已開通但是連接不夠順暢，操作頁面不夠友好，不利于客戶便捷地進行產品購買行為。3、用戶數與活躍數不足，平臺凝聚力不夠強。根據表1的數據可將等價活躍粉絲數分為四個層次。一是百威中國和哈爾濱啤酒擁有七八十萬的粉絲，二是雪津啤酒和百威啤酒擁有三十幾萬粉絲，三是珠江啤酒、泰山啤酒和雪花啤酒和黃河啤酒擁有十幾萬粉絲，四是青島啤酒、喜力啤酒等品牌官方微信公眾號粉絲數不足10萬。百威英博旗下啤酒品牌活躍粉絲數是其它啤酒品牌的4至5倍，甚至更多。這與國內各啤酒品牌的線下市場占有率是不相匹配的。
三、啤酒品牌微信營銷的發(fā)展策略
(一)規(guī)劃微信營銷戰(zhàn)略完善平臺建設。首先，要對微信營銷有足夠的認識和確保應有的重視。微信作為最熱門的即時通訊工具，具有不可小覷的品牌營銷效果。隨著其平臺功能的不斷完善，越來越多的企業(yè)享受到了微信營銷帶來的紅利。啤酒企業(yè)品牌應當給予微信營銷足夠的重視，把它列為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的一個部分。年輕人是啤酒飲料產品消費的主力軍，抓住與年輕人生活息息相關的微信平臺營銷，將會有力促進啤酒品牌的營銷推廣。其次，要將微信營銷戰(zhàn)略與企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略相匹配。微信營銷策略不應局限于一時的成效，追求短期效應。應該與啤酒企業(yè)內部系統(tǒng)相協(xié)調，跟隨企業(yè)的整體發(fā)展方向而不斷調整和提升，相互配合發(fā)揮協(xié)同效應。第三，加強微信營銷人才培養(yǎng)，完善微信平臺的建設。安排專門的技術人員接受專業(yè)培訓后，負責本公司微信公眾賬號的日常操作和維護。將微信賬號、官網和商城等等平臺功能完善，進行系統(tǒng)、標準和精細的管理，促進開展全方位的微信營銷。此外，不應僅僅依賴于第三方的服務公司來進行微信營銷，要培養(yǎng)本公司的微信營銷人才，這樣才能更好地將企業(yè)自身的理念、文化融入微信營銷中。(二)構建微信營銷文化增加用戶粘性。微信營銷文化是企業(yè)文化的一個表現體。鮮明的微信營銷文化能夠增加關注用戶的穩(wěn)定性。構建良好的微信營銷文化，強化用戶對品牌的認知和好感，能促進關注轉化為購買的行為。微信營銷力突出的百威啤酒和哈爾濱啤酒，其微信平臺展現除了獨特的文化特征，牢牢地鎖住了目標客戶。百威啤酒的潮趴文化、哈爾濱啤酒的街舞文化、雪花啤酒的勇闖天涯和古建筑欣賞文化，都給顧客留下了獨特鮮明的印象，增加了粉絲的粘性。啤酒品牌企業(yè)應找準自身的文化定位，發(fā)展相應的微信營銷文化。文字內容表達是文化傳播的重要載體。構建良好的微信營銷文化，離不開高質量、切中受眾興趣、適時推送的軟文。緊密跟蹤社會熱點、選擇適合本品牌內容創(chuàng)造和營銷的事件和節(jié)慶來創(chuàng)作和可讀性的軟文。緊跟社會熱點話題和潮流時尚的微信軟文才能好看、有趣，切合互聯(lián)網時代年輕人的閱讀愛好。企業(yè)微信營銷，其本質是一個“生態(tài)圈”營銷體系。微信營銷文化的建設，不能僅僅依賴于文章的推送，更要注重與用戶的互動交流，強化與粉絲的關系鏈接。留住用戶最好的方式就是建立情感。與用戶進行多方面的互動，激發(fā)客戶參與的熱情，借此來增加顧客對企業(yè)品牌的了解和認同。(三)善用數據分析加強考核與評估提升微信營銷力。微信營銷與傳統(tǒng)營銷的一個不同點在于，借助大數據平臺的服務，可以實時了解到有關微信傳播的效果的詳細信息。啤酒品牌微信營銷平臺的管理者要定期評判營銷效果。從服務、營銷和傳播等方面進行考量。比如，監(jiān)控文章的閱讀量、收藏量、點贊量來判斷軟文推送的效果;考察用戶的抽獎量、活動參與量等來評估活動開展的效果等等。總而言之，建立信息反饋機制，完善客戶管理體系，將大大促進平臺的營銷效果。
【參考文獻】
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［2］陳雅靜．微信，還能紅多久?———以經濟學SWOT理論分析微信［J］．新聞知識，2015(6)
第6篇：大數據營銷優(yōu)點范文
1我國農產品網絡營銷存在的問題
1.1過度依賴大型互聯(lián)網平臺
農產品企業(yè)對大型互聯(lián)網平臺過度依賴主要是指農產品商家入駐大型平臺之后，在利用大型平臺優(yōu)勢的同時，其營銷活動也受到大型平臺的各種限制。一方面，農產品商家對大型互聯(lián)網平臺的依賴主要源于農產品商家本身的限制，如網絡意識不強，技能不足等，在這種情況下，需要其他多方主體的引導與幫助，現階段主要還是寄希望于政府或者是大型平臺固有的優(yōu)勢進行營銷活動，這是導致其過度依賴大型電商平臺的一個重要原因。另一方面，隨著農村政策的發(fā)展，電商巨頭紛紛看好農村市場的前景，以阿里巴巴、京東為代表的電商巨頭們紛紛搶占農村電商市場。然而，電商巨頭做農資的真正意圖并非是幫助農產品順利實現網絡的轉型，而是最大限度地開發(fā)農村市場，使農民轉化成消費者，事實上，很多電商巨頭從未真正關心農民的需求。
1.2與消費者的交流、互動不充分
互聯(lián)網已經改變了消費者的消費心理與行為，成功的農產品商家在進行網絡時注重從用戶的消費心理與行為習慣出發(fā)，只有做到對顧客充分了解，才能提高用戶流量，然后通過無微不至的用戶體驗，充分與消費者交流與互動，最后才能夠將流量轉化為利潤。然而對于我國大多數農產品商家甚至是其他零售領域的互聯(lián)網商家來說，與用戶交流互動方面還存在很多不足，面對上述大環(huán)境的改變及對消費者消費心理與行為習慣的洞察并不容易，尤其是眾多小型的農產品商家，受自身觀念、習慣以及人力物力等因素的影響，并沒有足夠耐心與用戶進行交流，這就造成了用戶體驗不好的結果。
1.3品牌推廣深度及廣度不足
許多農產品商家在產品品牌推廣中存在深度與廣度均不足的現象，大多數是因為其選擇的渠道及工具相對傳統(tǒng)。一方面，傳統(tǒng)的產品推廣渠道主要為廣告及公關，主要媒體為電視、報紙、電臺以及網站，追求的是所謂的覆蓋率，這種方式為登高一呼式的傳播模式。這種宣傳模式是一種單向的傳播模式，缺點很明顯，即很難了解到受眾看到廣告后的反應。另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)推廣渠道對虛擬世界滲透性不強。現在社會的商機更多存在于傳統(tǒng)推廣渠道滲透能力不高的虛擬世界中。
1.4營銷未能實現精準化與個性化
現在大多數農產品企業(yè)在進行精準營銷時，并沒有取得很好的效果。一方面，農產品商家對用戶數據管理權限有限。大多數依附于大型平臺的小規(guī)模農產品商家，并沒有獨立擁有所有用戶在該平臺消費的數據，例如在淘寶平臺中，大多數情況下，只有淘寶來決定推薦哪家的商品給哪些消費者，農產品商家并沒有管理自己用戶數據的權限。另一方面，用戶數據稀疏。擁有用戶數據的所有權，也必須保證用戶相關數據是完整的，這樣才能達到真正意義上的精準營銷，然而，用戶數據稀疏是經常發(fā)生的一個問題，例如，淘寶上號稱有近10億商品，但是一個用戶平均不能瀏覽1000件商品，數據稀疏度應該在百萬分之一甚至更低。
1.5產品擴張速度慢
我國農產品營銷中產品擴張速度慢，主要是相對于那些還在更多地使用傳統(tǒng)產品擴張思路與方法的商家。因為，傳統(tǒng)營銷中產品的擴張模式主要依靠分銷渠道和終端實現，分銷渠道中依賴分銷商和商；傳統(tǒng)的終端擴張是依靠門店和零售店的增加來擴大產品的銷售渠道和銷售范圍。這兩種擴張方式在諸多層面上存在著一定的弊端，例如管理困難、成本高、溝通不順暢等問題，進而導致資源的浪費，產品擴張速度緩慢等。
2對策建議
2.1同時入駐多個互聯(lián)網平臺，避免過度依賴
想要避免對部分平臺的過度依賴，就需要從入駐平臺的質與量兩個方面權衡。一方面可以同時入駐多個大型平臺。十幾年來，農產品電商逐步形成了“兩超-多強-小眾”的寡頭競爭格局，都可以作為農產品商家的平臺選擇，而且不同規(guī)模的農產品商家應該針對不同的現實情況與目標進行平臺的選擇與布局，這樣不僅可以拓寬銷路，還可以借助不同平臺的特點逆推生產走向集約化、專業(yè)化之路，有助于農產品企業(yè)長遠的發(fā)展。另一方面，自主開發(fā)平臺。首先，自主開發(fā)平臺的優(yōu)勢有很多，例如對用戶數據的獨立擁有權，以及對用戶管理的權限；然后，可以基于用戶數據對不同用戶進行個性化營銷與精準廣告投放；最后，綜合起來，可以避免受到大型平臺的限制及過度依賴。
2.2全流程重視用戶體驗，滿足用戶情感需求
面對用戶消費心理與習慣發(fā)生的改變，一方面，商家要全流程抓住用戶消費心理，從每個消費環(huán)節(jié)中都能找到讓用戶心動的細節(jié)，做到極致的用戶體驗，贏得良好的口碑。另一方面，要滿足用戶更高層次的情感需求，越來越多的消費者希望為自己喜愛的商品提供建議，甚至參與到產品設計、制造與營銷的過程中來，實現更深層次的價值感。農產品商家可以使用網絡社區(qū)營銷方式，在做好用戶體驗的基礎上引導用戶參與商品的改造、流通、推廣與宣傳等環(huán)節(jié)中來，實現用戶價值。
2.3利用新媒體實現品牌推廣深度與廣度目標
新媒體（NewMedia）是一個相對的概念，是報刊、廣播、電視等傳統(tǒng)媒體以后發(fā)展起來的新的媒體形態(tài)，包括網絡媒體、手機媒體、數字電視等。一方面，新媒體可以提高品牌推廣深度與廣度。相對于傳統(tǒng)的品牌推廣方式，新媒體具有信息容量大、形式多樣、滲透力強、多媒體、多文本、跨時空、移動性強等優(yōu)點，能夠滲透到廣大的人群中。另一方面，新媒體能夠以低成本產生明星效應。因為新媒體營銷中的“明星”可以來自任何人，而且很可能是自發(fā)形成的，不需要農產品企業(yè)花費大量的資金。如果農產品企業(yè)在注重自己產品質量的前提下，能夠使用新媒體，潛入各種互聯(lián)網社區(qū)、平臺進行品牌推廣，就會獲得很多無形為自己產品代言的“明星”。
2.4利用大數據，實現營銷的精準化和個性化
首先，大數據能夠實現精準定位目標與廣告投放。借助于大數據技術不僅可以找到目標群體，針對不同的目標受眾投放不同的廣告內容，還可以根據實時收到的反饋結果來調整廣告的投放策略，讓廣告的投放更加張弛有度。然后，大數據技術結合用戶數據，實現精準營銷。現在企業(yè)可以通過豐富的渠道獲得用戶相關信息，然后經過信息處理與數據挖掘的流程對用戶信息進行管理，最后就可以針對不同的用戶進行廣告推送以及個性化服務。最后，如果大數據技術能夠不斷進步，各組織之間的數據能夠進行共享與融合，就可以實現通過全渠道的數據聚合和標簽運算建立描繪用戶興趣模型的用戶畫像，并進行用戶的細分和個性化標注。用戶畫像所帶來的會員營銷是更高層次的個性化營銷，其核心是定制化，也既精準化。
2.5大力發(fā)展微商，實現產品的病毒式復制和擴展
微商是基于微信生態(tài)集移動與社交為一體的新型電商模式，其作用是基于微信生態(tài)的社會化分銷模式。一方面，微商可以實現去中心化管理。微商是去中心化的電商模式，基于微商作為零售商沒有等級之分，結構扁平化，是產品市場擴張的絕佳渠道，可以改變傳統(tǒng)產品擴張模式中存在的金字塔組織結構管理難度大的問題以及由此帶來的分銷商與用戶溝通不暢的問題。另一方面，分銷商能夠與消費者自由溝通。微商中的微客屬于移動電商系統(tǒng)分出的一個分銷功能，因為基于社交網絡朋友圈，在認識的人之中分享商品本身附帶著一種信任機制，可以有效減小商品與商家之間的隔閡，做到無縫有效溝通。
作者:馬彬 陳君 單位:華中師范大學
參考文獻:
第7篇：大數據營銷優(yōu)點范文
上世紀90年代以來，信息科技在金融業(yè)的應用從經營理念、服務方式、組織形式、服務內容等各個方面沖擊傳統(tǒng)的金融服務，金融服務虛擬化程度日益提高，呈現三大趨勢：單一物理網點營銷渠道向多渠道營銷策略轉變，非金融企業(yè)與金融機構服務領域界限日益模糊，銀行服務半徑從金融服務延展到非金融服務。
過去二十年里，商業(yè)銀行主動擁抱了信息技術革命所帶來的變化，正是這種創(chuàng)造性的適應能力，金融電子化進程賦予商業(yè)銀行全新的生命力和想象空間。信息科技應用推動商業(yè)銀行營銷渠道變遷大致經歷了三個階段：第一階段是通過傳統(tǒng)的物理網點、自助銀行（包括ATM、POS機等）、電話銀行、企業(yè)銀行、家庭銀行等方式為客戶提供服務，也即是代表“傳統(tǒng)經濟”的“水泥”模式升級階段。第二階段是以互聯(lián)網為平臺與傳統(tǒng)物理網點相結合為客戶提供服務的“水泥+鼠標”階段。網上銀行所具有的24×7全天候服務、在線操作、自助服務等功能，具有省錢、省時、省力等優(yōu)點，這些是實體網點無法比擬的。第三階段是以移動支付、互聯(lián)網與傳統(tǒng)物理網點相結合為客戶提供服務的“水泥+鼠標+拇指”階段，電子銀行發(fā)展進入移動金融時代。
互聯(lián)網金融時代
商業(yè)銀行的機遇與挑戰(zhàn)
（一）互聯(lián)網金融時代商業(yè)銀行的機遇
傳統(tǒng)金融服務借助互聯(lián)網大幅降低了顧客時間和費用成本，降低實體店服務數量進而降低運營成本。而貸款和電商結合，實現了互聯(lián)網供應鏈融資，信息流、物流和資金流的高度融合和在線控制的實現使貸款效率和安全性大大提高。這是一個重要觀點，但要成立，必須是在一個完全網絡社會，人們離開網絡即無法生存，網絡完全消除了信息不對稱狀態(tài)。
互聯(lián)網金融為改善客戶服務提供了新的解決方案。特別是在小微企業(yè)貸款和消費貸款方面。互聯(lián)網普及和網上金融消費習慣形成奠定了客戶群體基礎，而搜索引擎、數據挖掘及云計算等發(fā)展能將社交網絡、傳遞和共享的廣泛、全面、冗余的個人或機構信息篩選、再加工及組織形成針對性、標準性、動態(tài)連續(xù)的金融信息，為互聯(lián)網金融的發(fā)展提供了強大技術支持。
互聯(lián)網銀行和大數據技術為信用風險管理提供了新的工具和相關數據。利用互聯(lián)網技術，有效突破地理距離限制，實現小微企業(yè)網絡社區(qū)化，構建了一個龐大的網絡“熟人社會”，通過捕捉及整合相關人際關系信息，并進行合理分類，使得小微客戶信用行為透明度大大提高。互聯(lián)網收集和監(jiān)控的是第一手真實信息，做的是“場景性評審”；而銀行傳統(tǒng)的線下審核只能靠客戶經理搜尋各種第三方資料，做的是“轉述性評審”。第一手信息比第三方資料更可靠和準確。在信息充分收集的情況下，互聯(lián)網和大數據技術將有效地降低信息不對稱狀態(tài)。
（二）互聯(lián)網金融時代商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)
同業(yè)競爭日趨白熱化。主要競爭對手不僅在戰(zhàn)略上高度重視，而且在機制構建、人員配備、資源投入和產品創(chuàng)新等各方面不斷加大力度，各行展開了全方位的競爭。便捷性、安全程度和成本效益的微小差別，都可能導致“差之毫厘、失之千里”。
新的市場參與者不斷加入，市場面臨重新瓜分。近年來，支付領域的創(chuàng)新和市場參與者日益增多，尤其是第三方支付市場快速發(fā)展，憑借其超脫于銀行的中介地位，加快了在支付結算、賬戶儲值、財務管理甚至是資金融通等各領域的拓展，對電子銀行業(yè)務和市場形成了更大的競爭和沖擊。2013年6月，阿里巴巴“余額寶”，兩個月吸納資金250億元。7月，新浪網“微銀行”；8月，微信5.0版與“財付通”打通。類似“余額寶”等新興互聯(lián)網理財產品的出現，對銀行等傳統(tǒng)的理財渠道形成了直接沖擊。
新技術帶來新的消費方式和新的生活模式，對電子銀行創(chuàng)新和服務能力提出了挑戰(zhàn)。隨著Web2.0、云計算、三網融合、移動互聯(lián)網等技術的不斷發(fā)展和應用，客戶的行為和需求更加多元化、個性化，這對電子銀行創(chuàng)新和服務能力提出了更高的要求。
風險的挑戰(zhàn)。銀行在大數據時代，面臨傳統(tǒng)銀行、證券公司和保險公司的競爭，還面臨互聯(lián)網企業(yè)的競爭。面對競爭和大趨勢，墨守成規(guī)是最大風險。但是急于求成，也面臨翻車的風險。在創(chuàng)新過程中，如果人才、機制和管理跟不上更容易出現風險。在大數據和互聯(lián)網時代，還面臨新的風險，比如IT風險、客戶隱私保護風險，防范這些新的風險需要新的管理手段。
互聯(lián)網金融時代
商業(yè)銀行業(yè)務發(fā)展
信息科技的高速發(fā)展給銀行帶來的不僅僅是交易渠道的變化，結合網絡的新環(huán)境，它帶來的是對傳統(tǒng)銀行競爭模式的考驗，以及形成新的競爭優(yōu)勢的機遇。
伴隨著互聯(lián)網在中國的迅速普及，我國電子銀行業(yè)務進入快速發(fā)展時期，逐步形成互聯(lián)網銀行、電話銀行、手機銀行以及銀行卡及自助銀行等比較完備的電子銀行體系，綜合各家商業(yè)銀行發(fā)展策略，除了上述國外銀行的發(fā)展策略外，還可歸納出如下幾點：
向全方位金融服務轉型。目前，國內銀行業(yè)正在調整電子銀行的渠道定位，從簡單的交易替代、產品交付開始向營銷新媒體和銷售新渠道轉型，并推動“智能網點”的發(fā)展。而這種轉型正在深刻地影響著電子銀行渠道建設、產品研發(fā)、客戶營銷、運營服務體系、經營管理模式的內在變革。
持續(xù)的產品創(chuàng)新。目前銀行業(yè)普遍在加快電子銀行產品創(chuàng)新，在智能手機客戶端和移動支付領域加大研發(fā)投入，同時探索與第三方伙伴合作，開展與電子商務產業(yè)鏈的融合和交叉滲透，以防止在競爭中被邊緣化。
進軍電商平臺。“銀行系電商”正在興起，這既是銀行對金融技術脫媒的一種應對，又是銀行對互聯(lián)網金融的一種探索，在深入分析消費者行為及企業(yè)需求的前提下，銀行通過金融創(chuàng)新服務，搭建線上線下一體化的營銷平臺，將銀行線上業(yè)務與客戶的線下消費以及實體商戶三者緊密結合，建立互利多贏的電子商圈營銷體系。
互聯(lián)網金融時代
商業(yè)銀行業(yè)務發(fā)展的策略建議
互聯(lián)網金融的獨特優(yōu)勢，對傳統(tǒng)銀行業(yè)將構成無形的壓力。這就像傳統(tǒng)零售百貨一樣，面對電子商務的挑戰(zhàn)，銷售增長的步伐已經停滯甚至后退，應對挑戰(zhàn)的生存之道，除了積極擁抱、迅速轉型以改變固有商業(yè)模式外，別無他途。互聯(lián)網企業(yè)正攜帶著數據及電子商務優(yōu)勢，深入支付結算和信貸這兩項銀行核心業(yè)務。傳統(tǒng)銀行業(yè)在經營模式轉型過程中，當然要借助互聯(lián)網金融的強大力量，既要抓住歷史機遇，又要把握好風險管控。
（一）改進服務方式，打造“以客戶為中心”的全方位金融服務平臺
目前各家銀行都提供查詢、轉賬、支付、繳費、工資等基礎金融服務，電子銀行產品和服務同質化嚴重，個性化特點不鮮明，任何一家銀行都無法確立領先優(yōu)勢。隨著社會對電子銀行認識的日益提高，加上互聯(lián)網企業(yè)的引導，潛在的網絡化金融需求紛紛涌現出來，如網絡貸款、現金管理、電子商業(yè)票據、網絡金融社區(qū)、在線理財等。互聯(lián)網金融要求商業(yè)銀行尊重客戶體驗、強調交互式營銷，且在運作模式上更強調互聯(lián)網技術與金融核心業(yè)務的深度整合，商業(yè)銀行在經營模式及業(yè)務流程上都需要深層次變革。商業(yè)銀行必須充分挖掘金融服務，將電子銀行從“交易主渠道”上升到專業(yè)化、全方位、多元化的“金融服務平臺”，整合資源，為客戶提供全新的信息、資金、產品服務手段。
（二）轉變服務理念，搭建開放式金融平臺
互聯(lián)網金融是一個開放的生態(tài)系統(tǒng)，單個行業(yè)無法為整個互聯(lián)網產業(yè)鏈提供全部的金融服務。商業(yè)銀行要增強客戶黏性，就要不斷創(chuàng)新業(yè)務模式。一方面，要推進與戰(zhàn)略伙伴的深度合作和業(yè)務聯(lián)盟，聚合信息服務提供商、支付服務提供商、電子商務企業(yè)等多方資源，打造一站式金融服務平臺，滿足客戶多樣化金融需求；另一方面，要整合上下游資源，打通全流程的業(yè)務鏈條，為客戶提供資金流、信息流服務以及全場景金融解決方案，建立合作共贏、互補發(fā)展的共生關系。
（三）走出行業(yè)藩籬，推動電商平臺建設
在電子商務交易浪潮中，銀行處在支付結算的最末端，與消費者的溝通僅限于在消費者付款的時候，銀行最需要的客戶交易信息以及中間產生的結算均被第三方支付平臺屏蔽，尤其是快捷支付的推出，使得銀行更加遠離交易核心，銀行作為支付中介的傳統(tǒng)關鍵角色正在弱化。在大數據時代，誰能掌握數據誰就能搶占制高點。在互聯(lián)網金融時代要大展拳腳，必須掌握數據通道來源。對已經形成的趨勢和優(yōu)勢，電商們決不會拱手相讓。銀行業(yè)只有走出行業(yè)藩籬，主動加強與第三方支付中介的合作，或打造自己可掌控的第三方支付平臺，深度挖掘大數據，掌握信息流，才能鞏固客戶基礎，保證業(yè)務發(fā)展的可持續(xù)性。
互聯(lián)網金融時代
統(tǒng)籌兼顧推動電子銀行發(fā)展
（一）在推動電子銀行發(fā)展的同時，要兼顧物理網點建設。物理網點建設仍有其不可替代性，銀行卡、風控等業(yè)務，對物理網點的依賴度較高。在推動電子銀行標準化服務的同時，要兼顧傳統(tǒng)服務方式的優(yōu)化。從國外銀行業(yè)發(fā)展趨勢來看，能夠為商業(yè)銀行帶來巨大財富效益的高凈值人群仍然需要以網點資源和人工專員為依托的服務。未來商業(yè)銀行的發(fā)展模式為：在信息化基礎上實現大眾標準化產品的規(guī)模化增長和在高凈值客戶平臺上的個性化、定制化增長。標準化的模塊式服務和專家（管家）式的高價值服務將相得益彰。
第8篇：大數據營銷優(yōu)點范文
【關鍵詞】大數據 電力大數據 Hadoop 數據挖掘 分布式機器學習
【Abstract】Big data， refers to a huge amount of data， that it is unable to be collected， stored， analyzed， integrated and controlled by the conventional software tools and effective processing ways， in order to achieve the deep value mining and scientific decision-making. Big data has 4V features： Volume（massive data）， Velocity（high real-time）， Variety（ various data types）， Value（high value）.
【Keywords】big data， big data in electric power industry， Hadoop， data mining， distributed machine learning.
1 引言
2014年7月28日 國務院印發(fā)《關于加快發(fā)展生產業(yè)促進產業(yè)結構調整升級的指導意見》，更加明確了大數據技術在產業(yè)結構升級中的核心基礎性地位。
能源產業(yè)的全面、協(xié)調和可持續(xù)發(fā)展，是我國經濟實現平穩(wěn)快速增長和轉型升級的重要基礎性保證。電力作為最主要的二次能源，其高效利用和優(yōu)化配置，實現節(jié)能減排和服務轉型升級，對于順應低碳發(fā)展趨勢、構筑綠色能源產業(yè)體系、減少資源浪費、促進產業(yè)結構升級、創(chuàng)建可持續(xù)性發(fā)展的節(jié)約型社會具有重大意義。
2 什么是電力大數據
近年來，隨著全球能源問題日益嚴峻，世界各國都開展了智能電網的研究工作。智能電網的最終目標是建設成為覆蓋電力系統(tǒng)整個生產過程，包括發(fā)電、輸電、變電、配電、用電及調度等多個環(huán)節(jié)的全景實時系統(tǒng)。而支撐智能電網安全、自愈、綠色、堅強及可靠運行的基礎是電網全景實時數據采集、傳輸和存儲，以及累積的海量多源數據快速分析。因而隨著智能電網建設的不斷深入和推進，電網運行和設備檢/監(jiān)測產生的數據量呈指數級增長，逐漸構成了當今信息學界所關注的大數據，這需要相應的存儲和快速處理技術作為支撐。
電力行業(yè)的大數據在電力的生產和使用過程中，伴隨著發(fā)電、輸電、變電、配電、用電以及調度等環(huán)節(jié)產生。
3 電力大數據的關鍵技術
3.1 數據挖掘
電力大數據的分析和挖掘主要面向結構化和非結構化數據，能夠針對復雜數據結構、多類型的海量數據做有效的處理。
但目前電力行業(yè)的數據挖掘計算大多都是基于小數據集進行計算的，這是因為目前在大數據行業(yè)內主流的大數據計算框架還沒有在電力大數據領域內得以普遍應用，使用傳統(tǒng)方式做海量數據的挖掘計算往往需要數天甚至幾個月的時間，這是人們在實際業(yè)務場景中無法接受的。而是用小數據集進行的數據挖掘操作，其真實性、可靠性都遠不及基于海量數據的挖掘結果。這也是我們目前正在持續(xù)進行的研發(fā)重點。
基于Hadopp HDFS、HBASE的快速訪問，基于Spark的分布式訪問和分布式計算，基于R和Spark mllib的統(tǒng)計、計算、分析，基于Mahout的機器學習，共同構建了基于大數據的高性能流計算的數據挖掘、統(tǒng)計、分析技術框架。
3.2 實時計算
電力行業(yè)的實時計算在其大數據應用領域內具有不可忽視的地位。電力行業(yè)的實時數據往往代表著設備運行參數、生產環(huán)境的各項指標、客戶的實時需求等等，這樣的數據，其價值只有在其剛剛產生的時候，才是最大的。而且，在數據剛剛產生的時候，就對其進行移動、計算和使用才是最有意義的，這也符合數據應用的一般規(guī)律。因此，電力大數據一定要重視實時計算場景的應用。
現階段，基于傳統(tǒng)數據量實現的實時計算框架已經比較能夠成熟的應用在電力行業(yè)。例如，在電廠中，以秒、分鐘為單位采集電廠電力設備的各項運行指標、參數，數據采集完成之后，將被發(fā)送實時計算框架。在框架中，所采集到的參數指標將應用于數據挖掘建立的數據模型及電力專家長年積累的業(yè)務規(guī)則，實現設備故障檢測、故障預警、設備狀態(tài)評估等功能。實時計算完成后，計算結果及原始數據將被保存至數據庫，供后續(xù)數據挖掘使用，而挖掘出的規(guī)則、知識、數據模型，也將重新應用實時計算的過程中，形成一套近似于自我完善的完整體系。但是，由于其單節(jié)點計算的瓶頸，沒有分布式計算的概念，導致其能夠同時支撐的實時計算模型有限，無法適應電力行業(yè)發(fā)展的需求。因此，電力行業(yè)的實時計算急需通過分布式內存計算的方式，解決數據量增大時計算性能受限的瓶頸。
充分利用Spark Streaming的分布式數據訪問能力，基于Spark分布式計算平臺和Spark分布式計算對R的整合，并結合Redis分布式內存數據庫，完全可以解決海量數據下的電力大數據實時訪問和實時計算分析。
4 主流的大數據技術
4.1 apache Hadoop
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。具有可靠性高、可擴展性高、訪問效率高、計算效率高、容錯性高、伸縮性強的特點，用戶可以基于hadoop平臺輕松架構和使用自己的分布式計算平臺，開發(fā)和運行處理海量數據的應用程序，是大數據行業(yè)內，最為主流的大數據平臺構建基礎（如圖1），其分布式存儲系統(tǒng)和作業(yè)調度系統(tǒng)已經成為其他大數據框架的構建基礎，居于主導地位。以Hadoop技術架構為核心的大數據技術架構生態(tài)系統(tǒng)構成目前最主流的大數據技術生態(tài)系統(tǒng)。大數據技術目前正處于快速發(fā)展時期，業(yè)界普遍預期，大數據相關技術架構，將在未來1-2年趨于成熟。
4.2 apache spark（分布式計算）
Apache spark是一款開源的數據分析集群計算框架，由于他基于內存的分布式計算設計，使得他的計算效率相比Hadoop自帶的Mapreduce計算框架要高20 ～ 100倍。由于這樣的性能優(yōu)勢，spark已經成為大數據行業(yè)內最為主流的分布式計算框架。
Spark開發(fā)團隊基于Spark計算框架，又相續(xù)研發(fā)出了分布式實時計算框架Spark Streaming和數據倉庫Hive in Spark，這兩款工具以其高計算性能、高容錯性、巨大的數據處理規(guī)模、低端的學習成本已經逐漸在其相關領域內占據了不可替代的位置。
4.3 apache kafka（分布式消息系統(tǒng)）
Kafka是一款開源的基于隊列實現的分布式消息訂閱系統(tǒng)，主要用于處理活躍的流式數據，比較常見的是日志處理系統(tǒng)，在電力行業(yè)內通常作為實時數據與實時計算框架之間的緩沖區(qū)存在。他具有速度快、可擴展性好、可靠性好的優(yōu)點。
4.4 apache Mahout（機器學習）
Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項目，它在極短的時間內取得了長足的發(fā)展，現在是Apache的頂級項目。
Mahout的主要目標是創(chuàng)建一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。Mahout現在已經包含了聚類、分類、推薦引擎（協(xié)同過濾）和頻繁集挖掘等廣泛使用的數據挖掘方法。除了算法，Mahout還包含數據的輸入/輸出工具、與其他存儲系統(tǒng)（如數據庫、MongoDB 或Cassandra）集成等數據挖掘支持架構。
5 電力大數據的應用
電力大數據的價值在于挖掘海量數據隱藏的物與物之間的關系和規(guī)律，為企業(yè)電力生產、經營管理和電力服務在質量、效益、效率方面提高提供有力的支撐，促進電力資源配置、服務的優(yōu)化。
電力生產過程中各個環(huán)節(jié)數據的融合、發(fā)掘，能夠幫助發(fā)現電力生產的薄弱環(huán)節(jié)、尋找改進措施。電力生產大數據的挖掘和分析處理技術可以指導發(fā)電企業(yè)更好地進行設備運行狀態(tài)評估及故障診斷、發(fā)電生產決策與控制等。
5.1安全評估及故障診斷
基于數據挖掘技術的設備運行狀態(tài)監(jiān)視：基于DCS、PI等系統(tǒng)的實時數據和海量的歷史數據，結合其他第三方系統(tǒng)數據（例如天氣狀況、電網調度歷史數據等），建立機組安全運行狀態(tài)模型，數據挖掘技術可以自動發(fā)現某些不正常的數據分布，從而暴露設備運行中的異常變化，分析潛在的不安全因素，協(xié)助運行和檢修人員預測機組運行狀態(tài)，并迅速找出問題發(fā)生的范圍及時檢修和采取對策。
5.2發(fā)電生產決策與控制
基于數據挖掘技術的決策支持和控制：決策支持方面，發(fā)電企業(yè)門戶系統(tǒng)的主要功能是統(tǒng)計和展示，并沒有提供決策信息（例如某電廠的月度發(fā)電量指標、年度經營指標等如何制定）；控制方面，當機組出現異常情況時.目前仍然是基于專家系統(tǒng)的控制方式，即依賴經驗豐富的專家（值長），此時呈現在專家面前的數據量從幾十條/min瞬時上升為幾十條/s，數據量的激增使得專家在應對異常狀況時也有較大壓力，因此這種控制方式也已無法適應生產要求。數據挖掘技術具有定性分析能力。從大量數據中去除冗余信息，可將每一種狀態(tài)的故障特征提取出來.成為判斷機組狀態(tài)、如何快速處理故障、準確決策的依據。
5.3設備檢修策略改進
基于數據挖掘技術的電力設備狀態(tài)檢修：首先收集設備的基礎信息、歷史運行數據、設備缺陷信息等，通過對歷史運行數據和缺陷信息進行數據挖掘，得到設備缺陷狀態(tài)下特征值及關聯(lián)參數值，將挖掘得到的信息與設備當前運行監(jiān)測值進行對比分析，即可以判斷設備當前運行狀態(tài)是否正常。例如，通過關聯(lián)規(guī)則分析，往往可以發(fā)現A設備振動報警后。B設備也會有較大概率出現振動報警，該關聯(lián)規(guī)則可以提供早期故障預測及原因分析。
在電力輸送領域內進行電力的實時線損計算，通過智能電表采集到的海量能源數據，實時計算分線、分壓、分區(qū)、分臺區(qū)等等各種范圍的線路損耗，從而為電網的調度、交易和檢修提供支撐，有利于實現更為經濟、可靠的電網運行方式，增強電力資源的配置能力。
除了電力領域之內在電力企業(yè)外部，電力大數據也為社會民生、經濟發(fā)展的動向提供了有力的客觀依據。目前，作為一種高時效性、高準確性的數據，電力數據已經被廣泛的應用于分析經濟發(fā)展水平、經濟走勢、產業(yè)分布情況，甚至政策實施效果等等科學問題。我們通過分析各種產業(yè)用電量之間的關系，深入研究產業(yè)結構與經濟體系的變化特點，能夠對未來幾年內的電力需求情況有大致的預測，為社會經濟發(fā)展提供了有力的支撐。
6 結語
電力大數據作為大數據領域內新興的技術和理念，已經展露出其數據中蘊含的巨大價值和能量，其數據無論是與自身關聯(lián)，還是與其他行業(yè)相關聯(lián)，都是一筆巨大的待人挖掘的財富。
第9篇：大數據營銷優(yōu)點范文
思維和話題轉到煙草行業(yè)，今年的卷煙銷售問題尤為突出：社會庫存居高不下，零售客戶抱怨不斷，客戶經理壓力山大。最后，我們通過細心觀察和思考，發(fā)現長期困擾行業(yè)營銷的問題并不是史上最嚴格的禁煙令、新廣告法的種種限制下的煙草營銷無力，而是最下游的消費者，到底誰買走了我的煙？我們的客戶在哪里？這是一個涉及消費者群體研究的問題。而反過來對消費者來說，更關心的問題則是：在哪里能買到我想要的煙，能否更放心、更方便、更實惠地買到煙？這又是一個涉及零售終端的問題。如何把這兩者有機地結合，是打通煙草商業(yè)流通體系上下游關系、實現卷煙順暢流通的關鍵所在。
互聯(lián)網+時代下，正所謂“不移動，賣不動”，移動互聯(lián)技術實現了人與實體門店的連接，為節(jié)點閉環(huán)和獲取消費者數據提供了可能。通過手機訪問本地的實體門店，瀏覽商品、線上下單、手機支付（或者線下支付）、選擇上門服務（或者到店消費），這種有別于傳統(tǒng)電子商務的、線上與線下互通的O2O商業(yè)模式，很好地解決了傳統(tǒng)電商聯(lián)系消費者的“最后一公里”問題，讓實體門店獲得重生。同樣也規(guī)避了目前卷煙產品禁止在電商銷售的法律規(guī)定。
那么煙草O2O到底是何方神圣，在行業(yè)內推廣O2O是否真有必要，而煙草O2O的廣闊前景又在哪里呢？
煙草O2O到底是什么
O2O模式（Online to Offline），又稱離線商務模式，是指線上營銷線上購買或預訂（預約）帶動線下經營和線下消費。O2O通過打折、提供信息、服務預訂等方式，把線下商店的消息推送給互聯(lián)網用戶，從而將他們轉換為自己的線下客戶，這就特別適合必須到店消費的商品和服務，比如餐飲、健身、看電影和演出、美容美發(fā)等。
煙草O2O（又稱煙草銷售O2O），是一個滿足消費者即時買煙需求的移動互聯(lián)應用，消費者通過煙草O2O軟件可以在手機上搜索與定位附近的香煙零售點，從而即時下單購買，并由商家或者第三方物流負責送貨上門（圖1）。
互聯(lián)網時代下的煙草O2O思維
互聯(lián)網時代，把孤立的靈魂和思想連接起，跨越地域上的阻礙在互聯(lián)網上完成交匯，升華并創(chuàng)造各種各樣的奇跡，授福于全人類、全世界從而誕生未來。媒體大肆宣傳的互聯(lián)網思維是“創(chuàng)新，用戶為本”的思維。
所以要在互聯(lián)網時代下玩轉煙草O2O，我們必須理解這三點：
1. O2O思維是扁平化的、有別于傳統(tǒng)行業(yè)的層級理念，它能幫助整個產業(yè)提高效率、降低成本。
2. O2O思維是體系化的，它是線上線下融合的運營體系，因此不輕易談顛覆煙草行業(yè)，顛覆的只是行業(yè)業(yè)態(tài)。
3. O2O思維是產業(yè)鏈生態(tài)思維，它對接產業(yè)鏈形成專業(yè)分工合作，簡單來說，它的商業(yè)模式關鍵是在網上尋找消費者，然后將他們帶到零售店中。
煙草O2O的最大優(yōu)勢
對消費者的吸引力
放心。消費者可以使用手機app應用中的條碼掃描功能，用手機對所購香煙的真假性進行查驗，讓消費者放心買煙。
方便。消費者隨時隨地都能享受到即購即上門送煙的便捷服務，讓消費者方便買煙。
實惠。消費者每次買煙都有積分累計，用積分可以進行獎品兌換或享受優(yōu)質服務，讓消費者得到實惠。
對零售商的好處
帶來新客戶。所有的商家都是合法持證（煙草專賣許可證）經營，消費者可以充分信賴。同時新客戶可以根據地圖搜索到并達成交易。
留住老客戶。客戶鎖定模式讓商家能更好地服務于社區(qū)內的老客戶。同時客戶習慣的培養(yǎng)，讓客戶對著手機喊一聲就有煙送上。
賣更多商品。O2O模式可以實現人店分離，店貨分離，延長商品的售賣時間。商家賣煙的同時可以帶動其他商品銷售，還可賺取送貨費。
享受優(yōu)惠政策。煙草商業(yè)公司可以通過星級評定對實施O2O模式的商家進行獎勵，同時O2O模式可以優(yōu)化卷煙的配貨和庫存結構。
煙草O2O的實例分析
煙草O2O與“京東到家”
眾所周知，類似“京東到家”的模式已經滲透到打車、洗車、家政、外賣、果蔬等，而在卷煙購買上實現送貨上門，對大部分網絡宅民們來說真的太有必要了。
消費者在進入公眾服務號或手機APP之后，通過GPS定位，系統(tǒng)定位用戶所在地點，并向用戶推送周邊的合法售煙商店。
同時可以在詳情頁展示煙店評級、銷量排名、用戶評價等信息。此時，消費者就可以像瀏覽大眾點評類網站一樣，選擇離自己最近的或評價星級較高的煙店，點選商品直接購買，然后到店取貨，或者也可以由商家負責就近送貨上門。
某公司煙草O2O流程圖解
“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。”我們以某地市級公司的煙草O2O實施項目，管中窺豹來看看煙草O2O到底是怎么回事（圖2?4）。
煙草O2O不同于網上銷售卷煙
關于煙草O2O必須注意的是，進駐零售戶必須是取得煙草專賣許可證的，擁有實體店的商家；基于LBS的O2O也可以解決異地倒貨的問題。煙草專賣局的審查把關包括進入資質、線下活動控制、商品信息展示、支付結算等全部環(huán)節(jié)，并實時評估運行安全、倉儲情況，主動引導零售戶和消費者。
煙草O2O的大數據藍圖展望
“要帶頭探索‘互聯(lián)網+’，在堅持煙草專賣制度的前提下，探索大數據，創(chuàng)新專賣管理；探索支付寶，創(chuàng)新營銷結算；探索物聯(lián)網，創(chuàng)新跨國商務。”這是凌局長今年6月在浙江煙草調研時的講話，我們可以看出高層對煙草大數據研究所持的態(tài)度。
對煙草商業(yè)企業(yè)和工業(yè)企業(yè)來說，煙草O2O模式的優(yōu)點不僅是收集了大量真實的市場數據。除此以外，針對B端的系統(tǒng)可以讓零售戶訂貨與結算更加高效便捷，針對C端的系統(tǒng)可以讓消費者隨時隨地方便地購買卷煙；在煙草廣告限制愈加嚴格的大環(huán)境下做活品牌培育。更重要的是，對于配送隊伍的改革，也將激活傳統(tǒng)的物流配送模式，與外部市場的快遞行業(yè)相結合，走出一條更具發(fā)展的光明道路。
后記
