大數據營銷的理解精選(九篇)

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第1篇：大數據營銷的理解范文

不同的企業對大數據有不同的理解，但是需要注意一點，過去所謂的數據決策分析，實際上是利用那些與決策相關的數字來分析，不能等同于今天的大數據分析。從邏輯上理解，數字是結果，大數據是預見。大數據分析除了需要用到相關的數字，還需要其它表面上毫無關聯的數據，需要海量的碎片化信息。

如何在海量數據中洞察每一個客戶，并精準地預測他們的需求？我們在探尋大數據先行者的過程中發現，企業對大數據的理解各不相同，因而大數據的實施過程也千差萬別。摩托羅拉系統（中國）有限公司市場總監潘益對本刊記者表示，包括摩托羅拉系統在內，“探尋”正是大多數企業所處的狀態。

在潘益眼里，大數據分析類似玩“拼圖游戲”?！靶畔⒊仕槠铝⒋嬖跁r就像廢紙，將碎片盡可能地收集到一起，并用一種方式將它們‘拼’起來，拼出來的圖像還需要很好地解讀出來，然后指導下一步決策。”潘益認為，大數據分析要基于“收集、拼接和解讀”這三個過程。其中，技術在收集和拼接過程中起很大的作用，但是在最關鍵的解讀部分，除了需要技術以外，還需要和業務密切結合。

對于專注于企業業務的摩托羅拉系統來說，利用大數據的方法洞察客戶，是其邁向大數據時代的第一步。據潘益介紹，摩托羅拉系統目前擁有一套自動化的營銷平臺，其職責是盡可能多地收集數據，通過一套流程去清洗數據并加以分析，最后將分析結果輸出給銷售管理系統。同時，銷售管理系統也會自動化地將銷售的結果會返回到市場營銷平臺，用以改進前面的流程。營銷平臺在對接銷售管理系統的時候，“開始設置的標準可能并不合適，通過一段時間的跟蹤來發現什么樣的標準能夠讓銷售人員事半功倍?！迸艘嬲f。

如何讓數據為更好地為業務服務？潘益提到了摩托羅拉系統關注的3個P――People（人才），Platform（技術平臺），Process（流程）。這里的“人才”，是指既懂技術又懂業務的跨界人才，能夠根據業務建立模型來解讀“拼圖”，讓大數據具有實際意義的人。“技術平臺”自不必說，“流程”也很重要，不僅在抓取線下數據時需要設計合理的流程，而且在對接銷售系統的時候也一樣。

在我們交流的過程中，雖然潘益不斷提到了“大數據分析”、“大數據營銷”這些字眼，卻始終沒有用“大數據營銷平臺”或者“大數據分析平臺”來稱呼這套系統。但是，摩托羅拉系統正在通過這樣的一個閉環，探尋自動化營銷平臺和大數據的結合點，探尋如何獲得并利用海量數據完成對客戶“拼圖游戲”。

數據收集關

不同于消費類電商和社交服務，摩托羅拉系統的企業業務屬性讓數據收集成為一大難題?！拔覀儾皇蔷〇|，不是亞馬遜，怎么拿到（海量）數據？”潘益指出，B2B客戶的相關行為不完全在互聯網上，只靠互聯網收集的信息不足以支撐系統所需?！叭绻信d趣，可能會訪問并停留在某一個網頁，可能在幾天后打電話給支持中心，最后如果有采購意向會參加新品會或者展覽?！迸艘嬲f，雖然摩托羅拉系統的營銷平臺同時連接了官方網站和電話支持中心，但獲取的數據有限；而且對于B2B業務來說，線下交流時獲得的信息更重要。

B2B業務的客戶有這樣一些特點：他不會過度依賴網上的信息，他要親身去體驗產品，他要同銷售人員做一些面對面的交流才可信。所以，決定銷售機會的不是一個行為而是若干個行為，既有線上也有線下的行為。因此，在數據收集環節要兼顧線上和線下數據。

在線上數據收集方面，摩托羅拉系統的官方網站承載很多任務，潛在客戶在官網留下的足跡，摩托羅拉系統會在合法的范圍之內，將這些數據反饋到營銷系統。線下的數據采集是難點，需要有一個很好的流程才容易抓取。潘益表示，線下活動從邀請環節開始，嘉賓簽到、互動、填寫反饋表甚至與銷售聊天，產生的信息數據都可以通過合理的流程獲取，繼而導入數據庫，同線上的數據一起用于分析。

銷售人員與客戶的交流中會獲得重要信息，但這些信息的采集也是最大的難點。潘益指出，“你要等銷售回來給你（信息）是不現實的。要在現場把事情搞定，實際上更多的是市場營銷人員主動地搜集。我們有特別的流程，舉個例子，某個展會銷售跟客戶談了一段時間，客戶意向明顯，我們的營銷人員會馬上跟銷售把大概的情況做一個總結，將信息數據進行過濾與清洗，然后導回到數據庫里去?！爆F場數據抓取要遵循三個原則，一是數據的抓取要及時，二是要有專人負責，三是記住最重要的信息。

角色分析關

在摩托羅拉系統大數據營銷的“拼圖游戲”中，攻克了數據采集這一關，接下來還要面對角色分析的難題。人們希望利用大數據洞察每一個客戶（代表），但是在B2B業務中，客戶采購的決策力復雜，決策力可能分散到10-20個人，而且很多人的關注點并不相同。潘益說：“有的小項目很像B2C，一兩個人就能決策；但大項目很復雜，你拿到數據之后需要一個‘畫像’的過程，即把這個人的輪廓搞清楚?！睖蚀_分析客戶（代表）在項目中的角色和決策力，是幫助銷售完成最終目標的關鍵。

市場變化關

數據經過收集、分析之后，還需要正確地解讀才能服務于業務，這里仍然面臨很大的挑戰。有時候建立一套模型去解讀并非難題，然而在變化的市場環境中，模型需要不斷地調整?！笆袌鍪亲兊?，客戶的行為是變的，需要不停地調整策略?！迸艘嬲f，“包括大數據的策略，市場的策略，使用新技術的策略等都要有一定的變化。我們有一個廣告詞‘Change is Good’，用在這里最恰當了?！?/p>

量化考核關

第2篇：大數據營銷的理解范文

不可否認，現在已經是大數據的時代了，最近幾年，大數據發展趨勢蓬勃向上，吸引了社會各界的眼光，大家都看好大數據，想從大數據中獲得商機和財富。大數據也沒讓大家失望，在科研、教育、醫療、政府、經濟等領域都產生了深遠影響。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。

人們通過收集、整理相關領域方方面面的數據，并對其進行分析挖掘，找到凌亂紛繁的數據背后的聯系，進而從中獲得有價值的信息，最終衍化出一種新的商業模式。

但是，面對紛繁復雜的數據，不是所有人都能有效地對其進行分析，并獲取其背后信息所代表的價值的。那么，有沒有什么辦法讓普通人也能輕易讀懂并使用大數據呢？

需求決定市場，隨著非科研人員對大數據需求的增大，很多大數據領域的創業公司不斷涌現，他們致力于將大數據以一種簡單直觀地方式呈現給用戶，讓用戶能更好地“消化”這些數據。

Origami Logic就是這樣一家基于大數據的創業公司，它面向營銷人員，主要通過數據可視化、自助分析等方式，將大數據“簡單化”，讓即使不了解大數據的營銷人員也能根據OrigamiLogic提供的分析結果做出更有效的營銷策略。

可視化是大數據簡單化的有效方式，也是創業公司常用方法?！稊祿梢暬馈芬粫兄赋?，可視化是將數據以圖形表示，能夠一目了然地揭示數據中的復雜信息，同時通過對細節的翔實展示，能夠使受眾有效地產生對數據的洞察和新的理解?？梢暬梢詭椭藗兺黄拼髷祿夹g中人的瓶頸。

通過Origami Logic，營銷人員可以通過將CRM、社交媒體、郵件營銷和調查報告等不同平臺的數據匯合整理在一起，并將冗雜的數據（包括郵件、文檔、圖片、音頻等）進行有效分析處理，使其簡單化、直觀化、視覺化，讓它變成普通的用戶都能看得懂的東西，然后依據這些統計分析結果來衡量整個營銷效果，并做進一步的營銷活動規劃。Origami Logic把“大數據”真正變成一盤生意。

“當今的營銷人員要根據社交網絡、移動平臺、搜索引擎和電子郵件等方方面面進行匯總分析，從而再制定相關的營銷策略。他們對這些數據都是非常陌生的，而且難以捕捉數據背后的含義?！監rigami Logic聯合創始人兼CEO Opher Kahane表示，“Origami Logic能夠幫助他們改善這種狀況，從而提高他們的營銷能力。并且這個平臺能夠讓營銷人員將盡可能多的營銷工具整合到一起，并把不同營銷工具所提供的數據變成自家平臺的資源中心，從而達到取代它們的目的。”

第3篇：大數據營銷的理解范文

2010年大部分企業做社會化媒體營銷，2012年初提出平臺、關系、行為管理和危機管理。2013年我們應該做什么？魯娜談到：“2010年，我們大約維護了20多個官方微博，當時我們做的是早安、晚安，還有一些新聞轉載和原創段子，雖然有人在做自媒體，但是真正做成媒體就不是社會化營銷應該走的方向了。2011年有很多互動活動，內容眾包、粉絲互動等逐漸深入發展起來，這時候叫粗放型互動的微博。粗放型的互動有沒有好處？有好處，它能夠加粉，能夠擴大企業微博暴光量。比如說，東方航空有一個很好的活動，大家還可以參與，這種粗放型互動是品牌微博繼續鐘愛的，但是能不能承載所有的期望呢？我們覺得還是不夠。多少人參加，能帶來多大效果？我們沒法給對方一個更合理的解釋和價值的明確說明。

2012年大數據的成熟和逐步開放，各類營銷和分析技術進步，微信等強關系型社媒出現。現在為什么大家沒有把營銷平臺放在微信上呢？我的感受就是微信的政策問題和新浪政策問題，以及它們兩個不同屬性的問題。2013年精準互動型微博已經發展起來，已經有很好的案例。移動化的出現，微博現在有將近4億，微信超過了3億，2013年有什么趨勢？媒體型微博到粗放型互動，到逐漸精細化的互動，2013年有幾點值得大家注意，移動化、社交化、本地化，尤其微信是這方面非常強悍的代表。第二是內容營銷，我們去年成立了一個慈云寺俱樂部，為什么我們強調內容營銷？因為我們不是廣告型的投放，我們是靠內容營銷來給企業提供價值的。第三是精準營銷，但是現在離營銷稍微有點遠，我寧愿把它稱之為精準互動或者精準關懷?！?/p>

什么是內容營銷？魯娜認為，內容營銷是在社會化媒體時代，不是公關，不是廣告，而是公關廣告全新融合手段的營銷。她舉一個例子，神州租車是租車行業里面一枝獨秀、毫無爭議的老大，但是很少有人關注它。隨著它的飛速發展，很多媒體關注它，很多客戶也很關注它，它的一些競爭對手為了打敗這個毫無懸念的行業內的老大，采取了一些措施，他們會把一些負面新聞用買廣告位的方式放在網站的首頁。比如說，他們會有一些員工變成消費者成為神州租車的用戶，不斷的投訴。他們老板非常生氣，這屬于不正當競爭的方式，如果用廣告的方式怎么做？從來沒有人用廣告方式反擊過這種做法。如果用公關方式怎么做？難道跟他們一起拼媒體嗎？陸總采取了內容營銷方式，陸總在他微博上連續放了六幅漫畫，引起了大約兩萬轉發，有一千多名加微的熱度，神州租車熱度極具攀升，300家網媒進行了報道，這是任何一個廣告投放做不到的，很多客戶說原來不是神州租車不好，是有一些人進行摸黑。

第4篇：大數據營銷的理解范文

一、大數據對企業傳統營銷模式的沖擊

1.大數據背景下企業營銷關注點的轉移。（1）大數據背景下企業營銷從關注“技術”（Technology）到關注“信息”（Information）。在傳統的營銷模式中，企業制定營銷戰略，是從消費習慣入手，以少量消費群體作為代表獲取樣本數據，推導消費偏好，制定營銷戰略。在信息化高度發達的今天，市場信息正以前所未有的速度與方式在世界各地進行交流，供求信息瞬息萬變，傳統的企業營銷行為歷經消費者樣本信息獲取、消費偏好分析，再到企業營銷戰略制定與實施，如此營銷過程在時間上大為滯后，遠遠達不到企業管理者預期的營銷效果。相比之下，大數據憑借其快速地數據獲取以及強大的數據處理能力正逐漸成為企業制定營銷戰略的重要法寶，只有大數據背景下的現代企業營銷模式才能準確地分析企業營銷活動的現狀以及預測市場的未來。（2）大數據背景下企業營銷從關注“為什么”（Why）到關注“是什么”（What）。作為一名成功的營銷者，必須從消費動機出發，明確消費者作出決定的真正原因，才能準確地把握市場需求。因此，營銷的專業技能以及老到的行業經驗一直備受重視。然而，信息化時代的市場，信息駁雜、瞬息萬變，“為什么”也在不斷地變化中。但是，大數據告訴我們：“知道是什么就足夠了，不需要知道為什么”。用數據說話，更不容易受到個人偏見的影響，增加決策的準確性。因此，在大數據時代，企業只需要知道“是什么”就能夠快速地了解行業，了解市場。

2.大數據背景下傳統營銷模式不確定性的增加。傳統企業營銷行為首先是調查市場、收集信息，然后分析數據、得出結論，進而為公司實現市場定位，最后集中企業可利用資源，盡可能滿足市場需求。然而，在大數據時代，企業所能夠獲得的市場信息噴涌式增加，信息大爆炸所帶來的結果并不如預料中那樣增加了傳統營銷的確定性，這些增加的信息使得整個營銷系統的變量越來越多，反而使得傳統的營銷方法在各種新舊勢力的錯綜交雜中開始變得不實用。美國《連線》雜志的創始人之一 Kevin Kelly 曾經預言：大數據時代的到來使得傳統的企業營銷正在逐漸走向失控。而且，隨著社會信息化以及全媒體環境的發展，消費領域出現嚴重的“碎片化”趨勢，這種趨勢正隨著社會生活質量的飛速提升以及受眾心理的不斷成熟而愈演愈烈。

二、大數據背景下企業營銷受眾群的“碎片化”與“重聚”

網絡技術的高速發展以及各種數據庫技術的運用正在逐步減少和消除因信息不對稱和高昂的信息成本而給消費者帶來的困擾和不便。2014年3月5號，中國互聯網絡信息中心了第 33 次中國互聯網絡發展狀況統計報告。報告顯示，截至2013年12月，我國網民規模達到6.18億，互聯網普及率為45.8% 。正常的網絡應用包括QQ、微博、微信、網絡新聞、社交網站等20多項，多樣化的網絡交流模塊說明了大數據背景下網民關注與需求的分散性，傳統的受眾群體被分割稱各種碎片;另一方面，被打散的受眾群正從以上各項網絡應用中重新聚合起來。在這樣“碎片化”和“重聚化”的社會大環境中，營銷者以傳統的營銷模式難以把握新型受眾的需求，而基于大數據的網絡技術通過受眾遺留在網絡媒體上的各種數據，從需求、資源、手段等方面幫助企業實現科學的市場預判，從而使得新型的現代企業營銷模式成為可能。因此，在大數據時代，現代企業的營銷模式應該是一種綜合多個特點、涵蓋多媒體性、交互性、時空跨越性以及整合性的全新的一體化營銷模式。

三、大數據背景下典型的現代企業營銷模式

根據馮諾依曼的計算機模式架構，本文將基于大數據的企業數據采集和分析系統分成五個子系統，分別是數據采集子系統、數據策管子系統、數據分析子系統、數據服務子系統以及協調控制子系統，如圖1所示。該系統主要用于市場數據采集、綜合數據分揀、消費數據分析，最后形成服務數據指標，從而為大數據背景下的現代企業營銷模式提供夯實的數據基礎。

1.大數據實現精準化營銷。精準化營銷模式的典型代表就是RTB的運用和發展。在大數據時代，RTB實時競價廣告的精準化營銷流程如下：（1）潛在消費者瀏覽某網站頁面時，該網站就會向廣告交易平臺（Ad Exchange）請求廣告;（2）交易平臺向所有需求端平臺（DSP）發出公告：某網站有訪客，要不要向他發廣告？（3）DSP請求大數據管理平臺（DMP）根據該訪問者消費歷史幫助分析這位訪客情況，并根據分析結果進行出價決策;（4） Ad Exchange為出價高的DSP匹配相關廣告代碼，并最終作出廣告。如今的尖端追蹤技術和多種大數據管理平臺（DMP）已經可以將受眾以及廣告效果數據整合于單一界面上，廣告主能夠輕易地擷取關鍵指標，如消費轉化率、訪客流失率以及各營銷渠道貢獻比率等。

2.大數據成就智慧型營銷。大數據技術能夠對企業獲得的營銷決策數據進行更好的優化，該種營銷模式主要針對大型的國際連鎖超市。沃爾瑪、家樂福等均在其主要門店安裝了運營數據搜集裝置，用以追蹤客戶的消費需求情況，然后營銷者利用所收集到的數據并結合大數據工具對受眾需求展開分析，再根據分析結果對超市內的物資供應量以及供應品種甚至擺放位置進行調整。根據相關調查結果，這些大型零售企業的商品庫存因為該營銷模式的應用，至少節約了17%左右。對于高利潤品牌商品，該系統收集到的數據清楚地反應出消費者的駐足率、偏好率以及購買率，大大增加了高利潤率品牌商品的銷售比率。

3.大數據助力關聯營銷。（1）利用數據進行相關聯的營銷。大數據的發展使得受眾群體的社會能夠更容易、更具體地被企業營銷者所追蹤和理解，企業營銷者根據搜集到的數據分析受眾群體的社會行為與消費偏好，從而可以全方面、多角度地對其進行描述與概括。因此，大數據的營銷價值，其實質是受眾群體在平時的生活與消費過程中彼此之間所產生的人際關系鏈，即人脈價值，企業營銷者正是通過受眾之間這種人脈關系網最終實現交易數據跟交互數據的融合。（2）透過數據挖掘用戶需求，提供跨平臺營銷方案。在大數據時代，網絡媒體的定位早已發生潛移默化的轉變，從一開始單純的內容提供方逐漸演變為網絡開放系統的主導者，騰訊作為典型的代表一直為實現用戶價值層面不懈努力。企業在開展其社會化營銷過程中，首先收集整合其受眾群體的社會化行為以及消費偏好，然后利用大數據技術挖掘有針對性的需求信息，并對其未來的消費行為進行預測，在此基礎上為企業提供跨平臺的營銷解決方案，智能地提高廣告針對性以及企業的投資回報率。（3）整合數據為品牌營銷服。在大數據時代淘金并非易事，前文提到：大數據時代的信息大爆炸所帶來的可能并不是整個品牌營銷系統確定性的增加，卻可能導致其失控可能性的提升。這些年，諾基亞以及雅虎的衰落和式微已經證明：在大數據時代社會大環境連續不斷地變動中，很多行業巨頭的發展逐漸變得越來越被動。因此，保持主動創新去適應持續變動的復雜環境是企業在未來生存并強大的唯一出路，在此過程中，企業對受眾群體各種社會行為和消費偏好的收集與整合已然成為品牌營銷關鍵任務。

4.大數據推動個性化營銷。任何營銷活動開展的前提都要求企業了解自己的顧客。在傳統的營銷模式中，企業營銷者一般只關注受眾群體的年齡、學歷、消費偏好、購買次數等一些結構化數據，但是在大數據時代全媒體環境中，消費市場中的結構性數據可能只有十分之一，余下的90%以上是類似于購物過程這樣的非結構性數據。在大數據時代，購買過程也是可以記錄的。例如消費者想購置一些家電，購買過程中可能看了電腦、冰箱等，但是最后卻買了臺電視機，其實這樣的購物過程也是有意義的，它表明了消費者有購買電腦或冰箱的需求和想法。網絡時代受眾群體的個人情感、需求、意見和渴望等信息，通常都是通過社交網絡表達出來的。當企業營銷者把這些基本信息聚合起來構成一個描述客戶360度式的數據庫時，才能更準確地把握受眾群體，更有針對性地進行個性化營銷。

第5篇：大數據營銷的理解范文

以電子商務專業《網絡營銷》課程為例，利用大數據、云平臺技術，實現優質資源的共享，促進空間在線教學師生互動，滿足學生隨時隨地學習、交流、討論的需求，同時能夠幫助教師實現數據分析、過程評價。

一、基于大數據的《網絡營銷》課程教學優勢

1.整合優勢資源，提升人才培養質量

傳統的網絡營銷課程教學內容落后，教學資源匱乏，不能?m應快速發展的互聯網營銷方式的變化。大數據環境下教學內容能夠及時整合互聯網上的優質資源，適應網絡營銷的快速發展。設計適應大數據環境的網絡營銷課程教學內容，使得培養出來的人才具備制定務實可行的網絡營銷方案、全面綜合素質及職業能力。

2.滿足學生個性化需求，提高實踐技能

傳統的網絡營銷學習流程設計采用統一的授課模式，不能適應學生個性化需求。大數據環境下基于云平臺的學習流程設計能制定符合學生特點的個性化學習方案。基于大數據分析及挖掘技術、借助云平臺的優勢，為不同特點的學生量身定制一套個性化課程學習流程，提高學生網絡營銷知識及實踐技能。

二、基于大數據的電子商務專業《網絡營銷》課程教學改革

1.《網絡營銷》課程云平臺構建

為實現課程教學內容體系改革，教學模式的改革，教學資源庫的建設，必須構建支撐大數據的教學云平臺。目前，我校《網絡營銷》課程主要是通過世界大學城云平臺、C實習平臺將整個教學過程延伸到在線虛擬社區，實現平臺資源共享，使教學能夠不受時間、地域的限制，隨時隨地滿足教學與交流的需要。我校師生都有世界大學城云空間，并且空間容量不受限制。重要的是能隨時互動并能實時掌握學生的學習情況和學習效果。首先，對存儲在云端的與課程相關的各種教學資源進行收集，通過數據挖掘分析出對課程有用的教學資源信息，放到云平臺；然后，對學生的學習行為，如：教學資源使用情況、項目任務完成情況、課后視頻觀看進度等進行平臺數據分析，分析學生的學習能力、學習方式、性格特征及對資源的滿意程度等信息，進行學習效果評估；最后，對學習者的未來學習情況進行預測，提出適合學習者學習的教學策略，及時完善《網絡營銷》課程云平臺。

2.大數據環境下《網絡營銷》課程教學資源建設

利用大數據、云平臺，匯集國內優秀教師的教學經驗，盡可能使教學資源滿足不同層次、不同個性學習者的需要，為學習者提供適用的教學資源：（1）建設課程標準、教學大綱、教學計劃、電子教案等基本文件，讓學習者了解本課程的相關要求。（2）錄制與課程教學項目相關的重難點微課視頻，增加與課程相關的實踐教學視頻，讓學生直觀了解項目任務如何操作。（3）建立教學素材、教輔資料等教學資源，為學習者自主能動地學習提供教學參考資料。（4）建設課程知識庫、案例庫、任務庫等教學資料，讓學生對主要的知識內容強化理解，能進行典型案例的分析，并完成跟項目有關的任務，全部課內、課外實訓作業在云空間提交。（5）為學習者提供了在線輔導答疑、在線研討、在線測試和成績評定，實現教學過程動態評價、實時在線交流互動。（6）鏈接前沿專題、熱點問題，讓學生能時刻掌握最新的網絡營銷動態。

3.以在線學習或移動學習的形式、完成具體項目任務為目的的《網絡營銷》課程教學內容設計

以互聯網思維為導向對網絡營銷課程進行教學改革，在教學內容設計方面以互聯網營銷能力培養為主線，培養能對企業網絡營銷業務提出系統解決方案、能制定務實可行的網絡營銷方案、具有全面綜合素質及職業能力的人才。著重體現“重技能、強實踐、促應用”的理念，主要選取了六個項目任務來組織教學：網絡營銷引導、網絡營銷市場定位、企業網絡營銷平臺建設、網絡產品在線推廣、網絡營銷方案策劃與實施、網絡營銷效果評估及優化。項目任務的學習可以由老師制作成微課視頻，學生通過PC端、移動端隨時隨地進行學習，學習后完成相應的項目任務，并進行在線交流互動答疑。

4.以學生為中心的個性化《網絡營銷》課程學習流程設計

首先，課程團隊老師共同商議討論教學內容、分工錄制教學視頻。視頻長度10分鐘左右，按照從易到難的進階順序進行銜接，并將錄制的視頻及其他課程資源上傳到云平臺。學生學習教師錄制的視頻或是教師上傳的其他課程資料。教師可以通過學生在網站上花費的時間、登錄網站的頻率、在某一視頻停留的時間等數據，可以對學生的學習行為有更深入的了解，從而更加微觀地了解學生。

接著，教師下發學習任務單并布置相應進階練習，督促學生自主學習訓練。通過云平臺、微信等移動終端進行及時交流討論。教師對學生學習的過程性數據進行分析，掌握學生學習情況，挖掘學生學習習慣和特點，以實時調整課程難易度。

最后，利用空間教研苑布置《網絡營銷》課程每個項目任務實訓，學生在自己的班級教研苑相應的實訓任務作業下回復提交，教師通過空間批閱。如果一個學生解決一個問題所花費的時間遠少于其他同學，系統分析結果就會自動給予提示與線索，試圖促進該學生加強學習。同時，教師能夠通過信息追蹤和分析，判斷自己的教學方法是否有效，從而進行相應的調整。因此，每個學生都能各自擁有一套為他們量身定制的個性化學習課程。

三、基于大數據的電子商務專業《網絡營銷》課程教學成效

1.構建了《網絡營銷》課程云平臺，進行大數據環境下《網絡營銷》課程教學資源建設，增強教師云平臺建設、教學資源建設水平，提高教師教學創新能力。

2.促進了云空間在線交流、師生互動，增強學生學習的積極性，培養學生自主學習、思考問題、解決問題的能力，提高學生職業能力。

第6篇：大數據營銷的理解范文

【關鍵詞】 大數據 電力營銷管理 創新

全球知名咨詢公司麥肯錫的報告指出：“數據是一種資源，是一種在全球化的時代中制勝的戰略資源?！贝髷祿桥c智能制造、無線網絡革命并行的又一次顛覆性的技術變革。電力營銷是電力企業的主營業務之一，其核心是為了做大做強售電市場，全面保障電費回收，為建設堅強智能電網提供現代技術支持，為電力企業效率提升提供核心動力，履行社會責任，為促進和諧社會建設發揮重要作用。

一、電力營銷管理理論分析

（一）電力營銷定義

電力營銷區別于一般意義上的營銷，根據電力市場的情況來看，其具有較強的服務性。不管是國民經濟還是群眾生活，不管在什么樣的情況下，也不管在哪個地方，電力營銷的本質工作不能變要為日常生產生活提供可靠穩定的電力供應。整體性強。電力營銷與流動的主要平臺就是電力網。它是將電廠、輸電線路、變電、配電等統一到一起的整體。就現在電力營銷來看，從生產到使用的全過程每一個環節都離不開先進的技術措施。電力營銷活動的技術性從其管理方式上就可以看得到，如電能量信息采集系統。

（二）電力大數據價值及特征

簡單來說，所謂的“大數據”就是隨著網絡技術水平的提高與網絡應用的普及帶來的信息、圖像、音頻等資源的海量化傳播與應用。在這一時代背景下，電力信息數據是將業務發展評估、數據信息開發為目標，借助信息集成管理、數據保存、信息計算、數據挖掘等信息技術，提高主要業務活動模式改革及可實施性。對大數據的使用將進一步提高電力企業相關業務水平的提高。可以⒌緦π畔⒌奶氐闋芙崳3“V”，也就是：規模大（volume）、種類多（variety）和效率高（velocity）。其中體量大是電力大數據的重要特征。

二、大數據背景下電力營銷發展趨勢

當前，電力行業面臨著正在形成的大數據環境，智能電網的建設對電力大數據的管理、共享及操作提出了更高的要求。探索適應處理和提煉電力大數據的理論和方法，能夠使電力企業更好地適應數據量的迅速增長、數據類型的多樣化和數據時效性的不斷提高。電力行業大數據的應用有以下發展趨勢：①多專業數據融合。在電力行業對大數據信息的應用主要集中在生產與服務的過程中，對于這幾個環節的信息數據資料進行提煉，加工，為后續工作的進一步開展提供參考。信息融合要綜合對不同的數據信息進行加工分類，觀察電力資產管理中相關與資產使用周期壽命的信息數據，為企業信息化水平的不斷提高提供參考依據，改變過去那種以業務系統作為核心的信息體系的建設，實現信息數據資源的有效利用，發揮信息價值。②數據透明化?？梢暬芙柚趫D形描述簡單清晰的展示復雜數據的細節，且能展現對數據的洞察和新的理解。數據化對于電力行業來說，能調節企業生產和自身經營管理需要，且能全方位、及時地反映各類相關數據狀態，滿足運行管理工作的需要。若遇到特殊緊急狀態，數據化可以使工作人員準確及時的發現問題。在對外方面，可視化數據可以簡單明了的反映供電企業的發展，社會用電情況等。

三、大數據背景下電力營銷管理創新策略

（一）提高營銷人才能力

人才戰略是企業可持續發展的基本戰略，所以供電企業一定要關注人才的培訓和學習，重視人才資源的投入和管理，只有將企業人才資源做好儲備并調整順應市場發展和需求，才能為企業的有序發展奠定基礎。大多數供電企業的營銷者，對營銷活動內涵并未有太深認識，對市場的動態發展和規律無法及時和準確把握，這就大大影響了電力企業的整體營銷水平。為此，我們必須將提升人才培養、做好人力資源管理作為工作的重點，強化工作人員的培訓和學習，讓廣大職員能夠掌握必要的電力營銷知識，從而提升企業核心競爭力，促進企業的健康發展。

（二）完善電力營銷體制

現在的市場變化莫測，電力企業要在這樣的環境中獲得成功，必須重視品牌形象，堅持品牌效應，通過企業競爭實力的不斷增強，才能在競爭中獲得一席之地，實現健康發展。營銷制度體系是實現企業營銷的關鍵，在實際營銷工作開展中，企業必須時刻關注市場變換和發展趨勢，做好分析和應對，建筑完善的營銷體系，制定有效策略，優化服務理念和服務細節，用科學發展觀指導企業實際運行，才能幫助企業獲得高經濟利潤，走向成功。

（三）健全管理技術系統

科學技術是推動發展的動力，供電企業只有重視技術的發展，關注技術的應用，才能讓企業電力營銷保證創新性和發展。在電力營銷管理方案制定的時候，必須重視技術支持，才能使營銷方案更具科學性，不僅促進監督和管理水平的提升，還能進一步營銷管理目標的實現，幫助企業獲得更高經濟效益。另外，還要注意，市場是企業發展的重要導向，電力企業營銷管理工作必須以此作為依據，從客戶需求出發，不斷完善服務和工作，以此來滿足客戶的多種需求。

（二）電力營銷系統信息化

信息時代的到來，讓我們進一步看到信息技術的優勢。在開展電力營銷中，我們也要將這種先進的技術應用其中，以傳統管理模式作為基礎，進一步實現管理的智能化和信息化，促進企業的現代化發展。信息化和智能化能將電力企業的營銷工作實現各產業的有機聯系，不僅能提高資源的有效利用，還能推動企業的高效運轉，促進企業實現更快更好的發展和高經濟效益的獲取，進一步為企業可持續發展的實現提供必要的資源支持。

第7篇：大數據營銷的理解范文

大數據并非是一個全新的概念，此前線下也有大數據商業應用的成功案例，如沃爾瑪依托自己長年積累的大量的用戶消費行為數據，為自己的定價、布點等商業決策提供支持。

然而在線數據的性增長，同時基于這些海量數據的存儲技術、挖掘技術、計算技術、分析技術等各種技術手段的飛速進步，讓大數據的應用模式不斷創新，大數據成為當下最熱門的概念之一。

“在我看來，在線數據量的式增長及讓在線數據得以價值化的一些技術的飛速發展，才是讓大數據這個領域在最近幾年發展得風生水起的原因?！眱|瑪總裁柯細興這樣認為。

價值化成大數據核心

“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！惫鸫髮W社會學教授加里·金對大數據如此評價。

美國互聯網數據中心曾指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。有數據顯示，Google每月有1000億次的查詢量，Facebook每天有超過3.5億張的新照片在上傳，YouTube每分鐘有100小時的視頻內容在上傳……，這一切都顯示出現在的數據量正在呈現海量的、爆發性的增長趨勢。

而“互聯網女皇”瑪麗·米克爾在最新的《2013年互聯網趨勢報告》中指出，當前數字化內容暴漲，正日趨呈現共享化、標簽化、可搜索的趨勢，如互聯網主要應用之一的圖片，其上傳和共享數的復合年增長率高達200%。以目前在美國非常受歡迎的限時圖片分享應用服務Snapchat為例，其2012年10月的信息量只有2000萬，而到2013年4月，其信息量已高達1.5億，增長率遠超200%。

在這些暴增的數據量中，有90%是非結構化數據，如聲音、圖片、影像等，而人們在網上行為所產生的大部分都是此類數據，而這也正是大數據的挑戰之一。

“大數據必須具備的特征之一就是數據的多樣性要充分，也就是‘數據大’，要能覆蓋到海量廣泛的數據、標簽、行為特征等，否則就沒有分析的基礎。”柯細興說。

業界不少專家都強調過“大數據”并非“數據大”，但若沒有“數據大”這個基礎，后續的一系列挖掘、計算、分析、應用就將不再存在，可以說，“數據大”是“大數據”的必要非充分條件。但同樣的，“數據大”也并非就是“大數據”，只有讓數據產生價值才是大數據的核心。

“大數據的基礎條件是數據多樣性和實時性，而評判它是否為大數據的唯一標準是它有沒有價值，能不能產生數據之外的價值，換而言之就是這個數據有沒有用處，用了它之后能起到怎樣的作用?！笨录毰d表示，“畢竟我們認識到其實數據本身是無用的，只有基于大數據挖掘和商業智能，產生了價值，才是有用的。因此，我們更看重大數據的價值挖掘和價值挖掘下面的商業智能的應用。”

“‘大數據時代’的到來，為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。但同時，‘大數據’也對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰。但不管怎樣，海量數據已然擺在面前，是機遇必然伴隨挑戰，關鍵在于如何應對?！敝更c傳媒CEO曹彤表示。

RTB引領大數據營銷

大數據在開源技術的推動下正如火如荼地進入快速發展期，包括底層技術的研究、分析工具的研究、應用方法的研究等等。而無論是學術界、商界還是政府都開始正視這不可阻擋的大數據趨勢，思考著如何才能有效地通過大數據手段增加自身的競爭力，如怎樣更好地抓住用戶需求、更好地服務用戶，或是如何更好地為人民服務、增加社會影響力等。

在網絡營銷領域，一直在追求著精準營銷，甚至是用戶的一對一營銷，未來網絡廣告會依據大數據所呈現的用戶的多維畫像而變得越來越精準，廣告即為有效信息的趨勢將越來越明顯。而要達到這一點，就需要對用戶的在線行為有更多、更深刻的理解，需要對海量且源源不斷的數據加以整合分析，并將結果用各種決策，為此，不僅需要數據的多樣化，還需要數據的可持續性。

“大數據并不是一件一勞永逸的事情，它是一個不斷持續、不斷變化的過程，需要不斷去適應變化，畢竟數據的量越來越多，數據的種類和特征也是千變萬化，就需要我們隨時調整、隨時深入?！蓖郯魝髅礁笨偨浝眈T金輝表示。

大數據營銷可以說是由媒體、廣告主、用戶三者共同造就的，用戶是數據的源頭，媒體是數據的起因，廣告主是數據的結果。在海量繁雜的數據中用算法挖掘出用戶的營銷價值，并在合適的媒體上及時達成廣告主的營銷目標是大數據帶給網絡營銷的新機遇。

但值得注意的是，并非所有的數據都有意義和價值，在線數據存在著去偽存真的必要性，而判斷數據的“真”與“假”不僅需要技術，也需要豐富的實踐經驗。

雖然在技術上，大數據顯得日趨深入和復雜，但它卻讓網絡營銷的決策變得簡單和有效——大數據正在把營銷環節變得模型化和可計算化。通過不同維度數據的整合和分析，營銷的決策者可以看到數據中體現出來的用戶價值、媒體價值、產品價值。這給能夠產生和獲得用戶數據的產品方和能夠整合并挖掘用戶數據的營銷服務方都帶來了很大的市場機遇。

“關鍵點在于數據的整合分析，如何對大量的不同渠道和維度的數據加以有效管理和分析始終是大數據時代需要精益求精的方向?！钡蒯＜瘓F總裁張偉表示。

在張偉看來，網絡營銷領域，數據從采集到分析到應用各個環節的都在如火如荼地發展著：給用戶提供價值服務的產品是營銷渠道；提供數據收集、整合、提煉服務的是營銷分析；分析結果再通過營銷決策系統及時反饋給營銷渠道，反饋的形式可以是產品的個性化功能也可以是營銷的個性化廣告。大數據的應用正在逐漸影響甚至改變著網絡營銷的廣告模式，比如實時交易廣告模式(RTB)的崛起。

“大數據給網絡廣告帶來了巨大的變革，而RTB廣告是大數據時代下最典型的應用成果，未來幾年，RTB廣告必將引領網絡廣告革命，成為網絡廣告的主流。”曹彤表示。

RTB可以說是大數據在網絡營銷領域最成功的模式和變革，它利用第三方技術手段在數以百萬計的網站上對每一個用戶的行為進行評估、分析并出價購買。RTB的出現，改變了網絡廣告的策劃邏輯，即從媒體購買向人群的實時購買轉變，它所帶來的基于大數據的實時精準，規避了無效的受眾到達，讓廣告主、消費者和媒體的利益同時得到最大化。

而在柯細興看來，RTB不僅僅是一種成功的模式，更是往后大數據在網絡營銷領域各種應用創新的基石?！癛TB所帶來的基于受眾的精準，讓網絡廣告營銷往縱深發展，同時也是以后廣告領域各種基于精準的應用創新的基礎，因此，我們現階段正在打牢RTB的基礎，然后再基于RTB做出更貼近我們客戶、媒體的應用創新?！蓖瑫r，RTB也給網絡廣告帶來了結構性的變化，它帶來了展示廣告的新趨勢和新變化，讓展示廣告進入了效果營銷的時代，可以說RTB正在重塑整個展示廣告的生態。

“此前，搜索廣告在網絡廣告中一枝獨秀，但現在RTB和大數據讓有些式微的展示廣告也能煥發第二春，讓它有了與搜索廣告比肩的可能，在我看來，這是大數據在網絡營銷領域帶來的最大的變化?！笨录毰d表示。

整合營銷才是大勢所趨

網絡營銷是對廣告主、媒體和用戶的不同角度的服務，而只有整合才能讓廣告主更準確地把握營銷目標，讓媒體更準確的把握流量價值，因此，整合可以說是網絡營銷未來必然的發展趨勢之一。

“數據是整合的基礎，在數據碎片化趨勢下，整合的意義愈發彰顯，大數據技術也是整合可以被持續推進的保障?！睆垈ケ硎?。

整合又包括渠道整合和模式整合，其中渠道整合涉及跨媒介、跨平臺、跨終端三個方面，而這“三跨”又離不開大數據的支持，其中所牽涉的數據的采集、識別、管理等整合行為都是基于大數據基礎的。

此外，實時、精準、效果都是網絡營銷必然的發展趨勢，而這三者又是依托于大數據的挖掘分析技術和商業智能技術，同時，在通過大數據把數據變得有價值、有意義之后，這三者又都是大數據功效的必然結果。

日前，“棱鏡門”事件可謂觸動了人們腦中關于隱私本就繃緊的神經，而網絡營銷要實現精準，不可避免就要搜集分析用戶的相關信息，那么，是否對用戶的隱私造成了侵犯呢？

“其實并非如此，棱鏡門中涉及的都是互聯網媒體型的公司，這些公司都是需要用戶注冊的，因此擁有的用戶的PII數據，即個人用戶信息，但網絡營銷不同，它所依賴的數據是基于cookie的，正好和個人用戶信息相反，是一種匿名信息。”柯細興解釋道，“cookie是用戶在上網時隨機產生的一個數字標識，是一種有時效性的非個人信息，因此，我們認為它是非隱私性的?！?/p>

“精準營銷是以用戶在線行為數據為基礎的，它不與真實身份相關聯，只是在一個計算可識別的用戶ID上設定各種具有營銷價值的標簽，通過這些標簽是無法反推出它所代表的真實用戶身份的，所以通常廣告所涉及的精準營銷相對安全。用戶真正擔心的隱私是掌握真實身份信息的服務提供商是否能對他們的信息保密。”張偉表示。

第8篇：大數據營銷的理解范文

關鍵詞：大數據 數據挖掘 營銷

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）030-0209-01

近幾年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。2012 年3 月，奧巴馬公布了美國《大數據研究和發展計劃》，標志著大數據已經成為國家戰略，上升為國家意志。從硅谷到北京，大數據的話題傳播迅速。

1 大數據時代

隨著計算機技術全面融入社會生活，經過半個多世紀的發展，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。最先經歷信息爆炸的學科，如天文學和基因學，創造出了“大數據”這個概念。

1.1 大數據時代產生的背景

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”大規模生產、分享和應用海量數據的時代之所以能夠開啟，源于信息科技的進步、互聯網與云計算技術和物聯網的發展。

（1）信息科技的進步。信息處理、信息存儲和信息傳遞是信息科技的三個主要支撐，存儲設備性價比不斷提升、網絡帶寬的持續增加，為大數據的存儲和傳播提供了物質基礎。

（2）互聯網與云計算技術?；ヂ摼W時代，電子商務、社交網絡和移動通信產生了大量結構化和非結構化的數據，以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，并隨時進行分析與計算?；ヂ摼W領域的公司最早重視數據資產的價值，他們從大數據中淘金，并且引領著大數據的發展趨勢。

（3）物聯網的發展。眾所周知，物聯網時代所創造的數據不是互聯網時代所能比擬的，而且物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有噪聲的，最顯著的特點是是它的高增長率。大數據是物聯網中的關鍵技術，物聯網對大數據技術的要求更高，它的發展離不開大數據。

1.2 大數據與數據挖掘

Google、Amazon、Facebook、Twitter，這些稱霸全球互聯網的企業，它們的成功都具備一個共同的因素，就是收集分析海量的各種類型的數據，并能夠快速獲取影響未來的信息的能力。“購買了此商品的顧客還購買了這些商品”，這恐怕是世界上最廣為人知的一種商品推薦系統了，而創造出這個系統的正是Amazon。Amazon 通過分析商品的購買記錄、瀏覽歷史記錄等龐大的用戶行為歷史數據，并與行為模式相似的其他用戶的歷史數據進行對照，提供出最適合的商品推薦信息。Facebook 可以為用戶提供類似“也許你還認識這些人”的提示，這種提示可以準確到令人恐怖的程度，而這正是對龐大的數據進行分析而得到的結果。這種以數據分析為核心的技術就是數據挖掘（data mining）。

從技術角度看，數據挖掘是從大量的、復雜的、不規則的、隨機的、模糊的數據中獲取隱含的、人們事先沒有發覺的、有潛在價值的信息和知識的過程。從商業角度來說，數據挖掘是從龐大的數據庫中抽取、轉換、分析一些潛在規律和價值，從中獲取輔助商業決策的關鍵信息和有用知識。大數據概念的提出，將為數據挖掘技術的發展和應用帶來一個很大的機遇。

2 數據挖掘

數據挖掘旨在從大數據中提取隱藏的預測性信息，用便于理解和觀察的方式反映給用戶，作為決策的依據。

2.1 數據挖掘原理

數據挖掘又稱為數據庫中的知識發現（Knowledge Diseoveryin Databases，KDD），是一個從數據庫或數據倉庫中發現并抽取隱含的、明顯未知的、具有潛在用處的信息的過程。數據挖掘一般流程主要包括三個階段：數據準備、數據挖掘、結果解釋和評價。在數據挖掘的處理過程中，數據挖掘分析方法是最為關鍵的。

（1）數據準備。數據準備是從海量數據源得到數據挖掘所用的數據，將數據集成到一起的過程。由于數據收集階段得到的數據可能有一定的污染，即數據可能存在不一致，或有缺失數據、臟數據的存在，因此需通過數據整理，對數據進行清洗及預處理。

（2）數據挖掘。是數據挖掘中最關鍵的一步，使用智能的方法提取數據模式，例如決策樹、分類和聚類、關聯規則和神經網絡等。首先決定要提取什么樣的模型，然后選取相應的算法參數，分析數據從而得到可能形成知識的模式模型。

（3）結果解釋和評價。數據挖掘后的結果需要轉換成用戶能夠理解的規則或模式，并根據其是否對決策問題具有實際意義進行評價。

2.2 數據挖掘技術在營銷中的應用

無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精準營銷是企業現在及未來的發展方向，在精準營銷領域，最常用的數據挖掘分析方法包括分類、聚類和關聯三類。

（1）關聯規則。挖掘關聯規則就是發現存在于大量數據集中的關聯性或相關性，例如空間關聯挖掘出啤酒與尿布效應；時間關聯挖掘出孕嬰用品與家居裝修關系；時間關聯挖掘出調味品、紙巾與化妝品的消費等。

此外，關聯規則發現也可用于序列模式發現。序列模式發現的側重點在于分析數據項集在時間上或序列上的前后（因果）規律，可以看作是一種特定的關聯規則。例如顧客在購買了打印機后在一段時間內是否會購買墨盒。

（2）分類分析。分類是假定數據庫中的每個對象屬于一個預先給定的類，從而將數據庫中的數據分配到給定的類中。它屬于預測性模型，例如在銀行業，事先定義用戶的信用狀況分為兩類：信用好和信用壞，對于一個信用狀態未知的用戶，如果需要確定其信用度，可以采用“決策樹”法構建一個分類模型，決策樹方法著眼于從一組無次序、無規則的客戶數據庫中推理出決策樹表現形式的分類規則。決策樹的非葉子節點均是客戶的一些基本特征，葉子節點是客戶分類標識，由根節點至上而下，到每個葉子節點，就生成了一條規則，由該決策樹可以得到很多規則，構成了一個規則集合，從而進行數據分析。

（3）聚類分析。聚類是將物理或抽象對象的集合進行分組，然后組成為由類似或相似的對象組成的多個分類的分析過程，其目的就是通過相似的方法來收集數據分類。為品牌找客戶，回答品牌“誰來賣”是精準營銷首先要解決的問題，科學細分客戶是解決這一問題的有效手段。聚類可以將目標客戶分成多個類，同一個類中的客戶有很大的相似性，表現在購買行為的高度一致，不同類間的客戶有很大的相異性，表現在購買行為的截然不同。

3 結語

大數據時代背景下“數據成為資產”，數據挖掘技術作為支撐精準營銷的重要手段，將它應用于營銷行業的決策中，不僅拓展了數據挖掘技術的應用范圍，而且大數據時代的數據挖掘技術可以幫助企業獲得突破性回報。

參考文獻

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[2]王偉玲.大數據產業的戰略價值研究與思考.技術經濟與管理研究[J]，2015（1）.

[3]俞立平.大數據與大數據經濟學[J].中國軟科學，2013（7）：177-183.

第9篇：大數據營銷的理解范文

研究數據的最終目的還是研究人本身，只不過數據使得公司對人的行為的追蹤和理解更加具象，數據能夠多維度地關注人、洞察人。

而企業如果想讓數據為我所用，就應該多維度地分析數據。所謂的“社會化營銷”的概念，背后其實就是利用數據追蹤人、研究人、理解人，而這就需要更好地把握研究數據的方法。本期“大數據時代”營銷專題希望能夠對廣告主有所啟發。詳見C5版、C7版

互聯網行業似乎每隔五六年就要經歷一次“改朝換代”，2005年搜索營銷的風頭完全蓋過門戶網站，搜索營銷成了最主流的互聯網營銷模式；2011年，社會化營銷又似乎大有超越搜索營銷的意思，最典型的代表就是Facebook，Facebook正在和現階段同樣依賴廣告收入的谷歌短兵相接。2011年Facebook總營收達到37.11億美元，正式超過Yahoo和Google成為美國最大在線廣告商，在全球擁有8.45億月活躍用戶。

現在，社會化營銷正在確立一個不亞于傳統搜索引擎的在線營銷新市場，而且，社會化營銷的投資回報率也遠遠高于傳統搜索引擎。雖然在國外，Facebook所引領的社會化營銷風生水起，但聚焦國內，社會化營銷才剛剛起程，目前不但市場化程度低，而且缺乏產業鏈共識的標準和方法論支持。

全球暢銷書《社會消費網絡營銷》作者拉里·韋伯在2012騰訊智慧峰會上認為，大數據時代已經來臨，在大數據時代中市場營銷的核心價值如何體現，成為下一步發展的關鍵點。

社會化重構數字營銷

1月31日，作為全球最大的廣告客戶，寶潔宣布裁撤1600名廣告營銷人員，原因在于寶潔相信相比傳統的媒體投放渠道，Facebook上的精準投遞更加有效且成本更低。曾經在Facebook上的一款寶潔旗下的男士香水Old Spice廣告曾創下了18億次展示次數紀錄。在寶潔的營銷轉向帶動下，越來越多的大廣告主將投向Facebook的懷抱，這將在今后幾年內帶動Facebook廣告收入的持續增長。

“尤其是以Facebook、Twitter等為代表掀起的社會化浪潮，在席卷全球互聯網市場的同時，也對傳統在線數字營銷產業鏈的三方角色進行了重構?！被ヂ摼W營銷專家唐興通表示。

在社會化平臺與環境中，網民不再是純粹的消費者，而是通過UGC(用戶生成內容)兼具了生產者和參與者的角色；媒體在繼續扮演生產者的同時，也是組織者、平臺提供者、參與者與紐帶；而對廣告主而言，品牌曝光不是唯一追求的指標，還同時需要追求互動、參與、溝通以及營銷實效。

社會化浪潮正在驅動全球數字營銷走向新的方向。據美國市場調研公司eMarketer預計，社交網絡廣告客戶2012年將投入77.2億美元，投放的廣告包括社交網站廣告、社交游戲和應用程序內廣告；而到2014年，全球社交網絡廣告總收入可近120億美元。

在線數字營銷產業鏈的角色重構要求傳統的互聯網平臺向社會化方向轉型，目前在國內無論是傳統的搜索、門戶，抑或是視頻、微博，都越來越表現出超強的社交互動屬性。從滿足廣告主需求的角度，應該說傳統的互聯網廠商已經有意識地借助開放和社交的力量對自身的傳統業務進行社會化改造。

這或許能夠解釋為什么Google要拼死“抵抗”Facebook，在Buzz、Wave先后失敗后又推出Google+的原因，也是為什么百度在社會化領域屢敗屢戰的動力。Facebook公開IPO前，曾建議廣告商圍繞社交對其營銷進行改革，它提倡用社交不斷降低人們交流的門檻，讓整個網絡有更加多的互動。

社交廣告學會講故事

在Facebook看來，社交平臺上的廣告不再是“廣告”，而是“故事”。因為在關系鏈中存續的各類精準、互動、推薦、評論和轉發，將無時無刻地不伴隨著社交化的網民行為，在精準和有效性的前提下，傳統干澀的廣告已經被最低程度淡化，被故事化的營銷信息將自由穿梭在需要它們的互動社交用戶的信息紐帶中。

用戶關系鏈的融合，網絡媒體的社會化重構，將激發出廣告主進行社會化營銷的熱情。Facebook的成功是開拓了一種全新的定制式廣告模式，通過“產生需求”而非“滿足需求”來引導用戶參與同廣告主的互動。

在國內，雖然社會化營銷還缺乏理論支持，但國內領軍的社會化媒體已經開始嘗試新的營銷布局。據悉，騰訊今年已經全面啟動社會化戰略，一方面展開騰訊社會化媒體和社交網絡的內部融合，實現對旗下騰訊網、騰訊視頻、騰訊微博、QQ空間等平臺的社交化改造以及平臺融合；另外一方面，騰訊微博與QQ空間已經開始了全面的融合，形成了全網最大、最活躍的社交網絡，各媒體產品也在戰略指導下進行升級。

“構建中國最活躍的社交網絡，對騰訊來說首先要實現的就是國內最大的SNS平臺、QQ空間與微博平臺騰訊微博之間的全面融合，而這兩者是針對不同的用戶關系鏈，QQ空間意味著用戶之間的強關系，微博則是相對較弱的關系鏈，如何打通目前還沒有一個成功的范例可循?！彬v訊高級執行副總裁、網絡媒體總裁劉勝義說。

可以肯定的是，對于廣告主而言，未來QQ空間和微博上的社交廣告可以同時指向兩個平臺的企業頁面；在功能方面講實現內容互通、權限互通、用戶管理后臺互通；針對商業化、互動活動、社交廣告實現顯示互動。

對此，騰訊通過關系圖譜和興趣圖譜的融合，實現內容互通、權限互通、用戶管理后臺互通，整合形成資源互補，提高用戶形成黏性和體驗。

挖掘數據背后的“人本”價值

為什么Facebook還沒有上市市值就達到650億美元，上市之后市值更是達到800億美元，為什么Google一直把Facebook當做死敵？答案很簡單，那就是Facebook比其他互聯網公司更了解人的價值。

社會化營銷之所以獲得突飛猛進的成長，離不開精準化的營銷效果，而這是建立在海量的互聯網數據基礎上的，是建立在對人的理解和分析基礎上的，因此，云計算的概念很自然地就被引入到這個領域。而在這個大數據時代，則是以用戶行為為核心的系列數據，這將是海量的，這對企業的計算能力、存儲能力和數據分享能力是一巨大的挑戰。

“大數據包括企業信息化的用戶交易數據，社會化媒體中用戶的行為數據和關系數據以及無線互聯網中的地理位置數據。大規模個性化營銷將會是核心競爭力?！崩铩ろf伯認為，目前已經到了收集數據的黃金時期，如何整合這些數據成為未來的關鍵任務。

“大數據時代，網絡媒體正在從單純的內容提供方進化成開放生態的主導者，大數據時代的社會化營銷重點是理解消費者背后的海量數據，挖掘用戶需求，并最終提供個性化的跨平臺的營銷解決方案?！眲倭x強調。而社交廣告之所以能智能地提升自己的精準廣告能力，給企業帶來更高的投資回報率，這是社交廣告所獨有的特點。而這個特點依賴于對用戶的理解。

由于廣告直接售賣到個體的人，這無疑大大增加了目標的精準性，因為這個個體人背后的所有屬性都一目了然：性別、年齡、職業、關注品類等相關信息。作為第三方的社會化營銷機構，在品友互動人群網絡公司的人群數據庫中，人群屬性細分標簽目前已多達3155個，涵蓋地域、人口屬性、個人關注和購買傾向4大類。以人口屬性為例，又按照性別、年齡、職業、月收入、學歷、關鍵人生階段6個維度進一步細分。這些維度又可以進一步細分，可達7層之多。