大数据营销创新研究论文

大数据营销创新研究论文（精选8篇）

篇1：大数据营销创新研究论文

关于大数据的烟草商业企业营销机制创新研究

一、引言

在物联网、云计算方兴未艾之际，大数据己开启了商业营销的新时代。相比互联网时代，大数据时代不仅意味着更广泛更深层的开放和共享，还意味着更精准、更高效和更智能的管理革命。从新产品设计概念化到定型完成至上市销售，传统营销方法一般进行数次的消费者调研和典型样本的测试性调研，使用样本推及全体的统计学方法来支持决策。但这种调研数据由于样本规模受限，无法全而真实地反映消费者的需求，并且存在滞后性，对企业营销人员的经验和直觉依赖度相对较高(尹会岩等，) 。

对于而临营销策略转型提升的烟草商业企业而言，通过引入大数据分析模式来更好地以信息化推动卷烟上水平，是营销战略转型的重中之重。大数据分析是在汇总收集各类结构化、非结构化数据的基础上，利用各种分析方法和分析工具在大型数据库或数据仓库中建立模型和发现数据间关系的过程。烟草商业企业通过大数据的模型和关系可以对新产品定型、推广等做出决策和预测。通过大数据模块，可以对海量、庞杂的信息进行快速有效的分析，为烟草企业制定适宜的营销计划、提高竞争力和为烟草控制者制定政策提供依据。

二、文献综述

最早提出大数据时代己经到来的机构是全球著名咨询公司麦肯锡。5月，美国麦肯锡全球研究院

维克托迈尔一舍恩伯格、肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》一书提出大数据(big data)概念，大数据是指涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在日本野村综合研究所的城田真琴撰写的《大数据的冲击》是日本最畅销的大数据商业应用指南。城田真琴结合野村综合研究所独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，从商业模式、隐私保护、法律框架、人才培养、经营战略等大数据应用的不同维度进行了实例论证(城田真琴，201劝。城田真琴还指出，数据聚合商(data aggregator是供应商企业的新商机，是企业应用大数据的发展方向。

国内学者对大数据的应用也进行了详细深入的研究。徐子沛的《大数据》对于数据的公正性、公平性以及信息和数据管理等方而理念、政策和执行的变化，特别是美国在此方而的进展，给出了完整的介绍。苏萌、林森和周涛合著的《个性化:商业的未来》则对大数据时代最重要的技术个性化技术，以及与之相关的新商业模式给出了从理念到技术细节的全景工笔。

三、基于大数据的烟草商业企业营销机制创新

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于从海量数据中迅速发掘高价值的信息，以提升企业决策的效率和精准度。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。

1.构建区域信息平台，转型为数据聚合商

大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。构建大数据集的终极战略目标是为了进行数据挖掘，为烟草商业企业制定营销策略提供决策依据。因此，烟草商业企业需要构建区域信息平台(以省为单位)，成为烟草产业链中的数据聚合商。

区域信息中心的`建设是一项复杂的系统工程，该中心承担着存储中心、处理中心、应用中心、综合服务等多种服务职能，区域信息中心能够与烟草商业企业己有的CAM ， 尤为重要的是，烟草商业企业可以借助区域信息平台，对接产业链上下游各类数据源(包括烟草工业企业、非烟产品生产商、市级烟草商业企业、非烟产品经销商、零售户、消费者、非烟服务提供商等)，搜集汇总烟草产业各类结构化与非结构化数据，对数据进行开发(由多渠道捕获数据)、精炼(整理合并、优化、排错等初步加工)、产品化(封装成APB，最终以产业链数据聚合商的角色将产业大数据分析结果一方而应用于自身营销策略创新，另一方而提供给产业链上下游环节指导新产品开发、店而销售等。

2.深化消费者细分，把握消费者真实需求

查字典范文网[unjs.COM]

传统营销方式对消费者细分的主要依据是问卷调研的数据分析，本质上是基于统计定律的粗放型分类，数据所反映的消费者属性单一，重复利用率低，无法有效应对非结构化数据。基于大数据分析的消费者细分的主要任务就是通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点(新婚、丧葬、升迁;大学生、IT人士、销售经理案与不同消费者集合的对应关系，设定多维分类原则，对数据集进行多维细分，分析消费者的购买习惯、偏好以及理念，建立不同商圈的消费者需求分析模型，把握消费者需求的变化，并进行营销引导，实现卷烟销售提档。

四、总结

大数据分析模式是推动卷烟上水平的关键手段，是企业实现营销战略转型的核心问题。如何正确运用大数据中蕴含的关键信息，将其转化为消费者的现实购买力是企业未来发展的关键。本文在现有文献对大数据分析的基础上，进一步探析大数据在烟草行业的实际应用，指出大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。烟草商业企业需要构建区域信息平台(以省为单位)，成为烟草产业链中的数据聚合商。通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点与不同消费者集合的对应关系，烟草商业企业可以深化消费者细分战略。

篇2：大数据营销创新研究论文

大数据时代----得数据者得天下 一场生活、工作与思维的大变革大数据，变革商业大数据，变革思维

大数据，开启重大的时代转型大数据，大挑战

大数据时代的思维变革

不是随机样本，而是全体数据让数据“发声”

小数据时代的随T***机采样，最少的数据获得最多的信息全数据模式，样本=总体

数据化：一切皆可“量化”

数据，从最不可能的地方提取出来数据化，不是数字化量化一切，数据化的核心当文字变成数据当方位变成数据当沟通成为数据一切事物的数据化

“取之不尽，用之不竭”的数据创新数据创新1：数据的再利用数据创新2：重组数据数据创新3：可扩展数据数据创新4：数据的折旧值数据创新5：数据废气数据创新6：开放数据给数据估值

大数据营销前沿

一、认识大数据时代 1.大数据背景

2.大数据的四大特征 3.大数据的使用优势 4.怎样使用大数据做营销 5.发展大数据面临三大难题 6.中小企业大数据时代营销策略

二、数据库营销策略与方法

1.电商数据库营销最佳策略：数据库营销与网络营销双剑合璧

2.电商CRM是否能走出客户管理“康庄大道”

3.中小企业数据库营销策略 4.集团数据库营销解决方案

营销战略的基本框架 STP研究框架 市场细分 目标与定位 营销战略组合 组织保证 实施

营销战略过程四阶段 制定目标并列举制约条件 初识分析与诊断 拟订备选方案 评估与选择

市场机会分析

宏观环境分析（PEST分析）行业分析（Porter模型）5Cs分析 企业的愿景 相关要素分析

成功要Q605556860素分析 差距要素分析 确定战略方向

营销战略规划路径

设定目标：你应该与谁交谈发现：你应该与客户谈什么确定地点：你怎样找到他们制定预算：我们应该花多少钱测量指标：你怎样测量哪些有用、哪些无用优化选择：怎样多做有用之事，少做无用功

初识数据库营销

一、营销方法面面观

1.传统营销 2.网络营销 3.数据库营销

二、各种营销的目的——占领客户份额 1.什么叫客户份额

2.如何计算某一城市的客户份额 3.如何占领“客户份额”

4.占领客户份额等于真正占领市场份额 5.营销地图之鱼塘理论

三、数据库营销的定义

四、数据库是工具，营销是核心

五、数据库营销四部曲 1.建立数据库 2.锁定目标消费群 3.整合多种营销手段

4.从被动到主动，实现精准营销

六、数据库是各种营销模式的基础2

4数据库营销利器CRM

一、什么是CRM 1.CRM源于生活

2.管理思想+管理模式+管理工具=系统

二、建立强大CRM的好处

1.传递优秀经验，规范企业流程 2.提升销售项目管理能力和销售率 3.减少培训工作 4.防止出错

5.积累客户经验于企业自身 6.产生更多的生意机会

7.理清员工与客户之间混乱的关系 8.系统解决交叉销售的难题第服务赢天下

一、产销大逆转——“以产品为中心”转向“以客户为中心”

二、客户管理八大通病 通病一：重销轻服务 通病二：把客户当作上帝 通病三：误把名单当关系 通病四：客户归属不清不楚 通病五：客户不聚焦

通病六：服务成本居高不下 通病七：客户服务贪大求全

通病八：缺乏核心客户

三、服务已成为产品竞争的关键要素

四、如何才能让客户心甘情愿地转介绍更多新客户

1.产品质量好，体验值高

2.给客户转介绍的工具（宣传品、故事）3.转介绍要给好处

五、如何实现从广告到点告

评估过程

营销目的的达成 回顾过程 标杆学习法

如何形成营销能力 营销能力构成 营销风险

篇3：大数据营销创新研究论文

关键词：大数据,电力企业,营销,管理创新

当前广大电力企业在营销的管理方面有很多问题需要解决, 比如:进行业务的效率不高, 没有实现精确管理, 等等, 这些问题都使企业的服务质量和工作水平受到很大的阻碍。广大电力从业人员需要在大数据背景下对电力企业营销创新进行研究和分析, 这样才可以有效地推动电力企业的进步。

1 大数据背景下电力企业营销管理创新的必要性

1.1 大数据介绍

我们说的大数据是没有办法使用现在的主流软件进行处理的规模非常大的庞大数据的总称。企业如果对大数据进行合理的处理, 就可以为企业在经营的管理方面和企业的进步发展方面提供有效的帮助。大数据有很多的优点:数量大, 速度快, 数据精确, 等等。利用好大数据相关的技术, 可以从大量的数据里面进行准确的分析和研究, 提取出自己需要的信息。现在的大数据技术在很多的行业中有很好的应用, 尤其是在营销的管理工作中有很大的使用。使用大数据对客户的诸多网络行为做好研究, 可以对隐藏的有效商业信息充分的挖掘, 为管理人员制定科学的策略。

1.2 电力企业进行营销管理的创新必要性

目前智能电网在建设的进程上逐步加快, 这就让广大的电力企业必须要面对现在的大数据环境。电力企业为了适应快速增长的数据总量和它们的变化, 要对电力的大数据进行细致的处理, 大力的提高电力企业在进行处理数据的时效。因此在大数据这个背景下, 电力企业营销管理要逐渐降低对经验的重视, 要将更多的精力用于数据的具体分析上, 这样才可以让企业在管理的效能上进行提高。所以电力企业营销管理属于数据生成的主要阶段, 它一定会受到大数据的制约以及影响。经过电力企业营销管理的创新, 能够让以前非常复杂的电力营销相关的管理转变为数据分析的过程, 这样可以推动企业在营销管理方面的快速发展。而且对企业的营销管理进行创新, 使用多重数据的方式对电力相关的数据做出建模的研究, 也可以让数据后面的关系进行开发, 这样可以大力提高电力营销预见性。而且增加电力营销管理的创新, 可以建设适合大数据背景的营销管理系统, 同时可以把它在电力营销的具体实践中进行广泛的应用。

2 大数据背景下电力企业营销管理创新的具体方法

2.1 创建电力系统的大数据

要想使用大数据的技术对电力营销的管理进行创新活动, 必须对电力的生产服务主要环节的数据做好提炼。而且还需要对电力的营销以及配电的协调数据做好融合工作, 建立起以数据为核心的管理体系。这样才可以保证电力企业在数据方面的共享, 让电力数据可以进行充分的发挥。这个目标的实现还要依靠GIS技术的使用, 在建设城市的配电数据库过程中, 应该确定地理位置以及数据完整性, 还要对地图的数据做好数字转换工作, 之后再对图形进行分析研究。使用这个系统能够对用户配网做到综合的管理, 因此可以为电力营销的管理提供基础的数据信息, 利用这个系统可以和电力企业中的负荷管理系统进行有效的对接, 这样可以保证对电力负荷进行有效的监控和管理。电力的大数据体系自身就有操作功能和管理辅助功能, 这些功能都给电力的营销管理带来很大的方便。

2.2 实现电力抢修的可视化

电力企业生产经营的数据情况如果可以及时的反映, 可以让电力企业营销管理得到发展。实现了数据的可视化, 就可以使用图形对这些数据的各个细节做出一个非常清晰的显示, 这样就会帮助营销者提高对数据的理解。出现了特殊的情况, 电力企业的营销管理者可以利用可视化数据找到里面出现的问题, 这样可以更好地管理社会用电的实际情况。工作人员为了达到目标, 还应该建立电力生产的抢修平台管理系统, 这样可以保证对用户故障的正确分析以及可视化的管理。能否实现电力抢修标准化会影响到电力企业自身的服务可靠性。具体看是把可视化的管理体系和电力的客服体系进行连接, 然后利用增加抢修资源的可视化模块和用户的故障管理模块共同建立一个统一的电力抢修体系。对电力抢修中的主要数据做好处理, 可以让电力抢修在管理层次上得到提高。同时, 实现了电力抢修在闭环上的管理, 也可以让电力抢修变得更加主动, 从而使电力企业在营销的管理上得到提升。

2.3 对线损进行精益化的控制和管理

电力企业对电网线损精益化的控制和管理的实现, 可以为电力企业节省很多的电能, 直接的效益就是为企业带来很高的经济收益。为了实现这个目标, 电力企业要对电网的分压, 分区进行精确的管理。展开来看就是需要按电压的等级做好线损率的数据分析, 同时按行政的区域做好电网的管理。在这个主要的基础上, 还需要对l Ok V公用的线路做好分线的控制和管理, 对于公用的配变做好分台控制管理。使用电力的大数据体系, 就能够对线损的模型进行建立, 再使用已经掌握的信息数据对模型做好更新工作。利用数据的分析, 就可以实现由发电、变电一直到配电的每个阶段的电量管理, 这样就可以实现线损的充分管理。经过实现电力营销的统一管理, 可以利用资源的整合以及共享来保证营销体系的效率提高, 使用营销体系对线损做出精确化的管理。也就是使用营销体系从电量的收集数据进行数据的抽取以及数据核查, 避免电力信息数据在统计上出现错误。以营销体系的数据作为中心对电网的线损做出正确的统计, 然后对电费做好计算研究, 可以让电力企业在经营的有效方面获得很大的提高。另外, 依照电力体系的数据, 进行营销的检查也可以让电力的营销管理相对薄弱的环节进行更改, 同时实现了电力营销管理中的堵漏以及增收。具体讲就是对管辖的用户用电的具体情况做好研究分析, 为用户带来降损的服务, 让电力的营销管理工作在效率方面获得提高。

2.4 创新电费以及回收风险管理

强化电费回收的管理可以为广大的电力企业常规运行提供很好的保障。不过长时期以来, 电费的回收全部是电力企业要注意的难题, 因此电力企业必须要创新电费的回收风险管理, 这样才可以实现创新电力营销的管理。在分析电费的回收风险来源就会看到:电力企业要承担欠费的巨大风险。为了提升电力企业在电费的回收方面风险控制的能力, 应该对高压的用户进行电费的担保工作。也就是对申请办理高压用电用户进行时间为五年电费的担保管理方法, 同时要对电费的回收有风险的用户进行电费的担保模式。实施的电费担保模式有两类:第一类是质押保留, 第二类是银行电费的相关存款。一般的情况是可以使用银行的电费存款担保, 而且为了大幅度的降低电力企业在电费方面回收的风险, 还能够使用和税务部门进行合作的数据库管理。也就是以电控税信体系和企业的用电管理体系进行合理的对接, 再依照用户的实际用电情况对用户的生产情况做出正确的分析。把用电的数据信息和用户的税负评估进行系统的对比, 就可以对税负的地域预警值的纳税人做好筛选, 同时加强了对这种用户和进行税务登记的漏管户做好现实的管理。依照上面的情况, 电力企业就能够使用相关的防范措施, 有效降低企业在电费的回收方面的巨大风险。

3 结语

在大数据时代的背景下, 广大的电力企业在发展过程中的成功与否决定在电力的营销管理上。面对日趋激烈的竞争, 电力企业要维持自身平稳的进步和发展, 就要对旧的营销管理观念与方法做出应有的创新。

参考文献

[1]张俊杰, 杨利.基于大数据视角的营销组合理论变革与创新[J].商业经济研究, 2016, (06) :123.

篇4：大数据营销创新研究论文

基于云计算、全媒体时代的到来，大数据的概念随之而来，受到了广泛的关注。所谓大数据，即信息爆炸时代的海量数据及数据处理和应用技术。对于各行各业而言，大数据都意味着重要的价值，对于企业和机构、个人的发展都存在着突出的作用。从营销理论而言，大数据的作用主要表现为数据的价值挖掘。对于我国图书出版行业而言，在大数据环境下提出创新性的营销模式，将有利于推动行业的发展，冲破传统营销体系的限制，有理论性和现实性的双重意义。

一、大数据时代的3V特性

2011世界知名咨询公司麦肯锡首先提出“大数据”概念，公司认为数据正在深入到各个行业领域中，是市场经济发展的重要因素。各行各业对于数据的深度挖掘与使用，象征着新一轮市场风潮的开始。大数据虽然与云计算有着紧密的关联性，然而绝非静态的大量数据，而是动态化的数据收集和处理。将数据作为资产，高效利用数据，并使其成为个人生活服务、国家治理与企业决策的重要基石，将是大数据的核心话题。探究大数据的3V特性，即volume（大体量）、variety（多样性）及velocity（速度快）势在必行。

（一）大体量

随着网络化的快速发展，互联网环境中的数据规模越来越庞大，并且突破了传统意义上的分析范畴，一般的软件已经无法对如此大基数的数据进行分析和储存。从计量单位角度而言，数据的计量单位已经从GB和TB扩大成了PB、ZB或EB。究竟大数据的大体量将有多大，目前还没有精确的说法。相较于传统数据库而言，现代大数据的数据增量已经高达十至五十倍，且占据人类社会80%-90%比例的总数据量。

（二）多样化

异构化和多样性的大数据特色，使得数据类型存在着更多种的形式，例如文本、图像、音乐、视频及机器数据等，多样性的数据处理需要现代化的技术。在数据的多样化应用过程中，人们需要对数据进行深入的整理与分析，将数据转化为有利的信息。目前很多政府机关与企事业单位，交通管理、气象管理部门等，都在采取多样化的大数据，来作为决策判断的依据。

（三）速度快

云计算技术的实现，使得大数据应用的速度大幅度提升，往往在很短的时间内便可以得到计算结果，并迅速投入使用。与传统的批量式数据分析不同，大数据的挖掘要强调实时性、同步性，瞬间完成数据的输入和处理，达成最快的效果。

二、大数据对传统营销的影响

在数十年的发展进程中，传统营销体系已经渐渐成型、逐渐成熟。基于三个层次的营销科学性建设，传统营销需要透过信息的控制与包装、信息的精确传递以及重复性地采取有效的操作方式，把握目标消费群体的需求，并采取低成本的传播方式，达成营销目标。其科学性的表象，主要体现在信息的复制效果，以数据信息为基础，将营销行为的经验变成了科学化的传播与决策依据。在传统营销的过程中，大众需求的了解和市场需求的把握十分重要，需要借助市场调查与分析来奠定营销前的准备基础。在此背景下，各类数据调研公司、数据库机构与调查组织相继出现，为企业和单位的发展提供了一定的帮助。在这些调研机构的推动下，市场营销在数据的汇总及分析之下，获得了更高的效率，并缔造了科学化、高效性的营销模式。

时下，消费者的消费需求正在改变，传统营销的传播渠道也趋向于多样化发展，在社会进步、时代更迭的路径中，传统营销模式的优势逐渐减小。例如传统的抽样调查方法，其所得到的数据真实性备受质疑，想要获得更准确的信息，就必须要付出昂贵的调查成本。与此同时，新兴大众媒体和网络媒体的出现，为市场营销提供了新的测量工具及调研体系，虽然还并未被市场完全认可，但已经取得了杰出的成果。消费者碎片化的生活模式，已经被社会媒体所认可，在此背景下，大众品牌的影响力逐渐下降，“碎片化”的社会发展趋势，需要企业站在消费者的角度，重新定义市场营销策略，并选择新的品牌定位与媒介，迎合时代的发展与市场的需求。

在大数据的环境下，全新的媒体背景中，传统的营销方式方法，都在受到强烈的冲击。数字化的发展已经成为了的未来趋势，包括公共关系营销、广告宣传营销及品牌管理等方式，如果没能结合大数据的基础，那么所取得的效果将大打折扣，不符合时代发展的潮流。

三、图书出版营销的创新思维

对于图书出版业而言，当前在政策准入门槛和市场开放度相继降低的情况下，有效地激活了出版机制，在使得行业发展繁荣的同时，也带来了更为激烈的行业竞争态势。在现代化的消费环境中，图书出版产品的类别日益丰富，但是对于消费者而言，存在着较大的甄别与选择难度。所以，对于图书出版行业而言，营销的重要性毋庸置疑。借助网络化与新媒体的发展，图书出版营销正在不断推陈出新，包括手机出版、网上书店及微博营销等方式，为消费者提供了新的价值体验。伴随着大数据时代的发展，新的创新思维和创新营销模式还需要进一步发展，通过借助数据储存、维护及支持等方式，有利于为图书出版企业获取可持续健康发展的动力。客观而言，图书出版的营销创新，是大数据时代的高层次需求。

（一）打造匹配的信息平台

目前，我国很多图书出版社都相继成立了各自的官方网站，然而在商业价值和传播效果方面，却始终处于低水平发展阶段，没能发挥网站应有的价值。对于很多出版企业而言，依旧没能意识到打造信息资源平台的价值与功能性。透过数据信息与图书出版营销的匹配，有利于将平台用户信息和记录全方位储存并分析，透过深入了解用户的基本资料、购买意愿和真实的读书反馈情况，可以让企业选择最佳的营销方法。时下，市场上已经出现了很多帮助企业提升营销效果的专业广告营销与策划机构，如果图书出版企业可以在这些机构的帮助下，对信息平台的数据进行深入分析和处理，将有利于实现精准化的营销，透过选择良好的媒体推广渠道，获得更多的利润。

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（二）利用数据修正偏差

对于图书出版企业而言，其市场营销的主要目的，就是激发并充分迎合消费者（即读者）的真实需求。而现代化的消费理念下，读者的需求是容易改变的，是多元化、多样性的。所以，出版公司必须要深入了解市场发展走势，敏锐地把握市场动态。传统背景下，出版市场的判断依据是出版物的发行量，然而这种方式存在着滞后性的问题，抽样性的判断难以全面反馈读者真实需求，容易导致数据偏差的出现。借助大数据技术，可以有效地帮助图书出版企业获取更准确、清晰的信息，大大提高营销的效果。在大量的数据经过物联网和匹配技术分析后，将可以帮助图书出版企业完成出版产品的个性化定制生产。并且基于大数据的环境效果，将有利于降低图书出版企业的营销成本，可以在短时间内完成市场营销工作。

（三）转换数据拓展空间

在互联网环境下，图书出版企业的官方平台上，将拥有海量的客户数据。在大数据技术处理后，重新整合这些用户的数据与信息，将获取较高的商业价值，帮助企业找到新的赢利点。例如在淘宝网的技术架构之下，网上书店可以在该商务平台上，获取诸多数据处理功能的实现，并依靠淘宝网的影响力吸引大量的消费者。对于图书出版商而言，现代化的大数据营销模式，需要有效地将信息整理为数据产品，并将此类信息提供给价值需求方，有利于实现数据信息的价值最大化呈现。分段式的信息储存与应用，显然不利于信息的价值发挥。而构建统一的信息系统，避免信息孤岛的出现，及时、高校的转换数据，拓展数据的储存空间和使用范围，将有利于企业内部管理，更有利于实现产业链的信息高效运作。

窥视我国图书出版行业的营销发展历程，从传统营销战术的频繁使用，例如以产品为主的营销方式、以渠道为主的营销方式和以价格为主的营销方式等等，到大众媒体和新媒体的发展，再到大数据时代的营销模式创新。在媒体变革、社会变迁和时代发展的进程中，消费者的消费行为与生活方式在发生着极大的变化，而这些都是图书出版营销需要关注的问题。基于大数据环境下，图书出版商面临着严峻的考验同时也迎来了绝佳的机遇，在营销环节推陈出新，迎合时代的发展与读者的多元化、个性化需求，将有利于推动企业的可持续发展。唯有全面地认知大数据时代的特性，窥视图书出版市场的复杂动态趋势，才有利于企业构建适合行业现实发展需求，迎合消费者需要的优秀营销模式。

[作者单位系湖南大众传媒职业技术学院。本文为湖南省大众传媒职业技术学院教研教改“高职数字出版专业‘产学研合作’教学项目开发研究与实践” 阶段性成果（课题编号：14JY14）]

篇5：大数据营销创新研究论文

当前，电力企业改革发展面临新的形势和任务，随着电力体制改革的不断升入，尤其是受市场广泛关注的售电公司的出现，电力市场的交易将更加“民主、开放”，交易方式将逐步升级，出现电网+互联网+信用+期货+零售+批发等多种灵活、自主的交易方式，导致电力企业在开拓售电市场、防范经营风险等方面面临的压力与日俱增，同时面临着优质客户减少、市场份额下降及优质人才流失的严峻挑战，尤其对营销服务业务提出了更高的要求和新的挑战。对电力企业来说，利用大数据技术构建营销服务技术支撑平台，对营销客户用电特点及需求进行分析，可以为制定电力营销方案提供数据支持、为电力企业抢占市场及用户提供重要的数据支撑，从而提高企业经济效益，不断提升客户服务水平和服务质量。基于此，此课题的研究具有非常重要的现实意义。

一、大数据概述

“大数据”（big data）是与智能制造、无线网络革命并行的又一次颠覆性的技术变革，“大数据”是指量大、复杂、增长迅速的数据集合，也指在一定时间内无法通过传统的数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，它涵盖了从生成、采集、存储、加工、转换、计算、分析挖掘、展示到使用整个数据全生命周期管理的过程，以及在这些过程中所用到的各项技术。

大数据技术的重要意义不仅仅在于掌握其中海量的数据信息，而且在于对这些含有重要意义的数据信息进行专业化的加工和处理、对于海量数据进行存储和分析。

二、电力大数据的价值及特征

每一个行业和业务领域都蕴含着大量的数据信息，而且逐渐成为其重要的生产因素。对于电力行业而言，电力大数据综合了电力企业的产、运、销及运营和管理数据，是以行业形势?A判、数据价值的挖掘为目标，利用大数据核心关键技术，实现企业管理模式转变、服务理念的提升，从而完成企业的转型升级，适应新的改革形势和外部环境。

电力大数据的特征主要为：

数据量大。这是电力大数据的一个重要特征。随着电力信息化建设的不断推进，电力数据的增长速度和规模已远超出电力企业的预期。

类型多（Variety），是指电力大数据包含各种各样的数据类型，如结构化、半结构化和非结构化数据。

速度快（Velocity），是指对电力大数据的采集处理和加工分析的速度。

有价值（Value），是指电力数据当中包含有很多有价值的信息。

一方面，随着电力体制改革的不断深入，电力企业将从生产型企业逐步转变为服务型企业，企业的业务流程需要围绕用电客户的需求进行优化和重组，同时，企业内部也需要变革管理模式、进行战略性转型。另一方面，随着“三集五大”体系建设的深入推进，SG186、SG-ERP等系统的建设及推进，已实现了企业级数据资源的初步整合及共享利用，但随着电力数据量的快速增长、数据类型的多样化以及跨专业、跨平台应用的日益深化，电力大数据必将面临着数据的高性能存储及高可扩展性等多项挑战。

因此，通过数据挖掘等技术深入挖掘并分析不同电力客户的需求，把最大限度满足客户的需求同提高企业的经营效益统一起来；站在客户的立场，以客户为中心，及时主动满足用电客户的需求，已成为电力企业的核心竞争点。电力改革环境下，企业必须进行业务流程的变革以适应时代的要求。

三、电力营销面临的机遇和挑战

大数据技术给电力营销带来了新的发展机遇，但也面临着很多挑战。“数据海量，知识匮乏”是大数据时代多数企业的通病。国家电网公司在“十二五”期间提出了“一型五化”的大营销体系（客户导向型、业务集约化、管理专业化、机构扁平化、管控实时化、服务协同化），一方面，随着“大营销”体系的全面建立，各类信息系统数据量多而重复，数据种类繁多，数据量大而冗余，给营销管理和决策者均带来了很大挑战。另一方面，当前营销各类业务的数据信息以业务工单的模式存储在不同的信息单元中，从而形成了多个信息孤岛；且同样的数据信息，不同专业进行统计分析时所采用的信息来源和统计方法都不尽相同，又造成了数据统计口径的不一致，这在很大程度上影响着营销管理服务及决策。

随着智能电网建设的全面开展以及SG186营销业务应用系统的建设完善，海量的业务数据被积累，且当前电力企业的运营方式正在向以电力市场需求和提高客户满意度的方向发展，这就对电力企业的营销服务质量提出了更高的要求，使得电力企业面临了多方面的压力。

一是海量的业务数据分属不同的应用体系，且类型繁杂，不少业务数据也都被分散在各自的系统内，造成了数据孤岛；数据庞大且分散，无法被有效利用与提炼升华；对于同一组数据，由于基于的统计方法、统计背景和数据来源都可能不一致，必定会造成数据统计口径有偏差。

二是售电侧业务放开对公司传统营销模式将带来巨大冲击。新一轮电力体制改革深入推进，公司面临优质客户减少、市场份额下降和优秀人才流失的严峻挑战。电力企业要在市场竞争环境中谋求发展和生存，只有充分了解市场化规则，找准市场定位，变革企业管理机制，才能适应电力体制改革，不被市场所淘汰，稳步向前发展。

三是行业监管和市场竞争给优质服务提出新的挑战。电力改革催生市场主体多元化竞争，不断推动供电服务从“监管+自律”向“监管+竞争”转变，服务风险和舆情预控难度加大。

四是客户提出了更多的服务需求及更高的服务质量。一方面随着市场化经济的不断深入，企业不仅要为用户提供优质的产品，还需要提供越来越优质的服务。另一方面，经济时代逐步向知识经济社会进行过渡，用户对电力企业提供的产品和服务都提出了更高的要求，客户满意度将成为供电企业发展的重要因素，成为供电企业效益的根本源泉。

同时，数据背后隐藏着面对客户越来越个性化、多元化的消费需求，对电力企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理都提出了更严峻的挑战。

四、大数据的关键技术

电力行业营销系统包含结构化数据，如客户资料、设备记录等，非结构化数据如合同、身份证和其他扫描图片等格式的文件。大数据技术需要加强对电力行业营销类数据存储和分析能力，同时数据挖掘和模式识别技术在客户用电行为分析的应用可以有效支持需求响应。

在电力大数据时代下，大数据已成为电力企业进行决策的基础。只有运用现代化的技术手段，对海量数据进行深度的加工和处理，发现并利用其中蕴含的重要的信息，为电力企业决策者提供数据支撑，才能真正发挥电力大数据的重要作用。

大数据技术分为四层：数据存储层、数据集成层、数据计算层和数据应用层，每一层包含不同的关键技术，其中数据应用层数据挖掘技术需要进行提高及深入应用。数据挖掘是指通过算法发现隐藏于海量数据中信息的过程。数据挖掘需要通过统计、在线分析和处理、机器学习、专家系统（依靠过去的?验法则）、情报检索和模式识别等多种方法来实现目标。

数据挖掘过程的总体目标就是从一组数据中提取信息并将其转换成一个可以理解的结构进行进一步的使用，除了初步的分析，它还包括数据库和数据管理，数据预处理、建模和推理，结构的后期处理，可视化，和在线更新等方面。

数据挖掘使用过去的信息数据来分析一个特定的问题或可能出现的情况的结果。数据挖掘工作分析所有存储在数据仓库中的数据，这个数据可能来自所有的业务，从生产到管理，管理者还可以使用数据挖掘来决定他们产品营销策略，和竞争对手比较。

五、构建统一的数据平台

电力行业每一个业务部门数据相互之间不能相互共享及融合，有些数据形成了信息孤岛，也有些数据存在于多个系统中，且录入、修改的途径有多种，采用不同的采集方式采集相同的数据，得到的结果在一定程度上存在着一些偏差，数据具有广泛的异构。因此需要整合各专业、各平台之间各个环节数据，对数据进行提炼、分析及挖掘，实现跨部门、跨业务、跨平台间数据的共享。如：涉及多专业的电力资产全寿命周期管理、营销、生产等都需要融合不同的来源数据，从而形成以数据为中心的企业信息化管理系统，构建统一的数据管理平台，促进数据资源共享，发挥数据的价值。

基于开展电力营销服务的优势与机遇以及大数据关键技术的研究，提出了利用大数据技术构建营销服务技术支撑平台，依托营销基础数据服务平台、营销业务管理平台建设，整合市场发展、经营活动、客户服务、资产运行等数据信息，研究其多维度分析主题、动态分析评价指标体系，数据的动态采集、合理存储、自动化处理方法，科学分析模型，建立覆盖政策、市场、营业等的营销服务技术支撑平台。平台核心应用应该包括数据采集服务、数据查询服务、数据搜索服务、分布式离线计算服务、分布式实时计算服务、数据挖掘服务、分布式协调服务、分布式队列监控、分布式数据库服务、分布式文档存储服务、数据订阅服务、开发式监控服务及集群管理等核心应用子系统。

六、创新营销服务模式

电力营销要始终把握好“以客户为中心，以市场为向导”的原则，重点做好以下工作：加快转变营销发展方式和服务模式。高度重视市场变化，积极主动，在参与竞争中掌握先机；高度关注客户需求和变化，快速响应，在优质服务中扩大客户群体，切实加强新形势下营销服务体系的建设。

（一）实现电力需求的预测

依托电力大数据技术，整合电力营销各业务系统数据，获取海量的用户数据信息，建立客户的数据关联机制，结合国家政策、经济发展水平、地理环境等因素，对其进行分类、分区域、分行业的数据分析，深入了解不同群体的用电规律和用电行为，实现用户对电力需求的预测，并实现对电力的合理调度以及电力需求的合理管控。

（二）为客户提供差异服务

通过数据分析获得用户的电力消费水平，实现了对用电客户的细分，制定出针对不同客户的行之有效的电力营销策略和服务方案；以客户细分数据为基础，为重要用户提供优质服务，并根据各类客户的特性提供有针对性的、差异化服务。针对重要用户，要主动上门走访，提供技术支撑，并在业务流程、服务机制及服务价格等方面提供高品质的产品和服务，从而满足其对电力企业服务的高需求和高期望。一方面建立业务办理专用“绿色通道”，成立服务工作组，配备专职服务人员为其提供主动式上门服务，另一方面，为这些大客户提供自主式供电时间，提前告知内部消息等服务。同时，供电企业要定期组织开展专业技术及安全知识培训，免费对其各类用电设备进行现场检查，不断提升客户的粘连度、忠诚度和满意度。

（三）降低企业经营风险

根据用户电量电费及缴费习惯等数据进行监测，通过对客户评估与客户行为追踪，预选出一些拒缴、拖欠电费的客户，创建用电客户的信用等级，提高电款回收效率，实现风险的合理规避，有效防止客户风险转嫁，将企业经营风险降为最低；同时需要结合移动互联网技术，深度整合渠道，充分发挥营业厅、95598网站、网上营业厅、掌上电力APP、电e宝、微信等渠道，为用户提供多渠道缴费模式，提高电费回收率，确保经营成果颗粒归仓。

（四）用户服务需求分析

在互联网时代，供电企业的优势更多反映在对用户需求的掌控和生态系统引领上，针对不同类型的用电客户进行创新服务，通过电力企业大数据平台，汇总分析客户需求以及客户投诉等信息，掌握客户关心的中心、投诉集中反映的问题、投诉用户的构成及分布、问题解决效率和追踪，总结、提炼、分析用电客户的聚焦问题。通过建立客户需求导向模型，对用户的需求进行可行性分析，提供一对一的服务，从而提高服务质效；对于用户投诉的共性问题，开展深入的诊断分析，提出有效整改方法，并定时开展供电服务明察暗访及电话回访，收集用户的满意度信息。

（五）建立客户质量评价体系

借助大数据平台，深入分析用户的电费缴费习惯、违约窃电情况以及社会上各行各业的信用评价等信息，建立客户质量评价模型，通过分析和筛选形成优质客户清单，并对其推送个性化信息，提供特殊化服务；同时，对客户信用进行评估，建立用户信用等级，根据其信用等级确定其电费缴纳方式，形成电力企业内部黑名单用户清单，加强此类用户风险防控，提升企业风险控制能力。

（六）支撑营销管理决策

以营销服务技术支撑平台为基础，依托营销基础数据服务平台、营销业务管理平台建设，整合市场发展、经营活动、客户服务、资产运行等数据信息，深度挖掘各类信息数据中的潜在关系，为各类管理和决策者提供多维度、多方位的分析预测性数据，提升工作效率，为企业发展指明正确的方向。

七、总结语

篇6：大数据营销创新研究论文

摘 要：因市场发展的机遇，在21世纪初兴起了一大批民办高校，这些民办高校思想政治工作也相应地得到了加强，学生的党建工作已取得了重大的进步，但同时也存在很多方面的不足，结合自身工作的性质及当前大数据工作的特点对民办高校党建存在的问题进行分析和探究，提出对策如下：一是利用大数据思维改革、整合传统党建模式；二是发展阶段票决制；三是群众监督公示制；四是不合格党员淘汰制。

关键词：民办高校；大数据；学生党建；创新

中图分类号：D262 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2016）05-0136-02

民办高校学生党建工作是高校党建工作的重要组成部分，是民办高校学生思想政治工作的主要载体。21世纪初，全国兴起了一大批民办高校，随着民办高校大学生党员数量的增加，以及民办大学自身的管理特征和大学生自身的特点，转变党建思路、创新党建形式，已经成为新时期民办高校党建工作的重要内容。大数据的出现为这种转变提供了基础和平台，一方面，大数据可以破除长期以来高校信息化建设中的“信息孤岛”现象，加强高校党建工作的针对性和有效性；另一方面，大数据有便捷、强大的整合作用，可以将各种分散的教育资源短时间内整合起来，从而使各种分散的、孤立的教育资源得到充分应用。

一、当前民办高校学生党建工作的现状

高校党建工作和党建阵地是中国共产党党建工作和发展党员的重要阵地和重要渠道。民办高校在借鉴、学习的过程中也取了很大的进步，但在实际工作中却发现学生党建还是存在很多问题，主要表现为以下几个方面。

1.组织机构有待进一步完善。由于民办高校一般都是董事会领导下的院长负责制，其党组织都不是领导核心，而且民办高校生存和发展的压力都很大，更多考虑的是招生、就业和教学质量。特别在民办高校的初创时期，对党建工作比较忽视，专职的党务工作人员配备严重不足，学校发展党员和党员的教育管理等工作一般由辅导员兼职或者几名学生党员协助，这种兼职和协助往往导致民办高校党建工作缺乏专业精神和专业能力，导致学生党建工作比较混乱、难以深入。

2.大部分学生入党动机不端正。民办高校学生大部分是高中落榜生或者是成绩不好的学生，这造成了学生水平参差不齐，学生的行为自律能力也不强，多数学生还有一定的自卑心理，大部分学生的政治理论素养也相对薄弱，这都给民办学校学生党员发展带来了一定的挑战。与普通高校的学生相比，民办高校学生的入党积极性不高，入党动机也需要矫正和提升，大部分学生把入党作为自己找工作，考公务员等砝码，更有甚者把入党当作是一种荣耀与资本。

3.重数量，轻质量，轻标准。一些高校将加大大学生党员发展的工作力度理解为增加在学生中发展党员的数量，质量意识有所淡化[1]。很多数高校只重视硬指标和数量，民办高校在这方面存在的问题更为严重，诸如只重视学习成绩、获奖、德育成绩，以及是否担任班级班干部等这些显在的、可以量化的指标；而对于一些难以量化和不好操作的指标，诸如学生的入党动机、政治素养等下的功夫比较少。民办高校专职党建工作人手的缺乏，导致民办高校党建工作不能细致、深入进行和追踪，对入党前后的学生培训往往流于“大锅饭”形式，削弱了大学生党员质量的提升效用。

4.缺考评，少惩处。建立党员退出和惩处机制，是当前大多数高校党建工作的难点，民办高校也不例外。特别对于那些不合格学生党员，如何清退，考验高校党建工作者的能力和水平。从实际党建工作来看，确实存在一些学生进入学生党员队列之后，秉性暴露，组织思想涣散，无视党员标准等情况，这种情况影响着高校党建工作的信度和信誉。要解决这些问题，必须建立党员目标管理体系和党员考评体系，从而有效解决党员发展时用劲、转正退步的现象。

5.资金投入欠缺。民办高校是“自给自足”性质的学校，国家及行政不予拨款，这就决定了民办高校办学的资金没有公办高校雄厚。与公办高校不同，民办高校始终面临生存与发展的沉重压力，以及资金不足、创立时间不长等问题，这就导致民办高校把更多的精力和财力放在学校正常运行和硬件设施建设上，而在“软件”上，民办高校尽量减少开支，例如在学校党建方面，既想发挥学生党建的重要性，又想减少资金投入，在人力、物力上都给学生党建工作带来了很大束缚。

二、大数据对民办大学学生党建工作带来的机遇和挑战

大数据的出现可以整合各种分散的资源，破除“信息孤岛”现象，在整合资源的基础上，查找、补充、完善不足的链条和环节，从而使民办高校在各种工作高度协作的基础上，凸显学校党建工作的应有地位，加强学生党建工作的针对性、有效性。

1.大数据对民办高校学生党员发展带来的机遇。大数据可以便捷、高效地整合各种工作资源，形成高校党建工作合力。通过大数据，高校可以迅速、广泛地将学生党建工作的资源、渠道整合起来，真正实现资源共享。

大数据可以借鉴和分享丰富的资源和成熟的经验。民办高校抓住大数据这个发展的机会，借鉴其他公办高校或兄弟院校资源共享的便利，搞高自身学生党建工作的水平。

大数据将开辟高校学生党建发展工作的新路径。通过大数据，民办高校可以高效、便捷地考察和掌握学生先进分子和学生党员党校培训、义工志愿服务、宿舍管理、综合测评、图书馆系统、校园卡系统、微博、QQ、教师评议等情况，通过动态数据分析和考查学生入党动机和党员发展质量，以利于全方位考察学生先进分子和学生党员。

大数据可以加强决策的针对性和高效性。通过大数据分析，可以查找入党学生以及学生党员存在的薄弱环节和不足之处，从而进行针对性的引导和教育，大大提升党建的工作效率和工作效益，增强学生党员发展的实效性。

2.大数据对民办高校学生党员发展工作的挑战。大数据对原有的工作方式产生冲击。大数据是基于现代科学技术，特别是网络数据技术的发展而产生的，基本特征是整合性、便捷性、针对性、高效性以及透明性和公开性，这都对传统党建工作中的部门性、滞后性、过程封闭性以及低效率等产生冲击，要求传统的党建工作机制、机构及工作思路和方式必须调整或改革，甚至是必要的整合、割舍或创新。在这种调整中，如何跟上时代，保持工作机制和方式的与时俱进，以及把传统党建工作中的优秀做法传承到新的大数据工作方式中去，这是一个充满矛盾、磨合甚至冲突的过程，需要认真对待和把握。

大数据产生隐私泄漏等新的问题。大数据的兴起无疑要涉及入党学生以及学生党员的个人隐私，怎样保护好学生的个人隐私是一个大问题。况且民办高校很多硬件设施也不到位，对保护好学生隐私也是一大挑战。在运用大数据进行学生党建工作的时候，必须始终树立保护隐私和信息安全意识，特别要有隐私信息被不正当泄漏和不正当使用的危机管控意识和防范措施。另外要加强大数据的管理，在管理经验信息共享的同时，要对管理大数据者进行保密原则的培训。

三、构建大数据民办学生党员发展工作的新契合点

民办高校的党建工作是中国共产党党建工作的重要阵地，必须抓紧抓好。随着民办高校招生规模的扩大，民办高校的党建工作必须更加重视，民办高校党建工作，不但关系民办教育的发展，而且关系社会的发展。加强民办高校学生党建工作，对于扩大党的群众基础，保持党的先进性，提高党的凝聚力和战斗办，具有十分重要的战略意义。在新的时代条件下，还要充分运用大数据等科技成果，转变民办高校大学生工作思路和机制，提升民办高校大学生党建工作生机和活力。

1.利用大数据思维改革、整合传统党建模式。对传统民办高校学生党建中存在的组织机构、工作机制不顺畅的问题，基于网络大数据基础，通过大数据倒逼组织机构和工作机制进行整合和调整，形成工作机构和工作机制的整体联动、各负其责，高效便捷的格局。而对党建中存在的学生入党动机不纯、培养环节不科学、奖惩流于形式等具体技术问题，更可以利用大数据的透明性、针对性等特点设置和提供有效的技术手段和处理方法。

2.发展阶段票决制。这是对入党动机效果的进一步验证，投票制是党内民主发展的重要成果，要多采用无记名投票的方式。票决制对一个党员成长过程包括推选入党积极分子、确定计划发展对象、发展预备党员、预备党员转正这四个阶段都是一个有力的见证。在培养发展党员的每个阶段，培养联系人和介绍人也应该对培养发展的对象这一年来的思想情况、学业情况、政治学习情况等简述概括。在票决制的每个阶段，要成立测评小组，测评小组应由教师、学生党员和学生群众组成。一般来说，党员投决定票，群众投信任票，但投票都遵循无记名投票的原则。根据票数的多少和比例，依据大数据的分析，决定是否进入下一个培养考察阶段。当然，要注意的是，党员发展中不可避免存在的“人情票”、“面子票”等问题，这就需要以大数据的客观、精确分析为依据，先在基本原则上杜绝主观成分，同时，要加强制度配备，比如不同学院学生调整投票，还要加强监督，对在投票过程中不作为、不负责的行为要追究，而且要给予一定的处分。

3.群众监督公示制。党员发展工作应该坚持公平、公正、公开的原则，建立群众监督和公示制度，自觉地接受学生的监督。对入党积极分子、发展对象、预备党员要及时、广泛的公示，公示内容要尽量全面，要充分利用大数据，把入党积极分子、发展对象、预备党员的学习成绩、思想进步情况、群众认可度、先锋模范作用的发挥情况，全面、及时地公示和分析。同时，也要利用大数据科技，建立便捷、有效的监督反馈通道，对反馈的意见进行收集、整合，加以及时、有效的回应，从而提高工作效率，加强科学管理。

4.不合格党员的淘汰制。淘汰制是保持党员纯洁性的重要制度，是保持党员自觉性和先进性的有效机制。对那些入党动机不纯、功利性强、思想行为退步，特别是通过自己的思想行为给党员队伍抹黑的学生党员，要敢于进行惩戒，敢于把他们清除出党员队伍。

总之，大学生党员发展工作是一项系统工程，这个工程的核心是“培养教育”。在培养过程中，要及时运用大数据考察和分析学生入党动机、发展进步情况，把制度和机制建设同大数据建设结合起来，提高党员发展的科学性和实效性。民办高校学生党员的发展是不可或缺的，在学生党员发展的过程中，要充分利用好大数据的优势，真正在学校建立一批素质高、业务强，思想先进的学生党员，给民办高校的发展提供一定的保障。

参考文献：

篇7：大数据营销创新研究论文

关键词 大数据 高校图书管理员 管理服务职能

中图分类号：g718 文献标识码：a 文章编号：1002-7661（2016）17-0012-02

二十一世纪是信息技术飞速发展的大数据时代，网络资源数字化，并不断地开拓创新，数据已渗透到各行各业，与人们的生活息息相连。高校图书馆应适应电子信息大数据时代发展的需要，不仅是提供借阅图书，提供阅读环境，更应是以广大师生的需求为核心，提供更多有效的电子信息资源。

高校图书馆数据管理员应具有大数据图书馆专业素质，为广大师生提供更有效的服务。图书馆是高校文献资料的集中地，具有悠久的文化，具有丰厚的数据资源。是广大师生进行查阅文献、丰富知识、提高素养的理想圣地。随着大数据时代的发展，高校图书馆管理已由传统的以借阅文献服务职能为主转化为智能化、网络化、数字化服务为主，极大地丰富提高了图书馆现代化服务内容与质量。

加强高校图书馆管理者大数据职能化，有利于丰富图书馆管理内涵，有利于建立一整套大数据服务管理体系。但我国高校目前大数据图书馆管理专业人才匮乏，在实际的管理中仍然是数据的管理者。高校应尽可能通过培养更多适应大数据发展需要的专业人才，使图书馆在数据收集、整理、存储、管理、传播、访问、反馈、维护等方面具有专业管理技能与素养。大数据背景下的图书馆管理者需要能灵活有效自如处理非结构化、半结构化与结构化的各种数据，充分发挥图书馆的网络数字的优势，使传播知识更科学、更广、更有效。

很多学者认为数据是有生命周期的，从数据的采集、整理、加工、发布、传播、反馈是一个完整循环体系过程，需要数据的管理者提供更专业化的技术管理服务，并伴随自始至终。

如有的学校采用网站指导模式，已经有在线数据咨询、电子模板等数字化服务，既有助于满足广大师生进行查阅、互动、科研等需要，又尽可能以最少的管理人员满足广大师生的服务需要。

大数据下的高校图书馆管理者需要有更专业更个性化的素质。需要有过硬的计算机专业技能，这是数据管理的必备素质。能灵活应用数据分析工具，如spss等、网络研究开发技能，如l等。同时，需要要非专业化的人文素质。具有较强的人际交往沟通能力，能在数据管理的各个阶段提供良好的人性化服务。具有较强的管理能力，使数据管理具有更长久性、有效性、权威性。只有具备过硬的计算机专业技能与高素质的服务，才能使服务管理职能更专业化、具体化、人性化。

为适应大数据网络时代发展的潮流，为了更好地服务广大师生对数字信息资源的需要，我们应采取有效措施，提高服务质量。

1.加大人才培养力度。目前，高校图书馆高素质的数据管理人才是很缺乏的，需要大力培养引进数据专业人才。图书管理人员是一个有机整体，应根据图书馆的时代发展与用户的需要，进行明确的角色定位。统筹兼顾，科学设置，管理机构要合理、人员配置要合理、职能分工要明确。不能盲目引进或培养，要能突出重点，有针对性地培养图书管理实际所需的不同人才。根据实际情况，未来发展的需要，进行角色定位，各尽其责，密切合作，更好地实现图书馆管理的服务工作。大数据管理人员职能应在传统的管理职能得到丰富和发展，能对数据库进行科学的构建，并提供智能化的人性服务。需要根据时代发展的变化，广大师生对知识信息的需要，图书馆发展的要求，使管理服务更具有专业性。既要能采取利用存储文献资料，又要能整合分析反馈信息资源，提高文献信息资料的循环利用效率。

2.提高服务质量。传统的图书馆服务职能主要是为读者服务，基本上是单一性、大众化的服务。大数据下的管理人员更多的是提供个性化有针对性的服务，是广大师生利用电子数字信息资源的有力助手。同时，需要对用户使用信息资源进行深入的分析研究，更有针对性地提供人性化服务。构建完善的数据管理循环模式，使数据管理标准化、评估科学化、预期超前化、传播大众化、反馈常态化，最大限度地满足用户地需要，最大限度地节约财力物力，有效地管理利用数据，提高服务质量有效性。大数据时代高校图书馆，需要管理人员提供常态化服务。需要图书馆管理者能相互加强合作，提高整体服务水平，具有传统管理人员的职业技能素质。爱岗敬业、服务热情、熟悉图书馆文献资料布局。需极大地提供数据管理人员个性化服务水平，丰富个性化服务内涵。具有过硬的数据专业分析能力，数据采取分析能迅速、准确，利用率高。各种先进的数据管理分析软件能灵活操作运用，如hadoop软件，成本低，准确方便，是非常实用科学的一款大数据处理软件。提高数据管理人员个性化服务，需要采取有针对性的措施逐步落实。同时，需要努力提高采集信息资源的质量，尽可能减少误差，使信息内容尽可能真实性。高校图书馆管理员需要高度树立数据信息质量意识，在具体的操作中，保障信息的真实可靠性，避免信息的失真。加强信息安全意识管理，注重隐私权、所有权、使用权的管理与界定，避免侵犯他人利益或财产。

篇8：大数据时代的企业营销模式创新

一、大数据时代的营销特点

1. 开启CEC(首席执行客户)的时代

长期以来,我们所了解到的商业行为都是通过搜集市场信息,去了解所谓客户的一些信息,然后帮助企业做研发、做生产,然后营销、推广,最后让消费者接受。以一家服装企业客户为例,它以往的工作流程是:选定产品、寻找买家、生产以及促销,唯一变化的就是当产品积压的时候是通过打折还是压迫经销商完成销售额,这是典型的传统由内而外的经营模式。但是在社会化媒体盛行的今天,这种经营模式将无以为继,因为在大数据时代赋予消费者前所未有的主导商业的力量。“我消费,我做主”——调查显示,75%的消费者已经不再相信商家所做的广告,他们会主动去收集信息、挑选信息、比价、筛选。还是以服装为例,今天的顾客开始主动要求他们喜欢的款式、材质和设计,适合他们的供货渠道,甚至要求折扣金额以及他们所期望的服务。我们称这些客户为“CEC”。因为,当个性化的消费者掌控消费行为的时候,当他们通过社交媒体、网站、论坛等渠道表达个人需求时,客户实际上已经成为影响公司产品设计、生产、销售、甚者决策、战略等各方面的“董事会成员”。

2. 满足消费者个体需求

由于90后、00后的成长,使得现的消费者有着独特的消费倾向,他们的客户忠诚度低,只会忠于自己给自己的定位,但并不忠于哪个品牌。在整个销售环节上,如果企业的品牌不能最大化的实现客户价值,最大化地满足个性化需求,那么消费者就会从销售的任何一个环节脱离:问询、购买、支付、服务。之前营销都是按照行业划分,对于同一行业的企业可能采用的营销模式都是相同的,事实上这种观点明显不符合现实,因为每家企业都要实现自己不同的凡响的定位。因此,大数据时代企业必须针对客户的个性化的需求开展定制营销。

3. 定制全渠道接触

移动互联网和社交媒体时代给企业带来的另一个挑战就是客户的多接触点而引发的渠道冲突。对于很多精明的消费者而言,他们会自由的在线上、线下、虚拟、实体之间转移,完成整个购买过程可能要经历若干个环节,在这当中如果价格、体验或者服务一项不到位,消费者就会从一个渠道或者从一个品牌跳脱。对于企业来说,需要解决的问题主要集中在四个方面:线上渠道冲击传统渠道体系;多渠道模式与传统供应链的矛盾;不了解电子商务的真正价值;产品设计部门对消费者的洞察不够精准,而一线部门却没有产品设计的话语权。

4. 个性化的定价策略

产品的定价应该是一个公司最核心的战略,定价的最终目标是没有统一定价,个性化的定价是定价战略要实现的战略目标。大数据时代,由于购买渠道的多样化、物流运输的可视化,为个性化的定价提供了可能。

我们可以假定一个场景,如果你是某品牌的长期消费者,你有自己独特的口味和要求,每次到不同的地方的连锁店,你只需要一张会员卡,就无需再重复以便自己的需求,而且该咖啡店会根据你的客户忠诚度制定价格。如果你几天连续光顾,价格就会有所下调;如果你一段时间没有光顾,公司可以给你发放优惠券来吸引你,比如在一周内购买,免费送一杯专属于你的咖啡;但是如果你消费的间隔过长,价格就会有所上浮。

5. 品牌的表里如一

品牌浓缩了企业的形象元素,企业用品牌把自己展示给消费者。传统的品牌营销只是关注企业形象,但是在大数据时代几乎所有都是透明的,以前顾客有不太好的客户体验,或许只能自认为倒霉,但现在消费者一条微博,可以在短短的时间内让全球的人都知道某个公司、某个商品、某项服务的承诺没有兑现。同时,企业的品牌不是建立在一纸公关稿、几个媒体关系。实际上,每个员工对公司文化的认同感、抱怨都可以通过自媒体传播开来,这相当于公司的每一个员工都是公司的公关,塑造品牌的影响、构建品牌的力量已经成为每一个员工的权利。如果企业还是关注树影,可能就会导致公司不停的忙于危机处理。大数据时代对市场营销是把双刃剑,品牌文化的表里如一是应对复杂世界的简单之道。

二、大数据时代的企业营销模式变革

1. 个性化营销

通过大数据对用户的行为与特征进行分析。当然这需要积累足够的客户数据,才能分析出客户的喜好与购买习惯,甚至做到“比客户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点。虽然过去企业的经营思想也是一切以客户为中心,想想企业真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗,或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。随着社会的进步,人们的生活水平、生活质量的改善,这样的客观条件,人们往往更个性化的消费,因为这是唯一的方法来最大化地满足自己的购买意愿。正是因为如此,企业在开展市场营销活动的相应过程中,一定要注意人们的消费心理的变化,及时对消费者心理为基础和为出发点,开展个性化的、有针对性的服务,以最大限度地满足消费者的需求,实质性的推动发展企业他们自己的利益,提高企业在市场上的竞争力。

2. 实行精准营销

精准营销在很多企业都被提及过,但是真正做到的却非常少,反而是企业垃圾信息泛滥。主要原因是过去名义上的精准营销并不精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析;但在大数据时代通过大数据分析让企业更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的互动记录分析,将粉丝转化为其潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像,其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销。

3. 整合线上线下营销

O2O模式是目前乃至未来企业营销创新的重要举措,品牌商线下实体店与线上电子商务渠道并不是一个不可调和的矛盾,经过一段时间的博弈和演变,它们会在O2O模式下进行多渠道整合。O2O模式的核心很简单,就是把线上的消费者带到现实商店中去——在线支付购买线下的商品和服务,再到线下去享受服务。它是第一个全面将线上虚拟经济与线下实体店面经营相融合的商业模式,也是移动互联网技术发展扩散到人们日常生活中的必然结果。

4. 建立互动反馈平台

现在让很多企业纠结的是:在企业的用户、好友、粉丝当中,哪些是最有价值的用户。在大数据时代,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。通过对这些数据的分析,然后对客户的商品需求进行预测并向其提供推送服务,当然也需要根据客户的需求提供针对性的体验服务。互动反馈平台给企业提供了一个准确了解客户需求的视角,通过平台的沟通和磋商,企业也可以根据这些信息对营销方案进行调整。

三、结论

信息技术在社会和经济生活的各个领域的不断推进,给消费者提供了更多获取信息的渠道。消费对产品的选择有了更大的主动权,他们不再被动地接受企业的服务,而是有着众多的选择对比和分享,影响着消费群体。因此,大数据时代的营销模式变革要求营销不能再凭感觉做事,而要依赖于科技能力和分析洞察能力。

参考文献

[1]马智萍.大数据时代的中小企业营销创新方式选择.商业经济研究,2015(04)

[2]陈洁玲.大数据时代下的营销变革与创新.商业经济研究,2015(16)