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大数据营销计划范文1
大数据时代背景下，企业营销需要注重对营销数据的挖掘，将营销时段特定化，并个性化营销地点，结合营销数据挖掘结果，准确判断客户业务开展时间，围绕客户经常活动地点，最大化引起客户关注，开展个性化营销活动，向客户提供最大化便利服务，促进营销活动的开展。大数据时代背景下，企业营销活动的开展是基于海量数据挖掘、分析得出的特定营销方式，吸引客户兴趣，设计针对性强的营销方案，挖掘潜在客户，维护现有客户，实现成功营销。
大数据时代要求企业营销决策基于量化数据，充分把握客户的心理和行为模式，制定科学合理的企业营销方案，紧随市场发展趋势，做出正确的企业营销决策。在大数据时代下，企业依靠坚实的技术分析总结海量信息，搜集利于企业营销的数据和信息，对企业营销进行科学预见，结合客户个性化需求制订营销方案，成功实现个性化营销。在大数据时代企业营销同样面临风险，因此需要把握企业营销风险转化机制，重视企业营销数据挖掘，打造企业营销竞争力，占领客户消费市场，促进企业营销稳健发展。
1.大数据时代企业营销风险转化机制
1.1营销环境突变角度看营销系统事故
大数据时代营销环境中，企业营销面临海量客户、海量信息等状况，需要对市场海量信息的准确判断才能抓住市场需求。但是，就当前市场而言，企业供给大于需求，随着企业供给的增多，企业市场份额受竞争者威胁逐渐下降，加之客户个性化需求的凸显，客户满足感波动较大。企业在大数据时代下，往往由于营销数据挖掘有限，建立了营销蓝海市场，尤其是市场进入壁垒较低时，越来越多的企业进驻市场，同时还面临企业服务单一，产品同质化严重问题，缺乏相配套的市场服务，仅能满足对客户的基本需求。但是，在不断发展的大数据时代市场下，客户需求个性化、多样化逐渐凸显，导致企业营销未能获得海量数据分析总结的结果中，导致企业营销率下降，也导致企业营销对品牌联想度降低。
1.2营销系统震荡角度看营销系统事故
大数据时代营销系统而言，主要包括企业文化、企业管理、企业市场定位，这三大要素在当前大数据时代往往由于企业自身疏忽，没能打造坚实的企业文化，导致企业管理缺少“软实力”，在市场中迷失方向，即未能准确把握大数据营销系统中的“信息流+管理流+产品流”。在大数据时代信息流中，如果企业文化薄弱，难以形成大数据营销渠道，很可能会被海量信息所覆盖，客户难以直接感受企业品牌，未能把握客户市场需求，未能有效传达企业产品信息。抑或，在大数据时代，简单的企业文化、粗放的管理、同质化产品，客户对企业营销的感知更多的是一条记忆线，并没有直观的消费刺激，难以留给客户长期市场印象，未能构建客户消费联想，导致错失市场机会。
1.3营销管理失效角度看营销系统事故
大数据时代营销管理要求从企业战略角度考虑，加强企业营销战略管理，但是当前很多企业在大数据背景营销存在渠道不畅、手段单一、跟踪服务缺失等问题，导致企业无形中流失客户，市场信誉受损。从企业营销系统角度看，企业传统营销在面临大数据时代背景营销创新的冲击，未能有效整合传统营销和创新营销，一味沿用传统营销模式，或者简单抄袭O2O营销模式，未能构建适宜的营销系统。如，在大数据时代企业营销系统中，营销管理机制应该是灵活的、即时的，但是很多企业只是直线职能制或扁平化组织结构，这大大制约了企业营销活动的开展效率，存在大数据挖掘的营销隐患。
2.大数据时代企业营销风险防范对策
2.1大数据时代企业营销可行性分析
企业营销在大数据背景下，应制定稳定的企业营销战略，即从战略视角实行企业营销管理，企业营销战略作为企业营销工作的行动纲领，是具有战略意义的方向性、全局性的营销谋划，是基于企业经营目标、企业大数据营销环境以及企业资源能力均衡提出的动态工作点。大数据时代背景企业营销战略具有重要价值，影响着企业营销活动的质量和水平，也影响着企业研发活动、生产活动、人力资源管理、财务活动的水平。因此，需要对企业营销可行性进行科学分析，包括综合考虑企业发展战略、企业市场潜力、企业收益概率等因素，基于大数据时代企业营销环境，预测评价企业经营状况，得到企业市场营销的结果，规避企业营销风险，有效对接大数据市场。
2.2增强企业营销系统适应力
防范大数据时代企业营销风险，最大化降低企业营销活动风险带来的冲击，需要增强企业自身营销系统的适应能力，以灵活、独立、即时的企业营销决策保障营销活动顺畅，在企业营销活动中实现真实性、即时性信息渠道畅通。制定企业营销大数据小组，不断完善企业营销预警系统，保证企业营销活动高效开展，化解大数据营销风险。企业以项目小组形式，构建大数据营销分析小组，专门分析市场海量信息，抓住有效信息和客户心理，推出完善的营销方案。同时，还需要有效应对营销突发事件，获取应急信息数据，针对企业营销活动中的风险点设立预警机制，其中主要包括监控功能、诊断功能、纠错功能、辅助决策功能、健全功能。
在大数据背景下企业营销，首先要收集各类市场数据信息，动态跟踪企业营销活动及风险转化机制，监测营销活动预警值和实际值，及时发现营销异常活动；其次，深入分析判断营销异常活动，寻找并确定异常根源，并根据异常根源，诊断和纠正营销活动偏差，让其回到正常轨道；再次，在诊断过程中，结合企业营销活动预警信号，整理并分析企业营销决策信息，做出科学可行的营销决策；最后，通过企业营销预警系统，整合企业营销活动中的资源，将企业营销风险环节提炼并上升共性规范，增强企业营销活动的适应力。
2.3有效整合传统营销和创新营销
大数据时代企业营销创新是基于传统营销活动实现的，所以要有效整合企业传统营销和创新营销，为企业大数据营销提供依据。第一，大数据时代背景下，企业传统营销是相对有限的，难以全面覆盖大数据市场，而且大数据带来市场海量信息，企业传统营销渠道也有限，难以准确判断分析市场信息和客户需求，导致企业营销活动往往错失市场机会。这就需要企业紧抓大数据营销优势，将企业传统营销渠道拓展，以全新有效的方式实现企业和市场、客户的相互交互，紧抓市场需求和客户喜好，实现传统和创新的良性互动。企业面对大数据营销，有机结合传统营销和创新营销，实现企业整体营销功效，获得企业营销成功。
结论
在大数据时代背景下，企业营销想要实现扩张和管理的平衡，需要加强企业文化的建设，不断满足客户需求，创新企业服务，深入分析市场信息，细化市场结构，融入大数据时代元素，为客户提供个性化服务，培育客户忠诚度。笔者在文中从营销环境突变角度、营销系统震荡角度、营销管理失效角度看营销系统事故，剖析营销风险转化机制，提出大数据时代企业营销可行性分析、增强企业营销系统适应力、有效整合传统营销和创新营销防范对策，有机结合传统营销和创新营销，完善企业营销组织体系，健全企业营销预警机制，紧抓大数据市场机会，实施企业营销战略管理，增强客户市场体验，提高客户满意度，实现企业稳健营销。
参考文献：
[1]卢珍宏.探讨大数据时代的营销变革[J].市场营销，2015（05）
大数据营销计划范文2
关键词： 大数据；精准营销
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）29-0007-03
大数据作为一种新兴的数据处理技术，最早可追溯到20世纪80年代的美国。如今，商业银行在信息化的迅速发展中，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据等。大数据需要做的就是从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术也已逐步开始在业务中获得实践和尝试。
基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台的模型分析结果，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。
1 应用基础
1）物理基础。利用Hadoop平台作为大数据架构的物理基础，首先需要对商业银行整体的数据量作出评估，计算出需要设置的节点个数。在此基础上确定Hadoop中的每一块组件是否适合并能满足目前及未来的业务处理需求。Hadoop的物理架构如图1所示。
2）数据基础。商业银行需要在对内外部数据梳理、清洗、整合和建立映射的基础上，将各类不同数据关联成为一个有机整体，并构建统一的数据划分维度体系，以此作为大数据平台的数据基础。
数据基础基础主要由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块，如图2所示。
2 应用需求分析
为获得更好的精准营销效果，并实现全流程的精准营销解决方案。整体的应用目标是希望依托大数据平台的分析结果在线获取客户的各类信息，再通过模型分析、客户个性化需求、不同产品的特点等，在客户与产品之间建立精准的对应关系。在业务操作上，还应当能帮助客户经理对客户做出准入判断、提供营销方案、实现限额管理、定价指导等智能决策信息。这些应用目标可以拆分成如下应用需求：
1）客户挖掘功能。精准营销的首要目的就是寻找目标客户，只有寻找到精准的营销对象才可能实现最终的精准营销结果。客户挖掘功能应当从不同角度、不同渠道进行挖掘，最大程度发掘潜在客户群。
2）智能决策引擎。在获得客户挖掘结果后，精准营销应用的下一步功能应当是针对具体客户，提供一整套智能决策方案，包括客户准入判断、产品推荐、定价指导等。对于集团客户、上下游客户或关联方客户等，还应当能够提出整体的营销计划。
3）业务统一工作平台。精准营销系统除了可以提供精准营销的方案、计划等决策结果，还应配备完整的业务操作平成业务实现。业务统一工作平台可以实现整个精准营销从客户挖掘直至业务完成的各工作环节，最大化程度缩短业务操作流程、减少贷前调查复杂程度，实现精准营销的“一站式”操作。
4）全生命周期的营销计划。精准营销的应用不应只以单次营销为目标，而是应当从纵向和横向两个方向提供持久的精准营销计划。纵向的可持续是指跟随客户的成长过程，在客户不同时期提供适时提供客户需要的产品和服务；横向的可持续是指通过集团客户、上下游客户和其他关联方客户不断挖掘目标客户，扩大精准营销范围。
3 系统功能详述
下面针对应用需求分析，从系统实现上把应用需求分解到系统功能点上进行详细描述。
1）客户类型初分。对于不同类型的目标客户，精准营销模型应当给出具有针对性的营销方案。因此需要对大数据平台里的所有客户进行类型的区分。建立合理的客户类型初分体系是精准营销的基础。客户类型初分可以按照图3给出的体系进行划分。
值得指出的是，在精准营销应用中，对公客户和零售客户并非完彼此独立。完备的精准营销应用应当具备从对公客户中挖掘零售客户或从零售客户中挖掘对公客户的功能。
2）准入客户筛选。客户准入筛选是对客户质量进行把关的工具，良好的客户准入筛选标准是确保客户质量、引导客户结构的保障。实践中考虑根据大数据平台的黑白灰名单对客户的准入进行判定：原则上白名单客户属于精准营销判定的推荐客户；黑名单客户则是禁止准入的客户；灰名单客户可设为风险提示类客户。
3）客户信息整合及验证。利用大数据平台打通内外部数据、不同业务数据、不同结构数据之间的壁垒，形成以客户为中心的“一户一条”数据记录。
为确保精准营销结果的准确性，还应建立严密的客户信息验证机制。客户信息校验包含两方面：一是错误信息的验证，如同一企业在不同系统中的行业分类存在差异，大数据平台将设置校验规则判定哪一来源数据正确，并自动用正确数据覆盖错误数据；二是数据时效的验证，如大数据平台有多个来源提供某个企业的营业执照有效期，系统将自动获取最新的日期作为改企业的营业执照有效期。
4）客户及场景标签设定。根据精准营销的不同角度设定不同类别的标签，标签应当具有灵活性，可以随着业务发展和精准营销场景的变换随时增减或改变。标签的设定主要包含以下几类：
客户标签： 主要区分客户的属性特征，如职业信息可设定诸如企业高管、普通白领、职场新人、全职妈妈、小企业主等。
事件标签：主要根据客户生活场景或者银行业务场景设定标签，如对于客户生活场景可能出现的标签包括买房、买车、装修、出国等。
大数据营销计划范文3
关键词：大数据；旅游管理；应用
大数据的应用，可以帮助旅游企业快速地整理出客户信息，汇总分析客户的旅游喜好，根据不同客户的不同需求，制定出最适合客户的旅游产品，提高客户满意度，进而促进旅游企业的发展。要想促进旅游企业的快速发展，就必须合理利用大数据，将大数据应用在旅游管理发展中至关重要。本文就大数据在旅游管理中的应用进行探讨。
1将大数据应用在旅游管理中的目标
信息技术快速发展，从根本上影响了人们的生活理念，人们生活方式的不断改变，信息化也快速地应用到人们的生活中，人们的生活随时都在产生信息，发现信息，并快速地将这些信息集成整理，旅游业可以通过这些数据快速地分析出自己的优势和不足，并快速地整合多种方案，满足客户多元化的需求，提高旅游业自身的发展水平。（1）提升旅游行业的服务质量传统的旅游方案已经不能满足人们的需求，所以，旅游业要顺应时代的发展，更新推出新的旅游方案来满足客户的需求。大数据对数据的全面分析，有助于建设旅游行业的景区公共服务体系，进而迎合客户的多元化需求，做到一对一服务，提升旅游行业的顾客满意服务度。（2）改善旅游行业的管理模式传统的旅游模式，掌握客户的信息量较少，不能根据客户需求合理的安排方针对策。将大数据应用在旅游企业，可以将顾客的喜好需求集成分析，为不同的顾客制定不同的旅游方案，并根据数据分析企业自身的存在的不足和特点，及时改进，全面掌握旅游企业的服务特点和客户需求，才能有效地促进旅游企业的快速发展。（3）应用大数据，更新企业的营销模式传统的旅游企业销售中，营销策略太过单一，营销方向模糊不清，企业不能顺应市场需求进行转型升级。将大数据应用在旅游企业，可以有效地帮助企业分析出目标方向，将消费人群进行分析，将分析出来的数据进行深入分析，将不同的消费群体根据消费需求进行划分，合理制定营销方针策略。通过分析市场，做出精准的预判，促使旅游企业在竞争激烈的行业占主导地位。
2现有的旅游平台存在的问题
（1）旅游数据太单一，并且没有关联数据库现有的数据。旅游平台现有的数据主要有：旅游者的信息、旅游企业的管理人员信息、入住酒店信息、出入交通工具的信息、景点游客的信息等等，这些数据组成了旅游平台，但是却很难将这些数据有效地统一起来。（2）旅游企业重点关注旅游计划，而没有将旅游过程中顾客的真实行为记录存档，单单根据旅游企业制定的旅游计划，是没有办法分析出游客的行为数据。（3）旅游平台的数据和公共平台数据关联单一，无法获取有效地信息。旅游企业想要分析数据，只能根据不同阶段的不同数据进行查找，费时、费力、给出的数据太过单一。
3大数据在旅游管理中的应用探讨
（1）大数据在省级旅游和5A旅游的应用将大数据应用在升级旅游和5旅游中，充分结合信息技术的优势，让旅游产业成功从传统旅游中脱颖而出，成功转型，通过对大数据的分析，可以研究顾客的心理需求，以及旅游产业为不同顾客制定的个性化服务。同时也可以分析出，什么类型的景区最受顾客喜爱，游客最关注的是景区的哪个景点等等，旅游企业可以根据这些数据，不断更新企业个性化服务策略，增强营销推广能力，推动可视化数据服务的快速发展。（2）将大数据应用在旅游企业，促进市场营销信息化社会，人们每天在社交平台发出成千上万条信息，这些信息来源广泛，主要包含人们的个人喜好、对产品的体验感受，消费能力等等。通过对这些数据的集成分类，形成强大的数据信息网，这些信息，预示着市场发展方向和目标，将这些信息合理分化利用，可以挖掘出有效地旅游行业市场信息、行业需求等，有助于旅游行业对现有的旅游方针及时地根据顾客需求做出调整。旅游企业利用这些有效地信息网，可以快速地了解客户需求，给出客户满意的旅游策略，提升自身产品特点，提高旅游行业服务水准，这样，旅游企业才可以在竞争激烈的市场中蓬勃发展，快速成长。
4结束语
互联网的快速发展，让信息采集更加方便，更加快速有效，各行各业已将大数据应用在自己的工作中，旅游企业更是紧跟时代步伐，运用大数据，对客户需求信息进行归纳、分析、整理，提升旅游行业自身的产品特点，并带动旅游行业成功转型，为不同的顾客提供不同的旅游策略，提高旅游行业的经济效益，旅游企业通过对大数据的分析，结合大数据提高自身营销策略，提升顾客服务满意度，进一步促进我国经济水平的快速发展。
参考文献：
大数据营销计划范文4
[关键词]大数据；市场营销；变革
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.02.131
随着近些年互联网技术与信息技术的快速发展，互联网已经成为了我们生活中必不可少的一部分，我们的社会也进入了信息化时代，每天都有海量的信息产生以及被发掘，如果将这些大量的数据信息进行有效的收集与分析，能够得到大量有价值的信息，根据这些有价值的信息能够帮助发现城市甚至社会中的多种问题，帮助管理人员快速准确地作出科学合理的决策，进而有效地解决以往很难被解决的城市以及社会问题。
1 大数据的特点及价值
在21世纪随着科技水平的不断发展与进步，互联网信息技术的快速发展，计算机与智能手机已经进入了我们每一个人的生活，也成为了我们每一个人生活中必不可少的一部分，我们每天通过这些终端进入互联网，进行办公、查阅信息、浏览网页、观看视频以及网上购物等，这些也推动了互联网大数据的发展，大数据通过采集大量的各类数据信息进行相应的分析，得出我们想要的各类数据信息，大数据具有数据信息量大、数据信息全面等突出特点，正是大数据具有的这些特点也保障了数据分析结果的准确性，很好地避免或者降低了受个别极端数据信息的影响，确保了我们需要的数据信息的准确性，大数据在获取信息来源时相对比较透明以及广泛，同时采用计算机记录信息的方式，有效地避免人工收集信息时工作量大以及人为因素的影响，很好地节省了人力资源，同时也提升了数据的准确性，此外，大数据也能通过数据分析得出准确的数据信息，分析市场需求，了解市场情况以及预测市场的发展趋势，若将大数据引入市场营销，能够有效地帮助市场营销了解市场需求，了解市场发展趋势，这将很好地改变市场营销中难以掌握市场需求情况的尴尬局面，进而使市场营销更加精准与高效化。
2 大数据对市场营销方式的改变
2.1 精准化营销
在21世纪计算机互联网时代下，人们可以通过互联网方便地浏览网页、网上查找资料以及网上购物等，这些都可以成为大数据海量信息库的信息来源，通过大数据分析消费者所浏览的网页内容、在互联网中某个产品的浏览访问量、消费者对某种产品的购买数量以及消费者对某种产品的关注点等消费者的消费行为，进而准确地掌握消费者的消费习惯和消费者的消费特点，以精准地达到对消费者的精准分析，通过这些数据信息帮助产品设计者设计出消费者喜爱乐意购买的产品，同时在大数据下还可以根据消费者的特点规划出相应的产品营销计划与相应的营业决策。另外，通过大数据对消费者的分析也能够很好地了解消费者个性化的需求，进而为个性化的消费者打造具有针对性的个性化的定制服务，以便更好地满足消费者的个性化需求，得到消费者的满意与好评，同时还可以创造更大的商机以及更好地赢得市场。
2.2 预测消费行为
在大数据时代，市场营销者可以通过大数据记录的消费者的喜好、浏览网页、对某种产品的咨询以及购买情况等组成的海量数据信息库进行综合的分析，来分析出消费者对于某种商品的喜爱程度，了解到消费者的消费习惯与消费行为，掌握消费者对产品的关注点，以及市场对某种产品的需求情况，掌握影响消费者对某种商品购买的影响因素等，进而实现对消费者的消费行为精准的预测，同时通过大数据的海量数据库，还能够准确地掌握市场变化以及消费者的购买趋势进而对市场的未来发展趋势以及市场未来对某种商品的需求量等进行科学的预测，然后根据这些预测对商品进行相应的改进，根据市场的需求来对商品进行科学合理的市场投放，实现商品的利润最大化。
2.3 产品交叉销售
在21世纪信息化时代下，通过大数据掌握的消费者的需求、消费习惯等海量的消费者的消费行为信息，对这些数据信息进行综合分析，能够很好地掌握消费者频繁购买的商品和消费者习惯性地购买的商品组合，了解消费者在购买商品时存在的不同产品间的关联性，了解消费者的消费兴趣特点以及消费者相应的消费行为模式。帮助营销人员制订出最优的商品营销方案，帮助商品营销者改进商品的营销管理模式，以及根据消费者在购买商品时存在的关联性与相应的购买习惯来制定相应的商品的搭配销售模式，进而实现商品的交叉销售，同时还可以得到消费者的认可与满意。目前通过部分大型商场的大数据分析得出的消费者的消费习惯与消费行为特点，商场制定出的营销策略在商场中的应用已经得到很好的效果。
2.4 客户关系管理
使用大数据分析，能够从海量的客户数据信息中分析出每一位客户的特点，根据这些能够准确地对客户进行科学合理的定位，然后精准地筛选出符合企业发展的客户，进而为这些客户提供更加精准化与高质量的服务，这样能够更好地得到这些客户的满意，进而牢牢把握公司的核心客户。此外，通过大数据的分析能够帮助公司企业发现潜在的客户群体，了解这些潜在的客户群体的特点，进而有针对性地开发这些潜在的客户群体，进而帮助公司拓宽市场，与相应的客艚立起长期的合作关系，这将很好地帮助企业进行产品的销售，增强企业在市场中的竞争力，实现企业更好更优的发展。
3 大数据对传统营销策略的影响
3.1 产品策略
在当前我国经济快速发展、物质生活丰盛的时期，消费者对产品的要求不仅仅是产品的质量了，而逐渐朝向产品质量+产品的个性化创意发展了，个性化的产品已经成为了当前社会的潮流，正因为如此，市场营销也朝向个性化的营销方式发展，利用大数据能够很好地掌握消费者购物习惯、消费者的喜好以及消费者购买商品的情况，通过使用大数据来分析这些，将很好地帮助市场营销者了解消费者的消费习惯以及消费潮流与趋势，进而帮助商品设计人员有针对性地设计出满足消费者需求的产品，帮助商品营销者更好地规划营销计划，最终实现商品在市场中的畅销。 3.2 价格策略
传统对产品的定价方式往往是根据商家生产该产品所需的费用+销售与运输环节的费用来确定产品的价格，在大数据时代下传统的定价方式将会被打破，商家能够通过大数据海量的消费者信息库，来分析出消费者对产品价格的接受范围，预测出消费者对商品的预期心理接受价格，以及对产品价格进行数据试验和分析，最终确定产品的价格。实现对产品的科学合理定价。
3.3 渠道策略
近些年随着我国经济快速发展，互联网在我国的快速普及，传统线下市场营销模式已经被改变，市场营销模式已经发展为了线下+线上营销的模式，在数据时代下，通过使用大数据来分析消费者线上消费习惯与消费记录，了解消费者的消费心理，进而帮助市场营销人员有针对性地制定出满足消费者需求的消费方针。另外大数据也能够对产品在线上的营销管理进行分析，帮助企业制定出更优的线上营销管理模式。同时在大数据时代下还能够帮助市场营销人员更好地投放营销广告，实现最佳的宣传效果。
4 结 论
市场营销作为产品消费中的重要环节，营销效果会直接影响到产品的销售情况，在当前大数据时代下，市场营销人员能够通过大数据分析来掌握消费者的购买习惯与购买心理，进而精准化地制定出相应的营销策略，进而达到更好的营销效果，达到消费者的满意。大数据在市场营销中的应用能够很好地解决传统市场营销中需要投入大量的人力物力而营销效果不佳等情况，在市场营销中应用大数据能够帮助营销人员洞悉消费者心理，把握市场规律，寻找市场机会，并制定出有针对性的营销组合策略，缩短了企业的市场营销规划周期，有助于企业营销活动的开展，为市场营销带来了巨大变革。
参考文献：
[1] 王婷婷，卢星宇，吴涛.互联网冲击下――格力的转型之路 [J].现代经济信息，2017（15）.
[2] 白巧兵.大数据――突破小微企业融资问题的新路径 [J].当代经济，2017（23）.
[3] 王骋婷.移踊チ网时代财务与会计的变革与创新 [J].经贸实践，2016（24）.
大数据营销计划范文5
然而，随着网络营销的诞生及大数据时代的来临，似乎这一场维持一个多世纪的角逐将会得以打破。
近期在我每天浏览的网络新闻中，“大数据”这个名词似乎总有出现。按照国际知名调研公司Gartner（高德纳咨询公司）发表报告中预测，那些懂得运用大数据的公司，他们的财政收入将于2015年前实现超越竞争对手20%之多。然而遗憾的是，目前85%的全球500强企业，还没有把握住这个时机，就要让机遇从手中划过。大数据的应用可以渗入企业的不同业务中，例如销售额预测、存货管理、客户服务等，当然更少不了网络推广这一环。新一代的营销者若想走在推广效果的最前线，必须要将大数据与网络推广相结合，实现更为科学化、数据化、自动化的管理方式和优化推广计划。
大数据对媒体策划到底有何影响？以往营销者用于考虑媒体投放的指标不外乎5种，GRP（Gross Reach Point，收视率)、CPRP（Cost Per Reach Point，每得到一个收视率百分点所需要花费的费用）、Reach（到达率）、Frequency（频次）和CPM（Cost Per Thousand，每千次曝光）。然而这些指标却有一个共同问题：不能直接反映媒体的真正价值。想象一下，假如一个你不感兴趣的产品广告，在你浏览过程中不断重复出现，你是否会感到不满？这会让用户对品牌产生负面印象。因而，在今天复杂的互联网环境里，单以媒体价格和广告出现次数作为媒体选择标准，确实有失偏颇。
大数据的出现了这些传统对媒体考量的方式。如今，大数据与归因模型相结合，对于营销者来说，才是最为合适的媒体考虑方式。简单来讲，就是营销者可以通过数据技术，将数以百计的广告表现形式进行分类，从最基本的点击率、曝光次数，到较深入的数据如广告面积、广告浏览时间长度，甚至是更为复杂的数据如逗留网站时间、离开网站后的行径、甚至购买金额及重复购买次数等，均可涵盖。归因模型为每项分类数据定制打分卡，通过对每一次广告点击进行打分，从而计算出广告真正的价值。
这种广告评分制度，从两个层面显现其重要性：
第一，以往考虑媒体，多为粗略估算媒体作为单一广告渠道价值，而忽略了媒体之间的“协同效应”。但是在信息飞速发展的今天，平均每个网民月网站浏览量多达90个，媒体不可能实现单一计算。“归因模型”的优势，在于它能显示媒体之间关系，及透过打分制度计算出媒体对广告效果的“贡献”，帮助营销者准确判断媒体预算应该如何分配。
大数据营销计划范文6
以电子商务专业《网络营销》课程为例，利用大数据、云平台技术，实现优质资源的共享，促进空间在线教学师生互动，满足学生随时随地学习、交流、讨论的需求，同时能够帮助教师实现数据分析、过程评价。
一、基于大数据的《网络营销》课程教学优势
1.整合优势资源，提升人才培养质量
传统的网络营销课程教学内容落后，教学资源匮乏，不能?m应快速发展的互联网营销方式的变化。大数据环境下教学内容能够及时整合互联网上的优质资源，适应网络营销的快速发展。设计适应大数据环境的网络营销课程教学内容，使得培养出来的人才具备制定务实可行的网络营销方案、全面综合素质及职业能力。
2.满足学生个性化需求，提高实践技能
传统的网络营销学习流程设计采用统一的授课模式，不能适应学生个性化需求。大数据环境下基于云平台的学习流程设计能制定符合学生特点的个性化学习方案。基于大数据分析及挖掘技术、借助云平台的优势，为不同特点的学生量身定制一套个性化课程学习流程，提高学生网络营销知识及实践技能。
二、基于大数据的电子商务专业《网络营销》课程教学改革
1.《网络营销》课程云平台构建
为实现课程教学内容体系改革，教学模式的改革，教学资源库的建设，必须构建支撑大数据的教学云平台。目前，我校《网络营销》课程主要是通过世界大学城云平台、C实习平台将整个教学过程延伸到在线虚拟社区，实现平台资源共享，使教学能够不受时间、地域的限制，随时随地满足教学与交流的需要。我校师生都有世界大学城云空间，并且空间容量不受限制。重要的是能随时互动并能实时掌握学生的学习情况和学习效果。首先，对存储在云端的与课程相关的各种教学资源进行收集，通过数据挖掘分析出对课程有用的教学资源信息，放到云平台；然后，对学生的学习行为，如：教学资源使用情况、项目任务完成情况、课后视频观看进度等进行平台数据分析，分析学生的学习能力、学习方式、性格特征及对资源的满意程度等信息，进行学习效果评估；最后，对学习者的未来学习情况进行预测，提出适合学习者学习的教学策略，及时完善《网络营销》课程云平台。
2.大数据环境下《网络营销》课程教学资源建设
利用大数据、云平台，汇集国内优秀教师的教学经验，尽可能使教学资源满足不同层次、不同个性学习者的需要，为学习者提供适用的教学资源：（1）建设课程标准、教学大纲、教学计划、电子教案等基本文件，让学习者了解本课程的相关要求。（2）录制与课程教学项目相关的重难点微课视频，增加与课程相关的实践教学视频，让学生直观了解项目任务如何操作。（3）建立教学素材、教辅资料等教学资源，为学习者自主能动地学习提供教学参考资料。（4）建设课程知识库、案例库、任务库等教学资料，让学生对主要的知识内容强化理解，能进行典型案例的分析，并完成跟项目有关的任务，全部课内、课外实训作业在云空间提交。（5）为学习者提供了在线辅导答疑、在线研讨、在线测试和成绩评定，实现教学过程动态评价、实时在线交流互动。（6）链接前沿专题、热点问题，让学生能时刻掌握最新的网络营销动态。
3.以在线学习或移动学习的形式、完成具体项目任务为目的的《网络营销》课程教学内容设计
以互联网思维为导向对网络营销课程进行教学改革，在教学内容设计方面以互联网营销能力培养为主线，培养能对企业网络营销业务提出系统解决方案、能制定务实可行的网络营销方案、具有全面综合素质及职业能力的人才。着重体现“重技能、强实践、促应用”的理念，主要选取了六个项目任务来组织教学：网络营销引导、网络营销市场定位、企业网络营销平台建设、网络产品在线推广、网络营销方案策划与实施、网络营销效果评估及优化。项目任务的学习可以由老师制作成微课视频，学生通过PC端、移动端随时随地进行学习，学习后完成相应的项目任务，并进行在线交流互动答疑。
4.以学生为中心的个性化《网络营销》课程学习流程设计
首先，课程团队老师共同商议讨论教学内容、分工录制教学视频。视频长度10分钟左右，按照从易到难的进阶顺序进行衔接，并将录制的视频及其他课程资源上传到云平台。学生学习教师录制的视频或是教师上传的其他课程资料。教师可以通过学生在网站上花费的时间、登录网站的频率、在某一视频停留的时间等数据，可以对学生的学习行为有更深入的了解，从而更加微观地了解学生。
接着，教师下发学习任务单并布置相应进阶练习，督促学生自主学习训练。通过云平台、微信等移动终端进行及时交流讨论。教师对学生学习的过程性数据进行分析，掌握学生学习情况，挖掘学生学习习惯和特点，以实时调整课程难易度。
最后，利用空间教研苑布置《网络营销》课程每个项目任务实训，学生在自己的班级教研苑相应的实训任务作业下回复提交，教师通过空间批阅。如果一个学生解决一个问题所花费的时间远少于其他同学，系统分析结果就会自动给予提示与线索，试图促进该学生加强学习。同时，教师能够通过信息追踪和分析，判断自己的教学方法是否有效，从而进行相应的调整。因此，每个学生都能各自拥有一套为他们量身定制的个性化学习课程。
三、基于大数据的电子商务专业《网络营销》课程教学成效
1.构建了《网络营销》课程云平台，进行大数据环境下《网络营销》课程教学资源建设，增强教师云平台建设、教学资源建设水平，提高教师教学创新能力。
2.促进了云空间在线交流、师生互动，增强学生学习的积极性，培养学生自主学习、思考问题、解决问题的能力，提高学生职业能力。
