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大数据营销的理解范文1
谷歌仍然是在线广告行业的巨无霸，在线广告收入约占其总电子广告收入的41.3%。同时，如Facebook、Twitter以及LinkedIn等社会化媒体不仅代表了新型营销渠道，也是新型数据源。从大数据角度来说，机遇不会就此完结。现在，营销不仅仅是指在广告上投入资金，它意味着每个公司必须像一个媒体公司一样思考、行动。它不仅意味着运作广告营销活动以及优化搜索引擎列表，也包含了开发内容、分布内容以及衡量结果。大数据应用应像媒体整理信息一样，将源自所有渠道的数据汇集到一起，经过分析，做出下一步行动的预测――帮助营销人员制订更优的决策或者自动执行决策。
对于绝大多数的企业来说，大数据时代带来了哪些影响？对于营销人员来说，大数据时代面临着怎样的转变？带着这些问题，《新智囊》对话《大数据云图》的作者大卫・芬雷布，一起揭开大数据时代的营销面纱。
拥抱大数据时代
《新智囊》：推特、亚马逊、谷歌等公司，一定是走在大数据时代前沿的，那么对于其他大部分公司来说，大数据对他们影响最大的是什么？
大卫・芬雷布：在接下来的几十年里，大数据都会是最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业。大数据可以帮助企业领导者做出更理智、更明智的决策。大数据在十年前成本是十分昂贵的，而如今成本在下降，现在的价格是以前的十分之一，所以对于企业来说，就可以更好地进入这个领域，去利用和分析数据。在应用方面对小公司来讲则有很大的好处，举个例子来说，一家咖啡店可以根据分析数据来确定选址，帮助其获得最大化的收益。
大数据本身有助于提升对话。营销人员拥有网站访客的分析数据、故障通知系统的顾客数据以及实际产品的使用数据，这些数据可以帮助他们理解营销投入如何转化为顾客行为，并由此建立良性循环。
大数据营销
《新智囊》：大数据营销或许也是对大多数公司来说最重要的影响之一。您在书中提到大数据营销与传统营销方式没多大关系，其更注重的是一种无障碍对话。那么，大数据时代的营销与传统营销有什么区别？
大卫・芬雷布：两者并不是完全没有关系，传统的营销是可以利用大数据去发现更好的、更多的潜在市场，让销售人员发现潜在的客户。同样也可以利用大数据在市场上去推介产品。比如网站上点击购买产品的时候会留下痕迹，企业可以根据这些数据进行更有针对性的营销。
《新智囊》：大数据背景下对营销人员提出了更多的要求，营销人员需要具备哪些能力来处理这些数据？大数据又将如何影响营销行为？
大卫・芬雷布：其实在传统营销中有一半的营销费用都浪费掉了，没有合理地使用。在大数据背景下，企业可以通过分析数据知道浪费在哪里，如何更有效地发挥其作用。在大数据时代，营销人员应该学会更高效地来花费预算。
大数据营销由三个关键部分组成：愿景、价值以及执行。号称“世界上最大的书店”的亚马逊，“终极驾驶汽车”的宝马以及“开发者的好朋友”的谷歌，它们各自都有清晰的愿景。但是单单愿景明确还不够，公司还必须有伴随着产品价值、作用以及具体购买人群的清晰表述。基于愿景和商业价值，公司能讲述个性化的品牌故事，吸引它们大费周折才接触到的顾客、报道者、博文作者以及其他产业的成员。
《新智囊》：营销组织现在更倾向于自行制订技术决策，越来越多的营销人员需要使用基于云端的产品以满足需求，那么对于营销人员来说，在大数据时代面临着哪些机遇和挑战？
大卫・芬雷布：从前公司营销系统需要创建和管理营销活动，跟踪业务，向客户收取并提供服务支持的功能，公司通常采用安装企业软件解决方案的形式，但其花费昂贵且难以实施。如今，许多公司拥有的大量客户数据都存储在云中，包括企业网站、网站分析、网络广告花费等，营销人员可以通过用户统计和产业信息知道客户或潜在客户浏览过哪项内容。
现在营销人员的挑战和机遇在于将从所有活动中获得的数据汇集起来，使之产生价值。另一个问题则是了解客户的价值，尤其是客户可以带来多少盈利。
总之，大数据的承诺就是，通过汇总所有客户活动信息，让大数据营销人员有可能将这些活动都联系起来。此举不仅能吸引更多的潜在客户，而且能使营销行为更为有效。
大数据与影响力
《新智囊》：是否可以理解成大数据不是传统意义上的“大”的数据，除了已经拥有大数据的企业之外，对于所有的企业来说，都应该有思维上的转变？
大卫・芬雷布：在未来，任何一个成功企业都应该是依靠大数据来做分析和决策的企业，之前的大数据大多是更专业的基于技术层面的，而如今，更多的公司领导者和经营者应该看到“大数据”，并能够应用到企业当中。
以亚马逊为例，亚马逊的市场份额在不断增加，其实这种行为在以前是不存在的，亚马逊是行动快的一个例子，对于行动慢的公司来说，可能真的要抓紧转变，否则他们的竞争对手会很快转变，这样就失去了竞争优势。
大数据营销的理解范文2
大数据技术给图书营销模式带来了冲击，也提供了机遇。大数据技术的诸多特征优势使图书营销的精准化、网络化、全过程化成为了可能，并实现了图书出版业务的低成本和高效益。据此，本文提出了大数据背景下有关图书营销模式创新方面的策略。
关键词：
大数据背景；图书营销；模式
一、大数据对传统营销模式的冲击
这是一个产生大数据的时代，也是一个挖掘、分析并运用大数据的时代，人口的剧增、经济的发展、生产与消费的暴涨以及社会结构的变迁都在制造着越来越多的数据信息，并成为被有心人加以利用的新兴资源和新型资产。人类社会无时不在产生数据信息，只是随着科技与经济的迅猛发展，人们制造的数据愈加繁多，尤其是随着互联网及新媒体技术的开发利用，这些信息也有了收集、储存、计算与应用的高科技手段和方法，并在各个领域中显示出极大的效益价值。在商业营销中，大数据所产生的经济效益不仅是大数据记录存储与云计算的结果，还应是理念与策略的创新。科技的发展促进营销模式的改变，首先应是理念与策略的改变，而理念与策略的改变又必须基于科技手段的运用。大数据的特征突出表现为“4V”，即大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和价值密度高（value）。［1］当营销者将客户遗留的多种海量数据进行快速处理时，获得价值密度极高的客户需求信息及市场希望空间就会非常及时准确，一改经验判断式及市场调研式的营销策略，降低营销成本不说，市场判断精度也将大大提高。这正是大数据开发的新成效。
二、大数据在图书出版营销中的价值体现
毫无疑问，图书出版业在营销模式上同样面临来自大数据的冲击，当然也迎来难得的机遇。一方面，社会化媒体的崛起加剧了整个社会的“碎片化”生存状态，导致图书消费领域的“碎片化”发展趋重，［2］大众品牌的影响力在迅速下滑的同时，个性化消费却随着生活方式的改变而提高，追求自我、追求个性将成为未来图书产品策划、品牌定位及媒介宣传的主要依据。另一方面，数字信息技术的发展也使得图书出版从纸质时代向数字时代的转化成为可能，使图书产品在便携带、大容量、可复制、好存储及快阅读等各方面都将发生质与量的改变与跃升。在这一前提下，如能运用大数据对数字化图书出版市场信息进行挖掘、分析和计算，对图书出版及营销模式创新就会产生极大的经济效益与综合价值。首先，有利于图书出版选题的市场定位。图书选题可以理解为图书出版的内容、容量与形式。在买方市场时代，图书选题需要以市场需求来定位，以市场现有图书销售、作者及读者的基本情况与动态趋向为依据，这样才能寻求并抓住市场机会。基于大数据分析平台提供的计算结果，图书选题的市场定位能够尽可能接近精确，对于利润的最大化实现非常有益。其次，有利于实现营销策划的市场匹配。市场匹配包括对区域空间、群体阶层、受众需求及生产规模的精确计算与对接。图书出版作为一种文化产品的生产与销售，在上述因素中均和一般商品存在较大区别，运用大数据平台的精确计算可以避免图书出版与市场投放的盲目性，也可以避免经营上的损失。
三、大数据背景下图书营销模式的创新应用
（一）以精准营销作为提高营销价值的途径精准营销理念由美国营销学家LesterWunderman于1999年提出，其理念形成的基础就在于利用信息化手段来获得消费者的需求与市场化的细分，并与顾客建立双向沟通关系，以利于建立更为高效的营销模式。图书出版业务可利用海量信息建立读者数据库，再根据读者数据库跟踪分析各个行业特定人群的各种消费特点与消费行为习惯，就能使图书的选题、宣传、推广、营销更具针对性和可靠性，从而实现精准营销。例如，京东商城通过分析八千多万消费者的购买行为揭秘出网络用户的消费“规律”，其中阅读消费者的表现很有特点：喜欢《淡定的人生不寂寞》的读者会同时购买《百年孤独》；热衷健身的用户居然也是偏爱《中国通史》的读者！对于营销者来说，这该是何等重要的信息。显然，只有通过大数据信息的充分挖掘与运用，图书出版才能准确掌握消费者的真实需求与偏好，为图书产品的市场营销做出精准策划。需要指出的是，精准营销必须做好两个环节的工作：一是利用大数据进行市场测算，以充分预知图书市场的基本状态；二是利用大数据推动营销的开展，不断调整与完善销售策略，以最大化提高精准营销的价值。
（二）以网络化营销作为促进营销效益的手段利用大数据分析技术是推动图书网络化营销的有效模式。除了大数据技术，互联网（移动互联网）技术与新媒体技术也是必需的技术依托，如此才能适应越来越“碎片化”、快节奏、移动式、个性化的阅读方式，满足与之相应的阅读消费需求。当当、亚马逊、京东等电商都拥有自己的网上书店，使读者能通过网络直接获取图书信息并购买阅读。图书网络化营销不能仅仅理解为新销售渠道的开拓，它至少应包含三个层面的工作：一是借助网络进行图书销售。网络技术与多媒体技术对信息的传播特征决定了这一销售渠道将能获得更多不同读者的阅读消费。二是借助网络进行阅读销售。数字化时代的图书可以是传统的纸质形式，也可以是电子图书或网络图书，图书形式的革命必然产生阅读形式的创新，所以网络阅读销售必然以新的阅读方式如在线阅读促进销售规模的壮大，并以新的支付方式（网络支付）加快图书营销的速度和营销模式的更新。三是借助网络进行销售服务。销售服务是对阅读者的关心，也是对营销者的关注，借住网络营销平台可以为读者提供信息、在线支付、购买阅读等服务，也可以利用访问来源、点击分布等所产生的大数据分析得出读者的消费需求与偏好，以利于营销策略的调整。总之，大数据在包括图书出版在内的网络商业营销中发挥了强大的功能，亚马逊能从图书销售商发展为集图书出版与销售于一体的综合服务商，其转型推力就是掌握了消费者的消费数据，并依此准确进行市场定位、有序实施市场拓展，最终成长为图书市场的强大竞争者。
参考文献：
［1］金明，寇莉.大数据背景下营销模式变革对策研究［J］.经济研究导刊，2014（25）：94-95.
大数据营销的理解范文3
讯：毫无疑问，这是一个大数据营销的时代。大数据业已成为互联网企业的重要资产，全球的数据量正在以每18个月翻一倍的惊人速度增长。全球畅销书《社会消费网络营销》的作者拉里·韦伯就认为，所谓大数据，包括企业信息化的用户交易数据、社会化媒体中用户的行为数据和关系数据以及无线互联网中的地理位置数据等。
进入到收集数据的黄金时期，如何整合这些数据成为企业未来的关键任务，而借助于大数据展开的大规模个性化营销也将成为企业未来的核心竞争力。2013年5月29-30日，国内专业的网络营销会议举办机构赢时代将在中国无锡举办2013年GOMX全球网络营销大会(以下简称GOMX)，本次GOMX大会数据分析专场就将针对如何提升大数据时代下的企业核心竞争力带来《更智能的分析和数据驱动取向将如何提升你的CRM》、《如何收集、解读并使用你的网站分析数据》、《移动互联网时代的大数据挖掘》和《网商关注的那些数据》等精彩纷呈的演讲内容。
身处大数据营销时代，机遇与挑战并存，大环境改变、媒体变革、应用丰富、终端变化等无一不改变着消费者的生活方式和消费行为，相应的，企业的营销思维和营销方式也正随之改变。国内专业的网络营销会议举办机构赢时代CEO曾荣群就明确指出，在网络整合营销中，数据的价值表现为可以帮助广告主找到目标受众的属性和与之契合的整合媒介平台，从而通过媒体平台释放传达品牌主张，成功实现网络营销。
而通过各项数据分析，可以帮助企业对用户行为的追踪和理解更加具象，同时从多维度关注用户、洞察用户。可以说，对数据的研究即对受众的研究，受众习惯的变化将直接指导品牌营销的方向。本次GOMX大会的数据分析专场已邀请到《New Internet:大数据挖掘》的作者谭磊、速淘COO俞冰及品众互动、天拓、管易等等行业内众多知名企业高层代表出席并发表精彩演讲。嘉宾的分享主题更是涵盖了众多时下热门及企业关注的内容，相信这些实用热门的数据分析经验分享必将给广大与会者带来新的启迪和思索。(来源：美通社)
大数据营销的理解范文4
[关键词]大数据；中小企业；网络营销；网络信息
1.引言
“大数据”是现代高科技时代的产物，2012年起被越来越多的国人提及，这不仅是技术上的变革，更是为我们提供了一个有效方法，对社会经济生活各个领域产生了深远的影响。据CNNIC的第36次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2015年6月，我国网民规模达到6.68亿，互联网普及率达到48.8%，通过互联网，掌握和使用大数据，可以为中小企业制定新营销方案提供依据，为企业创造更多财富。
中小企业以其独特的优势在国民经济发展中占有越来越重要的位置，成为经济的新增长点，解决了社会就业难题，对于建设和谐社会具有不可替代的作用。网络营销是借助互联网信息技术以实现企业营销目标所开展的各种营销活动。在大数据时代，有很多我们以前不敢想的事情发生，例如，在淘宝平台，商家可以经过大数据的筛选，了解整个行业各品牌的销售状况，了解商家的排名和消费者的消费喜好。随着网络营销在中小企业中的普及率不断提高，有必要分析大数据时代下中小企业网络营销存在的问题并提出有针对性的对策供其参考。
2.中小企业网络营销现存问题
2.1大数据处理能力较弱
由于中小企业资金有限，不能全力投放到网站建设和网络营销中，导致其运营和管理方面存在效率低下、功能残缺等弊端，不能全面开发、维护和利用。又由于网络数据巨大，只有具备较强的信息技术处理能力才能对海量数据进行处理，而中小企业基础建设和人才的匮乏，很难支撑和完成各项功能，很难充分利用大数据提供的信息资源改进产品和提高销售水平。
2.2复合型网络营销人才短缺
面对快速发展的信息技术和网络营销手段，中小企业缺少既懂得网络技术又精通营销的复合型专业人才。本身各高校人才培养相对滞后，社会上懂技术又有实践经验的人才匮乏，又由于中小企业的待遇和发展前景不能够吸引专业人才，导致与大企业竞争处于劣势，缺少人才就不能很好利用大数据和现代营销工具，使中小企业网络营销发展受到限制。
2.3网络信息安全问题严重
大数据时代个人信息泄露严重，引起客户不安全感，制约了网络营销的发展。中小企业可以通过分析浏览器记录的客户浏览习惯和购买兴趣，可以根据消费者行为分析发现潜在客户和新商机，创造出更大利润，但客户的个人信息同时也被掌握，如何保护客户信息不仅仅是技术上的完善，还要有法律上的保障措施。目前，我国缺少相关法律法规，规范合理合法使用大数据的行为。
2.4配套服务水平有待提高
中小企业由于电子化水平的局限，影响了网络营销的实际效果，商品介绍、在线咨询、货款支付、物流配货、售后服务等配套服务水平都不尽如人意，沟通不畅，影响客户的购买积极性。大数据时代，中小企业如果不能收集、分析客户相关信息，提供有针对性的服务，必将在与其他企业的竞争中被打败。目前，特别是物流和售后服务方面问题较多，不能满足客户的要求，制约其发展。
2.5网络营销效果评估检测机制不健全
很多中小企业对网络营销理解不够，只是在网络平台上进行产品销售，以为只是增加一个分销渠道，认为销售增长就是评价好坏的标准，没有真正站在长期发展的高度提高企业社会知名度、提高品牌价值，没有利用大数据从客户角度分析以满足客户需求，提高客户忠诚度，更没有用专业的效果评估检测手段对网络营销效果进行评测，直接影响企业未来发展。
3.基于大数据中小企业网络营销的对策
3.1重视网站建设和运营管理
中小企业要真正意识到网络营销的意义和无限潜力，重视网站建设，结合企业特点设计科学的网络推广方案，以客户为本，依据大数据分析客户的需求变化和购物喜好，加大资金投入力度，用心维护网站，实时更新和利用，根据越来越多样化和个性化的需求，有针对性地开展网络营销活动，提高浏览者兴趣，保持客户的忠诚度，最终实现销售的稳步增长。
3.2加强复合型网络营销人才队伍建设
中小企业面对复合型网络营销人才不能满足需要的现状，应采取多种手段，一方面加大企业现有人员的培训力度，加强网络技术和营销方面的专业知识培训，增强实操能力；另一方面加大企业投入力度，运用有效的激励机制吸引高水平复合型专业人才加入到企业中，组建人才队伍，不断完善选人、用人机制，适应时代要求，利用现代信息技术更好地完成网络营销工作。
3.3完善网络信息安全法律法规
网络信息安全的保障问题是推进网络营销发展的基础条件，每名消费者都希望消费行为发生时自己的个人隐私权得到保护，企业有义务在利用大数据的同时提供安全保障措施保护好客户的隐私安全，赢得客户信任。政府必须给予支持，完善网络安全的相关法律法规，同时进行监督，严惩破坏网络秩序的违法行为，打击虚假广告、个人信息泄露，保证网络环境的安全和稳定。
3.4提高网络服务水平
中小企业要重视网络服务，完善相关制度，优化网络营销系统，根据大数据分析结果提供个性化、24小时贴身服务，做到以客户为中心，达到客户满意为止。安全快捷的网上支付环境，特别是物流渠道的选择，要高效、迅捷，保障物流更好服务于现代网络营销。满意的售后服务也是中小企业必须做到的，针对客户的需求和诉求，建立完善的售后服务系统，保障企业良好信誉。
3.5建立科学的网络营销效果评估检测体系
中小企业要采用科学有效的网络营销效果评估检测手段，通过对比参考标准进行指标体系的核算，多方位、多角度、客观评价网络营销效果，及时发现和分析网络营销过程中存在的问题，针对竞争对手情况并结合自身实际提出改进方案，完善网络营销方法，并要进行动态的调整和更新，达到更好效果，对企业产生长远有益的影响。
3.6采用网络营销新手段
社会的发展和技术的进步，创新出新的营销手段。中小企业要适应时代变化趋势，结合自身特点，利用大数据分析客户需求，选择灵活有效的网络营销新手段，如通过与百度等大型门户网站合作，提升搜索频率和被访问次数；借助网络社区和论坛等开展针对化营销；应用微信、手机APP等进行企业品牌推广，降低成本，争取更多商机。
大数据营销的理解范文5
“社会化媒体的广泛应用带来了海量的数据。数字科技本身发展其实越来越深刻影响到营销的方法论以及营销的效率，这个时代已经完全不是此前单纯的数字媒体化年代。”腾讯网络媒体事业群总裁刘胜义在2012腾讯智慧峰会上说。
Big Data，Big bang!
大数据产生大影响。有数据显示，Twitter平均每天产生3.4亿的消息，而Facebook每日则有40亿的信息扩散。随着社交网络的全球扩张，数据大爆炸正在改写营销规则。而基于对大数据营销价值的挖掘成为在线营销领域面临的课题。
英国当代数学家及人类学家托马斯?克伦普在其《数字人类学》一书中提到，数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。因此在大数据的背景之下，问题的关键已经不仅包括用户说的是什么，还包括用户是谁？做了什么？
基于此，腾讯认为大数据的营销价值，是随着实名制社区和电子商务的普遍化，用户之间所产生的人际关系链，也就是人脉价值，通过这种人脉最终实现交易数据跟交互数据的融合。“我们有能力将腾讯用户的在线行为跟各个品牌的消费行为更加准确地关联起来，”刘胜义表示。
实际上，刘胜义的信心是有根据的。北京大学陈刚教授以为，企业在互联网中应逐渐转型，借助数据库技术为生活服务。其实定位于在线生活一站式服务平台的腾讯在用户数据库上早就开始布局，包括在资讯端、关系链、多种网媒产品应用领域都取得了重要的成绩与进展。现今，腾讯已经坐拥7亿QQ用户、4.25亿微博用户、2.024亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户，成功积累了拥有中国极尽完善的网络媒体数据库。
“网络媒体正在从单纯的内容提供方进化成开放生态的主导者，大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。”刘胜义强调。也就是说腾讯大数据的价值在于能更加智能地提升精准广告能力，给品牌企业带来更高的投资回报率。
在变动中保持主动
大数据能产生巨大的营销价值，然而要在大数据时代淘金也并非易事。
正如现代信息论的创始人申农所定义的，信息是不确定的消除。然而在大数据时代，整个营销系统的变量越来越多，各种新势力与传统力量在系统中不断耗散与协同。这些日益增加的复杂性最终导致了整个系统的目标慢慢开始失焦，营销系统开始失控。“混沌、失控、非线性”等等词汇成为整个时代的典型标签，那些在传统营销时代原本理所当然的方法论开始变得不确定。
终于品牌营销者慢慢发现，信息大爆炸所带来的非但不是整个品牌营销系统确定性的增加，相反却成为了《连线》杂志创始主编Kevin Kelly所谓的失控可能性的增加。从诺基亚的衰落到雅虎的式微，腾讯发现，似乎连续不断的环境变动开始让很多企业巨头的发展变得越来越被动。
怎样才能在变动不居的营销环境中生存并变得强大？腾讯认为，唯一的出路是自己主动创新去进化适应持续变动的复杂环境，而这正是达尔文进化论的核心要义所在。
从聚众时代的1.0到分众时代的2.0，再到开放时代的3.0，整个腾讯智慧方法论一直在不断丰富自己，通过持续的进化来与变动的营销环境相适应。另一方面，腾讯智慧自始至终保有的创新基因也决定了该方法论能够在各个不同时代、不同行业领域都有相同的普世价值。
“MIND3.0的普世价值体现在它不仅能应用于腾讯内部在线营销平台，而且在整个中国在线营销领域都具有前瞻性、体系性和指导性。”腾讯全国策划总经理翁诗雅指出：“当然在另一方面，目前只有腾讯的在线营销平台才能够让MIND3.0的营销方法论实现最大的效果。”
那么究竟什么是腾讯MIND3.0？根据翁诗雅介绍，MIND为可衡量的效果Measurability、互动式的体验Interactive Experience、精准化的导航Navigation、差异化Differentiation这四个定义的组合。具体来说，在效果衡量上，MIND3.0是多元化的衡量标准趋于谱系化，满足广告主更细分的营销目标；在互动式体验上，则是互动的方式和渠道更趋多元化，品牌与合作伙伴一同为用户创造价值；在精准化的导航上，腾讯智慧开始利用动态、多维、开放的社会化标签的自由组合，通过智能平台实现精准定向；最后在差异化定位上，腾讯MIND3.0则体现在基于用户的个性需求提供因人而异的内容和创意输出。
不难发现，MIND概念的创新从关注广告到关注人与人脉，关注人群背后的数据与需求，并通过腾讯强大的用户平台、关系链及营销工具，为品牌提供高效的社会化营销解决方案。
全球畅销书《社会消费网络营销》作者拉里?韦伯认为，目前已经到了收集数据的黄金时期，而如何整合这些数据成为品牌营销未来的关键任务。如果说在大数据时代，腾讯通过多年的战略布局所积累的用户数据库已经打造了坚实的营销基础，那么腾讯如何整合这些大数据呢？
翁诗雅认为，全新进化后的腾讯MIND3.0有三大自主方向完成整合任务，为品牌创造价值。这三个自主方向分别是社会化广告的产品体系、高效的营销解决方案和效果优化体系。
据了解，腾讯今年已经全面启动社会化战略，实现对旗下腾讯网、腾讯视频、腾讯微博、QQ空间等网媒产品平台的社交化改造以及平台融合，形成了腾讯全网最大、最活跃的社交网络，各网媒产品也在战略指导下进行升级。
至此，围绕人脉这一核心要素，在大数据时代，腾讯社会化营销平台提供打通的用户产品、数据库的营销工具，而腾讯MIND3.0则通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘，深描每一个用户族群，通过差异化标签在品牌和受众之间建立社会化的营销关联。
举例来说，对于成熟妈妈与新生儿妈妈两个细分族群，腾讯智慧能通过对大数据的智能分析得出差异化洞察和针对性的沟通策略。如腾讯认为，成熟妈妈是一群理智的玩乐女人帮，在娱乐应用上，最喜欢游戏，音乐和古装剧，在资讯上，旅游和理财两不误，在社交互动层面，以QQ群，鲜花工坊与日记为主；而新妈妈们在腾讯看来是社交活跃时尚辣妈，她们更关注数码产品的微博，是一群勇于尝鲜的时尚族群。
通过深度的洞察，再借助IMPRO、腾讯效果推广以及社交广告投放系统等技术平台，分别针对两个族群进行客制化沟通策略，从而最终让腾讯用户转化为品牌的消费者，实现品牌价值。
是的，在大数据时代，只有运用富有前瞻性的营销智慧才能真正去洞悉系统环境的变化，进而找到最佳的进化路径。而随着营销方法论MIND 3.0版本的不断完善，我们看到，“应势而变、因人而熠”的腾讯智慧已经做好了足够的应变准备。
自被麦肯锡首次提出之后，大数据一直是一个老生常谈的概念，而今腾讯要赋予它新的价值与内涵。
“社会化媒体的广泛应用带来了海量的数据。数字科技本身发展其实越来越深刻影响到营销的方法论以及营销的效率，这个时代已经完全不是此前单纯的数字媒体化年代。”腾讯网络媒体事业群总裁刘胜义在2012腾讯智慧峰会上说。
Big Data，Big bang!
大数据产生大影响。有数据显示，Twitter平均每天产生3.4亿的消息，而Facebook每日则有40亿的信息扩散。随着社交网络的全球扩张，数据大爆炸正在改写营销规则。而基于对大数据营销价值的挖掘成为在线营销领域面临的课题。
英国当代数学家及人类学家托马斯?克伦普在其《数字人类学》一书中提到，数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。因此在大数据的背景之下，问题的关键已经不仅包括用户说的是什么，还包括用户是谁？做了什么？
基于此，腾讯认为大数据的营销价值，是随着实名制社区和电子商务的普遍化，用户之间所产生的人际关系链，也就是人脉价值，通过这种人脉最终实现交易数据跟交互数据的融合。“我们有能力将腾讯用户的在线行为跟各个品牌的消费行为更加准确地关联起来，”刘胜义表示。
实际上，刘胜义的信心是有根据的。北京大学陈刚教授以为，企业在互联网中应逐渐转型，借助数据库技术为生活服务。其实定位于在线生活一站式服务平台的腾讯在用户数据库上早就开始布局，包括在资讯端、关系链、多种网媒产品应用领域都取得了重要的成绩与进展。现今，腾讯已经坐拥7亿QQ用户、4.25亿微博用户、2.024亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户，成功积累了拥有中国极尽完善的网络媒体数据库。
“网络媒体正在从单纯的内容提供方进化成开放生态的主导者，大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。”刘胜义强调。也就是说腾讯大数据的价值在于能更加智能地提升精准广告能力，给品牌企业带来更高的投资回报率。
在变动中保持主动
大数据能产生巨大的营销价值，然而要在大数据时代淘金也并非易事。
正如现代信息论的创始人申农所定义的，信息是不确定的消除。然而在大数据时代，整个营销系统的变量越来越多，各种新势力与传统力量在系统中不断耗散与协同。这些日益增加的复杂性最终导致了整个系统的目标慢慢开始失焦，营销系统开始失控。“混沌、失控、非线性”等等词汇成为整个时代的典型标签，那些在传统营销时代原本理所当然的方法论开始变得不确定。
终于品牌营销者慢慢发现，信息大爆炸所带来的非但不是整个品牌营销系统确定性的增加，相反却成为了《连线》杂志创始主编Kevin Kelly所谓的失控可能性的增加。从诺基亚的衰落到雅虎的式微，腾讯发现，似乎连续不断的环境变动开始让很多企业巨头的发展变得越来越被动。
怎样才能在变动不居的营销环境中生存并变得强大？腾讯认为，唯一的出路是自己主动创新去进化适应持续变动的复杂环境，而这正是达尔文进化论的核心要义所在。
从聚众时代的1.0到分众时代的2.0，再到开放时代的3.0，整个腾讯智慧方法论一直在不断丰富自己，通过持续的进化来与变动的营销环境相适应。另一方面，腾讯智慧自始至终保有的创新基因也决定了该方法论能够在各个不同时代、不同行业领域都有相同的普世价值。
“MIND3.0的普世价值体现在它不仅能应用于腾讯内部在线营销平台，而且在整个中国在线营销领域都具有前瞻性、体系性和指导性。”腾讯全国策划总经理翁诗雅指出：“当然在另一方面，目前只有腾讯的在线营销平台才能够让MIND3.0的营销方法论实现最大的效果。”
那么究竟什么是腾讯MIND3.0？根据翁诗雅介绍，MIND为可衡量的效果Measurability、互动式的体验Interactive Experience、精准化的导航Navigation、差异化Differentiation这四个定义的组合。具体来说，在效果衡量上，MIND3.0是多元化的衡量标准趋于谱系化，满足广告主更细分的营销目标；在互动式体验上，则是互动的方式和渠道更趋多元化，品牌与合作伙伴一同为用户创造价值；在精准化的导航上，腾讯智慧开始利用动态、多维、开放的社会化标签的自由组合，通过智能平台实现精准定向；最后在差异化定位上，腾讯MIND3.0则体现在基于用户的个性需求提供因人而异的内容和创意输出。
不难发现，MIND概念的创新从关注广告到关注人与人脉，关注人群背后的数据与需求，并通过腾讯强大的用户平台、关系链及营销工具，为品牌提供高效的社会化营销解决方案。
全球畅销书《社会消费网络营销》作者拉里?韦伯认为，目前已经到了收集数据的黄金时期，而如何整合这些数据成为品牌营销未来的关键任务。如果说在大数据时代，腾讯通过多年的战略布局所积累的用户数据库已经打造了坚实的营销基础，那么腾讯如何整合这些大数据呢？
翁诗雅认为，全新进化后的腾讯MIND3.0有三大自主方向完成整合任务，为品牌创造价值。这三个自主方向分别是社会化广告的产品体系、高效的营销解决方案和效果优化体系。
据了解，腾讯今年已经全面启动社会化战略，实现对旗下腾讯网、腾讯视频、腾讯微博、QQ空间等网媒产品平台的社交化改造以及平台融合，形成了腾讯全网最大、最活跃的社交网络，各网媒产品也在战略指导下进行升级。
至此，围绕人脉这一核心要素，在大数据时代，腾讯社会化营销平台提供打通的用户产品、数据库的营销工具，而腾讯MIND3.0则通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘，深描每一个用户族群，通过差异化标签在品牌和受众之间建立社会化的营销关联。
举例来说，对于成熟妈妈与新生儿妈妈两个细分族群，腾讯智慧能通过对大数据的智能分析得出差异化洞察和针对性的沟通策略。如腾讯认为，成熟妈妈是一群理智的玩乐女人帮，在娱乐应用上，最喜欢游戏，音乐和古装剧，在资讯上，旅游和理财两不误，在社交互动层面，以QQ群，鲜花工坊与日记为主；而新妈妈们在腾讯看来是社交活跃时尚辣妈，她们更关注数码产品的微博，是一群勇于尝鲜的时尚族群。
通过深度的洞察，再借助IMPRO、腾讯效果推广以及社交广告投放系统等技术平台，分别针对两个族群进行客制化沟通策略，从而最终让腾讯用户转化为品牌的消费者，实现品牌价值。
大数据营销的理解范文6
Teradata成立于1979年，是目前美国前十大上市软件公司之一，也是全球最重要的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商之一。在今天，数据对于企业的意义已经远远不同于30年前。能够从浩如烟海的数据中找到有效信息，并分析出其背后的商业价值，正逐渐成为企业的核心竞争力之一。对于Teradata这样的“数据专家”而言，大数据时代即意味着黄金时代——目前Teradata在全球拥有2400多家客户，业务领域超过十大行业。全球主要行业的领军企业基本都是其客户，在使用数据服务的航空公司中，其市场占有率更是达到100%。根据Teradata天睿公司大中华区首席执行官Aaron Hsin介绍，最近几年Teradata在大中华区的业务发展速度一直快于全球平均增长速度。预计未来两年，大中华区将成为美国市场之外最大的市场。他说：“Teradata的业务目标就是通过数据分析，协助客户获得数据的洞察力，帮助客户实现业务的成功。”
数据架构
Teradata一直在研发结构化数据仓库领域的尖端技术，目前提供的服务主要包括硬件、平台产品、咨询服务等。比如最近几年由于大数据的需求非常旺盛，Teradata在传统的数据仓库平台上做了很大的延伸，如半结构化数据、非结构化数据，文本、视频、图像、传感器等各种不同的数据，Teradata协助大量客户做多元化数据的关联应用分析，提供各种成熟平台，包含Teradata统一数据架构（UDA）。在统一数据架构里提供数据整合平台，利用开源技术Hadoop，协助各部门做多元化数据的整合。“还包括从海量的整合数据中，怎样通过尖端的数据挖掘技术，探索海量数据中的价值。同时，如何将挖掘出的数据洞察力，与数据仓库里已有的数据进行结合，比如客户关系管理系统、交易系统，进行统筹的关联分析，为企业和政府产生更精确、有效、实时的行动。”Aaron Hsin介绍道。
Aaron Hsin表示，由于数据存放在多个不同的平台，产生的价值也都不同。Teradata有多元结构化数据统一的集中管控平台，能够给用户透明的数据访问，进行跨平台式的关联数据分析，产生更高的价值。“面向未来，下一代数据架构的理论应该整合数据科学、大数据、明确的模型、现有数据和技术的整合，以满足更高业务价值的需求。下一代数据架构应该融合来自各种引擎的数据，每个引擎能够创建、存储和转化数据，而且每个引擎能够执行一个或者多个任务。Teradata在业内独家研发的‘统一数据架构’就是体现了这一思想。”Aaron Hsin这样理解数据整合的未来趋势。通过整合Teradata数据仓库、Teradata Aster大数据探索以及Hadoop平台，整合了各平台的优势。未来，Teradata还将继续演进该平台，更好地通过单一平台、SQL等常用技术处理各种类型的大数据，使其满足不同业务和使用对象需求，并且快速降低大数据应用的难度和成本。今年，Teradata还正式宣布了对于全球的中小企业适用的云平台和云技术。该平台适合全球的客户，特别是为中小企业提供按需自助的数据分析服务。
大数据思维
“数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心就是分析。”Aaron Hsin表示，Teradata将始终根据客户的商业模式以及市场需求，为客户提供定制化的大数据解决方案，帮助客户实现商业智能。
而企业要真正具备数据整合、挖掘、分析、行动的能力，Aaron Hsin认为要经历4个步骤：第一个步骤是业务驱动。相关部门去讨论所选择的业务场景，采集整合需要的一部分大数据，选择这些数据的重点在于能够快速产生价值，能够体现你所选场景的数据。第二个步骤是，一旦数据被收集且探索出价值以后，需要与已有的数据进行结合，比如客户关系管理数据、客户交易记录等数据进行关联，以产生关联价值。第三个步骤是建立大数据的分析、支持体系和文化，使企业内部对于大数据的管理、探索、分析形成共识。第四个步骤就是逐步随着大数据体现这些场景的价值，它的范围会逐步扩大，再逐步建立企业、单位内部大数据的标准，形成统一的数据格式、采集方法、使用方式等。
“我们在企业的每一步骤都能够提供很好的解决方案以及服务。尤其Teradata统一数据架构（UDA）是代表未来发展趋势的典型大数据解决方案，能够帮助整合Teradata数据仓库、Teradata Aster数据探索以及开源Hadoop等多种平台和技术的优势，使得企业获得大数据中的洞察力，并形成业务行动力，赢得更大竞争优势。”Aaron Hsin表示。
Teradata统一数据架构已经在众多企业里成功实践。例如，一家全球性大型银行，通过部署统一数据架构防止客户流失。通过该架构中的数据探索平台，客户就能通过360度的视图，发现客户的互动过程以及关闭账户行为中最常见的路径。借助Teradata的分析，减少了5%高利润客户的流失。
Teradata是西班牙电信超过十年的合作伙伴，“我们一起做的这个项目，他们可以把大数据服务的具体产品提供给各行各业的客户，比如他们的零售商。过去零售商要拓展业务、增加零售网点，他们以前的选址可能要仰赖一些毫无头绪的外部数据，更加没有组织和分析的能力。西班牙电信能够以更加精确的位置服务数据提供给零售商，比如打算在这个地区开设新的网点，就能告诉你这个地区性别的统计学、人员嗜好的统计学、年龄、时段、客流量等方面的统计数据，更精确地告诉这个网点适不适合你。”Teradata服务过的案例比比皆是，Aaron Hsin很轻易就能列出一长串，“在航空业持续面临燃油价格上涨、竞争白热化和经济动荡的逆潮时，Teradata助力加拿大最大的航空公司——加拿大航空，通过着力采用集成数据仓库，有效提升市场竞争力。加拿大航空利用Teradata旅游业逻辑数据模型为框架，指导信息整合，从而减少开发时间和成本。全球最大的机场汽车租赁品牌赫兹租车公司（Hertz）已经选用Teradata动态企业级数据仓库环境，提供全新、强大且反应迅速的分析环境基础，帮助其在整合数据基础上制定关键业务报告和决策。”
在不同的行业或企业，Teradata面对的客户需求往往都是个性化的，如何应对庞大客户群的个性需求，Aaron Hsin也给出了自己的理解：
