零售大數據解決方案范文第1篇
大數據作為一種信息,在顧客和企業之間架起了橋梁,進行飛速傳遞,為零售企業提供了前所未有的空間與潛力。企業可以通過大數據分析與挖掘,洞察到有價值的顧客信息和市場規律,精準地聽到顧客心聲,甚至比顧客更早知道和更明確自己的需要,最終能為每一位顧客推薦適合其自身的產品或服務,達到最大的營銷效果。所以,在以數據管理為主要手段的零售時代,企業急需盡快適應零售新思維,為零售新常態的形成與建立做出順應市場發展趨勢的行動,并能尋找到企業新的利潤增長點,為企業發展帶來改善。
1 大數據思維
全球暢銷書《社會消費網絡營銷》的作者拉里·韋伯認為,所謂大數據(big data)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?？梢哉f大數據是現代商業社會的一種新經濟資產,其本質是基于海量數據的互聯、量化通過先進的大數據技術實現智能、智慧化的一種新思維和新方法。簡單地說就是能搜索分析出你是誰,你需要什么,從而推薦給你需要的信息。
經驗時代已經過去,數據時代已經到來。從2009年的5000萬元到2015年912億元,淘寶通過對每天數以萬計的交易數據分析,輕松預測顧客需求,實現最優匹配的購買成交,7年時間,讓雙十一的日成交額翻了1800倍,所以,對于零售企業來說,要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值,了解顧客的消費傾向,洞察每一位顧客的真正需求,予以滿足,從而帶來巨大的商業價值及服務創新。
那么,什么是大數據思維?《大數據時代》的作者維克托·邁爾-舍恩伯格認為這種全新的思維觀至少應從三個角度去理解。
(1)關注全數據樣本而不是采樣的思維方式。企業研究顧客行為規律特點時,在無法獲得全數據信息條件下無奈選擇采樣來獲取企業所需的主要數據,去預判顧客的行為趨勢,這結果往往只能是相對準確,但如果企業能通過先進的大數據技術,就可突破企業采用采樣研究方法的困境,從而獲取更多數據信息,掌握發現樣本無法揭示的細節信息。也就是說,數據越大、信息越多,結果越真實。
(2)關注效率而不是精確度的思維方式。在小數據時代,收集的少量樣本信息對企業來說顯得彌足珍貴,所以,企業在處理數據信息時會盡量保證結構精確化。然而,在大數據時代,當擁有海量即時數據時,企業能快速洞察、預測市場和顧客的需要進行快速決策是其追求的主要目標,而非絕對的精確度。也就是說,速度就是價值,效率就是價值。
(3)關注相關性而不是因果關系的思維方式。這種思維方式推翻了傳統因果思維對有限樣本數據間的因果關系渴求,而是通過快速的大數據技術挖掘出事物之間隱蔽的相關關系(即發現跡象)。也就是說,企業只需要知道是什么,而不需要知道為什么。
除此之外,大數據思維還有一個關鍵點,即人們的思維方式要從自然思維向智能思維轉變。2016年在韓國首爾發生的圍棋人機大戰事件值得我們深思,人類所處的環境和機器居然在某些方面比人更了解自己,這種境況是違背自然環境規律的,但在數字化環境卻形成了一個趨勢。例如只要購物,淘寶網就會提供一個被顧客司空見慣的推薦,購買這件商品的人還買了其他什么商品,后來發現相關推薦的商品比自己想買的商品還要好,時間久了就產生了信任,增加了顧客黏性。所以,零售企業掌握大數據技術進行分析與挖掘,就能獲取實時的商務信息,幫助其進行企業決策、定制產品、產品銷售。
2 大數據在零售企業的應用價值
企業研究數據的最終目的還是研究顧客,只不過數據使得企業對顧客行為的追蹤和理解更加具象,可以多維度、多角度追蹤、分析和研究顧客。
過去30多年,整個零售業的主流業態經歷了從供銷社到現代化的百貨商場,再到各種大小型的超市、購物中心的演變?，F在,以淘寶商城、京東和當當為代表的電子商務則發展迅猛,嚴重威脅到傳統零售企業的生存。所以,零售企業若想成為互聯網時代、大數據商業時代的贏家,需深入挖掘利用大數據為其帶來的實際應用價值。
2.1 掌握未來消費趨勢
現代社會信息暢通,企業不僅可借助先進的大數據技術記錄用戶在互聯網上購物、娛樂、看資訊、分享等這些行為過程中產生的所有數據,同時,還可以對日常顧客交易POS數據、商品的銷售情況、企業的財務狀況等一系列數據進行整理儲存,通過對這些相關性數據的分析和挖掘,企業可以對顧客形成有效的洞察,能根據其之前的行為,對其未來的消費行為進行預判,并作出生產經營決策,例如美國的著名零售商Target能夠預測到顧客想要小孩的時間。
2.2 實現大數據精準營銷
零售企業的決策每時每刻都需要了解不斷變化的數據和顧客需求,因此,最好的工具應該可以幫助企業采取精準行動,比如可預期顧客需求、預測促銷活動的效果等,這些行動正是借助信息技術,對海量的數據進行獲取和分析,在充分了解和掌握顧客需求的基礎上,讓企業找出采購背后的潛在緣由,促成采購的原因是價格、商品的布置,還是某些因素的結合,同時可以更清晰、完整地了解企業所有的渠道、顧客行為、庫存和訂單數據,做好精準細分、定位,繼而進行精準的廣告推廣和營銷活動,以合適的方式在合適的時間,將合適的信息傳遞到合適的目標群面前,客觀上顧客需求也得到了很好地滿足,提高了顧客的轉化率,有效地降低了廣告成本,此外,根據顧客購買習慣,為其推送他們可能感興趣的其他商品和優惠信息,擴大銷售額,達到精準的效果,實現大數據精準營銷。
2.3 為傳統零售企業的轉型提供支持
對于處在互聯網壓力之下,還必須要面臨轉型的一些傳統零售企業而言,它們則是可以順應時代潮流,通過結合大數據和高性能的分析,利用大數據價值進行轉型過渡。
3 大數據時代零售企業營銷模式的創新方向
變革創新,永遠是行業保持穩健發展的主旋律。自互聯網的出現和信息技術的廣泛應用,顧客行為模式和生活習慣悄然發生了變化,零售企業原有成熟的營銷模式嚴重遇到挑戰。面對大數據帶來的改變,零售企業必須對不斷變化的市場進行分析,構建緊隨時代機遇的營銷模式,找到創新方向,尋求新的利潤點。
3.1 基于顧客需求定制個性化產品或服務
通過先進的現代信息技術,企業獲取用戶在搜索日志、社交媒體、移動端等有意或無意中留下的海量信息數據和日常門店的顧客交易數據,對其行為進行衡量和分析,并建立相應的數據體系,突破傳統營銷細分、定位只能定性的局限,能提前了解和掌握用戶需求,甚至做到“比用戶更了解用戶自己”,投其所好,來滿足不同用戶的不同消費需求,相當于顧客親身參與到產品或者服務的設計中,最終,企業生產的產品或服務正好是顧客所期待的。所以說,企業定制個性化產品或服務正是顧客潛在需求的體現,同時也提高了自身的經濟效益。例如全球時尚服飾的領先連鎖零售品牌ZARA,公司內部的全球資訊網絡會定期把從各分店收集到的顧客意見和建議作為一項市場調研大數據參與企業產品的研發和生產,直到最終實現“數據造衣”的全過程,最大程度上滿足顧客的需求。
3.2 打造智慧的全渠道零售與運營
隨著各種零售業態的并存,傳統零售和電子商務呈現水乳交融的趨勢。例如,我們在蘇寧易購網上商城上下單,選擇去實體店取貨。據統計,數字化信息影響到了實體店一半的銷售額,并且這個比例數值還在迅速增長。所以,零售企業僅靠傳統的線下實體店、電視報紙媒體、呼叫中心與顧客互動顯然是不夠的,而是需要融合網站、服務終端、社交媒體、上門服務等迥然不同的渠道,互相整合,實現全渠道零售。
全渠道零售一詞在2012年下半年才在中文媒體出現,并在眾多企業得以實踐,企業盡可能采取多零售渠道(有形店鋪和無形店鋪,以及信息媒體等)進行整合,讓顧客在享受便捷的同時與產品或服務發生真實互動,以滿足顧客、娛樂和社交的綜合體驗需求,把購物當成一種休閑體驗。也就是說,全渠道可以使顧客能在任意時間、以任意方式獲取任意想要的商品。例如:國內傳統百貨業中較早觸網的企業之一銀泰百貨,融合線上線下,形成互補,把顧客體驗做到最好作為企業核心競爭力。
當然,在面對來勢洶洶的數字化浪潮,零售企業如何把線上線下購物體驗完美融合是創新的關鍵所在,所以,企業可以在互聯網、實體店等多渠道進行布局,通過有效串聯線上與線下一體化進行運營,采集和分析全渠道中顧客交互和銷售交易有價值的數據信息,構建顧客信息的多維視圖,利用某種規則關聯及綜合起來,找到最有價值的目標顧客,通過移動和其他設備投其所好與之互動,給顧客提供一站式的智慧購物體驗,這些僅靠經驗是做不到的。
3.3 開展“一對一”的精準營銷推廣活動
傳統零售企業營銷過程中,往往會遇到“不知道50%的廣告費浪費在哪里”的問題,這其中的癥結就像是一名漁夫毫無目的地在茫茫大海里撈魚,既費時費力,又無法帶來想要的經濟效益。當前,人們不再只是手持報紙雜志或端坐電視機前因企業精心設計的廣告而簡單作出購物決定,也不會因企業坐擁優越地段、豪華門面、嫻熟促銷能力的促銷人員而改變他們購物偏好的決定,他們已經習慣利用移動終端主動搜索所需信息,在各自的社交網絡平臺公開分享自己的購物體驗和使用心得?；ヂ摼W時代,他們是信息的主動搜索者和分享者,也就是企業的產品或服務的免費傳播者,所以,傳統的粗放式廣告投放方式已無法滿足企業的發展需要。
當下,企業應重視這種以顧客為導向的新營銷模式,需要借助先進的大數據技術傾聽不同顧客的真正需求,分析顧客各自的購物習慣和特定偏好,對顧客進行細分定位,對某一群體進行有效的定向推廣,保持長期穩定的個性化互動溝通,實現“一對一”的精準營銷推廣,讓營銷投入和效果產出達到最佳效果,這就需要精準傳播。例如紅米手機對用戶在QQ空間上留下海量信息進行篩選和分析后,公司從6億Qzone用戶中選出了5000萬可能對紅米手機感興趣的用戶作為定向投放廣告和推送紅米活動的目標群體并最終預售成功。
參考文獻
[1]韓軼強.新經濟時代中小企業營銷創新策略探討[J].江蘇經貿職業技術學院學報,2011(5).
[2]馬智萍.大數據時代的中小企業營銷創新方式選擇[J].商業經濟研究,2015(4).
[3]楊春華.大數據在中國B2C電子商務精準營銷中的應用研究——以京東商城為例[J].中小企業管理與科技,2016(3).
零售大數據解決方案范文第2篇
1.1 大數據的概念
隨著計算機和互聯網在全球范圍內的大范圍普及, 全世界每天產生數以億計的數據, Cisco公司日前發布的《全球云指數年度報告》預測, 2017年全球數據中心流量將增長3倍, 累計達到7.7ZB[1]。大數據時代 (The Big Data Times) 已經來臨, 從2008年以來, 學術界、企業界和政府機構開始大量關注大數據?！禨cience》在2011年2月推出?？懻摽茖W研究中大數據問題[2], 說明大數據對科學研究的重要性。同年, 麥肯錫咨詢公司發布一份報告, 分析了大數據的關鍵技術、影響及應用等;美國政府開始啟動大數據發展計劃;2013年11月, 我國十多位院士向高層建議制定我國的大數據國家戰略。大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中, 快速獲得有價值信息的技術, 解決大數據問題的核心是大數據技術[3]。目前所說的“大數據”不僅指數據本身的規模, 也包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。維基百科對大數據的定義是:大數據是由于規模、復雜性、實時而導致的使之無法在一定時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存貯、搜索、分享、分析、可視化的數據集合, 可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等[4]。國際數據公司 (IDG) 將大數據定義為:為更經濟地從高頻率的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術[5]。
1.2 大數據的特點
提到大數據特點, 業界通常會將其歸納為四個“V”, 即多樣性 (Variety) 、海量 (Volume) 、速度 (Velocity) 和價值 (Value) 。第一, 數據體量巨大, 從TB級別躍升到PB級別;第二, 數據類型繁多, 如網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等;第三, 價值密度低, 以視頻為例, 連續不間斷監控過程中, 可能有用的數據僅僅有一兩秒;第四, 處理速度快。[6]最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、云計算、移動互聯網、互聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器無一不是數據來源或者承載的方式?？傮w來看, 大數據意味著多樣化的數據來源、巨大的數據量、快速的處理。而對于大數據的價值, 人們的解釋角度不盡相同。雖然對大數據進行有效加工會產生巨大的價值, 但大數據本身卻有著價值密度低的特點, 也就是說單位數據的價值并不高, 要在大量的數據中發現有價值的數據或者將低價值的微小數據集聚成有價值的大數據, 也是大數據技術要解決的一個主要問題。
2 零售業中的大數據及應用現狀
2.1 零售業中的大數據
零售商業在我國國民經濟中的作用日益增強, 對國民經濟增長貢獻率的日益擴大, 零售商業已開始成為引導生產和消費的先導型行業。在競爭異常激烈的零售業, 企業所面對的一個共同問題是如何吸引更多的消費者, 過去零售業更多的是用年齡、性別、教育程度、月收入去細分消費者, 然后做出營銷分析。如今更多的是使用零售業中海量的數據對消費者進行分析, 制定營銷戰略, 來增加自己的競爭力。在零售業中可以通過條形碼、編碼系統、銷售管理系統、客戶資料管理及其它業務數據等, 收集到關于商品銷售、客戶信息、貨存單位及店鋪信息等的采購人員、市場人員和廣告客戶訪問, 然后對這些數據進行分析, 為他們提供高效的科學決策[7]。例如亞馬遜可以利用顧客購買的產品、瀏覽的頁面和評論來推薦新的產品。
2.2 零售業中大數據的應用現狀
(1) 各種類型大數據無法合并調整。網絡的廣泛使用, 計算機技術的不斷發展, 零售企業中的數據大多數存在于文本、圖像、聲音、網頁等非結構化數據中, 比如淘寶商城、微博、騰訊QQ。但是由于現在零售企業中, 大多數的數據屬于非結構化的數據, 沒有將其他類型的數據進行合并調整, 有效的利用于市場營銷的分析應用中。
(2) 對大數據缺乏合理規劃。零售企業中有很多的大數據, 但是缺乏合理的規劃, 并且有效的數據分布在不同的業務模塊, 這就使這些有用的數據在企業中就被孤立。因此被分割在不同的模塊的大數據就無法進行共享和利用。導致了在零售業營銷中無法更好地使用有效的數據。
(3) 處理大數據的速度太慢。隨著經濟的不斷發展, 零售企業內部外部環境也不斷變化, 企業需要創新, 滿足顧客的個性化需求, 因此在營銷中需要對海量的數據進行快速的收集分析利用, 零售企業一旦無法快速處理大數據, 將降低其競爭力, 失去市場份額。大數據對零售業營銷的影響力正在逐步擴大, 為了讓企業能夠增加市場份額、提高競爭力、必須合理有效地利用大數據。
3 大數據對零售業營銷產生的影響
隨著大數據時代的到來, 大數據將被廣泛應用, 尤其是在零售業的營銷中。由于IT技術的發展及社交網絡的流行, 為大數據地發展提供了更好的平臺。在新浪上進行瀏覽和閱讀, 在百度、谷歌搜索問題, 在淘寶、京東商城等電子商務網站收藏、秒殺、購買寶貝, 這些都會被記錄下來, 這些數據將對零售業進行營銷分析提供良好的依據。
3.1 大數據可以細分顧客群體
在競爭激烈的零售業中, 產品的同質化已成為了普遍現象。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。海量數據和大數據的分析技術使得對消費者細分的成本和效率提高。通過大數據系統了解消費者心理對零售業有很大的作用, 特別是對營銷來說更具有特別重大和實際的意義。例如有些追求新鮮個性的消費者, 零售企業通過大數據分析每個顧客的購物記錄為其提供個性化的購物體驗, 并調整正在進行的各種市場營銷活動。大數據更可量化并細分消費者、為零售企業和消費者之間提供真正互動的交流平臺, 從而更有利于深度了解并吸引消費者參與。
3.2 大數據可以集成營銷信息和組合效率
我們常用“心中有數”這個成語來形容一個人的智慧和從容, 而大數據應用就是讓每一位經營者真正實現“運籌帷幄, 決勝千里”。一般影響消費者購買的因素還是廣告、價格、質量、陳列, 如果能把消費者喜歡的商品高效快捷的展示傳遞給消費者, 這就是營銷最主要的目的所在。作為一個零售業的經營者, 每天都要面對許多雜亂無章的數據。例如通過POS數據結合會員卡信息, 分析每日的來客數、顧客最喜歡購買的前10位商品、顧客購買商品的類型、顧客購買商品的數量等。而大數據系統的出現可以將這些海量的數據集成組合。分析出顧客的消費習慣消費偏好, 更好地應用于營銷中[8]。
3.3 大數據可以監控營銷活動的效果
顧客的每一次購買行為, 都產生一組數據:關聯購買的商品, 顧客地址, 甚至顧客在社交媒體的信息微信、微博等[9]。但這些數據既龐大又雜亂, 令人無所適從。大數據技術可以幫助商家處理、分類、掃描原始數據, 讓原本需要人力花費無窮無盡時間整理的數據亂麻變得有條有理。一直以來, 零售商都在收集此類數據, 傳統上必須運用昂貴的“數據倉庫”系統進行分析。但大數據技術的出現, 讓人們可以運用普通的個人電腦, 廉價的存儲系統和專門軟件, 讓數據處理變得更簡單也更實用。零售商可以將數據切割分解, 了解各類促銷手段比如折扣券、店內折扣等被哪些顧客采用。零售商可以發現顧客同時還買了哪些商品, 購物發生的時段。更妙的是, 零售商可以同時測試一系列的營銷手段, 看看哪種最奏效。零售商可以了解:門店人員如何合理配置, 店面規劃如何達到最優, 導致每家門店優勢和劣勢的原因。各個門店如何備貨, 具體到天氣條件會如何影響到發貨。
4 大數據在零售業營銷中的應用分析
對于零售業來說規模雖然很重要, 但是更重要的是數據的規模。也就是說要掌握大量的數據而且要有能力輕松地獲得更多的數據。在過去零售業分析企業的數據是信息系統自動產生的, 這些數據大多數是結構化數據, 零售企業依賴于這些片面數據, 并且純粹依賴經驗理論假設和價值觀應用于零售企業的營銷中。這樣不僅導致了人力物力財力的浪費, 還降低了企業的競爭力。而隨著非結構化數據成為零售企業數據的主力軍, 傳統商業智能的方式方法顯然已經落伍。大數據分析是基于結構化和非結構化數據的總和, 在數據分析的全面性上是傳統商業智能所不能比擬的, 數據不再是單純意義上的數據, 它被挖掘出了新的價值。大數據應用于零售業營銷中有很多優勢, 一方面, 大數據能夠在零售業營銷中提高收集到的數據的準確性和及時性, 另一方面, 大數據在幫助零售企業收集分析海量的數據的同時能夠進一步挖掘細分市場, 提升營銷的水平, 減低零售企業的風險。如今大數據成為許多零售企業競爭力的來源, 其背后蘊藏著不可低估的價值。
4.1 淘寶
由于電商的迅猛發展, 淘寶擁有了大量的數據, 為了滿足顧客千變萬化的需求, 采用大數據技術進行分析和處理, 然后制定營銷戰略。2013年微博淘寶版誕生, 新浪微博注冊用戶總數超過5.03億, 這為微博商業化及大數據系統的使用提供了強力支撐。淘寶能夠把新浪微博作為其營銷陣地, 那淘寶賣家可以通過淘寶的店鋪, 直接發布營銷微博傳遞廣告信息、優惠信息給顧客。節約了廣告的成本并且提高了效率。微博淘寶版使用了大數據系統給我們找到一個現象良好的關聯物, 相關關系可以幫助我們捕捉到現在和未來。如果A和B經常一起發生, 我們只需要注意到B發生了, 就可以預測A也發生了。這有助于我們捕捉可能和A一起發生的事情。更重要的是, 它還可以幫助我們預測未來可能發生什么。比如買了面膜的的顧客, 很可能會買乳液等化妝品, 購買了女裝的顧客購買包包的比例很大。利用大數據系統淘寶賣家可以分析找出它們之間的內在關聯, 擴大或縮小產品的經營范圍, 減少或者增加產品的類別, 在微博上制定合理的營銷策略。
4.2 樂購
TESCO已成為英國領先的零售商, 并躋身于全球三大零售企業之一。TESCO不斷發展壯大, 抓住各種有利商機, 在諸多領域引領創新潮流。樂購目前已經開始運用大數據技術采集并分析其客戶行為。樂購首先在大數據系統內給每個顧客確定一個編號, 然后通過顧客的消費金額、消費商品、售后服務等行為采集他們的相關數據, 再用大數據系統建立特定模型, 對每個顧客的海量數據進行分析, 分析出每個顧客的消費習慣、近期可能需要的商品等, 以此有針對性地制定促銷計劃并且及時調整商品價格。除此以外, 樂購還在每天營業關門后, 對銷售人員的結賬、盤點每天貨品上下架情況, 并對客人購買與退貨率做出統計。再結合柜臺現金資料, 交易系統做出當日成交分析報告, 利用大數據系統分析當日產品熱銷排名, 這為樂購提供了更加高效的盈利方法。
4.3 沃爾瑪
沃爾瑪是世界最大的零售商, 擁有超過200萬的員工, 銷售額約4500億美元比大多數國家的國內生產總值還多。2011年4月, 沃爾瑪利用大數據系統收集、分析網絡上的海量資料, 除此以外還能將這些資訊個人化, 提供采購建議給終端消費者。這意味著, 沃爾瑪使用的大數據系統, 已經從挖掘顧客需求發展到能夠創造消費需求。大數據系統為沃爾瑪提供不同商品的關系, 并且根據顧客的資料、消費情況包括購物清單、消費額、購物籃中的物品, 以及具體購買時間, 甚至購買當日的天氣。為顧客推薦合適的購買產品, 創造消費需求。并且連結到Twitter、Facebook等社交媒體。沃爾瑪內部工作人員利用這個系統, 從每天熱點新聞中, 推出符合市場需求的商品。目前沃爾瑪實驗室開始嘗試用Facebook好友喜好和twitter流量與內容分析來實現智能零售。下載一個Facebook上名為Shopycat的小應用, 就能收到沃爾瑪為你創建的禮品清單。沃爾瑪利用大數據系統分析, 發現在颶風來臨之際手電筒和蛋撻的銷量會同時增加, 因此沃爾瑪就將兩者放在一起, 方便顧客的購買, 同時也增加了銷量。
4.4 亞馬遜
亞馬遜的競爭力已不僅僅是體現在龐大的生產規模上, 如今能夠快速而廉價得進行大量的數據處理和儲存, 才是最大他的最大優勢, 亞馬遜可以將這大量的數據轉化為價值。網絡商品的價格受一系列因素的影響全天都在不斷更新, 所以亞馬遜公司收集的價格數據必須是即時的。這不僅是一個大數據的問題, 因為系統必須進行數據分析, 才會知道一個產品是不是下架了或者是不是有新產品要發布了, 這些都是用戶想知道的信息而且都會影響產品價格。亞馬遜公司就是通過大數據系統收集分析數據來調整價格;亞馬遜還利用Kindle電子閱讀器記錄了一些讀者反復標注和強調過的內容, 結合大數據系統分析收集了用戶瀏覽過或者購買過的圖書, 了解顧客不喜歡書籍的哪些地方, 這樣亞馬遜就可以根據大數據系統的分析結果提高書籍的質量, 推出更暢銷的書籍增加銷量。
5 大數據應用于零售業營銷需要解決的問題
5.1 增加大數據的流動性和可獲取性
大數據具有多層結構, 這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據, 大數據存在不規則和模糊不清的特性, 造成很難甚至無法使用傳統的應用軟件進行分析[10]。傳統業務數據隨時間演變已擁有標準的格式, 能夠被標準的商務智能軟件識別。目前, 企業面臨的挑戰是處理并從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。增加大數據在零售業營銷中的流動性和可獲取性就尤為的重要, 充足的流動性為企業發展減輕了包袱。相對較低的利率水平有利于企業降低融資成本, 改善盈利狀況。伴隨著智能手機、視頻、社交網絡、微博、問問通等新型溝通工具源源不斷地產生海量的非結構性數據, 企業不得不面對大數據爆炸帶來的難題, 可獲取性對于零售業營銷就尤為的重要。
5.2 尋找數據之間的關聯性
隨著零售業競爭的越來越激烈, 顧客的需求也在不斷提高。零售業傳統的營銷方式也受到了很大的挑戰。零售業如何在海量的數據中挖掘采集有用的數據, 發現這些數據的規律應用于營銷中, 成為零售企業的核心競爭力。如何在零售業營銷中更好地采集數據主要依賴于大數據系統在各種各樣、參差不齊的海量數據中尋找相關關系。相關關系的核心是量化兩個數據值之間的數理關系。相關關系強是指當一個數據值增加時, 另一個數據值很有可能也會隨之增加[11]。比如顧客在亞馬遜購買了一本書, 在大數據系統的分析下, 亞馬遜預測出顧客喜歡的書籍, 然后推薦其購買。相反, 相關關系弱, 就意味著當數據值增加時, 另一個數據值幾乎不會發生變化。零售企業就根據這種數據之間的相關關系來更好地挖掘數據, 然后進行分析并應用于營銷中。在大數據時代之前, 數據之間的關聯也是有用的, 但是在大數據時代里, 這種關聯關系的優勢更加凸顯。在零售業營銷中通過利用這種相關關系, 我們可以比以前更簡單、更方便、更清晰地采集數據。
5.3 更好的統計分析數據
在零售業營銷中數據的挖掘是前提, 利用大數據系統對采集來的數據進行統計分析是關鍵。過去很多零售企業都是采用傳統的方法對數據進行統計分析, 容易造成人力物力時間的浪費, 在競爭激烈的零售企業中這樣必定會降低其競爭力。而現在的零售企業更多的是把采集來的數據快速地導入到大數據系統中, 利用云計算模式、分布式技術和云數據庫技術對這些數據分類統計分析, 以此來滿足零售企業對數據分析的需要。在零售企業中當加快其業務增長速度的時候, 企業內部的數據也越來越多。但是由于缺乏合理的分類統計, 可供企業使用的數據越來越少, 這對于零售企業經營決策制定營銷方案來說是非常不利的。所以在零售業營銷中統計和分析就十分的關鍵, 越快分析好, 越快的制定出新營銷方案, 才可以最大限度的提高零售業的銷售業績。
6 結語
大數據標志著信息社會終于名副其實。我們收集的所有數字信息現在都可以用新的方式加以利用。大數據重塑我們的生活、工作和思維方式。其用途廣泛, 尤其是在零售業營銷中得到了廣泛的應用。本文在探討大數據內涵、概念的基礎上, 簡單闡述了大數據在解決零售業營銷問題上的優勢, 但要真正合理利用大數據在零售業中, 還需要對零售業中的數據挖掘、處理等方面進行梳理。
摘要：大數據應用于生活中的很多方面, 尤其是在零售業中得到了充分的應用。文中首先闡述了大數據的概念及特點, 簡單概括為海量、多樣性、速度、價值。在此基礎上, 詳細分析了大數據在零售業中的應用現狀、對零售業的影響。包括大數據優勢以及如何應用于零售業營銷中, 給零售企業帶來效益。最后, 從大數據的流動性和可獲取性、數據關聯性以及如何統計分析數據這些方面探討了零售業營銷運用大數據需要解決的問題。
零售大數據解決方案范文第3篇
在這次大會召開之前, 工作人員查看了微軟官方微博, 預覽了微軟為零售商準備的一些技術。美國商業集團負責嵌入式Windows的克里斯汀·弗朗德羅 (Kristin Flandreau) 表示, 她的公司將討論臺的計算團隊如何幫助企業利用大數據在很短的時間取得更多的銷售。
全渠道零售、隨需而變的營銷和實時交流是目前最重要的事情。弗朗德羅表示, 零售商目前有大約3秒鐘時間激勵一個消費者的購買欲望。
使用嵌入式Windows為基礎, 零售商就能夠利用這個平臺巨大的數據收集能力優化自己的營銷和及時地與消費者交流。弗朗德羅解釋說, 數據是從近距離通訊標簽、社交媒體、網站、手機、平板電腦等聯網的設備收集的并且傳送到后臺數據中心。對這種數據進行實時分析并且作出反應能夠幫助改善銷售的周期。
微軟企業和合作伙伴事業部副總裁蘇珊·哈瑟 (Susan Hauser) 稱, 微軟將在這次會議上展示技術如何改變零售行業, 介紹零售商需要做三件事情才能利用這些技術創新的優勢。
這三件事情是創建所有連接設備的統一的體驗;使用設備增加試衣間, 實現商店內訂貨;提供移動訪問信息, 如微軟的軟件能夠提供下一代購物體驗。
哈瑟說, 在后臺, 微軟的技術能夠把目前貨架上的存貨等數據實時提供給供應商, 不需要讓員工實地檢查商店中的物理庫存。這樣, 商店就能夠優化運營, 提高盈利能力, 同時允許員工做他們最擅長的事情:為客戶服務。
零售大數據解決方案范文第4篇
1. 研究背景
聯合國國際電信聯盟(ITU)最新研究顯示,全球網民已突破30億人?；ヂ摼W上每分每秒都會產生龐大的數據量,互聯網的迅速普及以及科技的進步催生了“大數據”的產生,互聯網正在步入“大數據時代”。
目前階段,在搜索引擎、社交網絡、電子商務以及移動客戶端迅速興起,這些不斷變更不斷創生的海量大數據具有巨大的商業價值,基于WEB分析、廣告優化等大數據營銷可以迅速準確的實現消費者需求與企業之間的對接,引發了越來越多商業企業的廣泛重視與引用。
2. 研究目的和價值
大數據在商業智能、公共服務和市場營銷等領域的應用發展迅猛,在企業的大數據應用方面,使企業對市場的理解和洞察需求正在日益地走向實時化和精準化,基于大數據的精準營銷成功實施將促進企業在下一個創新、競爭和生產率提高的前沿。
3. 研究問題
目前大數據在網絡營銷中的應用趨于廣泛,但是對于企業如何更加有效地對接精準數據,如何整合企業內部資源等方面的領域,缺乏系統的營銷理論總結與指導,如何來解決目前企業在營銷對接方面遇到的問題呢?本文設定了大數據如何在網絡精準營銷中的營銷對接這個問題的研究。
4. 研究創新
本文從營銷管理理論和整合企業內部資源ERP的角度去分析論證,結合實際營銷案例,歸納建立大數據精準數據與企業營銷對接的營銷理論體系,具有以下兩個方面的創新:一是建立起大數據在B2C網絡精準營銷中的營銷對接定位理論。二是建立起大數據對接B2C網絡精準營銷的流程模型理論創新。
新型的對接應用理論和流程模型為探索建立企業如何對接應用大數據網絡精準營銷理論帶來創新。
二、理論基礎與文獻綜述
1. 大數據概念
美國國家科學基金會(NSF)將大數據定義為“由科學儀器、傳感設備、互聯網交易、電子郵件、音視頻軟件、網絡點擊流等多種數據源生成的大規模、多元化、復雜、長期的分布式數據集”。
2. 大數據在精準營銷中的商業價值
(1)精準營銷的4R法則。美國學者Zabin和Brebach于2004年提出了精準營銷的4R法則,亦即正確的顧客(Right customer),正確的信息(Right message),正確的渠道(Right channel)以及正確的時刻(Right time),將正確的信息在正確的時刻通過正確的渠道傳遞到正確的顧客手中,以此真正對目標客戶的購買決策構成影響,促進營銷目標的有效達成。
(2)大數據應用于精準營銷體現的商業價值。大數據精準營銷可以針對明確的目標市場對不同消費者進行精準定位,企業通過精準數據指向明確消費群體,實現消費市場有效性、高投資回報的營銷目標。具體體現在以下幾個方面:一是大數據帶來的精準營銷真正貫徹了消費者導向的基本原則。二是形成一對一分銷,個性化服務的銷售。三是大數據提高企業商業決策的能力。
3. 精準營銷的研究概況
(1)精準營銷理論體系研究。Paul.W.Farris與Neil.T.Bendle等人(2006)在《Marketing Metries:50+MetriesEvery Executive Should Master》一書中專門研究了解決營銷活動科學量化的問題,幫助精準營銷活動取得良好效果。營銷量化指標的歸納和運用,為經理人在實踐中有效利用信息進行科學決策,提供了指導原則、方法以及注意事項。營銷量化指標衡量方法,綜合了營銷和財務兩個方面的視角,是關于公司營銷業績的科學而全面的評價。
伍青生、余穎、鄭興山在2006年提出了精準營銷是通過定量和定性相結合的方法對目標市場的不同消費者進行細致分析,根據他們不同的消費心理和行為特征,企業采用有針對性的現代技術、方法和指向明確的策略,實現對目標市場不同消費者群體強有效性、高投資回報的營銷溝通。
(2)精準營銷的理論基礎。一是從4P理論到4C理論。美國營銷學學者麥卡錫教授于1960年在《基礎營銷》中提出產品、價格、渠道、促銷等4P大營銷組合策略,4P理論是營銷策略的基礎。在4P理論的基礎上勞特朋教授1990年在其《4P退休4C登場》撰文中,提出了以顧客為中心的4C理論,它包含4個要素:消費者、成本、便利和溝通。從營銷所針對的主體的角度,4P是從企業的角度實施營銷策略,4C是從消費者的角度開展實施營銷策略設計。精準營銷是迎合市場內外環境的變化,在4P的理論基礎上,融合了4C營銷組合理論來適應新環境的發展。二是D-C-D理論框架。第一部分為戰略層級,如何確定產品戰略決策,戰略決策的步驟為識別目標市場,進而確定價值主張。第二部分為戰術層級,從戰術層面深入的貫徹和執行戰略,戰術實施的過程依次是設計產品價值,進而傳播產品價值,最終傳遞產品價值。對于營銷客戶而言,最核心的內容就是D-C-D營銷組合,七種營銷組合變量:產品、服務、品牌、價格、激勵、溝通及分銷。三是以4C理論為導向的客戶關系管理CRM營銷策略的提出。4C理論強化消費者的中心地位,以消費者為導向,強調對消費者的便利和溝通,以適應市場環境的發展,1999年,Gartner Group Inc公司提出了CRM概念,CRM要求以客戶為中心的商業哲學和企業文化來支持有效的市場營銷、銷售與服務流程?？蛻絷P系管理理論,是現代信息技術、經營理念和管理思想的結合體,以提高客戶的忠誠度,最終實現業務操作效益的提高和利潤增長。四是建立以顧客價值為核心的5R信息整合理念。美國學者Don Schultz和Heidi Schultz(2004)提出以顧客價值導向的營銷傳播理念,整合信息傳播是將顧客至于企業的中心地位。這一顧客價值創造圍繞著現有或者潛在顧客,以特有的方式挑選組合并組織產品和服務信息,以期創造出最大的企業產品價值。整合信息傳播的5個R。整合信息傳播需要聚焦于五個力包括相關力、開放力、影響力、識別力、關系力。
4. 文獻總結
隨著互聯網的普及發展,基于互聯網的精準營銷逐漸成為網絡營銷的一個熱點領域。伴隨著大數據的興起,企業如何有效對接大數據精準數據,實現企業大數據的精準營銷的營銷理論,這方面的研究則很少。研究大數據的網絡精準營銷,成為網絡營銷領域里新興的課題和方向。
三、研究方法和設計
1. 研究對象與研究范圍
早在十多年前互聯網電子商務剛興起發展的時候,就有文獻資料研究企業如何整合企業資源對接網絡營銷,如2004年齊卓礫提出了企業ERP對接電子商務的學術研究,但是隨著互聯網信息產業的迅猛發展,早期的相關的營銷實踐與現在相比存在著很多差異,與之相關的營銷理論體系也存在著很多不足。本文研究的范圍是企業在實施營銷的過程中如何組合營銷手段進行精準營銷對接,更深入的研究方向是基于Web的精準營銷,所研究行業的主體對象是零售商品型企業。
2. 研究方法
本文通過文獻資料法、案例分析法、綜合分析法等研究方法。
四、大數據與B2C網絡精準營銷的對接應用研究
1. B2C與大數據營銷應用的現狀及問題
(1)B2C網絡市場現狀。B2C是指企業與消費者之間的電子商務。B2C模式是互聯網上最早創立的商務模式。B2C電子商務模式發展至今已經初步具有良好的信息溝通、靈活的交易手段、快捷的物流配送、低成本高效益的運作方式等特點,在眾多行業領域里得到了廣泛的應用。聯合國報告稱中國已成為全球最大的B2C市場,聯合國貿易和發展會議發布《2015年信息經濟報告》稱,中國已經成為全球最大的“企業對消費者電子商務”市場。
(2)大數據的應用現狀及問題。目前我國大數據產業處于發展初期,隨著中國經濟發展以及經濟總量的不斷增大,中國的互聯網普及以及信息產業化的不斷發展,互聯網數據中心IDC發布的報告預測,2016年,中國大數據技術與服務市場規模將達到6.17億美元,大約是2011年7760萬美元的8倍,中國市場的規模之大,為大數據發展提供了大空間、大平臺。
2. 大數據精準營銷的應用成功案例
《經濟日報》2015年4月21日———互聯網釀出青啤新味道
青島啤酒圍繞用戶思維成為產品生產的導向
青島啤酒在啤酒行業內首家開設天貓旗艦店和微信商城,24小時速遞原漿啤酒,用微信釀啤酒送給好友……去年以來,青島啤酒與互聯網相關的創新“火力全開”,全然不像一家110多年的傳統企業,而更像一家年輕的互聯網公司。在營銷運行模式上,青啤“藍軍”采用了大數據,在網上向特定用戶推送,實施精準營銷。
“藍軍”的使命就是在營銷、管理方面實現創新,在新產品跟市場開發的運作模式上實現創新,在新產品跟市場開發的組織模式和管理模式上實現創新,在渠道的發展模式上實現創新。
用戶思維已經成為青啤“藍軍”的導向。青啤在微信上開通了“青島啤酒官方商城”,成為首家進駐微信商城的啤酒企業。
在營銷運行模式上,青啤“藍軍”采用了大數據,在網上向特定用戶推送,實施精準營銷。開發推出了一些游戲產品,為消費者創造了一種參與式、互動式的消費體驗。一系列的營銷舉措,使得青啤獲得了大數據B2C網絡精準營銷的成功。
3. 確立基于價值傳播的整合信息對接指導原則的研究
大數據與B2C網絡精準營銷對接,具有兩方面特征,第一,信息對接的即時性。在企業的信息傳播過程中,顧客獲得企業即時的信息。第二,企業信息具有全面綜合性。當顧客從網絡接觸到企業的產品信息時,顧客所獲取的信息就代表了整個企業的信息總和。
企業信息傳播需要確立以價值為中心,建立符合以顧客價值為核心的5R信息整合理念集合。
4. 基于CRM的大數據與B2C網絡精準營銷對接
營銷的最終目標是確保交易的長期成功。引入客戶關系管理CRM所起到的作用一是完成當下交易的客戶提供后續的服務,二是實現企業與客戶實現再次營銷對接。因此引入CRM可以更好地實現精準數據與B2C網絡精準營銷的對接?？蛻絷P系管理CRM全面管理客戶與企業的關系,目的是增加客戶的忠誠度以及企業的利潤率。CRM更加側重于一種商業管理的理念。
5. 整合企業資源D-C-D、CRM架構大數據精準營銷對接模型構想
(1)大數據與B2C網絡精準營銷對接線性流程圖設計構想。D-C-D營銷組合框架理論以動態的形式從企業整合資源的角度出發,設計價值、傳播價值和傳遞價值,3個動態的過程。結合精準營銷的4R法則,最終與消費者實現精準營銷的對接,傳遞產品的價值。正確的信息就包括企業整合產品、服務、品牌、價格、激勵7個營銷的組合變量,設計產品價值的信息。在產品價值信息設計中,遵循信息組合5R信息整合理念原則,建立以顧客價值為核心的整合信息。在精準營銷模式中,可以看作是整合正確的信息這一環節。溝通和分銷可以看作是,在正確的時間運用正確的渠道進行營銷完成交易的過程。而正確的顧客則可以看作是營銷的對象,可以是潛在的顧客也可以是既有的老顧客。整個的整合信息、傳播信息、傳遞信息及價值的過程,就實現了企業產品價值向消費者傳遞價值,實現企業營銷目標的過程。
第一,識別正確的目標市場是制定成功的市場戰略的關鍵。識別目標市場包含了5個方面的分析,顧客分析、公司分析、合作者分析、競爭者分析、環境分析。顧客分析包括確定對公司產品有需求的潛在顧客,識別目標顧客通常被稱為目標定位,一是選擇作為服務對象的顧客。二是要制定、獲取這些顧客的可行性的戰略決策,也稱之為戰略性目標定位。
第二,確定價值主張是創造和管理價值交易的關鍵。一方面,需要確定產品價值主張的定位,定位反映了以在顧客心目中創造與眾不同的產品形象為目的的產品價值主張。另一方面是設計產品價值:就是在市場細分產品市場定位以后,產品價值設計部分涉及包含了5個要素,產品、服務、品牌、價格和激勵。因為在信息傳達中,不可能全面反映產品的價值主張,需要依據市場定位和消費者的需求,來設計確定出產品的最主要的價值主張。
以上兩個環節,識別目標市場,確定價值主張。是企業的產品戰略兩個主要的決策活動。
整合價值信息:依據整合營銷信息5個R的原則,確定精確的產品信息。具體來講就是圍繞顧客或潛在顧客的價值創造為核心,組織挑選產品的功能和服務。進一步的流程就是企業產品信息通過媒介平臺與潛在顧客進行即時溝通。與4C理論相結合,確立以市場為導向,顧客為中心的營銷理念。與顧客進行及時溝通和傳遞價值。在這個對接和溝通的環節中,導入一個重要的企業營銷戰略,CRM客戶關系管理,更加順暢的完成信息的價值傳遞,促進交易,為企業的長期可持續發展提供保障。從獲取外部信息的流程來講,就是大數據與企業進行信息對接。大數據的顧客通過與企業產品信息相同的媒介平臺,進行即時溝通和對接。在B2C的網絡營銷中,它的媒介平臺,可以是Web、郵件、微信、App等電子化媒介平臺。
(2)大數據精準數據與B2C網絡精準營銷對接模型設計構想。首先,要明確產品的功能屬性。產品有可能具有多重含義功能屬性,選擇重點進行信息傳達,遵循顧客的需求來確定產品功能屬性的價值主張。其次,品牌是企業產品重要的營銷屬性。在激烈的市場競爭中,品牌是影響顧客消費決策的重要因素,品牌的價值一定程度上影響決定了消費者的最終決策。第三,價格是影響消費者消費決策的另外一個重要因素。第四,整合符合消費者意愿的激勵措施會增加交易成功的可能性。第五,服務的屬性作為產品整合信息傳播中不可缺少的因素。這5個因素需要確立以顧客為中心的營銷理念。4C的營銷組合理論,就提出了消費者導向的基本原則。企業營銷的全部行為都要以消費者的需求和欲望為基本導向,那么在信息整合的過程中,就要遵循圍繞顧客需求為中心設計產品信息。
由上所述,在這個營銷對接實施的模型構想環節中,確立以顧客為中心的營銷理念,提出準確的產品價值主張定位,整合準確的產品信息,與顧客進行全方位的直接溝通,在這個營銷對接的過程中,建立企業的CRM客戶關系管理戰略,為企業長期的可持續經營提供有力的支持。
6. 以大數據對接B2C網絡精準營銷的流程模型理論進行案例分析
以青島啤酒大數據精準營銷案例為例
青島啤酒采用了大數據的營銷模式,在網上向特定的用戶推送,實施精準營銷。建立起以企業主導的B2C網絡精準營銷模式。
從青啤的產品戰略來分析:
第一,確定了它的目標市場,在大規模的啤酒銷量整體下降的形勢下,開拓小眾化需求的啤酒市場。確定了新型產品清晰的市場細分定位。
第二,確立了以顧客為中心的營銷生產導向。滿足顧客不斷升級的消費需求。從產品的口味等入手開發出新型的產品,如開發原漿啤酒,口味更新鮮口感更醇厚,香氣更濃郁。
根據新型產品原漿啤酒的市場細分定位,確定了產品的價值主張,宣傳'只有釀酒師才能喝到的青島原漿啤酒'。它的價值市場定位和主張,創造出了與眾不同的產品形象,突出了它的價值主張最重要的方面。
在設計產品的價值方面,青啤和京東聯手,讓消費者在下單24小時內就喝到了剛剛下線的原漿啤酒,保障了它的產品功能屬性。
在集合產品的價格策略方面,融合了消費者的心理需求價格定位,符合了消費者對于新產品的價值的定位,獲得了消費者的認同,因此它的價格策略在市場中具有競爭優勢。
在集合激勵價值營銷策略方面,啟用了非貨幣性的獎勵活動,讓顧客感受到買啤酒也好玩,他們推出了游戲產品,讓更多的好友參與。這種非貨幣性的激勵策略,增加了產品附加價值。
在與顧客進行互動的營銷對接過程中,確立以顧客為中心的營銷理念。他們非常在意用戶的感受來贏得用戶口碑,而贏得用戶口碑獲得顧客的認同是企業與顧客營銷對接的核心營銷理念。因此青島啤酒吸收并作為企業營銷對接的出發點,獲得了消費者的極大認同。
在與顧客的直接溝通方面,青島啤酒企業培養了一大批粉絲級的用戶。通過游戲等一系列的舉措,為消費者創造了一種參與式、互動式的消費體驗。
在企業進行大數據精準營銷實施的過程中,青島啤酒企業引入了CRM客戶關系管理的企業戰略。運用了數據庫營銷的概念,向特定的用戶推送企業新型的產品,實施精準營銷。青島啤酒針對于個性化啤酒的小眾人群,推出了眾多針對特定用戶的新啤酒,通過客戶關系管理滿足了顧客的個性化的需求,為青島啤酒企業實現長期的、可持續發展,提供有力的保障。
7. 案例總結
(1)從營銷對接理論定位的角度來分析。青島啤酒企業,在進行一系列的大數據精準營銷應用中,采取了正確的產品戰略決策。這使得青島啤酒企業在定位目標市場方面取得了成功。青島啤酒在定位產品價值主張方面作出了正確的戰略決策。開發出的新型的啤酒,在顧客的心目中創造出不同的產品形象,確定了新開發產品最重要的價值主張,使得產品在市場中脫穎而出。在定位整合信息傳播方面,青島啤酒企業確立以顧客為中心的經營理念,與消費者顧客之間采取多種形式的互動,使顧客能夠進行及時的溝通和傳遞價值。
通過案例可以看出,青島啤酒企業采取了正確的產品市場定位、戰略決策,在大數據精準營銷實施的過程中,采取了正確的營銷理論定位,與本文所設定的營銷理論定位是一致的。
(2)從結合流程圖的設計來分析。從青島啤酒企業在實施大數據精準營銷的流程過程來看,在確立了目標市場、價值主張、產品價值之后,對于企業產品的整合價值信息傳播,采取了有效的信息傳播戰略決策,選擇了網絡平臺與顧客即時溝通,傳播產品的價值信息,最終向顧客傳遞價值。在與顧客進行溝通接觸的過程中,青島啤酒企業引入了CRM客戶關系管理企業戰略理念,維護客戶關系,后續推出滿足特定顧客需求的啤酒產品個性化營銷,實現了企業的長續持久的經營戰略。
五、結論啟示
本文通過青島啤酒大數據網絡精準營銷成功案例,以大數據精準數據與B2C網絡精準營銷的營銷對接為研究主題,在早期的營銷理論的基礎上,運用D-C-D營銷框架理論、CRM客戶關系管理理論、精準營銷理論綜合分析論證,論證推導出了大數據精準營銷數據與網絡精準營銷對接的相關理論和模型構想,理論構想和實證案例結合,達到了遵循和契合,探索設計出大數據與B2C網絡營銷對接的營銷模型理論構想,對于企業營銷具有現實的商業應用價值和意義。
在互聯網、云計算、社會化媒體快速興起發展的時代,大數據的網絡營銷應用還處于一個初始發展階段,涉及領域廣泛,發展變化迅速,大數據的精準營銷理論也會隨著時代的發展而不斷發展與完善。
摘要：隨著互聯網的應用迅速普及,大數據的應用也越來越廣泛,大數據加速了全球范圍內企業營銷創新,大數據企業網絡營銷運作發揮越來越重要作用。但是對于企業如何整合企業內部資源,更加有效地對接精準數據,缺乏系統的營銷理論總結與指導。本文以零售商品型企業為例,以B2C網絡營銷方式作為研究的主體,通過整合企業內部D-C-D影響組合框架,從客戶關系管理CRM營銷理論的角度論證如何對接應用大數據。文章采用研究文獻資料、實際案例進行綜合比較分析,推導提出大數據與B2C網絡精準營銷對接線性流程圖模型、大數據與B2C網絡精準營銷對接模型構想,提出和論證了大數據在精準營銷中對接應用理論,將大數據產生的數據價值轉化為企業的商業價值。本文分析論證如何整合企業內部資源和大數據有效對接,為大數據的企業網絡精準營銷建立營銷對接理論探索,對于企業營銷具有現實的商業應用價值和意義。
關鍵詞：大數據,網絡營銷,零售商品
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零售大數據解決方案范文第5篇
黨的十八大把生態文明建設放在了突出地位，納入了“五位一體”總體布局，并首次把“美麗中國”作為未來生態文明建設的宏偉目標。2015年新修訂的《環境保護法》將“推進生態文明建設、促進經濟社會可持續發展”列入立法，以法律的形式將生態文明建設提升到了國家的戰略高度。國務院出臺的《水污染防治行動計劃》“水十條”，對生態文明中水環境和水質保護方面的提出了重點管理要求。與此同時“互聯網+”和“大數據”應用也上升為國家戰略，國務院出臺的《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》、《關于促進大數據發展的行動計劃》和環保部發布的《生態環境大數據建設總體方案》，將“互聯網+綠色生態”作為11個重點行動之一而提出，要求未來的環保工作必須緊密地與大數據建設結合起來，高度重視大數據在推進生態文明建設中的地位和作用。
2 建設目標
以往信息化發展基本都是著眼于各個業務部門各自的業務需求，“管什么、想什么、干什么”，數據多頭采集、相互矛盾的現象普遍，難以從環保工作全局層面支撐決策和管理。很多環境問題還處于現狀不清、底數不明、原因不詳的困局之中，環保部門在回應重大環境污染事件和解決人民關切的環境問題方面容易陷入被動。
通過以水環境綜合大數據分析建設為契機，樹立環保工作的大局觀和整體觀，將流域各方面相關環境管理數據整合起來，形成合力打造對內的統一的水質大數據智能分析平臺，用全局性的戰略眼光來謀劃整個水域環境質量、影響流域污染源監控數據管理建設。 3 系統建設內容
3.1 水環境大數據采集
大數據時代的環境信息化建設是以數據為核心，環境大數據管理與應用是在“十三五”期間最重要的發展方向，所以環保部門未來建設重點將緊緊圍繞大數據進行。而要實現大數據的智能化應用，首先要解決的就是大數據收集獲取問題，因此需要夯實應用基礎，全面收集內外部數據資源，整合、共享、聯動、開發數據，努力實現全數據采集管理。
3.2 水環境大數據管理
獲取流域水質大數據分析需要的相關環境大數據資源后，建立大數據綜合服務庫，將采集的海量數據匯聚進入到庫中，聚合原有分散在各個政務系統中的數據，并按照大數據管理標準及要求，進行集中管理與維護。
3.3 水環境大數據分析應用