大数据时代下家居电商的营销整合与变革

第一篇：大数据时代下家居电商的营销整合与变革

大数据时代下家居电商的营销整合与变革——李锦魁

2013年12月24日 14:17

来源：凤凰家居

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中国码通董事长、原美的集团营销总经理李锦魁

12月22日，博鳌中国家具论坛暨首届中国家具品牌节在海南博鳌亚洲论坛酒店举行，中国码通董事长、原美的集团营销总经理李锦魁发表了主题讲话，下面是讲话内容。

由于时间的关系，我想把内容尽量压缩在15分钟之内完成。相信在座每个人都在思考：决定企业成功的关键因素到底是什么？是技术吗？如果是技术的话，诺基亚就不会死。是渠道吗？很多渠道商现在正面临着破产。我的理解是：消费者的选择。消费者选不选择你，这是所有企业的关键，也是电商的本质。在座各位不要认为电商是很可怕的东西，其实现在我们每个企业都是互联网公司，每个企业都在用互联网办公。决定消费者选择的关键要素是消费者对企业的认知，如果一个企业要改变消费者对自己品牌、产品的认知，就要花上很多的广告费。

但是我想问在座的每一位，我们现在每个人都在用手机，手机是我们身体的另外一个器官，我们出门时要带三样东西：钥匙、钱包、手机，但是一回到家里，钱包不要钥匙不拿，手机却必须随身带着。因为手机的智能化，男孩子上厕所的时间延长了25%。所以，认知消费者需求是很关键的，当企业进入新的竞争领域、新的竞争环境时，新品牌是有机会的。我们不要认为老品牌不可战胜，小米就是一个好的例子。第三，方便的购物方式。第四、安全的产品。

不同的年代有不同的消费特点，现在针对的主流消费人群是80、90后，他们跟60后、70后的产品需求是不一样的，老年消费在四五十年代，中年在六七十年代，青年在80年代，少年是90后，不同年代消费者对信息的接受方式有根本性的变化，第一代消费者和第二代、第三代就完全不一样，消费者的行为模式不同导致了商业模式的不同，从原来的批发年代到

连锁电商，现在电商已经被叫做传统电商了，电商一定不是新鲜的东西了。

消费者选择模式的演变推动营销模式的三次变革。我93年进入美的，2003年离开美的，期间在里面工作了11年的时间，在进入美的时整个销售额是8.6个亿，离开时是860个亿。从美的的发展来看，93年美的在家电行业排名前十，2003年排名前三，其进步的原因是抓住了每个时代消费者消费的模式，从分销时代到品牌的连锁时代，再从网购时代到移动互联时代。

很多人知道，双十一当天淘宝销售额350个亿，但是其中还有一个数据：350个亿中有15%是用手机下单的，而这15%里面占85%是90后的人，90后的人用手机淘宝买任何产品，包括家具和洗发水。移动终端在日本韩国已经很普遍了。

消费疲软、成本飙升是实体店的双重的压力，令实体业深陷关店潮。2013年国美关闭了100家左右，同时，陷入关店潮的还有家乐福、李宁、PK。随着房地产价格的提高，人力成本加大，管理幅度加大，很多实体店已经很难赚钱了。传统的电商，电子商务门户网站做了调查，涉及到成本上升、竞争严重同质化，客流无法持续等，很多淘宝卖家想逃离淘宝，很多商家在淘宝卖货但是赚不到钱。实体店压力大，淘宝成本持续加高，未来的企业应何去何从？ 营销的三种业态，第一种是固态的营销实体店，实体店主可以不能存在。最近电子后汽车装配市场行业，把实体店变成了会员管理店，每个实体店每年要招一万个会员，这些会员将成为企业未来营销的重要资产。第二，我们叫做液态营销。第三就是气态营销，我希望在场的各位企业家可以思考一下这种模式，在家具行业里已经有企业走在前面用了，这个模式到底是怎样形成的呢？未来的营销趋势在哪里呢？就是O2O基准营销的模式。5亿庞大的智能手机用户群，通过二维码的方式实现线上和线下门店互动。实体店的功能发生了变化，它从原来的展示消费变成了会员管理店。二维码是线上线下最好的入口，通过二维码我们得到图像、文字和视频信息。

事实上，很多企业产品的品质非常好，材料、工艺也很好，但是因为导购员说得不清楚，企业培训成本高，消费者并不知道。而用手机一扫二维码，消费者就可以了解到这个产品卖点在哪里；还可以通过二维码实现手机购物，未来的购物不是上网搜的，而是用手机扫一扫，之后就是配送产品的防伪认证，消费者收到产品后在手机确认这个产品是真的，验收完了通过对产品的评价申请会员，企业可以为他进行会员管理，并进行信息推送互动。

整个环节都取决于三个问题。一是实体店、移动终端和二维码结合，这个模式在韩国、日本的其他领域里面已经很常见，比如说化妆品、水果、电子产品。在家具行业里，现在杭州有一家企业已经把二维码应用到床垫上，消费者只要扫一下这个二维码，就能知道这个床垫的生产日期、工艺和工程学原理，不用上网去找，不用到店里面看，利用手机扫一下直接下单，企业变成了垂直电商。也许有的人认为这个来得太早了，但是五年前电商卖家具同样是令人难以置信，所以走在前面的电商企业的市值会比传统企业多很多倍，以前大家认为这个技术很复杂。小米为什么能够成功？实际上他有庞大的粉丝团，通过自己的传播频道发布产品，节约了很多广告费。第二，产品的真假。第三，就是垂直购物。最后对于消费者进行二次元管理，我相信这是未来企业垂直电商最有效的管理方法，而且是成本最低的。

手机改变世界的可能性太大了，一个卖水果的可以把水果卖到全世界去，他把商标改成二维码商标到工商局注册，把户外广告变成售后店，把自己的专卖店变成会员管理中心，只要消费者在那里买一次水果就变成了会员，他一辈子吃的水果都可以通过手机的方式订。做茶叶的最大问题就是容易被假冒，移动O2O可以防伪溯源，用手机一拍就可以知道产品的真假。酒行业可以直接通过企业扫码进入企业的APP进行产品销售，再进行手机支付，然后再进行线下互动，推动会员重复消费。

我相信在座各位企业都会用到O2O模式这种技术，也许用于产品溯源，也许用于企业的免费传播，也许用于产品管理，每个企业可以自行管理企业后台，随时了解消费者对产品的评

价，消费者对于产品的需求。决定一个企业传播的关键，就是你了不了解消费者，你能够满足他什么，然后以最低成本最快速度给到他。我们做电子商务，不代表没有实业，只有实业才能把电子商务做好。大家记住，我们做的是商务，不是电子。电子是手段，移动互联网也是手段，我们无外乎把电子商务变成一个新的渠道。因为时间的关系，今天给大家带来的观点是这样的，一定要关注你的消费者，一定要以最好的方式卖你的产品。谢谢！

12月22日，博鳌中国家具论坛暨首届中国家具品牌节在海南博鳌亚洲论坛酒店举行，酷漫居董事长兼CEO杨涛发表了讲话，下面是讲话内容。

在座各位尊敬的老师，尊敬的行业同仁，尊敬的各位领导，各位嘉宾大家下午好！我是杨涛，其实我对在座很多老朋友是非常熟悉的，收到邀请我感到诚惶诚恐，因为我觉得我在中国的家具行业算是一名新兵，而且是一个并不大的公司，今天如果讲得不对，请在座的各位行业的大佬和各位老师多指正和批评。谢谢！

讲到我们公司，大家可以看到我们酷漫居今年发生的事情，我们刚刚拿到天图资本1个亿的风险投资，也当选了中国最具投资价值企业的五十强，而且成为了创新成长企业的一百强，大家可能觉得这些东西究竟跟家具行业有什么关系呢？其实很多的内容看起来好像真的是跟家具行业没有多大关系，但是，为什么这些媒体和资本会竞相地追逐这样的一个很小的家具企业，这个就是我今天想跟大家分享的内容。为什么酷漫居能够得到这么多媒体和资本的推崇，背后的逻辑究竟是什么？如果可以给大家带来一点启示，就不虚此行了。

酷漫居究竟是什么呢？我们都知道这个词一定是贬义词，但是这个词一旦变成杂交品种的时候，往往是高产的，而且越是跨界的公司，越是资源整合得越厉害的公司，越是有自己核心竞争优势的公司，就越有可能是一个爆发力强大的公司。酷漫居恰恰是横跨了四个产业的一个“杂交品种”，既横跨了中国的家具产业，又横跨了儿童产业，而且把文化创意产业、动漫的环节引入到了中国的家具产业，目前还跟整个互联网产业做了深度的结合。

首先，儿童产业是一个高速增长的行业，它的发展潜力非常巨大，在儿童产业里衣食住行四个板块只有一个板块至今还没有大公司。在资本面前可以被改变的行业，就是儿童“住”的板块，其他领域其实都有大公司甚至上市公司，唯独“住”是没有的。

中国的儿童家具市场呈现什么特点呢？一个是国货偏向。第二，就是品牌的程度比较低。大家都说我们有很多行业大哥，行业内的品牌，但我只能遗憾地告诉大家，这些不能叫做品牌，最多只是行业的一个牌子而已，什么叫做品牌？植入到消费者心中的才能称之为品牌。酷漫居是什么呢？酷漫居是把全球主要的品牌在中国的儿童家具里做了一个嫁接，所以它的领域非常强大，而且这个时候“住”是不是等于儿童家具呢？其实不是的，“住”是整个一站式的儿童家具解决方案，只有把一站式的儿童家具解决方案融合在一起，才完成了儿童房的梦想。

为什么是动漫呢？实际上，很多人把动漫理解成一个简单的动画、漫画或者是游戏。我们当时的理解是这样的，动漫是一个孩子的生活方式，中国的儿童没有谁能够绕开动漫，没有谁能够在孩提时代跟动漫结下了不解之缘，动漫是他们的生活方式，完全可以跟居室的环境做一个深度的整合，所以我们究竟卖产品还是卖产品背后的文化？我们当时是要从产品的背后文化出发来解决未来公司的成长和销售。比方说，上海的迪士尼乐园将在2015年建成，到时全中国每年将有超过一百万户的家庭要带孩子到迪士尼乐园体验和消费，这对于唯一一间儿童家具的授权代理公司来说，就可能从中收获到很多文化给它带来的意义和附加值。还有一点就是，中国的家具产业多数情况下是没有得到政府扶持的，而我们这家公司的诞生恰恰符合了国家的产业政策。国家对动漫产业强力支持，我们每一年都得到了政府非常多的产业扶持资金的支持。

第三，是互联网。为什么是互联网呢？今天还有谁不提互联网？前一段时间，我们行业内的大哥车总他提到了电商将是一场革命，会革掉卖场、厂家、经销商的命。对于这个问题，我的理解是，如果今天不碰电商，你很可能将成为被革命的对象。但是如果今天你碰电商，碰得非常巧妙或者自己独特的商业模型可以成立的话，你将会是经济大潮里非常重要的一个收益者。因为，大风起来了猪都会飞，电商模式主要有三种，第一种模式是O2O，就是线下的体验店和线上网店有机融合一体化，如果现在我们的经销商不支持，我们又没有新的线上产品，该怎么办呢？

事实上这个就是我们这个行业里很多同仁们需要迈过的门槛，如果这个门槛不迈过去，不能做到店网一体化，同产品、同价格、同体验、同服务的话，实际上你的电子商务梦想很有可能只是停留在脑海里面，而不能真正地深入到消费者中间。但今天中国的消费者，特别是80以后的消费者没有哪一个人是不依托于互联网的。在酷漫居的理解看来，消费者在哪里，我们的商业模式就应该革新到哪里。

第二是B2C模式，即如何借用天猫、京东等其他第三方平台，实现我们的网络购物。其实，在大家还在争论家具行业究竟应不应该触碰互联网的时候，已经有许多像我们这样的公司，坚定地走上了互联网的道路，这个就是酷漫居为什么值那么多钱的原因。如果大家只是想到原来成功的历史逻辑，不能在思维的深层次角度改变的话，我觉得将来不一定能真正代表这个行业的未来。

第三种模式就是C2B的模式，基于消费者需求组织个性化定制的模式，这个模式既有全屋定制的公司，也有类似我们这样的把小孩子个性化的图案直接集中在儿童家具的产品上面来的一些个性化的服务。因为这些创新在我们这个行业里面都是非常新的，所以，我们在思考，能不能将创意文化和传统产业做一个结合，做强做大产业文化；产业文化该怎样来做，能不能利用国内优势的制造资源，能不能将现有的资源、电子商务、传统的家具产业做整合，进行创新式的发展，所以我们当时选择就是这样一个细分市场，就是儿童的动漫家具解决方案。为什么选这样的细分市场呢？是因为整个消费正好是一个闭环式的循环，从小孩子0到3岁的时候需要婴儿的家具，3到6岁时需要儿童家具。

儿童家具一年大概有五百多亿的市场，如果可以做到十分之一，我已经是销售额几十亿的公司了，我根本不在乎怎样竞争，我在乎的是我一定要做细分市场的龙头，我把动漫这个细分市场做好就够了。12岁之后开始进入青少年时期，这时候需要个性化的居室解决方案，读完大学之后又变成年轻的爸妈，我们所有的商业逻辑不是基于制造而是基于消费者，消费者在哪里整个公司的消费逻辑就在哪里。

这个公司的名字是很容易理解的，很多人说你们跑到家具群里到底干什么。酷漫居解决儿童家具和家具用品，结合了动漫和互联网，这样的一个思维逻辑才能够跟资本对接，才能够拥有每年100%以上的高速增长。这是一个发展的里程碑，那么商品品质基础应该怎样控制呢？其实我们国家的制造能力是非常缺乏的，所以要达到环保性能，关键是你的选材和用心。现在，我们基本上把全世界主要的动漫品牌在国内垄断了，基本上我们只做18岁以下的，不考虑成人世界，我们只关注孩子的健康快乐成长。这个就是我们的商业模型，就是一头抓住了动漫的授权和创意的设计，一头抓住了整合营销，包括了互联网的O2O营销，把所有的生产物流，低端服务做了外包，这个商业模型是很多经销商、厂商都值得考虑的。因为在做这件事情之前，我们就是一个传统的制造业工厂，我是做办公家具出身的，今天已经变成了一间文化创意产业的高科技公司。

整合营销是怎样做的呢？营销就是五点联线的传播，即官方商城、网络分销渠道、电视购物平台，加上我们后台的一个大数据库，这个数据库跟移动互联网端进行整合，通过移动端推送信息到消费者的手机上，最后把线下的形象店作为消费者的体验中心。实际上，我们的商品在互联网上毛利不会太低，因为当你解决了大规模的工业化生产和个性化服务之间的关系时，你基本上可以实现在互联网上的高额的利润。做互联网不一定是赔钱的，请大家认真思考一下这个问题，真的不是这样的，是基于消费者的需求，基于你对消费者的认知和理解，基于商品的独特之处。

所以，酷漫居实际上是利用了文化创意的优势资源，利用了家具行业的大制造能力，利用了消费者强烈的刚性需求，然后把整个产业链做了一个整合，这个产业链的整合是在什么地方呢？是在于它结合了产业链里面的优势和规避了这个产业链里面的弱点。

优势是什么呢？大量的制造资源，大量的消费者刚性需求。弱点是什么呢？轻营销和轻品牌。把这两者做深度整合之后，然后呈现一个全新结构的公司。我们用了五年时间，已经完成了很多家具企业十年到十五年要走的路程，所以这一点我希望我的同行们可以从酷漫居的身上吸取一点经验，然后期待整个家具行业越走越好。谢谢大家！

第二篇：大数据下电商企业经营变革分析-(修改)

摘要

成都东软学院

毕业论文

论文题目 学生姓名 学

号 专业班级 指导教师 院系名称

大数据下电商企业经营变革分析

****年**月**日

摘要

摘要

大数据时代的发展，对电子商务企业的发展造成了一定的影响，其中有积极的影响，也存在一定的负面影响，如何有效的应用大数据对电子商务企业的影响，这是每一个电商企业所必须考虑的重要问题。本文主要是对大数据背景下电商企业所受到的影响和挑战进行分析，在此基础上，对大数据时代的电子商务经营新模式进行阐述，其中包括：强化数据化导购、建立垂直细分服务模式以及强化数据服务模式三种，最后针对电商企业有效运用大数据技术的策略问题提出了一些个人的看法。

关键词：大数据；电商企业；经营

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ABSTRACT

ABSTRACT The development of the era of big data, the development of electronic commerce enterprise caused a certain influence, which have a positive influence, also has certain negative effects, how to effectively the influence of the application of the large data to the electronic commerce enterprise, this is every electricity enterprises are the important issues must be considered.Under the background of this article is mainly to the big data electric business enterprise the impact and challenges were analyzed, and on this basis, the era of big data in the electronic commerce elaborates the new mode of management, including: strengthening digital guides, establishing vertical segment service mode and strengthening three kinds of data service mode, finally based on effective use of big data technology strategy for the enterprise of electricity problems put forward some personal views.Key words: big data;Electric business enterprise;business

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目录

目录

摘要..................................................................I ABSTRACT..............................................................I 引言..................................................................I 第一章 大数据的概念...................................................I 第二章 大数据时代电子商务发展的特点...................................I 2.1 数据化运营发展模式.............................................I 2.2 行业应用垂自整合...............................................I 第三章 大数据时代给电子商务发展带来的机遇合挑战.......................I 2.1 机遇分析.......................................................I 2.2 挑战分析......................................................II 第四章 大数据背景下电子商务服务的变革.................................I 4.1 个性化和精准的商品推荐.........................................I 4.2 优质产品信息的汇总.............................................I 4.3 强大的信息检索服务.............................................I 4.4 更加细化的服务领域.............................................I 4.5 数据云存储服务................................................II 第五章 大数据时代的电子商务企业部分经营新模式研究分析.................I 5.1 强化数据化导购.................................................I 5.2 建立垂自细分服务模式...........................................I 5.3 强化数据服务模式...............................................I 第六章 电商企业有效运用大数据的策略...................................I 5.1 掌握核心技术...................................................I 5.2 个性化的数据处理能力...........................................I 6.3 开展跨领域合作................................................II 第七章 结语...........................................................I 参考文献..............................................................I

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引言

引言

随着企业处理的数据量越来越大，数据处理工具的智能化程度越来越高，处理速度越来越快，价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势，而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。在大数据时代的背景下，灵活运用各项数据分析手段提炼商业智能已经成为电子商务企业的一项必修课。所谓的大数据，是涉及到各个行业、各种媒体服务、各个方面的海量数据集成体，大数据在某种意义上也可以理解为数据的收集方法。随着信息时代的不断发展，人们对于移动互联网、物联网、云计算等新兴技术的广泛应用，大家才开始提出大数据的概念。在经济的不断发展过程中，大数据在人们的日常工作和生活中的作用日益显著，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。

根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量，可能是2013年数据规模的44倍。由此可见，我们己进入了大数据时代。大数据时代是一个顺应时代潮流而出现的新词汇，大数据时代的产生在为我国的移动电子商务带来新资讯和发展机遇的同时，也带来了新挑战，如何正确认识和把握这一机遇，如何更好地了解和面对这一新的挑战，是我国电商企业现代发展规划中应该思考的问题。

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第一章 大数据的概述

第一章 大数据的概述

1.1 大数据的内涵

目前，对于大数据的定义仍未达成共识。维基百科将大数据定义为所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极的资讯。布赖恩·霍普金斯和鲍里斯·埃韦尔松在《首席信息官，请用大数据扩展数字视野》报告中指出，大数据包涵以下四个特征：一是规模，即数据量基数庞大并在持续增民；一是快速，即处理速度快，响应时间短；三是多样，即数据种类繁多，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等；四是价值高，即数据蕴含巨大社会价值和商业价值。大数据时代电子商务发展的特点

1.2 大数据时代电子商务发展的特点

1.2.1 数据化运营发展模式

在大数据的时代背景下，电子商务在经济活动中其运营模式由传统的管理运营转变为数据化运营模式，电子商务企业的管理流程与经济活动环节的表现行为为数据活动，数据化的运营发展理念贯穿于企业的原料采购、产品制造与产品营销的整个活动流程当中。电商在运用过程中通过利用专业的数据分析技术，就能够对消费者的消费习惯与消费心理进行一定的归纳综合与预测，从而巧妙地利用市场供求调整产品的分配，从而最大限度地满足消费者的消费需求，降低产品生产和销售的成本。

1.2.2 行业应用垂自整合

行业应用垂自整合主要体现在大数据时代背景下，电商企业能够有效利用数据整合与处理技术，通过供应链上下游的协调规划以实现数据信息与数据资源之间的及时共享。电商企业在经济活动中的重点与核心在于如何吸引用户，这就使得电商企业在摸索中逐渐总结出了一套行业应用垂自整合标准，通过涵盖企业的文化战略、产品营销、市场管理、技术开发等多方面内容，从而实现电商企业产业结构的转型升级。

1.2.3 社会广泛性特点

大数据从字面意思就可以看出，它包含着巨大数量的资料信息，大数据是信息

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第一章 大数据的概述

技术科技飞速发展的产物。大数据时代的发展具有社会性和广泛性的特点，它可以使移动电子商务变为一个全球都可以进行信息交流的大团体，将工业的劳动模式演变为信息化的劳动，在这种劳动模式下产品可以通过计算机电子技术进行大量的复制和传播，大数据时代是以互联网技术的发展为依托的，人们的生活以及工作基本上都可以转换为数据的形式呈现，它革新了人们的工作方式，融人到人们社会生活的各个领域中去。1.2.4 动态公开性特点

互联网是一个进人大数据时代的媒介，人们通过计算机与它联系在一起，大数据不是历史的产物也不是因为严格的环境控制而产生的内容，这充分体现了它是在互联网基础上发展起来的及时动态数据内容，大数据的信息可以在任何时刻生成，不仅仅在数据信息的收集过程中是动态的，数据资料的保存科技以及数据资料的处理技术都会不断地变化，因此可以说，数据处理的设施也是动态的。同时，信息的公开性是大数据时代的又一特色，在这一时代特色下，将会有大多数的信息资料被公开使用，人们可以通过互联网技术获得别人的数据信息，数据的交叉流动是常态，在保护个人隐私的同时，大部分的数据信息还是会在一个相对开放的公开环境下产生，在公共的互联网络中传播交互，这样的大数据的公开性是在许多的开放的网络平台受法律保护的前提下产生的。

II 第二章 大数据时代给电子商务带来的机遇和挑战

第二章 大数据时代给电子商务发展带来的机遇与挑战

2.1 机遇分析

2.1.1 有利于促进电商市场营销

在传统的“小数据”背景下，用户数据相对匮乏，数据分析效率偏低，据统计：过去一个销售人员为准备交易而寻找相关信息所花费的平均时间占工作时间的24%可以转化为26亿元的收入。而大数据时代电商可以分析更多的数据，甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样。企业基于大数据的分析和优化，可以节约成本、提高市场竞争力，做到“低成本、高效率”的营销，实现利润最大化。

2.1.2 有利于个性化和精准的商品推介

小数据时代电商市场营销的精度有限，不仅浪费资源，还有可能推送无效信息对用户形成干扰，影响消费体验，导致库存过高，物流成本过大，在国内激烈的市场竞争中陷入价格战，自身发展受限。而在大数据时代，个性化和精准的商品推荐成为未来电子商务发展的新方向。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。电商的互动交易平台本身具有多种功能，能够对用户点击、浏览、评论、收藏、购买等行为进行数据记录。用户在微博、微信、QQ群等社交媒体上的所有网络行为也都会留下“踪迹”，形成包含个人信息的数据。电商广泛获取此类数据，必要时进一步结合第三方交易平台、数据服务机构提供的相关数据，挖掘其需求、偏好、习惯以至情绪特征，从而精确化、智能化地确定在何时、何渠道、以何种方式和终端推送信息和服务，找到具有实效、线路最短的营销接触点，大大提高准确度和实效性。

2.1.3 有利于挖掘数据潜在价值

过去，一旦数据的基本用途实现了，数据就会被删除，认为数据的首要价值已经得以提取，再储存和备份只会增加成本。而在大数据时代，数据之于企业不再是商业活动的附属品，而是极其宝贵的核心资源，对之进行收集、分析、利用等任一环节都能创造出新的价值。亚马逊在挖掘数据潜在价值有个经典案例，其通过收集用户的IP地址，然后从IP地址中破译出用户所处位置的附近多少公里内是否有书店。工作人员从收集到的数据中了解到，一个人是否选择在网上买书，很重要的原因是他附近有没有书店。在大数据时代，数据的首要价值被发掘后仍能不断给予，数据

I 第二章 大数据时代给电子商务带来的机遇和挑战 的价值是其所有可能用途的总和。以利用数据价值为核心，将不断涌现新型盈利模式，电商只要把握机遇、放宽视野，就能找到新的利润增民点。

2.2 挑战分析

2.2.1 在大量数据中甄别、收集真实有用信息

大数据从来都不是免费的午餐，大数据纷繁多样，优劣混杂，这对于电商对数据的收集处理带来了巨大挑战。伴随着大数据热潮的到来，关于大数据的一些新问题层出不穷，比如其中夹杂着虚假信息，真实有用的信息不多，虚假信息会破坏核心信息。因此收集过程对数据进行甄别，确保数据质量是电商不可忽略的关键问题。而对潮水般的数据，如果不加以筛选、甄别，就难以保证数据的完整性与客观性，在此基础上的数据分析与整合必然也会错漏百出，失去了其使用价值。

2.2.2 分析和加工海量数据

据统计，82%的电商正受到处理海量信息的挑战，而且他们花很多时间对其进行研究，89%的电商因超负荷处理数据而失去过销售机会。仅仅坐拥大数据并不够，对大数据的分析和挖掘能力已成为电商的核心竞争力。这表明大数据的关键并不在数据原料的多少，而在于数据加工能力，这才能使大数据产生真正的价值。日前政府信息的公开性不够，开放的、公共的社会网络环境还未形成，权威、可信的第三方数据统计机构缺位，使得很多数据难以获得，影响大数据的完整性和综合性。电商在期待环境改善的同时，唯有尽可能地充分应用社交网站等网络媒体，以合作、购买等方式获得广泛的外部数据，并使之与企业内部运营数据互联互通，以扩大数据采集量，强化多源数据的彼此关联与印证，同时，严格筛选把控数据的质量，为大数据分析打下较好的基础。

2.2.3 活用大数据

多年来，企业运营数据更多是建立在直觉的判断和分析基础之上。在大数据时代，到处都充斥着碎片化的数据，没有清晰的思路，无从下手，迷失在海量的数据中成为企业而临大数据时代的核心短板。日前，国内诸多电商都在盲日地进行大数据投资，收集越来越多的数据，但这些数据大都是单纯存储在数据库中，没有进行有效的分析和使用，把这些数据激活成为电商企业运营的关键。要“活”用大数据，电商数据运营者要看出这些数据本身的局限。一方面，企业的数据为用户体验改善了什么；另一方面，企业在使用数据时，解决了什么问题或者拓展了什么商机。如

II 第二章 大数据时代给电子商务带来的机遇和挑战

果电商企业能够基于场景和相关的“活”数据将数据应用发挥出最人价值，那么新的商业模式就会成为可能，如果没有找出相关问题的解决方法，企业就会错失发展良机。

2.2.4 解决数据断层问题

大数据实践的先行者车品觉在《决战大数据》中提到，断层才是我们所面临的最严重的问题。收集数据的人不清楚使用数据的人需要做什么，这是目前大数据的一个关键命门。大数据需要更主动的管理，也需要更多的创新。对于电商企业而言，如果处在网站前端的人只知道点击量等数据，却很少去关注后端的商业数据；操作网站后端的交易环节的工作人员只知道卖东西而很少去关注前端数据；行为数据与商业数据没有对接起来。这样，网站决策者不知道网站核心用户群的行为特征，也不知道怎么去扩大核心用户的规模，更不知道从一个用户登录网站之后到离开哪些环节需要疏通，这家电商就离倒闭不远了。然而，今天许多电子商务公司，每天都在做“碰巧”游戏：今天推荐某家的产品，明天撤下某家的产品；今天做低价促销，明天又做线下活动。这些决策的改变，没有行为数据和商业模式之间的逻辑关系的指示或良好的监控，都是闭着眼睛在“碰巧”。

对于电商而言，在了解前端哪一个数据对整个网站后端的交易量有最大影响后，就只需努力提高这个前端数据，必然会刺激后端数据的增加；反过来，后端哪一个交易数据比较高，弄清楚是从哪一个渠道收集的、主要贡献用户是哪些，网站的产品设计就向他们倾斜，如此，才会使渠道前端“转化率”等关键数据得到提升。从而使核心用户群迅速增民，这样，电子商务才能取得民足发展。

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第三章 大数据背景下电子商务运营的变革

第三章 大数据背景下电子商务运营的变革

3.1 个性化和精准化的商品推荐

网络上的信息量越来越巨大，而消费者的精力和对信息的处理能力却是有限的，消费者很难对大量的信息进行筛选和分析。这时电商可通过对数据的采集分析，根据用户的需求，将用户细分为不同的群体，为用户提供个性化的服务。比如，电商可根据用户的购买历史和浏览记录分析出用户的喜好，对其进行个性化的产品推荐或是广告的推送服务，这种有针对性的导购可大大增加促销的成功率，同时节省了大量人力物力的成本，增加了产品销售量。

3.2 优质产品信息的汇总

电商还可根据商品的购买和浏览数据将最热门和最优的商品筛选出来，以吸引跟多的消费者，同时也帮助消费者节省了挑选和比较的时问。例如由淘宝网衍生出的商品推荐网站“蘑菇街”。淘宝网买家将自己喜欢的商品链接到其网页上，或者进行巧妙的搭配，让跟多的消费者进行筛选和评论。还有例如新浪微博的热门微博榜、热门话题等等，这是将微博的转发评论量进行统计，筛选出热门微博，将网民的兴趣点汇集到一处，更增加了微博的浏览量。

3.3 强大的信息检索服务

消费者在面对电商网站上海量的商品信息时往往很难找到自己所需的商品，这时候就需要电商为其提供准确的信息检索服务。电商必须将产品进行归类，在每个大类下又再进行细分，同时消费者在进行检索时，能够将用户所提供的关键词与产品信息快速准确的匹配，进行相应智能检索，得出符合用户需求的信息和产品，最大限度地提升客户满意度。可供消费者进一步依据自身需求进行产品的筛选，将消费者需求与商品迅速匹配起来，极大地节省了购买筛选的时间。

3.4 更加细化的服务领域

电商可根据消费人群的不同需求，将营销口标针对某个具体的领域，例如”聚美优品”将目标客户群定为女性，主要销售洗护用品、彩妆、美容产品等等。”酒仙网”瞄准了酒类市场，销售白酒、葡萄酒、洋酒、保健酒等各种酒类。这满足了消费者对某方面的特定需求，为消费者提供了正品保障，将服务领域进一步细分。

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第三章 大数据背景下电子商务运营的变革

3.5 更方便的数据云存储服务

随着数据信息的增加和移动通讯技术的发展，我们每天要处理的信息量也不断增大，为了满足用户对数据处理、存储方面的需求，不少互联网公司推出了“网盘”这种在线存储服务，可以向用户提供文件的存储、访问、备份、共享等文件管理功能。用户可以把网盘看成一个放在网络上的硬盘或U盘，将文件存储在网络的数据库中，不论在任何地方，只要连接到因特网，用户就可以管理、编辑网盘里的文件，这极大地方便了我们的生活。

II 第四章 大数据时代的电子商务经营新模式研究分析

第四章 大数据时代的电子商务经营新模式研究分析

4.1 强化数据化导购

由于大数据时代方便了人们的生活，忠实地记录了人们在日常交易活动中的多种信息，因此电商企业在革新服务模式时可以充分地利用好大数据技术进行数据化导购。互联网的便利为数据化导购的发展应用提供了良好的机遇，人们在网页浏览记录、购买历史与消费习惯在网络数据信息中一应俱全，而电商企业在发展过程中所要做的就是利用大数据进行个性化导购的政策推行。目前所出现的个性化导购方式主要有两种，首先是个性化广告。它指的是当用户在进行网页浏览的同时，数据信息库会自动地调查用户的消费习惯与购买记录，并在相关页而向用户推荐同类型的产品；其次是个性化的推荐。价值的是网站针对用户难以选择的问题，向消费者展示出大量繁多的种类信息，要求消费者进行自主性的比较分析，最后做出自己的选择。相对而言，第二个导购方式容易造成用户心理上的不适，这就要求网站要不断提高后台信息数据的处理能力，以最大限度地降低用户的不良体验。

4.2 建立垂自细分服务模式

针对大数据的电子商务在行业垂自应用整合方面的问题，电商企业在市场活动中应当根据自身发展特点与市场供需要求建立起垂自细分品牌的电子商务服务模式。当前由于国内一些比较大型的购物平台基本上已经占领了市场的大部分份额，其他的中小型电商要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须从细节上入手，建立起专属于自己的在某一方面、某一领域的专业性营销策略，走精品化发展道路。垂自细分品牌型电子商务服务模式适用与电商的优势和特点还集中表现在，细分品牌型的电子商务贸易网站一般运营规模较小，成本比较低，电商企业所面临的经济风险也就相对而言比较少，这就给电商企业针对性对根据消费者的消费需求和心理诉求进行深入的发掘和分析，以找准自身营销所要针对的特定客户群体，从而为他们提供专业性质的产品营销与服务。这说明，垂自细分型的品牌电子商务服务模式不仅能够够着眼中市场上某个细节上的领域空自，制造商机，同时还有利于电商在发展壮大过程中不断完善自身的服务水平和营销理念。

4.3 强化数据服务模式

大数据时代下的数据信息是经济活动赖以进行的基础与核心，要想及时准确地

I 第四章 大数据时代的电子商务经营新模式研究分析

了解最新市场信息，就必须掌握第一手资料数据，对营销过程中所得到的顾客的重要数据信息进行整合处理，通过对数据信息进行进一步地研究和解读，而得出顾客的消费习惯、消费诉求、消费建议等一系列的宝贵信息，在此基础上电商“卜台再通过所得到的数据信息充分发展自身电商贸易所具有的优势特点，将大量的数据信息进行产品化的系统营销，将其提供给有相关需求的企业，进而开拓出一条新型的以数据服务模式为基准的电子商务服务模式。

II 第五章 电商企业有效运用大数据技术的策略

第五章 电商企业有效运用大数据技术的策略

5.1 掌握核心技术

5.1.1 可靠的信息安全服务

数据的安全性是电商能否获得民足发展的重要保证。大数据在成为时代发展的制高点的同时，也成了黑客攻击的活靶子。数据分析技术的反向运用将帮助黑客更为精准地袭击数据漏洞，威胁数据安全。为了防护数据系统的安全，在数据技术开发的伊始就应率先打造严密的安全防卫系统。运用大数据技术实时监控数据安全状况，发现网络异常行为以及任何有攻击性的行为立刻快速拦截处理，并针对各模块的风险状况设置不同的安全等级防护以及精准化的预防措施，全力阻截风险源，避免信息被盗或恶意攀改。

5.1.2 精准的数据检索能力

电商的发展大大提高了同一市场上产品的数量和种类，而而对如此大量且分类冗杂的商品，如何使客户既快又准地找到所需要的商品成了电商需要解决的第一个技术难题。数据检索主要依据是商品的一些常用属性。以淘宝为例，淘宝的用户在进行商品检索是人概可以用到商品的十几种属性，包括商品的品牌、颇色、规格、价格、销量等。精准的数据检索能力能够快速的处理客户的检索要求，提高数据服务的效率和水平，最大程度上满足用户的使用体验。

5.2 个性化的数据处理能力

5.2.1 数据的搜集

利用大数据的第一步就是要有目的的搜集数据。除了电商平台的检索功能搜集数据外，还应该以注册账号为线索和路径，细心筛选、过滤、整合用户在社交网络及其他领域的足迹信息。并对这些数据进行归档存储，以留作信息化发展的基础数据。

5.2.2 数据的分析

一位电商企业家曾经深有感触的说过，这个时代数据并不缺乏，缺乏的是以分析数据盘活其经济效益的能力。仅仅拥有数据，而无法对其进行有效处理，那数据也就失去了意义。数据信息化处理系统的核心也就是数据分析。为提高数据分析能力，电商可以引进先进的技术或向大数据行业寻求合作和技术支持。实力较雄厚的I 第五章 电商企业有效运用大数据技术的策略

电商建议还是选择自己开发，这样才能更好掌控数据时代的话语权。

5.3 开展跨领域合作

电子商务企业要打破原有的营销格局，获得更全面的数据和服务，就必须加强与其他行业的合作，尤其是大数据行业、金融行业、社交虚拟社区以及物流行业。加强与大数据行业的合作，可以获得最为广泛的技术支持，创新数据挖掘的手段和模式，增强技术实力；加强与金融领域的合作，方便在电商业务的末尾支付上获得更加便捷的服务，并通过数据交换，获得更为深层的客户信息；加强与社交虚拟网络平台的合作，如微博、博客、腾讯等，借其平台更为全而形象的了解用户的最新动态。在第一时间获得第一手资料，是电商在激烈竞争中获得优先权的必要保证；加强与物流行业的合作，实现商品库存信息与商品供应数据的完关对接，实时控制订单状况与库存形态。在大数据的时代里，数据分散在各行各业，仅凭借一个服务商或一个地区是远远不足以应对的，只有各行业各地区联手，才能优劣互补的充分享受大数

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II

第六章 结语

第六章 结语

在大数据时代，呈爆发式增长的信息资源给电子商务企业既带来了机遇也带来了挑战，通过对数据的分析运用将带来更多服务模式的革新，可以给消费者带来更多更好的服务体验，但是如何运用技术手段挖掘出有价值的信息和如何利用好这些信息还需要不断思考和论证。本文主要是对大数据时代的电商企业的经营变革问题进行了一定的研究分析，在对大数据时代为电商所带来的机遇与挑战分析的基础上，对电商企业目前的一些新的经营方式进行了分析，最后就如何加强电商企业应用大数据的问题

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I

参考文献

参考文献

[1]甘丽新,涂伟.大数据时代电子商务的机遇与挑战探讨[J].科技广场.2013(03)[2]陈云海,黄兰秋.大数据处理对电子商务的影响研究[J].电信科学.2013(03)[3]张光茫.大数据时代的思考与启示——读涂子沛《大数据》[J].水利天地.2012(09)[4]刘新海.阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践[J].征信.2014(10)[5]刘志超,陈勇,姚志立.大数据时代的电子商务服务模式革新[J].科技管理研究.2014(01)[6]赵辉.阿里巴巴“数据战”[J].中国企业家.2013(20)[7]蔡君.大数据:从全新的角度挖掘数据价值——访阿里巴巴大数据委员会会长车品觉[J].通讯世界.2013(14)[8]黄晓斌,钟辉新.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].图书与情报.2012(06)[9]张剑,李灿平.4G网络时代大数据的机遇与挑战[J].中国新通信.2013(24)[10]陈淑梅.移动运营商的大数据发展策略研究[J].信息通信.2014(06)

I

第三篇：电商竞争时代大数据战略-蝴蝶战略

曾经有一个轰动世界的气象事件： “一只在中国西双版纳地区的蝴蝶，隔三差五的摆动几下翅膀，可以在短短的14天以后引起日本一场龙卷风。” 笔者说到这大家都会回忆起蝴蝶效应。蝴蝶效应的原理是：摆动翅膀的运动，使得蝴蝶身边的空气系统发生改变，并不断地产生微弱的气流，而这些微弱气流的产生又会引起四周空气或其他系统产生变化，由此所引发的连锁反应，最终导致其他系统的巨大变化。蝴蝶效应也被称之为雪崩效应。什么意思呢?一个非常小的雪球，会导致一场大雪崩。因此笔者认为，没有任何东西能够比蝴蝶效应更完美地表达出电商时代的“大数据资产”的电商战略思想，所有重大的变化，都只不过是一系列数据积累的结果，而这一系列数据最原始的出发点，就是蝴蝶效应中蝴蝶摆动的那几次小小的动作。20世纪60年代，麻省理工学院专家洛伦兹在计算机上建立了13个方程式来模拟地球大气的变化。当洛伦兹在一次计算时，他对原始数据的小数点后第四位进行了四舍五入。洛伦兹大吃一惊：本来很小的差异，前后计“一只在中国西双版纳的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起日本的一场龙卷风。问题根本在于洛伦兹的公式中，误差是以“指数形式”产生增长，在这样的情况下，看起来仅仅一个微小误差随着不断推移造成了巨大的后果。蝴蝶效应的关键就在于它的翅膀的摆动要存在于一个“指数效应”的场中。

微博体系是目前中国互联网上最简单而强大的“指数效应”。哪怕一仅仅一个粉丝数量屈指可数的人，写了一条非常有意思的微博，一但被有更多粉丝的人转发，最终形成一个转发链条，最终就形成了“蝴蝶效应”。我们是否还记得曾经对中国红十字会构成了毁灭性打击的“郭美美事件”，其实郭美美事件就是很简单的蝴蝶效应。郭美美的粉丝数量并不多，只不过她通过自己的微博去“秀富”，但她“红十字”“总经理”的名字对微博网友的神经产生了巨大的刺激，因此就形成了“蝴蝶效应”。我们企业在微博上存在的 “蝴蝶效应”又有什么启示呢，因为既然存在着像微博这样一个人与人之间，客户与客户之间的“指数传播效应”，那么，企业最重要的电商战略，就是将一个独特的客户价值点进行锁定，做一只不停摆动翅膀的蝴蝶，从而让我们的企业在互联网上创造出巨大的蝴蝶效应。这就是笔者所谓的说的，没有比蝴蝶效应更精辟地表达出“大数据资产”的战略，在线下创造一个“点”，形成一个“数据”，在线上像“蝴蝶翅膀”一样不停摆动，形成越来越多的“数据”。

因此，我们可以发掘电商创造客户或者品牌的秘密，在线下搞活动，在线上搞传播，再继续回到线下搞活动，再形成线下传播。O2O(Online To Offline)电商战略的本质就是“从点到大数据再到点的不断循环的过程。曾经有很多人问笔者，那销售在哪儿呢?是的，真正的电商并不存在销售，电商只存在于沟通，电商战略强调的观点是：如果你能够让客户对你产生信赖或者喜欢你，那么，消费者自然就会主动去寻找你的产品。

更不是苹果，但是我们可以从中学习小米与苹果的智慧，因为这就是将来商业的常态。

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第四篇：大数据时代下的精准营销

2012年以后，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。

数据库营销

关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”

拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。

数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。

CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。

CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。

通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中（BOSS系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等）嵌入相应的模块。

精准营销理论

1999年，美国的莱斯特·伟门提出了精准营销的概念。精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。通常可以划分成五个阶段：

1.收集并整理目标客户的相关信息，建立一个客户数据库； 2.对数据进行分析，加深客户理解，整理出细分客户群体的差异化需求； 3.为不同的细分客户群体需求设计差异化的产品和服务； 4.提供满足不同细分客户群体的差异化产品和服务； 5.通过各种营销活动的反馈，进一步深化对客户本质需求以及客户购买和使用习惯的理解。具体的内容包括：

（1）客户信息收集与处理

客户数据管理是一个数据准备的过程，是搞好精准营销的基础。好比指挥官为将来绘制战场地图，把战场上所有的地理信息及变化要素等输入电脑一样，市场人员也必须将分散的数据集中到一个数据库中，这些存在于企业内部各系统中的内部数据和企业外部数据（如市场调查、第三方数据等）分类后，以客户ID为主键进行整理、转换后汇集（ETL）到一个集中的数据库中，就有了准确的客户数据，之后市场人员就可以对客户进行全面的研究和分析。（2）客户细分与定位

客户分群是根据客户的特征相似程度把客户分成若干个群体，群体内部特征非常相似，而在群体之间，特征非常不相似。只有区分出了不同的客户群，企业才有可能对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，提供满足这个客户群特征要求的产品或服务。在实际操作中，传统的市场细分变量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。随着公司对信息搜集和分析能力的要求不断提高，许多新的客户分析技术和方法正被运用于各种营销领域，数据挖掘这一统计领域的前沿性技术就被广泛的应用，它能够在海量的、庞杂的、没有规律的客户资料中筛选出对公司有价值的信息。利用数据挖掘的精准细分技术对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，已经成为今后客户细分领域的主流。（3）营销战略制定

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，或采取措施防止客户流失等。（4）营销方案设计

所有的方案注重的都是目标，营销方案也一样。一个好的营销方案必须聚焦到某个目标客户群，然后将营销方案都往目标客户群聚焦。太阳表面的温度在10000度以上，但却连地球上的一张纸也点不着，如果使用一个放大镜，就可以把纸点燃，区别就在于是否聚焦。同样只有做到聚焦，营销的效率才能够提升到最大。筛选出目标客户群是第一步，企业可以围绕客户战略和当前营销工作重点来确定目标客户群。根据目标客户群营销活动的目标，设计有针对性的营销活动创意（包括产品的组合、渠道的选择等）及定价，并就各方案进行评估，挑选出最佳创意，形成最终营销方案（包括针对性的产品组合方案、产品组合价格方案、渠道方案）。

值得强调的是，客户是不断变化的，亦即客户群是动态的，因此，我们需要灵活动态地观测、定位和理解客户群，才不至于制定一个时过境迁的营销方案。（5）营销结果反馈

营销活动结束后，应对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，总结经验和教训，寻找需要改进和优化的关键点，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。简言之，评估是营销活动的终点，也是下一轮精准营销活动的起点。

精准营销模式

精准营销模式可以概括为5W营销分析框架，在合适的时机（When），将合适的业务（Which），通过合适的渠道（Where），采取合适的行动（What），营销合适的客户（Who）。在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善。

精准营销模式实施框架，可以将精准营销理解成一个PPT框架，即将以客户为本作为核心价值观，从策略、流程、技术三方面着手，实现精准营销。其中策略指营销策略；流程是包括客户获取、客户培育、客户挽留组成的最佳管理实践流程；技术则是基于用户信息之上的数据分析和数据挖掘。

策略、流程与技术是实现精准营销的三大要素。首先要保证精准营销理念在整个组织中有效贯彻，以保证战略决策者、方案制定者和活动执行者必须充分理解和认可精准营销的理念，并能做到融会贯通，可以制定彰显这一理念的相应的营销策略和方案；其次通过流程穿越、流程改造等方式，在不断的创新和探索中建立起有效的与客户互动的行为模式；最后，不断提升技术水平，充分利用技术。坚实的技术后盾是精准营销理论落实的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推动了营销精准化的进程。整体而言，策略、流程和技术组成了电信业精准营销的基本架构，促进了精准营销的驱动者、行动方案和可行性保障三方面的紧密结合。同时坚守以客户为出发点，确保客户在整个精准营销活动中始终处于核心地位。策略、流程、技术三个方面的能力是精准营销能力的有机组成，三者相辅相成，缺一不可。策略对流程有战略性的指导意义，因为策略条线中的营销策略是建立在最佳管理实践的流程之上的；流程必须建立在技术的基础上，因为数据挖掘与分析模型是客户细分与分析的基础，而后者则贯穿最佳管理实践流程始终；数据挖掘与分析所使用的海量数据则来源于业务系统中沉淀的用户信息。精准营销模式的核心是“以客户为中心”，更加注重“目标客户”，在识别出目标消费者后，聚焦目标客户群，分析目标客户群的需求，然后为这一特定群体推出最适合的细分产品，制定适应目标客户群的价格，通过相应的渠道和传播、促销方式进行产品营销。要达到这一目的，就需要对客户的特征进行具体的分析。

目前移动各种增值业务非常繁多，之前的彩铃业务营销通过捆绑、大面积的促销让用户去选择，虽然带来的增值业务普及率的提升，但沉默用户增多，客户投诉增加。江苏移动通过精准营销找准目标客户，发展彩铃业务，激活沉默用户，发展新彩铃用户，取得了良好的效果。

1.整合各大数据源，建立统一的用户增值业务行为分析视图，为精准营销应用打下基础

增长业务的数据虽然有相应规范进行统一，但是因增值业务更新比较快，数据源尚未覆盖全部业务，离当前的应用需求有一定差距；业务子系统，尤其是小业务系统的数据源缺乏梳理，需进一步加强。从数据出发，以用户为中心，从用户特征角度将运营商可能有的数据归类整理，输出用户特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对数据的可获得性进行标注。

从营销出发，从进行新业务营销的目标出发，推导对支持信息及源数据的需求，确定数据使用方法，输出营销特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对必要但暂不可获得的数据提出规划需求。《数据源整合需求报告》中，除了对经分系统现有数据源进行梳理外，还对MISC、彩信、彩铃、WAP、小区短信、短信网关、Enumber邮箱、12580、爱贝通、小额支付平台、USSD、手机杂志、LCS等13个业务平台的数据进行了梳理整合。

建立基于用户人性特点的14类人群细分模型，对增值业务的目标客户进行细分，共分为以下几种类型：

基于用户人性特点将客户细分为低潜力型、超前消费型、虚荣跟风型、精明尝鲜型、盲从型、吝啬型、精打细算型、理性跟从型、中潜力型、精明时尚型、传统保守型、感性跟随型、高潜力型、时尚中高端。基于彩铃用户生命周期将客户细分为，彩铃潜在用户、彩铃新开通用户、彩铃普通用户、彩铃活跃用户、彩铃沉默用户、彩铃流失用户、潜在高概率用户、流失高概率用户。在用户细分的基础上，建立彩铃潜在用户预测模型（模型略）。

2.建立用户新业务行为属性标签，动态触发的精准营销策略

基于用户统一视图，结合实际情况进行用户属性标签构建。对彩铃的目标客户，当订购了其他增值业务和拨打了有彩铃客户的电话时，对其进行触发式的短信推荐，对彩铃沉默用户和流失用户，则采取外呼+营业厅的方式进行主动关怀，最终形成针对目标客户的彩铃业务精准营销模式。

3.营销执行

通过精准平台将客户需求及针对性营销方案推送到一线。比如根据用户历史铃音使用记录总结出铃音偏好，帮助一线人员进行针对性的铃音推荐；根据用户历史获取铃音的渠道总结出用户的渠道偏好等。而且流失概率、影响力指数等分析成果也能在清单中罗列出来。

4.应用效果评估 彩铃沉默用户推活跃度提升活动执行效果。对40000户彩铃沉默、半沉默用户开展付费铃音下载用户数提升，营销成功数为22560，成功率为56.4%；月均彩铃下载用户数KPI指标完成率由91.11%提高到104.02%。经验总结：在营销中发现该部分用户主要由于不了解铃音下载的方式或或认为铃音设置麻烦造成，因此，在营销推介上对不了解铃音下载方式的用户应重点推介简单便捷的铃音下载方式，对认为设置较麻烦的用户可以推介音乐盒，让用户感受使用彩铃的便捷与乐趣。彩铃已流失用户挽留活动执行效果。对8000户彩铃已流失用户开展外呼挽留，营销成功2772户，成功率为34.65%；月均彩铃付费用户数完成当月计划的130%，完成指标125.43%；当月付费用户到达数较上月增长3.6万户。

目前人员技能差异比较大，成功率最高达32%，最低只有19%，相差13个百分点；拒绝率最低的只有7%，最高的则有24%，相差17个百分点；考虑使用的用户比例较高，成功率提升空间仍比较大。20世纪最具影响力的创新莫过于人类拥有了能处理大量数字化信息的IT技术，为了从大数据集中提取用户可理解和适用的知识，人们研究并发展了数据挖掘技术，它以崭新的方式来总结原始数据。以此为基础的营销工作面临着着精准与保护客户隐私之间平衡的问题，从技术实现方式上通过改进挖掘算法、关联规则等方面来优化数据库。同时在使用数据的时候，也要保护顾客的隐私。

第五篇：汽车营销毕业论文 大数据时代下的汽车行业

武汉城市职业学院 毕 业 论 文

大数据时代下的汽车行业

系别：汽车技术与服务 专业班级：

学生学号：XXXXXX 学生姓名：XXX

指导教师：XXX

【摘要】提到大数据，人们的第一感觉就是：“这是一个最近流行的概念，很高端„„大数据就是数据分析，只是数据量很大„„大数据是IT互联网领域的„„”本文的主要目的，就是揭开大数据的神秘面纱，并结合汽车产业，谈一谈大数据相关的新技术、新思路对于企业核心价值、产品竞争力以及用户消费模式的影响。

【关键词】汽车行业；大数据；车联网；数据挖掘

什么是大数据呢？大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的3V特点：Volume（数量巨大）、Velocity（产生速度快）、Variety（离散的）。对于这个解释，我们可以这样理解：企业的正常经营数据是一个铁矿，单一而容易开采提炼，价格不高。而大数据好比是一个稀土矿，虽然在地球上储量非常巨大，但冶炼提纯难度较大，蕴藏着大量的贵金属，应用价值非常高。在数字信息化急速发展的时代，技术的进步让我们能够完成前人无法完成的工作——提炼、分析、创造价值。

那么，大数据在汽车这个较为传统的产业上有什么价值呢？回答这个问题，我们首先要明确的是大数据能否适用于汽车行业。

我们前面提到，大数据的特点：大、快、广（离散），反观汽车行业，首先是数据量，根据世界著名的美国汽车行业杂志Wardsauto公布，截至2011年8月16日，全球处于使用状态的各种汽车，包括轿车、卡车以及公共汽车等的总保有量已突破10亿辆。美国是目前最大的汽车拥有国，其汽车注册量达2.4亿辆；中国次之，汽车拥有量为7800万辆；日本的汽车拥有量为7400万辆。如此惊人的汽车保有量，同时每辆汽车涉及的数据元素也极为庞大，这些数据综合起来，为汽车大数据提供了量的基础。

再说速度快，根据2012年中国汽车产销突破1900万来算，中国平均每天有超过5万辆汽车进入市场，同时市场上近亿的车辆每天都有新的数据信息产生，每辆车涉及的数据是纷繁复杂，有些数据（如车辆使用、维修保养）又是随时发生的，因此，汽车业数据增长可以用爆发式来形容。

最后是数据广度，上文已提到，每辆汽车涉及的数据极为复杂，从设计、采购、生产、物流环节的海量数据信息，到成千上万个车身零件信息带来的大体量字节，再到车辆在终端环节的庞大信息量，包括渠道、价格、用户资料、车辆使用、保养维修、保险、汽车社交„„而对于这些数据，对于涉及面如此广的数据信息，我们如何科学的开发利用，是汽车大数据主要解决的课题。

核心的问题是：既然大数据技术能够应用到汽车行业，那么我们如何用大数据？大数据如何创造价值？如何通过大数据提升企业竞争力？下面我们将针对这些问题进行探讨和展望。

在探讨问题之前，我们有必要介绍一项新的技术：车联网。作为未来汽车智能必不可少的一项技术，车联网已经引起越来越多的企业的重视，而且已形成快速发展的市场。车联网，就是是由车辆位置、速度、路线、车况等信息构成的巨大交互网络。举个例子，一个搭载了车联网系统的车辆，车主可以通过网络或电话方便知道自己的车在哪里，能够远程监控、操作汽车，在驾驶过程中，能够实时了解交通情况，汽车在导航过程中能够自动计算出平均时速与油耗，设计出经济最优路线，同时还能得到更多的增值服务，如爱车定期体检报告，驾驶习惯纠正，故障预警，差异化定制保养等。此外，车联网的汽车还具有更多的网络功能，如社交、购物、信息搜索等功能等。而汽车企业与经销商则可以实时掌握自己的产品的全方位信息，并能够对这些信息进行深入分析。可以说，车联网为用户的汽车智能生活和企业的大数据营销提供了无限可能性。

下面我们来谈一下汽车企业如何利用大数据创造价值，打造核心竞争力。前文提到，一辆汽车从研发到采购，再到生产到物流，最后到营销、服务以及后市场，所涉及的数据信息量是极为巨大的，大数据技术完全可以应用在全价值链体系中，通过大数据可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程、改进业务模式、提升效益。比如福特汽车就已经在利用大数据分析，通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。丰田汽车也在今年宣布通过收集汽车的位置和速度等庞大的“大数据”，开发出可提供交通量和行驶线路等交通信息服务。我们下面将通过一些实际应用来展现汽车大数据带给企业的利益与冲击。

一、市场反应更快,决策更清晰

现在几乎所有汽车制造商都意识到，如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车，就必须对汽车消费者进行真正的了解。汽车大数据分析可以通过互联网、车联网搜集客户对汽车的消费、使用偏好，进而制定更为有效的产品策略，快速调整开发、生产以及各项资源分配。

互联网方面，汽车企业通过第三方公司对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，如把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度，从而采取相应的市场策略。

车联网方面，企业可以真正的做到实时监控自己的产品在市场上的分布、使用情况，如采集车辆CAN总线信息，同时结合产品的地理位置，来分析各个地区购买产品的用户的驾龄、驾驶习惯，以及地区路况、车况等，调整产品车型与区域的市场策略。

二、营销更精准,成交率更高

现有汽车企业在对车辆信息分析的过程中，主要是针对标准的业务数据，如产品信息、用户档案信息、售后业务信息等，再深入一些就是用户交互信息（电话、潜客、网络反馈等）。多数企业近年在引入CRM系统后，能够把这些信息进行有效整合，进行关系营销。这种模式有较大的局限性：首先，汽车企业所得到的信息源极为有限，所有的营销活动都是由已发生的业务信息为基础，在深度、广度上都不够。其次，采集的数据不一定能够反映用户真实的需求，比如现在多数公司都在进行用户调查，希望用设计好的问题来得到用户的真实想法，结果往往事与愿违，得到的结果与实际情况差别很大。

在大数据广泛应用之后，现有营销模式将产生质的飞跃。海量的数据源能够给营销工作提供更大的支撑，企业可以通过网络数据分析，得到用户的行为倾向，比如根据用户在某个车型网页停留的时间，同一用户浏览一个网页的次数，可以得到该用户的购买意愿，然后通过推送促销信息来提高用户的成交可能性。同样的，通过对社交媒体的用户关注与转发进行分析，来确定该用户的购买可能，从而制定精准的促销策略。

车联网的大数据分析，则更加激动人心，通过对一个地区用户行车路线进行分析，能够得到该地区用户的出行习惯，汽车企业能够设计更为精准的广告、巡展工作。同时通过车辆停留地的分析，可以得到用户的经济状况与消费能力，甚至能够分

析出用户的消费习惯。另一方面，通过对行车数据的分析，汽车企业能够分析现在已有客户的车辆状况，能够得到有换车需求的用户，从而开展二次购车营销工作。当然，由于汽车大数据需要采集用户用车信息、车辆的地理位置信息，用户隐私的保护成为一个不可回避的问题，企业可采取在服务协议中加入信息保密条款，或设置用户可选择性功能屏蔽的方式来解决用户隐私的问题。

三、成本费用大幅降低

前文已提到，企业通过对大数据的分析，可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程。比如，通过对车辆运行和维修保养信息进行采集分析，了解各个产品的质量在市场上的表现，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。下面我们来看看车联网、大数据分析在营销服务环节成本费用控制的积极作用。

首先，通过对待售产品的地理位置信息进行分析，可以对企业物流情况进行评估，从而提升物流水平，缩短交付时间，降低库存成本，并能够结合业内先进的OTD(order to delievery)模式，大幅缩减企业成本。其次，由于大数据分析能够让企业做到精准营销，产品推广资源也能够得到高效利用，无形中节省了大笔的营销费用。最后，在汽车售后环节，通过对市场车辆的运行情况进行分析，能够第一时间掌握已售产品的质量状况，从而快速进行技术支持、备件储备，同时能够对故障隐患车辆进行预警，在降低用户车辆风险的同时，减少了厂家的维修成本。

四、创新模式与利润的大幅增长

在汽车大数据时代，企业不只是产品制造商和提供商，还是服务和解决方案提供商，企业通过对大数据、车联网的应用，为客户创造更多的价值体验。比如通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。甚至可以与餐饮、娱乐、零售、酒店等行业进行合作，打造全新的的车生活模式。

最后，我们来探讨一下车企业需要具备什么样的条件，才能顺利应对即将到来的大数据浪潮，并保持领先地位。以下五点供企业管理者参考：

一是领导力。领导者必须具备大数据时代所必须的视野与洞察力，能够设定清晰的目标，能够使团队充满激情的、全身心的投入到大数据工作中，能够快速的将结果应用到决策过程。同时，因为汽车大数据是不断的从海量数据中挖掘新的价值模式的过程，领导者还应具有创新精神和包容心态,通过不断开发、不断创新，确保企业价值链最优。

二是人才。汽车大数据时代最关键的要素非人才莫属，因为我们要面对技术的革新（车联网、互联网）、处理海量的信息（销售信息、售后服务信息、车辆使用信息、产品地理信息„„），同时要结合汽车产业特色提供解决方案与创新模式，因此我们需要三类人才：数据分析人才、专业营销人才和汽车技术专家，通过这三种人才的紧密协作，大数据的价值才能被深度的开发出来。

三是技术。汽车大数据需要先进的技术做支撑，可以说技术的革新是汽车大数据时代的主要推动力，车联网、云计算、人工智能等技术的应用会越来越多的渗透到汽车产业与人们的汽车生活当中。而这些技术由于来自多个领域，开放平台、跨界合作将成为必然趋势，这就要求企业不能固步自封、闭门造车，而应该快速的将新技术应用到用户价值提升和模式创新上，进而提升企业竞争力和产品竞争力。

四是管理结构。在汽车大数据时代，企业需要快速的将信息和决策权统在一起，以提高效能。这就要求企业采取灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，强化跨部门协作，以数据信息为圭臬，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到各个价值链环节中。

五是企业文化。大数据需要深入进企业的基因，企业不能再跟着感觉走，要时刻问自己 “我们知道什么？” 而不是 “我们怎么想？”。这就要求企业要具有理性客观的文化。真正形成以数据驱动为导向的决策与大数据和汽车车联网注定带来一次革命以及生活方式的改变，当人们生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，过智慧的信息化生活，企业也必将通过先进的工具应对智慧的市场。大数据时代充满了激动人心的机会和未知的挑战，汽车企业需要主动拥抱它的来临。

【参考文献】

[1]安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee)，埃里克?布林约尔松(Erik Brynjolfsson)《大数据：一场管理革命》