一、大数据对企业传统营销模式的冲击
1.大数据背景下企业营销关注点的转移。（1）大数据背景下企业营销从关注“技术”（Technology）到关注“信息”（Information）。在传统的营销模式中，企业制定营销战略，是从消费习惯入手，以少量消费群体作为代表获取样本数据，推导消费偏好，制定营销战略。在信息化高度发达的今天，市场信息正以前所未有的速度与方式在世界各地进行交流，供求信息瞬息万变，传统的企业营销行为历经消费者样本信息获取、消费偏好分析，再到企业营销战略制定与实施，如此营销过程在时间上大为滞后，远远达不到企业管理者预期的营销效果。相比之下，大数据凭借其快速地数据获取以及强大的数据处理能力正逐渐成为企业制定营销战略的重要法宝，只有大数据背景下的现代企业营销模式才能准确地分析企业营销活动的现状以及预测市场的未来。（2）大数据背景下企业营销从关注“为什么”（Why）到关注“是什么”（What）。作为一名成功的营销者，必须从消费动机出发，明确消费者作出决定的真正原因，才能准确地把握市场需求。因此，营销的专业技能以及老到的行业经验一直备受重视。然而，信息化时代的市场，信息驳杂、瞬息万变，“为什么”也在不断地变化中。但是，大数据告诉我们：“知道是什么就足够了，不需要知道为什么”。用数据说话，更不容易受到个人偏见的影响，增加决策的准确性。因此，在大数据时代，企业只需要知道“是什么”就能够快速地了解行业，了解市场。
2.大数据背景下传统营销模式不确定性的增加。传统企业营销行为首先是调查市场、收集信息，然后分析数据、得出结论，进而为公司实现市场定位，最后集中企业可利用资源，尽可能满足市场需求。然而，在大数据时代，企业所能够获得的市场信息喷涌式增加，信息大爆炸所带来的结果并不如预料中那样增加了传统营销的确定性，这些增加的信息使得整个营销系统的变量越来越多，反而使得传统的营销方法在各种新旧势力的错综交杂中开始变得不实用。美国《连线》杂志的创始人之一 Kevin Kelly 曾经预言：大数据时代的到来使得传统的企业营销正在逐渐走向失控。而且，随着社会信息化以及全媒体环境的发展，消费领域出现严重的“碎片化”趋势，这种趋势正随着社会生活质量的飞速提升以及受众心理的不断成熟而愈演愈烈。
二、大数据背景下企业营销受众群的“碎片化”与“重聚”
网络技术的高速发展以及各种数据库技术的运用正在逐步减少和消除因信息不对称和高昂的信息成本而给消费者带来的困扰和不便。2014年3月5号，中国互联网络信息中心了第 33 次中国互联网络发展状况统计报告。报告显示，截至2013年12月，我国网民规模达到6.18亿，互联网普及率为45.8% 。正常的网络应用包括QQ、微博、微信、网络新闻、社交网站等20多项，多样化的网络交流模块说明了大数据背景下网民关注与需求的分散性，传统的受众群体被分割称各种碎片;另一方面，被打散的受众群正从以上各项网络应用中重新聚合起来。在这样“碎片化”和“重聚化”的社会大环境中，营销者以传统的营销模式难以把握新型受众的需求，而基于大数据的网络技术通过受众遗留在网络媒体上的各种数据，从需求、资源、手段等方面帮助企业实现科学的市场预判，从而使得新型的现代企业营销模式成为可能。因此，在大数据时代，现代企业的营销模式应该是一种综合多个特点、涵盖多媒体性、交互性、时空跨越性以及整合性的全新的一体化营销模式。
三、大数据背景下典型的现代企业营销模式
根据冯诺依曼的计算机模式架构，本文将基于大数据的企业数据采集和分析系统分成五个子系统，分别是数据采集子系统、数据策管子系统、数据分析子系统、数据服务子系统以及协调控制子系统，如图1所示。该系统主要用于市场数据采集、综合数据分拣、消费数据分析，最后形成服务数据指标，从而为大数据背景下的现代企业营销模式提供夯实的数据基础。
1.大数据实现精准化营销。精准化营销模式的典型代表就是RTB的运用和发展。在大数据时代，RTB实时竞价广告的精准化营销流程如下：（1）潜在消费者浏览某网站页面时，该网站就会向广告交易平台（Ad Exchange）请求广告;（2）交易平台向所有需求端平台（DSP）发出公告：某网站有访客，要不要向他发广告？（3）DSP请求大数据管理平台（DMP）根据该访问者消费历史帮助分析这位访客情况，并根据分析结果进行出价决策;（4） Ad Exchange为出价高的DSP匹配相关广告代码，并最终作出广告。如今的尖端追踪技术和多种大数据管理平台（DMP）已经可以将受众以及广告效果数据整合于单一界面上，广告主能够轻易地撷取关键指标，如消费转化率、访客流失率以及各营销渠道贡献比率等。
2.大数据成就智慧型营销。大数据技术能够对企业获得的营销决策数据进行更好的优化，该种营销模式主要针对大型的国际连锁超市。沃尔玛、家乐福等均在其主要门店安装了运营数据搜集装置，用以追踪客户的消费需求情况，然后营销者利用所收集到的数据并结合大数据工具对受众需求展开分析，再根据分析结果对超市内的物资供应量以及供应品种甚至摆放位置进行调整。根据相关调查结果，这些大型零售企业的商品库存因为该营销模式的应用，至少节约了17%左右。对于高利润品牌商品，该系统收集到的数据清楚地反应出消费者的驻足率、偏好率以及购买率，大大增加了高利润率品牌商品的销售比率。
3.大数据助力关联营销。（1）利用数据进行相关联的营销。大数据的发展使得受众群体的社会能够更容易、更具体地被企业营销者所追踪和理解，企业营销者根据搜集到的数据分析受众群体的社会行为与消费偏好，从而可以全方面、多角度地对其进行描述与概括。因此，大数据的营销价值，其实质是受众群体在平时的生活与消费过程中彼此之间所产生的人际关系链，即人脉价值，企业营销者正是通过受众之间这种人脉关系网最终实现交易数据跟交互数据的融合。（2）透过数据挖掘用户需求，提供跨平台营销方案。在大数据时代，网络媒体的定位早已发生潜移默化的转变，从一开始单纯的内容提供方逐渐演变为网络开放系统的主导者，腾讯作为典型的代表一直为实现用户价值层面不懈努力。企业在开展其社会化营销过程中，首先收集整合其受众群体的社会化行为以及消费偏好，然后利用大数据技术挖掘有针对性的需求信息，并对其未来的消费行为进行预测，在此基础上为企业提供跨平台的营销解决方案，智能地提高广告针对性以及企业的投资回报率。（3）整合数据为品牌营销服。在大数据时代淘金并非易事，前文提到：大数据时代的信息大爆炸所带来的可能并不是整个品牌营销系统确定性的增加，却可能导致其失控可能性的提升。这些年，诺基亚以及雅虎的衰落和式微已经证明：在大数据时代社会大环境连续不断地变动中，很多行业巨头的发展逐渐变得越来越被动。因此，保持主动创新去适应持续变动的复杂环境是企业在未来生存并强大的唯一出路，在此过程中，企业对受众群体各种社会行为和消费偏好的收集与整合已然成为品牌营销关键任务。
4.大数据推动个性化营销。任何营销活动开展的前提都要求企业了解自己的顾客。在传统的营销模式中，企业营销者一般只关注受众群体的年龄、学历、消费偏好、购买次数等一些结构化数据，但是在大数据时代全媒体环境中，消费市场中的结构性数据可能只有十分之一，余下的90%以上是类似于购物过程这样的非结构性数据。在大数据时代，购买过程也是可以记录的。例如消费者想购置一些家电，购买过程中可能看了电脑、冰箱等，但是最后却买了台电视机，其实这样的购物过程也是有意义的，它表明了消费者有购买电脑或冰箱的需求和想法。网络时代受众群体的个人情感、需求、意见和渴望等信息，通常都是通过社交网络表达出来的。当企业营销者把这些基本信息聚合起来构成一个描述客户360度式的数据库时，才能更准确地把握受众群体，更有针对性地进行个性化营销。
[关键词]大数据;营销模式;商业模式
[中图分类号]F713.5 [文献标识码]A [文章编号]1672-2426（2014）12-0063-06
一、理论综述
在过去的数年中，信息技术在社会、经济、生活等各个领域不断渗透和推陈出新，在移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术的支持下，社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型应用模式持续拓展着人类创造和利用信息的范围和形式。新兴信息技术与应用模式的涌现，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势（Lynch，2008）。全面基于信息和网络的生产和创新模式，正在将人类社会带入“第三次工业革命”时代（Rifkin，2012）。作为计算机时代的核心――计算能力，其主要目的在于提高对大量数据的处理功能，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值的信息，最终衍化出一种新的商业模式，本文主要是分析在大数据条件下，企业市场营销模式的转变，从大数据理论与特征出发，探讨大数据对于商业的价值，以及大数据趋势下企业市场营销模式的转变。
（一）大数据时代营销与企业的营销模式
大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，数据量通常在10TB以上。在当今社会互联网普及和发展快速的情况下，社会化应用以及云计算，使得网民的网络痕迹能够被追踪p分析等，而这个数据是衡量的以及可变化的，企业或第三方服务机构借助这些数据为企业的营销提供咨询、策略、投放等营销服务的行为称为大数据营销。企业的营销模式是营销战略和各种策略的集合，是企业开展业务的特定方式。
（二）国内外相关理论研究
Bug hin et al.（2011）指出大数据可以通过信息透明化释放巨大的价值，大数据时代会产生新的管理规则，并提出数据导向竞争优势的概念。Brown et al.（2011）指出大数据所带来的巨大影响是可以改变游戏规则，企业的成功不仅仅取决于新技术而且取决于关于大数据时代如何发展的新思维：一个受大数据影响的扩展了的管理实践循环以及大数据对潜在的、破坏性的、新的商业模式的作用;进而指出：彻底定制化（Radical Customization）、永恒的实验（Constant Experimentation）和新奇的商业模式（Novel Business Models）是公司在捕捉和分析海量数据时代竞争的新标记。
大数据时代消费者和网民的区分逐步一体化，企业的疆界日渐模糊，数据越来越成为核心的资产，并将对企业的业务模式产生深刻影响，甚至重构其组织和文化;商业活动的各个领域在这场运动中都不能置身事外（McAfee、Brynjolfsson，2012）。对于大数据这个概念，国际数据公司（IDC）将其定义为：通过高速捕捉、发现或分析等途径，从大容量数据中提取价值的一种新的技术架构。大数据的核心一般认为是基于相关关系分析法的预测，其精髓不是抽样、绝对精确和因果，而是分析更多数据甚至全部数据、追求效率、重视相关。本文认为大数据是对海量数据进行管理、分析、挖掘以支持决策的理论、方法、技术的统称。
（三）传统企业营销模式的制约因素
传统企业营销模式的制约因素主要体现为：营销市场环境，如市场营销环境通过市场内容的不断扩大和自身因素的不断变化，对企业的营销活动发生影响，同时企业的营销环境依赖于市场环境正常进行。消费群体，如有购买力和欲望的现有及潜在消费群体分布非常广泛和分散，且具有多变性。调研方式，如企业的调研活动通过市场观察、访谈、电话访问或发放问卷等形式展开时，需要大量人、财、物的投入，周期较长，难以进行广泛调研且不具代表性等。营销广告，如营销广告主要是通过电视、报纸、杂志等形式对受众进行听觉、视觉刺激，把信息强加给受众。营销策略，如企业针对一个目标市场会利用一个组合策略，通常使用4P’s组合策略，以达到企业的市场目标，但是该组合强调必须以适当的产品、适当的价格、适当的渠道和适当的促销手段，将适当的产品和服务投放到特定市场。营销理念，如企业做市场营销的条件是产品供过于求和市场竞争的加剧，所以市场营销的理念仅仅是销售产品，满足客户需求。
二、大数据的特征及其商业价值
（一）大数据的特征
大数据的“大”，不同于以往数据的显著特点表现在“4V+1C”：第1个V是Volume，即高容量，TB～ZB级;第2个V是Velocity，高速度，实时处理，数据量增长越来越快，需要处理的速度和响应的时间越来越快，对系统的延时要求相当高;第3个V是Variety，多类型、多格式，包括结构化、半结构化和非结构化数据;第4个V是Vitality：分析和处理模型必须快速变化，因需求在变;1C是Complexity，处理和分析的难度非常大，处理、升级或利用大数据的分析手段比处理结构化数据要复杂的多。大数据营销的特点主要表现在以下几个方面：
1.提高个性化。主要是通过对大数据的分析来更加有针对性的了解客户的需求，使为客户提供的服务更加个性化和有效。
2.数据驱动的营销。随着原始数据的不断堆积，大数据平台已经出现，为营销人员更好地了解客户提供了大量的信息。在这些信息数据的驱动下，营销人员才能够真正了解客户的真实需求，并通过满足这些需求来提升客户体验。
3.预测分析能力。大数据的累积使得营销人员可以通过外部和内部两个系统的数据来分析客户当前和未来的购买行为。外部系统指的是web和社交媒体等，内部系统指的是CRM和购买历史记录等。通过这些数据的组合分析可以推动现有的产品和服务的销售并同时带来更好的产品服务的改进。
4.虚拟活动能力。通过大数据模拟可将人们的一些创新性的营销想法进行虚拟的市场测试，这种虚拟的测试消除了在真实市场中存在的风险，节约了成本费用。同时因为所使用的数据是来自真实世界的，因此虚拟测试结论具有较强的可靠性。通过不断地测试、挑战和重新测试，直到这些营销想法成为实际的活动――其有效性随后可以使用营销后分析来测量。
5.不仅仅适用于大型企业。大数据分析需要的成本较少，因此这一发展趋势不只是针对大企业有效，对于小企业来说同样可以运用已有的软件工具从存储、管理、分析和可视化数据中分析获得很大的优势。因此，在这方面，小型企业与大型企业处于公平竞争的环境中。
（二）大数据的商业价值
1.大数据的来源与应用。大数据是由海量交易数据、海量交互数据和海量数据处理三种技术应用汇聚而成。以淘宝网为例，淘宝网的数据以及流量产生的核心是围绕着买卖双方的交易展开的，以此向外扩展，衍生出海量的相关数据与信息。同时，也正因为这些数据、信息都与交易相关，因此也形成了极具商业价值的数据信息，为淘宝转型为电商“生态圈”的基础服务提供商、数据服务商进行数据开发与销售奠定了基础。通过对用户网上消费行为的全流程追踪，淘宝数据的产生从大范围上可以划分为三种。第一种是来自淘宝网外部的数据，主要包括相关的广告点击、搜索引擎的搜索数据、SNS上的推荐与链接、关联软件的操作与推荐。第二种是直接访问带来的相关数据，包括浏览器访问、软件访问等。第三种也是最大的数据来源，即淘宝网内部的数据产生，这些数据的产生与买卖双方的交易密不可分，同时也围绕着这种交易产生了相关的信息与数据，包括内部搜索、站内SNS社区、页面浏览与点击、会员及用户相关页面、购买与交易数据、后台管理数据以及即时通讯数据信息等。
这些数据通过存储、分析、运算和管理，可以用来优化自身的产品、服务、界面和管理。此外，在具备极大商业价值的数据与信息方面，淘宝对外界至少还能提供三类。第一类针对消费者，主要包括各种商品与店铺以及促销信息，是便利其购物与消费的数据信息;第二类针对卖方以及店铺，主要包括媒体接触及使用行为、网络使用行为、消费者的消费行为、行业竞争及市场发展的数据与信息等，是可以有效提升商品销售效果以及其店铺管理的数据信息;第三类主要包括购买数据、消费者行为数据、销售数据、交易数据等，是可以帮助社会及第三方机构了解电商企业和淘宝相关的数据及信息。
2.大数据所带来的商业价值。大数据时代带来了思维、商业、管理的大变革，在商业的变革中，对大数据进行挖掘所产生的商业价值日益激增，基于大数据的几个商业价值方面的杠杆有：通过运用大数据来模拟实境，探索新的需求以及提高投入回报率;分析顾客群体，进行量体裁衣，对每个不同群体采取独特而富有针对性的行动;提高大数据成果在各个相关部门的分享率，进而提高整个产业链条和管理链条的回报率;进行商业模式、服务和产品的创新等方面来实现由大数据所带来的商业价值，如图1所示。
在诸多领域，大数据浪潮正在引致颠覆性创新，即通过提供相对简单却更加廉价与便利的产品，或者引入逊于现有产品的产品和服务，诱导次要市场上不太挑剔的消费者，抑或非消费者。根据McGuire et al.（2012）的阐释，大数据通过五种途径获得新竞争优势，即精密的分析、更多的交易信息数字化、针对更窄细分市场量身定做的服务和产品、信息透明化、以及服务和产品的前瞻性开发。大数据的价值模型如图2所示。
三、大数据时代的商业模式
商业模式反映了企业如何创造价值、传递价值和获取价值。商业模式一般涉及九方面要素，大致覆盖了商业模式的四个主要方面，如表1所示。商业模式犹如一个战略蓝图，可以通过企业组织结构、系统和流程来实现。
商业模式的九要素之间相互作用、相互决定：同样的渠道通路可以拥有不同的核心资源、不同的关键业务、不同的成本结构等。相同的价值主张不必通过相同的渠道通路去实现。商业模式只要有一个构成要素不同，就意味着是不同的商业模式。事实上不仅如此，在动态变化的市场系统中，为了应对变化多端的新环境，商业模式也必须灵活多变。市场环境的变化和生产技术的发展，会使曾经成功的商业模式受到挑战。所以，新兴技术的推动、市场需求的改变、行业垂直整合、竞争对手的模仿、企业家精神等因素都可能推动企业进行商业模式的创新。
以大数据为线索，重新审视自身商业模式并进行创新设计，是当今企业在整体结构性方面获取差异优势的重要来源。一方面，让各种类型的数据转变成可以快速获得的有价值信息，这是大数据技术具有的优势;另一方面，全息可见的消费者个体行为和偏好数据以及基于交叉融合之后的可流转性数据。所以，未来的营销可以根据每位消费者独特的偏好与兴趣，为他们精准地提供专属性的个性化服务和产品。大数据不仅带来一种新的核心能力和战略资源，而且还可以实现企业界乃至整个社会资源的利用、控制、配置方式的开放化和虚拟化，提高经济运行率和资源利用率。
四、大数据时代企业营销模式的革新
（一）大数据时代企业营销模式的演变
大数据时代不断催生新的理念和商业经营模式，大数据是面向用户、面向业务和应用的一种思维，一种战略，基于科学的数据进行决策已经成为大数据时代经营的新型模式。传统的消费者行为分析的营销模型“AISAS”在不断变化的大数据时代，转变成了“TSPS”的新型模式，这种新路径更多的被应用在网购的营销模式中，如图3所示。
（二）大数据时代带来的营销变革
通过对大宗用户数据进行一系列的整合、分析、开发与积累，营造出新型产品的运营和营销模式，像Google、Facebook、Twitter、Amazon等公司都已在大力推进这些业务模式。大数据可以帮助企业优化营销策略：通过分析用户的社交媒体活动，企业可以向用户推荐消费者感兴趣的产品或者服务，通过公开社交数据，企业可以有针对性地进行线上和线下的产品推荐活动，在了解用户消费趋向的同时，可在相应地区增加相关产品库存，通过社交媒体的监控将能够针对用户需求的产品提前备货。
在大数据的帮助下，商家能够实现真正的消费者个性化，而不仅仅是划分不同的群体。大数据可以帮助企业做得更加精准，可以精确到人，在云端的数据库中，所有用户都以标签属性的形式存在。用户在现实生活中的行为，如浏览、订阅、搜索、产品应用等被数据库记录和分析。在云端，这些行为可以转化为用户的性别、年龄、收入、城市、爱好、品牌偏好等清晰化属性标签。进而一些门户网站如搜狐等可以以这些标签为依据，帮助广告主开展更加有效的各类营销活动。互联网的高速发展为现代企业创造了无限的空间和可能，在利用网络这个平台上，大数据将会为营销带来更大的机遇。
1.统一的客户视图形成于第三代PaaS平台，以此为基础实现市场细分。CRM系统（客户关系管理系统）是基于云计算与大数据建立起来的，这一系统可以深度挖掘目标客户，帮助企业实现各部门之间的综合应用与管理，建立客户中心导向的营销管理平台，对客户群体进行细分，帮助企业有效掌握最为重要的客户，以便实现效益最大化。沃尔玛、麦当劳、家乐福等知名企业的一些主要门店都着眼大数据，在店内安装了搜集运营数据的装置，可以跟踪店内客流、客户互动和预订情况，因此研究人员可以对餐厅设计、菜单变化和顾问意见等对销售额和物流的影响进行建模。这些企业可将这些交易记录与数据相结合，还可运用大数据工具展开分析。通过获取社交数据、网站浏览数据和地理追踪数据等更丰富的消费者数据，公司可以据此绘制出更加完整的消费者行为。大数据技术能充分有效管理顾客各方面的信息并进行深度挖掘。
2.确定营销策略时以客户为导向，对市场营销实现全过程管理。对企业的客户群体进行准确分析时，可以按照横纵多维方式，根据庞杂的客户数据，筛选出核心目标客户，并且能够准确传达产品、折扣等信息，确保实现“精准”营销。例如一位顾客进入店铺后，零售商可以运用大数据技术搜索数据库，发现这位顾客是其需要留住的有价值顾客，进行精准的顾问式营销。
（1）基于客户行为分析的产品推荐。产品推荐包括两个重要方面，一个方面是基于客户交易行为分析的交叉销售;另一个方面是基于客户社交行为分析的社区营销。前者根据客户信息、交易历史和购买过程等行为轨迹的历史数据与统一商品其他客户的行为数据进行行为的相似性分析，从而为客户推荐产品。比如我们在网购行为中常见的提示：浏览（购买）了这一商品的客户还浏览（购买）了哪些商品等。后者是通过分析客户在微博、微信、社区等网络平台上所关注的兴趣、爱好等数据，投其所好，为其推荐相关产品。通过这种客户行为的数据分析可以使得产品推荐更加的精准化、个性化。传统企业可以通过对本企业内部的客户交易数据、公司自有电子商务网站数据等的分析来实现企业直销渠道的产品推荐，也可以通过大型电子商务公司和社区网络的产品推荐系统来提升销售量。
（2）基于客户评价的产品设计。客户评价包括很多方面，有对产品的满意程度的评价，对物流效率的评价、对服务质量的评价等，同时也有对于产品的外观、包装、功能等方面的体验评价，与此同时，客户会针对这些方面的不足提出一些有针对性的改进意见。有效采集和分析这些客户评价数据将有助于企业改进产品的外观、性能和服务，同时有助于企业建立以客户为中心的产品创新体系。
（3）基于数据分析的广告投放。在澳大利亚，一家名为Millward Brown的市场研究公司正在利用网络摄像头监控人们对电视商业广告的面部反应，真正做到看“脸色”来做营销。而DSP（Digital Signal Processing，简称DSP）为广告主提供包括广告投放试验、时段分析和效果分析等在内的数据分析服务。“例如，依托数据平台记录每次用户会话中每个页面事件的海量数据，可以在很短的时间内完成一次广告位置、颜色、大小、用词和其他特征的试验。当试验表明广告中的这种特征更改促成了更好的点击行为，这个更改和优化就可以实时实施。再如，根据广告被点击和购买的效果数据分析，根据广告点击时段分析等，针对性进行广告投放的策划。”（赵刚，2013）
（4）基于数据分析的产品定价。合理的进行产品定价需要进行数据试验和分析。将客户按照其对产品价格的敏感度进行分类，同时测量不同客户群对价格变化的直接反应和容忍度，进而为产品定价决策提供参考。大数据分析使全球零售业巨头沃尔玛获益。通过对消费者购物行为进行分析，公司发现男性顾客购买婴儿尿布时，通常会顺便搭配几瓶啤酒来犒赏自己，于是推出了将啤酒和尿布进行捆绑式销售的促销手段。如今，这个“啤酒+尿布”的数据分析成果也成了大数据技术运用中的经典案例。
（5）基于物联网数据分析的产品生命周期管理。“条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析，这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品，收集产品使用信息，从而实现产品生命周期的管理。”（赵刚，2013）这种管理在物流行业得到了广泛的应用，如UPS快递的最佳行车路径其多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年，UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。
3.畅通渠道，重组服务流程，建立稳定客户群。通过运用大数据，企业可以从市场竞争者的产品、促销等数据，从外部环境的数据，例如天气、重大节日、国家大事、热门话题、社交媒体上人们的情绪中先导性的预测到外部形势的演变，从而选择正确的应对方式。此外，大数据可以用于客户流失预测。比如，针对客户投诉增多、客户评价负面、购买量减少等现象，可以根据客户行为模型，运用这些客户数据，对于客户流失的可能性进行预测，进而采取相应的措施。
通过运用通信技术和先进的数据库技术，可以实现与顾客的长期个性化交流，不断满足客户的个性化需求，实现精准营销。这种营销可以为企业建立稳定忠实的顾客群体，实现客户增值的链式反映，是营销达到可调控、可度量的精准要求。大数据已经展现出巨大的作用和非凡的前景，但是，大数据营销仍面临较多问题与挑战。面临的首要问题是技术难题，毕竟现在还处于大数据技术的活跃前期，各方面技术尚不够完善，各项工具需要进一步改进。然而实际情况是，大数据营销一旦真正启动，你面临的不仅仅是工具和技术问题，还有更重要的是转变组织架构和经营思维，真正参与挖掘这座数据金矿。
大数据时代下的企业营销模式正在面临着空前的机遇与挑战，在大数据环境里，企业在不断地创造和革新出符合时代需要的营销思维和营销模式，建立在客户响应和分析需求行为的基础上，挖掘大数据的价值，创建个性化的营销策略，源源不断地为企业带来巨大的市场价值和商业价值，使企业拥有持续的竞争优势，帮助企业建立制胜未来的核心竞争力。本文侧重于理论分析，在今后的研究中应进一步加强实证部分的研究。
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网络商城利用大数据在营销模式上进行创新，取得初步成效的同时也面临着诸多挑战。本文在分析网络商城营销模式创新现状的基础上对其创新营销模式中存在的问题进行探究，针对其在大数据背景下营销模式的问题，从改进大数据分析技术、增加客户线下体验环节、改进物流配送效率及创意促销的角度提出相关建议，为提升电商企大数据营销能力提供借鉴意义。
关键词：
大数据；营销模式；创新分析；网络商城
一、大数据时代电商企业营销模式的变革
大数据是从各个方面的数据中，快速、准确的提取出有价值的数据信息，数据具有规模较大、类型多样等特点。在大数据背景下，企业可以通过对海量的数据分析用户信息以及客户购买行为，从而了解到客户的需求，对庞大的数据信息进行不断筛选最终引导客户购买从而达到营销的目的。通过数据分析整合，可了解消费者的消费趋向，并且建立消费预测模型，根据预测模型在一些区域增加产品库存，这样仓库可以通过数据预测做到提前囤货，在发货高峰期提高发货效率。同时，商家能够真正实现消费者个性化，而不仅仅像传统营销模式一样进行用户群体划分。
二、大数据时代下网络商城的营销模式
（一）精准营销
网络商城利用大数据对用户行为分析从而做到精准营销。通过对用户数据的分析，了解到用户的兴趣爱好以及购物趋向，并用E—mail和短信的方式将用户感兴趣的产品推荐给他们。精准营销最重要的是建立用户模型。例如，根据用户的基本信息以及购买行为建立模型来分析用户的购买心理——通过分析用户首次浏览的商品和最终购买商品之间的时间段，了解到用户浏览了多少同类型的商品，根据用户在购买之前等待的时间长短进行判断。网络商城根据用户的购买行为，可以分析出用户的购物心理，进一步得出某类商品的购买心理并贴上标签。因此网络商城在做促销活动的时候就可以根据用户的购买心理，做到产品精准划分、客户划分从而做到精准营销。
（二）供应链优化
网络的商品量非常大，网络商城的系统会根据销售情况做预测模型，在库存量达到某一个阀值时自动生成订单发给供货商。此外，网络商城在物流配送中也运用大数据分析物流人员、仓库以及用户这三者之间的地理关系，为物流人员选择最优配送路径，这样不仅能够提高配送效率还提高了客户的满意度。
（三）智能网站
智能网站指为每一个用户建立一个自己的个性标签。通过对用户信息的挖掘和分析，网络商城对客户细化区分，并满足其需求。具体实践中，对具有重复购买特点的商品，通过数据分析，系统会记录两次购买之间的平均时间并在下一个时间段自动向用户推荐同类型的产品。网络还进行了搜索引擎优化，细分了用户搜索的关键词，例如用户在产品评论中提及“老妈很喜欢”等，网络商城通过分析这些海量的评论理解用户的意图，为商城中的商品打上“商品适合送给父亲或母亲”等标签。
三、网络商城营销模式存在的问题
（一）大数据分析技术有待革新，搜索引擎不够细化
随着网络商城业务和规模的发展，其对数据的需求量也随之加大。因此在现有数据基础上挖掘更有价值的信息变得更加困难。网络商城基本的统计报表分析已经不能满足决策支持的需求，需要在大量的数据中，挖掘出更多有效的价值信息。虽然网络商城通过客户评价、关键词搜索优化了搜索引擎，但是还不够细化，网络商城并没有从客户的每一个购买环节进行优化，因此用户体验上不够完善。
（二）与传统营销模式相比，客户体验环节薄弱
与传统云商相比，网络商城客户体验环节相对薄弱。例如，大多消费者习惯在实体店内购买大家电，现场体验使用效果并挑选产品，在很大程度上降低了退换货率。因此，网络商城在客户线下体验环节应进行创新变革。
（三）货物配送效率低，屡遭客户投诉
网络商城虽然利用大数据分析三方地理位置，选择最优配送路径，但在货物配送过程中监督体系还不够完善。网络商城经常会出现送货不及时现象，在其收到的投诉中物流配送问题居于被投诉之首。物流配送问题导致客户购物体验满意度下降。
（四）营销活动不够创新，改善客户互动环节
网络商城虽然注重在节假日的活动推广，但这些营销活动过于老套，不能更多地吸引消费者的关注。活动内容也与其他电商企业如出一辙，缺乏创意。在与客户互动方面，网络虽然有八级会员制度，但并没有做到真正的与客户互动。
四、网络商城营销模式创新问题对策
（一）改进大数据分析技术，优化搜索引擎
网络商城应当加强数据挖掘技术，构建营销数据分析系统，在建立合理数据模型的基础上，利用数据分析系统从大量的数据信息中找到适合网络商城营销模式的信息并进行合理分析，进一步提高网络商城的营销力，增强企业总体实力。
（二）增加客户线下体验环节
网络商城应增加多渠道营销体验模式。例如，邀请客户参观网络商城运营总部，让客户体验到从下订单到货物配送这一完整体系，增加客户对网络商城的信赖感，提高客户的满足感。同时，设立足够线下体验的实体店，在用户体验环节做足功夫。
（三）提高配送效率，提升用户购物体验
网络商城应该注重优化物流信息系统这一环节，增加物流跟踪服务，让用户实时跟踪物流状态，监督商品运输环节，进一步提高配送效率。在活动推广期间合理利用大数据预测销售量，在物流运营环节做预测模型，这样即使在客户购买商品的高峰时期也不用担心商品送货不及时的问题。这样不仅提升了网络客户的购物体验，而且可以有效减轻物流配送人员的压力。
（四）创意促销，增强与客户互动环节
进行创意促销，网络商城可以从以下两方面着手：一是结合当前热门的微博话题做创意促销活动；关注一些票房高的电影以及热播的娱乐节目组织促销活动。二是打造具有网络商城特色的促销活动，例如：针对女性关注的夏日防晒，做一期专栏活动，网络商城可以策划夏日防晒推荐活动，邀请一些网络红人或老客户“晒出”自己最喜欢用的夏日防晒，并根据自用体验以及感受，写出推荐理由。这样可以增强与客户的互动，增强用户黏性。
参考文献：
[1]张洁梅，李丽柯.试论大数据时代企业的营销模式[J].河南大学,2014,(12):63．
关键词：大数据营销；现状；问题；营销策略
中图分类号：F724.6 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）033-0000-02
一、企业大数据营销现状
1.大数据营销成为新型营销方式，未来发展空间大
信息技术的发展，带动移动互联网和物联网的迅猛发展，随之衍生了海量数据。各行各业普遍关注大数据的商业价值，期待大数据助力营销，实现价值最大化的变现。大数据的普及使传统的营销模式发生颠覆性变革，大数据营销成为了新型营销方式。①随着大数据应用领域的不断扩大，其应用效果也愈加明显，大数据营销未来的前景将非常广阔。
2.企业大数据营销仍处在起步阶段
当前企业大数据营销的发展仍处于起步阶段，企业在数据采集、挖掘和分析的能力和水平尚未成熟，搜集的数据不全、挖掘分析不透彻等问题使得大数据营销难以落地实施，大数据的商业价值并未能够完全体现出来。
3.企业高度重视大数据营销
随着大数据应用技术的发展，越来越多的企业高度重视大数据对营销的指导，越来越多的企业从大数据战略中获益。诸如ZARA运用大数据分析最短3天可以推出一件新品；亚马逊、耐克等我们所熟知的公司都在运用中大数据获利。随着大数据技术的发展，数据最大化价值变现指日可待，大数据驱动营销日趋明显。
4.现阶段实现大数据营销的企业较少
实际上很多企业都拥有着大量有价值的数据，然而目前大部分企业都不具备处理数据的技术和能力。目前国内真正能做大数据营销的企业很少，较为典型的代表有：腾讯的社交数据；阿里巴巴的商品和交易数据；百度的全网信息、消费者行为和主动需求数据。数据显示，52%的企业高度重视大数据，但是却没有明确的战略。只有10%的企业在大规模使用大数据指导营销战略。②
5.大数据在营销领域的应用已经开始广泛渗透
随着互联网、移动互联网的发展，智能手机，PC端+移动端的普遍应用，我们会发现大数据就在生活中。很多企业已经开始使用大数据指导广告投放，而大数据在诸如消费者研究、在线销售、客户关系管理、广告监测、新产品开发等企业营销领域的应用也发展迅猛。
6.大数据营销在很多行业领域应用不断丰富
随着大数据技术的发展以及市场环境的不断开放，大数据在很多行业领域应用，使用大数据工具，以消费者为中心，提升企业竞争力。大数据营销在电商、金融、零售行业、医疗行业、生物技术、交通通讯、旅游、政府管理、天气预报等等各领域不断丰富，为企业I销提供基础的信息。
二、企业大数据营销存在的主要问题
1.大数据来源不充分，数据质量待提升
企业大数据营销的发展还面临其他诸多挑战，首先是数据来源，大部分企业认为大数据营销面临的主要困难是数据源不充分，很多普通企业没有足够体量的数据获取方法，没有深刻体会获得数据的过程，没有与数据的提供者深度沟通。其次，大数据因“大”而闻名，并不代表带给企业的价值大，反而会因为大而产生纷繁的数据垃圾。数据量越大，确保大数据的准确性及有效性就越困难。
2.数据处理技术亟待发展，专业营销人才较为缺乏
目前，大数据营销正处于起步阶段，各类数据处理技术及处理工具亟需进一步的发展与完善，更为重要的是企业组织结构的完善和营销思维的转变。另外，大数据分析、挖掘、应用方面的专业营销人才较为缺乏。
3.公众的个人隐私问题日益凸显
互联网快速发展，消费者在消费的过程便是被记录的过程，网络的开放性使得个人隐私问题日益凸显。企业在进行大数据营销时，怎么保护公众的个人隐私问题也是亟待解决的问题。
4.大数据不能全面掌握消费者心理
大数据是对顾客浏览网络，或分享或搜索留下的痕迹进行采集、分类以及分析，以此预测消费者的喜好。大数据工具可以对消费者的行为进行分析和反映，却不能全面把握消费者的心理。
三、企业大数据营销的对策
1.拓宽数据来源，实现数据获取的多样化
企业可从以下来源多样化的获取数据：（1）政府机构的如银行、海关等数据；（2）互联网BAT搜索；（3）社交数据；（4）企业自己积累的数据；（5）与其他企业合作获取数据；（6）客观经济社会数据以及群体性的数据。
2.充分利用大数据技术，加强专业人才的培养
一方面企业可建立独立的大数据部门，充分利用现有的大数据技术工具，有效挖掘大数据，充分实现数据的价值；另一方面，增大在专业人才培养方面的投入，加强对现有数据分析人才的培养；再一方面，积极引进和挖掘大数据营销方面的复合型人才，快速推进企业大数据营销的发展。
3.增大对大数据隐私保护的力度
顾客隐私的保护是企业大数据营销发展的一个重要前提，可以为企业的发展带来更广阔的空间。因此，企业实施大数据营销要建立在对公众隐私的保护基础之上。具体措施如下：首先公司的文件要体现对消费者隐私的保护，建立并严格遵守保护消费者隐私的原则。其次在数据采集过程要尽量避免消费者的个人身份信息，对消费者的敏感的信息也要采取措施保护。
4.大数据与传统调研的结合
大数据仅仅只是一个有限辅助企业提出决策的工具，不能代替人思考和做决策。因此，企业在使用大数据的同时，应和传统的调研方式相结合（如深度访谈法），实现真正了解消费者的心理，把握消费者真正的需求的目的，以确保企业营销工作的有效性。
5.充分使用大数据，实现精准营销
（1）通过大数据对顾客行为与特征进行分析，全面有效的了解顾客真实喜好；
（2）通过收集和积累消费者的大量信息，运用数据库技术筛选消费者，对消费者作定向推送，正确传达新品信息，精确的引导消费者；
（3）积极与消费者保持沟通和联系，以建立长期稳定的客户关系；在精准投放环节，减少中间流转环节的无谓损耗与成本浪费，降低客户和商业的成本；
（4）综合分析和利用精确信息，制订更加精准的投放策略，逐步实现精准营销。
6.实现渠道一体化，提供一条龙服务
全渠道是企业营销的发展趋势，以此企业在开展大数据营销是，应积极构建企业的全渠道，实现线上与线下的结合，虚拟与实体结合的一体化渠道。另外，选择和建立更能够满足消费者多元化需求，售前、体验、售后的一条龙服务，提高企业的核心竞争力，满足不同的消费者群体。
7.实现价格制定个性化
企业产品制定个性化，以及全渠道接触，使得个性化定价成为可能。企业应充分利用大数据，实施科学、有效的定价策略，即企业应在对顾客数据收集、分析的基础上实现定向营销，实行个性化的定价策略。
注释：
①艾媒咨询（iiMediaResearch）《2016中国大数据营销市场研究报告》.
②第一财经&明经数略&秒钟系统《2015年大数据调研报告》.
参考文献：
[1]王其和.大数据背景下企业营销战略再分析与营销策略新内涵[J].统计与决策，2014.
[2]孟小峰.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013.
[3]李鑫锋.大数据背景下营销变革趋势探析[J].商务营销，2015.
[4]宋庆军.大数据条件下企业营销策略研究[J].统计与管理，2013（03）.
关键词：大数据；用户画像；精准化营销
所谓“精准化营销”，是指企业在营销时，针对特定的目标消费者，在营销战略、手段、方式、价格等方面，有的放矢地采取相应的策略，以实现最好最省的营销目标。实施精准化营销可以帮助企业更好的满足消费者个性化需求，赢得更多的消费者和其对品牌的忠诚，可以有效的降低营销成本，提升营销效果。
实现精准化营销的关键是准确识别目标客户，并清晰了解客户的需求、购买行为特点及消费者自身特点等影响消费者购买决策的因素。在传统的市场营销中消费者就像飞机的黑匣子难以破解，要想准确知道消费者的偏好、个性、态度等影响消费者购买行为的个人因素是十分困难的。而和这个相比，更困难的是消费者的偏好、习惯和态度等影响其购买行为的各种因素还处于不断的变化过程中，消费者今天的需求偏好很可能和明天的不一样，因此，在传统的市场营销中，虽然企业做了很多的努力，但要想真正做到精准化营销是非常困难的。企业每年都会有大量营销资源的浪费。
一、大数据为企业实现精准化营销提供了可能
随着互联网技术的发展，大数据时代的到来，具有大量化（Volume）、快速化（Velocity）、价值密度低（Value）特点的大数据为精准化营销的实现提供了可能。通过海量数据和多维数据的综合分析，企业可以准确的找到目标消费者，并能够清晰的了解消费者，从而帮助企业实施精准化营销。例如在电子商务领域，企业可以借助大数据了解客户购买行为、购买意向、客户满意度以及购买商品预测，借助数据分析得出哪类广告营销策略能够实现利润的最大化，从而为企业节省广告营销成本；如在移动互联网领域，智能手机正在为移动互联网创造大量的用户数据，对智能手机终端用户行为的研究将帮助移动行业发现未来商机，如哪款游戏人们更喜欢玩？哪类套餐既能实现盈利最大化又能留住客户等；在交通领域，随着摄像头和传感器在交通领域的应用，通过大数据技术对所采集的视频信号、图像信号等进行实时分析，可以实现数据可视化，通过了解人们的出行规律来安排公交线路等，满足人们的出行需求。
二、用户画像技术能准确识别和描绘目标客户
在众多的大数据工具中用户画像技术是帮助企业准确识别和分析目标客户的最有效工具之一。所谓用户画像又称用户角色（Persona）是针对产品/服务目标群体真实特征的勾勒，是真实客户的综合原型，是一种勾画目标客户、联系客户诉求与设计方向的有效工具。用户画像往往能帮助企业以最为浅显和贴近生活的话语将客户的属性、行为与期待联结起来。作为实际客户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色是基于产品和市场构建出来的，形成的用户角色能够准确代表产品的主要受众和目标群体。
通过在海量数据基础下的多维度数据采集和数据分析，用户画像技术将不同客户的需求进行群分，并形成便签，使客户的特征一目了然的呈现在市场人员的面前。区别于传统的市场调查，用户画像技术更多的是通过行为数据进行用户研究，市场研究，极大地避免了主观因素的干扰，并通过大数据提高了调查的准确度。如果说传统的客户分析是认识了客户，那么用户画像技术就是与客户成为了朋友，通过用户画像技术，市场定位的精准度、对市场的反应速度都提升了一个层次。
不仅如此，通过用户画像技术企业还可以准确的对企业客户进行分级管理，对核心客户、忠实客户、普通客户、潜在客户等各个结构的客户生成一个直观的分层。比如我们的客户金字塔顶层的客户形象是A，中坚阶层是B，底层是C可以根据不同阶层的客户进行取舍，或者利用价格歧视制定不同的定价策略，从而实现利益的最大化。解决传统营销中难以解决的客户组相互重叠问题，使企业不仅知道某类客户的存在，而且能够清晰的知道他们在哪里，帮助企业实现精准营销。
三、用户画像技术帮助企业准备把握消费者异动
传统的营销手段通常也会做客户分析，但是客户分析的结果往往只是静态的，然而在产品生命周期的不同阶段以及变动的市场需求中，客户的年龄结构、需求层次甚至产品的内涵都必然会产生改变。产品往往就是在这些改变中错失了扩大市场占有率或者保有市场地位的先机，导致产品失去竞争力加快衰亡。面对市场异动，用户画像将帮助营销工作者从事后补救升级为事前预警和即时反馈。
由于用户画像技术是通过大数据来对客户进行分析，因此具备了即时性和数据维度多样性等特征，使得产品经理或者企业的决策者能够时时发现客户需求的变化，并且在产品生命周期中的各个阶段因地制宜的使用营销手段来促进产品进行升级或者调整。比如在产品生命周期的初期，也就是产品最初投放市场时，目标客户可能会与产品设计之初的定位有所区别，在产品购买者或使用者之间可能会对产品产生不同认知，这时将不必重新进行市场调查，而是在发现数据异动的同时对产品的品牌战略等进行改进和调整。而在产品生命周期的末端，也可以使用用户画像技术对客户进行敏锐的观察，从而决定何时进行产品迭代，或者尽早的放弃一部分产品控制投入产出比。
另外，在通过用户画像技术对客户进行分类时也可以间接的发现客户结构的变动和消费水平等其他指标的变动，从而达到异动智能分析的效果。比说如，当一个服装品牌的主要客户的形象从运动青年转向到时尚人群时，就可以重新审视这个品牌下服装的设计风格是不是出现了异动，或者时尚风向发生了改变，由此我们就可以针对性对品牌战略重新作出调整。
四、借助用户画像实现精准化推送
通过对用户画像技术的应用，客户群体将不再是一个整体，而是会被切分成不同的特征人群。随着网络的普及，每个人都有一个独立的IP地址或者QQ号、电子邮箱等第三方账号，当掌握了不同用户的客户特征，偏好和需求后，我们就可以针对这些要素进行个性化的推荐，这样做不仅能降低营销成本、提高转化率，更能够避免骚扰用户，产生更好的客户体验和品牌形象。
随着互联网广告技术（比如RTB、DMP等）不断发展，从技术上已经可以实现快速精准的投放广告，而在这些技术中，精准的用户画像功能是广告投放准确度的重要依据。当用户画像技术、移动互联网和新媒体广告协同发展，个性化推荐将越来越普及。微信广告就是一个典型的案例，虽然现在的投放效率并不太高，但是通过机器智能学习和模型优化，最终将成为社交媒体广告中的一个重要力量。
*基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（supported by“the Fundamental Research Funds for the Central Universities”） 项目编号313201
[关键词]新型旅游需求；营销创新；旅游企业
一、引言
进入21世纪，人类就已经处在一个充满数字信息与无线通讯的数字时代。各种高效、先进的管理和应用软件在人类世界的各个领域应运而生，大量应用系统由集中转向分散，数字地球、数字旅游、数字城市、电子商务、虚拟社区等数字软件应用研究和开发正方兴未艾。旅游业作为一种信息密集型产业，与信息技术天然契合，以互联网和信息通信为核心的数字技术引起了整个旅游业的二场革命，深刻的改变着旅游业的经营、管理和运作模式，对旅游业的发展和繁荣起着越来越重要的作用。旅游的本质就是人类的一种生活方式，通讯技术与网络技术的日新月异，深刻地改变着人们的生活理念和生活方式，尤其是手机等移动终端的普及，旅游中的各种需求都能通过网络快速简单地解决，由此派生出新的交易模式和消费习惯。旅游企业面临营销环境变化，市场竞争多边化以及线下向线上转移的挑战。
在现实中，旅游企业尽管对市场营销及其方法颇为重视，但并未把它作为企业核心职能全面贯彻。如认为营销就是“有组织地执行销售功能”。他们着眼于“我们的产品”，寻求“我们的市场”而不是立足于顾客需求、欲望和价值满足。大数字时代旅游企业的营销应顺应潮流，充分享受互联网技术为营销带来的革命性颠覆，通过在线技术，提高服务质量，降低营销成本，提高目标市场的精确度，找到更精准、更有效地营销途径，获得更多的突破和创新以及想象空间。
二、大数据时代游客旅游需求的新型特征
中国的旅游信息化建设虽起步较晚，基础亦相对薄弱，但随着中国旅游业的飞速发展和信息化本身的巨大优势，中国旅游信息化建设有后来居上的趋势。越来越多的人在出游时依赖互联网、微信、微博、手机终端等信息技术，人们享受着信息技术所带来的丰富生活，越来越注重对精神的追求和个性显现，旅游需求的方式和方法也随之出现新的变革，表现出新的个性化特征：
1.游客旅游需求更加自主化
通过信息技术手段，旅游者能够随时随地查询到旅游相关信息，包括旅游指南、旅游常识、旅游新闻、旅行社与饭店介绍、目的地概况、景区景点介绍、民俗风情、文化活动、自驾信息、旅游应急处理等。旅游者不再是盲目地选择旅行社和懵懂地随团出游，主控权由旅行社转移到旅游者手中，自行制定旅游方案，主动提出自己的需求，甚至旅游全过程都可自己安排，包括食宿交通以及旅游景点门票的网上预定等，由于信息技术手段的方便快捷，再加上旅游需求个性化日益突出，催化了旅游者旅游的自主意识。
2.游客旅游消费要求互动交流和信息透明化
信息技术手段的日益普及，在旅游市场中催生了可供旅游者自由交流的电子平台，旅游者通过互联网、论坛、博客、微信等途径，互相交流彼此旅游后的感受，以及对目的地、旅行社、旅游供应商的评价。传统旅游市场中旅游者消费后的感受只会影响到周围的亲戚朋友、邻居同事，再加上由于旅游供需双方的信息不对称性，造成了旅游需求的盲目性。现在旅游者从第三方获取可信的旅游信息和资料，通过网上信息的浏览对比和选择，使其购买风险下降，旅游者不再只是因为身边人的道听途说而决定自身旅游的方向，而是通过专业的旅游信息技术手段获取旅游的第一手资料和最新的网友评价，旅游者正从非专家型购买者向专家型购买者转变，购买行为更加理性。
3.游客旅游需求内涵深沉化
随着旅游业的发展，消费者成熟度增加，消费者不仅满足于获取信息，还希望货比三家并同时获得预订；旅游中不再满足单线的接受，而需要更多的互动体验。休闲体验成为需求和消费的主题，旅游需求越来越“高级”、“深沉”化，有形价值提供给消费者的满足感弱化，对精神满足和自我发展的渴望与日俱增，旅游体验需求也从追求感官体验向追求精神、情感、智慧等深沉内涵化的综合体验转变。
4.旅游需求意识超前化
信息技术即时性、便利性的特点能够为人们迅速带去最新的实时动态，同时，随着旅游经验的越来越丰富，旅游者在旅游供方相关产品前第一时间将热门信息迅速转化为自己旅游的催化剂。例如，“光棍”“闺蜜”等新兴名词的出现，在旅行社尚未发觉其能够成为产品的主题线索之前，就有旅游者自行进行了这样的主题游，而旅游供应商也是在发现了旅游者需求后才察觉商机。旅游者的旅游需求在信息技术手段的推动下逐渐具有超前化的特征，使旅游者在旅游供需方中的地位更为凸显，甚至出现旅游者的旅游动向决定着旅游企业之后将推出的产品类型。
三、旅游企业营销存在问题
我国旅游企业的营销思路主要侧重从经济角度分析问题，即营销的目的是扩大旅游市场、增加旅游收入，很少从社会角度探寻旅游营销及其可持续性的问题。
1.营销各要素缺乏一致性，营销策略和销售目标不对口
“营”和“销”的执行对象往往是不同的行业和领域，各自目标也不统一，使得营销策略和具体执行不能一一对应。营销观念以销售为中心，其中心任务是主动推销和积极促销。例如，在旅游网站把产品宣传得美轮美奂，但在游客实际消费过程中经营者并没有提供足够水平的服务，“宣传”和“产品”不一致；又如，推销的线路产品与景点和地接操作不符。
2.忽视过程服务和后续服务，顾客参与度低
不少旅游企业在建立自己的营销模式时，从自我的需求出发，决定自己的产品定位、销售渠道、销售模式，或者按照企业观察出的市场情况，来决定营销的手段，企图一举弥补市场的空白，获得更多的消费群体。营销导向主要强调产品的划时代意义，重视开发吸引潜在顾客，对现有顾客重视程度不够，忽视他们的社会效应；产品宣传中心在质量及服务内容，忽视顾客参与完活动的感受，忽视后续服务。这在体验经济环境下，消费者并不买账。
3.对旅游电子商务平台的利用和整合不够
旅游业是集食、住、行、游、娱、购为一体的综合性产业，涉及行业多，产业链条长，只有拥有丰富资源并能良好配置资源，才能在竞争中取胜。传统旅游业进入门槛不高，竞争较为充分也较为混乱，有的旅游企业形成了一定的资源能力，但由于市场环境或内部资产结构、电子商务平台利用不充分、不合理等因素，资源运营效率不高。
4.营销手段粗放，存在盲目、随意及相似度高的缺陷
对信息资源缺乏有效掌控，致使营销活动死板，难与消费者产生共鸣。无法针对每一个渠道制定相应的营销策略，造成营销资源的浪费，全方位撒网是碰运气的营销心态，无法满足日益多元化的需求。
四、新型旅游需求催生营销创新
营销的最终目的，不是展现企业的实力，或者体现产品的优势，而是解决客户的问题，满足他们的需要。大数据时代旅游需求的新型特征，对旅游企业的营销创造提出了更高要求。
1.根据需求发展制定针对性精准化营销思路
企业市场营销管理的任务会随着目标市场需求状况的变化而有所不同，因此，市场营销管理者首先要了解目标市场上顾客需求的水平、时机和性质。高效的营销模式，应该具备特定的指向性，能具体明确为何种层次的消费者提供服务，同时，强调以多种手段让消费者获取丰富的体验，从而实现成功的营销。
旅游者的旅游需求因其个性差异而千差万别，个性化需求的满足是旅游企业营销模式与网络化相结合的一种突出表现，比如旅游者在某一个旅游网站中登陆自己的会员信息或查询信息，网站通过归纳旅游者的查询记录来总结出旅游者的个人需求和偏好，整理出适合旅游者个性特征旅游需求信息，营销主体通过精准营销，提高营销效率。
2.利用网络技术提供消费者参与营销管理的平台
从营销主体、策略设计到策略执行，充分利用互联网海量的网络用户基数和能够进行双向互动的优点，加强与消费者的互动和沟通，树立与消费者实时进行信息互动的理念，使消费者能够参与到旅游营销管理中。旅游企业在电子平台上建立营销沟通子系统，保证平台畅通与顾客交流，实现信息互换，引导消费者自由谈论，动态了解其意向和个性化需求，设计出更符合需求的产品。同时将企业的相关信息，比如企业文化、企业发展情况、服务内容等内容传达给消费者，使其了解自己将要消费的产品的价值所在，最终促进由认知向消费过度。
3.运用信息技术手段创造更多的营销方式
从营销手段来说，如何将有效的信息与目标客户进行精准的匹配是未来营销的主导方向。企业的营销过程应该尽量充分利用现代社会的不同手段，采取立体全面的方式，渗透进客户不同方面的生活内容中，使得客户能够无时无刻无处不感受到产品的存在，营销手段的新意不大可能来自产品本身，更多的来自营销方案设计者、执行者充满动力、锐意进取的想象力。
基于媒体特性上的营销手段运用，根据市场需求变得灵活多样。如，微薄营销，借助转发和评论机制，进行多层次的推广和营销；网络社区营销，旅游者会经常在网上查询旅游信息、游记、推荐产品、邀友同行、咨询求助、图片欣赏等；网络视频营销，视频与网络的有机结合，有感染力强、形式多样、内容丰富、互动性好、传播速度快、成本低廉等优点；销售子系统，满足网上交易、订单处理、支付处理、售后服务等功能。新营销模式基于互联网技术，从以产品为中心的营销策略，升级到以消费者为核心的新营销理念，并通过对信息传递的多元性，对整个价值链进行提升。网络作为一个开放的平台，比传统的宣传方式提供给企业更多经济实惠及以小博大或另辟蹊径的营销方式。只要有创意，寻找到好的切入点就会有意想不到的收益。
4.利用相关技术将客户关系管理做得细致到位
建立客户关系管理子系统，利用用户定向、精准营销技术以及无线和位置相关技术实现对客户基本数据的记录和跟踪、对客户订单的流程跟踪、对客户市场的划分和趋势研究、对客户数据的在线联机分析，以提供决策支持，在一定程度上实现业务流程的自动化，并将客户信息进行统计分析、分类，把不同的旅游需求能够在短时间内通过信息技术载体整理出来，每个游客通过营销系统所获取的产品服务也是不同的。在此系统中还对顾客的意见进行反馈，给顾客以即时的信息，形成良好互动，进行更为准确有效地客户关系管理。当然，建立有效的客户信息系统，搜集和隐私保护是严峻的挑战，要为客户呈现出需要的放心的信息系统，凸显优势。
5.寻找一切可利用的资源，渗透体验式营销
旅游者的终极目标是为了追求快乐的体验。消费者体验产品并不一定是他主动的行为，需要由巧妙地创意加上足够的营销资源，方能够打造出支撑消费者主动去体验的平台，从而推动消费者的体验兴趣。恰当的时间、地点，以恰当的方式给顾客以强烈的感官刺激，通过合适的营销技巧，帮助顾客找到感觉体验。要充分发掘可利用的资源，比如，能够让顾客充分体验产品优势的时间、地点，应该由企业积极的沟通和观察之后才能予以确定，并进行专业的反复认证，尽可能将客户能接受的体验氛围都设计到营销方案中。
6.创新营销服务手段，为消费者提供更便利的服务
营销是一种服务，为顾客做到精心服务，本身就是一种强大的营销方法。无论任何产品，服务都只有以人为本，贴近顾客内心，才能收到非凡的营销效果，服务因素在竞争中已经取代产品和价格而成为市场竞争的新焦点。旅游业是服务型行业，消费者是企业的核心，旅游企业要在内部建立服务导向的经营观，不断创新服务理念、服务方式和服务技术，不断提高服务水平。旅行服务具有极强的专业性，旅行过程充满变数，仅靠任何单一的服务手段，都无法满足消费者的需要，它是一个覆盖旅行前、旅行中、旅行后的完整服务过程。营销过程中的“服务模式”应从客户的不同日程表出发，稳妥地安排好时间，最好能够将不同客户的不同空闲时间段整理出来，然后按顺序合理的编排。但是为不同的客户服务，需要看清不同类型客户的需求特点，如自主性强的客户，并不需要随时随地提供咨询和备选，那么营销体系就没有必要坚持使用“贴身服务”，以免造成顾客的紧张和心理压力。总之，在优质产品的基础上，特别处理好人的因素，着眼于优质服务让顾客体验和谐完善的服务过程。
参考文献
[1]杨立军.网络营销实务全案[M].电子工业出版社，2011
[2]周晨光.云：7种清晰地商业模式[M].机械工业出版社，2011
关键词：大数据；市场营销；专业教学；
中图分类号：G648 文献标识码：B 文章编号：1672-1578（2016）01-0028-01
在过去的数年中，以信息技术和网络技术为支撑的大数据技术展现了蓬勃的生命力，也在社会的各个领域得到了广泛的应用，在市场营销中有着重要的应用。高校作为培养高等人才的主要阵地，必须结合大数据技术的新发展，探讨大数据背景下的专业人才培养体系的调整和转变，以适应新形势下社会对高等人才的需求。
1.大数据的内涵和特征
大数据是一个十分抽象的概念，业界对于大数据较为贴切的认识是"大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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目的的资讯"。大数据最鲜明的特征是种类多、速度快、容量大、流量快、价值高，大数据的这种特点是有别于以往传统的数据概念，大数据不仅要搜集海量的数据，还要根据这些海量的数据分析、挖掘、处理得到有用的有价值的信息。这意味着每个数据都能在互联网上获得生命，产生智能，散发活力和光彩。
2.大数据对企业市场营销行为的影响
2.1 企业的市场营销规划周期将缩短。大数据技术在市场营销行业中的应用会造成企业的市场营销规划周期的缩短，企业的市场营销规划是一个长期工程，通过长期性、根本性和方向性的企业与社会环境互动，但是大数据引起市场营销后，各种结合互联网技术的新型的市场营销手段层出不穷，市场营销有了大数据的支持，营销目标人群的精准度大幅提高，企业要及时根据当前的营销状况，调整市场营销策略，这样企业才不会在市场营销过程中落伍，销售目标才能完完成。
2.2 同类企业市场营销竞争更加激烈。企业的发展是基于新产品的开发和市场营销行为的成功，在技术水平基本持平的行业，产品的性能没有什么本质的差别，因此决定企业发展好坏的重要原因就是企业的市场营销水平。正确的市场营销策略、大范围的市场推广、精准的目标群体主动影响等都是企业市场营销的重要原因，大数据作为一个开放的环境和平台，可以为每一个企业服务，大数据提高的海量数据分析结果可以为企业制定差别化的市场营销方案，这会导致同行业的企业市场竞争越发激烈，加速了市场的优胜劣汰选择。
2.3 大数据对企业的市场营销将更加重要。大数据的出现使企业在制度市场营销方案时更加的科学，基于大数据的分析和判断能提高市场营销的效率和准确度，传统的市场营销是基于对市场大众的抽样调查，调查分析结果和真实情况还具有一定的偏离度，尤其是对于特殊行业。在大数据背景下的整个企业营销流程中，各种相关的数据调查和数据库有力地支持了市场营销方案的制定，使企业的市场营销行为更加的科学化和规范化。
3.大数据对市场营销专业教学的挑战
3.1 传统的市场营销专业教学缺乏大数据相关内容。大数据作为近些年发展起来的一项技术，在各行各业得到了广泛的应用，展现了很高的发展潜力，基于海量数据的快速分析，能够对社会公众群体的特征和行为进行统计性、科学化的概括，这种分析和判断的结果对于市场营销专业具有重要的作用，能大幅度提高市场营销的效率和效果，甚至可以说大数据技术的应用能引起市场营销专业的变革。传统的市场营销专业教学缺少关于大数据的相关知识，为了保证高校培养的学生能有效满足企业的需要，必须在专业课程培养体系中加入大数据技术、网络技术、搜索技术等，提高学生的专业能力。
3.2 传统的市场营销专业教学缺乏实训课程。市场营销是一门应用性、实践性很强的管理学科，在传统的课堂教学中，要尽可能地使学生做到理论联系实际，提高其实践能力，能够学以致用，但是往往在教学过程中还是能听到学生说，市场营销很抽象，感觉离自己很远，不好理解，也不好操作，总的来说传统的市场营销教学主要以教为主，学生的实训实操碍于客观条件长期被忽略，学生在校期间对于市场营销的理解是碎片化、理论化的，这十分不利用大数据背景下的市场营销人才的培养。
4.大数据背景下市场营销专业教学改进策略
4.1 及时更新市场营销教学内容。在大数据的社会背景下，企业的市场营销模式层出不穷、推陈出新，令人眼花缭乱，国内现行的教学体系基本沿用菲利普・科特勒的市场营销学课程体系，长期以来教材和教法相对固化，不利于培养学生的创新精神，也不能满足当下的大数据应用背景要求，因此高校市场营销专业教学要突破以往的旧体系，实时引入新知识、新内容、新教法，培养学生的专业能力和创新精神，以适应大数据时代企业对市场营销人才的需要。在教学过程中及时跟踪大数据市场营销经典案例，在课堂上和学生们探讨分析，引导学生使用大数据结论指导市场营销工作的开展。教师要及时调研大数据发展的新成果，及时引入课堂，使学生能接受最新的教学内容。
这是否有点危言耸听呢？可当传统营销理念由4P转向4C时，当大众广告时代在“窄告模式”的冲击下变得岌岌可危时，我们似乎无法理直气壮地予以反驳。事实上，数据库营销已经为越来越多的国内企业所采用，成为其开拓市场的利器，也同样给国内企业带来强烈的营销思想冲击和震撼。
有这样一个商业案例。香港丽晶饭店的一位顾客在和丽晶饭店总经理一同进餐时，总经理问他喜欢喝什么饮料，他说“胡萝卜汁”。大约6个月后，当他再次住进丽晶饭店时，在他房间的冰箱里，他意外地发现了一大杯胡萝卜汁。他说：“10年来，不管什么时候住进丽晶饭店，他们都为我准备有胡萝卜汁。最近一次旅行中，飞机还没在香港启德机场降落，我就想到了饭店里为我准备好的那杯胡萝卜汁，顿时满嘴口水。10年间，尽管饭店的房价涨了三倍多，我还是住这家饭店，就因为他们为我准备胡萝卜汁。”
这是一个很小但却异常生动的例子。一个忠诚客户的诞生，或许就来源于客户的名字、生日、家庭状况、消费习惯、消费时间等信息。建立在这些信息基础之上的营销手段让客户觉得自己是独一无二的，可以享受独特的礼遇，从而提高客户的满意度。
不仅仅是在酒店业，金融、航空、保险、IT、化妆品、房地产等，几乎所有行业里那些嗅觉灵敏的企业都在通过数据库营销与自己的客户建立起“一对一”的联系，并且享受着这样一种互动所带来的商业成长。
不仅仅是数据
关于数据库营销的定义，目前莫衷一是，但是其中较为流行，或者说得到相对高认可度的，是全球著名的整合营销传播大师舒尔茨的观点。他认为，数据库营销，就是企业通过搜集和积累消费者大量的信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息，达到说服消费者去购买产品的目的。
还有一种观点也比较流行，美国直复营销协会(ADMA)的营销专家将数据库营销定义为：“一种为了在任何地点产生可以度量的反应或达成交易而使用一种或几种广告媒体的互相作用的市场营销体系。”
新华信数据库营销高级咨询顾问李维晗告诉记者，一个完整的数据库营销过程分成四大块，是一个营销的闭环。
首先是数据，数据是数据库营销的基石。这些数据可以分为B2B和B2C数据，包括客户的基础数据，姓甚名谁、何处高就、如何联系等；客户的特征数据，包括所属的行业、职责、职位、年龄、学历、房和车的拥有状况等；客户的交易数据，比如，什么时候购买的产品或服务，花了多少钱，买了多少次，投诉了多少次，维修了多少次，等等；还有客户的购买习惯、购买偏好等心理信息。
第二个环节就是数据管理。李维晗介绍说，来自不同渠道、不同格式的数据，如何整合是一个大问题；随着时间迁移，数据的准确率不断下降，如何鉴别不同批次数据的置信度；不同数据源的数据字段定义不同，如何进行规范化处理；不同数据针对同一主体，如何进行查找、合并和删除冗余数据，最终要达到“数据的统一、字段的规范、数据的准确和完备率，并对其进行动态更新”。
第三个环节，也是非常关键的一个环节是数据分析。“一般在营销这一块，我们是基于客户生命周期来做数据分析，实现企业价值的最大化。将客户分成潜在客户、常用客户、需保持客户、流失掉的客户。”李维晗说，“首先是客户细分，明确产品对应的是哪些客户。其次是客户价值细分。哪些客户是最有价值的，通过各种渠道来获得数据，获得客户特征，从而得以回过头来指导营销。接着是交叉销售和向上销售，测算两个产品组合间的概率，最大限度地挖掘客户的价值。还有流失阶段的保持，通过对流失倾向做细分，以价值和流失倾向为二维，建立一个二维矩阵，高价值客户要尽力挽留，低价值的就可以放弃了。”
沃尔玛有一个“啤酒和尿布”的经典案例。沃尔玛通过建立数据仓库，按周期统计产品的销售信息，经过科学建立模型后提炼出决策层需要的数据。结果发现，每逢周末，位于某地区的沃尔玛超市啤酒和尿布的销量很大。进一步调查表明，在美国有孩子的家庭中，太太经常嘱咐他们的丈夫下班后要为孩子买尿布，而丈夫们在买完尿布后又顺手买下了自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布一起购买的机会大增。之后该店打破常规，将啤酒和尿布的货架放在一起，使得啤酒和尿布的销量进一步增长。在李维晗看来，这就是数据挖掘、数据分析功效的最好佐证。
“现在很多企业做不好数据库营销是因为，首先它们找不到数据，找到了数据又面临海量数据信息的管理问题，之后这才能落实到数据分析环节，而真正能从中得出营销指导性意见，最终建立有效商业模型的少之又少。比如银行、电信等企业的数据相对来说是比较完备的，关键是如何挖掘数据背后所隐含的信息。”
最后一个环节，就是常规的营销活动，“通常有7个方法，DM（直邮）、EDM（电子直邮）、传真、短信、网络、活动和电话”。
更精准的营销
世界营销大师、《新营销》荣誉顾问菲利普·科特勒说：“精准是市场营销的一大趋势，直复营销就是一个很好的例子。”他又解释说：“具体来说，公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。”
实际上，数据库营销或者说直复营销在欧洲、北美等发达市场已经开展了30年，而国内虽然很早就有类似的CRM系统，但是真正兴起则是近几年的事。“大概是2000年左右吧，我们新华信算是国内最早提供第三方数据库营销服务的。”李维晗说。而上海罗维互动营销相关人士也认为，相对于欧美市场，国内的数据库营销处在刚刚起步阶段。
“由于市场的细分，消费者不断需要个性化的服务，企业的推广成本也在不断增加，越来越多的企业注意到了数据库营销这一新的营销模式，数据库营销的‘精准传递’和‘可测量性’等特性得到了肯定。”罗维互动营销相关人士表示，一般而言，任何产品都可以采用数据库营销，但不是每个企业都需要数据库营销。比如，消费者可能一生只购买一次产品的企业、产品单位价值低的企业、客户终身价值(CLV)低的企业、批量生产的企业和在销售者与最终消费者之间没有直接联系的企业，就不会从数据库营销中获益。而对于另外一些企业，数据库营销则是必不可少的，比如可以向同一消费者销售不同产品的企业、产品必须时常更新的企业、产品持续升级的企业、拥有许多贵宾(VIP)客户并且需要对客户有所了解的企业以及在生意中需要搜集大量数据的企业。
虽然希望实现更精准、更有针对性的营销并从消费者那里获得反馈，但是实际上已经采用数据库营销手段的企业并没有完全放弃传统的、看起来似乎有点老套的营销手段，高空传播、渠道、促销等一个也都没有少。
李维晗分析说，数据库营销的优势很明显，首先，它很科学，避免了传统的领导拍脑袋式决策，知道该如何切入市场；其次，效率相对来说要高一些，传统的广告投放等都会有比较长的周期，但直效营销却是基于信息技术，是实时的；再次，投资回报率也高，与传统的广告手段相比要更精准，是从广告到窄告的一个转变。但是，数据库营销不能取代传统的营销方式，两者的目的其实是不一样的，区分得很清楚。比如高空传播，它可能会造成浪费，但是它所针对的是品牌的行销工作，是不希望立即得到回报的；而数据库营销针对的是产品、服务层面的营销，是针对业务单元的，它必然要求精准，是要求其直接带来回报的。
数据库营销认识误区
“数据库营销不仅仅是一种营销方法、工具、技术和平台，更重要的是一种企业经营理念，改变了企业的市场营销模式与服务模式。”可真正能上升到这样的高度来看待数据库营销的企业并不是很多。李维晗认为，在实际的运作过程中，企业存在相当多的认识误区。
“现在许多企业以为有了数据就有数据库营销，发发邮件、打打电话就行了，而不愿意做数据管理和分析，这一方面是因为有技术难度在里边，另一方面投入会比较大，短期内难以见到效益，企业的看法就比较功利了。实际上，企业发展到一定阶段一定要自己建立数据库，将自己的内部数据与外部打通，因为当企业做到一定的层次，可能第三方数据库服务提供商就不能提供帮助了，这中间会涉及商业机密等企业不愿意让外部触及的问题。现在有的企业认为数据库营销简单，是一大认识误区，这跟目前第三方数据库服务提供商鱼目混珠也有关系，比如有的人拿着所谓的黄页、光盘或者其他资料，就说自己能提供数据库营销服务。”
与此相反的则是急功近利的心态。9月中旬，在广州举行的第四届国际中小企业博览会期间，一份针对中小企业主的网络调查报告显示，过半数的中小企业主对数据库的期许较高。世纪微码营销咨询方面表示，在运用数据库营销手段时，很多企业希望数据库营销在短期内推动销售业绩快速提升，而实际上，“这不太现实，数据化营销是一个精细化营销的系统工程，在世纪微码营销咨询服务的客户中，最快的也要半年左右才能展现出真正的价值，更多的企业是在第二年才逐渐得到回报，并持续提升”。
数据库营销的直接目标就是通过更高投资回报率的方法来增加新客户的获取率，提高客户的忠诚度，在交叉销售和增量销售等营销活动中让客户予以响应。说起来似乎比较简单，可实际上，许多企业面对这些问题都在不住地挠头。前期数据的搜集比较困难，由于系统性地采集和积累客户信息时缺乏经验，造成营销需要的重要信息没有，缺乏数据分析人才，面对海量数据，无法将其转变为可用的信息，并最终指导营销实践。
（1）电力企业营销统计机制不完善。电力企业的营销统计工作是一项繁杂的工作，在统计过程中，需要电力企业各个部门的协调合作，但在实际工作中，由于电力企业营销统计机制不完善，在开展营销统计工作时，很容易出现统计混乱、部门职能交叉等现象，从而对电力企业营销统计效率造成一定的影响。
（2）营销统计的可信度比较低。在电力营销统计过程中，特别要注重统计数据的有效性、及时性，只有这样才能保证统计数据的可靠性。但在实际工作中，由于数据信息来源比较单一，数据信息统计不全面，极大的降低了数据统计质量，对电力企业营销统计工作的可靠性造成影响。
（3）营销统计人员的综合素质有待提高。电力企业营销统计工作是电力企业的重要工作内容，在开展统计工作时，必须由高素质营销统计团队开展，但在实际工作中，营销统计人员的综合素质还有待提高，尤其是在信息平台下的统计工作，统计人员的专业技能水平比较低，对电力企业营销统计的发展造成影响。在新环境下，电力企业需要改变营销统计管理观念，但当前的统计人员仍采用传统的管理方式进行管理，极大的限制了电力企业营销统计的发展。
（4）缺少对统计数据的分析。开展营销统计工作的主要目的是为电力企业营销策略的调整提供科学的依据，但在实际工作中，电力企业没有对营销统计数据进行有效地分析，也没有建立完善的统计数据库，导致电力企业在营销统计过程中，缺乏有力的数据支撑，电力营销统计工作的开展具有很强的盲目性，极大的影响了电力企业的发展。
（5）缺乏计算机统计平台。随着信息技术的飞速发展，计算机网络平台已经广泛应用在社会发展的各个行业中，采用计算机网络平台进行营销统计是电力企业现代化发展的重要标志，但在实际工作中，电力企业的营销统计形式还比较单一，还没有建立完善的信息统计平台，在工作过程中，还采用传统的统计形式，这就极大的降低了营销统计的工作效率和工作质量。
2提高电力企业营销统计工作水平的措施
（1）建立完善的营销统计机制。完善的营销统计机制对电力企业营销统计的持续发展有十分重要的作用，因此，电力企业要根据自身发展的实际情况，建立完善的营销统计机制，优化营销统计流程，明确各部门的职能，避免出现部门职能交叉的现象。
（2）提高营销统计的可信度。由于营销统计的数据信息来源比较单一，数据统计不全面，极大的降低了营销统计的可信度，因此，电力企业要积极的拓宽营销统计信息渠道，全面开展营销统计工作，从而保证营销统计数据的及时性、有效性。对于关键的营销统计工作，电力企业要将责任落实到具体的统计人员身上。
（3）提高营销统计人员的综合素质。营销统计人员的综合素质对电力企业营销统计工作的顺利开展有很大的影响，因此，电力企业要注重营销统计人员综合素质的提高。在实际工作中，电力企业要根据营销统计人员的具体情况，制定合理的培训内容，定期对营销统计人员进行专业的技能培训，不断提高营销统计人员的专业素质。
（4）建立完善的营销统计数据分析机制。在传统的营销统计模式中，营销统计人员需要人工绘制表格，为企业的营销策略的制定提供参考，但由于营销统计工作的任务量比较大，工作繁杂，营销统计人员人工绘制表格时，很容易出现错误，加上决策层没有对营销人员绘制的表格进行认真的分析，造成营销决策失误。
（5）建设现代化统计平台。建设现代化统计平台是促进电力企业营销统计快速发展的重要手段，因此，电力企业要根据自身发展的实际情况，构建一套完善的现代化营销统计平台，这样就能保证多渠道提供营销统计数据信息，实现营销统计数据的共享，这对营销统计工作的顺利开展有很大的帮助，能极大的促进电力企业的现代化发展。
3总结
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