山东建筑大学毕业论文
Research on network marketing mode of big data Era
ABSTRACT
The age of big data has come, face a large number of diverse data, which contains large data marketing value along with the rapid development of technology and market of large data and release, in the face of huge amounts of data, to realize the personalized, relevance, consistency and efficient customer communication. Market segmentation and target information, improve the customer experience, with customers and potential customers one-on-one interaction, we must use the large data marketing. Large data marketing is a new mode of network marketing under the condition of large data, large data marketing will become the main mode of enterprise marketing big data era Based on large data marketing as a starting point, analysis of network marketing mode in the age of big data problems, propose solutions to these problems is the new mode of large data marketing mode. Then points out that network marketing age of big data has become the major marketing data, and introduces the marketing implications of large data. Large data marketing content, the implementation strategy and value realization strategy.
Key words: Big data; Large data marketing ;Implementation of the strategy; Implementation of
strategic value
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1 前 言
1.1论文研究背景
大数据时代的来临己成为不争的事实，大数据作为一种新型的具有超强影响力的资源，已经给人们日常生活、企业商业活动以及政府公共管理带来了深远的影响和变革。网络的兴起、电子商务的蓬勃发展以及大数据环境的改变给给网络营销带来了巨大的变革，首当其冲带来变化的就是企业价值实现前端的营销工作。今天数据超级庞大的时代，不能够再完全依靠经验决策了，更精准地找到用户和降低营销成本，提高企业销售率以及增加利润并非新的需求，但是新的挑战依然不容忽视。伴随着营销领域本身的数字化的进展以及各类客户数据、销售数据、行为数据等类型数据的积累，大数据营销将赋予企业营销工作新的推动[1]。 1.2开展大数据营销的目的和意义
在大数据营销背景下有机会搜集各类数据，通过大数据分析挖掘发现新的商业价值。开展大数据营销能使企业在营销活动中正确面对成千上万的客户、理解并预测客户行为、精确的开展营销活动定位客户，获取最大利润、把可能的损失降到最低、更有效地分配营销资源和控制成本。在今天以客户为中心的市场环境中，使用大数据来展开、评估营销活动史，从繁杂的大数据中提炼最有价值的客户信息，从而开展精准、有效的营销活动。大数据营销实现有效的客户互动，提供富有吸引力的客户体验，在合适的时间，通过适当的渠道，把最相关的产品和服务信息提供给最需要的顾客[2].。 1.3论文研究的主要内容
本文主要分析基于大数据的网络营销新模式，阐述大数据营销模式的内容，实施策略和价值实现策略。其中第一部分是前言，叙述了论文的研究背景以及开展大数据营销的目的和意义。第二部分简要分析了传统网络营销模式和其存在的问题。第三部分通过上文提出的问题，得出基于大数据的网络营销才是新模式，主要阐述大数据的本质和营销意蕴，大数据营销的相关概念和内容。第四部分阐述实施大数据营销解决问题的策略。第五部分阐述了大数据营销价值实现策略。
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2 现有网络营销模式分析及存在的问题
2.1目前网络营销模式分析 2.1.1电子邮件邮箱营销
Email营销是向目标客户通过电子邮件发送有价值信息的网络营销手段，依托庞大的用户群，Email营销是广告宣传的一种重要手段，在掌握大量用户邮箱的情况下，可以在很短的时间内将广告发送给数以万计的目标用户。营销范围不受地域限制，操作简单，并且成本低。 2.1.2搜索引擎营销
搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，通过对用户使用搜索引擎习惯和关键词的分析，在用户检索信息时通过关键词将相关的营销信息传递给目标客户。搜索引擎营销采取点击付费，竞价排名，通过搜索引擎庞大的用户群实现最大搜索引擎的访问量。搜索营销的最主要工作是扩大搜索引擎在营销业务中的比重，通过对网络广告和商业网站进行搜索优化，挖掘更多的潜在客户，帮助企业实现更高的转化率。 2.1.3博客营销
博客是个人在网上的出版模块。通过在博客写相关专业的问题，读者往往是对内容感兴趣的群体，拥有个性化、细分的专业化属性。细分度相当高。所以博客营销广告的定向投入准确度高。博客营销能很好的把媒体传播和人际传播结合起来。博客中是具有相同爱好着的圈子，因此博客营销互动传播性强，信任程度高，口碑效应好。对于一些博客粉丝达千万级的博客，足以引导网络舆论潮流，具有强大的影响力。有着很好的口碑营销效果，取得很好的营销效果。吸引更多的人群关注。 2.1.4微博营销
微博营销是随着微博的火热兴起的一种网络营销方式，微博营销具有传播快、便捷快、门槛低、立体化特征。微博具有数以亿计的用户，只要拥有大批的粉丝，微博就是一个很好的网路推广平台，一句话可能上万人看到。微博强大的分享和互动功能也是企业进行客户维护很好平台，通过不断的回复互动，与顾客建立超强的买卖关系的情感，通过不断的互动也有利于企业品牌的维护，微博营销是社交思维对粉丝经济重要性的体现[3]。 2.1.5微信营销
微信营销是借助微信进行营销的一种网路营销活动，微信是移动端的最大社交应用，
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拥有几亿的用户，是移动互联网时代的入口，微信营销基于地理位置的服务极大提高了营销互动的精确度，商家可以通过微信和微信公众平台对客户进行消息的推送。相对于博客营销方式，微信营销拥有更加真实，有价值的客户群，不仅可以借助移动终端进行定位营销，以及线上线下的互动营销方式，而且还可以可以实现一定的一对一互动营销。 2.2目前网络营销模式存在的主要问题 2.2.1营销决策凭借经验，无法有效利用数据
在营销决策中过度依赖过去的经验，缺乏对顾客的市场的深入了解。决策往往具有很大盲目性，营销效果难以量化，成本难以控制。具体表现在:在邮件营销中单纯的依赖邮件的数量。依赖庞大的目标用户群达到营销目的，忽视对邮件用户喜好和习惯的分析，给很多用户发送大量垃圾邮件，甚至通过一些非法手段获取客户邮箱。进行大规模的信息轰炸达到营销目标，这样增加了客户的疲劳和厌恶。严重影响广告的效果和品牌的维护，缺乏对用户消费行为和喜好的数据分析，主观的依靠经验对目标客户做出粗糙的判断，会白白丧失大量潜在客户，甚至本来有购买意愿。 2.2.2营销过程单向沟通难以实现产品和客户产品的精确营销
单向沟通是指在邮件营销、微博和微信营销中，向客户发送大量无用的信息，没有和客户建立双向协同的关系。在以客户为中心的今天，客户早已不满足于被管理。需要的是个性化的精确产品和服务，需要将产品和服务在合适的时间、合适的地点传送给合适的人。需要宏观的掌握和分析客户群，并且提供足够的优质内容和产品建议满足客户的需求。丰富客户体验，这些都是目前的网络营销模式难以达到的。 2.2.3缺乏对顾客行为和需求的有效分析降低客户体验
在网络营销模式中，缺乏对庞大的用户相关数据的挖掘和分析，对顾客的行为历史和需求难以做到深入的有效分析，在大数据时代，这种模式已经难以适应复杂的营销数据环境了，比如一直很火爆的微信营销，在吸引粉丝时主要借助大小号助推，地理位置查找，优惠活动，品牌活动，微博，QQ导流用户等活动增加粉丝，相对于微博其有效用户群更加多，价值更高，互动性大大提高，分组能高效的进行用户点贵点管理和营销。但是这种营销方式不足之处很多，首先在获取用户时，难以对用户进行深入分析，过分依靠庞大的粉丝数量达到有效客户数量的提高。客户定位缺乏精准度，依然有很多的无关粉丝。对用户需求缺乏分析，对很多用户推送无关的消息，会造成客户的反感，给用户难以提供高价值有用的信息，大大降低了用户体验，微信营销的成功在于其强关系的
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特性，让客户变为朋友，缺乏大数据的挖掘和分析使微信营销和客户之间达不到真正高
效一对一的高价值精确互动营销。 2.2.4 获取用户数据方式被动，缺乏利用内部数据
互联网时代的网络营销获取用户数据往往借助于第三方机构，采取第三方机构合作或者购买，然而这些数据往往是静态的，孤立的，难以分析出客户的真实意图和需求，往往是以量取胜。真正有价值的数据是与用户直接互动所产生的数据，而企业在市场活动中，自身的营销部门，财务部门，销售部门，信息技术部门都积累了大量的数据，这些数据和企业的产品和服务和客户有着高度的相联性，如果借助于大数据分析技术和策略对这些数据进行高效深入的分析，将会获得高价值的客户信息，进行精准高效的客户定位，实现营销价值，还可以节省成本。 2.2.5 营销活动效果难以评估,营销成本难以控制
传统的网络营销由于营销流程和营销效果难以量化，具有盲目性和成本难以控制的问题，客户体验难以评估。例如在网络广告投放中，依托互联网媒体，往往凭经验选择流量大的网站，只是进行一些简单的关键词优化，缺乏的用户信息的全渠道，多维度的分析，难以量化，现在的淘宝网络营销的转化率不到4%，即便是蘑菇街等这些专业的电商导购网站，转化率依然很低。主要是由于其面对庞大的数据难以有效利用和分析，引入大数据分析将会有效解决难以精确营销的问题。无效的点击导致成本很高，在这个数字化时代，庞大，杂乱，复杂的数据环境是营销的最大挑战[5]。 2.2.6 各个部门缺乏,合作各自为政
造成数据混乱，数据缺乏有效利用，一个重要的原因是，在营销部门内部，以及部门之间，缺乏高效的合作。这里面有不同部门的数据资源不能分享和互动的技术问题，更多的是组织问题，缺乏相同的战略框架和目标，难以统一高效的行动，高效搜集，分享，挖掘数据，使其成为有价值的大数据，缺乏有效的沟通，组织需要重组和优化。 2.2.7缺乏专业人才和人才交流
这里所说的人才是指数据科学家，人才是实施一切战略的基础，数据科学家是一群能在大数据分析结果中，有价值，高度相关信息的人，必须精通业务，是优秀的业务分析师，是数字网络精英，接受过数据科学和高级预测分析学的培训，并且从事过大数据处理工作，能对业务和营销方面的问题作出快速精确的回答。通过评估善于运用擅长数据分析，团队建设，项目管理的专业人才，合理的重用这些人才非常重要。
总之这些问题都反映出，传统网络营销模式，没有高效的利用数据，数据的巨大价
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