学文网大数据营销论文例1
(二)当前流量经营的价值困境
流量是当今数字世界运转的基础。“客观属性”是对“流量”这一认识客体固有属性的客观描述，不因经营主体和经营方式而异。流量属性包括以下方面：1)流量的规模性，指流量可用同一量纲进行规模比较，比如联通单用户流量规模要高于移动，百度流量规模要高于google中国，基于中国移动网络发生的流量规模要高于基于百度服务发生的流量规模；2)流量的层次性，指流量与用户真实行为(主体)的接近程度。流量蕴含着反映主体行为的信息，但程度有所不同。比如淘宝网所承载的流量直接反应用户的网购行为，而电信网所承载的流量只是经过IP协议封装的比特流，前者显然更接近用户真实行为因而被称为表层流量，后者则被称为底层流量；3)流量的异质性，指流量对用户消费目的(客体)的涵盖范围。流量蕴含着反映客观世界的信息，但范围有所不同。比如文本、话音、***片、音乐、视频等不同类型之间，垂直应用与平台式应用等不同类型之间，社交类、娱乐类与生产类应用等不同业务类型之间，其流量映射客观世界的能力就各有差异和侧重；4)流量的不可分性，虽然底层流量和表层流量在概念上区分了，但在实体上是紧密依赖的，是同一事物在不同经营层面上的不同投影。比如，淘宝的表层流量离不开运营商底层流量的依托，运营商底层流量也离不开淘宝等表层流量的呈现，同时，淘宝可推知用户使用了多少底层流量，运营商也可部分解析出用户的购物行为。
可见，流量是一个充满想象空间的市场，而电信运营商似乎占据有利地位。综合流量的层次性和异质性，流量被赋予了主体行为和客体存在在信息层面上统一投影的属性，是信息社会不断流动的血液，具备极大的社会价值和经济价值。从流量的不可分割性来看，上层服务提供商与基础运营商之间的相互依赖、相互制约将是长期的基本格局。从流量的规模性来看，至少在本地市场，由于基础设施市场集中度高，电信运营商很容易就可获得超过任何单一玩家(如apple和facebook)的规模优势。
但现实情况中，流量规模的暴涨对电信运营商是一把双刃剑，情况不容乐观。流量在呈现客观属性的同时，在特定的经营主体及经营方式下，还会表现出影响甚至决定经营绩效的经营特征。本文认为，固然客观属性有利于电信运营商开展新一轮价值创造，但在当前经营模式下，流量应有的价值并未得到充分挖掘，无法支撑电信运营商的可持续发展。
当前的流量经营模式是，通过提供同质化的、以M为价值衡量单位的流量产品来满足用户的接入需求，然后通过向用户收取按照使用量计算的费用来补偿网络成本、运维成本和营销成本。在这种模式体现出三大属性：一是面向手段性需求。用户向运营商购买流量不是为了流量本身，而是为了流量所承载的个性化互联网应用。流量仅仅是服务于互联网消费的手段，因此，与面向目的性需求的互联网服务提供商争夺用户界面时，电信运营商天然地处于劣势；二是无直接网络效应，电信运营商无法将网络效应内化从而无法实现业务的边际效应递增。流量用户之间并未像话音用户之间和短信用户之间那样构成彼此连接的网络，用户之间的网络是通过业务构成的，而业务网却控制在OTT手中。换言之，网络效应主要存在于OTT业务层，而非管道层。因此，随着使用OTT业务的用户越来越多，以及用户使用OTT的业务次数越来越多，OTT业务的边际效用递增，但电信运营商流量的边际效用基本持平；三是边际成本下降有限，面对指数级增长的流量需求，运营商不断追加投资扩容、升级只能勉强跟上。上期投资刚进入边际成本下降阶段新的投资又追加进来，下降趋势被中止。在投资压力下，设备商又勾画了美妙的技术前景，许诺平均成本将极大地降低，勾引运营商全面投资新技术。这样多次循环和叠加，在相当长一段时间内，运营商都处于初始成本投资阶段，流量边际成本下降的周期被压缩到很短。反观OTT，一旦业务上线，在运营成本增长与业务量增长相比可忽略不计的前提下，业务边际成本很快就会下降到接近于0。某种程度上，信息产品边际成本为0规则的成立，是建立在电信运营商的牺牲之上的。
***OTT业务与电信运营商流量业务的边际效用/成本对比
电信业本是新经济的鼻祖，网络效应理论就是70年代从对话音网络的研究中发展起来的。然而，在当前经营模式下，运营商的流量业务失去了网络效应、边际成本趋于0、边际效用递增等信息产品的新经济特征，用工业经济时代的经营模式去与新经济时代的经营模式争夺价值，注定是落于新型竞争对手的。这是仅在流量规模上做文章，没有深入挖掘流量价值形成的后果，运营商由此陷入流量价值困境。
(三)大数据经营破解价值困境
大数据的定义众说纷纭，从技术特征上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多(variety)和数据处理和响应速度快(velocity)的特征，麦肯锡将大数据定义为超过了常规数据库软件所能搜集/存储/管理和分析的规模的数据集。大数据概念具有深刻的IT烙印，正如“流量”概念具有深刻的电信烙印。通信与计算是信息的不同处理环节，在ICT端到端融合的背景下，流量和大数据完全可以统一在“信息”概念下，是信息全生命周期不同阶段的称谓。流量有表层底层之分，数据也有信息、知识、智慧之谓，流量经营和大数据经营均可理解为信息经营。
然而，仅仅揭示大数据本身的属性是远远不够的，如果脱离了正确的经营模式，一切价值都是虚妄。在这方面，电子科技大学周涛教授的观点很有价值。他认为，大数据1.0是利用内部数据解决内部问题，大数据2.0是利用内部数据去解决外部问题，或利用外部数据解决内部问题，大数据3.0意味着大数据进入了一个以共享交易为特征的时代，出现了大数据公共平台运营商(以下简称大数据运营商)。从1.0到3.0，大数据的工具属性逐步减弱，目的属性逐步增强，直至“大数据”像货币一样在全社会范围被收集、交换、处理、传输和应用，使得大数据可以真正成为时代的标签。在这个意义上，大数据之“大”，就是不断增强数据的透明性、不断扩大数据的共享范围、不断提升数据的流动性，在更大范围内解决信息不对称以创造更大的价值。否则，无论数据多丰富，技术多先进，都较过去无本质突破，大数据之“大”盛名难副。这个过程，是大数据经营环境不断完善和经营模式不断演进的过程。
大数据经营模式严格来说是指大数据运营商的经营模式。大数据运营商采取双边平台模式，一方面向消费者提供普遍服务，另一方面向企业客户提供以大数据为中心的服务。可以形象地将这种经营模式比喻为“数据银行”。1)大数据运营商自身掌握独特而雄厚的数据资产，这往往是一个通过提供消费者服务集腋成裘的过程，正如银行通过吸纳个人存款掌握雄厚的现金等资产；2)这些数据的使用权和支配权归大数据运营商但所有权属于消费者，正如银行可以自行决定吸纳的存款如何使用，但储户拥有随时要求提现的权力；3)大数据运营商以免费或部分免费提供服务为代价，换取消费者在使用该服务时产生大数据的支配权，正如银行承诺利息收益换取现金存入或委托理财，并默认获得资金支配权；4)这些大数据被用到千百万家企业的生产服务流程中，为大数据运营商的企业客户创造价值，为大数据运营商赚取收益，正如银行吸纳的存款被贷给各行各业的企业，融入经济生活的角角落落。为了进一步理解该模式，下面描述一些细节：
细节一：场景举例。风险控制是保险公司商业模式的核心环节，如果能够更准确地获知投保客户的风险系数，保险公司就可能设计更有竞争力的保险险种和更丰厚的收益。比如车险，如果能对某潜在客户的出行和驾驶行为数据如车速、车程、违规记录等进行分析，保险公司就能更精确地推知该用户在投保期内出现安全事故的概率，从而制定更为有利的保费和理赔***策，比如避免对高危客户(通过各种指标定义)保费过低或保额过高，而对“安全系数”较高的客户则可以在常规保费基础上打折以提升产品的吸引力。同样，对于疾病险，如果能够对潜在客户每天身体健康指标如血压、心跳、卡路里消耗、睡眠时间等，保险公司就能识别优质客户并针对性地设计相关疾病险种。在这个简单的例子里，大数据产生于用户使用的车联网、移动健康等服务，大数据运营商需要向用户提供这些服务，并承诺他们的个人数据不会被滥用。对于保险公司或其他中小型企业客户，大数据运营商提供的核心产品是数据，但更可提供大数据基础设施租用、承担大数据分析任务甚至基于分析结果的营销执行等附加服务。
细节二：如何规避隐私争议。个人数据的隐私问题是大数据商业价值受到质疑的主因。实际上，这个问题可以从理念上和模式上给予回答。理念上，隐私问题自人类社会形成之初就存在，用户心中总是存在一架权衡隐私顾虑和业务价值的天平。当前的隐私争议不在于隐私被使用了，而在于被滥用了，没为用户带来便利/效率/等正面价值甚至反而带来负面价值。因隐私顾虑而扼杀业务创新只会在竞争中被淘汰，将注意力集中到利用个人数据创造更智能的业务，使用户心中的天平偏向业务价值，这才是解决之道。模式上，大数据运营商扮演的是银行角色，受消费者委托管理数据，基于数据所有者与数据使用者之间的契约关系执行数据开放动作，具体由双边平台的双方自愿谈判商定。比如，保险公司若需要使用个人数据可向个人提供保费折扣，达成协议后大数据运营商则执行这一契约，按照协议开放指定数据，并全程监督数据使用。上述过程并不涉及隐私侵犯。对于那些无需识别个人身份的大数据应用，交易成本可以更低，正如银行没有必要向每个储户说明他/她的存款被用于哪一笔放贷或投资，而只需履行利息承诺即可。
细节三：如何获得网络效应。在上述经营模式下，大数据运营商将获得网络效应，这种效应源于该平台上各行各业的企业。与话音业务类似，企业使用该平台提供的数据的同时，也在为该平台增加更多的数据资产。比如，“用户A在facebook上的Like行为记录”这一数据，若被WSJ网站使用，除了为WSJ产生“内容精准推荐”的价值外，用户A对该内容的浏览行为和评论(如果有)也会被平台记录，从而提升原数据质量(如置信度评价)、丰富了关于用户A的数据，其他企业将可从该平台获取更多价值。这样，企业围绕平台构成了大数据共享网络。大数据平台成为网络效应的受益者。于此同时，企业客户在使用大数据产品时也具有边际效用递增的特征，数据用得越多，数据的价值就越大。可见，大数据经营完全符合新经济规则。数据不因使用而损耗，且随着使用次数增多价值反而变大，边际成本趋于0，边际效用递增，大数据的价值与数据节点及数据使用者节点的平方成正比。
细节四：如何将流量转化为大数据资产。针对流量业务，一方面优化现有面向消费客户的经营模式，另一方面从流量中提取大数据资产，作为构建面向企业客户大数据经营模式的基础，两者交叉补贴，平摊成本。用户在消耗流量的同时，也在为大数据经营添砖加瓦。一个基础设施，两个经营模式，这是成本收益困境的基本解题思路。对流量经营而言，智能管道存在的价值是调控和配置管道资源，但智能调控和配置的前提是对调控对象的深度识别和解析，而这正好就是从流量提取大数据的过程。因此，智能管道将成为电信运营商获取大数据的重要来源。大数据的另外两个重要来源是BSS和各种信息类业务的后台数据。不同域数据之间的混搭会取得1+1》2的效果。
(四)大数据平台运营商的演化
在未来实体世界与数字世界无缝整合的世界，高速流动的信息将充当不可或缺的纽带。谁能掌控两个世界相互耦合的界面，谁就将成为下一轮破坏性创新周期中最大的赢家，而大数据平台就是这样的关键环节。当前虽然总体上处于大数据1.0阶段，但基于数据重要性被不断认知、传统企业拥抱数字化商业模式热情高涨等事实，大数据领域正孕育着一个前景广阔、异彩纷呈的大市场。
未来的大数据运营商绝不仅仅包括现在的电信运营商，互联网巨头如facebook、google和阿里巴巴等也将沿着这一方向演进。阿里巴巴提出的“电商、金融、数据”三步战略就是明证。阿里巴巴和新浪微博、高德地***等之间的资本联姻，也是走在数据布局的路上。平台会扩张，生态会成长，当时代被烙上大数据的印记，围绕大数据公共平台运营商成长起来的大生态注定会成为信息文明的基石。从平台演进的角度，本文认为大数据经营的成熟将经历消费平台、垂直平台和公用平台三个阶段，简要描述如下：
第一阶段，竞争者们借助消费平台海量用户数据的原始积累取得了大数据平台之争的入场券。比如阿里巴巴的淘宝、腾讯的微信、facebook以及电信运营商的流量，都是典型的消费平台。各类消费平台有层次和领域的区别，渗透争夺十分激烈，但就数据储备而言都具备了进阶的资格。同时，OTT玩家普遍发育了后向广告模式，与电信运营商的流量前向收费模式相比，收入规模小但利润率高。
第二阶段，基于用户积累向垂直行业扩张或者某个特定的环节延展。这个阶段，消费平台依然非常重要，但随着数字世界与实体世界的整合，固守数字世界很快遇到增长极限，因而越来越多的资源将投入面向线下传统行业的拓展。垂直行业方面，包括金融业(互联网金融、移动支付等)、健康业(移动健康、移动医疗等)、汽车业(智能汽车、车联网等)。特定环节方面，包括营销(广告)，CRM(如微信公众账号、淘宝卖家服务、FacebookConnect等)、产品设计(如天猫和华为定制手机合作等)。毫不意外，扩张的行业B2C特征较明显，延展的环节则以营销环节为出发点，而电信运营商通常以行业扩张为主，OTT以环节延展为主。总体而言，这些面向各垂直行业和特定环节的服务都以相对***的小平台形式存在，每个垂直平台的经营模式各不相同，大数据资产进一步积累，但以信息为中心的经营模式仍未确立。从进阶第三阶段的角度考虑，衡量第二阶段经营成败的标准有两个：其一是是否与***府和传统企业建立了全面的信任关系；其二是是否掌握了大部分行业都需要的20%的关键信息。
第三阶段，面向全体社会成员的大数据公共平台出现。大数据在企业生产和消费者生活各环节的价值被充分认识，垂直行业内部的信息链在第二阶段被打通之后，进入跨行业信息共享阶段，大数据时代来临。在前文提到车联网信息、个人健康信息和保险公司的共享是这一阶段的典型案例，而车联网、移动健康领域的数据布局和与保险公司信任合作关系的建立，则已在第二阶段完成。值得强调的是，消费者的作用非常重要，因为各行业间打破信息隔阂唯一动力就来自于它们具有共同的用户。这一阶段，数据透明/共享/流动的范围、网络效应的范围、创造价值的范围达到了新的高峰。
上述三个阶段所描述的经营模式是叠加而非替代关系。从大数据的角度看，第一阶段着眼于积累原始资本，第二阶段注重数据的垂直投资布局和精耕细作，第三阶段注重跨行业数据的共享运营。但从经营视角来看，最终大数据运营商将具有三种核心业务、三种盈利来源，比如阿里巴巴的三步走战略，并不是金融代替了电商，数据代替了金融，而是按照这个路径最终形成三足鼎立的多元共生业务组合。
(五)对电信运营商的建议
既不甘于管道的低利润率，又无法适应OTT基于速度和创意的竞争规则，电信运营商一直在寻找位于管道业务和OTT业务之间的黄金地带。本文给出的答案就是大数据经营。大数据经营与传统通信经营在业务属性和经营模式上具有内在延续性。传统通信业务通过将个人连成通信网络解决个人与个人之间的信息不对称，大数据经营通过将企业连成大数据网络解决行业与行业之间的信息不对称，这个方向符合信息社会的演进脉络。通过选择正确的模式，大数据经营完全可以和传统通信业务一样具备网络效应等新经济特征，从而带领运营商走出当前流量经营模式的价值困境。
对电信运营商而言，大数据的战略地位应从内部运营工具提升到“新大陆”，移动互联网业务则从“新大陆”降低到撬动新大陆的“杠杆”。如果目标和OTT一样都是大数据，而获取大数据的手段并非仅自身运营OTT业务一途，电信运营商何必一定要吊死在这棵树上呢？调整心态后再参与OTT竞争，也许更从容不迫。因此，电信运营商无需过于纠结为何不具备互联网基因，而应立即与那些OTT站在同一起跑线上一道发力培养大数据基因，构建大数据经营模式。大数据目前还处于非常早期的阶段，大数据竞争最终将是资源密集型的，电信运营商在这个战场上的位势要比在OTT战场上好得多，至少暂时如此。比如，腾讯有微信和QQ，阿里有淘宝和支付宝，电信运营商有流量。关于下一步的布局，有如下几点建议：
大数据营销论文例2
(一)推进商业银行加剧技术性
脱媒网络的兴起使得大量的教育结算资金通过第三方支付平台来完成，许多的投资与借贷行为都在网络融资平台上进行，双方直接来对资金供求进行匹配，形成了银行体系之外的资金流动，也就是资金脱媒。智能搜索引擎和海量数据挖掘技术有效解决了信息不对称问题，并且也降低了成本，互联网平台企业获取了大量本应由银行掌握的客户身份、账户和交易信息，削弱了银行对客户信息的垄断，造成信息脱媒。大量出现的互联网金融使得客户能够选择更加多元化的金融服务，更多金融交易通过第三方平台实现，客户不直接与银行发生接触，银行客户关系的排他性和客户忠诚度下降，形成客户关系脱媒。
(二)促使商业银行多方融合
随着市场经济的快速发展，互联网金融的加入，金融边界越来越模糊，这种市场格局促使商业银行开始向其他金融行业融合，不断拓展证券、保险、租赁等领域，逐步推进商业银行朝着综合化经营、金融跨界融合的方向发展。电子商务的大量出现，逐步改变了人们的消费习惯，使得线上线下也更加的便捷，形成潮流，电商平台与第三方支付等从客户的价值链条出发，将金融服务实现了线上到线下的延伸，促进银行的传统业务也朝着线上线下融合的方向拓展，发展相关的金融服务。
(三)改变商业银行市场格局
在大数据环境中，银行业的价值取向、资源禀赋、角色定位将发生根本性改变。市场竞争的主要内容从客户关系、资金规模、网点覆盖开始转变为网络技术、数据积累、平台入口以及客户体验，市场中的金融服务主要在综合实力、定制化服务、渠道便捷性等方面展开竞争。金融市场的格局从产品服务转变为商业模式的竞争，从原来资源实力转变为综合能力的竞争，并且从产业内部转变为产业联合的进展，由竞争转为合作，形成互补发展、共享共赢的格局。
二、大数据背景下商业银行服务营销模式创新的途径
(一)加强网络硬件建设商业银行进行数据库的建设
必须要加大网络硬件建设投入，为服务营销战略的实施提供支持。构建商业银行数据仓库，整合外部客户数据和行业数据，同步搭建大数据平台。整合广义网络数据，创建开放的、高性能、易扩展的数据云服务平台，实现数据逻辑集中和充分共享。持续加强系统的参数化、模块化功能建设，打造产品快速创新的技术平台。加快互联网技术的应用和管理创新，构建开放、灵活的云系统架构，提高发展互联网金融的数据服务、产品创新和基础设施保障能力。为其服务营销的开展提供有力的技术支持，商业银行搭建这样一个基础平台势在必行。
(二)打造员工客户服务意识
职业化银行服务营销的实际执行者是银行的员工，因此，需要不断提升员工的客户服务意识，实现满足客户需求的职业化。明确服务的范围，客户进入网点到离开网点这一过程银行均要重视，服务要善始善终，甚至非营业时间银行也应该提供相应的服务。商业银行需要完善并规范个人客户经理日常服务内容，建立个人客户经理每日工作流程，完善日常工作制度，明确个人客户经理每日营业前中后三个阶段的核心工作内容，内容涵盖资讯获取、客户维护、综合营销等，以此实现个人客户服务精细化管理，确保个人客户经理客户管理维护工作重心不偏移，有效提升客户经理客户服务效果。
(三)加强大数据专业分析
人才队伍建设互联网技术提高了数据收集能力，使得大数据分析市场现象成为现实。由此可见，提高银行内部大数据专业人才是非常有必要的。可以运用相应的激励***策来吸引人才的加入，并且加强对专业人才的培训，建立定期培训制度，提高专业素养，建立一支专业的大数据专业分析人才队伍。
大数据营销论文例3
[DOI]1013939/jcnkizgsc201705098
1引言
大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点[1]能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。
2大数据与网络营销模式相关概述
21大数据的定义
20世纪80年代大数据被提出，[2]到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合；《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据；[3]维基百科将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。[4]本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。
22网络营销模式的定义
Rafi-AMohammed和Robert Fisher 等[5]将网络营销定义为***维护客户和公司在产品、服务等方面的关系；孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式；[6]芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动；[7]徐艳F将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。[8]阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术平台力求实现企业经营目标的营销活动。[9]本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。
23网络营销模式主要类别
芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放；[7]张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值服务提供商、网络渠道和虚拟社区；[10]玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销；[11]本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为***商店模式、中立交易平台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。[12]
24大数据时代网络营销模式的特征
陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。[13]胡江涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。[14]
3大数据时代网络营销模式创新研究
张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。[15]张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSP网络广告模式。[16]高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。[17]吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式；[18]王雯研究了大数据下电影整合营销和O2O营销模式。[19]以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。
4大数据时代网络营销模式精准性研究
李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。[20]牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。[21]樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。[22]倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。[23]林燕提出了传播和广告精准营销策略。[24]以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。
5大数据时代网络营销模式效果性研究
胡江涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题[14]，张艳红提出从***府层面、企业层面实现网络营销的效果性[16]，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。
6总结与展望
本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准；大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究；从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究；加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。
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大数据营销论文例4
改革开放以来,人们的消费能力和消费行为有了很大改变,企业的营销观念和运作策略也有了明显提升,而我国的营销专业研究水平已与30年前不可同日而语。为了准确把握我国市场营销研究的重心和脉络,笔者以中国学术文献网络出版总库(中国知网)为检索数据库,专门针对改革开放以来发表在专业期刊上的以“营销”为题名关键词(以下简称“营销”题名)的文献进行了统计分析,试***从专业文献的数量和主题构成的变化中总结出我国市场营销研究的发展特点和规律,并在相关影响因素分析的基础上,对我国未来市场营销研究的发展方向和趋势做出合理预测。
我国市场营销理论研究的发展脉络 (一)1979-1989年理论学习期 案例研究数量较少。在当时公开发表的营销题名论文中,以营销案例为主题的文章只有5%左右,且其中大多只是对事件的简单介绍,分析也较为粗浅,远远不能达到理论指导实践的目的。
国际营销较受关注。值得一提的是,在十年间发表的二百余篇营销文献中,以国际营销为主题的文章就有五十多篇,占据22%的比重,在文章数量上仅次于营销理论和营销策略。但是从内容上看,这些文章大多是照搬国际市场营销中较为成熟的理论,而且仍然停留在对纯理论的介绍和学习阶段。
总体来说,在这一时期,市场营销理论作为一个舶来品,学者们的研究和关注更多地出于学习的目的,文章大多是对国外营销理论的简单复制,深入研究的程度有限。
(二)1989-1999年理论研究期 基础性研究仍占主流,但主动性和分析性有所加强。从文献的主题构成比例来看,以营销理论和营销策略为主题的论文仍占据高达59%的份额,而且针对营销思想发展和经典营销组合策略的分析文章明显占据主流,表明这一阶段国内营销学者的研究重点仍然停留在对营销基础理论的分析和研究上,但研究的目的性和主动性均有所提高。
研究内容仍较粗浅、不够深入。通过进一步的内容分析,笔者发现,虽然研究热点已经形成,但该阶段的研究思路和方法仍然不够清晰具体,结果常常停留于对某些成熟理论的简单重复。题目也往往大而空,如有些文章仍然会以“营销的理论与实践”、“营销,我们与全世界在一起”等为题名,其中真正有价值的东西并没有得到体现。 对行业营销的研究逐渐受到重视。与此同时,结合我国具体行业进行营销策略研究(本文简称为行业营销)的文章数量则有明显增加,文献比例也从10%增加至16%,越来越多的研究学者开始关注营销学理论与实践相结合的问题,其研究重点则往往集中在对农业、工业制造业及银行等少数几个传统重点行业上。
大体而言,国内学者这一阶段的研究仍主要集中在营销理论本身的研究与分析上;随着文献数量的提升和研究内容的细化,国内学者对营销基本理论的学习与掌握已日渐成熟和完善;少数学者开始尝试将营销理论和实践相结合的研究思路,研究方法也更加务实。
(三)2000-2008年理论应用期
由于2000年以后,我国的营销理论和实践均呈现出高速发展态势,笔者认为单纯选取某一年的文献数据已无法客观反映近十年来市场营销理论研究的特点,同时考虑到2000年作为新千年的开始,文献的数量和主题构成都会有较大的变化,而这种变化持续到近几年又趋于平稳,再加上希望与前期样本相对应,因此特选取2000年和2005年两个整数年的专业文献作为研究样本,并希望通过这两年某些数据的变化对比来更加清晰地描述出市场营销研究的发展动态。 1.行业营销的研究明显占据主流地位。在21世纪发表的营销论文中,对市场营销的研究呈现出明显的交叉性和融合性特征,对营销策略等方面的研究更多地集中在具体行业中的实践应用。例如,在2000年的营销文献中,有关国际营销的文章比例继续从1995年的9%下降至2000年的3%,而区区20余篇文章也全部是关于某行业的国际化营销、网络营销或绿色营销的国际化等内容,具有很强的专业融合性。也正是出于这种原因,有关行业营销的文章数量比重从1995年的16%大幅上升至2000年的29%,到了2005年更是飙升至39%,已占具绝对优势地位。 值得一提的是,在2000年的文献统计中,有关网络营销的文章数量激增,在抽样的600余篇论文中,网络营销主题论文有106篇,占比达到17%左右,而到了2005年相关文章数量又明显减少,600篇样本文章中只有28篇文章有关网络营销研究,其占比下降至约5%,而且这些文章也大多与行业研究相交叉,如农产品的网络化营销,中小企业的网络化营销等。这说明如今营销领域的研究与经济环境、经济热点问题的联系越来越紧密。 4.案例分析比重逐步加大。将2005年的数据和以往进行对比,可发现有关营销案例的文章数量有所增加,而且分析水平更与10年前不可同日而语。在2005年,以营销案例为主题的文章比重占到了13%(前些年这一比重始终徘徊在8%以下),且大多数文章都是从某一具体产品案例入手,分析深入透彻,最后将分析结论进行总结归纳,形成对某一行业或某一类产品的普适性策略,具有较强的实践指导作用。
总之,对相关文献的统计分析说明,进入21世纪后,营销学的研究加快向应用型、工具型转化;采用营销学相关理论和策略解决企业经营实践问题渐成研究主流;市场营销研究与现实经济发展的联系性不断增强,营销创新层出不穷。
我国市场营销理论研究的主要影响因素
(一)企业经营实践发展带动
笔者认为,任何一门学科的理论发展,都起源于社会实践对理论指导的需求,而实践活动的丰富和发展,又将不断产生新的问题需要解决,在寻求解决途径的过程中,学科理论也不断得以完善和深化,我国营销理论的研究也是如此。
在改革开放初期,我国市场正处于发育起步阶段,市场机制还没有建立起来。人们对刚刚从西方引入的市场营销理论知之甚少,企业对营销的理解也仅仅局限在推销和广告方面。在这种情况下,营销学者一方面致力于营销知识的介绍和传播,另一方面也在不断加深对营销理论的理解和认识。
大数据营销论文例5
二、大数据与网络营销基本概念
根据中文互联网数据研究资讯中心的定义：大数据[4][5]是指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据，这些数据将成为传统计算可望而不可及的无用资源。大数据的数据量随着时间时时刻刻在不断增长，预计到2020年，每年都将产生35ZB的大数据。IBM给大数据定义为4V，分别为数量巨大、种类多样、速度大及具有极大的价值。在网络营销中，其实大部分的企业根本不缺少数据，而是数据太多了难以处理。企业需要统计客户、市场、销售及服务信息，如果将这些数据综合起来，毫无疑问会是个规模巨大的数据，如何利用这些大量的客户数据、市场数据、销售数据及其服务数据等等将成为一个巨大的挑战。现代网络营销技术则需要借助这些数据进行各种数据整合，最后得出一整套有益的大数据营销解决方案。如果作为一个超市的经营者，只要超市的POS机在工作，就会有大量的数据流入经营者的服务器[6]。在美国沃尔玛商场里面，某位收银员扫描完顾客购买的商品后，收银员的电脑上会显示一些“隐形信息”，然后会根据这些“隐形信息”向顾客友好的提醒：“我们商场刚进了一批全新口味的小苏打饼干，奶酪等几种佐酒小菜在H3货架，如果您需要可以去选购。”顾客也许会很惊讶的说“我正需要找这些，现在先去看看”其实收银员在扫描顾客所购买的货品时，已经将顾客购买好的啤酒，红酒，沙拉等信息输入了信息系统，而购买这些货品的人群，80％都需要购买佐酒小菜和佐料，所以就有了刚开始收银员的“顾问型营销”。而让收银员如此“神奇”的原因是沃尔玛公司修建的数据库，这个数据库是通过卫星与全球卖场实时连通的企业级大数据库。同样阿里巴巴作为中国电商业的航母，它也已经利用大数据进行了具体的服务。比如在淘宝平台上，商家可以利用淘宝魔方了解在整个行业中所品牌的销售状况，商场排名和消费者行为等等，并且能根据这些数据来做出经营调整。
三、基于大数据的网络营销模型
为了将大数据运用到网络营销中，可以将大数据源等信息组合在一起，做一个基于大数据的网络营销模型。在基于大数据的网络营销模型上，首先收集日志信息，论坛信息，微博信息，社会网络信息，交易信息等数据。然后将这些大数据源放入网络营销模型中，用算法库的方法归类，比如：聚类算法，关联算法，分类器。再用大数据计算方式计算（MapReduce并行计算框架），进行计算分析数据。最后基于这些大数据中提取的信息，将其运用在网络营销中，比如：基于大数据的商品关联挖掘营销、基于大数据的商品地理营销、基于大数据的社会网络营销、基于大数据的用户行为分析营销、基于大数据的个性化推荐营销及其基于现代通信工具的大数据分析营销。
四、基于大数据的网络营销对策
（一）基于大数据的商品关联挖掘营销
网络营销中的经典案例———啤酒与尿布。当啤酒和尿布摆在一起时，会使尿布和啤酒的销量大幅上升。超市经营者是发现了这两者之间的关系后，再探究原因的。因为美国妇女很多都是家庭主妇，他们一般不自己出门采购，而是让丈夫下班回家后顺路去超市给孩子买尿布。同时美国人又爱喝啤酒，于是买尿布的时候就顺便买了啤酒，这样使得尿片与啤酒形成了关联。因此，大数据挖掘的基础是发现各个数据之间的关联、关系。在大数据环境中单独的碎片数据再多也难以实现其价值。所以推及到中国企业运用的时候，要对原有数据进行分析，建立起各个数据之间的联系，把各个方面的数据打通，比如在***码，住址等方面寻找联系。
（二）基于大数据的商品地理营销
分析网站交易数据，通过地理位置分析每个地方的人的爱好。如武汉人喜欢吃牛肉而浙江人喜欢吃螃蟹，再针对这两个省的人采取不同的商品销售方式。比如：淘宝网在2011年的《淘宝2011网购文胸调查》[7]调查显示,北方的文胸销量明显高于南方，其中***的文胸销量最好。由于北方人普遍高大，对文胸的需求也更为明显。不同的地方对文胸的尺寸也是明显不一样。总体来说，北方对B与C罩杯的文胸需求量大，而南方则对A罩杯的文胸的需求量大。通过对于文胸的一个购买分析可以看出，不同地域对于不同商品的销售是有直接影响的。通过该报告也可以得出北方人比南方人要高大，从而对商品的需求侧重不一样。其实通过对商品交易的大数据的分析也可以看出中国女人普遍使用B、C及D罩杯，相对于欧美等国家来说，我国对文胸的需求偏向小型。所以国际文胸大品牌在进行商品销售时候，中国的尺寸也将主要集中在中小号型商品中。或许是南方人的平均胸部要比北方人略小，南方人对丰胸产品的需求也更为强烈。淘宝网同时的丰胸产品销售数据显示，丰胸产品在全国所有省份中，广东、江苏和浙江三省对丰胸产品的需求最大。这一结果也体现了南方省份的女孩相对来说对丰胸的渴望程度要大于北方。这些结论的得出属于一种典型的大数据分析，其结论对商品地理营销具有重要的意义，它将直接指导着文胸这种商品针对不同地域的物流调度等一系列营销问题。
（三）基于大数据的社会网络营销
人人网络的朋友圈子、QQ的好友圈子及国外的Facebook，Twitter等，进行相应的社会网络营销。比如人人网的朋友圈子营销，2010年蒙牛酸酸***结合人人网的网络资源和现实的明星资源，在各高校展开了“酸酸***———音乐梦想学院”活动，在鼓励年轻人追逐自己梦想的同时，提倡他们喝蒙牛牛奶，享受品质生活。同样，今年小米公司的红米手机，QQ认证空间在QQ好友里面的转发和传播，也让红米手机的销量远好于预期情况。还有社会网络营销的微博营销，在去年的“凡客体”大受追捧的同时，也让人感受到了微博营销的潜力。这些看似无心的举动，其实正是主办方基于大数据，对受众群体和社会化网络传播媒介的了解，比如：蒙牛的年轻，梦想，牛奶的品质生活很符合年轻人的口味。还有因为红米手机的价格不高，所以红米的定位在二三线城市消费者，而QQ空间在这个群体里有着很大的用户粘度。还有“凡客体”的火热，也是归功于微博的时效传播与个性化追求。
（四）基于大数据的用户行为分析营销
分析用户的历史行为和习惯，进行相应的营销。比如苏宁云商在收购PPTV后，苏宁自主研发的社交工具———云信。云信具有一定的分析能力，它能够将购买者的购买行为及其历史记录进行建模，并做一定的分析，为以后的有针对性的网络营销提供基础。并且这能通过基本的社交兴趣划分，找到企业所需要的潜在用户对潜在用户投放商品广告，这样可以大大提高广告投放的转化率。比如在“搜索行为”上，用户很多时候是直接表达自己的意***，比如“离湖北经济学院最近的咖啡店在哪里？”苏宁就可以将商品“标签化”来吸引顾客。云信还可以基于用户海量的评论，进行分析和挖掘进而理解用户的意***。
（五）基于大数据的个性化推荐营销
大数据时代，数据来源于多媒体，广告从平面广告向声光电等技术融合的新媒体发展，很多在身边的例子都可以佐证。比如现在微信，QQ，微博“查看附近的人”，有很多从事相关方面的营销，各种社会媒体已经成为网络营销的主战场。在社交媒体中，很多社区，论坛，微博等社交平台上，用户根据自己的兴趣爱好建立自己的社交圈和群。在自己的小圈子里，用户可以自己消息，这些产生的信息资源对广告企业来说洞察消费者心理尤为重要。个性化营销已经成为网络销售的极其重要的组成部分，越来越多的商业分析工具通过各种个性化推荐算法实施有针对性的个性化营销。
（六）基于现代通信工具的大数据分析营销
比如淘宝的量子恒道统计。量子恒道统计包括两方面，一方面是量子恒道网站统计，一方面是量子恒道店铺统计。量子恒道网站统计主要为个人站长、个人博主、网站管理者、第三方统计等用户进行流量监控、数据分析。通过这些数据分析发现用户访问网站的规律，并做出相应的网络营销策略。而量子恒道的店铺统计，是为淘宝旺铺设计的店铺数据统计系统。通过统计访问店铺的用户行为和特点，了解用户喜好，为店铺推广商品展示提供充分的数据证据。同样微信营销在现代通信工具营销中也越来越重要，常用的做法有：1.通过网站，微博，或者各种线下广告让用户扫描微信二维码。2.查看附近的人，发掘在附近人的兴趣爱好，生活习惯等，寻找目标客户群体。
大数据营销论文例6
中***分类号：F274
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）09-063-02
“大众创业，万众创新”是***在***府工作报告中提出的。他指出创新不单是技术创新，更包括体制机制创新、管理创新、模式创新。中国30多年以来改革开放本身就是规模宏大的创新行动，而创新的过程必然伴随着变革的发生，只有不断适应时代的变革，在变革中总结，才能实现创新，国家才能走向发展富强之路。谈到创业，我们大多数人最先想到的就是马云，就是阿里巴巴，可以说马云开启了中国的电商行业，也是从那时起传统的营销管理模式发生了变化，网络营销成为了主流。这一变化使我们置身于一个信息爆炸，数据冗余的环境。一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合出现了，即“大数据”。大数据可以说是IT时代的产物，如果没有IT时代，我们无法想象数据的丰富度与复杂度，尤其是它给我们生活带来的巨大影响。马云也曾在演讲中提到未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，可见数据科技的重要性。大数据的精髓不在于“大”，而在于“有用”，即不在于数量，而在于质量。企业制胜的关键在于挖掘和分析海量数据中的有用信息，为管理者做决策提供科学性的有力数据。云技术为我们计算、分析、存储数据提供了条件，首先它可以容纳海量数据，其次通过相关技术对数据进行整理，删除掉无用信息，分析得出消费者的购买习惯及未来的消费倾向，最后将这些数据进行存储。“互联网+”的到来可以看作是使原来所有行业的翻倍，披上了互联网的外衣，也可以看作是原来所有行业的改变，钉在了互联网上。总而言之，它强有力度地催生了新的经济形态，并为“大众创业，万众创新”提供环境，更需要我们在大数据的世界中，抓住那些无价的数据，这些信息可能是一些企业的救命稻草。以下将传统模式下的营销管理与可视化模式下的营销管理进行对比，进行变革研究，找出变革的原因及变革的意义，为市场经济环境下企业营销管理模式的进一步变革提供依据。
一、传统营销管理
传统的市场营销策略是由迈卡锡教授提出的4P组合，即产品、价格、渠道和促销。这种理论只关注企业当前的利润，即利润是重中之重，企业对于未来的营销策略没有一个较为具体的规划，暂时的获利可能是天时地利人和，无法从今天的成功中得出一些可以沿用的方法，因为顾客的数量是有限的，企业也没有深入了解顾客，不知道顾客内心真正想要的，即不知道顾客的真实需求。
传统的营销方式多为店铺营销、电话营销、上门营销，以及电视营销等。巨额的广告费是企业不可忽视的产品成本，收视率越高广告费越高。这时广告的植入就像是竞价拍卖一样，因为广告的时间是有限的，商家都想通过这一途径去吸引消费者，大多数的商家把精力和资产都用在了广告上。广告主要是传播品牌理念和产品卖点，可以影响顾客购买的潜意识，未必能马上引发顾客的购买行为。其实事实可能是花费大量精力制作出的精美广告所带来的利润不及对产品做基本的宣传加一点修饰且其成本在可控范围之内所带来的利润丰厚。一般来说，产品制造初期企业对于产品成本有一个预算，广告费用比例的增加必然导致产品生产成本投入的减少，直接导致的结果就是实物与广告描述差距过大，产品质量难以保证，企业信誉大大降低，而我们都知道顾客是上帝这句话的含义。这时大多数企业就会加大广告影响恢复其声誉，而忽略了最重要的事物即产品本身，形成了恶性循环，最终企业走向灭亡。上门营销本质上还是产品本身对于顾客吸引程度的大小，但实际上却是营销人员对于顾客心理的一种暗示，一种强加，因为营销人员的工作绩效与顾客息息相关。这种营销方式所拥有的顾客其实是很多小的顾客群，大部分顾客会因为营销人员而会对整个企业做出评价，所以对于营销人员的培训成本不可忽视。店铺营销由于位置固定，顾客群也相对固定，所以营销有限。同样，顾客因为自己所处的地理环境，购买行为受到限制，这样无形中很多产品也失去了远距离的潜在客户。而且店铺的外观与内部装饰也同样重要，有些顾客可能因为店铺的外表而对于里面商品的评价有所影响，店铺的翻新成本也比较高，翻新也需要时间，这段时间也会影响销售。
传统营销模式下，制造商生产出成品后往往通过批发商零售商消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经过好几个环节才能到达消费者手中，每个环节的卖方都要有利可***，所以每个环节产品价格都会增值，最后出售给消费者时可能已经远远超出产品本身的价值，价格是由市场的供求关系决定的，一段时间就会趋于平衡，一些产品的价格国家也会进行干预，企业为了保证自己的利益，在固定的价格水平上就会降低产品成本，产品的质量就会难以保证。
传统的管理模式下，大多数的数据资料，文件档案都是纸质的，容易丢失，容易篡改，容易毁损，而且长时间上面的内容可能会不清楚，总结工作量大，难以及时反映近期的销售情况，没有对比，没有结论，管理者难以做出决策，甚至做出错误的决策。企业规模小，市场区域集中，企业通常采用高度集权的集中式营销管理模式。随着经济全球化的到来，企业规模随之扩大，连锁行业的兴起，跨公司的建立，使得集中式管理陷入了想管管不好甚至是管不了的尴尬境地，从而出现了分布式管理，即分权管理模式。这种管理模式上下层级鲜明，使整个团队的执行力下降，创新能力下降，不利于团队的发展。
二、基于可视化管理的营销管理
以舒尔兹教授为首的一批营销学者提出了4C的市场营销理论，即消费者的需求和欲望、成本、便利和沟通。营销管理实则为需求管理，消费者有各种各样的需求，比如对产品质量的需求，对产品价格的需求，对产品服务的需求。企业也不例外，其最终需求当然是盈利，在这一过程中，企业有对顾客群的需求，有对资金的需求。
可视化营销即为看得见的营销，大数据时代下，企业利用各种技术对数据信息进行归类、整理、分析，挖掘出有效信息，实现管理的透明化和可视化。视觉是人类的第一觉，我们在评价一个厨师时，色香味是最基本的标准，而色是排在第一位的。我们通过可视化，不是像广告那样在产品的描述上大做文章，而是让顾客亲眼看到感受到产品的魅力，我们大多数人都是相信自己的眼睛的。记得乔布斯在一次演讲中，先拿出一个文件袋，激起观众的好奇心，大家都在想一个文件袋能装些什么呢。在观众的期待中，从中取出MacBook Air，那一刻观众为之疯狂，就好像是每个人手中都有一个MacBook Air。我们还需要不断地强调它有多薄吗，乔布斯这个营销的成本大概就是一个文件袋吧。
网络营销的兴起，网购成为大多数人的选择，因为它不受时间空间的限制，我们不光可以看到买家秀，也可以看到更多消费者的消费体验。我们不只是在购物网站上看到商品的信息，平时我们在微信、微博、论坛等等都可以看到。企业通过和这些平台的合作，有时通过名人或极具社会影响力的人转发消息，这样通过二级传播，企业从中获得更多的顾客，而且宣传速度得到提升。而且可视化的营销使得买卖双方的沟通更加顺畅，没有了冗长的中间环节，降低了成本，稳定了价格。
大数据时代离不开云技术，我们通过对冗杂的数据进行分析处理，再进行存储，建立为企业量身定做的数据库、信息库。我们通过搜索引擎在网站上进行搜索，商家会跟踪记录我们的浏览路径，根据我们的收藏购买记录为我们推送相关类型的商品，根据所有顾客的总购买量分析顾客偏好，根据顾客评价知道产品的不足之处，为进一步地改良提供建议。同时，顾客好评是对产品最好的也是成本最低的宣传，会吸引更多的消费者，企业的口碑也会越来越好。
可视化的管理模式下，利用数据处理系统，管理渗透到人力资源、供应链、客户管理等环节，且这些数据资料得以有效的保存，数据更新具有时效性，管理者随时可以根据这些有效数据做出决策。由于集中式和分布式管理模式的弊端，远程营销管理即虚拟化营销管理模式出现。它实现了信息扁平化，总部也可以实时了解到基层的情况，了解到销售现场的每个细节，每个工作人员的工作状态，基本解决了信息传递不畅通和过度集权的问题。
通过对比，我们看到可视化营销管理之所以超越甚至取代传统营销管理的原因，因为它更适应时代的发展，更能使企业得到长远的利益。有人提出声浪传播理论，一要倾听消费者的声音，然后消费者才能听到你的声音；二要学会发声，学会思考；三要在互联网发声，联系群众一起发声，制造声量，营造口碑。可以说大部分企业已经实现了第一步、第二步，第三步还处于摸索阶段，在未来的研究中我们要努力挖掘出更快速更精准地得到有效信息的方法与技术，使营销更大程度地出现在我们眼前，利用好各种资源，做好成本管控。企业努力去了解顾客的需求，激发创作灵感，消费者主动去与企业互动交流，这样双方的利益处于一个均衡的状态，有利于社会更快更好地发展。
[大学生创新训练项目，项目编号：c201505018]
参考文献：
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大数据营销论文例7
一、什么是市场敏感度
市场敏感度是对市场线索敏锐的觉知分析与思考。市场线索有隐性线索与显性线索。这些线索可以由营销人员反映为各类可做市场分析的数据。营销人员必须首先学会确定及收集自己需要的数据。这些数据包括两个广义的范畴：财务数据和消费者反馈数据。
财务数据：按照对营销投资回报率的贡献度，财务数据分为两大类。第一类是营销推广活动成本的相关数据，包括活动筹备、举行和后续过程中发生的所有费用。例如，推广活动赞助商需掏出的赞助费，广告标志的设计、印刷和安装费，嘉宾招待费用中还会包括帐篷租借费、餐饮费和服务员工资，等等。第二类财务数据是利润数据，包括企业计算盈余的大量数据，例如销售价格、已售商品的变动成本及运输等其他变动成本。
消费者反馈数据：该数据也分为两大类。第一类是“自报数据”，是由客户本人提供的资料，包括个人态度数据和购买数据。客户自报数据可通过多条途径来收集。多数大型公司设立了内部市场研究部，对现有及潜在客户进行调查，了解他们对品牌的态度。第二类客户反映数据是行为数据。这类数据有迹可循，有记录可查。营销人员通过交易数据了解客户买了什么东西，购买的时间地点，再次购买的频率，以及同类的客观数据。行为数据是最具价值的投资回报率分析数据，因为它代表了实际消费行为。
即使对于容易收集到的数据，营销人员也常常后知后觉，更何况有些市场线索由于其隐性，很难被发觉。比如在消费行为中，消费者的嗅觉对消费行为所产生的影响这类隐性消费需求线索，一旦发觉并分析利用，形成一种提高企业品牌及文化内涵的创新思路，但需要极高的市场敏感度。
二、市场敏感度培养的必要性
在市场营销进入中国的20多年间，为适应教学和实际的客观需要，市场营销的教学、研究和应用发生了一系列重大变化：早在2004年，开设营销课程的院校已发展到上千所。设有市场营销专业或方向的院校不下400所。100多所大学招收市场营销硕士生和博士生。全国高校营销教师队伍发展到5000人左右，营销专业本科生上万人和研究生数千人，营销从业人员有6000万。然而，目前国内营销人才供求结构严重失衡，营销发展滞后，营销成本大量浪费，营销效率滞顿，营销力度薄弱，营销观念落后，目前的人才培养已无法适应我国营销的发展，社会亟须高层次的战略营销管理人才的培养与输送。
过去，营销人员仅依赖于电视、广播和印刷品等传统大众媒体，市场洞察的匮乏显得无关紧要。电视广告收视率可以记录特定广告在目标受众中观看的百分比，但不能解释为什么有些广告能够刺激销量增加而其他广告却没有达到效果，然而大众媒体结合此类衡量指标曾是营销的唯一市场分析依据。
现在，营销正迈入一个多元而快速变换的时代，营销人员正面对市场敏感度匮乏，长期缺乏市场洞察的挑战――哪种媒介传播效果好，客户为什么愿意掏腰包，企业的付出能得到什么回报，以及对于隐性市场线索的觉知。随着媒体渠道的爆炸性增长，营销人员有条件获得更完整、更细致、更全面的数据来了解消费者对于产品的态度和购买意愿，而且能更精确地分析营销投资回报率。企业缺乏的则是从隐性市场线索分析中洞悉市场的成熟能力，以及充分利用这种洞察力的意愿――这不仅要用以指导营销部门的工作，而且应该贯彻在整个组织中。
博斯公司和美国广告主协会（ANA）的一项研究显示，投资回报率分析和市场敏感度是营销人员认为最亟待发展、最重要的两种能力。市场敏感度的发展已成为营销管理人才最重要的专业素养。
三、培养市场敏感度
传统营销教育理念中，营销的教学是呈被动与灌输式的理论教学，用成功的案例去说明或验证理论的正确性与说服力，然后记忆理论。但往往这样的教学后果面对实际需求时，学生理解，但无法对接，学生的理论在实际操作前显得苍白无力。在社会对人才需求与人才输送断层的情况下，对于营销这样应用性与实践性的课程来说，人才专业素养的培养显得急迫而重要。市场敏感度的培养就显得尤为重要。
大数据营销论文例8
微博营销需要吸引目标用户的主动关注，但要在上亿微博用户中吸引到有“价值”的粉丝并不容易。靠抽奖甚至买粉获得的粉丝中很难找到符合市场营销的用户群，因为微博粉丝最大的特征是兴趣，用户关注的对象都是其感兴趣的，如果微博营销的对象对于营销的品牌或产品并没有大的兴趣，那营销的效果也可想而已。同时，只要采取了正确的方法，微博粉丝的这个特征也使得吸引目标用户变得更容易。
以数据分析的方法来说，建立用户的兴趣***谱可以帮助微博营销快速识别目标用户并开展适当的宣传活动。所谓兴趣***谱就是粉丝的性别、年龄、地域和主要关注对象等一系列信息的集合，而建立用户兴趣***谱最简单的方式就是对具有同样目标客户群的企业微博粉丝进行分析。举一个简化的例子，A品牌内衣品牌想要建立用户兴趣***谱。该品牌内衣的主要用户是年轻人，这与杜蕾斯、阿迪达斯的用户有很高的重叠性。通过分析杜蕾斯和阿迪达斯的***微博粉丝，可以大致建立起该内衣品牌的基本用户兴趣***谱。
2.确定微博的定位
微博营销可以定位于市场宣传、客户服务或公关关系，但要同时身兼三职却十分困难，要在同一条微博上实现这三个定位更是难上加难。因为这三者的重点有很大的差异。简单来说，市场宣传注重的是将营销信息在目标用户中尽量地扩散并尽可能保持用户的关注度；客户服务注重的是与用户之间形成良性的互动，在第一时间引导或安慰用户；公共关系则是注重直接或间接地获得舆论的主动权。从数据分析的角度来看，市场宣传注重有效性转发，即信息在目标粉丝中的得到大面积的转发并在这些粉丝的伙伴中引起二次/多次转发。客户服务注重互动性评论，即对用户在评论中的留言做出快速的反应和快速的互动，重点是减少用户的负面评论出现的次数。
公共关系注重影响力和认同度监控，这个需要比较复杂的数据分析工具来获得，主要是对微博内关键词搜索的频率、用户原创微博中对品牌的口碑分析等。总之，数据分析可以为微博定位确定一个量化的目标，并能进行有效的后评估。
3.选择合适的展现形式
新浪微博可以用文字、***片、音频或视频等形式，企业在选择形式时，除了考虑与微博内容相一致外，还需要考虑目标用户对于不同展现形式的偏好。因为新浪微博的***片需要点开后才能放大，音频和视频内容也需要点击后才能播放，这使得以多媒体形式进行的微博营销和在平面媒体、电视媒体上进行的营销活动有所不同，前者需要吸引用户主动点击，而后者的用户往往是被动的接收。此外，微博用户中有半数是通过移动终端登录，这意味着微博在用户的手机屏幕上展现的面积比报纸和显示器都要小很多，由于受制信号覆盖和网络速度，用户可能更不愿意点击查看多媒体的内容。对于带有链接的文字微博来说，也面临类似的情况。通过对热门微博的统计可以发现98%以上的热门微博都是带***片形式的微博，这可能是两方面原因造成的：a.用户偏爱能直观传递信息的***片b.鲜艳的***片相对于用户的浏览区域尤其是在手机屏幕上，比普通文字微博占据更大的空间，也更能吸引用户的注意力。
企业必须清醒地认识到，用户不会仔细浏览每一条微博，再好的内容如果不能在1秒钟内抓住用户的眼球，就会变成无用功。从数据分析的角度来看，通过收集目标用户微博的时间和频次、使用的终端、偏好转发何种类型的微博等信息，可以很快得出用户的微博使用习惯，帮助企业选择正确的微博展现形式。
4.何时微博
微博有明显的碎片化阅读特征——用户会在一天内多次、短时间访问微博。这就带来一个问题，企业精心发表的微博对于粉丝来说，能被看到的概率有多少？从数据分析的角度来看，假设户每天登录微博n次，每次浏览x条微博。再假设用户关注y个对象，且每个对象平均每天发表微博z条。那么经过简单的计算可以知道一条微博被用户看到的概率P=nx/yz。根据一些案例中的数据，n在工作日和节假日有明显的不同(工作日》节假日)，x与用户使用的终端密切相关(PC用户》手机用户)，z的频率与用户活跃的时间段有明显的正向关系。通过对目标用户和活跃粉丝的数据统计，企业可以对P的值有一个大致的估计，从而更好地优化微博的时间和数量。
5.怎样评估微博营销的影响力
在评估微博营销的影响力的各种方法中，数据分析无疑是最直接和客观的。根据我的经验，微博营销的影响力主要体现为企业微博在目标粉丝中的传播力和好感度。目标粉丝的数量和活跃度是第一类指标，它比单纯的粉丝数量要有意义的多。因为目标粉丝是企业的客户，是真正会消费企业产品的人。此外，活跃的目标粉丝才是最有价值的粉丝。活跃度可以由目标粉丝的日均发微博数量、企业微博平均每条微博的转发和评论人数占总的目标粉丝人数的比例等指标组成，通常在一个时间段内进行分析，以反映目标粉丝活跃度的变化趋势。传播力是第二类指标，它反映了企业微博的内容与用户兴趣的匹配程度。社会化营销的一大特点就是用户的高度参与和自发传播。用户对企业微博的转发、评论和收藏等活动都说明用户对于微博的内容有兴趣，将这些活动进行量化可以组成传播力的基本模型。
大数据营销论文例9
***书分析师庞敏丽该书涉及大量推广方法：qq推广、软文推广、论坛推广、sns推广、问答推广、百科推广、分类信息推广、rss推广、电子书推广、***片推广、活动推广、资源合作推广、网络推广、新闻营销、软文营销、论坛营销、博客营销、微博营销、edm、数据库营销、网络游戏植入营销、事件营销、口碑营销、病毒营销、免费策略营销、饥饿营销、借力营销、网络危机公关、seo、sem等，适合网络营销人士阅读。
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目录
第 1章 网络营销推广综述
1.1 为什么要学习网络营销
1.2 什么人适合学习网络营销
1.2.1 创业者的机遇
1.2.2 管理者的尴尬
1.2.3 失业者的选择
1.3 网络推广与网络营销的区别
1.4 网站建设、网络营销、网络推广、seo 之间的关系
第 2章 网络推广方法
2.1 im推广（qq推广）
2.1.1 什么是im推广
2.1.2 qq推广的特点
2.1.3 qq适合什么样的推广
2.1.4 qq设置技巧
2.1.5 qq沟通技巧
2.1.6 加群注意事项
2.1.7 建群注意事项
2.1.8 qq群推广技巧
2.1.9 如何查找目标群
2.1.10 其他可以利用的qq功能
2.1.11 im营销
2.1.12 应用案例
2.1.13 本节任务
2.2 友情链接
2.2.1 友情链接的作用
2.2.2 什么是优质的链接
2.2.3 坚决不换的链接
2.2.4 交叉链
2.2.5 获取链接的渠道
2.2.6 建立友情链接管理表
2.2.7 本节任务
2.3 软文推广
2.3.1 什么是软文推广
2.3.2 如何写新闻类软文
2.3.3 如何找新闻点
2.3.4 如何写行业类软文
2.3.5 如何写用户类软文
2.3.6 如何扩大软文的推广效果
2.3.7 本节任务
2.4 论坛推广
2.4.1 什么是论坛推广
2.4.2 论坛推广的几个阶段
2.4.3 论坛推广操作步骤1：了解需求
2.4.4 论坛推广操作步骤2：寻找目标论坛
2.4.5 论坛推广操作步骤3：熟悉目标论坛
2.4.6 论坛推广操作步骤4：注册账号，混个脸熟
2.4.7 论坛推广操作步骤5：准备内容
2.4.8 论坛推广操作步骤6：“马甲”来炒
2.4.9 应用案例
2.4.10 本节任务
2.5 博客推广
2.5.1 什么是博客推广
2.5.2 博客群建
2.5.3 品牌博客
2.5.4 博客的搭建
2.5.5 本节任务
2.6 sns推广
2.6.1 什么是sns推广
2.6.2 账号策略
2.6.3 添加好友
2.6.4 最有效的手段——转帖
2.6.5 十大终极方法
2.6.6 sns营销
2.6.7 应用案例
2.6.8 本节任务
2.7 问答推广
2.7.1 什么是问答推广
2.7.2 回答问题
2.7.3 自问自答
2.7.4 应用案例
2.7.5 本节任务
2.8 百科推广
2.8.1 什么是百科推广
2.8.2 如何创建有效的百科词条
2.8.3 本节任务
2.9 分类信息推广
2.9.1 什么是分类信息推广
2.9.2 分类信息推广的要点
2.9.3 应用案例
2.9.4 本节任务
2.10 rss推广
2.10.1 什么是rss
2.10.2 什么是rss推广
2.10.3 rss推广的方法
2.10.4 其他聚合式推广
2.10.5 本节任务
2.11 电子书（电子杂志）推广
2.11.1 什么是电子书推广
2.11.2 电子书的制作
2.11.3 电子书的传播
2.11.4 电子杂志
2.11.5 实用案例
2.11.6 本节任务
2.12 ***片推广
2.12.1 什么是***片推广
2.12.2 ***片推广的形式
2.12.3 成功案例
2.12.4 本节任务
2.13 活动推广
2.13.1 什么是活动推广
2.13.2 策划活动的要点
2.13.3 活动的形式
2.13.4 撰写活动方案
2.13.5 方案范文
2.13.6 本节任务
2.14 资源合作推广
2.14.1 什么是资源合作推广
2.14.2 合作推广的基本步骤
2.14.3 如何挖掘资源
2.14.4 资源合作的形式
2.14.5 合作的心态很重要
2.14.6 应用案例
2.14.7 本节任务
第 3章 网络营销方法
3.1 网络广告
3.1.1 什么是网络广告
3.1.2 网络广告的形式
3.1.3 网络广告计费方式
3.1.4 网络广告投放步骤
3.1.5 网络广告数据监测
3.1.6 成功案例
3.2 新闻营销
3.2.1 什么是新闻营销
3.2.2 新闻营销的要点
3.2.3 新闻营销的借势策略
3.2.4 新闻营销的造势策略
3.2.5 新闻的
3.2.6 成功的标准
3.2.7 本节任务
3.3 软文营销
3.3.1 什么是软文营销
3.3.2 案例：脑白金的软文营销
3.3.3 软文营销的特点
3.3.4 软文营销的策略
3.3.5 实施时的注意事项
3.3.6 实战任务
3.4 论坛营销（社区营销）
3.4.1 什么是论坛营销
3.4.2 论坛营销的要素
3.4.3 论坛营销操作步骤1：了解需求
3.4.4 论坛营销操作步骤2：找到最佳的卖点
3.4.5 论坛营销操作步骤3：制造不同阶段的话题
3.4.6 论坛营销操作步骤4：互动的设计
3.4.7 论坛营销操作步骤5：阶段性的手段和方案
3.4.8 论坛营销操作步骤6：数据的监控
3.4.9 不火的原因
3.4.10 应用案例
3.4.11 本节任务
3.5 博客营销
3.5.1 什么是博客营销
3.5.2 博客营销的特点和优势
3.5.3 博客营销的形式和策略
3.5.4 博客营销的要点
3.5.5 实用案例
3.5.6 本节任务
3.6 微博营销
3.6.1 什么是微博营销
3.6.2 微博营销的特点
3.6.3 微博营销的作用
3.6.4 如何增加粉丝
3.6.5 微博营销的操作要点
3.6.6 本节任务
3.7 电子邮件营销（edm）
3.7.1 什么是电子邮件营销
3.7.2 电子邮件营销的特点
3.7.3 电子邮件营销的作用
3.7.4 如何获得邮件地址
3.7.5 许可式电子邮件营销的内容策略
3.7.6 非许可式电子邮件营销的伪装策略
3.7.7 邮件营销的一些注意事项
3.7.8 监测数据
3.7.9 本节任务
3.8 数据库营销
3.8.1 什么是数据库营销
3.8.2 数据库营销的特点
3.8.3 数据库营销的作用
3.8.4 数据库营销的实施步骤
3.8.5 应用案例
3.8.6 本节任务
3.9 网络游戏植入营销
3.9.1 什么是网络游戏植入营销
3.9.2 网络游戏植入营销的特点
3.9.3 网络游戏植入营销的方式
3.9.4 本节任务
第 4章 网络营销组合拳
4.1 事件营销
4.1.1 什么是事件营销
4.1.2 事件营销的作用
4.1.3 事件营销的内容策略
4.1.4 事件营销的操作要点
4.1.5 简单的事件营销方案
4.2 口碑营销
4.2.1 什么是口碑营销
4.2.2 口碑营销的步骤
4.2.3 如何引发口碑效应
4.2.4 策划口碑营销的关键
4.3 病毒营销
4.3.1 什么是病毒营销
4.3.2 口碑营销与病毒营销的区别
4.3.3 病毒营销操作步骤1：制造病毒
4.3.4 病毒营销操作步骤2：病毒
4.3.5 病毒营销操作步骤3：病毒的变种和再传播
4.3.6 成功案例
4.4 免费策略营销
4.4.1 什么是免费策略营销
4.4.2 免费的目的和策略
4.4.3 免费策略营销的形式
4.4.4 成功案例
4.5 饥饿营销
4.5.1 什么是饥饿营销
4.5.2 饥饿营销的步骤
4.5.3 实际应用
4.6 借力营销
4.6.1 什么是借力营销
4.6.2 借力营销借什么
4.7 网络危机公关
4.7.1 什么是网络危机公关
4.7.2 网络危机公关操作步骤1：堵住信息根源
4.7.3 网络危机公关操作步骤2：进行正面澄清
4.7.4 网络危机公关操作步骤3：删除负面信息
4.7.5 网络危机公关操作步骤4：压制负面信息
4.8 其他
第 5章 sem
5.1 什么是sem
5.2 seo
5.2.1 seo的规则是什么
5.2.2 网站应该如何优化
5.2.3 常见的seo误区
5.3 竞价排名
5.3.1 关键词精准度
5.3.2 引导页
5.3.3 话术的设计
5.3.4 搜集用户线索与跟进
5.3.5 数据监测与优化
5.4 竞价分析案例
5.4.1 总体投放概述
5.4.2 问题深入分析之一：匹配词问题
5.4.3 问题深入分析之二：广告创意问题
5.4.4 投放优化建议
5.5 百度底层营销
5.5.1 什么是百度底层营销
5.5.2 百度底层营销的特点
5.5.3 如何实施百度底层营销
5.6 站外辅助
第 6章 网络营销七步引导法
6.1 网络营销第一步：明确目标
6.2 网络营销第二步：明确目标用户
6.3 网络营销第三步：明确目标用户的特征
6.4 网络营销第四步：明确目标用户集中的平台
6.5 网络营销第五步：针对用户特点展示产品亮点
6.6 网络营销第六步：确定策略和方法
6.7 网络营销第七步：将执行进行到底
6.8 效果监控与评测
6.8.1 建立合理的营销目标
6.8.2 监控数据
6.8.3 计算用户价值
6.8.4 计算渠道成本
6.8.5 渠道优化
第 7章 实战运用
7.1 如何积累人脉
7.1.1 积累人脉的核心思想
7.1.2 积累人脉方法一：qq
7.1.3 积累人脉方法二：线下活动
7.1.4 积累人脉方法三：混论坛
7.1.5 积累人脉方法四：撰写文章
7.2 如何打造名博
7.2.1 建立博客的好处
7.2.2 博客定位
7.2.3 内容策略
7.2.4 学会与用户互动
7.2.5 博客的推广
7.3 如何运营推广资讯类网站
7.3.1 资讯站的定位
7.3.2 资讯站的主题分类
7.3.3 资讯站的运营要点
7.3.4 通过内容页做流量
7.3.5 资讯站的推广重点
7.4 如何运营推广论坛社区
7.4.1 论坛社区为什么如此难推广
7.4.2 论坛的板块策略
7.4.3 论坛的内容策略
7.4.4 论坛的用户组策略
7.4.5 论坛的积分策略
7.4.6 论坛的任务策略
7.4.7 论坛的勋章策略
7.4.8 论坛的明星策略
7.4.9 第三方的插件
7.4.10 论坛的团队建设
7.4.11 论坛的推广
7.5 淘宝运营和营销推广
7.5.1 对内建设之店铺装修
7.5.2 对内建设之产品分类
7.5.3 对内建设之产品展示页
7.5.4 对内建设之产品描述
7.5.5 对内建设之信用建设
7.5.6 对外推广之淘宝内部免费推广
7.5.7 对外推广之淘宝内部付费推广
7.5.8 对外推广之淘宝外部推广
7.6 企业网络营销的难点
7.7 神奇的单页面营销
7.7.1 单页面营销步骤1：建立页面
7.7.2 单页面营销步骤2：流量导入
7.7.3 单页面营销步骤3：抓住潜在用户
7.7.4 单页面营销步骤4：二次销售——成交
第 8章 草根达人访谈
8.1 燕涛谈网站运营管理及经验分享
8.2 谭铭臻谈如何做好淘宝网店
8.3 吴锋推广新秀的抉择之路与团队经验分享
8.4 周锦增的独家网络推广经验分享
大数据营销论文例10
作者简介:康健(1975-),男,湖北武汉人,土家族,湖南工学院经济管理系讲师,硕士,研究方向:战略管理、企业理论;
唐欣(1980-),女,湖南衡阳人,汉族,湖南工学院经济管理系讲师,硕士,研究方向:财务管理。
中***分类号:F425文献标识码:A文章编号:1672-3309(2010)04-0020-02
一、导论
从目前的文献资料来看,大多数研究成果集中于从理论阐述和定性分析方面对企业战略执行过程中的关键点控制问题进行研究,少有具体针对某个行业或企业战略执行中关键点控制的定量化和个性化研究。据此,本文结合笔者所从事过的一次管理咨询经历,对企业战略执行中的关键点控制问题进行定量分析,对这种管理方法进行初步探讨。本文中所分析的案例来源于笔者从事管理咨询工作时所接洽的一家客户企业(简称为A公司),A公司是一家大型民营企业,其主营业务为化妆品。根据化妆品行业的经营特点和笔者在该公司做管理咨询所接触的范围,在此选择A公司的营销部门作为研究对象,对该部门职能战略执行过程中的关键点控制方法进行研究。
二、样本数据收集和分析模型确定
由于咨询时间的限制和A公司现有数据储备的限制,笔者在此选取了A公司的一个完整经营年度进行分析,其研究内容涉及两个方面:
(1)确定以提高A公司销售额为目标时,所需要进行重点控制的关键点所在。引起企业销售额增加的因素很多,企业领导也难以一一控制,因此需要根据行业和企业的实际情况,对这些因素进行甄选,并加以重点控制。为此,笔者选取了市场份额、大客户数、专柜或门店数目、促销费用等作为可能的控制关键点所在,选择回归分析法作为研究工具,因为化妆品销售明显受到季节因素的影响,笔者此处还选取了季节因素作为回归分析模型的哑变量。具体而言,笔者以含哑变量的回归分析法作为数学处理方法,确定该年度影响A公司营销部门销售额高低的关键点所在。具体数据如表1所示:
(2)确定以提高A公司净利润额为目标时,促销费用的合理化分配。从市场营销学角度看,在现代市场经济条件下,促销费用和企业利润额息息相关,且这种投资具有极大的不确定性,需要严加管理。因此,笔者确定促销费用为企业营销职能战略的关键控制点之一。但如何确定合理的促销费用成为一个难题。因为从市场营销学角度看,增加促销活动的频率一般都会提高销售额,但由于促销活动本身即会产生相关的促销费用,从而可能抵消部分利润额。因此,促销费用最大化时,其销售额可能会最大,但其净利润额则不一定,企业经营者必须确定合理范围的促销费用。为了达到这一目标,笔者以A公司净利润额为因变量,以促销费用为自变量,采用曲线估计的回归分析方法作为数学处理方法,确定A公司在该经营年度的合理促销费用范围。具体数据如表2所示。
三、模拟结果分析与最终方程确定
将表1和表2的数据带入统计软件中进行计算,可以得到如下的回归计算结果:
数据拟合结果和最终方程确定的讨论如下:
(1)从表3中可以看出:含哑变量回归分析法中的相关系数R=0.993,判定系数R2=0.986,调整的判定系数R2=0.974,回归估计的标准误差S=1.045,说明该组样本回归方程的代表性较强。从表4中可以看出:含哑变量回归分析法所得的常数项0=-45.702,回归系数1=31.014、2=2.858、3=0.689、4=1.081、5=0.685。据此,可以得出该组数据所拟合的回归方程为:
y=-45.702+31.014x1+2.858x2+0.689x3+1.081x4+0.685x5
式中y为A公司经营年度的月度销售额,x1为A公司经营年度的月度市场份额,x2为A公司经营年度的月度大客户数目,x3为A公司经营年度的月度专柜或门店数目,x4为A公司经营年度的月度促销费用,x5为季节哑变量。
四、结论
从含哑变量回归分析法所得出的拟合方程:y=-45.702+31.014x1+2.858x2+0.689x3+1.081x4+0.685x5来看,为了保证企业销售额的最大化,在A公司市场份额、大客户数、专柜或门店数目、促销费用四项所选取的经营指标中,市场份额的影响程度最大(系数为31.014),因此这个指标被列为A公司营销部门的关键控制点;而大客户数(系数为2.858)和专柜或门店数目(系数为1.081)应当被列为次重要关键控制点;促销费用(系数为0.689)则可以列为非关键控制点。
参考文献:
[1] [美]迈克尔•希特等.战略管理[M].北京:机械工业出版社,2005.