大數據營銷論文范文

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第1篇

流量業務是電信運營商收入增長最大的驅動力，但當前的困境在于，流量收入增長無法補償流量成本，形成所謂的剪刀差；更長遠來看，隨著流量滲透率的提升，流量收入增長將不可避免地放緩，在價格競爭作用下，流量收入出現下降也是可能的。與此同時，關于大數據的討論在技術、應用和模式等多個層面展開，已被認為代表著時展的方向。OTT們正在積極主動地利用這一趨勢改變自身經營模式、指導業務布局和演進方向。反之，盡管坐擁豐厚的大數據資產，電信運營商對于大數據的戰略價值一直處于樸素而將信將疑的狀態，缺乏對大數據經營模式的基本理解和全盤考慮。如果能夠揭示大數據經營和流量經營之間的內在聯系，對求解流量經營困境和認識大數據經營模式都大有裨益。

(二)當前流量經營的價值困境

流量是當今數字世界運轉的基礎。“客觀屬性”是對“流量”這一認識客體固有屬性的客觀描述，不因經營主體和經營方式而異。流量屬性包括以下方面：1)流量的規模性，指流量可用同一量綱進行規模比較，比如聯通單用戶流量規模要高于移動，百度流量規模要高于google中國，基于中國移動網絡發生的流量規模要高于基于百度服務發生的流量規模；2)流量的層次性，指流量與用戶真實行為(主體)的接近程度。流量蘊含著反映主體行為的信息，但程度有所不同。比如淘寶網所承載的流量直接反應用戶的網購行為，而電信網所承載的流量只是經過IP協議封裝的比特流，前者顯然更接近用戶真實行為因而被稱為表層流量，后者則被稱為底層流量；3)流量的異質性，指流量對用戶消費目的(客體)的涵蓋范圍。流量蘊含著反映客觀世界的信息，但范圍有所不同。比如文本、話音、圖片、音樂、視頻等不同類型之間，垂直應用與平臺式應用等不同類型之間，社交類、娛樂類與生產類應用等不同業務類型之間，其流量映射客觀世界的能力就各有差異和側重；4)流量的不可分性，雖然底層流量和表層流量在概念上區分了，但在實體上是緊密依賴的，是同一事物在不同經營層面上的不同投影。比如，淘寶的表層流量離不開運營商底層流量的依托，運營商底層流量也離不開淘寶等表層流量的呈現，同時，淘寶可推知用戶使用了多少底層流量，運營商也可部分解析出用戶的購物行為。

可見，流量是一個充滿想象空間的市場，而電信運營商似乎占據有利地位。綜合流量的層次性和異質性，流量被賦予了主體行為和客體存在在信息層面上統一投影的屬性，是信息社會不斷流動的血液，具備極大的社會價值和經濟價值。從流量的不可分割性來看，上層服務提供商與基礎運營商之間的相互依賴、相互制約將是長期的基本格局。從流量的規模性來看，至少在本地市場，由于基礎設施市場集中度高，電信運營商很容易就可獲得超過任何單一玩家(如apple和facebook)的規模優勢。

但現實情況中，流量規模的暴漲對電信運營商是一把雙刃劍，情況不容樂觀。流量在呈現客觀屬性的同時，在特定的經營主體及經營方式下，還會表現出影響甚至決定經營績效的經營特征。本文認為，固然客觀屬性有利于電信運營商開展新一輪價值創造，但在當前經營模式下，流量應有的價值并未得到充分挖掘，無法支撐電信運營商的可持續發展。

當前的流量經營模式是，通過提供同質化的、以M為價值衡量單位的流量產品來滿足用戶的接入需求，然后通過向用戶收取按照使用量計算的費用來補償網絡成本、運維成本和營銷成本。在這種模式體現出三大屬性：一是面向手段性需求。用戶向運營商購買流量不是為了流量本身，而是為了流量所承載的個性化互聯網應用。流量僅僅是服務于互聯網消費的手段，因此，與面向目的性需求的互聯網服務提供商爭奪用戶界面時，電信運營商天然地處于劣勢；二是無直接網絡效應，電信運營商無法將網絡效應內化從而無法實現業務的邊際效應遞增。流量用戶之間并未像話音用戶之間和短信用戶之間那樣構成彼此連接的網絡，用戶之間的網絡是通過業務構成的，而業務網卻控制在OTT手中。換言之，網絡效應主要存在于OTT業務層，而非管道層。因此，隨著使用OTT業務的用戶越來越多，以及用戶使用OTT的業務次數越來越多，OTT業務的邊際效用遞增，但電信運營商流量的邊際效用基本持平；三是邊際成本下降有限，面對指數級增長的流量需求，運營商不斷追加投資擴容、升級只能勉強跟上。上期投資剛進入邊際成本下降階段新的投資又追加進來，下降趨勢被中止。在投資壓力下，設備商又勾畫了美妙的技術前景，許諾平均成本將極大地降低，勾引運營商全面投資新技術。這樣多次循環和疊加，在相當長一段時間內，運營商都處于初始成本投資階段，流量邊際成本下降的周期被壓縮到很短。反觀OTT，一旦業務上線，在運營成本增長與業務量增長相比可忽略不計的前提下，業務邊際成本很快就會下降到接近于0。某種程度上，信息產品邊際成本為0規則的成立，是建立在電信運營商的犧牲之上的。

圖OTT業務與電信運營商流量業務的邊際效用/成本對比

電信業本是新經濟的鼻祖，網絡效應理論就是70年代從對話音網絡的研究中發展起來的。然而，在當前經營模式下，運營商的流量業務失去了網絡效應、邊際成本趨于0、邊際效用遞增等信息產品的新經濟特征，用工業經濟時代的經營模式去與新經濟時代的經營模式爭奪價值，注定是落于新型競爭對手的。這是僅在流量規模上做文章，沒有深入挖掘流量價值形成的后果，運營商由此陷入流量價值困境。

(三)大數據經營破解價值困境

大數據的定義眾說紛紜，從技術特征上它通常具備數據量大(volume)、數據類型多(variety)和數據處理和響應速度快(velocity)的特征，麥肯錫將大數據定義為超過了常規數據庫軟件所能搜集/存儲/管理和分析的規模的數據集。大數據概念具有深刻的IT烙印，正如“流量”概念具有深刻的電信烙印。通信與計算是信息的不同處理環節，在ICT端到端融合的背景下，流量和大數據完全可以統一在“信息”概念下，是信息全生命周期不同階段的稱謂。流量有表層底層之分，數據也有信息、知識、智慧之謂，流量經營和大數據經營均可理解為信息經營。

然而，僅僅揭示大數據本身的屬性是遠遠不夠的，如果脫離了正確的經營模式，一切價值都是虛妄。在這方面，電子科技大學周濤教授的觀點很有價值。他認為，大數據1.0是利用內部數據解決內部問題，大數據2.0是利用內部數據去解決外部問題，或利用外部數據解決內部問題，大數據3.0意味著大數據進入了一個以共享交易為特征的時代，出現了大數據公共平臺運營商(以下簡稱大數據運營商)。從1.0到3.0，大數據的工具屬性逐步減弱，目的屬性逐步增強，直至“大數據”像貨幣一樣在全社會范圍被收集、交換、處理、傳輸和應用，使得大數據可以真正成為時代的標簽。在這個意義上，大數據之“大”，就是不斷增強數據的透明性、不斷擴大數據的共享范圍、不斷提升數據的流動性，在更大范圍內解決信息不對稱以創造更大的價值。否則，無論數據多豐富，技術多先進，都較過去無本質突破，大數據之“大”盛名難副。這個過程，是大數據經營環境不斷完善和經營模式不斷演進的過程。

大數據經營模式嚴格來說是指大數據運營商的經營模式。大數據運營商采取雙邊平臺模式，一方面向消費者提供普遍服務，另一方面向企業客戶提供以大數據為中心的服務。可以形象地將這種經營模式比喻為“數據銀行”。1)大數據運營商自身掌握獨特而雄厚的數據資產，這往往是一個通過提供消費者服務集腋成裘的過程，正如銀行通過吸納個人存款掌握雄厚的現金等資產；2)這些數據的使用權和支配權歸大數據運營商但所有權屬于消費者，正如銀行可以自行決定吸納的存款如何使用，但儲戶擁有隨時要求提現的權力；3)大數據運營商以免費或部分免費提供服務為代價，換取消費者在使用該服務時產生大數據的支配權，正如銀行承諾利息收益換取現金存入或委托理財，并默認獲得資金支配權；4)這些大數據被用到千百萬家企業的生產服務流程中，為大數據運營商的企業客戶創造價值，為大數據運營商賺取收益，正如銀行吸納的存款被貸給各行各業的企業，融入經濟生活的角角落落。為了進一步理解該模式，下面描述一些細節：

細節一：場景舉例。風險控制是保險公司商業模式的核心環節，如果能夠更準確地獲知投保客戶的風險系數，保險公司就可能設計更有競爭力的保險險種和更豐厚的收益。比如車險，如果能對某潛在客戶的出行和駕駛行為數據如車速、車程、違規記錄等進行分析，保險公司就能更精確地推知該用戶在投保期內出現安全事故的概率，從而制定更為有利的保費和理賠政策，比如避免對高危客戶(通過各種指標定義)保費過低或保額過高，而對“安全系數”較高的客戶則可以在常規保費基礎上打折以提升產品的吸引力。同樣，對于疾病險，如果能夠對潛在客戶每天身體健康指標如血壓、心跳、卡路里消耗、睡眠時間等，保險公司就能識別優質客戶并針對性地設計相關疾病險種。在這個簡單的例子里，大數據產生于用戶使用的車聯網、移動健康等服務，大數據運營商需要向用戶提供這些服務，并承諾他們的個人數據不會被濫用。對于保險公司或其他中小型企業客戶，大數據運營商提供的核心產品是數據，但更可提供大數據基礎設施租用、承擔大數據分析任務甚至基于分析結果的營銷執行等附加服務。

細節二：如何規避隱私爭議。個人數據的隱私問題是大數據商業價值受到質疑的主因。實際上，這個問題可以從理念上和模式上給予回答。理念上，隱私問題自人類社會形成之初就存在，用戶心中總是存在一架權衡隱私顧慮和業務價值的天平。當前的隱私爭議不在于隱私被使用了，而在于被濫用了，沒為用戶帶來便利/效率/等正面價值甚至反而帶來負面價值。因隱私顧慮而扼殺業務創新只會在競爭中被淘汰，將注意力集中到利用個人數據創造更智能的業務，使用戶心中的天平偏向業務價值，這才是解決之道。模式上，大數據運營商扮演的是銀行角色，受消費者委托管理數據，基于數據所有者與數據使用者之間的契約關系執行數據開放動作，具體由雙邊平臺的雙方自愿談判商定。比如，保險公司若需要使用個人數據可向個人提供保費折扣，達成協議后大數據運營商則執行這一契約，按照協議開放指定數據，并全程監督數據使用。上述過程并不涉及隱私侵犯。對于那些無需識別個人身份的大數據應用，交易成本可以更低，正如銀行沒有必要向每個儲戶說明他/她的存款被用于哪一筆放貸或投資，而只需履行利息承諾即可。

細節三：如何獲得網絡效應。在上述經營模式下，大數據運營商將獲得網絡效應，這種效應源于該平臺上各行各業的企業。與話音業務類似，企業使用該平臺提供的數據的同時，也在為該平臺增加更多的數據資產。比如，“用戶A在facebook上的Like行為記錄”這一數據，若被WSJ網站使用，除了為WSJ產生“內容精準推薦”的價值外，用戶A對該內容的瀏覽行為和評論(如果有)也會被平臺記錄，從而提升原數據質量(如置信度評價)、豐富了關于用戶A的數據，其他企業將可從該平臺獲取更多價值。這樣，企業圍繞平臺構成了大數據共享網絡。大數據平臺成為網絡效應的受益者。于此同時，企業客戶在使用大數據產品時也具有邊際效用遞增的特征，數據用得越多，數據的價值就越大。可見，大數據經營完全符合新經濟規則。數據不因使用而損耗，且隨著使用次數增多價值反而變大，邊際成本趨于0，邊際效用遞增，大數據的價值與數據節點及數據使用者節點的平方成正比。

細節四：如何將流量轉化為大數據資產。針對流量業務，一方面優化現有面向消費客戶的經營模式，另一方面從流量中提取大數據資產，作為構建面向企業客戶大數據經營模式的基礎，兩者交叉補貼，平攤成本。用戶在消耗流量的同時，也在為大數據經營添磚加瓦。一個基礎設施，兩個經營模式，這是成本收益困境的基本解題思路。對流量經營而言，智能管道存在的價值是調控和配置管道資源，但智能調控和配置的前提是對調控對象的深度識別和解析，而這正好就是從流量提取大數據的過程。因此，智能管道將成為電信運營商獲取大數據的重要來源。大數據的另外兩個重要來源是BSS和各種信息類業務的后臺數據。不同域數據之間的混搭會取得1+1》2的效果。

(四)大數據平臺運營商的演化

在未來實體世界與數字世界無縫整合的世界，高速流動的信息將充當不可或缺的紐帶。誰能掌控兩個世界相互耦合的界面，誰就將成為下一輪破壞性創新周期中最大的贏家，而大數據平臺就是這樣的關鍵環節。當前雖然總體上處于大數據1.0階段，但基于數據重要性被不斷認知、傳統企業擁抱數字化商業模式熱情高漲等事實，大數據領域正孕育著一個前景廣闊、異彩紛呈的大市場。

未來的大數據運營商絕不僅僅包括現在的電信運營商，互聯網巨頭如facebook、google和阿里巴巴等也將沿著這一方向演進。阿里巴巴提出的“電商、金融、數據”三步戰略就是明證。阿里巴巴和新浪微博、高德地圖等之間的資本聯姻，也是走在數據布局的路上。平臺會擴張，生態會成長，當時代被烙上大數據的印記，圍繞大數據公共平臺運營商成長起來的大生態注定會成為信息文明的基石。從平臺演進的角度，本文認為大數據經營的成熟將經歷消費平臺、垂直平臺和公用平臺三個階段，簡要描述如下：

第一階段，競爭者們借助消費平臺海量用戶數據的原始積累取得了大數據平臺之爭的入場券。比如阿里巴巴的淘寶、騰訊的微信、facebook以及電信運營商的流量，都是典型的消費平臺。各類消費平臺有層次和領域的區別，滲透爭奪十分激烈，但就數據儲備而言都具備了進階的資格。同時，OTT玩家普遍發育了后向廣告模式，與電信運營商的流量前向收費模式相比，收入規模小但利潤率高。

第二階段，基于用戶積累向垂直行業擴張或者某個特定的環節延展。這個階段，消費平臺依然非常重要，但隨著數字世界與實體世界的整合，固守數字世界很快遇到增長極限，因而越來越多的資源將投入面向線下傳統行業的拓展。垂直行業方面，包括金融業(互聯網金融、移動支付等)、健康業(移動健康、移動醫療等)、汽車業(智能汽車、車聯網等)。特定環節方面，包括營銷(廣告)，CRM(如微信公眾賬號、淘寶賣家服務、FacebookConnect等)、產品設計(如天貓和華為定制手機合作等)。毫不意外，擴張的行業B2C特征較明顯，延展的環節則以營銷環節為出發點，而電信運營商通常以行業擴張為主，OTT以環節延展為主。總體而言，這些面向各垂直行業和特定環節的服務都以相對獨立的小平臺形式存在，每個垂直平臺的經營模式各不相同，大數據資產進一步積累，但以信息為中心的經營模式仍未確立。從進階第三階段的角度考慮，衡量第二階段經營成敗的標準有兩個：其一是是否與政府和傳統企業建立了全面的信任關系；其二是是否掌握了大部分行業都需要的20%的關鍵信息。

第三階段，面向全體社會成員的大數據公共平臺出現。大數據在企業生產和消費者生活各環節的價值被充分認識，垂直行業內部的信息鏈在第二階段被打通之后，進入跨行業信息共享階段，大數據時代來臨。在前文提到車聯網信息、個人健康信息和保險公司的共享是這一階段的典型案例，而車聯網、移動健康領域的數據布局和與保險公司信任合作關系的建立，則已在第二階段完成。值得強調的是，消費者的作用非常重要，因為各行業間打破信息隔閡唯一動力就來自于它們具有共同的用戶。這一階段，數據透明/共享/流動的范圍、網絡效應的范圍、創造價值的范圍達到了新的高峰。

上述三個階段所描述的經營模式是疊加而非替代關系。從大數據的角度看，第一階段著眼于積累原始資本，第二階段注重數據的垂直投資布局和精耕細作，第三階段注重跨行業數據的共享運營。但從經營視角來看，最終大數據運營商將具有三種核心業務、三種盈利來源，比如阿里巴巴的三步走戰略，并不是金融代替了電商，數據代替了金融，而是按照這個路徑最終形成三足鼎立的多元共生業務組合。

(五)對電信運營商的建議

既不甘于管道的低利潤率，又無法適應OTT基于速度和創意的競爭規則，電信運營商一直在尋找位于管道業務和OTT業務之間的黃金地帶。本文給出的答案就是大數據經營。大數據經營與傳統通信經營在業務屬性和經營模式上具有內在延續性。傳統通信業務通過將個人連成通信網絡解決個人與個人之間的信息不對稱，大數據經營通過將企業連成大數據網絡解決行業與行業之間的信息不對稱，這個方向符合信息社會的演進脈絡。通過選擇正確的模式，大數據經營完全可以和傳統通信業務一樣具備網絡效應等新經濟特征，從而帶領運營商走出當前流量經營模式的價值困境。

對電信運營商而言，大數據的戰略地位應從內部運營工具提升到“新大陸”，移動互聯網業務則從“新大陸”降低到撬動新大陸的“杠桿”。如果目標和OTT一樣都是大數據，而獲取大數據的手段并非僅自身運營OTT業務一途，電信運營商何必一定要吊死在這棵樹上呢？調整心態后再參與OTT競爭，也許更從容不迫。因此，電信運營商無需過于糾結為何不具備互聯網基因，而應立即與那些OTT站在同一起跑線上一道發力培養大數據基因，構建大數據經營模式。大數據目前還處于非常早期的階段，大數據競爭最終將是資源密集型的，電信運營商在這個戰場上的位勢要比在OTT戰場上好得多，至少暫時如此。比如，騰訊有微信和QQ，阿里有淘寶和支付寶，電信運營商有流量。關于下一步的布局，有如下幾點建議：

1)信息基礎設施的整合、開放與融合。最寶貴的資源不是網絡、不是IT，而是信息。用全局眼光建立統一的、公司級的技術架構、功能架構和數據架構，將企業內部的各種資源包括網絡資源、計算資源、應用和內容資源甚至物理設施資源納入資源池，在此基礎上構建資源管理、業務執行與管理、客戶和商務管理等應用平臺。最為關鍵的是，這些應用平臺必須共享一個中央用戶數據庫。要實現這一目標，最大的阻礙是傳統電信運營商的組織架構。Vodafone的做法是設立首席信息&技術官職位將CTO管理網絡的職責和CIO管理IT的職責整合起來，BT的做法是成立Technology，Service&Operations事業部負責網絡和IT的規劃、部署和運營，事業部CEO亦為BT集團CIO，對各大前臺業務單元的CIO具有直線職能權。

第2篇

1.進行銷售的精準策劃當前數字出版企業的競爭十分激烈，推出新的產品會有一定的風險。數字出版生產商必須在推出產品前建立一定的品牌形象，以此來減少產品的風險，增加產品的市場競爭力。在大數據的背景下，數據具有很強的經濟價值。理論指出，行動是一個人的意愿決定的，這個意愿是個人對社會行為的態度和社會反映。傳統的營銷方式僅僅關注消費者的話語表達，而從話語中不能深層次觀察出受眾的心理。利用大數據預測用戶行為時，要詳細了解消費者對事物的態度和消費意愿，關注消費者的心理訴求。對消費者進行數據分析，整合一定的碎片信息，通過相關計算得出消費者對消費物的態度。和傳統的抽樣調查相比，數字出版企業利用大數據能夠十分準確地把握消費者的具體組成和各個階段的心理需要，并重新調整經營手段，以此來階段化調整數字出版各個階段中的內容比重，針對性地提供服務，增加消費者的粘合度。《衛報》是英國第二大日報，是業界使用新技術的重要先鋒，其網站設置了專門的數據頻道。其總經理發表了《數字新聞讀者的“大數據”蘊藏巨大價值》，認為“大數據”可應用在媒體行業中，消費者的“大數據”隱藏很大的價值，不少數據能夠吸引受眾，并為內容商帶來利益。

2.針對消費者個性需要推出產品個性化貫穿于整個信息化過程中，大數據能夠將數據推向一個個性化方向，“這種個性化是基于系統通過分析讀者閱讀行為、喜好，從而獲得對用戶需求的感知。每個讀者獲得專屬于自己的書，就是這種個性化服務的一種典型體現。在技術意義上，這種模式是能夠成為現實的。”針對消費者的個性化需求推出產品，消費者肯定會購買，當消費者對滿足個性化的產品滿意時，數字出版的內容也能實現其價值，整個企業能獲得一定的進步。消費者接觸各種營銷推廣信息時，消費者的情感態度、認知行為會發生一定的變化，對于這種變化，傳統的小規模范圍內的問卷調查無法獲得準確的信息，根本做不到監測全部，大數據背景下的網絡平臺將發揮出巨大的作用。淘寶每天會遇到幾億用戶，每個用戶具有不同的愛好與特征，淘寶將消費者的信息搜集起來，進行大數據分析，根據消費者的個人需要再去投放最合適的個性化產品廣告，從而達到淘寶銷售傳播的效果最大化。建設個性化的數字出版平臺能夠把消費者和出版的企業聯系起來，這點在當今大數據時代具有很重要的意義：數字出版的個性化平臺要和各種終端（手機、IPad）、社交媒體（微信、微博、論壇）進行無縫連接，促使消費者得到快捷的閱讀和便利的分享體驗。數字出版內容的個性化定制購買與在線支付緊密聯系在一起，這樣，消費者就能輕而易舉地購買產品。個性化數字平臺和數據分析商進行鏈接，實現消費者的體驗需求。例如，對于收費電子書，可以提供部分章節讓讀者進行閱讀，這些電子書能夠在被閱讀時隨時評論和分享。當讀者在閱讀時，平臺能夠及時收集到數據，關注到讀者的靜態與動態，讀者的年齡、性別、收入、學歷、地點、工作、讀完免費部分會不會購買后繼章節、讀者一般在一頁上停留的時間長短等信息全部被搜集起來，通過綜合信息來分析和判斷用戶的經驗。對于具有語音交互功能的數字出版App，數字出版商可以聯合智能手機、IPad等閱讀端的觸摸屏、麥克風來監測用戶的使用時間和場景，利用監測數據來評定這個App的質量。

3.優化研發生產整體平臺在現代數字出版企業管理過程中，數字出版產品自開始研發階段，就由RDM（ResearchDevelop-mentManagement研發管理系統）進行管理，生產過程一般由ERP（EnterpriseResourcePlanning企業資源計劃系統）和數字化制作工具管理，供應鏈由SCM（Supplychainmanagement供應鏈管理）進行管理。如果使用系統對整個產品研發生產整體流程進行分析，就類似于將整個研發生產的整體流程進行擴大分析，并抽取精華進行觀察，這對優化整體流程，提高產品的質量與生產效率具有很大的意義。產品研發過程中，可以實時利用大數據一起來建設協同編纂平臺，在這個平臺當中，作者、生產商、編輯、校對、平臺商等相關工作人員可以一起進行協同編纂，并進行協同，形成新的BPP（BusinessProcessPlatform企業業務流程平臺）。在這個協同編纂平臺中，作者、生產商、編輯、校對、平臺商等相關工作人員在工作過程中產生大量的非結構化數據。利用大數據對這些非結構化數據進行分析，往往能發現文本中的常見錯誤、制作中的瓶頸、工作人員能力的欠缺等，相關工作人員從而可以在后繼的工作過程中拾遺補缺，調整工作方法，采取措施進行應對。當今諸多消費者不愿付費閱讀的問題也可能會被較好地解決。鑒于協同編纂的興起，數字出版企業就能根據目標消費者閱讀需求來開發數字產品，注意產品的設計者、生產商、編輯、校對、平臺商等每個環節工作人員與消費者之間的互動情感，對消費者的反饋信息進行開發，反思協同編纂中哪些工作環節導致消費者付費意愿不高，促使開發消費者付費心理的問題在根本上得到重視，這樣，消費者就會擁有付費的意愿。

4.國有數字出版媒體利用大數據做出表率我國的國有數字出版單位屬于“事業性質，企業管理”，同樣也受到大數據的影響。國有數字出版單位生產力的未來提升，必然和大數據的獲取、釋放緊密相關。西方的媒體、政府、公民三者實行“媒體-政府-公民”三足鼎力趨勢，三者之間保持相對獨立，媒體得不到政府的資金或數據支持。我國的國有數字出版單位來源于國有傳統媒體，充當著黨和政府的喉舌，比其他商業媒體容易獲得大數據。國有數字出版單位在不違背保密原則的前提下，應該盡可能和政府保持溝通，獲得一個議題的全部數據，分析相關性，并最后釋放到產品生產，這樣就能在和他國媒體、其他商業媒體的競爭中保持自身的優勢。國有數字出版單位對數據的獲取和釋放有著一定的依賴度：國有數字出版單位依賴政府收集數據的程度，國有數字出版單位依賴政府釋放大數據的程度。大數據時代，國有數字出版單位的力量想壯大，數據權限的獲取和釋放程度是很重要的方面，國有數字出版單位在優先利用大數據將自身產品做大做強時，也就為其他商業媒體做出了表率，提示了一定的經營路徑。

二、未來大數據技術在數字出版中存在的缺陷與挑戰

1.部以XML格式輸出———該問題成為當前大數據技術中的重要難題。依托大數據，從龐大的非結構化數據中來揭示新的意義和關系，并實現精準生產和精準營銷是當下數字出版面臨大數據而努力的方向。只有完善的XML格式輸出技術，未來的數字出版才能做到聚類分析、聚類融合、網絡分析、數據集成、可視化分析等。

2.收集渠道閉塞搜集各種信息來完成大數據采集是數字出版未來的趨勢，但目前的數字出版信息搜集仍存在一些缺點：數字出版產品在整個研發、生產、銷售過程中還沒有徹底完成信息化經營，整體搜集難度顯得較大；數字出版的云存儲平臺根本不具備海量存儲功能；數字出版中的內容商、平臺商還沒有完全轉換成數據提供商，因此，他們無法及時獲取數據；當前的數字出版產品無法記錄消費者使用過程中的痕跡，因此即使數字出版中的內容商、平臺商變成數據提供商，也無法記錄數據。

3.高端數據分析人才極其匱乏對大數據進行分析，熟練運用Hadoop、MapRe-duce、分布式文件系統、并行計算框架等技術的人才十分缺乏，而很多高校的計算機和出版專業也沒有專設數據分析研究方向來培養學生，這也直接導致數字出版領域的高端數據人才匱乏不堪。

第3篇

在現代的營銷中，網絡營銷已經成為其發展中的一個重要方向。很多企業在進行營銷的過程中其實不缺少數據資源，最重要的問題就是數據太多，很多時候難以處理。企業需要對各個環節進行統計，還要對客戶、市場數據集中統計分析，這些數據統計在一起就形成了大量的數據。企業怎樣把這樣大的數據進行綜合有效管理利用，對于企業來說是個非常大的問題和挑戰。互聯網時代下的營銷需要這些大量的數據，利用大數據對企業內部的營銷方案進行抉擇，所以，計算機大數據處理技術是非常重要的。網絡營銷人才也就是集網絡技術和營銷技術于一身的復合型人才，一個優秀的網絡營銷人才，不但要熟悉當今互聯網發展趨勢，具備專業網絡營銷知識，同時也必須要對網絡消費行為和心理足夠熟悉，能夠準確發現各種網絡營銷產品的廣告功能和價值。此外，還要具備一定的英語、市場、營銷等方面的知識。據統計，在我國經濟發達區域，有超過半數以上的企業已經或者準備購買相關網絡推廣服務，從市場人才現狀反饋來看，對于網絡人才的需求在不斷上升。在一些招聘網站中，新浪、網易、谷歌以及百度等網絡公司均有大量的空缺崗位，其中包括客戶維護經理、企業廣告經理、網絡營銷顧問、商務運營經理、商務研究開發工程師、服務營銷代表等，但是在長期的招聘中，很難招聘到令人滿意的人才。在大數據環境下，網絡營銷也在不斷得到廣泛應用，由此可以明確地看出目前經濟環境下對網絡營銷人才的需求還在不斷提升。

二、大數據環境下高職院校精準營銷人才的培養模式

1.注重核心課程建設，確定培養目標。通常在高職院校中所開設的網絡營銷課程都傾向于網絡技術方面，有的院校則傾向于網絡營銷理論，從而導致和市場營銷專業、計算機專業相重合。一位優秀的網絡營銷人員不僅要具備市場營銷理論與實踐能力，同時還要了解網絡運營相關知識。因此，各大院校在開設課程時要做好營銷、網絡、計算機等課程的平衡工作，盡可能地根據當下社會所需調整所開設課程。高職院校教學除了基本的理論和實踐以外，還要充分掌握開展網路營銷的操作思路和運作技巧。為此，高職院校可從以下方面作為人才培養目標。首先，人才培養目標，一是具備網站推廣專員工作能力技巧；要求學生在未來工作中能協調好與客戶的關系，并具備營銷技巧，如群發、郵件列表、新聞組、論壇等。具備在線服務工作能力技巧，如網上支付、Btoc等。二是具備網絡營銷規劃、網站設計、維護及管理能力；具有網絡編輯工作技巧，如流程設計規劃、數據信息維護等。具備網站推廣工作能力，關鍵字、搜索等引擎營銷等。三是具備市場調研工作能力和技巧，如調查實施、問卷設計、調查方案、調查報告等。其次，知識教學目標。學生在學習過程中要掌握網絡中產品策略、市場定位、網絡營銷渠道營銷方法、掌握網絡營銷基本概念理論、掌握網絡營銷環境分析，如市場環境、直接環境、間接環境、消費者行為分析等,掌握網上服務及管理等知識、掌握網上市場調查方式和方法。

2.注重實踐教學內容設計。實踐教學指以當前所需技能為基礎開展網絡營銷模塊教學，并結合物流、B2B、B2C等方面培養學生動手能力。總體來說即以網絡營銷案例分析為主線，知識點和課堂講解相穿插，讓學生在課堂中制作電子商務網站和上網聯系，以此增強知識點邏輯性。實踐教學能調動學生學習興趣，其電子教案的深度和重點呼應教學大綱。最后，根據電子教案講授操作要領，達到培養學生動手能力的目的。網絡營銷實踐課程目的在于培養學生動手能力，促使學生往應用型人才方面發展，它在整個網絡營銷課程中起著十分重要的作用。在設計課程實踐教學內容中可根據高職院校培養目標和職業發展的特性來設計，由于高職院校對學生定義多在初、中級管理者，針對此將職業特性融入實訓環境中，按員工職業生涯規劃策劃分為掌握技能、培訓學習、基層管理及中層管理不同階段。如模擬網絡營銷調研內容，可開展的實踐項目有：進行市場環境、供給、需求等影響因素的調研。掌握技能方面以網絡營銷調研的方法運用，實踐項目為運用多種調研方式進行營銷調研。初級管理方面以網絡營銷調研的方法、內容、程序、實施管理為主，分析調研方法的使用、內容合理性、調研程序、監控實施過程等。通過實踐課程使學生從知識、技能、心態及管理等各個方面都有不同程度的提升，尤其在課程教學目標中融合了職業性和職業化，進而培養學生的溝通、協調能力。

3.以項目化教學法推動人才培養。項目教學法的最大優勢是讓學生從被動學習變為主動學習，和傳統的“填鴨式”教學大有不同，院校一般會與企業建立良好的合作關系，不僅能解決企業技術力量薄弱和人手不足等問題，還培養了學生自主學習和主動求知的技能。此教學方法針對網絡營銷分為4大模塊，分別為目標市場開發技能培養模塊、4PS營銷計劃技能培養模塊、市場營銷調研技能培養模塊、提高營銷重要性認識模塊，全方位激發學生發揮自身智慧和才能完成教學任務。具體實施方法如下：一是設置課程情景。設置與企業大致相同的教學環境，引導學生熟悉企業的工作氛圍。如制定等級和工作制度讓學生盡快轉變思想，從學生轉變為員工。二是示范項目化教學法的講解和過程。和學生討論運用哪一種項目化教學法才能有效實現教學目標，給學生講解項目化教學法內容，并針對教學過程給學生進行示范。三是制定項目。制定教學大綱，了解企業與學院的合作關系，與企業基層人員探討教學目標，突出專業培養技能。四是學生協作完成項目。學生可以小組為形式完成教學任務，在組長的帶領下根據教師示范內容共同合作完成本次項目。五是評價總結。根據本組項目內容、人員分配、項目完成度、所遇到問題等效果和情況進行總結，并做出評價。

4.優化學校實踐教學。第一，優化課堂實踐體系。在當前高職院校教育中，可以根據教學情勢，形成課內課外兩個實踐體系，在專業實踐中，主要針對專業見習、講授練習、課程施行、課程計劃以及課程實踐、結業練習等，對學生進行較全面的實踐教學。基于學校的辦學定位，確保學校營銷人才可以直接走向就業市場。第二，整合課堂實踐資源。營銷專業學生教學中，要加強實踐課程資源整合，可以組建實踐課程講授平臺，實現教學資源共享，固化學生的專業理論知識，憑地方經濟增長對人才的特別需求，以及根據學校自身辦學現實環境，找準辦學定位，造就精準商務人才。第三，設置創業、就業實踐模塊。在對學生進行實踐教學、培養精準營銷人才時，應該進一步增強對實踐基地設置裝備的部署工作，開展校企合作，滿足學生對學校教育多樣化的知識需求，拓寬學校人才培養的渠道，深化執行學校辦學體制改革。校企合作不僅是職業教育中的一個特色，更是通過校企合作的方式，為實踐教學提供環境，在良好的合作共贏模式下，使學生可以更好地將所學營銷知識應用到實踐中，提高學生對營銷技術的掌握水平，培養更多的符合實際需求的營銷人才。對于學校的實踐教學管理，應該做好實習與就業相結合的管理模式，在當前就業形勢嚴峻的情況下，不僅應該使學生在實踐實習中提高自身素質，而且也應該提升學生的工作能力，并且適當地為實習生提供就業機會。重視學生的個性化需求，并制定相應的教學管理模式，結合學生實習情況，建設良好的實習教學環境，使得學生的潛能得到充分挖掘，滿足學生個性發展需求。第四，提高學生學習主動性。在實踐教學中，可以應用案例講授、開導式講授以及主體到場講授的教學方法，轉換傳統教學方法，實現師生雙邊互動，在講授歷程中應本著“教為主導，學為主體，疑為主軸，練為主線”的原則，加大課堂教學方法的創新，促使學生從“依賴性學習”變為“自主性、創新性學習”。使學生由被動擔當變為自動學習，提倡學生用豐富的想象去探索事物。另外，對于小組合作實踐學習中有幾個基本要素，首先就是學生之間要相互依賴；其次就是小組中學生成員之間有高度的責任感；再次就是在合作學習中提高學生的相互交流能力，讓學生可以在不知不覺中進入教室營造的學習氛圍之中，使學生主動學習應用型技術。教師可以在學生的水平達到一定層次之后，再給學生布置高層次的任務。教師應積極學習和推行主體到場講授法，要學生學會到場講授計劃的制訂；在教師的引導下，由學生講授專題內容；閱讀參考冊本、撰寫讀書筆記；開展評教、評學活動等。這種講授方法有利于轉變教師統統包辦、學生悲觀應付的被動講授方法，能培養學生學習的積極性、自主性、創造性，創建同等的師生關系。

三、結束語