大數據營銷論文模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇大數據營銷論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

(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：

篇2

(一)推進商業銀行加劇技術性

脫媒網絡的興起使得大量的教育結算資金通過第三方支付平臺來完成，許多的投資與借貸行為都在網絡融資平臺上進行，雙方直接來對資金供求進行匹配，形成了銀行體系之外的資金流動，也就是資金脫媒。智能搜索引擎和海量數據挖掘技術有效解決了信息不對稱問題，并且也降低了成本，互聯網平臺企業獲取了大量本應由銀行掌握的客戶身份、賬戶和交易信息，削弱了銀行對客戶信息的壟斷，造成信息脫媒。大量出現的互聯網金融使得客戶能夠選擇更加多元化的金融服務，更多金融交易通過第三方平臺實現，客戶不直接與銀行發生接觸，銀行客戶關系的排他性和客戶忠誠度下降，形成客戶關系脫媒。

(二)促使商業銀行多方融合

隨著市場經濟的快速發展，互聯網金融的加入，金融邊界越來越模糊，這種市場格局促使商業銀行開始向其他金融行業融合，不斷拓展證券、保險、租賃等領域，逐步推進商業銀行朝著綜合化經營、金融跨界融合的方向發展。電子商務的大量出現，逐步改變了人們的消費習慣，使得線上線下也更加的便捷，形成潮流，電商平臺與第三方支付等從客戶的價值鏈條出發，將金融服務實現了線上到線下的延伸，促進銀行的傳統業務也朝著線上線下融合的方向拓展，發展相關的金融服務。

(三)改變商業銀行市場格局

在大數據環境中，銀行業的價值取向、資源稟賦、角色定位將發生根本性改變。市場競爭的主要內容從客戶關系、資金規模、網點覆蓋開始轉變為網絡技術、數據積累、平臺入口以及客戶體驗，市場中的金融服務主要在綜合實力、定制化服務、渠道便捷性等方面展開競爭。金融市場的格局從產品服務轉變為商業模式的競爭，從原來資源實力轉變為綜合能力的競爭，并且從產業內部轉變為產業聯合的進展，由競爭轉為合作，形成互補發展、共享共贏的格局。

二、大數據背景下商業銀行服務營銷模式創新的途徑

(一)加強網絡硬件建設商業銀行進行數據庫的建設

必須要加大網絡硬件建設投入，為服務營銷戰略的實施提供支持。構建商業銀行數據倉庫，整合外部客戶數據和行業數據，同步搭建大數據平臺。整合廣義網絡數據，創建開放的、高性能、易擴展的數據云服務平臺，實現數據邏輯集中和充分共享。持續加強系統的參數化、模塊化功能建設，打造產品快速創新的技術平臺。加快互聯網技術的應用和管理創新，構建開放、靈活的云系統架構，提高發展互聯網金融的數據服務、產品創新和基礎設施保障能力。為其服務營銷的開展提供有力的技術支持，商業銀行搭建這樣一個基礎平臺勢在必行。

(二)打造員工客戶服務意識

職業化銀行服務營銷的實際執行者是銀行的員工，因此，需要不斷提升員工的客戶服務意識，實現滿足客戶需求的職業化。明確服務的范圍，客戶進入網點到離開網點這一過程銀行均要重視，服務要善始善終，甚至非營業時間銀行也應該提供相應的服務。商業銀行需要完善并規范個人客戶經理日常服務內容，建立個人客戶經理每日工作流程，完善日常工作制度，明確個人客戶經理每日營業前中后三個階段的核心工作內容，內容涵蓋資訊獲取、客戶維護、綜合營銷等，以此實現個人客戶服務精細化管理，確保個人客戶經理客戶管理維護工作重心不偏移，有效提升客戶經理客戶服務效果。

(三)加強大數據專業分析

人才隊伍建設互聯網技術提高了數據收集能力，使得大數據分析市場現象成為現實。由此可見，提高銀行內部大數據專業人才是非常有必要的。可以運用相應的激勵政策來吸引人才的加入，并且加強對專業人才的培訓，建立定期培訓制度，提高專業素養，建立一支專業的大數據專業分析人才隊伍。

篇3

二、大數據概述

所謂大數據，往往是指這樣的現象，在一個公司日常運營中積累的各種用戶行為數據“而這些數據增長速度非常快，以至于很難繼續使用當前的數據庫管理工具來處理分析，因為大數據下的數據采集，存儲，分析，處理，共享等難度極大，這些數據量大到要以P(1000個T)，E(一百萬個T)或Z(10億個T)來衡量，所以稱之為大數據。大數據主要包括四個特征:第一，數據規模龐大:從TB躍升至PB甚至是EB第二，數據類型多:越來越多的非結構化數據，例如，音頻、視頻、地理位置等類型的數據，類型如此之多往往就要求我們要有更好的處理數據的能力。第三，較高的數據價值:大量數據往往會給企業帶來巨大的商業價值，企業也只有對數據進行更好更深入的挖掘才會從中獲得更大的價值。第四，數據處理的速度快:這一特點就要求電商企業有較高的數據處理系統。通過大數據技術來收集和整理消費者的各種各樣的行為數據，之后對消費者的下一步行為或消費者對某種產品的喜好程度進行預測，利用這些信息對產品進行定位，進而有針對性地做產品宣傳，來吸引消費者。這就是電商企業的大數據營銷。

三、大數據下的電子商務營銷管理

營銷管理結合了科學與藝術。首先，對目標市場進行選擇，然后通過創造顧客價值來獲得顧客和提升顧客。而其中科學的部分主要指的就是數據，包括數據的采集、整理與分析等。當下，各電子商務企業尤為重視數據營銷。為了能使大數據更好地為企業帶來利潤，企業也要針對自身對其進行更合理的管理，使大數據可以從整體上提升電子商務企業的運營效率和核心競爭力。對此，電商企業可以如下管理大數據:

(一)完善企業自身運行機制，促進建設過程中各環節正規有序的進行。同時要求企業使用專門的數據庫技術和專用的數據存儲設備，

(二)形成一個規范的建設標準，為實現各級信息資源互通共享奠定基礎。更好的進行碎片化數據的整合。

篇4

中圖分類號：G232 文獻標識碼：A 文章編號：1672-8122（2016）03-0105-02

20世紀80年代初，著名未來學大師及社會思想家阿爾文?托夫勒（Alvin Toffler）便預言大數據（big data）將成為“第三次浪潮的華彩樂章”。20世紀90年代以來，隨著計算機技術的迅猛發展，上至國家的重大決策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被數字化，并得到有效的儲存。邁入21世紀，人類社會進入了一個大規模生產、分享和應用數據的時代――大數據時代，它強調信息技術的重點由“技術”轉變為“信息”。因此，在以信息為基礎的人文社會科學研究領域，大數據勢必引發其組織決策和業務流程等方面的根本性變革。而為學術研究服務的科技期刊在大數據時代浪潮中，又將面對怎樣的機遇和挑戰呢？

一、大數據的概念與特征

大數據，又稱為巨量資料或海量資料；其是由數量巨大、結構復雜、類型繁多的數據資料構成的數據集合，是以“云計算”為基礎技術支持的數據處理和應用模式。大數據技術是通過集成共享數據，將分散的數據資源轉變為集中的智力資源和知識服務能力。研究機構Garter定義“大數據”為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資源。簡而言之，從各種類型數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。

大數據的特征通常表現為以下四個方面：數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、處理速度快（Velocity）。這就是人們通常所說的大數據的4V特征，也是大數據區別于傳統數據的顯著特征。

二、大數據時代下科技期刊面臨的機遇

1.出版形態的多樣化。大數據時代，在計算機、互聯網等技術的不斷發展和創新環境下，傳統科技期刊的出版模式已悄然向大數據平臺、多媒介及全媒體模式轉型。科技期刊數據化集群建設得以實現的一個重要條件就是大數據技術的成熟與推廣，隨著大數據平臺技術的建立，科技期刊實現了內容的自主優化、信息服務的個性化，以及出版發行模式的多元化，科技期刊將向著在線投稿及評議系統、編輯管理系統和增值服務系統一體化的方向發展。大數據期刊平臺的構建將通過期刊內容推薦系統、流計算、期刊數據庫和期刊信息整合與治理四大功能板塊完成[1]。大多數科技期刊所采用的紙質媒介，在大數據時代背景下已不能滿足讀者的閱讀體驗，網絡、無線、手持閱讀器的全媒體出版要求凸顯。傳統紙質科技期刊傳播媒介將呈多樣化、全媒體的發展態勢，物聯網、互聯網、移動智能終端等技術平臺，都已成為科技期刊傳播的重要媒介。科技期刊利用數字化、多媒介、全媒體的出版模式，在為讀者提供平面媒體與數字媒體相結合的全新視聽閱讀感受的同時，也獲得了更多途徑和更深層次的推廣效果。

2.業務流程的智能化。隨著計算機技術的迅猛發展，以及云計算技術的成熟，使得任何復雜的數據都可以實現定量化分析[2]。因此，導致編輯工作流程中的信息收集、加工、傳遞等過程的智能化成為可能。科技期刊編輯的目標是將知識差大，且讀者或該領域從業人員感興趣的論文從眾多稿件中挑選出來，體現在編輯出版過程中就是組稿策劃和審稿過程[3]。而過去這一編輯流程基本依靠編輯人員的經驗、價值觀或學術專家提出的建議完成。而現在大數據技術將科技期刊歷史出版物數據化，將全社會、全行業的科技成果數據化，并將這些數據進行整合、分析，從中獲得真實、客觀、準確、全面的學術信息，從而為科技期刊的選題策劃、組稿及審稿提供依據。可以想象在大數據技術提供的真實、客觀、準確、全面的學術信息下，那些“一稿多投”或學術不端、學術腐敗的問題稿件，將無處遁形。在信息的加工過程中，大數據及云計算技術將過去編輯流程中，因編輯習慣不同或各期刊要求各異，而無統一標準的編輯規則模式轉化為統一、有序的編輯規則模式。在這種編輯規則模式下，利用人工智能工具或軟件，有可能實現稿件的計算機“預編輯”。從而減少編輯的重復勞動和簡單勞動，提升編輯質量和編輯效率。

3.評價規則的多元化。目前，對科技期刊及論文的質量和影響力的評估，普遍采用基于文獻計量學的評價體系，如影響因子和被引頻次。然而，由于模擬數據時代采集的數據樣本量小、種類少，導致科技期刊界對定性或定量評價的優劣爭議不斷[4]。大數據時代的到來解決了這一問題。通過文本分析、語義分析、專家印象評估及同行評估等方法，可以實現對科技期刊的定性評價。通過期刊影響因子動態跟蹤、論文被引動態跟蹤、論文瀏覽及下載量動態跟蹤等方法，可以實現對科技期刊的動態評價。通過專家反饋信息采集、同行引用反饋信息采集、讀者反饋與推薦信息采集、廠商應用效果市場反饋信息采集等方法，可以實現對科技期刊客觀評價。因此，基于大數據平臺的科技期刊及論文評估是定性與定量、歷史與現代、靜態與動態、學術價值和經濟效益、主觀與客觀相結合的多元化、綜合性科學評價機制[5]。

4.營銷模式以品牌營銷為主。大數據時代科技期刊的營銷模式是將文化價值、創新價值、版權價值和廣告價值融為一體的新型商業模式。文化價值即科技期刊的學術品牌，是科技期刊建設的最主要目標，有文化內涵、科技含量及藝術價值的品牌形象，不僅保證了科技的發展和文化的繁榮，更是吸引讀者的關鍵，從而獲得更好的經濟效益和社會影響力，實現科技期刊的良性發展。創新價值即是以創新為突破口的跨媒介融合出版，利用大數據技術獲取受眾群體的核心信息，通過大數據分析掌握市場動向，并及時提出有創新性的營銷策略，是科技期刊出版單位需要具備的專業能力。印刷時代建立的傳統版權原則和制度，在大數據時代受到了根本性動搖，傳統版權規則所確立的利益觀、價值觀，以及商業模式也被逐漸解構，特別是隨著數字出版的蓬勃發展，版權資源潛在的巨大市場和價值被重新挖掘和開發。版權產業迎來了前所未有的發展機遇，版權資源成為爭奪主戰場，版權資源的價值亟須重塑[6]。大數據時代，出版載體已向跨行業全媒體模式轉變，出版形態也更加豐富，廣告形式不僅僅局限在傳統期刊投放的平面廣告，聲音、動畫、影像等多媒體形式的廣告將有效地與科技期刊的主題報道內容相結合，讀者在閱讀雜志內容的同時，也反復接受了產品的展示與推廣，加強了品牌宣傳效果，真正達到廣而告知的目的。

5.出版編輯理念面臨的機遇。在大數據時代背景下，要求科技期刊的編輯工作從傳統的文字編輯加工，轉變為全媒體新出版語境下的數字編輯。數字編輯的定義是：在數字圖書、數字報紙、數字期刊、網絡原創文學、網絡教育出版物、網絡地圖、數字音樂、數字視頻、網絡動漫、網絡游戲、數字音像制品、手機出版等出版過程中，從事選題策劃、組織稿件、審核把關和加工整理的專業技術人員[7]。這就要求科技期刊編輯首先從思想上樹立數字編輯理念，深刻理解大數據時代，數字出版背景下編輯工作不斷追求創新和數字技術應用的要求。科技期刊數字出版編輯在推廣重要學術成果、傳播科技文化知識、促進科技期刊發展進程中，不僅是實現期刊全媒體化的先行軍，更是數字出版技術創新的開拓者。數字出版編輯應順應數字出版的潮流，更新數字化出版的編輯理念，主動參與文化、科技成果的數據化，并積極實現數字信息的加工與傳播。在讀者服務方面，編輯也利用大數據技術提供的精準信息，實現對目標消費群體的個體化信息推送，提供更為精準服務。數字出版編輯要不斷適應數字理念的創新，以適應大數據時代不斷深化的移動互聯網終端輸入內容智能化的趨勢[8]。

三、大數據時代下科技期刊面臨的挑戰

1.信息透明化導致期刊生存環境競爭激烈。通過大數據技術，所有科技期刊都將在一個更為透明的環境中生存。所有科技期刊的評價指標，都將作為公共信息，而被公之于眾。例如，中國科學技術信息研究所每年都會將中國科技論文統計源收錄期刊的主要計量指標，如核心總被引頻次、核心影響因子、核心即年指標等，以引證報告的形式，提供給大眾。在這些細化和量化的數據信息面前，科技期刊的優劣勢一目了然。這必將造成優秀期刊的良性發展和劣質期刊的自我淘汰。這種數據公開機制，有可能導致某些優質期刊或優勢學科領域的期刊獲得更多的讀者和作者資源，而對于新創辦的期刊和某些弱勢學科領域的期刊將進入一個更為不利的生存態勢之中。

2.對科技期刊編輯人才隊伍提出了新的要求。隨著大數據理念深入人心，大數據技術的日臻成熟，數字化出版必將成為科技期刊的主要出版形式[9]。因此，數字化編輯也將成為科技期刊編輯工作者的新要求。編輯工作者不僅應具備組稿策劃、文字編輯加工能力外，還應具備內容擴展、內容研究、內容創作等能力，以適應科技期刊在大數據時代下的數字化發展。

3.傳統的盈利模式不再滿足期刊的發展需求。在科技期刊數字化進程中，科技期刊文章無償向全社會提供閱讀已成為必然趨勢。因此，依靠紙質發行、有償下載閱讀的傳統盈利模式，已不能滿足期刊的發展要求。然而，在將來期刊出版社或編輯部是否能成為數據運營的主體，也是一個懸而未決的問題。數據庫運營商有可能通過與科技期刊共同建立和運行數字化出版平臺，或開發數字化產品，來分享雜志的發行和廣告收入。

由此可見，在大數據時代背景下，科技期刊將面臨前所未有的機遇和挑戰。作為科技期刊的從業者，我們要抓住這些機遇，迎接挑戰，完成科技期刊的完美轉型，盡早實現真正意義上的數字化期刊集群化。

參考文獻：

[1] 丁田.大數據時代科技期刊的未來形態[J].中國科技期刊研究，2014（2）.

[2] 賈曉青，王萍，陳清蓮.大數據時代科技期刊編輯思維拓展[J].出版科學，2014（6）.

[3] 張小強，張蘋，呂賽英.從信息傳播角度看科技期刊編輯出版過程及其優化[J].編輯學報，2007（3）.

[4] 朱劍.量化指標：學術期刊不能承受之輕――評《全國報紙期刊出版質量綜合評估指標體系（試行）》[J].清華大學學報（哲學社會科學版），2013（1）.

[5] 柴英，馬婧.大數據時代學術期刊功能的變革[J].編輯之友，2014（6）.

[6] 張勤.試論大數據時代版權資源的價值重塑[J].中國出版， 2015（11）.

篇5

一、傳統廣告的發展瓶頸與精準廣告的興起

20世紀的著名廣告人沃納梅克說過：我知道我的廣告費有一半是被浪費的，但我不知道是哪一半。這是對大眾廣告投放模式弊端的最好注解。大眾廣告呈現給每一位受眾的信息都是一致的，而廣告受眾的需求卻各有不同。因此，這些高昂花費在很大程度上是無效的。

精準推送和廣泛覆蓋相結合才能達到廣告傳播效果的最大化。針對消費者的區域、年齡、性別等人口統計屬性進行的市場細分仍無法實現精準推送。針對VIP客戶的營銷常常建立在精準的客戶信息之上，但這種方式只針對小部分人群。可見大眾傳播時代的精準營銷雖能解決“精準”的問題，卻無法解決生產規模的問題。數據庫營銷在營銷的“精準”之路上走出了更扎實的一步。但問題依然存在，以企業為主體的數據庫是小規模而不經濟的，此類數據庫無疑是數據“孤島”，同時必須耗費大量的人力物力進行專業的開發和維護，真正應用數據庫營銷的企業非常有限。

要在精準投放的同時達到廣泛覆蓋，廣告必須有龐大的數據系統的支持。在信息增長急劇加速、大數據挖掘和分析技術逐漸成熟的背景下，精準廣告應運而生，它利用數字采集、存儲和分析技術預測用戶的需求，并在恰當的時機將廣告信息送達用戶。廣告傳播不再將大眾看作一個整體，而是將他們看作有著不同需求的個體。

二、精準廣告研究概況

（一）精準廣告研究的總體情況

在中國知網，以“精準廣告”為篇名搜索，共有學術論文168篇，其中2008年、2011年及2014年發表的論文數量最多。這些研究多是從傳播角度、營銷角度進行，但是總體上看研究的深度不夠、理論性不強（圖1）。

學界對精準廣告的研究可劃分為兩個階段。2004年至2012年為精準廣告研究的初始階段，研究內容上多是介紹性的，圍繞著精準廣告的特征與具體應用方式等問題。成英玲等（2008）提出精準廣告不僅給廣告主帶來更滿意的效益，也給顧客創造了個性化的溝通體驗。侯大銀（2009）認為在金融危機的背景下，精準廣告更加受到廣告主、廣告商和廣告者的重視。沈維梅（2010）分析了網絡精準廣告的現狀，并針對網絡精準廣告在發展過程中存在的一些問題，提出了建議。陳曉紅（2012）提出基于搜索引擎用戶數據庫的廣告投放，將通過組合運用被搜索關鍵詞、IP地址與IP地址區域更加隱蔽地、有效地提高廣告投放的精準度。

2013年至今為精準廣告業研究的逐步深入階段。研究數量趨于平穩，從產業鏈、營銷方式、傳播方式等多角度探討了精準廣告，研究呈現逐漸深入之勢。張輝鋒等（2013）提出精準廣告對整個廣告業形成一種理念顛覆，廣告的運作從以媒體為中心轉為以消費者為中心，從創意驅動轉向創意、技術共同驅動，同時廣告傳播的邊際在趨于消融。劉英貴等（2013）在《新媒體傳播中精準廣告的營銷方式研究》一文中將精準廣告分為cookie跟蹤式的精準投放和跨平臺的微博精準營銷兩種模式，同時指出目前精準廣告投放的滯后性和受眾隱私安全的隱憂。倪寧等（2014）通過精準廣告的實現過程，提出要確立以消費者為中心的廣告傳播策略。李曉霞等（2015）分析了大數據時代對精準廣告傳播的影響，并探討了相應精準廣告傳播策略。曹軍波（2015）提出精準廣告的自動化、高效化的發展趨勢。鞠宏磊等（2015）提出大數據精準營銷從核心要素、產業流程、生產關系等方面重構了廣告產業。

（二）目前精準廣告研究中存在的問題

1、概念界定問題

學者對于精準廣告的定義主要基于當前的精準廣告實踐。鞠宏磊等（2015）認為“基于大數據的精準廣告指的是依托互聯網廣告網絡（Ad Network）以及廣告交易平臺（Ad Exchange），應用大數據信息檢索、受眾定向及數據挖掘等技術對目標消費者數據進行實時抓取與分析，針對消費者個性化特征和需求而推送具有高度相關性商業信息的傳播與溝通方式”。精準廣告的概念符合目前精準廣告發展的實際，卻不具有更大的外延空間。此外，在不同論文中，精準廣告的概念名稱也有差異，多數稱“精準廣告”，也有的稱“網絡精準廣告”、“大數據精準廣告”等。而這些論文并沒有對此做出學術性的解釋，這反映了學界對精準廣告的認識不清。

2、研究方法問題

在目前對精準廣告的研究中，研究方法不當是一個突出問題。學術研究通常遵循提出問題、分析問題、解決問題的思路。但在目前的精準廣告研究中，遵循這一思路的并不多。一方面，在理論本身的研究中，不遵循規范的思路使研究深度不夠，研究結論流于空泛；解釋性的結論偏多，理論的創建和深化難以實現。另一方面，缺乏理論結合實踐的研究。此外，對于定量方法的忽視，也使理論建設難以在實踐中得到檢驗和發展。

3、理論體系問題

目前，精準廣告的研究成果集中在其概念、特征以及發展趨勢上，對于概念的內涵和外延，精準廣告在整個廣告、營銷活動中的位置、與其他營銷方式的關系以及精準廣告與傳播學、社會心理學等相關學科的結合的研究比較欠缺。跳出廣告自身局限，從社會學、心理學、傳播學等視域看精準廣告及其帶來的新現象、新問題無疑具有重要的意義。總體來說，精準廣告研究目前還處在理論體系的建設中。

4、研究存在的認識誤區

首先，一些研究者過分強調精準和數據的重要性，夸大了精準廣告的作用。數據很重要，但更重要的是數據背后的信息挖掘，并以此制定適當的廣告策略。從傳播理論角度看，這是魔彈論思想帶來的認識誤區。魔彈論產生在電視、報紙控制了信息渠道的大眾傳播時代，其核心觀點是：傳播媒介擁有不可抵擋的強大力量，它們所傳遞的信息在受傳者身上就像子彈擊中軀體，藥劑注入皮膚一樣，可以引起直接速效的反應；它們能夠左右人們的態度和意見，甚至直接支配人們的行動。如今，傳統媒體的受眾已經轉變成主宰信息的用戶。沒有哪一種傳播方式能使他們中彈即倒。

其次，對精準廣告的研究言必及互動。實際上，研究者們所指的互動只是用戶點擊廣告鏈接、瀏覽廣告頁面這些反饋行為。這種反饋式的信息傳遞不是精準廣告所獨有的，當然也不能算作精準廣告的特征之一。真正的互動是用戶能夠自己調度感興趣的信息，并參與到廣告的流程當中，這在目前的廣告應用中還未實現。我們期待，在更成熟的技術條件下，互動會成為精準廣告的一大亮點而非特征。

三、精準廣告的特征

（一）精準鎖定需求

精準廣告的精準體現在對潛在顧客的消費需求的把握上。大數據時代，企業通過消費者在網絡世界的行為直接鎖定其需求，而不是主要通過年齡、性別等統計屬性來推斷其需求。因此，在精準廣告的世界里，廣告主更關心的是潛在顧客的需求是什么，而不是潛在顧客本身。

精準的需求定位，使廣告主可以針對性地投放廣告信息，實施營銷活動。這就能夠有效提高廣告投放的效率，以及整個廣告行業的資源利用效率。對于廣告的接收者來說，定向的廣告信息也為他們選擇商品和服務提供了便利，因為這些信息是他們需要的。

（二）廣泛覆蓋

數據庫營銷是一種精準化的營銷方式，卻不能為廣大的廣告主和網絡用戶所用。因為企業間的各種數據庫是分隔的，這使得同一個用戶的消費需求信息只能被一家或幾家公司使用。這種信息孤島效應是進一步實現精準投放的阻礙，其存在使消費需求信息無法充分發揮自身價值，企業也難以利用這些資源進一步擴展市場。

精準廣告在很大程度上可以消減信息孤島問題，因為它建立在更大的用戶行為數據基礎之上。百度、谷歌等大型互聯網企業握有豐富的數據資源，可以為各行各業的廣告主廣告業務，實現精準投放。目前，網絡廣告的DMP（數據管理平臺）僅限于自身數據，盡管這些平臺掌握的數據量已經非常驚人，但在覆蓋范圍上仍然有很大空間。要實現更大范圍的覆蓋還有賴數字圍墻的打破和基礎網絡設施的進一步完善；讓消費者需求信息在整個網絡共享，讓更多人方便、快捷地進入網絡世界。

（三）長尾市場繁榮

長尾市場是長期存在的，只是進入網絡時代，長尾需求才逐漸得到重視。因為當信息幾乎無需成本就能呈現在人們面前的時候，長尾市場才具有盈利的可能性。精準廣告推動了廣告行業自身的長尾發展。首先，它針對單個用戶的需求定向投放；其次，它能為數量眾多的中小企業提供高效率、低成本的廣告投放方案。精準廣告將人、企業的需求聚合起來形成價值，這在大眾傳媒時代是難以實現的。

廣告長尾市場的發展又推動了產品長尾市場的發展。在傳統媒體時代，市場總是被少量的大熱產品所掌握。個性化的、小眾的需求則被淹沒在大熱產品的浪潮中。如今，小眾產品的市場空間得到釋放，電子商務的大熱就是例證。長尾市場的繁榮歸功于精準廣告，從更本質上來說歸功于信息傳播方式的變革。精準廣告也是這一信息傳播方式變革的產物，它通過廣告促進了各行各業的長尾市場的發展，帶來了如今我們習以為常的長尾和熱門共同繁榮的局面。

（四）信息告知功能的回歸

廣告自誕生之日起，其功能隨著傳播方式的變革而不斷變遷。從告知到勸服，再到誘導，每一種功能都與傳播媒介的特息相關。網絡時代，廣告的核心功能仍是信息傳遞。

精準廣告形式多樣，但都離不開網絡技術。無論是搜索引擎廣告，還是社交網絡廣告、網頁推送、電子商務平臺的推薦都常用文字鏈接來告知關于商品的信息。這種信息告知方式和最初的廣告形式相似。只是信息的載體，從店面招牌，實物標志變成了網絡；廣告活動的中心從企業和產品變成了消費者。從傳播的角度來說，信息告知是廣告最本質的功能，精準廣告從一定程度上實現了信息告知功能的回歸和升華。

（五）廣告與其他營銷手段間的邊界逐漸模糊

在傳統媒體時代，廣告與人員推廣、促銷、公關等營銷手段的分界清晰。但在網絡時代，尤其是在精準廣告中，不同營銷手段間的邊界難以區隔。精準廣告信息同時也可能是促銷信息、人員推廣；而且，在點擊轉化率和購買轉化率上具有較大的優勢。

廣告與其他營銷手段間邊界的模糊使經典的營銷理論和廣告理論難以很好地指導當前的廣告實踐。廣告的研究者要站在更高的角度來理解廣告及精準廣告的本質，進一步界定和劃分廣告和營銷組合的相關概念。在實踐領域，越來越多的廣告主更青睞精準廣告，更注重廣告對當前的關注度和銷售量的影響。

四、精準廣告的發展趨勢與面臨的問題

總體來說，精準廣告會朝著更高效的方向發展。目前，在網絡廣告投放中已經有程序化購買等自動化投放方式。自動化使廣告的投放形式、投放時間、預算分配均更加靈活，提升廣告投放效率，減少人力成本。此外，場景化和平臺化趨勢也使精準廣告更加高效。

（一）場景化趨勢

場景是指人所處的環境，它包括時間、空間等客觀要素，也包括情景、氛圍等人的主觀感知要素。移動傳播的本質是基于場景的服務，即對場景（情境）的感知及信息（服務）的適配。場景成為了繼內容、形式、社交之后媒體的另一種核心要素。

現階段的精準廣告大多是根據個人的網上行為和注冊信息等推動，這種推送一般具有滯后性，同時無法精確了解潛在顧客在何種情景下產生的需求，因此就無法對其性質進行深入了解，如需求是即時的還是延時的。這種情況可能會導致信息在錯誤的時機或場景被發送到用戶手中。場景感知技術使精準廣告能在合適的時間、合適的情景推送給有信息需求的人。因此，更精準、高效的廣告推送還有賴于場景的搭建，場景信息的感知和及時處理。

（二）平臺化趨勢

目前，在業界已經有了百度聯盟程序化購買廣告平臺。這些巨頭憑借自身的數據優勢和技術力量將精準廣告所需資源整合在自身的平臺上。大平臺為眾多中小企業廣告主省去了數據挖掘和分析的難題；同時在一定程度上消減數據孤島效應，使需求信息發揮更大的價值。因此，目前精準廣告的發展在很大程度上依賴這些大型網絡平臺。

平臺不僅能提供有用數據，也能提供廣告投放界面，還可以是廣告業務的商。對于企業來說，在大型網絡平臺上投放精準廣告，能獲得更大范圍的用戶覆蓋，同時可以利用平臺的更多資源，多渠道傳播品牌。

當然，由于廣告業務的高效運作能為平臺帶來利潤，各大平臺之間的競爭是很激烈的。對于消費者和廣告主來說，這種競爭能刺激平臺提供更好的廣告服務。從更長遠的角度看，大平臺之間的信息藩籬也會被消除，因為只有這樣才能消除信息孤島效應。

（三）個人隱私問題及解決思路

網絡時代，個人的喜好、生活習慣以及人際關系等信息都會成為企業關注的對象，這使很多人感到自己的隱私被侵犯，何況人們還不知道企業將如何使用這些信息。

在數字時代，關于每個人的信息都是重要的資源，是創造財富的要素。要想改變現狀，不妨把個人信息當做私有財產，它的主人可以通過市場交易獲取收益，也可以知曉它們是如何在市場上流通和被使用的。這個方法的好處在于它能夠解決社會生產對信息的需求，同時很大程度上消減人們對隱私問題的擔憂。當然在具體實施的過程中會有很多問題，如思想的轉變、市場的規范和監管等等。其中會涉及到很多文化和道德問題，但從總體來看，這一解決思路是符合數字社會發展趨勢的。

參考文獻：

[1]鞠宏磊等.大數據精準廣告的產業重構效應研究[J].新聞與傳播研究，2015（8）.

[2]成英玲、賈魯平.Web2.0時代廣告精準營銷探析[J].新聞界，2008（1）.

[3]彭蘭.場景：移動時代媒體的新要素[J].新聞記者，2015（3）.

[4]侯大銀.網絡廣告的精準時代[J].互聯網周刊，2009（1）.

[5]沈維梅.網絡精準廣告的發展及困惑[J].新聞界，2010（1）.

[6]陳曉紅.建立在搜索引擎用戶數據庫之上的精準廣告投放[J].新聞傳播，2012（6）.

[7]張輝鋒等.投放精準及理念轉型――大數據時代互聯網廣告的傳播邏輯重構[J].當代傳播，2013（6）.

[8]劉英貴等.新媒體傳播中精準廣告的營銷方式研究[J].當代傳播，2013（4）.

篇6

中圖分類號：F719 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）012-000-01

前言

現代科技技術的發展催生了“大數據”，大數據的產生不僅變革了信息技術，還為人們提供了有效方法，極深遠地影響了社會經濟等各個生活領域，促使各個企業開始實行網絡營銷模式，開展網絡營銷業務，本文就這個方面開始探討網絡營銷中應用大數據的措施。

一、大數據和網絡營銷

大數據的意思簡而言之就是大量的數據，深層含義是使用現代化的先進計算機技術，處理非人力或常規處理技術所能處理的大量數據，傳統處理技術很難處理這些大量的數據資源，因此導致資源利用率低，鑒于現代化進程加快的背景，每天都會產生大量的數據，時間的推移只會讓這些數據以滾雪球的速度增長，資料顯示，互聯網每天產生的數據有40ZB，所以，現代網絡營銷中，依托大數據，很多企業往往擁有大量的數據資源，但數據處理技術卻不成熟，難以處理大量的數據。但企業在進行業務工作時，統計各個環節、統計分析客戶和市場數據都會產生大量的數據， 怎樣有效管理和利用這些大數據，對許多企業而言是一個比較嚴峻的問題。而進行網絡營銷又離不開這些大數據，因此，做好計算機大數據處理技術十分重要。

二、大數據下的網絡營銷模式更新

科技的發展促進了計算機技術的發展更新，網絡營銷中利用計算機技術，可以有效匯總大量的有用信息，創建一個基于大數據的網絡營銷模型。大數據之下，網絡營銷若想長久發展就必須不斷更新，利用新技術不斷摸索新方式。

（一）建立商品關聯挖掘網絡營銷模式

商品關聯挖掘營銷是指在某種特殊聯系的基礎上將兩種商品放在一起，進行營銷推廣，比如，美國的經典案例，啤酒和尿布，銷售商將這兩種商品放在一起銷售，表面看起來這兩種商品似乎并沒有什么聯系，但實際上卻大有門道，許多美國婦女由于做家庭主婦非常忙，沒有時間買尿布，所以往往讓愛人下班時去買，將尿布和啤酒放在一起，人們在購買尿布時就會順手買些啤酒，這就是尿布和啤酒之間的特殊聯系。這種商品關聯挖掘網絡營銷模式需要以大數據為基礎探索商品之間的聯系。

（二）建立基于大數據的社會網絡營銷模式

使用社會數據進行網絡營銷會產生大量的數據，具體案例有利用QQ、微信等社交媒體，在這些社交媒體上廣告，增加產品銷量，比如，紅米手機在QQ空間里廣告，通過大量轉發，達到了很好的宣傳效果，從而大大提高了紅米手機的銷售量，甚至超出了售前預期銷量，這就是利用大數據進行社會網絡營銷模式的優秀案例。

（三）建立基于大數據的用戶行為分析營銷

在大數據背景下建立用戶行為分析營銷模式意指通過記錄和分析用戶的上網數據，總結出用戶的喜好和經濟水平，篩選出有價值的潛在客戶，對其制定一對一的營銷計劃。這種營銷模式具有很強的針對性，目前基于這種營銷模式還開發出了一種新的社交工具――云信，它可以依據消費者發出的產品評價和社交歷史記錄自動分析消費者對產品的喜好程度，建立一個用戶系統，為網絡營銷提供大量的、潛在的、有購買欲望的客戶。

（四）建立基于大數據的個性化推薦營銷

網絡營銷模式中，基于大數據背景下的個性化推薦營銷模式是非常重要的模式，在目前的一些社交網絡平臺中，比如微信、微博、知乎等，用戶可以根據自己的喜好建立屬于自己的社交圈，在自己的社交圈中隨時隨地自己喜歡的信息，利用大數據，銷售者可以收集這些用戶喜歡的信息，分析消費者的心理需求，利用快速的網絡傳播速度和目前龐大的社交群體，進行個性化的商品推薦，這種營銷方式和用戶行為分析營銷方式有很大的相同點，也具有極強的針對性。

（五）建立現代通信的大數據分析營銷模式

現代通信數據分析營銷模式的運用在實際生活中的例子有很多，其中比較有名的有淘寶中量子恒道統計，它主要有兩種功能，一種是量子恒道網站統計，另一種是量子恒道店鋪統計，網站統計主要是統計客戶和第三方的一些數據和內容，比如網站訪問量，全面監控數據變化，同時通過分析收集的互聯網數據，歸納總結客戶的網絡使用規律，根據分析結果制定相關的網絡營銷策略，量子恒道店鋪統計通常是實時統計淘寶店鋪在運營中產生的數據，利用這些數據對店鋪作出相應修改，吸引客戶。

三、網絡營銷中應用大數據應注意的問題

以上是幾種基于大數據基礎的創新網絡營銷模式，利用大數據，網絡營銷可以實現無數種新型模式，但要達到高效利用大數據還需注意幾下幾點：第一，加強網站建設和運營管理，企業要進行網絡營銷首先是要建立一個公共網站平臺，通過網站平臺顧客可以對企業有一個初步的了解，能否給顧客留下好印象，使其對企業產品感興趣就看網站建設如何，所以，加強網站建設非常重要，建立好網站后還要對其進行運營管理，維護好網站，實時更新資訊，吸引受眾；第二，建設一支復合型網絡營銷人才隊伍。成功的網絡營銷離不開好的人才隊伍，人才隊伍是網絡營銷的基礎，企業應重視人才吸收，培訓現有人才，組間一支高素質、高技能的網絡營銷人才隊伍；第三，積極使用網絡營銷新手段。在現代社會，科技技術日新月異，企業要做好網絡營銷必須及時跟上時代潮流靈活使用網絡營銷新手段，比如利用最流行的通信軟件推廣企業品牌。

四、結束語

互聯網信息技術的不斷進步不僅產生、更是加速了網絡營銷的發展，網絡營銷與傳統營銷手段相比，它依托網絡平臺，減少了廣告宣傳費用，不僅可以為企業減少成本投入，更是增加了利益收入。

參考文獻：

[1]陳卓.基于大數據的中小企業網絡營銷問題及對策探討[J].中國市場，2016，09：21-22.

[2]韓松洋.大數據時代政治網絡營銷的本質研究[J].陜西行政學院學報，2014，02：88-91.

篇7

一、商業銀行大數據應用研究綜述

目前國內對商業銀行大數據應用的研究論文并不多，國內研究主要介紹大數據這一新生事物及相關的技術，并探討大數據帶來的機遇和挑戰。國外的研究也主要側重大數據相關的技術方面。北京銀行董事長閆冰竹從高層管理的視角探討了大數據時代銀行業的發展模式。潘明道等對大數據特征進行分析，并給出銀行應對大數據挑戰可借鑒的思路。全面分析了大數據時代將給商業銀行帶來的重要影響，并給出了商業銀行培養面對大數據時代核心能力的策略建議。薛亮探討了大數據技術將給銀行業帶來的改變以及銀行的品牌建設如何適應這種改變。韋雪瓊等分析了大數據技術影響下金融市場的變化，以期作出更好的投資決策和判斷。

二、大數據應用給商業銀行帶來的機遇

大數據應用給商業銀行帶來的機遇營模式轉型提供了重要戰略契機！借助大數據中國銀行業的未來發展將呈現出全新的藍圖。

第一，大數據應用將拓寬商業銀行業務發展空間，加速產品創新。隨著數據的不斷積累和商業銀行數據分析能力的不斷提升，大數據應用將拓展銀行的業務發展空間，設計具有定價權和競爭力的創新產品。社交媒體的興起為銀行創造了全新的客戶接觸渠道，從銀行網點，ATM，POS等固定設備擴展到手機，IPAD等移動終端設備，再擴展到微博，微信等社交網絡。大數據應用導致支付模式不斷創新，從傳統支付，電子支付到第三方支付，再到移動支付。第二，大數據應用將提升商業銀行核心競爭力。我國商業銀行目前基礎設施和數據全部集中在數據中心，而且經過多年運行積累了大量的數據，因此最具條件率先盤活大數據資產，洞察數據中蘊涵的價值，更加科學地評價經營業績，評估業務風險，配置全行資源，引導銀行業務科學健康發展。第三，大數據應用將提升客戶服務水平。大數據時代商業銀行不僅銷售產品和服務，而且積累了豐富的客戶交易數據，特別是在網絡社會化和搜索引擎技術支撐下，商業銀行還能收集到社交網絡上客戶的活動軌跡以及市場數據。商業銀行只要善于分析和應用這些數據，通過數據再利用和數據重組，分析客戶的消費偏好，就能準確發現并掌握客戶需求，并通過不同渠道為客戶提供個性化的服務。

三、大數據在商業銀行的應用實踐

（一）渠道拓展

大數據時代商業銀行的渠道不僅包括傳統的渠道，而且還要整合日益互聯互通的各種渠道，并增加社交網站等新的客戶接觸點。商業銀行應整合門戶網站、網上銀行、電話銀行、手機銀行、等電子渠道，利用微博、微信、社交網站等新媒體，打造在線綜合金融營銷服務平臺，進行產品推送、意見收集、客戶服務和營銷服務。

（二）個性化服務

個性化的金融產品和服務將成為銀行業務發展的主要目標。個性化服務包括互聯網化的電子渠道全景體驗、個性化產品推薦。LBS位置營銷、面向客戶個體的深度觀察等。商業銀行通過收集并分析社交網絡數據，聚類出不同的客戶群體，如高影響力的客戶、存在嚴重不滿情緒的客戶、轉行傾向的客戶，然后向這些客戶群采取更有針對性的服務。

（三）精準營銷

通過客戶行為分析并預測需求實現精準營銷是典型的大數據應用。精準營銷包括目標客戶的精準定位，傳播途徑的選擇，營銷活動執行趨勢分析和異常監控，營銷活動的傳播效果和市場效果評估，商業銀行應用大數據分析用戶影響力。用戶聚集區域和日常活動軌跡，用戶基礎銀行業務使用的規律，用戶關注點來實現客戶營銷。

（四）小微企業信貸

商業銀行需要通過大數據挖掘，分析和運用，去識別具有市場潛力的中小企業客戶，完善批量化，專業化審批，將貸款提供給合適的小微企業。

四、商業銀行應對大數據策略

大數據應用取決于三個因素：數據，技術和思維。因此，商業銀行需在這三個方面進行體制機制的創新實踐，未雨綢繆應對大數據挑戰。

（一）數據

商業銀行需要提升互聯網數據獲取，管理和整合能力，不僅要完成銀行內部數據的整合，更重要的是和大數據鏈條上其他外部數據的整合。商業銀行不斷地從廣泛來源獲取、量度、建模、處理、分析大容量多類型數據，及時在互聯互通的流程、服務、系統間共享數據，并將分析結果應用于業務決策與支持。

（二）技術

商業銀行必須進行技術創新，搭建自己的大數據基礎設施來跨越這個鴻溝。大數據基礎設施分為硬件和軟件兩類。硬件基礎設施需要通過建設私有云來提供靈活，按需和動態的IT能力。軟件基礎設施是指商業銀行培養一批既熟悉金融，同時也對互聯網和大數據應用有深入了解的復合型人才，這些人才通過對數據進行實時深度分析，能夠對未來趨勢有更多的研判和預測，并為決策提供智力支持。

（三）思維

大數據時代商業銀行必須具有數據思維。大數據時代重要特征就是社會數字化，一切社會現象解釋、監控、預測與規劃都離不開對數據足跡的收集，整理和分析。因此商業銀行需要具有數據思維，放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系，放棄對隨機樣本關注，而關注全數據，數據分析結果不是精確性，而是混雜性。

參考文獻：

篇8

1.前言

電力作為特殊商品，為國家經濟建設及人類生活提供了諸多便利與支持。電力營銷的理念引入，促使電力市場發生巨大變化，以客戶需求與服務滿意度為中心的電力營銷根據市場導向的原則，成為供電企業的核心業務，電力所有生產、經營性活動均服務于營銷業務的需要。電力營銷有效開展需要對用戶及需求市場進行大量研究，需要具備完善的售前和售后服務保障體系，需要分析大量的各種業務數據，提升電力供應安全及服務水平，這就要求電力企業運用大數據技術，大力推動數據分析技術的升級，開展數據采集、檢測、處理、分析、實現企業內部數據的應用、共享、標準化、集約化、一體化，完善企業風險評價，提升企業運行效率，增強企業核心競爭力，實現企業經營效益最大化。因此，本文研究大數據挖潛技術在電力營銷系統中的應用，具有一定的現實意義。

2.大數據發展應用現狀

大數據技術得益于計算技術及網絡通信技術的快速發展，而迅速發展的智能技術之一。1989年8月，第11屆國際人工智能會議在美國底特律召開，這次會議上有科學家提出了Knowledge Discoveryin Databases（KDD），即知識發現的概念，隨后一些大學教授和研究機構展開相應研究，1995年KDD&DataMining國際學術研討會議正式舉行，隨后每年舉行一次，會議主題是對人工智能數據挖潛等領域成果進行討論及推廣，促使數據挖潛技術快速發展，并取得了很多有價值的成果。目前國際上從理論、技術、應用維度方面對數據挖掘展開分析與研究，科學家們運用數據統計分析及概率相關理論、模糊技術、量子技術等多種理論與方法進行技術融合，解決復雜問題[1]。

我國數據挖掘技術研究開始于1993年，中科院合肥分院當時承擔了一項國家自然科學基金項目，即開展人工智能領域的數據挖掘技術的研究。隨后的一些年大數據研究逐步步入正軌，由大學教授、科研人員組成的團隊開展一些學習算法、相關理論、數據挖掘技術際應用等研究。隨著云計算、智能工程、mapreduce hadoop等技術應用日益廣泛，大數據挖潛技術也應用到電力營銷、網店運營、經濟數據分析、餐飲服務、航空航天、鐵路運輸等很多領域。伴隨著網絡信息技術的快速發展，許多電力企業都積累了海量的、有價值的、多種形式的數據，，因此如何利用數據挖潛技術智能地、自動地發掘數據中的有效價值，為電力企業經營管理提供最佳決策，成為急需解決的問題。

3.電力大數據技術

3.1電力大數據特征

2006年，國家電網公司制定了“SG186”和“SG-ERP'信息系統規劃，運用電力企業信息系統平臺，通過8大主模塊組裝模式覆蓋電力企業全部業務，并且構建了6個業務保障子系統。國家電網公司數據中心多年運營中，積累了海量的數據。這些電力大數據的特征歸納為靈活度高（Vitality），主要是數據動態變化，市場千變萬化；體量大（Volume），目前電力數據的數據流GB ，TB級無法滿足需要，已經達到PB ，EB ，ZB級別；類型多（Variety），主要包含結構化、半結構化、非結構化類型數據；價值大（value），電力數據蘊含著巨大的潛在價值；速度快（Velocity），電力數據以數據流的形態快速、動態的產生，數據處理的速度要求達到高速實時處理的特征；這稱為“5V”特點，同時具有復雜度高（Complexity）的“1C”特點，總結起來就是“5C1V”。在分析和處理數據模型方面靈活度高，速度快，能夠適應快速市場變化需求；在新的處理方法適應異構數據統一接入及實時數據處理的需求方面，系統復雜度高；從數據體量特征和技術范疇方面來看，電力大數據有著重要的、廣義的背景，隨著國家大數據平臺建設完成和逐步應用，大量的企業運營數據得以積累應用及開發，為電力市場分析決策提供了必要的數據基礎[2]。

3.2電力大數據分析技術

電力大數據的分析技術從海量的、模糊的、隨機的、片斷性的、原始的一些電力數據中，運用統計學、計算機科學等學科中的算法、分析理論等技術挖掘出內在的模態和規律，為電力企業決策人員提供必要的決策幫助。統計學分析在于使用均值、比例、眾數、中位數、四分位數、極值、方差、標準差等統計分析方法對數據形態進行分析；采用泊松分布、均勻分布、二項分布、正態分布進行數據描述，采用二項分布假設檢驗、T檢驗、K-S檢驗、F檢驗、卡方檢驗、游程檢驗等判定檢驗方法對分布情況進行分析，從而發現數據結構、數據分析模型，掌握電力數據的穩定性情況及電力數據分布情況。如圖1所示數據挖潛技術與統計學分析技術的關系。

3.3系統支撐平臺技術

電力大數據的信息處理技術是基于查詢發現有價值的信息。這主要運用數據庫技術、分布式計算技術、流處理技術、內存儲計算技術。底層存儲技術HDFS/Hbase等進行超級規模數據的存儲和處理；運用MapReduce進行分布式計算；流處理Storm/S4/Spark等技術解決電力數據的高效讀取和在線的實時計算，離線處理框架MapReduce及Hive/Impala相關技術處理實時到達的、速度和規模不受控制的數據。如圖2所示電力大數據平臺結構圖。

圖2中構建了基于Hadoop文件的電力大數據平臺分布式存儲環境。數據采集服務按照預定規則將數據寫入數據交換區，數據傳輸應用程序規劃在HDFS之上，將交換區數據寫入“數據存儲區’，由“結構化數據抽取應用程序”將結構化指標數據抽取到“結構化分析數據存儲區”，并作為HIVE服務的數據存儲，由HIVE服務將數據以結構化數據服務的形式。

在電力營銷數據分析中，主要對營銷業務的指標體系的電費業務風險、客戶停電信息、風電風險、電力服務、大客戶服務等數據進行梳理、收集，對電力營銷系統數據、TMR系統數據、客戶服務系統數據等進行分析，從而研究電力營銷業務關注的數據維度、統計周期，并收集相關業務數據。

電力營銷大數據分析系統通過模型分析，運用數據挖據工具，選取適合的算法及模型，并對構建的模型進行符合度驗證，再將分析模型封裝，研究WebService、服務、算法三種調用方式，實現數據挖掘平臺接入、調用的可行性及難易程度，快速響應分析需求，并確定系統的分析方案，最后數據系統利用可視化技術直接呈現給決策層，最終實現模型分析功能。以實現電力營銷業務趨勢預測、營銷策略制訂等，從而提高電力企業的經營發展水平以及經濟效益。

4.電力營銷系統技術架構設計

電力營銷系統技術架構如圖3所示，運用電力公司數據中心的系統集成，Hadoop平臺實現數據采集；系統通過自身的高效傳輸、抽取、計算的特點，完成數據清洗、加載，最后利用數據挖掘軟件平臺，進行在線分析，完成營銷業務分析報告，為電網企業提升營銷服務品質，強化風險管理提供支撐，進一步提升企業的運營效益[3]。

根據電力營銷系統特點及功能要求，基于J2EE框架，按照分布式處理架構、多層結構和面向服務架構（SOA）的開發思路，嚴格按照成熟、規范技術路線實現程序設計。系統開發按照數據挖掘的典型流程進行程序架構的設計，如圖4所示。

5.結論

大數據時代背景已經形成，基于計算機及網絡通信技術的大數據挖潛技術必將顛覆傳統數據處理及分析的模式，在分析大數據發展應用現狀基礎上，對電力營銷大數據特征，電力大數據技術特點進行分析，對電力營銷大數據應用平臺進行設計，提出具體技術架構及軟件技術的實現思路，有利于提供合理的電力營銷策略，提高電力營銷業務的服務能力和質量，提升企業經濟效益。

參考文獻

篇9

早在1980年，未來學家阿爾文?托夫勒在《第三次浪潮》一書中就預言大數據的發展未來。但大數據研究真正成為熱點是從2012年3月22日開始的，美國政府宣布投資2億美元進行大數據的研究與發展計劃，從此不少國家都興起了大數據研究熱潮。在國內，2013年前后“大數據”在政府、媒體、研究機構和學者中間被廣泛提及。

1.海量信息。互聯網每天產生的數據信息，超過了以往任何一個時代的數據量，這些數據多以PB、EB以上的單位來計量。2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB，超過人類有史以來所有印刷材料的數據總量（200PB）。①

2.高滲透性。不管是門戶網站和視頻網站，還是搜索引擎、電子商務網站，都不斷生成著各種數據。網民在互聯網上的消費或瀏覽行為，構成了大數據的基礎，并且真實反映出當前的消費、需求情況和價值觀念，深入影響人們的生活。

3.精準傳播。大數據讓互聯網精準傳播成為可能，利用網民網頁瀏覽、消費購物、IP定位的基礎數據，可以根據受眾的瀏覽記錄進行信息的精準推送，實現個性化服務與精準傳播，預測網民的需求，并推薦關聯銷售。

專業期刊的發展

專業期刊的發行對象較為集中，內容專業性強。目前國內9851種期刊中專業期刊高達7000多種，數量龐大，但專業期刊的發展狀況與之并不匹配。造成這種情況的原因是多方面的，既有辦刊理念上的因素，也有專業期刊體制上的問題。

1.專業性強，受眾少。專業期刊由于專業性和學科性強，其受眾范圍窄，所刊載的內容大多數以專業性較強的學術論文為主。正是因為專業期刊的專業性，所以受眾范圍較為集中，具有明顯的分眾性，能夠為專業期刊的大數據營銷奠定基礎。

2.數字出版的沖擊。隨著數字傳播的普及，數字出版已經成為專業期刊的重要出版方式，國內一些專業期刊已經不再依賴傳統的出版模式，專業期刊僅進行少量的紙質印刷。國內發行量大的紙質專業期刊少，一些紙質版只是用于贈閱讀者和交流發行。

3.市場化程度較低。國內專業期刊大多是由各級學會、協會、高校、科研院所等機構主辦，資金來源依靠主辦單位的撥款，以發揮專業研究的社會效益為首要目標，不太重視專業期刊的經營，造成專業期刊市場化程度低，大多數專業期刊無法依靠廣告收入維持日常運營。

4.內容傳播方式單一。移動互聯時代，媒體融合已經成為傳播的趨勢。在大數據背景下，大多數專業期刊依舊以紙質出版為主、數字出版為輔，部分專業期刊雖開通了微博、微信，但效果不佳。

大數據時代專業期刊的讀者

在網絡和數字傳播時代，讀者對專業期刊提出更高的要求，專業期刊不僅要刊登專業的內容，還要與讀者進行有效溝通，專業期刊必須適應新媒體時代的變化。

1.目標受眾的分眾化。專業期刊的專業性定位決定了所刊登內容以所在學科領域的前沿課題和研究成果為主，所針對的目標受眾是分眾人群。專業期刊的目標受眾具有相似的專業研究領域，專業內容需求，職業、學歷等人口統計學特征。

2.受眾媒體接觸行為的變化。專業期刊的部分讀者受過良好的教育，對新媒體發展較為敏感，是最早體驗和使用新媒體的用戶群體。他們已經減少了傳統媒體的接觸，更多采用網絡媒體、智能手機終端。讀者是大數據的生產者，也是使用者，享受著大數據帶來的便利。

3.專業期刊使用方式的變化。研究者通過數字出版平臺獲取專業文獻是科研和工作的需要，通過及時了解行業與專業資訊，增強指導科研與工作的能力。目前，學術期刊的讀者需要的是學術信息，并不一定是某種具體刊物。讀者將從訂購某種刊物轉向訂購相關的文章，甚至是文章中的某個部分。②及時、準確地了解讀者的數據需求，能夠指導編輯的選題策劃。

4.數據獲得的方便性。長期以來，研究者除了主動閱讀紙質期刊外，更多的是利用數字出版平臺進行數據檢索，了解最新的行業資訊與專業研究趨勢，這種被動的檢索方式已經滿足不了讀者的需求。大數據時代，專業期刊要提供更好的使用體驗，根據相關研究者的研究方向、專業領域的熱點，主動推送相關資訊給目標人群。

專業期刊的大數據經營策略

專業期刊經營的核心是期刊的內容策劃、發行策略和營銷模式，要改變專業期刊的困境，需要對海量的大數據進行分析，及時發現行業需求，掌握行業研究趨勢，增強專業期刊的市場競爭力。

1.大數據的期刊編輯策略。第一，選題策劃保持前沿性。大數據能夠幫助編輯更好地進行選題策劃，專業期刊編輯借助專業的數據分析軟件進行數據研究，如CiteSpace文獻引文網絡分析軟件，通過多元、分時、動態的信息可視化技術，可以直觀地顯示該學科或知識領域最新的研究趨勢與動向，③從而及時了解和把握專業期刊選題的前沿性。此外，期刊編輯還可以關注知網最新數字出版文獻，以及專業性的網站、論壇，及時了解該領域的研究熱點。

第二，獲得穩定的專業稿源。期刊編輯可以根據選題策劃，引導專家、作者撰稿，打造期刊品牌欄目，增強專業期刊的品牌影響力。通過編輯與行業專家學者的有效溝通，可以獲得固定、穩定、高質量的稿源，從而改變當前專業期刊被動等待作者投稿的局面。

第三，建立作者與研究機構數據庫。大數據分析能準確發現該專業領域權威的研究機構，以及重要研究成果、研究專家，建立約稿專家信息庫，確保專業期刊刊登內容的專業性和前沿性。同時，利用大數據專業期刊能夠掌握該領域內主要研究者的研究趨勢，通過關注權威專家的研究方向，為期刊選題策劃提供參考。

2.大數據的發行模式。專業期刊應重視受控發行（Controlled Circulation）模式，在大數據的支撐下實現最大的傳播效果。專業期刊必須建立讀者和研究機構數據庫，遴選該領域專業的研究學者、行業專家、研究機構進行免費直投，通過有限的發行數量精確直達核心讀者。④受控發行還需到達專業期刊的潛在或者直接廣告客戶，通過每期精確直達廣告客戶，能夠影響廣告主關注該期刊的廣告傳播效果，為專業期刊的廣告銷售創造條件。

專業期刊要繼續加強數字出版發行。數字出版是專業期刊最主要的出版和發行方式，其傳播優勢明顯，讀者可以通過數字出版平臺快捷、方便地獲取內容。專業期刊應盡可能增加被收入數據庫的數量，力爭收入國內外知名的數字出版平臺，通過數字出版能夠提升專業期刊的關注度，增強專業期刊的影響力。

除了傳統的紙質版，專業期刊還應該利用網絡傳播優勢，開發新的形式。雜志社可以同步推出電子雜志版、電子書版的期刊，免費為注冊用戶提供下載和訂閱，方便讀者利用碎片化的時間獲取信息。新增用戶注冊數據，擴大目標發行對象的數據庫。

3.大數據的營銷策略。專業期刊應重視大數據時代的品牌營銷。期刊的三次售賣分別是發行、廣告和品牌營銷。隨著紙質版印量減少和目標受眾閱讀方式的改變，專業期刊的紙質印刷數量減少，其發行量直接影響到廣告主的廣告投放效果，因此，大多數的專業期刊發行和廣告收入較低。專業期刊應利用大數據的優勢，重點從期刊的品牌營銷切入，利用專業期刊的專業性優勢舉辦學術會議，開展技術培訓，提供專業論證與技術認證服務，提高專業期刊的品牌知名度，增強其學術影響力，做到社會效益與經濟效益共贏。

專業期刊的跨媒介經營是大勢所趨。在網絡傳播背景下，專業期刊可以利用其在專業領域的優勢，建立專業網站，開通微信、微博等，根據目標受眾的媒體使用習慣建立跨媒體的傳播平臺。充分發揮大數據的信息整合優勢，利用專業期刊建立的跨媒體平臺進行廣告營銷，發揮紙質媒體與網絡媒體綜合互補的優勢，擴大雜志和新媒體平臺的讀者群。

專業期刊要發揮公關策劃優勢，根據目標企業營銷的需求，利用事件營銷推出主題性的公共活動策劃。專業期刊的事件營銷主要采取借勢和造勢兩種策略。通過突發熱點事件借勢營銷，專業期刊可以根據廣告主的營銷需要，進行主題性活動策劃，巧妙植入廣告主的營銷信息，吸引目標人群關注。專業期刊還可以主動為企業營銷造勢，營造行業關注熱點，比如結合行業熱點，聯合相關領域的企業召開研討會、論壇，進行評獎等。

專業期刊要利用大數據開發衍生產品。利用大數據整合與分析的優勢，專業期刊能夠準確地掌握該專業領域的研究趨勢與前沿動態，可以策劃出版專業書籍、著作，還可以整理已經出版的專業研究文獻，推出主題性策劃的集刊，發揮專業期刊的專業優勢、作者資源、發行渠道等綜合優勢，通過衍生產品提高專業期刊的經濟收益。如《廣告人》雜志利用其在廣告行業中的影響力和編輯資源優勢，通過對國內廣告教育需求的數據分析，與機械工業出版社、中國人民大學出版社等出版機構合作，出版了一批廣告專業書籍，圖書出版成為《廣告人》雜志重要的收入來源。⑤

注釋：

①周小華：《“大數據”時代中國學術期刊的轉型與發展機遇》[J]，《科技與出版》，2014年第4期，第102～104頁

②喻國明 宋美杰：《中國傳媒經濟研究的場域分析――基于共詞分析與詞頻分析方法的探索》[J]，《文化與傳播》，2012年第2期，第1～11頁

③周華清：《學術期刊的受控發行模式研究》[J]，《出版發行研究》，2012年第3期，第64～67頁

篇10

2.基金營銷與資金流動:來自中國開放式基金的經驗證據 

3.移動電子商務互動營銷及應用模式 

4.企業市場營銷戰略創新

5.國外移動圖書館營銷案例分析及其啟示——以加拿大伯靈頓公共圖書館為例 

6.基于5T理論視角下的企業微博營銷策略及應用分析——以歐萊雅的微博營銷為個案研究

7.大數據時代的聯動式數據庫營銷模式構建——基于“一汽大眾”的案例研究 

8.移動互聯網環境下互動營銷策略對消費者行為影響實證研究 

9.中國壽險業營銷效率評價研究 

10.我國汽車行業營銷趨勢研究 

11.社會化媒體時代的內容營銷:概念初探與研究展望 

12.人力資源經理的議題營銷過程及策略研究 

13.控股股東卷入、兩權偏離與營銷戰略風格——基于第二類問題和終極控制權理論的視角

14.保險營銷策略問題初探 

15.社會化媒體營銷研究述評 

16.論“共主體”營銷話語的建構與踐行——關于現代營銷近視癥的矯治研究

17.學科服務目標的精確定位與學科服務的精準營銷

18.基于IPA的旅游目的地意象整合營銷傳播——兩個江南水鄉古鎮的案例研究 

20.政府旅游公共營銷的實現機制和路徑選擇——基于扎根理論的一個探索性研究

21.我國汽車營銷現狀及創新分析

22.目的地營銷績效:現狀及價值鏈模型 

23.移動營銷消費者采納行為動態演化研究

24.網絡營銷新渠道:SNS營銷

25.我國智能手機營銷策略分析 

26.基于體驗營銷的酒店品牌建設研究 

27.我國高校圖書館營銷新方式  

28.國外圖書館社會化媒體營銷的案例研究及其啟示

29.多渠道零售商線上線下營銷協同研究——以蘇寧為例

30.東風商用車網絡營銷對策 

31.網絡營銷績效評價體系的研究評述

32.雙元營銷能力平衡、戰略地位優勢與新創高技術服務企業績效

33.營銷能力對技術創新和市場績效影響的關系研究——基于我國中小上市企業的實證研究 

34.4R營銷理論與學術期刊網絡營銷策略

35.多市場接觸下的聯合非倫理營銷行為——基于市場集中度和產品差異度的二維分析模型

36.企業微信營銷研究及策略分析 

37.企業微博營銷效果和粉絲數量的短期互動模型 

38.基于自媒體的旅游景區營銷策略研究 

39.關于逆營銷的效果研究:基于CLT理論的視角 

40.全渠道營銷理論——三論迎接中國多渠道零售革命風暴 

41.搜索引擎營銷研究綜述及展望 

42.技術與生存:數字營銷的本質  

43.基于DEA的企業微博活動營銷效果評估——以S企業官方微博為例 

44.基于營銷理念的高校圖書館數字參考咨詢服務

45.電子商務對營銷渠道管理的影響 

46.中國市場營銷研究英語論文綜述——基于內容及來源的描述分析 

47.中國煙草業營銷分析  

48.“大數據”背景下營銷體系的解構與重構 

49.保險營銷渠道團隊管理研究 

50.企業微博營銷中品牌曝光度對網絡口碑的影響研究  

51.論旅游景區的差異化營銷策略選擇與組合

52.創新高職市場營銷教學 促進學生職業能力培養 

53.我國網絡營銷發展策略研究 

54.銷售低迷狀態下的白酒營銷回歸與創新

55.新媒體環境下高校圖書館移動信息服務微營銷研究 

56.基于消費者懷舊的品牌營銷策略  

57.關于我國汽車營銷模式發展的探討

58.口碑、口碑傳播和口碑營銷的辨析

59.供應鏈下的市場營銷資源合理運用問題探討 

60.大數據時代營銷創新研究的價值、基礎與方向

61.旅游產品體驗營銷中的價格影響因素及定價策略 

62.社會資本、組織學習對企業國際營銷能力升級的影響機制——基于海信集團國際化發展的縱向案例

63.基于groupon模式的我國經濟型酒店網絡團購營銷研究 

64.保險O2O營銷模式的實踐與研究  

65.“心”營銷:文化藝術產業新媒體營銷策略研究

66.企業網絡社區營銷價值、機理及模式研究  

67.關注和融入中小企業成長——論中小企業銀行服務營銷 

68.互聯網對我國保險營銷渠道影響分析 

69.高科技企業市場營銷策略研究 

70.論企業應對市場營銷環境變化的策略  

71.微博網絡營銷對國際貿易的影響及對策  

72.公益事件營銷中企業—消費者契合度和宣傳側重點影響效果研究

73.體驗式營銷在汽車營銷中的應用  

74.關系營銷導向對營銷創新的影響研究 

75.傳播學視角下微信營銷的利與弊  

76.市場營銷專業復合型人才“三位一體”培養模式研究——以重慶大學市場營銷特色專業建設為例 

77.金融服務營銷的核心理念——價值的共同創造  

78.企業社會化媒體營銷傳播的效果分析——以微博擴散網絡為例 

79.微博營銷信息的時空擴散模式研究——以曲江文旅為例 

80.旅游目的地營銷績效評價研究現狀與展望 

81.制度壓力、合理性營銷戰略與國際化企業績效——東道國受眾多元性和企業外部依賴性的調節作用 

82.關于紅色旅游市場營銷研究——以云南省為例  

83.我國自主品牌汽車的市場營銷策略研究 

84.傳播學視角下即時性營銷模式與戰略實現——以微信營銷為例 

85.網絡拓撲特征對病毒式營銷傳播動態影響的研究——基于新浪微博大數據的實證分析

86.高校圖書館微博營銷策略研究——以清華大學圖書館為例 

87.市場營銷理論、實踐、教育的創新與融合——2014中國市場營銷國際年會綜述

88.面向Y一代用戶的大學圖書館服務營銷策略研究  

89.贛南臍橙三位一體營銷戰略探討 

90.我國網絡營銷的現狀與發展趨勢研究 

91.關系資源對營銷能力的影響機制:顧客導向和創新導向的中介效應 

92.營銷動態能力的概念與量表開發 

93.新形勢下電力市場營銷模式與新型電價體系 

94.基于內部營銷視角的圖書館管理新策略  

95.消費者參與社交網絡營銷因素的實證分析

96.深入理解營銷渠道研究的過去和未來 

97.關系營銷導向對企業使用渠道權力的影響  

98.論中小企業的市場營銷策略  

99.基于全方位視角的企業營銷績效評價研究  

100.基于藍海戰略的保險營銷創新研究  

101.我國汽車營銷模式的現狀與創新方向 

102.我國網絡營銷中的道德問題及其對策 

103.綠色營銷研究:內涵、現狀與對策  

104.國外綠色農產品營銷的特點及借鑒  

105.小微企業營銷現狀與對策研究——以廣東省中山市為例  

106.體育賽事營銷的本質及營銷觀念創新研究  

107.內部營銷對酒店員工工作滿意的影響研究——以組織承諾為中介變量  

108.營銷管理的新趨勢——績效營銷研究探析 

109.保險營銷模式的轉變與發展——電話營銷與網絡營銷模式的互補 

110.我國自主品牌汽車的國際化營銷戰略淺析 

111.中國汽車營銷渠道的現狀與發展趨勢 

112.當前中國電影營銷的關鍵問題研究 

113.全球化時代的城市大事件營銷效應:基于空間生產視角  

114.我國高校圖書館營銷現狀調查及分析 

115.IFLA圖書館國際營銷獎及其背后的營銷理念 

116.營銷刺激、心理反應與有機蔬菜消費者購買意愿和行為——基于有序Logistic回歸模型的實證分析

117.感性消費時代的企業色彩營銷策略

118.淺析我國保險網絡營銷的問題與對策

119.營銷策略對品牌忠誠的影響:顧客感知價值的中介作用

120.體驗營銷研究前沿評介