篇一：大数据与精准营销研究综述
大数据与精准营销研究综述
摘要：随着互联网的日益普及， 人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。
关键词： 大数据； 精准营销； 精准营销模式
一、大数据研究现状
1.大数据起源与兴起
1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约， “大数据”的概念并没有得到人们的重视。
2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。
2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的E.D.Lazowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium） 发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算： 商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略； 国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。 同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术； 11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。 大数据在产业界逐渐形成燎原之势。
目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。 世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。 2012 年3 月，
美国奥巴马政府投资两亿美元启动“大数据研究和发展计划”，致力于提高从大型复杂数据集中提取知识和观点的能力，并服务于能源、健康、金融和信息技术等领域的高科技企业； 2012年4 月，英国、美国、德国、芬兰和澳大利亚研究者联合推出“世界大数据周”活动，旨在促使政府制定战略性的大数据措施； 7 月，日本推出“新ICT 战略研究计划”，其中重点关注“大数据应用”同时，大数据也已引起学术界的广泛研究兴趣。2008 年和2011 年，《Nature》与《Science》杂志分别出版专刊《Big Data： Science in the Petabyte Era》和《Dealing with Data》，从互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面讨论大数据处理和应用专题。
2．大数据的定义与特征
对于大数据的概念，企业和学术界目前尚未形成公认的准确定义。 维基百科将大数据定义为“无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”； 权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题”； 美国国家科学基金会（NSF） 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。 尽管存在不同的表述，但一个普遍的观点是，大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承，但其在数据体量、数据复杂性和产生速度三个方面均大大超出了传统的数据形态，也超出了现有技术手段的处理能力，并带来了巨大的产业创新的机遇。
IBM公司把大数据的特征概括成三个“V”：规模（Volume）、快速（Velocity）和多样（Variety），但是更多的人则将其概括为四个“V”，即规模（volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（value）。
（1）规模（Volume）。大数据首先是必须具有海量数据，但是究竟多大体量才叫海量，人们并没有一个确定的数字。有人认为应该达到TB数量级，一般在10TB规模左右。但在实际应用中，很多用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
（2）多样性（Variety）。这是大数据概念区别于从前有关数据管理的一个重要特征，传统的数据管理主要是针对结构化数据分析利用，其应用技术而大数据则更加强调对于半结构化和非结构化数据的分析和应用。
（3）快速（Velocity）。在当前常规的信息安全产品中，特别是具有代表性的检测响应类产品技术中，大量采用实时监测，而“实时”就意味着快速。在当前带宽越来越大、系统越来越复杂采集的数据越来越多的同时，安全检测对于事件响应的及时性要求并没有减
弱。另外，“实时”还包含着一种内在的含义：主要根据当前的数据做出分析判断。
（4）价值（Value）。数据是物理世界的数字反映，价值上数据不同于数字，数据背后是有对象的，而这些对象是有属主的、有立场的、有价值归属的、主观的。大数据的体量很大，所蕴含的价值总量也会是客观的，但是平均到单条信息的价值却很低，即价值密度很低。
3．大数据的关键技术
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。而大数据环境下，数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性，需要依靠并行计算提升数据处理速度。而传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，难以保证其可用性和扩展性。
另一方面，传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求，需要一种新的技术理论和方法。
3.1数据挖掘
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用信息和知识的过程。目前广为接受的一种处理模型是Fayyad 等人设计的多处理阶段模型。
3.2数据分析
在相关技术中，比较具有代表性的是Apache 软件基金会开发的Hadoop，以MapReduce 和Hadoop 为代表的非关系数据分析技术，凭借其适合非结构处理、大规模并行处理和简单易用等优势，在互联网搜索和其他大数据分析技术领域取得重大进展，成为主流技术。
4．大数据相关产业发展
按照信息处理环节，大数据可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化及产业应用等六个环节，由于尚属发展初期，其中的每个产业环节都包含着不少的企业，其市场发展情况如下。
（l）数据采集。Google、CISCO这些传统的IT公司早已经开始部署数据收集的工作。在中国，淘宝、腾讯、百度等公司已经收集并存储大量的用户习惯及用户消费行为数据。德勤预计，在未来，会有更为专业的数据收集公司针对各行业的特定需求，专门设计行业数据收集系统。
（2）数据清理。当大量庞杂无序的数据收集之后，如何将有用的数据筛选出来，完成数据的清理工作并传递到下一环节，这是随着大数据产业分工的不断细化而需求越来越高的环节。除了Intel等老牌IT企业，Teradata、Informatica等专业的数据处理公司呈现了更大的活力。在中国，华傲数据等类似厂商也开始不断涌现。德勤预计，在未来，将会有大量的公司专注于数据清理。
（3）数据存储及管理。数据的存储、管理是数据处理的两个细分环节。这两个细分环节之间的关系极为紧密。数据管理的方式决定了数据的存储格式，而数据如何存储又限制了数据分析的深度和广度。由于相关性极高，通常由一个厂商统筹设计这两个细分环节将更为有效。从厂商占位角度来分析，IBM、Oracle等老牌的数据存储提供商有明显的既有优势，他们在原有的存储业务之上进行相应的深度拓展，轻松占据了较大的市场份额。而Apache Software Foundation等新生公司，以开源的战略汇集了行业专精的智慧，成为大数据发展的领军企业。
（4）数据分析。传统的数据处理公司SAS及SPSS在数据分析方面有明显的优势。然而，基于开源软件基础构架Hadoop的数据分析公司最近几年呈现爆发性增长。例如，成立于2008年的Cloudera公司，帮助企业管理和分析基于开源Hadoop产品的数据。由于能够帮助客户完成定制化的数据分析需求，Cloudera拥有了如ExPedia、摩根大通等大批的知名企业用户，仅仅五年时间，其市值估值已达到7亿美元。
（5）解读。将大数据的分析结果还原为具体的行业问题。SAP、SAS等数据分析公司在其已有的业务之上加人行业知识，成为此环节竞争的佼佼者。同时，因大数据的发展而应运而生的wibidata等专业的数据还原公司也开始蓬勃发展。
（6）展示。这一环节中，大数据真正开始帮助管理实践。通过对数据的分析和具象化，将大数据能够推导出的结论量化计算，同时应用到行业中去。这一环节需要行业专精人员，通过大数据给出的推论，结合行业的具体实践制定出真正能够改变行业现状的计划。
不仅仅是大数据技术行业的发展，大数据的应用也已经在医疗服务、零售业、金融业、制造业、物流、电信等行业广泛展开，并产生了巨大的社会价值和产业空间。麦肯锡评估西方产业数据为例，大数据的有效利用将能使欧洲发达国家政府节省至少1000 亿欧元（ 约1 490 亿美元） 的运作成本； 使美国医疗保健行业降低8%的成本（ 约每年3000 多亿美元） ； 并使得大多数零售商的营业利润率提高60%以上。 据市场调研机构IDC 预测，大数据技术与服务市场将从2010 年的32 亿美元攀升到2015 年的169 亿美元，实现40%的年增长率（ IT与通信产业增长率的7 倍） 近两年来，国内外知名企业（ 如Ebay、
AmazonWal-Mart、淘宝、中国移动和凡客等） 相继推出相应的大数据产品和平台，开展了多种深度商务分析和应用。 例如：通过分析结构化和非结构化数据促进其业务创新和利润增长； 基于机器学习和数据挖掘方法来管理和优化其库存与供应链，并量化评估其定价策略与营销效果； 通过市场分析、竞争分析、客户分析和产品分析以优化经营决策等。
5．大数据的发展与挑战
在大数据时代，我们仍然要面对大数据的各种技术挑战，包括大数据的去冗降噪技术、大数据的新型表示方法、高效率低成本的大数据存储、大数据的有效融合、非结构化和半结构化数据的高效处理、适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境、大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术等等。但我们相信技术能够解决的问题终将不会成为问题，真正制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节。
5.1数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡
任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等一系列管理问题都大大滞后于大数据的发展速度。未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将大大限制大数据的商业应用。
5.2.大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡
大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行得更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊，避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。大数据最具有想象力的发展方向是将不
篇二：市场营销论文范文
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[摘要] 美国前邮政部长，美国百货商店之父，约翰?华纳梅克（John Wanamaker）感叹到：“我在广告上的投资有一半是无用的，但是问题是我不知道是哪一半”。菲利普˙科特勒先生也提到：“促销费用的大部分都打了水漂，仅有1/10的促销活动能得到高于5%的响应率，而这个可怜的数字还在逐年递减”。这是专家对当今市场营销体系及理论缺陷的高度概括，那么在现代信息技术条件新的营销模式--精准营销体系是什么？理论依据是什么？本文拟对以上问题展开讨论。
[关键词] 精准营销 CRM 4C 个性营销 客户价值 客户增殖
60年代初，麦卡锡将营销组合中的众多因素概括为四大要素，即产品、价格、分销、和促销，简称为“4P”，并以此为基础建立了创新的市场营销理论体系。 传统市场营销理论要求企业围绕4P制定营销战略，开展市场营销活动。但是，随着经济的发展，市场营销环境发生了很大变化。一方面，是产品的同质化日益增强，另一方面是消费者的个性化、多样化日益发展，于是美国营销学者劳特明在90年代提出了著名的4C理论，即顾客（consumer）、成本(cost)、便利(convenience)和沟通(communication)。
4C理论认为，对现代企业来讲，重视顾客要甚于重视产品；追求成本要优于追求价格；提供消费者的便利比营销渠道更重要；强调沟通而不仅仅是促销。因此，企业必须从消费者的角度出发，为消费者提供满意的产品和服务，才能在竞争中立于不败之地。
进入21世纪，世界经济的全球化、知识化、信息化、数字化和网络化使世界经济逐步迈向“无国界”的新经济时代。在全球信息技术不断发展和广泛应用的推动下，电子商务已成为众多企业之间、企业与消费者之间进行信息沟通和贸易活动的重要形式与消费者的生活联系越来越密切。这种态势对企业的经营理念和营销方式构成了强大冲击，以网络和信息技术为核心的精准营销体系、在一定程度上将取代传统的营销方式，逐步成为现代企业营销发展的新趋势。
菲利普?科特勒认为：“具体来说，就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动。”
营销是市场经济的产物，营销的目的就是为企业找到市场，通过营销活动为企业带来效益。
我们认为精准营销就是通过现代信息技术手段实现的个性化营销活动，通过市场定量分析的手段（marketing test）、个性化沟通技术(数据库、CRM、现代物流等)等实现企业对效益最大化的追求。
一. 精准营销核心思想
精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路！ 精准营销有三个层面的含义：第一、精准的营销思想，营销的终极追求就是无营销的营销，到达终极思想的过度就是逐步精准。第二、是实施精准的体系保证和手段，而这种手段是可衡量的。第三、就是达到低成本可持续发展的企业目标。 Precision的含义是精确、精密 、可衡量的。Precision marketing比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。
1、精准营销就是通过可量化的精确的市场定位技术（market test ）突破传统
营销定位只能定性的局限；
2、精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求。摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能；
3、精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增殖，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。
4、精准营销借助现代高效广分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。
二、 精准营销的个性化体系
1、精准的市场定位体系
市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。
通过对消费者的消费行为的精准衡量和分析，并建立相应的数据体系，通过数据分析进行客户优选，并通过市场测试验证来区分所做定位是否准确有效。赢家同盟在精准营销的实践中借助自己开发的《Marketing Test》营销测试系统很好的实现了对产品的精准定位。
《Marketing Test》系统采用复合的数字理论模型，在模拟的真实市场环境中得到真实实验数据。数据模型是以求证营销为蓝本设计的，在小的真实市场环境下模拟大规模销售。模拟的市场环境包括：货架实验 网络实验 用户走访 DM模拟等。（有时还可以采用模拟报纸投放来实现）
对一个大规模上市的产品投入很少的测试费用就可以知道上千万投入的效果。这就是精准定位的魅力。
2、与顾客建立个性传播沟通体系
从精准营销的字面上大家就可以看到它采用的不是大众传播，它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式：DM、EDM、直返式广告、电话、短信、网络推广等。这些东西并不新鲜。ＤＭ就是邮件，ＥＤＭ就是网络邮件 。
直返式广告是对传统大众广告的改良。一般的传统广告主要是讲自己的产品怎么好，鼓动大家去什么地方购买。有的也给些打折让利什么的优惠。这需要很大的篇幅去做，需要的广告费当然也不少。而直返式广告主要是宣传一个活动让感兴趣的人参与。
直返式广告的设计核心是活动诱因设计，原则是让我们精准定位的人群对广告感兴趣，设计这部分人群感兴趣的活动，感兴趣的东西达到让他们参与的目的，实现我们下一步一对一的沟通。活动诱因指让特定的客户感兴趣的东西。它更多涉及到消费心理研究、购买行为研究。
3、适合一对一分销的集成销售组织
精准营销的销售组织包括两个核心组成部分： 精准营销颠覆了传统的框架式营销组织架构和渠道限制，它必需有一个全面可靠的物流配送及结算系统，另一个顾客个性沟通主渠道 CALL CENTER。
便捷快速的物流配送体系和可靠的结算体系是制约精准营销的两个主要因素，赢家同盟在精准营销的实践中借助国家邮政网络来实现货物配送及货款结算。 传统营销关心的是市场份额，而精准营销关心的是客户价值和增殖。精准营销的运营核心是CRM。
CALL CENTER是通过网络技术和电话建立起来的实现和顾客一对一沟通的平台：
它的主要职能是处理客户定单、解答客户问题、通过客户关怀来维系客户关系。 精准营销摆脱了传统营销体系对渠道及营销层级框架组组织的过分依赖，实现一对一的分销。
4、提供个性化的产品
与精准的定位和沟通相适应，只有针对不同的消费者、不同的消费需求，设计、制造、提供个性化的产品和服务，才能精准地满足市场需求。
个性化的产品和服务在某种程度上就是定制。以戴尔为例：计算机本身标准化很高，要全方位地满足客户对计算机性能、外观、功能和价格等各方面的综合需求，相对比较容易。通过综合运用先进的供应链管理、流程控制、CALL CENTER、电子商务等多种手段，戴尔能够实现按需生产，即大规模定制。
而对于其它标准化程度不高、客户需求更加复杂，既要实现大规模生产，实现成本最优，又要适应日益差异化的客户需求，就必须有选择地满足能够实现规模和差异化均衡的客户需求。通过精准定位、精准沟通找到并“唤醒”大量的、差异化的需求，通过个性化设计、制造或提供产品、服务，才能最大程度满足有效需求，获得理想的经济效益。
精准的、个性化的产品和服务体系依托的是现代化的生产和流程管理，包括供应链管理、ERP、BPR等。如BMW（宝马）已经实现了按照客户订单来完成整车配置并及时送达的精准生产模式。
5、顾客增殖服务体系
精准营销最后一环就是售后客户保留和增殖服务。对于任何一个企业来说，完美的质量和服务只有在售后阶段才能实现。同时，营销界一般认为，忠诚顾客带来的利润远远高于新顾客。只有通过精准的顾客服务体系，才能留住老顾客，吸引新顾客，达到顾客的链式反应。
三、实现精准营销的核心---CRM
我们经常看到一些小商小贩们在经营中会记个小本子，有顾客名字和购买产品信息，其实这个小本子就是一个原始的CRM。CRM客户关系管理，是伴随着现代信息技术和电子商务的大潮进入我们视野的。
1、CRM是面向客户，关心客户，一切围绕客户为中心来运作的管理体系，它通过一套软件来实现企业的管理思路和管理模式。
2、CRM系统的核心是客户数据的管理 CRM包括：Internet和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能呼叫中心等等。
3、CRM的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程。
4、CRM可以做到：深度开发目标客户，支持公司发展战略，实现会员信息的管理与应用，建立客户为中心的集中式营销管理平台，实现业务与管理规范化，效益最大化。
它的运营有几个主要模块：第一、数据管理：把内部信息与数据接触点管理起来，实现数据的跨区域跨部门的集中管理与共享应用；第二、流程管理：实现相关业务流程管控和自动处理，固化管理流程；第三、智能管理：实现企业分析智能，据此对外为客户提供有效的客户关怀服务，对内为企业提供有效的准确的分析决策依据。
安德逊顾问公司（Anderson Consulting）针对六个产业的研究也显示，若能在客户管理上改进百分之十，十亿美元的企业每年就能增加四至五千万美元的税前收益。简洁的说，由于缺乏有效的客户关怀服务，本来可以花更少成本在忠实客
户上赢得的利润被减少了。
CRM是在顾客数据库基础上运营的，很多人提出数据库营销其实也是CRM。 四，精准营销的理论依据
精准营销应该由以下四个主要理论构成
1、4C理论
４C理论的核心：强调购买一方在市场营销活动中的主动性与积极参与，强调顾客购买的便利性。精准营销为买卖双方创造了得以即时交流的小环境，符合消费者导向、成本低廉、购买的便利以及充分沟通的４C要求，是４C理论的实际应用。
①、精准营销真正贯彻了消费者导向的基本原则。４C理论的核心思想，便是企业的全部行为都要以消费者需求和欲望为基本导向。精准营销作为这一大背景下的产物，强调的仍然是比竞争对手更及时、更有效地了解并传递目标市场上所期待的满足。这样，企业要迅速而准确地掌握市场需求，就必须离消费者越近越好。这是由于，一方面，信息经过多个环节的传播、过滤，必然带来自然失真，这是由知觉的选择性注意、选择性理解、选择性记忆、选择性反馈和选择性接受所决定的；另一方面，由于各环节主体利益的不同， 他们往往出于自身利益的需要而过分夸大或缩小信息，从而带来信息的人为失真。精准营销绕过复杂的中间环节，直接面对消费者，通过各种现代化信息传播工具与消费者进行直接沟通，从而避免了信息的失真，可以比较准确地了解和掌握他们的需求和欲望。②、精准营销降低了消费者的满足成本。精准营销是渠道最短的一种营销方式，由于减少了流转环节，节省了昂贵的店铺租金，使营销成本大为降低，又由于其完善的订货、配送服务系统，使购买的其它成本也相应减少，因而降低了满足成本。
③、精准营销方便了顾客购买。精准营销商经常向顾客提供大量的商品和服务信息，顾客不出家门就能购得所需物品，减少了顾客购物的麻烦，增进了购物的便利性。
④、精准营销实现了与顾客的双向互动沟通。这是精准营销与传统营销最明显的区别之一。
2、让客价值
世界市场学权威、美国西北大学教授菲利普?科特勒在其１９９４年出版的《市场营销管理———分析、规划、执行和控制》中，提出了“让客价值”的新概念。这一概念的提出，是对市场营销理论的又一发展。“让客价值”是指顾客总价值与顾客总成本之间的差额。其中顾客总价值是指顾客购买某一产品或服务所期望获得的一组利益，包括产品价值、服务价值和形象价值等。顾客总成本是指顾客为购买某一产品或服务所支付的货币及所耗费的时间、精力等，包括货币成本、时间成本及精力成本等等。
由于顾客在购买时，总希望把有关成本降至最低，同时又希望从中获得更多的实际利益，因此，总是倾向于选择“让客价值”最大的方式。企业为在竞争中战胜对手，吸引更多的潜在顾客，就必须向顾客提供比竞争对手更多的“让客价值”。
精准营销提高了顾客总价值。精准营销实现了“一对一”的营销，在这种观念指导下，其产品设计充分考虑了消费者需求的个性特征，增强了产品价值的适应性，从而为顾客创造了更大的产品价值。在提供优质产品的同时，精准营销更
注重服务价值的创造，努力向消费者提供周密完善的销售服务，方便顾客购买。另外，精准营销通过一系列的营销活动，努力提升自身形象，培养消费者对企业的偏好与忠诚。
其次，精准营销降低了顾客总成本。消费者购买商品，不仅要考虑商品的价格，而且必须知道有关商品的确切信息，并对商品各方面进行比较，还必须考虑购物环境是否方便等。所以，工商企业为了扩大商品销售，提高自身竞争力，既要考虑商品价格的制定能否被消费者所接受，更要考虑消费者在价格以外的时间与精力的支出。这些支出我们在这里称之为交易费用。它的大小，直接制约交易达成的可能性，从而影响着企业营销效果。因此，降低交易费用也便成为营销方式变革的关键动因。精准营销方式，一方面既缩短了营销渠道，又不占用繁华的商业地段，也不需要庞大的零售商业职工队伍，因而降低了商品的销售成本价格，也就降低了顾客购买的货币成本；另一方面，精准营销通过直接媒体和直接手段及时向消费者传递商品信息，降低了消费者搜寻信息的时间成本与精力成本。另外，在家购物，既节省了时间，又免去了外出购物的种种麻烦，也使这两项成本进一步降低，因而减少了交易费用，扩大了商品销售，成为众多企业乐意采用的营销方式。
3、一对一直接沟通理论
两点之间最短的距离是直线，所以精准营销在和客户的沟通联系上采取了最短的直线距离。
精准营销的线性模式：沟通是直线的，双方向的互动交流过程，它包括三个重要的概念：①既然是历程就有时间性，也就是在一段时间内进行，②而且是有意义的，③同时是互动交流的；沟通的主要元素：情境．参与者．讯息．管道．干扰．回馈
1973年,领导行为理论代表人物、美国行为科学家明茨伯格H.Mintzberg指出“管理工作有10种作用,而沟通和人际关系占3成。”明茨伯格首先创立了经理角色理论,指出“爱用口头交谈方式”和“重视同外界和下属的信息联系”为经理角色六个特点中非常重要的两个特点。直接强化了直接沟通。
从泰勒科学管理初始探索下行沟通开始,管理沟通理论的发展历程主要经历了从研究“行政沟通”,向研究“人际沟通”发展、从以“纵向沟通”研究为主,向以“横向沟通”研究为主,进而向以“网络化沟通”研究为主发展、从以研究“单一的任务沟通”为主,向“全方位的知识共享沟通”研究发展等一系列过程。 20世纪80年代以来,管理思想随世界经济政治的变化发生了重大的转变,管理沟通理论的研究也遇到新的挑战,主要表现信息网络技术在沟通中的应用,学习型组织及知识型企业的建立等等。伴随现代管理理论呈现出的管理理念更加人性化、知识化、管理组织虚拟化、组织结构扁平化、管理手段和设施网络化、管理文化全球化等总体趋势,管理沟通理论也出现了企业流程再造沟通趋势、管理更加柔性化的文化管理沟通趋势、知识管理沟通趋势、网络经济和全球经济一体化的管理沟通的国际化趋势。
篇三：亚马逊的精准营销策略的研究
亚马逊的精准营销策略的研究
摘要
随着互联网的迅速普及，庞大的网名数量为电子商务的发展奠定了良好的客户基础，另外，现代信息技术和相关技术的日渐成熟为电子商务发展奠定了环境和技术基础。在大数据的迅猛发展之下，电子商务企业也开始重视信息分析的重要性，由于原有的营销方法、营销渠道已经不能帮助电子商务企业顺利实现降低成本、增加利润的目标。因此利用大数据云计算等信息手段进行进准营销就成为了电子商务企业的新的营销策略。
关键字：亚马逊、大数据、云计算、智能物流、精准营销
问题的提出
目前，我国的电子商务处于高速发展的阶段，B2C模式已成为我国电子商务的主要模式之一，它凭借信息沟通的充分性、交易手段的灵活性、物流配送的方便快捷、运作方式的低成本高效益等特点展现出了强大的生命力。
精准营销是未来营销的新趋势，对用户分散、市场环境相对不够成熟的B2C电子商务企业来说，精准营销的意义更为重大。精准营销是企业为实现最大化的追求，通过市场定量分析的手段，运用现代信息技术、个性化沟通技术开展营销活动。运用先进的云计算、搜索引擎技术、数据挖掘技术、等技术为支撑，探索如何进行精确的市场定位、充分挖掘消费者心理、如何开展与客户长期的个性化沟通等内容，寻找适应市场发展需要的营销手段和营销策略，以求达到B2C电子商务模式在营销上的可度量、可调控等精准要求，最终实现企业价值最大化，创造一定的经济和社会效益。
研究的现状
亚马逊十分重视科技尤其是信息技术的创新，利用亚马逊总部的数据分析和IT系统等先进的技术手段作为开展精准营销的技术支撑，亚马逊比其他电子商务企业来说有着得天独厚的优势。亚马逊几乎所有的特色服务都是通过应用新技术而创立的，这些技术能够帮助企业做好市场定位、市场分析和营销策略，这对其开展各种有针对性的营销活动有十分重要的作用。
当客户初次进入亚马逊中国的网站购物时需要先注册用户账户并填写用户基本信息，注册成功后，客户在亚马逊上浏览了什么商品、在某一个网站上停留了多少时间等数据都会被记录下来，当客户完成初次购物后，客户信息和购买信息的数据进入亚马逊的数据库。日后只要客户登录亚马逊的客户登录亚马逊的网站，客户相关信息和数据就会不断的被收集起来，亚马逊中国收集到的客户数据不仅是一些简单的个人信息，而是包括了客户的购物习惯、兴趣爱好等更为深层次的数据，不断的更新的客户信息和购物资料丰富了亚马逊的数据库内容。不断增加的客户名单、Email、地址和客户消费历史数据都成了亚马逊中国十分重要的无形财富。通过对这些数据进行科学地分析，为企业开展精准数据营销打下了扎实的基础。
存在的问题
随着互联网的迅速普及，庞大的网名数量为电子商务的发展奠定了良好的客户基础，另外，现代信息技术和相关技术的日渐成熟为电子商务发展奠定了环境和技术基础。因此，进一步扩大市场规模以及如何维护客户关系、提高企业收益是迫切需要解决的问题。传统营销理论的内容包含企业以产品生产为中心组织销售、产品的价格在销售中起决定性作用、促销是企业开展营销的主要手段、销售渠道是营销所依赖的基础方面。在经济飞速发展、市场情况变化万千的当代社会，
传统的营销思想和营销理论已经已经无法继续指导电子商务的营销工作。同时，原有的营销方法、营销渠道已经不能帮助电子商务企业顺利实现降低成本、增加利润的目标。因此，需要不断探索适应市场发展需要的营销理论以指导电子商务的营销策略。
对策分析
1、 云计算
云计算代表未来计算机发展的方向，云计算这种商业计算模型将计算任务分布在大量计算机构成的虚拟计算机资源的集合中，用户通过云计算模型将计算任务分布在大量计算机构成的虚拟计算资源的集合中，用户通过云计算可以按需获取计算力、存储空间和信息服务。亚马逊在电子商务领域最早提供成熟云计算服务，短短几年时间里，云计算服务获得了突飞猛进的发展并产生了巨大的影响力。
通过云计算实现了数据智能化和营销精准化。
（一）数据智能化
在B2C电子商务领域，企业收集和拥有的大量数据成为企业运行和发展的重要资源，通过云计算的应用可以使数据资源成为一种服务，这种服务不但向用户，同时面向企业。使用云计算可以深入挖掘客户数据，从数据中更多了解用户需求和心理，使广告和营销的精准度更高，不断进行的数据挖掘使整个网络变得越来智能。云计算把所有终端设备联合在一起，提供智能化、个性化的服务，从而让用户分享体验越来越个性化的内容。
（二）营销精准化
B2C电子商务企业以云计算为系统技术支持，营销能够实现高度的，准化，通过对巨大数量的消费者信息进行数据统计分析，在分析结果的推导下迅速、准
确的找到目标消费群，摆脱了传统市场定位只能定性却不能定量的局限，从而提供符合消费者及市场寻求的产品、开展各项营销措施，最终达到降低成本、提升营销效果、增加企业利润、扩大品牌效益的目的。
2、 数据挖掘
数据挖掘技术能够将潜在的客户最大限度地识别并细分，从而为其转化为实际客户打好基础。
利用数据挖掘技术实现客户保持，通过对客户的消费记录、沟通回馈进行状态分析，为保留客户和避免客户流失提出相应的策略、建议。
通过数据挖掘技术可以从多个层次提升客户的价值，不但能够预测和分析客户盈利能力的变动情况以有效的把握和增强客户的盈利能力，还支持客户购买行为模式分析，从而向客户提供新产品和更具针对性的服务以及获得实施交叉营销的机会，最终实现购买推荐的提升销售量。
亚马逊在中国实行的是全国配送。比如在哈尔滨的库房有产品存货，云南的客户在网上看到这个产品，对他来说可以在任何地方下单，亚马逊直接配送到客户手上。这样做就可以让全国一、二、三线城市的人们享受到同样的产品和同样的客户体验，亚马逊配备了几大物流系统，像调拨线路，为了在库房之间进行调拨，我们采取智能调拨，还有干线运输、第三方合作运输等。
亚马逊智能化运输调拨系统实行全天侯全程时时监控运输网络。通过大数据的运用改变客户体验。亚马逊通过大数据，让客户真正感受到个性化服务。虽然不是面对面的，但是也可以有很好的客户体验。每个客户只要开始网上购物，页面就是由客户来设计，亚马逊根据客户的点击精确判断客户对哪一类商品感兴趣，
然后对客户感兴趣的商品进行智能化推荐。大数据帮助亚马逊把正确的商品摆在架上。
亚马逊通过大数据的运用，通过调拨和干线运输和最后一公里运输进行智能化管理实现“还未下单货在途”。针对中国市场的特殊性，亚马逊做了一些改变：在二三线城市率先推出了“当日达”服务，在一百个城市推出了“次日达”服务，另外还推出了“定时达”的服务以及在一些城市推出晚间服务。亚马逊还推出了微信订单管家和包裹跟踪服务。
结论与建议
亚马逊所做的电子商务平台服务属于价值链的产品和服务生产环节，并在虚拟价值链的革新中进一步提升了数据整合分析的能力。但从另一个角度上，亚马逊在价值链环节的服务更加全面而深入，从服务提供这一环节延伸到物流运输和售后服务，进一步囊括了价值链的多个环节。因此，在物流方面的创新使亚马逊在价值链上有更大的发展空间。
亚马逊在智能物流方面的革新，与其它的电子商务企业拉开了差距。除了平台服务外，亚马逊还自身承担了物流环节，兼具服务商和物流提供商两个角色，通过为卖家提供高质量的物流服务来拉动客户需求。依托云计算系统和智能物流在仓储运输上的优势，亚马逊将大数据分析和物流有机的结合起来，为提升营销效果和客户满意度提供了便利。
[1] 赵洪涛.传统营销与网络营销比较分析[J].上海:现代商 贸工业出版社,2009 年 20 期: p30-45.
[2] 布拉德·斯通.贝佐斯与亚马逊时代[M].北京:中信出版社, 2014.1: p80-99.
《精准营销论文》出自：百味书屋
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