發布時間：2022-07-13 09:29:31
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇大數據背景下網絡營銷論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一、何為大數據
(一)大數據的4V特性
大數據的特點可以用四個“V”來形容:一是Volume數量大，數字數量增長迅速。隨著科技的進步，人類產生和存儲的數量呈爆發式增長，據權威部門統計，世界數據總量的90%都是近幾年積累的數字數據，這些數字數據主要來自于分布在世界各地的傳感器所產生的數據、社交網絡的數據、移動電子設備數據和RFID射頻技術所獲取的數據等。預計到2015年全世界將有超過8萬億GB的數據量。二是Variety數據種類繁多。數據類型不僅包括聲音、視頻、圖片，還有GPS數據、監控數據等，數據類型以非結構化數據為主，約占數據總量的85%左右。三是Velocity信息處理速度快。如果按每分鐘來計算，騰訊空間有14萬張照片上傳;新浪微博有9．5萬條微博發送;百度搜索引擎有70TB數據需要處理，互聯網上每分鐘都會產生大量的數據，大數據處理技術需要在一秒鐘之內完成歸類、分析、存儲等一連串的處理動作。四是Value價值高但價值密度低。以一段幾分鐘的視頻為例，其中有價值的信息可能只占其中的一兩秒鐘，如何從海量的數據中提取有價值的信息，對大數據處理技術提出了新的挑戰。
(二)大數據應用技術
大數據技術就是快速、準確的在各種類型的數據中獲取有價值信息的技術，由“大數據”帶來“大科技”、“大利潤”，這正是大數據分析的真正意義。簡單的說，大數據的應用分析過程先從數據源中對數據進行采集、過濾和核實，然后利用數據倉庫對數據進行分類存儲和集成，接下來通過數據挖掘技術找出數據間的規律和相互關聯，最后通過參數建立數據模型用于應用開發的決策支持，整個過程是一個反復精煉、不斷提純的過程。在處理模式上，大數據技術從傳統的數據庫集群演進到基于云計算MapReduce的大規模并行處理架構，實現任務的分解處理和結果合并，從而實現對可處理數據規模的無限擴展。與傳統的數據庫集群處理模式相比，基于MapReduce的大數據處理技術不僅對硬件需求低，可以實現跨平臺擴展，而且還支持復雜數據的處理，包括占整個數字數據總量85%的非結構化數據。
二、基于大數據的網絡營銷模式
(一)基于大數據的DSP(Demand-SidePlatform)網絡廣告模式
早在2012年DSP廣告模式進入中國以前，國內的門戶網站聯合一些廣告公司也做過精準廣告投放的嘗試，主要是通過cookies程序對網站用戶的瀏覽記錄進行監控，然后向用戶有針對性的投放廣告，但是這種做法掌握的用戶有效信息相對較少且對信息的處理速度較慢，無法真正的實現精準廣告投放。與傳統的廣告模式相比，DSP網絡廣告模式具有三個優秀競爭力:一是強大的數據獲取和處理能力;二是RTB(RealTimeBidding)實時競價系統，對每個曝光的廣告展示予以實時競價和監控;三是可以實現跨平臺、跨終端的數據整合。通過對各種渠道收集的用戶信息進行整合，再對這些數據進行分析和挖掘，DSP平臺會迅速描繪出不同廣告位瀏覽用戶的“多維畫像”，在找到屬于自己的目標受眾后，廣告主就會對這些廣告位進行競價，真正實現“特別的廣告”給“特別的你”的“一對一”營銷。
(二)基于大數據的個性化推薦系統
隨著我國電子商務的發展，消費者在享受著網絡購物低成本、便捷性的同時，也面臨著一些困擾。一方面，大型電子商務平臺如淘寶網、京東商城中琳瑯滿目的商品和復雜的網站結構讓消費者無法順利找到自己所需要的產品，消費者只有在不斷的選擇比較和查看評價中做出痛苦的抉擇;另一方面，商城里“有限”的客服人員無法滿足“無限”顧客人數的需求，不能實現全程導購的“一對一”服務。如果后臺能快速的對消費者行為的海量數據進行分析，推薦給消費者最需要、最適合的產品，這將極大地提高用戶的購物體驗。在這方面，團購網站糯米網做了很好的嘗試，通過糯米賬號和QQ賬號的綁定，糯米網不僅獲得了用戶的屬性信息和社交信息，還結合了移動終端的GPS定位系統，通過大數據分析技術向用戶推薦所在位置附近的美食團購，極大地滿足了“吃貨”們個性化的體驗。
(三)基于大數據的關聯銷售分析
在美國的沃爾瑪超市里，發生過這樣一件有趣的事情:超市營業員發現，把啤酒和尿布擺放在一起時，啤酒的銷量會大大增加。原來美國媽媽們的大多數時間都留在家里照顧孩子，為孩子買尿布的任務自然就落到了父親們的頭上，而美國爸爸們在給孩子采購尿布時看到旁邊的貨架上擺放著他們喜歡的啤酒，都會順帶幾瓶來犒勞自己。在大數據時代，通過數據挖掘技術的的協同過濾，系統就可以計算出哪兩件商品經常會出現在同一張銀行小票里或是同一個購物車里，我們就可以將這兩件商品擺放在一起進行交叉銷售，從而提高彼此的銷量。同時，通過數據挖掘技術的關聯算法，系統還可以從用戶的購買行為里發現多種需求，從而向其做出相似但不同類的產品推薦。
(四)基于大數據的社會化網絡營銷
社會化營銷是指利用社會化網絡如論壇、社區、微博、微信等網絡平臺來進行品牌推廣的一種營銷方式。社會化的人離不開“圈子”這個概念，正所謂“物以類聚，人以群分”，社會化營銷的最大優勢就在于目標客戶依不同的興趣自主結成各自的“圈子”，很容易按照“圈子”來對客戶進行細分，如QQ好友圈、百度貼吧、微信朋友圈甚至國外的Facebook、Twitter等，基于大數據技術對這些圈子中的評價、討論信息進行分析挖掘，廣告主可以對受眾群體和社會化網絡傳播媒介有更全面的了解。如在2013年北京車展期間，主辦方通過對論壇、微信和微博等社會化媒體的關注，經過7x24小時日均30億條的數據處理量，監測163077個單頁面，記錄195，429，087次網絡行為，通過對這些數據的挖掘和分析，向我們揭示了價格、車型、銷售、品牌、配置等一系列關鍵信息，真正以“大數據”來解讀當下撲朔迷離的車市。
(五)基于大數據的搜索引擎營銷
搜索引擎是企業網站推廣和產品促銷的主要工具，同時也是企業開展網絡營銷的重要陣地。通過搜索引擎獲取的數據不僅及時準確，而且樣本基數較大，幾乎覆蓋了全部網民，其普遍性和客觀性比普通數據更具優勢。利用大數據技術在搜索引擎上進行營銷，一方面企業可以對用戶在網絡中留下的搜索痕跡進行整合，將所有搜索關鍵詞進行排序，結合當下火熱的關鍵詞對企業網頁的關鍵詞進行重新設定，以提升企業網站和產品在搜索引擎上的排名;另一方面企業還可以通過數據分析關鍵詞是否相關及相關程度有多高，進一步分析用戶在進行消費之前所關注的東西，從而進行消費需求預測等。
三、突破大數據的營銷局限性
(一)大數據的信息安全問題是目前計算機行業所面臨的巨大挑戰
大數據技術的安全隱患主要來自于以下三個方面:首先，大數據技術所處理的數據都是非結構化數據，使得傳統的面向結構化存儲的應用程序和數據保護機制無法滿足大數據技術的要求;其次，大數據技術所處理的海量的、更復雜、更敏感的數據聚集在一起，使得這些數據極易成為網絡攻擊者的目標;最后，大數據具有價值密度低的特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，這給安全服務的分析工作帶來很大困難。目前，大數據技術正處于早期階段，企業在構建的時候一定要考慮到信息安全問題，只有重視了網絡安全，才能將可能出現的損失降到最低。
(二)用戶的隱私保護問題一直是大數據應用過程中的焦點
隨著企業對數據資產的重視，很多網站的程序都會自動記錄下用戶的瀏覽記錄、查詢歷史及習慣愛好等信息，企業根據用戶的這些行為數據來發現新的商機、創造新的價值，這一行為本無可厚非，因為程序在跟蹤用戶行為的過程中所監測到的用戶是匿名的，并沒有具體到某個人，因此并不涉及到對用戶隱私侵犯的問題，但隨著企業對用戶信息收集范圍的擴大以及一些專業數據分析機構的跨平臺信息整合，企業就會接觸到一些關于用戶個人屬性的信息，如姓名、年齡、工作單位等，當把這些個人屬性信息和網站對用戶的跟蹤監測行為結合到一起時，企業就會清楚的掌握某人個查看了哪些網頁，購買了哪些物品，這必然會侵犯到用戶的個人隱私。因此如何實施隱私保護是大數據網絡營銷面臨的一個重大挑戰，該挑戰不僅僅局限于技術上，更多的是出于企業誠信建立的隱私保護制度和法律層面上的措施。
(三)大數據技術只有經過持續的積累和跨平臺、跨終端的整合后才能發揮其真正的價值
大數據并不是一件一勞永逸的事情，它是一個不斷變化的過程，需要我們不斷的適應其中的變化，只有經過持續的積累和深入的調整，大數據技術才能發揮其真正的價值。另外，大數據技術也是一個跨平臺、跨媒體、跨終端的深入整合過程，如何對大量的不同渠道和維度的數據加以有效管理和分析始終是大數據時代需要精益求精的方向。經過多年的數據積累，各個互聯網平臺都具有了獨特的優勢，如百度主要是搜索數據，阿里集團主要是交易數據和信用數據，騰訊主要是用戶關系數據，如能從跨平臺、跨終端進行數據整合和分析，大數據技術必然能發揮更大的價值。
四、結語
在當前的互聯網商業界，“大數據”已成為炙手可熱的產業領域，借助大數據的價值與功能，網絡營銷企業將獲得更大、更好的發展空間。同時，我們也應看到大數據技術是一把雙刃劍，對于企業的信息安全、隱私保護、數據處理等方面提出了新的要求，為了能更好的發揮大數據的價值，從政府層面來講，應當加大大數據基礎設施的建設，促進大數據分析與應用技術的產業化發展;從企業層面，儲備好相關的技術人才，提高企業內部的整合能力。相信在不久的將來，大數據技術必將成為智慧營銷的關鍵，從而帶動企業網絡營銷領域的發展和革新。
作者：張艷紅 單位：廈門城市職業學院商貿系
隨著網絡經濟的飛速發展，特別是基于互聯網技術的大數據時代的來臨，網絡營銷及其相關電子商務市場得到空前發展，面對海量的交易數據，如何實現商家與客戶之間個性化的高效溝通，這成為新型電子商務市場中必須思考的課題。伴隨著網絡營銷領域本身的大數字化形成與發展，大數據營銷將賦予電子商務中網絡營銷一個全新的推動力，作為電商企業，不能再簡單地依靠傳統營銷的經驗進行決策了，而替代的是如何更加精準地找到客戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加銷售利潤，并及時對銷售市場細分，實時地整合客戶信息，實現與客戶一對一互動，可以說，大數據營銷是大數據背景下一種新型的網絡營銷新模式，它是“大數據時代”市場營銷的主流營銷模式。
一、網絡營銷的基本模式及存在的主要問題
網絡營銷：（Online－Marketing）指在虛擬的計算機空間，以電子技術為基礎，以計算機網絡為媒介和交易手段，實現相關的網絡市場信息調研、網絡新產品開發、網絡促銷、網絡分銷、網絡售后服務等。目前網絡營銷模式分析包括E－mail營銷、搜索引擎營銷、博客營銷、微博營銷、病毒性營銷等方式。
（1）E－mail營銷：
也即電子郵件營銷，是通過電子郵件的方式向客戶傳遞有價值商品信息的一種網絡營銷手段。電商企業可通過E－mail直接與目標顧客建立溝通渠道，向其直接傳達相關信息，并用以促進銷售并實現發送電子廣告、產品信息、銷售信息、市場調查、市場推廣活動信息等。
（2）搜索引擎營銷：
通常簡稱為SEM，其基本思想是讓客戶發現信息，通過搜索引擎進入網站、網頁，并進一步了解所需要的信息，其主要方法包括搜索引擎優化（SEO）、付費排名以及付費收錄等。
（3）博客營銷：
是通過博客網站或博客論壇服務于博客作者和瀏覽者，利用博客作者個人的知識、興趣和生活體驗等傳播商品信息的營銷活動。
（4）微博營銷：
是指通過微博平臺為商家或個人等創造價值而執行的一種營銷方式，也是指商家或個人通過微博平臺發現并滿足客戶的各類需求的商業行為營銷方式。
（5）病毒性營銷：
是一種常用的網絡營銷方法，常用于進行網站推廣、品牌推廣等。它通常通過客戶的社會人際網絡，利用快速復制的方式傳向數以千計、數以百萬計的受眾提供有價值的產品或服務。病毒式營銷已經成為網絡營銷最為獨特的手段，被越來越多的商家和網站成功利用。面對互聯網中海量的商品信息、客戶信息、消費者信息，這使得目前的網絡營銷模式也存在一些問題，主要表現如下。
（1）在操作實踐中，網絡營銷決策中過度依賴過去的經驗，缺乏對顧客與消費市場深入了解，這使決策往往具有較大盲目性，并且，相關的營銷效果難以量化，成本難以控制。
（2）在E－mail營銷中，只是依賴郵件的數量和龐大的目標客戶群達到營銷目的，而忽視了對郵件客戶的喜好、生活習慣、消費行為等進行數據分析，這樣會導致對客戶做出誤判斷，從而會喪失大量潛在客戶及其相關購買意愿機會。
（3）若營銷過程中應用郵件營銷、微博、微信營銷，表現為只是一種單向溝通方式，沒有和客戶建立雙向協同的關系，這難以實現產品和客戶產品的精確營銷。而事實上，在以客戶為中心的今天，更加需要個性化、精確的產品定位與服務，需要將產品和服務在合適的時間與地點傳送給合適的人，這是目前的網絡營銷模式難以保障和達到的。
（4）在營銷管理中，缺乏對龐大的客戶相關數據的挖掘和分析，獲取客戶數據方式相對較為被動，缺乏利用互聯網技術獲取客戶數據，這使得電商企業只能借助于第三方機構獲取相關客戶數據，難以較客觀地分析出客戶的真實意圖和需求。
二、網絡營銷模式對大數據分析的需求
所謂大數據（BigData），又稱巨量資料，是指通過新型處理模式取得具有更強的決策力、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產。引入大數據分析將會有效解決難以精確營銷的問題。網絡營銷模式對大數據分析形成客觀需求。在傳統的商務運營管理中，由于商務數據是零散和分散的，原來的商務模式已經難以適應復雜的營銷數據環境。在大數據時代，我們可通過對大數據分析，實現對真正有價值的數據進行采集，并充分應用這些數據，借助于大數據分析技術和策略對這些數據進行高效深入的分析，獲得高價值的客戶信息，進行精準高效的客戶定位，實現營銷價值，還可以節省交易成本。隨著社會經濟的發展和個人收入的增加，人們更加強調個性化的交易需求，特別是隨著互聯網技術的飛速發展，建立在互聯網基礎上的電子商務技術可以更加實時的為商家和客戶訪問提供實時的網站搜索、收集與整理，這可以幫助更好地為客戶服務，并促成購買行為形成。在目前，隨著人工智能、模式識別技術的發展，信息系統和決策科學促進廣泛的分析方法和工具，包括數據挖掘、客戶行為模型、決策支持等，為大數據分析的廣泛應用提供了可靠的技術支撐。
三、在大數據背景下的網絡營銷模式方式分析
大數據營銷又稱數據驅動型營銷，主要是以驅動客戶高效參與，實現一對一的時效精確營銷為目標，通過搜集、分析、執行從大數據處理所得到的結果，并以此描述客戶參與，優化營銷和評估內部責任的過程，其網絡營銷模式推動并產生了新型的管理方式，主要表現為：
（1）整合營銷管理：
即在網絡營銷中，將相關數據、業務流程、人力資源、交易渠道和技術等進行合并和簡化，并進行數據庫集成，形成全部營銷資源數據庫的網絡共享。這種方式實時地整合各類交易數據，并在第一時間提供給商家與客戶，在商家與客戶之間建立實時溝通的橋梁。
（2）市場運營管理：
大數據營銷需要一個含系統規劃管理，并具有市場運營執行力的結構框架。而在運營管理中，通過對大數據統計分析，可動態實現市場調查、分析與管理，為市場運營管理提供了可靠的動態信息源。
（3）客戶互動管理：
大數據營銷通過互聯網、移動終端、社交網絡等多元化的模式實現客戶信息管理，利用先進的分析方法和營銷溝通特點，與客戶形成良性的互動管理，并最終使客戶和商家之間建立更有益、更滿意、更長久的雙向互動關系。
（4）數字信息與數字營銷：
數字信息涵蓋了所有靠互聯網技術實現的營銷方式，數字營銷則是一種依靠高科技的、雙向的營銷方法，它們為預測客戶需求、建立商家與客戶之間動態交易信息，實現并提供了可靠的數字信息平臺，為商家與客戶提供了更多互動機會。
四、結語
隨著大數據時代的到來，特別是internet技術的飛速發展，電子商務交易可通過對大數據分析，應用相關的數據挖掘工具，實現對有價值的商務數據進行采集，并借助于大數據分析技術和策略進行精準高效的客戶定位，從而更好地推動實現網絡營銷模式的更新與發展，以適應現代新型商務活動的需求。
作者：玄文啟 單位：云南財經大學信息學院
一、前言
目前易傳媒大平臺和新引擎MediaV開發的營銷工具Adviva[1]每天都在對超過4萬個在線電子商務訂單提供全程營銷觀測和效果優化決策，這些不斷更新的數據成為了網絡營銷的重要指導原則。包含在營銷背后的主要是對Adviva背后的大數據計算。社交媒體數據[2]也成為了網絡營銷的重要組成部分，尤其在碎片化[3]網絡環境下，如何通過大數據來對數據進行整合，從碎片的大量碎數據中挖掘出更多有價值的內容。而基于大數據技術上的創新，會使得未來的網絡營銷更貼近于受眾消費者，廣告出現的時間更合理，廣告的形式和內容也更容易被受眾接受。
二、大數據與網絡營銷基本概念
根據中文互聯網數據研究資訊中心的定義：大數據[4][5]是指那些用現代常規處理技術不能處理的海量數據，這些數據將成為傳統計算可望而不可及的無用資源。大數據的數據量隨著時間時時刻刻在不斷增長，預計到2020年，每年都將產生35ZB的大數據。IBM給大數據定義為4V，分別為數量巨大、種類多樣、速度大及具有極大的價值。在網絡營銷中，其實大部分的企業根本不缺少數據，而是數據太多了難以處理。企業需要統計客戶、市場、銷售及服務信息，如果將這些數據綜合起來，毫無疑問會是個規模巨大的數據，如何利用這些大量的客戶數據、市場數據、銷售數據及其服務數據等等將成為一個巨大的挑戰。現代網絡營銷技術則需要借助這些數據進行各種數據整合，最后得出一整套有益的大數據營銷解決方案。如果作為一個超市的經營者，只要超市的POS機在工作，就會有大量的數據流入經營者的服務器[6]。在美國沃爾瑪商場里面，某位收銀員掃描完顧客購買的商品后，收銀員的電腦上會顯示一些“隱形信息”，然后會根據這些“隱形信息”向顧客友好的提醒：“我們商場剛進了一批全新口味的小蘇打餅干，奶酪等幾種佐酒小菜在H3貨架，如果您需要可以去選購。”顧客也許會很驚訝的說“我正需要找這些，現在先去看看”其實收銀員在掃描顧客所購買的貨品時，已經將顧客購買好的啤酒，紅酒，沙拉等信息輸入了信息系統，而購買這些貨品的人群，80％都需要購買佐酒小菜和佐料，所以就有了剛開始收銀員的“顧問型營銷”。而讓收銀員如此“神奇”的原因是沃爾瑪公司修建的數據庫，這個數據庫是通過衛星與全球賣場實時連通的企業級大數據庫。同樣阿里巴巴作為中國電商業的航母，它也已經利用大數據進行了具體的服務。比如在淘寶平臺上，商家可以利用淘寶魔方了解在整個行業中所品牌的銷售狀況，商場排名和消費者行為等等，并且能根據這些數據來做出經營調整。
三、基于大數據的網絡營銷模型
為了將大數據運用到網絡營銷中，可以將大數據源等信息組合在一起，做一個基于大數據的網絡營銷模型。在基于大數據的網絡營銷模型上，首先收集日志信息，論壇信息，微博信息，社會網絡信息，交易信息等數據。然后將這些大數據源放入網絡營銷模型中，用算法庫的方法歸類，比如：聚類算法，關聯算法，分類器。再用大數據計算方式計算（MapReduce并行計算框架），進行計算分析數據。最后基于這些大數據中提取的信息，將其運用在網絡營銷中，比如：基于大數據的商品關聯挖掘營銷、基于大數據的商品地理營銷、基于大數據的社會網絡營銷、基于大數據的用戶行為分析營銷、基于大數據的個性化推薦營銷及其基于現代通信工具的大數據分析營銷。
四、基于大數據的網絡營銷對策
（一）基于大數據的商品關聯挖掘營銷
網絡營銷中的經典案例———啤酒與尿布。當啤酒和尿布擺在一起時，會使尿布和啤酒的銷量大幅上升。超市經營者是發現了這兩者之間的關系后，再探究原因的。因為美國婦女很多都是家庭主婦，他們一般不自己出門采購，而是讓丈夫下班回家后順路去超市給孩子買尿布。同時美國人又愛喝啤酒，于是買尿布的時候就順便買了啤酒，這樣使得尿片與啤酒形成了關聯。因此，大數據挖掘的基礎是發現各個數據之間的關聯、關系。在大數據環境中單獨的碎片數據再多也難以實現其價值。所以推及到中國企業運用的時候，要對原有數據進行分析，建立起各個數據之間的聯系，把各個方面的數據打通，比如在手機號碼，住址等方面尋找聯系。
（二）基于大數據的商品地理營銷
分析網站交易數據，通過地理位置分析每個地方的人的愛好。如武漢人喜歡吃牛肉而浙江人喜歡吃螃蟹，再針對這兩個省的人采取不同的商品銷售方式。比如：淘寶網在2011年的《淘寶2011網購文胸調查》[7]調查顯示,北方的文胸銷量明顯高于南方，其中新疆的文胸銷量最好。由于北方人普遍高大，對文胸的需求也更為明顯。不同的地方對文胸的尺寸也是明顯不一樣。總體來說，北方對B與C罩杯的文胸需求量大，而南方則對A罩杯的文胸的需求量大。通過對于文胸的一個購買分析可以看出，不同地域對于不同商品的銷售是有直接影響的。通過該報告也可以得出北方人比南方人要高大，從而對商品的需求側重不一樣。其實通過對商品交易的大數據的分析也可以看出中國女人普遍使用B、C及D罩杯，相對于歐美等國家來說，我國對文胸的需求偏向小型。所以國際文胸大品牌在進行商品銷售時候，中國的尺寸也將主要集中在中小號型商品中。或許是南方人的平均胸部要比北方人略小，南方人對豐胸產品的需求也更為強烈。淘寶網同時的豐胸產品銷售數據顯示，豐胸產品在全國所有省份中，廣東、江蘇和浙江三省對豐胸產品的需求最大。這一結果也體現了南方省份的女孩相對來說對豐胸的渴望程度要大于北方。這些結論的得出屬于一種典型的大數據分析，其結論對商品地理營銷具有重要的意義，它將直接指導著文胸這種商品針對不同地域的物流調度等一系列營銷問題。
（三）基于大數據的社會網絡營銷
人人網絡的朋友圈子、QQ的好友圈子及國外的Facebook，Twitter等，進行相應的社會網絡營銷。比如人人網的朋友圈子營銷，2010年蒙牛酸酸乳結合人人網的網絡資源和現實的明星資源，在各高校展開了“酸酸乳———音樂夢想學院”活動，在鼓勵年輕人追逐自己夢想的同時，提倡他們喝蒙牛牛奶，享受品質生活。同樣，今年小米公司的紅米手機，QQ認證空間在QQ好友里面的轉發和傳播，也讓紅米手機的銷量遠好于預期情況。還有社會網絡營銷的微博營銷，在去年的“凡客體”大受追捧的同時，也讓人感受到了微博營銷的潛力。這些看似無心的舉動，其實正是主辦方基于大數據，對受眾群體和社會化網絡傳播媒介的了解，比如：蒙牛的年輕，夢想，牛奶的品質生活很符合年輕人的口味。還有因為紅米手機的價格不高，所以紅米的定位在二三線城市消費者，而QQ空間在這個群體里有著很大的用戶粘度。還有“凡客體”的火熱，也是歸功于微博的時效傳播與個性化追求。
（四）基于大數據的用戶行為分析營銷
分析用戶的歷史行為和習慣，進行相應的營銷。比如蘇寧云商在收購PPTV后，蘇寧自主研發的社交工具———云信。云信具有一定的分析能力，它能夠將購買者的購買行為及其歷史記錄進行建模，并做一定的分析，為以后的有針對性的網絡營銷提供基礎。并且這能通過基本的社交興趣劃分，找到企業所需要的潛在用戶對潛在用戶投放商品廣告，這樣可以大大提高廣告投放的轉化率。比如在“搜索行為”上，用戶很多時候是直接表達自己的意圖，比如“離湖北經濟學院最近的咖啡店在哪里？”蘇寧就可以將商品“標簽化”來吸引顧客。云信還可以基于用戶海量的評論，進行分析和挖掘進而理解用戶的意圖。
（五）基于大數據的個性化推薦營銷
大數據時代，數據來源于多媒體，廣告從平面廣告向聲光電等技術融合的新媒體發展，很多在身邊的例子都可以佐證。比如現在微信，QQ，微博“查看附近的人”，有很多從事相關方面的營銷，各種社會媒體已經成為網絡營銷的主戰場。在社交媒體中，很多社區，論壇，微博等社交平臺上，用戶根據自己的興趣愛好建立自己的社交圈和群。在自己的小圈子里，用戶可以自己消息，這些產生的信息資源對廣告企業來說洞察消費者心理尤為重要。個性化營銷已經成為網絡銷售的極其重要的組成部分，越來越多的商業分析工具通過各種個性化推薦算法實施有針對性的個性化營銷。
（六）基于現代通信工具的大數據分析營銷
比如淘寶的量子恒道統計。量子恒道統計包括兩方面，一方面是量子恒道網站統計，一方面是量子恒道店鋪統計。量子恒道網站統計主要為個人站長、個人博主、網站管理者、第三方統計等用戶進行流量監控、數據分析。通過這些數據分析發現用戶訪問網站的規律，并做出相應的網絡營銷策略。而量子恒道的店鋪統計，是為淘寶旺鋪設計的店鋪數據統計系統。通過統計訪問店鋪的用戶行為和特點，了解用戶喜好，為店鋪推廣商品展示提供充分的數據證據。同樣微信營銷在現代通信工具營銷中也越來越重要，常用的做法有：1.通過網站，微博，或者各種線下廣告讓用戶掃描微信二維碼。2.查看附近的人，發掘在附近人的興趣愛好，生活習慣等，尋找目標客戶群體。
五、基于大數據的微博營銷案例分析
現在微博的火熱也極大地促進了微博營銷的發展，微博上很多有共同愛好的用戶都聚集在一個固定的圈子里，所以將廣告數據等在各個圈子之間擴散開就顯得很重要了。（如圖2所示）一個小圓代表一個用戶，紅色的小圓代表微博“大V用戶”，綠色的小圓代表“優秀數據洞用戶”，藍色的小圓代表“既是大V也是優秀數據洞的用戶”。比如在體育明星圈子里，某個“大V”的言論會通過各種途徑在體育明星圈子里面傳遞，如果要推廣某種體育健身器材，在這個體育明星圈“大V”上做廣告，就會收到很好的效果。但是如果想讓這個廣告傳遞至作家圈子里面，就需要連接這兩個圈子的“優秀結構洞用戶”了，體育明星圈子里的某個“優秀結構洞用戶”和作家圈子里面的“優秀結構洞用戶”相聯系，可以是網絡營銷廣告投入到作家圈子。還有種情況，就是有一些不在固定某個圈子的“優秀結構洞用戶”，可以起到橋梁作用，將網絡廣告傳遞至計算機科學家圈子里面某個“既是大V、也起到優秀結構洞的用戶”上，然后再在這個圈子里面傳遞，同理可以通過“優秀結構洞用戶”將廣告數據等傳遞至電子商務師圈子里。大數據是繼能源和石油之后國家最大的戰略資源。大數據已經影響到了網絡營銷的方方面面。如果電商企業提前掌握了基于大數據的技術，那么在尋找潛在客戶，減少銷售時間和提高交易成功率方面會得到顯著的提升。同時精確化的網絡營銷既可以減少企業的廣告投入，又可以使廣告商節省資源獲得更多的利潤。大數據已經在人們的日常生活中扮演著越來越重要的角色，基于大數據的網絡營銷已經變得十分重要，為了有效的利用大數據，未來的研究方向應該集中在：1.網絡營銷大數據處理能力研究。由于數據的巨大，如何處理海量的大數據是目前計算機行業面臨的一個巨大挑戰。2.大數據網絡營銷中隱私保護問題的研究。很多瀏覽器都會記錄下用戶的習慣及其愛好，企業根據消費者的這些行為數據來發現新的商機，創造價值。這是對用戶隱私的一大挑戰，而且重要的是很多數據包含有用戶的真實信息。因此如何實施隱私保護是大數據營銷面臨的一個重大挑戰，該挑戰不僅僅限于技術上，更多的是法律上的一些措施。
作者：高源張桂剛工作單位：湖北經濟學院信息管理學院
