大数据行业发展趋势分析

大数据行业发展趋势分析客户发展计划与客户发现途径1、客户发展计划客户发展计划是企业通过对一定时期、一定市场区域内客户资源的分析而制定的新客户开发与老客户价值提升计划。其中，老客户价值提升计划指目标市场计划期内增加老客户对本公司产品购买量的计划。客户发展计划涉及客户关系管理全局，用于指导企业客户关系管理的各项活动，应当具备以下特点：一是明确性，明确规定所要达到的目标，不能模棱两可；二是可操作性，各项实施措施必须具体，以便于各部门相关人员执行；三是阶段性，结合企业自身条件、市场需求、市场竞争等因素制定短期、近期与长期计划，实现三者的有机结合；四是可达到性，应当考虑企业自身实际与市场环境实际，使得各部门相关人员有条件、有能力实现计划。2、客户发现途径客户发现是客户开发的前提。根据一般经验，客户发现主要有以下途径：（1）查阅法。查阅各种公开发布的含有工商企业信息的二手资料，如电话号码簿、工商企业名录、各种媒体的信息专栏与广告等。（2）市场咨询法。向有关部门咨询，如市场研究部门、工商行政管理部门等。（3）会议法。参加各种会议，如行业会议、展览会、展销会等。（4）广告开拓法。利用各种广告媒介寻找准顾客，如直接邮寄广告、电话广告、电子商务广告等。（5）链式引荐法。请现有客户推荐新顾客。（6）社会关系拓展法。利用自身的种种社会关系寻找准顾客。（7）中心开花法。通过中心人物的链式关系扩大顾客群，中心人物有行业协会领导、主管部门领导、金融机构领导以及各类有影响力的人物等。（8）市场细分法。通过市场细分发现准客户。（9）历史顾客名单核对法。从以往有过来往或交易关系的客户名单中寻找现在可以继续发展业务关系的客户。（10）地毯式拜访法。销售人员直接走访特定区域所有可能有价值的企业以寻找准顾客。（11）社交群体接触法。在俱乐部、娱乐场、校友会、培训班等各类社交场合接触准客户。（12）个人观察法。销售人员通过对周围环境和人员的直接观察和判断寻找准顾客。（13）随机法。利用各种偶然的机会发现客户，如同机的乘客、同游的游客等。（14）吸引竞争者的顾客。（15）委托助手法。即聘用与委托专职人员帮助收集信息，上门拜访，寻找准顾客。关系营销的具体实施（一）组织设计关系营销的管理，必须设置相应的机构。企业关系管理，对内要协调处理好部门之间、员工之间的关系，对外要向公众发布消息、征求意见、搜集信息、处理纠纷等。管理机构要代表企业有计划、有准备、分步骤地开展各种关系营销活动，把企业领导者从烦琐事务中解脱出来，使各职能部门和机构各司其职，协调合作。关系管理机构是企业营销部门与其他职能部门之间、企业与外部环境之间联系沟通和协调行动的专门机构。其作用是：收集信息资料，充当企业的耳目；综合评价各职能部门的决策活动，充当企业的决策参谋；协调内部关系，增强企业的凝聚力；向公众输送信息，沟通企业与公众之间的理解和信任。（二）资源配置（1）人力资源调配。一方面实行部门间人员轮换，以多种方式促进企业内部关系的建立；另一方面从内部提升经理，可以加强企业观念并使其具有长远眼光。（2）信息资源共享。在采用新技术和新知识的过程中，以多种方式分享信息资源。如利用网络协调企业内部各部门及企业外部拥有多种知识与技能的人才的关系；制定政策或提供帮助以削减信息超载，提高电子邮件和语音信箱系统的工作效率；建立“知识库”或“回复网络”，并入更庞大的信息系统；组成临时“虚拟小组”，以完成自己或客户的交流项目。（三）文化整合关系各方环境的差异会造成建立关系的困难，使工作关系难以沟通和维持。跨文化之间的人们要相互理解和沟通，必须克服不同文化规范带来的交流障碍。文化的整合，是关系双方能否真正协调运作的关键。合作伙伴的文化敏感性非常敏锐和灵活，它能使合作双方共同有效地工作，并相互学习彼此的文化差异。文化整合是企业市场营销中处理各种关系的高级形式，不同企业有不同的企业文化。推行差别化战略的企业文化可能是鼓励创新、发挥个性及承担风险；而成本领先的企业文化，则可能是节俭、纪律及注重细节。如果关系双方的文化相适应，将能强有力地巩固企业与各子市场系统的关系并建立竞争优势。大数据市场构成大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问题，实现大数据的业务价值。从产品和服务来看，大数据市场产品和服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服务。其中，大数据软件部分按照产品功能的不同可以被分为：大数据管理平台、数据应用中间件、数据智能分析工具、大数据应用四个部分。大数据全生命周期管理大数据生命周期进一步细分为大数据集成、存储和处理、治理、建模、挖掘和流通等阶段。（一）大数据集成大数据集成包括大数据采集和大数据整合。大数据采集主要是通过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感器数据、监控数据）等从业务系统中收集出来。由于大数据本身具有分散、海量、高速、异质的特征，采集难度较大，因此保证数据采集的稳定性、可靠性、高效性、可用性和可扩展性等是主要的技术目标，越来越多的企业开始选用专业的数据采集服务。大数据整合的目标是将各种分布的、异构的数据源中的数据抽取后，进行清洗、转换，最后加载到数据仓库或数据集市中，作为数据分析处理和挖掘的基础；这个过程常常也被称为ETL（Extract/抽取，Transform/转换，Load/加载），通常ETL占到整个数据仓库开发时间的60%~80%。大数据时代，数据整合软件的市场也开始了整体的技术升级，主要解决两个主要技术问题，一是独立的ETL应用服务器的计算能力普遍不足，二是无法处理半结构化和非结构化数据。经过几年的技术发展，ETL过程逐步演进为ELT，即数据抽取后直接加载（Load）到大数据平台中，再基于大数据平台的计算能力来实现数据转换（Transform），不再依赖ETL应用服务器做抽取和转化工作，这样可以解决ETL应用服务器的处理能力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力提升数据集成的效率和稳定性。（二）大数据存储和处理大数据存储与处理要用用服务器及相关设备把采集到的数据存储起来，使得数据能够被高效地访问和运算。由于数据量的爆发式增长，尤其是非结构化数据的大量涌现，传统的单机系统性能出现瓶颈，单纯地提高硬件配置已经难以跟上业务的需求，产生的海量数据没有合适的存储场所，企业被迫放弃大量有价值的数据；数据处理的速度和性能出现瓶颈，业务的深度和广度受到限制。因此，过去十年间，计算机系统逐步从集中式向分布式架构发展。分布式架构及相关技术通过增加服务器的数量来提升系统的处理能力，每个节点都是一个可独立运行的单元，单个节点失效时不会影响应用整体的可用性。分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势。（三）数据治理根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作。业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并最终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程。具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等）、数据质量管理（包括质量规则定义、质量检查、质量报告等）、数据资产管理（包括数据资产编目、数据资产服务、资产审批等）、数据安全管理（包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等）、数据生命周期管理（包括数据归档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分。（四）数据建模数据建模是构建企业数据仓库、数据湖和数据集市的重要过程，其通过一个业务级别的数据模型设计，将分散在不同数据源中的数据集成在一起，并通过一种面向业务主题的方式将数据分门别类来做重新组织和标准化，形成有明确业务意义的数据形式，统一为数据分析、数据挖掘等提供可用的数据。面向业务主题（如客户主题、账户主题等）的数据组织管理方式便于业务人员对数据的理解和综合使用。具体到技术层面，数据建模一般包括业务调研、架构设计、数据模型设计、数据库SQL开发与测试、业务集成上线等几个阶段，架构设计是整个工作的核心，一般会面向不同的行业来设计相关行业的逻辑数据模型。在数据建模过程中使用的工具主要包括：数据模型设计与管理工具、SQL开发工具、任务调度工具等。（五）数据分析和挖掘大数据分析和数据挖掘的核心目标是对客观事实规律进行描述、展示和总结、刻画、推广，可以从大量的数据中通过算法来揭示出隐含的、未知的并有潜在价值信息，并对客观规律进行溯源和解释，从而帮助决策者做出正确的预测和决策。围绕这个目标，大数据分析和挖掘的手段可以分为模型驱动、数据驱动等，一般通过统计、在线分析、情报检索、机器学习和专家系统等在内的多种方法来实现这一目标。现阶段在面对大数据4V问题时，大数据分析和数据挖掘工具对传统数据分析和挖掘工具做进一步自动化和智能化；与此同时，近年来深度学习的兴起又为大数据分析提供了新的手段，其做为当前计算机行业的热点研究方向之一，其本质的目标是从大量数据中提取模式和知识，其要处理的对象包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据在内的所有类型数据，例如近年来在视频、语音等非结构化数据的分析需求快速增加，相应的深度学习技术也取得了飞速发展。（六）数据流通数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。大数据行业未来发展趋势（一）分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向传统数据库以集中式架构为主，集中式架构由一台或多台主计算机组成中心节点，数据存储以及整个系统的业务单元都集中部署于该中心节点中，系统所有的功能均由中心节点集中处理。每个终端或客户端仅仅负责数据的录入和输出，而数据的存储与控制处理完全交由主机完成。分布式架构下，软件组件分布在不同主机上，主机之间通过网络连接进行通信和协调。随着海量及异构数据的数据分析需求增长，需要的计算、存储和IO等资源也在极速增加。集中式架构通过改善硬件配置来提升存储和处理能力，但单台主机可配置的资源存在上限，因此传统的集中式架构软件难以满足海量及异构数据的数据集的处理和分析需求。而为了处理TB以及PB级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网络上多个通过高速网络互联的节点上联合计算。因为数据分布在不同节点，在进行计算任务时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多个节点上同时进行计算，能充分利用整个集群各个节点的计算资源、存储资源和IO资源，可线性提升集群的存储和处理能力。因此，分布式架构能较好的处理该类问题，这也是分布式架构相对于传统单机架构的核心优势。在大数据场景下，分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势，能够较好的满足大数据分析的需求。此外，近年来，分布式技术不断发展，在提供高弹性、支持高并发的同时，支持关系型数据库中强事务性的特性，成为大数据技术的重要发展方向。2、数据管理软件趋向于统一多数据模型的平台数据模型是决定数据库系统逻辑的重要因素，并从根本上决定以何种方式存储、组织和操作数据，包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型、键值模型、图模型等）。大多数数据库管理系统只能支持一种或少数几种数据模型，因此企业通常只能使用多种数据库产品联合的方案来应对日益增长的异构数据模型处理需求。随着大数据厂商技术实力的提升，逐渐出现了能够提供多数据库模型的大数据平台技术。相比多种数据库产品的集成方案，多种数据库模型统一的大数据平台的优势包括：（1）提升场景效率。同一份数据可以分别采用多种数据模型存放，解决不同场景的处理效率问题；（2）统一分析管理。关联不同模型的数据，统一分析管理；（3）降低运维成本。无需维护多种数据库，降低运维成本；（4）降低数据持有成本，同一份数据在不同的数据模型当中不需要全量存储，不同模型只需要存储必要的数据内容即可，在查询时可以通过关联的方式获取全量信息。未来多模型数据平台将通过不断提高计算、存储引擎的处理能力，从操作响应速度、数据并发能力、数据管理成本等多个角度优化企业的数据需求，成为多模大数据平台的重要发展趋势。（二）云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API，这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力。相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。（三）国家加速数据要素市场建设，推动数据安全流通技术的商业化加速我国将搭建统一开放、竞争有序的数据要素市场体系，政策鼓励产业链各环节的市场主体进行数据流通和交易，促进数据要素流通。当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了金融、运营商、房地产、医疗、能源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域。同时，由于数据的流通和利用是数据要素价值创造的前提。而跨域、跨中心的数据融合计算需求，以及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括可用不可见、可用不可得、可用不出域等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。在国家加速数据要素市场建设和重视数据安全和隐私保护的大背景下，数据安全防护技术、隐私计算技术的应用普及和商业化在加速进行。大数据行业面临的机遇（一）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全十八届五中全会提出实施国家大数据战略以来，《促进大数据发展行动纲要》指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国十四五规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势。加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，营造良好数字生态，建设数字中国。2020年4月，国家发改委明确了新基建是以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。其中，在新一代信息技术关键领域锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业转型升级。未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技术基础设施的基础，因此大数据是新基建的重要组成部分，也将推进大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。（二）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现换道超车国内数据管理软件基本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管理软件进行替代。从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求。但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额，仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球竞争力。目前，为保障国家信息安全，自主研发的国产大数据生态体系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克。随着国产大数据生态体系进入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇。（三）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素，对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会，以数字化驱动生产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下发展的重点。企业建设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大。此外，在企业数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋，在数据资源化的过程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息共享、业务协同，以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途径。加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中国建设。（四）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速增长近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL查询等特性，支持关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理平台需求快速增长。（五）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方案来实现差异化竞争。为了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能分析工具将迎来快速发展机遇，在云原生、AI工程化、低代码、隐私安全、云边一体等方面发挥更大的作用。大数据行业的挑战（一）技术创新与支撑能力有待进一步提高技术创新是推动大数据产业发展的内在动力，但是目前我国技术创新对于大数据产业的引领作用仍然不强。一方面，国内企业对大数据核心技术、开源技术和相关生态系统影响力总体较弱。另一方面，大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，突破性、颠覆性创新偏少，自主研发具有国际影响力的先进技术较少，同质化竞争日益加剧。此外，由于我国基础科学技术水平研发投入相对不足，大数据底层技术投入与国外存在较大差距，虽然具有大数据应用的需求，但较少通过扎实的底层技术手段来推动创新，我国大数据技术创新能力有待持续提高。（二）对开源体系的依赖程度相对较高基于开源的数据库技术，或部分开源的功能方案，已经成为当前众多企业的软件技术建设重要模式，目前数据库开源体系由国外主导。众多软件开发者对于开源软件的认知较有限，甚至误以为开源软件等同于免费软件，可以不受限制地随意使用。事实上，开源软件的著作权既没有被放弃也没有过期，开源软件知识产权风险分为版权侵权风险，专利侵权风险、商标侵权风险三大类。因此市场对待目前开源体系的法律风险意识有待提高，自主研发的国产数据库软件市场占有率有待进一步提升，降低对国外开源体系的依赖。（三）企业对于数据价值的认知及运用能力有待提高近年来，越来越多企业认识到数字化转型的必要性，但是对于数据管理的认知水平较多停留在收集数据、存储管理数据的层面，对于如何把数据有效运用及相关认知有待提高，对数据平台、数据技术的资源投入不足。企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板块的协同不足，各个部门的信息孤岛现象明显，整个企业的数智化缺乏完整规划，企业对数字化转型的目标和路径不够清晰。在此环境下，中国数据管理软件服务厂商在聚焦于内部产品研发和技术迭代的同时，也需加强对下游实际的业务场景和大数据使用需求的逐步理解、适配，使得更多企业可以容易的运用大数据解决发展面临的数字化转型需求。（四）专业人才短缺问题成发展瓶颈我国仍存在严峻的大数据人才短缺问题，尤其紧缺基础技术研发、专业咨询、数据分析挖掘等方面的专业人才以及兼具专业运营能力、行业动态理解力、解决问题能力的多学科复合型人才，难以满足大数据产业的高速发展需求。一方面，我国高科技人才储备不足，高科技人才储备难以应对与日俱增的大数据人才市场需求。另一方面，我国大数据人才培养体系不完善，大数据人才培养体系起步晚，规模小，层次和模式相对单一，技能知识和理念落后，难以有效匹配产业发展速率。虽然近几年随着我国产业数字化转型的发展，数字科技行业的从业人员逐步增多，但从事基础软件领域研究的专业人员仍然稀缺，尚不能满足大数据行业对于高端专业人才的需求。大数据人才的不足一定程度上影响到大数据产业的发展，业内为争取优秀人才，造成行业内人才竞争不断加剧。全球大数据市场发展情况全球大数据市场规模由2015年231亿美元增长至2019年的496亿美元，年复合增长率约为21．1%，全球整体市场规模有望在2024年超过800亿美元，2019至2024年复合增长率约为11．8%。在2015年，大数据服务仍然是全球大数据市场最大的收入来源，约为91亿美元，而硬件和软件收入分别达到73亿美元和67亿美元。随着硬件成本的下降以及软件附加值的提升，预计未来全球大数据市场中硬件及服务收入贡献占比将逐渐减少，软件将超过服务和硬件，成为全球大数据市场最主要的收入来源。全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的170亿美元，年复合增长率为26．2%，超过硬件和服务收入增速，并且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为17．3%。在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产品的成熟，未来将贡献更多的收入占比。创建学习型企业彼得˙德鲁克在1988年就指出：“我们正在进入变革的第三阶段：从命令一控制型组织、分成许多部门与科室的组织，转变为以信息为基础、由知识专家组成的组织……但是，我们还远没有做到真正建立起以信息为基础的组织—这是将来会遇到的管理上的挑战。”为迎接知识经济时代的挑战，企业必须以知识作为决策及决策之后的资源分配工作的根据和基础。也就是说，企业要建立新的组织机制，使之懂得如何倾听市场的条件信号，从所听到的内容及其经验中学习，然后在所学知识的基础上提高其自身能力，以其创造并满足顾客的产品和服务领先于他人。企业对倾听、学习和领先这三项挑战性工作做得如何，将决定其业务经营的成功或失败程度。（一）倾听倾听，或称探察，是指企业感知外部世界的所有活动。企业倾听有明确的目的性，就是建立知识基础，以便作出面向市场的决策。市场调研一直是企业常用的感知手段。但过分依赖市场调研部门，乃至完全依赖营销部门来倾听，并不能保证企业通过有效的倾听达到成功决策。通过相当狭小的感知渠道寻求众多对象的反映，调研机构和信息处理人员对信息的控制、保管和理解，都会成为企业有效倾听的障碍。要克服这些障碍，企业需要建立跨职能决策体系，设计出能促进信任、共享信息、积累知识和建立学习制度的各种决策方法。有效倾听必须保证企业能听取多种声音。这些声音主要来自与企业决策休戚相关的三，组群体：顾客、社区和企业。其中，顾客包括消费者和相关销售系统中的个人；社区包括政府有关部门、特殊利益集团和竞争者；企业除自身外，也包括供应商和投资者。倾听多种声音的目的是协调不同群体之间的利益关系。多种声音往往会互相冲突，如洗衣粉生产商可能发现顾客想要含磷的洗衣粉洗出“更加洁白”的效果，而社区则要求禁止磷化物污染公共水源，使水“更加干净”。这时，企业（股东和员工）则要求生产一种既令顾客满意，又符合企业对环保的责任感，而且还能盈利的产品。企业的责任是，充分听取三大群体的意见，了解和分析它们之间存在的进行合作和造成冲突的可能性和条件，以作出面向市场的决策。（二）学习通过倾听取得的信息，需要转化为进行决策所需要的情报、知识、理解和智慧，否则就不会使企业得到任何改善。解决问题的办法就是建立企业的学习体系。企业欲在快速变化的复杂环境中获得成功，必须要求其每一个成员不断地学习、快速地学习，同时也必须要求这些个人学习有益于强化企业对内部和外部环境所拥有的共同知识（即组织知识），促进个人行为与建立在组织知识之上的集体行动保持一致。组织知识是每一个组织成员在解决具体问题时，与集体相关的知识中得到一致认可、共同拥有的那部分知识。组织知识不是所有人知识的总和，而是相关的和共同的知识，是个人知识的有机综合。它比任何个人知识丰富得多，而且为所有与之相关的人深刻理解和内部化。企业学习系统不仅要重视解决将个人学习和建立的知识转化为组织知识（共识）问题，而且要解决彼此独立的职能部门的组织知识与其他组织成员的共享问题，亦即将部门相对福狭的各自“共识”，转化为企业组织知识问题。为此，加强各职能部门的沟通和相互学习，就显得十分重要。企业还必须将每一项业务程序视为学习过程，明确地将业务程序设计成鼓励学习并从中获得知识的程序。完成一项业务程序要求具备一定的知识状态。例如，在开发和设计一种新型汽车时，来自销售和服务、生产工艺、工程制造等部门和设计室的人需要有共同知识，以便能够共同明确规定设计过程所需要的信息和要求。这个共享知识的过程应当使他们每个人都能充分利用各自的知识状态，包括其根据经验获得的信息。这些人一致同意共享的信息就是该业务程序的组织知识状态。企业可以通过连续执行共同业务过程，不断地学习和更新组织知识状态，提高适应市场的能力。（三）领先倾听和学习的结果，必须落实到做出更好的决策而实现“领先”上。这里的领先是指通过决策过程而比竞争对手做得更好。许多企业都有领先的追求。实践证明，达到领先不易，保持领先更难。能持续领先的企业，大都具有下列共性。（1）系统地倾听顾客和社区、竞争对手及企业内部的声音；（2）系统地学习上述声音随时间变化而变化的道理，以及把这些声音综合起来的方法；（3）拥有促进倾听和学习以及对变化做出快速反应的共同业务程序；（4）企业要具备这些领先要素，就必须建立一个决策网络，把组织的战略方针同资源分配和许多为实行该方针必须做出的决策紧密地结合起来。企业的这种决策网络的主要特征有下面两点。（1）以资源分配来定义决策。即认为决策实质上是决定如何分配资金、信息、人员、时间及其他企业资源。这一认识将有利于决策的执行和分清责任。如提高市场占有率决策就是用具体的资源分配来降低价格、加强促销、改进产品特性等。这样定义决策，有利于经理执行并对其执行结果负责。另外，也有利于决策者明确地解决相关的各种冲突。如决定提高市场份额，就意味着用于其他业务单位的资源有可能减少。决策者必须预先解决这些冲突，否则，决策的执行就会受到干扰。（2）建立以市场为依据的决策方法。这种方法是组织负责做决策和负责执行决策的两组人员进行有条理的对话。这两组人员共同学习、工作，建立起决策所依据的知识，在决策过程的四个阶段（即确定问题、提出备选方案、分析和建立联系）充分对话。企业决策网络最终使组织知识得以不断增加，并以此加强了部门之间的联系与合作，保证了企业能更好地实施市场（顾客）导向的营销观念。扩大总需求市场领导者占有的市场份额最大，在市场总需求扩大时受益也最多。扩大总需求的途径有开发产品的新用户、寻找产品的新用途和增加顾客使用量等。（一）开发新用户1、转变未使用者转变未使用者，即说服那些尚未使用本行业产品的人开始使用，把潜在顾客转变为现实顾客。比如，有人担心电淋浴器使用不安全而不愿购买，企业可大力宣传它装有多重，安全保护装置，绝对不会发生意外，将这部分潜在购买者转变为现实购买者。有人认为纯水中不含有益矿物质而不愿安装家用纯水机。纯水机制造公司可大力宣传人们所需的矿物质主要从日常食物中获取，从饮水中获取的比例可以忽略不计，饮用纯水不会影响身体健康。而自来水中虽然含有矿物质但是也可能含有许多污染物质，危害身体健康。安装家用纯水机直接饮用纯水更加有益身体健康。2、进入新的细分市场“新的细分市场”指该细分市场的顾客使用本行业产品，但是不使用其他细分市场的同类产品和品牌。例如，服装市场可以根据性别分为男性和女性两个细分市场，根据年龄不同分为老年、中年、青少年和儿童等不同细分市场，一般而言，女性不会购买男性服装，男性也不会购买女性服装；老年人不会购买青少年时装，青少年也不会购买老年人服装。企业在原细分市场的需求饱和后可设法进入新的细分市场，扩大原有产品的适用范围，说服新细分市场的顾客使用本产品。例如，青年时装制造公司可通过营销宣传说服中老年人购买年轻人的时装，实现心理上的年轻。3、地理扩展地理扩展指寻找尚未使用本产品的地区，开发新的地理市场。例如，空调、摩托车等产品在城市市场已经趋于饱和，可着重开发农村市场。轿车在发达国家已经趋于饱和，可向发展中国家和不发达国家转移。（二）寻找新用途寻找新用途指在产品原有用途之外找出新用途或新使用方法以增加销售量。比如，食品生产者常常在包装上印制多种食用或烹制方法，有冷食、热食、浸泡、炸炒、干食等。自行车最初是作为交通工具而走向市场的，在摩托车、汽车普及的条件下，许多人购买自行车是作为健身工具。产品的许多新用途往往是顾客在使用中发现的，企业应及时了解和推广这些发现。烘焙苏打粉生产企业发现美国一些家庭将该产品作为冰箱除臭剂使用，就通过多种途径广泛宣传这一用途，成功地推动一半的美国家庭采用这一方法。（三）增加使用量1、提高使用频率企业应设法促使顾客更频繁地使用产品。例如，果汁营销人员应说服人们不仅在待客时才饮用果汁，平时也要饮用果汁以增加维生素。2、增加每次使用量企业可以设法促使顾客增加每次使用量以扩大产品销售。洗发剂生产企业可提示顾客，每次洗发时，洗发剂涂抹两次、冲洗两次比只用一次效果更好。洗衣粉包装袋上可说明增加洗衣粉用量则衣服更洁净。有的调味品制造商将调味品瓶盖上的小孔略微扩大，销售量就明显增加。3、增加使用场所电视机生产企业可以宣传在卧室和客厅等不同房间分别摆放电视机的好处，如观看方便、避免家庭成员选择频道的冲突等。宣传这是美好生活的需要而不是奢侈或浪费，打破原先只买一台的习惯和“节俭”思想，使有条件的家庭乐于购买两台以上的电视机。4、提醒顾客及时更换超过保质期或使用期的产品有的顾客由于节约或者疏忽而继续使用超过保质期或使用期的产品，不仅影响健康或者使用效果，也减少了企业的产品销售。企业可以通过及时提醒顾客更换产品而扩大市场需求，包括：提醒顾客注意产品的首次使用时间和应当更换的时间；提醒顾客注意产品当前的性能状况。轮胎经营企业在售出轮胎之后的适当时间可以提醒顾客注意轮胎的行驶里程并检查轮胎是否需要更换以保证行车安全。吉列剃须刀在反复使用之后，上面的彩条会逐渐褪色，提醒消费者更换以保证荆须的舒适性。目标市场战略目标市场是企业打算进入的细分市场，或打算满足的、具有某种需求的顾客群体，对市场进行细分之后，企业面对许多不同的子市场，就要进行恰当的评价，结合自身的资源和目标选择合适的目标市场战略（一）目标市场战略的类型1、无差异性营销战略指企业把整体市场看作一个大目标市场，不进行细分，用一种产品、统一的市场营销组合对待整体市场实行此战略的企业基于两种不同的指导思想。一种是从传统的产品观念出发，强调需求的共性，漠视需求的差异，因此企业为整体市场生产标准化产品，并实行无差异的市场营销战略。从20世纪初开始，美国福特公司仅靠着T型车款车型和一种颜色（黑色）占领了美国市场，至1914年时，福特汽车已经占有了美国一半的市场份额和较大的海外市场在大量生产，大量销售的产品导向时代，企业多数采用无差异性营销战略经营，实行无差异战略的另一种思想是企业经过市场调查，认为某些特定产品的需求大致相同或较少差异，比如食盐，因此可以采用大致相同的市场营销策略，从这个意义上讲，它符合现代市场营销理念。采用无差异性营销战略的最大优点是成本的经济性。大批量的生产、销售，必然降低产品单位成本；无差异的广告宣传可以减少促销费用；不进行市场细分，相应减少了市场调研、产品研制与开发以及制定多种市场营销战略、战术方案等带来的成本开支。但是，无差异性营销战略对市场上绝大多数产品是不适宜的，因为消费者的需求偏好具有极其复杂的层次，某种产品或品牌受到市场普遍欢迎的情况很少，即便一时能赢得某—市场，如果竞争企业都如此仿照，就会造成市场上某个局部竞争非常激烈，而其他部分的需求却未得到满足，例如20世纪70年代以前，美国一大汽车公司都坚信美国人喜欢大型豪华的轿车，共同追求这一大的目标市场，采用无差异性市场营销战略70年代能源危机发生之后，需求发生了变化，消费者越来越喜欢小型、轻便、省油的小型轿车，而美国三大汽车公司都没有意识到这种变化，更没有适当地调整营销战略，致使大轿车市场竞争“白热化”，而小型轿车市场却被忽略，日本汽车公司在这种情况下乘虚而入。2、差异性营销战略差异性市场营销战略把整体市场划分为若干需求与愿望大致相同的细分市场，然后根据企业的资源及营销实力，分别为各个细分市场制定不同的市场营销组合。或者说，企业多个营销组合共同发展，不同的营销组合服务于不同的细分市场。采用差异性市场营销战略的最大优点，是有针对性地满足具有不同特征的顾客群，提高产品的竞争能力。以保洁公司为例，作为世界最大的消费品公司之一，其在中国市场根据不同目标市场及诉求推出了相应品牌。但是，这种战略也会由于产品品种、销售渠道、广告宣传的扩大化与多样化，致使市场营销费用大幅度增加。所以无差异性营销战略的优势，基本上也是差异性市场战略的劣势，只有能在总量上扩大销售才有意义。因此，企业在市场营销中有时需要“反细分”或“扩大顾客的基数”，作为对差异性营销战略的补充和完善。3、集中性市场战略集中性市场战略是将整体市场分割为若干细分市场后，只选择其中一个或少数细分市场为目标市场，开发相应的市场营销组合，实行集中营销。其指导思想是把人、财、物集中于某一个细分市场，或几个性质相似的小型市场归并的细分市场。不求在较多的细分市场组成的目标市场上占有较小的份额，而要在少数或较小的目标市场上得到较大的市场份额。集中性市场战略也称“弥隙”战略，即弥补市场空隙的意思。它适合资源较少的小企业。这些小企业与大企业硬性抗衡，往往弊多于利，因而必须寻找对自己有利的微观生存环境。借用“生态学”的理论解释，生物的发展必须找到一个其他生物不会占领、不会与之竞争，而自己却有适应本能的微观生存环境。也就是说，如果小企业能避开大企业竞争激烈的市场，选择一两个能够发挥自己技术、资源优势的小市场，往往容易成功。由于目标集中，可以大大节省营销费用和增加盈利；又由于生产、销售渠道和促销的专业化，也能更好地满足这部分特定消费者的需求，企业易于取得优越的市场地位。这一战略的不足是经营者承担风险较大。如果目标市场的需求突然发生变化，目标消费者的兴趣突然转移（这种情况多发生于时髦商品），或是市场上出现了强有力的竞争对手，企业就可能陷入困境。（二）选择目标市场营销战略的条件1、企业能力企业能力是指企业在生产、技术、销售、管理和资金等方面力量的总和。如果企业力量雄厚，且市场营销管理能力较强，即可选择差异性营销战略或无差异性营销战略。如果企业能力有限，则宜选择集中性营销战略。2、产品同质性同质性产品主要表现在一些未经加工的初级产品上，如水力、电力、石油等，虽然产品在品质上或多或少存在差异，但用户一般不加区分或难以区分。因此，同质性产品竞争主要表现在价格和提供的服务水平上。该类产品适于采用无差异战略。而对服装、家用电器、食品等异质性需求产品，可根据企业资源力量，采用差异性营销战略或集中性营销战略。3、产品生命周期阶段新产品上市往往以较单一的产品探测市场需求，产品价格和销售渠道基本上单一化，因此新产品在引入阶段可采用无差异性营销战略。产品进入成长或成熟阶段，竞争加剧，同类产品增加，再用无差异经营就难以奏效，所以改为差异性或集中性营销战略效果更好。4、市场的类同性如果顾客的需求、偏好较为接近，对市场营销刺激的反应差异不大，可采用无差异性营销战略；否则，应采用差异性或集中性营销战略。5、竞争者战略如果竞争对手采用无差异性营销战略，企业选择差异性或集中性营销战略有利于开拓市场，提高竞争能力。如果竞争者已采用差异性战略，则不应采取无差异战略与其竞争，可以选择对等的或更深层次的市场细分战略或集中化营销战略。（三）选择目标市场营销战略应注意的问题1、细分市场之间的联合与归并当企业实施差异性市场战略，选择若干数目的细分市场作为目标市场时，应密切关注各细分市场之间的关联性。根据某些单一的细分市场之间在原材料采购、制造设备以及销售渠道方面有较多的共同性，可重新设计组合归并为新的细分市场，其销售场所的装饰、仓储等成本会随着产品品种或数量的增多而降低。2、有计划有步骤地进入各细分市场当某个企业已确定将若干个细分市场作为目标市场时，应有计划、有步骤地逐个进入每一个细分市场，进入的时间顺序企业应该做到严格保密，特别是不能让竞争者了解到企业进入各细分市场的计划方案。当然，逐个进入的步骤和顺序并不是一成不变的，很大程度上应视竞争对手的策略而定。这对企业有两点好处：一是可以减少竞争，发挥企业的优势，集中力量进入竞争者尚未进入或本企业具有优势的细分市场，大大增强获胜的可能性，获得对单一细分市场进行集中营销的好处。二是可以减少风险。企业在第一个细分市场取得经验的基础上，可以灵活地采取产品专业化、市场专业化或选择专业化的战略进入第二个细分市场，如此逐步推进，使企业获得稳步成长。例如中国的中成药在进行国际化时，就是采取逐步推进的进入战略，首先从最容易的东南亚市场进入，推行中成药、中药材出口并举的策略，接着通过产品注册的方式进入日韩市场，最后通过保健食品、非处方药的方式进入美国市场。如果企业面临的是一个封闭型市场，显然，其市场进入计划会遇到许多有形和无形的障碍。在此情况下，企业要运用大市场营销中权力与公共关系这两个特殊手段，开展“大市场营销”，找出进入该市场的有效途径，在此基础上再开展常规的市场营销。3、目标市场的社会责任目标市场的选择有时会引起公众责任，营销者经常容易从弱势群体（如儿童及贫困人群）处获得不公平的利益，或促销有潜在危害的产品。例如，麦当劳也被指责向低收入的城市居民推出高脂肪、多盐的食品。在目标市场上，不仅要考虑公司的利益，还要考虑目标顾客的利益，采用恰当的方式和内容推销，往往可以在获得利润的同时，更多地得到来自社会的认可。例如，高露洁公司的儿童高露洁牙膏的广告使得孩子们刷牙的时间更长和更经常，这在获得家长认可和青昧的同时也达到了稳定客户群体的作用。营销活动与营销环境市场营销环境通过其内容的不断扩大及其自身各因素的不断变化，对企业营销活动产生影响。市场营销环境的内容随着市场经济的发展而不断变化。20世纪初，西方企业仅将销售市场视为营销环境；30年代后，将政府、工会、竞争者等与企业有利害关系者也看作是环境因素；进入60年代，又把自然生态、科学技术、社会文化等作为重要的环境因素；20世纪90年代以来，随着政府对经济干预力度的加强，愈加重视对政治、法律环境的研究。环境因素由内向外的扩展，国外营销学者称之为“环境外界化”。营销环境是企业营销活动的制约因素，营销活动依赖于这些环境才得以正常进行。这表现在：营销管理者虽可控制企业的大部分营销活动，但必须注意环境对营销决策的影响，不得超越环境的限制；营销管理者虽能分析、认识营销环境提供的机会，但无法控制所有有利因素的变化，更无法有效地控制竞争对手；由于营销决策与环境之间的关系复杂多变，营销管理者无法直接把握企业营销决策实施的最终结果。此外，企业营销活动所需的各种资源，需要在环境许可的条件下取得，企业生产与经营的各种产品，也需要获得消费者或用户的认可与接纳。虽然企业营销活动必须与其所处的外部环境相适应，但营销活动绝非只能被动地接受环境的影响，营销管理者应采取积极、主动的态度能动地去适应营销环境。就宏观环境而言，企业可以通过不同的方式增强适应环境的能力，避免来自环境的威胁，有效地把握市场机会。在一定条件下，也可运用自身的资源，积极影响和改变环境因素，创造更有利于企业营销活动的空间。良好的企业营销行为会造就良好的营销环境，从而进一步形成良好的企业营销行为，反之亦然。营销环境与企业的循环互动作用，使营销环境与企业成为一个整体的系统。菲利普•科特勒的“大市场营销”理论认为：企业为成功地进入特定的市场，在策略上应协调地使用经济的、心理的、政治的和公共关系的手段，以博得外国的或地方的各有关方面的合作与支持，消除壁垒很高的封闭型或保护型市场存在的障碍，为企业从事营销活动创造一个宽松的外部环境。就微观环境而言，直接影响企业营销能力的各种参与者，事实上都是企业的利益共同体。按市场营销的双赢原则，企业营销活动的成功，应为顾客、供应商和营销中间商带来利益，并造福于社会公众。即使是竞争者，也存在互相学习、互相促进的因素，在竞争中，有时也会采取联合行动，甚至成为合作者。扩大市场份额应当考虑的因素一般而言，如果单位产品价格不降低且经营成本不增加，企业利润会随着市场份额的扩大而提高。但是，切不可认为市场份额提高就会自