大数据下商业银行发展研究的文献综述及大数据时代企业营销管理模式创新的研究

PAGEPAGE1大数据下商业银行发展研究的文献综述摘要：大数据时代的到来，几乎所有行业都发生了翻天覆地的变化。本文通过整合、分析相关国内外研究成果，对大数据下商业银行的发展与转型方式等问题进行研究。首先，文章对研究背景，文献范围做简单描述。其次介绍大数据的基本概念、特点以及在商业银行的应用情况。然后分别对当前国内外研究成果进行分析归纳，介绍现有的对商业银行发展方式与应用方式的研究，并在此基础上提出结论，总结商业银行进行大数据驱动发展的措施与前景。最后，对大数据时代银行业的发展提出建议。关键字：大数据商业银行互联网金融创新驱动转型发展前言随着互联网的应用和发展，各种各样的数据迅速产生，其数量呈几何级数增长。中国作为世界的人口大国、生产大国、进出口大国以及互联网应用大国，拥有非常庞大的用户群体和应用市场，几乎每分钟都会产生数以亿计的数据，已经逐渐成为世界上数据量最大的国家之一。在这种大数据时代的环境下，中国的商业银行要想适应当前社会的发展、提高自身的竞争力，就必须建立以大数据为基础的解决方案。大数据时代的到来，对我国商业银行的数据驾驭能力提出了新的挑战，同时，也为银行自身提供了把握市场、增加竞争力的机遇。那么，我国的商业银行应该如何应对大数据时代的到来呢？大数据一词产生于2008年，而它真正应用的各类市场，受到政府重视要到2010年以后。本文为了研究大数据下商业银行发展方式及影响，通过图书馆、中国知网以及其他网络途径，阅读了从2010年到2016年度的涉及大数据、银行业、互联网金融、宏观经济增长等学科范围的文献，通过总结各期刊、专刊发表的相关文献对本文主题进行文献综述。一大数据概述1大数据的概念大数据或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。起初，大数据是用来简单描述网络搜索引擎需要同时进行批量处理或分析众多的数据量，此后逐步开始将大数据的含义扩大，涵盖了处理数据的速度。大数据的特征可以用数量庞大、种类繁多、价值密度低、处理速度快四个方面来概括，他们是大数据区别于传统数据最显著的特征。而大数据分析技术则是企业管理者通过对管理或经营目标的关联数据、信息进行采集和分析，从而有针对性地采取措施的一种技术。它是大数据处理流程中最重要的环节，数据价值由此而产生。当前的大数据技术革命正在开启一次重大的时代转型，它必然会向传统认识论提出种种挑战，并让人们通过这种收集和分析海量数据的新技术获得新认知、创造新价值，帮助我们改变认知和理解世界的方式，为科学认识的深入提供新手段。2大数据对社会的改变（一）大数据的产生改变了人类的思维方式，以及对科学认识论和科学方法论带来的重大革命。黄欣荣（2014）认为，大数据时代使得人类的思维方式产生了巨大改变，我们不需从以往的小数据思维转换成大数据思维以应对这场大数据的变革。也正是因为大数据的产生，科学的认识不仅仅要追求因果性，更要重视相关性，建立“科学始于数据”的知识生产新模式。在科学方法论的研究中，黄欣荣学者认为，大数据为我们提供了许多科学新方法、新工具，大数据技术使复杂性科学变成了可操作的方法工具，为科学方法论带来了真正的革命。（二）大数据的产生改变了消费模式和商业模式。李迅（2013）认为大数据发展至今，已经成为了新认知、新发明、新产品、新服务、新价值的源泉，整个商业领域都因此而重新洗牌。不管是商业还是个人，大数据产生的影响是翻天覆地的，而且这种影响相对传统，显而易见是更先进，更科学的。（三）大数据的产生改变了金融环境与监管环境。大数据的开放将极大提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。大数据改变了市场、组织机构以及政府与公民的关系，而金融监管也变得更加可控，且其管理更加注重消费者、投资人的利益。但同时大数据对金融业带来了挑战，孙杰、贺晨（2015)认为互联网金融的基础是大数据基础上的数据挖掘和数据重构，由于技术问题，互联网金融存在安全风险和信息泄露风险是不容忽视的。二大数据对商业银行的影响大量文献表明，大数据时代下数据公开可获得，且数据量庞大，对商业银行的发展意义重大，本节对文献中大数据对商业银行的影响进行归纳总结，并将大部分学者都认可的影响进行叙述。大数据提供了数据实现营销和服务模式的创新转型。谭伟明，黄洁（2015）认为，依托银行海量的客户数据和外部社会化的数据，分析客户交易行为和特点，可以准确把握客户需求与市场发展方向，成为进行管理和营销的依据。虞鹏飞（2015）等人在“大数据分析在商业银行零售业中的应用”中认为，借助大数据既可以全面了解客户情况，进行客户的精细化分类，并从中识别出关键客户,也可以在客户细分的基础上深入挖掘客户需求，维护长期的客户关系。利用大数据提升风险管理水平。刘晓署（2015）认为，通过大数据应用手段，可以从技术和流程上解决银行风险管理中信息失真和优质客户筛选的问题，极大提高贷前对客户风险承受能力的预判，通过数据分析挖掘可以公平客观地评估客户真实的信用水平，也为贷后客户的风险预警提供有效的监控手段，有效防范信贷风险，全面提高银行的风险管理水平。尉赵春（2013）认为，商业银行有规模经济和专门技术，能降低资金融通的交易成本。此外，商业银行有专业的信息处理能力，能缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险问题。大数据滋生了新型金融业态参与市场竞争，利用大量的数据来源和强大的数据分析工具。这种利用数据的能力不断为商业银行提供了新型业务种类，成为银行间竞争的关键。从长远看大数据将全面颠覆金融服务形态。随着数据化和网络化的全面深入发展，商业银行业务纷纷转向虚拟化产品、虚拟化服务和虚拟化流程，银行的管理理念和运营方式也随之得以全面颠覆。大数据与互联网金融为商业银行提供了全新的沟通渠道和信息传播途径。网络社交平台拉近了银行与客户的距离，也使信息传播的方式更多样，更高效，极大方便了商业银行业务的品牌宣传和建设。谭伟明，黄杰（2015）认为，随着微博、微信、论坛等社交网络平台的兴起，信息传播的方式和效率发生了翻天覆地的变化，社交网络平台的发展为大数据应用提供了良好的空间，银行业应以此为契机，利用各种网络平台进行“大数据”模式下各种积极、正面的品牌宣传和建设。三大数据下商业银行发展的建议加强对大数据时代我国商业银行发展问题的研究，对于探索大数据背景下的银行精细化管理、服务创新与风险管控，提高银行竞争力，促进我国商业银行的健康、持续发展，具有重要的理论和现实意义。方方在“大数据趋势下商业银行应对策略研究”（2012）中认为，商业银行要打破传统数据源的边界，更加注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户信息，并从这些数据中挖掘出更多的价值。如何分析数据是大数据的应用关键，因此必须加强布局关键的技术研发创新。林巍、王祥斌在“大数据金融：机遇、挑战和策略”中提出，为实现商业银行产业升级必须及早布局关键技术和新兴技术的研发应用，以数据分析技术为核心加强人工智能、商业智能机器学习等领域的理论研究和技术研发，夯实发展基础。建立强大的数据库处理能力，常帆在“大数据时代商业银行信息化发展之道”（2014）中认为，大数据处理能力是商业银行利于不败之地的关键，银行应建立数据仓库，运用数据挖掘和分析，全方位挑战银行管理模式、产业结构、营销方式、信息战略等。随着互联网金融的发展，银行业不断推出新产品，创新产品，吸引客户。李宏博在“商业银行大数据时代的SWOT分析及战略探讨”（2013）中提出，商业银行可持续经营、与时俱进的发展的根本在于产品创新。当前，商业银行要想发展的一方面就在于面对自己的细分客户，创新产品，找到新的利润增加点。大数据时代商业银行必须具有数据思维。蔚赵春、凌鸿在“商业银行大数据应用的理论、实践与影响”中认为，商业银行应该关注数据的相关关系、全数据性以及混杂性。倡导以数据为基础，通过对大数据应用，实现数据向信息的升华，为高层管理和决策提供强有力依据，让决策更加有的放矢，以适应瞬息万变的市场要求。以信息化安全管理为切入，建立全面风险管理体系。赵付玲在“大数据时代商业银行信息化问题浅析”（2013）提出，商业银行数据量大且集中，服务对象多样、物理分布广泛，因此，建立大数据时代信息安全风险管理体系尤为重要。总之，在大数据时代商业银行必须确立大数据理念，分析数据，开辟网络银行、数据银行等新市场，按照大数据思维进行客户营销、产品竞争、风险管理、资源配置，从大数据角度开展同业的合作与竞争。四．总结与展望商业银行如果想在激烈的市场竞争中保持自身的地位，则需将互联网金融的开放性、共享性思维与银行的经营管理完美地结合起来，坚持以用户为中心、以平台为基础、以大数据为源泉和以风险管理为保障，推动商业银行的转型升级。互联网金融的快速发展，尤其是积极推进并建立起数据驱动型发展方式，将对今后商业银行的发展模式产生深远的影响。数据必将成为未来社会发展的重要资源，数据之争就是市场之争。未来的商业银行不仅要做成数据大行，更要做成数据分析、数据解读的大行，从而占据金融行业价值链核心位置，从数据中获得洞察力，引领传统模式经营变革，从数据中攫取价值，从数据中赢得商业银行的未来。参考文献[1]黄欣荣.大数据时代的思维变革[J].重庆理工大学学报(社会科学),2014,v.28;No.28305:13-18.[2]黄欣荣.大数据对科学认识论的发展[J].自然辩证法研究,2014,v.30;No.31909:83-88.[3]黄欣荣.大数据技术对科学方法论的革命[J].江南大学学报(人文社会科学版),2014,v.13;No.7402:28-33.[4]李迅.大数据时代大型商业银行发展战略的调整与变革[J].中国财政,2013,No.64617:62-64.[5]孙杰,贺晨.大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型[J].财经科学,2015,No.32201:11-16.[6]谭伟明,黄杰.大数据驱动银行业务创新和转型发展的思考[J].区域金融研究,2015,No.51005:46-49.[7]陆岷峰,虞鹏飞.大数据分析在商业银行零售业务中的应用[J].金融理论与教学,2015,No.13204:1-5.[8]郝丹炀.浅谈金融大数据的机遇与挑战[J].时代金融,2015,No.58511:38-39.[9]林巍,王祥兵.大数据金融:机遇、挑战和策略[J].财会学习,2016,No.12903:140-142.[10]李宏博.商业银行大数据时代的SWOT分析及战略探讨[J].时代金融,2013,No.52018:151+158.[11]方方.“大数据”趋势下商业银行应对策略研究[J].新金融,2012,No.28612:25-28.[12]蔚赵春,凌鸿.商业银行大数据应用的理论、实践与影响[J].上海金融,2013,No.39809:28-32+116.[13]黄纪宪.大数据时代工商银行经营发展战略研究[J].金融纵横,2014,No.42803:4-12.[14]常帆.大数据时代商业银行信息化发展之道[J].数字通信世界,2014,No.10901:39-41.[15]谢清河.大数据时代我国商业银行发展问题研究[J].南方金融,2014,No.45911:12-17.[16]刘晓曙.大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略[J].科学通报,2015,v.60Z1:453-459.[17]尹骁,王明宇.大数据时代下互联网金融创新模式的探索与分析[J].中国商贸,2015,No.64008:51-53.[18]赵付玲,安锋,张晓锋.大数据时代商业银行信息化问题浅析[J].金融理论与实践,2013,No.41110:56-60.[19]陆岷峰,虞鹏飞.互联网金融:商业银行转型战略的创新驱动力[J].南都学坛,2015,v.35;No.15303:102-108.[20]李宏畅.互联网金融背景下商业银行创新模式研究[J].电子商务,2015,No.18505:6+19.[21]MingKe,YuxinShi.BigData,BigChange:IntheFinancialManagement[J].OpenJournalofAccounting,2014,0304:.[22]ChangjunJiang,ZhijunDing,JunliWang,ChungangYan.Bigdataresourceserviceplatformfortheinternetfinancialindustry[J].ChineseScienceBulletin,2014,5935:.[23]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,v.5001:146-169.[24]申红艳,吴晨生,扆铁梅,滕飞.大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J].经济研究参考,2014,No.262363:19-25.[25]张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展,2013,v.50S2:216-233.摘要大数据时代通过对企业营销管理模式的研究，综合运用与数据相关的技术，寻求新模式。本文对大数据、营销等相关概念进行了讲解，用发展的眼光对大数据时代下企业营销管理模式的创新做了简单说明。通过阅读文献，以前人研究形成的理论为基础进行了进一步的研究，着重于理论分析。从大数据理论、营销管理理论等出发，探讨大数据的价值，实现大数据时代企业营销管理模式的创新与转变。关键词：大数据时代；营销管理模式；创新

ABSTRACTBigdataerathroughtheresearchofenterprisemarketingmanagementmode,theintegrateduseoftechnologyrelatedtodata,toseeknewpattern.Inthispaper,thelargedata,marketing,suchasinterpretationoftheconcept,withthedevelopmentoftheeyesoftheeraofbigdatamanagementmodelofenterprisemarketinginnovationtodoasimpledescription.Throughreadingliterature,peoplestudybeforeformationofthetheoryasafoundationforthefurtherresearch,focusesonthetheoreticalanalysis.Startingfromthetheoryofbigdata,andthetheoryofmarketingmanagement,andtoexplorethevalueofbigdata,realizetheeraofbigdataofenterprisemarketingmanagementmodeinnovationandtransformation.KeyWords:Bigdataera;Marketingmanagementmode;innovation

大数据时代企业营销管理模式创新的研究世界经济全球化和网络数字化技术的快速发展所造就的时代——大数据时代。在大数据时代，由于消费者行为模式的改变，以及网络数字化技术的广泛应用，使得数据在企业与消费者之间快速地传递着，其附有重要的内容信息。大数据的出现，不仅能够催生出新的技术、新的思想和新的理念，还可以对企业营销管理模式的创新产生及其重大的影响。例如，Facebook每日有超过40亿访客，淘宝每天则处理着成千上万的交易数据。这些快速增长的信息和大数据的商用价值正悄悄改变着现有的营销管理模式以及企业的一些活动。诸论新兴技术和网络技术的不断渗透，新型应用模式的不断拓展，迫使全球的数据量呈阶梯式增长态势。基于网络和数据信息的产生、发展和创新，人类将步入“第三次工业革命”时代。计算，作为计算机时代的核心，其主要目的在于对大量数据处理功能的精确性和快速性，并对其进行分析，从而从中获取有利用价值的信息，最终衍化出一种新的商业模式。本文主要从大数据理论、营销管理理论等出发，探讨大数据的价值，实现大数据时代企业营销管理模式的创新与转变。问题的提出及研究意义“大数据”是指收集和分析大量数据信息的能力，而这些数据信息已经超过了传统数据库系统的处理能力，这些数据信息涉及到生活的方方面面。况且当代社会对因特网的普及以及网络应用技术的快速发展，使得网民们网络浏览的痕迹能够被分析、追踪等，企业或第三方服务机构为寻求咨询、策略、投放等营销服务而使用这些数据的行为，被称为大数据营销。而企业营销的策略与战略又构成了企业的营销管理模式，成为企业开展业务的特定方式。文献综述傅琳雅、傅琳晶（2013）认为在大数据时代，营销架构基于数据时，企业可以把对数据的挖掘、处理和分析能力转化为商业价值。在大数据时代，数据越来越成为核心的资产，企业的界线日益模糊，网民和消费者呈一体化趋势发展，业务服务模式也受到了影响，迫使企业可能或者必须重构其组织和文化；各个领域的商业活动也难以避免在这场运动中不受影响。国际数据公司将大数据定义为：通过高速捕捉、发现或分析等途径，从大容量数据中提取价值的一种新的技术架构。一般认为其核心是基于相关关系分析下的预测，不是绝对精确和抽样，而是对更多数据甚至全部数据的分析及效率的追求。本人认为大数据是对支持决策的理论、方法、技术而对海量数据进行管理、分析、挖掘的统称。大数据时代的特征及其商业价值（一）大数据概述“大数据”是指收集和分析大量数据信息的能力，而这些数据信息已经超过了传统数据库系统的处理能力，这些涉及生活方方面面被收集、分析的数据信息又与传统意义上的“数据”是有区别的，“数据”很大程度上是指“数字”，如业务量、访客量等，是一个个数字或是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，如数据库或商业智能技术等过去传统的数据解决方案就可以轻松应对；而如今我们所讲的“大数据”则不仅限于以往的“数字”，还可能是或包括“视频、图片、音频……”等，涵盖的内容多种多样，例如微博、音视频分享、通话录音、位置信息等等，形式各式各样。即，“数据”是结构化的，而“大数据”则有“非结构化数据”、“半结构化数据”和“结构化数据”三种。相比于“数据”，“大数据”有两个明显的特征：第一，数据有非结构化、半结构化和结构化数据的属性；由于数据有结构化，所以数据的分析有一定的规律可以被遵循，例如大体预测下个月的营业收入额；而大数据又是非结构化和半结构化的，所以数据的分析可能无被遵循的规律，这时需综合方方面面的信息进行模拟，来分析、评估、假设，计算出每种可能性的可信度，准确找到下一个市场热点。第二，数据与数据之间会频繁交互，需大规模地进行数据分析，实时结合业务对数据进行挖掘。大数据的数据来源？（就企业而言）一方面是内部自身信息系统所产生的数据，这些数据大多是结构化、标准化的。而另一方面则是外部信息系统所产生的数据，包括物联网、社交网等非结构化数据。就同一件事物，来源的不同，会造成类型不同的数据透视出不同方面的信息，例如，可以通过消费记录透视出消费者的消费能力、次数以及消费兴趣等，消费渠道信息能够透视出消费者对消费渠道的偏好，消费的支付信息可以透视出消费者的支付渠道情况所以，企业用来源广泛、全面的数据进行分析，其的结果也就越真实、立体。因此，可采用大数据分析从来源不同的数据中获取新的热点，并与企业的业务体系相融合来实现企业市场的拓展与创新。在大数据时代数据量越大越好？对于这个问题，有人曾这样说，“在大数据时代，数据的使用，会使企业产生这样的想法，感觉数据越大，其结果就越好。可为什么企业还是会不断犯错？那是因为缺乏对决策、运营提供强有力支持的数据。大数据时代的到来，让企业拥有无限可能。”可想，在不久的将来，如何获得源源不断的数据将会成为一个新的热点。在这个层面上，谷歌、亚马逊，包括电信运营商等领先企业将有无可比拟的优势。依我看应该从两个方面来说，第一，就整体而言，数据越多数据量越大肯定就越好，不同的行业，不同的组织可以从多元化的大数据中寻找解决问题的办法，基于此，越来越多的公司、企业通过各式各样的应用APP、终端或者其他方式收集数据，数据将地球连接成一个整体。第二，就具体应用而言，数据量是否越大越好，本人却有不同的看法。我认为在大数据的实际应用中没有哪个企业或企业家能够保证用以分析的数据量越大，得到的东西就会越多，而这些东西又是否会是企业所需要的，或者对企业本身是否可以产生价值。（二）大数据的商业价值大数据时代的到来迫使某些领域发生变革。例如，商业的变革，大数据时代数据的商业价值被不断挖掘，为提高投入的回报率和发现新的需求，可通过运用大数据技术来实境模拟，为提高产业链和管理链的回报率，可提高大数据成果在各个相关部门的分享率，为实现由大数据所带来的商业价值，可对企业的商业模式、服务和产品进行探索与创新。位于第二市场的那些不会选择、不挑剔的消费者，抑或非消费者，正被这种简单、廉价与便利的产品，或者逊于现有产品的产品和服务所诱导着。企业营销管理模式的创新（一）相关概念及其特征1.营销模式营销管理模式是企业根据企业的管理，为实现企业的价值、获取价值而采用的某一种体系模式，非手段或方式。其中包括企业为获取价值进行营销战略定位的业务服务范围，企业营销组合的确定，以及在这样的定位下如何去执行，获取最大的营销效果，实现价值。由此看出，营销管理模式是企业对市场作出反应的一种范式，这种范式在特定的环境下是有效的。2.模式创新当代企业，企业的管理者可通过运用大数据技术与网络信息技术提高传统营销活动的效益和效率，而这种企业营销管理模式与传统营销管理模式相比它具有下列优点：1、降低交易成本。2、减少库存。3、市场范围扩展。4、降低管理成本。5、良好的沟通。大数据时代下的企业能够真正“给予每个消费者各种需求的满足”。为增加产品和服务的销售量和满意度，企业需满足顾客的个性化需要，通过企业管理的信息化、供应链的可视化，管理成本的最小化和整体利益的最大化，实现“双赢”，从而达到企业企业营销管理模式的创新。3.企业营销管理模式创新企业营销管理的基点是顾客与竞争，正如当前产业社会竞争的两个原则：要么更好的服务顾客，要么就比竞争对手更有效率。其营销管理模式的创新与重构也基于此。（二）形成条件及方式、途径首先，管理层的层次问题。是扁平化的管理结构还是金字塔式的管理结构。相对于扁平化的营销管理结构，金字塔式营销管理构架，可能会导致企业的高层人员无法较快的对低层人员提出的观点、建议和方法做出响应，以及企业相关的营销战略战术也很难贯彻落实到基层的营销员工。滋生了官僚作风，将企业最终推向了深渊。其次，4E过程管理模式。即企业通过信息管理系统把员工每日在工作中犯的错误及时指出让其尽快改正以免在月末产生不好结果。再次，管理的可替代性。有一家销售员工并不是很多且流动性不好的企业，员工迟到、懒散等情况时常发生，为降低以上情况的发生频率，该企业采取了一系列强有力的管理措施，包括：加强奖惩激励制度、加强管理制度、开除等，可无论怎样管理，过后仍时有发生，即只是对表面进行了改正，但内心却仍没变动，因为他们心理明白，不管企业如何的整治管理也不可能把他们一次性全部辞退或惩罚或奖励，但当他们实在忍无可忍时可以选择辞职，对于这样的局面，大多数的企业会采用相对保守的管理方式去管理，而该企业则选择激进的管理方式，即招收了批新员工，并对他们进行了严格的训练，最后再派到工作岗位上。采取新人、新区域、新市场的方式，让老员工感受到新员工带来的冲击波。起初老员工并不是很在意，但过了一段时间之后，当他们发现公司引进新员工的决心，看到新员工的快速成长之后，无形中对他们产生了致命的压力，实际上到最后该企业利用新人的力量改变了老员工的态度和工作方法。这种压力就来源于“可替代”。很快该企业所有的制度也随之得到了很好的贯彻。从上面的例子可以看出：可替代是管理的基础，再好的制度、流程，也必须建立在员工的可替代之上。任何管理措施的制定，如果没有员工的参与，就不会使员工对管理措施、管理制度产生深刻的理解，也就不具备较强的执行力。而当被管理的人真实意识到管理的必要性时，才会心悦诚服的服从管理。单纯的强压只会适得其反。所以员工对管理措施和管理制度的理解与认同，也是服从管理的另一个关键要素，在企业的管理中起着非常重要的作用！大数据时代企业营销管理模式的创新大数据时代企业营销管理模式的演变大数据是一种战略、一种思维，它可以面向用户、面向业务和面向应用，新理念和新的经营模式会在大数据下被不断催生，而新的模式也会基于数据的科学决策。在大数据时代，相对于传统消费者行为分析“ＡＩＳＡＳ”的营销模型，新模式“ＴＳＰＳ”，更适用于网购的营销管理模式。（二）大数据时代企业营销管理模式理念与方式的变革大数据概念的提出，让大数据营销成为近些年业界的热议焦点，但在上世纪的美国却有企业将其应用在现实当中。目前，随着网络信息技术的不断完善和媒体形式的多样化，大数据营销也随之变革。在其发展的过程中，企业营销理念和方式有以下两种转变：1.由用户的主观信息数据库转变为用户的客观行为数据库相对于那种以市场调研统计人口数据和用户主观信息（包括价值取向、生活方式等）来推测用户需求、购买可能性和购买力而细分用户从而定位产品的传统数据营销管理模式，会受用户的主观判断影响，其得到的调研指标和信息数据可能会误导相关营销人员作出偏离甚至错误的决策。因此，用户的主观信息数据已不再能够满足企业营销管理的需要。相反，企业可以通过实际观测，多角度、全方位的得到用户信息，真实、精准地反映出用户的需求及其他消费数据等，这种用户客观行为数据库会随着网络信息技术的日益完善成为企业营销管理的一项重要调研依据。2.由媒体导向转变为用户导向21世纪初，企业作为品牌推广的受益者和实施者，为了达到提高营销有效性的目的会选择在受关注程度较高的电视台、网站和纸媒上投放广告来获得更多的用户，即大众媒体营销。然而，这种基于大众媒体的营销推广方式虽然辐射面广、获利性高却不能切实掌握受众用户的动向，也难以控制其后续产生的影响。因此，企业由媒体导向营销管理模式向用户导向营销管理模式的转变迫在眉睫。传统一次性媒体投放被跟进式的营销方式和客户端的定制化逐步取代，成为了大数据企业营销管理的基础和前身。大数据营销的特点主要表现在以下几个方面：提高个性化。数据驱动的营销。预测分析能力。虚拟活动能力。适用范围广。营销模式和新型产品的运营是通过企业对用户数据的分析、整合与开发来营造的，像谷歌、亚马逊、脸谱网等公司都已在大力的推进这些业务模式。在大数据的帮助下，商家可以对用户实现真正的个性化，而不限于对不同群体的划分。大数据时代中的大数据能够帮助企业做得更加精准，精确到每个用户。例如，在云端的数据库中，所有用户都被标签，以属性标签的形式存在着。而用户现实生活中的行为，如搜索、浏览、产品应用、订阅等却被数据库记录着、分析着。这些现实生活中的行为在云端能够转化为用户的年龄、性别、收入、爱好、城市、品牌偏好等清晰化属性标签。成为一些门户网站如新浪、搜狐等用以标签的依据，有助于广告主各类营销活动的有效开展。如今，高速发展的互联网技术为现代的企业创造了无限的可能和空间，通过利用网络这个虚拟平台，大数据将会成为未来营销的主流方向。数据库技术与网络通信技术的综合运用，可以实现精准营销，满足用户的个性化需求，与用户实现长期的个性化交流，使企业拥有稳定忠实的用户群体，实现用户增值的链式反映，达到营销可度量、可调控的精准要求。在大数据时代，大数据已显现出巨大的潜力和非凡的前景，但是大数据营销仍面临较多的问题和挑战。技术难题是面临的首要问题，当前又处于大数据技术的活跃期，各个方面的技术尚不完善，工具仍需进行进一步改进。然而实际情况，大数据营销一旦被真正启动，工具和技术不仅仅是要面临的问题，还要转变经营思维和组织架构，才能真正参与挖掘数据这座金矿。大数据还可以优化企业营销策略：企业可以通过对用户社交媒体活动的分析，向用户推荐用户感兴趣的服务或者产品，根据公开的社交数据，有针对性地进行线上和线下的产品推荐活动，了解用户消费趋向的同时，也可在相应地区增加相关产品的库存，在利用社交媒体进行监控达到可为用户需求的产品实现提前备货。结论与不足大数据时代企业的营销管理模式正面临着机遇和挑战，企业在大数据环境里会不断地创造和革新出新营销模式和营销思维，它们符合时代的发展。个性化的营销策略和对用户需求行为上的分析与用户的响应，为企业带来源源不断的商业价值和市场价值，这源于对大数据价值的挖掘，其不仅使企业拥有持续的竞争优势，还有助于为企业的未来建立制胜的核心竞争力。在大数据时代企业为实现营销，会采取改变营销管理模式的方法，而盲目移植与效仿，不与时代背景相结合，无创新。往往失败的多，成功的少。任立军指出，一个拥有不明基因的企业，其收获的结果也是不明的，在没有完成顶层设计和基础搭建之前，盲目地进行营销管理模式移植与效仿，不但不会顺利成活，还可能导致营销渠道出现混乱，最终达到不可收拾的境地。任立军，男，吉林四平人，本科学历。2013年，其创建的5VO价值导向营销理论被评为年度最佳创新营销理论。在高速便利的大数据时代，无创新的简单学习与模仿已经完全失效，不但不利于企业的发展，还可能使企业的竞争力逐渐丧失，最终退出市场。在中国，企业的主动学习让经济得到快速的增长，包括对国外技术、管理、品牌、营销等方面知识的学习，当然，也不排除那些山寨国外产品和模式最终取得成功的企业。实践表明，照搬无创新的山寨作法极易导致下列四个问题：第一，营销团队的不适应性。第二，经销商的不适应性。第三，产品和服务的不适应性。第四，政策支持的不匹配性。起初的娃哈哈企业是效仿广东的一家儿童食品企业，生产各式各样、各种口味的儿童饮品和保健品，在经历了简单模仿的原始积累期后，具有战略头脑和远大目光的娃哈哈企业董事长开始思考如何去创新企业的营销管理模式，最终该企业对营销渠道进行了三个阶段的创新，使其形成了独具特色的联销体营销模式，该模式不但使企业