时间：2023-03-16 16:29:02
序论：在您撰写大数据精准营销论文时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
市场营销论文2000字(一)：基于学生职业能力培养目标的市场营销教学探微论文
摘要基于學生职业能力培养目标在市场营销教学模式改革的意义，本文将会对市场营销教学模式进行创新研究，使得能够在加强培养学生职业能力的力度时，达到学生市场发展适应程度的增强，以此来实现对市场营销专业学生综合能力的培养。
关键词职业能力市场营销目标培养
中图分类号：G642文献标识码：A
教育是对各领域人才进行培养的一大重要工程。在现如今这个迅速发展的时代，消费者的需求也在不断的变化，而在这样的变化当中，最需要的就是综合素质较强的营销人才。基于此，各个高校在对市场营销专业学生进行培养时，就要以现代经济环境为依据，以市场营销专业的实践性和应用性等特点为前提，对市场营销专业教学模式进行创新，使得课堂教学能够在与市场需求的变革相适应的情况下，实现市场营销专业学生对市场发展了解程度的加强，从而达到学生专业知识和职业技能的高效提升。
1基于学生职业能力培养目标的市场营销教学模式改革的意义
市场营销专业实际上是外来专业，其在我国高等教育学科专业领域的时间并不如其他专业时间那样长，以致在实际的市场营销专业学科体系建构中存在着较多的问题。而随着我国市场经济和贸易的不断发展，我国对市场营销专业人才的需求和要求也在不断的提高。因而在这样的情况下，就需要高校市场营销专业教师能够以学生的职业能力为培养目标，科学合理的改革其教学模式，使得能够在将专业人才的培养效益进行提高的情况下，对市场需求进行相应的满足，从而在实现教育在社会功能方面作用的发挥时，达到市场营销专业人才可持续发展的目的。当然，要想保证市场营销专业人才的可持续发展，就需要对学生的持续学习能力提供相关保障。基于此，市场营销专业教师在培养学生时，就要对营销人才在市场动态的分析和掌握方面给予重视，并在教学过程中，有意识的培养学生的相关经验和市场分析能力。使得能够在实现可持续职业发展能力营销人才这一培养目标时，达到营销人才对市场发展的有效适应
2基于学生职业能力培养目标的市场营销教学策略
2.1在市场营销教学中进行体验式教学
体验式教学是一种让学生以自我为中心，对自己所需的专业知识进行主动学习，并对学生在学习中所进行的体验给予重视的教学方式。这种教学方式可以让学生模拟出市场的真实情景，并在以不同情景的模拟为依据的情况下，设定出相应的任务角色，使得能够在由学生进行角色扮演时，实现学生对营销活动中存在的问题的有效处理。如此就不仅可以将真实的市场环境为学生模拟出来，还能够帮助学生在体验过程中，理论知识运用能力的提高，从而在加强学生对营销知识技能的掌握时，实现对学生职业能力的培养。
2.2在实际教学中改进现代化教学手段
随着现如今互联网时代的到来，各种课程教学也已经实现了线上和线下的结合。在这种结合当中，市场营销专业的教学也应用进了多种的现代化教学技术，像ERP的沙盘模拟、MOOC平台的优质教学视频、理财电子对抗实训室的运用以及营销类电子软件的教学应用等等，这些都是现代互联网技术的教学手段。在这样的教学手段当中，市场营销专业的实践性特点和作用就被充分的发挥了出来，其不仅能够对专业课程中教学案例的选取起着决定性作用，还能够在互联网技术和教学课堂中实现对各种最新信息的有效传递。基于此，就需要市场营销专业教师能够通过对市场营销现代化教学手段的改进，加强对学生专业知识技能的讲解，从而能够在提高学生专业知识的掌握能力时，实现市场营销专业教学效率以及学生相关职业能力的提升。
2.3在课堂教学中促进教学案例的更新
在市场营销教学当中，教师应该将学生掌握的理论知识向相关技能进行转变，而在这样的转变过程中，需要教师进行相应的案例教学。在市场营销教学中，案例教学就是不可缺少的课堂实践环节，这个环节可以实现对学生理论知识运用能力和分析能力的培养。基于此，教师在选择案例时，应当将具备新颖性和实用性的案例选取出来，这样就可以激发学生对案例学习的兴趣。如果说教师在对案例进行选取时，选择的是最近发生的案例，那么学生在对其进行体验和感受的同时就会增加自己当事人的代入感，进而也就可以实现案例分析教学情境性的增强。同时，教师在选择了案例之后，还要对案例的分析和讲解给予充足的重视。在讲解案例时，教师应该引导每一位学生进行积极发言，并对学生不同的思考角度给予鼓励，使得能够在拓展学生思维方式和思维空间的同时，促进学生思维能力的提高。而当学生分析完成之后，教师就需要对学生进行启发和分析，并对自身观点的相关信息进行整理，然后在总结归纳对案例分析的讲解时，促进学生对理论知识和实践技能的有效结合。通过这样一系列的方式，就能够在培养学生思维能力的情况下，实现学生的可持续发展，从而达到学生综合能力的提升。
3结语
总之，高校的市场营销专业教师在对学生进行教学时，需要将对学生职业能力的培养作为教学目标，然后在以市场发展需求为基础的情况下，培养学生的市场适应能力。如此方能在提高学生职业能力的同时，实现学生在市场营销方面的可持续发展。
市场营销毕业论文范文模板(二)：大数据环境下的市场营销方式改革发展新方向论文
【摘要】随着互联网技术的高速发展，人们越来越关注市场的变化，大数据逐渐渗透到各行各业，为企业的发展注入了新的活力，管理人员也应及时关注市场的变化，收集数据、分析数据，并且为企业找准未来的发展方向，尽可能避免发展过程中可能会遇到的风险，从而促进创新性发展。
【关键词】大数据市场营销改革发展
前言
近年来，大数据发展势头迅猛，市场营销方式也发生了极大变革，通过大数据分析各行各业的变化，为企业发展精确定位客户群，从而有效的提升企业的经济效益，大数据在市场营销中的作用也将持续扩大，利用有价值的信息做出科学的决策，推动企业的发展。
1.大数据的特点和价值
大数据在市场营销方式改革中发挥着重大作用，有效的推动企业经济的发展。大数据具有信息量大，数据信息全面等特点，并且能够减少极端数据对企业的影响，确保所得到的信息的高效准确，同时采取计算机记录信息的方式，能够有效的避免人工收集信息的麻烦，提升数据的准确性，分析市场需求、了解市场的情况，及时预测市场的发展趋势，从而为企业市场营销方式的变革提供了借鉴，对于市场营销的定位更加准确和高效，有力的促进了经济的增长。
2.大数据时代市场营销面临的挑战
2.1数据的真实性难以保障。大数据背景下，信息的数量和种类众多，并且难以区分真实性，企业想要获得准确真实的信息更是比较困难，大数据虽然具有海量收集数据的特点，但也无法通过分析抽样数据的方式，得到当前环境下的预测信息，从而导致未能对客户进行更加详细准确的定位，制定的营销方式不科学，增加了经营风险。[1]
2.2成本增加。大数据系统本身的成本就比较高，并且企业还要招聘专业的人员来负责这一领域，增加了人力成本，引入各类专业技术，对数据进行分析和管理，才能够保持大数据系统的运营，因此增加了企业的成本支出。
2.3数据的安全性降低。在信息时代，大数据信息的传输主要依靠互联网，因此数据的安全性得不到根本的保障，很多企业也因为缺乏足够的经验而使自身的发展受到威胁，同时计算机设备与信息技术在发展的过程中很容易遭受黑客袭击，造成重要信息泄露，影响了市场营销数据信息的安全性，不利于市场营销数据的分析。
3.大数据对市场营销方式变革的影响
3.1产品策略。我国目前经济发展较为稳定，人们的经济水平提升，对于产品的质量也有了更高的要求，并且逐渐向产品创新靠拢，个性化的产品与服务已经成为了经济发展的重要部分，市场影响的方式也发生了变革，通过大数据来开展个性化的营销，掌握消费者的购物习惯和消费喜爱，了解目前市场消费的趋势，从而帮助商品营销者更好地规划营销计划，最终制定出顺应市场发展的产品策略，促进产品的销售和经济的增长。[2]
3.2渠道策略。随着网络的普及，市场营销的方式也逐渐发生了变化，从过去的线下营销为主转变为线上营销为主，通过使用大数据来分析消费者线上的消费习惯和购买力，了解消费者的潜在需求，从而帮助市场营销人员制定出专业化的营销策略，不断扩展营销渠道，对于线上的产品进行详细的分析，准确定位，从而帮助企业制定出更加优质的线上营销管理模式，在大数据时代下，明确自身的发展定位，从而有针对性的投放广告，实现产品的广泛营销，增加曝光度，也提高产品的变现能力，为企业的稳定发展奠定基础。[3]
4.大数据时代下市场营销新思路
4.1挖掘潜在客户。利用大数据挖掘出潜在的客户，帮助企业在激烈的市场竞争力占有一席之地，因此，除了提供良好的服务之外，潜在客户的挖掘也是十分重要的。企业应利用好大数据这一手段，挖掘潜在的客户群体，拓宽自身的市场，从而增加企业利润；[4]还应利用大数据对各种媒体、软件进行分析，与拥有稳定用户的APP建立合作，为企业做营销，也可以自主筛选潜在的客户，为客户推送与其相关的内容，从而使企业的发展更加迅速有力。
4.2开展精准营销。近年来，市场竞争日趋激烈，如果没有稳定的客户群体或者是自身过硬的软实力，都会快速被市场所淘汰，因此，企业必须了解客户的喜好与需求，这样才能将自己合适的产品推广给客户，同时还应为客户建立消费档案，对于不同年龄层和不同职业的客户做出详细的规划，使用大数据，将大量的客户信息进行精准的分析，对客户进行科学、合理的定位，从而有助于为客户提供更加专业化的服务，实现精准营销；[5]通过大数据分析客户所浏览的网页，所购买商品的数量和种类，从而精准掌握客户的消费习惯与消费偏好，也帮助设计者设计出客户更加乐意购买的产品，有助于个性化定制服务的开展，从而赢得客户信任，提升客户满意度，使精准营销的作用得到充分的发挥。
4.3产品交叉销售。通过开展产品交叉销售，能够进一步掌握消费者的潜在消费需求，加之通过大数据掌握的消费者的消费习惯，消费行为更信息，对这些数据进行综合性的分析与考量，可以为消费者提供更加专业的商品组合，使消费者增加消费需求，了解消费者的消费兴趣，也有助于营销人员制定出最佳的商品营销方案，改善商品营销管理模式，從而有助于实现商品的交叉销售，提升消费者满意度，也增加企业的经济利润，通过目前的发展情况来看，这一营销方式取得了不错的效果，在日后的发展中只要坚持下去，就能够扩展发展空间，取得更大的经济效益。
【关键词】精准广告；孤岛效应；数字时代
一、传统广告的发展瓶颈与精准广告的兴起
20世纪的著名广告人沃纳梅克说过：我知道我的广告费有一半是被浪费的，但我不知道是哪一半。这是对大众广告投放模式弊端的最好注解。大众广告呈现给每一位受众的信息都是一致的，而广告受众的需求却各有不同。因此，这些高昂花费在很大程度上是无效的。
精准推送和广泛覆盖相结合才能达到广告传播效果的最大化。针对消费者的区域、年龄、性别等人口统计属性进行的市场细分仍无法实现精准推送。针对VIP客户的营销常常建立在精准的客户信息之上，但这种方式只针对小部分人群。可见大众传播时代的精准营销虽能解决“精准”的问题，却无法解决生产规模的问题。数据库营销在营销的“精准”之路上走出了更扎实的一步。但问题依然存在，以企业为主体的数据库是小规模而不经济的，此类数据库无疑是数据“孤岛”，同时必须耗费大量的人力物力进行专业的开发和维护，真正应用数据库营销的企业非常有限。
要在精准投放的同时达到广泛覆盖，广告必须有庞大的数据系统的支持。在信息增长急剧加速、大数据挖掘和分析技术逐渐成熟的背景下，精准广告应运而生，它利用数字采集、存储和分析技术预测用户的需求，并在恰当的时机将广告信息送达用户。广告传播不再将大众看作一个整体，而是将他们看作有着不同需求的个体。
二、精准广告研究概况
（一）精准广告研究的总体情况
在中国知网，以“精准广告”为篇名搜索，共有学术论文168篇，其中2008年、2011年及2014年发表的论文数量最多。这些研究多是从传播角度、营销角度进行，但是总体上看研究的深度不够、理论性不强（图1）。
学界对精准广告的研究可划分为两个阶段。2004年至2012年为精准广告研究的初始阶段，研究内容上多是介绍性的，围绕着精准广告的特征与具体应用方式等问题。成英玲等（2008）提出精准广告不仅给广告主带来更满意的效益，也给顾客创造了个性化的沟通体验。侯大银（2009）认为在金融危机的背景下，精准广告更加受到广告主、广告商和广告者的重视。沈维梅（2010）分析了网络精准广告的现状，并针对网络精准广告在发展过程中存在的一些问题，提出了建议。陈晓红（2012）提出基于搜索引擎用户数据库的广告投放，将通过组合运用被搜索关键词、IP地址与IP地址区域更加隐蔽地、有效地提高广告投放的精准度。
2013年至今为精准广告业研究的逐步深入阶段。研究数量趋于平稳，从产业链、营销方式、传播方式等多角度探讨了精准广告，研究呈现逐渐深入之势。张辉锋等（2013）提出精准广告对整个广告业形成一种理念颠覆，广告的运作从以媒体为中心转为以消费者为中心，从创意驱动转向创意、技术共同驱动，同时广告传播的边际在趋于消融。刘英贵等（2013）在《新媒体传播中精准广告的营销方式研究》一文中将精准广告分为cookie跟踪式的精准投放和跨平台的微博精准营销两种模式，同时指出目前精准广告投放的滞后性和受众隐私安全的隐忧。倪宁等（2014）通过精准广告的实现过程，提出要确立以消费者为中心的广告传播策略。李晓霞等（2015）分析了大数据时代对精准广告传播的影响，并探讨了相应精准广告传播策略。曹军波（2015）提出精准广告的自动化、高效化的发展趋势。鞠宏磊等（2015）提出大数据精准营销从核心要素、产业流程、生产关系等方面重构了广告产业。
（二）目前精准广告研究中存在的问题
1、概念界定问题
学者对于精准广告的定义主要基于当前的精准广告实践。鞠宏磊等（2015）认为“基于大数据的精准广告指的是依托互联网广告网络（Ad Network）以及广告交易平台（Ad Exchange），应用大数据信息检索、受众定向及数据挖掘等技术对目标消费者数据进行实时抓取与分析，针对消费者个性化特征和需求而推送具有高度相关性商业信息的传播与沟通方式”。精准广告的概念符合目前精准广告发展的实际，却不具有更大的外延空间。此外，在不同论文中，精准广告的概念名称也有差异，多数称“精准广告”，也有的称“网络精准广告”、“大数据精准广告”等。而这些论文并没有对此做出学术性的解释，这反映了学界对精准广告的认识不清。
2、研究方法问题
在目前对精准广告的研究中，研究方法不当是一个突出问题。学术研究通常遵循提出问题、分析问题、解决问题的思路。但在目前的精准广告研究中，遵循这一思路的并不多。一方面，在理论本身的研究中，不遵循规范的思路使研究深度不够，研究结论流于空泛；解释性的结论偏多，理论的创建和深化难以实现。另一方面，缺乏理论结合实践的研究。此外，对于定量方法的忽视，也使理论建设难以在实践中得到检验和发展。
3、理论体系问题
目前，精准广告的研究成果集中在其概念、特征以及发展趋势上，对于概念的内涵和外延，精准广告在整个广告、营销活动中的位置、与其他营销方式的关系以及精准广告与传播学、社会心理学等相关学科的结合的研究比较欠缺。跳出广告自身局限，从社会学、心理学、传播学等视域看精准广告及其带来的新现象、新问题无疑具有重要的意义。总体来说，精准广告研究目前还处在理论体系的建设中。
4、研究存在的认识误区
首先，一些研究者过分强调精准和数据的重要性，夸大了精准广告的作用。数据很重要，但更重要的是数据背后的信息挖掘，并以此制定适当的广告策略。从传播理论角度看，这是魔弹论思想带来的认识误区。魔弹论产生在电视、报纸控制了信息渠道的大众传播时代，其核心观点是：传播媒介拥有不可抵挡的强大力量，它们所传递的信息在受传者身上就像子弹击中躯体，药剂注入皮肤一样，可以引起直接速效的反应；它们能够左右人们的态度和意见，甚至直接支配人们的行动。如今，传统媒体的受众已经转变成主宰信息的用户。没有哪一种传播方式能使他们中弹即倒。
其次，对精准广告的研究言必及互动。实际上，研究者们所指的互动只是用户点击广告链接、浏览广告页面这些反馈行为。这种反馈式的信息传递不是精准广告所独有的，当然也不能算作精准广告的特征之一。真正的互动是用户能够自己调度感兴趣的信息，并参与到广告的流程当中，这在目前的广告应用中还未实现。我们期待，在更成熟的技术条件下，互动会成为精准广告的一大亮点而非特征。
三、精准广告的特征
（一）精准锁定需求
精准广告的精准体现在对潜在顾客的消费需求的把握上。大数据时代，企业通过消费者在网络世界的行为直接锁定其需求，而不是主要通过年龄、性别等统计属性来推断其需求。因此，在精准广告的世界里，广告主更关心的是潜在顾客的需求是什么，而不是潜在顾客本身。
精准的需求定位，使广告主可以针对性地投放广告信息，实施营销活动。这就能够有效提高广告投放的效率，以及整个广告行业的资源利用效率。对于广告的接收者来说，定向的广告信息也为他们选择商品和服务提供了便利，因为这些信息是他们需要的。
（二）广泛覆盖
数据库营销是一种精准化的营销方式，却不能为广大的广告主和网络用户所用。因为企业间的各种数据库是分隔的，这使得同一个用户的消费需求信息只能被一家或几家公司使用。这种信息孤岛效应是进一步实现精准投放的阻碍，其存在使消费需求信息无法充分发挥自身价值，企业也难以利用这些资源进一步扩展市场。
精准广告在很大程度上可以消减信息孤岛问题，因为它建立在更大的用户行为数据基础之上。百度、谷歌等大型互联网企业握有丰富的数据资源，可以为各行各业的广告主广告业务，实现精准投放。目前，网络广告的DMP（数据管理平台）仅限于自身数据，尽管这些平台掌握的数据量已经非常惊人，但在覆盖范围上仍然有很大空间。要实现更大范围的覆盖还有赖数字围墙的打破和基础网络设施的进一步完善；让消费者需求信息在整个网络共享，让更多人方便、快捷地进入网络世界。
（三）长尾市场繁荣
长尾市场是长期存在的，只是进入网络时代，长尾需求才逐渐得到重视。因为当信息几乎无需成本就能呈现在人们面前的时候，长尾市场才具有盈利的可能性。精准广告推动了广告行业自身的长尾发展。首先，它针对单个用户的需求定向投放；其次，它能为数量众多的中小企业提供高效率、低成本的广告投放方案。精准广告将人、企业的需求聚合起来形成价值，这在大众传媒时代是难以实现的。
广告长尾市场的发展又推动了产品长尾市场的发展。在传统媒体时代，市场总是被少量的大热产品所掌握。个性化的、小众的需求则被淹没在大热产品的浪潮中。如今，小众产品的市场空间得到释放，电子商务的大热就是例证。长尾市场的繁荣归功于精准广告，从更本质上来说归功于信息传播方式的变革。精准广告也是这一信息传播方式变革的产物，它通过广告促进了各行各业的长尾市场的发展，带来了如今我们习以为常的长尾和热门共同繁荣的局面。
（四）信息告知功能的回归
广告自诞生之日起，其功能随着传播方式的变革而不断变迁。从告知到劝服，再到诱导，每一种功能都与传播媒介的特息相关。网络时代，广告的核心功能仍是信息传递。
精准广告形式多样，但都离不开网络技术。无论是搜索引擎广告，还是社交网络广告、网页推送、电子商务平台的推荐都常用文字链接来告知关于商品的信息。这种信息告知方式和最初的广告形式相似。只是信息的载体，从店面招牌，实物标志变成了网络；广告活动的中心从企业和产品变成了消费者。从传播的角度来说，信息告知是广告最本质的功能，精准广告从一定程度上实现了信息告知功能的回归和升华。
（五）广告与其他营销手段间的边界逐渐模糊
在传统媒体时代，广告与人员推广、促销、公关等营销手段的分界清晰。但在网络时代，尤其是在精准广告中，不同营销手段间的边界难以区隔。精准广告信息同时也可能是促销信息、人员推广；而且，在点击转化率和购买转化率上具有较大的优势。
广告与其他营销手段间边界的模糊使经典的营销理论和广告理论难以很好地指导当前的广告实践。广告的研究者要站在更高的角度来理解广告及精准广告的本质，进一步界定和划分广告和营销组合的相关概念。在实践领域，越来越多的广告主更青睐精准广告，更注重广告对当前的关注度和销售量的影响。
四、精准广告的发展趋势与面临的问题
总体来说，精准广告会朝着更高效的方向发展。目前，在网络广告投放中已经有程序化购买等自动化投放方式。自动化使广告的投放形式、投放时间、预算分配均更加灵活，提升广告投放效率，减少人力成本。此外，场景化和平台化趋势也使精准广告更加高效。
（一）场景化趋势
场景是指人所处的环境，它包括时间、空间等客观要素，也包括情景、氛围等人的主观感知要素。移动传播的本质是基于场景的服务，即对场景（情境）的感知及信息（服务）的适配。场景成为了继内容、形式、社交之后媒体的另一种核心要素。
现阶段的精准广告大多是根据个人的网上行为和注册信息等推动，这种推送一般具有滞后性，同时无法精确了解潜在顾客在何种情景下产生的需求，因此就无法对其性质进行深入了解，如需求是即时的还是延时的。这种情况可能会导致信息在错误的时机或场景被发送到用户手中。场景感知技术使精准广告能在合适的时间、合适的情景推送给有信息需求的人。因此，更精准、高效的广告推送还有赖于场景的搭建，场景信息的感知和及时处理。
（二）平台化趋势
目前，在业界已经有了百度联盟程序化购买广告平台。这些巨头凭借自身的数据优势和技术力量将精准广告所需资源整合在自身的平台上。大平台为众多中小企业广告主省去了数据挖掘和分析的难题；同时在一定程度上消减数据孤岛效应，使需求信息发挥更大的价值。因此，目前精准广告的发展在很大程度上依赖这些大型网络平台。
平台不仅能提供有用数据，也能提供广告投放界面，还可以是广告业务的商。对于企业来说，在大型网络平台上投放精准广告，能获得更大范围的用户覆盖，同时可以利用平台的更多资源，多渠道传播品牌。
当然，由于广告业务的高效运作能为平台带来利润，各大平台之间的竞争是很激烈的。对于消费者和广告主来说，这种竞争能刺激平台提供更好的广告服务。从更长远的角度看，大平台之间的信息藩篱也会被消除，因为只有这样才能消除信息孤岛效应。
（三）个人隐私问题及解决思路
网络时代，个人的喜好、生活习惯以及人际关系等信息都会成为企业关注的对象，这使很多人感到自己的隐私被侵犯，何况人们还不知道企业将如何使用这些信息。
在数字时代，关于每个人的信息都是重要的资源，是创造财富的要素。要想改变现状，不妨把个人信息当做私有财产，它的主人可以通过市场交易获取收益，也可以知晓它们是如何在市场上流通和被使用的。这个方法的好处在于它能够解决社会生产对信息的需求，同时很大程度上消减人们对隐私问题的担忧。当然在具体实施的过程中会有很多问题，如思想的转变、市场的规范和监管等等。其中会涉及到很多文化和道德问题，但从总体来看，这一解决思路是符合数字社会发展趋势的。
参考文献：
[1]鞠宏磊等.大数据精准广告的产业重构效应研究[J].新闻与传播研究，2015（8）.
[2]成英玲、贾鲁平.Web2.0时代广告精准营销探析[J].新闻界，2008（1）.
[3]彭兰.场景：移动时代媒体的新要素[J].新闻记者，2015（3）.
[4]侯大银.网络广告的精准时代[J].互联网周刊，2009（1）.
[5]沈维梅.网络精准广告的发展及困惑[J].新闻界，2010（1）.
[6]陈晓红.建立在搜索引擎用户数据库之上的精准广告投放[J].新闻传播，2012（6）.
[7]张辉锋等.投放精准及理念转型――大数据时代互联网广告的传播逻辑重构[J].当代传播，2013（6）.
[8]刘英贵等.新媒体传播中精准广告的营销方式研究[J].当代传播，2013（4）.
[9]倪宁等.大数据时代的精准广告及其传播策略―基于场域理论视角[J].现代传播，2014（2）.
关键词：大数据时代；科技期刊；出版；编辑
中图分类号：G232 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2016）03-0105-02
20世纪80年代初，著名未来学大师及社会思想家阿尔文・托夫勒（Alvin Toffler）便预言大数据（big data）将成为“第三次浪潮的华彩乐章”。20世纪90年代以来，随着计算机技术的迅猛发展，上至国家的重大决策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被数字化，并得到有效的储存。迈入21世纪，人类社会进入了一个大规模生产、分享和应用数据的时代――大数据时代，它强调信息技术的重点由“技术”转变为“信息”。因此，在以信息为基础的人文社会科学研究领域，大数据势必引发其组织决策和业务流程等方面的根本性变革。而为学术研究服务的科技期刊在大数据时代浪潮中，又将面对怎样的机遇和挑战呢？
一、大数据的概念与特征
大数据，又称为巨量资料或海量资料；其是由数量巨大、结构复杂、类型繁多的数据资料构成的数据集合，是以“云计算”为基础技术支持的数据处理和应用模式。大数据技术是通过集成共享数据，将分散的数据资源转变为集中的智力资源和知识服务能力。研究机构Garter定义“大数据”为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资源。简而言之，从各种类型数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
大数据的特征通常表现为以下四个方面：数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）。这就是人们通常所说的大数据的4V特征，也是大数据区别于传统数据的显著特征。
二、大数据时代下科技期刊面临的机遇
1.出版形态的多样化。大数据时代，在计算机、互联网等技术的不断发展和创新环境下，传统科技期刊的出版模式已悄然向大数据平台、多媒介及全媒体模式转型。科技期刊数据化集群建设得以实现的一个重要条件就是大数据技术的成熟与推广，随着大数据平台技术的建立，科技期刊实现了内容的自主优化、信息服务的个性化，以及出版发行模式的多元化，科技期刊将向着在线投稿及评议系统、编辑管理系统和增值服务系统一体化的方向发展。大数据期刊平台的构建将通过期刊内容推荐系统、流计算、期刊数据库和期刊信息整合与治理四大功能板块完成[1]。大多数科技期刊所采用的纸质媒介，在大数据时代背景下已不能满足读者的阅读体验，网络、无线、手持阅读器的全媒体出版要求凸显。传统纸质科技期刊传播媒介将呈多样化、全媒体的发展态势，物联网、互联网、移动智能终端等技术平台，都已成为科技期刊传播的重要媒介。科技期刊利用数字化、多媒介、全媒体的出版模式，在为读者提供平面媒体与数字媒体相结合的全新视听阅读感受的同时，也获得了更多途径和更深层次的推广效果。
2.业务流程的智能化。随着计算机技术的迅猛发展，以及云计算技术的成熟，使得任何复杂的数据都可以实现定量化分析[2]。因此，导致编辑工作流程中的信息收集、加工、传递等过程的智能化成为可能。科技期刊编辑的目标是将知识差大，且读者或该领域从业人员感兴趣的论文从众多稿件中挑选出来，体现在编辑出版过程中就是组稿策划和审稿过程[3]。而过去这一编辑流程基本依靠编辑人员的经验、价值观或学术专家提出的建议完成。而现在大数据技术将科技期刊历史出版物数据化，将全社会、全行业的科技成果数据化，并将这些数据进行整合、分析，从中获得真实、客观、准确、全面的学术信息，从而为科技期刊的选题策划、组稿及审稿提供依据。可以想象在大数据技术提供的真实、客观、准确、全面的学术信息下，那些“一稿多投”或学术不端、学术腐败的问题稿件，将无处遁形。在信息的加工过程中，大数据及云计算技术将过去编辑流程中，因编辑习惯不同或各期刊要求各异，而无统一标准的编辑规则模式转化为统一、有序的编辑规则模式。在这种编辑规则模式下，利用人工智能工具或软件，有可能实现稿件的计算机“预编辑”。从而减少编辑的重复劳动和简单劳动，提升编辑质量和编辑效率。
3.评价规则的多元化。目前，对科技期刊及论文的质量和影响力的评估，普遍采用基于文献计量学的评价体系，如影响因子和被引频次。然而，由于模拟数据时代采集的数据样本量小、种类少，导致科技期刊界对定性或定量评价的优劣争议不断[4]。大数据时代的到来解决了这一问题。通过文本分析、语义分析、专家印象评估及同行评估等方法，可以实现对科技期刊的定性评价。通过期刊影响因子动态跟踪、论文被引动态跟踪、论文浏览及下载量动态跟踪等方法，可以实现对科技期刊的动态评价。通过专家反馈信息采集、同行引用反馈信息采集、读者反馈与推荐信息采集、厂商应用效果市场反馈信息采集等方法，可以实现对科技期刊客观评价。因此，基于大数据平台的科技期刊及论文评估是定性与定量、历史与现代、静态与动态、学术价值和经济效益、主观与客观相结合的多元化、综合性科学评价机制[5]。
4.营销模式以品牌营销为主。大数据时代科技期刊的营销模式是将文化价值、创新价值、版权价值和广告价值融为一体的新型商业模式。文化价值即科技期刊的学术品牌，是科技期刊建设的最主要目标，有文化内涵、科技含量及艺术价值的品牌形象，不仅保证了科技的发展和文化的繁荣，更是吸引读者的关键，从而获得更好的经济效益和社会影响力，实现科技期刊的良性发展。创新价值即是以创新为突破口的跨媒介融合出版，利用大数据技术获取受众群体的核心信息，通过大数据分析掌握市场动向，并及时提出有创新性的营销策略，是科技期刊出版单位需要具备的专业能力。印刷时代建立的传统版权原则和制度，在大数据时代受到了根本性动摇，传统版权规则所确立的利益观、价值观，以及商业模式也被逐渐解构，特别是随着数字出版的蓬勃发展，版权资源潜在的巨大市场和价值被重新挖掘和开发。版权产业迎来了前所未有的发展机遇，版权资源成为争夺主战场，版权资源的价值亟须重塑[6]。大数据时代，出版载体已向跨行业全媒体模式转变，出版形态也更加丰富，广告形式不仅仅局限在传统期刊投放的平面广告，声音、动画、影像等多媒体形式的广告将有效地与科技期刊的主题报道内容相结合，读者在阅读杂志内容的同时，也反复接受了产品的展示与推广，加强了品牌宣传效果，真正达到广而告知的目的。
5.出版编辑理念面临的机遇。在大数据时代背景下，要求科技期刊的编辑工作从传统的文字编辑加工，转变为全媒体新出版语境下的数字编辑。数字编辑的定义是：在数字图书、数字报纸、数字期刊、网络原创文学、网络教育出版物、网络地图、数字音乐、数字视频、网络动漫、网络游戏、数字音像制品、手机出版等出版过程中，从事选题策划、组织稿件、审核把关和加工整理的专业技术人员[7]。这就要求科技期刊编辑首先从思想上树立数字编辑理念，深刻理解大数据时代，数字出版背景下编辑工作不断追求创新和数字技术应用的要求。科技期刊数字出版编辑在推广重要学术成果、传播科技文化知识、促进科技期刊发展进程中，不仅是实现期刊全媒体化的先行军，更是数字出版技术创新的开拓者。数字出版编辑应顺应数字出版的潮流，更新数字化出版的编辑理念，主动参与文化、科技成果的数据化，并积极实现数字信息的加工与传播。在读者服务方面，编辑也利用大数据技术提供的精准信息，实现对目标消费群体的个体化信息推送，提供更为精准服务。数字出版编辑要不断适应数字理念的创新，以适应大数据时代不断深化的移动互联网终端输入内容智能化的趋势[8]。
三、大数据时代下科技期刊面临的挑战
1.信息透明化导致期刊生存环境竞争激烈。通过大数据技术，所有科技期刊都将在一个更为透明的环境中生存。所有科技期刊的评价指标，都将作为公共信息，而被公之于众。例如，中国科学技术信息研究所每年都会将中国科技论文统计源收录期刊的主要计量指标，如核心总被引频次、核心影响因子、核心即年指标等，以引证报告的形式，提供给大众。在这些细化和量化的数据信息面前，科技期刊的优劣势一目了然。这必将造成优秀期刊的良性发展和劣质期刊的自我淘汰。这种数据公开机制，有可能导致某些优质期刊或优势学科领域的期刊获得更多的读者和作者资源，而对于新创办的期刊和某些弱势学科领域的期刊将进入一个更为不利的生存态势之中。
2.对科技期刊编辑人才队伍提出了新的要求。随着大数据理念深入人心，大数据技术的日臻成熟，数字化出版必将成为科技期刊的主要出版形式[9]。因此，数字化编辑也将成为科技期刊编辑工作者的新要求。编辑工作者不仅应具备组稿策划、文字编辑加工能力外，还应具备内容扩展、内容研究、内容创作等能力，以适应科技期刊在大数据时代下的数字化发展。
3.传统的盈利模式不再满足期刊的发展需求。在科技期刊数字化进程中，科技期刊文章无偿向全社会提供阅读已成为必然趋势。因此，依靠纸质发行、有偿下载阅读的传统盈利模式，已不能满足期刊的发展要求。然而，在将来期刊出版社或编辑部是否能成为数据运营的主体，也是一个悬而未决的问题。数据库运营商有可能通过与科技期刊共同建立和运行数字化出版平台，或开发数字化产品，来分享杂志的发行和广告收入。
由此可见，在大数据时代背景下，科技期刊将面临前所未有的机遇和挑战。作为科技期刊的从业者，我们要抓住这些机遇，迎接挑战，完成科技期刊的完美转型，尽早实现真正意义上的数字化期刊集群化。
参考文献：
[1] 丁田.大数据时代科技期刊的未来形态[J].中国科技期刊研究，2014（2）.
[2] 贾晓青，王萍，陈清莲.大数据时代科技期刊编辑思维拓展[J].出版科学，2014（6）.
[3] 张小强，张苹，吕赛英.从信息传播角度看科技期刊编辑出版过程及其优化[J].编辑学报，2007（3）.
[4] 朱剑.量化指标：学术期刊不能承受之轻――评《全国报纸期刊出版质量综合评估指标体系（试行）》[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2013（1）.
[5] 柴英，马婧.大数据时代学术期刊功能的变革[J].编辑之友，2014（6）.
[6] 张勤.试论大数据时代版权资源的价值重塑[J].中国出版， 2015（11）.
[7] 李超.数字出版人才培养：职称评定的作用[EB/OL].中国数字出版信息网，2013-05-23.
【关键词】大数据 商业银行 互联网金融 云计算
一、商业银行大数据应用研究综述
目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。
二、大数据应用给商业银行带来的机遇
大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点，ATM，POS等固定设备扩展到手机，IPAD等移动终端设备，再扩展到微博，微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付，电子支付到第三方支付，再到移动支付。第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩，评估业务风险，配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。第三，大数据应用将提升客户服务水平。大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。
三、大数据在商业银行的应用实践
（一）渠道拓展
大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。
（二）个性化服务
个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。
（三）精准营销
通过客户行为分析并预测需求实现精准营销是典型的大数据应用。精准营销包括目标客户的精准定位，传播途径的选择，营销活动执行趋势分析和异常监控，营销活动的传播效果和市场效果评估，商业银行应用大数据分析用户影响力。用户聚集区域和日常活动轨迹，用户基础银行业务使用的规律，用户关注点来实现客户营销。
（四）小微企业信贷
商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。
四、商业银行应对大数据策略
大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。
（一）数据
商业银行需要提升互联网数据获取，管理和整合能力，不仅要完成银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据的整合。商业银行不断地从广泛来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将分析结果应用于业务决策与支持。
（二）技术
商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。
（三）思维
大数据时代商业银行必须具有数据思维。大数据时代重要特征就是社会数字化，一切社会现象解释、监控、预测与规划都离不开对数据足迹的收集，整理和分析。因此商业银行需要具有数据思维，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，放弃对随机样本关注，而关注全数据，数据分析结果不是精确性，而是混杂性。
参考文献：
[1]赵国栋.大数据时代的三大发展趋势及投资方式[R].国金证券研究报告，2012.
【关键词】移动客服；自动语音；按键顺序；文本挖掘；精准营销
中国移动10086客户服务热线通过人工、自动语音、短信、传真、Email等方式，24小时不间断提供有关移动通信的业务咨询、业务受理和投诉建议等专业服务。10086通过语音提示为客户提供了便捷的查询服务，它通过分析客户的需求不断的完善自己的服务系统，为客户提供最为优越的服务。
中国移动10086客户服务热线为客户提供了便捷的查询服务，客户可通过10086自动语音按键提示查询所需服务，通过拨打中国移动10086客户服务热线可以迅速查询到常用业务。10086按键的设计是通过大量客户查询服务为记录分析研究，通过文本挖掘设置出合理的顺序。通过文本挖掘对每项业务设置出合理的按键顺序，并且使得每项服务的顺序得到合理的优化。
1.中国移动10086按键设置介绍
中国移动100086自动语音按键提示给客户带来方便快捷的查询服务，按键语音提示的设置顺序是通过中国移动公司相应的研究团队研究得出来的。中国移动的客户量很大，所以客户的查询量也很大，能够获得较大的数据量。
10086客服热线是经历了一个不断改进的过程，10086客户服务热线可能还存在地域的差异，这里我们主要分析通过文本挖掘设置出合理的自动语音提示的按键内容。
1.1 10086按键设计与客户诉求分析
根据10086人工服务，将人工服务资料通过录音并转化为文本形式，提取有效信息。通过对客户查询服务的大数据记载的文本挖掘，10086客户服务热线会为客户提供更为便捷的服务。10086按键内容的设计，满足了多数客户通过最简洁的方式查询自己想要的服务，给客户带来良好的体验感。
1.2 10086客户语音服务系统的优势
首先在初级菜单中涉及到移动公司常用的服务与查询功能，用户可以根据自己的需要进行自助语音服务，对于特殊的业务需求，设置了人工服务功能，以保证满足所有的客户需求。
其次，通过层次的细分，客户能便捷得通过提示找到自己的需求以得到相应的服务，而不会耗费更多的时间。
再次，客户语音服务系统的几乎每一层都包含了返回上一层和返回主菜单，这样做的好处就在于用户一旦选择错误按键可以更快捷的退出该层级，以找到符合自己需求的按键服务。
1.3 客户语音服务系统设计的意义
10086热线的设立，在满足客户服务的需求同时，增强了客户的体验感，是客户能感觉到使用移动通信的舒适和方便，成为移动通信忠实的客户资源。同时考虑到每个客户的关系网和人脉圈，能为移动通信的推广和普及起到重要作用，所以让客户满意，能产生巨大的收益和潜在收益。
2.文本挖掘
2.1 文本挖掘的背景
传统的语言的理解是对文本进行较低层次的理解，主要通过分析词、语法和语义信息，并通过句子中出现的次序发现有意义的信息。文本挖掘中文档本身是半结构化或非结构化的数据挖掘的成果应用于分析自然语言描述的文本，这种方法被称为文本挖掘或文本知识发现。
文本挖掘与数据挖掘的主要区别在于文本挖掘的数据源是非结构化形式的文本数据。文本挖掘是从大量的与用户需求不相关的资料中发现隐藏的相关信息，是一个新知识发现的过程。
2.2 中国移动客户服务与文本挖掘
在文本挖掘的过程中所选用的数据是中国移动10086客户服务人工服务的语音内容。10086人工服务通过将语音转换成文本形式，然后对文本进行提取，找出相同意思的词语进行预处理，剔除不用的信息数据，对其进行整理，将其转换成可以文本分析的形式。
文本预处理是指选取任务相关的文本并将其转化成文本挖掘工具可以处理的中间形式。主要包括去除标点和停用词、提取英文词干、中文分词、词频统计，建立特征词条矩阵，训练集和测试集的分隔，特征选择，权重计算和文本表示。
进行文本分类挖掘的最终目的是将语料库文本自动分类，文本自动分类挖掘系统就是根据构建好的分类器把对象文本归到不同的类别。常见的分类器有贝叶斯算法、K邻近算法、决策树算法、神经网络算法及支持向量机算法。
中国移动客户服务热线10086将语音转换的文本经过预处理为下一步文本挖掘做好准备。经过预处理去掉赘余的信息，保留有用的信息，并将其分类处理。经过分词、特征选择、权重计算以及文本表示这些预处理过程，为分析研究客户的需求提供了有效的信息及合理的形式。
3.实情探讨
中国移动有着大量的客户，可以获得大量的数据资料，可以应用大数据对客户资料进行分析，而且可以通过进一步研究进行精准营销，通过对大数据的应用及分析，可以帮助公司企业制定相关政策。
通过10086热线自助语音服务功能得到的数据和资料近一步完善之前得到的数据资料，对于移动公司进行精准营销和客户推广提供了一手资料。10086热线符合精准营销策略，也是移动公司营销手段的发展和开发。
4.结论
通过文本挖掘，公司可以根据自己客户的服务需求设置出合理的按键内容及顺序。比较移动公司和各大银行的客户语音服务设计，可以得出结论，公司、企业和金融机构在设计自己的客户服务语音系统时，首先以自身机构设计和服务为基础，相应构造出客户需要的服务；其次，比较各种不同的语音服务系统，发现必定会有人工服务作为反馈系统，并且通过长时间的积累，能够发现语音系统自身不足；最后，客户语音服务系统的每一次优化和补充，都是对文本分类和文本聚类技术的结合和运用。
参考文献：
[1]王占一.Web文本挖掘中若干问题的研究[D].北京邮电大学博士学位论文，2012，4
大数据的特征
早在1980年，未来学家阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》一书中就预言大数据的发展未来。但大数据研究真正成为热点是从2012年3月22日开始的，美国政府宣布投资2亿美元进行大数据的研究与发展计划，从此不少国家都兴起了大数据研究热潮。在国内，2013年前后“大数据”在政府、媒体、研究机构和学者中间被广泛提及。
1.海量信息。互联网每天产生的数据信息，超过了以往任何一个时代的数据量，这些数据多以PB、EB以上的单位来计量。2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB，超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB）。①
2.高渗透性。不管是门户网站和视频网站，还是搜索引擎、电子商务网站，都不断生成着各种数据。网民在互联网上的消费或浏览行为，构成了大数据的基础，并且真实反映出当前的消费、需求情况和价值观念，深入影响人们的生活。
3.精准传播。大数据让互联网精准传播成为可能，利用网民网页浏览、消费购物、IP定位的基础数据，可以根据受众的浏览记录进行信息的精准推送，实现个性化服务与精准传播，预测网民的需求，并推荐关联销售。
专业期刊的发展
专业期刊的发行对象较为集中，内容专业性强。目前国内9851种期刊中专业期刊高达7000多种，数量庞大，但专业期刊的发展状况与之并不匹配。造成这种情况的原因是多方面的，既有办刊理念上的因素，也有专业期刊体制上的问题。
1.专业性强，受众少。专业期刊由于专业性和学科性强，其受众范围窄，所刊载的内容大多数以专业性较强的学术论文为主。正是因为专业期刊的专业性，所以受众范围较为集中，具有明显的分众性，能够为专业期刊的大数据营销奠定基础。
2.数字出版的冲击。随着数字传播的普及，数字出版已经成为专业期刊的重要出版方式，国内一些专业期刊已经不再依赖传统的出版模式，专业期刊仅进行少量的纸质印刷。国内发行量大的纸质专业期刊少，一些纸质版只是用于赠阅读者和交流发行。
3.市场化程度较低。国内专业期刊大多是由各级学会、协会、高校、科研院所等机构主办，资金来源依靠主办单位的拨款，以发挥专业研究的社会效益为首要目标，不太重视专业期刊的经营，造成专业期刊市场化程度低，大多数专业期刊无法依靠广告收入维持日常运营。
4.内容传播方式单一。移动互联时代，媒体融合已经成为传播的趋势。在大数据背景下，大多数专业期刊依旧以纸质出版为主、数字出版为辅，部分专业期刊虽开通了微博、微信，但效果不佳。
大数据时代专业期刊的读者
在网络和数字传播时代，读者对专业期刊提出更高的要求，专业期刊不仅要刊登专业的内容，还要与读者进行有效沟通，专业期刊必须适应新媒体时代的变化。
1.目标受众的分众化。专业期刊的专业性定位决定了所刊登内容以所在学科领域的前沿课题和研究成果为主，所针对的目标受众是分众人群。专业期刊的目标受众具有相似的专业研究领域，专业内容需求，职业、学历等人口统计学特征。
2.受众媒体接触行为的变化。专业期刊的部分读者受过良好的教育，对新媒体发展较为敏感，是最早体验和使用新媒体的用户群体。他们已经减少了传统媒体的接触，更多采用网络媒体、智能手机终端。读者是大数据的生产者，也是使用者，享受着大数据带来的便利。
3.专业期刊使用方式的变化。研究者通过数字出版平台获取专业文献是科研和工作的需要，通过及时了解行业与专业资讯，增强指导科研与工作的能力。目前，学术期刊的读者需要的是学术信息，并不一定是某种具体刊物。读者将从订购某种刊物转向订购相关的文章，甚至是文章中的某个部分。②及时、准确地了解读者的数据需求，能够指导编辑的选题策划。
4.数据获得的方便性。长期以来，研究者除了主动阅读纸质期刊外，更多的是利用数字出版平台进行数据检索，了解最新的行业资讯与专业研究趋势，这种被动的检索方式已经满足不了读者的需求。大数据时代，专业期刊要提供更好的使用体验，根据相关研究者的研究方向、专业领域的热点，主动推送相关资讯给目标人群。
专业期刊的大数据经营策略
专业期刊经营的核心是期刊的内容策划、发行策略和营销模式，要改变专业期刊的困境，需要对海量的大数据进行分析，及时发现行业需求，掌握行业研究趋势，增强专业期刊的市场竞争力。
1.大数据的期刊编辑策略。第一，选题策划保持前沿性。大数据能够帮助编辑更好地进行选题策划，专业期刊编辑借助专业的数据分析软件进行数据研究，如CiteSpace文献引文网络分析软件，通过多元、分时、动态的信息可视化技术，可以直观地显示该学科或知识领域最新的研究趋势与动向，③从而及时了解和把握专业期刊选题的前沿性。此外，期刊编辑还可以关注知网最新数字出版文献，以及专业性的网站、论坛，及时了解该领域的研究热点。
第二，获得稳定的专业稿源。期刊编辑可以根据选题策划，引导专家、作者撰稿，打造期刊品牌栏目，增强专业期刊的品牌影响力。通过编辑与行业专家学者的有效沟通，可以获得固定、稳定、高质量的稿源，从而改变当前专业期刊被动等待作者投稿的局面。
第三，建立作者与研究机构数据库。大数据分析能准确发现该专业领域权威的研究机构，以及重要研究成果、研究专家，建立约稿专家信息库，确保专业期刊刊登内容的专业性和前沿性。同时，利用大数据专业期刊能够掌握该领域内主要研究者的研究趋势，通过关注权威专家的研究方向，为期刊选题策划提供参考。
2.大数据的发行模式。专业期刊应重视受控发行（Controlled Circulation）模式，在大数据的支撑下实现最大的传播效果。专业期刊必须建立读者和研究机构数据库，遴选该领域专业的研究学者、行业专家、研究机构进行免费直投，通过有限的发行数量精确直达核心读者。④受控发行还需到达专业期刊的潜在或者直接广告客户，通过每期精确直达广告客户，能够影响广告主关注该期刊的广告传播效果，为专业期刊的广告销售创造条件。
专业期刊要继续加强数字出版发行。数字出版是专业期刊最主要的出版和发行方式，其传播优势明显，读者可以通过数字出版平台快捷、方便地获取内容。专业期刊应尽可能增加被收入数据库的数量，力争收入国内外知名的数字出版平台，通过数字出版能够提升专业期刊的关注度，增强专业期刊的影响力。
除了传统的纸质版，专业期刊还应该利用网络传播优势，开发新的形式。杂志社可以同步推出电子杂志版、电子书版的期刊，免费为注册用户提供下载和订阅，方便读者利用碎片化的时间获取信息。新增用户注册数据，扩大目标发行对象的数据库。
3.大数据的营销策略。专业期刊应重视大数据时代的品牌营销。期刊的三次售卖分别是发行、广告和品牌营销。随着纸质版印量减少和目标受众阅读方式的改变，专业期刊的纸质印刷数量减少，其发行量直接影响到广告主的广告投放效果，因此，大多数的专业期刊发行和广告收入较低。专业期刊应利用大数据的优势，重点从期刊的品牌营销切入，利用专业期刊的专业性优势举办学术会议，开展技术培训，提供专业论证与技术认证服务，提高专业期刊的品牌知名度，增强其学术影响力，做到社会效益与经济效益共赢。
专业期刊的跨媒介经营是大势所趋。在网络传播背景下，专业期刊可以利用其在专业领域的优势，建立专业网站，开通微信、微博等，根据目标受众的媒体使用习惯建立跨媒体的传播平台。充分发挥大数据的信息整合优势，利用专业期刊建立的跨媒体平台进行广告营销，发挥纸质媒体与网络媒体综合互补的优势，扩大杂志和新媒体平台的读者群。
专业期刊要发挥公关策划优势，根据目标企业营销的需求，利用事件营销推出主题性的公共活动策划。专业期刊的事件营销主要采取借势和造势两种策略。通过突发热点事件借势营销，专业期刊可以根据广告主的营销需要，进行主题性活动策划，巧妙植入广告主的营销信息，吸引目标人群关注。专业期刊还可以主动为企业营销造势，营造行业关注热点，比如结合行业热点，联合相关领域的企业召开研讨会、论坛，进行评奖等。
专业期刊要利用大数据开发衍生产品。利用大数据整合与分析的优势，专业期刊能够准确地掌握该专业领域的研究趋势与前沿动态，可以策划出版专业书籍、著作，还可以整理已经出版的专业研究文献，推出主题性策划的集刊，发挥专业期刊的专业优势、作者资源、发行渠道等综合优势，通过衍生产品提高专业期刊的经济收益。如《广告人》杂志利用其在广告行业中的影响力和编辑资源优势，通过对国内广告教育需求的数据分析，与机械工业出版社、中国人民大学出版社等出版机构合作，出版了一批广告专业书籍，图书出版成为《广告人》杂志重要的收入来源。⑤
注释：
①周小华：《“大数据”时代中国学术期刊的转型与发展机遇》[J]，《科技与出版》，2014年第4期，第102～104页
②喻国明 宋美杰：《中国传媒经济研究的场域分析――基于共词分析与词频分析方法的探索》[J]，《文化与传播》，2012年第2期，第1～11页
③周华清：《学术期刊的受控发行模式研究》[J]，《出版发行研究》，2012年第3期，第64～67页
④周华清：《品牌经营：国内学术期刊的发展策略》[J]，《内蒙古农业大学学报（社会科学版）》，2011年第4期，第214～218页
关键词：大数据；发展脉络；营销趋势；研究评析
一、问题的提出
云计算、移动互联网等新信息技术的广泛应用及社会化网络的兴起，使信息数据产生机制更复杂、传播速度更快、类型更多样，全球进入信息数据量“井喷式”增长的大数据时代。国际数据公司（In原ternationalDataCorporation，IDC）指出：全球创建和复制的数据量五年内增长近九倍，预计将以每两年至少翻一番的速度继续增长。仅2013年，世界范围存储的数据就达1.2ZB（1ZB抑1021B），将这些数据刻录到CDR只读光盘并堆起，其高度将是地球到月球距离的五倍[1]。生产和信息方式的变革引起管理规范及其深层次上价值观的转变。传统企业营销中，为避免无法获取整体数据的弊端，多依据小样本采样统计推断以形成所谓“科学决策”。然而采样分析的成功取决于样本的绝对随机性，大数据时代，营销调研建立在对大样本持续收集数据的基础上，实时分析和输出调查结果将为营销决策提供及时判断临界值。在大数据背景下对营销活动进行研究，具有聚焦数据，提高营销决策科学性；强调洞察，增强营销活动“预见性”；重视创新，增强营销理论“前瞻性”等研究价值[2]。特别是中国具有众多人口和庞大市场，也使中国成为最为复杂的大数据国家之一。那么，大数据对营销活动究竟会产生怎样的影响？其内在机理是什么？通过文献综述，对大数据概念进行界定，梳理其发展的历史脉络，在此基础上分析大数据对消费者行为、营销决策模式、营销战略、营销要素等的影响表征及其机理，最后对大数据的营销应用研究做出述评。
二、大数据的发展脉络及概念界定
（一）大数据的发展脉络
大数据的概念最早要追溯到上世纪，只是在互联网时代，大数据才从规模、类型等方面得以实现。早在1981年，美国著名未来学家Toffler在其著作《TheThirdWave》中，提及“大数据”，并称之为“第三浪潮的华章”[3]。2001年，META集团（现为Gartner）的分析师Laney指出数据增长带来规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）等变化[4]。《Nature》则在2008年9月开设“BigData”专刊[5-7]，同时《Sci原ence》也推出数据处理研究专刊“DealingWithDa原ta”，对数据洪流（DataDeluge）所带来的社会变革及影响做出讨论[8]。大数据研究的开创性论文是Gins原bergetal（2009）的“DetectingInfluenzaEpidemicsUsingSearchEngineQueryData”，该文探讨了如何利用谷歌搜索引擎查询词来预测流行病[9]。只是在最近几年，大数据才成为高频词。2011年5月，麦肯锡公司《大数据：创新、竞争和生产力的下一前沿》报告，指出“在数据渗透于各领域并成为生产要素的背景下，对海量数据挖掘应用，将带来新的生产增长和消费者盈余浪潮”[10]。2012年3月，美国开始实施“大数据研发计划（BigDataRe原searchandDevelopmentInitiative）”，将大数据喻为“未来新石油”，并视为与互联网、超级计算机同等重要的国家战略，这也是美国在“信息高速公路”计划后所实施的又一国家级重大科技战略。日本紧随其后，推出“新ICT战略研究计划”。同年，世界经济论坛《大数据、大影响》报告，从多个行业领域阐述大数据给世界经济带来的发展机会[11]。就国内而言，2011年12月，国金证券开创国内大数据研究先河，将其研究成果引入资本市场[12]。2012年5月，香山科学会议组织“大数据科学与工程：一门新兴的交叉学科”为论题的会议，同年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCFYOC原SEF）举办“大数据时代，智谋未来”会议，对大数据挖掘技术、组织架构、平台治理等展开探讨。2013年6月，国家自然科学基金委管理科学部、美国营销科学学会（MSI）、南京大学商学院（管理学院）和香港中文大学工商管理学院联合主办“2013营销科学与应用国际论坛”，也将“大数据、社会化、移动化对市场营销的新挑战”作为主要议题之一。2014年2月，北京银行与小米科技就移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等签署协议，表明国内企业运用大数据战略进入实质性阶段。2014年3月5日，总理第一次把大数据写进政府工作报告，阐明了国家对大数据产业鼎力支持的政策，随后一系列公开讲话进一步明确了这一战略部署。2015年2月，百度公司利用百度迁徙、百度指数等大数据产品直观地呈现了春运“景观”，把大数据研究成果可视化地展示在电视屏幕上。2015年3月，政府工作报告中进一步提出“互联网+”计划，推动大数据与现代工业相结合。
（二）大数据的概念界定
大数据本身就是抽象的概念，当前对其概念界定尚未达成统一，不同组织及学者给予不同的表述，见表1。尽管各方对大数据概念并不统一，但其中“大规模数据”“体量、复杂性及速度超越传统数据”“超越现代技术手段处理能力”等观点得到基本认可。IBM公司及Laneyetal（2001）认为大数据具有“3V”特征：规模性（Volume），数据量一般要达到TB级甚至PB级；多样性（Variety），数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性（Ve原locity），产生、处理、分析数据的速度加快。国际数据公司（IDC）在此基础上，增加“价值性（Value），即“大数据价值很大但呈现低密度性”的特点，从而形成大数据的“4V”特征[16]。而NetApp公司认为大数据具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通过对大数据实时分析构建新的业务模式并更好地了解顾客需求；高带宽（BigBandwidth），快速有效地对数据进行处理分析；大内容（BigContent），包括各种类型数据，同时对数据存储、扩展、安全等管理的高要求[17]。
三、大数据对未来市场营销的冲击
根据（移动）互联网时代大数据的特征、消费者行为变化及营销模式的可能演变，通过相关文献梳理，勾画的大数据对未来营销活动的影响趋势，见图1。
（一）大数据对消费行为的影响
1援消费行为更理性。工业化时代，信息不对称的客观存在，消费者易受各种如低价促销、广告宣传等影响。而大数据时代，消费者有更多、更方便的途径获取更详细的商品价格、成本、产地、质量等信息，并可更方便地搜寻、比对和遴选，从而做出更理性的选择[18]。2援消费行为幂律分布。大数据时代，消费者评价系统更广泛，先前购物者的购后评价及经验对新消费者具有重要参考。相比先前购物者的好评，消费者则会更关注其差评，以便做出正确的消费决策。同类产品中，质量好、价格有优势、服务好的产品受到越来越多的青睐，并不断吸引新的消费者，形成“滚雪球式”的“马太效应”，消费行为呈现幂律分布。3援消费行为更个性化。工业化时代，商家追求规模经济的考虑，只能在有限范围满足消费者个性化消费。而大数据时代，信息广泛并快速传播，消费者的消费认知及创造力大大提升，消费异质性不断增大，对产品或服务的关注并不仅限于以往的质量、品牌、价格、售后等，更关注其个性化的满足程度。
（二）大数据对营销决策模式的影响
大数据时代，思维方式发生三个变革：其一，要分析与事务相关所有数据而不是少量数据所构成的样本；其二，要接受数据纷乱复杂的事实，而不能过于苛求精确；其三，更加主动地分析相关关系而不再探究难以捉摸的因果关系[19]，可以说，数据驱动型决策（Data‐drivenDecisionMaking）是大数据背景下决策的特点[20]，以“数据化、智能化、实时化垣经验”将成为大数据时代的营销决策范式。1援数据决策技术升级，注重实时处理及相关分析。传统分析多基于多元统计、计量经济学模型等方法，对大量一手和二手结构化数据实施分析，从中寻求研究对象的内在联系，常用方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析、A/B测试、数据挖掘等。大数据背景下，数据规模大、传递速度快、非结构化数据多等特点，使得传统数据分析及数据库管理手段很难适应时代要求。数据产生及传播速度加快，要求数据应用实现从离线（Offline）向在线（On原line）的实时处理转化[21]。数据关联成为大数据的主要价值来源，但数据间交互广、价值密度低、碎片化严重，也使决策重点从以往因果关系分析向相关关系分析转变。2援决策参与主体向社会大众倾斜，数据分析师地位加强。大数据使营销决策越来越依赖于数据分析而非经验或直觉[22]，直觉判断将被精准的数据分析代替。管理者决策重心在于正确发现并提出问题，一线员工对决策参与度将大大提升，决策主体从社会精英向社会大众倾斜，扁平化组织架构、学习型企业文化将得到加强。同时，能综合运用数据分析、分布式管理的数据分析师，将为企业营销决策提供更多智力支持。
（三）大数据对营销战略的影响
1援激发协同营销的竞争格局。大数据环境下企业与行业的边界日趋模糊，营销系统开放性更明显。企业竞争不再局限于个体之间或供应链的链条间，而是向多主体所构建的商业生态系统间延伸[23]。企业营销战略的设计应打破传统的个体竞争思维，在不断提升自身营销网络化和动态化能力基础上，利用外部资源，形成协同营销格局。2援一对一营销的精准定位。大数据背景下，企业可以记录消费者在产品各个生命周期阶段的品牌偏好、口碑评价等行为数据，基于社会学、心理学、营销学、传播学等相关理论，并借助数据挖掘、统计计量等，按一定的细分标准进行消费行为细分，从而结合自身资源优势，形成目标市场的选择和一对一营销的精准定位。
（四）大数据对营销要素的影响
1援产品：顾客参与式的产品设计和个人定制。大数据背景下，虚拟企业和智能车间将会越来越多地被采用，顾客参与式的产品设计和个人定制将大行其道。那些市场价值在较短时间发生贬值的短生命周期产品的时效性更强、需求波动大，与外界存在着复杂非线性关系[24]。而长周期产品特别是其中生产工艺复杂、流程管理复杂、客户需求复杂的复杂品（ComplicatedProduct）将实现供应链纵向一体化整合及全生命周期数据整合[25]。“全息”生命周期的完整大数据可帮助企业构建消费者兴趣图谱，从而应用于营销和新媒体关系定位中。2援渠道：渠道缩短及渠道多元化。大数据背景下，信息技术更为成熟，经由中间商的渠道模式将让位于直销，渠道长度越来越短。特别是具有及时反馈交互关系平台技术的实施，使企业可开发出更多、更便捷的渠道与顾客连接，实现多渠道及跨渠道营销。诸如微商等“屏幕+手指+快递”的购物方式，配合超低的价格，使营销渠道更趋多元化。3援价格：透明度更高，基于支付意愿的差异化定价。传统营销定价多从产品成本、利润率、顾客接受度等简单因素考虑，并依据先前相关销售经验建立精算模型。大数据背景下，传统精算模型将被颠覆，价格不对称性有所改善，定价透明度越来越高，明智的价格策略是企业“阳光”定价，基于支付意愿的差异化定价将成为主导，电子支付成为主流。4援促销策略：促销手段的数字化、互动化趋势。大数据背景下，传统电视、报纸、广播等大众传媒的传播效率不断下降，而建立在数据库基础上的移动互联网将成为促销信息的重要传播手段，促销手段更具数字化。同时，促销手段更新颖，目标受众被多元化数据锁定，并特别强调与顾客间的互动和情感沟通。
四、大数据研究在营销中的应用评析
（一）研究层次：偏宏观层面研究，轻微观分析
当前对大数据的相关研究，更多从宏观层面对其概念内涵、形成脉络及其对社会所产生的影响方面展开描述，而对大数据所形成各种影响的内在机理缺少必要的微观分析。大数据为未来营销带来深刻影响，但机会和挑战并存，其合理利用前提是必须拥有准确、可靠、及时的高质量的数据[26]，只有在此基础上，才能提炼出有效的营销决策信息，才能帮助企业实现精准定位。
（二）研究视角：多立足于信息科学视角，缺少管理视角
当前，国外从管理学视角应用大数据技术来支持管理决策已成为商科教育的热点[27]。相比之下，国内相关研究还处于起步阶段，数据驱动决策的管理模式还有待形成，现有的相关研究则更多立足于对数据信息的采集、处理、检索、挖掘及离线分析等信息科学视角。而只有立足管理决策的视角，探讨大数据对现代经济组织的战略定位、架构设计、营销实施等实时问题，才能真正发掘大数据的“资源”价值，建立起信息引导决策的机制。
（三）应用范围：国内多理论研究，实践广度、深度不够
