PAGEPAGE1大數據下商業銀行發展研究的文獻綜述摘要：大數據時代的到來，幾乎所有行業都發生了翻天覆地的變化。本文通過整合、分析相關國內外研究成果，對大數據下商業銀行的發展與轉型方式等問題進行研究。首先，文章對研究背景，文獻范圍做簡單描述。其次介紹大數據的基本概念、特點以及在商業銀行的應用情況。然后分別對當前國內外研究成果進行分析歸納，介紹現有的對商業銀行發展方式與應用方式的研究，并在此基礎上提出結論，總結商業銀行進行大數據驅動發展的措施與前景。最后，對大數據時代銀行業的發展提出建議。關鍵字：大數據商業銀行互聯網金融創新驅動轉型發展前言隨著互聯網的應用和發展，各種各樣的數據迅速產生，其數量呈幾何級數增長。中國作為世界的人口大國、生產大國、進出口大國以及互聯網應用大國，擁有非常龐大的用戶群體和應用市場，幾乎每分鐘都會產生數以億計的數據，已經逐漸成為世界上數據量最大的國家之一。在這種大數據時代的環境下，中國的商業銀行要想適應當前社會的發展、提高自身的競爭力，就必須建立以大數據為基礎的解決方案。大數據時代的到來，對我國商業銀行的數據駕馭能力提出了新的挑戰，同時，也為銀行自身提供了把握市場、增加競爭力的機遇。那么，我國的商業銀行應該如何應對大數據時代的到來呢？大數據一詞產生于2008年，而它真正應用的各類市場，受到政府重視要到2010年以后。本文為了研究大數據下商業銀行發展方式及影響，通過圖書館、中國知網以及其他網絡途徑，閱讀了從2010年到2016年度的涉及大數據、銀行業、互聯網金融、宏觀經濟增長等學科范圍的文獻，通過總結各期刊、專刊發表的相關文獻對本文主題進行文獻綜述。一大數據概述1大數據的概念大數據或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。起初，大數據是用來簡單描述網絡搜索引擎需要同時進行批量處理或分析眾多的數據量，此后逐步開始將大數據的含義擴大，涵蓋了處理數據的速度。大數據的特征可以用數量龐大、種類繁多、價值密度低、處理速度快四個方面來概括，他們是大數據區別于傳統數據最顯著的特征。而大數據分析技術則是企業管理者通過對管理或經營目標的關聯數據、信息進行采集和分析，從而有針對性地采取措施的一種技術。它是大數據處理流程中最重要的環節，數據價值由此而產生。當前的大數據技術革命正在開啟一次重大的時代轉型，它必然會向傳統認識論提出種種挑戰，并讓人們通過這種收集和分析海量數據的新技術獲得新認知、創造新價值，幫助我們改變認知和理解世界的方式，為科學認識的深入提供新手段。2大數據對社會的改變（一）大數據的產生改變了人類的思維方式，以及對科學認識論和科學方法論帶來的重大革命。黃欣榮（2014）認為，大數據時代使得人類的思維方式產生了巨大改變，我們不需從以往的小數據思維轉換成大數據思維以應對這場大數據的變革。也正是因為大數據的產生，科學的認識不僅僅要追求因果性，更要重視相關性，建立“科學始于數據”的知識生產新模式。在科學方法論的研究中，黃欣榮學者認為，大數據為我們提供了許多科學新方法、新工具，大數據技術使復雜性科學變成了可操作的方法工具，為科學方法論帶來了真正的革命。（二）大數據的產生改變了消費模式和商業模式。李迅（2013）認為大數據發展至今，已經成為了新認知、新發明、新產品、新服務、新價值的源泉，整個商業領域都因此而重新洗牌。不管是商業還是個人，大數據產生的影響是翻天覆地的，而且這種影響相對傳統，顯而易見是更先進，更科學的。（三）大數據的產生改變了金融環境與監管環境。大數據的開放將極大提升社會的公開透明度和提高政策制定的效率。大數據改變了市場、組織機構以及政府與公民的關系，而金融監管也變得更加可控，且其管理更加注重消費者、投資人的利益。但同時大數據對金融業帶來了挑戰，孫杰、賀晨（2015)認為互聯網金融的基礎是大數據基礎上的數據挖掘和數據重構，由于技術問題，互聯網金融存在安全風險和信息泄露風險是不容忽視的。二大數據對商業銀行的影響大量文獻表明，大數據時代下數據公開可獲得，且數據量龐大，對商業銀行的發展意義重大，本節對文獻中大數據對商業銀行的影響進行歸納總結，并將大部分學者都認可的影響進行敘述。大數據提供了數據實現營銷和服務模式的創新轉型。譚偉明，黃潔（2015）認為，依托銀行海量的客戶數據和外部社會化的數據，分析客戶交易行為和特點，可以準確把握客戶需求與市場發展方向，成為進行管理和營銷的依據。虞鵬飛（2015）等人在“大數據分析在商業銀行零售業中的應用”中認為，借助大數據既可以全面了解客戶情況，進行客戶的精細化分類，并從中識別出關鍵客戶,也可以在客戶細分的基礎上深入挖掘客戶需求，維護長期的客戶關系。利用大數據提升風險管理水平。劉曉署（2015）認為，通過大數據應用手段，可以從技術和流程上解決銀行風險管理中信息失真和優質客戶篩選的問題，極大提高貸前對客戶風險承受能力的預判，通過數據分析挖掘可以公平客觀地評估客戶真實的信用水平，也為貸后客戶的風險預警提供有效的監控手段，有效防范信貸風險，全面提高銀行的風險管理水平。尉趙春（2013）認為，商業銀行有規模經濟和專門技術，能降低資金融通的交易成本。此外，商業銀行有專業的信息處理能力，能緩解儲蓄者和融資者之間的信息不對稱以及由此引發的逆向選擇和道德風險問題。大數據滋生了新型金融業態參與市場競爭，利用大量的數據來源和強大的數據分析工具。這種利用數據的能力不斷為商業銀行提供了新型業務種類，成為銀行間競爭的關鍵。從長遠看大數據將全面顛覆金融服務形態。隨著數據化和網絡化的全面深入發展，商業銀行業務紛紛轉向虛擬化產品、虛擬化服務和虛擬化流程，銀行的管理理念和運營方式也隨之得以全面顛覆。大數據與互聯網金融為商業銀行提供了全新的溝通渠道和信息傳播途徑。網絡社交平臺拉近了銀行與客戶的距離，也使信息傳播的方式更多樣，更高效，極大方便了商業銀行業務的品牌宣傳和建設。譚偉明，黃杰（2015）認為，隨著微博、微信、論壇等社交網絡平臺的興起，信息傳播的方式和效率發生了翻天覆地的變化，社交網絡平臺的發展為大數據應用提供了良好的空間，銀行業應以此為契機，利用各種網絡平臺進行“大數據”模式下各種積極、正面的品牌宣傳和建設。三大數據下商業銀行發展的建議加強對大數據時代我國商業銀行發展問題的研究，對于探索大數據背景下的銀行精細化管理、服務創新與風險管控，提高銀行競爭力，促進我國商業銀行的健康、持續發展，具有重要的理論和現實意義。方方在“大數據趨勢下商業銀行應對策略研究”（2012）中認為，商業銀行要打破傳統數據源的邊界，更加注重社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶信息，并從這些數據中挖掘出更多的價值。如何分析數據是大數據的應用關鍵，因此必須加強布局關鍵的技術研發創新。林巍、王祥斌在“大數據金融：機遇、挑戰和策略”中提出，為實現商業銀行產業升級必須及早布局關鍵技術和新興技術的研發應用，以數據分析技術為核心加強人工智能、商業智能機器學習等領域的理論研究和技術研發，夯實發展基礎。建立強大的數據庫處理能力，常帆在“大數據時代商業銀行信息化發展之道”（2014）中認為，大數據處理能力是商業銀行利于不敗之地的關鍵，銀行應建立數據倉庫，運用數據挖掘和分析，全方位挑戰銀行管理模式、產業結構、營銷方式、信息戰略等。隨著互聯網金融的發展，銀行業不斷推出新產品，創新產品，吸引客戶。李宏博在“商業銀行大數據時代的SWOT分析及戰略探討”（2013）中提出，商業銀行可持續經營、與時俱進的發展的根本在于產品創新。當前，商業銀行要想發展的一方面就在于面對自己的細分客戶，創新產品，找到新的利潤增加點。大數據時代商業銀行必須具有數據思維。蔚趙春、凌鴻在“商業銀行大數據應用的理論、實踐與影響”中認為，商業銀行應該關注數據的相關關系、全數據性以及混雜性。倡導以數據為基礎，通過對大數據應用，實現數據向信息的升華，為高層管理和決策提供強有力依據，讓決策更加有的放矢，以適應瞬息萬變的市場要求。以信息化安全管理為切入，建立全面風險管理體系。趙付玲在“大數據時代商業銀行信息化問題淺析”（2013）提出，商業銀行數據量大且集中，服務對象多樣、物理分布廣泛，因此，建立大數據時代信息安全風險管理體系尤為重要。總之，在大數據時代商業銀行必須確立大數據理念，分析數據，開辟網絡銀行、數據銀行等新市場，按照大數據思維進行客戶營銷、產品競爭、風險管理、資源配置，從大數據角度開展同業的合作與競爭。四．總結與展望商業銀行如果想在激烈的市場競爭中保持自身的地位，則需將互聯網金融的開放性、共享性思維與銀行的經營管理完美地結合起來，堅持以用戶為中心、以平臺為基礎、以大數據為源泉和以風險管理為保障，推動商業銀行的轉型升級。互聯網金融的快速發展，尤其是積極推進并建立起數據驅動型發展方式，將對今后商業銀行的發展模式產生深遠的影響。數據必將成為未來社會發展的重要資源，數據之爭就是市場之爭。未來的商業銀行不僅要做成數據大行，更要做成數據分析、數據解讀的大行，從而占據金融行業價值鏈核心位置，從數據中獲得洞察力，引領傳統模式經營變革，從數據中攫取價值，從數據中贏得商業銀行的未來。參考文獻[1]黃欣榮.大數據時代的思維變革[J].重慶理工大學學報(社會科學),2014,v.28;No.28305:13-18.[2]黃欣榮.大數據對科學認識論的發展[J].自然辯證法研究,2014,v.30;No.31909:83-88.[3]黃欣榮.大數據技術對科學方法論的革命[J].江南大學學報(人文社會科學版),2014,v.13;No.7402:28-33.[4]李迅.大數據時代大型商業銀行發展戰略的調整與變革[J].中國財政,2013,No.64617:62-64.[5]孫杰,賀晨.大數據時代的互聯網金融創新及傳統銀行轉型[J].財經科學,2015,No.32201:11-16.[6]譚偉明,黃杰.大數據驅動銀行業務創新和轉型發展的思考[J].區域金融研究,2015,No.51005:46-49.[7]陸岷峰,虞鵬飛.大數據分析在商業銀行零售業務中的應用[J].金融理論與教學,2015,No.13204:1-5.[8]郝丹煬.淺談金融大數據的機遇與挑戰[J].時代金融,2015,No.58511:38-39.[9]林巍,王祥兵.大數據金融:機遇、挑戰和策略[J].財會學習,2016,No.12903:140-142.[10]李宏博.商業銀行大數據時代的SWOT分析及戰略探討[J].時代金融,2013,No.52018:151+158.[11]方方.“大數據”趨勢下商業銀行應對策略研究[J].新金融,2012,No.28612:25-28.[12]蔚趙春,凌鴻.商業銀行大數據應用的理論、實踐與影響[J].上海金融,2013,No.39809:28-32+116.[13]黃紀憲.大數據時代工商銀行經營發展戰略研究[J].金融縱橫,2014,No.42803:4-12.[14]常帆.大數據時代商業銀行信息化發展之道[J].數字通信世界,2014,No.10901:39-41.[15]謝清河.大數據時代我國商業銀行發展問題研究[J].南方金融,2014,No.45911:12-17.[16]劉曉曙.大數據時代下金融業的發展方向、趨勢及其應對策略[J].科學通報,2015,v.60Z1:453-459.[17]尹驍,王明宇.大數據時代下互聯網金融創新模式的探索與分析[J].中國商貿,2015,No.64008:51-53.[18]趙付玲,安鋒,張曉鋒.大數據時代商業銀行信息化問題淺析[J].金融理論與實踐,2013,No.41110:56-60.[19]陸岷峰,虞鵬飛.互聯網金融:商業銀行轉型戰略的創新驅動力[J].南都學壇,2015,v.35;No.15303:102-108.[20]李宏暢.互聯網金融背景下商業銀行創新模式研究[J].電子商務,2015,No.18505:6+19.[21]MingKe,YuxinShi.BigData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ABSTRACTBigdataerathroughtheresearchofenterprisemarketingmanagementmode,theintegrateduseoftechnologyrelatedtodata,toseeknewpattern.Inthispaper,thelargedata,marketing,suchasinterpretationoftheconcept,withthedevelopmentoftheeyesoftheeraofbigdatamanagementmodelofenterprisemarketinginnovationtodoasimpledescription.Throughreadingliterature,peoplestudybeforeformationofthetheoryasafoundationforthefurtherresearch,focusesonthetheoreticalanalysis.Startingfromthetheoryofbigdata,andthetheoryofmarketingmanagement,andtoexplorethevalueofbigdata,realizetheeraofbigdataofenterprisemarketingmanagementmodeinnovationandtransformation.KeyWords:Bigdataera;Marketingmanagementmode;innovation

大數據時代企業營銷管理模式創新的研究世界經濟全球化和網絡數字化技術的快速發展所造就的時代——大數據時代。在大數據時代，由于消費者行為模式的改變，以及網絡數字化技術的廣泛應用，使得數據在企業與消費者之間快速地傳遞著，其附有重要的內容信息。大數據的出現，不僅能夠催生出新的技術、新的思想和新的理念，還可以對企業營銷管理模式的創新產生及其重大的影響。例如，Facebook每日有超過40億訪客，淘寶每天則處理著成千上萬的交易數據。這些快速增長的信息和大數據的商用價值正悄悄改變著現有的營銷管理模式以及企業的一些活動。諸論新興技術和網絡技術的不斷滲透，新型應用模式的不斷拓展，迫使全球的數據量呈階梯式增長態勢。基于網絡和數據信息的產生、發展和創新，人類將步入“第三次工業革命”時代。計算，作為計算機時代的核心，其主要目的在于對大量數據處理功能的精確性和快速性，并對其進行分析，從而從中獲取有利用價值的信息，最終衍化出一種新的商業模式。本文主要從大數據理論、營銷管理理論等出發，探討大數據的價值，實現大數據時代企業營銷管理模式的創新與轉變。問題的提出及研究意義“大數據”是指收集和分析大量數據信息的能力，而這些數據信息已經超過了傳統數據庫系統的處理能力，這些數據信息涉及到生活的方方面面。況且當代社會對因特網的普及以及網絡應用技術的快速發展，使得網民們網絡瀏覽的痕跡能夠被分析、追蹤等，企業或第三方服務機構為尋求咨詢、策略、投放等營銷服務而使用這些數據的行為，被稱為大數據營銷。而企業營銷的策略與戰略又構成了企業的營銷管理模式，成為企業開展業務的特定方式。文獻綜述傅琳雅、傅琳晶（2013）認為在大數據時代，營銷架構基于數據時，企業可以把對數據的挖掘、處理和分析能力轉化為商業價值。在大數據時代，數據越來越成為核心的資產，企業的界線日益模糊，網民和消費者呈一體化趨勢發展，業務服務模式也受到了影響，迫使企業可能或者必須重構其組織和文化；各個領域的商業活動也難以避免在這場運動中不受影響。國際數據公司將大數據定義為：通過高速捕捉、發現或分析等途徑，從大容量數據中提取價值的一種新的技術架構。一般認為其核心是基于相關關系分析下的預測，不是絕對精確和抽樣，而是對更多數據甚至全部數據的分析及效率的追求。本人認為大數據是對支持決策的理論、方法、技術而對海量數據進行管理、分析、挖掘的統稱。大數據時代的特征及其商業價值（一）大數據概述“大數據”是指收集和分析大量數據信息的能力，而這些數據信息已經超過了傳統數據庫系統的處理能力，這些涉及生活方方面面被收集、分析的數據信息又與傳統意義上的“數據”是有區別的，“數據”很大程度上是指“數字”，如業務量、訪客量等，是一個個數字或是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，如數據庫或商業智能技術等過去傳統的數據解決方案就可以輕松應對；而如今我們所講的“大數據”則不僅限于以往的“數字”，還可能是或包括“視頻、圖片、音頻……”等，涵蓋的內容多種多樣，例如微博、音視頻分享、通話錄音、位置信息等等，形式各式各樣。即，“數據”是結構化的，而“大數據”則有“非結構化數據”、“半結構化數據”和“結構化數據”三種。相比于“數據”，“大數據”有兩個明顯的特征：第一，數據有非結構化、半結構化和結構化數據的屬性；由于數據有結構化，所以數據的分析有一定的規律可以被遵循，例如大體預測下個月的營業收入額；而大數據又是非結構化和半結構化的，所以數據的分析可能無被遵循的規律，這時需綜合方方面面的信息進行模擬，來分析、評估、假設，計算出每種可能性的可信度，準確找到下一個市場熱點。第二，數據與數據之間會頻繁交互，需大規模地進行數據分析，實時結合業務對數據進行挖掘。大數據的數據來源？（就企業而言）一方面是內部自身信息系統所產生的數據，這些數據大多是結構化、標準化的。而另一方面則是外部信息系統所產生的數據，包括物聯網、社交網等非結構化數據。就同一件事物，來源的不同，會造成類型不同的數據透視出不同方面的信息，例如，可以通過消費記錄透視出消費者的消費能力、次數以及消費興趣等，消費渠道信息能夠透視出消費者對消費渠道的偏好，消費的支付信息可以透視出消費者的支付渠道情況所以，企業用來源廣泛、全面的數據進行分析，其的結果也就越真實、立體。因此，可采用大數據分析從來源不同的數據中獲取新的熱點，并與企業的業務體系相融合來實現企業市場的拓展與創新。在大數據時代數據量越大越好？對于這個問題，有人曾這樣說，“在大數據時代，數據的使用，會使企業產生這樣的想法，感覺數據越大，其結果就越好。可為什么企業還是會不斷犯錯？那是因為缺乏對決策、運營提供強有力支持的數據。大數據時代的到來，讓企業擁有無限可能。”可想，在不久的將來，如何獲得源源不斷的數據將會成為一個新的熱點。在這個層面上，谷歌、亞馬遜，包括電信運營商等領先企業將有無可比擬的優勢。依我看應該從兩個方面來說，第一，就整體而言，數據越多數據量越大肯定就越好，不同的行業，不同的組織可以從多元化的大數據中尋找解決問題的辦法，基于此，越來越多的公司、企業通過各式各樣的應用APP、終端或者其他方式收集數據，數據將地球連接成一個整體。第二，就具體應用而言，數據量是否越大越好，本人卻有不同的看法。我認為在大數據的實際應用中沒有哪個企業或企業家能夠保證用以分析的數據量越大，得到的東西就會越多，而這些東西又是否會是企業所需要的，或者對企業本身是否可以產生價值。（二）大數據的商業價值大數據時代的到來迫使某些領域發生變革。例如，商業的變革，大數據時代數據的商業價值被不斷挖掘，為提高投入的回報率和發現新的需求，可通過運用大數據技術來實境模擬，為提高產業鏈和管理鏈的回報率，可提高大數據成果在各個相關部門的分享率，為實現由大數據所帶來的商業價值，可對企業的商業模式、服務和產品進行探索與創新。位于第二市場的那些不會選擇、不挑剔的消費者，抑或非消費者，正被這種簡單、廉價與便利的產品，或者遜于現有產品的產品和服務所誘導著。企業營銷管理模式的創新（一）相關概念及其特征1.營銷模式營銷管理模式是企業根據企業的管理，為實現企業的價值、獲取價值而采用的某一種體系模式，非手段或方式。其中包括企業為獲取價值進行營銷戰略定位的業務服務范圍，企業營銷組合的確定，以及在這樣的定位下如何去執行，獲取最大的營銷效果，實現價值。由此看出，營銷管理模式是企業對市場作出反應的一種范式，這種范式在特定的環境下是有效的。2.模式創新當代企業，企業的管理者可通過運用大數據技術與網絡信息技術提高傳統營銷活動的效益和效率，而這種企業營銷管理模式與傳統營銷管理模式相比它具有下列優點：1、降低交易成本。2、減少庫存。3、市場范圍擴展。4、降低管理成本。5、良好的溝通。大數據時代下的企業能夠真正“給予每個消費者各種需求的滿足”。為增加產品和服務的銷售量和滿意度，企業需滿足顧客的個性化需要，通過企業管理的信息化、供應鏈的可視化，管理成本的最小化和整體利益的最大化，實現“雙贏”，從而達到企業企業營銷管理模式的創新。3.企業營銷管理模式創新企業營銷管理的基點是顧客與競爭，正如當前產業社會競爭的兩個原則：要么更好的服務顧客，要么就比競爭對手更有效率。其營銷管理模式的創新與重構也基于此。（二）形成條件及方式、途徑首先，管理層的層次問題。是扁平化的管理結構還是金字塔式的管理結構。相對于扁平化的營銷管理結構，金字塔式營銷管理構架，可能會導致企業的高層人員無法較快的對低層人員提出的觀點、建議和方法做出響應，以及企業相關的營銷戰略戰術也很難貫徹落實到基層的營銷員工。滋生了官僚作風，將企業最終推向了深淵。其次，4E過程管理模式。即企業通過信息管理系統把員工每日在工作中犯的錯誤及時指出讓其盡快改正以免在月末產生不好結果。再次，管理的可替代性。有一家銷售員工并不是很多且流動性不好的企業，員工遲到、懶散等情況時常發生，為降低以上情況的發生頻率，該企業采取了一系列強有力的管理措施，包括：加強獎懲激勵制度、加強管理制度、開除等，可無論怎樣管理，過后仍時有發生，即只是對表面進行了改正，但內心卻仍沒變動，因為他們心理明白，不管企業如何的整治管理也不可能把他們一次性全部辭退或懲罰或獎勵，但當他們實在忍無可忍時可以選擇辭職，對于這樣的局面，大多數的企業會采用相對保守的管理方式去管理，而該企業則選擇激進的管理方式，即招收了批新員工，并對他們進行了嚴格的訓練，最后再派到工作崗位上。采取新人、新區域、新市場的方式，讓老員工感受到新員工帶來的沖擊波。起初老員工并不是很在意，但過了一段時間之后，當他們發現公司引進新員工的決心，看到新員工的快速成長之后，無形中對他們產生了致命的壓力，實際上到最后該企業利用新人的力量改變了老員工的態度和工作方法。這種壓力就來源于“可替代”。很快該企業所有的制度也隨之得到了很好的貫徹。從上面的例子可以看出：可替代是管理的基礎，再好的制度、流程，也必須建立在員工的可替代之上。任何管理措施的制定，如果沒有員工的參與，就不會使員工對管理措施、管理制度產生深刻的理解，也就不具備較強的執行力。而當被管理的人真實意識到管理的必要性時，才會心悅誠服的服從管理。單純的強壓只會適得其反。所以員工對管理措施和管理制度的理解與認同，也是服從管理的另一個關鍵要素，在企業的管理中起著非常重要的作用！大數據時代企業營銷管理模式的創新大數據時代企業營銷管理模式的演變大數據是一種戰略、一種思維，它可以面向用戶、面向業務和面向應用，新理念和新的經營模式會在大數據下被不斷催生，而新的模式也會基于數據的科學決策。在大數據時代，相對于傳統消費者行為分析“ＡＩＳＡＳ”的營銷模型，新模式“ＴＳＰＳ”，更適用于網購的營銷管理模式。（二）大數據時代企業營銷管理模式理念與方式的變革大數據概念的提出，讓大數據營銷成為近些年業界的熱議焦點，但在上世紀的美國卻有企業將其應用在現實當中。目前，隨著網絡信息技術的不斷完善和媒體形式的多樣化，大數據營銷也隨之變革。在其發展的過程中，企業營銷理念和方式有以下兩種轉變：1.由用戶的主觀信息數據庫轉變為用戶的客觀行為數據庫相對于那種以市場調研統計人口數據和用戶主觀信息（包括價值取向、生活方式等）來推測用戶需求、購買可能性和購買力而細分用戶從而定位產品的傳統數據營銷管理模式，會受用戶的主觀判斷影響，其得到的調研指標和信息數據可能會誤導相關營銷人員作出偏離甚至錯誤的決策。因此，用戶的主觀信息數據已不再能夠滿足企業營銷管理的需要。相反，企業可以通過實際觀測，多角度、全方位的得到用戶信息，真實、精準地反映出用戶的需求及其他消費數據等，這種用戶客觀行為數據庫會隨著網絡信息技術的日益完善成為企業營銷管理的一項重要調研依據。2.由媒體導向轉變為用戶導向21世紀初，企業作為品牌推廣的受益者和實施者，為了達到提高營銷有效性的目的會選擇在受關注程度較高的電視臺、網站和紙媒上投放廣告來獲得更多的用戶，即大眾媒體營銷。然而，這種基于大眾媒體的營銷推廣方式雖然輻射面廣、獲利性高卻不能切實掌握受眾用戶的動向，也難以控制其后續產生的影響。因此，企業由媒體導向營銷管理模式向用戶導向營銷管理模式的轉變迫在眉睫。傳統一次性媒體投放被跟進式的營銷方式和客戶端的定制化逐步取代，成為了大數據企業營銷管理的基礎和前身。大數據營銷的特點主要表現在以下幾個方面：提高個性化。數據驅動的營銷。預測分析能力。虛擬活動能力。適用范圍廣。營銷模式和新型產品的運營是通過企業對用戶數據的分析、整合與開發來營造的，像谷歌、亞馬遜、臉譜網等公司都已在大力的推進這些業務模式。在大數據的幫助下，商家可以對用戶實現真正的個性化，而不限于對不同群體的劃分。大數據時代中的大數據能夠幫助企業做得更加精準，精確到每個用戶。例如，在云端的數據庫中，所有用戶都被標簽，以屬性標簽的形式存在著。而用戶現實生活中的行為，如搜索、瀏覽、產品應用、訂閱等卻被數據庫記錄著、分析著。這些現實生活中的行為在云端能夠轉化為用戶的年齡、性別、收入、愛好、城市、品牌偏好等清晰化屬性標簽。成為一些門戶網站如新浪、搜狐等用以標簽的依據，有助于廣告主各類營銷活動的有效開展。如今，高速發展的互聯網技術為現代的企業創造了無限的可能和空間，通過利用網絡這個虛擬平臺，大數據將會成為未來營銷的主流方向。數據庫技術與網絡通信技術的綜合運用，可以實現精準營銷，滿足用戶的個性化需求，與用戶實現長期的個性化交流，使企業擁有穩定忠實的用戶群體，實現用戶增值的鏈式反映，達到營銷可度量、可調控的精準要求。在大數據時代，大數據已顯現出巨大的潛力和非凡的前景，但是大數據營銷仍面臨較多的問題和挑戰。技術難題是面臨的首要問題，當前又處于大數據技術的活躍期，各個方面的技術尚不完善，工具仍需進行進一步改進。然而實際情況，大數據營銷一旦被真正啟動，工具和技術不僅僅是要面臨的問題，還要轉變經營思維和組織架構，才能真正參與挖掘數據這座金礦。大數據還可以優化企業營銷策略：企業可以通過對用戶社交媒體活動的分析，向用戶推薦用戶感興趣的服務或者產品，根據公開的社交數據，有針對性地進行線上和線下的產品推薦活動，了解用戶消費趨向的同時，也可在相應地區增加相關產品的庫存，在利用社交媒體進行監控達到可為用戶需求的產品實現提前備貨。結論與不足大數據時代企業的營銷管理模式正面臨著機遇和挑戰，企業在大數據環境里會不斷地創造和革新出新營銷模式和營銷思維，它們符合時代的發展。個性化的營銷策略和對用戶需求行為上的分析與用戶的響應，為企業帶來源源不斷的商業價值和市場價值，這源于對大數據價值的挖掘，其不僅使企業擁有持續的競爭優勢，還有助于為企業的未來建立制勝的核心競爭力。在大數據時代企業為實現營銷，會采取改變營銷管理模式的方法，而盲目移植與效仿，不與時代背景相結合，無創新。往往失敗的多，成功的少。任立軍指出，一個擁有不明基因的企業，其收獲的結果也是不明的，在沒有完成頂層設計和基礎搭建之前，盲目地進行營銷管理模式移植與效仿，不但不會順利成活，還可能導致營銷渠道出現混亂，最終達到不可收拾的境地。任立軍，男，吉林四平人，本科學歷。2013年，其創建的5VO價值導向營銷理論被評為年度最佳創新營銷理論。在高速便利的大數據時代，無創新的簡單學習與模仿已經完全失效，不但不利于企業的發展，還可能使企業的競爭力逐漸喪失，最終退出市場。在中國，企業的主動學習讓經濟得到快速的增長，包括對國外技術、管理、品牌、營銷等方面知識的學習，當然，也不排除那些山寨國外產品和模式最終取得成功的企業。實踐表明，照搬無創新的山寨作法極易導致下列四個問題：第一，營銷團隊的不適應性。第二，經銷商的不適應性。第三，產品和服務的不適應性。第四，政策支持的不匹配性。起初的娃哈哈企業是效仿廣東的一家兒童食品企業，生產各式各樣、各種口味的兒童飲品和保健品，在經歷了簡單模仿的原始積累期后，具有戰略頭腦和遠大目光的娃哈哈企業董事長開始思考如何去創新企業的營銷管理模式，最終該企業對營銷渠道進行了三個階段的創新，使其形成了獨具特色的聯銷體營銷模式，該模式不但使企業