凤凰平台 注册登录首页"，序论：在您撰写大数据营销论文时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的1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。

　　摘要：在社会不断发展过程中，移动互联网发展速度十分的迅猛，社会也变成了一个大数据时代，在这种时代背景下，企业要想得到发展就一定要在海量的信息当中寻找出最为关键的因素，尤其是科技型公司，为了更好地对大数据背景下的企业营销策略进行分析，本文主要以小米手机为例进行了具体的分析。

　　在移动互联网高速发展的时代下，也促使我们进入到了大数据时代，在这个背景下，科学技术不断发展，人类生活方式以及思维模式也在随之而发展变化，这个时候品牌手机营销策略也需要进行适当的改变和发展，这样才能真正起到良好的营销效果。

　　在互联网背景下，信息在传递过程中也变得更加的方便，在这种高度开放的互联网时代下，任何人都能通过互联网终端来实现数据的传递，可以社会本身就存在一定的复杂性，在这种情况下，信息传递就会变得多样化，而这也不可避免的会出现一些错误或者是干扰信息，这也就在一定程度上对手机营销策略质量造成影响。

　　在大数据背景下，小米手机在应用程度这一方面有着较为显著的优势，并且也取得了较为显著的成果，可是，大数据发展时间以及小米企业本身条件都会对大数据应用程度进行限制，这个时候就会致使企业大数据应用程度有待拓展。

　　如果我们从理论这一层面来看的话，商家使用大数据对社交网络平台进行整合，能够更好地掌握消费者对于小米手机的评价以及各种信息，以此来挖掘出用户的根本诉求，从而确保产品能够更好地满足于消费群众，这样营销也就会更加有效。可是，在现实营销过程中，有些客户也有可能会产生一定的警惕心理，这就会致使手机营销受到阻碍，有些还有可能会因为精准化推销产生抵触情绪，最终就会降低品牌价值，从而致使大数据营销效果远远低于预期。

　　大数据营销基础本身就是建立在消费者行为数据上的，这个时候消费者隐私以及安全问题就会受到较多的关注，而这也是大数据背景下营销策略中需要关注的问题之一。就拿小米公司来说，在2014年就曾发生过数据泄露现象，这不仅对手机营销造成了影响，还对品牌形象造成了较为严重的影响。

　　小米手机早在最开始发展阶段主要就是依靠网络来进行推广以及宣传，因为这一宣传推广方式费用较低，同样这种方式也存在一定的局限性，比如说网络覆盖面存在一定的局限性，不可能将所有地区都覆盖到。在社会不断发展过程中，手机这一行业的竞争也变得越发的激烈，而最开始的营销策略也就开始变得老套，很难被消费者接受。针对这一现象，小米公司要想得到更好地发展，就一定要采用一套全新的营销方式来对自身品牌进行推广和宣传，以此来扩大自身品牌的影响力，从而就能有效地抢占线下市场，增加手机销量。此外，在手机营销过程中，大数据获取途径在一定程度上对手机精准营销造成了影响，虽然说小米公司能够通过网络平台来获得一些用户交互数据，课时相比较于腾讯、百度等公司而言，小米数据获取明显就存在不足，所以说，小米公司在发展过程中还是要加大对社交平台的关注，通过各种社交平台来对自身品牌进行推广和营销，这样也能更好地提高营销的精准性。

　　任何公司或者是企业的发展度不可能离得开人才，因此，在手机营销过程中，公司还需要加大对人才的培养，最大程度提高企业员工的创新能力，这样才能有效地促进手机营销质量的提升。针对这一点，公司在对人才进行培养的过程中，一定要加大对大数据技术人才的培养，因为在这个大数据背景下对于大数据的处理是十分重要的，而只有具备了大数据技术人才才能避免对于数据的杂乱无序处理，从而才能实现营销效率的最大化。

　　在大数据背景下，良好的营销策略以及理念为小米生存和发展提供了动力，也在一定程度上使其以一种全新的营销理念带动全国手机销售转变。但是，如果从长远维度来思考的话，多元化的影响方式在某些程度上有可能会造成用户反感，特别是手机这一技术密集型产品，最终的技术水准才会直接对用户体验造成影响，这也是实现营销的基础以及重要推动力。对于小米手机来说的话，如何实现购买用户的精准预测，以及为用户提供恰当好处的产品是较为关键的问题之一。在社会不断发展过程中，人们对于手机的追求也变得越来越高，在这种时代背景下，小米手机质量技术问题一直是较为严重的问题，因此，要想真正起到良好的大数据营销效果，还是要注重产品质量，尽可能的对产品类型进行拓展，就拿苹果为例，ISO系统所存在的流畅性就是MIUI需要学习的一点。此外，在营销过程中，还可以对大数据进行分析，以此来获得市场对于高端手机的需求定位，并且以此来开拓一个高端的小米机型，这样就能实现高、中、低消费的全覆盖。

　　在社会不断发展过程中，人们对于自身隐私以及信息安全重视程度也在不断的提升，在这种情况下，小米手机要想得到更好地营销效果以及质量，还需要在发展过程中规范自身准则，尽可能的维护用户权益，这样才能提高品牌形象，从而才能在这个激烈的市场上占据一席之地。针对这一点，小米公司首先需要按照大数据现有的政策规定来制定出相应的准则，然后加大对技术团队的培养，以此来避免客户隐私受到侵犯。

　　综上所述，在这个大数据时代下，社会运营方式也受到了较大的改变，信息的丰富以及共享的便捷也促进了大数据的爆炸式增长，在这种情况下，企业营销方式也受到了一定的冲击和变革。为了更好地促进企业在大数据背景下能够实现有效地营销，本文主要以小米手机为例进行了具体的营销策略分析，希望能够为相关人员作出贡献。

　　摘要：如今，当我们随手翻开报纸杂志、打开手机电视、搜索热点新闻，“大数据”一词被炒得很火，“大数据”正以势不可挡的气势迅速融入我们的生活、工作、娱乐中去。这是继第二次工业革命后的第三次工业革命，以数字革命、数字经济、数字技术、数字计算和通信等变革将会彻底改变人们的生活方式和制造业的未来。

　　在我国的白酒行业里，白酒是一种基于感性消费的精神与物质饮品，以情动人，同时也因地理、气候、人文等因素导致产品的差异，本文旨在通过大数据技术将成千上万的数据汇总收集、分析数据从而建立白酒数据库，打造不被同质化的产品和服务，整合与提升白酒产业链，大数据背景下的数字化微营销无疑为深陷泥潭的传统白酒销售注入了强心剂。

　　如今电视白酒广告的内容设计，沿街白酒门店装修陈设、参加各种白酒订货会，大家会发现白酒行业不同厂家的产品、品牌故事、招商渠道、包装设计、价格定位存在高度同质化现象。比如虚构的“品牌故事”、统一的“纯粮酿造”、独有的“陈年窖藏”甚至虚假的功能疗效等浮夸的广告用语，相互模仿的平面包装设计、陈旧的促销推广模式等，白酒行业现已进入高度同质化的营销误区。无论是老品牌还是新产品大都在相互借鉴、相互模仿抄袭，整个白酒市场的产品和营销模式都走入了同质化营销怪圈。而真正创造出并实施差异化营销模式的品牌厂家寥寥无几。大数据时代的到来，如何将数以万计的数据进行科学严谨的量化分析，从而全面了解和预测客户需求打造客户专属的白酒产品。传统白酒的销售渠道不外乎有以下几种类型：（一）流通渠道：经销商、特约经销商;（二）商超渠道：大、中、小型超市;（三）餐饮渠道：酒店、餐厅、大排档;（四）团购渠道：各大中型单位、外资企业、电商团购等;（五）直销即零售业。但就目前的白酒行业的销售现状与整个经济环境，经销商、商场超市、餐饮这三个渠道由于包含经销商促销费用、铺货产品占用资金、销售返点、员工工资、差旅费等开支，销售利润不尽如人意；电商销售受传播渠道制约也不够成熟，直销业绩更是少之又少；因此白酒行业急需借助“大数据”东风进行渠道资源整合。

　　1.自媒体时代的到来，我们要借助大数据“造势”，传统纸媒已然没落，新兴媒体的迅速崛起给白酒企业带来了新的生机，依托大数据搭建微营销平台成为趋势。通过消费者日常使用的互联网终端软件，诸如微博、博客、微信、论坛、贴吧、短信、APP等数字平台营销自己的产品，进行广告植入制造网络互动内容，将白酒与“潮文化”有机结合，引导白酒消费新潮流；具体可以借鉴重庆江津老白干酒厂的“江小白”、泸州老窖的“泸达人”、河南宋河酒业的“嗨80”、河北三井酒业的“小刀”酒等等。利用物联网、数字媒体、大数据分析对关注用户已经形成的庞大数据流进行科学分类和精准营销，将会使传播效果无限扩大。其传播方式可以归纳为：云计算+移动互联网+核心内容+终端促销+一对一全程跟踪服务。目前，全世界具有备数据获取存储处理和传输的终端设备，已经超过100亿台，并且以每两年成几何倍数速度增长。网络将大众带入了信息共享时代，数据传输速度越来越快，成本越来越低，当公共数据与民间拥有的数据资源相互融合，就会创造出无可比拟的创新力、财富创造能力和社会进步推动力。

　　2.基于大数据的精准微营销最大特点就是产品数字化。2012年以来，因宏观政策、产能过剩、行业恶性竞争等因素，白酒行业进入了深度休眠期，白酒行业的“黄金十年”已一去不复返。一直以来，酒企大力倡导的差异化营销不过是“换汤不换药”“换瓶不换酒”，消费者满意度低，甚至被一轮又一轮“不促不销”的价格战中伤感情逐而失去对原有产品的忠诚度。白酒产品数字微营销的模式就是要是围绕“打破短期利益和经销商满意度”去拓展崭新的市场，想尽一切办法为顾客提供超值化的个性服务，利用大数据技术为客户提供从产品原料甄选、生产工艺、技术创新、口感调试、价格定位、VI设计、包装运输、人文关怀等多方面深层挖掘差异化与个性化的营销模式，才是白酒产品营销模式的突破口。具体说来就是，网络终端联动、菜单精选订制、全程实时监控、产销无缝链接，将白酒产品进行数字化生产、数字化管理和数字化营销，这将全面开启智能新时代，改写白酒企业传统“换汤不换药”、“换瓶不换酒”的营销格局。

　　3.白酒说到底仍然是一种带着人文关怀的快速消费饮品，营销终端是消费者，而不仅仅是分销渠道，一切数据的运用都必须以消费者为主体，从源头收集数据、分析运用，掌握生产各个环节的精准数据，同时兼备销售数据的预测和基于大数据分析消费者的消费行为、习惯、频率等要素做到数字化精准微营销。白酒企业对潜在客户的挖掘早已经不是新鲜事，针对消费者消费行为的数据挖掘要从历史购买路径、偏好、反馈、客户类型、广告效果等方面去考量。白酒作为传统行业的产品，其主要消费人群仍然集中在35岁-45岁中年男性群体，但是年轻的80后、90后容易接受新事物，寻求新体验是重要的潜在消费群体，如何打造白酒与“潮文化”的跨界组合是酒企需要思考的重要议题。例如：茅台集团专为女性打造的悠蜜时尚蓝莓酒，一款针对女性饮酒市场推出的战略单品，致力于从女性消费群体的生活方式和细节入手，以情感为突破口寻找素材，研究该群体对口味、价位、包装、消费等方面的特殊心理需求，打造“时尚、健康、女权标签。在信息碎片化时代，信息传递有时效性，为了能最大限度地增加产品的曝光率和消费者的参与度，通过线上多元化的互动+微电影+话题讨论+网上抽奖+会员满赠等手段聚集人气，提高消费者的关注度。例如：2016年小郎酒通过年轻人喜爱的娱乐方式开启数字营销时代，精准定位的个性化营销在深圳海岸城电影院拉开序幕。在《功夫熊猫3》电影宣传活动现场，小郎酒的酒香与热情引爆全场，80后、90后的小年轻群体喝着调师调出的小郎特饮，扫二维码并转发活动内容能就幸运拿奖，进到影院更有爆笑视频，以人气吸引目标人群，以口碑稳固目标用户，小郎酒凭借“敢想敢爱敢冒险”的精神吸引越来越多的年轻人加入到小郎酒随者的行列中。

　　面对消费群体日新月异的变化，白酒的数字化营销手段会更加多元化、渠道多样化。依托大数据技术，白酒企业实现一对一数字精准营销、跨界营销、数据库菜单订制营销会成为白酒行业创新营销模式的主流；但无论什么策略都离不开销售、推广和传播，导入数字化管理也应该是未来白酒企业值得重视的战略，其与数字化营销有机协调与衔接才能最大限度发挥数字化微营销的最大效力。

　　【摘要】随着社会经济和科学技术的发展，大数据时代已经来临。在大数据背景下，电力企业面临着越来越大的市场竞争压力，这就使得电力企业不得不对营销管理创新途径进行探索。因此，本文首先分析了大数据的概念以及电力企业营销管理创新的必要性，然后对大数据背景下，电力企业营销管理的创新途径进行了研究。

　　大数据属于高科技时代的产物，其战略意义不仅仅是掌握庞大的数据信息，而且还要对这些数据进行专业化处理。在2013年，大数据开始由理论转变为现实，大数据时代的来临，意味着电力企业在理念上、管理体制上以及技术路线上都要进行重大的改变。在这一前提下，电力企业就必须对数据展开全面的研究，对自身营销管理进行不断的完善，这样才能够适应大数据时代，才能实现自身可持续发展。

　　目前来说，大数据并没有一个固定的概念以及固定的表达方式，但是在互联网、有关专家的释义中，其本质内容基本是一致的，都是指对大规模数据进行获取、处理、管理、分析上能够实现快捷、高速分析的一种技术手段。麦肯锡全球研究所在对于大数据概念的定义中指出，在对数据进行获取、处理、管理、分析时，大数据的能力范围远远超过了传统数据库软件工具。在当今时代，大数据理论已经渗透到了各行各业当中，并且发挥着其特有的优势，对于电力企业而言，同样具有重要的价值。利用大数据技术可以对客户网络行为进行分析，从而可以挖掘出各种潜在的商业信息，为企业管理者在进行管理策略制定时提供一定的科学依据（见图1）。

　　大数据时代给电力企业营销带来了很大的机遇，可以说是为电力企业改革的深化、服务层次的提升，企业管控的增强提供了一个有效的创新途径。但是同时也给电力企业营销带来了一定的挑战，在电力企业大数据的管理、操作和运行等方面，大数据时代都对其智能化发展提出了更高的要求，电力大数据的主要任务已经不仅仅是单纯的对数据进行收集和存储，更倾向于挖掘更加有效的信息。而且目前我国经济结构正在调整优化当中，电力市场在开发上的难度明显变大，低碳技术的推广，更使得分布式能源占比呈现出逐渐上升的趋势，严重影响电力企业的营销[1]。

　　电力营销具备的发展趋势有两种，一种是多专业数据融合，一种是数据可视化。①电力大数据主要是针对电力生产服务等各个环节，在这些环节上实现数据的融合和提炼，并且要做到和其他部门以及业务进行数据共享，从而使电力企业数据系统能够实现信息化管理。②电力大数据可以通过可视化低碳技术图形把数据的细节十分清晰地展示出来，并且可以根据企业自身的运行状况做出适当的调节，在反映各类数据状态时，能够做到反映及时、全方位考虑并且十分准确。

　　要想实现故障抢修可视化管理，需要建立一个标准化运行抢修体系，这一体系是基于电力生产抢修平台的，并且其是实现故障抢修可视化管理的一个重要前提。配电网对于电力企业来说是十分重要的，可以称之为客户和电网之间的纽带，在实现电网和用户的供用关系上，配电网发挥着很大的作用。但是在实际应用中，配电网在电力生产中出现故障的频率很高，所以在电力生产时应该把电力网的抢修工作当成一个重点。在进行配电网维修时，要求抢修人员直接和客户接触并且要能够克服周边环境和时间的限制，但是目前我国配电网抢修工作还处在一个建设初期，相关技术还不成熟，所以，在进行配电网抢修工作时，要能够严格遵循流程。（1）供电公司一旦接到报告电话，要迅速联系当地配电网运行指挥中心，并且下达相应的工作任务。抢修指挥平台要能够清晰地听取客户的描述，从而知道故障的性质、判断故障的原因。（2）要设立一个第一梯队，在故障发生时，由第一梯队首先抵达发生现场判断故障的情况，如果是简单故障，就由第一梯队直接开展故障处理，如果故障比较复杂就迅速指示第二梯队抵达现场进行处理。需要注意的是，不管是哪一个梯队进行故障处理，都要做好汇报抢修记录。某电力企业在实现故障抢修可视化管理后，有了很大的成效。不仅在可视化抢修平台上实现了对通电用户的分析，提升了供电服务水平，还通过使用全球信息技术实现了生产营销和其他数据之间的联系。该企业通过使用“主管人即是负责人”的人力资源管理机制，准确落实了抢修工作。另外，还实现了抢修信息实时更新、故障主动推送，这两方面都充分的利用了GIS技术，实现了故障抢修自动化管理。

　　所谓四分线损管理，主要是指对分区、分线、分压、分台，运输管理这四个方面进行线损管理。电力大数据对于四分线损管理的应用主要是基于GIS技术电力大数据系统，建立相应的信息平台。在实际应用GIS技术电力大系统数据时，四分线损计算的主要体现方式在分区线损，分线线损、分压线损，以及分台线损上，这四种线损在电力大数据系统中可以实现自动化、智能化计算，并且可以提出对异常问题的分析处理办法。（1）需要根据已经有的相关数据进行线损模型的建立，请并且要根据数据的来源，不断地对现实模型进行实时更新，然后进行线损计算。在计算时，要确保计算对象全面，不可以出现遗漏的现象，因为数据的应用具有一定的随机性，所以要保证计算的准确性，才可以保证数据可以随时被调用。（2）要降低四分线损，实现精益化管理。传统降低线损精益度的方法是具有一定的局限性的，主要方法是对相关线路进行改造、提高功率因数，而实现线损降低的精益化管理需要有关部门对线路的导线、截面以及路径进行筛选，并且要不断地推广节能型配电变压器，这样才能实现线损工作的精益化管理，实现电力企业经济效益和社会效益的最大化[2]。

　　在电力企业运行当中，电费回收工作虽然看起来占比比较小但也是一个比较重要的工作，电费如果回收不及时，或者是电费回收不足，就容易出现电力企业正常用电服务停滞的现象，甚至影响电力企业正常运行。然而，在当前电力企业管理中，回收电费是一个非常棘手的问题，由于目前的收费方式、法律法规不健全等原因，电力企业一直都承担着很大的电费回收风险。（1）目前电费的收费方式很多都是先用电之后进行缴费，再加上很多法律法规、规章制度不完善，给部分不法分子提供了可趁之机，增加了电力企业的电费回收风险。（2）客户在用电缴费上的意识大多比较薄弱，并不能够意识到用电缴费会造成电力企业的市场预测和预警防范等方面严重缺失，阻碍电力企业的稳定发展。因此，需要电力企业和相关税务部门通力合作，共同协作、共同监督，从而保障电费回收的时效性[3]。某电力企业在应对电费回收风险上就制定了相应的电费担保模式，增加了对由电费回收风险用户的实施力度，通过设置电费担保周期的方式，对经常欠费的用户进行惩罚，从而减少了电力企业在电费回收上的风险，提升了资金的回收效率。

　　综上所述，在大数据背景下对电力企业营销管理进行创新已经是一个必要的发展趋势，这不仅符合社会的发展步伐，也是实现电力企业可持续发展的重要途径。因此，要实现故障抢修可视化管理、实现“四分”线损精益化管理，同时通过与税务部门的合作减少电费回收风险，这样才能有益于电力企业的营销管理创新，提高电力资源的利用效率。

　　摘要：以大数据时代为背景，将前端的市场营销事情架构在大数据的根本之上，营销渠道进行创新，原则上是以最大化地实现企业发明、创造和交付代价。以大数据出现的时代为背景，探讨大数据的含义，及大数据对营销渠道的影响。最后根据目前的研究现状，提出商品即渠道，智慧物流及供应链管理三方面启发，对于营销渠道的提出创新性思维。

　　随着大数据的不断深入，大数据已影响到个别消费者,甚至是消费者的各个方面。只要消费者参与消费，此消费行为已经成为大数据的一部分。随着信息技术的发展，大数据的研究和应用已经成为当前信息科技领域的新热点，以数据驱动为导向的金融、市场、战略、营销和运作管理研究和实践，将成为未来商学教育重点发展的核心领域。现阶段，国内外大数据研究主要集中于大数据对企业的影响、大数据风险控制以及大数据背景下企业管理与创新层面。因此，利用大数据基本技术路线，构建以市场为导向，更好将商品或服务传递给顾客的营销渠道的创新思维研究，具有一定的理论意义和现实意义。

　　“大数据是一个体量巨大、数据类别巨多的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库对象对其内容进行抓取、管理和处理，它可以实时为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需的数据资料”。对大数据的定义，目前有下列几种表述:麦肯锡咨询公司指出，大数据是对数据进行收集、存储、办理和说明分解，其对象的长度超出了典范数据库软件的数据调集。GartnerGroup公司则以为，大数据是必要运用一种新的模式才能具备更强决策力、洞察发明力和流程优化本领的海量、高增长率和多样化的信息资产。黄升民、刘珊等(2012)认为，大数据是指那些巨细已超出了传统意义上的标准，一样平常的软件东西难以捕获、存储、办理和阐发的数据。

　　对于大数据的特点，对大数据的特色，罗爱宝等(2011)以为大数据具备如下特色：（1）数据量大：凡是到达TB级的数据；（2）数据对象异常复杂：面临的繁杂数据常常不是单一类型的数据；（3）复杂形态数据。大数据的特点也受到科学技术水平的影响，甚至受研究者的知识体系和知识背景的影响。所以，可能会出现多种大数据的特点的阐述。各种因素的影响是一种持续地、变化地并伴有实质性的推动作用，这让研究工作变得更加有趣并且有挑战性。

　　营销渠道是指主体是企业或个人，从事从生产者向消费者移动一些货物或劳务时，达到获得这种货物或劳务素所有权，或者是帮助转移其所有权的活动。渠道的结构直接影响着渠道的控制，概括地说，“渠道的控制就是指通过对渠道的管理、考核、激励以及渠道冲突的解决等一系列措施对整个渠道系统进行的综合调控，公司建立起渠道系统，仅仅是完成了实现分销目标的第一步，而要确保公司分销目标的顺利完成，还必须对建立起来的渠道系统进行适时的渠道控制，渠道控制构成了营销渠道管理的核心内容，渠道结构及渠道的搭建是一件相对容易的事情，而渠道控制则贯穿于渠道系统运行的整个生命周期之中。”

　　营销渠道结构的本质是企业或个人将其转移的货物或劳务进行任务分派，渠道功能在渠道参与者之间的剖析。大数据首要经由过程两个方面影响营销渠道的布局：一方面，通过对数据的收集，针对企业提供的商品服务的特性、定期的销售数量、区域销售情况进行分析，可对渠道结构的进行优化，实现渠道结构扁平化。另一方面，在制定渠道目标时，应本着可达到、明确、可测量、相关和有期限的原则。可改变渠道设计的思路，从消费者角度出发，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，改善用户体验，做最适时的提醒。通过巨量数据的收集、分析和以消费者为导向这两方面，影响营销渠道的表现在为实现渠道扁平化提出重要依据。特别指出，渠道结构扁平化一般理解为，主体对象为营销渠道结构所采取一种策略，基于个体消费者或企业，建立一种简洁而畅通的构造。这种渠道策略被人们接受的原因：（1）避免因中间商层级过多而引发的众多问题；（2）达到减短消费者与企业的距离的目的；（3）尽可能节省中间环节的相关（运营）成本。

　　针对现代企业来看，有效性的渠道控制主要是指，企业在渠道设计、规划、安排、建设、维护和协调的过程中，根据控制力大小，进行运作后取得的相应的结果。主要包括三个方面：

　　（1）渠道控制力水平的关键：渠道的忠诚度。渠道控制力主要是指两个方面：①渠道供应链条的整体控制水平；②渠道客户忠诚度的掌握能力。一方面，借助巨量数据，直接影响到期望，这种期望来自渠道链中各个客户通过合作获得的利益的多少，还来自对未来合作前景的期望。期望更多的是获取相关利益，这种利益来自，通过对渠道链条核心的整体控制，结合巨量数据的分析和共享，同时也达到渠道成员清晰，期望能达成的，渠道合作带来的利益；另一方面，大数据的应用带来精确营销，使不同层次渠道的客户能及时获取产品和服务的信息，从消费者心理角度有重要的积极作用，消费者被企业的积极关注所打动，随之客户的忠诚度不断提高，控制力也越为上升，从而不仅影响到企业市场占有率和扩张速度，而且能更好的提升渠道控制的有效性，使渠道控制力不断扩大。

　　（2）渠道控制的基本原则：要以顾客收益最大化为目标渠道控制的结果与产品的细分市场有密切的相关性。分歧企业的渠道扶植、节制模式怜惜与其产物的细分市场的特色相对应立室，才能从布局上包管所冷箭渠道链的有用性，奠基终究有用出货的根本，实现对地区市场的有用笼盖。进步渠道节制结果的基本原则便是要以主顾代价最大化为方针，经由过程渠道立异、功效发育、计谋调剂、资本投入等方式，进步全部渠道代价链的办事增值本领和差异化本领。

　　（3）渠道控制的效率关键：协同分工为了达到提高渠道控制效率的目的，必须针对渠道链条各环节的统一协作分工，加强关注。这一方面是渠道链中，各主体关键成员间的优势相互之间的互补和各成员和对象间资源共享，有效性地取得体系外部和内部间的协同效力外，另一方面还指针对统一企业内部，在利用分歧范例的渠道过程中，持续影响细分市场的渠道分工。

　　商品更确切的说是一种消费者使用的，甚至可以进行交换的产品。可不可以在出售产品的同时，让产品附带新的功能呢？这就为产品的营销提出了新的方向。传统营销组合中，将产品和渠道作为主要的方面进行研究，在大数据背景下，产品数据的挖掘和产品的进一步利用，改变人们消费方式的同时也改变了传统营销组合，将商品也纳入到了营销渠道的一部分，让产品变成商品，成为营销的手段。2016年在贵阳中国大数据财产峰会上。京东CEO刘强东提出，2016年京东会公布智能冰箱，该冰箱会像机器人一样，智能的对家里的肉类和蔬菜等情况可以及时阐发，“比如缺牛奶的时候，甚至在你还没有意识到缺少某种产品时，牛奶已经送到你家了。”当然，冰箱里还有其他食物比如鸡蛋、西红柿等。刘强东总结到，销售渠道的方向的改变可以是多方面的，顺应着社会、科技发展，成为一种必然性的趋势，生活中的智能冰箱已经成了一种特殊的商品销售渠道，未来的电商和零售深入发展，越来越多的产品变得意想不到的智能。通过各种传感器、设备工具，每天能够对家里各种蔬菜、鸡蛋、肉类、水果等日常食品，不断地对数据状态进行收集、分析，在自己消费者并没有意识到的时候，经过巨量数据分析自行下单，将所需的食物给送到消费者手中。商品自己作为一个销售的手段或方式，这好像已经不再是个新鲜的话题。跑在路上的汽车，车主还在专注驾驶时，当某个配件有磨损，汽车作为主体收到信号的同时，已下定单了，经过电商平台将配件发出直接达到消费者手中，车主甚至还不知道自己驾驶的汽车配件有磨损。这听上去好像匪夷所思，但也是确实会成为现实的事情。当然，这件事是件节省时间的好事。更甚者，在事故发生的某个瞬间，系统知道了这次碰撞，汽车坏掉的零部件自动生成需求信息，提示汽车必须要进行更换，所需产品的订单将自动生成，并完成了购买活动，节约了寻找和等待配件的时间，车主所要做的工作只要将坏了的配件进行替换就可以了。未来智能冰箱也会酿成购物的一个界面，还好比智能冰箱，改变了传统冰箱只是用来存储的功能。以是将来的购物，跟着数据手艺的不断进步，良多品牌实在并不需要一个所谓的电商平台举行发卖，商品便是一个发卖的界面和渠道。

　　跟着电子商务成长，物流作为渠道中的成员，职位越来越重要。随着数据分析技术的进步，智慧物流成为重要的营销渠道一部分，甚至成为营销是否成功的关键。为解决自己的吃饭需求，越来越多的消费者有更多的选择方式，不仅仅是去餐馆吃饭，也开始用这些外送服务。在北京的三环内，一家挺小的餐馆，叉烧饭作为餐馆的招牌菜，是几位广东人做老板经营的。这么一家小店在北京数不尽数，根据小店的规模，该店主要考虑的是成本，但令人惊讶的是，该店可以提供外送，外送的是通过外卖平台。多种途径和方式的冲击下，就连吃饭的需求也可以在不经意间得到满足。大数据背景下的智慧物流，是一种立异性的营销渠道思维，营销渠道本身是解决如何将产品或服务送达消费者手中的方式，智慧物流作为营销渠道中最快捷、最直接的方式，逐渐被接受并引起重视。

　　收集背景下，单个企业开始思考，如何在激烈的竞争中才能生存下去。单打独斗的方式已经处于劣势地位，随着企业规模的发展，业务体系逐步成熟，企业思考形成怎样的团队才能处于优势地位，供应链模式犹然而生，其产业链的不断成长、成熟并完善，企业对供应链依赖的诉求越发明显。供应链管理实质就是一种集成化，通过合作形成团队的管理方法和思想，其主体的合作方式就是，供应链中从供应商到最终用户。主要的活动就是计划和控制，供应链活动中的针对渠道各方主体的物体的流动、资金的流动和互联网和传统线下信息的流动。随着大数据的发展，营销的渠道在传统的基础上，不断衍生出多种多样的渠道形式，消费者获取产品和服务的途径变得多种多样，如何更多的获取市场这个蛋糕，企业应以顾客利益最大化为目标，顺应时代的发展，不断创新营销渠道，才能在竞争中处于不败地位。

　　大数据分析能够为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料并为企业提供具有创新性思维的建议。新形势下大数据在企业营销中的应用主要通过精准化营销模式，企业、媒体和消费者多方共赢等方式实现。企业可通过大数据直接获取消费者行为状况进行市场调研；发掘对企业发展有力的客户资料信息，从更多角度个性化细分市场；使产品模块化，为用户提供个性化服务的同时简化生产管理过程。

　　最初大数据的概念是对计算机网络中所产生所有数据的统称。然而，现在网络技术的应用已经深入到了千家万户，网民在应用网络时所产生的数据能够被分析和处理，从而使企业营销体系发生一定的变化，大数据营销策略也被人们提上了日常的工作。笔者针对大数据在企业营销中的具体应用进行了阐述。

　　大数据是在全新处理模式下，决策力、洞察力以及优化流程力得以全面提升的大规模多元化信息资产，其典型特点是大量、高速、价值和多样。通常情况下，大数据收集信息的渠道多元化，信息更加具有时效意义，能跟随时展而进步。因此，现代化企业为调查分析公司销售数据，往往借助于网络途径，查询社交类网站或购物平台，收集顾客访问信息等相关资料，与企业传统的顾客信息库有很大不同。在技术层次上，大数据和云计算之间关联紧密，通常建立在分布式计算机结构基础上，以满足收集大量信息数据对信息处理、技术和存储等方面要求。大数据是计算机发展的必然阶段，只有掌握核心技术和内涵，才能成功利用大数据，并在信息化时挥作用[1]。

　　大数据的价值主要体现在以下几个方面。首先，通过数据归纳整理，分析出目标顾客行为特点和消费偏好，从而为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料。当前正处于信息化、数字化时代，利用云计算技术，在最短时间内，为企业搜索到尽可能多的商业信息，是社会发展必然趋势。其次，拓展全新业务领域。当前经济发展速度迅猛，市场形势复杂多变，信息时效性尤为关键，在客户数据视角下，实施数据管理意义重大。此外，大数据的出现突破了传统思维方式。在分析大数据过程中，能为企业提供具有创新性思维的想法和建议，为企业制定营销策略注入新鲜活力。运用大数据思维，掌握专业核心技术，能够使企业在激烈的行业竞争中，提升自身综合能力，成为佼佼者[2]。

　　大数据提供了全面的数据分析，使得对于营销分析的正确性有了极大程度的提高，云计算以及社会分析为企业分析消费者的购买行为以及购买偏好提供了全面的数据，使得基于传统市场分析的企业营销模式逐渐被企业精准化营销模式所替代。精准化营销模式符合当前快节奏的生活，同时也是企业现代化发展的重要标志，精准化营销模式是通过对消费市场以及自身产品进行准确的定位，通过利用现代化信息技术手段建立消费者沟通服务体系，发掘每一个潜在的消费主体，同时扩大商品的品牌效应，提升企业的综合实力[3]。

　　大数据营销的主体主要是针对企业、媒体以及消费者，通过利用互联网实现数据平移，扩大资源利用率，同时增大资源共享率，实现了企业的互联互通。随着经济的不断发展，市场竞争也逐渐激烈，大数据对于消费者的消费行为分析能够帮助企业制定合理的营销方案，同时规避市场风险，形成以营销体系为核心的多方经济共赢模式，优化企业结构，同时带动上下游及周边产业的发展。

　　随着互联网在人们日常生活的普及，越来越多的人过上了移动购物的生活。消费者利用手中的移动设备查询消费信息并根据自己所搜索到的消息完成购物行为。目前，3G网络已经为智能移动终端提供了最便利的条件，无论是买家还是卖家都愿意通过电子市场完成购物交易。除了移动形式的消费行为，人们在购物时也越来越注重网络社交，社交环境成为了消费者消费的又一种形式。人们愿意在消费之前先在社交圈里讨论，以此来获得消费产品的更多资讯。现代社会的购物行为是主动的，不需要商家再填鸭式的与消费者沟通，消费者拥有自主选择产品的权利，在对消费产品不信任时，可以随时中断购买行为。大数据显示，消费者越来越注重消费自由，其可以不同再面对嘈杂的促销场所，也可以更加理性的决定自己的消费行为。消费者的从众心理已经成为过去式，越来越多的人喜欢追求个性化消费。卖家也通过对消费者心理的了解向消费者推荐一些产品，并能够得到消费者的一致好评[4]。

　　根据随机抽样抽取民众样本，并对样本展开调查获取有力信息，对这些信息加以分析从而做出营销策略。抽样时一定要保证随机性，由于随机成本极高，导致在实际操作过程中是很难保证的，此外也很难保证被调查者调查答案的真实性。大数据所进行的不是随机抽样而是进行普查[5]。不再需要调查者回答问题，而是直接去获取行为状况。最重要的是大数据是一个动态调研过程，而随机则是一个静态的过程。大数据调查也对以往的统计调查有所改变[6]。

　　市场细分就是依据客户的相关特点的相似性进行群体划分，保证同一群体内每个成员特征非常相近。只有将客户群体进行一定的划分，企业才可以对不同的客户有针对性的进行管理和采取相应的营销方式，为不同的客户提供更令其满意的产品和服务。在市场竞争日趋激烈的当今社会，企业共同面临的一大问题便是寻找自己的客户。然而在当下这个数字时代，要了解广大民众的需要并非易事。在大数据的基础上，以hadoop所创建的平台为基础，可以在纷繁复杂的客户资料中发掘出对企业发展有力的信息。大数据可以使市场划分的更细化，企业要使用合理的分析工具进行分析，可以从更多的角度来对消费者进行细分，进行个性化不同的细分[7]。

　　产品模块化是在指定范畴内，针对产品多种功能或某一功能的多种性能、规格展开研究，并以此为条件，对产品的功能模块，分别进行重组和搭配，研制出新的产品，符合市场标准和需求，某种意义上，产品模块可以为用户提供更具个性化的服务。通常来说，受限制于技术发展和经济成本，大部分企业无法满足每一位顾客对产品的特定需求，高成本量身打造产品是不现实的。产品模块化使企业能够在某一范围内制作出定向产品，并在标准件之间进行个性化搭配，从而设计出具有不同特色的产品，给用户提供了个性化服务，简化了复杂的生产管理过程，平衡了两者之间的矛盾。因此，企业要重视产品模块化的价值，利用不同模块及功能，搭配出无限可能，保证产品质量，节省资本投入，吸引更多用户[8]。

　　所谓的市场分销就是营销者以网络为媒介将自身的产品以营销的形式推荐给有意的卖家，使其在获益的同时帮助自己完成营销工作。加强在网络上的营销活动，网络营销拥有方便快捷的特点，只要商家在网络当中分销信息，该信息就能快速得以流通并得到反馈。顾客也可以通过商界的营销和分销体会商家的营销哲学。商家也可以采取转变渠道的方式来完成整个营销模式，而企业为了宣传自己的品牌，需要不断开拓市场，为自己竞争营销机会。消费者直接了解商家营销目的，变相的帮助商家完成分销策略，商家能够成功的在消费者心目中树立自己的分销信念。

　　将大数据应用在企业营销中，在一定程度上能够促进我国企业的发展。然而，在大数据的处理和分析上，还存在很多的困难和阻碍，没有得到普及应用。但大数据的普及和应用是其未来的发展趋势，对于很多企业都会产生一定的冲击。基于这种背景，我国很多的大型企业都为应对大数据时代的到来做好了充足的准备。企业只有创新营销思路和体系，才能够在大数据时代下取得良好发展。

　　网络商城利用大数据在营销模式上进行创新，取得初步成效的同时也面临着诸多挑战。本文在分析网络商城营销模式创新现状的基础上对其创新营销模式中存在的问题进行探究，针对其在大数据背景下营销模式的问题，从改进大数据分析技术、增加客户线下体验环节、改进物流配送效率及创意促销的角度提出相关建议，为提升电商企大数据营销能力提供借鉴意义。

　　大数据是从各个方面的数据中，快速、准确的提取出有价值的数据信息，数据具有规模较大、类型多样等特点。在大数据背景下，企业可以通过对海量的数据分析用户信息以及客户购买行为，从而了解到客户的需求，对庞大的数据信息进行不断筛选最终引导客户购买从而达到营销的目的。通过数据分析整合，可了解消费者的消费趋向，并且建立消费预测模型，根据预测模型在一些区域增加产品库存，这样仓库可以通过数据预测做到提前囤货，在发货高峰期提高发货效率。同时，商家能够真正实现消费者个性化，而不仅仅像传统营销模式一样进行用户群体划分。

　　网络商城利用大数据对用户行为分析从而做到精准营销。通过对用户数据的分析，了解到用户的兴趣爱好以及购物趋向，并用E—mail和短信的方式将用户感兴趣的产品推荐给他们。精准营销最重要的是建立用户模型。例如，根据用户的基本信息以及购买行为建立模型来分析用户的购买心理——通过分析用户首次浏览的商品和最终购买商品之间的时间段，了解到用户浏览了多少同类型的商品，根据用户在购买之前等待的时间长短进行判断。网络商城根据用户的购买行为，可以分析出用户的购物心理，进一步得出某类商品的购买心理并贴上标签。因此网络商城在做促销活动的时候就可以根据用户的购买心理，做到产品精准划分、客户划分从而做到精准营销。

　　网络的商品量非常大，网络商城的系统会根据销售情况做预测模型，在库存量达到某一个阀值时自动生成订单发给供货商。此外，网络商城在物流配送中也运用大数据分析物流人员、仓库以及用户这三者之间的地理关系，为物流人员选择最优配送路径，这样不仅能够提高配送效率还提高了客户的满意度。

　　智能网站指为每一个用户建立一个自己的个性标签。通过对用户信息的挖掘和分析，网络商城对客户细化区分，并满足其需求。具体实践中，对具有重复购买特点的商品，通过数据分析，系统会记录两次购买之间的平均时间并在下一个时间段自动向用户推荐同类型的产品。网络还进行了搜索引擎优化，细分了用户搜索的关键词，例如用户在产品评论中提及“老妈很喜欢”等，网络商城通过分析这些海量的评论理解用户的意图，为商城中的商品打上“商品适合送给父亲或母亲”等标签。

　　随着网络商城业务和规模的发展，其对数据的需求量也随之加大。因此在现有数据基础上挖掘更有价值的信息变得更加困难。网络商城基本的统计报表分析已经不能满足决策支持的需求，需要在大量的数据中，挖掘出更多有效的价值信息。虽然网络商城通过客户评价、关键词搜索优化了搜索引擎，但是还不够细化，网络商城并没有从客户的每一个购买环节进行优化，因此用户体验上不够完善。

　　与传统云商相比，网络商城客户体验环节相对薄弱。例如，大多消费者习惯在实体店内购买大家电，现场体验使用效果并挑选产品，在很大程度上降低了退换货率。因此，网络商城在客户线下体验环节应进行创新变革。

　　网络商城虽然利用大数据分析三方地理位置，选择最优配送路径，但在货物配送过程中监督体系还不够完善。网络商城经常会出现送货不及时现象，在其收到的投诉中物流配送问题居于被投诉之首。物流配送问题导致客户购物体验满意度下降。

　　网络商城虽然注重在节假日的活动推广，但这些营销活动过于老套，不能更多地吸引消费者的关注。活动内容也与其他电商企业如出一辙，缺乏创意。在与客户互动方面，网络虽然有八级会员制度，但并没有做到真正的与客户互动。

　　网络商城应当加强数据挖掘技术，构建营销数据分析系统，在建立合理数据模型的基础上，利用数据分析系统从大量的数据信息中找到适合网络商城营销模式的信息并进行合理分析，进一步提高网络商城的营销力，增强企业总体实力。

　　网络商城应增加多渠道营销体验模式。例如，邀请客户参观网络商城运营总部，让客户体验到从下订单到货物配送这一完整体系，增加客户对网络商城的信赖感，提高客户的满足感。同时，设立足够线下体验的实体店，在用户体验环节做足功夫。

　　网络商城应该注重优化物流信息系统这一环节，增加物流跟踪服务，让用户实时跟踪物流状态，监督商品运输环节，进一步提高配送效率。在活动推广期间合理利用大数据预测销售量，在物流运营环节做预测模型，这样即使在客户购买商品的高峰时期也不用担心商品送货不及时的问题。这样不仅提升了网络客户的购物体验，而且可以有效减轻物流配送人员的压力。

　　进行创意促销，网络商城可以从以下两方面着手：一是结合当前热门的微博话题做创意促销活动；关注一些票房高的电影以及热播的娱乐节目组织促销活动。二是打造具有网络商城特色的促销活动，例如：针对女性关注的夏日防晒，做一期专栏活动，网络商城可以策划夏日防晒推荐活动，邀请一些网络红人或老客户“晒出”自己最喜欢用的夏日防晒，并根据自用体验以及感受，写出推荐理由。这样可以增强与客户的互动，增强用户黏性。

　　大数据时代的到来，将彻底颠覆此前的市场营销模式与理念，导致企业整体性变革。如何在海量的数据时代，为市场销售赢得机会，这就需要企业在营销模式上做相应改变。文章通过对大数据时代的营销环特点分析，探讨企业在营销模式上的变革，为企业的发展增添新的思路。

　　21世纪的到来，带来了新经济时代信息技术的巨大发展，企业的营销活动要从营销理念到营销模式进行全方位的改革。新经济条件推动着经济全球化步伐的加快，企业所面临的市场不断加大，企业的营销战略调整过程中，必须要将全球营销放在重点位置。新经济时代经济发展的最大特点就是要高度重视知识和信息的积累和更新，企业要想获得营销的成功，就必须要充分的捕捉和利用所采集到的各类市场信息，整合现有资源.因此，由于信息技术（大数据）的飞速发展，市场营销必然将以全新的方式上升到更加注重客户需求的阶段。

　　长期以来，我们所了解到的商业行为都是通过搜集市场信息，去了解所谓客户的一些信息,然后帮助企业做研发、做生产，然后营销、推广，最后让消费者接受。以一家服装企业客户为例，它以往的工作流程是：选定产品、寻找买家、生产以及促销，唯一变化的就是当产品积压的时候是通过打折还是压迫经销商完成销售额，这是典型的传统由内而外的经营模式。但是在社会化媒体盛行的今天，这种经营模式将无以为继，因为在大数据时代赋予消费者前所未有的主导商业的力量。“我消费，我做主”——调查显示，75%的消费者已经不再相信商家所做的广告，他们会主动去收集信息、挑选信息、比价、筛选。还是以服装为例，今天的顾客开始主动要求他们喜欢的款式、材质和设计，适合他们的供货渠道，甚至要求折扣金额以及他们所期望的服务。我们称这些客户为“CEC”。因为，当个性化的消费者掌控消费行为的时候，当他们通过社交媒体、网站、论坛等渠道表达个人需求时，客户实际上已经成为影响公司产品设计、生产、销售、甚者决策、战略等各方面的“董事会成员”。

　　由于90后、00后的成长，使得现的消费者有着独特的消费倾向，他们的客户忠诚度低，只会忠于自己给自己的定位，但并不忠于哪个品牌。在整个销售环节上，如果企业的品牌不能最大化的实现客户价值，最大化地满足个性化需求，那么消费者就会从销售的任何一个环节脱离：问询、购买、支付、服务。之前营销都是按照行业划分，对于同一行业的企业可能采用的营销模式都是相同的，事实上这种观点明显不符合现实，因为每家企业都要实现自己不同的凡响的定位。因此，大数据时代企业必须针对客户的个性化的需求开展定制营销。

　　移动互联网和社交媒体时代给企业带来的另一个挑战就是客户的多接触点而引发的渠道冲突。对于很多精明的消费者而言，他们会自由的在线上、线下、虚拟、实体之间转移，完成整个购买过程可能要经历若干个环节，在这当中如果价格、体验或者服务一项不到位，消费者就会从一个渠道或者从一个品牌跳脱。对于企业来说，需要解决的问题主要集中在四个方面：线上渠道冲击传统渠道体系；多渠道模式与传统供应链的矛盾；不了解电子商务的真正价值；产品设计部门对消费者的洞察不够精准，而一线部门却没有产品设计的线.个性化的定价

　　策略产品的定价应该是一个公司最核心的战略，定价的最终目标是没有统一定价，个性化的定价是定价战略要实现的战略目标。大数据时代，由于购买渠道的多样化、物流运输的可视化，为个性化的定价提供了可能。我们可以假定一个场景，如果你是某品牌的长期消费者，你有自己独特的口味和要求，每次到不同的地方的连锁店，你只需要一张会员卡，就无需再重复以便自己的需求，而且该咖啡店会根据你的客户忠诚度制定价格。如果你几天连续光顾，价格就会有所下调；如果你一段时间没有光顾，公司可以给你发放优惠券来吸引你，比如在一周内购买，免费送一杯专属于你的咖啡；但是如果你消费的间隔过长，价格就会有所上浮。

　　品牌浓缩了企业的形象元素，企业用品牌把自己展示给消费者。传统的品牌营销只是关注企业形象，但是在大数据时代几乎所有都是透明的，以前顾客有不太好的客户体验，或许只能自认为倒霉，但现在消费者一条微博，可以在短短的时间内让全球的人都知道某个公司、某个商品、某项服务的承诺没有兑现。同时，企业的品牌不是建立在一纸公关稿、几个媒体关系。实际上，每个员工对公司文化的认同感、抱怨都可以通过自媒体传播开来，这相当于公司的每一个员工都是公司的公关，塑造品牌的影响、构建品牌的力量已经成为每一个员工的权利。如果企业还是关注树影，可能就会导致公司不停的忙于危机处理。大数据时代对市场营销是把双刃剑，品牌文化的表里如一是应对复杂世界的简单之道。

　　通过大数据对用户的行为与特征进行分析。当然这需要积累足够的客户数据，才能分析出客户的喜好与购买习惯，甚至做到“比客户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点。虽然过去企业的经营思想也是一切以客户为中心,想想企业真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。随着社会的进步,人们的生活水平、生活质量的改善,这样的客观条件,人们往往更个性化的消费,因为这是唯一的方法来最大化地满足自己的购买意愿。正是因为如此,企业在开展市场营销活动的相应过程中,一定要注意人们的消费心理的变化,及时对消费者心理为基础和为出发点,开展个性化的、有针对性的服务,以最大限度地满足消费者的需求,实质性的推动发展企业他们自己的利益，提高企业在市场上的竞争力。2.实行精准营销精准营销在很多企业都被提及过，但是真正做到的却非常少，反而是企业垃圾信息泛滥。主要原因是过去名义上的精准营销并不精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析；但在大数据时代通过大数据分析让企业更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的互动记录分析，将粉丝转化为其潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销。

　　3.整合线O模式是目前乃至未来企业营销创新的重要举措，品牌商线下实体店与线上电子商务渠道并不是一个不可调和的矛盾，经过一段时间的博弈和演变，它们会在O2O模式下进行多渠道整合。O2O模式的核心很简单，就是把线上的消费者带到现实商店中去——在线支付购买线下的商品和服务，再到线下去享受服务。它是第一个全面将线上虚拟经济与线下实体店面经营相融合的商业模式，也是移动互联网技术发展扩散到人们日常生活中的必然结果。

　　现在让很多企业纠结的是：在企业的用户、好友、粉丝当中，哪些是最有价值的用户。在大数据时代，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。通过对这些数据的分析，然后对客户的商品需求进行预测并向其提供推送服务，当然也需要根据客户的需求提供针对性的体验服务。互动反馈平台给企业提供了一个准确了解客户需求的视角，通过平台的沟通和磋商，企业也可以根据这些信息对营销方案进行调整。

　　信息技术在社会和经济生活的各个领域的不断推进，给消费者提供了更多获取信息的渠道。消费对产品的选择有了更大的主动权，他们不再被动地接受企业的服务，而是有着众多的选择对比和分享，影响着消费群体。因此，大数据时代的营销模式变革要求营销不能再凭感觉做事，而要依赖于科技能力和分析洞察能力。

　　这是一个产生大数据的时代，也是一个挖掘、分析并运用大数据的时代，人口的剧增、经济的发展、生产与消费的暴涨以及社会结构的变迁都在制造着越来越多的数据信息，并成为被有心人加以利用的新兴资源和新型资产。人类社会无时不在产生数据信息，只是随着科技与经济的迅猛发展，人们制造的数据愈加繁多，尤其是随着互联网及新媒体技术的开发利用，这些信息也有了收集、储存、计算与应用的高科技手段和方法，并在各个领域中显示出极大的效益价值。在商业营销中，大数据所产生的经济效益不仅是大数据记录存储与云计算的结果，还应是理念与策略的创新。科技的发展促进营销模式的改变，首先应是理念与策略的改变，而理念与策略的改变又必须基于科技手段的运用。大数据的特征突出表现为“4V”，即大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和价值密度高（value）。［1］当营销者将客户遗留的多种海量数据进行快速处理时，获得价值密度极高的客户需求信息及市场希望空间就会非常及时准确，一改经验判断式及市场调研式的营销策略，降低营销成本不说，市场判断精度也将大大提高。这正是大数据开发的新成效。

　　毫无疑问，图书出版业在营销模式上同样面临来自大数据的冲击，当然也迎来难得的机遇。一方面，社会化媒体的崛起加剧了整个社会的“碎片化”生存状态，导致图书消费领域的“碎片化”发展趋重，［2］大众品牌的影响力在迅速下滑的同时，个性化消费却随着生活方式的改变而提高，追求自我、追求个性将成为未来图书产品策划、品牌定位及媒介宣传的主要依据。另一方面，数字信息技术的发展也使得图书出版从纸质时代向数字时代的转化成为可能，使图书产品在便携带、大容量、可复制、好存储及快阅读等各方面都将发生质与量的改变与跃升。在这一前提下，如能运用大数据对数字化图书出版市场信息进行挖掘、分析和计算，对图书出版及营销模式创新就会产生极大的经济效益与综合价值。首先，有利于图书出版选题的市场定位。图书选题可以理解为图书出版的内容、容量与形式。在买方市场时代，图书选题需要以市场需求来定位，以市场现有图书销售、作者及读者的基本情况与动态趋向为依据，这样才能寻求并抓住市场机会。基于大数据分析平台提供的计算结果，图书选题的市场定位能够尽可能接近精确，对于利润的最大化实现非常有益。其次，有利于实现营销策划的市场匹配。市场匹配包括对区域空间、群体阶层、受众需求及生产规模的精确计算与对接。图书出版作为一种文化产品的生产与销售，在上述因素中均和一般商品存在较大区别，运用大数据平台的精确计算可以避免图书出版与市场投放的盲目性，也可以避免经营上的损失。

　　（一）以精准营销作为提高营销价值的途径精准营销理念由美国营销学家LesterWunderman于1999年提出，其理念形成的基础就在于利用信息化手段来获得消费者的需求与市场化的细分，并与顾客建立双向沟通关系，以利于建立更为高效的营销模式。图书出版业务可利用海量信息建立读者数据库，再根据读者数据库跟踪分析各个行业特定人群的各种消费特点与消费行为习惯，就能使图书的选题、宣传、推广、营销更具针对性和可靠性，从而实现精准营销。例如，京东商城通过分析八千多万消费者的购买行为揭秘出网络用户的消费“规律”，其中阅读消费者的表现很有特点：喜欢《淡定的人生不寂寞》的读者会同时购买《百年孤独》；热衷健身的用户居然也是偏爱《中国通史》的读者！对于营销者来说，这该是何等重要的信息。显然，只有通过大数据信息的充分挖掘与运用，图书出版才能准确掌握消费者的真实需求与偏好，为图书产品的市场营销做出精准策划。需要指出的是，精准营销必须做好两个环节的工作：一是利用大数据进行市场测算，以充分预知图书市场的基本状态；二是利用大数据推动营销的开展，不断调整与完善销售策略，以最大化提高精准营销的价值。

　　（二）以网络化营销作为促进营销效益的手段利用大数据分析技术是推动图书网络化营销的有效模式。除了大数据技术，互联网（移动互联网）技术与新媒体技术也是必需的技术依托，如此才能适应越来越“碎片化”、快节奏、移动式、个性化的阅读方式，满足与之相应的阅读消费需求。当当、亚马逊、京东等电商都拥有自己的网上书店，使读者能通过网络直接获取图书信息并购买阅读。图书网络化营销不能仅仅理解为新销售渠道的开拓，它至少应包含三个层面的工作：一是借助网络进行图书销售。网络技术与多媒体技术对信息的传播特征决定了这一销售渠道将能获得更多不同读者的阅读消费。二是借助网络进行阅读销售。数字化时代的图书可以是传统的纸质形式，也可以是电子图书或网络图书，图书形式的革命必然产生阅读形式的创新，所以网络阅读销售必然以新的阅读方式如在线阅读促进销售规模的壮大，并以新的支付方式（网络支付）加快图书营销的速度和营销模式的更新。三是借助网络进行销售服务。销售服务是对阅读者的关心，也是对营销者的关注，借住网络营销平台可以为读者提供信息、在线支付、购买阅读等服务，也可以利用访问来源、点击分布等所产生的大数据分析得出读者的消费需求与偏好，以利于营销策略的调整。总之，大数据在包括图书出版在内的网络商业营销中发挥了强大的功能，亚马逊能从图书销售商发展为集图书出版与销售于一体的综合服务商，其转型推力就是掌握了消费者的消费数据，并依此准确进行市场定位、有序实施市场拓展，最终成长为图书市场的强大竞争者。

　　1965年英国科学家戈登•摩尔发现摩尔定律即集成电路芯片上集成的电路数目每隔18个月就翻一番。摩尔定律见证了电脑的数据处理能力从千字节到兆字节到千兆字节再到万亿字节的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速跨入大数据时代。

　　在现代数字化世界，无论是运用科技进行沟通、学习和交流互动，只要我们运用科技活动，就会留下相应数字信息，这些就是数据，而且这些数据会随着时间的推移累积。大数据，由麦肯锡咨询公司最早提出，通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，如果我们将这些数据和企业内部的日常管理经营数据、供应链管理数据和消费者统计数据结合起来，就会得到大数据。大数据分析常和云计算联系到一起。大数据的特征表现在数据大量化、形式多样化、分析快速化、意义价值化。数据大量化是保证大数据分析结果的重要前提;结构化数据和非结构化数据构成了大数据的多样性;大数据的及时有效的快速分析并预测出准确的结果，是大数据有意义的前提;价值化是大数据的最终意义──获得洞察力和价值。

　　营销模式是人们在营销过程中采取的不同方式方法。电子商务营销是网上营销的一种，是借助互联网完成一系列营销环节，达到营销目标的过程。电子商务营销模式是在传统营销模式基础上进一步提炼和创新，是一种更高级的营销模式。目前，电子商务营销模式主要有以下几种:电子邮件营销、论坛营销、博客营销、微信营销、口碑营销、病毒营销等。

　　在信息化快速发展的今天，电子商务的出现颠覆了传统的商业观念，相比较传统商务而言，电子商务营销模式具有以下优势:

　　与传统营销模式相比，电子商务营销模式优势显而易见，但由于其起步时间短，因此不管是在管理，物流，法律等方面都不及传统商务完善。电子商务营销模式的不足之处表现在:(1)交易双方缺乏信任感。与传统营销相比，交易的进行通过互联网实现，买卖双方不面对面交易，双方信任度低。如电子邮件营销，企业和商家通常采用群发邮件的方式，收到邮件的多数用户即使看到邮件发送者的姓名，也不认识对方，从而有抵触、排斥心理。(2)网络技术与安全性问题需要改进。在开放的网络上进行交易，确保网络上传输数据的安全性成为电子商务能否普及的最重要的因素，安全也成为电子商务发展的最大障碍。(3)缺乏相应的法律约束。以博客营销为例，任何个人都可以注册博客账号，添加好友进行营销推广，交易成功后一旦产品质量出现问题，因为缺乏相应的法律约束，买卖双方相互推卸责任，导致问题始终无法解决。(4)广告效果不佳。以论坛营销为例，网络用户只有访问该论坛才能看到企业广告，而网络上论坛数量如此之多，想要进入指定论坛，难度、效果可想而知。(5)微信营销虽然能够取得很好的效果，但仍然有不少潜在消费者不会使用微信，从而也就看不到商家在微信上的信息。

　　大数据时代，电商企业需要改变观念，改变传统营销模式。电商企业通过对大数据进行分析利用，做到精确定位、个性服务，探索更高效的营销模式;同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更好地开发新产品和服务、降低企业运营成本的方法。

　　网站SEO优化是在设计网站时使网站相关的关键词排名靠前，获取更多的流量，达到提高网站销售率及推广品牌的目标。以美国亚马逊网站为例，亚马逊上，有超过35%的销售来自站内推荐系统。其原理是追踪每一个访客的站内访问行为，建立推荐模型，预测访客可能感兴趣的商品，然后通过推荐模块在网站页面展示，吸引用户点击购买。大数据是当前网站SEO优化的重要基础，网站在优化运行时，需要注重数据的采集，借助第三方大数据平台进行分析，比如网站代码、网站图片、网站标签应该从哪些方面优化，网站的排版布局应该从哪些方面改进，质量从哪些方面提升等。通过大数据AB测试，了解页面布局和功能设计，避免主观判断劣势。借助大数据分析了解当前本行业网站相关用户点击热度数据，用户感兴趣的内容等，百度指数等诸多功能都能够为网站SEO优化大数据分析带来参考。大数据能够为网站优化提供方向，能够让网站优化从面面俱到，到有的放矢，让网站优化具有目的性。

　　传统的客户关系管理，是通过对已购买顾客进行分组和差异化的营销互动。事实上，除了已购买顾客，网络上其他顾客在互联网上评论、更新个人信息、填写兴趣爱好、每笔交易信息等均有记录。电商企业通过掌握这些潜在顾客的行为数据，其数量级可能是已购买顾客的上万倍甚至更高，要对这些大数据进行整合分析。在大数据之前，我们对于这样一个庞大的潜在顾客群是无法管理和互动的。大数据使客户关系管理概念发生改变，变为访客关系管理，来访问的客户即使没有成功购买也能发展成会员。从访问到注册、加入购物车、支付、购买等环节，建立一个客户转化销售漏斗，这是进行会员营销的基础，电商企业要利用好这些大数据。

　　传统媒体广告包括电视、广播、报纸和杂志四大类，随着互联网的普及，PC互联网、移动互联网广告影响力更大。广告营销传播范围广，影响大。大数据时代，广告营销活动具有个性化、精准化和动态化特征。商家依靠收集到的用户大数据，对目标消费者群体的特征加以描画，商家可以通过消费者倾向度数据、行为数据和社交内容分析数据来洞察和识别目标消费者的特定需求;同时根据目标消费者的兴趣爱好、社交关系等制作动态广告信息内容;然后根据目标消费者媒体偏好、关注时间和使用频次选择合适媒体渠道进行精准化投放;最后依托社交媒体平台的点评、分享反馈信息跟踪和评测广告效果。电商要利用大数据做好媒体广告，需做到:(1)要有自身的大数据营销规划和架构，具有大数据营销的技术储备和思想意识;(2)培养自己的大数据营销人才，深入进行大数据洞察，而不是简单外包。

　　综上所述，大数据已成为全球语言，正如麦肯锡在其报告中所述:“在全球经济的很多领域，大数据在以很多方式创造价值”。在大数据时代，电子商务的竞争已经成为基于数据的竞争，谁拥有大数据，谁就有制胜的砝码，就可能成为大赢家。当下正是各大电商企业重视数据营销、数据分析的阶段，因此借助大数据的价值与功能，电商企业将获得更大、更好的发展空间。

　　大数据作为继Web2.0和云计算之后近年来媒体最关注的一个词，在全球范围内吸引了营销学界乃至政府的目光。很多科技巨头、科研机构都已投入到了大数据的软硬件技术整合，以及大数据信息处理的技术供应研究开发之中。美国政府更是将大数据提升到了国家战略发展的高度，之后，日本、欧盟和澳大利亚等国家和地区均出台了相应的大数据发展规划。这一切都说明我们已经步入大数据时代，数据已成为了各行各业关注的焦点。同时，移动智能终端设备的发展和互联网的普及，使得大数据的应用已经渗透到每一个行业及其业务职能领域。

　　1.1大数据概述大数据（bigdata）指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。云计算与大数据相辅相成，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个应用。大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。第二，数据类型繁多。第三，价值密度低。第四，处理速度快。

　　1.2服务营销概述服务营销是指依靠服务质量来获得顾客的良好评价，以口碑的方式吸引顾客，维护和增进与顾客的关系，从而达到营销的目的。它是现代市场营销的一个新领域，就是要在建立顾客服务系统、培养顾客忠诚度、加强服务人员内部管理和服务过程管理上进行全面的营销。在传统营销的基础上，服务营销更注重三大理念：①关系营销理念，企业与顾客、分销商、经销商、供应商等建立、保持并加强关系，使有关各方实现各自的营销目的；②顾客满意理念，企业的全部经营活动都要从满足顾客的需要出发，使顾客满意成为企业的经营目的；③超值服务理念，用爱心、诚心和耐心向消费者提供超越其心理期待的、超越常规的全方位服务。

　　2.1识别新的服务营销战略机遇随着科学技术和全球经济一体化的发展，服务营销面临的外部环境变得更为复杂多变，其营销战略制定面临更大的挑战。而基于对大数据的分析，管理者和决策者能够洞悉新市场和经济的走向或发展趋势，通过对相关数据的分析，可以发现某一领域的新的市场机会，从而识别出新的服务营销战略。同时，通过大数据技术的应用与支持，能够更为有效地监控企业发展的内、外部环境，为决策者做出科学决策提供参考，这进一步保证了企业能够更加及时、有效地抓住当前市场新的服务营销战略机遇。

　　2.2实施精准、差异化服务营销市场消费需求越来越个性化，服务也要随之个性化，否则企业的发展就会止步。因此，企业需要进行服务市场细分，甚至不还要“一对一”服务。通过把客户进行细分，针对不同类型客户量身提供差异化服务，这是服务营销的未来准则。大数据技术能让企业有效掌握目标消费人群的行为特征，对不同细分人群的购买偏好和消费趋势做较为科学的预测，有时甚至能够创造或引领目标消费者的需求。通过对目标消费者的行为特征进行分析，企业能确定自己的目标客户，也能对其进行分类，进而提供最合适目标消费者的服务，实施精确的广告投放，进行精准服务营销。

　　2.3整合服务营销多元化平台当前，企业的服务平台多元化、立体化，目的是为客户创造最大的便利，如建立店面服务、平面服务、语音服务、移动服务、网络服务等多元化服务平台，使客户拥有了更多的接受服务的机会。同时，企业也在主动地利用多种沟通渠道进行客户访问，提供计划性、制度化、流程化的销售服务，通过诸如电话、传真、电子邮件、信函、上门访问等多种渠道提供服务。这样的话，可以利用大数据技术，把多种服务平台，以及多种沟通渠道的信息数据整合起来，从而使得企业最大化地减少服务成本，同时最大化提升企业服务营销利润。

　　2.4优化服务营销的品牌推广策略现代商业世界已进入品牌竞争的时代，品牌已成为企业进入市场的“敲门砖”，对于服务营销来说，品牌给顾客提供了用来识别特定公司的服务的有效的信息。以前，由于企业不太注重受众的参与和主观的想法，所以导致企业能够提供给消费者的有效信息少之又少，但在大数据时代，通过大数据技术，企业能够实时掌握消费者对其产品的评价，并且针对性的对消费者的评价给予回复。通过企业与消费者的持续、实时交互对话，提升了消费者对企业的信任感和归属感，从而使得企业服务营销的品牌推广策略效果较之前大大增加。

　　2.5充分挖掘目标消费者价值企业的整个经营活动要以顾客的价值为目的来满足顾客的需求，并及时研究顾客购买后的感受，开发出顾客最需要的新产品，最大限度地使顾客满意，最终培育顾客对服务的高度忠诚。而企业与消费者的密切接触能够为其提供巨大数量的市场信息，并使其增加利润。大数据技术能帮助企业全面记录消费者的购买量、消费金额、购买频次等众多消费信息，通过对上述信息按一定标准进行分类汇总，可以将目标消费者分成不同的等级，并对各等级目标客户进行精准营销，从而充分挖掘出目标消费者对企业的价值，增加企业利润。

　　说到最近几年的热词，“大数据”肯定可以算是一个，各行各业似乎都在谈论大数据，而在汽车营销领域，如果能利用好大数据，同样可以对销售业绩起到良好的助推作用。现如今，中国人花在互联网和移动互联网上的时间越来越多，而线下时间则相应地减少。当客户有购车需求时，一般也都会先在线上搜集一些信息，例如搜索引擎、垂直网站和视频网站等。当然，现在微信也成为了一个重要渠道，客户很可能会订阅一些中意品牌的微信公众号，并且通过推送的活动邀约参加一些线上或线下的活动。而通过以上这些数据的收集和分析，就能够知道客户对哪些车型更为关注。再通过其他渠道收集到的一些大数据，例如社交软件上的公开信息、导航软件的位置信息等，就能够刻画出一个较为贴切的客户形象，例如客户从事的行业、基本的家庭状况和个人的喜好等。有了这些信息，经销商就可以对客户进行分类，并开展一些具有针对性的营销活动，乃至提供一些个性化服务。

　　当然，想要做到上面的程度，经销商的市场部门要做很多工作，要设计很多步骤和方法，才能让客户有一个比较顺畅的购车体验。首先，第一步肯定还是广告的投放，但是不同于以往纸媒或电视上粗放式的投放，在大数据背景下更多的是在线广告投放，只有这样才能精确地知道广告的引流效果，从而通过精确引流找到目标客户群体。广告在什么渠道投放、什么时间投放、如何落地、如何进行个性化设计等等，都是要考虑的问题。经过广告的引流，已经把客户流量从广告页面吸引到车企官网或经销商页面，这里会有更为详细的品牌车型介绍、配置信息以及一些视频等，我们也能够通过营销系统更方便地抓取和跟踪客户在官网的行为轨迹。到了这一步，最终目的就要想办法获取用户的联系方式。传统的方式是请潜在客户在网页上留下电话或者电子邮箱，而目前更为常用且方便的是引导客户扫描二维码关注微信号或者加入车友会，从而获取客户微信。第三步就可以通过微信服务号与客户进行更多的互动，在这一过程中还可以通过H5页面等获取更多的客户信息，例如手机号码、车型偏好、购车预算、购车时机和用车需求等等。通过这些已经获取的信息就可以为客户提供更具针对性的服务，例如定制化视频等。此外，在这一环节也可以设计一些线下活动，增进与客户的关系，例如高端车型用户就可以设计线下酒会或者社交活动等，在此类活动中显然都会产生更多的互动。最终，通过一步步的设计，线上与线下的配合，客户画像就会越来越清晰。最后一步，将所有信息反馈给客户关系管理（CRM）系统，通过潜在客户购车意向评估系统就可以对客户进行最终分类。对于得分高的潜在客户理应投入最大的资源，例如配置专属客户经理一对一服务；而对于购车时机和预算尚没有太明确的客户，则可以只进行一些日常的信息推送，慢慢培养其对于该品牌车型的兴趣（图1）。这样一来，根据不同的客户采取不同策略，最合理化地配置资源，就能利用现有资源最大程度上实现对销售业绩的转化。

　　最后要注意的是，在大数据时代，获取数据并不难，难的是对数据的分析和合理运用。在汽车营销领域，这就离不开CRM系统对于数据的整合与分析。但同时有个误区一定要避免，那就是不能过分迷信大数据分析。例如，分析显示超过70%的客户最终会选择白色或黑色的车辆，那这是否就意味着下一位进店客户一定会买白车或黑车呢？显然不是。所以，大数据分析最终还是要结合人这一根本要素进行判断。

　　摘要：互联网技术的发展，正在颠覆以往的一些营销模式，根据平安保险集团的2017年上半年业绩显示，2017年上半年新增客户数量1854万，其中667万来自互联网用户，超过1/3的新增客户来自互联网。在大数据时代，保险营销模式必须做相应的调整，以此适应时代的发展，为企业创造利益。

　　随着互联网技术的发展，大数据、云计算等新型技术的不断涌现，已经参透到各个行业，一直以营销为主导的保险业也不能例外，大数据技术的发展，对保险业营销产生积极影响，根据平安保险集团的2017年上半年业绩显示，2017年上半年新增客户数量1854万，其中667万来自互联网用户，超过1/3的新增客户来自互联网，互联网、大数据已成为保险业发展不可忽视的一部分，正在改变我们以往的保险营销模式。

　　据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，我国网民规模达7.31亿，手机网民规模达6.95亿，互联网普及率为53.2%，更多互联网技术的发展，由此产生的数据将呈爆炸式的增长，相关数据的分析、应用，将会带来我们思维模式的变革，把人们带入了全新的大数据时代。大数据是互联网时代的产物，相对于一般数据而言，大数据主要体现在以下几个方面：一是Volume，即数据量大，大数据的起始计量单位至少是PB（1000个TB）、EB（100万个TB）货ZB（10亿个EB）；二是Variety，即数据类型多，多类型、多结构的数据，对数据分析处理的模型提出了更高的要求；三是Value，即价值密度低。信息海量，无处不在，但价值密度较低；四是Ve⁃locity，即速度快，时效性高。这是大数据区分于传统数据最显著的特征。

　　目前，我国保险市场的营销模式主要以直销、兼业、个人为主要的方式,其主要特点体现在：一是传统保险公司营销以保险人为中心，管理粗放、经营成本高，在各类保险公司中，保险销售人员占有很大的比例，截至2016年第一季度末，我国保险营销员的数量突破710万人，与2014年底相比增长118.27%,同时保险经纪人佣金是保险公司经营成本主要成本之一。二是在保险的营销过程中，往往以人际关系为中心来营销。很多保险人刚刚跨入保险销售行业时，她的很多保单都是销售给自己的亲戚朋友,这种保单往往是碍于亲戚朋友的关系而非真正的保险需求者，保单的续保率低，同时，如果保险员一味地只做熟人的保单，缺乏对新客户的开发，对个人的成长不利，迟早会被行业所淘汰。三是在传统保险销售过程中存在误导销售。我们的保险销售员由于业绩的压力，为了促成保单成交，保险人在销售过程中往往亏夸大保险责任，而对保单的弊端避重就轻误导客户，中国保监会公布的数据显示，2016年，中国保监会及派出机构共接收各类涉及保险消费者权益的有效投诉总量32442个有效投诉事项中，涉及保险公司合同纠纷类投诉29651个，占投诉事项总量的91.40%，在合同纠纷类中，误导销售占有相当大的比例。一旦发生合同纠纷，客户对公司的信任度降低，同时损害公司和客户的利。