數據分析在中小企業營銷中的應用
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摘要：新時代的云計算、大數據技術企業尋求新的利潤增長點提供了機會，然而也給帶來了一定的挑戰，企業如何利用海量、有效的企業內部及外部數據，如產品信息、消費者信息、銷售數據等為客戶提供過硬的產品、滿意的服務顯得尤為重要。據此，主要介紹了大數據相關概念、數據分析平臺結構及數據分析在精準營銷中的應用。
1引言
保定市具有悠久的歷史，在大北京經濟圈內具有毗鄰京津發展的自身優勢。保定市現有規模企業近萬家，其中汽車工業、機電、輕紡、視頻、建筑建材、信息產品制造等為重點扶持產業。在《保定市國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》中曾經指出，要大力推進產業協同發展，構建現代產業新體系。新經濟時代，科技創新是推動一國經濟長期增長的決定性因素，科技創新與產業體系的有效銜接和有機融合是科技創新服務于經濟發展的關鍵環節。其中，移動互聯網的日益普及，云計算、物聯網的應用也更加豐富，為眾多企業尋求新的利潤增長點提供了機會，然而也給企業帶來了挑戰。尤其是中小企業，如何在激烈的競爭中站穩腳跟，必須依賴新技術和新方法，利用好企業龐大的數據資源。如企業管理人員通過統計數據，迅速了解企業的運作情況、人員配備情況、資產結構情況、負債結構情況；企業銷售人員利用海量、有效的客戶消費信息為客戶提供優質、貼心的定制化服務；企業生產部門能夠通過收集的產品生產相關數據進行分析，對成品生產前后流程實現集中管理等。
2數據分析概述
2．1大數據相關概念國際數據公司認為，“大數據”是一種新一代的架構和技術，其目的是為了能更經濟有效地從海量的、高頻率獲取的、多種結構和類型的數據中獲取價值。大數據時代，各行各業，每時每刻都在產生著大量數據，與傳統數據相比，大數據呈現了新的特征，可以概括為四V：即海量（volume）、多樣（variety）、高速（velocity）和價值（val－ue）。海量：主要指數據的量非常龐大，且是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。多樣：數據多樣性主要是由于非結構化數據的增加，如社交網絡數據、音頻、視頻、圖片、地理位置信息、用戶搜索記錄、傳感器網絡數據等。高速：主要指數據被創建和更新的速度非常快，企業不僅需要具備實時獲取數據的能力，還應該具備實時存儲、實時分析數據的能力，及時針對結果形成反饋，滿足用戶的需求。價值：大數據時代，雖然數據量巨大，但其價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是亟需利用數據分析技術解決的問題。
2．2數據處理過程
大數據并不能直接為企業帶來價值，而是需要經過多個環節的處理，主要包括數據采集、數據存儲、數據分析及數據應用等。在傳統的數據處理中，企業的數據分析人員采用人工方式將采集到的數據進行整理，并存儲到各種格式的文件中，使用數據分析軟件對數據進行挖掘處理，這一過程通常要花費大量時間。因此，這些復雜的操作不僅增加了分析人員的工作量，數據分析的準確性和及時性也受到了極大的制約。在大數據時代，數據的多樣、高速、海量等特點，使得傳統的人工分析模式已不再適用，數據的獲取、存儲和分析工作亟需一個大數據分析應用平臺，全面覆蓋數據分析、處理的全部場景并提供應用解決方案。
3大數據分析應用平臺構建
大數據分析應用平臺的構建融合了互聯網、信息處理、數據挖掘等技術，將系統劃分為各個子模塊，每個子模塊與企業生產、銷售等環節緊密結合，以大數據計算分析結果為依據，為企業各環節提供決策依據。依據數據分析、處理的過程，從底至頂，平臺可劃分為數據產生層、數據存儲層、數據計算層、數據應用層。各個層次之間功能相對獨立但又相互聯系，主要表現為下層為上層提供支撐。
3．1數據產生層
平臺所使用數據一方面由企業內部產生，企業內部的結構化數據主要圍繞生產、銷售、管理等環節產生的數據，如產品信息、客戶信息、采購數據、銷售數據等；企業內部的非結構化數據主要包括用戶日志、圖像、聲音、視頻、用戶檢索信息等。平臺所使用的數據另外一部分由企業外部數據組成，以非結構化為主，主要包括國家政策法規、論壇信息、地理位置、社交媒體信息等。因此在數據產生層，除了直接采集企業直接產生的數據外，還需要利用爬蟲技術爬取互聯網上公開的數據，或者從專業的數據公司購買與本行業相關的數據來滿足企業需求。
3．2數據存儲層
數據存儲層在為數據提供存儲結構的基礎上，還要保障數據在平臺內的高速流轉，保障數據交換過程中數據不丟失、不失真，充分保障數據交換過程的安全可靠性。數據存儲層的實現可以采用Hadoop實現。Ha－doop是一個分布式系統基礎架構，它的優點在于用戶可以在不了解底層細節的情況下，開發分布式應用程序。其中存儲部分主要使用HDFS和Hbase兩個組件實現。其中，HDFS（HadoopDistributedFileSystem）簡稱為分布式文件系統，它具有較高的容錯性、能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用；Hbase（HadoopDatabase）簡稱分布式數據庫，它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫，HBase的存儲為基于列的模式。
3．3數據計算層
數據計算層主要使用專業的軟件工具，通過數理統計等高級統計分析算法，分析結構化、非結構化數據，通過數據模型去挖掘隱藏在數據中的價值。數據計算層可以采用Spark實現。Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，它是在MapReduce的基礎上發展起來的，繼承了MapRe－duce分布式計算的優點并改進了缺陷，主要表現為Spark具有較高的迭代計算效率、較高的容錯性以及更加通用的模塊等。
3．4數據應用層
在數據應用層，企業可以根據需求，調用不同接口從而獲得web服務、分析預測以及各種決策支持建議。該層還可應用數據可視化技術，將抽象的數據以圖形方式形象展示給用戶，方便查看及使用。
4數據分析在精準營銷中的應用
根據大數據分析應用平臺的數據分析結果，能夠充分挖掘市場導向、客戶需求，能充分分析企業經營狀況、市場價格走勢等。有助于企業實現以客戶為中心，通過合適的營銷渠道，以市場接受的交易價格，保證經濟效益的基礎上，為消費者提供合心意的產品，真正實現精準營銷。
4．1準確把握客戶需求
依據平臺采集到的客戶基本信息、瀏覽數據、消費數據等，分析出客戶喜好、制定營銷策略、提高廣告投放精準度、還能夠預測交易成功率等。
4．2明確企業產品定位
通過平臺采集到的市場交易數據、同行的產品信息等，明確企業產品定位，為客戶提供特征鮮明的產品，與市場同類產品相比具有明顯優勢，形成核心競爭力，穩定市場占有率。
4．3提高產品投放準確性
根據對消費者年齡結構、消費習慣的分析結果，可使企業針對不同類型消費者提供不同類型產品，提供個性化服務，進而滿足消費者不斷變化的需求。
4．4完善產品服務
消費者對產品質量的滿意度及對企業服務的滿意度在企業核心競爭力的形成中占據著重要地位。利用平臺，對用戶滿意度進行統計分析，提升產品質量的同時完善服務水平。
5總結
在大數據時代，企業應當利用云計算、數據分析等新技術，將企業內外的數據利用起來，充分挖掘市場需求、客戶需求，優化產品設計、調整營銷模式，提升產品質量、完善服務水平，為消費者提供滿意的購物體驗，提升企業核心競爭力，穩定市場占有率。
參考文獻：
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作者：裘詠霄 唐瀟 單位：河北金融學院
