6A娱乐注册-首选地址在信息技术与人工智能高度发展的时代，数据被赋予了更大更重要的使命。如果说计算机与软件是一个鲜活且蓬勃发展的生命体，那么数据就是在其中涌动和奔流的血液。新技术与数据为人类社会生活的方方面面带来了发展的新契机，也大大提高了人们的生活水平与质量。

　　传统商业往往存在着市场灵敏度不高、战略目标和产品滞后以及管理和生产效能低下的弊端，而互联网、大数据、云计算等新技术的出现则为商业重新注入的发展的动力，电子商务蓬勃发展，线上线下结合的新商业模式也逐渐兴起。科技的潮流推动着企业的发展与革新，也可以说科技化与信息化已然成为当下企业必须顺应的时代潮流。数据不仅为企业发展赋能，也同样为消费者更好、更美的消费体验赋能。

　　1.数据分析1.0时代：利用计算机技术得到数据分析的结果，有效地转化为智能化商业模型。将数据分析的结果运用到企业决策与管理之中，提高管理和与客户沟通的效率，加速企业生产。但更适合于小部分的数据收集，及时性有待提高。

　　2.数据分析2.0时代：更加注重数据分析的能力，数据的获取范围更加广泛，数据的来源不再仅限于公司内部，还包括数据外部、互联网以及社会生活。

　　3.数据分析3.0时代：信息技术不断提高，发展趋势明显提升，更加全面化、普遍化，数据与技术更新更加迅速。企业需要积极提高信息技术水平才能通过数据分析进行企业战略决策的制定、提高市场竞争力。

　　1.大数据时代，大大减少了企业数据采集成本，数据成为企业的核心资产，每一位网络使用者都是潜在的消费者；

　　2.随着电子商务时代的降临，企业的边界逐渐模糊，消费浪潮随之而来，预示着企业销售模式的更新与迭代升级；

　　3.企业需要利用信息技术形成快速抓手，从海量数据中精准把我产品以及消费市场的信息，抢抓市场机遇，告别传统营销策略，精准划分消费群体，确保营销方案的精准性。

　　1.大数据助力企业个性化品牌营销与推广，树立和加深企业在行业与市场中的品牌形象；

　　2.利用市场数据，从主观与客观两方面分析消费者心理与特征，有效描述消费者，有针对性地优化和更新服务以及产品内容；

　　3.拓宽企业战略、运营以及市场销售的数据来源，建立企业独有、迎合企业价值需要、服务于企业战略目标的消费者市场和行业数据库，并构建数据安全防护机制；

　　4.利用独有的消费者数据库与分析结果加深企业与消费者之间的纽带与联系，建立和维护良好的客户关系；

　　6.建立起属于企业内部管理的数据库，涵盖财务、运营、绩效等多方面组织信息，有效的数据统计与分析将助力企业内部的管理与建设，提高行政管理效率，及时发现企业内部发展痛点并提出针对性的优化方案，帮助企业结构优化与战略目标的调整。

　　1.优化面向消费者的营销策略，提供个性化的推荐和服务，例如针对美妆护肤类产品，可以在消费者身边设置数字顾问提供专属服务，定制化产品；

　　3.企业内部采用统一的数字化策略，各个业务部门采用统一的数据化管理政策，实现数据互通，在项目前期做好规划来保证数据的安全性；

　　4.公开数据分析的结果，形成高质量的价值产业链，在扩大数据来源的同时也能助力跨行业、跨赛道的商业合作，形成多维的竞争优势。

　　1.大数据时代，有效的营销策略与推广计划减少了消费者在消费过程中所耗费的时间成本，大大提高了购物效率；

　　2.消费者往往能够获得有针对性的产品与服务，优化消费过程的体验，减少不必要的机会成本。

　　1.数据分析人才的需求漏洞：对于企业内部的信息技术与运营人员，首先要能够通过数据分析消费者的消费心理，挖掘新的消费需求、发现红海市场中的蓝海市场；其次要对于数据有着较高的分析整理能力，提前预知市场产品发展方向，根据市场需求调整产品迭代和开发的新方向。企业要大量引进信息技术的专业人才，并积极培养属于企业自己的人才库。

　　2.数据的实效性难以保证：企业在运营与开发的过程中，要持续追踪并更新市场和产品数据，可以利用数据训练算法，再利用算法提高开发的效率，寻找创新的空间，创造更多的数据来反馈到算法中，达到可持续的迭代的状态；

　　3.企业运营资金的匮乏：为了应对财务与资金方面的问题，首先，企业要加快调结构促转型步伐，快速提升发展模式；其次，企业也可以向政府部门或者其他有关部门申请资金援助，有效缓解企业资金不足与运营困难的问题。

　　4.干扰消费者正常生活，引起消费者的隐私焦虑：大数据分析与运用具有两面性。大数据一方面给企业带来了丰厚的利润；另一方面也在无形中侵占了消费者的日常生活。部分消费者十分重视个人隐私的保护，甚至抵触企业分析消费者消费能力的行为。这也在一定程度上影响企业的发展，给社会经济带来了不好的影响。因此，企业在了解了消费者担忧后，应积极调整企业在消费者心中的形象，保护消费者的正当权益。首先，企业在收集消费者信息时，应避免侵犯消费者个人隐私，对于员工应加强职业道德培训；其次，要建立起企业数据库的保护机制，防止恶意攻击与客户信息泄露；最后，企业要根据不同的消费者企业应制定不同的营销方案，避免产出大量无用的营销信息，减少消费者的抵触与反感，根据消费心理制定合理化的营销手段，从而打消消费者的担忧。

　　1.曾靖雯,大数据背景下企业营销方式的变革,产业创新研究,2022(09).

　　2.李甜甜,黄聿舟,裴旭东,大数据能力驱动电商企业数字化转型分析,合作经济与科技,2022(13).

　　3.毛琛元,大数据分析对企业市场营销的影响研究,企业改革与管理,2022(02).

　　在提到数据赋能的时候，我们需要先关注一个问题：即在大数据和信息化的视角下，数据是什么？在以前，数据是一种分析对象，是一种信息聚合。但是在大数据、信息化乃至智能化的视角下，数据并不是简单的一个信息流的概念，而是一种资产。

　　对于资产的定义是“由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”。其包含3个核心特征：①企业形成的②企业拥有或控制③会给企业带来经济利益。我们认为数据是企业的资产，便是认为，数据是企业独特拥有的，并且会给企业带来利益。

　　由此，利用数据赋能企业发展和消费者体验，实际上是如何挖掘数据这一资产的多维价值。

　　长期以来，许多成熟消费品企业往往都依赖客户忠诚度来维持业务增长。但随着如今消费者对产品的需求愈来愈细分、多元和个性化，对品牌的忠诚度也在持续降低。在此情形下，对消费类企业来说，对消费者画像的洞察，以及对新品的创新速度的能力需要加速提高。

　　数字化赋能消费类企业更好洞察市场与消费者。许多本土成熟企业对于不断变化的消费者往往缺乏足够与及时的洞察，没有清晰的消费者细分与消费者画像，所谓的产品创新缺乏针对性，基本处于“盲打”。通过数字化赋能，包括消费者调研、电商数据分析、聚类分析等，可以对不同年龄、性别、收入状况、价值理念、功能诉求的消费者进行清晰地分类，描摹不同消费群体的用户画像，设计具有针对性的未来创新产品矩阵。

　　数字化赋能消费类企业产品创新与上新提速。一件新产品从概念到成品上市包含新品预测、概念测试、产品落地和筹备上市四大主要阶段，往往需要很长的周期。按照过往的传统模式，新品预测阶段需要做大量数据收集和分析工作；概念测试阶段需开展大规模的线下消费者调研了解消费者需求；产品落地阶段需将设计出的样品再次进行消费者调研以了解新产品是否符合消费者的期望；在筹备上市阶段，许多企业还会在试点市场开展3-6个月不等的试销。

　　但是随着数字化技术的发展，成熟企业可以运用算法结合人工智能技，加速新品上市流程。例如，在新品预测阶段，Google Trends Finder 爆款发现器，可以运用人工智能技术帮助品牌商掌握流行趋势，探知用户喜好。在概念测试阶段，许多平台推出了仿真测试工具进行产品投放。如天猫新品创新中心自建了一套“全局仿真系统”，品牌商可以为新品制作一个模拟的宝贝详情页面，定向发送给TA，系统可记录消费者看过页面之后的点击“收藏”、“购买”、“加购”比例，并与同品类/行业做对比。利用全局仿真系统，可以模拟出一个尽量真实的购物环境，以此观察消费者对于产品的真实购买意愿。在产品落地方面，比如天猫U先可以让消费者申请样品试用，进行小规模试销，帮助品牌商根据消费者反馈及时调整产品。而在筹备上市阶段，无论是京东的小魔方或者天猫的小黑盒都可以量身定制营销方案，进行千人千面的推送，并将直播、微博、天猫V计划、淘宝达人体系以及媒体广告体系全部打通，帮助品牌商打造“爆品”。

　　数字化赋能消费类企业进行全渠道营销。当前消费者的时间愈来愈碎片化，品牌已经很难只通过一到两个营销媒介产生足够的曝光量。除了传统媒体，如户外电子屏、平台广告等，品牌需要积极地融合应用传统媒体与新媒体，在全渠道多触点地与消费者建立联系。过去两年，短视频类平台风生水起。疫情之下直播带货也成为了品牌方实现品效合一的重要营销模式之一。直播也从前两年聚焦于头部网红带货，向当前的明星带货、品牌方自发的素人带货等方式转移，成为许多消费品牌日常营销工具之一。未来随着加速与拓宽大数据下的数字化应用，品牌方可以实现基于不同目标消费人群的千屏千面，从而大幅提升销售转化率。

　　数字化赋能消费类企业进行内容互动营销。品牌营销这几年的变革趋势从过去的渠道为王，演变为现在的内容为王。但好的内容绝不是品牌方单方面的内容输出，而是与消费者的互动内容创作。数字化手段如社区互动、直播、视频等可以激发消费者主动参与、内容共创并自发地形成二次传播，从而实现裂变式扩散。

　　数字化赋能消费类企业细分用户需求，精准营销。营销的触达以及内容投放都要基于对消费者人群细分的洞察，即什么样的消费者、在什么时间、通过什么媒介、想看到什么样的营销内容，才有助于品牌宣传或实现更好的销售转化。通过数字化手段，如数据爬取和聚类分析，可以获取获得不同细分消费群体的人群画像，实现精准投放与触达。

　　数字化赋能消费类企业预测智能生产。通过SAAS、ERP等数字化手段，可以通过算法来支撑智能补货，实现生产排程优化等，减少库存，优化供给。

　　数字化赋能消费类企业提升物流服务。通过智慧物流，可以打造自动化订单中心，并将快递派送端进行数字化打通，引入智能算法，与百度地图、高德地图相结合，可以实现预排单，预调拨，提高运输效率。

　　企业可以通过AI、AR等数字化工具，创新产品形式。此类产品有卡诗AI智能精测仪与YSL口红机。前者通过AI检测，记录消费者使用前后头皮对比，从而选择购买最适宜的卡诗产品线和服务。后者可以通过AR增强现实，解锁色谱、实景、穿搭等取色方式，进行个性化定制，提升消费者的消费体验。诸如此类的还有AI试穿等，未来，还可以运用数据开发更多的“黑科技”，以更贴近日常消费场景的形式，为消费者提供专属服务。

　　通过数据爬取，企业可以获取消费者搜索、浏览记录，方便进一步获取消费者偏好、需求、痛点。精准的推送可以缩短消费者的购物决策流程，优化消费者购物体验。

　　此类典型代表为VR虚拟现实。如VR场景购物，VR场景购指采用VR技术，生成可交互的三维购物环境，通过整合VR场景、购物、支付、会员功能，利用真正的沉浸式购物体验和舒适的空间，让用户在VR场景里，如真实体验逛商场一般。同时，消费者可以360°查看产品，进行交互操作，“现场”购买，坐等收货，体验科技感满满的购物体验。

　　通过智慧物流，物流配送的时间大大缩短。新的及时性、交互式售后服务也能更好地改善购售后体验。

　　（1）政策引导：如《中华人民共和国个人信息保护法》,自2021年11月1日起施行，对应用程序（App）过度收集个人信息、“大数据杀熟”等作出针对性规范，同时对个人信息跨境提供规则作出相关规定。

　　（2）企业遵循零信任模型：遵循最新法律法规条款，加强对员工信息保护意识的培训，把保护消费者信息安全放在首要位置。

　　（3）企业技术层面：如虚拟整合技术，将数据在不落地、不留痕、不存储、不传输的基础上进行虚拟整合，既充分发挥数据的生产力，又能保护消费者隐私，充分实现数据的可用不可见。

　　2.企业数据治理问题。大数据时代，可以轻易通过各种数字化工具获取大量数据，但数据治理成为了新的难题，具体有如何确保数据的可用、可信、可管程度以及数据的实时性、关联性。

　　（1）做好数据分类：不同类型的数据在企业中扮演不同的角色，不仅对数据精度的要求不同，也有不同的管理要求，治理的成本、方法也就不一样。例如，企业的主数据是最为重要的一个数据类别，相应的，它的精度要求也很高。主数据是跨业务领域、跨流程和跨系统使用的，它们会被各个部门经常、反复调用，一旦出错就会牵连很广，如果客户信息、产品信息出错，相应的订单、物流等都会随之出错，企业将面临巨大的损失。

　　（2）聚焦关键数据：大多数组织都有大量的数据，但并非所有的数据都同等重要。数据治理工作要将改进的重点集中在对企业及其客户最重要的数据上，这样做可以明确项目范围，并使其能够对业务需求产生直接的、可测量的影响及价值。这些看得见的影响及价值，不只能够让从事数据治理工作的人得到正反馈，也让整个企业都能看到数据治理带来的收益，从而形成良性循环。

　　（3）数据治理需与业务战略一致：数据治理工作必须支持业务战略和目标。一个组织的业务战略和目标影响着组织的数据战略，以及数据治理和数据管理在组织的运营方式。数据治理项目必须能够被找到并提供特定的价值来为组织作出贡献。

　　科技型企业是指产品的技术含量比较高，具有核心竞争力，能不断推出适销对路的新产品，不断开拓市场的企业。这一类企业一般分为二类：一类是通常意义上的科技型企业，主要从事信息、电子、生物工程、新材料、新能源等技术产业领域的产品和新技术的开发、应用。另一类为以客户信息和偏好开发供应链管理或特许经营、知识密集为特征的公司。他们都有这样的特点：

　　（1）要素结构：从事技术和产品开发设计的科技人员、专业人员占总员工人数的比例较高；R&D经费占销售收入的比较高。他们将R&D支出计入企业成本已是惯例；此外，相应的专业人才占企业员工的比例也是相当的高，这些企业通常把有关的劳动密集型的业务委托外包出去。

　　（2）主营方向：科技型企业主要从事业界认可或有关部门的产品目录形式明确的技术产业领域的业务。他们多是利用新的经营手段开辟新的市场。不是依靠低成本的劳力，而是靠对消费者的理解赢得市场和高回报。

　　（3）组织特征：除航空航天、核能开发这类高技术大企业之外，大多数科技型企业的组织都是扁平、亚铃型的。原因是这类企业核心业务是研究开发、营销运作或客户关系管理、技术或产品的集成，重视采用OEM运营模式，把大部分劳动密集性予以外包，从而压缩了内部科层机构。

　　（4）高成长性：产品或服务一旦在市场上获得成功，由于技术决窍、技术领先、知识产权的保护、品牌知名度、企业能有明显的市场份额，产品和服务的附加值较高；企业可以超常速成长。

　　市场的容量决定了企业的规模。以制药装备行业为例，大型企业几乎没有，遍布的都是中小型企业。其中能称得上为科技型中小型企业的更是少之又少，这样的科技型中小型企业的成长都存在共性的问题。

　　本文以经济增长理论、知识经济理论、企业战略理论为基础，分析了中国科技型企业的演变历程、特征与环境、现状与问题、功能与效应，回答了中国科技型企业是如何产生的，什么是科技型企业，科技型企业区别于其他企业的特质是什么，制约科技型企业发展的主要问题是什么等重大问题。全书分析严谨，内容丰富，具有较强的参考价值。

　　科技型企业的成长必然伴随着技术的不断革新以及市场的不断检验，然而跟随始终不变的只有科技型企业的品牌，品牌作为巨大的无形资产，不只是体现在商品的商标、服务标记、厂商名称，更可以作为先进技术的支撑、优良品质的保障、诚信经营的依托。为了营造一个有利于品牌发育、成长壮大的良好社会环境和舆论导向、提升公众的认同度，科技型企业更应将传播作为企业今后发展的重中之重。

　　（一）必须从事符合国家产业政策、技术政策，知识产权明晰，具有一定技术含量和技术创新性产品的研究、开发、生产和经营业务的企业。单纯的商业经营性企业除外。

　　（二）科技型企业产品领域范围：光机电一体化、电子与信息、新材料、生物医药、新能源和高效节能、环境保护及其他高技术领域、农业专利产品（新品种、新成果）等。

　　（五）企业具备较强的技术创新能力，其中大专以上学历的科技人员（包括相当于同等学历的科技人员在内）占职工总数的比例要达到15%以上，企业的技术开发经费占销售收入的比例要达到3%以上。

　　（六）企业的专利产品、市级以上新产品的销售收入和技术性收入之和占企业销售总额的40%以上。技术性收入是指企业的技术咨询、技术转让、技术入股、技术服务、技术培训、技术工程设计承包、技术出口、引进技术消化吸收及中试产品销售等技术贸易收入。

　　（七）企业在研究、开发、生产过程中，有良好的防治环境污染的措施和设备，“三废”排放符合国家规定的标准。

　　（一）区科技型中小企业的认定，遵循公开、公平、公正原则，实行各镇（乡）、街道和主管部门认定，区科技局抽查审核并向社会公布审定结果的基本程序。

　　（三）要求认定的企业向各自的各镇（乡）、街道科委提出认定申请，经各主管部门对企业的申报材料进行审定，上报区科技局。

　　（四）区科技局负责组织专家或委托有资质的中介机构对辖区内申报的企业进行抽查，分批将认定结果予以公布。

　　（五）区科技局对企业上报后专家（中介机构）的认定结果，一个月内在各区区电子政务网上公布，向社会公示征询异议，并进行审定。对有异议的申报企业，区科技局通知各相关部门进行复核。

　　（六）审定后，对无异议的申报企业，由区科技局发文公告，认定为该区科技型中小企业。

　　（一）区科技型中小企业实行动态管理。区科技局负责对辖区内认定的区科技型中小企业每两年复查、确认一次。对不符合条件的，由区科技局发文取消其资格。

　　（二）区科技型中小企业实行季报制度。在每季度第一个月的月中之前，镇（乡）、街道科委负责将企业上报的上季度生产、经营情况核实汇总后，报区科技局。

　　（三）申报企业在申请认定中隐瞒真实情况、提供虚假材料或采取其它不正当手段的，取消认定资格。

　　（四）已认定的区科技型中小企业因变更经营范围、合并、分立、转业和名称变更的，须向区科技局报告，对其中需保留区科技型中小企业资格的，需重新申请认定。

　　当今数字化经济，数字化转型背景下，数据已经成为一个全新的经济要素。无论是管理，咨询，还是分析市场环境等等都需要我们对新兴行业和市场前沿数据有所了解。

　　如何用数据去更好的赋能企业的发展和消费者体验？在我看来，业务人员并不能用肉眼从海量的数据库中挖掘价值，赋能业务。但通过数据可视化，海量的数据可以被更好的整合并展示给不同部门的管理层和工作人员，从而达到“数据赋能决策”。

　　并不是所有的数据都是有用的数据，数据应为业务服务与企业战略相连接，重点发展跨部门的同类型需求，才能用低成本换高价值。

　　大数据的爆发让大众有了一个固有印象，认为所有的数据都能够提供商业价值，其实不然，埃森哲曾发布过一份数据报告，其中190位数据和人工智能的高管对他们公司的数据价值进行了评级，结果只有32%认为他们可以利用现有数据实现可感知的价值。

　　在我看来，这是因为没有一个明确的桥梁将数据与业务战略联系起来，数据的使用和分析必须是为业务服务的，才能够体现出数据的线.创建可反复使用的数据资产

　　识别出企业不同业务需求背后所需要的数据，并找出其中的关联性，建立企业级的数据资产，将相同的数据反复用于不同的数据模型，为不同的业务部门产生不同的价值。

　　创建可反复使用的数据资产的第一步，就是去了解企业目前有一些什么商业问题，并识别出解决这些商业问题背后所需要的共同的关键元素是什么。如果不重复使用数据资产，企业最终就会有很多不同的数据链，由不同的业务职能驱动着，这就会导致很多数据分析和数据报表都是孤立的，不同的部门各行其是，从而导致了流程效率低下。员工们反复的去做着同样的开发工作。

　　所以企业应首先开发可重复使用的数据资产，加强数据的延展性，从而能从相同的数据中反复创造出新的价值。

　　我们可以设想一个场景，假如一个零售企业希望优化供应链，来减少门店的库存。企业使用了一个智能预测库存的AI模型，用到的主要是目前每个门店的销售数据，然后按照产品类型，客户类型，零售位置来生成如何减少门店库存的建议。可是如果能更加精确一点，应该结合一些企业的其他数据，比如顾客的历史购买记录，仓库的进出货缺货的数据，甚至是一些外部数据，比如城市人口增长的指标，15公里半径以内整体商业的发展趋势等等来产生一些新的见解和洞察。

　　由此可见原本只是用于优化供应链的数据已经可以帮助其他的业务流程实现改良，他就已经成为整个企业价值链中宝贵的数据资产了。企业就能快速从数据中释放能量，将数字战略与数字化转型相结合，才能实现跨职能的收益。

　　打造企业的IT基础设施建设，运用云平台提供端到端的数据分析和AI服务。同时通过对云平台的设计也可以简化和加速数据的摄取，将其转化为数据资产，为业务服务。

　　将不同部门的业务数据进行统一的存储，根据需求给予不同的权限，而“云”就是这个平台的关键部分，除了可扩展性和灵活性，云还能为数据的存储提供几乎无限量的空间。如果数据丢失，云供应商也能帮助恢复数据，确保数据的可用性。

　　为了使用云服务，企业的IT基础设施和架构十分重要，企业应建立一个生态系统，在生态中有各个应用程序和用户的数据，为各种模型和工具所使用，为企业带来数据的凝聚力。

　　随着“互联网+”和“中国制造2025”的时代发展，传统的市场营销方式也随之改变，企业的数据能力成为其发展的关键。与此同时，数据也节省了消费者的时间成本和金钱成本，打造更完美的消费体验。可以想象，在未来，数据应用的范围将更广泛。但是，数据赋能同样带来了种种问题，下面我就从数据赋能企业、数据赋能消费者、潜在问题及解决措施和展望未来进行分析。

　　用户画像是企业通过线上线下获取数据，分析用户信息，并根据其消费习惯、生活习惯等相关数据对其进行分类，描绘出用户特征图。从而可以多层次、多角度剖析用户行为，把握预测用户行为发展方向。比如通过用户画像可以分析出，Z世代消费群体在护肤领域具有精致护肤、注重消费体验、偏向功效护肤等需求。那么未来，在产品开发和营销方面就可以针对Z世代用户画像进行精准把握。

　　精准营销是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，从而实现企业可度量的低成本扩张之路。（1）

　　企业通过数据获取消费者基本信息和消费偏好，并集合心理因素、地理因素等，对用户进行细分，从而进一步细分市场，精准市场定位，提高企业效益和资源利用率。比如通过数据分析发现，市场针对男性消费者和银发群体数据研究较少，且缺乏相关产品开发。则在未来，欧莱雅可以细分出该市场赛道，抓住男性和银发群体消费者需求，推出一系列产品。

　　越来越多的消费者享受个性化消费体验，个性化产品已成为当下快消热点。当企业可以通过数据对顾客个性化需求和购买动机进行深入分析，即可制定有针对性、差异化的市场营销战略。未来，企业可以进一步运用数据开发产品和活动，从而满足消费者的个性化需求。（3）

　　随着时代的发展，传统的营销渠道如电视广告、报纸已逐渐成为历史，各大社交媒体（小红书、微博、抖音等）成为营销渠道主流。企业可以根据用户数据如浏览历史等，通过各大渠道进行精准的广告推送，降低广告费用的同时提升了消费者购买的欲望，从而提升产品的购买率。在未来，企业可以进一步提升营销的准确率和精确性。>

　　数据赋能消费者主要体现在通过大数据顾问为消费者提供专属个性化服务。比如，卡诗AI智能精测仪，可以为消费者测量头皮状态并记录情况，推荐一系列有效产品。同时，通过使用产品和服务前后头皮对比，消费者可以直观感受使用效果，从而选择购买最适宜的产品和服务。

　　与此类似的，欧家开发各种利用数据的黑科技来提升消费者消费体验。通过shade finder 360度智能选色，消费者可以轻易选择最适合的粉底色号；通过skin Dr.皮肤检测，可以帮助选择所需的护肤套装。通过数据赋能，提升消费者的消费体验，以更少的时间和金钱成本选购最需要、最合适的产品。

　　未来，还可以运用数据开发更多的“黑科技”，以更贴近日常消费场景的形式，为消费者提供专属服务。

　　对于消费者来说，最担心的就是个人信息安全问题，一旦泄露关键个人隐私，对于消费者和企业来说都是无可估量的损失。

　　（1）企业遵循零信任模型：威胁一直存在，需要我们对数据安全怀着敬畏之心。（2）企业遵循最新法律法规条款，把保护消费者线上、线下信息安全放在首要位置。

　　（3）加强企业员工培训，提升保护信息意识；完善工作程序，遵循合规操作。避免信息泄漏从公司内部发生。

　　虽然科技突破了大量处理数据的壁垒，但是如何治理数据依旧是难题。怎样保证数据的可用、可信、可管程度；如何确保数据的实时性、关联性。

　　（1）企业需要培养、招聘相关的人才，掌握相关技术，确保数据的可信程度和可用程度，从而促进企业进一步发展。（2）企业需要不断开发技术、提升系统来跟踪市场和用户的最新信息，从而获得第一时间的最新数据。

　　。商业发展从最初的以物易物，到货币的出现，再到营销策略的应用，之后到今天的数字化。数字化不是一个口号，而是

　　。用数据说话成了越来越多公司的选择。提出问题，建立假设，验证假设，修改假设，得出结论的思维模式也在商业中有了更多的体现。企业的运作包括决策更加流程化，规范化，数据化，是我认为的未来总体发展趋势。其次来说点更具体的，这个问题其实非常的high level，几乎不可能全面的回答，所以我想结合我目前对数据算法的了解，说两个数据在未来可能发挥价值的场景。所学尚浅，处世未深，只做想象不考虑成本，可能会有些天马行空，仅作抛砖引玉。

　　在信息技术尚未普及的年代，企业普遍售卖一些受众比较广的产品或服务。消费者手头的信息也很有限，无法通过对比选择最适合的。对于受众广的产品，企业只要广撒网再加上一些营销策略，就可能把生意做成。而一些小众产品的推广，可能因为同一地区的目标用户太少而以失败告终。但随着数据科学的发展，企业可以通过一些机器学习的算法更精准地定位到目标客户，并精准地向他们投放广告。通过数据和算法，能把茫茫人海中有着相似需求的人联系在一起，哪怕受众仅为总人口的1%，1%乘上一个全国人口甚至是世界人口也会是一个非常大的体量。并且现在消费者可以获得的信息量太大了，导致同类产品的竞争越来越激烈，这也

　　。所以我觉得从这个层面上来说，数据科学的发展对于企业来说是机遇也是挑战。企业如果能够抓到消费者的痛点，再小的点也可以盈利；相反如果不能做到推陈出新，那只能慢慢被淘汰。二．消费者利用数据算法找到更适合自己的产品

　　在生活中我们常常会有一种“被监视”的感觉，网易云的日推歌曲，淘宝的猜你喜欢，百度的推送新闻竟然都那么符合自己的兴趣爱好。这一切的背后其实是推荐系统这个算法不断的更新迭代，从最初基于用户个人历史数据推荐相关产品，到类似用户的交叉分析，再到现在的引入自然语言处理，已经发展的越来越成熟了。很多时候我都觉得

　　。我作为消费者已经过了会跟着博主种草或者直播抢货的冲动阶段，我想要寻找一种更理性的消费方式，而我觉得推荐系统这个算法就是一个很好的思路。不知道未来有没有可能，消费者积极主动地成为数据的提供者，为算法提供更多的高质量训练数据，进而通过算法了解到自己适合的产品，通过算法来种草。接着，来说说大数据时代可能带来的问题。

　　大数据的红利并不是每一个人都能享受的，举个实际的例子，我一年多前在上海闵行的一个疫苗点接种，当时所有的信息登记都是线上完成的。对于工作人员来说这很好，数据直接储存好了，对于我来说操作也很方便。但这个时候一辆大巴拉来了附近一个村庄的村民，他们都不太会使用高科技产品，面对二维码显得很茫然。这使我想起了我八十多岁的爷爷奶奶，他们不会用智能手机，也很难学会用了，大数据对于他们来说只会让他们变得手足无措。

　　基于数据的分析比想象更准确，但完全依赖数据会变的太无情。关于数据赋能企业，有一点很容易想到，就是通过数据指标来调整企业内部组织框架，这一点其实不难实现，但把握不好度很有可能引起社会问题。举个直观的例子，外卖公司通过对海量用户数据的分析不断优化接单安排，使消费者可以更快地拿到外卖。但在程序中外卖员不是一个有血有肉的人，而是一条带有多个属性的数据。不断优化的算法和外卖员之间的矛盾，引起了社会性的问题。

　　最后，总结来说我觉得在未来数据拥有无限可能，但现有的社会问题会制约数据的发展，因此数据的发展还需要循序渐进。

　　（1）宏观市场端：数据能够通过反馈分析结果，帮助企业洞察市场，达成市场-企业健康的动态循环，正向推动企业的发展。

　　利用好大数据监测可以帮助企业分析和全方位的了解目标市场的动向和需求，以及竞争对手的动作。例如，大数据可以进行业绩统计、传播趋势分析、社媒聆听、互动用户分析、产品属性分布等。>

　　《Isentia社交聆听：中国美妆趋势研究》媒体讨论热度

　　如今互联网的发展对消费者的影响力巨大，企业应当把握好如短视频、KOL推广和明星流量等的影响力，从而增强企业的影响力、提高企业或产品的口碑、升级卖点。>

　　小红书KOL投放数据分析

　　顾客是企业赖以生存的重要资产。了解顾客的行为对增加顾客忠诚度非常重要。理解顾客的喜好有助于企业理解顾客对他们公司的需求，有助于提高客户保留率。利用大数据分析，企业可以观察消费者的行为和趋向。企业收集的数据越多，样本量越大，能够识别的方式和趋势就越多，数据也越准确。②

　　消费者在互联网上留下的痕迹可以被数据及时地捕捉到，如，网站浏览记录、社交平台的评论信息、电商平台的交易订单和商品评价等等，都在记录着消费者的喜好和需求，这些无处不在的数据经由专业的整理和剖析就会形成立体的消费者个性画像。这些云存储的海量数据和大数据的分析技术让企业能够找准消费者信息，对消费者进行细分的成本效率变高，让企业可以调取和分析消费者的行为，方便企业进行解读，对每个群体量体裁衣般地采用针对性的营销策略，从而提升销售效益。③数据在电商运营中发挥重要作用。除了大促之后的销售数据可以直观的反映大促效果和销售基本情况之外，品牌电商门店日常运营中，数据实现的RPA（机器人流程自动化），可以制作电商客服员工分身，通过机器学习等训练，可以配合员工一起回答消费者提问，提升消费者体验，降低等待时长。

　　目前许多企业利用数据流量打造品牌官方新媒体账号如公众号、微博、小红书和B站等，通过媒体推广展示更多的产品信息。比如，某产品研发过程中的非机密性且有意思、吸引人的数据等，能够让消费者对产品有更深入地了解。企业内部：

　　借助于大数据分析，企业可以从历史趋势和过去的活动中收集数据，分析企业的优势、弱势、机会和威胁，从而有助于企业更好地发展。②

　　政策制定者的决策依赖于大量的数据分析来支撑。数据分析可以帮助企业在定价策略，库存管理和其他商业策略中作出明智的决策。在决策中加入数据分析，实现决策的智能化，可以减少企业的风险，提高企业的效率和企业的利润。（2）行政管理：

　　。数据带来企业内部的信息流会提高企业整体的工作效率。可行的数据可以帮助企业评估需要雇佣多少人以及如何安排。再例如，智能门禁、智能控制、屏幕管理、智能会议、环境监测、云打印等应用，通过智能办公系统便可轻松做到，实现业务的在线交互和协同，为企业的办公提效服务。（3）产品研发

　　例如，欧莱雅集团设立专门的研发与创新中心与其他部门通力合作，消费者洞察部门负责市场调研，分析收集线上线下店铺销售情况的数据会反馈给研发部门，而研发部门经过生物化学等方面的试验进行概念的可行性研究，并总结分析数据确定研发方向然后再反馈给市场。②

　　产品模拟测试就是一个很好的例子。新研发的产品或者新包装的产品投入市场需要进行实境的模拟和人体测试等，根据已经建立的数据模型进行测试，基于大数据分析技术成果上的实境模拟，可以很快的发掘出消费者新的需求，提高产品的投入回报率。2．消费者体验方面

　　数字化商业的转型和云计算功能的运用能够让消费者的需求得到全方位，最大化的满足。通过算法，每一位客户能够在价格、产品性能上找到最个性化的产品，或是搭配组合的最优推荐拥有更加优质的消费体验。(2)

　　比如，欧莱雅集团品牌YSL推出的口红机（智能调色仪）就利用数据进行了一场美的革新试验，增加了”xxx明星正在某地用某色号“的功能，或是”我所生活的地方附近xx公里有多少人在用xx色号“，提供给消费者实时的参考数据，而这个数据统计又可以给到企业实时反馈，如“该地方的人倾向于xxx色调”等信息。>

　　YSL口红机色谱取色

　　数据能够实现科技与美好消费相结合。利用AI科技和机器学习可以打破传统护肤护发的局限性，实现智能美妆美发，更具有个性化。例如，欧莱雅集团的巴黎卡诗AI智能精测仪能够对消费者的头皮进行检测，提供消费者更加个性化的护发方案。对消费者头皮进行检测和评估，给予专业和个性化的建议，并用机器学习来不断检验和提高精确性和专业度。数据能够反映消费者使用产品的功效以及变化，能够带给消费者更直观的消费体验。>

　　巴黎卡诗AI智能精测仪

　　数据打破了只有线下门店的传统销售模式，可以使消费者更全面，更多去了解产品。(4)

　　比如，企业的绿色可持续行动能够体现企业的社会责任。透明化的数据让消费者可以真正看见企业的绿色生产以及品质保证，让消费者真正对产品放心，也让企业在社会责任上的投入得到认可。>

　　图源：以欧莱雅官网数据为例

　　解决方向：首先，企业要首先考虑到收集到的消费者数据在一定程度上属于隐私。为防止信息泄露，企业需要有严密的保护措施以及高级防火墙加以保护，定期升级更新修复漏洞。

　　问题1：部分消费群体数据的缺失。企业在选择消费者数据的时候，可能会出现自我选择偏差（self-selection bias），导致冰山下的需求未被看见，如美妆产品品牌可能会出现男性、银发群体的数据缺失。

　　解决方向：消费群体的数据缺失要求企业考虑到各类消费者，发现冰山下的需求。

　　解决方向：数据的利用程度很大程度上依赖人才的培养与挖掘。目前信息技术与运营方面的人才还需要不断培养。

　　问题3：相关消费数据缺乏透明性，虚假数据泛滥。部分运营企业借助平台和系统的隐蔽性，采用虚假的数据信息引导消费者进行消费，其中，较典型的包括企业通过人工智能手段对数据进行填充和伪造等行为制造误导消费者的假象，如水军刷单、生成虚假评价、刷排行榜等虚假手段对消费者进行欺骗和诱导，以及大数据“杀熟”的不良现象。

　　解决方向：企业在对数据运营与开发的过程中要严格受到法律监管，相关的法律法规也需要得到完善，在这方面已经有不少判罚依据，如《消费者权益保护法》等。

　　一场美的革新实验 YSL圣罗兰「口红打印机」_最热新品_美容频道_VOGUE时尚网欧莱雅校园博报营的个人空间_哔哩哔哩_bilibili欧莱雅180Lab 创变实验室

　　、100 多个代理商，以及 5万多名的员工，同时也是财富全球 500 强企业之一。自欧莱雅进入中国市场以来，由于对拓展境外市场有着丰富的经验，所以即使来到中国发展稍许有些晚，但也是抱着清晰的战略意图，并以市场细分策略为主要抓手，用多品牌瓜分市场的手段，迅速在快速、多变的中国市场中站稳脚跟。现在正处于信息科技快速变革、发展的时代，是“数媒土著”的时代。在我看来，Z世代是个将信息化、年轻化、多元化、快节奏相结合的信息时代，以我们这代人的视角来看，从出生就与网络信息时代无缝连接，可以说网络信息是我们连结这个社会的“脐带”。正因这样，无论是生活方式还是视野上我们都深受数字信息技术的“熏陶”。而对于以“未来企业家”为员工培养目标的欧莱雅集团来说，这个时代也给予了这家企业另外一个机会和视角来看待整个市场。

　　二、如何“数据赋能”欧莱雅 发展和消费者体验 ？展望未来，通过数据欧莱雅集团可以从以下五个方面利用数据去更好地“赋能”企业发展和消费者体验。

　　利用分析后得出的数据对欧莱雅各品类的产品进行一个新的市场定位、分析，从而让各条产品线的产品能够与时俱进、更加深入人心。第三点创建一个网站，使消费者可以定制产品，并支持消费者和其他消费者进行线上沟通。第四点建立一个自动化的微信公众号、电子邮件服务（与科技公司进行项目合作，开发专属于欧莱雅的智能管家），提醒消费者对肌肤、头皮进行定期检查，更人性化地与消费者进行一个无实物、无距离的互动。第五点通过系统跟踪欧莱雅消费者的需求、偏好，从而调研、开发、试验、上市、推广满足消费者需求的产品（如果未来想要开发新产品），或者根据这些数据对需求一致的人群，成立特定活动计划并进行产品推广。三、“数据赋能”欧莱雅 发展和消费者体验过程中可能产生的问题有哪些 ？1）当对消费者数据收集过程中出现数据泄露这类的安全问题，我们需要加强复查、保护防火墙、认证、加密、防病毒保护等。因为，如果没有正确地技术部署，就根本谈不上安全。

　　3）当消费者抱怨他们所购买的产品结算账单经常不准确，有时甚至连电子邮件地址和邮政编码都搞错的情况下，第一步应采取数据质量审计，调查所有公司主数据库的准确性和完整性；第二步，一旦出现了某个问题，启动数据清洗程序来纠正不完整、格式错误、冗余或者不准确的数据；第三步所要做的是保证数据安全性，通过复查、保护防火墙、认证、加密、防病毒等措施进行进一步确认是否对数据保护到位。

　　凡事都有利弊，但只要在出现问题的时候我们能即时、有效地规避它，说不定还能造就欧莱雅集团未来发展的有效“助推器”！

　　数字化主要通过捕捉模拟信号，将其转化成数字形式。基于这一原理，如果系统的智能化越高，捕捉处理信号的能力越强，不同系统之间相应速度越快，一定程度上提高了获取上下游信息的效率，从处理市场需求到产品的生产计划再到智能化配送。这一技术主要是为了迎合工业4.0而提出的物流4.0。而

　　的目的是为了简化流程、提高效率、稳固全球供应链。这需要最新的ICT技术，软件系统以及互联网之间的相互配合，来提供一个可以实时监控的物流流程。

　　：将每一个部分实现智能化管理。其中包括自动化识别，实时定位，自动化数据收集，处理和分析以及不同部分的联系和整合。

　　自动化识别：通过某种识别设备自动获取物体的识别信息，可以帮助员工快速准确地捕捉海量数据。

　　实时定位：实时自动地识别并跟踪物体或人的位置，通常发生在建筑物或其他封闭区域内。主要通过一些标签来实现定位。

　　1 物流过程中产生的成本，包括运输、仓储以及管理成本，交货时间和货物的损失等。

　　3 物流过程对社会的影响，对供应链部门的改善、优化、发展，安全性的提升以及新的雇佣模式。

　　需要大量资金投入，数字化系统需要不断地优化，因此只有资金量大的企业有能力进行供应链方面的数字化升级。回报周期长，供应链数字化升级主要体现在成本方面的优化。整个系统越复杂意味着投入的时间成本越长，但同时从中所获得收益也越丰厚。

　　随着国家大数据战略的逐步实施，大数据技术已被应用于诸多领域，包括在企业经营中发挥重要功能的

　　。基于互联网技术与应用的快速发展，以及计算机处理、存储、交换能力的提升，网络留存数据指数级的增长，大数据时代随之来到。因此跟踪消费者的踪迹成为可能，消费者在网上留下了大量信息，可支持企业的营销决策。同时社交网络的发展，营销信息的传送也从单向转变为双向，消费者同时成为营销信息的接收者和制造者。营销科学经历了一场大数据革命，消费者的行为和营销战略都发生了很大的变化。首先是

　　。大数据技术为企业带来了新的生产要素——数据资源，技术环境的变化，对企业发展的内容、方式、载体等产生了历史性的新挑战与新契机。

　　企业通过为消费者提供的产品或服务来传递价值实现营销的目的，同时实现企业的价值主张。大数据环境下，企业对消费者的需求了解不再局限于抽样的样本数据分析，而是消费者在网上留下的真实消费行为数据将需求传递给企业。消费者数据为市场人员理解顾客和市场带来了新的机会，逆向推动企业为消费者创造更合适的产品或服务。因此，

　　在大数据时代企业的创造是基于用户数据分析挖掘个性需求，打造模块化组合、大规模混线生产等柔性生产体系，促进消费互联网与工业互联网打通，推广需求驱动、柔性制造、供应链协同的新模式。

　　（二）沟通营销沟通是指针对公司销售的产品和品牌，试图直接或间接地对消费者进行告知、说服和提醒的各种方法。营销沟通是与消费者建立关系和对话的工具。大数据时代的到来，

　　（三）交付在营销过程中消费者获得的价值，通过营销渠道从企业交付到消费者手中。营销渠道是促使产品或服务顺利地被使用或消费的一套相互依存的组织，它们是一个产品或服务在生产以后经过的一系列途径，从而使产品或服务经过销售到达使用者手中。传统的营销渠道企业通过在企业与消费者之间建立层层分销渠道，来完成价值交付。

　　杜睿云、蒋侃（2017）提出新零售就是基于互联网背景，利用大数据、云计算等新型技术对零售商品的不同领域重塑结构和升级改造，进而打造的全新商业模式生态圈；王宝义（2017）认为，新零售实质上就是零售本质的回归，其是以大数据驱动为背景依靠泛零售形态和全渠道整合来满足顾客多维一体的综合零售业态。所以互联网环境产生了新零售营销模式，

　　, 只有把这些数据进行深层次地挖掘和分析 , 才能深刻洞察其隐藏在数据背后的商业逻辑和商业价值。企业对不同渠道的消费者数据进行整合分析，洞察消费者的消费心理与习惯，预测消费倾向，提供更适合消费者的产品，可以实现更高的价值交付。其次，除了提高交付的价值，在交付过程中还需要提供全方位的价值传递渠道。企业交付的不仅是最终的产品，在从消费者进入企业营销网络的那一刻起，企业就开始交付各种内容或产品。不同的消费者采用不同的营销渠道、社交媒体、物流平台来获得企业传递的价值。企业通过建立线上电商平台、线下实体、社交平台、物流仓储及运输等各种渠道来实现灵活立体的价值交付。

　　（四）客户关系管理公司不断创造的价值来自于现有的顾客和未来顾客的价值，营销导向的基石就是拥有牢固的客户关系。消费从企业获得的价值，也就是顾客的感知价值，取决顾客利益与顾客成本之差。因此企业可以通过提高顾客利益，或降低顾客成本来提高顾客的感知价值，获得忠实的顾客。在大数据环境下，

　　二、大数据时代存在问题及改进营销是企业创造、沟通、交付价值和客户关系管理的过程，大数据时代企业市场营销在信息技术发展的影响下，有了更多地创新和演变。企业创造的价值不再是以企业生产资源为中心的规模化生产，而是基于大数据分析的消费者需求驱动的柔性生产。营销沟通也从企业到消费者的单项沟通转变为基于网络的网状沟通。同时大数据驱动的新零售模式，为企业和消费者的连接创建了立体全方位的价值交付渠道。基于大数据的精准营销，进一步稳固了企业的客户关系，也让消费者和企业获得更多的价值。

　　一是企业在拓宽销售渠道的过程中，抓住关键有效客户是关键。企业应利用客户关系管理系统(CRM)和营销(MKT)系统等科技手段，捕捉关键词精准识别关键性客户。同时，根据客户的消费习惯和属性标签等进行大数据分析。企业的数字化会员管理必须要服务于企业的营销战略。在零售、电竞、电商等不同行业中，积分和等级制等会员生命周期运营策略在不断演化并呈现出个性化的运营方式，进而形成富有行业特色的营销系统。因此，企业应结合会员行为和交易数据，根据数据分析和洞察的结果，按照顾客偏好习惯进行个性化营销服务。

　　二是企业应该充分利用大数据赋能，建立好与消费者的沟通交流渠道，以此实现精准营销。企业通过沟通桥梁，将准确的获取消费者的需求信息和动向，并能精准的判断营销活动的适用性。企业强调顾客赋能，赋予顾客更多的主动权，优化顾客和企业的利益。消费者参与的营销活动和设计越多，与企业的互动就越积极，越有利于为企业创造价值。

　　三是企业应采取线上线下相结合的营销模式，打通各系统之间的连接，将外卖、门店、电商等库存打通，根据消费者的需求设置不同的入会渠道，实现多渠道信息的同步共享，真正做到精准化。遵循数字化转型的发展模式，通过将产品架构、营销体系、物流配送、供应链管理进一步整合，使企业线上线下有机的结合起来。通过线上线下、上游下游整合，逐步向新零售方向发展，创新发展模式，提高销售能力。

　　一平台经营者通过互联网平台收集海量信息、利用算法精准画像、千人千面区别定价、消费者陷入算法陷阱、算法升级，恶意循环，完成一次又一次杀熟行为。从经营者收集信息到最终完成杀熟行为，消费者掉入一次次陷阱中，如何

　　是亟待解决的问题。需要完善相关法律法规，比如引入高额惩罚性赔偿制度、完善个人信息保护公益诉讼制度等；规范创新监管工作，比如建立监管大数据平台、创新监管模式、明确责任权限、提升监管技术、合理监管算法等。二大数据的大量共享与收集，限制了消费者保障自己隐私的能力。针对这一问题，需要监管法律制度方面的保障，比如

　　企业将以低成本、高效率获取对企业发展有用的数据信息，更加迅速地应对市场变化。不同来源的数据可以进行汇总和关联，在数据治理上提供了便利，可以处理更加复杂的问题，比如基础数据和行为数据进行结合分析。

　　1) 帮助采购部优化成本，获取最佳的采购方案。2) 帮助研发部获得可靠的知识图谱：分析消费者的评论，从外观、成分、功效等多角度建立知识图谱，快速洞悉消费的需求，提升产品。

　　5) 帮助营销部门完成精准营销：结合基础统计数据和行为数据，可以对消费者更加了解，确定品牌营销活动针对的人群和最佳的营销渠道，从而精准触达目标消费群体。

　　6) 帮助服务和售后部门进行用户评论分析：对消费者的评价进行汇总，快速了解服务和产品存在的问题，以便进行进一步的优化。

　　综上所述，从原材料采购到产品售后，每一步都离不开数据，因此，从不同方面利用好数据可以帮助企业提高效率。

　　将不同部门的数据整合成为数据库，便于企业内部管理和维护，从整体角度发现管理问题和漏洞，及时处理和应对。

　　当企业获得消费者的数据后，可以对其进行分析，获得消费者画像，从而对消费者进行个性化推荐。这种推荐更容易触达消费者的痛点和痒点，对于消费者来讲节省试错成本（时间、金钱），更容易获得愉快的消费体验。

　　目前存在于线下和app中的黑科技可以帮助消费者更快选择自己需要的产品。比如，帮助消费者选择想要染的发色和更加喜欢的口红。

　　企业需要获得技术人才来完善和维护自己的数据管理系统。同时，技术人才也要学习更多的技术，提升能力，促进企业发展。

　　企业获得大量数据后最要关注的问题就是数据保护。由于数据来源于市场、消费者，数据与消费者隐私息息相关。在科技快速发展的过程中，数据泄露问题是被社会广泛关注的。消费者对于自己的数据被泄露的情况也是非常厌恶的。因此，企业应注意对数据的加密保护，避免因为数据泄露导致的负面新闻。

　　大数据的优势是资源信息的庞大、真实、有效，在大数据时代之下，运用合理的措施将大数据的优势充分利用起来，能够为企业的发展注入更多新鲜的动力，还能够促进企业的长足发展。从宏观的角度来说，大数据具有以下四种不可被取代的特点：第一，拥有庞大的数据量，这些数据量可以为企业的发展带来极大的优势；第二，多元的数据量种类，包括有视频、音频、文字、图片等等；第三，数据信息的安全性能高，想要借助大数据的优势进行发展的企业或个体，必须要运用合理的手段对信息数据进行高效的分析，才能够提取出其中有价值的数据；第四，数据处理的高效性，在面对庞大的数据群体时，只需要零点几秒的时间就能够将数据信息进行快速且高效率的整理。在大数据时代之下，企业必须要充分的认识到大数据的优势，并且将大数据的优势充分的利用起来，利用大数据进行准确信息的收集、分类、研究、分析，促进产业的长远发展。

　　在大数据背景下，互联网技术能够监测消费者的网络购物行为，信息浏览行为，在网络中形成行为数据。企业有效应用大数据技术，有利于数据的整理归类，从而深入分析消费者的购物行为。纵观数据采集流程，不需要投入高经济成本，在一定时间范围内就能做好数据处理工作。

　　在大数据技术应用下，企业利用互联网技术，可有效掌握目标消费群体的个属性，包含消费者的年龄与性别等。此外，还可依据网络行为对消费者的兴趣爱好与购物需求进行汇总收集。应用大数据技术，做好数据归类整合，将有共同属性的消费群体融合在一起，组建用户群，真正将消费人群的定向处理落到实处，可大大确保营销方案的精准性。

　　及时收集信息，了解消费者的购物需求，并制定行之有效的营销方案。利用网络定位方式，对产品有购买欲望的消费者推送商品信息。此外，利用网络用户追踪方式，掌握消费者喜欢的商品，全面描述消费者的数据行为。作为企业营销部门，应有效整合数据信息，执行企业营销方案，做好促销活动。

　　（1） 大数据时代，有效的营销策略与推广计划减少了消费者在消费过程中所耗费的时间成本，大大提高了购物效率；

　　（2） 消费者往往能够获得有针对性的产品与服务，优化消费过程的体验，减少不必要的机会成本。

　　大数据管理需要专业人才，这部分人才需要经过专业学习，但目前这方面的人才供应较少，除此之外，国外公司仍旧在一些大数据管理核心技术中占据着主导地位，与其相比，我国大数据管理软件和系统开发相对落后，需对人才匮乏给予一定关注，设计吻合市场规律的大数据平台，提高企业营销管理水平，促使企业营销管理方式数字化。

　　当前，部分企业仍旧没有意识到数据是珍贵的财富，数据由于具备无形性特征，极少被融入企业资产范畴，获得企业的关注。

　　在大数据形势下，从创新想法的出现到产品的营销阶段，用户是可以融入其中的。但纵观当前企业管理工作，仍旧利用固定的商品模式，没有给予用户群体一定的关注，不能真正对顾客形成吸引力。此外，企业没有利用大数据对用户习惯进行追踪，包含用户购买习惯与浏览时长等。在新的形势下，收集这方面的数据，深入分析受众的消费行为极为必要，具有一定的现实意义。