第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
近年来，大数据作为互联网、移动计算、云计算等之后数字经济产业中一次新的技术变革，正在重新定义与创造国家决策、企业决策、个人决策的过程、方式与结果（徐宗本等，2014）[1]。从 2008 年“大数据”这一概念开始在科技领域中出现，就逐渐的引起了包括 Nature、Science 等国际顶级科技期刊以及众多学术界的关注，包括大数据技术在各个行业中的应用与大数据技术自身的发展与进步等，都引发了政府层面与企业层面对大数据的关注与重视（Frankel and Reid，2008）[2]。尤其是很多企业会因使用大数据而带来更多市场机会，从而能够为其带来更为直接的利润。麦肯锡公司曾在 2011 年提供的一份报告中指出，大数据技术已经渗透到每一个行业的每一个业务职能领域，并预测大数据技术的推广与应用将会使得美国的零售行业的营业利润每年提升六成以上（Manyika and Chui，2011）[3]。同时，大数据技术也带来了企业新的竞争优势，例如企业与市场消费者之间的信息透明化的提升、更多的交易信息数字化、更为精密的分析以及相对更为准确的预测等（McGuire et al，2012）[4]，由此会形成企业商业模式的创新（Zott and Amit，2009）[5]，尤其是企业数据导向竞争优势（Bughin et al，2011）[6]。可见，在“大数据”时代，企业与其所面对的市场消费者之间的界限正在逐渐的消失，而数据已经成为企业的核心资产，并影响到企业的经营与业务模式，从而无论是提供大数据的企业还是使用大数据的企业，都无法能够在“数据革命”中“独善其身”（McAfee and Brynjolfsson，2012）[7]。
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1.2 国内外文献综述
1.2.1 大数据技术及其对企业的影响研究
大数据是工业传感器、互联网、移动数码等固定与移动设备产生的结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据的总和，通过大数据技术所获得数据的实时处理与应用，以此获取所需要的信息，以便于实现商业价值或公共服务价值。其实，由于大数据技术提供的应用场景与使用视角存在不同，从而不同机构提供的大数据定义也存在一定的差异。杨善林和周开乐（2015）对 Mc Kinsey & Company、Gartner Group、Wikipedia、NSF 等机构提供的大数据定义进行了相应的总结，指出从强调大数据经济角色视角来看，大数据提供的是可以被采集、聚焦、储存以及分析的数据池，从技术特征和应用价值视角来看，大数据是大容量、高速度和形式多样的信息资产，从数据处理方法视角来看，大数据规模庞大且非常复杂，这些不同视角的定义源自于对大数据的认识与处理[12]。
大数据技术的出现，对企业传统的经营模式与商业模式等都产生了相应的冲击。一方面，在大数据技术的环境下，随着企业所能够获取的信息数量的增加，以及对于数据处理能力提升，使得企业能够做出的决策更为理性，能够不断的接近“完全理性”，而并非是传统理论中提出的“有限理性”。另一方面，大数据所提供的数据量也打破了传统分析企业问题中的因果关系的重要性，而更加强调数据间的相关关系（余浩等，
2018）[13]。
Johnson（2012）指出，大数据已经成为当前各企业变革与创新的基本思维起点[14]。Goyal et al（2012）指出，大数据是一个巨大的数据结合，已经超过了传统的数据集合领域，从而使得企业的商业模式能够进入到细分的微小市场，甚至是每一个市场消费者的微小市场[15]。Lee et al（2012）也指出，企业在大数据时代能够整合更多的来源于企业外部的多元系统数据，尤其是能够获得更多的来自于供应商与消费者的数据，以此形成新的共创产品，以及依托新产品形成企业新的模式[16]。李文莲和夏健明（2013）也指出，大数据技术为企业创新了商业模式，能够使得更加主张创新，能够形成行业的跨界与融合，并能够依托大数据技术形成平台式商业模式与数据驱动模式[17]。曾锵（2019）也提出了大数据驱动下企业会形成新的商业模式，主要在于大数据技术改变了商业模式的核心要素，为企业提供了更多的产品价值、场景价值以及个性化价值。
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第二章 市场营销分析方法与相关理论概述
2.1 市场营销环境分析方法
第一种企业市场营销环境分析方法是宏观营销环境的 PEST 分析方法。PEST分析方法包括政治环境分析（Political）、经济环境分析（Economic）、社会环境分析（Social）与技术环境分析（Technological）四个方面。其中，政治环境分析的是企业市场制定营销策略的外部政治环境、法律环境等，讨论外部环境对于能够给予企业所制定的营销策略的政治空间，对于 B 公司通过大数据技术设计精准获客方案，本文将分析国家及地方政府给予大数据产业发展在政策方面的支持；经济环境分析的是企业制定市场营销策略时所能够被影响的外部经济形势、经济环境等，B 公司通过大数据技术设计精准获客方案，本文将分析国家经济发展状况以及经济发展对于企业转型产生的影响等；社会环境分析的是企业制定的市场营销策略的社会因素情况，如教育水平、社会风气等，对于 B 公司通过大数据技术设计精准获客方案，本文将分析社会大众对于大数据的认可程度，以及国家及地方政府对于大数据产业的宣传力度等；技术环境分析的是企业市场营销策略所面临的行业的技术发展情况对于企业的影响，B 公司通过大数据技术设计精准获客方案，本文需要分析的是大数据技术的发展，以及大数据配套技术的发展与普及状况等。
第二种企业市场营销环境分析方法是行业营销环境的波特五力模型分析方法。迈克尔?波特（2014）指出，企业战略的制定，将会受到行业内的同业竞争、潜在的新企业竞争、潜在的替代产品开发、供应商的议价能力以及市场消费者的议价能力的影响[48]。这五个方面的潜在力量，将会影响到企业以及其产品在市场中的力量。本文进行的波特五力分析，将分析 B 公司使用大数据技术制定精准获客方案过程中所面临的外部行业环境中存在的压力状况。波特五力模型分析方法可以由图 2-1 所示。
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2.2 SWOT 分析方法
与 PEST 分析更多针对企业外部环境分析不同的是，SWOT 由于将分析企业的内外部环境，从而被广泛的应用于企业是否适宜于制定各种战略的分析中。在SWOT 分析方法中，主要针对企业战略制定中内外部的内部优势（Strengths）、内部劣势（Weaknesses）、外部机遇（Opportunities）与外部威胁（Threats）进行相应的分析，从而判断企业制定战略的内外部可行性。本文将基于 B 公司使用大数据技术设计精准获客策略的优势、劣势、机遇、挑战进行分析。SWOT 分析方法可以如图 2-2 所示。
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第三章 B 公司大数据技术精准获客的案例概述 ...................... 14
3.1 B 公司大数据产品及营销部概述 ....................... 14
3.2 B 公司大数据技术精准获客业务概述 .................................... 15
3.3 B 公司大数据技术精准获客业务的案例概述 ............................ 17
第四章 B 公司大数据技术精准获客的营销环境分析 ........................... 26
4.1 B 公司大数据技术精准获客宏观营销环境的 PEST 分析 ........................... 26
4.1.1 政治环境 .................................. 26
4.1.2 经济环境 ................................... 27
第五章 B 公司大数据技术精准获客营销策略分析 ............................. 42
5.1 STP 分析 .................................... 42
5.1.1 市场细分 ................................. 42
5.1.2 目标市场 ............................... 43
第六章 B 公司大数据技术精准获客的营销保障措施分析
6.1 制度保障
首先，B 公司及其大数据产品及营销部应及时完善与曾自身在技术、管理、人员、内控、市场等各个方面的制度，以此形成良好的制度体系，从而保证自身的制度与体制能够与现代企业制定相吻合，也能够符合自身的国有企业的规范性，从而推进自身精准获客的有效性。尤其是，如前文所述，大数据产品及营销部自身面对的客户是需要精准获客的企业，而企业面对的客户往往是直接的消费者，但大数据产品及营销部在为自己客户设计精准获客方案时，还必须考虑其面对的消费者的诉求，因此大数据产品及营销部的精准获客行为不仅需要满足市场营销的基本理论，还要对市场营销理论进行相应创新，就需要通过制定的调整、完善与补充，降低自身在精准获客方案中可能存在的风险。
其次，B 公司及其大数据产品及营销部针对数据安全制定了相应的制度，以此能够更好的通过制度保证数据的使用与安全性。数据是大数据企业进行开展任何商业活动的关键所在，也是其为其他企业制定精准获客方案的基础。因此，保护数据以及保证数据的安全，就变得非常中。大数据产品及营销部已经制定了包括《大数据产品及营销部保密信息等级分类及授权管理办法》、《大数据产品及营销部信息系统数据安全管理制度》、《大数据产品及营销部账号权限管理规范》等相关规章制度，以及与精准获客的客户都签订了《保密协议》及《网络信息安全承诺书》，从而避免在合作过程中因意外事故或信息安全事件导致泄密情况的发生。通过这些规章制度，保证了大数据产品及营销部的数据可管可控，也保证了精准获客客户无法直接接触大数据产品及营销部的数据资产，也防止了各合作方通过数据内容造成信息泄露的情况。
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第七章 研究结论与展望
7.1 研究结论
伴随着国家政府与各省市政府的重视，大数据产业在中国得到了快速的发展，而且还带动了大数据技术积极的融入到其他产业的应用场景中，使得很多传统产业的经营业态与发展模式都出现了明显的转变。例如在零售行业中，由于大数据技术的出现，很多企业都希望可以通过利用大数据的数据与技术，获得真正具有消费意愿的市场消费者的信息，以此能够达到精准营销的效果。但是，由于传统企业在大数据技术层面的障碍，使得很多企业希望实施大数据的精准营销，却无法得以在技术层面实现。于是，在这种背景下，大数据产品及营销部的建立，就能够为传统企业设计更为精准的获客方案，以此解决精准营销的问题，也能够为企业带来更多的利益。因此，本文以 B 公司大数据产品及营销部的精准获客方案为例，在对 B 公司精准获客案例进行概述的基础上，在分析 B 公司大数据技术精准获客营销环境的基础上，分析了 B 公司大数据技术精准获客营销策略以及相应的保障措施。本文研究发现：
首先，本文分析了 B 公司通过大数据技术实施精准获客的营销环境，认为国家与地方政府对于大数据产业发展的政策支持与宣传，经济发展中企业的转型需要，社会各界对于大数据产业发展的认可，大数据技术自身与配套设备的发展，以及大数据产品及营销部现有的成功案例等，为大数据产品及营销部实施精准获客策略提供了良好的外部环境，而大数据产品及营销部也需要面对行业中较强的竞争，尤其是其他同类型企业的替代产品。但大数据产品及营销部自身具备的优势，以及良好的外部机会，还是能够保证其为 B 公司可以设计良好的精准获客方案。其次，本文分析了 B 公司利用大数据技术实施精准获客的营销策略，认为通过大数据技术的数据分析与模型分析，B 公司精准获客的主要目标市场应为位于一二线城市与三四线城市的各行业的中小规模商户，市场定位为通过赠送免费的POS 设备，或是免费更换 POS 设备的途径吸引市场消费者，并通过长期的客户手续费获取盈利，而营销策略则主要通过产品策略与价格策略实施，即针对不同细分市场商户的特征采取免费赠送 POS 设备、免费更换 POS 设备、降低 POS 设备费率的策略。再者，本文认为 B 公司应从制度保障、人力资源保障、硬件保障、财务保障等方面实施对精准获客的保障措施。
参考文献(略)