随着上网人数的不断增长和互联网应用的迅速发展，网络营销曾经成为企业常用的营销方式之一，也与人们的日常工作和生活密不可分。但目前，大部分企业和消费者对网络营销认识不足，难以通过网络营销产生实际的经济效益。本期管理沙龙请来中山大学中外管理研究中心教授张柱，通过一系列精辟的网站案例分析让大家更深入地认识和理解网络营销，并支招网络营销的策略和技巧。
勿踩网络营销地雷
比尔·盖茨曾说过，“现在不做电子商务，五年后将无商可务”。中国电子商务始于1997年，很快就进入快速发展期，据揣测2011年互联网营销规模将超过5000亿元公民币，中国电子商务曾经从宣传、启蒙和推广阶段进入到发展的快车道。讲座一开始，张柱便与听众交流了对网络营销的看法，唤起了人们对网络营销的兴趣。
目前，大部分企业和消费者对网络营销认识不足，直接影响了电子商务的效益。张柱通过网站的案例分析，与现场听众互动对不同的网站进行点评，向观众阐明众多企业在实施网络营销项目中的八大误区：一、网络营销是新兴行业的事；二、有网站就是有营销；三、网络推广等于网络营销；四、网络营销不需要更多投入；五、不重视网站的包装；六、网络推广就是发帖；七、以为SEO就是全部；八、网络营销是魔术棒。针对这八大误区，张柱向听众揭开了企业进入误区的六个重要原因：一、对网络营销认识不够；二、迷恋传统营销；三、将传统营销和网络营销对立起来；四、对IT人员有偏见；五、没注意网络的发展趋势；六、缺乏中长期营销观念。
网络营销应有“度”
“营销的目的就是要使推销成为剩余。”张柱从目标市场与细分、市场地点、空间、营销者和预期顾主、产品和品牌、价值与满意、关系和网络等方面详细向观众阐述了营销和推销的区别以及传统营销和网络营销的区别。“网络营销是传统营销发展到一个高级阶段的产物，它是利用互联网技术和工具去落实传统营销的意图”，这就是网络营销的性质。
由于互联网拥有信息递交速度快、反馈信息即时和成本低的优势，可以极大弥补了传统营销的不足、将市场与客户群体无限扩大，因此就给网络营销人供给了巨大的 *** 作空间，但作为网络营销策划人也务必把握好定然的“度”。对于“度”的理解，张柱与现场听众进行了炽烈的讨论。什么是“度”？现场听众给予了不同的解释：“方向、结构”、“准确的光阴和准确的地方做出准确的事情”、“做一件事情所把握的尺度”、“临界点，有时会过往不及”、“我想做什么，我要做什么，我的目的是什么”。面对听众的不同见解，张柱特别向观众周密地分析了什么是网络营销的“度”：“度”是一个哲学概念，通俗来讲就是根据自己的实力，选择准确的方向和目标刚好能达到，既不要有距离更不要超出。
接着，他还向听众阐述网络营销中的“度”包括以下八个方面的内容：一、明白自己做网络营销的对象是谁？二、他们对什么最感兴趣？三、怎么才能找到他们当中最大的群体？四、他们会提出什么需求？五、我们怎样才能满足他们的需求？六、他们需求是怎么发展和转移的？七、竞争网站有什么新策略？八、我们怎样才能留住对自己有用的人？
此外，张柱还与听众探讨了凤姐事件是否属于成功的网络营销事件，现场听众积极地畅所欲言，气氛活跃。张柱说道，“正因为网络营销拥有无国界、信息递交速度快，涉及面广的特点，所谓‘度’，就是严格遵守国家有关规定和管理条例，把握好营销的的卖点和范围，适可而止地进行炒作，既能达到出名但又不会引起不必要的麻烦。而凤姐事件中，凤姐虽然出了名却引来了麻烦，故属于不成功的网络营销事件。”
成功的网络营销管理要经历六个阶段的工作，重要做好两件关键的事，一是吸引更多的浏览者来走访网站，并同“有意向”的走访者设立更多的私人联系，二是打发走那些毫无价值的走访者，以缓解资源过分利用造成的紧迫场面。而六个阶段分别是：抓住走访者、控制走访者、限制走访者、推动走访者、联络走访者、抓住客户。
确定思路，制定策略
在对网络营销树立一个准确的认识之后，为了进一步让听众在日常生活、工作中成功运用网络营销获取实际的经济效益，张柱和听众分享了网络营销策划思路和网络营销成功的八大策略。
张柱一起表示，要把网络营销管理实行于全部网络营销活动中。管理的内容也相当繁多，每一项网络营销职能均包含多种具体的管理内容，在不同的阶段，网络营销管理的任务和落实手法也会有定然的差别。相对于传统营销方法，网络营销的管理显得更有深度，所以需要更深层次的营销观念作为指导。
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大数据正在引领一场营销变革短短十数年，大数据、物联网、云存储、移动互联从趋势成为主流，商业生态早已迈过无数个可能，进入了今天飞速发展的快车道。大数据产业已渐趋成熟，亟待被各行各业所运用。小米数据产品总监刘洋在易观智库学术沙龙交流会上表示，随着大数据概念越来越清晰，运用产品类型的形式在数据当中应用将会越来越多。
大数据规模日趋庞大
所谓的大数据技术，就是从各种类型的数据中，采用新处理模式快速获得有价值的信息，从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。随着互联网+影响力的不断深入，人们的生产和生活方式发生了极大的改变。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。
据统计，全球所掌握的数据，每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。
利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值。大数据冲击传统市场，渗入更多的企业成为趋势。
据了解，2015年全球大数据产业规模达到了1403亿美元。预计到2020年，这一数据将达到10270亿美元。其中，2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。
百分点产品市场总监、中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚向《中国产经新闻》等媒体表示，从卖产品转变为卖服务，服从管理转为创造客户价值，互联网核心思维是数据思维，是大数据冲击传统市场的三方面表现。
同时，随着数据资源的开放及使用逐步深入，应用创新成了大数据发展的主要驱动力。目前就传统的企业而言，已经将数据分析、数据资源作为一种新的业务，且投入程度可能强于传统的业务。
据相关数据分析显示，到2020年，中国大数据产业细分市场规模中，应用层规模占比将达到40%，衍生层规模占比达18.5%。
另外，按照行业来划分，未来大数据应用预计将以政府和金融为主，预计2020年政府和金融大数据应用或将占60%，随后是工业以及电力应用。
大数据是一种技术，一种思维的创新，也是数据本身价值的发掘。大数据时代，很多企业已经以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。
刘洋在会上解说了数据驱动的两种模式，即分析决策和应用产品。其中分析决策包括战略分析、竞争分析以及商业分析。他表示，市面上大部分企业在做商业分析之前往往忽略了先做战略分析和竞争分析。
而所谓产品应用，刘洋表示，是与产品相关的数据，把这类数据包装成行业的内容或者是服务，提供给用户。
不仅如此，利用产品跟用户建立关系，利用数据发现规律从而驱动产品创新，也是一个非常好大数据的应用。张涵诚认为，这将能够实时了解用户需求，并及时对服务做出迎合客户群的调整，以赢得更大的市场占比。
电商平台没有评论，意味着转化率的降低、客单的下降。个性化的推荐，需要一个推荐引擎了解消费者的偏好、行为习惯，帮助他推荐一款产品。利用大数据可以洞察消费者的建议，对产品的看法，通过迅速做反馈，可以创造更大的营销。
大数据基因植入传统企业，还会使一些企业成为平台型的企业。张涵诚表示，有了数据以后，企业可以无限地延伸，采购大量的数据可以跟供应商更多做集成。例如，生产数据服务将会有更多的订单，销售渠道数据将同行商品放在平台上卖。
完善大数据体系建设
对制造业企业而言，大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对数据的“加工能力”——对大量的数据进行专业化的处理，使之转化成为对企业有用的信息。
虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据过程中，仍然对思维架构、方式方法有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务要求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常束手无策。
数据处理的成本非常高，业务发展多元化的时候发现经常遇到一个问题就是数据不准。就目前行业发展情况来看，基本上大规模的公司相对多一些，小的开发者可能越来越艰难。在中大型的开发者越来越多的情况下，发现用户的需求已经脱离了原来老的模式，这就需要把自己的数据拿过来做分析，放到系统里面与CRM、销售系统、投放系统、运营系统做打通，做一个全盘分析。
“大数据分析分四个步骤，即数据应用、数据分析、数据存储和计算以及数据源。其中数据源主要是保证数据不脏。”刘洋说道。
大数据在业务中的分析流程大概分两种类型。一种是当我们有数据和数据分析系统时的监控，通过业务上线、数据的监控、异常数据的发现、异常状况处理的策略、业务改进，形成一个闭环模式。另一种是产品要上新的功能，通过业务上线、效果评估、改进策略、业务改进、效果评估来形成闭环模式。
而就大数据团队架构，分为分散式和中心式。相较于分散式大数据团队的高成本、灵活、难管理特点，中心式的大数据团队的特点则是低成本、易管理、低效率。
分散式的大数据团队，因为每个业务都比较庞大，业务与业务之间的耦合度较低，需要灵活、快速的数据支撑，大型的数据平台无法满足快速变化的业务要求，于是业务会自建平台和分析人员。
仅中心式的大数据团队而言，各个业务有一些区分度，但是区别不大，于是公司会采用统一的数据树立部门，对所有的业务进行数据分析的支撑。
目前，形形色色的大数据已然成为了各领域发展的新宠。伴随技术的发展，大数据正在引领一场营销变革。大数据的存在让营销者能更好地、更实时地对消费者画像并实现无限的消费者细分。大数据强大的分析、挖掘、整合能力让营销变得简单起来。
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