大数据精准营销论文范文

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第1篇

【关键词】精准广告；孤岛效应；数字时代

一、传统广告的发展瓶颈与精准广告的兴起

20世纪的著名广告人沃纳梅克说过：我知道我的广告费有一半是被浪费的，但我不知道是哪一半。这是对大众广告投放模式弊端的最好注解。大众广告呈现给每一位受众的信息都是一致的，而广告受众的需求却各有不同。因此，这些高昂花费在很大程度上是无效的。

精准推送和广泛覆盖相结合才能达到广告传播效果的最大化。针对消费者的区域、年龄、性别等人口统计属性进行的市场细分仍无法实现精准推送。针对VIP客户的营销常常建立在精准的客户信息之上，但这种方式只针对小部分人群。可见大众传播时代的精准营销虽能解决“精准”的问题，却无法解决生产规模的问题。数据库营销在营销的“精准”之路上走出了更扎实的一步。但问题依然存在，以企业为主体的数据库是小规模而不经济的，此类数据库无疑是数据“孤岛”，同时必须耗费大量的人力物力进行专业的开发和维护，真正应用数据库营销的企业非常有限。

要在精准投放的同时达到广泛覆盖，广告必须有庞大的数据系统的支持。在信息增长急剧加速、大数据挖掘和分析技术逐渐成熟的背景下，精准广告应运而生，它利用数字采集、存储和分析技术预测用户的需求，并在恰当的时机将广告信息送达用户。广告传播不再将大众看作一个整体，而是将他们看作有着不同需求的个体。

二、精准广告研究概况

（一）精准广告研究的总体情况

在中国知网，以“精准广告”为篇名搜索，共有学术论文168篇，其中2008年、2011年及2014年发表的论文数量最多。这些研究多是从传播角度、营销角度进行，但是总体上看研究的深度不够、理论性不强（图1）。

学界对精准广告的研究可划分为两个阶段。2004年至2012年为精准广告研究的初始阶段，研究内容上多是介绍性的，围绕着精准广告的特征与具体应用方式等问题。成英玲等（2008）提出精准广告不仅给广告主带来更满意的效益，也给顾客创造了个性化的沟通体验。侯大银（2009）认为在金融危机的背景下，精准广告更加受到广告主、广告商和广告者的重视。沈维梅（2010）分析了网络精准广告的现状，并针对网络精准广告在发展过程中存在的一些问题，提出了建议。陈晓红（2012）提出基于搜索引擎用户数据库的广告投放，将通过组合运用被搜索关键词、IP地址与IP地址区域更加隐蔽地、有效地提高广告投放的精准度。

2013年至今为精准广告业研究的逐步深入阶段。研究数量趋于平稳，从产业链、营销方式、传播方式等多角度探讨了精准广告，研究呈现逐渐深入之势。张辉锋等（2013）提出精准广告对整个广告业形成一种理念颠覆，广告的运作从以媒体为中心转为以消费者为中心，从创意驱动转向创意、技术共同驱动，同时广告传播的边际在趋于消融。刘英贵等（2013）在《新媒体传播中精准广告的营销方式研究》一文中将精准广告分为cookie跟踪式的精准投放和跨平台的微博精准营销两种模式，同时指出目前精准广告投放的滞后性和受众隐私安全的隐忧。倪宁等（2014）通过精准广告的实现过程，提出要确立以消费者为中心的广告传播策略。李晓霞等（2015）分析了大数据时代对精准广告传播的影响，并探讨了相应精准广告传播策略。曹军波（2015）提出精准广告的自动化、高效化的发展趋势。鞠宏磊等（2015）提出大数据精准营销从核心要素、产业流程、生产关系等方面重构了广告产业。

（二）目前精准广告研究中存在的问题

1、概念界定问题

学者对于精准广告的定义主要基于当前的精准广告实践。鞠宏磊等（2015）认为“基于大数据的精准广告指的是依托互联网广告网络（Ad Network）以及广告交易平台（Ad Exchange），应用大数据信息检索、受众定向及数据挖掘等技术对目标消费者数据进行实时抓取与分析，针对消费者个性化特征和需求而推送具有高度相关性商业信息的传播与沟通方式”。精准广告的概念符合目前精准广告发展的实际，却不具有更大的外延空间。此外，在不同论文中，精准广告的概念名称也有差异，多数称“精准广告”，也有的称“网络精准广告”、“大数据精准广告”等。而这些论文并没有对此做出学术性的解释，这反映了学界对精准广告的认识不清。

2、研究方法问题

在目前对精准广告的研究中，研究方法不当是一个突出问题。学术研究通常遵循提出问题、分析问题、解决问题的思路。但在目前的精准广告研究中，遵循这一思路的并不多。一方面，在理论本身的研究中，不遵循规范的思路使研究深度不够，研究结论流于空泛；解释性的结论偏多，理论的创建和深化难以实现。另一方面，缺乏理论结合实践的研究。此外，对于定量方法的忽视，也使理论建设难以在实践中得到检验和发展。

3、理论体系问题

目前，精准广告的研究成果集中在其概念、特征以及发展趋势上，对于概念的内涵和外延，精准广告在整个广告、营销活动中的位置、与其他营销方式的关系以及精准广告与传播学、社会心理学等相关学科的结合的研究比较欠缺。跳出广告自身局限，从社会学、心理学、传播学等视域看精准广告及其带来的新现象、新问题无疑具有重要的意义。总体来说，精准广告研究目前还处在理论体系的建设中。

4、研究存在的认识误区

首先，一些研究者过分强调精准和数据的重要性，夸大了精准广告的作用。数据很重要，但更重要的是数据背后的信息挖掘，并以此制定适当的广告策略。从传播理论角度看，这是魔弹论思想带来的认识误区。魔弹论产生在电视、报纸控制了信息渠道的大众传播时代，其核心观点是：传播媒介拥有不可抵挡的强大力量，它们所传递的信息在受传者身上就像子弹击中躯体，药剂注入皮肤一样，可以引起直接速效的反应；它们能够左右人们的态度和意见，甚至直接支配人们的行动。如今，传统媒体的受众已经转变成主宰信息的用户。没有哪一种传播方式能使他们中弹即倒。

其次，对精准广告的研究言必及互动。实际上，研究者们所指的互动只是用户点击广告链接、浏览广告页面这些反馈行为。这种反馈式的信息传递不是精准广告所独有的，当然也不能算作精准广告的特征之一。真正的互动是用户能够自己调度感兴趣的信息，并参与到广告的流程当中，这在目前的广告应用中还未实现。我们期待，在更成熟的技术条件下，互动会成为精准广告的一大亮点而非特征。

三、精准广告的特征

（一）精准锁定需求

精准广告的精准体现在对潜在顾客的消费需求的把握上。大数据时代，企业通过消费者在网络世界的行为直接锁定其需求，而不是主要通过年龄、性别等统计属性来推断其需求。因此，在精准广告的世界里，广告主更关心的是潜在顾客的需求是什么，而不是潜在顾客本身。

精准的需求定位，使广告主可以针对性地投放广告信息，实施营销活动。这就能够有效提高广告投放的效率，以及整个广告行业的资源利用效率。对于广告的接收者来说，定向的广告信息也为他们选择商品和服务提供了便利，因为这些信息是他们需要的。

（二）广泛覆盖

数据库营销是一种精准化的营销方式，却不能为广大的广告主和网络用户所用。因为企业间的各种数据库是分隔的，这使得同一个用户的消费需求信息只能被一家或几家公司使用。这种信息孤岛效应是进一步实现精准投放的阻碍，其存在使消费需求信息无法充分发挥自身价值，企业也难以利用这些资源进一步扩展市场。

精准广告在很大程度上可以消减信息孤岛问题，因为它建立在更大的用户行为数据基础之上。百度、谷歌等大型互联网企业握有丰富的数据资源，可以为各行各业的广告主广告业务，实现精准投放。目前，网络广告的DMP（数据管理平台）仅限于自身数据，尽管这些平台掌握的数据量已经非常惊人，但在覆盖范围上仍然有很大空间。要实现更大范围的覆盖还有赖数字围墙的打破和基础网络设施的进一步完善；让消费者需求信息在整个网络共享，让更多人方便、快捷地进入网络世界。

（三）长尾市场繁荣

长尾市场是长期存在的，只是进入网络时代，长尾需求才逐渐得到重视。因为当信息几乎无需成本就能呈现在人们面前的时候，长尾市场才具有盈利的可能性。精准广告推动了广告行业自身的长尾发展。首先，它针对单个用户的需求定向投放；其次，它能为数量众多的中小企业提供高效率、低成本的广告投放方案。精准广告将人、企业的需求聚合起来形成价值，这在大众传媒时代是难以实现的。

广告长尾市场的发展又推动了产品长尾市场的发展。在传统媒体时代，市场总是被少量的大热产品所掌握。个性化的、小众的需求则被淹没在大热产品的浪潮中。如今，小众产品的市场空间得到释放，电子商务的大热就是例证。长尾市场的繁荣归功于精准广告，从更本质上来说归功于信息传播方式的变革。精准广告也是这一信息传播方式变革的产物，它通过广告促进了各行各业的长尾市场的发展，带来了如今我们习以为常的长尾和热门共同繁荣的局面。

（四）信息告知功能的回归

广告自诞生之日起，其功能随着传播方式的变革而不断变迁。从告知到劝服，再到诱导，每一种功能都与传播媒介的特息相关。网络时代，广告的核心功能仍是信息传递。

精准广告形式多样，但都离不开网络技术。无论是搜索引擎广告，还是社交网络广告、网页推送、电子商务平台的推荐都常用文字链接来告知关于商品的信息。这种信息告知方式和最初的广告形式相似。只是信息的载体，从店面招牌，实物标志变成了网络；广告活动的中心从企业和产品变成了消费者。从传播的角度来说，信息告知是广告最本质的功能，精准广告从一定程度上实现了信息告知功能的回归和升华。

（五）广告与其他营销手段间的边界逐渐模糊

在传统媒体时代，广告与人员推广、促销、公关等营销手段的分界清晰。但在网络时代，尤其是在精准广告中，不同营销手段间的边界难以区隔。精准广告信息同时也可能是促销信息、人员推广；而且，在点击转化率和购买转化率上具有较大的优势。

广告与其他营销手段间边界的模糊使经典的营销理论和广告理论难以很好地指导当前的广告实践。广告的研究者要站在更高的角度来理解广告及精准广告的本质，进一步界定和划分广告和营销组合的相关概念。在实践领域，越来越多的广告主更青睐精准广告，更注重广告对当前的关注度和销售量的影响。

四、精准广告的发展趋势与面临的问题

总体来说，精准广告会朝着更高效的方向发展。目前，在网络广告投放中已经有程序化购买等自动化投放方式。自动化使广告的投放形式、投放时间、预算分配均更加灵活，提升广告投放效率，减少人力成本。此外，场景化和平台化趋势也使精准广告更加高效。

（一）场景化趋势

场景是指人所处的环境，它包括时间、空间等客观要素，也包括情景、氛围等人的主观感知要素。移动传播的本质是基于场景的服务，即对场景（情境）的感知及信息（服务）的适配。场景成为了继内容、形式、社交之后媒体的另一种核心要素。

现阶段的精准广告大多是根据个人的网上行为和注册信息等推动，这种推送一般具有滞后性，同时无法精确了解潜在顾客在何种情景下产生的需求，因此就无法对其性质进行深入了解，如需求是即时的还是延时的。这种情况可能会导致信息在错误的时机或场景被发送到用户手中。场景感知技术使精准广告能在合适的时间、合适的情景推送给有信息需求的人。因此，更精准、高效的广告推送还有赖于场景的搭建，场景信息的感知和及时处理。

（二）平台化趋势

目前，在业界已经有了百度联盟程序化购买广告平台。这些巨头凭借自身的数据优势和技术力量将精准广告所需资源整合在自身的平台上。大平台为众多中小企业广告主省去了数据挖掘和分析的难题；同时在一定程度上消减数据孤岛效应，使需求信息发挥更大的价值。因此，目前精准广告的发展在很大程度上依赖这些大型网络平台。

平台不仅能提供有用数据，也能提供广告投放界面，还可以是广告业务的商。对于企业来说，在大型网络平台上投放精准广告，能获得更大范围的用户覆盖，同时可以利用平台的更多资源，多渠道传播品牌。

当然，由于广告业务的高效运作能为平台带来利润，各大平台之间的竞争是很激烈的。对于消费者和广告主来说，这种竞争能刺激平台提供更好的广告服务。从更长远的角度看，大平台之间的信息藩篱也会被消除，因为只有这样才能消除信息孤岛效应。

（三）个人隐私问题及解决思路

网络时代，个人的喜好、生活习惯以及人际关系等信息都会成为企业关注的对象，这使很多人感到自己的隐私被侵犯，何况人们还不知道企业将如何使用这些信息。

在数字时代，关于每个人的信息都是重要的资源，是创造财富的要素。要想改变现状，不妨把个人信息当做私有财产，它的主人可以通过市场交易获取收益，也可以知晓它们是如何在市场上流通和被使用的。这个方法的好处在于它能够解决社会生产对信息的需求，同时很大程度上消减人们对隐私问题的担忧。当然在具体实施的过程中会有很多问题，如思想的转变、市场的规范和监管等等。其中会涉及到很多文化和道德问题，但从总体来看，这一解决思路是符合数字社会发展趋势的。

参考文献：

[1]鞠宏磊等.大数据精准广告的产业重构效应研究[J].新闻与传播研究，2015（8）.

[2]成英玲、贾鲁平.Web2.0时代广告精准营销探析[J].新闻界，2008（1）.

[3]彭兰.场景：移动时代媒体的新要素[J].新闻记者，2015（3）.

[4]侯大银.网络广告的精准时代[J].互联网周刊，2009（1）.

[5]沈维梅.网络精准广告的发展及困惑[J].新闻界，2010（1）.

[6]陈晓红.建立在搜索引擎用户数据库之上的精准广告投放[J].新闻传播，2012（6）.

[7]张辉锋等.投放精准及理念转型――大数据时代互联网广告的传播逻辑重构[J].当代传播，2013（6）.

[8]刘英贵等.新媒体传播中精准广告的营销方式研究[J].当代传播，2013（4）.

[9]倪宁等.大数据时代的精准广告及其传播策略―基于场域理论视角[J].现代传播，2014（2）.

第2篇

关键词：大数据时代；科技期刊；出版；编辑

中图分类号：G232 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2016）03-0105-02

20世纪80年代初，著名未来学大师及社会思想家阿尔文・托夫勒（Alvin Toffler）便预言大数据（big data）将成为“第三次浪潮的华彩乐章”。20世纪90年代以来，随着计算机技术的迅猛发展，上至国家的重大决策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被数字化，并得到有效的储存。迈入21世纪，人类社会进入了一个大规模生产、分享和应用数据的时代――大数据时代，它强调信息技术的重点由“技术”转变为“信息”。因此，在以信息为基础的人文社会科学研究领域，大数据势必引发其组织决策和业务流程等方面的根本性变革。而为学术研究服务的科技期刊在大数据时代浪潮中，又将面对怎样的机遇和挑战呢？

一、大数据的概念与特征

大数据，又称为巨量资料或海量资料；其是由数量巨大、结构复杂、类型繁多的数据资料构成的数据集合，是以“云计算”为基础技术支持的数据处理和应用模式。大数据技术是通过集成共享数据，将分散的数据资源转变为集中的智力资源和知识服务能力。研究机构Garter定义“大数据”为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资源。简而言之，从各种类型数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

大数据的特征通常表现为以下四个方面：数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）。这就是人们通常所说的大数据的4V特征，也是大数据区别于传统数据的显著特征。

二、大数据时代下科技期刊面临的机遇

1.出版形态的多样化。大数据时代，在计算机、互联网等技术的不断发展和创新环境下，传统科技期刊的出版模式已悄然向大数据平台、多媒介及全媒体模式转型。科技期刊数据化集群建设得以实现的一个重要条件就是大数据技术的成熟与推广，随着大数据平台技术的建立，科技期刊实现了内容的自主优化、信息服务的个性化，以及出版发行模式的多元化，科技期刊将向着在线投稿及评议系统、编辑管理系统和增值服务系统一体化的方向发展。大数据期刊平台的构建将通过期刊内容推荐系统、流计算、期刊数据库和期刊信息整合与治理四大功能板块完成[1]。大多数科技期刊所采用的纸质媒介，在大数据时代背景下已不能满足读者的阅读体验，网络、无线、手持阅读器的全媒体出版要求凸显。传统纸质科技期刊传播媒介将呈多样化、全媒体的发展态势，物联网、互联网、移动智能终端等技术平台，都已成为科技期刊传播的重要媒介。科技期刊利用数字化、多媒介、全媒体的出版模式，在为读者提供平面媒体与数字媒体相结合的全新视听阅读感受的同时，也获得了更多途径和更深层次的推广效果。

2.业务流程的智能化。随着计算机技术的迅猛发展，以及云计算技术的成熟，使得任何复杂的数据都可以实现定量化分析[2]。因此，导致编辑工作流程中的信息收集、加工、传递等过程的智能化成为可能。科技期刊编辑的目标是将知识差大，且读者或该领域从业人员感兴趣的论文从众多稿件中挑选出来，体现在编辑出版过程中就是组稿策划和审稿过程[3]。而过去这一编辑流程基本依靠编辑人员的经验、价值观或学术专家提出的建议完成。而现在大数据技术将科技期刊历史出版物数据化，将全社会、全行业的科技成果数据化，并将这些数据进行整合、分析，从中获得真实、客观、准确、全面的学术信息，从而为科技期刊的选题策划、组稿及审稿提供依据。可以想象在大数据技术提供的真实、客观、准确、全面的学术信息下，那些“一稿多投”或学术不端、学术腐败的问题稿件，将无处遁形。在信息的加工过程中，大数据及云计算技术将过去编辑流程中，因编辑习惯不同或各期刊要求各异，而无统一标准的编辑规则模式转化为统一、有序的编辑规则模式。在这种编辑规则模式下，利用人工智能工具或软件，有可能实现稿件的计算机“预编辑”。从而减少编辑的重复劳动和简单劳动，提升编辑质量和编辑效率。

3.评价规则的多元化。目前，对科技期刊及论文的质量和影响力的评估，普遍采用基于文献计量学的评价体系，如影响因子和被引频次。然而，由于模拟数据时代采集的数据样本量小、种类少，导致科技期刊界对定性或定量评价的优劣争议不断[4]。大数据时代的到来解决了这一问题。通过文本分析、语义分析、专家印象评估及同行评估等方法，可以实现对科技期刊的定性评价。通过期刊影响因子动态跟踪、论文被引动态跟踪、论文浏览及下载量动态跟踪等方法，可以实现对科技期刊的动态评价。通过专家反馈信息采集、同行引用反馈信息采集、读者反馈与推荐信息采集、厂商应用效果市场反馈信息采集等方法，可以实现对科技期刊客观评价。因此，基于大数据平台的科技期刊及论文评估是定性与定量、历史与现代、静态与动态、学术价值和经济效益、主观与客观相结合的多元化、综合性科学评价机制[5]。

4.营销模式以品牌营销为主。大数据时代科技期刊的营销模式是将文化价值、创新价值、版权价值和广告价值融为一体的新型商业模式。文化价值即科技期刊的学术品牌，是科技期刊建设的最主要目标，有文化内涵、科技含量及艺术价值的品牌形象，不仅保证了科技的发展和文化的繁荣，更是吸引读者的关键，从而获得更好的经济效益和社会影响力，实现科技期刊的良性发展。创新价值即是以创新为突破口的跨媒介融合出版，利用大数据技术获取受众群体的核心信息，通过大数据分析掌握市场动向，并及时提出有创新性的营销策略，是科技期刊出版单位需要具备的专业能力。印刷时代建立的传统版权原则和制度，在大数据时代受到了根本性动摇，传统版权规则所确立的利益观、价值观，以及商业模式也被逐渐解构，特别是随着数字出版的蓬勃发展，版权资源潜在的巨大市场和价值被重新挖掘和开发。版权产业迎来了前所未有的发展机遇，版权资源成为争夺主战场，版权资源的价值亟须重塑[6]。大数据时代，出版载体已向跨行业全媒体模式转变，出版形态也更加丰富，广告形式不仅仅局限在传统期刊投放的平面广告，声音、动画、影像等多媒体形式的广告将有效地与科技期刊的主题报道内容相结合，读者在阅读杂志内容的同时，也反复接受了产品的展示与推广，加强了品牌宣传效果，真正达到广而告知的目的。

5.出版编辑理念面临的机遇。在大数据时代背景下，要求科技期刊的编辑工作从传统的文字编辑加工，转变为全媒体新出版语境下的数字编辑。数字编辑的定义是：在数字图书、数字报纸、数字期刊、网络原创文学、网络教育出版物、网络地图、数字音乐、数字视频、网络动漫、网络游戏、数字音像制品、手机出版等出版过程中，从事选题策划、组织稿件、审核把关和加工整理的专业技术人员[7]。这就要求科技期刊编辑首先从思想上树立数字编辑理念，深刻理解大数据时代，数字出版背景下编辑工作不断追求创新和数字技术应用的要求。科技期刊数字出版编辑在推广重要学术成果、传播科技文化知识、促进科技期刊发展进程中，不仅是实现期刊全媒体化的先行军，更是数字出版技术创新的开拓者。数字出版编辑应顺应数字出版的潮流，更新数字化出版的编辑理念，主动参与文化、科技成果的数据化，并积极实现数字信息的加工与传播。在读者服务方面，编辑也利用大数据技术提供的精准信息，实现对目标消费群体的个体化信息推送，提供更为精准服务。数字出版编辑要不断适应数字理念的创新，以适应大数据时代不断深化的移动互联网终端输入内容智能化的趋势[8]。

三、大数据时代下科技期刊面临的挑战

1.信息透明化导致期刊生存环境竞争激烈。通过大数据技术，所有科技期刊都将在一个更为透明的环境中生存。所有科技期刊的评价指标，都将作为公共信息，而被公之于众。例如，中国科学技术信息研究所每年都会将中国科技论文统计源收录期刊的主要计量指标，如核心总被引频次、核心影响因子、核心即年指标等，以引证报告的形式，提供给大众。在这些细化和量化的数据信息面前，科技期刊的优劣势一目了然。这必将造成优秀期刊的良性发展和劣质期刊的自我淘汰。这种数据公开机制，有可能导致某些优质期刊或优势学科领域的期刊获得更多的读者和作者资源，而对于新创办的期刊和某些弱势学科领域的期刊将进入一个更为不利的生存态势之中。

2.对科技期刊编辑人才队伍提出了新的要求。随着大数据理念深入人心，大数据技术的日臻成熟，数字化出版必将成为科技期刊的主要出版形式[9]。因此，数字化编辑也将成为科技期刊编辑工作者的新要求。编辑工作者不仅应具备组稿策划、文字编辑加工能力外，还应具备内容扩展、内容研究、内容创作等能力，以适应科技期刊在大数据时代下的数字化发展。

3.传统的盈利模式不再满足期刊的发展需求。在科技期刊数字化进程中，科技期刊文章无偿向全社会提供阅读已成为必然趋势。因此，依靠纸质发行、有偿下载阅读的传统盈利模式，已不能满足期刊的发展要求。然而，在将来期刊出版社或编辑部是否能成为数据运营的主体，也是一个悬而未决的问题。数据库运营商有可能通过与科技期刊共同建立和运行数字化出版平台，或开发数字化产品，来分享杂志的发行和广告收入。

由此可见，在大数据时代背景下，科技期刊将面临前所未有的机遇和挑战。作为科技期刊的从业者，我们要抓住这些机遇，迎接挑战，完成科技期刊的完美转型，尽早实现真正意义上的数字化期刊集群化。

参考文献：

[1] 丁田.大数据时代科技期刊的未来形态[J].中国科技期刊研究，2014（2）.

[2] 贾晓青，王萍，陈清莲.大数据时代科技期刊编辑思维拓展[J].出版科学，2014（6）.

[3] 张小强，张苹，吕赛英.从信息传播角度看科技期刊编辑出版过程及其优化[J].编辑学报，2007（3）.

[4] 朱剑.量化指标：学术期刊不能承受之轻――评《全国报纸期刊出版质量综合评估指标体系（试行）》[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2013（1）.

[5] 柴英，马婧.大数据时代学术期刊功能的变革[J].编辑之友，2014（6）.

[6] 张勤.试论大数据时代版权资源的价值重塑[J].中国出版， 2015（11）.

[7] 李超.数字出版人才培养：职称评定的作用[EB/OL].中国数字出版信息网，2013-05-23.

第3篇

【关键词】大数据 商业银行 互联网金融 云计算

一、商业银行大数据应用研究综述

目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。

二、大数据应用给商业银行带来的机遇

大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。

第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点，ATM，POS等固定设备扩展到手机，IPAD等移动终端设备，再扩展到微博，微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付，电子支付到第三方支付，再到移动支付。第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩，评估业务风险，配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。第三，大数据应用将提升客户服务水平。大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。

三、大数据在商业银行的应用实践

（一）渠道拓展

大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。

（二）个性化服务

个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。

（三）精准营销

通过客户行为分析并预测需求实现精准营销是典型的大数据应用。精准营销包括目标客户的精准定位，传播途径的选择，营销活动执行趋势分析和异常监控，营销活动的传播效果和市场效果评估，商业银行应用大数据分析用户影响力。用户聚集区域和日常活动轨迹，用户基础银行业务使用的规律，用户关注点来实现客户营销。

（四）小微企业信贷

商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。

四、商业银行应对大数据策略

大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。

（一）数据

商业银行需要提升互联网数据获取，管理和整合能力，不仅要完成银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据的整合。商业银行不断地从广泛来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将分析结果应用于业务决策与支持。

（二）技术

商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。

（三）思维

大数据时代商业银行必须具有数据思维。大数据时代重要特征就是社会数字化，一切社会现象解释、监控、预测与规划都离不开对数据足迹的收集，整理和分析。因此商业银行需要具有数据思维，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，放弃对随机样本关注，而关注全数据，数据分析结果不是精确性，而是混杂性。

参考文献：

[1]赵国栋.大数据时代的三大发展趋势及投资方式[R].国金证券研究报告，2012.