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汽车营销方面有关论文范例,与大数据时代的汽车营销模式变革相关论文参考文献格式
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【摘 要】大数据开启了一个令人激动的全新时代.伴随互联网的发展,人类社会进入了数据爆发性增长的时代,结构性和非结构性数据大量涌现,这些数据本身蕴藏了巨大的价值.新型的数据库技术和数据挖掘技术快速发展,大量化、多样化的数据开始展现出无以伦比的商业价值,彻底颠覆了我们长久以来形成的固化的思维方式.如何让大数据发出自己声音,指导汽车营销实践,构建企业核心竞争力,已经成为众多汽车企业面临的重要课题.
【关 键 词】大数据汽车营销模式变革
一、大数据的定义与特征
“大数据”一词是从英语“Bigdata”一词直译而来.大数据并非一个确切的概念,指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据.最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡.2011年,麦肯锡在题为《海量数据,创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来.
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麦肯锡全球研究所认为,我们并不需要给“什么是大数据”一个具体的尺寸,因为随着技术的进步,这个尺寸本身就在不断增大,而且对于各个不同的领域,“大”
汽车营销方面有关论文范例
IBM公司把大数据概括成三个V,即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）,这些构成了大数据的基本特征.也有机构和专家把大数据的3V特征进一步扩展为4V特征,即新增了价值（Value）.根据IDC（InternationalDocumentationCentre,国际文献资料中心）编制的年度数字宇宙研究报告《从混沌中提取价值》中的描述：过去五年的研究发现,全球数据量大约每2年翻一番,2010年起全球数据量跨入ZB时代；未来全球数据增速将会维持,预计到2020年,全球数据量将会达到令人恐怖的35ZB,被称为“大数据摩尔定律”.不仅如此,所谓“大数据”不仅仅体现在数量及其增速上,它同时指征数据的类型开始日益复杂,它还牵涉到数据类型的改变.原来的数据都可以用二维表结构存储在数据库中,如常用的EXCEL软件所处理的数据,称之为结构化数据,而现如今的数据成爆炸式增长,并不仅限于以前数字、符号的结构化数据,还有大部分是文档、照片、视频等非结构化数据,现在非结构化数据占有比例已经达到互联网整个数据量的75%以上,而用于产生智慧的大数据,往往是这些非结构化数据,在这一点上,传统的关系型数据库已无法应对,迫切需要新的数据组织方式和数据处理技术.与此同时,快速变化的商业环境也客观上要求组织和个人能基于海量的各种类型的数据快速分析、快速决策,保证数据分析的时效.从某种意义上来说,人类已经到了离不开数据的境地,在大数据环境下的三种最主要特性的影响下,人类在信息吸收、筛选和处理能力的进化下,对信息获取和利用的需求反而面临着更大挑战.
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二、大数据与汽车营销
菲利普.科特勒在《MarketingManagement》一书中将营销定义为：个人和集体通过创造,提供出售,并同别人自由交换产品和价值,以获得其所需所欲之物的一种社会过程.从管理的角度定义,营销通常被描述为“推销产品的艺术”.从营销定义看,营销研究属于一种社会科学研究,是一种“准科学”研究.然而,随着大数据时代的发展,数据分析技术、数据挖掘技术日新月异,社会科学研究走向量化研究,“准科学”正在不断向“科学”演变.2007年,雅虎的首席科学家沃茨博士在《自然》上发表了一篇题为《21世纪的科学》的文章,认为得益于计算机技术和海量数据库的发展,个人在真实世界的活动得到了前所未有的记录,这种记录为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据.由于能够测得更准、计算得更加精确,他认为社会科学将脱下“准科学”的外衣,真正走进科学的殿堂.对于汽车营销来说,也是如此.一直以来,汽车营销的基石在于运用了自然科学中的数据收集手段,严谨地记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹,同时又采纳了社会心理学的方法,透过现象去解释人的内心世界.这种主客观的结合让汽车营销能够无限接近真实的推测市场需求的方向,让生产者与消费者能够达到和谐交换.因此,数据的丰富性与准确性是汽车营销成功与否的前提与保障.大数据时代大量的、丰富的数据将深刻影响汽车营销实践,合理有效的利用这些数据,有助于实现精准营销.
三、传统汽车营销体系面临的挑战
随着信息技术的发展,传统的数据运营在汽车行业得到广泛运用,汽车行业作为从生产制造、销售再到售后服务的一体化服务企业,在各个环节都有相应的信息系统去解决信息的收集、分析和处理等问题.在生产环节,这种信息处理是指以ERP去进行供应商管理、生产过程管理以及质量控制等内容.在销售环节,经销商和4S店都有相应的DMS系统去处理纷繁复杂的客户信息和销售数据.针对汽车企业的售后服务方面,可通过CRM系统进行数据的处理工作.这些数据是以业务为中心的.
车企及其相关企业所掌握的数据量是惊人的,然而,车企和汽车4S店是独立的法人,有着不同的经营目标和经营策略,这就造成了数据之间的相互孤立.“碎片化”的数据造成汽车企业难以追踪一个产品整个的生命周期,也不能跟踪到自己最终的用户,数据的新鲜度也不能得到保证.另一方面,汽车产业属于技术密集、资本密集型产业,进入门槛高,产业成熟度高,因此,较难受到新观念影响,其数据运营模式在互联网时代变革一直相对迟滞,对互联网时代消费需求的多样性、个性化无法做出有效响应.然而,随着特斯拉这样互联网车企的成功,传统车企面临着巨大的挑战,如果继续踌躇不前势必被时代所淘汰.汽车企业传统的营销模式是建立在抽样数据调查基础上的,在统计学意义上是正确的.然而,由于时间、人力、物力各方面的限制,抽样统计的样本数量、随机性、代表性都很难得到保证,其统计结果的准确性、时效性常常有不可容忍的偏差.这些偏差造成了传统营销模式存在多种弊端.比如,对汽车产品的定义,包括产品定位、用户定位等等,通常是由汽车企业的高层决定.高层做决定的依据通常是竞品分析和调研公司组织专家和消费者问卷调查结论.这其中主观因素和人为因素对结果影响很大,往往很难贴近真正的消费者,导致出现大量的失败车型.另外,汽车产品是一种极特殊商品,消费者购买它之后需要一系列
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