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 2023-04-15 11:04

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大数据和营销策略之间的结合，以获得有价值的业务洞察力，从而取得更好的生产成功

我们的目标是发现一个由大数据分析（BDA）提供的解决方案，以解决生产成功不足的问题。因此，本文介绍了大数据分析与经典营销分析（CMA）之间的区别。它还建议进行理论研究，以提供更好的营销策略来促进生产。该理论研究结合了大数据分析与经典分析，以获得更有价值的见解，以提高生产成功率，通过彻底检查这些分析（BDA和CMA）并选择这种组合的高度复杂性和定制性，实时做出业务决策。此外，它还证明了预测的知识，这测试了营销行为对生产发展的影响。此外，它通过识别客户的需求和兴趣，并获得早期决策，阐明了营销行为和营销动荡对生产改进的共同影响。

1. 引言

经过几项研究，我们发现营销仍然受到大量并发症的困扰，包括新产品实习生缺乏成功。 经典手段达不到解决这些问题的水平，因为它们无法跟上步伐。 今天，大数据分析被用于不同的领域，因为数据的数量太大，无法被人类的大脑彻底理解，'大数据是一个术语，描述了大量高速，复杂和可变的数据，这些数据需要先进的技术和工艺来实现信息的捕获，存储，分发，管理和分析。因此，大数据分析被认为是帮助营销决策者获得更好的见解以提高生产成功率的理想方法。

本文介绍了大数据和经典分析之间的区别，随后有一节介绍了理论研究，以确定合适的生产策略。这项研究为我们提供了两种分析之间的组合类型，这是从大数据的使用中得出的，并非常注重更高程度的'先锋战略'。通过预测的知识来了解客户的需求，预测更好的决策，以提高生产水平，然后我们观察营销行为和营销湍流的共同影响，以确定客户的需求并得到早期决策，这对生产发展有影响。

最后，我们将讨论这项理论研究，该研究通过收集数据，结合分析（BDA和CMA）并实时做出更好的决策，使我们获得有用的成功生产策略。

2. 经典分析和BDA

经典数据分析非常有限和缩小，以解决当今营销面临的多功能问题。因此，与非结构化和复杂的大数据不同，经典的营销分析无法解决营销复杂性，以获得更好的洞察力来获得生产成功。

它还描述了如此大的数据集[2]。它也被用来描述大量的数字数据。

大数据分析和商业智能都用于促进营销决策。为了获得更有价值的见解，可以实时获取信息和准确的分析。

如今，信息技术和营销之间的结合在改善生产发展方面做出了重大贡献[3]。因此，经典的营销分析促进了营销的功能，以获得更有价值的见解。同时，大数据可以参与了解客户需求的过程，以增强营销决策，通过信息传播的数量，快速性和风险发生前的预测来获得高质量的产品。

图 1.BDA和CMA对生产成功的影响。

3. 理论研究

就经典分析而言，Business Analytics估计风险并预测产品成功。由于实时数据，经典营销分析可以促进业务决策以开发生产[4]。虽然经典营销分析专注于改善生产成功的因素（客户行为和 产品演变），但大数据分析的使用需要跟踪大量信息并实时分析大数据[6]。

图 2.大数据和营销分析之间的结合。

尽管如此，市场的生产发展仍然很复杂，需要大量的数据来识别客户的要求和即将到来的营销[7]。因此，大数据分析有可能为成功生产做出业务决策。此外，实时制定营销策略需要收集分析（CMA和BDA）的知识，以确定合适的生产策略，除了竞争对手的能力之外，还可以识别其客户的反应/情绪。

此外，预测知识表明，公司追求积累和预测客户的需求，而复杂性则支配着这个过程[8]。预测知识 （KP） 取决于数据、能力和公司绩效。数据产生能力，而能力影响企业绩效[9]。生产成功被视为公司绩效的能力和维度。因此，很难区分能力和性能，也很难辨别它们之间的差异。公司的能力受到营销行为的影响。因此，预测知识与生产成功之间有很大的关系。

研究表明，营销动荡也会影响生产的成功。由于市场动荡的创新更快，更有效，因此可以合理地预期一些营销动荡对生产成功的影响。市场动荡与生产成功关系有显著支持[10]。此外，营销行为可以针对每个客户的需求和兴趣，并帮助我们获得业务决策，因此营销行为也直接影响生产发展。

传统营销分析与大数据分析的结合

研究表明，存在着一种在领域之间融合的知识融合。这些知识结合了大数据分析与经典营销分析，可实时获取有价值的信息，从而促进营销决策过程。除了了解消费者生命周期外，它还可能有助于引用理想的客户反应策略[8]。这些知识使我们能够深刻理解大数据分析，经典营销分析和生产成功之间的关系。这种合并的目的是使公司能够预测生产成功，并基于各自的营销经验[5]。

图 3.分析（BDA 和 CMA）之间的组合

大数据能够洞察客户的社交行为[11]，这与经典分析问卷相反。因此，这种组合使用比较策略来分析行为数据，并且由于它具有丰富的行为信息，因此由大量大数据源构建。该组合使用分析 来预测不同的行为，还为客户请求的多个客户预测提供了快速分类方法。

研究表明，有一种分类法将大数据分析与经典营销分析相结合，具有一定程度的复杂性和预测知识，可以分为四种策略。这种分类法有助于公司选择适合他们的策略。

表 1.知识融合分类的类型。

低规模BDA

高规模BDA

小规模CMA

旁观者

探险者

大规模 CMA

完美主义者

先锋

完美主义者和探索者策略依赖于大数据分析或经典营销分析[5]。因此，选择这些策略之一的公司可以获得平均程度的知识组合，这可能导致平均程度的生产成功。当公司使用旁观者策略时，他们依靠启发式判断来做出新产品的营销决策[5]。对于依赖这种策略的公司来说，他们在知识组合和生产成功方面都获得低度。然而，在先锋战略中，公司在每一种知识组合和生产成功方面都达到了最高程度，因为先锋战略在IT专业知识，营销分析和有关客户需求的信息之间收集[3]。先锋是最重要的策略之一，它拥有实时决策的能力，并有助于了解消费者对生产成功的需求/看法。

在营销方面，发展先锋定位有几个优势。它正在成为市场先驱短期垄断者[12]。这有助于创建营销领域的标准，消费者通过该标准来衡量未来的竞争对手[13]。为了确定先驱公司，研究人员提出了先驱者的优势，例如生产新产品，使用新工艺，开发和营销该产品[14]。

在本研究中，我们专注于高度的大数据分析经典和营销分析，这有助于定制知识，为客户创造特殊价值[5]，并实现预测知识。这促使我们选择先锋策略（PS），因为该策略依赖于定制知识。

公司越来越多地应用BDA（例如：使用客户的分析）。他们可以获得自动化和定制的知识[5]。与假设的知识不同，这是从经典营销分析中获得的。因此，成功的公司必须执行定制的计划来预测客户的需求。这项研究非常重视复杂性作为重要影响。复杂性可以从根本上改变行为[15]。下表显示了每种策略的复杂性：

表 2.分类策略的复杂性。

复杂性

高（定制低（假设知识）知识）

先锋 完美主义 旁观者

上表表明，公司获取和分析信息的复杂性和速度也必须增加。已经澄清的是，大数据分析与经典营销分析之间的结合需要复杂性的应用和预测的知识。

3.2. 预测和营销行为的知识：

预测可以在任何时刻在各个领域进行。预测的知识在理论上用于测试营销行为对生产成功的影响[16]。预测的数据和知识是营销行为和企业绩效的主要原因[17]。预测知识中最重要的维度是有效性。公司的绩效具有多方面的概念，包括有效性，效率和适应性等维度。

因此，知识预测和营销行为之间存在关联。预测知识将生产成功视为一种能力，将营销行为视为实现能力的资源。一 项研究表明，根据预测知识，资源对能力有影响。这意味着营销行为也会影响生产的成功。我们在下图中演示了预测知识和营销行为（MB）对生产成功（PS）之间的关系。

图 4.预测和营销行为知识对生产成功（PS）的影响

营销行为与营销动荡对生产成功的共同影响

收集信息后，行为定位使用分析来创建客户档案。通过分析客户反应，营销行为可以针对每个客户的需求和兴趣。通过正确使用BDA，行为定位可以成为通过正确的产品和服务吸引正确客户的非常有效的方式，因此，数据分析也将帮助我们追求行为营销轨道。

营销行为对业务决策有重大影响。此外，有了大数据，我们可以实时实现它，因此我们采取行动的早期决策具有优势。一些研究表明营销行为的优势;他们的统计表明，接受率不同，早期决定和非早期决定。

表 3.决策统计：接受率与非早期决策之间的差异率。

接受

否认

早期决策

70%

30%

非早期决策

55%

45%

因此，这一统计数据证实了我们，营销行为在决策以及客户反应中非常重要，以改善生产，并直接影响生产发展。

研究表明，营销动荡影响了生产开发和生产成功[18]。此外，同时应对市场动荡和创造力的公司获得了更好的表现[19]。同样，为了找出生产绩效的更多预测因素，建议调查市场动荡。

图 5.营销行为影响生产成功

检查市场动荡的原因有助于更好地了解生产发展[20]。为了预测企业表现，市场动荡代表了内部资源和外部市场因素的理想组合。因此，我们预测市场动荡将增强市场能力，鼓励新产品开发。

图 6.营销动荡影响生产成功。

市场动荡与生产成功关系有显著支持[10]。MB和MT的结合涉及获得竞争对手的愿望，了解营销环境和消费者的胃口。这将对生产开发产生积极影响，因此将MB和MT相结合的必要性对于实现生产开发是有价值的。

图 7.营销行为与市场动荡的关系

因此，营销行为（MB）和市场动荡（MT）都对生产成功（PS）产生直接和积极的影响。

4. 结论

尽管经典分析会影响生产，但它确实会悠闲地取得生产成功。它需要大数据来解决这种现象。

为了使我们的研究继续下去，在本文中，我们讨论了大数据分析的重要性和影响，通过实时做出更好的决策来实现我们的目标，以获得生产成功。

我们提出了一项理论研究，包括大数据分析与经典营销分析之间的组合，以了解客户对生产成功的需求，同时，通过数据和复杂性的速度信息交易获得生产成功。我们已经证明，公司必须通过专注于先锋战略，从使用分析（BDA和CMA）中获利，因为它具有高度的定制性和复杂性，以便实时获得我们的目标。

此外，大数据的使用使我们能够预测更好的决策，因此我们从理论上认为，在使用大数据的同时，预测和营销行为的知识都有助于我们预测业务决策，以促进生产成功。

谈到营销环境，我们已经展示了营销行为和营销动荡的联合对早期决策和生产发展的积极影响。

引用

  1. TechAmerica基金会联邦大数据委员会，2012年
  2. TechAmerica基金会，揭开大数据的神秘面纱：政府业务转型的实用指南。2012 http://www.techamerica.org/Docs/fileManager.cfm?f=techamerica-大数据报告-最终.pdf VanBoskirk，TechAmerica基金会的联邦大数据委员会。
  3. Frank Germannb，Gary，Arvind Rangaswamy，部署营销分析的性能影响 - 实习生。营销研究杂志 30， 美国 114–128， 2013， 期刊， www.elsevier.com/locate/ijresmar.
  4. auml;rvinen，Karjaluoto，H，使用Web分析进行数字营销绩效测量，2015年工业营销管理， http://dx.doi.org/10.1016/j.indmarman.2015.04.009
  5. Xu，Z，al，大数据分析与传统营销分析对新产品成功的影响：Aknowledge融合视角，Journal of Business Research，http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.10.017。2015.
  6. Sathi，使用大数据吸引客户：营销分析如何改变业务。纽约：帕尔格雷夫·麦克米伦。斯里尼瓦桑， 2014
  7. Forrester，用大数据拓展您的数字视野，http://www.asterdata.com/newsletter-images/30-04-2012/resources/Forrester_Expand_Your_Di

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