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序论:好文章的创作是一个不断探索和完善的过程,我们为您推荐十篇大数据营销论文范例,希望它们能助您一臂之力,提升您的阅读品质,带来更深刻的阅读感受。
2.针对消费者个性需要推出产品个性化贯穿于整个信息化过程中,大数据能够将数据推向一个个性化方向,“这种个性化是基于系统通过分析读者阅读行为、喜好,从而获得对用户需求的感知。每个读者获得专属于自己的书,就是这种个性化服务的一种典型体现。在技术意义上,这种模式是能够成为现实的。”针对消费者的个性化需求推出产品,消费者肯定会购买,当消费者对满足个性化的产品满意时,数字出版的内容也能实现其价值,整个企业能获得一定的进步。消费者接触各种营销推广信息时,消费者的情感态度、认知行为会发生一定的变化,对于这种变化,传统的小规模范围内的问卷调查无法获得准确的信息,根本做不到监测全部,大数据背景下的网络平台将发挥出巨大的作用。淘宝每天会遇到几亿用户,每个用户具有不同的爱好与特征,淘宝将消费者的信息搜集起来,进行大数据分析,根据消费者的个人需要再去投放最合适的个性化产品广告,从而达到淘宝销售传播的效果最大化。建设个性化的数字出版平台能够把消费者和出版的企业联系起来,这点在当今大数据时代具有很重要的意义:数字出版的个性化平台要和各种终端(手机、IPad)、社交媒体(微信、微博、论坛)进行无缝连接,促使消费者得到快捷的阅读和便利的分享体验。数字出版内容的个性化定制购买与在线支付紧密联系在一起,这样,消费者就能轻而易举地购买产品。个性化数字平台和数据分析商进行链接,实现消费者的体验需求。例如,对于收费电子书,可以提供部分章节让读者进行阅读,这些电子书能够在被阅读时随时评论和分享。当读者在阅读时,平台能够及时收集到数据,关注到读者的静态与动态,读者的年龄、性别、收入、学历、地点、工作、读完免费部分会不会购买后继章节、读者一般在一页上停留的时间长短等信息全部被搜集起来,通过综合信息来分析和判断用户的经验。对于具有语音交互功能的数字出版App,数字出版商可以联合智能手机、IPad等阅读端的触摸屏、麦克风来监测用户的使用时间和场景,利用监测数据来评定这个App的质量。
3.优化研发生产整体平台在现代数字出版企业管理过程中,数字出版产品自开始研发阶段,就由RDM(ResearchDevelop-mentManagement研发管理系统)进行管理,生产过程一般由ERP(EnterpriseResourcePlanning企业资源计划系统)和数字化制作工具管理,供应链由SCM(Supplychainmanagement供应链管理)进行管理。如果使用系统对整个产品研发生产整体流程进行分析,就类似于将整个研发生产的整体流程进行扩大分析,并抽取精华进行观察,这对优化整体流程,提高产品的质量与生产效率具有很大的意义。产品研发过程中,可以实时利用大数据一起来建设协同编纂平台,在这个平台当中,作者、生产商、编辑、校对、平台商等相关工作人员可以一起进行协同编纂,并进行协同,形成新的BPP(BusinessProcessPlatform企业业务流程平台)。在这个协同编纂平台中,作者、生产商、编辑、校对、平台商等相关工作人员在工作过程中产生大量的非结构化数据。利用大数据对这些非结构化数据进行分析,往往能发现文本中的常见错误、制作中的瓶颈、工作人员能力的欠缺等,相关工作人员从而可以在后继的工作过程中拾遗补缺,调整工作方法,采取措施进行应对。当今诸多消费者不愿付费阅读的问题也可能会被较好地解决。鉴于协同编纂的兴起,数字出版企业就能根据目标消费者阅读需求来开发数字产品,注意产品的设计者、生产商、编辑、校对、平台商等每个环节工作人员与消费者之间的互动情感,对消费者的反馈信息进行开发,反思协同编纂中哪些工作环节导致消费者付费意愿不高,促使开发消费者付费心理的问题在根本上得到重视,这样,消费者就会拥有付费的意愿。
4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质,企业管理”,同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升,必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势,三者之间保持相对独立,媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体,充当着党和政府的喉舌,比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下,应该尽可能和政府保持沟通,获得一个议题的全部数据,分析相关性,并最后释放到产品生产,这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度:国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度,国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代,国有数字出版单位的力量想壮大,数据权限的获取和释放程度是很重要的方面,国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时,也就为其他商业媒体做出了表率,提示了一定的经营路径。
二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战
1.部以XML格式输出———该问题成为当前大数据技术中的重要难题。依托大数据,从庞大的非结构化数据中来揭示新的意义和关系,并实现精准生产和精准营销是当下数字出版面临大数据而努力的方向。只有完善的XML格式输出技术,未来的数字出版才能做到聚类分析、聚类融合、网络分析、数据集成、可视化分析等。
2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势,但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点:数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营,整体搜集难度显得较大;数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能;数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商,因此,他们无法及时获取数据;当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹,因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商,也无法记录数据。
2建系统:整合现有信息系统,建设智能服务营销系统
管理模式的高效运转,需要IT系统的承载和固化。基于大数据和客户事件的全触点实时营销,其IT支撑能力主要包括两部分:大数据处理、挖掘、分析能力;营销管控、执行、送达的信息化支撑能力。(1)积极引入新技术,打好大数据基础借鉴互联网架构,践行去IOE理念,引入成熟开源框架,基于x86平台构建分布式计算与存储平台,采用Hadoop、Flume、Spark与Storm计算框架、爬虫、MPP等技术,实现大数据的云架构,整体性能提升5~6倍,为大数据处理和分析服务奠定基础支撑能力。(2)整合分散的IT资源,形成整体支撑能力一方面,聚合企业内、外部海量数据资源,形成大数据能力基础。在已有业务受理、客户资料、业务使用、账单、终端等数据(即B域数据)基础上,整合分散在不同部门的通信信令、上网行为、网元数据(即O域数据),以及公司运营决策的财务、人力、采购等数据(即M域数据)。M、B、O域数据统一汇总后,企业全部运营信息齐备,有利于形成对客户进行营销的全视图、全视角洞察。另一方面,打通前、后台数据与应用能力,统一收敛营销功能。新建设的智能服务营销系统,跨接前台CRM系统和经分大数据系统,打通了经分系统和前台CRM系统,使得营销整体上既有智能数据支持,也有精确的营销接触管控。(3)智能、实时、主动、协同的智能服务营销系统在具备大数据等技术能力的基础上,整合分散的IT资源,将大数据挖掘、客户接触管控、营销交互等能力进行整合,统一承载、管理营销任务,形成智能处理、统一管控、多系统联动的智能服务营销系统。其功能结构、各系统能力整合关系如图1所示。该系统可以实现营销智能推荐、智能管控,实现智能流控、智能调度,具备实时捕捉、实时营销能力。可以实时捕获商机,实现通信使用、服务过程与营销过程的实时结合;可以利用大数据挖掘模型和客户标签,主动挖掘客户需求,当最佳营销时机触发时,主动向客户或窗口人员推送营销内容;还可以针对各营销渠道进行交叉营销、协同营销,支持营销全流程的策划、审批、执行、效果分析等闭环管理。
3重运营:充分挖掘客户资源,开展多种形式的全触点实时营销服务
营销管理的提升首先从提升营销运营能力着手。实现精细化运营,需要从客户特征的全面洞察、客户事件和行为的全面快速捕获、营销内容的实时触发推送等方面开展建设。(1)对客户进行360度特征分析一方面,利用客户全息数据进行数据分析以获得客户标签。客户标签可以用来直观描述客户的基本特征及其偏好,是对客户进行细分、精细化分析的基础。利用大数据技术得到客户全视图的基本轮廓,从客户属性、特征等方面勾勒出客户轮廓,建立客户特征库。表2是从大数据中经过数据挖掘、分析获得的客户标签简单示例。另一方面,尽可能精细化地描述360度客户画像。为适应各种营销活动的精细化要求,避免营销需求开展时因客户标签不足而无法精细化画像,大数据平台围绕客户特征,提前挖掘出尽可能全息的客户画像。目前某运营商的客户标签,已经包括客户自然属性、价值属性、消费属性、产品选择属性、业务使用属性、社会交往圈属性、各种行为偏好属性、终端属性等80多个大类1200多个。(2)客户事件立体化全覆盖客户事件是通信运营商的客户在通信业务使用、业务与服务办理、属性状态变化等时刻发生的操作、动作或特征变化等行为。客户事件可以根据营销需要不断开发定义。部分客户事件可参考表3的典型举例。目前某运营商已开发出112种客户事件,基本形成了对客户各种交互事件的立体、全方位覆盖。凡是客户与运营商发生互动的时刻(如扣费、通话、网厅办理业务等),这些互动事件均可被系统根据定义自动捕获并用于营销。(3)构建客户全触点实时营销能力触点就是一次与客户发生关联、互动的接触机会。这种接触不仅是面对面的接触,也包括通过通信网络、IT服务系统等发生的接触。表4是目前通信运营商与客户之间可能的触点分类列表。上述触点基本涵盖了通信运营商与客户所有可能的接触方式,如在这些接触中推送营销,客户接受率将远远高于传统营销媒体和渠道,具有以下显著特点:1)所有触点具备营销推送能力:在所有触点上可以根据营销策略,组合、选取合适的触点,向客户推送与触点匹配的营销内容。2)营销触点可自由组合:同一营销案,可以组合选择多种触点,当客户与任一触点接触时,在该触点优先推送营销内容,其他触点不再推送,避免重复打扰客户。3)不同触点可有不同的接触、推送策略:根据每一类触点及其发生场景的特点制定适合的营销策略,使客户在任何触点中都有机会接受营销推送。4)统一管控触点:统一管控所有触点列表和定义,所有触点对应的营销内容都统一由同一个信息化平台推送;所有触点的接触信息统一存放,营销结果统一存储,不同接触渠道的协同机制统一调度。
4强机制:调整绩效考评机制,为营销服务转型提供机制保障
为更好地推进新型全触点实时营销管理的实施,运营商要从内部员工的营销薪酬激励、外部合作伙伴的营销酬金分配导向等方面,提升管理水平,实现从服务型向服务营销综合型生产模式的转变。(1)优化内部考核激励机制,推动企业管理转型首先,建立全员营销的企业文化。推行全触点实施营销管理理念,使全体一线员工由服务型转向营销服务综合型生产模式,大力提倡、实践“营销机会无处不在”的服务文化,实现由“要我营销”到“我要营销”的根本转变。其次,建立体验式营销模式。不再单纯考虑企业自身利益和KPI要求,而是更多地考虑客户的感受、体验,改变对客户粗暴的“短信广告轰炸”,使客户在服务过程不知不觉地接受营销推荐。第三,强化量化薪酬考核机制,考核内容向营销倾斜。一线全员量化薪酬后,量化薪酬中营销价值份额加强,营销与薪酬息息相关,使一线人员不再满足于仅仅给客户提供业务办理和服务。最后,建立以营销能力为导向的激励机制。在物质方面,按照营销效果的价值计算薪酬,切实体现正向激励,多劳多得;在精神方面,定期嘉奖通告,树立服务体验营销典范。此外,把营销活动与员工的职业生涯相关联,注意培养有较强服务营销能力的员工队伍。(2)优化外部合作伙伴质量,促进营销服务转型进入存量经营时代后,精细化运营要求合作伙伴加强对客户的服务、营销等工作,要从简单、粗放的入网受理转变到全面开展营销、客户服务、客户维系等工作。同时,合作伙伴要实现优胜劣汰,增强营销服务能力。在营销服务转型过程中,部分合作伙伴不能适应转型要求,难以按照转型战略完成设备投入、员工素质提升,无法获取足够的代办酬金,逐渐自然淘汰出运营商的合作名单。
二、大数据概述
所谓大数据,往往是指这样的现象,在一个公司日常运营中积累的各种用户行为数据“而这些数据增长速度非常快,以至于很难继续使用当前的数据库管理工具来处理分析,因为大数据下的数据采集,存储,分析,处理,共享等难度极大,这些数据量大到要以P(1000个T),E(一百万个T)或Z(10亿个T)来衡量,所以称之为大数据。大数据主要包括四个特征:第一,数据规模庞大:从TB跃升至PB甚至是EB第二,数据类型多:越来越多的非结构化数据,例如,音频、视频、地理位置等类型的数据,类型如此之多往往就要求我们要有更好的处理数据的能力。第三,较高的数据价值:大量数据往往会给企业带来巨大的商业价值,企业也只有对数据进行更好更深入的挖掘才会从中获得更大的价值。第四,数据处理的速度快:这一特点就要求电商企业有较高的数据处理系统。通过大数据技术来收集和整理消费者的各种各样的行为数据,之后对消费者的下一步行为或消费者对某种产品的喜好程度进行预测,利用这些信息对产品进行定位,进而有针对性地做产品宣传,来吸引消费者。这就是电商企业的大数据营销。
三、大数据下的电子商务营销管理
营销管理结合了科学与艺术。首先,对目标市场进行选择,然后通过创造顾客价值来获得顾客和提升顾客。而其中科学的部分主要指的就是数据,包括数据的采集、整理与分析等。当下,各电子商务企业尤为重视数据营销。为了能使大数据更好地为企业带来利润,企业也要针对自身对其进行更合理的管理,使大数据可以从整体上提升电子商务企业的运营效率和核心竞争力。对此,电商企业可以如下管理大数据:
(一)完善企业自身运行机制,促进建设过程中各环节正规有序的进行。同时要求企业使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备,
(二)形成一个规范的建设标准,为实现各级信息资源互通共享奠定基础。更好的进行碎片化数据的整合。
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引言:
由于社交网络、云存储在各领域的应用,以数量多,种类全,时效性强的非结构化数据屡屡出现在人们的视野中,逐渐让人们认识到数据的重要性,市场变化及时调整,内容缺乏先进性。如教材中关于营销理论的部分,仅仅是对以往营销理论的复述,未能添加新时期我国市场上新兴的绿色营销、网络营销等相关理论知识。新时期下,社会对市场营销人才提出了更高的要求,人才要充分了解新时期的市场新变化、新特点,并在工作中实现市场营销理论的灵活运用,才能适应时展需求。而教学内容先进性的缺乏,不仅大大降低了教学质量,也影响了学生日后工作中市场营销知识的应用效果。
一、大数据时代概念
“数据”是指加载或记录信息按一定的规则排列组合的物理符号,可以是数字、文字、图像,也可以是计算机的代码。接受信息的数据接收,只有通过对数据的解释来获取背景信息,“大数据”是指数据量巨大,无法通过大多数的检测工具,在适当的领域内收集、统计、运算和统计作为公司决策的依据。“大数据”使用传统的数据库软件工具在一定时间内收集、存储、管理和分析数据的收集。
“大数据”本身不是一种新技术,不是一种新产品,而是一种现象出现的时代。IBM在美国,大数据3V特征,即物种(品种),快(速度)、容量(体积)。国际咨询机构IDC的数据,满足“4V”:品种(品种)、速度(流量)、体积(容量)、价值(价值)指数数据称为大数据。这些特性使得大数据与传统的数据概念不同。不同的数据概念和“海量数据”。它不仅用来描述大量的数据,进一步指出,数据的复杂形式,数据的快速时间特性和数据分析和处理的特殊处理,最后我们得到了信息价值。
二、大数据背景下市场营销学教学面临的挑战
1.、企业的战略规划将减少
对于市场营销来说,企业要制定长期的、具有战略性的规划方案,这将是一个社会管理过程。在大数据时代背景下,企业做三五年的规划方案完全是没有任何意义的,我们都知道,如今的阿里巴巴很强势,但是未来几年会怎样谁都不敢保证,很有可能会被微信所替代。企业在互联网数据的不断变化下,仅需要制定一年的规划方案,才能确保企业的与时俱进。
2、传统的促销策略将被淘汰
所谓促销实际上就是沟通,而沟通的主要方式之一――广告,将被逐渐削弱。在新社交媒体下,广告技术还需要不断的完善与创新。如今已经没有过多的企业会把大量的资金投向电视广告,如果大家还认为电梯广告会占据终端,那就大错特错了,在现阶段的社会发展进程中,无线网络覆盖率才能够占据未来的终端。具有无线的数据流量,让人们在实际生活中习惯从这里开启免费WIFI,那么这个广告价值将不可估量。目前,越来越多的企业开始运用二维码来进行营销,这种方式也将使广告更加具有亲切感。
3、市场调查内容将重整
在大数据的背景下,营销决策的过程开始逐渐从经验向科学转变。以往在调查市场营销体系时都是采用抽样的方式,并根据抽样的数据进行分析,然而,在当今社会环境的不断变化下,传播平台开始出现,以往的调查方式面对当前社会的复杂环境,已经无法进行准确的判断。于是,在大数据的营销流程中,各种与之相适应的数据库开始相继出现。比如消费行为调研、新生代消费行为研究、电通等等。这些数据库的建立将帮助传统的营销体系达到最终科学化的目的。
三、基于大数据前提下市场营销学手段的更新
1、更换市场营销教学大纲
在大数据背景下,目前市场中纷纷推出了各种不同版本的营销教材,这些营销教材的内容也是多种多样,有转变经营模式的、有创新营销理念,以往较为落后的营销教材已经无法满足当前社会的发展需要。因此,作为市场营销专业教师,要改变以往墨守成规的教学模式。大数据时代更换了陈旧的理论,教师在看待问题时也要从多个视角出发,同时也需要授课者不要绝对的打破传统,而是应保持大数据时代的敏感性,打开心灵,不断吸收新信息。一方面,不断跟踪国内外营销理论的最新发展趋势,积极关注营销研究的前沿;另一方面,了解国内外最近成功的营销案例,注重海外营销的最新发展,更注重实践中的商业模式变化和市场趋势,参与研讨会的教学,与同行交流、不断创新、与时俱进,确保在营销课堂中将新的教学内容提供给学生。
2、突破传统的市场营销教学模式
在大数据背景下,充分利用现代教育技术,改变传统的教育观念,打破教师为中心的“填鸭式”、“灌输”的传统教学方法。尽量让学生参与,充分调动学生的积极性,发挥学生的主体作用,提高教学质量。在传统市场营销专业的教学过程中,教学资源大多来自教材、教学参考书、教师收集各种情况、缩小、受限制的客观条件,课堂教学能提供信息能力是有限的。但在网络环境下,信息资源十分丰富。教学资源可以是网络图书、网站信息和资源、课件、经济信息、论文等。在营销过程中,教师可以使用网络互动教学法。大数据时代的授课通过多媒体、数字、模型和更加直观的内容来呈现知识,单调的传统课堂教学方式变得丰富而有趣,激发学习,减少学生的视觉和听觉疲劳,提高课堂教学效果的新型网络课堂互动教学模式。大数据时代,教师应充分利用条件,积极探索并激发学生兴趣,提升教学方法的科学性,真正实现市场营销教学活动数字化、趣味性、生动性和真实性。
参考文献:
中图分类号:F719 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2016)012-000-01
前言
现代科技技术的发展催生了“大数据”,大数据的产生不仅变革了信息技术,还为人们提供了有效方法,极深远地影响了社会经济等各个生活领域,促使各个企业开始实行网络营销模式,开展网络营销业务,本文就这个方面开始探讨网络营销中应用大数据的措施。
一、大数据和网络营销
大数据的意思简而言之就是大量的数据,深层含义是使用现代化的先进计算机技术,处理非人力或常规处理技术所能处理的大量数据,传统处理技术很难处理这些大量的数据资源,因此导致资源利用率低,鉴于现代化进程加快的背景,每天都会产生大量的数据,时间的推移只会让这些数据以滚雪球的速度增长,资料显示,互联网每天产生的数据有40ZB,所以,现代网络营销中,依托大数据,很多企业往往拥有大量的数据资源,但数据处理技术却不成熟,难以处理大量的数据。但企业在进行业务工作时,统计各个环节、统计分析客户和市场数据都会产生大量的数据, 怎样有效管理和利用这些大数据,对许多企业而言是一个比较严峻的问题。而进行网络营销又离不开这些大数据,因此,做好计算机大数据处理技术十分重要。
二、大数据下的网络营销模式更新
科技的发展促进了计算机技术的发展更新,网络营销中利用计算机技术,可以有效汇总大量的有用信息,创建一个基于大数据的网络营销模型。大数据之下,网络营销若想长久发展就必须不断更新,利用新技术不断摸索新方式。
(一)建立商品关联挖掘网络营销模式
商品关联挖掘营销是指在某种特殊联系的基础上将两种商品放在一起,进行营销推广,比如,美国的经典案例,啤酒和尿布,销售商将这两种商品放在一起销售,表面看起来这两种商品似乎并没有什么联系,但实际上却大有门道,许多美国妇女由于做家庭主妇非常忙,没有时间买尿布,所以往往让爱人下班时去买,将尿布和啤酒放在一起,人们在购买尿布时就会顺手买些啤酒,这就是尿布和啤酒之间的特殊联系。这种商品关联挖掘网络营销模式需要以大数据为基础探索商品之间的联系。
(二)建立基于大数据的社会网络营销模式
使用社会数据进行网络营销会产生大量的数据,具体案例有利用QQ、微信等社交媒体,在这些社交媒体上广告,增加产品销量,比如,红米手机在QQ空间里广告,通过大量转发,达到了很好的宣传效果,从而大大提高了红米手机的销售量,甚至超出了售前预期销量,这就是利用大数据进行社会网络营销模式的优秀案例。
(三)建立基于大数据的用户行为分析营销
在大数据背景下建立用户行为分析营销模式意指通过记录和分析用户的上网数据,总结出用户的喜好和经济水平,筛选出有价值的潜在客户,对其制定一对一的营销计划。这种营销模式具有很强的针对性,目前基于这种营销模式还开发出了一种新的社交工具――云信,它可以依据消费者发出的产品评价和社交历史记录自动分析消费者对产品的喜好程度,建立一个用户系统,为网络营销提供大量的、潜在的、有购买欲望的客户。
(四)建立基于大数据的个性化推荐营销
网络营销模式中,基于大数据背景下的个性化推荐营销模式是非常重要的模式,在目前的一些社交网络平台中,比如微信、微博、知乎等,用户可以根据自己的喜好建立属于自己的社交圈,在自己的社交圈中随时随地自己喜欢的信息,利用大数据,销售者可以收集这些用户喜欢的信息,分析消费者的心理需求,利用快速的网络传播速度和目前庞大的社交群体,进行个性化的商品推荐,这种营销方式和用户行为分析营销方式有很大的相同点,也具有极强的针对性。
(五)建立现代通信的大数据分析营销模式
现代通信数据分析营销模式的运用在实际生活中的例子有很多,其中比较有名的有淘宝中量子恒道统计,它主要有两种功能,一种是量子恒道网站统计,另一种是量子恒道店铺统计,网站统计主要是统计客户和第三方的一些数据和内容,比如网站访问量,全面监控数据变化,同时通过分析收集的互联网数据,归纳总结客户的网络使用规律,根据分析结果制定相关的网络营销策略,量子恒道店铺统计通常是实时统计淘宝店铺在运营中产生的数据,利用这些数据对店铺作出相应修改,吸引客户。
三、网络营销中应用大数据应注意的问题
以上是几种基于大数据基础的创新网络营销模式,利用大数据,网络营销可以实现无数种新型模式,但要达到高效利用大数据还需注意几下几点:第一,加强网站建设和运营管理,企业要进行网络营销首先是要建立一个公共网站平台,通过网站平台顾客可以对企业有一个初步的了解,能否给顾客留下好印象,使其对企业产品感兴趣就看网站建设如何,所以,加强网站建设非常重要,建立好网站后还要对其进行运营管理,维护好网站,实时更新资讯,吸引受众;第二,建设一支复合型网络营销人才队伍。成功的网络营销离不开好的人才队伍,人才队伍是网络营销的基础,企业应重视人才吸收,培训现有人才,组间一支高素质、高技能的网络营销人才队伍;第三,积极使用网络营销新手段。在现代社会,科技技术日新月异,企业要做好网络营销必须及时跟上时代潮流灵活使用网络营销新手段,比如利用最流行的通信软件推广企业品牌。
四、结束语
互联网信息技术的不断进步不仅产生、更是加速了网络营销的发展,网络营销与传统营销手段相比,它依托网络平台,减少了广告宣传费用,不仅可以为企业减少成本投入,更是增加了利益收入。
参考文献:
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随着互联网运用的逐渐广泛化,社会中的各个行业都具有了自己的数据种类,这就致使大量的数据在互联网的服务中产生。软件服务工程会产生密集型数据,其中包括流式密集型的数据以及历史密集型的数据。如世界最大的电信数据仓库中心目前已经建立超过1200TB的数据;中国移动通信的业务流程超过8190个,实现了办公自动化和标准化的业务流程。“程序=数据结构+算法”的程序设计思想为传统软件工程的管理思想模式,集程序的运行过程就是数据结构的组织与算法的问题,这种模式将程序运行过程中的数据忽视,而将重点放在了程序的正确性和效率性,在很大程度上把程序的生命周期缩短。纵观软件理论的漫长发展史,诸多学者一致认为详细的文档和完整的程序构成了软件,其中完善的文档信息为软件的核心部分,包括工程数据、文档以及通用规范等等,把整个软件的设计重点放在了文档是否质量合格以及开发模式是否具备标准化上面。由此,推动了软件设计的标准化,从整体上把软件的质量有效提升[1]。
随着系统业务的扩容和用户的使用,对软件进行大规模的数据处理提出了更为严格的要求。越来越多的大型互联网企业更加重视软件服务中的历史密集型数据和流式密集型数据,将大数据分析作为服务,更加注重从用户的体验上进行数据的收集。大数据背景下,行业逐渐加大了数据的处理难度,使得处理数据更具精细化,对技术的标准要求也更为严格。当前大数据时代下软件工程的研究课题为,如何更好的把大数据平台作为服务,把大数据的分析作为服务、把数据的价值作为服务[2]。要从软件发展创新模式来进行海量数据的处理,PaaS服务平台、服务提供方以及服务消费者三方,会产生海量离线密集型数据和线上流式数据。各项级别的用户在进行交流或者进行操作以及各项系统日志数据等,其通常对软件的有效开发、运行、管理等各方面都有着重要影响,另外,大数据还对软件服务的具体周期具有决定性作用。
从根本上讲,只是在规模和量上来进行数据的衡量,对其的研究没有标识,尤其是比较缺乏语义化的处理。因此,要对研究思维及方法进行不断创新,以此对相关数据实施组织与处理,并形成具有领域性的智能主体。通过对大数据的有效创新,将知识作为载体,可以提供相应的数据平台,从而确保以大数据为中心来进行现代软件工程管理的创新[3]。
2、大数据时代背景下软件工程管理模式
软件工程的发展经历了三个阶段,经典的CS模式-BS模式-软件服务工程。其中产生于大数据背景下的面向服务的软件工程,以服务为基础,能够以较快的速度进行应用和共享服务的构建,对于分布式程序的开发具有很好的适应性。这种模式的不同之处在于能够把应用服务化,资源虚拟化,将外界服务接口统一化,有效解决大数据环境背景下的一系列问题。这种软件服务工程设计模式广泛应用于移动互联网、大数据等新兴领域。项目管理是受到进度、费用以及品质的影响,满足客户的需求而进行的活动规划、指导和监督。其中项目控制与系统工程为项目管理两个至关重要的研究领域,二者有交叉重叠部分,项目控制主要负责输入进度、规划和费用,而系统工程蛀牙负责技术层面的输入。通过文档的形式来体现工程的管理,其中包括系统工程管理计划和系统文档树[4]。
系统文档树通过树形结构来描述项目所需要的,以系统工程为对象的各个系统工程文件之间的相互关系。在提案阶段,由系统工程师根据合同数据需求清单和工作说明书来进行系统文档树的准备,从而为根据后续的进度和成本来进行文本化任务的确定提供便利的条件。由项目经理进行系统文档树的批准,并更新维护项目管理的全生命周期。而系统工程管理计划主要用于描述系统工程的进度与任务的,在提案过程中,由系统工程师根据合同数据需求清单和工作说明书来进行系统工程过程的描述,以及如何有效计划、组织、集成、测量系统工程需求。项目管理计划同样由项目经理进行批准,并更新维护项目管理的全生命周期。系统工程管理计划主要由软件系统工程过程、开发项目规划与控制,以及软件工程专业集成三类关键要素构成,其中开发项目规划与控制为必须要实现的系统工程任务[5]。
3、总结
综上所述,面临着互联网的进一步发展,其促使软件的更新速度相应加快,大数据背景下通常对软件的自身安全及性能具有更高的要求。因此,要想打造一个健壮、高效且安全的软件工程,不仅仅要加大技术的支持力度,还需要不断创新软件工程管理办法,形成一套科学的配套理论以及技术标准。当前规模较大的软件重用技术不断发展,并实现了应用,再加上大量积累的软件资源,未来软件的集约化生产以及软件数据的挖掘将会变的至关重要。传统化的软件工程的管理方式已无法满足当前生活的相关需要,大数据环境背景下探究新型的软件工程管理方法具有十分重要的现实意义。
【软件工程硕士论文参考文献】
[1]张宇航.大数据系统中的软件工程管理方法探究[J].中国高新技术企业,2016,(23):93-94.
[2]杨淼.面向商业模式的大数据信息管理方法研究[D].天津大学,2014.
[3]梁峰.基于数据仓库技术的电力公司营销数据分析梳理平台的设计与实现[D].电子科技大学,2015.
2014年8月18日,中央全面深化改革领导小组第四次会议审议通过了《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》,对新形势下如何推动媒体融合发展提出了明确要求,强调要“推动媒体融合发展,强化互联网思维,将技术建设和内容建设摆在同等重要的位置,积极运用大数据、云计算等新技术,发展移动客户端、手机网站等新应用新业态,不断提高技术研发水平,以新技术引领媒体融合发展、驱动媒体转型升级。” 从西方到东方,从硅谷到北京,大数据的概念正被不断地传播与推广,大数据无疑已成为新技术与和产业聚焦的热点。因此,顺应时代形式、力求创新发展无疑是科技期刊的必行之路,以大数据等新兴技术为契机,加快推进科技期刊数字化建设乃是大势所趋。
1 大数据与数字化出版
1.1 大数据
1.1.1 大数据的发展历程
“大数据”一词首次被提出是在2011年有关机构的研究报告――《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领驭》之中。这份报告研究了数据和文档的状态,同时分析了处理这些数据能够释放出的潜在价值。此后,IBM、甲骨文、EMC、SAP等全球IT巨头纷纷把长期部署的海量数据设备、数据分析、商务智能等硬件、软件与服务以“大数据”这一概念推向战略前沿。大数据发展历程如表1所示。
1.1.2 大数据的涵义
大数据(Big Data)又称为巨量资料或海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为对企业经营决策具有较高参考价值的咨询。大数据具有4V特点,分别是海量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、和价值化(Value)。这些特点预示着大数据将改变目前“IT”架构,将信息界变革的重点由“T(技术)”转向“I(信息)”,以形态多样且富有价值的数据为主体,借助一定的技术,分析得出大量额外的有价值信息和数据关系,帮助指导人们优化自身的决策和行为方式。
1.2 数字化出版
2010年新闻出版总署下发《关于加快我国数字出版产业发展的若干意见》,将数字化出版定义为:“利用数字技术进行内容编辑加工,并用网络传播数字内容产品的一种新型出版方式”。数字出版是一种全新的技术和文化形式,策划、组稿、审稿、编辑加工、出版、发行等各个环节都应在网上完成,是融语义信息、听觉信息、视觉信息、行为信息、符号信息于一体,突破时空、学科、语言的限制,将期刊带入一个超立体空间和多维的环境。数字出版包括了三层递进的含义,基本上反映了学术期刊数字化出版从低到高的演进过程,见图1。
2 大数据时代科技期刊面临的机遇与挑战
2.1 大数据时代科技期刊面临的机遇
2.1.1 有助于期刊出版模式多元
当前,虽然科技期刊数字出版已开发打造,但所提供的资源形态一般仅为文字或者图片,相对较为单一,同时也尚未建立资源之间的关联性。大数据环境下,科技期刊编辑可以通过对海量数据的搜寻与分析,聚合优质资源,并利用数字出版技术、信息技术、知识挖掘技术、大数据分析技术等,了解学术前沿情况,发现研究机构及相关作者的研究现状,进行更深层次的选题策划和组稿,并“协助”各类编辑软件对日常稿件进行筛选、选择审稿专家、、规范基本格式、校对等,快速完成资源的优化,为用户提供多维的资源服务。科技期刊将改变以往以书、文献等为单位的粗放型生产模式,转而强调科研全过程的发表,为作者提供深入的知识服务,实现科技期刊跨学科、跨行业、多角度应用以及多媒体展现。
2.1.2 有助于期刊品牌价值提升
基于大数据的信息分析能够成为科技期刊质量管理、规划和决策等提供对维度的支持,有助于科技期刊品牌价值的提升。要善于利用大数据的预测功能,科技期刊编辑根据对用户行为大数据的全面挖掘和分析,了解用户的关注点和知识需求,预测未来科技的发展趋势,展示学术前沿、热电等,为编辑筛选、评判稿件提供学术依据和技术职称,从而进行针对性约稿,开发学术前沿与热点的专栏等,解决科技期刊内容创新度不高的问题。同时大数据应用过程中,科技期刊编辑可以了解作者近期的研究方向,推测遇到的问题,实现数字期刊的精准推送,一方面提高期刊论文的引用率,一方面培养作者群,扩大期刊的流通范围,均有助于科技期刊品牌价值的提升。
科技论文出版周期长、流通环节不畅、时效性差等问题不仅广被诟病,更直接影响到科技成果的认定、传播和利用价值,以及科技期刊的学术影响力,利用大数据技术对科技期刊编辑工作流程的优化,可以显著提高工作效率,缩短论文的出版周期。大数据时代,作者、编辑、专家等的信息传输和决策行为均纳入了数字化管理轨道,并与中外公共文献数据库实现了链接与共享,这使期刊编辑中的数据互通共享、数据计算分析及数字化作业成为可能,将对优化科技期刊编辑的工作流程提供帮助。科技期刊编辑智能型办公系统将以多维度数据为基础,充分利用计算机网络和人工智能计算工具,以达到减少重复劳动和简单劳动,提升编辑质量与效率,缩短审稿周期,从而最终提高科技期刊的学术影响力。
2.2 大数据时代科技期刊面临的挑战
2.2.1 保密工作更加复杂
当前,科技期刊发展进入数字出版时期,期刊编辑出版的数字化程度日益提高,投稿、审稿均已实现网络化,开放存取平台(如万方、维普及中国知网期刊数据库)日益完善,覆盖的期刊种类日益增多,国际检索系统收纳的中国科技期刊类别也越来越多,同时,媒体融合态势明显,网络平台种类增加,普及到数据库、期刊网站、手机平台等,特别是数字优先出版模式的出现,更是加快了科技期刊的出版速度。在学术指标评价方面,论文作者的学术指标往往以文章公开发表数量、原创性以及是否被EI、SCI等检索为职称评定的关键指标,科技期刊则以期刊被引频次、影响因子、平均引文率、反应速率、期刊他引率、期刊被引半衰期等为指标,这些都是以科技期刊能够网络出版、具有强大的传播能力为前提的。这就直接导致期刊发稿时效加强,科学研究原创性成果上网周期缩短。如果存在科研机构作者保密意识不强,科研成果定密标准认知不一,科技期刊出版单位保密审查不严,即使单篇发表作品看似没有泄密,但在大数据分析技术下,泄密可能性将大幅增加。
2.2.2 期刊数字化建设水平较低
近年来我国科技期刊数字化出版虽然得到了飞速发展,但与国外同行业相比,我国科技期刊数字化出版产业仅处于初级发展阶段,相对落后的数字化建设水平阻碍了大数据在科技期刊业的应用。目前信息的主要传播方式为网络传播,加快推进科技期刊数字化建设将有效促进国内外用户的学术交流与合作,并通过积极向国外同行、国际重要检索机构进行推送,扩大期刊的国际影响力。然而目前,国内很多科技期刊编辑尚对数字技术认识不足,局限于现有的出版模式。同时,科技期刊编辑的数字技术水平也普遍较低,缺乏推进科技期刊数字化建设的自觉意识与主观愿望。
在大数据时代,科技期刊论文的发稿时效和稿件审稿编辑周期都将大大加快,对期刊编辑和身高专家提出了更高要求,有了更高的挑战。因此各个科技期刊编辑部不仅需要建立一支能适应新环境的具有高素质的编辑队伍,还需要一批乐于奉献的高水平审稿专家队伍,在新的大数据环境下,需要作者、编辑和审稿专家协同努力,以适应新的编辑环境。
3 大数据时代科技期刊生存与发展的对策
3.1 以发表优质稿件为宗旨,坚持推进期刊数字化建设
中国传统的科技期刊还处于数字化转型的关键时期,要想在内容、管理等方面实现数据化运作,首先必须彻底推进期刊数字化。科技期刊编辑应主动顺应这一潮流,并在自己的职责范围内推进期刊的数字化改革进程。期刊编辑出版工作者应该站在战略高度,认识到期刊的数字化转型是生产力发展的必然结果,是时展的必然趋势。科技期刊编辑要不断加强建设科技期刊数字化的自觉意识,主动寻找适应数字化出版需求的运营管理模式,从而为建设具有中国特色的数字化出版业做出贡献。但主动迎接大数据给予的发展契机的同时,科技期刊的定位应该是做优秀的内容提供商,因此,科技期刊编辑应认清并巩固自身的核心价值所在,坚持优质稿件的办刊理念。已经起步的数字型编辑普遍存在重技术、轻内容质量的问题。对于大数据的分析使用始终无法代替文化产业属于人的精神创造活动,编辑只有对文字内容资源,包括稿件的收集、编辑加工、知识体系的分类等进行整合和管理,坚守角色定位,专注内容质量和价值提升,大数据才能在科技期刊业得到科学利用和持久发展。
3.2 以保密管理为抓手,坚持贯彻期刊保密审查制度
一是,新闻出版行政管理部门要高度重视。依据《新闻从业人员职务行为信息管理办法》的原则和要求,加强期刊保密审查和监督工作,促使科技期刊出版单位落实保密制度和保密责任。二是,期刊出版单位要高度重视。要在日常管理中健全保密管理、严把保密审查、加强保密教育,通过物理隔离和定期检查等做好稿件各环节的管理,加强对编辑人员的保密警示教育,针对保密审查中发现问题的稿件,要禁止编辑或其他人员通过任何渠道获得或传播稿件。三是,期刊编辑人员要高度重视。编辑要从思想上树立会保密、善保密的坚实防线,应在日常业务中学习保密法律法规知识,牢固掌握保密的相关规定和业务技能,以强烈的责任意识和保密意识认真贯彻执行保密审查制度。
3.3 以传统编辑为基础,坚持提升编辑人员信息素养
首先,科技期刊编辑要搞好选题策划,除了通过参加会议与专家交流获得选题外,还要善于挖掘和借助行业创新库,实现信息的获取、存取、交换、传递和应用,运用技术手段挖掘优质作者、寻找创新点及热点等。其次,科技期刊编辑要搞好稿件审读。编辑虽然不能对工作中涉及的专业领域做深入研究,但应对相关学科、领域的热点问题以及今后的发展趋势具有较强的认知能力,科技期刊的编辑可以借助各类信息平台为专家提供辅助审读依据。如编辑可以根据期刊自身要求,将是否具有创新点作为投稿必要条件,并借助平台提取稿件的创新点。第三,科技期刊编辑要借助大数据平台搞好期刊营销。编辑要运用一定的计算机基础知识(包括数据库、网络、多媒体等计算机应用新技术)将出版物中的文字视为信息符号,将文章进行碎片化处理,得到文章的标题、摘要、创新点、关键词、主要内容、潜在用户等信息。期刊编辑按照不同终端用户需求对碎片进行打包和再加工,通过计算机技术完全能够针对不同用户的不同需求,完成对这些信息符号的不同处理,最后推送给各类终端用户群。
早在1980年,未来学家阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》一书中就预言大数据的发展未来。但大数据研究真正成为热点是从2012年3月22日开始的,美国政府宣布投资2亿美元进行大数据的研究与发展计划,从此不少国家都兴起了大数据研究热潮。在国内,2013年前后“大数据”在政府、媒体、研究机构和学者中间被广泛提及。
1.海量信息。互联网每天产生的数据信息,超过了以往任何一个时代的数据量,这些数据多以PB、EB以上的单位来计量。2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB,超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)。①
2.高渗透性。不管是门户网站和视频网站,还是搜索引擎、电子商务网站,都不断生成着各种数据。网民在互联网上的消费或浏览行为,构成了大数据的基础,并且真实反映出当前的消费、需求情况和价值观念,深入影响人们的生活。
3.精准传播。大数据让互联网精准传播成为可能,利用网民网页浏览、消费购物、IP定位的基础数据,可以根据受众的浏览记录进行信息的精准推送,实现个性化服务与精准传播,预测网民的需求,并推荐关联销售。
专业期刊的发展
专业期刊的发行对象较为集中,内容专业性强。目前国内9851种期刊中专业期刊高达7000多种,数量庞大,但专业期刊的发展状况与之并不匹配。造成这种情况的原因是多方面的,既有办刊理念上的因素,也有专业期刊体制上的问题。
1.专业性强,受众少。专业期刊由于专业性和学科性强,其受众范围窄,所刊载的内容大多数以专业性较强的学术论文为主。正是因为专业期刊的专业性,所以受众范围较为集中,具有明显的分众性,能够为专业期刊的大数据营销奠定基础。
2.数字出版的冲击。随着数字传播的普及,数字出版已经成为专业期刊的重要出版方式,国内一些专业期刊已经不再依赖传统的出版模式,专业期刊仅进行少量的纸质印刷。国内发行量大的纸质专业期刊少,一些纸质版只是用于赠阅读者和交流发行。
3.市场化程度较低。国内专业期刊大多是由各级学会、协会、高校、科研院所等机构主办,资金来源依靠主办单位的拨款,以发挥专业研究的社会效益为首要目标,不太重视专业期刊的经营,造成专业期刊市场化程度低,大多数专业期刊无法依靠广告收入维持日常运营。
4.内容传播方式单一。移动互联时代,媒体融合已经成为传播的趋势。在大数据背景下,大多数专业期刊依旧以纸质出版为主、数字出版为辅,部分专业期刊虽开通了微博、微信,但效果不佳。
大数据时代专业期刊的读者
在网络和数字传播时代,读者对专业期刊提出更高的要求,专业期刊不仅要刊登专业的内容,还要与读者进行有效沟通,专业期刊必须适应新媒体时代的变化。
1.目标受众的分众化。专业期刊的专业性定位决定了所刊登内容以所在学科领域的前沿课题和研究成果为主,所针对的目标受众是分众人群。专业期刊的目标受众具有相似的专业研究领域,专业内容需求,职业、学历等人口统计学特征。
2.受众媒体接触行为的变化。专业期刊的部分读者受过良好的教育,对新媒体发展较为敏感,是最早体验和使用新媒体的用户群体。他们已经减少了传统媒体的接触,更多采用网络媒体、智能手机终端。读者是大数据的生产者,也是使用者,享受着大数据带来的便利。
3.专业期刊使用方式的变化。研究者通过数字出版平台获取专业文献是科研和工作的需要,通过及时了解行业与专业资讯,增强指导科研与工作的能力。目前,学术期刊的读者需要的是学术信息,并不一定是某种具体刊物。读者将从订购某种刊物转向订购相关的文章,甚至是文章中的某个部分。②及时、准确地了解读者的数据需求,能够指导编辑的选题策划。
4.数据获得的方便性。长期以来,研究者除了主动阅读纸质期刊外,更多的是利用数字出版平台进行数据检索,了解最新的行业资讯与专业研究趋势,这种被动的检索方式已经满足不了读者的需求。大数据时代,专业期刊要提供更好的使用体验,根据相关研究者的研究方向、专业领域的热点,主动推送相关资讯给目标人群。
专业期刊的大数据经营策略
专业期刊经营的核心是期刊的内容策划、发行策略和营销模式,要改变专业期刊的困境,需要对海量的大数据进行分析,及时发现行业需求,掌握行业研究趋势,增强专业期刊的市场竞争力。
1.大数据的期刊编辑策略。第一,选题策划保持前沿性。大数据能够帮助编辑更好地进行选题策划,专业期刊编辑借助专业的数据分析软件进行数据研究,如CiteSpace文献引文网络分析软件,通过多元、分时、动态的信息可视化技术,可以直观地显示该学科或知识领域最新的研究趋势与动向,③从而及时了解和把握专业期刊选题的前沿性。此外,期刊编辑还可以关注知网最新数字出版文献,以及专业性的网站、论坛,及时了解该领域的研究热点。
第二,获得稳定的专业稿源。期刊编辑可以根据选题策划,引导专家、作者撰稿,打造期刊品牌栏目,增强专业期刊的品牌影响力。通过编辑与行业专家学者的有效沟通,可以获得固定、稳定、高质量的稿源,从而改变当前专业期刊被动等待作者投稿的局面。
第三,建立作者与研究机构数据库。大数据分析能准确发现该专业领域权威的研究机构,以及重要研究成果、研究专家,建立约稿专家信息库,确保专业期刊刊登内容的专业性和前沿性。同时,利用大数据专业期刊能够掌握该领域内主要研究者的研究趋势,通过关注权威专家的研究方向,为期刊选题策划提供参考。
2.大数据的发行模式。专业期刊应重视受控发行(Controlled Circulation)模式,在大数据的支撑下实现最大的传播效果。专业期刊必须建立读者和研究机构数据库,遴选该领域专业的研究学者、行业专家、研究机构进行免费直投,通过有限的发行数量精确直达核心读者。④受控发行还需到达专业期刊的潜在或者直接广告客户,通过每期精确直达广告客户,能够影响广告主关注该期刊的广告传播效果,为专业期刊的广告销售创造条件。
专业期刊要继续加强数字出版发行。数字出版是专业期刊最主要的出版和发行方式,其传播优势明显,读者可以通过数字出版平台快捷、方便地获取内容。专业期刊应尽可能增加被收入数据库的数量,力争收入国内外知名的数字出版平台,通过数字出版能够提升专业期刊的关注度,增强专业期刊的影响力。
除了传统的纸质版,专业期刊还应该利用网络传播优势,开发新的形式。杂志社可以同步推出电子杂志版、电子书版的期刊,免费为注册用户提供下载和订阅,方便读者利用碎片化的时间获取信息。新增用户注册数据,扩大目标发行对象的数据库。
3.大数据的营销策略。专业期刊应重视大数据时代的品牌营销。期刊的三次售卖分别是发行、广告和品牌营销。随着纸质版印量减少和目标受众阅读方式的改变,专业期刊的纸质印刷数量减少,其发行量直接影响到广告主的广告投放效果,因此,大多数的专业期刊发行和广告收入较低。专业期刊应利用大数据的优势,重点从期刊的品牌营销切入,利用专业期刊的专业性优势举办学术会议,开展技术培训,提供专业论证与技术认证服务,提高专业期刊的品牌知名度,增强其学术影响力,做到社会效益与经济效益共赢。
专业期刊的跨媒介经营是大势所趋。在网络传播背景下,专业期刊可以利用其在专业领域的优势,建立专业网站,开通微信、微博等,根据目标受众的媒体使用习惯建立跨媒体的传播平台。充分发挥大数据的信息整合优势,利用专业期刊建立的跨媒体平台进行广告营销,发挥纸质媒体与网络媒体综合互补的优势,扩大杂志和新媒体平台的读者群。
专业期刊要发挥公关策划优势,根据目标企业营销的需求,利用事件营销推出主题性的公共活动策划。专业期刊的事件营销主要采取借势和造势两种策略。通过突发热点事件借势营销,专业期刊可以根据广告主的营销需要,进行主题性活动策划,巧妙植入广告主的营销信息,吸引目标人群关注。专业期刊还可以主动为企业营销造势,营造行业关注热点,比如结合行业热点,联合相关领域的企业召开研讨会、论坛,进行评奖等。
专业期刊要利用大数据开发衍生产品。利用大数据整合与分析的优势,专业期刊能够准确地掌握该专业领域的研究趋势与前沿动态,可以策划出版专业书籍、著作,还可以整理已经出版的专业研究文献,推出主题性策划的集刊,发挥专业期刊的专业优势、作者资源、发行渠道等综合优势,通过衍生产品提高专业期刊的经济收益。如《广告人》杂志利用其在广告行业中的影响力和编辑资源优势,通过对国内广告教育需求的数据分析,与机械工业出版社、中国人民大学出版社等出版机构合作,出版了一批广告专业书籍,图书出版成为《广告人》杂志重要的收入来源。⑤
注释:
①周小华:《“大数据”时代中国学术期刊的转型与发展机遇》[J],《科技与出版》,2014年第4期,第102~104页
②喻国明 宋美杰:《中国传媒经济研究的场域分析――基于共词分析与词频分析方法的探索》[J],《文化与传播》,2012年第2期,第1~11页
③周华清:《学术期刊的受控发行模式研究》[J],《出版发行研究》,2012年第3期,第64~67页
当前自媒体规模庞大发展速度极快,社会影响力日益剧增,舆论的聚合效应凸显,其在舆论场的塑造中起着重要的作用。由于现阶段国情所限,社会化的自媒体所承载的社会功能远高于一般的沟通工具与信息途径,它承载着包括内容传播、法律审判、国际博弈、商业营销等各种功能。在面对一些突发事件、敏感话题、民生等问题时,自媒体中各种言论会纷纷出现,正确的与错误的、主流的与非主流的、情绪化的与理论的观点相互交织,使得统一认识的难度加大,舆论引导的难度加大。频繁发生的网络动员活动,正在对我国社会和媒介生态格局产生越来越大的影响,成为近年来的网络热点和政府管理难点。
一、当前我国自媒体网络动员研究中存在的一些问题
通过对相关期刊、文献整理分析后发现目前学术界对网络动员该课题有一定的研究,这些研究主要集中于以下几个方面:
1、网络动员的管理。这一方面典型的研究如南开大学行政管理专业的徐祖迎博士其毕业论文就是研究《网络动员及其管理》,在这篇研究论文中,他分析了网络动员如何成功发起以及网络动员对传播双方的不同影响,论述了网络动员中存在的一些问题如:评价的二元对立、侵犯公民权利、对公正审判的干扰等,在此基础上提出:在尊重和保障民众网络表达权的基础上,对民众的网络表达权进行合理的限制。
2、网络动员机制研究。这一方面研究的文章不多,其中比较有代表性的研究是中国人民大学新闻学院的涂光晋教授2013年01月发表于《新闻界》的《基于新浪微博平台的网络动员机制研究》。这篇论文研究根据参与者卷入程度的不同,将微博动员分为线上动员和线下动员两个层次,并试图从社会心理和人际传播两个角度分析微博动员区别于以往网络动员的新机制。
3、网络动员的应用研究。这一方面的研究主要围绕网络动员的具体应用研究,这方面的研究成果如《网络公益的共意动员》、《网络动员中的国家与社会―以‘免费午餐’为例》等。中国人民大学新闻学院倪宁教授2012年9月发表于《国际新闻界》的论文《全球性网络动员如何可能?――基于《KONY 2012》的案例考察》,通过分析网络动员的资源优势与动员机制,提出全球性的网络动员情感建构,可以从两个层面:1、道义感的情感唤起;2、草根化的身份认同。该论文认为网络动员是构建全球公共领域的有益尝试。
通过对上述关于自媒体网络动员的研究文献整理分析后发现,目前我国对自媒体网络动员有一定的研究,但从整体上看这些研究有些分散、零碎,综合性的研究也一般基于行政管理或社会学的视角。对自媒体网络动员的研究目前也存在着一些问题,这些问题主要表现在以下几个方面:一、自媒体网络动员成因、类别等基本问题尚无具体统一的界定;二、对自媒体网络动员的作用机制研究较零散,缺乏系统的理论阐述。如自媒体网络动员的社会心理机制、人际传播机制、资源动员机制的等研究都只存在于个别论文的零碎片段中,缺乏整合。三、对自媒体网络动员的政府控制与调节缺乏有针对性和可操作性的具体对策。
二、当前我国自媒体网络动员研究中的难点
1 海量的资料与数据的收集、整理与分析需要一定的技术能力
“自媒体网络动员的作用机制及管理对策”这是一个较为复杂的选题,它会涉及到众多的自媒体网络动员事件。自媒体网络动员事件参与的人物大多匿名、分散、去中心化,@些网络动员事件的相关信息庞大,时常属于亿计,对如此巨大且分散的数据进行整理分析有着较大的难度,需要一定的技术手段与技术分析能力。
2 对自媒体网络动员的作用机制研究需要多学科的知识储备
自媒体网络动员的作用机制的研究目前尚无整体论述,需要做出理论性的解释框架。这些研究涉及社会学、传播学、管理学、统计学等多学科理论知识,对研究者的基础理论积累要求较高。本课题研究者学科理论背景为新闻传播学,社会学、管理学、统计学等虽然有所接触,但目前未有更深一步的研究,尚未形成系统化的理论积累。因此,如何把握与整合传播学、社会学、管理学等多学科理论成为该选题涵待解决的问题。
3 基于大数据技术的自媒体网络动员监控、引导、管理体系是一个复杂、庞大的工程。自媒体网络动员虽然存在着如成员相对匿名、波及范围广、随热点的转移快速爆发和消退、去中心化、组织性差、难以控制等特点,但是现阶段自媒体网络动员的产生、扩散都是在网络上进行的,大数据技术的发展已经能够支撑对相关IP及数据的整理分析。如基于互联网IP、cookies、网络机器人等技术:在用户层面可以明确的分析是谁、他的喜好、传播了什么事件、传播地点、传播内容、传播使用媒介;在内容层面,可以明确展现话题关键词、内容热点、话题讨论的集中区域、内容转载频次;在自媒体网络传播媒介方面,可以明确呈现不同媒介的话题量、介入方式、扩散方式。对自媒体网络动员的管理应该着手建立基于大数据的自媒体网络动员监控、引导、管理体系。网络事件都有着特定的要素如时间、地点、人物、内容等,技术方面可以针对相关关键词作监控,如4月3日晚“朝阳区798艺术区的和颐酒店遭遇陌生男子袭击”这一网络动员事件,如果有将朝阳、袭击等作为关键词监控,并设定一定的警戒级别,及时推送到相关管理部门,可以在网络事件发起的初始阶段及时涉入,增加应对主动性。同时也应该建立自媒体网络动员管理的责任清单制度,及时处理与反馈。
立足自媒体网络动员的作用机制建立基于大数据技术的网络动员监控、引导、管理体系是一个复杂、庞大的工程。除了对自媒体网络动员的全景、作用机制、政府管理方式与经验有全局的研究外,它还需要对大数据技术的应用有一定的研究。大数据技术的应用的研究要能够导出一套衡量内容、传播、事态的变量,变量的导出需要大量数据、资料、案例的整合分析,同时还需要一定的统计学相关的知识。从总体上来看这些研究工程量大且复杂。
参考文献:
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