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题 目： 大数据下电商企业的精准营销策略
随着当前互联网的迅猛发展，以及物联网技术的兴起及发展，社会大众已经从以前被动的接受信息者变成数据的主动创造者，大数据时代已经到来了。随着大数据时代的到来，人们生活的各个方面都发生了特别大的改变。在大数据的迅速发展下，精准营销也得到了很大的提升，大数据为精准营销带来了更大的平台。使精准营销的精准进一步提高，企业甚至可以针对消费者的不同制定不同的营销策划，大数据背后的精准营销的研究，具有创新性的意义。精准营销对传统的商业营销模式产生了很大的营销。营销模式也从单一模式变成了正在不断发展创新的精准营销。传统营销模式因为没有技术和其他的理论支持，在精准营销的发展下渐渐的退出了历史舞台。
本文先对大数据和精准营销的理论进行说明，然后对国内外相关理论的研究进行了说明。再进一步对精准营销、大数据的相关理论知识及实际情况的多角度分析，分析出在大数据的依托下电商企业的精准营销的机遇。然后在介绍了大数据下电商企业精准营销所面临的种种问题。并给出自己在这个问题上的一些见解。论文的最后小米企业作为研究对象，以当前的移动互联网大数据为基础，说明小米企业的精准营销发展历程。从几个方面说明了小米手机的数据来源。再介绍小米手机依托大数据的精准营销策略，来具体体现大数据对小米手机带来的机遇。
从理论上讲，数据的本身并不具有价值，具有价值的依旧是挖掘数据的人。在大数据的趋势下，只要能从庞大的数据库中挖掘出精准的数据才是帮助电商企业更好的实现精准营销的关键所在。
关键词：大数据；精准营销；电商企业；小米手机
With the rapid development of the Internet and the rise and development of Internet of Things technology, the public has changed from passive receivers of information to active creators of data, and the era of big data has arrived. With the arrival of the era of big data, great changes have taken place in all perspective of people’s life. With the rapid development of big data, precision marketing has also been greatly improved. Big data has brought a larger platform for precision marketing. To further improve the precision of precision marketing, enterprises can even formulate different marketing plans for different consumers. The research of precision marketing behind big data has innovative significance. Precision marketing has produced a number of marketing to the traditional business marketing model. Marketing means have also changed from the original single traditional mode to active innovation. In the past, factors such as the technical basis and data analysis ability of precise marketing at that time did not have enough technical ability and theoretical basis to excavate and utilize the existing data in depth.
This paper first explains the theory of big data and precision marketing, and then explains the research of related theories at home and abroad. Then, the paper further analyses the related theory knowledge of precision marketing and big data and the actual situation from many angles, and analyses the opportunities of precision marketing of e-commerce enterprises based on big data. Then it introduces the problems faced by the precision marketing of e-commerce enterprises under the big data. Some opinions on this issue are given. At the end of the paper, millet enterprises as the research object, based on the current big data of mobile internet, explain the development process of millet enterprises’precision marketing. The data source of millet mobile phone is explained from several aspects. Then it introduces the precise marketing strategy of millet mobile phone relying on big data to reflect the opportunities brought by big data to millet mobile phone.
In theory, the data itself is not valuable, and it is still the person who excavates the data that has value. Under the trend of big data, as long as accurate data can be extracted from huge databases, it is the key to help e-commerce enterprises to achieve better precision marketing.
Key words: Big Data; Precision Marketing; E-Commerce Enterprises; Millet Mobile Phone
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 国内外研究现状
第2章 相关理论概述
2.1精准营销的概念及特征
2.2 精准营销的理论依据
2.2.1 市场细分理论
2.2.2. 4C营销理论
2.2.3 4R理论
2.2.4 客户关系管理理论
2.3 大数据下的精准营销策略
2.4 精准营销的实现方式
2.4.1更加精准的定位
2.4.2发展数据库
第3章 大数据下电商企业精准营销模式问题分析
3.2 挑选有效数据困难
3.2 企业对有效信息的使用能力有待加强
3.3 模拟数据和真实情况之间差异
3.4 用户数据安全存在的风险
第4章 完善大数据下电商企业精准营销的策略建议
4.1 选择合适数据分析方法完成精准客户定位
4.2 促进人才培养的效率
4.3 一对一消费反馈沟通体系建立
4.4 加强网络隐私保护建设
第5章 小米企业成功精准营销案例分析
5.1 小米手机大数据营销的数据来源
5.1.1 内部数据信息
5.1.2外部数据信息
5.2 小米手机大数据营销的过程
5.2.1小米内部数据的建立
5.2.2 数据挖掘精细化
5.2.3对消费者网络的全方位构建
5.3 小米手机大数据营销实践
5.3.1基于大数据的社会网络实践营销策略
5.3.2基于大数据产品间关联营销策略
5.3.3基于大数据的用户差异化营销策略
5.3.4基于大数据的用户参与营销策略
5.4 小米手机取得的最新成绩
第6章 结论
参考文献
第1章 绪论
从历史的发展来看，企业的存在价值在于对利益的追求，随着现代经济的不断发展，传统的销售模式已经失去了它的用武之地。现在，经济环境的重点问题已经变为业界竞争更为复杂，市场更加多变。以往较为单一的营销模式，带来的只能是成本越来越大。在当今移动网络和5G通信的成长，大数据已经融入到了生活中，人们的生活也因此发生了很大的改变。大数据下精准营销体系雏形也渐渐显露，新的营销体系实现了依据消费者个体的精细化，一切以用户的意愿为宗旨，不断加强对数据分析能力的要求。强化数据挖掘能力，更加精细化的了解客户需求、透视企业，是将大数据转化为实际生产力的重要应用之一。
从大数据的近些年发展来看，大数据技术关注点并不在于数据本身，而是基于数据获得的对企业未来发展的科学预测，摒弃了以前的经验主义。将决策的行为变得更加有理可依。精准营销改变人们的生活、消费等习惯，从而衍生出种种的经济资产类别。数据信息的挖掘已经成为电商企业提高商业竞争力的一个重要途径。而数据信息的挖掘需要先以用户为中心、大数据为基础、人才培养为核心竞争力、再运用市场预测进行准确的衡量和分析，来实现电商企业对市场的合理预测。从企业来说，精准营销在企业发展中的作用也渐渐凸显出来。利用大数据可以更有效率帮助企业找到目标市场，从而进一步制定一系列的营销策略来服务目标客户并最终将其发展为忠实，这样就能带来利润和效益的提高。
在计算机技术和互联网技术迅速普及的背景下，新一轮的市场机遇出现了，那就是大数据技术，大数据的背后隐藏着巨大的利益，本文是针对大数据背景下电商企业来进行的精准营销分析。
作为替代旧的单一营销模式的精准营销，精准营销已经被很多公司使用，可以说，精准营销是在新时代发展变化与旧营销模式之间博弈后产生的，以毛宁教授为代表的一些国内学者，在这个命题中作出了显著地理论研究。鄙人在前人的基础上，结合大数据和电商企业营销模式相关的理论应用，从另一个角度出发，进一步拓展在此领域的研究。
本论文从大数据、电商企业和精准营销三者关系上进行分析，从分析国内外研究现状出发，分析出现在电商企业精准营销面临的来自各个方面的挑战和机遇。再针对小米手机这一电商企业大进行案例分析分析出前几章理论的实际意义。最后结合案例和理论，对大数据下电商企业精准营销的应用进行归纳和总结，提炼总结出框架体系。期待有借鉴意义和指导意义。
随着互联网的发展，大数据技术所涉及的行业也越来越多，大数据也逐渐在各行业受到重视，研究人员、企业、政府等各个领域都关注大数据的应用。并为行业的发展提供重要的支持。
近几年，从国外的研究来看成果显著。2014年，学者Dan 在《The Ultimate Marketing plan: Target Your Audience! Building Your Brand! 》一书中指出了精准营销的目的，并且通过该框架识别不同类型客户之间的潜在特点，再进一步提出了一些精准营销策略。2015年，Zhen 和 Sib在《Decision making framework for precision marketing 》这篇文章中提出了一个精准营销的决策框架，在该框架下通过使用移动互联网和数据的综合分析，再进一步对精准营销进行了更细的阐述，并且提出了一些精准营销策略。
与国外的情况相比，中国与外国相比属于起步较晚，速度较缓的。从近几年国内现状来看：梁宵、候锡林在2018年6月发表的《大数据背景下电商企业精准营销模型及策略研究》中先通过构建大数据模型，为电商企业应用大数据技术提供了扎实的理论和技术支持，为电商企业未来的发展指明了方向。毛宁在2016年《大数据背景下电商企业精准营销中的隐私侵权与思考》中提出精准营销发展对信息安全性的担忧，由于很多的电商企业通过对用户信息的深度挖掘和充分利用，侵犯了用户的隐私权。提出应该从个人、企业、政府三个方面来防范电商给用户信息带来的损失和伤害。赵玉欣、王艳萍在2017年《大数据背景下电商企业精准营销模式》中对电商企业的精准营销进行了多层次的分析，首先分析了电商企业所面临的一系列问题，并构建出电商企业的精准营销分析，从消费者心理方面提出精准营销策略。还提出了电商企业进行精准营销的步骤：市场调研与预测、大数据模拟拟合、精准营销策略制定、用户评估反馈等，最后，结合精准营销理论分析，总结出大数据环境下电商企业的精准营销模式。
2.1精准营销的概念及特征
精准营销是指在准确定位的前提下, 以现代的信息技术为营销手段, 建立起个性化的消费者沟通的服务体系, 实现商业领域进行低成本的扩张。精准营销的核心理念是“精准”, 以消费者为中心, 依托大数据的资源, 通过信息技术、市场分析的手段进行准确的衡量与分析, 实现个性化的营销活动与服务, 实现利益的最大化。精准营销的特征主要表现：
在成本方面更好的表现经济性。在了解到目标用户后，可以减少商业广告的成本花费，减少电商企业的这一部分损失。尽可能大的增加企业的利润。例如：在现代大多数电商企业进行广告推广时，要首先进行市场调查与预测，再根据预测的结果运用大数据技术拟合获得对消费者行为者的科学预测，最后确认产品的目标用户。这样做比单一传统营销更加节省成本，比传统营销模式达到更好的预期效果。
节省用户的时间。电商企业在摒弃了传统单一营销模式后，会根据每个用户的不同，制定专属化营销手段。从用户角度来看，电商企业还可以通过区分不同的用户来制定不同的营销手段。减少了消费者挑选花费的时间，也最大程度上满足了消费者对定制化的需求。从企业角度来看，一方面有利于维护忠实客户，发展潜在客户。另一方面带来了收入的提高。
营销效果的可衡量性。在企业进行产品宣传时，针对消费者每次进行的产品挑选进行分析，实现了对消费者行为的准确把握，实现了营销结果的有效追踪和反馈，摒弃了以前拍脑瓜子的经验主义营销，能够更加明确客观的得出结论。通过收集数据，再运用统计方法，利用技术人员的统计手段对整个营销过程中的效果进行全方位的分析，保证营销策略达到预期的效果。
用户与企业交流增加。在传统营销模式中，企业和用户之间的信息传递是很难的，企业很难得到用户对产品的及时反馈，而且，用户对产品的意见也不能得到及时的反馈。但是随着互联网发展而不断发展的大数据技术，有效的实现了用户与企业之间的交流，企业将消费者的行为储存入数据库中。当需要进行回访时能够有效率的进行，让用户感觉到自己被重视，有利于增加用户粘性。
2.2.1 市场细分理论
通过对消费者的行为、心理、生活习惯等进行描述，通过将潜在用户一系列行为进行划分，那么企业有足够的信心将企业生产的产品与用户之间实现信息对接。从消费者方面来看，降低了时间成本，从企业方面来看，减低了广告的运营成本。
2.2.2. 4C营销理论
4C理论包括四大基本的组合要素，也就是消费者、沟通、成本和便利四个部分。这个理论的将消费者行为放在核心位置，通过将消费者行为的准确把握。满足消费者对个性化需求。的重点放在了消费者的身上，在如何与消费者建立良好的沟通方面发挥了重大的作用。这个理论通过先了解用户的需求，再充分考虑用户的行为习惯，站在用户的角度帮助用户降低成本。也同时帮助企业实现利润的增加，一定程度上实现了用户与企业之间的双赢。现在依托大数据的精准营销已经成为科技发展趋势，在未来的企业发展中发挥着重大的作用。
2.2.3 4R理论
4R理论的基础组成部分是关联、反应、关系和报酬这四个组成要素。与上一个理论的重心不同，这个理论站在维护用户和企业双方的利益的角度，将企业与顾客之间的互动关系作为管理的重心。在该理论下用户的偏好和企业的利益都得到了兼顾。在这个理论下企业和用户之间是一种共生关系。
2.2.4 客户关系管理理论
客户关系管理理论通过对用户数据进行管理，就能反映用户的信息进行归纳总结。来实现对企业客户行为的准确把握，再进一步实施有针对性的精准营销以及区别差异化战略。忠实客户的维护是企业发展的最终目的，通过对不同用户数据进行管理，将不同偏好的消费群体分开，满足所有客户的不同需求，对于企业可信度方面和用户的忠诚度方面都能带来一次大的提高。
大数据的特点基本可以表现为数量繁多和价值巨大。从目前的情况来看，大数据的价值不在于它的本身，而在于数据收集者对数据的加工，进而找出以数据为载体的市场信息。所以研究大数据并不在于研究大数据本身，而是应该把侧重点放在如何运用数据上。例如当用户购买了某类型的车后，产品供应商通过数据技术对车辆的情况进行处理。然后4S店就会提醒用户汽车存在的问题，应该做怎样的维修最好，电商和用户之间进行了一对一的交流，使用户感觉自己受到了时刻的关心，对于用户维持具有很重要的作用。
2.4.1更加精准的定位
不同电商企业的市场定位一定是不同的。此外，哪个企业能将目标用户的信息进行充分的挖掘、在熟悉自己企业的同时也对其他同行企业的产品进行了全方位的了解，就能更加高效的了解目标用户的需求，这也是电商企业长期发展所要关注的中心问题。通过采取互补性的营销策略，来实现精准的市场定位，是电商企业提升竞争力的重要方法。
2.4.2发展数据库
在掌握相关目标用户数据信息和实施配套市场定位的基础上，为数据库的构建带来了良好的条件。依靠用户行为留下的行为痕迹和在生活中不同网页浏览痕迹，来实现对用户信息的深度挖掘并进行细致化的分析。再利用消费者行为理论，来实现对用户习惯的准确把握。公司的精准营销就是将收集好的信息进行了有效的归类和处理。最大程度上实现了和用户的高效沟通。所以，为达成双方交流的及时性性和有效性。数据库的建立为用户沟通系统的准确发挥着重要的作用，即在需要和用户进行交流时。能够在最短时间内对客户提出的意见和反馈作出做出及时的处理，在处理过后一段时间内，及时回访有利于用户针对公司以及产品的好感可实现一定的提升，最终潜移默化的可实现相关的购买活动。
电商企业的精准营销依托于互联网的发展，运用大数据技术对电商企业的营销模式进行分析。依托大数据数据库的建立、用户信息的挖掘和行为追踪、产品的个性化设计、线下和线上活动的广泛开展等，能帮助不同企业寻找出适合自身的营销方法。但是由于互联网本身的缺陷以及现在国内大数据精准营销技术的不成熟，大数据营销也存在相应的问题。
为了紧跟大数据技术的趋势，导致许多企业在没有深刻了解大数据技术和精准营销的含义及两者之间的联系就开始盲目的收集数据信息，在精准营销的含义的理解上出现了很大的分歧。而且，现在互联网技术的盛行，企业在获取数据方面的成本更加低廉，导致现在的企业收集到了很多的数据信息，但是收集到的数据质量是参差不齐的。所以从大量的数据中挑选出对企业来说有效数据，对于大多数企业来说还是有困难的。
进一步说，社会同一行业不同企业之间竞争性决定了信息获取的复杂性，比如同行业的其他企业可能放一些虚假信息的“烟雾弹”，这毋庸置疑会出现干扰信息和错误信息，给企业精准营销策略的实施带来了巨大的误导性。再加上大数据本身存在的漏洞：单方面的依赖于全面的数据，而很难将干扰的信息进行剔除。例如在小米企业推出抢购模式本来的初衷是让用户的抢购是一个随机过程，但是为了获得更大的抢购概率，很多用户让自己的交际圈来帮忙抢购，一个人立即就等于拥有几个甚至几十个账号的预约来进行排队，小米首发预约量究竟有多少潜在购买客户却无从知晓，这就导致了小米内部统计数据的失真；相反，也存在一个账号重复利用的情况，家人、朋友可能借助于同一个账号进行购物，对于消费者用户本身的数据也很难确定真伪，用户信息的虚假填报都造成数据的异常。
就电商行业的特殊性而言，越来越多的企业加入，导致品牌间的竞争日益激烈，不正当竞争的现象时有发生。在大数据搜集中的竞争对手的虚假信息被搜集而未被处理，也会导致企业搜集数据的困难，导致数据的失真。所以要保证大数据营销的精准，就应该实现数据处理技术上的提升，将异常数据及时的排除，提高电商企业精准营销的准确性。
在当前快节奏的时代下，谁在第一时间搜寻出隐藏在大数据后的有效信息谁就能抓住市场命脉。那么，如何能够在有效的时间里缩短沟通时间，有效保证数据能够在企业的生产和经营之间进行协调，这是企业在实施精准营销中有待解决的问题。在大多数企业中都时常会出现数据管理系统失灵，有时虽然顾客的信息可以得到有效的反馈。而且还由于时滞，当信息到达决策层时，也无法立即改善生产和经营。
进一步而言，如果电商企业进行产品设计时，依赖了没有进行筛选的数据，虽然从数据使用的理论层面上满足了消费者的潜在需求，但就这些信息有效性依旧值得怀疑，就小米手机的例子来看，从小米论坛的相关信息来看，虽然小米手机的卡屏和发热现象有很多消费者进行了反馈，但是就解决成效来看效果不佳。从厂商的角度来看，思考出现这个问题的原因在于国内的一些企业将大数据营销定义为以销售为导向，一味地与其他企业之间进行营销方法的角逐，而忽略的产品本身的提高。从消费者方面来看，当提出的问题没有得到解决时，他就会认为企业对他们的意见置若盲闻，这将必会带来消费者对产品忠诚度的下降。
在现实的营销环境中，面对电商企业精准化营销模式，部分用户感觉自己被监视了，使客户产生警惕心理甚至产生抵触情绪，造成销售受阻。严重的情况下导致用户谎报数据，使在不知情的电商企业得到的数据部分失真，从而使企业得到了错误的预期价值。最后导致实际销售量与预期销售量的差异。从而得出错误的判断使企业面临巨大的损失。使企业下一步制定的营销策略失去了用武之地。例如：小米企业在2018年就小米官网和小米论坛的数据作出整合从而得出了全年手机预期出货量超过1.2亿，然而经过一年的奋斗，小米的目标并没有实现，分析下原因：大数据营销带来庞大的数据供应，产生了预期的假象是小米手机进入低潮期的一个重要原因。
从分析和小米的案例中可以看出，就消费者的偏好和效用水平分析，可以使用大数据给企业带来一些前瞻性。但是基于计算机云计算是冰冷冷的没有感情的数据运算和处理结果，是不能完全代替消费者行为的。所以数据模拟的结果只能给企业带来一些建议。并不能代表真实的发展方向。所以，对于大数据依托下的精准营销我们应该首先承认它的前瞻性，同时要实时的提醒自己要理性地对待。
互联网的发展给用户和商家都带来了便利，现在大数据营销只需要一台电脑就可以把握精准的市场。对于用户来说，可以足不出户的购物；对于电商企业来说，可以实现无门店销售。然而，大数据营销的基础是对用户信息的准确把握，这样就不可避免的引起用户对个人信息安全的考虑。比如网上支付密码功能如果存在漏洞会导致用户的账户被盗，以及一系列安全事件都给用户敲响了警钟。对于大数据的发展更是如此，这样的行为是否存在安全隐患一度引起了人们的热议，甚至社会上一度存在着抵触大数据发展的声音。
伴随着大数据的应用范围不断扩大，对个人数据安全就需要进行更为严密的监管，但是我国的监管目标尚未明确，目前的应用范围还局限在企业自律，虽然现在互联网行业自律正处于逐步增加阶段，但是与理想状态下应对大数据时代的个人信息保护还存在一定的差距。主要体现在：行业自律的范围较小和自律规范的实践性较差。现在的行业自律还局限在道德约束方面，而且许多只是象征性的存在。尽管用意是为了保护用户权利，但是就具体的措施方面还是有很多欠缺。所以对个人信息的保护还有很长一段路要走。可以设置专门的机构来对这个问题进行详细的处理。
可以看出，当电商企业的数据库内含有大量的用户信息时，就相当于用户的每一次购买行为都是在电商企业的“监控”之下进行的。当企业没有足够的能力和思想觉悟时，在利益的驱使下，极易有可能导致用户的信息泄露甚至有的企业将用户的信息进行售卖。所以用户的信息有很大的可能产生泄露。就从现在的监管现状来看，依旧还存在巨大的改进余地，在个人方面应该养成对自我信息保护的潜意识，要时刻重视信息的保护。就监管部分来说，应该加大公民对信息保护的重视程度，也要加大对非法使用他人信息的处罚，情节严重的可以进行刑事处罚。
大数据下电商企业的精准营销面临依旧面临了很大的挑战，该如何解决这些问题 呢？站在前人研究的基础上，针对上面提出的问题，本章将给予一些解决方案。
在大数据时代下，企业注重数据的收集和分析，同时也促进了市场上数据分析工具的发展。那么谁要能在众多的分析软件中挑选出适合自己企业的就显得更加重要了。一些有实力的公司会选择自己开发统计软件，这样就会有更加的针对性。在进行数据分析前，确保获得的数据的真实性尤为重要。需要经过市场测试来验证所做的定位是否准确有效。
同时对于大数据信息获取和筛选的局限性，电商企业应不断加大对社交平台的关注力度，不遗余力的进行市场推广，并对于潜在市场增大推广力度，但是也要事先考虑到网络平台的客户互动容易存在一定的虚拟和失真，因此在大数据获取渠道上应进一步提高线下活动的的次数，这样可以确保潜在的客户和忠实客户的维系。在企业生产力的提高，计算机行业的发展基本上让每个客户的定制化服务得到实现。也能促进企业进一步制定更加专属化的服务，企业可以按照消费者的不同划分不同的市场。这种交流可以表现在：
与消费者建立有效的沟通机制，这样企业才能更加实时的了解消费者的偏好的变化。在交易达成后，也应该做到定期的回访。企业可以收集回访的信息对产品的质量、价格等方面进行调整。
企业在经营范围内，可以使消费者参与到自己产品的设计中来。如在淘宝上出售的T恤，可以按照顾客的要求印上图片、文字等信息，保证了顾客的参与度，有利于顾客忠诚度的建立。
企业发展中，提升员工创新能力显得特别重要，从当前的经济形势来看，在电商行业中企业的核心竞争力特别重要，而如果企业要获得竞争力的提高，创新对于企业来说显得特别重要。根据发展的需要来制定不同制度激励员工的创新水平。而这些都需要有技术水平的人才。所以公司需要创新激励制度，用来鼓励技术人员更好的进行研究。
另一方面，针对大数据处理的日益重要，可以对员工进行岗前培训。加强大数据技术人才的培养，对企业的优秀文化以及自己要从事的领域进行系统化的了解。众所周知，大数据技术的关键是将获取精准的信息进行加工，这就需要操作人员丰富的知识和能力储备了。再进一步将这些信息进行有效的转化。所以说，通过大数据技术实现客户的精准定位可实现营销效率的提升，然而仅仅依靠大数据的信息支持是远远不够的。还要靠技术人员在搜集、处理、分析数据上的思维这样才能使效率得到提升。
所谓知己知彼，百战不殆，电商企业的精准营销亦是如此，在企业策划营销活动时，首先要对消费者行为进行分析，深化对消费者的了解。显然，在大数据时代，消费者的一切行为活动都暴露在数据下，透过大数据，企业能够更加精准的揣摩用户的心思。当然，获取全方位的消费者行为数据能尽量避免统计数据与真实情况之间的差异性，减小由于数据不全面而导致的电商企业决策偏差，进一步影响电商企业营销策略的制定。例如你在某几天关注过某种产品，那么在用户后几天的登录该网站后就会不断的有手机弹窗广告出现，但是此时的用户已经对产品并不感兴趣了。 所以在适当的时候向用户推送感兴趣的产品或广告就显得格外的重要。
电商企业把用户浏览过的相关产品通过广告推送给用户，主动引起消费者的关注，使用户点击广告的概率大大增加。当用户对广告推荐的产品感兴趣时，用户就会利用各种渠道搜索信息。但是因为每个消费者获取途径的差异，因此，电商企业应该做到比消费者掌握更多的搜索信息的渠道。这样才能更加揣摩出消费者的行为。在各种信息渠道中，在那些用户多次查询和关注的点上与用户之间进行一对一的沟通，这样不仅能有效的把握消费者的行为并给消费者留下良好的印象，进一步再引导用户进行购买行为，这样能有效的减少数据带来的误差。
大数据时代下的用户信息安全是数据系统的核心部分，涉及到的用户的隐私安全，也对公司的形象产生影响，容易受到外来因素的干扰。因此为了大数据系统中的数据信息安全，必须从多个方面进行应对，从社会而言，应该加大对信息保护的宣传，从政府而言可以指定相应的法律法规。从大体上可以从以下几个方面入手：
第一，企业非法收集用户信息的立法规范。立法应该在“通知”和“许可”方面征求用户的意见，而不应该默认设置为追踪状态。当大数据的主体需要使用用户信息时应该提前告知信息主体。另外，对于未成年人的信息保护，应该格外的注意，必须获得监护人的许可同意下才能进行。
第二，大数据主体对用户个人信息过度分析的立法规制。立法应当缩短企业对个人信息的时间。缩短个人信息在电商企业数据库中使用时间，在合理情况下，在用户信息的使用时间达到规定时间时，大数据主体必须对用户信息进行删除，再说，当企业运用个人信息无明确目的，而且企业在没有获得用户许可继续使用信息的权利时，数据掌控者必须删除该个人信息。进一步而言，个人信息主体在感觉个人信息被侵犯时，可以要求数据主体删除其个人信息。再次，对个人信息使用深度进行规定。立法应当对电商企业运用用户信息的深度进行限制和规定。同时，对于剽窃、售卖个人信息数据的行为要加大处罚力度，必要时应该让当事人承担刑事责任。
在企业和个人角度上也应该进行必要的规定。一方面做到在数据系统管理制度上加大保护力度，制定合适能有效实施的管理制度，另一方面加强技术团队的培养，尤其是要提高大数据团队人员的技能培训和素质教育。因为技术人员的优劣对于有效防范不法分子对用户信息安全的威胁、客户的信息安全和对企业声誉的影响、及时的发现系统中存在的漏洞和病毒都是至关重要的。同时，也应该对用户的使用范围和使用方式进行规定，确保用户的数据信息安全。政府应该加强对数据的监察力度和增强数据系统的安全防御性。调动工作人员的积极性，不断地进行研发新的数据系统，完善信息保护，保障信息系统的安全性。
小米手机诞生于2011年，小米手机的成功很大程度上归功于互联网的发展。大数据精准营销在帮助小米公司准确把握市场需求的同时，也实现了对消费群体的准确把握，仅仅几年小米的发展为何如此成功呢？可以从以下几个方面进行说明。
5.1.1 内部数据信息
小米手机的销售开始时依托于线上下单，然后快递发货，这样小米就能获得所有购买者的信息资料。从目前来看，小米手机主要在小米官网和各大购物平台上售卖。这样就导致了小米手机的大部分信息是消费者的交易购买信息，但是仅仅靠这些信息来构成小米数据库是远远不够的。小米官网上巨大的用户访问也为小米手机提供了丰富的信息。登录官网的注册用户交易数据、网页浏览数据、各种交易及退换货数据都是大数据分析的重要来源。
5.1.2外部数据信息
仅仅依靠用户的购买和访问记录去捕捉消费者信息在很大程度上是不够的。潜在用户的信息不能通过购买记录进行挖掘，在线下旗舰店购买的用户对于小米手机来说也是信息的遗漏，这就需要在更多的途径上提供数据支持。小米手机在获得数据方面运用了很多的方法，将大数据技术进行了充分利用。首先，小米手机内自带的应用也是获取用户信息的重要途径，定位服务、小米手环、我的小米等应用与小米系统的支持形成了强大的用户数据网络。然后，根据小米手机官网数据，小米云为小米提供了第一手的数据支持。近些年小米在云服务上的投资，深刻体现出雷军独到的眼光。也充分体现出小米手机对数据信息的重视。其次，小米手机的另一个外部信息来源是小米创建的一系列平台，这也充分体现出网络交流平台的重要性。
普通的网络销售缩短了地理上的距离，但是却加大客户和商家的心理距离，但是这个劣势可以通过建立网络平台来弥补。从目前来看虽然小米手机具有覆盖面广的特点，但是小米企业依旧没有放弃线下客户。在手机售后服务、新品体验上小米都得到了充分的体现。
对于销售记录的直接数据和交流平台顾客的反馈数据，都要进行计算机编程软件的关联分析，然后再应用大数据技术进行数据拟合分析，再将提取的信息沿用到小米手机的产品营销中。一般来说，收集信息只是营销的最底层应用，在数据收集完成后，还应该涉及到企业数据库构建、数据筛选、消费者行为预测和最后的产品反馈等。真正的核心内容在于大数据的收集与分析。数据的收集是很简单的，但是对于大多数的企业数据的筛选就相对比较有挑战性了，挑战主要存在于：数据和数据库之间的不匹配；数据处理技术还比较单一，这都极大地增加了数据处理的难度。
5.2.1小米内部数据的建立
企业营销的根本依据在于将收集到的信息最大化的利用，没有信息的数据没有任何价值，所以说从数据中提取包含的信息就显得尤为的重要。小米手机的数据网络覆盖面广，数据的来源很多，但数据处理方法依旧比较落伍，虽然小米官网和小米论坛上的信息有很高的可信度，但是依旧不排除有一些虚假信息的存在。小米针对调研的现状，小米采用了差异化策略。从国内市场来看阿里巴巴公司在数据处理分析上做的很好，但是究其数据来源大多局限于交易记录等数据，但小米手机在大数据这个领域里面拥有很多技术专家。例如数据处理中能做到根据用户的不同制定不同的营销策略都体现了小米企业强大的数据技术储备。
5.2.2 数据挖掘精细化
数据库建立以后，有效数据挖掘变得更重要了，小米通过于高德地图合作准确把握用户的地区差异，可以先根据用户的性别进行划分，按照不同地区不同性别的人群的数据来进行处理。然后在根据每个地区GDP的差异进行分类，进而对消费人群进行精细化营销。另外，由于现在技术人员能力的提高，可以把用户的每一次浏览信息都进行分析。例如当你在淘宝搜索了小米手机以后，数据分析团队会根据你以前的消费特点，预测出你可能需要的手机类型，然后在后面的几天里，广告就会针对性的推送广告。还可以根据不同用户对不同的广告关注层次不同，技术人员可以将所有的访问记录分离开。可以看出，数据挖掘思想已经融入到小米企业的各个层面的发展当中。
5.2.3对消费者网络的全方位构建
小米企业通过对大量的人员进行技术培训，使小米手机的技术竞争力得到了显著地提高。技术人员通过对用户的浏览痕迹进行跟踪，再根据大数据的拟合，对用户的行为进行科学的预测。充分贯穿了营销的各个阶段。手机行业的发展是建立在互联网发展的基础上，现在手机已经走进了每个人的生活，手机也让我们的生活越来越便利。
小米手机透过数据，实现了对用户行为的精准把握，精准预测出用户的购买行为。通过全方位的把握用户信息，及时有效的广告推送加大了消费者的购买的概率。因为在用户下单之前，一般都会先经过网络的信息搜集与选择，例如：贴吧、微博等搜集信息，有的客户会选择到下实体店购买，可以说现在用户的行为日益偏向随众化和随机化。这也导致了对消费者行为的解释不能过于片面，而应该通过网状结构分析，只有这样才能对消费者行为做到做好的把握。
5.3.1基于大数据的社会网络实践营销策略
顺应互联网趋势的小米手机，预测到了互联网的发展，所以小米企业开始时放弃了门店销售。将销售重心放到了互联网上，所以相比较其他企业建立实体店的的成本，小米将更多的精力放在了与用户关系网络的建立。在在小米企业也开创了社会化网络构建的先河。并且在很长一段时间里成为小米手机的核心竞争力的集中体现。依据小米技术人员的技术支持，实现了不同营销方式的互补。增加了用户粘性。
小米手机的大数据网络营销主要集中在各种购物软件、小米官网、官方微博和小米论坛等。在有新品手机发布时，小米手机先在官方微博和小米官网和广大用户进行沟通，进行预售前的预热。通过对产品细致的介绍和定期的信息发布有助于吸引潜在的购买者。小米论坛作为维护客户的主要平台，也是实现小米手机的大数据营销实践的平台。可以有效的将对小米产品感兴趣的潜在客户发展为米粉，并进一步的引导用户的购买行为，最终达到销售的目的。
5.3.2基于大数据产品间关联营销策略
小米科技的核心产品是小米手机，可以将用户所需要的设备与手机联系在一起，小米手机以技术、服务、创新的形式控制整个生产链。产品的关联存在于各种产品中，对于用户和小米企业都有很大的好处。就企业而言，经过数据的关联，节省了搜集用户信息资料的时间，让企业内部的数据库得到了很大程度的扩充。就用户而言，机会成本得到了减少，增强了手机的实用的广泛性。对于小米企业来说，那些用户数据对于小米来说是巨大的财富，因为经过技术人员的处理，小米企业能非常容易的获得用户信息。这充分体现了小米手机与小米硬件的关联营销的理念。
在以前换手机无法将旧手机的信息传送到新手机上。小米手机用户就可以通过小米云服务来实现一键换机的操作。当需要更换小米品牌的其他手机时，用户只需要登录账户，在设置中找到一键换机，就能实现以前的短信、通信记录、图片等完全保留原手机的。这正是小米手机营销中硬件和软件关联的集中体现。只要实现小米核心的云服务与小米手机的关联。
5.3.3基于大数据的用户差异化营销策略
产品差异化也是其大数据营销的重要构成，根据不同的标准将目标人群进行分类，充分挖掘出每个人群的需求和爱好。例如在2011年小米手机的首部手机发布会上，初出茅庐的小米产品并不能得到社会的认可，小米手机首先进行价格的差异化战略。在价格定位在一个较低的水平，但是却能获得一个性价比很高的手机。积累口碑。这也为小米手机迅速的抢占市场奠定了良好的基础。可以看出，小米手机经过十几年的风风雨雨已经从各个方面得到了充分的发展。例如在小米手机外形设计上就从以前的单一色调发展为依据客户友好型进行设计，更好的满足用户的需求。
5.3.4基于大数据的用户参与营销策略
由于在互联网和大数据行业的深入发展，信息处理变得快速。顺应市场发展，开发手机操作系统的主张在小米企业的高层得到了广泛的赞同，小米企业为了更加了解用户体验，邀请了许多小米粉丝共同参与小米的研发。这些用户的体验感受以及建议组成了小米公司的数据库，现在我们看到的每一部手机都凝集了广大米粉的心血。在每一部手机发行的测试阶段，小米公司会通过各种渠道挑选出忠实的米粉，研发团队将和他们一起进行手机的测试。积极听取用户的意见和反馈。当产品发行之后，小米公司会时刻进行回访，用户也可以在小米论坛和官方微博上进行提问，都会有专业的技术人员进行处理和反馈。小米客服也会定期筛选用户进行反馈调查并虚心听取用户的意见。除了这些途径外，小米数据分析人员也会对客户意见、问题等进行汇总、处理；对于反馈比较多的问题，第一时间移送到小米内部讨论会上，分析出的结果传递给研发团队，并督促其进行相应的改进。
另外，在小米科技公司不断发展之时，小米手机将每年的4月6日定义“米粉日”，在这一天小米会通过举办大型的米粉见面会，用好的产品反馈广大小米用户，提高忠实粉丝粘性。
2019年3月19日晚间消息，小米集团在官网上公布了它在第四季度拿下444.21亿元的营收收入，同比增长26.5%；经过调整，小米净利润18.53亿元人民币，同比增长236.7%。2018年全年，小米集团营收1749.15亿元人民币，同比增长52.6%；非国际财务报告准则计量，经调整，小米集团净利润85.5亿元，同比增长59.5%。其中在智能手机方面：报告期内，智能手机分部的收入约人民币1138亿元，较去年同比增长41.3%。在全球智能手机市场出货量同比下滑4.1% 的大环境下，我们于报告期智能手机销量高达1.187亿部，较去年增长29.8%，是业内罕见于2018年保持持续高速增长的公司。在生活消费产品方面与生活消费产品分部的收入为人民币438亿元，较去年增长86.9%。在互联网服务分部收入于报告期同比增长61.2%至人民币160亿元。广告收入达人民币101亿元，同比增长79.9%，主要得益于推荐算法持续的优化吸引用户更多更频繁地使用我们的互联网业务。
本论文先介绍了这个论文研究的目的和国内外的研究现状，来说明大数据和精准营销在国内外的研究成果和研究还存在的纰漏。文章的第二部分介绍了大数据和精准营销的相关理论。介绍了精准营销的概念、特征及理论依据。然后就大数据下电商企业的精准营销策略进行了说明。文章的第三、四部分说明了大数据下电商企业进行精准营销所面临的问题和如何解决这些问题给予自己的一些见解。在论文的最后以小米科技公司的案例，从数据的来源、大数据营销的过程、大数据的实践和小米手机取得的最新成绩等方面具体的介绍精准营销和大数据之间的关系，起到抛砖引玉的作用，旨在说明大数据在电商企业精准营销中的重要作用。
在本论文中的研究思路属于理论研究，没有得到经历过过多的实践。而且大数据的发展也不算太成熟，依旧处于发展的初级阶段，电商企业完全应用大数据技术依旧有一些困难，还处在数据的处理阶段，并且由于对数据处理的技术的了解不够，所以在本文的介绍中还存在很多的偏差和错误。在以后的日子里我将时刻关注大数据在电商企业的发展。。
可以好不夸张的说，伴随着互联网的发展，大数据对各行各业的重要性也渐渐凸显，尤其在电商企业中，大数据处理技术已经成为企业在激烈的竞争中取胜的重要方法。所以电商企业应该在大数据和精准营销方面加大研究力度和资金投入力度，来获得其他企业获得不到的信息，在激烈的竞争中获胜。
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时光荏苒，转眼间我的本科生涯就结束了，在沈阳化工大学的时光里我收获很多，我有幸遇到了与我相处的同学，给我带来了开心又硕果累累的四年，在论文即将结束之际，我满怀感恩，有太多美好的回忆留在了我的母校沈阳化工大学。
首先要感谢我的指导老师，老师为人谦和，博学睿智，在她的身上我学到了很多为人处世的道理，师者，传道受业解惑也。从论文的选题、文献综述的撰写、提纲的修改，整个过程都是在苗老师的指导下完成，对于我论文中的每一处，都细心的给予了修改意见。苗老师以严谨的治学态度，一丝不苟的工作态度，对我未来的学习和生活的道路产生了深远的影响。在此，谨向恩师致以崇高的敬意和衷心的感谢。
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