市場(chǎng)營(yíng)銷中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用與消費(fèi)者行為分析

市場(chǎng)營(yíng)銷中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用與消費(fèi)者行為分析1.引言1.1市場(chǎng)營(yíng)銷背景介紹市場(chǎng)營(yíng)銷是企業(yè)與消費(fèi)者之間溝通的橋梁，其目的是通過滿足消費(fèi)者的需求來實(shí)現(xiàn)企業(yè)的商業(yè)目標(biāo)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和移動(dòng)設(shè)備的普及，市場(chǎng)營(yíng)銷的環(huán)境和手段發(fā)生了翻天覆地的變化。傳統(tǒng)的市場(chǎng)營(yíng)銷模式逐漸被數(shù)字營(yíng)銷所取代，大數(shù)據(jù)時(shí)代為市場(chǎng)營(yíng)銷帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。1.2大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷中的重要性大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、多樣性、高速的數(shù)據(jù)集合，它具有巨大的價(jià)值和潛力。在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了更加精準(zhǔn)、高效的市場(chǎng)分析和消費(fèi)者洞察。通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)需求、把握消費(fèi)者趨勢(shì)，從而制定出更加有效的營(yíng)銷策略。1.3消費(fèi)者行為分析與大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)消費(fèi)者行為分析是市場(chǎng)營(yíng)銷的核心環(huán)節(jié)，通過對(duì)消費(fèi)者行為的研究，企業(yè)可以更好地了解消費(fèi)者的需求和購買動(dòng)機(jī)。大數(shù)據(jù)為消費(fèi)者行為分析提供了豐富的數(shù)據(jù)來源和強(qiáng)大的技術(shù)支持。借助大數(shù)據(jù)分析工具，企業(yè)可以從海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的信息，為市場(chǎng)營(yíng)銷決策提供有力支持。這使得消費(fèi)者行為分析在大數(shù)據(jù)時(shí)代具有更高的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。2.大數(shù)據(jù)概述2.1大數(shù)據(jù)的定義與發(fā)展大數(shù)據(jù)（BigData）這一概念最早由美國(guó)學(xué)者阿爾文·托夫勒（AlvinToffler）在1980年提出，意指信息爆炸時(shí)代數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超過人們的處理能力。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、處理和分析能力得到了極大提升，大數(shù)據(jù)逐漸成為研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模巨大、類型多樣、增長(zhǎng)迅速的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)集合在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)和工具難以有效處理和分析的情況下，需要運(yùn)用新的技術(shù)和方法進(jìn)行挖掘、分析和利用。大數(shù)據(jù)的發(fā)展經(jīng)歷了多個(gè)階段，從單一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理，到如今的數(shù)據(jù)挖掘、智能分析，其內(nèi)涵和外延不斷擴(kuò)大。2.2大數(shù)據(jù)的類型與來源大數(shù)據(jù)主要包括以下三種類型：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：具有明確格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫中的表格、CSV文件等。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：具有一定格式，但結(jié)構(gòu)不完整的數(shù)據(jù)，如XML、JSON等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：沒有固定格式，難以直接進(jìn)行處理和分析的數(shù)據(jù)，如圖像、音頻、視頻、文本等。大數(shù)據(jù)的來源廣泛，包括但不限于以下幾個(gè)方面：社交媒體：如微博、微信、Facebook、Twitter等平臺(tái)上的用戶數(shù)據(jù)。電子商務(wù)：如購物網(wǎng)站、支付平臺(tái)等產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)。企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)：如企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）等系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。傳感器與物聯(lián)網(wǎng)：如智能設(shè)備、智能交通、智慧城市等產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。公共數(shù)據(jù)：如政府開放數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)等。2.3大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和可視化等方面。數(shù)據(jù)采集：涉及多種數(shù)據(jù)源的接入、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理等技術(shù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：采用分布式存儲(chǔ)、列式存儲(chǔ)、內(nèi)存計(jì)算等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀取的效率。數(shù)據(jù)處理：運(yùn)用分布式計(jì)算、流式計(jì)算、批處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的快速處理。數(shù)據(jù)分析：采用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值信息。數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、圖像、動(dòng)畫等形式，直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，便于用戶理解和決策。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為市場(chǎng)營(yíng)銷與消費(fèi)者行為分析提供了新的方法和工具，使得企業(yè)能夠更加精準(zhǔn)地了解市場(chǎng)需求、優(yōu)化營(yíng)銷策略，從而提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。3.市場(chǎng)營(yíng)銷中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.1大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)細(xì)分中的應(yīng)用市場(chǎng)細(xì)分是市場(chǎng)營(yíng)銷的基本策略之一，其核心在于將大市場(chǎng)劃分為具有相似需求的小市場(chǎng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在這一過程中的應(yīng)用，提高了市場(chǎng)細(xì)分的精確性和效率。通過收集和分析消費(fèi)者的購買記錄、瀏覽歷史、社交活動(dòng)等信息，企業(yè)可以識(shí)別出不同的消費(fèi)群體，并根據(jù)他們的特征進(jìn)行更為精準(zhǔn)的市場(chǎng)細(xì)分。實(shí)例分析以電商平臺(tái)為例，通過對(duì)用戶購物數(shù)據(jù)的挖掘，可以識(shí)別出“品質(zhì)生活追求者”、“性價(jià)比消費(fèi)者”和“新品嘗試者”等多個(gè)細(xì)分市場(chǎng)。針對(duì)這些細(xì)分市場(chǎng)，電商平臺(tái)可以推出差異化的營(yíng)銷策略，滿足不同消費(fèi)者的需求。3.2大數(shù)據(jù)在目標(biāo)客戶定位中的應(yīng)用在市場(chǎng)細(xì)分的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)進(jìn)一步確定目標(biāo)客戶。通過分析消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣、興趣愛好、社交網(wǎng)絡(luò)等多元數(shù)據(jù)，企業(yè)可以描繪出清晰的目標(biāo)客戶畫像，為產(chǎn)品開發(fā)和營(yíng)銷策略提供依據(jù)。實(shí)例分析一家快消品牌利用大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，其目標(biāo)客戶群體主要集中在25-35歲的城市女性，她們關(guān)注健康、追求生活品質(zhì)，且在社交網(wǎng)絡(luò)上活躍。根據(jù)這一發(fā)現(xiàn)，該品牌調(diào)整了廣告投放策略，加大在社交媒體上的宣傳力度，并推出符合該年齡段女性需求的新產(chǎn)品。3.3大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷策略優(yōu)化中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)不僅幫助企業(yè)確定目標(biāo)客戶，還可以通過實(shí)時(shí)跟蹤消費(fèi)者行為，對(duì)營(yíng)銷策略進(jìn)行優(yōu)化。企業(yè)可以通過分析營(yíng)銷活動(dòng)的數(shù)據(jù)反饋，了解哪些策略有效、哪些需要改進(jìn)，從而提高營(yíng)銷效果。實(shí)例分析一家零售企業(yè)在進(jìn)行促銷活動(dòng)時(shí)，利用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者購買行為。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)某一商品的銷售異?；鸨谑茄杆僬{(diào)整營(yíng)銷策略，加大該商品的宣傳和庫存，以滿足市場(chǎng)需求。同時(shí)，對(duì)于銷售不佳的商品，企業(yè)也可以及時(shí)調(diào)整策略，降低庫存壓力。通過以上分析，可以看出大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷中具有極高的應(yīng)用價(jià)值。企業(yè)應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提高市場(chǎng)細(xì)分、目標(biāo)客戶定位和營(yíng)銷策略優(yōu)化的準(zhǔn)確性，以實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。4.消費(fèi)者行為分析4.1消費(fèi)者行為理論消費(fèi)者行為分析是市場(chǎng)營(yíng)銷中不可或缺的一環(huán)。在理論層面，消費(fèi)者行為研究主要基于心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科，旨在揭示消費(fèi)者在購買決策過程中的心理活動(dòng)和行為規(guī)律。經(jīng)典的消費(fèi)者行為理論包括需求層次理論、消費(fèi)者決策過程模型、態(tài)度形成與改變理論等。這些理論為大數(shù)據(jù)分析提供了理論基礎(chǔ)，使得企業(yè)能更加深入地理解消費(fèi)者的需求與行為。4.2消費(fèi)者行為分析方法4.2.1描述性分析描述性分析主要關(guān)注消費(fèi)者行為的基本特征描述，包括消費(fèi)頻率、購買偏好、消費(fèi)習(xí)慣等。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)收集并分析消費(fèi)者的購物數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解到哪些產(chǎn)品更受歡迎、哪些時(shí)段是購物高峰等，從而為市場(chǎng)細(xì)分和產(chǎn)品定位提供依據(jù)。4.2.2預(yù)測(cè)性分析預(yù)測(cè)性分析建立在描述性分析之上，通過歷史數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)和行為。例如，企業(yè)可以通過分析消費(fèi)者過去的購買記錄，預(yù)測(cè)其未來可能的購買行為，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。4.2.3指導(dǎo)性分析指導(dǎo)性分析是基于預(yù)測(cè)性分析結(jié)果，為市場(chǎng)營(yíng)銷策略提供具體指導(dǎo)的分析方法。通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以針對(duì)性地制定營(yíng)銷策略，如個(gè)性化推薦、定制化服務(wù)等，以提高消費(fèi)者的滿意度和忠誠(chéng)度。4.3消費(fèi)者行為分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用案例在實(shí)際應(yīng)用中，許多企業(yè)已經(jīng)成功運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)者行為分析，并取得了顯著的市場(chǎng)效果。以下是一些典型案例：某電商平臺(tái)的個(gè)性化推薦：該平臺(tái)通過分析消費(fèi)者的購物歷史和瀏覽行為，運(yùn)用協(xié)同過濾算法為消費(fèi)者推薦符合其興趣的商品，提高了轉(zhuǎn)化率。某快消品牌的市場(chǎng)細(xì)分：該品牌利用大數(shù)據(jù)分析工具，結(jié)合消費(fèi)者的消費(fèi)水平、生活方式、價(jià)值觀等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的市場(chǎng)細(xì)分，并針對(duì)不同細(xì)分市場(chǎng)推出相應(yīng)產(chǎn)品。某餐飲企業(yè)的顧客滿意度調(diào)查：該企業(yè)通過收集顧客在社交媒體上的反饋信息，分析顧客的滿意度及意見，及時(shí)調(diào)整服務(wù)策略，提高了顧客滿意度。通過這些案例，我們可以看到大數(shù)據(jù)在消費(fèi)者行為分析中的巨大價(jià)值，以及其在市場(chǎng)營(yíng)銷中的廣泛應(yīng)用。5大數(shù)據(jù)與消費(fèi)者行為分析的融合5.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在消費(fèi)者行為分析中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘作為大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)之一，在消費(fèi)者行為分析中扮演著重要角色。通過數(shù)據(jù)挖掘，企業(yè)可以從海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有價(jià)值的信息，用以指導(dǎo)市場(chǎng)營(yíng)銷決策。具體應(yīng)用包括：購物籃分析：通過分析消費(fèi)者購物籃中的商品組合，發(fā)現(xiàn)商品間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而進(jìn)行智能推薦和商品擺放策略優(yōu)化?？蛻舴秩海焊鶕?jù)消費(fèi)者的購買行為、消費(fèi)習(xí)慣等特征，將消費(fèi)者分為不同的群體，為不同群體提供個(gè)性化的服務(wù)和產(chǎn)品。趨勢(shì)預(yù)測(cè)：通過歷史數(shù)據(jù)分析，預(yù)測(cè)消費(fèi)者未來的購買趨勢(shì)，幫助企業(yè)制定更為前瞻的市場(chǎng)策略。5.2人工智能在消費(fèi)者行為分析中的應(yīng)用人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，為消費(fèi)者行為分析提供了更為強(qiáng)大的工具。例如：自然語言處理：用于分析消費(fèi)者在社交媒體上的評(píng)論和反饋，以理解消費(fèi)者情感和偏好。圖像識(shí)別：分析消費(fèi)者在零售環(huán)境中的行為，如逛店路線、貨架停留時(shí)間等，以優(yōu)化店內(nèi)布局和商品展示。預(yù)測(cè)建模：利用歷史數(shù)據(jù)建立模型，預(yù)測(cè)消費(fèi)者的購買概率，為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供依據(jù)。5.3大數(shù)據(jù)與消費(fèi)者行為分析的挑戰(zhàn)與機(jī)遇大數(shù)據(jù)與消費(fèi)者行為分析的結(jié)合帶來巨大機(jī)遇的同時(shí)，也面臨著諸多挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)隱私保護(hù)：在收集和分析消費(fèi)者數(shù)據(jù)時(shí)，如何確保個(gè)人隱私不受侵犯，是企業(yè)和分析人員必須考慮的問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來也帶來了數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，如何從海量的、雜亂無章的數(shù)據(jù)中提取準(zhǔn)確的信息，是一大挑戰(zhàn)。技術(shù)更新：數(shù)據(jù)分析技術(shù)日新月異，企業(yè)需要不斷更新技術(shù)以適應(yīng)發(fā)展。機(jī)遇決策優(yōu)化：通過精準(zhǔn)的消費(fèi)者行為分析，企業(yè)可以優(yōu)化營(yíng)銷決策，提高市場(chǎng)響應(yīng)率。市場(chǎng)預(yù)測(cè)：大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更為準(zhǔn)確的市場(chǎng)預(yù)測(cè)，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)品創(chuàng)新：深入理解消費(fèi)者需求和行為，有助于企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn)。通過以上分析，可以看出大數(shù)據(jù)與消費(fèi)者行為分析的融合不僅為市場(chǎng)營(yíng)銷提供了新的方法和工具，同時(shí)也對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力提出了更高的要求。6.大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷策略中的應(yīng)用實(shí)踐6.1產(chǎn)品策略在產(chǎn)品策略中，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)需求，從而設(shè)計(jì)出更受歡迎的產(chǎn)品。通過對(duì)消費(fèi)者在社交媒體、評(píng)論網(wǎng)站、論壇等渠道的言論和反饋進(jìn)行收集和分析，企業(yè)可以了解到消費(fèi)者對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)建議。此外，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)還可以預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)趨勢(shì)，從而在新產(chǎn)品開發(fā)時(shí)保持前瞻性。6.2價(jià)格策略大數(shù)據(jù)在價(jià)格策略中的應(yīng)用同樣具有重要意義。企業(yè)可以通過分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)和消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)，制定更為合理的定價(jià)策略。例如，基于大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略可以根據(jù)供需關(guān)系、季節(jié)性因素、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手價(jià)格等因素進(jìn)行調(diào)整。此外，大數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識(shí)別價(jià)格敏感度較高的消費(fèi)者群體，從而實(shí)施有針對(duì)性的價(jià)格策略。6.3渠道策略在渠道策略中，大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)優(yōu)化渠道布局和提升渠道效率。通過對(duì)消費(fèi)者購買行為、渠道流量、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手渠道布局等數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以找到最適合自己的渠道策略。此外，大數(shù)據(jù)還可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)線上線下渠道的融合，提升消費(fèi)者購物體驗(yàn)。例如，一家服裝零售企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，其目標(biāo)消費(fèi)者在周末更傾向于線下購物。因此，企業(yè)可以針對(duì)性地加大周末線下促銷力度，同時(shí)優(yōu)化線上渠道的購物體驗(yàn)，以滿足不同渠道消費(fèi)者的需求。通過以上三個(gè)方面的實(shí)踐，企業(yè)可以充分利用大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷策略中的優(yōu)勢(shì)，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，更好地滿足消費(fèi)者需求。然而，企業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)也需注意保護(hù)消費(fèi)者隱私，遵循相關(guān)法律法規(guī)，確保大數(shù)據(jù)應(yīng)用的合規(guī)性。7結(jié)論7.1大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷與消費(fèi)者行為分析中的價(jià)值總結(jié)在過去的幾十年里，市場(chǎng)營(yíng)銷經(jīng)歷了從傳統(tǒng)廣告到精準(zhǔn)營(yíng)銷的巨大變革。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展為市場(chǎng)營(yíng)銷帶來了新的機(jī)遇。通過深入分析消費(fèi)者行為，企業(yè)能夠更好地了解市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與服務(wù)的精準(zhǔn)定位，從而提高營(yíng)銷效率。大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷與消費(fèi)者行為分析中的價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提高市場(chǎng)細(xì)分準(zhǔn)確性：通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更精確地識(shí)別不同消費(fèi)者群體的需求和偏好，為市場(chǎng)細(xì)分提供有力支持。優(yōu)化目標(biāo)客戶定位：大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)在海量數(shù)據(jù)中找到潛在的高價(jià)值客戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。指導(dǎo)營(yíng)銷策略調(diào)整：通過對(duì)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以實(shí)時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。增強(qiáng)消費(fèi)者洞察：大數(shù)據(jù)使企業(yè)能夠深入了解消費(fèi)者的購買動(dòng)機(jī)、消費(fèi)習(xí)慣等，為產(chǎn)品開發(fā)和市場(chǎng)推廣提供依據(jù)。7.2面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢(shì)盡管大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷與消費(fèi)者行為分析中具有巨大價(jià)值，但在實(shí)際應(yīng)用過程中仍然面臨諸多挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私與安全：如何在保護(hù)消費(fèi)者隱私的前提下充分利用大數(shù)據(jù)是一個(gè)亟待解決的問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量與準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)來源多樣化、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，如何篩選和處理高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。技術(shù)更新與發(fā)展：隨著人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的不斷進(jìn)步，如何將這些先進(jìn)技術(shù)融入大數(shù)據(jù)分析中，提高分析效果和效率是未來的發(fā)展趨勢(shì)?？缃绺?jìng)爭(zhēng)與合作：在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，跨界競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，企業(yè)需要尋求與其他行業(yè)和企業(yè)的合作，實(shí)現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。7.3對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷從業(yè)者的建議面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，市場(chǎng)營(yíng)銷從業(yè)者應(yīng)采取以下措施以提升自身競(jìng)爭(zhēng)力：提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)：加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和