营销论文范文如何写 营销写作论文(七篇)

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推荐营销论文范文如何写一

关键词：高职院校;市场营销专业群;建设;思想理念

高职院校专业设置方向随着社会经济发展需要和人才市场就业的需要，市场营销专业在原有的专业上增加了市场开发与营销、营销与策划、医药营销、电子商务等相关专业，或者是有市场营销方向的市场营销连锁经营方向、市场营销酒店方向、市场营销医药方向、商务英语营销方向等。对于高职院校设置的市场营销专业进行整合成为非常紧迫的一件事，因此，高职院校市场营销专业群建设的工作成为重要任务。

一、建设市场营销专业群的必要

高职院校根据社会市场和认识需求并结合本校的办学理念来建设市场营销专业群成为刻不容缓的工作，这样可以带动市场营销相关专业水平的提升。市场营销专业涉及的相关专业包括物流管理、电子商务、广告管理等专业，每个看似没有关联的专业之间在具体理论学习、训练课程、学校设备、师资力量等方面相互联系。市场营销专业群将面向社会需要、面向相关单位企业，考察社会和企业，根据考察的结果运用到市场营销专业群的建设中，设计相关的教学重难点和实训重难点，加深学生对学习知识的理解和社会实际的联系；当然，高职院校市场营销专业群的建设是可以当作公共的资源在各大高校之间相互学习、共同利用，长此以往对培养优秀人才和师资团队的建设有重要的作用。市场营销专业群的建设在很大程度上节省了专业建设的大量资本。市场营销专业群的建设除了资源共享、共同进步之外，可以利用品牌优势，提升专业群的有用价值。因为市场营销专业本来是一个相对比较老的专业，可以利用品牌优势让市场营销成为品牌专业，这样可以节省在建设品牌时的资金费用。随着现代信息技术的发展和不断革新，建设市场营销专业群让专业管理走上时代的前列，这是众多高职院校建设市场营销专业群的一个重要原因。如果高校里其他专业都顺应信息发展，走上现代管理的道理，那么市场营销专业群的建设已刻不容缓。

二、市场营销专业群的主要内容

1.营销服务对象

高职院校市场营销专业群的建设必然与社会和企业的营销大方向相联系，那么对高校培养营销人才的针对性和实用性有一定的方向把握。当然社会和企业对营销人才的需要不是一成不变的，这样就要最大限度地发挥市场营销专业群的作用，根据不同的情况进行及时调整应对。市场营销专业群建设的意义在于培养出一批社会和企业需要的高素质的服务型人才。

2.营销建设思路

高职院校的市场营销专业群不是简单的服务于几个相关的专业之间的组合，市场营销专业群的建设必须遵循一定的规律，因此，建设思路是非常重要的一部分。首先要实地区进行调查和考核，人情社会和企业对市场营销岗位内容和人才结构的需要，认清企业和人才之间的联系变化。其次是要在市场营销专业群中要能够分清主次，要清楚市场营销的核心专业和相关课程设置。最后要明确市场营销专业方向。清楚认识到市场营销各个专业之间的相关性，搭建一个实用的资源共享平台，实现专业共同进步。

3.专业内容建设

假设高职院校职场营销专业群建设的相关专业有市场营销、电子商务、广告管理等，那么结合专业的课程内容建设应该包括《创业管理》《营销实务》《网络营销》《广告策划与管理》等。这些基本的课程内容设置同样是根据企业的现实需求来培养高素质的人才，当然同高校学生的实际情况合理安排课程进度和课程实践内容，努力明确市场营销专业群的内容建设，突出实践能力。

三、高职院校市场营销专业群建设问题探讨

通过对企业和高校实际情况的研究及高职院校近几年来的市场营销专业群建设得知，高职院校营销专业群的建设是必不可少的。市场营销专业群受到了教育部和高职院校的重视，并且让市场营销专业群的建设达到一个热度。但是高职院校市场营销专业群被跟风建设，其效果可想而知。这样不根据实际情况而效仿反而会适得其反。从高职院校市场营销专业群建设的内容来说，要考虑本校市场营销专业的课程设置内容，需要考虑本校的市场营销专业群的能力培养方向和人才目标建设。如果不全面考虑，那只是学习表象，未涉及根本内容。高职院校市场营销专业群建设包含的专业不是多而好的，更不是简单的相关专业融合，在专业群建设中一定要体现集群思想。集群思想是在同一集合中的不同部分对集体贡献出有用力量。集群思想体现出在市场营销专业群建设的资源共享和最优化的思想建设，抓住市场营销专业群的核心力量，并且最大限度地避免专业群带来的弱点。高职院校市场营销专业群建设不是因为几个相关专业的结合而互相分离，市场营销群建设应该是无界限的，无论是电子商务、广告管理、市场营销等相关专业都是有一定的内部联系，内部联系是不以人的意志为转移的。我们在市场营销专业群建设的联系之间寻找突破，积极运用无界限思想创造事物之间的新联系。我们没有因为专业之间的联系被束缚，可以一分为二看待，也可以看作整体来考虑。综上所述，关于高职院校市场营销专业群建设的研究，笔者了解到随着现代信息技术的不断更新，市场营销专业群建设必须跟随现实的变化及时调整更新，要重点意识到市场营销专业群建设的必要性，这是建设成功的市场营销专业群的理念观点。对于相关内容的建设，集群思想和无界思想的正确认知并合理运用，促使市场营销专业群建设的作用日益凸显。

参考文献：

[1]钱洁海.对高职院校专业群建设几个问题的思考[j].背景城市学院学报，20xx

[2]赵昕.高职院校专业群建设实施的思考与认识[j].高等职业教育，20xx

[3]潘丰.高职院校市场营销专业群建设初探[j].教学讨论，20xx.

推荐营销论文范文如何写二

企业精准营销服务是在充分了解客户的基础上，针对客户特点及需求，有针对性地进行产品营销的行为。大数据时代数据呈现井喷式爆炸性增长，不断驱动企业大数据精准营销的应用，数据挖掘成了企业从海量数据中获取信息知识的必要技术手段。本文主要探讨数据挖掘常见方法、挖掘过程及在企业精准营销服务的应用，以实际案例分析总结企业利用数据挖掘开展精准营销工作更为合理的方法、流程。

】数据挖掘；方法论；精准营销服务；策略

大数据时代的来临，数据呈现井喷式爆炸性增长。在海量数据中，隐藏着无数商业机会，但如何将大数据利用起来却是一项艰巨的工作。在企业实施精准营销服务过程中，面临着客户在哪？客户有什么特征？客户需要什么产品？如何进行有效营销，提升客户价值？我们在数据的海洋里淹死了，却在知识的海洋里渴死了……而从庞大的数据中，借助合适的数据挖掘技术及工具，借助结合实际的数据挖掘方法，以客观统计分析和挖掘算法挖掘出企业精准营销服务的潜在目标用户、用户特征，同时匹配合适的营销服务策略，可以显著提升企业营销服务精准度与成功率。

数据挖掘工作本质上是一个解决实际业务问题的过程，需要有系统、科学的数据挖掘方法论来指导。业内主流的数据挖掘方法论有：欧盟机构联合起草的crisp-dm、sas公司提出的semma。crisp-dm将数据挖掘分为6个阶段，即商业理解（busi-nessunderstanding）、数据理解（dataunderstanding）、数据准备（datapreparation）、建模（modeling）、评估（evaluation）、部署（deployment）。而semma将数据挖掘分为5个阶段，即数据取样（sample）、数据特征探索、分析和预处理（explore）、问题明确化、数据调整和技术选择（modify）、模型的研发、知识的发现（model）、模型和知识的综合解释和评价（assess）。从工作流程来看，crisp-dm是从项目执行角度谈的方法论，更关注与商业目标的结合，而semma则是从具体数据探测和挖掘出发谈的方法论，更关注数据探索的过程。但从具体工作内容来看，crisp-dm和semma本质上都是在数据挖掘应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。因此，crisp-dm和semma互不矛盾，只是强调的重点不同而已。结合企业实施数据挖掘工作的实践经验，经常采用pdma数据挖掘方法。pdma将数据挖掘分为4个阶段，即定义业务问题（problemdefinition）、数据准备（datapreparation）、模型构建（modelcreation）、模型应用（modelapplication）。与crisp-dm、semma等相比，pdma类似crisp-dm，但又有较大差异。首先，pdma将crisp-dm的数据理解、数据准备做了提炼与分解。pdma的数据准备是在满足业务目标的前提下，确定挖掘建模的数据范围，并构建生成宽表数据及核查数据准确性。pdma的模型构建是在数据准备后，从数据集中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行探索，选择一种或几种挖掘算法，进行模型构建及从技术和业务两个角度进行模型评估。可见，pdma的数据准备只负责建模挖掘宽表准备，数据探索包括衍生变量的生成、选择等部分数据处理工作在模型构建阶段实现，各阶段间的工作分工也更为清晰。其次，pdma的模型应用不仅仅是模型部署，还包括模型评分、模型监控与维护，确保当市场环境、用户数据发生变化时，能及时判别在用的挖掘模型是否还有效、适用。对于不适用的挖掘模型及时调整优化，实现模型闭环管理。同时，pdma的模型应用还强调模型输出目标用户的细分，及与市场营销策略的匹配建议，帮助业务部门更好理解模型输出及指导后续工作的开展。pdma数据挖掘方法论是crisp-dm、semma等方法论的提炼优化。

随着三大运营商全业务经营的迅猛发展，宽带市场竞争激烈、市场日益饱和，越发呈现价格战的竞争格局。借助大数据分析挖掘可精准识别宽带营销服务潜在目标客户及特征，从而实现营销服务有的放矢。

1、定义业务问题

（1）基于历史数据挖掘过往宽带营销服务客户宽带使用特征、消费水平特征、上网偏好等，剖析营销服务用户的主要特征和原因，输出潜在目标用户清单。

（2）在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客户的宽带使用、消费行为的典型特点，提出针对性营销服务策略。

（3）针对输出的潜在目标用户清单和分群制定具体的销售策略，进行派单执行，跟踪效果，做好下次模型迭代优化。

2、数据准备

数据准备是在满足业务目标前提下，确定数据建模的数据范围，描述和检查这些数据，并构建建模宽表。针对宽带用户的行为特征，可以选取以下几个数据维度：上网偏好维度、消费行为维度、产品及终端结构维度。其中，偏好类别数据主要利用dpi数据对用户访问的目标url地址，进行多维度的统计计算后，得出的兴趣类别标签。输入模型的变量要根据不同区域和每次预测的数据源动态调整。经过数据清洗、整理、派生，最终确定模型输入变量时，主要依据对于模型输出结果的影响显著性选择。

3、模型构建

模型构建就是在数据准备后，从数据集市中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行修正，选择一种或几种挖掘方法，进行数据模型构建，从技术和业务两个层面进行模型评估。通常情况下，主要以逻辑回归和决策树等作为建模主要方法，此类模型能输出具体流失公式和规则。在进行用户分群时，主要以聚类模型为主要方法，寻找不同类型用户特征，制定分群针对性维系策略。

4、模型应用

在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进行分群。根据数据挖掘模型结果，宽带营销服务用户可以分为以下5类：低需求型用户、供给过剩型用户、供给不足型用户、长期高需求型用户、短期高需求型用户。基于分群后的目标用户，可以针对性进行营销服务策略匹配，如低需求型用户可以采用宽带资费优惠（如对上网少