大数据产业市场前瞻分析.docx

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1、大数据产业市场前瞻分析一、客户发展计划与客户发现途径1、客户发展计划客户发展计划是企业通过对一定时期、一定市场区域内客户资源 的分析而制定的新客户开发与老客户价值提升计划。其中，老客户价 值提升计划指目标市场计划期内增加老客户对本公司产品购买量的计 划。客户发展计划涉及客户关系管理全局，用于指导企业客户关系管 理的各项活动，应当具备以下特点：一是明确性，明确规定所要达到 的目标，不能模棱两可；二是可操作性，各项实施措施必须具体，以 便于各部门相关人员执行；三是阶段性，结合企业自身条件、市场需 求、市场竞争等因素制定短期、近期与长期计划，实现三者的有机结 合；四是可达到性，应当考虑企业自身实际与

2、市场环境实际，使得各 部门相关人员有条件、有能力实现计划。2、客户发现途径客户发现是客户开发的前提。根据一般经验，客户发现主要有以 下途径：（1）查阅法。查阅各种公开发布的含有工商企业信息的二手资料,如电话号码簿、工商企业名录、各种媒体的信息专栏与广告等。技术创新是推动大数据产业发展的内在动力，但是目前我国技术 创新对于大数据产业的引领作用仍然不强。一方面，国内企业对大数 据核心技术、开源技术和相关生态系统影响力总体较弱。另一方面， 大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，突破性、颠 覆性创新偏少，自主研发具有国际影响力的先进技术较少，同质化竞 争日益加剧。此外，由于我国基础科学技术

3、水平研发投入相对不足， 大数据底层技术投入与国外存在较大差距，虽然具有大数据应用的需 求，但较少通过扎实的底层技术手段来推动创新，我国大数据技术创 新能力有待持续提高。（二）对开源体系的依赖程度相对较高基于开源的数据库技术，或部分开源的功能方案，已经成为当前 众多企业的软件技术建设重要模式，目前数据库开源体系由国外主导。 众多软件开发者对于开源软件的认知较有限，甚至误以为开源软件等 同于免费软件，可以不受限制地随意使用。事实上，开源软件的著作 权既没有被放弃也没有过期，开源软件知识产权风险分为版权侵权风 险，专利侵权风险、商标侵权风险三大类。因此市场对待目前开源体 系的法律风险意识有待提高，自

4、主研发的国产数据库软件市场占有率 有待进一步提升，降低对国外开源体系的依赖。（三）企业对于数据价值的认知及运用能力有待提高近年来，越来越多企业认识到数字化转型的必要性，但是对于数 据管理的认知水平较多停留在收集数据、存储管理数据的层面，对于 如何把数据有效运用及相关认知有待提高，对数据平台、数据技术的 资源投入不足。企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板块 的协同不足，各个部门的信息孤岛现象明显，整个企业的数智化缺乏 完整规划，企业对数字化转型的目标和路径不够清晰。在此环境下， 中国数据管理软件服务厂商在聚焦于内部产品研发和技术迭代的同时, 也需加强对下游实际的业务场景和大数据使用需求的

5、逐步理解、适配, 使得更多企业可以容易的运用大数据解决发展面临的数字化转型需求。（四）专业人才短缺问题成发展瓶颈我国仍存在严峻的大数据人才短缺问题，尤其紧缺基础技术研发、 专业咨询、数据分析挖掘等方面的专业人才以及兼具专业运营能力、 行业动态理解力、解决问题能力的多学科复合型人才，难以满足大数 据产业的高速发展需求。一方面，我国高科技人才储备不足，高科技 人才储备难以应对与日俱增的大数据人才市场需求。另一方面，我国 大数据人才培养体系不完善，大数据人才培养体系起步晚，规模小， 层次和模式相对单一，技能知识和理念落后，难以有效匹配产业发展 速率。虽然近几年随着我国产业数字化转型的发展，数字科技行

6、业的 从业人员逐步增多，但从事基础软件领域研究的专业人员仍然稀缺，尚不能满足大数据行业对于高端专业人才的需求。大数据人才的不足 一定程度上影响到大数据产业的发展，业内为争取优秀人才，造成行 业内人才竞争不断加剧。四、大数据全生命周期管理大数据生命周期进一步细分为大数据集成、存储和处理、治理、 建模、挖掘和流通等阶段。（一）大数据集成大数据集成包括大数据采集和大数据整合。大数据采集主要是通 过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行 为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感 器数据、监控数据）等从业务系统中收集出来。由于大数据本身具有 分散、海量、高速、异质

7、的特征，采集难度较大，因此保证数据采集 的稳定性、可靠性、高效性、可用性和可扩展性等是主要的技术目标, 越来越多的企业开始选用专业的数据采集服务。大数据整合的目标是 将各种分布的、异构的数据源中的数据抽取后，进行清洗、转换，最 后加载到数据仓库或数据集市中，作为数据分析处理和挖掘的基础； 这个过程常常也被称为ETL （Extract/抽取，Transform/转换，Load/ 加载），通常ETL占到整个数据仓库开发时间的60%80机 大数据时代, 数据整合软件的市场也开始了整体的技术升级，主要解决两个主要技 术问题，一是独立的ETL应用服务器的计算能力普遍不足，二是无法 处理半结构化和非结构化

8、数据。经过几年的技术发展，ETL过程逐步演 进为ELT,即数据抽取后直接加载(Load)到大数据平台中，再基于大 数据平台的计算能力来实现数据转换(Transform),不再依赖ETL应 用服务器做抽取和转化工作，这样可以解决ETL应用服务器的处理能 力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力提升数据集成的 效率和稳定性。(二)大数据存储和处理大数据存储与处理要用用服务器及相关设备把采集到的数据存储 起来，使得数据能够被高效地访问和运算。由于数据量的爆发式增长, 尤其是非结构化数据的大量涌现，传统的单机系统性能出现瓶颈，单 纯地提高硬件配置已经难以跟上业务的需求，产生的海量数据没有合 适的

9、存储场所，企业被迫放弃大量有价值的数据；数据处理的速度和 性能出现瓶颈，业务的深度和广度受到限制。因此，过去十年间，计 算机系统逐步从集中式向分布式架构发展。分布式架构及相关技术通 过增加服务器的数量来提升系统的处理能力，每个节点都是一个可独 立运行的单元，单个节点失效时不会影响应用整体的可用性。分布式 系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具 有明显优势。（三）数据治理根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式 权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、 流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐 增加，牵扯的关联方也越

10、来越多，因此需要一套适合企业的方法论来 开展工作。业界逐渐形成了 DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架, 一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务 专题来落实相关数据治理工作内容，并最终落实到数据治理工具上来 实现高效持续的数据治理的执行流程。具体到数据治理的内容，一般 包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据 标准管理（包括标准定义、查询与发布等）、数据质量管理（包括质 量规则定义、质量检查、质量报告等）、数据资产管理（包括数据资 产编目、数据资产服务、资产审批等）、数据安全管理（包括数据权 限管理、数据脱敏、数据加密等）、数据生命周期管理（包

11、括数据归 档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等） 这几个主要的部分。（四）数据建模数据建模是构建企业数据仓库、数据湖和数据集市的重要过程，其通过一个业务级别的数据模型设计，将分散在不同数据源中的数据 集成在一起，并通过一种面向业务主题的方式将数据分门别类来做重 新组织和标准化，形成有明确业务意义的数据形式，统一为数据分析、 数据挖掘等提供可用的数据。面向业务主题（如客户主题、账户主题 等）的数据组织管理方式便于业务人员对数据的理解和综合使用。具 体到技术层面，数据建模一般包括业务调研、架构设计、数据模型设 计、数据库SQL开发与测试、业务集成上线等几个阶段，架构设计是

12、整个工作的核心，一般会面向不同的行业来设计相关行业的逻辑数据 模型。在数据建模过程中使用的工具主要包括：数据模型设计与管理 工具、SQL开发工具、任务调度工具等。（五）数据分析和挖掘大数据分析和数据挖掘的核心目标是对客观事实规律进行描述、 展示和总结、刻画、推广，可以从大量的数据中通过算法来揭示出隐 含的、未知的并有潜在价值信息，并对客观规律进行溯源和解释，从 而帮助决策者做出正确的预测和决策。围绕这个目标，大数据分析和 挖掘的手段可以分为模型驱动、数据驱动等，一般通过统计、在线分 析、情报检索、机器学习和专家系统等在内的多种方法来实现这一目 标。现阶段在面对大数据4V问题时，大数据分析和数据

13、挖掘工具对传 统数据分析和挖掘工具做进一步自动化和智能化；与此同时，近年来 深度学习的兴起又为大数据分析提供了新的手段，其做为当前计算机 行业的热点研究方向之一，其本质的目标是从大量数据中提取模式和 知识，其要处理的对象包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数 据在内的所有类型数据，例如近年来在视频、语音等非结构化数据的 分析需求快速增加，相应的深度学习技术也取得了飞速发展。（六）数据流通数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得 到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的 具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应 用可以直接调用的数据指标A

14、PI、面向数据分析人员的数据集、面向数 据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模 型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据 流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。五、大数据行业发展背景（一）大数据时代下传统数据管理软件面临多种挑战近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及 产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、 资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过 程中，地位愈发凸显。我国是数据资源大国，IDC研究报告指出，到2020年，中国数据量约12. 6ZB,较2015年增长7倍，年复合增长率

15、 为 124%。2025年中国的数据量预计达到48. 6ZB,约占全球数据总量的30%。 数据资源总体呈现出4V的特点，即海量的数据规模（Volume）、多样 的数据类型（Variety）、价值密度低（Value）、快速的数据流转（Velocity）。海量的数据规模指数据量大，包括采集、存储和计算过程中所涉 及数据量都非常大。大数据的起始计量单位通常是PB （约1, 000TB）、 EB （约 100 万 TB）或 ZB （约 10 亿 TB）。多样的数据类型指数据种类和来源多样化，包括结构化、半结构 化和非结构化数据，具体表现为关系型数据、日志、音频、视频、文 本、图片、地理位置信息等类型数

16、据，多类型的数据对数据的处理能 力提出了更高的要求。价值密度低指有价值数据所占比例低。随着互联网以及物联网的 广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，通过结 合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需 要解决的重要问题之一。快速的数据流转指数据增长速度快，处理速度要求快，时效性要 求高。例如实时监测场景中，企业需要对物联网设备数据进行实时处理并做出反应；零售电子商务应用类软件将消费者所持的移动设备的 地理位置信息和其个人偏好相结合，推送有针对性的促销信息。这是 大数据区别于传统数据使用的显著特征。随着信息技术以及实际业务需求的快速发展，传统数据管理软件 在处理大

17、数据场景时不能很好适应数据的4V特性，面临较多技术挑战。 因此，传统数据管理软件迫切需要技术革新。(二)传统集中式软件栈向新兴分布式软件栈演进1970-2000年，数据管理软件主要为集中式架构的关系型数据库， 其软件产品具备不可分割性(atomicity)、一致性(consistency)、 隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)即ACID 功能特性，占据了数据管理软件的主导地位。关系型数据库技术出现 在20世纪70年代，经过二十余年的发展，到90年代已经成熟。市场 上具有代表性的集中式架构关系型数据库产品包括Oracle、IBMDB2以 及微软SQLServ

18、er等。2000年以来，随着互联网和计算机技术的快速发展，需要处理的 数据量更大、类型更丰富、速度要求更快，传统集中式计算架构已无 法适应数据海量、异构、多源等特点，在部署的扩展性、容错性、经 济性、灵活性等方面有一定局限性。谷歌于2003年-2006年间的三篇 论文奠定了分布式存储和计算的基础，而后行业从业者基于以上理论建立了 Hadoop. Spark等大数据分布式系统框架，并交由Apache软件 基金会托管；2009年，在JohanOskarsson开源分布式数据库的讨论中, 来自Rackspace的EricEvans重提NoSQL概念，用以指代非关系型的 分布式数据存储系统。针对于不同

19、的场景，分别产生了图数据库、搜 索引擎、文档数据库、键值数据库等NoSQL数据库，代表性NoSQL数 据库提供商包括MongoDB、Elastic等。2010年以来，随着数字化转型的逐步深化，快速变化的业务场景 呈现了复杂化、多样化的态势。复杂的业务场景往往需要使用多种数 据模型，以及数据模型间的融合。这个时期的，行业内大部分数据库都是面向单一数据模型而设计 的，用以解决特定业务场景的特定问题。例如，使用传统的关系型数 据库解决结构化数据的存储和处理问题、使用图数据库解决图相关的 存储和处理问题、使用文档数据库解决文本相关的存储和处理问题。 由于结构化数据和非结构化数据通常以不同的格式和模式存

20、储，单模 型数据库虽然优化了数据存储和处理，却难以满足日趋增长的、多样 的业务场景需求。当同一业务需要用到不同类型数据的时候，受限于 单模型数据库的处理能力，客户往往需要部署多个相互独立的单模型 数据库，在对不同模型数据进行联合处理的时候，需要对数据进行搬 迁或融合，导致架构复杂度高、开发成本高、运维成本高以及数据处(2)市场咨询法。向有关部门咨询，如市场研究部门、工商行政管理部门等。(3)会议法。参加各种会议，如行业会议、展览会、展销会等。(4)广告开拓法。利用各种广告媒介寻找准顾客，如直接邮寄广 告、电话广告、电子商务广告等。(5)链式引荐法。请现有客户推荐新顾客。(6)社会关系拓展法。利

21、用自身的种种社会关系寻找准顾客。(7)中心开花法。通过中心人物的链式关系扩大顾客群，中心人 物有行业协会领导、主管部门领导、金融机构领导以及各类有影响力 的人物等。(8)市场细分法。通过市场细分发现准客户。(9)历史顾客名单核对法。从以往有过来往或交易关系的客户名 单中寻找现在可以继续发展业务关系的客户。(10)地毯式拜访法。销售人员直接走访特定区域所有可能有价 值的企业以寻找准顾客。(11)社交群体接触法。在俱乐部、娱乐场、校友会、培训班等 各类社交场合接触准客户。(12)个人观察法。销售人员通过对周围环境和人员的直接观察和判断寻找准顾客。 理效率低。由此，催生了从单一数据管理系统到融合型、

22、多模型数据 管理系统的技术需求。此外，随着云计算技术的大规模应用，传统各类软件产品都开始 由独立部署模式向云服务模式转变。其中数据库作为信息系统核心软 件，逐渐附加云化能力形成云原生数据库，以服务的形式对外提供技 术支撑。云原生数据库按照部署方式可以分为公有云部署和私有云部 署。其中，私有云部署模式由企业提供云数据库依赖的底层物理资源, 数据库服务商负责部署云原生数据库软件，后期企业和数据库服务商 约定运维维护工作的具体职责分工等，特点是自有资源池化，数据不 外流等。相比公有云部署下的云数据库，私有云模式更加关注信息安 全，能够实现对数据安全性和服务质量最有效控制，仅限于企业员工 和取得授权的

23、合作伙伴使用。多模型数据库云原生相关技术已经成为信息产业的未来发展方向, 促使大数据软件进一步革新，规模呈现快速增长趋势，代表性企业如 Snowflake、AWS等。相较于国内外的现状，私有云在面向国计民生的 相关行业更受客户欢迎，面向私有云模式的云原生数据库预计在未来 将获得快速增长。随着技术不断成熟，分布式架构将逐渐成为主流。自底向上，传 统的集中式资源管理调度逐渐向基于云原生技术的分布式统一资源管理平台发展；数据管理软件技术架构也会因为计算模式的转变发生重 大变革，传统的集中式数据库逐渐向分布式、多模型数据库发展；传 统数据分析软件逐渐向新型的分布式数据开发和智能分析软件发展。（三）国产

24、基础软件迎来爆发式增长阶段当前，中国大数据软件领域处于发展的历史机遇期，我国高度重 视大数据在经济社会发展中的作用，十八届五中全会提出实施国家大 数据战略，促进大数据发展行动纲要指出，建立安全可信的大数 据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。 十四五规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据 等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字 技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新 优势。全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据相关底层技术处 于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，为国内基础软件厂商带来 明确的增长机遇。同时

25、，随着国内基础软件人才的不断增加，在应对 新一代场景，不断积累技术经验过程中，国内已形成具备自主研发实 力且能与国外厂商竞争的基础软件厂商，并开始实现规模产业化落地。六、大数据行业面临的机遇（一）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全十八届五中全会提出实施国家大数据战略以来，促进大数据发 展行动纲要指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产 业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国十四五 规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴 数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与 实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新

26、优势。 加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业 数字化转型，加快数字社会建设步伐，营造良好数字生态，建设数字 中国。2020年4月，国家发改委明确了新基建是以技术创新为驱动，以 信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、 融合创新等服务的基础设施体系。其中，在新一代信息技术关键领域 锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加 速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能 化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业 转型升级。未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数 据基础设施建设也是支撑5G、

27、数据中心、工业互联网等新一代信息技 术基础设施的基础，因此大数据是新基建的重要组成部分，也将推进 大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。（二）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现 换道超车国内数据管理软件基本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系 型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重 视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要 环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布 式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管 理软件进行替代。从功能来看，基

28、于新兴分布式架构的国产大数据产 品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求。但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额, 仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球 竞争力。目前，为保障国家信息安全，自主研发的国产大数据生态体 系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、 规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克。随着国产大数据生态体系进 入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇。（三）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大2020年4月，关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的 意见指出，数据已成为继土地、劳动力、资

29、本、技术之后的新一代生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素, 对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会，以数字化驱动生 产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下发展的重点。企业建 设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提 高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制 造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大。此外，在企业 数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋，在数据资源化的过 程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息 共享、业务协同，以成为整合信息资源

30、，深度利用分散数据的有效途 径。加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用 快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中 国建设。（四）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速 增长近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信 息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度 低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据 需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布 式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储 需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性 能高和易于

31、扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL 查询等特性，支持关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理 平台需求快速增长。（五）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、 预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业 实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分 析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及 模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学 平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、 知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方

32、案来实现差异化竞争。为 了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能 分析工具将迎来快速发展机遇，在云原生、AI工程化、低代码、隐私 安全、云边一体等方面发挥更大的作用。七、新产品采用与扩散（一）产品特征与市场扩散1、创新产品的相对优点新产品的相对优点愈多，在诸如功能、可靠性、便利性、新颖性等方面比原有产品的优越性愈大，市场接受得就愈快。2、创新产品的适应性创新产品必须与目标市场的消费习惯以及人们的产品价值观相吻 合。当创新产品与目标市场消费习惯、社会心理、产品价值观相适应 或较为接近时，则有利于市场扩散，反之，则不利于市场扩散。3、创新产品的简易性这是要求新产品设计、整体结构

33、、使用维修、保养方法必须与目 标市场的认知程度相适应。一般而言，新产品的结构和使用方法简单 易懂，才有利于新产品的推广扩散，消费品尤其如此。4、创新产品的明确性这是指新产品的性质或优点是否容易被人们观察和描述，是否容 易被说明和示范。凡信息传播便捷、易于认知的产品，其采用速度一 般比较快。（二）购买行为与市场扩散1、消费者采用新产品的程序与市场扩散人们对新产品的采用过程，客观上存在着一定的规律性。美国学 者罗吉斯调查了数百人接受新产品的实例，总结归纳出人们接受新产品的程序和一般规律，认为消费者接受新产品一般表现为以下五个重要阶段：(1)认知。这是个人获得新产品信息的初始阶段。新产品信息情 报的

34、主要来源是广告，或者其他间接的渠道如商品说明书、技术资料 等。人们在此阶段获得的情报还不够系统，只是一般性了解。(2)兴趣。指消费者不仅认识了新产品，并且发生了兴趣。在此 阶段，消费者会积极地寻找有关资料，进行对比分析，研究新产品的 具体功能、用途、使用等问题。如果满意，将会产生初步的购买动机。(3)评价。这一阶段消费者主要权衡采用新产品的边际价值。如 采用新产品获得的利益和可能承担的风险，从而对新产品的吸引力做 出判断。(4)试用。指顾客开始小规模、少量地试用新产品。通过试用， 顾客评价自己对新产品的认识及购买决策的正确性。企业应尽量降低 失误率，详细介绍产品的性质、使用和保养方法。(5)采

35、用。顾客通过试用收到了理想的效果，放弃原有的产品， 完全接受新产品，并开始正式购买、重复购买。2、顾客对新产品的反应差异与市场扩散在新产品的市场扩散过程中，由于社会地位、消费心理、产品价 值观、个人性格等多种因素的影响制约，不同顾客对新产品的反映具 有很大的差异。(1)创新采用者。也称为“消费先驱”，通常富有个性，勇于革 新冒险，性格活跃，消费行为很少听取他人意见，经济宽裕，社会地 位较高，受过高等教育，易受广告等促销手段的影响，是企业投放新 产品时的极好目标。(2)早期采用者。一般是年轻，富于探索，对新事物比较敏感并 有较强的适应性，经济状况良好，对早期采用新产品具有自豪感。这 类消费者对广

36、告及其他渠道传播的新产品信息很少有成见，促销媒体 对他们有较大的影响力，但与创新采用者比较，持较为谨慎的态度。(3)早期大众。这部分消费者一般较少保守思想，接受过一定的 教育，有较好的工作环境和固定的收入；对社会中有影响的人物，特 别是自己所崇拜的“舆论领袖”的消费行为具有较强的模仿心理。他 们经常是在征询了早期采用者的意见之后才采纳新产品。研究他们的 心理状态、消费习惯，对提高产品的市场份额具有很大的意义。(4)晚期大众。指比较晚地跟上消费潮流的人。他们的工作岗位、受教育水平及收入状况往往比早期大众略差，对新事物、新环境多持 怀疑态度或观望态度。往往在产品成熟阶段才加入购买。（5）落后的购买

37、者。这些人受传统思想束缚很深，思想非常保守,怀疑任何变化，对新事物、新变化多持反对态度，固守传统消费行为 方式，在产品进入成熟期后期以至衰退期才能接受。新产品的整个市场扩散过程，从创新采用者至落后购买者，形成 完整的“正态分布曲，线”，这与产品生命周期曲线极为相似，为企 业规划产品生命周期各阶段的营销战略提供了有力的依据。八、营销调研的含义和作用（一）市场营销调研的含义市场营销调研就是运用科学的方法，有目的、有计划地收集、整 理和分析研究有关市场营销方面的信息，获得符合客观事物发展规律 的见解，提出解决问题的建议，供营销管理人员了解营销环境，发现 机会与问题，从而作为市场预测和营销决策的依据。

38、菲利普科特勒 认为：营销调研是通过信息将消费者、顾客和大众与营销人员相互连 接的过程。（二）市场营销调研的作用市场营销调研是企业营销活动的出发点，其作用十分重要。1、有利于制定科学的营销规划。(13)随机法。利用各种偶然的机会发现客户，如同机的乘客、同游的游客等。(14)吸引竞争者的顾客。(15)委托助手法。即聘用与委托专职人员帮助收集信息，上门 拜访，寻找准顾客。二、新产品开发的程序为了提高新产品开发的成功率，必须建立科学的新产品开发管理 程序。不同行业的生产条件与产品项目不同，管理程序也有所差异。(一)新产品构思构思是为满足一种新需求而提出的设想。在产品构思阶段，营销 部门的主要责任是：寻

39、找，积极地在不同环境中寻找好的产品构思； 激励，积极地鼓励公司内外人员发展产品构思；提高，将所汇集的产 品构思转送公司内部有关部门，征求修正意见，使其内容更加充实。 最高管理层是新产品构思的主要来源。新产品构思的其他各种来源包 括发明家、专利代理人、大学和商业性的研究机构、营销研究公司等 等。Google公司一直以创意闻名，其内部有一个“福利”，就是每位 员工每周都可以抽出20%的时间来做自己想做的喜欢做的事情，让灵机 一动的想法有机会变成现实，就是这样的自由分为成就了 Google不断 推出新产品新创意的能力。营销调研可以帮助营销者评估市场潜力和市场份额，根据市场需 求及其变化、市场规模和竞

40、争格局、消费者意见与购买行为以及营销 环境的基本特征，从而科学地制定和调整企业营销规划。2、有利于优化营销组合企业根据营销调研的结果，度量定价、产品、分销和促销行为的 效果，分析研究产品的生命周期，开发新产品，制定产品生命周期各 阶段的营销策略组合。如根据消费者对现有产品的接受程度，以及对 产品及包装的偏好，改进现有产品，开发新用途，研究新产品的创意、 开发和设计；测量消费者对产品价格变动的反应，分析竞争者的价格 策略，确定合适的定价；综合运用各种营销手段，加强促销活动、广 告宣传和售后服务，增进产品知名度和顾客满意度；尽量减少不必要 的中间环节，节约储运费用，降低销售成本，提高竞争力。3、有

41、利于开拓新的市场通过市场调研，企业可发现消费者尚未满足的需求，测量市场上 现有产品及营销策略满足消费者需求的程度，从而不断开拓新的市场。 营销环境的变化，往往会影响和改变消费者的购买动机和购买行为， 给企业带来新的机会和挑战，企业可据以确定和调整发展方向。九、品牌经理制与品牌管理品牌是企业重要的无形资产，品牌管理实质就是品牌资产管理。 品牌管理水平的高低直接关系到品牌资产投资和利用效果的好坏。一 般而言，企业的品牌管理的主要任务包括监控品牌运营状况，设计或 参与设计品牌，申请注册商标，管理品牌或商标档案，管理商标标签 的印制、领用与销毁，处理品牌纠纷、维护商标权，协助打假，品牌 全员管理教育等

42、。品牌管理的组织形式反映了在品牌运营活动中企业内部各部门、 各机构的权力与责任及其相互关系，主要有职能管理制和品牌经理制 两种。（一）职能管理制职能管理制是在西方盛行于20世纪20-50年代的品牌管理制度 （当然，许多企业至今仍很钟爱）。作为品牌管理制度，其主要做法 是，在企业统一领导、组织与协调下，品牌管理的职责主要由企业各 职能部门分别承担，各职能部门在各自的权责范围内行使权利、承担 义务。亦即，在职能管理制度下，有关品牌的决策与计划都由各职能 管理部门的负责人或主管人员共同参与、研究制定、分别执行。（二）品牌经理制品牌经理制诞生在美国宝洁（P&G）公司。宝洁产品在全世界得到广大消费者认同

43、，成功的原因除了 160多年来一直恪守产品质量原则 之外，品牌经理制的灵活而有效运用也是重要成因之一，甚至也可以 说，其核心理念“一个人负责一个品牌”的品牌经理制（管理系统） 是宝洁公司品牌运营的重要基石。品牌经理制在20世纪30年代问世于宝洁公司。到第二次世界大 战结束以后，品牌经理制被认为是从事多品种经营的消费品生产企业 品牌运营的规范组织形式。许多消费品生产企业（尤其是耐用消费品 的生产企业）都学习宝洁公司，纷纷采用品牌经理制。美国庄臣公司、美国家用品公司等世界范围内的众多大公司都先 后采用了品牌经理制，主要是因为品牌经理制有许多“职能制”所不 具备的优点。第一，品牌经理制比职能管理制具

44、有较强的品牌运作协 调性。在品牌经理制下，企业委任品牌经理负责某品牌运营全过程， 具体负责该品牌标定下的产品的开发、生产与销售，协调该品牌产品 的开发部门、生产部门和销售部门的工作。这就在很大程度上消除了 部门之间的互相扯皮、推读，减少因未能考虑整体利益、不熟悉整体 情况而产生的盲目性和分散性。第二，品牌经理制有利于达到品牌定 位目标，快速实现品牌个性化。在职能制下，常因互相扯皮、办事拖 拉而致使品牌运营各环节不能很好地衔接，而品牌经理制相当程度地 克服了这些弊端。第三，品牌经理制有助于长期维系品牌整体形象。 由于品牌经理是专司品牌运营之职，监控品牌运营状况与市场变化是 其重要职责，加之品牌经

45、理制下协调性增强，使得品牌运营活动适应 市场变化的能力大大加强。品牌经理制固然有许多优点，但它也存在着一些有待完善的地方, 例如，品牌经理及品牌管理部门与生产、销售和财务等职能部门的权 责划分问题。实践中，由于职权定位不清晰，很多品牌经理对自己的 角色比较模糊，进而招致责难，使品牌经理的作用受到限制。此外， 对品牌经理的业绩考评也是比较棘手的问题。十、整合营销传播计划过程在制定整合营销传播策略的过程中，营销企业需要结合各种促销 组合要素，平衡每一个要素的优势和劣势以产生最有效的传播计划。 可以说，整合营销传播管理实际上就是对目标受众进行有效传播的过 程，包括策划、执行、评估和控制各种促销组合要

46、素。整合营销传播方案的制定者必须决定促销组合中各要素的角色和 功能，为每种要素制定正确的策略，确定它们如何进行整合，为实施 进行策划，考虑如何评估所取得的成果，并进行必要的调整。营销传 播只是整体营销计划和方案的一部分，必须能够融合于其中。营销人员寻找和搜集新产品构思的主要方法有：(1)产品属性排列法。将现有产品的属性一一排列出来，然后探讨，尝试改良每一种属性的方法，在此基础上形成新的产品创意。(2)强行关系法。先列举若干不同的产品，然后把某一产品与另 一产品或几种产品强行结合起来，产生一种新的构思。比如，组合家 具的最初构想就是把衣柜、写字台、装饰柜的不同特点及不同用途相 结合，设计出既美观

47、又较实用的组合型家具。(3)多角分析法。这种方法首先将产品的重要因素抽象出来，然 后具体地分析每一种特性，再形成新的创意。例如，洗衣粉最重要的 属性是其溶解的水温、去污力、使用方法和包装，根据这些因素所提 供的不同标准，便可以提出不同的新产品创意。(4)聚会激励创新法。将若干名有见解的专业人员或发明家集合 在一起(一般以不超过10人为宜)，开讨论会前提出若干问题并给予 时间准备，会上畅所欲言，彼此激励，相互启发，提出种种设想和建 议，经分析归纳，便可形成新产品构思。(5)征集意见法。指产品设计人员通过问卷调查、召开座谈会等 方式了解消费者的需求，征求科技人员的意见，询问技术发明人、专 利代理人

48、、大学或企业的实验室、广告代理商等的意见，并且坚持经 常进行，形成制度。对于进行跨国经营的企业来讲，来源于国外的新产品构思更加符 合外国市场的需求倾向，因而具有特殊价值。但是，国外的构思来源 通常比国内的构思来源难以获得。跨国企业应该与国外分销商和中间 商保持紧密联系，鼓励他们提供新的产品创意。最终用户使用后的反 馈意见也是创意的关键来源。为了避免研发失败的风险，跨国企业可 以通过特许经营或收购的途径从其他企业或科研机构获取新产品的创 意。战略联盟逐渐成为全球性企业新产品开发的重要途径。两家或两 家以上的全球企业联合投资于某一技术开发领域，共担失败风险，共 享成功果实。(二)筛选筛选的主要目的

49、是选出那些符合本企业发展目标和长远利益，并 与企业资源相协调的产品构思，摒弃那些可行性小或获利较少的产品 构思。筛选应遵循如下标准：(1)市场成功的条件。包括产品的潜在市场成长率，竞争程度及 前景，企业能否获得较高的收益。(2)企业内部条件。主要衡量企业的人、财、物资源，企业的技 术条件及管理水平是否适合生产这种产品。(3)销售条件。企业现有的销售结构是否适合销售这种产品。(4)利润收益条件。产品是否符合企业的营销目标，其获利水平 及新产品对企业原有产品销售的影响。这一阶段的任务是剔除那些明显不适当的产品构思。筛选新产品构思可通过新产品构思评审表进行。在筛选阶段，应力求避免两种偏差。一种是漏选好的产品构思，