大數據應用與解決方案行業市場深度分析及發展規劃咨詢分析組織市場的特點1、購買者比較少發電設備生產者的顧客是各地極其有限的發電廠，大型采煤設備生產者的顧客是少數，大型煤礦，某輪胎廠的命運可能僅僅取決于能否得到某家汽車廠的訂單。2、購買數量大組織市場的顧客每次購買數量都比較大，有時一位買主就能買下一個企業較長時期內的全部產量，有時一張訂單的金額就能達到數千萬元甚至數億元。3、供需雙方關系密切組織市場的購買者需要有源源不斷的貨源，供應商需要有長期穩定的銷路，每一方對另一方都具有重要的意義，因此供需雙方互相保持著密切的關系。有些買主常常在產品的花色品種、技術規格、質量、交貨期、服務項目等方面提出特殊要求，供應商應經常與買方溝通，詳細了解其需求并盡最大努力予以滿足。4、購買者的地理位置相對集中組織市場的購買者往往集中在某些區域，以至于這些區域的業務用品購買量占據全國市場的很大比重。例如，我國的北京、上海、天津、廣州、沈陽、哈爾濱、武漢、大慶、鞍山等城市和蘇南、浙江等地的業務用品購買量就比較集中。5、派生需求派生需求也稱為引申需求或衍生需求。組織市場的顧客購買商品或服務是為了給自己的服務對象提供所需的商品或服務，因此，業務用品需求由消費品需求派生出來，并且隨著消費品需求的變化而變化。例如，消費者的飲酒需求引起酒廠對糧食、酒瓶和釀酒設備的需求，連鎖引起有關企業和部門對化肥、農資、玻璃、鋼材等產品的需求。派生需求往往是多層次的，形成一環扣一環的鏈條，消費者需求是這個鏈條的起點，是原生需求，是組織市場需求的動力和源泉。6、需求彈性小組織市場對產品和服務的需求總量受價格變動的影響較小。一般規律是：在需求鏈條上距離消費者越遠的產品，價格的波動越大，需求彈性越小。例如，在酒類需求總量不變的情況下，糧食價格下降，酒廠未必就會大量購買，除非糧食是酒成分中的主要部分且酒廠有大量的存放場所；糧食價格上升，酒廠未必會減少購買，除非酒廠找到了其他替代品或發現了節約原料的方法。原材料的價值越低或原材料成本在制成品成本中所占的比重越小，其需求彈性就越小。組織市場的需求在短期內特別無彈性，因為企業不可能臨時改變產品的原材料和生產方式。7、需求波動大組織市場需求的波動幅度大于消費者市場需求的波動幅度，一些新企業和新設備尤其如此。如果消費品需求增加某一百分比，為了生產出滿足這一追加需求的產品，工廠的設備和原材料會以更大的百分比增長，經濟學家把這種現象稱為加速原理。當消費需求不變時，企業用原有設備就可生產出所需的產量，僅需支出更新折舊費，原材料購買量也不增加；消費需求增加時，許多企業要增加機器設備，這筆費用遠大于單純的更新折舊費，原材料購買也會大幅度增加。有時消費品需求僅上升10%，下一階段工業需求就會上升200%；消費品需求下跌10%，就可能導致工業需求全面暴跌。組織市場需求的這種波動性使得許多企業向經營多元化發展，以避免風險。8、專業人員采購組織市場的采購人員大都經過專業訓練，具有豐富的專業知識，清楚地了解產品的性能、質量、規格和有關技術要求。供應商應從技術的角度說明本企業產品和服務的優點，并向他們提供詳細的技術資料和特殊的服務。9、影響購買的人多與消費者市場相比，影響組織市場購買決策的人多。大多數企業有專門的采購組織，重要的購買決策往往由技術專家和高級管理人員共同做出，其他人員也直接或間接地參與，這些組織和人員形成事實上的“采購中心”。供應商應當派出訓練有素的、有專業知識和人際交往能力的銷售代表與買方的采購人員和采購決策參與人員打交道。10、銷售訪問多由于需求方參與購買過程的人較多，供應者也較多，競爭激烈，因此需要更多的銷售，訪問來獲得商業訂單，有時銷售周期可達數年。調查表明，工業銷售平均需要4～4.5次訪問，從報價到產品發送通常以年為單位。11、直接采購組織市場的購買者往往向供應方直接采購，而不經過中間商環節，價格昂貴或技術復雜的項目更是如此。12、互惠購買組織市場的購買者往往這樣選擇供應商：“你買我的產品，我就買你的產品”，即買賣雙方經?；Q角色，互為買方和賣方?；セ葙徺I有時表現為三角形或多角形。13、租賃組織市場往往通過租賃方式取得所需產品。對于機器設備、車輛等昂貴產品，許多企業無力購買或需要融資購買，采用租賃的方式可以節約成本。大數據全生命周期管理大數據生命周期進一步細分為大數據集成、存儲和處理、治理、建模、挖掘和流通等階段。（一）大數據集成大數據集成包括大數據采集和大數據整合。大數據采集主要是通過各種技術手段將分散的海量內容數據（文本、音頻、視頻等）、行為數據（訪問、查詢、搜索、會話、表單等）、工業生產數據（傳感器數據、監控數據）等從業務系統中收集出來。由于大數據本身具有分散、海量、高速、異質的特征，采集難度較大，因此保證數據采集的穩定性、可靠性、高效性、可用性和可擴展性等是主要的技術目標，越來越多的企業開始選用專業的數據采集服務。大數據整合的目標是將各種分布的、異構的數據源中的數據抽取后，進行清洗、轉換，最后加載到數據倉庫或數據集市中，作為數據分析處理和挖掘的基礎；這個過程常常也被稱為ETL（Extract/抽取，Transform/轉換，Load/加載），通常ETL占到整個數據倉庫開發時間的60%~80%。大數據時代，數據整合軟件的市場也開始了整體的技術升級，主要解決兩個主要技術問題，一是獨立的ETL應用服務器的計算能力普遍不足，二是無法處理半結構化和非結構化數據。經過幾年的技術發展，ETL過程逐步演進為ELT，即數據抽取后直接加載（Load）到大數據平臺中，再基于大數據平臺的計算能力來實現數據轉換（Transform），不再依賴ETL應用服務器做抽取和轉化工作，這樣可以解決ETL應用服務器的處理能力不足問題，充分利用大數據平臺的分布式計算能力提升數據集成的效率和穩定性。（二）大數據存儲和處理大數據存儲與處理要用用服務器及相關設備把采集到的數據存儲起來，使得數據能夠被高效地訪問和運算。由于數據量的爆發式增長，尤其是非結構化數據的大量涌現，傳統的單機系統性能出現瓶頸，單純地提高硬件配置已經難以跟上業務的需求，產生的海量數據沒有合適的存儲場所，企業被迫放棄大量有價值的數據；數據處理的速度和性能出現瓶頸，業務的深度和廣度受到限制。因此，過去十年間，計算機系統逐步從集中式向分布式架構發展。分布式架構及相關技術通過增加服務器的數量來提升系統的處理能力，每個節點都是一個可獨立運行的單元，單個節點失效時不會影響應用整體的可用性。分布式系統在擴展性、容錯性、經濟性、靈活性、可用性和可維護性方面具有明顯優勢。（三）數據治理根據國際數據管理協會的定義，數據治理是對數據資產管理形式權利和控制的活動集合。數據治理是一個管理體系，包括組織、制度、流程和工具，隨著集成和存儲的數據量增加，數據治理的難度也逐漸增加，牽扯的關聯方也越來越多，因此需要一套適合企業的方法論來開展工作。業界逐漸形成了DAMA、DCMM等較完整的數據治理體系框架，一般包括制定數據治理戰略、定義數據治理工作機制、通過各個業務專題來落實相關數據治理工作內容，并最終落實到數據治理工具上來實現高效持續的數據治理的執行流程。具體到數據治理的內容，一般包括元數據管理（包括元數據采集、血緣分析、影響分析等）、數據標準管理（包括標準定義、查詢與發布等）、數據質量管理（包括質量規則定義、質量檢查、質量報告等）、數據資產管理（包括數據資產編目、數據資產服務、資產審批等）、數據安全管理（包括數據權限管理、數據脫敏、數據加密等）、數據生命周期管理（包括數據歸檔、數據銷毀等）以及主數據管理（包括主數據申請、發布、分發等）這幾個主要的部分。（四）數據建模數據建模是構建企業數據倉庫、數據湖和數據集市的重要過程，其通過一個業務級別的數據模型設計，將分散在不同數據源中的數據集成在一起，并通過一種面向業務主題的方式將數據分門別類來做重新組織和標準化，形成有明確業務意義的數據形式，統一為數據分析、數據挖掘等提供可用的數據。面向業務主題（如客戶主題、賬戶主題等）的數據組織管理方式便于業務人員對數據的理解和綜合使用。具體到技術層面，數據建模一般包括業務調研、架構設計、數據模型設計、數據庫SQL開發與測試、業務集成上線等幾個階段，架構設計是整個工作的核心，一般會面向不同的行業來設計相關行業的邏輯數據模型。在數據建模過程中使用的工具主要包括：數據模型設計與管理工具、SQL開發工具、任務調度工具等。（五）數據分析和挖掘大數據分析和數據挖掘的核心目標是對客觀事實規律進行描述、展示和總結、刻畫、推廣，可以從大量的數據中通過算法來揭示出隱含的、未知的并有潛在價值信息，并對客觀規律進行溯源和解釋，從而幫助決策者做出正確的預測和決策。圍繞這個目標，大數據分析和挖掘的手段可以分為模型驅動、數據驅動等，一般通過統計、在線分析、情報檢索、機器學習和專家系統等在內的多種方法來實現這一目標。現階段在面對大數據4V問題時，大數據分析和數據挖掘工具對傳統數據分析和挖掘工具做進一步自動化和智能化；與此同時，近年來深度學習的興起又為大數據分析提供了新的手段，其做為當前計算機行業的熱點研究方向之一，其本質的目標是從大量數據中提取模式和知識，其要處理的對象包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據在內的所有類型數據，例如近年來在視頻、語音等非結構化數據的分析需求快速增加，相應的深度學習技術也取得了飛速發展。（六）數據流通數據流通是按照一定規則，將存儲的數據或者數據分析、挖掘得到的信息作為流通對象，從供應方傳遞到需求方的過程。數據流通的具體內容包括可視化的分析報告、面向運營人員的數據標簽、面向應用可以直接調用的數據指標API、面向數據分析人員的數據集、面向數據挖掘人員的數據特征、和面向業務建模人員的單方或多方的建模模型等?；跀祿?、數據加密和脫敏、隱私計算、聯邦學習的數據流通安全技術，可以提高數據流通的完整性和保密性。大數據行業面臨的機遇（一）產業政策集中出臺，多層次政策體系日益健全十八屆五中全會提出實施國家大數據戰略以來，《促進大數據發展行動綱要》指出，建立安全可信的大數據技術體系是推進大數據產業基礎研究和核心技術攻關的重要目標。2021年3月，在我國十四五規劃和2035年遠景目標綱要提出，培育壯大人工智能、大數據等新興數字產業，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統行業轉型升級，打造數字經濟新優勢。加快數字化發展，打造數字經濟新優勢，協同推進數字產業化和產業數字化轉型，加快數字社會建設步伐，營造良好數字生態，建設數字中國。2020年4月，國家發改委明確了新基建是以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。其中，在新一代信息技術關鍵領域鍛長板的重要舉措包括：推動新一代信息技術與制造業融合發展，加速工業企業數字化、智能化轉型，提高制造業數字化、網絡化、智能化發展水平，推進制造模式、生產方式以及企業形態變革，帶動產業轉型升級。未來新興產業及數字經濟的發展將更依賴于數據資源，數據基礎設施建設也是支撐5G、數據中心、工業互聯網等新一代信息技術基礎設施的基礎，因此大數據是新基建的重要組成部分，也將推進大數據底層軟件等核心國產軟件的快速發展。（二）數據管理軟件國產化趨勢明顯，國產大數據產品有望實現換道超車國內數據管理軟件基本被Oracle、IBM和微軟為代表的國外關系型數據庫廠商主導，國產軟件產品滲透率低。隨著國內客戶越來越重視數據與信息安全，國產軟件產品在關鍵領域實現替代成為其中重要環節，越來越多的客戶已經開始或計劃相關軟硬件的采購計劃。大數據時代下，數據管理軟件正在逐步由集中式架構軟件向分布式架構軟件演進，國產大數據產品有望實現換道超車，對國外數據管理軟件進行替代。從功能來看，基于新興分布式架構的國產大數據產品已經能滿足市面上絕大多數數據應用場景基礎需求。但國產大數據產品能否在市場競爭中勝出、占據更多的市場份額，仍然取決于國產大數據產品能否構建自主研發的生態以及產品的全球競爭力。目前，為保障國家信息安全，自主研發的國產大數據生態體系正在形成，此前國產軟硬件發展面臨的格局分散、生態基礎不完善、規模用戶群體缺乏等障礙正被逐步攻克。隨著國產大數據生態體系進入快速協同發展階段，國產大數據產品與服務迎來較好的發展機遇。（三）數據成為新生產要素，各行業的大數據應用需求巨大2020年4月，《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》指出，數據已成為繼土地、勞動力、資本、技術之后的新一代生產要素，是數字經濟發展的基礎性、關鍵性、決定性的生產要素，對經濟發展、社會治理、人民生活產生著重大而深刻的影響。激活數據要素潛能，加快數字經濟、數字社會，以數字化驅動生產方式、生活方式和治理方式變革成為我國當下發展的重點。企業建設數字化能力，高效解決企業運營中的問題，優化企業業務流程、提高效率，成為企業發展的核心競爭力之一，在金融、交通、能源、制造等國民經濟重要領域實際提升數字化能力需求巨大。此外，在企業數字化程度提高后，數據走向資源化是大勢所趨，在數據資源化的過程中，建立行業間高效的數據交換機制，實現數據的互聯互通、信息共享、業務協同，以成為整合信息資源，深度利用分散數據的有效途徑。加快數字化轉型，構建數據共享服務體系，促進數據與業務應用快速融合，將助力中國經濟從高速增長轉向高質量發展，推動數字中國建設。（四）大數據應用的快速發展，推動大數據管理平臺需求的快速增長近年來，大數據增長集中于物聯網設備、多媒體、日志、社交信息等，這些數據具有數據類型多、數據量大、流轉速度快、價值密度低的特點。傳統關系型數據庫無法滿足處理半結構化及非結構化數據需要，具有綜合能力的大數據管理平臺有易于擴展、無序存儲、分布式架構的特性，相比傳統關系型數據庫，更能滿足對這些數據的存儲需求。大數據管理平臺不僅具有存儲管理海量數據能力、數據處理性能高和易于擴展的特性，還可以保持傳統關系數據庫支持ACID和SQL查詢等特性，支持關系數據模型。在大數據市場發展下，大數據管理平臺需求快速增長。（五）數據價值的深度挖掘需求將帶動智能分析工具的快速發展智能分析工具主要專注于為數據預處理、特征工程、數據建模、預測分析等數據分析挖掘關鍵過程提供工具和相關解決方案，是企業實現對海量數據的深度挖掘的重要工具。隨著大數據環境下，數據分析復雜程度的加深，數據科學平臺需要持續優化其平臺流程、協作及模型治理特性，以保持與軟件開發中最佳實踐一致。同時，數據科學平臺廠商也將通過整合針對算法篩選、分布式模型訓練、模型管理、知識圖譜和高性能推理等任務的創新解決方案來實現差異化競爭。為了在大數據環境下快速幫助客戶實現人工智能賦能的商業決策，智能分析工具將迎來快速發展機遇，在云原生、AI工程化、低代碼、隱私安全、云邊一體等方面發揮更大的作用。大數據市場構成大數據行業主要解決大數據的存儲、處理、分析和價值發現等問題，實現大數據的業務價值。從產品和服務來看，大數據市場產品和服務包括三個主要部分，即大數據硬件、大數據軟件、大數據專業服務。其中，大數據軟件部分按照產品功能的不同可以被分為：大數據管理平臺、數據應用中間件、數據智能分析工具、大數據應用四個部分。大數據行業未來發展趨勢（一）分布式系統成為行業技術架構主要的發展方向傳統數據庫以集中式架構為主，集中式架構由一臺或多臺主計算機組成中心節點，數據存儲以及整個系統的業務單元都集中部署于該中心節點中，系統所有的功能均由中心節點集中處理。每個終端或客戶端僅僅負責數據的錄入和輸出，而數據的存儲與控制處理完全交由主機完成。分布式架構下，軟件組件分布在不同主機上，主機之間通過網絡連接進行通信和協調。隨著海量及異構數據的數據分析需求增長，需要的計算、存儲和IO等資源也在極速增加。集中式架構通過改善硬件配置來提升存儲和處理能力，但單臺主機可配置的資源存在上限，因此傳統的集中式架構軟件難以滿足海量及異構數據的數據集的處理和分析需求。而為了處理TB以及PB級別以上的數據規模，分布式的架構將數據分散在網絡上多個通過高速網絡互聯的節點上聯合計算。因為數據分布在不同節點，在進行計算任務時，任務也會被切分成多個子任務，分發到多個節點上同時進行計算，能充分利用整個集群各個節點的計算資源、存儲資源和IO資源，可線性提升集群的存儲和處理能力。因此，分布式架構能較好的處理該類問題，這也是分布式架構相對于傳統單機架構的核心優勢。在大數據場景下，分布式系統在擴展性、容錯性、經濟性、靈活性、可用性和可維護性方面具有明顯優勢，能夠較好的滿足大數據分析的需求。此外，近年來，分布式技術不斷發展，在提供高彈性、支持高并發的同時，支持關系型數據庫中強事務性的特性，成為大數據技術的重要發展方向。2、數據管理軟件趨向于統一多數據模型的平臺數據模型是決定數據庫系統邏輯的重要因素，并從根本上決定以何種方式存儲、組織和操作數據，包括傳統的關系模型和NoSQL數據模型（文檔模型、鍵值模型、圖模型等）。大多數數據庫管理系統只能支持一種或少數幾種數據模型，因此企業通常只能使用多種數據庫產品聯合的方案來應對日益增長的異構數據模型處理需求。隨著大數據廠商技術實力的提升，逐漸出現了能夠提供多數據庫模型的大數據平臺技術。相比多種數據庫產品的集成方案，多種數據庫模型統一的大數據平臺的優勢包括：（1）提升場景效率。同一份數據可以分別采用多種數據模型存放，解決不同場景的處理效率問題；（2）統一分析管理。關聯不同模型的數據，統一分析管理；（3）降低運維成本。無需維護多種數據庫，降低運維成本；（4）降低數據持有成本，同一份數據在不同的數據模型當中不需要全量存儲，不同模型只需要存儲必要的數據內容即可，在查詢時可以通過關聯的方式獲取全量信息。未來多模型數據平臺將通過不斷提高計算、存儲引擎的處理能力，從操作響應速度、數據并發能力、數據管理成本等多個角度優化企業的數據需求，成為多模大數據平臺的重要發展趨勢。（二）云原生大數據平臺架構成為未來的主要發展方向云原生的代表技術包括容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式API，這些技術能夠構建容錯性好、易于管理和便于觀察的松耦合系統。結合可靠的自動化手段，云原生技術使工程師能夠輕松地對系統作出頻繁和可預測的重大變更。云原生技術有利于各組織在公有云、私有云和混合云等新型動態環境中，構建和運行可彈性擴展的應用。面對客戶日益增長的海量數據、多種數據結構的實時化、智能化處理需求，云原生的大數據平臺架構憑借計算存儲解耦、資源池化、Serverless等核心技術，提供了高彈性拓展、海量存儲、多種數據類型處理及低成本計算分析的能力。相比傳統數據庫，云原生數據庫及數據管理平臺天然具備靈活性，能夠提供強大的創新能力、豐富多樣的產品體系、經濟高效的部署方式和按需付費的支付模式。（三）國家加速數據要素市場建設，推動數據安全流通技術的商業化加速我國將搭建統一開放、競爭有序的數據要素市場體系，政策鼓勵產業鏈各環節的市場主體進行數據流通和交易，促進數據要素流通。當前，豐富的數據要素資源已經涵蓋了金融、運營商、房地產、醫療、能源、交通、物流、教育以及制造業、電商平臺、社交網站等眾多領域。同時，由于數據的流通和利用是數據要素價值創造的前提。而跨域、跨中心的數據融合計算需求，以及數據要素在開放流通環節中的安全需求（包括可用不可見、可用不可得、可用不出域等），都使得數據的安全可信流通成為數據要素的市場化配置的重要一環，也是各行業數字化轉型過程中和過程后的必由之路。隨著《數據安全法》、《個人信息保護法》的實施，以安全為前提的數據開放利用將迎來新一輪發展機遇。隱私計算是在處理、分析計算數據的過程中保持數據不透明、不泄露、無法被計算方以及其他非授權方獲取的一種技術解決方案，能夠在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放，應用前景和商業價值巨大。在國家加速數據要素市場建設和重視數據安全和隱私保護的大背景下，數據安全防護技術、隱私計算技術的應用普及和商業化在加速進行。綠色營銷的興起和實施（一）綠色營銷的興起伴隨著現代工業的大規模發展，人類以空前的規模和速度毀壞自己賴以生存的環境，給人類的生存和發展造成嚴重威脅。大自然的報復促使人類猛醒，綠色需求便逐步由潛在轉化為現實，消費需求的滿足，轉向物質、精神、生態等多種需求與價值并重。有支付能力的綠色需求，是綠色營銷賴以形成的推動力，并決定了綠色市場規模的形成與發展。1968年，在意大利成立的羅馬俱樂部指出：人類社會的進步并不等于GDP的上升。1972年6月，聯合國首次召開了斯德哥爾摩人類環境會議，通過了全球性環保行動計劃和《人類環境宣言》，向全世界發出呼吁：人類只有一個地球。進入20世紀90年代，一些國家紛紛推出以環保為主題的“綠色計劃”。20世紀80年代前，由于我國糧油食品農藥殘留量超標，出口產品因保護臭氧層的有關國際公約而受阻，因此，對實施綠色營銷開始有緊迫感。中國的綠色工程始于綠色食品開發，1984年在廣州出現了全國第一家無公害蔬菜生產基地。1992年11月，國務院批準成立了“中國綠色食品發展中心”，制定了《綠色食品標志管理辦法》，開始實施綠色食品標志制度。1993年5月，中國綠色食品發展中心加入了“有機農業運動國際聯盟”。除綠色食品外，我國綠色產品的研制與開發也已擴展到其他領域。1990年研制成功了高容量，膠體電池；1994年研制成功綠色農藥苦參煙堿乳劑，獲得日內瓦博覽會金獎。1994年，農業部提出了發展綠色食品的三項基本原則，并正式決定采用由太陽、植物葉片、蓓蕾構成的綠色食品標志。1994年3月25日，國務院通過了《中國21世紀議程——中國21世紀人口、環境與發展白皮書》，是從中國的具體國情和環境與發展的總體出發，提出的促進經濟、社會、資源、環境以及人口、教育相互協調、可持續發展的總體戰略和政策措施方案。1995年年初，全國已有28種綠色食品的生產和開發，除食品外，其他綠色產品也不斷研制成功。隨著綠色產品的開發，綠色商店已在一些大城市相繼建立。從綠色意識的覺醒、綠色需求的發展、綠色產業的形成、綠色體制的建立到綠色理論的創建，《中國21世紀議程》在行動中。（二）綠色營銷的實施綠色營銷實施的步驟，一般包括樹立綠色營銷觀念、收集綠色信息、分析綠色需求、制定綠色營銷戰略和綠色營銷組合。下面主要簡述制定綠色營銷戰略和營銷組合。1、制定綠色營銷戰略在全球綠色浪潮興起的時代，企業應基于環境和社會利益考慮，在搜集綠色信息、分析綠色需求的基礎上，制定能夠體現綠色營銷內涵的戰略計劃，以便有利于長期發展。綠色營銷戰略應明確企業研制綠色產品的計劃及必要的資源投入，具體說明環保的努力方向及措施。綠色營銷戰略應以滿足綠色需求為出發點和歸宿，既要滿足現有與潛在綠色需求，還要促進綠色消費意識和綠色需求的發展。綠色營銷戰略要導入企業形象識別系統CIS，爭取獲得綠色標識，制定綠色企業形象戰略。綠色營銷將帶來更高的邊際收益，實現合理的“綠色盈利”，從長遠看這是綠色營銷戰略實施的必然結果。2、制定綠色營銷組合綠色營銷強調營銷組合中的“綠色”因素，首先要重視綠色消費需求的調查與引導，產品的開發和經營不僅對社會發展或環境改善有所貢獻，而且能有效地樹立良好的企業形象，沖破人為設置的“綠色壁壘”，適應“環?；貧w”熱潮。產品生命周期分析主要考慮在產品生命周期各階段產品與包裝對環境所造成的干預和影響，力求在生產、消費及廢棄物回收過程中降低公害，最大限度地減少資源消耗和對環境的污染。正確有效的綠色渠道是綠色營銷的關鍵環節，不僅要慎選綠色信譽好的中間商，而且要選擇和改善能避免污染、減少損耗和降低費用的儲運條件。綠色價格應反映生態環境成本，包括產品消耗及環境改善支出，確立環境與生態有價的基本觀點，貫徹“污染者付款”原則，促進生態化、低污低耗的綠色技術的開發和應用。綠色促銷要利用傳媒和社會活動，傳播綠色企業及產品的信息，為企業的綠色表現作宣傳。通過贊助、捐贈等對有關環保的組織及活動，給予經濟上的支持。廣告要突出綠色產品的特點，突出環?？咳鐣牧α浚棵總€人的貢獻。廣告投入和廣告頻率要適度，防止因廣告而造成資源浪費和聲、光等感官污染。綠色管理是融環境保護觀念于企業營銷活動過程中的管理方式，通過全員環保教育，提高環保意識，自覺地實施綠色營銷，切實做好環保工作。企業營銷對策用上述矩陣法分析、評價營銷環境，可能出現4種不同的結果。在環境分析與評價的基礎上，企業對威脅與機會水平不等的各種營銷業務，應分別采取不同的對策。對理想業務，應看到機會難得，甚至轉瞬即逝，必須抓住機遇，迅速行動；否則，喪失戰機，將后悔莫及。對風險業務，面對其高利潤與高風險，既不宜盲目冒進，也不應遲疑不決，坐失良機，應全面分析自身的優勢與劣勢，揚長避短，創造條件，爭取突破性的發展。對成熟業務，機會與威脅處于較低水平，可作為企業的常規業務，用以維持企業的正常運轉，并為開展理想業務和風險業務準備必要的條件。對困難業務，要么是努力改變環境，走出困境或減輕威脅，要么是立即轉移，擺脫無法扭轉的困境。新產品開發的必要性企業之所以要大力開發新產品，主要是由于：（一）產品生命周期的現實要求企業不斷開發新產品企業同產品一樣也存在著生命周期。如果不開發新產品，當產品走向衰落時，企業也同樣走到了生命周期的終點。相反，能不斷開發新產品，就可以在原有產品退出市場時，利用新產品占領市場。（二）消費需求的變化需要不斷開發新產品隨著生產的發展和人們生活水平的提高，需求也發生了很大變化，方便、健康、輕巧、快捷的產品越來越受到消費者的歡迎。消費結構的變化加快，消費選擇更加多樣化，產品生命周期日益縮短。一方面給企業帶來了威脅，不得不淘汰難以適應消費需求的老產品，另一方面也給企業提供了開發新產品適應市場變化的機會。（三）科學技術的發展推動著企業不斷開發新產品科學技術的迅速發展導致許多高科技新型產品的出現，并加快了產品更新換代的速度?？萍嫉倪M步有利于企業淘汰過時的產品，生產性能更優越的產品，并把新產品推向市場。企業只有不斷運用新的科學技術改造自己的產品，開發新產品，才不至于被排擠出市場。（四）市場競爭的加劇迫使企業不斷開發新產品現代市場上企業之間的競爭日趨激烈，要想保持競爭優勢只有不斷創新、開發新產品，才能在市場占據領先地位。競爭中沒有疲軟的市場，只有疲軟的產品。定期推出新產品，可以提高企業在市場上的信譽和地位，提高競爭力，并擴大市場份額。顧客忠誠高度滿意是達到顧客忠誠的重要條件。不過，在不同行業和不同的競爭環境下，顧客滿意和顧客忠誠之間的關系會有差異。所有市場的共同點是，隨著滿意度的提高，忠誠度也在提高。但是，在高度競爭市場（如汽車和個人電腦市場），滿意的顧客和完全滿意的顧客之間的忠誠度有巨大差異；而在非競爭市場（如管制下的壟斷市場——本地電話市場），無論顧客滿意與否都保持高度忠誠。盡管在某些場合，顧客不滿意并不妨礙顧客忠誠，但企業最終仍會為顧客的不滿付出高昂代價。企業如果沒有贏得高水平的顧客滿意度，是難以留住顧客和得到顧客忠誠的。除了簡單地吸引和保留住顧客，許多公司還希望不斷提高其顧客占有率。他們的目標不再是贏得大量顧客的部分業務，而是爭取現有顧客的全部業務。例如，通過成為顧客購買產品的獨家供應商，或說服顧客購買更多的本公司產品，或向現有產品和服務的顧客交叉銷售別的產品和服務，以獲得所屬產品類別中更大的顧客購買量。營銷調研的類型及內容（一）營銷調研的類型市場營銷調研可根據不同的標準，劃分為不同的類型。如按調研時間可分為一次性調研、定期性調研、經常性調研、臨時性調研；按調研目的可分為探測性調研、描述性調研和因果關系調研。1、探測性調研企業在情況不明時，為找出問題的癥結、明確進一步調研的內容和重點，需進行非正式的初步調研，收集一些有關資料進行分析。探測性調研研究的問題和范圍比較大，在研究方法上比較靈活，在調研過程中可根據情況隨時進行調整。有些比較簡單的問題，如果探測性調研已能弄清其來龍去脈，可不再做進一步調研。2、描述性調研在已明確所要研究問題的內容與重點后，通過詳細的調查和分析，對市場營銷活動的某個方面進行客觀的描述，對已經找出的問題作如實地反映和具體的回答。市場營銷調研一般要進行實地調查，收集第一手資料，摸清問題的過去和現狀，進行分析研究，尋求解決問題的辦法。描述性調研是市場營銷調研采用的一種類型。如某企業產品銷量下降，通過調研，查清主要原因是產品質量差、售后服務不周到等，可將調研結果進行描述，如實反映情況和問題，以利尋求對策。3、因果關系調研企業營銷活動存在許多引發性的關系，大多可以歸納為由變量表示的一些函數。這些，變量包括企業自身可以控制的產品產量、價格、促銷費用等，也包括企業無法完全控制的產品銷售量、市場競爭格局與供求關系等。描述性調研可以說明這些現象或變量之間存在相互關系，而因果關系調研則要在描述性調研