浅谈电子商务对企业营销的影响

21世纪,随着互联网络的发展,消费者的需求日益多样化,产品和技术方面的更新速度越来越快,企业之间的竞争也越来越激烈,尤其是电子商务的发展给企业营销方面带来了很多机遇和挑战,对于企业来说,一定要重视电子商务的发展,正确认识电子商务对企业营销所产生的深刻影响,只有正确认识了这些影响,才能使企业适应新的环境,满足消费者的多样化需求,才能使企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

高职院校市场营销专业实践教学体系建设研究

近年来,学校与企业对市场营销人才的供求出现了矛盾,一个很重要的原因便是高校还未深入调查、了解企业对营销人才的需求是什么,以致培养出来的学生实践能力严重不足。基于此,笔者在文献查阅和实地调研基础上,展开构建高职院校市场营销专业实践教学体系创新模式的实证研究。     

企业绿色产品营销策略研究*--以周黑鸭食品股份有限公司为例

随着人们绿色环保意识的不断提升和绿色农产品消费市场的不断扩大,企业践行绿色营销观念、推进绿色产品营销成为满足顾客需求和应对市场挑战的重要手段。作为一家立足于“绿色、安全、健康”经营理念的农产品深加工企业,周黑鸭食品有限公司在绿色产品营销上有很多举措,同时也面临一些亟待解决的问题。文章以武汉市场500名消费者为调查样本,从绿色产品的认知、意向及行为三个方面进行调查,由此指出：企业应帮助消费者提升绿色消费认知;促进政府加强市场监管企业自身应加快技术研发;从消费者、政府、企业三个层面合力推进企业绿色产品营销创新。     

新媒体传播对转发意愿及品牌态度的影响研究

传统传播环境下企业营销传播活动对用户品牌态度形成具有显著影响,但社会化媒体的发展极大地改变了企业营销传播的生态环境,现阶段企业的社会化媒体传播并未获得预期影响力,需要从理论上对企业社会化媒体传播的策略及其影响因素进行创新性研究。本文采用实验研究方法,基于企业传播信息内容主题、信息源、传播策略与用户再传播意愿和品牌态度间关系的理论假设,实证研究发现:企业社会化媒体传播对用户品牌态度有正向显著影响;信息内容主题类型、信息源、传播组合策略对用户再传播意愿有显著影响;用户再传播意愿对用户品牌态度的影响不显著等。研究结论丰富了企业社会化媒体传播的理论研究,对企业社会化媒体传播实践具有指导意义。     

大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向

大数据研究已经成为当前理论研究热点,但其与管理学,特别是与营销管理研究的结合还非常缺乏。在分析大数据时代营销创新研究现实价值的前提下,从大数据与营销创新研究两方面系统梳理现有研究基础,进而基于技术发展与管理变革互动的视角提出大数据时代营销创新研究的三大方向,即大数据的营销应用价值研究、大数据时代营销创新的内在机理与支撑体系研究。旨在将大数据与营销管理变革有效结合,为推动大数据时代营销创新的相关研究提供基础借鉴与方向指引。     

电影新媒体营销模式探析

电影新媒体营销是我国电影业发展的历史要求,是区别于传统媒体介质而存在,利用现代新媒体科学技术创新为载体,借鉴传统营销理论,采取易于接受的各种有效的传播,以双向沟通方式,寻求公众对信息认同和支持的工作体系。电影新媒体营销模式的特征就是以现代新媒体科学技术创新为载体,以传统市场营销理论为基础,以双向的传播和沟通为主体,以真诚为信条,以互惠为原则,以长远为方针,提高企业经济效益,创造新的利益增长点。     

基于ESI科学家计量方法的重新评估

以ESI排名前5位的经济学家为统计对象,通过选择六种作者贡献率分配算法,对5位经济学家论文总数、总被引频次排名和篇均被引频次三个指标进行了重新评价。研究结果表明：从总被引频次来看,除了Harmonic counting和FLAE排名一致外,其他几种算法的排名完全不同,而且排名的差异非常大。从篇均被引频次来说,六种计量方法排序结果完全一致。     

团队互助模式在汽车营销专业教学中的应用研究

现代社会的进步和发展推动了我国人均生活水平的不断提升,同时,也加速了人们对汽车的需求,汽车营销成为了一个具有巨大市场发展前景的行业。汽车营销专业是一个集文化素养与专业技能相结合的学科,在教学的过程中,教师不仅仅要注重对学生进行知识和技能的讲解,更要通过教学活动,提升学生的文化素养和道德品质。文章主要对团队互助模式在汽车营销专业教学中应用的作用和方式进行分析,希望对汽车营销专业教学产生一定的辅助性作用,为学生未来的成长和发展奠定良好的基础。     

高职营销类专业工学结合实践教学研究

在高职市场营销专业中长期存在"理论重于实践",实践环节设计不合理。学生在实践教学中无法学习和掌握相应的知识,使学生对专业的热情产生极大的负面影响。本文研究的是基于工学结合如何更有效地构建高职市场营销专业实践教学,探索行之有效的实践教学体系,进一步提升教学水平和学生的能力。     

Quantifying the structural and temporal characteristics of negative links in signed citation networks

Although the citation relationships among papers can help in tracking and understanding the development of knowledge, few studies have noted that the content and sentiments of citations of a paper differ. Here, we use sentiment-labeled citation data to construct a directed signed citation network, in which an author may agree with or criticize the cited paper and these represent different ways of inheriting knowledge. The dataset we use consists of 9,038 papers in the field of Computational Linguistics, including 25,275 citations, with 20.8% positive citations, 8.6% negative citations and 70.6% neutral citations. We systematically quantify the structural patterns of negative citations, impact assortativity of involved papers, occurrence time distribution and consequences of receiving negative attention. Remarkably, we find that papers with different impacts have a similar probability of receiving negative citations, and highly cited papers tend to give negative citations to low-impact papers around but avoid giving negative citations to high-impact papers. Our research also reveals the random occurrence rules and colocation patterns of negative citation distribution. In addition, we show that, in the short term, around 60% of multiple negative citations is positively related to the impact of the cited paper while more than 80% are negatively related to the impact in the long run. Our findings explain the pattern by which negative citations occur and deepen the understanding of negative citations.