（一）大数据时代的新媒体营销存在的问题
1.新媒体营销内容低质化
新媒体发展初期，人们对其是内容还是工具，是平台还是产品有着不同的见解。大数据时代的新媒体发展更是日新月异，只有不断跟上潮流的企业才能合理的借着新媒体的东风扬帆起航。目前，营销内容低质化是新媒体营销中的核心问题，一些企业仅仅把新媒体当作技术和渠道，盲目地开展新媒体营销，营销内容同质化严重，换汤不换药，将传统媒体的营销内容直接转到线上来，未能充分考虑新媒体的营销环境和受众差异化需求，内容吸引力不足，浪费了信息资源，又得不到好的营销效果，致使整个新媒体营销品质有所下降。在进行高品质产品和服务营销时，往往很难通过新媒体模式获得有效的反馈，降低了新媒体营销模式的口碑水平，致使新媒体在高速发展的同时，不得不面对海量的用户问题，从而严重限制了自身向更高领域的拓展。
2.新媒体营销效果片面化
阅读量、点击率、转发量、分享量成了新媒体从业人员衡量营销效果的重要指标，成为衡量信息价值大小的重要参照物。过分追求数据也带来了一些负面影响，上百万的传播量实际带来的要么是少量的销售，要么是短期的销售暴涨。虽然能够为企业带来营销数据暴涨的虚假繁荣，但无法真正消除企业的销售问题。不仅如此，由于新媒体与社交媒体紧密相连，一些商家强制性开展“硬广”，充斥在社交媒体中的“点赞”“转发”“代购”“分享”等冗余的商务信息扑面而来，即便能够带来段时间的营销效果，但却过度消费了社交关系，降低了新媒体用户的体验，破坏了新媒体中社交平衡性，让部分受众产生了逆反心理。
3.新媒体营销内容低关联度
所谓低关联度问题，主要是指新媒体生成的营销信息，与产品或服务的关联程度不足。互联网上充斥了网络流行语和热门词汇，广泛传播，部分企业为了博得受众眼球，随意的使用网络语言，未能考虑其与产品及服务的关联性，单纯为了吸引受众而用。部分企业为了产生流量，不惜采用制造热点、蹭热点、炒作等博得消费者眼球的营销方式，过度消费了用户的情感和信任，损害了新媒体的公信力和权威性。更有企业采用带有情绪的字眼来传播信息，煽动公众情绪，使一些表达被曲解或者误解，未能准确传递信息。过度追求流量的做法，忽视了新媒体营销信息与自身产品和服务的关系，降低了企业对新媒体营销的预期。企业所获取的新媒体数据与市场销售情况关联度低，难以通过新媒体实现企业想要的营销效果。
（二）大数据时代的新媒体营销升级策略(www.xing528.com)
1.发挥大数据捕捉功能，了解用户行为偏好新媒体营销的升级，首先要从数据升级入手，建立数据采集体系，对消费数据进行严格管理，对互联网和移动互联网端的消费数据开展实时监控和采集，全渠道捕获用户数据，如用户在移动端的浏览、搜索、分享、点赞、评论等行为轨迹，了解用户行为偏好，掌握用户群体行为偏好特征。通过描述用户画像，如年龄、性别、地区、职业、购物行为特征等内容，建立与消费市场实时互动的数据反馈机制，实现消费数据的统一整合。如，企业用户可以利用新媒体平台后台系统捕捉用户在微信、微博等新媒体上的行为轨迹，了解不同性别、不同区域、不同职业、不同年龄用户的特征。
2.发挥大数据描述功能，掌握用户消费行为动态
通过大数据捕捉的数据，抽取出用户画像标签，利用数据挖掘算法模型，构建用户画像标签系统，描述用户行为中的综合消费特征和消费倾向，描述用户新媒体中的兴趣特征、社会特征以及收入状况、购买力、购买渠道、购买频次相关的消费特征等，及时动态地掌握用户的消费行为，为精准营销奠定基础。如，商家根据新媒体平台所提供的数据，形成客户标签，为以后的营销活动提供决策依据。
3.发挥大数据预测功能，把握客户生命周期
大数据催生了一种新型的数据驱动营销模式，以客户需求为中心，提前帮用户想好用户所需，预测用户需求。通过用户画像，让企业专注于部分用户群体，从过往消费数据中，预测未来消费情况，把握客户生命周期，发掘潜在客户，发展忠诚客户，实现一对一精准营销，依赖消费数据为客户推荐产品和服务。如，淘宝商家可以根据用户的过往消费情况，预测客户未来购物行为，及时推荐客户所需产品和服务。
4.发挥大数据判断功能，深度经营客户关系
通过大数据判断目标用户的消费行为习惯、媒体使用行为习惯，选择、整理、筛选、分类、归纳目标群体，深耕目标群体关系，开展新媒体广告包围，跟踪用户新媒体访问行为，深度经营客户关系，提炼用户价值，开展精准营销，再反馈客户信息，形成大数据下的新媒体营销闭环圈。如，便利店小程序或者公众号系统可以根据会员每日购物行径，找准需要早餐的用户群体，精准提供促销活动，建立忠诚客户群体。[1]
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