时间：2024-01-13 16:27:30
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇资源回收市场分析，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：电子产品 逆向物流 环境 电子垃圾
一、我国电子电器市场分析
（一）家电市场分析
中国经济正处于高速发展时期，人们对物质需求的消费也不断攀升，在家电需求量上消费呈上涨趋势，例如2001年全年零售额与上年相比增幅达56%左右，其中家用电冰箱、家用洗衣机、房间空调器、电视机、微波炉零售量分别增长12%、9%、26%、5%、15%。在2012年5月到6月，国家推出节能补贴相关政策，覆盖产品包括平板电视、冰箱、洗衣机、空调、热水器。这五大类产品2011年的零售规模接近5000亿元，而去年整体家电市场的规模为1.2万亿元，国家的节能补贴政策刺激市场需求，带动国内家电市场的需求由负增长转向零增长、正增长。随之而来的也是电器的更新换代和报废。
（二） 通讯市场分析
中国是一个非常庞大的通讯消费市场，在整个消费过程中，用于通讯的消费已经占5—8%，据有关部门调查，在各大中小城市及城镇，超过50%以上的人每天都要打电话。中国手机销量也在稳步上升，例如2011年，中国手机产量约为11.30亿部，比2010年增长13.23%，占全球手机出货总量的70.6%。其中，出口约8.85亿部，比2010年增长16.75%。而由于规格不统一，充电器、电池等手机零配件很少能重复使用的市场现状，造成更多的电子垃圾。
二、我国电子废弃物回收过程存在的问题
（一）法律贯彻不到位
目前，我国关于电子废弃物回收的相关法律主要有《中华人民共和国固体废物污染环境防治法》、《中华人民共和国循环经济促进法》、《电子信息产品污染控制管理办法》、《废旧家电及电子产品回收处理管理条例》以及《废弃电子电器产品回收处理管理条例》（国务院令）。但是时至今日，企业、学者、公众普遍认为，废弃电器电子产品回收处理的问题一直没有得到彻底解决，没有按照法规处理电子垃圾问题。
（二）境外电子垃圾入境量大
除了中国本土每年大量淘汰的废弃电器电子产品外，据国家环保总局透露，全世界数量惊人的电子垃圾中，有80%出口亚洲，这其中又有90%进入中国。中国已成为世界最大的电子垃圾倾倒场。这其中不乏国人的“作茧自缚”，在巨大利益的驱使下采用各种方式把大量电子洋垃圾走私到国内。
（三）法律体系构建困难多
虽然中国已经出台了有关废旧电子电器产品相关法规，但是电子垃圾回收方面仍然有很多盲点，比如非法回收猖獗，非法小商贩盛行；消费者的回收习惯尚未形成，大多数人倾向于以物换钱的方式；国家法律尚待完善，对非法渠道打击力度不够；建立回收体系、设立回收厂等环节投资较大，但没有一定的回收量作支撑，维持起来相对困难；国内公众的环境意识还不够强等等。
（四）非法拆卸难杜绝
一些非法小作坊因规避了环保等成本而利润丰厚，打着“高价回收废旧电器”牌子走街串户，形成规模庞大的非法电子废弃物拆解产业链。其中回收大的一部分废弃电子产品通过非法渠道，改头换面后以“翻新机”的面貌迷惑消费者，另外一部分多以作坊式的手工拆解、露天焚烧、强酸浸泡等原始落后、重污染的处置方式为主，对大气、土壤和水体造成了严重污染，危害人类健康。
（五）电子垃圾处理产业发展处于初级阶段
我国电子垃圾处理产业在国内属于新兴产业，虽然发展前景看好，但眼下无论从技术水平还是产业规模，都与国际水平有差距，目前我国关于电子垃圾的回收、处理体系建设问题上仍在试点和征求意见，产业发展处于初级阶段。
三、完善电子回收物流体系的对策
（一）政府的支持与重视
政府有关部门应制订出相应的法规政策以及完善已经出台的法规的相关细则，使电子产品的生产者、销售者和消费者共同承担起电子产品回收再利用的责任和义务，使电子产品的回收再利用步入“从商品到商品”的循环经济轨道，比如目前实行的家电“以旧换新”的政策就比较好。同时政府则应该在政策的制定、执行、监督方面多做工作，包括对一些不法商贩，或者违法、非法的处理行为加以限制和制止等等。另外，政府应该加大对电子电器回收系统的支持，包括政策支持和财政补贴。
（二）切断电子垃圾的海运链
目前我国电子垃圾总量巨大，污染严重，所以国家要加强对“进口电子垃圾”的管理，对于那些永久性无法处理的或者以中国目前垃圾处理能力暂时无法处理的垃圾，要严格禁止“进口”， 对于那些能处理的进口垃圾，必须以环保为前提，量力而为。加强对有资质进口废旧五金的企业进行监督工作，甚至可以实行保证金制度，一旦发现有违法进口违规物品情况发生，严加处罚。我国应该规定对于想要向我国出口电子垃圾的必须获得我国政府的批准，拿到许可证方可出口，得到许可证的前提是必须有垃圾输入地有能力处理垃圾并许可进口的证明。
（三）生产者与消费者联动
在废旧电器电子产品回收中，生产者、销售者、消费者三方应该各司其职，生产者的责任是把点铺好，而且要便民，比如留下回收电话上门回收，比如把回收站设在交通便利的地方，承担整个运输任务，将其送到公司指定的回收厂或者是公司自己建的回收厂。同时企业应严格按照国家相关标准和技术规范，对回收的废旧家电进行分类检测。对经测试、维修后达到旧家电安全标准的，应贴上再利用品标识，出售给旧家电经销商或在旧货交易市场上销售。另外进行常规宣传，提醒消费者则有义务把产品送到每个公司指定的地方，培养每个消费者的环保意识，全民参与。
（四）建立废旧电子电器产品的有效回收网络
各地应该依据地方特色配合出台相关的废旧电子电器的回收政策和指南，建立方便有效规模化的回收系统，采取多种形式保证回收渠道的顺畅，极大的改善回收的效率和效果。例如上海将把废旧电子电器回收处理作为市专项治理项目，其中包括把废旧电子电器回收处理立法作为市专项治理项目、立一部废旧电子电子电器回收法规等具体设想，并设立具体的废旧电子电器的回收处理目标，组建电子电器回收处理联合有限总公司，等等。
（五）积极学习借鉴国外的先进处理技术和经验
我国在完善废旧电子电器回收体系时，应该充分借鉴国外的一些先进的理念，例如欧盟要求电子产品的生产者必须负责回收利用包括电脑、移动电话、电视机、冰箱和洗衣机等在内的电子废弃物；德国规定电子垃圾的处理原则上由生产者和使用者负责；瑞典规定处理费用由制造商和政府承担；法国更强调全社会共同尽责，规定每人每年要回收4公斤电子垃圾；日本规定制造商和进口商负责自己生产和进口产品的回收、处理，对电子垃圾进行回收和无害化处理，等等。
参考文献
[1]《再生资源与循环经济》2009-5-31
[2]潘虹梅《电子废弃物拆解业对周边土壤环境的影响》2007-1-22
[3]张泽玉《我国电子废弃物处理面临的问题和建议》2007-7-13
[4]李薇《电子废弃物的管理政策》2007-7-13
[关键词] 逆向物流博弈论供应链管理
一、引言
地球资源的不断耗竭,人类生活环境不断地被污染和恶化,引起了人类对可持续发展的重视。逆向供应链是基于这样的背景下,为了环保、资源再生、资源重复利用等目的而产生的。传统供应链是指供应商按照客户和市场的要求,将产品从供应地向需要地进行转移,包括购买原料、生产产品,并把产品销售给最终消费者的过程。逆向供应链指的是,制造商对消费者手中的废旧产品进行回收、加工、再利用并最终销售给消费者的一系列过程。逆向供应链的产生,有助减少环境污染,有助于减少资源浪费,降低了企业成本,提高了企业的绩效。
许多学者对逆向供应链的各个环节和层次进行了研究,Feng Du(2006)对售后服务中的产品回收网络设计进行了分析,提出的决策目标是最小化总体的费用和最小化总的回收时间,并构建了解决双目标的最优化数学模型。针对解决多层次的对象,许多学者提出来各种算法来解决最优化的目标设置,Hokey Min,Hyun Jeung Ko,Chang Seong Ko等(2006)提出一个非线性混合整数模型和遗传算法来解决包含产品回收的逆向物流。在许多文献中,仅讨论了二级逆向供应链系统双方中一对一的情况,没有涉及了一对多或是多对多的情况,如李婷(2007)讨论了一个制造商与一个零售商之间组成的逆向物流系统中双方定价策略博弈。侯云章,戴更新,刘天亮,郑艳艳等(2004)讨论了单周期产品的二级供应链系统中一个供应商和一个零售商的订货及定价策略,制造商为了提高自己盈利,也对零售商采取退货策略。薛顺利,徐渝,宋悦林,胡信布(2006)讨论了在电子商务环境下定价与退货策略,模型仍然是基于一对一的情况,即一个零售商(Retailer)和一个顾客(Customer)组成的基本供应链系统。孙国华等人(2006)提出由一个制造商和2个零售商组成的双层再制造/制造集成物流网络模型,研究了制造商如何协调正向与逆向物流,以便最大化自身利润。刘长霞(2008)等运用需求博弈模型证明在当今以顾客价值导向的电子商务市场中实施逆向物流的必要性,利用利润最大化模型,研究了电子商务逆向物流退货政策中的最优价格制定策略。滕春贤等人运用Stackelberg博弈和启发式算法解决二层规划模型的供应链,给出了定价机制。顾巧论等人也对逆向供应链中的单一制造商和单一零售商的定价策略进行了研究,提出了均衡解。等等。
本文应用博弈论的理论知识,讨论基于一个制造商和多个零售商构成的二级供应链系统,研究该逆向供应链中产品回收的定价策略。以下各节即是关于其的stackelberg博弈(主从博弈)和合作博弈下的定价策略。
二、模型的提出与假设
1.问题提出
制造商将生产的产品销售给消费者,消费者使用中将会损耗产品,导致产品无法再继续使用,制造商可以通过零售商或是特定的回收中心等形式回收废弃产品,对废弃产品进行分析、拆解和重新加工,生产新的产品。
本模型讨论了基于单一制造商和多个零售商构成的正向供应链和逆向供应链系统,制造商将产品销售给零售商,零售商将该产品出售给最终消费者。消费者使用中将会损耗产品,导致产品无法再继续使用,制造商可以通过委托零售商或是特定的回收中心等形式回收废弃产品,并以一定的价格从零售商回收该产品,对废弃产品进行分析、拆解和重新加工,生产新的产品。
制造商制定回收计划,在回收计划实施之前确定回收价格,以最大化利润;零售商也需要确定自己的回收价格,以争取更多的客户,获取更多的利润。零售商之间在销售新产品存在激烈的竞争,回收废弃产品也是同样,为了获取更多的利润,也存在激烈的竞争,这样导致了零售商之间的价格存在着差异。
2.模型中的假设条件
(1)假设不同的零售商回收废弃产品的边际运营成本相同;
(2)制造商对不同的零售商采用同一价格回收,不区分废弃产品的质量或损坏程度;
(3)废弃产品的市场供应为回收价格的增函数;
(4)制造商从零售商处取走所有的废弃产品;
(5)制造商与零售商的决策目标为各自的利润最大化。
符号说明
m:代表制造商(Manufacturer);
i:代表第i个零售商(Retailer),假设共有n个,而且零售商是同质的,有相同的属性;
P0:制造商回收废弃产品经过加工的再生产品的单位销售价格,其为固定的常量;
Cm:制造商加工废弃产品的单位边际成本,是公共知识;
Pm:制造商制定的给零售商的单位回收价格,制造商经过回收市场分析和计划进行制定,是制造商的决策变量;
Cr:零售商回收废弃产品的单位边际成本,是公共知识;
Pi:第i个零售商提供给消费者的回收价格,Pi之间不完全相同,是每个零售商的决策变量;
Q:在Pm、Pi给定的情况下,-市场中产生的废弃物品总回收量,我们假定回收的市场量远远小于市场中该产品的总量;
qi:当第i个零售商提出的回收价格为Pi时,第i个零售商所能够得到的回收量,根据回收量与回收价格的关系,我们假设qi满足qi=α+β*Pi,α,β是经过市场分析得到的参考系数;
πm:制造商通过回收废旧产品,经过加工和销售所获得的利润;
πi:第i个零售商回收废旧产品,并提供给制造商所获得的利润;
π:逆向物流系统的总利润,包括制造商和零售商的总体利润,;
对于给定的Pm,Pi,制造商所得利润:四、合作博弈
合作博弈指的是制造商与所有的零售商签定契约,实现联合定价的策略,以达到最大化逆向供应链系统的整体利润。本问题的建模为多元规划问题如下五、定价策略分析
针对制造商和零售商的两个不同博弈过程,我们从决策变量的变化和利润值的变化进行分析和比较。
从制造商占主导地位的非合作博弈到合作博弈,进行比较可知:
1.我们从(5)式和(13)式比较可知,零售商的价格下降了,从(9)式和(17)式可知,零售商的利润下降了,变成了0;
2.而制造商的价格从(7)式和(15)式可知,制造商的回收价格并没有变化,但是两个不同的博弈过程,即制造商和零售商之间是否进行合作导致了利润发生了变化。从(8)式和(16)式可得,制造商的利润增加了一倍,增加的利润为;
3.从(10)式和(18)式可知,逆向物流系统的整体利润增加了,增加的利润部分为
从以上比较我们知道,制造商是非常愿意自己的利润获得了一倍的增加,但是零售商肯定是不会同意这样的合作,这就需要进行利润的再分配。唯一的限制条件就是利润的再分配须超过未合作前的利润。超过多少,就需要看双方的谈判能力。零售商的谈判能力强,就能获得更多的利润,相反,则获得较少的利润,但须满足大于未合作前的利润。
因此,应设置一个便于实际操作的利润分享机制,使得制造商与零售商共同分享系统增加利润。假设制造商接受的系统增益比例为λ(0≤λ≤1),零售商接受剩余的(1-λ)/n, 则制造商的利润与零售商的利润如下表示双方讨价还价能力的量化值。即λ=1时,表示制造商在此次交易中处于绝对的优势地位,他将得到通过合作所得的系统增加的全部利润。λ=0时则表示完全相反的情形。显然,λ值的大小依赖于双方的谈判能力。通过设置适当的利润分享机制,在采取联合定价策略时,制造商、零售商均可获得比非合作博弈时更多的利润。这样,合作才能继续下去,系统也获得了更多的利润。
六、算例分析
假设某可回收产品,供应链系统为单个制造商和20个产品的销售商,基本参数如下表,并根据表达式(7)、(8)、(9)、(10)以及表达式(15)、(16)、(17)、(18)得出以下表格中的结果(见表):
通过比较非合作博弈和合作博弈的结果,我们可以看到合作博弈可以得到供应链系统更多的利润。在满足非合作博弈双方得到相应利润的情况下,对系统产生的更多的利润进行合理的分配,使我们研究的制造商和零售商双方得到更多的利润。当然,双方得到的利润比例基于双方的谈判能力。
七、结束语
本文应用博弈论的知识针对一个制造商和多个零售商的逆向供应链系统情形,进行了分析。在分析过程中探讨了非合作博弈和合作博弈下,研究了制造商和众多零售商之间的定价策略和利润变化情况。通过合作博弈,制造商的利润有所增加,但是零售商的利润减少了,这就需要进行双方协调,进行新的决策。通过利润的再分配,使制造商和所有零售商的利润都增加了,使两个环节的企业都得到了更多了利润,真正达到了合作的目的。
未来我们可以考虑市场因素对需求的影响以及谈判能力对利润分配的影响,以使我们的分析结果更加贴近实际市场。如通过研究价格弹性问题对需求的影响情况,寻找更符合的市场规律;可以通过研究谈判能力对利润分配的影响,以使占据主导地位的企业获取更多的谈判优势和利润。
今后的研究中,笔者将继续讨论存在竞争关系的零售商与制造商之间的博弈,以及多个存在竞争关系与非竞争关系制造商与多个零售商之间的博弈,研究各类关系中如何实现逆向供应链的利润最大化,并对利润分享机制进行更深入地探讨。
参考文献:
[1]Feng Du. A bi-objective reverse logistics network analysis for post-sale service[D]. B.S,Tsinghua University.2006(5)
[2]Hokey Min,Hyun Jeung Ko,Chang Seong Ko.A genetic algorithm approach to developing the multi-echelon reverse logistics network for product returns. The International Journal of Management Science.2006
[3]李婷:博弈论在逆向供应链系统定价中的应用[J].物流技术,2007, (05)
[4]侯云章戴更新刘天亮郑艳艳:闭环供应链下的联合定价及利润分配策略研究[J].物流技术,2004(06)
[5]薛顺利徐渝宋悦林胡信布:电子商务环境下定价与退货策略整合优化研究[J].运筹与管理,2006(5)
[6]孙国华陈秋双徐海涛孙晓晨:再制造/制造集成系统中的制造商-零售商协商决策问题.计算机集成制造系统-CIMS,2006(01)
[7]刘长霞路世昌:电子商务逆向物流定价策略研究.物流科技,2008(06)
关键词：大数据；市场分析
“可能感兴趣的人”“猜你喜欢”“购买此商品的人还购买了……”在你刷微博、网上购物时，经常会在相应的位置上见到如上提示。这些看似简单的用户体验背后，其实正孕育着被誉为“新油田”的大数据产业。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。这些数据又并非单纯指人们在互联网上的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
“大数据带给整个企业最大的好处是降低成本、实现创新。今天整个行业模式都因大数据时代的到来将被重新颠覆。”在当今数据大爆发的时代，无论是新增数据还是现有数据，都是企业的巨大财富，并为企业带来了前所未有的商机。但只有有效运用和管理企业数据，才能实现最大化的数据投资回报。对于大多数企业CIO来讲，借助大数据管理技术能够帮助其获得竞争优势，而且随着技术的不断进步大数据正在备受到CIO的关注。从市场层面来看，大数据时代的崛起，给许多的企业带来的机遇、挑战，同时它又给企业提供了新的市场增长空间，越来越多的企业开始布局大数据市场。
一、大数据在市场分析中遇到的问题
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
企业或政府单位对于数据的驾驭，从最基本的获取到整合、治理、探索、分析、汲取智能、到采取精确行动，这种全能力的建立已经比以往任何时候更为重要。
传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。
与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。
二、大数据时代的市场研究方法
1.基于互联网进行市场调研
网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。
2.挖掘网络社交平台信息
脸谱、QQ、微博等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。
3.移动终端
随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。
4.零售终端信息采集系统
目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销From .cn策略。
三、大数据时代市场分析特点
1.超大容量的数据仓库
数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据研究与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营业结算。
2.专业、高效的搜索引擎
旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。
3.基于云计算的数学分析模型
市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。
四、大数据所蕴含的市场价值
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
1.数据的丰富性和自主性
社会化媒体数据包含了消费者的购买习惯，用户需求，品牌偏好等，且都是消费者自愿表述的对产品满意度和质量问题的想法，充满了情感因素，我们无需费尽心思的引导消费者参与调查问卷。
2.减少研究的“未知”视角
市场问卷调查有其固有的局限性，那就是你必须明确你的问题是什么。问卷设计者本身有未知的方面，所以在设计问题时会忽略自己的“未知”，但这些“未知”很有可能就是消费者所需要的方面。
3.数据的实时化的特征
不同于以往的发放回收市场调研报告再解决消费者问题，如今可以使营销人员快速发起营销活动，第一时间测试营销新方法，同时可以第一时间确认理解和追踪消费者的反馈。
4.数据的低投入特征
传统的市场调研方式费工费时，结合社会化媒体的市场调研则是低投入高回报的产业。使用正确的调研产品和方法便可以对消费者群体的用户习惯和反馈进行透彻分析。运用社会化媒体监测软件帮助企业在线倾听消费者意见，评估获取其见解。
五、总结
大数据的前景大方向是符合趋势的，但具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。竞争的最大压力是传统的市场研究还没有适应社会化媒体大数据时代的研究体系。正如Joe Tripodi （可口可乐营销副总裁）在《哈佛商业评论》（2011年4月）上指出的，“在印象时代，通过问卷询问方式获取的知名度，使用率，认知度等衡量品牌健康的指标体系，在消费者表达的时代就未必适用。因此，从品牌建设效果衡量的角度，也需要一套适应消费者表达时代的指标体系。”同时，尽管对大数据的整合与分析才刚刚起步，但已经有了一系列令人耳目一新的发现和应用。无数的案例和论著都指出，大数据的整合和分析，其前景和应用不可限量。
参考文献：
[1]赵春雷 乔治·纳汉.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].世界科学.2012（02）.
[2]2012年云计算与大数据挑战与机遇并存[J].硅谷.2012（04）.
[3]杜玉辉 蒋姣丽：大数据背景：高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J].电脑知识与技术.2012（15）.
[4]许翠苹：大数据驾临[J].通讯世界.2012（05）.
[5]果 苹：2012年大数据市场前瞻[J].通讯世界.2012（05）.
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