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　　基于社会媒体的企业众包与协同发展研究旨在深度挖掘社会媒体蕴含的集体智慧，为企业提供创意设计、生产规划、市场推广、策略评估等决策支持服务.重点研究企业相关的商务活动参与者（网民群体）的动态识别方法，企业一网民群体的交互模式与过程协议设计，大规模网民群体的组织管理方式，面向网民群体的企业任务目标设计与质量评价方法，企业文化一网民群体的互动反馈机理等关键问题.具体可包括：基于社会媒体的众包/协同发展与企业现有业务流程如何实现无缝衔接与扩展（过程视角）；如何实现企业众包与协同发展新兴应用的快速开发与部署（技术视角）；如何设计切实可行的经济激励机制，使得大规模网民群体能够自发且有组织地参与到企业的业务流程中来（经济视角）；以及如何构建合理的质量保证体系，以实现企业众包任务的质量评估与收益分配（管理视角）等。
　　基于网络大数据的企业生态系统建模则应研究大数据环境下基于社会媒体的企业生态系统微观个体建模、行为规律与交互模式及其宏观组织结构、共生协同演化及其系统稳定性等关键问题，构建可持续发展的企业网络生态链.具体研究问题可包括:企业个体建模及其行为规律的复杂性分析;企业个体的微观交互机理;基于网络大数据的宏观企业生态系统建模；企业生态系统的共生/竞争协同演化机理及其稳定性分析；企业生态链与小生境建模;基于社会媒体大数据的企业生态分析;企业间的共生协同演化机理;企业生态系统的宏观复杂性分析等。
　　企业生态网络中的协调运作与分配机制研究应主要关注大数据环境下供应链生态网络中各主体的协调方式和利益分配优化问题.在供应链运营中，来自零售终端、售后服务提供商、经销商、运输商、生产商和供应商等各个环节的数据都将成为大数据的一部分。如何通过供应链主体间的协调运作实现这些数据在市场机遇发现与模式创新等方面的价值、在传统的基于批发价的契约机制的基础上供应链主体之间如何实施数据的共享与协同价值创造、以及如何实现大数据驱动的供应链协调运作机制等，将是未来学术界和企业界所关心的焦点问题。
　　2.3大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略
　　大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略将致力于识别大数据环境下顾客和企业的交互行为特征，揭示大数据在价值链中的价值产生机理，进而为企业进行全方位的顾客体验管理、增加消费者福利和企业效益提供策略.这方面的研究应主要关注大数据环境下全生命周期消费者行为与企业舆情研究,商务管理与市场研究的大数据分析方法，企业市场绩效度量与营销策略设计等。
　　大数据环境下全生命周期的消费者行为与企业舆情研究将整合企业内部（顾客关系管理系统等）与外部大数据（如互联网或第三方机构产生的顾客及与企业管理运作相关的信息等），分析多渠道、传统互联网与移动互联网、线上线下消费者行为的联系，研究企业相关网络舆情的实时采集与分析，为企业提供消费者行为及企业舆情的实时感知、态势分析、预测预警和管控决策支持.在保证消费者隐私不受侵犯的情况下，全生命周期的大数据可以帮助企业构建消费者的完整兴趣图谱,这些兴趣图谱可以被应用于营销和新媒体关系定位中。而网络媒体中蕴含的与企业相关的信息，已经成为新形势下确保企业在线声誉安全、提高企业管理与决策效率的重大课题.这方面的研究应拓展现有的客户关系管理方法和模型，基于心理学、社会学、营销学和传播学理论，利用数据挖掘、统计、计量和营销模型等手段，重点研究顾客在整个生命周期的各个阶段（比如售前产品感知、品牌参与以及售后社会互动）对产品的行为与偏好，企业舆情的实时、精准采集与影响力分析，基于消费者行为与企业网络舆情的社会态势研判与预警决策，以及消费者行为与企业网络舆情的主动引导与被动应对方法等关键问题。
　　商务管理与市场研究的大数据分析方法的研究应聚焦于基于大数据的商务分析，以实现商务管理中的实时性决策方法和持续学习能力.传统的数据挖掘和商务智能研究主要侧重于历史数据的分析.面对大数据的大机遇，企业必须实时地对数据进行分析处理，并在加工的基础上辅助企业进行决策。目前一些领域（比如航空、电子商务等）已经开始应用一些实时性的决策方法，而大数据时代这种实时决策将更为普遍.因此,实时性的大数据分析迫切需要商业统计和营销科学研究技术和方法论的变革，值得研究的问题包括：多源信息（数字，文本，图像，视频，物联网信号等等）的提取与整合（其中中文信息的提取和整合对大数据在中国的应用尤为重要）；大数据驱动的营销创新与策略优化（例如应用大数据对销售人员进行任务优化安排，应用大数据对物流及供应链进行优化，应用大数据对线上线下广告投入的整合优化等）、基于大数据的企业持续学习机制等。
　　企业市场绩效度量与营销策略设计研究则应主要关注如何从海量数据中发掘出最有效的企业市场绩效度量，并与企业传统的市场绩效度量方法展开比较以确立基于新型数据的度量的优越性和价值.大数据时代关于消费者和企业策略的数据使企业的商务智能新技术可以帮助企业开发出各种决策支持系统帮助企业对市场关键业绩指标(KPI)进行实时性的监控和预警.移动性、智能终端与社会化互联网使企业可以实时获得消费者和竞争者的市场行为并作出最快的反应.因此，开发出实时且尽可能精准的绩效度量方法应用于企业的市场监控与预测，对企业在快速动态的市场竞争中保持竞争力至关重要.研究如何在精准性和实时性之间寻求平衡是大数据环境下企业绩效度量方法的新课题.另外，大数据环境下,如何将企业的市场数据与会计、财务及资本市场数据结合起来，确立市场业绩和公司财务绩效的相关性和因果关系对企业如何最优安排营销投资和策略具有重大的意义。
　　2.4基于大数据的商业模式创新
　　大数据技术和应用的发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机遇.这方面的主要研究应关注大数据环境下的产品与服务创新，大数据环境下商务创新的企业价值与治理结构，基于大数据平台的新兴商业模式研究。
　　大数据环境下的产品与服务创新的研究应涉及建立大数据环境下企业产品与服务创新的理论框架，对大数据驱动的创新产生、最优机制设计、创新环境影响等进行系统的理论和实证分析.传统创新活动主要局限在企业内部，而开放性、网络化的创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。随着社会化媒体和移动互联网的日益普及，这将会越来越成为大数据时代产品创新活动的一个新的典型特征.这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融，保险，医疗、零售，物流，互联网，电信等具有突出代表性的典型行业.大数据时代产品及服务创新的另一个典型特征就是实时化、个性化的产品及服务设计。比如，在西方国家的医疗领域，系统分析患者的就诊和行为数据已经创造了针对特定人群的以预防为主的医疗计划。在零售领域，电子商务中的实时价格比较服务也为顾客提供了更大的价格透明性，同时为顾客和企业创造了价值.这方面的研究应特别关注如何结合行业和企业自身的特征以及关于顾客的大数据识别潜在的个性化服务设计的可能性，如何借助大数据来设计具有差别化的产品和服务以满足不同细分市场需求，如何建立合适的运营系统以有效地提供新型产品和服务，以及如何制定运营系统中所涉及到的管理决策，以有效地实现供给和需求的匹配。