新媒體營銷是一個活躍的研究領域，國內外都有大量的研究關注和探索。以下是新媒體營銷的國內外研究現狀的一些方面：
國內研究現狀：
1. 社交媒體營銷：研究在微博、買粉絲、抖音等社交媒體平臺上的營銷策略、用戶行為和傳播效果，以及社交媒體對品牌形象和消費者意見領袖的影響等。
2. 網絡口碑營銷：關注在線口碑傳播以及消費者在網上對產品和服務的評價對品牌或企業的影響，研究口碑傳播動態和引發口碑的因素。
3. 大數據分析和個性化營銷：利用大數據和人工智能技術，通過分析用戶數據、行為和興趣等，實現個性化推薦和精準營銷。
4. KOL營銷：探索在社交媒體平臺上與關鍵意見領袖（Key Opinion Leaders）合作的影響因素、效果評估等。
國外研究現狀：
1. 社交媒體影響力和品牌建設：研究社交媒體對品牌形象和消費者購買行為的影響，以及如何在社交媒體上構建和維護品牌形象。
2. 用戶生成內容（UGC）和社交分享：關注用戶在社交媒體上創造和分享內容的行為，研究UGC對品牌認知和消費者意見的影響。
3. 虛擬現實（VR）和增強現實（AR）的營銷應用：研究VR和AR技術在新媒體營銷中的應用，包括產品展示、購物體驗和品牌互動等方面。
4. 社交媒體廣告和影響力營銷：研究社交媒體廣告形式、消費者對廣告的反應和影響力營銷的有效性。
以上只是新媒體營銷領域的一些研究方向，該領域的研究非常廣泛，仍在不斷發展和演進之中。
新媒體短視頻運營日常工作包括包含文案、策劃、渠道、商務、數據分析、競品分析、活動(線下線上)等等，新媒體短視頻運營的主要工作就是負責在這些媒體平臺引流。所以新媒體短視頻運營的工作既包含了幫公司的產品引流，又需要跟用戶進行溝通，相當于一個多面手，各種活兒都能一肩挑，獨擋多面的萬金油。
1、渠道運營
新媒體短視頻渠道運營，主要是指和現在國內外主流的視頻平臺和視頻內容分發渠道的運營合作。對外是一種TO B的合作方式，對內則是需要通過渠道的反饋來收集數據，反哺到內容產品的迭代和用戶運營上的一種方式。
在新媒體短視頻的渠道運營上，國內外是兩種截然不同的運營思路和方式。國外基本上只要把YouTube等幾個大的視頻和社交內容平臺做好就好了，但國內就非常復雜，不存在一家獨大的狀態。
同時每個內容渠道的用戶調性和內容定位都有區別，如果你做的是垂類細分領域的內容，要詳細研究每個渠道平臺對于內容的需求和用戶的喜好，才有可能做好運營。
對于重點渠道，都需要精細化運營，專人一對一拜訪和維護，也是很重要的。對內，每個渠道都會有來自用戶的信息反饋，則需要針對不同渠道去策劃和制定不同的運營策略和內容產品策略。
渠道運營是跟著渠道以及渠道上的用戶喜好走的，并不是一成不變的。
2、內容運營
內容運營在傳統節目制作方面，基本可以被理解為內容策劃和制作，最多加上審片環節。
考慮到運營的目的，內容的策劃生產，都需要為增長服務，因此，內容的生產環節要緊密和渠道運營、用戶運營貼合，結合大數據的收集和整理，形成一個更加全面、更加精細的過程。
要特別強調的是，一定要拋開“作者思維”，一切要站在用戶的角度去思考問題，千萬不能陷入所謂“專業”的思維方式里。如果還堅持用以前的思維去生產內容，那么肯定會變成“自high”和孤芳自賞。
除非你真的非常有才華，主打個性化人格化標簽，可以由著創作者自己的喜好來，雖然是有機會成功的，但這個概率還是比較小的。
好的內容運營，是在內容基礎策劃制作不低于行業中等水平時，可以幫助新媒體短視頻內容產品大幅度提升用戶觸達率、打開率、停留時長、美譽度、用戶主動反饋和互動度的。
新媒體短視頻內容產品的核心是內容，但也一定要明確，此內容并非是靠一兩個核心創作人員苦思冥想出來的，而是要結合運營的策略，在一段時間里不斷策劃和迭代出來的。
不可以一蹴而就，也不能以個人喜好來替代用戶的喜好。一定要做到中立和客觀，真正把新媒體短視頻內容當作一個互聯網產品來對待。
3、用戶運營
前面提到，新媒體短視頻內容的制作和傳播目的，其實就是為了獲取用戶的關注，抓住用戶的注意力，從而使用戶愿意駐足在全網渠道上或者自己的產品上。
所以，用戶運營可以簡單理解為和用戶產生深度交互，最終的目的就是提升用戶活躍度、用戶粘性，讓用戶可以長期持久地對內容產品產生關注和興趣。
新媒體短視頻內容產品是打開用戶運營的開端，之后用戶運營的手段可以通過聊天、語音、音頻、小程序、H5活動等多種新媒體形式，再與用戶建立關系。
用戶運營做到極致以后，需要讓用戶覺得自己在和一個真人在對話，并且用戶無時無刻想溝通的愿望隨時都可以實現。
從千人一面，到千人千面，再到一人千面，這不僅僅是未來互聯網產品迭代的方向，更是將線下的交流真正搬到線上所要實現的效果。有條件的團隊，甚至會為用戶運營匹配專門的CRM系統。
對于企業主和品牌方來說，這種用戶管理系統的“補課”和升級，是將內容體系、新媒體短視頻內容的流量貢獻，加入到自己原有的CRM體系里，再基于內容去做更貼近用戶線上使用場景的運營。
4、社群運營
在互聯網上，很多產品和服務是無法通過簡單的一兩次軟文投放、病毒視頻和TVC廣告投放來實現真正獲客的。很多游戲類、互聯網APP類產品，都面臨著APP下載紅利期結束，線上獲客難的問題。
他們明明也做出了流量，通過購買、原生廣告等的方式，再通過細分渠道投放實現了精準人群的觸達和曝光，但依然很難完成有效用戶注冊、APP下載等后續的操作。
因此就需要將流量進行分層劃分和沉淀，將真正有需求的人集中在一起，再進行一對一的精細化運營，這個過程就是社群運營的目的和方法。
對于很多知識付費類的產品，社群運營往往會獲得更好的效果，就好像組織了一個線上學習小組，大家都是奔著同一個交流主題進來的，彼此之間已經通過之前的流量操作變成志同道合的“同學”。
接下來通過線上視頻、語音等課程，或者通過線下“面基”，形成“讀書會”一類的實體組織，整個過程都是通過不同的社群運營策略來實現的。
商業分析是近幾年興起的非常熱門的專業，市場上大量的崗位需求導致每年都有非常多的學生去申請，競爭也是日趨激烈。
那么就從以下幾個方面來深入了解下商業分析專業。
一、商業分析是什么？
商業分析是將大量復雜數據，經過定量方法和應用分析轉換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業方案。
從而可見，它是一門以數據為基礎，利用統計學和計算機為工具，幫助各行業從業者優化商業決策的交叉學科。
越來越多公司，尤其是一些科技公司，如國外的 Google, Facebook, Twitter 等，國內的如騰訊、百度、阿里巴巴、新浪等，越來越重視數據的收集與分析。
許多美國院校的MS in Business Analytics是屬于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）專業，如南加州大學，華盛頓大學圣路易斯分校，UCLA等等。
STEM專業的留學生畢業后可獲得36個月的OPT（Optional Practical Training，畢業后的實習期），而一般的商科專業只有12個月的OPT。這無疑為將來有志于留美工作的學生提供了更多獲取工作簽證的機會。
二、Business Analytics需要哪些方面的成績、背景和規劃？
我們先看一個圖，這個圖很是清晰直觀的展現了BA需要的技能。
請點擊輸入圖片描述
它主要覆蓋了三個方面：
數學功底：微積分/概率論/統計，
計算機功底：編程/計算機語言， 比如C++, Java, HTML, SQL
商科功底：金融/會計等商科知識
1、申請BA專業的必備條件
（1）硬性條件
a) 托福105+
b) GMAT 710+/GRE
c) 績點3.7+
d) 基礎課
（2） 軟性條件
a) 簡歷：實習（最重要）、競賽、社團活動、志愿
b) 技能：Essay 、 PS
c) 推薦信：實習公司和教授一人一份
（3）其他
a) 交換經歷
b) 面試（商科比較看重面試）
c) leadership 經歷（最好能說一下你領導小組化險為夷的經歷）
d) teamwork的表現（會設定情景，考察情商）
e) diversity經歷（出國交換、志愿者）
f) career goal 職業發展目標（想清楚自己要做什么，未來的規劃，思路清晰）
（4）項目選擇：Duke MMS vs MQM
如果在國外就業，推薦MQM（在美國就業有優勢）；如果回國，推薦ke MMS（國內就業方便）。
2、申請BA碩士應該如何規劃準備？
1. 時間：一般兩輪兩輪，前一輪是九月到十月，后一輪是十二月到次年二月；
2. 做好心理準備，過程比較痛苦；
3. 托福和GRE第一次不滿意可以多考幾遍；
4. 實習要精，不要太在乎數量。（3段左右就可以）大二暑假，大三和大四；
5. 交換：可以學期交換也可以暑期交換。如果怕耽誤課，就暑假交換；
6. 選學校自己也要上心，做一些調查，了解學校的課程、項目和就業信息；
7. 社團活動到了大三就不要碰了，專注于申請的準備。
三、商業分析課程設置
在美國，不同學校的BA專業會設置在不同的學院之下。
大部分學校的BA專業會設置在商學院下，如南加州大學的Master of Science in Business Analytic開設在商學院下。
不過，個別學校如哥倫比亞大學的BA專業Master of Science in Business Analytics就設置在工學院下。
四、商業分析就業情況:
商業分析專業畢業后，主要在金融，買粉絲，零售，科技，醫療，消費，制造業等等眾多行業中就業。
例如跨國公司，外資商社，中外合資企業等各類涉外商務機構或者外經貿部門中擔任商務管理，項目管理分析，商業分析師，系統分析員，市場分析等職位。
金融機構：
數據貨幣化已經成為一個熱門話題。各種組織看好內部數據的價值，畢竟數據就是黃金。
下一步是與客戶、合作伙伴和供應商一起最大限度地提高收集的外部數據的經濟效益。因此從數據中獲得價值的能力將成為數字商業生態系統中戰略的不可分割的一部分。
買粉絲公司：
數據分析是Consulting 的老本行，隨著技術的不斷變革，買粉絲行業也越來越需要能夠處理集成大數