基于戰略視角的數據庫營銷探析

摘要：企業營銷人員很早意識到數據庫中的客戶和銷售記錄的巨大作用。最近越來越多的技術被用于挖掘營銷數據庫中的巨大寶藏。通過這一方式獲得的信息使營銷人員可以更有效、更精確、更直接的方式和目標客戶進行溝通。但是在制定企業決策和戰略方向的擬定方面，數據庫中的信息還未得到應有的重視。文章的目標在于討論客戶（潛在客戶）數據庫如何被有效的應用于決策制定過程，提出一個客戶數據庫用于決策過程的分析框架。

關鍵詞：數據庫營銷；信息技術；戰略

一、 引言

隨著創新技術的出現， 尤其是信息技術的飛速發展，數據庫營銷的傳統功能已被大大擴展，已不僅僅是被動地適應銷售部門對于客戶數據記錄和處理需求，而對于企業的戰略決策起著越來越大的影響作用。企業營銷人員很早意識到數據庫中的客戶和銷售記錄的巨大作用。最近越來越多的技術被用于挖掘營銷數據庫中的巨大寶藏，比如在線分析處理（OLAP）和數據挖掘技術。通過這一方式獲得的信息使營銷人員可以更有效，更精確，更直接的方式和目標客戶進行溝通。但是在制定企業決策和戰略方向的擬定方面，數據庫中的信息還未得到應有的重視。本文的目標在于討論客戶（潛在客戶）數據庫如何被有效的應用于決策制定過程，提出一個客戶數據庫用于決策過程的分析框架。

二、 數據庫營銷的定義，發展過程及其作用

目前對于數據庫營銷還沒有一個廣為接受的統一定義。Petrison（1997）認為：數據庫營銷是運用統計分析方法和模型技術對數據庫中的數據進行計算，這些數據是客戶個體層次上的記錄集合，可用于支持降低面向客戶和潛在客戶直接溝通的營銷過程的成本，記錄和評價促銷活動的效果。數據庫營銷還包括有計劃地在一段時間內同客戶和潛在客戶進行溝通， 以促使相關商品和服務的重復購買。數據庫營銷首先是要有一個數據庫，它的內容涵蓋可以是現有顧客和潛在顧客。這個數據庫是動態的，可以隨時擴充和更新。基于對這個數據庫的分析，能幫我們確認目標消費者，更迅速、更準確地抓住他們的需要，然后用更有效的方式把產品和服務信息傳達給他們。在為消費者服務的同時，和他們建立互信共贏的良好關系，服務的過程本身就是營銷的過程。

統計模型是數據庫營銷的有力工具，沒有對數據細致深入的觀察把握是不可能有效地開展數據庫營銷的。數據庫必須記錄個體層次的信息，數據庫營銷針對的是個體層次的客戶，包括個人、家庭以及單位。數據分析和營銷活動的開展也是面向個體客戶的。數據庫可以使管理者記錄和評價客戶接觸的有效性。數據庫營銷還是建立客戶關系的一種投資，對于客戶數據庫的分析能夠以合適的內容和客戶溝通。 以合適的價格提供其需要的商品或服務是贏得潛在顧客的最好方法。對于現有客戶則可有效促進重復購買，提高顧客滿意度。

數據庫營銷不僅僅是一種營銷方法、工具、技術和平臺，更重要的是一種企業經營理念，也改變了企業的市場營銷模式與服務模式。以前，營銷人員把握消費者需求，傳統的方法是通過市場調查問卷來進行的，但是這種方式方法的成本是高昂的，其效果也未必都準確。隨著商業自動化市場的逐漸成熟，營銷人員就可以通過對商業自動化留下來的數據進行統計分析，然后挖掘和提煉出有價值的信息，幫助我們制定有效的營銷策略。數據庫營銷以前一直被認為是“計算機使能的直復營銷”，由傳統的郵寄銷售行業發展而來。Tapp（2001）將直銷和數據庫營銷定義為交易營銷的子集， 因此主要處于營銷活動的戰術和運營層面。Petrison et al（1997）將數據庫營銷劃分為五個發展階段。20世紀50年代前是大規模郵寄營銷時代，主要是通過大規模郵寄銷售商品目錄的方式，這個時期的數據庫營銷特點是沒有劃分顧客群體，將所有顧客當作一個群體對待。銷售的商品范圍也比較窄，主要是書、酒、家俱、瓷器等。20世紀50年代是購買郵件列表時代，通過購買外部的顧客地址列表來獲取潛在顧客。20世紀60年代是計算機技術開始應用于數據庫營銷的時期，計算機的使用是一個重要的分水嶺，處理上百萬的顧客地址不再是費時費力的任務。計算機也使統計建模，顧客個性化溝通，顧客信用記錄，條形碼等一系列創新成為可能。20世紀70年代是統計分析技術廣泛應用于數據庫營銷的時期。統計技術的使用使目標市場的劃分更加精確，廣為人知的顧客終身模型（Life Time Value Model）也是這個時期開始得到應用。郵政資費的提高也使劃分顧客群體，精確計算收益很有必要。20世紀80年代出現了成熟的關系數據庫技術，這使數據庫營銷成為真正意義上的數據庫營銷。關系數據庫以記錄的方式存儲顧客數據，并且能夠和外部信息結合起來。數據庫的強大功能使記錄和顧客打交道的各類數據成為可能。從數據庫營銷的發展過程看，其作用是不斷提升，記錄的數據也越來越復雜，詳細豐富的數據記錄是進一步提升這些數據的價值，在企業戰略決策中起到作用的前提。但是在20世紀90年代之前，由于技術的限制，數據庫營銷所起到的作用還主要在于收集顧客信息，寄送商品目錄等企業運營的層面。從20世紀90年代以來，新的技術尤其是海量數據存儲和處理，商業智能技術等信息技術的使用使數據庫營銷的功能不只是局限于戰術層面。數據庫營銷在西方發達國家的企業里已相當普及。在美國，85%的零售商和制造商認為他們需要一個強大的營銷數據庫來支持他們的競爭實力。2003年，唐·E·舒爾茲在清華大學講課時說：“現在美國最好的、發展最完備的營銷組織都有一種共識：要做營銷，必須建立顧客數據庫。”從全球來看，數據庫營銷作為市場營銷的一種形式，正越來越受到企業管理者的青睞，在維系顧客、提高銷售額中扮演著越來越重要的作用。

三、 數據庫營銷對于企業決策的支持作用

數據庫營銷對于銷售活動的支持主要有： 提升銷售，記錄評價銷售活動的效果，提高銷售支持和客戶服務和管理客戶關系。數據庫營銷的功能不只是輔助銷售，客戶支持，客戶服務活動，數據庫營銷對于很多方面的管理決策制定有支持作用。數據庫營銷收集的顧客相關數據越來越詳盡，應用的分析模型越來越科學，能夠更好了解目標顧客群體，感知顧客需求的變化趨勢，這就為數據庫營銷在企業制定戰略決策方面所起的作用提供了條件。

4P（Product，Price，Promotion，Place）是營銷決策的4個重要變量，數據庫營銷對于產品決策、價格決策、促銷決策、渠道決策的支持可以通過對客戶數據庫中的數據建模分析實現。產品管理和產品戰略制定所需信息可以從數據庫中獲得。產品經理可以分品類，行業，地區以及多個角度分析銷售情況。一種動態地觀察數據的分析方法是趨勢分析（Trend Analysis），根據某種商品過去幾年的銷售情況，可以得出在不同的區隔市場上， 該商品的銷售趨勢是停滯、增長或者消退。這樣，就可以得出該商品位于生命周期的哪階段的結論， 更好地把握區隔市場顧客需求變化的動態。

在價格決策方面，數據庫營銷的重要功能是可以在不同的區隔市場上測試不同的價格選擇。這種實驗的方法得出的結論要比主觀方法精確得多，大大有助于管理者作出正確的價格決策。通過對銷售數據的分析還可以得出產品線不同商品間價格關系的結論，這比封閉環境下單一商品的價格分析更適合實際的銷售環境，結論也更有效。以價格實驗的方法得到的結論比問卷調查得到的數據更加可靠，在促銷決策方面，這是數據庫營銷最初的基本功能。營銷人員可以識別對于某促銷活動相關聯的顧客每一具體反應，這樣促銷活動的效果就可以進行精確的成本——收益分析。企業的資源就可以被用于有效的促銷活動，媒體。一系列的促銷戰術活動的效果分析最終有助于總的促銷戰略的制定。比如隨著互聯網的廣泛應用，網絡廣告對于一些商品的宣傳作用越來越突出，對于促銷效果的詳細記錄分析可以敏銳地捕捉這一變化，而將企業的促銷重點轉向網絡媒體。有效地開展數據庫營銷就有了更好地定位目標顧客的利器。傳統的大眾媒體促銷方式雖然覆蓋面廣，但是由于受眾沒有精確定位，按人均有效宣傳的成本來算往往更高，而數據庫營銷可以建立模型識別有購買可能的顧客有針對性地進行促銷宣傳。在潛在顧客的獲取方面，根據現有20%最大銷售來源的顧客的數據資料可以判斷哪些人最有可能成為企業顧客，從而將促銷活動的受眾定位于這一群體。

在渠道決策方面， 數據庫營銷的理念由直銷（Direct Marketing）發展而來，企業可以直接和顧客進行溝通，這對于生產商和中間商的議價能力有著很大的影響。傳統的銷售方式中，零售商掌握著渠道權力，而生產商自行建立消費者數據庫使這種權力趨于平衡。和最終用戶直接溝通的另一個好處就是可以評價中間商和用戶的關系，選擇更高顧客滿意度的中間商而不只是根據銷售額這一標準做評價。客戶數據庫中存放定期的客戶滿意度測評數據，這樣可以監測不同渠道類別， 不同代理商的顧客滿意度水平，觀察顧客滿意度的變化趨勢， 對于顧客滿意度水平低，服務質量下降的中間商予以業績輔導，沒有改觀者可及時取消代理資格以免影響企業聲譽。今天在商品銷售中，服務的因素占有越來越大的比例，企業由原來緊盯利潤額和銷售額的做法必須要轉向重視服務質量提升顧客的滿意度方面來，因為只有滿意的顧客才可能是忠誠顧客，才是企業源源不斷的利潤來源。在競爭越來越激烈的今天，獲取信顧客的成本極高，企業不能承擔因為無視服務的原因帶來的顧客流失成本，通過提升顧客滿意度使顧客成為企業的忠誠顧客是明智的選擇。在售后服務占有重要地位的行業，比如汽車行業，這一做法帶來的好處是顯而易見的。服務對于企業聲譽，顧客在購買傾向有著重要影響，而服務有很大一部分是中間商提供，根據顧客滿意度標準選擇中間商非常重要。

四、 有效地利用數據庫營銷的決策支持功能必須提升管理水平

數據庫營銷能夠成為企業競爭優勢的來源不僅僅是依靠相關的技術能力比如統計模型建立，IT技能， 更重要的是管理水平的提升。數據庫營銷的開展需要幾個部門的合作，比如銷售部門、企劃部門、信息部門等。隨著數據庫營銷應用水平的提高，由單純的銷售提升，客戶溝通功能轉向企業決策和戰略層面的支持作用，相應的管理水平也必須提升。Nelson和Cooprider（1996）認為知識共享能夠提升信息部門績效，理解和欣賞是部門間知識共享的核心要素。開展數據庫營銷不僅需要信息部門和營銷部門簡單的交流溝通，更需要深層次的相互理解，明白對方所關心的問題，這樣才能把信息技術對于數據庫營銷的支持作用發揮到最大 。Wehmeyer（2005）認為數據庫營銷在企業戰略制定方面能夠發揮更大的作用。IT經理人員必須識別隨著技術的發展而帶來的一些商業機會，隨時關注信息技術市場上創新產品所可能具有的戰略價值。提升數據庫營銷的應用層次，跨部門的溝通和知識共享，任務協調非常重要，信息部門經理必須理解營銷職能部門的需求，提供數據庫營銷所需的技術支持。當數據庫營銷處于初級階段，只是應用郵件列表，桌面數據庫時，來自信息部門的技術支持不是非常重要，隨著客戶數據庫的規模增大，數據記錄的復雜程度增加，不斷應用先進的信息技術就成為必須。在數據庫營銷技術復雜性增加，而各部門的環境假設不同，所關注的重點不同情況下，信息部門和營銷部門之間的知識共享，相互理解是成功開展數據庫營銷所必需。

企業信息部門關心的內容通常在于技術的先進性，技術的可行性，更多地把精力集中于日常的技術工作方面則可能會導致忽視信息技術的戰略應用。另一方面開展數據庫營銷的職能部門往往由于自身知識范圍所限不能了解到先進的IT技術所帶來的機會，對于企業已有的IT技術也不能發揮其潛力。比如，信息部門對于大型數據庫軟件所提供的商業智能功能技術原來比較清楚，象在線分析處理，數據挖掘等功能能夠處理海量數據，提供強大計算能力來提升數據庫營銷能力。但是信息技術人員往往不能理解營銷部門的分析需求，有效應用這些技術。

參考文獻：

1．Lisa A．Petrison，Robert C．Blattberg，Paul Wang．Database marketing：Past，present，and future．Journal of Direct Marketing，1997，11（4）：109-125．

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3．Kay M.Nelson，Jay G Cooprider．The contribution of shared knowledge to IS group performance. By：MIS Quarterly，96，20（4）：409-432．

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5．Kai Wehmeyer．Aligning IT and marketing-The impact of database marketing and CRM．Journal of Database Marketing Customer Strategy Management，2005，12（3）：243-256．

基金項目：本文受國家自然科學基金委員會資助項目（批準號：70740005）。

作者簡介：錢峰，南京大學商學院企業管理博士生。

收稿日期：2008-05-08。