大數據背景下的現代企業營銷戰略

王益鋒+++魯健健

企業營銷是一項涉及生產商、經銷商以及消費者等多種社會關系的管理活動，其最根本目的就是要在各種社會關系中搭建一座科學合理的橋梁，使各方面達到共贏。傳統營銷模式中，企業對市場及顧客的需求更多的是基于文字描述的靜態研究，對于其動態變化的關注因為缺乏實際數據而無法進行細節量化。進入大數據時代，這樣的營銷方式將導致企業營銷過程中市場信息充裕度低，準確率差，反饋不及時等。因此，企業需要跳出主觀臆想的營銷陷阱，亟需運用科學的手段和方法來發展自己，借助先進的數字化和信息化工具對復雜的市場消費行為進行準確、細致地分析。因此，基于大數據背景的現代企業營銷應運而生。

一、大數據對企業傳統營銷模式的沖擊

1.大數據背景下企業營銷關注點的轉移。（1）大數據背景下企業營銷從關注“技術”（Technology）到關注“信息”（Information）。在傳統的營銷模式中，企業制定營銷戰略，是從消費習慣入手，以少量消費群體作為代表獲取樣本數據，推導消費偏好，制定營銷戰略。在信息化高度發達的今天，市場信息正以前所未有的速度與方式在世界各地進行交流，供求信息瞬息萬變，傳統的企業營銷行為歷經消費者樣本信息獲取、消費偏好分析，再到企業營銷戰略制定與實施，如此營銷過程在時間上大為滯后，遠遠達不到企業管理者預期的營銷效果。相比之下，大數據憑借其快速地數據獲取以及強大的數據處理能力正逐漸成為企業制定營銷戰略的重要法寶，只有大數據背景下的現代企業營銷模式才能準確地分析企業營銷活動的現狀以及預測市場的未來。（2）大數據背景下企業營銷從關注“為什么”（Why）到關注“是什么”（What）。作為一名成功的營銷者，必須從消費動機出發，明確消費者作出決定的真正原因，才能準確地把握市場需求。因此，營銷的專業技能以及老到的行業經驗一直備受重視。然而，信息化時代的市場，信息駁雜、瞬息萬變，“為什么”也在不斷地變化中。但是，大數據告訴我們：“知道是什么就足夠了，不需要知道為什么”。用數據說話，更不容易受到個人偏見的影響，增加決策的準確性。因此，在大數據時代，企業只需要知道“是什么”就能夠快速地了解行業，了解市場。

2.大數據背景下傳統營銷模式不確定性的增加。傳統企業營銷行為首先是調查市場、收集信息，然后分析數據、得出結論，進而為公司實現市場定位，最后集中企業可利用資源，盡可能滿足市場需求。然而，在大數據時代，企業所能夠獲得的市場信息噴涌式增加，信息大爆炸所帶來的結果并不如預料中那樣增加了傳統營銷的確定性，這些增加的信息使得整個營銷系統的變量越來越多，反而使得傳統的營銷方法在各種新舊勢力的錯綜交雜中開始變得不實用。美國《連線》雜志的創始人之一 Kevin Kelly 曾經預言：大數據時代的到來使得傳統的企業營銷正在逐漸走向失控。而且，隨著社會信息化以及全媒體環境的發展，消費領域出現嚴重的“碎片化”趨勢，這種趨勢正隨著社會生活質量的飛速提升以及受眾心理的不斷成熟而愈演愈烈。

二、大數據背景下企業營銷受眾群的“碎片化”與“重聚”

網絡技術的高速發展以及各種數據庫技術的運用正在逐步減少和消除因信息不對稱和高昂的信息成本而給消費者帶來的困擾和不便。2014年3月5號，中國互聯網絡信息中心發布了第 33 次中國互聯網絡發展狀況統計報告。報告顯示，截至2013年12月，我國網民規模達到6.18億，互聯網普及率為45.8% 。正常的網絡應用包括QQ、微博、微信、網絡新聞、社交網站等20多項，多樣化的網絡交流模塊說明了大數據背景下網民關注與需求的分散性，傳統的受眾群體被分割稱各種碎片;另一方面，被打散的受眾群正從以上各項網絡應用中重新聚合起來。在這樣“碎片化”和“重聚化”的社會大環境中，營銷者以傳統的營銷模式難以把握新型受眾的需求，而基于大數據的網絡技術通過受眾遺留在網絡媒體上的各種數據，從需求、資源、手段等方面幫助企業實現科學的市場預判，從而使得新型的現代企業營銷模式成為可能。因此，在大數據時代，現代企業的營銷模式應該是一種綜合多個特點、涵蓋多媒體性、交互性、時空跨越性以及整合性的全新的一體化營銷模式。

三、大數據背景下典型的現代企業營銷模式

根據馮諾依曼的計算機模式架構，本文將基于大數據的企業數據采集和分析系統分成五個子系統，分別是數據采集子系統、數據策管子系統、數據分析子系統、數據服務子系統以及協調控制子系統，如圖1所示。該系統主要用于市場數據采集、綜合數據分揀、消費數據分析，最后形成服務數據指標，從而為大數據背景下的現代企業營銷模式提供夯實的數據基礎。

1.大數據實現精準化營銷。精準化營銷模式的典型代表就是RTB的運用和發展。在大數據時代，RTB實時競價廣告的精準化營銷流程如下：（1）潛在消費者瀏覽某網站頁面時，該網站就會向廣告交易平臺（Ad Exchange）請求廣告;（2）交易平臺向所有需求端平臺（DSP）發出公告：某網站有訪客，要不要向他發廣告？（3）DSP請求大數據管理平臺（DMP）根據該訪問者消費歷史幫助分析這位訪客情況，并根據分析結果進行出價決策;（4） Ad Exchange為出價高的DSP匹配相關廣告代碼，并最終作出廣告。如今的尖端追蹤技術和多種大數據管理平臺（DMP）已經可以將受眾以及廣告效果數據整合于單一界面上，廣告主能夠輕易地擷取關鍵指標，如消費轉化率、訪客流失率以及各營銷渠道貢獻比率等。

2.大數據成就智慧型營銷。大數據技術能夠對企業獲得的營銷決策數據進行更好的優化，該種營銷模式主要針對大型的國際連鎖超市。沃爾瑪、家樂福等均在其主要門店安裝了運營數據搜集裝置，用以追蹤客戶的消費需求情況，然后營銷者利用所收集到的數據并結合大數據工具對受眾需求展開分析，再根據分析結果對超市內的物資供應量以及供應品種甚至擺放位置進行調整。根據相關調查結果，這些大型零售企業的商品庫存因為該營銷模式的應用，至少節約了17%左右。對于高利潤品牌商品，該系統收集到的數據清楚地反應出消費者的駐足率、偏好率以及購買率，大大增加了高利潤率品牌商品的銷售比率。

3.大數據助力關聯營銷。（1）利用數據進行相關聯的營銷。大數據的發展使得受眾群體的社會性行為能夠更容易、更具體地被企業營銷者所追蹤和理解，企業營銷者根據搜集到的數據分析受眾群體的社會行為與消費偏好，從而可以全方面、多角度地對其進行描述與概括。因此，大數據的營銷價值，其實質是受眾群體在平時的生活與消費過程中彼此之間所產生的人際關系鏈，即人脈價值，企業營銷者正是通過受眾之間這種人脈關系網最終實現交易數據跟交互數據的融合。（2）透過數據挖掘用戶需求，提供跨平臺營銷方案。在大數據時代，網絡媒體的定位早已發生潛移默化的轉變，從一開始單純的內容提供方逐漸演變為網絡開放系統的主導者，騰訊作為典型的代表一直為實現用戶價值層面不懈努力。企業在開展其社會化營銷過程中，首先收集整合其受眾群體的社會化行為以及消費偏好，然后利用大數據技術挖掘有針對性的需求信息，并對其未來的消費行為進行預測，在此基礎上為企業提供跨平臺的營銷解決方案，智能地提高廣告針對性以及企業的投資回報率。（3）整合數據為品牌營銷服。在大數據時代淘金并非易事，前文提到：大數據時代的信息大爆炸所帶來的可能并不是整個品牌營銷系統確定性的增加，卻可能導致其失控可能性的提升。這些年，諾基亞以及雅虎的衰落和式微已經證明：在大數據時代社會大環境連續不斷地變動中，很多行業巨頭的發展逐漸變得越來越被動。因此，保持主動創新去適應持續變動的復雜環境是企業在未來生存并強大的唯一出路，在此過程中，企業對受眾群體各種社會行為和消費偏好的收集與整合已然成為品牌營銷關鍵任務。

4.大數據推動個性化營銷。任何營銷活動開展的前提都要求企業了解自己的顧客。在傳統的營銷模式中，企業營銷者一般只關注受眾群體的年齡、學歷、消費偏好、購買次數等一些結構化數據，但是在大數據時代全媒體環境中，消費市場中的結構性數據可能只有十分之一，余下的90%以上是類似于購物過程這樣的非結構性數據。在大數據時代，購買過程也是可以記錄的。例如消費者想購置一些家電，購買過程中可能看了電腦、冰箱等，但是最后卻買了臺電視機，其實這樣的購物過程也是有意義的，它表明了消費者有購買電腦或冰箱的需求和想法。網絡時代受眾群體的個人情感、需求、意見和渴望等信息，通常都是通過社交網絡表達出來的。當企業營銷者把這些基本信息聚合起來構成一個描述客戶360度式的數據庫時，才能更準確地把握受眾群體，更有針對性地進行個性化營銷。

全媒體的環境、互操作性的信息平臺以及大數據處理技術之間的相互融合作用正逐漸形成能夠完全替代傳統數據分析工具的全新技術模式。在不斷發展與完善的過程中，基于大數據的現代企業營銷模式將會成為未來企業營銷的主要手段。因此，在未來充滿機遇與挑戰的市場中，企業只有在其營銷戰略中用足用好大數據，才能形成持久的企業競爭力，促進現代企業不斷發展。

（作者單位：西安電子科技大學經濟與管理學院）