論大數據技術在市場營銷中的應用

常爍 鄔亞楠

【摘 要】隨著大數據時代的到來，越來越多的企業對傳統的營銷活動進行了創新改革。一方面，企業在銷售過程中能夠進一步定位潛在目標客戶，也能夠對潛在用戶的不同需求提供個性化營銷推薦。另一方面，信息系統的建設也為客戶關系管理提供了新的渠道。本文提出，各個企業應當積極加強大數據技術在市場營銷中的應用，提高市場營銷的有效性，降低不必要的成本支出。本文以MY電商公司為例，分析企業如何在大數據時代抓住機遇，積極運用大數據技術創新銷售體系。

【關鍵詞】大數據；營銷；應用

一、引言

大數據是指在處理大量信息的網絡數據中，通過優化傳統的數據處理流程，從而得到潛在的信息與價值，因此，大數據技術也稱為無形資產。大數據為企業提供了大量的信息數據資源，是企業在運營發展過程中收集到的來自市場，合作公司，用戶等多方面主體的信息與數據，具有數量龐大，體系架構復雜的特點，因此傳統企業的數據處理技術與信息設備不能滿足強烈競爭市場下的企業市場營銷需求。隨著信息技術的發展，越來越多的企業意識到大數據的價值，挖掘大數據中的信息能夠在最短的時間內為企業的運營管理決策提供有價值的參考信息，優化經營方案。大數據是互聯網發展的產物，目前尚沒有機構對其進行明確的定義。

二、大數據在市場營銷中的應用價值及分析

（一）大數據在市場營銷中的價值

作為一種重要的信息資源，大數據已經深刻的滲透進不同的行業，并發揮了重要的作用。將大數據技術融合到企業的營銷管理工作中，能夠有效降低企業經濟活動成本，提高客戶粘性，也能夠推動社會經濟的發展。

（二）企業市場營銷借力大數據的核心點

1、首先，完善信息系統，布局數據管理及應用戰略。

企業，尤其是大型企業應當積極完善數據信息系統，采集經濟活動中的各種數據信息，挖掘其背后的經濟價值，從而搶占更多的市場份額。

2、其次，運營模式向全自動化轉變。

在信息化的背景下，運營模式均從半電子化逐漸向全自動化轉變已經成行業趨勢，尤其是許多行業的服務渠道人工客服的數量減少，取而代之的是網絡自動客服，進而實現更加高效有效的客戶服務。從結果上看，這既是大數據的一個淺層應用，又是企業市場營銷借力大數據的又一核心點。

3、最后，以銷售為導向大數據應用是另一核心。

隨著移動互聯網時代的到來，微博、微信、抖音、快手等移動社交平臺得到了廣泛的應用與普及。用戶對于在線上獲取行業信息以及接受銷售服務的認可度也越來越高，許多企業也借助互聯網平臺開展銷售活動，通過社交媒體能夠獲取更多直接的用戶喜好數據，進而通過口碑營銷等方式獲取更多用戶。當今互聯網環境的便捷與高效為企業的發展提供了諸多可發揮空間，對于營銷活動方式的轉變與服務創新帶來了新思路。

（三）企業營銷借力大數據應用案例

在房地產領域，萬科一直是行業的先驅者。2010年，萬科開始試水大數據營銷，并在市場營銷的多環中加入大數據的應用。。2013年，萬科與百度等企業展開了合作，百度，騰訊等企業為萬科提供了第三方數據對接服務進而幫助萬科全面布局大數據。對于電子商務行業而言，許多電商企業利用客戶交易行為數據以及商品瀏覽數據深入挖掘客戶偏好，優化廣告推薦算法，為消費者提供精準的產品推薦，提高銷售轉化率，例如，淘寶推出“猜你喜歡”欄目；小紅書推出“推薦購買”欄目。

三、傳統企業營銷存在的問題分析

銷售環節是商品價值轉化的環節，消費者進行購買決策時，往往通過了大量的考察與綜合思考，交易較為慎重。對于企業的市場營銷經濟活動來說，應當準確的定位目標客戶群體，充分了解目標用戶的需求，從而開展精準的廣告投放。然而，由于我國信息技術發展較晚，企業數據系統不夠成熟，許多企業在實施營銷活動時往往會面臨諸多問題。

（一）難以定位用戶群及用戶需求

1、用戶畫像不清晰

傳統的企業營銷在推廣階段難以精準定位潛在客戶，從而導致廣告投放缺乏針對性，不能取得良好的投放效果，還可能因為發放過多短信與郵件引起用戶的反感，降低用戶對企業品牌的信賴程度，同時增加企業不必要的營銷支出。

2、用戶需求難定位

在企業傳統的營銷活動中，往往要在銷售定位階段對消費者的需求進行市場調研，獲取消費者需求信息，進行有針對性的改進。然而，在實踐過程中，大多數企業仍然習慣于采用隨機樣本進行抽查，包括電話，問卷以及郵件等形式，也有部分公司會對VIP客戶進行深度的回訪以及實地溝通來確定客戶的需求。

第一，傳統電話、郵件形式的調研模式所取得的數據量往往較小，無法全面評估客戶信息，在后期用戶數據分析時帶有較強的主觀性，無法為銷售決策提供加強的支持。

第二，由于太多企業采取隨機抽樣的方式進行調查，許多客戶在某一時間段內會收到諸多企業的調研邀請，因此，在填寫調查問卷時往往抱有較強的隨意性，隱藏了自己的真實信息或者胡亂填寫，導致問卷收集到的數據非常不準確，更增加了調查數據分析結果的不穩定性。與問卷，郵件采訪的模式不同，實地采訪，談話調研的方式固然能夠提高企業收集客戶信息的準確性，也能夠幫助企業全方位收集更多客戶數據，然而這種訪談方式需要客戶的高度配合，企業也會付出較高的人力成本，無法得到的大量的復制與推廣，后期的文本數據處理工作量也較大。

第三，采樣調研方式只能得到消費者當時心理信息，并不能準確收集其歷史購買行為以及瀏覽咨詢行為的信息，數據不具備代表性與可復制性，僅根據調查數據進行分析存在權威性不足的問題。

（二）無法精準投放廣告

許多傳統企業在廣告投放上并沒有直達精準受眾，從而造成了傳播資源的浪費，主要有幾點因素。

第一，渠道選擇的不精準。

許多傳統企業在推廣渠道的選擇上較為隨意，往往采取在馬路上群發廣告，群發短信與郵件等方式進行營銷，大量的廣告投放固然能夠增加企業的曝光度，但是紙質傳單與短信郵件的用戶轉化率很低，并且大量的垃圾廣告可能引發客戶的投訴行為。

第二，投放方式過于落后不符合當前傳播環境

印刷紙質傳單以及購買用戶郵箱、手機號碼等行為需要消耗大量的資金成本，拒不完全統計，我國企業的營銷成本普遍占據總成本的20%以上，盡管付出了努力，但大多數企業卻并沒有取得預期的效果。如很多酒店，美容連鎖醫院等企業期望通過舉辦酒會等方式溝通VIP高級老客戶，每場活動需要投入巨額資金，但營銷效果不理想。

第三，專業人才的缺失

許多傳統企業缺少精準營銷的算法以及專業技術人員，現有的技術框架并不支持企業開展技術優化工作，導致無法開展精準的廣告推薦工作。

（三）缺乏信息化的客戶關系管理系統

當前諸多企業在整體運營過程中所表現出的效率低下也是有跡可循的，核心問題為缺乏成熟完善的CRM管理系統。

第一，實際溝通效率底造成的信息不對稱

許多傳統企業的客戶關系管理系統仍然停留在初級階段，總部管理層對系統的直接管轄權限過大，分公司以及下級部門員工申請調用系統數據需要經過層層的報備，進一步降低了企業的溝通效率，客戶信息數據也沒有得到有效共享。

第二，數據處理環節失準造成的信息不堆成

客戶關系管理系統在部門之間的管理，錄入以及數據處理環節銜接程度較低，導致可能出現銷售部門與財務部門所獲得的用戶信息不盡相同的情況，不利于后期的數據整合分析。

第三，專業人才的缺失造成的CRM管理系統難以升級迭代

許多傳統企業信息技術基礎較為薄弱，信息管理系統的建設不夠完善，同時缺少必要的信息系統維護人員，無法對現有的系統進行升級與改進，使之更加符合企業的發展情況[2]。

四、大數據技術在營銷中應用前景分析

隨著互聯網時代的快速發展，許多行業市場份額逐漸變大。在大數據的加持下，諸多企業面臨著前所未有的機會和挑戰。也正是因為這一點，大數據在未來的應用也會逐漸深入到各個角落。。

1、對于企業而言，大數據各個環節的滲透必成趨勢。

對于企業，尤其是銷售型企業來說，通過大數據挖掘技術能夠更好的對潛在消費者的購買需求行為進行定位，更多的消費者進行了解，使用傳感器與微處理器對消費者喜好進行分析，從而幫助銷售人員在營銷過程中提高銷售針對性，從而制定個性化的營銷方案。企業在各個經營階段積累的數據都應當為銷售環節提供參考，市場營銷所涉及到的各種數據資料必須通過軟件進行分析與匯總，從而為各個企業的發展提供更加充足的參考資料，提升營銷決策的合理性。

2、大數據對各個宏觀層面的影響逐漸展現

不得不承認，大數據已經深刻的影響到了經濟、社會以及教育發展的各個方面，在激烈的市場競爭中，誰掌握了大數據技術，擁有海量用戶行為數據，誰就擁有了未來。利用大數據對消費者的購買決策行為進行分析，是企業制定個性化營銷方案的基點。大數據技術的應用能夠幫助企業對消費者移動端以及PC端的行為信息進行分析。因此，大數據背景下的企業精準營銷工作改變了傳統企業營銷過程中一刀切的局面，對幫助企業調整營銷策略，降低營銷成本有不可替代的作用，在實踐與完善中呈現出巨大的商業價值。

五、MY電商公司案例分析

我們以MY企業為例，分析在實踐商業活動中，企業是如何利用大數據技術提升營銷效率。經過調查研究，我們發現MY公司的大數據精準營銷步驟包括以下幾個環節：

（1）基礎信息管理到位

收集并處理客戶信息，依靠企業內部以及三方公司接入的信息盡可能的完善現有用戶信息，以便于后期的用戶分類。

（2）用戶群分析及需求分析完善

客戶定位與分析，依據客戶的信息數據進行特征分類，將之分為若干個相似的群體，不同群體之間具備顯著的特征差異，同時依靠客戶價值評估的結果對客戶的潛在價值進行分類，價值變量包括用戶的收入，銀行存款貸款金額，企業職位等等，從而針對不同客戶展開精準營銷。

（3）策略先行，落地有序

制定營銷策略，如交叉銷售策略，社交化銷售策略，參與是銷售策略等，通過合適的銷售方案吸引客戶關注，大數據營銷方案需要以銷售目標為導向，最終聚焦于客戶群體，多采用具備創意性的活動。

（4）數據引導，不斷優化

大數據營銷結果反饋，當銷售活動結束后，企業應當從各個維度對銷售表現進行評估，包括客戶拉新數量，回購率，轉化率等，總結銷售經驗，便與改進后期營銷方案。

（一）深入了解客戶需求

通過大數據技術，有MY電商公司往往會從三方數據公司購買數據，例如從支付寶集團購買用戶芝麻信用數據，從電信運營集團購買消費者的通話記錄數據，從社交平臺購買消費者社交數據等，通過特征提取以及建模分析的方式分析不同消費者對于不同產品的偏好，進而設計出更加符合消費者意的新產品，更好開展銷售活動。

例如，在38美妝節上，MY公司會為女性用戶推薦合適的護膚品，服裝首飾，根據用戶歷史瀏覽商品風格進行精準營銷，如對關注奢侈品服裝的女性推送鞋包鏈接，對經濟狀況欠佳的消費者推送分期消費服務。另一方面，通過大數據技術，MY公司購買了高級服務器設備，能夠獲取更多的用戶信息，而非局限在小樣本的困境中，從而有效提高用戶需求的判斷準確率。企業在得到用戶需求后，也能夠更準確的定位目標用戶群體[3]。

（二）開展精準廣告推薦

通過對服務器進行升級，對用戶行為數據進行埋點采集，MY公司能夠獲取更多維度的客戶信息，也能夠更加準確的定位目標用戶群體，降低精準營銷成本，提高用戶轉化率。一方面，通過定位目標用戶群體，企業能夠更加準確的進行廣告目標人群的投放，從而減少由于定位不準確導致的巨額廣告費用。例如，如針對有瀏覽郵箱查看郵件習慣的人群可以進行郵件推送，對于高潛質的客戶人群可以進行定期的電話回訪以及短信問候，定期與客戶展開溝通聯系，增強客戶參與感，提高互動程度；另一方面，針對不同客戶的不同喜好，企業能夠進行精準的推薦，如對于美容體驗服務而言，為年輕用戶推薦補水保濕產品；為中年用戶推薦抗皺產品等，從而提高廣告營銷的針對性以及營銷效果。MY公司現有精準的廣告推薦能夠進一步提高企業與潛在客戶的互動程度，為客戶帶來更好的廣告體驗，減少垃圾郵件、垃圾短信的騷擾，也獲得了用戶的一致好評。

（三）升級客戶關系管理系統

2015年，MY公司對現有的信息系統以及數據庫進行了全面升級，良好的信息技術能夠幫助企業更好的管理現有客戶信息。大數據時代的到來為MY公司收集數據并對客戶信息進行詳細分析提供了技術支持。

第一，精準信息的收集。

企業能夠通過購買，自主埋點收集等方式獲取客戶的購買歷史記錄以及咨詢瀏覽記錄，并將所有信息存儲在客戶關系管理系統中，一旦用戶表現出購買傾向，則可以線上溝通，郵件溝通等方式交流信息，從而提升購買交易成功率。

第二，有效的信息共享

大數據技術能夠讓MY公司的各個子公司之間實現用戶資料的共享，提高資源利用率，減少收集信息的成本。

第三，專業人才團隊的建立。

近年來，MY公司通過有競爭力的薪酬方案以及人才培訓競爭制度，建立一支專業化的信息技術管理團隊，加強對現有信息系統的開發創新以及后期維護運營管理，提高系統的使用適用性。對于某些需求特性特殊的功能而言，MY公司也可以直接從第三方公司購買系統，或與第三方外包企業合作開發，節省開發時間，提高開發效率，如用戶實名注冊時的人臉識別功能，即為MY公司從騰訊優圖購買所得。升級后MY公司的客戶關系管理系統應當能夠在各個部門之間進行平等的調用，市場部門，技術部門，物流供應鏈部門等各部門員工均能查詢到所需要的信息，極大的滿足了不同階層員工的使用需求以及領導層級的管理決策需求[4]。

（四）社交媒體營銷與大數據的結合

大數據時代的營銷活動應當抓住新媒體的熱潮，而這二者是息息相關的。

第一，MY公司建了立新媒體營銷團隊，鼓勵員工定期輸出高質量新媒體話題推送，吸引更多新用戶關注，同時對員工進行系統的培養，建立主動傳播的意識。企業也應當加強企業賬號與個人賬號的聯動能力，最大化傳播效果，例如，MY公司內許多在職員工均會在公司社區網站推廣自己的旅行、護膚體驗，并獲取了大批粉絲關注認可。

第二，優化新媒體推送的頻率。眾多的垃圾信息推送讓客戶感到反感，而過低頻率的推送活動又無法獲取客戶的關注。實踐表明，在客戶空閑時間進行推送容易吸引客戶注意力。因此，中午12-13點以及晚上19-23點為最理想的發布時間。除此之外，MY公司近兩年舉辦了豐富展示活動讓客戶更加直觀的了解企業，增強企業文化的宣傳，也能夠通過提高用戶互動增加用戶粘性，打造一個長期而具有粘性的關系，更好的建設企業品牌形象。

六、結論

大數據時代改變了傳統的企業營銷方式，為企業開展精準推薦活動，定位潛在用戶提供了可能。企業通過分析用戶偏好，提高精準推薦的針對性程度，降低營銷成本，提高用戶粘性。大數據技術也是一把雙刃劍，一方面，能夠為企業的營銷活動提供指導與優化，幫助企業在激烈的市場競爭中爭取一席之地；但另一方面，如何在開展大數據營銷的同時，保護消費者隱私，提高客戶忠實度也值得企業思考。只有靈活的應用技術手段優化現有經營模式，才能提升企業經濟效益，建立可持續發展機制。

【參考文獻】

[1] 宋寶香. 數據庫營銷：大數據時代引發的企業市場營銷變革[J]. 價值工程， 2012， 31（30）：132-134.

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[3] 劉自厲. 大數據時代背景下中小企業的市場營銷研究[J]. 商場現代化， 2017（6）：92-93.

[4] 張愛翎. 試析大數據時代下的市場營銷機遇及挑戰[J]. 現代營銷， 2017（3）：56-57.

[5] 一禾. 應用大數據 工行創新市場營銷模式[J]. 卓越理財， 2014（3）：28-29.