大數據環境下市場營銷專業建設探討

高廣尚

(桂林理工大學 商學院，廣西 桂林 541004)

1 引 言

大數據正迅速而深刻地改變甚至顛覆一些行業，教育、營銷行業也不例外。［1－2］對于這場變革中的企業而言，誰具備大數據挖掘、分析和應用等能力，誰就更有可能發現新的知識，創造新的價值，帶來大知識、大科技、大服務和大發展，進而在未來激烈的市場競爭中脫穎而出; 而對于處在巨變中的市場營銷專業而言，誰能更好地運用大數據思維，建立用數據決策、用數據管理和用數據創新的機制，并適時調整自身的人才培養方案，誰就能極大地促進教學資源配置優化，促進教學質量和效益提升，進而培養出企業亟需的高水平營銷專業人才。鑒于此，文章在總結近幾年科研教學實際工作的基礎上，結合大數據可能帶來的教學變革趨勢和方向，對大數據環境下市場營銷專業建設進行了一些研究和探索。

2 面向大數據能力培養的教學內容體系拓展

2.1 構建面向大數據的行業應用案例集

企業大數據營銷案例通常具有與工程實踐聯系緊密、綜合性強等特點，甚至集多種知識與方法于一體。［3］業界比較典型的案例包括利用大數據幫助零售企業制定促銷策略、幫助企業挽回核心客戶和幫助企業制定銷售戰略等。［4－5］案例對學生來說不僅具有較好的啟發性和引導性，而且還能幫助他們提高綜合運用知識的能力。因此，為幫助學生更清晰地理解市場營銷環境的變化和發展、市場競爭意識等理念，市場營銷專業應致力于構建有關國內外創新能力較突出的企業的大數據營銷案例集，其范圍應覆蓋戰略、管理和市場等各商學科。這樣一來，通過在現有教學內容中構建與教學內容相輔相成的大數據營銷案例集，無疑會激發學生的學習動機和學習興趣，引導他們去追求、去探索，幫助他們理解所學專業內容，甚至幫助他們學習到企業如何將想法變成了現實等。

2.2 增設面向大數據的數據預處理模型

數據預處理是指在數據被使用之前對數據所作的數據清理、集成等操作，涉及的計算過程通常會消耗大量的時間。［6］合理有效的數據預處理技術可以改善數據質量、提高數據挖掘算法的性能和效率等。事實上，數據預處理技術對企業成功實施數據挖掘項目，提高信息決策水平起著至關重要的作用。通過運用大數據預處理模型，學生能夠針對某一特定領域選用恰當的數據預處理方法開展數據預處理的分析和研究，從而在一定程度上保證了數據分析結論的真實、有效。因此，為培養學生的數據前期處理和初步挖掘能力，市場營銷專業應致力于在現有教學內容體系中增設有關大數據預處理模型的新課程，從而讓學生能夠切實掌握在數據倉庫中進行數據前期處理和初步挖掘的工具與方法。

2.3 搭建面向大數據的挖掘與分析平臺

大數據挖掘與分析是指通過對大量的數據進行觀察與分析，挖掘其中未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢。［7］通過運用大數據挖掘與分析平臺，學生能夠理解大數據挖掘基本流程，了解數據挖掘建模的應用場景，甚至掌握利用所挖掘出的規則進行大數據建模的方法和技術，最終具備從原始數據中洞察新市場并進行預測分析的能力。因此，為培養學生具有較強的數據敏感性、數據挖掘與分析能力，市場營銷專業應致力于在現有教學內容體系中增加有關大數據挖掘與分析的新課程，從而讓學生認識到對整個數據挖掘與分析過程的掌握可以使營銷更加便利而高效，甚至更精準，并在此基礎上加快大數據思維變革，進而成為能夠通過運用數據挖掘與分析技術來管理和優化企業運營的大數據營銷人才。

3 面向大數據應用導向的教學方式方法改革

3.1 結合面向大數據的企業級真實項目

企業級大數據真實項目支持新營銷探索實踐，例如，交互營銷、智能化營銷等。［8－9］通過企業級大數據真實項目，學生能快速地學習和掌握大數據的管理和應用，以及智能化服務體系建設新模式等。例如，學生能快速理解商品推廣、品牌定位以及促銷管理等環節的策略實施。事實上，結合企業級真實項目不僅可以讓學生迅速了解自己對產品定位及市場把握的準確性，還可以調動學生的積極性，增強學生的參與感，提高學生的動手與創新能力。因此，為培養高素質、高能力和復合型營銷人才，市場營銷專業應致力于不斷探索新的教學方法，以企業真實案例項目為導向，從案例項目的業務分析、技術選型、架構設計、集群規劃、安裝部署、整合集成與開發，以及Web 可視化系統交互設計等諸多方面進行了全面的講解與分析，幫助學生緊隨技術發展趨勢。

3.2 踐行面向大數據的實地調查與分析

實地調查是讓學生思考問題并驗證觀點的過程，而深入分析可以揭示現有營銷策略中存在的問題。［10］通過讓學生到真實環境中去感受、去體驗、去調查，同時聆聽企業有關大數據應用的講解分析，從而讓他們加深理解大數據營銷的性質、規律，以及與其他事物之間的聯系等。例如，帶領學生去零售實體店實地參觀調查，并現場就商品陳列、產品設計以及銷售狀況等進行分析，后期再結合實體店在各環節的情形從數據層面加以比較分析。事實上，通過實地調查與分析，一方面可讓企業人士更全面地關注學生的理論與實踐，另一方面可拉近學生和市場的距離，讓他們在制定品牌營銷策略時學會更注重市場性、實效性等問題。因此，為讓學生能充分結合實際情形并利用數據去做相應策略，市場營銷專業應致力于不斷踐行面向大數據的實地調查與分析，通過理論和實踐相結合、線上和線下相混合等方式來提升教學效果，從真正意義上開展產學研合作教學。

3.3 探索面向大數據的營銷應用與創新

營銷應用與創新的本質是為企業、顧客以及其他利益相關方增加價值。隨著移動互聯網、社交網絡、云計算、大數據技術、人工智能的不斷發展，全新的商業模式和技術應用也會相繼不斷涌現，這為營銷應用與創新提供了許多重要機遇和平臺。例如，應用大數據對銷售人員進行任務優化安排、對物流及供應鏈進行優化和對線上線下廣告投入進行整合優化等。事實上，近年來國內外知名企業已相繼展開利用結構化和非結構化數據推動業務創新和利潤增長，以及運用機器學習和數據挖掘方法優化庫存與供應鏈決策等。因此，為加強學生對新商業模型和營銷模型的敏感性，以及讓他們深刻認識到不同數據類型及其潛在的應用價值體系，市場營銷專業應致力于讓學生探索分析面向大數據的營銷應用和創新，并在結合電子商務概論、網絡營銷和消費者行為學等課程中理論的基礎上，加深理解大數據帶來的數據服務新變革。

4 面向大數據實踐支持的教學實踐環節優化

4.1 加強校企合作大數據實訓室建設

大數據實訓室扮演的角色是提供支撐大數據相關教學活動的“虛擬仿真生產環境”。對于市場營銷專業而言，建設大數據實訓室旨在通過研究模擬或實際的營銷相關數據，例如購買歷史記錄、瀏覽歷史記錄和地理位置等數據，來探索市場規律。考慮到大數據營銷有很強的時代性，而且有較強的社會需求，因此市場營銷專業與相關企業的合作勢在必行。通過合作建設大數據實訓室，市場營銷專業和企業可聯合培養大數據營銷領域的專業人才，如大數據科學家(運用數據分析和計算機處理能力從海量數據中提取有價值的信息) 、大數據工程師(搭建應用層和平臺層之間的數據通道，并且負責數據架構) 以及統計分析師(理解統計學原理，并且應用這些原理解決實際問題) 。因此，為培養面向大數據的企業管理和技術人才，市場營銷專業應加強校企合作大數據實訓室建設，甚至從企業引進大數據領域方面的專家做兼職教師，從而讓學生不僅能獲取專業領域最前沿的動態信息，也能獲得最權威的專業學術指導。

4.2 建設高質量的校外實踐教學基地

實踐教學基地是理論聯系實際、培養學生掌握科學方法和提高動手能力的重要平臺。在以企業為主導的校外實踐教學基地中，企業通常會把來參加實踐的學生當成自己的員工一樣對待，從而讓其可以親身感受大數據在市場營銷中的地位和作用，例如大數據驅動的營銷方式優化、服務模式改善等，最終讓市場營銷專業和企業雙方實現長期共贏。因此，為培養出符合企業需要的人才，市場營銷專業應以市場為導向，結合專業設置與市場人才的需求，有針對性地建設高質量的校企合作實踐教學基地，從而讓企業積極參與學校的人才培養模式改革，進一步培養學生大數據思維學習和實踐應用能力，豐富學生的實踐經驗，并為后續進一步加深合作打下良好基礎。

5 結 論

大數據具有極強的滲透性和驅動功能，成為跨界融合發展的驅動力，正在引發各領域、各行業生產模式、商業模式、管理模式的變革和創新，促使各行各業的發展從業務驅動向數據驅動轉變。與此同時，它也給市場營銷專業人才培養提出了更多新要求。鑒于此，文章提出從三個方面來加強大數據環境下市場營銷專業建設，以使專業能更好地結合大數據帶來的新特點和新優勢，從而培養出滿足企業需求的高水平市場營銷專業人才。