大數據時代下企業營銷數據管理的整合與創新路徑分析

摘 要：大數據時代背景下，數據管理模式有了很大的改變。為了迎合時代發展，企業也應當加快營銷數據管理模式的創新。只有這樣，才能提升企業的核心競爭力，促進企業的長久發展。本文就此展開了討論，首先簡單分析了大數據時代背景下的數據特征，進而結合實際分析了企業所面臨的挑戰，最后，分別闡述了企業營銷數據管理整合方法及營銷數據管理創新路徑。

關鍵詞：大數據時代；企業營銷；數據管理

中圖分類號：TP274 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）03-0185-03

Integration and Innovation Path Analysis of Enterprise Marketing Data

Management in Big Data Era

WU Wenyu

（Unicom（Guangdong）Industrial Internet Co.，Ltd.，Guangzhou 510630，China）

Abstract：Under the background of big data era，data management mode has changed greatly. In order to cater to the development of the times，enterprises should also accelerate the innovation of marketing data management mode. Only in this way can we enhance the core competitiveness of enterprises and promote their long-term development. This paper starts with a brief analysis of the characteristics of data in the era of big data，and then analyses the challenges faced by enterprises in the light of the reality. Finally，the integration method of enterprise marketing data management and the innovation path of marketing data management are elaborated respectively.

Keywords：big data era；enterprise marketing；data management

0 引 言

營銷管理對于企業的發展非常重要。在大數據時代，企業必須改變傳統的營銷數據管理方式，采用新方法、新技術，加強營銷數據的整合、分析，從而為企業決策提供充分的數據依據。同時，企業還應結合大數據時代的特征，創新營銷數據管理體系，并構建高效、完善的數據處理流程，充分挖掘數據的潛在價值，使其為企業發展作出貢獻。

1 大數據時代下的數據特點

簡單地說，大數據就是大量的數據。在大數據時代背景下，數據具有四個方面的特點：第一，大量。如今隨著信息技術的發展，數據數量呈爆炸式增長。社交網絡、智能平臺每天都能產生大量的數據，比如淘寶網每天能產生約20TB的數據量；第二，多樣。多樣是指數據形式的多樣，比如日志數據、圖片、視頻等；第三，高速。數據的更新速度非常快，加上互聯網的普及，使數據傳輸速度大幅度提升。面對海量的數據，平臺只有快速篩選、分析、清理才能保證服務器不會崩潰；第四，價值。大數據時代背景下的數據價值體現主要依賴于平臺的數據處理。

2 企業營銷數據管理面臨的挑戰

2.1 數據分析的實時性

在經濟全球化的背景下，企業的發展環境發生了非常大的改變。企業若要保證營銷質量，就要從數據入手，做好數據的處理、分析，并結合數據分析結果預測未來的發展趨勢。但是若要充分發揮數據的價值，促進企業的發展，就要保證數據分析的實時性，因為數據的更新速度快，落后的數據分析并不利于企業決策，尤其是隨著互聯網的發展，數據的更新速度越來越快，企業所需處理的數據量也越來越多，若企業無法構建高效的數據處理平臺，則很難處理、分析海量的數據信息。顯然，數據分析的實時性對企業來說是一項非常艱巨的任務。

2.2 數據的安全性

在計算機科學技術不斷發展的背景下，數據技術也由傳統的數據儲存、數據處理、數據挖掘三種逐漸增加了云計算、互動技術等。無論采用哪種數據技術，都會產生安全問題，同樣，企業的營銷數據安全問題也是不可避免的，比如Facebook用戶數據泄漏事件、喜達屋酒店用戶數據泄露事件等，這些安全問題無一不在警醒企業：數據并不安全。由此可見，數據安全性也是企業面臨的重要挑戰之一。

2.3 數據的質量

大數據時代下，雖然數據來源較多，但是大部分企業并沒有獲取足夠體量數據的方法，也無法參與到數據獲取的過程中，也就是說企業的營銷數據源并不充分，且數據質量無法保證。另外，雖然數據具有“大量”的特征，但是其中存在比較多的數據垃圾，有價值的數據量并不大。一旦數據質量無法保證，企業的營銷數據整合、分析就會受到影響。換言之，數據質量對企業營銷數據管理的影響非常大。

2.4 人才匱乏

就目前來說，大數據營銷剛剛起步。數據技術還需進一步完善。但對企業來說，目前最緊要的任務是完善企業組織架構，并引進專業的數據整合、分析、應用等專業人才。只有這樣，才能保證企業的營銷數據管理水平，發掘出數據的價值。由此可見，專業人才的匱乏也會影響企業營銷數據的整合。

3 大數據時代下企業營銷數據的整合方法

整合營銷數據要考慮數據分類、內部系統之間的耦合性等要素。從實際來看，企業并沒有嚴謹的方法論，無法開展數據的有序管理，而且也沒有詳細的數據分類標準，不能依據數據屬性進行分類描述。為此，企業應結合實際，采取能夠滿足數據處理需求的整合方式。

某企業依據營銷數據管理現狀定制了分布式數據整合平臺，它可以實現對非結構化數據、結構化數據的處理。該平臺分為三層，從下到上依次是源數據、數據整合和應用支持。其中數據整合包括企業服務總線、服務運行、服務生成等部分。企業服務總線具有服務注冊、監控等功能。服務生成模塊具有提供數據訪問服務及日常服務的刪除、修改等功能。服務執行模塊可將代碼傳輸到服務器，從而形成執行模塊。該系統可實現對結構化數據、非結構化數據的處理。其中結構化數據的主要處理過程是：數據庫接口開放、供元數據庫獲取數據結構信息、保存，隨后服務生產模塊進行數據查詢，并進行數據代碼提取、包裝、存放。需要注意的是，如果從不同的數據庫中提取數據，則應從不同數據庫中提取數據表，并使其相互之間形成關聯。非結構化數據的處理過程是：利用定制服務接口，生成網絡服務數據庫，而后借助ESB共享到數據整合平臺。總之，在當前情況下，企業可定制符合自身實際的數據整合平臺，從而進行營銷數據整合。

4 企業營銷數據管理的創新途徑

4.1 加強數據分析

在大數據時代背景下，海量的數據分析可以為企業的發展指明方向，實現這一目標的前提是企業必須及時完成數據的收集和整合。

首先，企業在進行數據分析時需明確以下幾點內容：數據的變化方向、每月銷售數據變化趨勢、所要分析的數據類型以及如何對比數據。不同的企業需結合企業實際選擇合適的數據指標、數據分析區間，比如銷量分析、對比分析、費用分析、渠道分析、人員分析。例如，在銷量分析方面，應分析當日銷售數據、月累計銷售數據等；在費用分析中，分析投入與產出；在人員分析中，分析新入職員工數量、離職員工數量、員工承擔業績數量、人工成本等。

其次，企業還應當選擇合適的分析方法，如采用對比法，對比法還可細分為同比、環比等方法。同比法是指在相近的時間段內，對同一個時間的數據進行比較、分析，環比法則是指進行相近時間段的數據比較、分析。

最后，為了保證數據分析的實時性，企業還應當引進大數據、云計算等先進技術，深入挖掘隱藏在數據背后的營銷信息，然后結合市場環境，對數據進行綜合性分析，為企業制定營銷計劃提供數據支持。在進行數據分析時，企業一定要注意大數據雖然能反應客戶的喜好、行為，但是并不能反映客戶的消費心理。因此，，企業在決策時不能只依據營銷數據預測模型，還應綜合考慮其它因素。

4.2 提升數據安全性

近年來，數據安全問題頻繁出現。大數據時代，在數據成為市場運行基本要素的背景下，企業也應重視內部數據的安全管理，避免出現經濟損失、隱私泄露等問題。另外，消費者也越來越重視隱私安全。因此，只有可信、安全的企業才會得到消費者的青睞。

首先，企業內部人員要具備基本的數據保護意識。重要的數據要及時做好備份，并進行數據加密，以免客戶數據、產品數據等丟失，造成不可預估的損失；其次，企業可制定完善的信息安全管理規范。我國出臺了《網絡安全法》和《關于侵犯公民個人信息案件的解釋》《信息安全技術-個人信息安全規范》等法律規范，企業可在此基礎上，結合實際情況制定完善的安全管理規定。這樣才能約束員工行為，保證大數據精準營銷數據的安全；最后，在大數據時代，企業可利用計算機技術加強營銷數據的安全防護，比如采用防火墻技術、密碼技術等信息安全技術。

4.3 拓寬數據搜集渠道

若要實現精準營銷，企業應拓寬營銷數據搜集渠道，準確掌握市場發展趨勢。市場形勢日新月異，只有充分了解消費者，才能提升企業營銷水平。

首先，企業可創建面向客戶的大數據平臺，拓寬數據收集渠道，積極利用大數據進行營銷管理的創新，避免企業內部出現信息孤島現象。通過大數據平臺搜集、整理各種數據，然后結合企業運營實際，將營銷與數據融合起來進行市場情況分析；其次，企業還可應用其它方法，確保大數據平臺能夠搜集到更多的營銷數據，比如與其它企業合作，共享數據、搜集國家和政府等機構公布的數據、搜索互聯網的數據等；最后，企業還可以進行線下調研。例如，在推廣一些重點產品時，應用線下調研更能凸顯數據價值。值得注意的是，企業最應該重視的是內部數據資源的整合、利用。

4.4 充分利用大數據整合平臺

企業可以利用大數據整合平臺對海量的數據進行篩選。若要充分發揮數據的價值，企業還應對數據進行分析，這樣才能提升營銷數據管理的質量。

首先，企業可結合大數據和傳統調研來了解消費者的心理變化，準確把握消費者需求，保證營銷工作的有效性，因為大數據只是企業決策的一個輔助工具，只有綜合考慮各方面的因素，才能保證企業決策的精確；其次，企業應結合實際，利用大數據實現精準營銷。企業可以利用大數據分析消費者行為，準確了解消費者喜好，也可以利用數據庫技術對消費者進行篩選，并定向推送營銷信息，精準引導消費者，還可以綜合分析月銷售數據，了解營銷效果，同時與消費者保持聯系，實現個性營銷，在這個過程中，企業要結合營銷數據，了解企業營銷成效，創新營銷方式；最后，企業還可利用大數據改善服務體系。例如，將線上、線下及售前、售后結合起來，提升企業服務水平，從而贏得消費者信賴。

4.5 引進專業營銷人才

企業之間的競爭歸根究底是人才競爭。在大數據時代背景下，為了更好地應對市場發展，企業還應加大專業人才的引進力度。

首先，企業可招聘一些專業的營銷人才，尤其是可進行大數據整合、分析的營銷人才，這樣才能有效提升企業的營銷數據管理水平；其次，企業還可對在職員工進行培訓，使其充分掌握營銷數據管理技能；最后，企業員工要重視自身專業水平的提高，不斷學習新技術、新知識，市場形勢瞬息萬變，大數據技術、云計算等新技術層出不窮，只有堅持與時俱進，不斷充實自己，才能靈活應用營銷數據管理新技術，確保營銷數據整合質量。總之，引進專業營銷人才對于企業發展具有非常重要的意義。

5 結 論

綜上所述，在大數據時代，企業內外環境都發生了變化。企業若要實現營銷數據整合與管理創新，應充分了解大數據特征及企業所面臨的挑戰，采用新技術、新方法實現營銷數據的整合及營銷管理創新，這樣才能提高企業的核心競爭力，促進企業的可持續發展。

參考文獻：

[1] 朱廣明.大數據時代下企業營銷數據管理整合創新 [J].中國商論，2018（35）：66-67.

[2] 盧星華.大數據時代企業營銷信息化管理問題研究 [J].現代營銷（下旬刊），2018（4）：66.

[3] 林小瑞.大數據背景下市場營銷的機遇及問題分析 [J].中國戰略新興產業，2018（16）：112.

[4] 趙雪梅.大數據時代營銷創新研究的價值、基礎與方向 [J].現代商業，2018（10）：25-26.

[5] 褚云鶴.大數據時代企業管理模式的創新研究 [J].中國管理信息化，2018，21（10）：62-63.

[6] 冷蓓蓓.淺析大數據時代的企業網絡營銷策略 [J].現代經濟信息，2017（24）：347.

[7] 熊燕平.大數據時代網絡營銷模式研究述評 [J].中國市場，2017（5）：98+112.

[8] 張天馳.大數據時代下企業營銷模式創新研究 [J].科技經濟市場，2016（10）：116-117.

[9] 楊博.大數據時代下的企業品牌營銷策略研究 [J].品牌研究，2018（2）：54+56.

[10] 馬琦.基于大數據營銷能力的市場營銷專業培養模式探討 [J].智庫時代，2018（1）：14-17.

作者簡介：吳文玉（1980.08-），女，漢族，廣東揭陽人，畢業于北京郵電大學項目管理專業，市場總監，信產部通信工程專業工程師，評標專家，國家人社部一級電信業務師，國家人社部郵電經濟專業經濟師，碩士，研究方向：通信市場（新興ICT業務、大數據、云計算、物聯網、新一代互聯網）的市場運營和業務管理。