大數據營銷專業人才培養模式研究①

如今大數據已上升為國家戰略、“數字化”穿透顧客價值空間[1]的今天，消費者行為模式呈現出影響社會化、決策場景化和行為移動化等特征，營銷模式也從大眾標準化日趨轉型升級為全景響應式[2]。大數據的應用對市場環境、消費者行為、營銷戰略、產品設計等諸多方面都產生了深刻的影響。從實踐領域來看，實務界對學術界形成了鞭策效應。基于大數據的精準營銷使得營銷效率大幅提升，因此目光敏銳的實務界已經領先學術界進行了大數據營銷的探索及應用，為了彌補人才缺口，華為、阿里等都編寫出版了相關教材用于員工培訓。時代呼喚基于大數據營銷專業方向的人才培養模式的改革。

回顧市場營銷學的發展歷史，從20世紀初發端于美國開始，逐漸傳播到西歐、日本、中國等國家和地區，我國在1996—2010年進入市場營銷專業高速發展期，一度成為各大院校的熱門專業，成為市場營銷人才的首要來源。然而，從2010年至今，市場營銷專業進入減速期、衰退期，部分院校開始裁撤市場營銷專業點，化工、車輛、電氣等專業紛紛跨界參與營銷崗位競聘。

從有關高校的探索結果來看，大數據營銷專業就業前景廣闊，受到社會和學生的普遍歡迎。如中央財經大學等都開始設立大數據營銷專業或設置大數據營銷專業方向。結果表明，與某些高校的傳統市場營銷專業選課學生人數寥寥無幾形成鮮明對比的是，中央財經大學大數據營銷專業選課人數連續爆滿。創新才能生存，創新才能更好的發展。當前階段是市場營銷的關鍵轉折期、創新期，人才培養能否順應數字經濟大潮是關鍵，大數據營銷是必然，也是大勢所趨。

1 國內外研究綜述

數字經濟時代企業“沉浸”海量數據的環境中：運營系統產生數據、用戶主動產生數據、感知系統產生數據……大數據給企業提供了消費者洞察的機會，也使得精準營銷、個性化營銷、AI創意營銷、實時響應等成為可能。然而，在教育教學領域，具備大數據營銷能力的人才目前還遠不能滿足時代的需求，有關大數據營銷人才培養的學術研究也較為分散。

自“大數據”(Big Data)一詞首現于2008年《Science》之后，不同應用場景及其影響的研究層出不窮。高等教育的市場營銷領域也不例外。Amber(2016)圍繞數字技術的工具性展開研究，在《Beyond resumes： LinkedIn for marketing educators》一文中探討了領英這一社交媒體平臺在教育教學中的應用，如新興專業技能、線上信譽管理等[3]。在此基礎上，樊歡歡(2019)基于為社會輸送與需求相匹配的價值人才的考量，進一步提出融入互聯網大數據技術的新型O2O混合式教育模式[4]。馮憲偉、劉巧曼(2015)敏銳意識到大數據帶來的精準營銷的變化，提出了精準營銷人才培養的理念+實踐二位一體培養方案[5]；魏守道(2016)相關研究中關注到授課內容缺乏時代性的弊端，提出了以能力為導向的市場營銷人才培養的方向和對策[6]。許翀寰(2018，2020)圍繞數字化營銷情境下的人才培養進行了系列研究，認識到數據分析在營銷人才培養體系中的地位越來越重要，明確提出現有的市場營銷學人才培養模式的系統性、時代性困境，并設計出了基于六要素法(需求-能力-課程-教學-監督-反饋)的多層次、多維度的人才培養架構。馬琦(2018)基于人才出口端——企業營銷團隊的需求提出了本科市場營銷專業學生大數據營銷能力培養模式。盧曼雯和林國超(2019)提出了營銷專業人才培養的“關聯性思維、全面性思維、數據價值思維和定制化思維”模式。

可以看出，已有學者的研究大都意識到大數據對營銷人才培養的沖擊，一致同意大數據市場營銷人才培養的重要性，因此大數據市場營銷專業人才的培養已經引起了教育界眾多學者的廣泛關注。基于對各高校招生簡章的統計分析發現，當前我國已經有部分高校開設了大數據營銷專業，或者在傳統的市場營銷專業中設置了大數據營銷方向，但其數量與企業的大數據市場營銷人才需求相比仍存在巨大缺口。但現有研究中對于企業對大數據市場營銷人才能力的需求及相關措施的有效性等問題還缺乏深入地探討和分析。

2 實證研究

2.1 數據收集

教育機構人才培養的主要目的是滿足人才市場的需求。因此，人才培養模式的探討首先應基于扎實的需求分析。本研究在廣泛閱讀文獻的基礎上，研究團隊圍繞營銷人才的市場需求設計訪談提綱，對已經采用、計劃運用大數據技術開展營銷活動的代表性企業展開深度訪談。訪談核心問題圍繞大數據營銷過程中人才能力需求展開，訪談對象為各企業的中高層管理人員。

2.2 數據分析

對訪談資料運用NVIVO軟件進行了編碼和文本分析。經過提煉和歸納后認為，基于企業需求的大數據營銷專業人才應當能夠對企業面臨的海量營銷數據進行收集、整理、處理和分析，挖掘數據背后蘊藏的商業價值并應用于營銷決策，因此這類人才應具備的能力體系主要包括：數據獲取能力、數據分析能力和數據應用能力三大模塊。數據獲取能力是指能夠圍繞企業要解決的實際營銷問題，熟練使用Python等軟件獲取結構化和非結構化數據的能力；數據分析能力主要是指圍繞企業要解決的實際營銷問題，熟練運用統計理論和應用軟件進行數據處理和數據分析的能力；數據應用能力主要是指圍繞企業要解決的實際營銷問題，熟練運用營銷理論和商業洞察力將統計分析結果應用于商業分析與營銷決策的能力。

在對企業高管的訪談中發現有不少企業進入數字經濟領域后，由于缺乏相關的專業人才，不能準確識別市場機會或者缺乏把握稍縱即逝的機會的能力，在很多領域難以開展業務，甚至損失慘重。而從整個市場來看，這種數據驅動型市場營銷人才缺口就更大。這集中暴露出高校長期以來培養的傳統市場營銷人才已經越來越不能滿足數字經濟大數據營銷領域的人才需要。

在對企業高管的訪談中發現，傳統市場營銷專業所培養人才計算機應用基礎薄弱，多數僅熟悉基本的辦公軟件，自我定位為文科專業、數學或統計學功底較差的現象。基于此大量企業受數字經濟驅動，積極招募計算機及統計專業的人才進入營銷部門或團隊，然而由于各專業能力培養目標的差異，重組后的營銷部門或團隊往往需要經歷較長的磨合期，這也是企業實踐中人才復合型營銷團隊失敗的主要原因。

針對這些畢業生能力與企業需求“錯位”的困境，各類高校相關專業都十分重視對學生的能力素養培育，典型的舉措是積極進行教育教學改革、探討創新創業導向的專業人才培養模式、加強學校-企業、教師-企業、學生-企業多層次互動、多資源融合聯動等模式的探討。但是就深度訪談的結果來看，在這些舉措下高校畢業生能力與企業需求“錯位”現象多年來依舊存在，如何有效解決“錯位”困境、實現人才能力與企業需求的適配已成為教育界和企業界廣泛關注的現實問題。

3 大數據營銷專業人才培養模式探討

3.1 明確數據驅動型營銷人才培養目標

在大數據、信息化的今天，要想躋身于大數據產業鏈占得一席之地，大數據營銷專業需明確數據驅動型營銷人才的培養目標，致力于培養服務于產業鏈中后端的大數據分析應用型人才，致力于將企業所沉浸的大數據海洋中的大數據資源轉化為商業價值。然而，數據驅動型營銷人才的培養，究其本質還是營銷人才。因此對于大多數高校來說，需明確專業定位應當基于傳統市場營銷專業，在培養中納入統計學方法和計算機技術，培養學生應用大數據技術解決營銷管理問題的能力，使之成為兼具敏銳的商業洞察力與創新的大數據思維，能夠收集、分析和處理結構化和非結構化的大數據，來幫助企業解決實際問題的復合型人才。特別強調該專業培養的是大數據分析應用型人才，核心目標是幫助企業將大數據轉化為商業價值。

3.2 圍繞數據驅動型營銷人才培養構建模塊化專業課程體系

在明確數據驅動型營銷人才培養能力目標的前提下，要想實現挖掘分布式散存與企業外部環境中的海量營銷數據背后的商業價值，要求學生培養過程中必須構建系統、科學的專業課程體系。總的來說，專業課程體系建設應滿足如下能力的培養：經濟、管理、金融相關理論與市場營銷專業知識基礎上的商業洞察力和國際化視野的培養、大數據思維和數據分析與解讀能力培養、創造力、溝通能力、邏輯思維能力、團隊合作以及執行力等軟實力的培養。基于此，建議課程設置在傳統市場營銷學課程的基礎上，增加數據庫與SQL語言、R編程基礎與Python程序基礎等計算機技術課程，同時強化概率論與數理統計、應用統計學，并增加營銷數據分析與營銷模型等專業課程，充分體現了“計算機+統計+營銷”模塊三合一的人才培養特色。

3.3 瞄準數據驅動型營銷人才培養建設課程群教學團隊

傳統市場營銷師資多不具備深厚的大數據處理或統計學功底，因此需要制定相應的大數據培訓計劃，從理論補給上促進其轉型；同時鼓勵與有數字化營銷背景或經驗的企業建立校企合作關系，鼓勵教師入駐、跟蹤數字化營銷項目，從實踐驅動上促進其轉型；積極引進大數據專業人才、統計學專業人才，或鼓勵與相關專業人才合作科研項目，解決企業數字化戰略、市場營銷模式創新、消費者行為分析等研究方向的問題，多渠道促進教師知識融合。

4 結語

綜上所述，在數字經濟時代下企業所面臨的環境發生了巨大的變化：運營系統、用戶主動參與、感知系統的普遍應用都會產生大量高價值但龐雜的數據。這給企業提供了消費者洞察的機會，使得精準營銷、個性化營銷等成為可能，但也給企業提出了巨大的挑戰，也驅使企業產生了對具備大數據營銷能力的人才的剛性需求，這種需求將在未來數年內保持持續高漲且短缺的狀態。因此，懂計算機技術、有統計學基礎的市場營銷類復合型人才備受廣大企業青睞。高等院校市場營銷專業如何通過集中、融合各應用企業、高校及其他外部環境中的多層次多類型資源來培養數據驅動型市場營銷人才，實現與企業共同發展的同時，還能有效解決數據驅動型市場營銷人才缺口的社會需求。

研究認為，適應市場營銷模式快速變化與發展的數據驅動型營銷人才是大數據營銷專業人才培養的核心目標，也是企業的時代需求。根據市場營銷人才的企業實踐需要和社會需求，構建層次遞進的模塊化三合一人才培養模式是大勢所趨，也是一個不斷循環、反饋、改進、上升的建設過程。