大數據服務商參與的中小型企業營銷策略研究

葉俊松（1.北京易九州科技有限公司；2.北京大學信息管理系）

■引言

隨著計算機與網絡技術的發展，物聯網與智能設備的普及對傳統行業帶來了深刻的影響。對于企業來講，傳統的營銷方式已經難以應對滿足信息爆炸式增長的需求。在這種情況下，大數據營銷策略為解決新時代下的營銷問題提供了一種新的思路。該營銷方法以用戶數據為基礎，通過對數據的提取、分析，制定出具有針對性的營銷方案，從而科學地提高營銷效率，進而提升企業的經營管理與市場競爭能力。

大數據具有數據量龐大，數據類型與結果復雜等特點。因此，傳統方法難以取得滿意的效果，而其巨大的數據量也對傳統基于統計學的調研方法提出了較高的要求，需要通過機器學習與數據挖掘的相關算法對數據進行提取與分類，最終基于得到的模型預測出有用的相關信息，進而提升企業決策的效率。面對該種營銷模式，如何更高效準確地應用大數據技術，提高企業的經營管理與市場競爭力，已經成為目前各個企業所面臨的主要問題。因此，對基于大數據的企業營銷策略進行研究具有較高的實際價值。其中，泰州學院的彭海靜等人已經對中小企業在大數據環境下的營銷策略制定進行了相關研究，首先通過大數據環境下數據的收集、分析、模型構建與營銷應用等方面對大數據營銷的流程與內容進行了分析，然后針對中小型企業提出了三種大數據營銷策略方法，進而實現針對用戶的精準營銷。大數據時代在給傳統企業提供一種新的營銷策略決策方法的同時，也催生了大量的大數據服務商，其專注于大數據分析業務，憑借著強大的數據優勢與科學高效的數據處理技術，為自身及客戶的提供決策數據。

■大數據營銷的內容

大數據環境下，企業營銷的策略和方法制定進一步向基于數據分析靠攏。其本身依靠互聯網技術的發展與進步，通過互聯網平臺等獲取數據信息，通過分析與整理，更好的獲取消費者個性化的需求，進而針對不同消費者更有針對性地制定營銷方案，提升營銷活動的效果。如圖1 所示，大數據營銷根據數據處理的過程可以分為：數據采集、數據分析、決策制定與策略執行四個部分。

大數據營銷中，數據是從互聯網、社交網絡與用戶平臺等獲取的，這也是實現精準營銷的重要步驟。在數據采集過程中，需要將全面的原始數據信息進行提取，如事件發生時間、地點、原因、內容與環境條件等，再對相關信息進行存儲。而在數據的存儲階段，不同于傳統“數據庫”存儲方式只是單純通過數據表與數據邏輯關系對數據進行存儲，大數據的存儲方式，更廣泛地考慮數據本身內部的信息聯系，通過對數據信息關聯度、字段規則、更新機制與異常處理的定義，實現了對數據的高效存儲，便于后續分析與處理。

在完成數據采集之后，在大數據營銷的數據挖掘與分析過程使用科學的數據分析預測方法，挖掘商家與消費者的個人愛好，進而制定出個性化的營銷方案與準確營銷策略。作為大數據營銷策略制定的重要步驟，如何對采集的信息進行有效及準確的分析，選擇合適的算法進行處理，是數據挖掘與分析的最為主要的內容與難點。因此，在進行數據結果的分析過程中，需要考慮實際情況中不同企業的獨特性，根據不同的經營領域與實際情況采取不同的營銷手段，進而實現對分析結果的充分利用。

■大數據營銷的特點

與傳統的營銷模式不同，大數據營銷具有其鮮明的特點，如圖2 所示，大數據環境下的企業營銷的特點主要包括：與互聯網聯系緊密、數據量大且信息豐富、需要對數據進行精準分析與制定出個性化的營銷方案四個特點。

首先，大數據背景下，企業營銷與互聯網技術之間關系愈發緊密，企業的營銷手段與策略的制定難以脫離互聯網技術與網上的數據資源。以銀行相關業務為例，銀行可以通過社會工程學的手段與網絡爬蟲技術，收集潛在客戶在社交網絡發布的信息，通過對其進行分析，得出其潛在的消費能力與信用評級，最終實現對不同客戶的準確營銷方案制定。因此，高效發揮互聯網技術的優勢，在企業與互聯網之間形成一種良好的互動關系，對大數據營銷具有重要的作用。與此同時，互聯網平臺的運用也拉近了企業與消費者之間的距離，方便了企業所制定營銷策略的開展。

其次，大數據營銷的另外一個重要特點就是數據量巨大、包含信息豐富。在大數據營銷的背景下，企業經營與發展的數據來源多樣、豐富，諸如互聯網、移動信息網絡、企業內部歷史數據等，導致所需要處理的數據量急速增加，對企業信息分析與數據處理的要求也隨之增加。

在獲取并分析了來源于互聯網的海量數據后，大數據營銷對信息資源的利用提出了更高的針對性要求，即實現精準營銷。與傳統營銷策略制定參考不同，大數據營銷的數據源與信息量更為豐富，得出的數據結果也更有針對性，能夠為對個人用戶與消費者個性化營銷方案的制定提供支撐。而個性化的營銷方案對客戶的吸引力更強，具有更強的競爭力，能夠為企業帶來更多效益。由此可以看出，如何高效利用數據分析結果，制定出具有針對性的個性化營銷策略是大數據營銷的重中之重。

大數據營銷的另一個重要特點就是其營銷對時效性的要求較高。大數據營銷很大程度上需要依托于互聯網進行數據采集，并通過互聯網平臺實行營銷策略，影響消費者的購買行為。而在網絡消費過程中，消費者不僅對于購買商品與服務的質量、價格、物流配送要求日益提高，對消費的時效性的重視程度也不斷提升。因此，時效性已經成為企業制定大數據營銷策略的重要因素。大數據營銷除了要求企業通過數據分析得出準確的、有針對性的營銷方案，還要求企業對市場與消費者的需要做出及時響應，提高企業的大數據營銷效果與效益。

■大數據服務商與中小企業間合作

從大數據營銷的內容與特點可以看出，在大數據背景下，無論是數據的獲取、信息的分析、精確營銷方案的制定與時效性的保障，都離不開對數據的準確處理。對數據分析與處理相關業務需求的迅速增長也催生一系列經營大數據相關業務的企業。例如擁有海量數據的 Twitter 公司將其采集到的數據授權給別的公司進行數據分析，進而獲取利益。世界著名的大數據分析業務供應商天睿，則一直為沃爾瑪集團等提供相關業務咨詢服務；美國 GoodData 公司則專注于云計算領域，通過其公司的云端存儲用戶數據，并對這些數據進行 分析得出性能報告，為企業客戶的營銷人員提供在線營銷活動的參考意見。這些公司都運營者與大數據相關的業務，為其他企業提供大數據服務，本文將這種新型企業統稱為大數據服務商。

目前，大數據服務商已經成功將大數據技術應用到營銷領域，通過其成熟的數據獲取技術與數據分析方法，服務商能夠快速準確的獲取企業客戶所需要的數據信息。與此同時，中小型企業對大數據技術的需求與有限的運營成本之間的矛盾，為企業與大數據服務商之間的合作創造了條件。而如何高效地與大數據服務商進行合作，在縮小成本的同時，最大限度地利用大數據服務商提供的數據分析服務，也是中小型企業需要思考的重要問題。

■結論

互聯網與大數據技術的發展與進步，對企業的營銷模式與方法提出了更高的要求。與此同時，隨著經濟發展與消費水平的提高，消費者需求的個性化日漸凸顯。中小型企業受限于自身規模與運營成本，難以構建出獨立的大數據分析部門。在這種背景下，通過與大數據服務商之間的高效合作，企業能夠在控制運營成本的同時，充分利用大數據信息，最終實現對消費者的精準營銷，提升企業競爭力。本文通過對大數據營銷內容與特點的分析，得出了一種大數據服務商與中小型企業的合作模式，給出了提升企業大數據營銷效率的方法。