大數據在營銷管理中的應用綜述

盧婉

摘要：通過對近年來大數據在營銷管理中的應用文獻進行整理分析，研究發現目前國內對于大數據營銷管理的研究主要集中在用戶行為和特征分析、精準營銷的可行性及應用研究、相關法律和制度問題研究這三個方面。基于大數據的用戶行為和特征分析的研究展現了互聯網時代通過大數據應對消費者需求變化的獨特優勢;精準營銷的可行性及應用研究強調在精準分析用戶需求的基礎上提供個性化服務;大數據相關法律法規制度的探究指出了目前大數據交易市場上存在的相關法律制度缺失問題。對于大數據營銷，未來研究的重點和難點主要在于大數據核心技術的發展、營銷管理體系的重構和發展和大數據交易法律法規制度的完善。

關鍵詞：大數據;營銷管理;精準營銷

一、引言

維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》一書中就大數據時代作出了較為通俗易懂的解釋，認為這是關乎人們日常生活和工作以及思維的大變革。目前學術界對大數據的定義還沒有統一的論斷，但一個普遍的認知是大數據作為一項全新的技術，更高效地處理超大規模和高復雜度的數據。雖然目前大數據的應用還未廣泛普及，但是學術界就其應用場景、技術缺陷、倫理問題展開了熱烈討論，大數據應用于營銷管理領域逐漸開始受到業界和學術界的重視。

二、文獻來源

本文運用文獻計量分析方法，在中國知網中以“大數據”、“營銷”為關鍵詞檢索相關核心期刊文獻。文獻的最早發表年度為2012年，選取2012～2020年時間段，截至2020年12月，得到文獻110篇。通過閱讀文獻摘要、概覽全文，剔除關聯度較低的文獻，得到有效文獻68篇。

對文獻發表年度進行統計分析，詳情見表1，發現2019年文獻數量多達20篇，同比增長53.3%，增長比率和數量均為歷年之最，說明近一兩年來對于大數據營銷的相關研究逐漸增多，受到學術界的重視，同時也反映出大數據在營銷管理中的應用值得學術界進行更深入的探討。刊登論文的核心期刊主要有《西南金融》、《出版科學》、《企業經濟》，詳情見表2。以獨立作者發表文章的有25人，作者所在單位大多是各大高校和科研院所，占84%。發表兩篇及以上的作者有兩人，分別是程承坪和黃升民，且均為第一作者。整體來看，隨著互聯網時代的來臨，大數據的出現，傳統的市場營銷管理方式面臨著新的機遇和挑戰，企業如何在互聯網浪潮中實現與大數據的融合是今后學術界值得深入研究的課題。

三、文獻分析

通過對文獻的分析整理發現，目前學術界對于大數據在營銷管理中的研究主要集中在用戶行為和特征分析、精準營銷的可行性及應用研究、相關法律和制度問題研究這幾方面。這說明了目前大數據營銷在我國目前的國情下尚未得到全面的普及，相關法律法規還有待進一步完善。

（一）基于大數據的用戶行為和特征分析

大數據分析有著全量采集、多維度分析和實時分析的特點，即大數據分析運用了多種數據源，達到數據的全面覆蓋，通過多維度、屬性、字段等分析達到深度理解目的，同時盡可能做到實時采集、實時分析、實時產生價值。這些特征在面對需求變化不定的消費者時產生了不言而喻的優勢。基于大數據對用戶（消費者）的行為和特征進行分析有助于企業及時調整營銷戰略，制作營銷計劃，實現收益最大化。

國內已有學者對此進行了相關研究。如對于旅游市場，通過采集攜程旅行網和馬蜂窩網站關于青島的游記數據，可對客源城市游記樣本指標劃分為5個等級，看出季節變化在旅游情況的差異，辨別旅游服務和項目的優缺點。也有學者通過大數據對煙草市場進行了大數據分析。如根據消費者的評論文本數據挖掘消費者對電子煙的關注熱點問題，以便為煙草企業和優化電子煙產品時提供理論依據。通過大數據可視化分析對數據提前進行預先處理可以解決大數據中數量龐大、維度復雜的問題，以此來提高煙草企業的市場分析能力。除此之外，金融行業和大數據也是緊密結合。李倩等學者對網絡大數據進行分析，研究其對投資者行為的影響，發現投資者行為可以通過大數據反映出投資者的偏好和預期。銀行、券商等金融機構也在利用大數據搜集客戶信息、識別競爭對手、拓展業務發掘創新點。

基于大數據的用戶行為分析主要是對用戶的上網數據進行分析，觀察數據特征發現規律。企業可以通過分析用戶的行為習慣，實現適銷對路，向目標用戶提供自己的產品或服務。

（二）精準營銷的可行性及應用研究

大數據精準營銷具有數據庫資源強大、用戶導向的特點，不僅能利用智能算法技術對數據進行分析整合，且相較于傳統營銷模式更能滿足用戶的多樣化需求。如何做到精準則是關鍵所在，目標受眾不清晰以及大范圍的營銷投放都會對精準性產生影響。因此有學者對精準營銷的可行性進行了研究，市場上也已有大量企業在精準營銷上做出了努力。

1. 大數據精準營銷的可行性

大數據精準營銷與數字經濟的發展息息相關。數字經濟已成為繼農業經濟和工業經濟發展模式之后的新型社會經濟發展形態而逐漸成為經濟發展的新動能，有學者就美國和歐盟的數字經濟發展經驗提出了我國在互聯網時代下的發展研究策略，以期為將來的實踐做出借鑒和參考。此外，我國擁有的網民數量最多，有廣泛而堅實的用戶基礎，這是實現大數據精準營銷的現實條件之一。

為了實現精準營銷，學者們就企業和用戶及其兩者的匹配進行了方法探究和模型建立。對企業而言，為了解企業生命質量應測量企業活躍度，以此評估市場主體風險;對消費者而言，可深度挖掘用戶行為和特征以了解用戶消費偏好;對于雙邊的供需匹配，提出了雙邊匹配理論，構建多目標優化模型，求解獲得最佳匹配結果。特別值得注意的是，對于實體商業市場，有學者提出創造性優化方案。即記錄消費者在實體店鋪的消費信息，引入商家基因庫模型，將其與客戶偏好模型匹配。為了使上述模型和方案得以實現，需進行用戶畫像構建，劉海等人在構建用戶畫像數據庫時，在4C理論的基礎上構建了精準營銷的細分模型，研究結果表明能重構消費者需求，對消費者群體精準定位，并對企業精準營銷提供科學依據。

2. 大數據精準營銷的應用研究

通過梳理大數據精準營銷的相關文獻，研究發現大數據精準營銷的應用主要集中在廣告、農業和服裝制造三個領域。基于“互聯網+”概念的興起，金融和電子商務領域的相關研究也逐漸增多。

許正林等人探討了廣告精準投放模式。此種模式主要是通過移動互聯網實時競價的廣告投放方式重構營銷策略，除了能對目標人群進行精準投放之外，還能解決網站剩余流量浪費的問題。在農業領域，提出了精準農業。通過分析農業產業鏈的各個環節，應用大數據技術，指導農業精準生產和精準營銷。服裝制造領域的精準營銷主要是研究定制化服務。傳統服裝企業門店營銷模式往往面臨定制成本高、交貨周期長等弊端，這就為基于“互聯網+大數據”平臺的服裝定制企業提供了生存空間。實現服裝定制的精準營銷不僅能提高企業運營效率降低成本，還能及時把握市場偏好快速做出反應，但對于目前來說，服裝定制行業的仍存在著消費者認知能力不足以及大數據相關技術的攻克問題。除此以外，為精準迎合消費者的需求，許多應用平臺順時而生，相關的精準推送功能也在不斷完善。如阿里巴巴集團打造以數據和技術驅動的新零售平臺盒馬鮮生，利用電商平臺累計的用戶、快遞地址等線上數據來提供大數據選址、選品;利用場景和app的鏈接，使得人可以數據化，貨可以數據化，支付可以數據化，通過數據來實現對“人貨場”的改造。再比如淘寶的個性化推薦功能，作為用戶在淘寶上瀏覽和購買時，搜索引擎會給用戶打上標簽，同時也會根據用戶的標簽和瀏覽習慣給用戶瀏覽的店鋪打上標簽。這些標簽在用戶購物、瀏覽的時候會影響店鋪和商品，從而讓店鋪和商品被打上相應的標簽，從而具備個性化推薦的基礎。

（三）大數據相關法律法規制度的探究

互聯網時代的來臨使得數據呈現爆炸式增長的態勢，大數據也已經成為產業界和學術界的熱點研究方向。但隨著科技的快速發展，與之相關的法律法規制度還不夠完善，尤其是大數據面臨的隱私與安全問題，學術界對于加強大數據的法律制度建設進行了初步的探索。

大數據作為一把雙刃劍，在為企業提供決策信息的同時，面臨著用戶數據泄露的問題，如每天可能收到的騷擾電話、短信和郵件。近年來信息泄露導致的非法交易問題也頻頻出現。學界目前就制定個人信息保護法達成了共識。大數據權利歸屬也面臨困境，對于“黑市”中個人數據、去身份化處理后的數據以及政府依職權收集的數據權利歸屬依然存在爭議，尚未有法律對此作出清晰的界定。大數據本身的商品化屬性及其在交易當中的作用表明其已具備財產性質，但對于具有財產價值的大數據，目前還不確定數據到底屬于何種財產客體。整體來說，對于大數據相關監管制度和法律層面的研究仍處在不斷探索之中，如對基于大數據展開的用戶畫像的適用范圍和使用條件作出規定;運用監管科技，即包括云計算、大數據在內的新型監管技術，避免信息型操縱的監管困境。

四、研究總結與展望

基于大數據的營銷管理模式已經迎來了營銷方式變革的浪潮。企業除了通過自薦平臺進行大數據收集之外，更主要的數據獲取渠道是通過與門戶網站、社交網站等第三方平臺的合作，對于平臺對商家提供的精準營銷服務的收費定價問題也是一個值得深入研究的課題。大數據在營銷管理中的應用主要有以下用途：針對用戶需求提供定制化產品、開展精準營銷以及優化客戶售后服務體驗。通過對現有文獻進行分析可知學術界對以上的應用研究還比較全面，但是大數據營銷的廣度和深度仍有待拓展加深，相關的法律法規也未形成系統的體系，現提出以下幾點展望：

（一）大數據核心技術的發展

大數據核心技術的發展涉及大數據生命周期的7個核心環節，即數據采集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現和數據應用。這7個關鍵技術的發展直接關系到數據價值能否實現最大化。值得關注的是，由于物聯網的快速發展，數據采集時也要將物聯網納入大數據的采集來源。此外，由于數據類型具有多樣化特點，數據分析需要采取合適的分析技術，目前主流的數據分析方式有兩種，分別是統計學分析和機器學習。目前的數據挖掘和可視化技術的發展已經能夠實時分析交易數據，對用戶行為數據進行存儲分析，但是數據的運算速度的提高以及深度挖掘技術的發展仍有較廣闊的空間。

（二）營銷管理體系的重構和發展

為構建基于大數據的一體化營銷體系，提升營銷活動的管控、執行、管理、運營能力，助力營銷活動向精細化、智能化、互聯網化運營轉型，企業可采取一系列的措施。首先，要加強客戶、產品、資源、渠道等營銷要素的管理。如通過大數據算法實現對客戶群體的細分;梳理資源流通閉環合理規劃和分配營銷資源;整合門戶網站、APP客戶端等營銷渠道。其次，需要建設閉環的精準營銷平臺，對營銷活動策劃、營銷活動執行以及監控和評估過程進行一站式管理。最后，完善營銷活動各環節的流程，如在營銷活動策劃環節，準確地選取目標客戶，并完成產品、資源、渠道等營銷策略配置;在營銷活動執行環節，合理分配營銷活動任務，對活動的執行情況定期監督，根據活動完成情況進行控制;在營銷評估環節，可以創建一個資料庫，保存所有營銷活動的效果評估報告，為后續活動的展開提供借鑒和參考。

（三）完善大數據交易法律法規制度

在大數據交易市場上，關于大數據交易的立法還沒有上升到國家層面，尚未有根本性的法律規范對此進行專門規定。從國際視角出發，國際上目前也沒有一套完善的大數據市場交易規則。為使大數據交易市場健康有序發展，可選取國內數據交易發展較好的城市進行法規的試行，在實踐中不斷調整，再根據需要普及推廣。

參考文獻：

[1]王新越，曹嬋嬋.基于網絡游記的青島市國內旅游客源市場結構與旅游流時空特征分析[J].地理科學，2019，39（12）：1919-1928.

[2]金吉瓊，劉鴻，鄭賽晶.基于在線評論文本挖掘技術的電子煙市場消費熱點分析[J].煙草科技，2019，52（12）：106-114.

[3]鄧超，孫瑞志，陳智斌，郭曉惠，農英雄，覃宜霜，趙凱藝，武倩婻，李思聰.基于時空網格的煙草市場大數據可視分析[J].煙草科技，2018，51（06）：106-112.

[4]李倩，吳昊.大數據背景下投資者行為研究的趨勢分析：基于“內涵-思路-方法”的三重視角[J].中央財經大學學報，2017（02）：52-62.

[5]薛媛.資金市場機構大數據信息價值研究[J].情報科學，2018，36（08）：101-105.

[6]鄭夕玉.互聯網時代我國數字經濟發展策略研究——基于美國和歐盟發展經驗的啟示[J].西南金融，2019（12）：53-60.

[7]羅曉芃，齊佳音，傅湘玲.面向大數據監管的企業活躍度評價方法研究[J].企業經濟，2018，37（07）：120-128.

[8]李雄一，熊勵，孫文燦，王錕.數據交易市場雙邊匹配模型與決策方法研究[J].科技進步與對策，2018，35（19）：23-30.

[9]鄒倩穎，王小芳.改進遺傳算法在實體商業中精準營銷研究與實現[J].現代電子技術，2018，41（13）：177-181.

[10]劉海，盧慧，阮金花，田丙強，胡守忠.基于“用戶畫像”挖掘的精準營銷細分模型研究[J].絲綢，2015，52（12）：37-42+47.

[11]許正林，楊瑤.基于大數據的移動互聯網RTB廣告精準投放模式及其營銷策略探析[J].上海大學學報（社會科學版），2015，32（06）：104-117.

[12]漆海霞，林圳鑫，蘭玉彬.大數據在精準農業上的應用[J].中國農業科技導報，2019，21（01）：1-10.

[13]梁道雷，鄭軍紅，楊聰霞，張心怡.基于“互聯網+大數據”服裝定制的精準營銷研究[J].絲綢，2018，55（10）：54-59.

[14]李玉輝，張華，張寶中.數據畫像領域個人金融信息保護問題及其對策研究[J].西南金融，2019（02）：83-89.

[15]郭艷芳.監管科技的運用與制度完善——基于信息型操縱視角[J].西南金融，2020（03）：49-58.

（作者單位：昆明理工大學）