大數據技術促進傳統零售企業營銷方式變革的研究與實踐

基金項目：廣西壯族自治區教育廳人文社會科學研究《大數據技術促進傳統零售企業營銷方式變革的研究與實踐》研究成果（項目編號：2020KY29022）

摘 要：隨著大數據技術的發展，零售企業正積極運用大數據技術來變革傳統的營銷方式。然而，在這一過程中，零售企業面臨著諸多數據質量問題。本文以廣西傳統零售業為例，分析了數據來源單一、數據分類疏漏、數據運用低效和數據反饋缺失等主要數據質量問題，并提出相應的解決策略。通過多樣化數據來源、細致分類數據、提高數據運用效率和健全數據反饋機制等措施，零售企業可以有效提高數據質量，推動傳統營銷方式的變革和業務發展。

關鍵詞：大數據技術；傳統零售業；數據質量問題

隨著信息技術的快速發展和互聯網的普及，電子商務已經成為現代零售業的重要方向。然而，傳統零售企業由于其規模較大，業務涵蓋面廣，其轉型發展相對來說面臨更大的難度。當前，數據已經成為與土地、資本等可以等量齊觀的生產要素，在未來的生產實踐中進一步發展好大數據產業，將有力壯大我國數據規模、豐富數據應用場景、充分激活數據要素的潛能，壯大現代化產業體系。根據相關測算，我國2022年的大數據產業規模達到了1.57萬億元，同比增長18%，日漸成為推動數字經濟發展的重要力量。2022年12月2日，中共中央、國務院發布了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，其中提到，作為新興的生產要素，數據已經成為經濟數字化、產業智能化發展的重要基礎，且已經迅速融入經濟的生產、分配、流通中，日漸改變著社會治理方式，數據運用的基礎制度建設關系國家發展的大局，今后要運用多種手段壯大數字經濟，為經濟發展賦能。

一、廣西傳統零售業的特征及大數據應用的現狀

1.廣西傳統零售業的特征

廣西作為中國的一個地理位置優越、文化底蘊深厚的省份，傳統零售業在當地一直有非常重要的地位，以下是廣西傳統零售企業的特點：（1） 以小而散為主：廣西傳統零售企業以小店鋪、小超市等小型門店為主，經營面積不大，產品種類單一，主要以批發和散銷為主。（2） 地域性強：傳統零售業主要分布在廣西各個市縣鄉鎮，形成了許多針對當地消費者的小型專業市場，如南寧市的花卉批發市場、崇左市的五象市場等。（3） 經營模式單一：廣西傳統零售企業的經營模式相對單一，線上渠道建設較少。（4） 品牌缺失：由于規模較小、經營時間較短，廣西傳統零售企業的品牌認知度相對低，缺乏品牌積累和推廣。（5） 人員素質參差不齊：廣西傳統零售企業的管理水平參差不齊，人員素質也參差不齊，除少數企業外，部分傳統零售企業的管理水平和服務質量都需要進一步提升。

隨著社會經濟的發展，消費者需求的變化以及大數據技術等新興技術的應用，廣西傳統零售企業需要面對如何轉型升級、提高服務質量等諸多挑戰，積極適應市場變化，實現長期穩定發展。

2.廣西傳統零售企業應用大數據技術的現狀

（1）精準定位市場。在大數據時代，企業可以利用現代信息技術對消費者的消費行為進行精準衡量和分析，建立相應的數據體系，并通過數據分析優選目標市場。（2）創設個性化傳播渠道。精準營銷注重傳播的精確度和準確性。為此，消費零售企業可以利用數據分析找出特定消費群體的其他消費習慣，然后在特定消費場景中通過電話、短信、直郵、App推送、網絡推廣、直返式廣告等方式與消費者建立一對一溝通。（3）供給優質個性化產品。隨著消費零售市場的發展，產品為王的時代已經逐漸過去，消費者需求的個性化和多樣化越來越成為企業關注的焦點。尤其是隨著新一代主力消費人群的快速崛起，企業需要提供相應的個性化產品和服務，以滿足消費者個體化需求。

二、零售企業運用大數據技術變革傳統營銷方式中存在的數據質量問題

1.數據來源單一

在南寧市零售業中，存在數據來源單一的問題。目前，許多零售企業在運用大數據技術進行營銷方式變革時，主要依賴有限的數據來源，比如自身的銷售數據、會員消費記錄等。這種情況下，數據的廣度和深度可能受到限制，無法獲取更全面和準確的市場信息。南寧市作為一個大城市，零售業發展迅速，市場競爭激烈。如果企業只依賴自身的數據來源，很可能無法充分了解市場趨勢、消費者需求以及競爭對手的動態。這樣會導致企業缺乏全局視角和準確判斷力，難以做出科學有效的營銷決策。此外，單一的數據來源也容易造成數據的片面性和誤導性。不同來源的數據可能存在偏差，無法反映真實情況。如果企業僅僅基于部分數據做出決策，可能得出錯誤結論，進而影響營銷活動的效果。

2.數據分類疏漏

在南寧市零售業中，零售企業在運用大數據技術進行營銷方式變革時，存在數據分類疏漏的問題。這意味著部分重要數據可能被遺漏或沒有正確分類，導致企業無法充分利用這些數據進行精準的營銷決策。由于南寧市零售業的特征和復雜性，企業面臨海量的數據收集任務。然而，由于資源限制和技術能力等因素，企業可能無法從各個渠道獲取全面的數據，導致部分數據缺失或遺漏。在數據采集過程中，企業面臨多個數據源和多種數據格式，這使數據的分類工作變得復雜。如果企業沒有建立統一的分類標準，就會出現數據分類疏漏的情況，某些數據可能被錯誤地歸類，從而影響對數據的有效分析和利用。

在進行數據分類時，如果依賴人工操作，存在人為因素影響數據分類的準確性。人工處理過程中可能存在主觀判斷、疏忽和錯誤的風險，導致部分數據被錯誤地分類或遺漏。數據分類疏漏問題還源于數據清洗工作的不完善。數據清洗是數據處理過程中的重要環節，如果沒有對數據進行充分的清洗和篩選，可能會導致一些重要數據被過濾掉或誤刪，進而引發數據分類疏漏的問題。

3.數據運用低效

零售企業在運用大數據技術變革傳統營銷方式中存在數據運用低效的問題，其成因包括數據整合不完整、分析能力不足以及決策機制不暢通。這一問題導致了信息孤島、決策滯后和資源浪費等危害。

在零售企業中，數據來源眾多，包括銷售數據、顧客交互數據、供應鏈數據等。然而，這些數據往往來自不同部門或系統，并且以不同格式和標準存儲，導致難以將其整合為完整的數據集。缺乏數據整合會導致企業無法全面了解市場趨勢和客戶需求，從而影響決策的準確性和時效性。雖然零售企業擁有海量數據，但由于缺乏有效分析能力，往往難以從中提取有價值的信息和洞察。例如，企業可能過于依賴基礎的報表和統計數據，而忽視了深層次的數據挖掘和預測分析。缺乏高級分析能力會導致企業無法發現潛在的銷售機會或優化營銷策略，從而限制了數據的實際應用價值。數據運用的低效還與決策機制的不暢通有關。在一些零售企業中，決策過程通常較復雜，涉及多個部門和層級參與。然而，由于信息流通不暢，數據分析結果往往未能及時傳遞給相關決策者，或者在決策過程中受到忽視。這種情況下，即使進行了大數據分析，也無法對決策產生積極影響，從而導致數據運用低效。不完整的數據整合和缺乏高級分析能力使企業無法全面獲得市場趨勢和客戶洞察，從而錯失了重要的商機和競爭優勢。

4.數據反饋缺失

在零售企業運用大數據技術變革傳統營銷方式中存在數據反饋缺失問題，其成因包括不完善的數據收集系統、缺乏有效的數據分析和反饋機制，導致盲目決策和無法優化營銷活動等危害。零售企業在引入大數據技術后，可能面臨數據收集系統不完善的問題。這意味著企業未能建立涵蓋全部關鍵數據的收集渠道和機制，導致一些重要的數據無法被獲取或遺漏。缺乏完善的數據收集系統會影響企業對市場趨勢、顧客行為和競爭動態等方面的全面了解，從而無法提供準確的反饋信息。即使零售企業收集了大量數據，但缺乏有效分析和反饋機制也會導致數據反饋缺失。在面對海量數據時，企業往往難以快速、準確地將數據轉化為有價值的見解和決策支持。此外，缺乏有效反饋機制也使企業無法及時了解營銷活動的實際效果和反饋信息，從而無法進行及時調整和優化。數據反饋缺失帶來了一系列危害，包括盲目決策、無法優化營銷活動和錯失商機等問題。

三、零售企業運用大數據技術變革傳統營銷方式中提高數據質量的策略

1.多樣化數據來源

零售企業在運用大數據技術變革傳統營銷方式中，提高數據質量的一個重要策略是多樣化數據來源，包括內部數據、外部數據和第三方數據等，以獲得更全面、準確的信息。

零售企業可以利用自身內部的數據來源，如銷售記錄、庫存數據、會員購買歷史等。這些數據反映了企業的實際運營情況和顧客行為，通過分析內部數據，可以深入了解產品銷售趨勢、顧客偏好以及市場需求，并為營銷活動提供基礎數據支持。除了內部數據，零售企業還可以考慮利用外部數據來源，如市場研究報告、行業統計數據、社交媒體評論等。外部數據能夠提供與企業自身數據不同的視角和更廣闊的信息，幫助企業了解整個市場環境，把握消費者態度和趨勢，從而更好地調整營銷策略。借助第三方數據供應商，零售企業可以獲取更豐富的數據資源。第三方數據來源包括市場調研機構、數據分析公司和行業協會等，它們提供的數據涵蓋了廣泛的領域和更多的維度。通過整合第三方數據，零售企業可以有效填補自身數據的不足，得到更詳盡的市場洞察，提高營銷決策的準確性。

2.細致分類數據

零售企業在運用大數據技術變革傳統營銷方式中，提高數據質量的另一個重要策略是細致分類數據，通過對數據進行詳細分類和標簽化，以增加數據的準確性和可操作性。零售企業可以將顧客信息細致分類，如年齡、性別、興趣愛好、購買偏好等。通過深入了解不同顧客群體的需求和行為模式，企業能夠更準確地推測顧客的購買意愿和消費傾向，有針對性地開展營銷活動。企業可以將產品詳細分類，并跟蹤銷售數據。通過精細化產品分類，可以更好地了解哪些產品在市場上最受歡迎，從而優化供應鏈管理和庫存控制。同時，通過分析銷售數據，可以發現銷售趨勢和季節性變化，以合理制定促銷策略。將顧客的地理位置與其消費行為相結合，可以幫助企業洞察特定地區的消費習慣和趨勢。基于這些數據，企業可以針對不同地區的市場特點制定差異化的銷售策略和廣告宣傳方案，提高精確度和市場反應力。將不同營銷渠道（如線上購物、實體店鋪、社交媒體等）與顧客行為關聯，可以幫助企業了解消費者在各個渠道的購買偏好和行為特點。根據這些細致分類的數據，企業可以優化各個渠道的用戶體驗，提供更加個性化的推薦和服務，增加用戶黏性和忠誠度。

3.提高數據運用效率

零售企業在運用大數據技術變革傳統營銷方式中，通過優化數據處理、分析和應用過程，實現更高效的數據利用。數據清洗是提高數據質量的重要步驟之一，零售企業可以通過自動化工具或算法對原始數據進行清洗，去除錯誤、重復或缺失的數據，確保數據的準確性和完整性。同時，將不同來源的數據整合，消除冗余和重復信息，使數據更加統一和可操作。

零售企業可以引入自動化分析工具，如機器學習算法、人工智能等，來加速數據分析過程。這些工具能夠有效處理大規模數據，快速發現數據中的模式和趨勢，并生成有價值的洞察，從而幫助企業做出迅速和準確的決策。及時監控和反饋數據的變化是提高數據運用效率的重要手段。零售企業可以建立實時數據監控系統，對關鍵指標進行持續跟蹤和分析，并及時向相關部門或決策者提供數據反饋。通過實時監控和反饋，企業可以更快地發現問題并采取相應行動，有效提高數據的實際價值和利用效率。數據可視化是將復雜的數據轉化為直觀、易于理解的圖表、儀表盤等形式，幫助決策者更好地理解和利用數據。零售企業可以借助數據可視化工具，將大量數據以清晰、簡潔的方式展示，并生成定期報告，使決策者能夠快速掌握關鍵信息，精確把握市場動態和業務趨勢。

4.健全數據反饋機制

零售企業在運用大數據技術變革傳統營銷方式中，提高數據質量的另一個關鍵策略是健全數據反饋機制，建立有效的數據收集和反饋流程，以持續改進數據的質量和應用效果。首先，零售企業需要明確關鍵指標和目標，確定需要收集和分析的數據類型。根據業務需求和市場情況，明確需要獲得哪些數據，并設定合理的指標和目標，以便衡量數據質量和應用效果。其次，企業需要設計并建立數據收集流程，確保數據的準確性和完整性。這包括選擇合適的數據采集工具和方法，制定數據收集的時間、頻率和范圍，同時確保數據的來源可靠和可追溯。再次，零售企業應該擁有專門的數據分析團隊或合作伙伴，進行數據深入分析和挖掘。通過運用統計分析、機器學習等技術，從大量數據中發現有價值的洞察和趨勢，為業務決策提供科學依據。最后，建立及時的數據反饋機制，將數據分析的結果及時反饋給相關部門和決策者。這可以通過定期報告、會議或數據儀表盤等方式進行。同時，確保反饋的數據具有可操作性，能夠幫助決策者迅速調整營銷策略和優化業務流程。

健全數據反饋機制是零售企業提高數據質量的重要策略之一。確定關鍵指標和目標、設計數據收集流程、數據分析與洞察以及及時反饋與應用等步驟的有效實施，有助于提高數據質量和應用效果，從而推動企業營銷方式變革，并取得更好的業務成果。

四、結語

隨著大數據技術的快速發展，零售企業正逐漸運用這一技術變革傳統的營銷方式。然而，在實施過程中，數據質量問題成為阻礙企業發展的重要因素。本文以廣西傳統零售業為例，分析了來源單一、分類疏漏、運用低效和反饋缺失等主要數據質量問題。接著提出了解決策略，即通過多樣化數據來源、細致分類數據、提高數據運用效率和健全數據反饋機制等方法改善數據質量。這些策略將幫助零售企業更好地利用大數據技術，推動傳統營銷方式的變革，并促進業務的持續增長。值得注意的是，零售企業應該積極尋求多樣化的數據來源，包括內部行業數據、外部市場數據以及消費者行為數據等，以獲得更全面和準確的數據。同時，對數據進行細致分類和整理，確保數據的準確性和完整性。此外，優化數據處理、分析和應用過程，提高數據運用效率，并及時建立有效的數據反饋機制，將分析結果及時反饋給相關部門和決策者，幫助他們做出更準確的決策。

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作者簡介：江文（1979.01— ），男，漢族，山東青島人，本科，副教授，研究方向：電子商務、大數據技術。