大數據時代的到來為企業市場營銷帶來了全新的機遇和挑戰，消費者的購買行為、需求和偏好都可以通過數據挖掘和分析得以精準把握，而不再只是依靠傳統的市場調研。但是，營銷大數據體量巨大、價值密度低的特點使得數據在沒有進行分析和挖掘之前都只是普通的數字，無法產生較高的商業價值。大數據的價值不在于\"大”，而在于\"有用”，如何通過強大的算法對海量數據進行價值提純，是大數據時代企業優化營銷決策和推動營銷創新的關鍵所在。

一、大數據和大數據營銷

（一）大數據

“大數據之父”維克托·邁爾－舍恩伯格在其著作《大數據時代》中指出，大數據是一種新的價值觀和方法論，人們面對的不再是隨機抽樣而是全體數據，不再是精確求解而是混雜近似求解，不再強調因果關系而是看重相關關系。在大數據時代，數據信息呈現爆炸式增長，每天全球范圍內產生的數據量極其龐大，且仍在以驚人的速度增長著。據中商產業研究院整理的數據顯示，2019年，全球數據產量約為42ZB，到2024年已經達到了驚人的159ZB。如果將這些數據轉化成電影，并且每部電影以1GB的儲量來計算，那么需要我國14億人口每人每天24小時不停地觀看30年才能看完。

（二）大數據營銷

隨著大數據采集和挖掘技術的不斷成熟，大數據被廣泛應用于生產生活的各個領域。大數據與金融、醫療、教育等領域的結合，產生了許多創新的應用場景和商業模式。大數據營銷是大數據技術應用于商業領域的重要體現，指企業通過多平臺、跨區域的營銷大數據采集，依托大數據挖掘技術建立一套個性化的消費者溝通體系，通過精準化的廣告投放，將消費者感興趣的產品和服務信息傳遞給消費者，從而提高企業的投資回報率。[2]

二、營銷大數據的處理流程

通常來說，營銷大數據的處理流程包括數據采集、數據預處理、數據分析與挖掘以及數據的可視化呈現等。

（一）數據采集

盡可能全面地采集與營銷目標相符合的用戶數據是開展大數據營銷的前提和關鍵。通常來說，數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據是以二維表格形式存在的定量數據，通常存儲于SQL（關系型）數據庫中，如EXCEL數據表格；而非結構數據是以文字、音頻、視頻等形式存在的不規則、不完整的數據結構，通常存儲在NOSQL（非關系型）數據庫和數據倉庫中。企業開展大數據營銷采集的數據 80% 以上為非結構化數據。營銷大數據的采集方法包括系統日志數據采集、感知設備數據采集、網絡爬蟲數據采集以及市場調查數據采集等。在實踐中，企業需要根據營銷活動的需求來適當選擇數據采集方法。

（二）數據預處理

文本、音頻、視頻等非結構化數據豐富了數據采集的方式和類型，同時也導致采集的數據中包含大量無用信息，嚴重影響數據處理的效率和分析結果的準確性。因此，在進行營銷大數據分析之前，先要對采集的數據進行預處理。數據預處理是指對原始數據進行清洗、變換、規約和集成等一系列操作，將殘缺的數據補充完整，將錯誤的數據糾正，將重復的數據刪除，從而有效提高數據質量。

數據變換的常見形式包括：數據歸一化，即將數據變換成[0，1]之間的小數；數據標準化，即將數據轉換成標準正態分布；簡單的函數變換，如平方、開方、差分運算等。數據清洗的常見形式包括：缺失值填充，即對缺失的數據進行刪除或補全處理；噪聲數據處理，使用分箱、聚類、回歸等方法對數據中的隨機誤差項或干擾項進行處理。3數據集成即將兩個或多個不同格式、不同來源的數據合并在一起，從而消除數據不一致、數據重復以及數據冗余等問題。數據歸約的核心思想是通過減少數據的維度或數量來簡化數據集，同時，盡可能保留原始數據的完整性和關鍵特征，常用方法包括聚類法和主成分分析法等。

（三）數據分析與挖掘

數據分析是指運用適當的統計分析方法提取數據中的有用信息并形成結論的過程，包括基礎統計分析，如求和、求平均值、求中位數和眾數等；特征分析，如主成分分析法、線性差別分析法等；對比分析，將兩個或多個相互聯系的數據指標進行比較，從數量上展示和說明其規模大小、水平高低、速度快慢等相對數值，我們經常聽到的同比增長、環比增長等采取的就是該種方法。

數據挖掘是指從大量數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是有用的信息和知識的過程。營銷大數據挖掘最常用的方法是回歸分析，即根據事物變化的情況，找到影響結果變化的主要和次要因素，考察各自變量對因變量的影響強度，并通過模型對回歸結果進行預測分析的方法。通常我們把作為估測依據的變量叫作自變量，待估測的變量叫作因變量。依據涉及變量多少的回歸分析可以分為一元回歸和多元回歸。根據自變量和因變量之間的關系，回歸分析又可以分為線性回歸和非線性回歸。

（四）數據可視化

數據可視化主要指借助圖形化手段，將數據以圖形、圖像的形式展示出來，讓數據“說話”，幫助用戶更好地分析和理解數據。常見的可視化圖表包括通用可視化圖表，如柱狀圖、餅狀圖、雷達圖等；地理數據可視化圖表，包括地圖、熱力圖等；關系數據可視化圖表，包括關系圖、樹圖等；文本分析圖表，如詞云圖等；統計專用分析圖表，如箱型圖等。

三、營銷大數據的應用場景

如圖1所示，營銷大數據的應用場景包括幫助企業構建更加詳盡的消費者畫像、進行更加精準的廣告推送以及對傳統營銷策略進行優化升級等。

（一）構建用戶畫像

大數據時代的用戶畫像是指企業通過對海量用戶數據的清洗、聚類、分析和挖掘，將用戶特征抽象成一個個數據標簽，再利用這些標簽將用戶形象具體化的過程。構建用戶畫像的核心是給用戶貼\"標簽”。例如，利用消費者的訪問、瀏覽、購買等行為數據建立用戶畫像，可以幫助企業深入了解用戶的興趣愛好、消費習慣和需求偏好；利用用戶評論、點贊、留言等社交數據豐富用戶畫像，可以幫助企業挖掘潛在用戶，判斷用戶對企業產品或服務的滿意度。在用戶畫像的幫助下，企業可以洞察消費者的需求、偏好、價值觀以及消費行為模式，為企業進行個性化推薦、精準廣告推送以及產品和渠道的優化提供有力依據。

（二）程序化廣告投放

程序化廣告是指廣告主通過廣告交易平臺（ADX）需求方平臺（DSP）供應方平臺（SSP）以及數據管理平臺（DMP）等數字化平臺，從受眾匹配的角度出發，由程序自動化完成購買并實時反饋投放效果的一種廣告投放方式。在大數據分析和挖掘的基礎上，程序化廣告可以精準識別目標受眾，預測不同消費者的需求偏好，在生產和投放廣告時進行定向分類，將廣告投放給感興趣的消費者，真正做到\"廣告找人”，而非傳統的\"人找廣告”。

通常來說，程序化廣告的交易模式包括公開競價模式（RTB）和非公開交易模式（PMP）。小廣告主和媒體中的長尾資源一般會選擇公開競價模式，這種模式下的廣告投放價格相對便宜，廣告的目標受眾也很有針對性。但是，廣告的播放時間和播放頻率由系統競價決定，廣告投放效果無法得到保障，因此，不利于企業的品牌宣傳和推廣。而大品牌廣告主和媒體中的優質資源通常會選擇非公開交易模式，這種模式雖然價格相對較高，但廣告的播放時間、觀看人群、播放頻率等都有保障，投放效果可以達到最大化。

（三）大數據驅動的營銷策略優化

1.大數據驅動的個性化產品策略

大數據時代，消費者的需求日益多樣化和多元化，經過大數據分析企業可以精準把握市場需求的變化走向，從而提供最能滿足消費者個性化需求的產品和服務[。個性化產品不同于大眾型產品，是顧客基于自身偏好，在設計、包裝和功能等方面進行個性化定制的產品，能夠在保障產品基本性能的基礎上，滿足顧客的差異化需求。例如，“尚品宅配”作為一家家居企業，主營業務是為顧客提供全屋定制的裝修方案。在大數據的幫助下，“尚品宅配”構建了包括設計庫、產品庫和房型庫在內的“云設計庫”，其最大特色是消費者和設計師共同完成裝修方案的設計：消費者提出個人信息和個性化需求，設計師從數百萬套\"云設計庫”中找到相似顧客群體中最受歡迎的多套裝修方案，再根據顧客的具體要求對樣式、價格、顏色等細節在系統中進行調整，最終形成個性化的裝修方案。

2.大數據驅動的個性化定價策略

個性化定價是指企業通過對海量消費者數據的分析和挖掘，預判消費者的消費能力和消費意愿，進而為不同的消費群體或個人提供個性化、差異化的商品定價。不同消費者在品牌忠誠度、價格敏感性等方面存在明顯差異，因此，他們在選擇相同產品時，所愿意支付的價格也是完全不同的。企業如果能夠通過大數據分析與挖掘推測出每位消費者所能承受的最高心理價位，就可以為不同消費者制定個性化的產品價格，從而實現企業利潤的最大化。大數據背景下，企業開展個性化定價的步驟主要包括：第一，了解顧客的支付意愿，這是實施個性化定價的前提；第二，確定產品售賣的目標顧客；第三，制定個性化定價策略，針對不同顧客設置不同的產品價格；第四，進行商品價值分割，使支付不同價格的消費者能夠享受不同的服務，得到不同的商品價值，這是個性化定價策略成功的關鍵，可以最大限度地保證公平原則，避免引發消費者的不滿和反對情緒。

3.大數據驅動的渠道整合策略

大數據驅動的渠道整合是指企業通過大數據技術將營銷鏈路上多個分銷渠道的數據打通，使消費者感覺不到渠道差異，從而為用戶提供跨渠道的\"一體化”無縫式購物和服務體驗。在大數據時代，企業可以深人挖掘消費者在不同渠道之間的行為軌跡數據，構建360度的消費者畫像，了解消費者的渠道偏好和渠道選擇，對不同渠道的質量進行評估，從而合理配置渠道資源，將合適的內容投放在合適的渠道。例如，極氪007上市時，將抖音、小紅書、B站（嘩哩嘩哩彈幕視頻網）等社交平臺作為主要宣傳陣地，企業通過對海量平臺數據的收集、分析和對比，發現極氪007在小紅書上的熱度持續上升，成為消費者獲取新車信息、分享駕駛體驗的重要渠道，小紅書也成為極氪007線上宣傳的核心渠道和優質渠道。在大數據背景下，企業通過跨渠道的整合和協調，可以提高市場營銷的效率和響應速度，加強與客戶之間的互動和交流，提高客戶忠誠度和生命周期價值。[5]

4.大數據驅動的促銷組合設計

“我知道我的廣告費有一半浪費了，問題是我不知道哪一半被浪費了。”美國百貨公司之父約翰·華納梅克的這句名言，戳中了所有企業的促銷痛點。大數據時代的到來為解決傳統促銷難題提供了新的思路一一用數據指導企業的促銷行為，將傳統的經驗決策轉變為大數據時代的科學決策，從而使促銷推廣效果達到最優。

促銷組合設計是指企業根據促銷的需要，對公關、銷售促進、人員推銷和廣告宣傳等促銷方式進行組合和配置的過程。在大數據背景下，企業通過用戶畫像可以精準定位每一位潛在的消費者，發現他們欣賞的故事（公關）類型，選擇他們喜愛的廣告情節，提供使其滿意的優惠措施，依托高速發展的互聯網及移動終端技術進行促銷信息的精準投放。通過對投放數據和消費者反饋數據的持續跟蹤，不斷調整和優化現有的促銷方案。

四、結束語

在大數據背景下，企業的營銷環境和營銷方式都發生了深刻變化。在大數據的幫助下，企業可以更加準確地把握消費者的需求和喜好，在合適的時間、合適的地點、通過合適的媒體將消費者感興趣的廣告信息傳遞到他們面前；再通過個性化的生產和定價、全渠道的數據整合以及促銷組合的再設計，達到留存老顧客、發展新顧客、提升顧客滿意度和忠誠度的目的，確保企業在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

參考文獻：

[1]施治.大數據背景下企業市場營銷策略研究[J].老字號品牌營銷，2023（23）：23-25.

[2] 華迎，馬雙.大數據營銷[M].北京：中國人民大學出版社，2022.

[3] 李珍珍，黃利坤.大數據環境下企業精準營銷策略探索[J].市場周刊，2024，37（33）：96-98.

[4] 楊娟.大數據時代市場營銷的變革與發展研究[J].老字號品牌營銷，2023（22）：29-31.

[5]申君昱.大數據環境下企業市場營銷策略創新的路徑選擇[J].上海商業，2023（06）：46-48.