大数据对精准营销的影响与展望

摘 要：现今时代，“大数据”在方方面面改善着人们的生活，例如监测健康状况、优化业务流程、捕捉和预测犯罪等等……尤其在企业营销中显得尤为重要，它帮助企业实现传统营销到精准营销的转变，成为企业在复杂多变的市场竞争中的强有力武器，为企业获得更大利润和优势。基于此，本文将立足于企业精准营销的现状，针对大数据对精准营销的影响与展望进行分析与研究。

关键词：大数据;精准营销;企业营销;理论研究

智能手机的普及让生活变得更加方便快捷，人们几乎将一切事务都放在网络上进行处理，诸如聊天、娱乐、学习、交易……这些行为和数据蕴含着用户的偏好和需求。掌握这些行为和数据，并通过有效的处理与分析，将为企业带来巨大的商机。同时，传统的营销模式因其信息流动单向、反馈慢等局限性，不再能适应瞬息万变的客户需求，企业需要“以客户为中心”转变营销模式，取得市场先机。

一、大数据与精准营销的基本介绍

（一）精准营销的定义及特点

“精准营销”是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段，建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张。不同于“传统营销”的“以产品为中心”，精准营销“以客户为中心”，具有“精准、个性化、可衡量、高回报”的特点。所谓“精准”，就是把企业品牌定位与客户需求结合，将特定产品在最合适的时间，送到最需要的客户面前。所谓“个性化”，即针对遴选出的目标客户，依照他们的偏好制定“一对一”的营销方案，建立和维持良好的购买关系。“可衡量”是指将客户需求、市场定位、投资成本等全部数字化，量化营销成果。“高回报”是在省去传统营销中冗长的流转成本，以及客户需求的满足成本的同时，为企业实现了最大化的营销效果。

（二）大数据的定义及特点

“大数据”是只有在新处理模式下，才能实现的更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产，具有“大量、高速、多样、价值、真实”的特点。它的真正价值并不在于海量的数据，而是通过专业化处理后，所体现的洞察现阶段的情况或问题、预测未来的趋势或机遇的能力。利用大数据，来自各个渠道的用户信息可以在无形中被获取，并进行实时存储、整合、分析，实现数据“增值”。

“大数据”的出现为“精准营销”提供了可能：海量数据使得用户信息更加全面、真实;强大的专业化数据加工能力，使得企业可以结合品牌定位，准确挖掘目标客户，并了解他们的偏好，有针对性的进行营销;对于数据的快速获取和更新，可以不断纠正历史结论，以便适应市场和客户的多变性;通过建立购买模型，还可以预测客户接下来的购买行为，为企业赢得先机。

二、国内外大数据的发展现状

（一）国外大数据的发展现状

“大数据”自20世纪90年代被提出后，近些年来得到了迅猛发展，它被广泛应用于农业、医疗、教育、税收等领域，数据量呈爆发式增长。各科技大国纷纷将“大数据”列入重点发展科技领域，并提升至战略高度，不断进行此方向的财政投入、人才培养、技术研发。截至2014年，全球大数据市场规模已达到285亿美元。根据图灵获奖者吉姆·格雷提出的“新摩尔理论”：全球数据量每18个月翻一番，即每年以59%的速度增长。据麦肯锡推算，若使数据使用率提升10%，那么全球各行业的人均产出将提升17%～49%不等。與此同时，随着政府支持力度的逐渐增大，企业级大数据的逐渐普及，IT企业基于其行业优势，已成为大数据应用领域的领军力量。

（二）国内大数据的发展现状

近几年，在我国政策的大力支持下，各地方对发展“大数据”的热情高涨，再加上经济和移动网络的快速发展，为其提供了旺盛的客户需求、巨大的市场空间和呈指数增长的数据资源。预计到2020年，我国大数据核心产业发展规模将达到1万亿元，关联产业产值将达到10万亿元，融合产业产值将达到20万亿元。现在，一些省市已经建立了大数据管理局，并引导建设大数据产业联盟20余个，大型数据中心正向绿色化、集约化发展，云计算服务逐渐成熟。在北京和上海，电子、软件、互联网等龙头企业，诸如百度、阿里、腾讯、京东，更是积极促进“大数据”相关技术的使用和发展。

三、国内外对大数据精准营销的应用实例

（一）沃尔玛对大数据精准营销的应用

沃尔玛早在“大数据”还未真正流行时就开始将它应用于精准营销，建立产品与用户的连接，提升用户体验。“大数据”的分析和洞察力为其成为全球最大零售商奠定了基础。沃尔玛使用数据挖掘来发现销售数据的模式，基于购买某一商品的必备商品组合、线上线下的购买历史和定期购买的习惯，为每个用户生成一个专属购物清单，并提供商品的位置以及类似产品的折扣，以此提升用户购物体验，推动用户购买。

沃尔玛通过监控社交媒体，并对其中提及的词语进行识别和分类，不断进行海量信息分析和积累，建立起丰富的关于用户、产品、话题、场地和事件的描述信息，找到与产品的关联性，以此实现：挖掘用户个人喜好，进行个性化推荐;关注用户实时动态，了解用户需求变化;通过商品信息热议程度，发现近期热门商品，预测近期产品需求量。

（二）阿里对大数据精准营销的应用

阿里是国内最大的电子商务公司，拥有超过5亿注册用户，他们的个人属性、消费数据、支付行为，以及浏览、收藏、加购物车这些最具消费行为意向的数据全部被记录下来，加之阿里提供的行业数据，真正实现了个人行为的全方位覆盖。为了提高数据的实效性，阿里提供了多达十多个行业，8000多个维度的用户意向标签，以及各种定向形式，用于提高用户触达率。

阿里利用这些数据，为品牌提供精准营销：一，通过个人消费数据和标签，以及LBS、CRM、重定向等定向方式，精准定位目标用户;二，定位用户后，将用户cookie去重，实现跨平台、跨媒体投放和频率控制，减少用户对广告的排斥;三，品牌曝光和电商营销的无缝衔接，通过点击广告可以连接到淘宝或天猫店铺，实现了品牌到销售的全程闭环。

四、大数据对精准营销的作用

企业最终的目的是盈利，降低运营成本、提高产品销量是提高盈利的重要途径。然而在大众化营销的条件下，受营销渠道和客户购买意愿的限制，无法有效的将“普通用户”全部转化为“目标客户”，运营成本也会有大量浪费。这种情况下，大数据对精准营销的作用就显得尤为重要。

（一）助力定位目标客户

“谁会购买我们的产品？”是企业最关注的问题，如果可以提前预知，将大大降低企业的获客成本。随着用户网络活动的日益增多，使得大数据可以从各渠道了解用户的基本属性、使用行为、购买意向、满意程度等信息，并将这些信息细化分组，用不同的标签标记出来，结合企业的品牌和产品定位进行筛选，最终形成对主要受众和目标群体特征的准确描绘。由于这些信息来自真实数据，避免了传统营销中主观因素的干扰，因此更具有科学性。同时，大数据还能通过对新增信息的更新，不断校对目标客户特征，以此应对市场环境、客户购买周期、购买需求的多变，有效的为企业甄别出最新最有价值的客户。

大数据还可以对目标客户进行分级，为企业区分出高消费客户、忠实客户、潜在客户，并根据历史成交情况，推测出將在三天、本周、近一个月成交……以前仅凭经验而定的事情，现在可以通过给每个类型的客户标签赋值，或辅以特殊的标签，被精确量化出来。通过对不同级别客户的取舍和阶梯性定价，来实现企业利益最大化。

（二）定制个性化产品推荐

由于每个用户个人属性、兴趣偏好、经济条件等诸多方面因素的影响，使得用户需求千差万别，大数据却可以通过对用户购买历史、购物偏好、消费行为意向的捕获和分析，挖掘用户的内在需求，推荐符合他们预期类型、价格、特色的产品。一旦用户行为发生变化，大数据也会随时跟进用户意向，动态变更推荐内容，这意味着不同用户每次购物看到的都可能不同，也就是所谓的“千人千面”。更值得关注的是，大数据还能够根据用户模型和产品的关联性，预测用户未来的购买意向，并在适合的时间进行推荐，例如：如果用户在今天购买了一瓶醋，根据用户对“醋”的购买频率，在两个月后自动加入用户的推荐购物清单中，使得用户每次购物都能在企业平台上看到自己最期待的产品。顾客总成本的降低，提升了用户的购物体验和满意度，使用户对平台产生黏性，进而变为“忠实用户”。

（三）推动企业品牌营销

企业利用微营销可以将宣传内容进行病毒式的扩散，有价值和有趣的内容可以汇聚粉丝、树立自己的品牌形象。大数据可以通过对社交媒体的监控，捕捉用户关注的热点问题，并根据用户阅读、点赞、收藏、评论、转发等行为，以及查看后的购买意向行为，分析出什么样的内容会促使用户分享传播，或引起用户的购买欲望。与此同时，大数据还能为营销人员提供建议，结合不同用户群体特征，在不同渠道发起不同主题活动。营销人员可以让用户参与活动讨论，并积极与用户互动，拉近品牌与用户的距离。

良好的客户服务，也是维护品牌形象的营销方式。利用大数据跟踪每一个用户，发现他们在购物中关注的商品，以及在商品支付、运输、验收、售后等环节中可能出现的问题和频率，结合以往解决方案和效果，为客服人员提供处理建议，并将高频问题可程式化的解决方案加入智能客服，建立一对一的快捷回复，省去用户等待时间，提升用户对品牌的好感。

（四）精准广告投放

新媒体的不断增多，为企业带来了更加广泛和便捷的宣传渠道，但在营销成本有限的情况下，如何投放才能起到最大化的宣传效果，是企业运营人员亟待解决的问题。在大数据的帮助下，以客户为导向，结合多方面因素出具综合投放决策，是实现这一目标的有效途径：1）按用户特征细分出不同用户群体，筛选出符合受众群体特征的媒体平台，经过市场定位、广告价格、传播效果的对比，找出最佳的投放组合;2）综合用户个人偏好、关键词搜索、社交媒体发文等内容，提取和分析用户当前关注的产品或厂商信息，实时定向投放;3）根据广告的触达率，对广告进行过滤，避免多端或多平台重复出现对用户造成的打扰。对用户的实际浏览、点击、收藏、购买等行为进行验收，判断是否达到预期效果，随时对广告投放方案进行调整。

结束语：

“大数据”正处于蓬勃发展的时期，政府支持力度大，市场环境优良，但仍存在很多问题。在我国92%都是政府数据，对数据开放的开放性不高，一些大型企业也掌握了大量数据，但未实现共享，造成了数据资源的浪费。我国应当与国际大数据接轨，解决目前核心问题，加大关键技术的研发和应用，增加财政投入和政策支持，注重此领域复合人才的培养，同时兼顾信息安全保护。未来的时代是数据的时代，企业也应把握住机遇，养成大数据思维，占据市场有利地位，实现企业战略目标和长远发展。

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作者简介：王紫晞（1990-），女，汉，北京，本科，中国人民大学，大数据方向。