大数据在营销管理中的应用综述

2022-05-30卢婉

中国集体经济 2022年19期

卢婉

摘要：通过对近年来大数据在营销管理中的应用文献进行整理分析，研究发现目前国内对于大数据营销管理的研究主要集中在用户行为和特征分析、精准营销的可行性及应用研究、相关法律和制度问题研究这三个方面。基于大数据的用户行为和特征分析的研究展现了互联网时代通过大数据应对消费者需求变化的独特优势;精准营销的可行性及应用研究强调在精准分析用户需求的基础上提供个性化服务;大数据相关法律法规制度的探究指出了目前大数据交易市场上存在的相关法律制度缺失问题。对于大数据营销，未来研究的重点和难点主要在于大数据核心技术的发展、营销管理体系的重构和发展和大数据交易法律法规制度的完善。

关键词：大数据;营销管理;精准营销

一、引言

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中就大数据时代作出了较为通俗易懂的解释，认為这是关乎人们日常生活和工作以及思维的大变革。目前学术界对大数据的定义还没有统一的论断，但一个普遍的认知是大数据作为一项全新的技术，更高效地处理超大规模和高复杂度的数据。虽然目前大数据的应用还未广泛普及，但是学术界就其应用场景、技术缺陷、伦理问题展开了热烈讨论，大数据应用于营销管理领域逐渐开始受到业界和学术界的重视。

二、文献来源

本文运用文献计量分析方法，在中国知网中以“大数据”、“营销”为关键词检索相关核心期刊文献。文献的最早发表年度为2012年，选取2012～2020年时间段，截至2020年12月，得到文献110篇。通过阅读文献摘要、概览全文，剔除关联度较低的文献，得到有效文献68篇。

对文献发表年度进行统计分析，详情见表1，发现2019年文献数量多达20篇，同比增长53.3%，增长比率和数量均为历年之最，说明近一两年来对于大数据营销的相关研究逐渐增多，受到学术界的重视，同时也反映出大数据在营销管理中的应用值得学术界进行更深入的探讨。刊登论文的核心期刊主要有《西南金融》、《出版科学》、《企业经济》，详情见表2。以独立作者发表文章的有25人，作者所在单位大多是各大高校和科研院所，占84%。发表两篇及以上的作者有两人，分别是程承坪和黄升民，且均为第一作者。整体来看，随着互联网时代的来临，大数据的出现，传统的市场营销管理方式面临着新的机遇和挑战，企业如何在互联网浪潮中实现与大数据的融合是今后学术界值得深入研究的课题。

三、文献分析

通过对文献的分析整理发现，目前学术界对于大数据在营销管理中的研究主要集中在用户行为和特征分析、精准营销的可行性及应用研究、相关法律和制度问题研究这几方面。这说明了目前大数据营销在我国目前的国情下尚未得到全面的普及，相关法律法规还有待进一步完善。

（一）基于大数据的用户行为和特征分析

大数据分析有着全量采集、多维度分析和实时分析的特点，即大数据分析运用了多种数据源，达到数据的全面覆盖，通过多维度、属性、字段等分析达到深度理解目的，同时尽可能做到实时采集、实时分析、实时产生价值。这些特征在面对需求变化不定的消费者时产生了不言而喻的优势。基于大数据对用户（消费者）的行为和特征进行分析有助于企业及时调整营销战略，制作营销计划，实现收益最大化。

国内已有学者对此进行了相关研究。如对于旅游市场，通过采集携程旅行网和马蜂窝网站关于青岛的游记数据，可对客源城市游记样本指标划分为5个等级，看出季节变化在旅游情况的差异，辨别旅游服务和项目的优缺点。也有学者通过大数据对烟草市场进行了大数据分析。如根据消费者的评论文本数据挖掘消费者对电子烟的关注热点问题，以便为烟草企业和优化电子烟产品时提供理论依据。通过大数据可视化分析对数据提前进行预先处理可以解决大数据中数量庞大、维度复杂的问题，以此来提高烟草企业的市场分析能力。除此之外，金融行业和大数据也是紧密结合。李倩等学者对网络大数据进行分析，研究其对投资者行为的影响，发现投资者行为可以通过大数据反映出投资者的偏好和预期。银行、券商等金融机构也在利用大数据搜集客户信息、识别竞争对手、拓展业务发掘创新点。

基于大数据的用户行为分析主要是对用户的上网数据进行分析，观察数据特征发现规律。企业可以通过分析用户的行为习惯，实现适销对路，向目标用户提供自己的产品或服务。

（二）精准营销的可行性及应用研究

大数据精准营销具有数据库资源强大、用户导向的特点，不仅能利用智能算法技术对数据进行分析整合，且相较于传统营销模式更能满足用户的多样化需求。如何做到精准则是关键所在，目标受众不清晰以及大范围的营销投放都会对精准性产生影响。因此有学者对精准营销的可行性进行了研究，市场上也已有大量企业在精准营销上做出了努力。

1. 大数据精准营销的可行性

大数据精准营销与数字经济的发展息息相关。数字经济已成为继农业经济和工业经济发展模式之后的新型社会经济发展形态而逐渐成为经济发展的新动能，有学者就美国和欧盟的数字经济发展经验提出了我国在互联网时代下的发展研究策略，以期为将来的实践做出借鉴和参考。此外，我国拥有的网民数量最多，有广泛而坚实的用户基础，这是实现大数据精准营销的现实条件之一。

为了实现精准营销，学者们就企业和用户及其两者的匹配进行了方法探究和模型建立。对企业而言，为了解企业生命质量应测量企业活跃度，以此评估市场主体风险;对消费者而言，可深度挖掘用户行为和特征以了解用户消费偏好;对于双边的供需匹配，提出了双边匹配理论，构建多目标优化模型，求解获得最佳匹配结果。特别值得注意的是，对于实体商业市场，有学者提出创造性优化方案。即记录消费者在实体店铺的消费信息，引入商家基因库模型，将其与客户偏好模型匹配。为了使上述模型和方案得以实现，需进行用户画像构建，刘海等人在构建用户画像数据库时，在4C理论的基础上构建了精准营销的细分模型，研究结果表明能重构消费者需求，对消费者群体精准定位，并对企业精准营销提供科学依据。

2. 大数据精准营销的应用研究

通过梳理大数据精准营销的相关文献，研究发现大数据精准营销的应用主要集中在广告、农业和服装制造三个领域。基于“互联网+”概念的兴起，金融和电子商务领域的相关研究也逐渐增多。

许正林等人探讨了广告精准投放模式。此种模式主要是通过移动互联网实时竞价的广告投放方式重构营销策略，除了能对目标人群进行精准投放之外，还能解决网站剩余流量浪费的问题。在农业领域，提出了精准农业。通过分析农业产业链的各个环节，应用大数据技术，指导农业精准生产和精准营销。服装制造领域的精准营销主要是研究定制化服务。传统服装企业门店营销模式往往面临定制成本高、交货周期长等弊端，这就为基于“互联网+大数据”平台的服装定制企业提供了生存空间。实现服装定制的精准营销不仅能提高企业运营效率降低成本，还能及时把握市场偏好快速做出反应，但对于目前来说，服装定制行业的仍存在着消费者认知能力不足以及大数据相关技术的攻克问题。除此以外，为精准迎合消费者的需求，许多应用平台顺时而生，相关的精准推送功能也在不断完善。如阿里巴巴集团打造以数据和技术驱动的新零售平台盒马鲜生，利用电商平台累计的用户、快递地址等线上数据来提供大数据选址、选品;利用场景和app的链接，使得人可以数据化，货可以数据化，支付可以数据化，通过数据来实现对“人货场”的改造。再比如淘宝的个性化推荐功能，作为用户在淘宝上浏览和购买时，搜索引擎会给用户打上标签，同时也会根据用户的标签和浏览习惯给用户浏览的店铺打上标签。这些标签在用户购物、浏览的时候会影响店铺和商品，从而让店铺和商品被打上相应的标签，从而具备个性化推荐的基础。

（三）大数据相关法律法规制度的探究

互联网时代的来临使得数据呈现爆炸式增长的态势，大数据也已经成为产业界和学术界的热点研究方向。但随着科技的快速发展，与之相关的法律法规制度还不够完善，尤其是大数据面临的隐私与安全问题，学术界对于加强大数据的法律制度建设进行了初步的探索。

大数据作为一把双刃剑，在为企业提供决策信息的同时，面临着用户数据泄露的问题，如每天可能收到的骚扰电话、短信和邮件。近年来信息泄露导致的非法交易问题也频频出现。学界目前就制定个人信息保护法达成了共识。大数据权利归属也面临困境，对于“黑市”中个人数据、去身份化处理后的数据以及政府依职权收集的数据权利归属依然存在争议，尚未有法律对此作出清晰的界定。大数据本身的商品化属性及其在交易当中的作用表明其已具备财产性质，但对于具有财产价值的大数据，目前还不确定数据到底属于何种财产客体。整体来说，对于大数据相关监管制度和法律层面的研究仍处在不断探索之中，如对基于大数据展开的用户画像的适用范围和使用条件作出规定;运用监管科技，即包括云计算、大数据在内的新型监管技术，避免信息型操纵的监管困境。

四、研究总结与展望

基于大数据的营销管理模式已经迎来了营销方式变革的浪潮。企业除了通过自荐平台进行大数据收集之外，更主要的數据获取渠道是通过与门户网站、社交网站等第三方平台的合作，对于平台对商家提供的精准营销服务的收费定价问题也是一个值得深入研究的课题。大数据在营销管理中的应用主要有以下用途：针对用户需求提供定制化产品、开展精准营销以及优化客户售后服务体验。通过对现有文献进行分析可知学术界对以上的应用研究还比较全面，但是大数据营销的广度和深度仍有待拓展加深，相关的法律法规也未形成系统的体系，现提出以下几点展望：

（一）大数据核心技术的发展

大数据核心技术的发展涉及大数据生命周期的7个核心环节，即数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和数据应用。这7个关键技术的发展直接关系到数据价值能否实现最大化。值得关注的是，由于物联网的快速发展，数据采集时也要将物联网纳入大数据的采集来源。此外，由于数据类型具有多样化特点，数据分析需要采取合适的分析技术，目前主流的数据分析方式有两种，分别是统计学分析和机器学习。目前的数据挖掘和可视化技术的发展已经能够实时分析交易数据，对用户行为数据进行存储分析，但是数据的运算速度的提高以及深度挖掘技术的发展仍有较广阔的空间。

（二）营销管理体系的重构和发展

为构建基于大数据的一体化营销体系，提升营销活动的管控、执行、管理、运营能力，助力营销活动向精细化、智能化、互联网化运营转型，企业可采取一系列的措施。首先，要加强客户、产品、资源、渠道等营销要素的管理。如通过大数据算法实现对客户群体的细分;梳理资源流通闭环合理规划和分配营销资源;整合门户网站、APP客户端等营销渠道。其次，需要建设闭环的精准营销平台，对营销活动策划、营销活动执行以及监控和评估过程进行一站式管理。最后，完善营销活动各环节的流程，如在营销活动策划环节，准确地选取目标客户，并完成产品、资源、渠道等营销策略配置;在营销活动执行环节，合理分配营销活动任务，对活动的执行情况定期监督，根据活动完成情况进行控制;在营销评估环节，可以创建一个资料库，保存所有营销活动的效果评估报告，为后续活动的展开提供借鉴和参考。

（三）完善大数据交易法律法规制度

在大数据交易市场上，关于大数据交易的立法还没有上升到国家层面，尚未有根本性的法律规范对此进行专门规定。从国际视角出发，国际上目前也没有一套完善的大数据市场交易规则。为使大数据交易市场健康有序发展，可选取国内数据交易发展较好的城市进行法规的试行，在实践中不断调整，再根据需要普及推广。

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