消费者行为对企业营销战略优化的实践研究

庄翔宇 临沂大学

一、基于大数据的消费行为变化趋势

（一）购物移动化

购物移动化是在电子商务发展背景下，平台利用大数据技术分析用户需求，为用户推荐需求产品，构建网络购物营销生态系统。截至2022 年底，全年移动购物消费金额在42 万亿元左右，且仍呈现出持续增长的趋势。因此，在大数据背景下，未来消费者网络购物向移动端发展是主流趋势。在移动化购物模式下，消费者借助社交平台、微博、淘宝、拼多多等购买产品，企业在平台内进行营销推广。在产品营销中采用合作的方法，在平台内发布视频、发布信息等。在web2.0时代到来后，电商用户规模达到了8 亿人左右，且企业在营销中也利用信息处理技术，对海量的用户数据进行采集、分析，设计营销方案，并利用终端平台进行发布，使其与购物移动化的发展趋势相契合[1]。

（二）购物社交化

购物社交化是指消费者在购物过程中通过社交媒体和其他数字渠道与他人进行交流、分享和获取信息的行为。在该模式下，消费者通过社交媒体平台分享购物经验、产品评价和推荐，对其他消费者的购买决策产生影响。企业利用大数据分析结果了解消费者对产品的评价和反馈，从而调整产品策略和改进用户体验。就目前的发展态势而言，消费者购物更加倾向于电子商务+社交平台的消费模式，小红书、微博等平台内的博主帮助企业分享产品，介绍产品的功能及特点。购物社交化发展至今，直播带货也成了企业营销的主流，借助短视频平台进行营销的行为并不少见。

（三）购物自主化

购物自主化是指消费者在购物过程中更加独立、自主地作出决策。随着信息技术的发展，消费者可以通过互联网搜索、比较价格、查看产品评价等手段获取大量信息，从而更好地了解产品和市场。购物自主化主要表现为购物的可选择性，消费者能够在各个平台内大范围搜索产品名称、店铺名称，浏览产品简介，基于理性决策以低成本买到高质量的产品。同时，消费者在购物自主化发展中，更加倾向于自主寻找商家购买产品。

（四）消费个性化

消费个性化是指根据消费者的个体差异和需求特点，企业能够为其提供定制化的产品和服务的模式。企业通过大数据分析和机器学习算法应用，可收集和分析消费者的历史购买记录、浏览行为、兴趣偏好等数据，从而了解消费者的个性化需求，并向其推荐符合其偏好的商品和服务。同时，消费者在购买产品时，由于企业利用互联网面对大量的顾客，也提供了DIY 创意，消费者在购买服装、家居等相关产品时，可直接与生产厂家联系，提出自己的需求，以实现个性化消费的目的[2]。

二、大数据驱动下企业营销面临的挑战

大数据驱动下消费者的行为发生了变化，对企业的营销提出了新的挑战，其主要表现为三个方面。第一，传统的企业营销需要经过数月左右的规划，结合发展战略、市场条件、政策等进行策划方案的拟定和完善。但在大数据驱动下，长远规划已经无法适应市场的快速发展，需采用年限更短的营销规划方案，将原本的营销战略规划时间缩减至1 周左右。第二，在企业促销过程中，传统的单一广告促销已经无法满足信息传播的要求，在大量的市场信息之中，企业的促销应对渠道进行整合，对促销方式进行创新，将传统的广告促销转化为终端促销，这是大数据对企业提出的新要求。第三，随着大数据的广泛应用，企业需要处理和存储大量的消费者数据。然而，隐私和信息安全问题也日益凸显，企业需要确保消费者数据的安全性和合规性，以避免数据泄露和违规使用的风险。在消费者对这一问题不断提高重视的同时，也导致企业的一些市场调研工作难以进行或受限。

三、可持续发展视角下企业营销战略新思路

（一）前沿探查

大数据技术使得消费者的心理、行为均发生了明显的改变。基于可持续发展视角的企业营销，应注重前沿探查中数据技术的应用，即在市场调研过程中利用大数据技术分析消费者行为。在市场调研中，大数据技术使得企业能够从各种渠道获取数据，其中包括消费者行为数据、社交媒体数据、在线评论数据等。多样化的数据来源为企业的市场调研工作提供了更全面、更准确的信息基础。同时，大数据背景下的市场调研模式更加注重实时性和即时反馈。企业在数据采集同时，同步实时监测和分析市场产品、消费者行为数据，及时了解市场动态，快速调整营销策略，以适应快速变化的市场环境。在市场调研中，基于大数据对消费者行为的分析，能够实现精准营销的目标。大数据属于全样本数据，其在市场调研中的应用并不属于抽样调查，而是在海量用户基数中，普查用户的特点和个性，了解每个用户的需求，其核心作用是可频繁采集，且可对众多样本数据进行相关性分析[3]。

（二）细化分割

细化分割是指企业在营销中对市场进行细分，确定目标客户，将客户分为若干个群体，区分哪些是潜在客户、哪些是忠诚客户，哪些是高收入客户。在市场细分中，将市场分为不同的等级，划分不同的群体，以针对不同的市场，采取不同的营销措施。在大数据驱动下，企业可对消费者行为和偏好进行细分，通过分析消费者购买记录、浏览行为、搜索关键词等行为数据，将消费者划分为具有相似购买偏好和行为模式的群体。细分方法使得企业能够深入了解消费者的购买决策过程、偏好和需求，从而更有针对性地推广产品和服务。此外，基于大数据的市场细分也具备情景细分、地理细分、人口统计细分功能，为企业的营销决策提供了多源数据支撑。因此，在细化分割中，大数据能够帮助企业更精细地划分市场。传统的市场细分主要基于人口统计学特征，如年龄、性别、收入等。而大数据可以提供更多维度的信息，如消费者的在线行为、社交网络行为、地理位置等，使得市场细分更加精细和个性化。

（三）优先选择

优先选择是指对目标市场进行选择，企业在评估每个市场后，判断市场进入的成本及可能获取的收益，确定为消费者提供哪类服务。传统目标市场选择需要基于市场结构分析，多使用定性分析方法，缺乏足够的说服力。在大数据驱动下，企业基于消费者行为数据、市场趋势数据、竞争情报等，了解不同市场的规模、增长潜力、竞争程度等信息。基于这些数据，企业选择具有潜力和符合自身竞争优势的目标市场。了解各个市场细分的规模、增长率、竞争程度等，从而做出更科学的市场选择决策。例如，企业可以选择那些具有较高增长潜力和较低竞争程度的市场进入。

（四）精准定位

定位是企业与消费者之间建立关系纽带的关键，精准定位能够满足消费者对产品的内在需求，在消费者心里形成主观性的认知。在产品和品牌定位上，企业采取有组织的行为，针对顾客心理中对同行业品牌的定位，抓住消费者的文化需求、精准需求，创造与其他产品、品牌不同的功能理念和价值理念。通过大数据分析，企业获取消费者的个体差异和需求特点，实施个性化的营销策略，满足不同消费者群体需求的产品功能和产品理念定位方案构建[4]。例如，企业通过对消费者行为的深度分析，了解消费者的真实需求和偏好，从而确定产品的特性、价格、推广方式等，以满足消费者的需求和偏好。

四、企业营销战略优化实践路径

（一）产品视角

1.消费者前置、保证顾客全程参与。基于4P 理论，产品是企业营销战略目标制定的前提关键。在大数据驱动下，消费者行为呈现出自主性、个性化的发展趋势。因此，从产品视角出发，企业的营销战略中应考量消费者的参与。传统的企业产品开发由于消费者参与缺失，需要进行大量的市场调研，耗时比较长。在社交化购物的发展模式下，企业与大量的消费者加强联系与沟通，以消费者前置的方式，确保顾客参与到具体的产品打造和推广之中。顾客的全程参与可表现在三个方面，第一，企业为消费者提供个性化定制。允许顾客根据自己的需求和喜好进行个性化定制，例如选择产品功能、外观设计等。第二，企业邀请消费者参与产品开发。如果顾客参与到产品开发过程中，企业可通过调研、访谈等方式收集顾客意见和反馈，以确保产品满足他们的需求。第三，在产品推广营销中，为消费者提供互动平台。企业利用在线社区、用户反馈渠道等，让顾客能够与企业和其他用户交流意见和体验，从而提供改进产品的机会。

2.优化产品模块化设计。产品模块化设计是以产品功能为核心的模块组合，其目的是满足消费者的个性化购物需求。在产品个性组合中，给予消费者购买产品时的定制感觉，实现产品生产与消费者选择之间的对接。例如，企业在产品的营销推广之中，生产和销售一定量的标准件，并在标准件的基础上，提供产品的拓展功能，实现模块化设计的同时，满足用户对产品不同功能的基本需求[5]。大数据可以帮助企业深入了解消费者的需求、偏好和购买行为，从而指导产品设计、改进和创新。企业应通过对大量消费者行为数据的分析，发现消费者未满足的需求，为产品开发提供方向。此外，企业在产品模块化设计中，应根据消费者的喜好和购买行为分析结果，对现有产品进行优化或推出个性化产品，以满足不同市场细分的需求。

（二）价格视角

1.基于需求，实现差异化定价。在企业价格营销中，差异化定价策略是一种常见的策略，它允许企业根据不同的市场细分、产品特点、消费者需求等因素来制定不同的价格。在价格制定过程中，企业可根据消费者对产品的需求程度来制定不同的价格。例如，对于急需和愿意支付更高价格的消费者可以提供高价值产品，而对对于价格敏感的消费者可以提供低价或折扣产品。或者根据产品的特点，采取不同的定价策略，对高端产品或者有特殊功能的产品可以设定较高的价格，而针对基础型产品或者入门级产品可以设定较低的价格。同时，针对不同的市场细分结果，也可以采取不同的措施。在此过程中，企业将市场细分为不同的消费者群体，根据不同群体的需求、购买力和价值感知制定不同的价格。例如，针对高端市场和低端市场的消费者可以设定不同的价格策略。此外，通过对消费者购买行为、竞争对手价格、成本等数据的分析，企业能够确定最佳的价格区间，以实现销售和利润最大化。此外，大数据还可以支持动态定价，即根据市场需求、库存、竞争状况等实时调整价格，以提高企业的竞争力和盈利能力。

2.增加无形资产定价权重。在企业价格营销中，增加无形资产定价权重是一种重要的策略，它可以帮助企业更准确地反映产品或服务的整体价值。例如，企业根据品牌的知名度、声誉、忠诚度和市场占有率等指标来确定品牌的价值，并将其纳入产品或服务的定价考虑因素。通过将品牌价值反映在价格上，向消费者传递品牌的高品质和附加值，从而提高产品或服务的竞争力和溢价能力。此外，企业可将提供的售后支持和服务质量作为无形资产来进行定价。高质量的售后支持和服务可以增加产品或服务的整体价值，并使消费者愿意支付更高的价格。此外，企业可将用户体验和口碑作为无形资产来进行定价。企业通过提供优质的用户体验获取积极的口碑，可增加产品或服务的价值感知，并吸引更多消费者愿意支付更高的价格。此外，如果企业拥有独特的技术专利或知识产权，可将其价值纳入产品定价的考虑因素。企业在定价过程中，通过对技术专利的独占性和市场需求的分析，可确定专利的价值，并将其体现在产品价格中。

（三）分销视角

1.重视网络营销。网络营销渠道构建是企业营销策略中的重要一环，它涉及企业如何建立和发展在线渠道来推广和销售产品和服务。企业为展现自己的软实力，可建立一个专业的企业网站，用于展示产品信息、公司介绍、联系方式等。网站应具备良好的用户体验、易于导航和搜索引擎优化等特点，以吸引潜在客户并提高品牌知名度。在网络渠道营销中，可依托平台创建有价值的内容。例如，利用博客文章、白皮书、视频等，企业可吸引潜在客户，并建立专业形象和领导力，提高品牌知名度、增加网站流量，并为潜在客户提供有用的信息。此外，目前主流的网络营销渠道包括短视频平台、微博、微信公众号等，企业也可在平台内注册经营账号，作为营销渠道[6]。

2.更新渠道结构。渠道结构更新是指企业对现有渠道结构进行调整和改进，以更好地满足市场需求和提高效率。企业可通过整合线上和线下渠道，实现多渠道销售，为消费者提供更多的购买选择和便利性，扩大企业的市场覆盖面。此外，在渠道结构优化上，企业应与渠道伙伴建立良好的合作关系，涉及对象包括经销商、代理商和零售商等。良好的合作关系可确保产品的有效分销和市场推广。在大数据技术应用过程中，企业通过收集和分析渠道数据，能够更好地了解渠道绩效和市场趋势，基于数据的决策，调整产品定位、渠道选择和资源分配等策略。

（四）促销视角

促销是企业增加产品销量，提升产品市场知名度的重要举措。在大数据背景下，企业的促销活动可利用网络开展，通过价格优惠、赠品促销、优惠券发放、联合促销等方法，吸引消费者购买产品。在此过程中，企业通过大数据分析，可了解消费者的兴趣、偏好和购买行为，从而进行个性化的营销。例如，根据消费者的购买历史和浏览记录，向其推荐相关产品或提供个性化的优惠券。在购买产品时赠送消费者心仪的相关附加产品或礼品，可增加产品的价值感和吸引力。或者设定促销活动的时间限制，增加紧迫感，促使消费者尽快购买产品。除采用线上促销活动之外，线下的促销活动也能够增加企业的曝光度。例如，组织社会性、公益性的活动或者赛事，并利用自媒体、新媒体平台向公众发布，使公众能够对企业快速形成良好的认知。因此，企业通过对消费者行为、兴趣偏好、购买历史等数据的分析，可制定更具针对性的促销策略，如个性化推荐、定向广告等，并监测投放广告的效果，实时反馈数据信息，帮助企业了解消费者行为变化，以便调整策略、优化投入。

五、结语

综上所述，大数据背景下消费者行为发生了明显的改变，企业需对传统营销战略进行创新，优化市场营销模式，创新数据应用机制。在可持续发展理念下，其在营销战略的制定上，应将数据思维应用到探查、分割、选择、定位之中，并将4P 组合营销理论应用到战略实践之中，做好产品、价格、分销、促销的营销战略优化落实，提升企业的市场竞争力。