大数据技术促进传统零售企业营销方式变革的研究与实践

基金项目：广西壮族自治区教育厅人文社会科学研究《大数据技术促进传统零售企业营销方式变革的研究与实践》研究成果（项目编号：2020KY29022）

摘 要：随着大数据技术的发展，零售企业正积极运用大数据技术来变革传统的营销方式。然而，在这一过程中，零售企业面临着诸多数据质量问题。本文以广西传统零售业为例，分析了数据来源单一、数据分类疏漏、数据运用低效和数据反馈缺失等主要数据质量问题，并提出相应的解决策略。通过多样化数据来源、细致分类数据、提高数据运用效率和健全数据反馈机制等措施，零售企业可以有效提高数据质量，推动传统营销方式的变革和业务发展。

关键词：大数据技术；传统零售业；数据质量问题

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，电子商务已经成为现代零售业的重要方向。然而，传统零售企业由于其规模较大，业务涵盖面广，其转型发展相对来说面临更大的难度。当前，数据已经成为与土地、资本等可以等量齐观的生产要素，在未来的生产实践中进一步发展好大数据产业，将有力壮大我国数据规模、丰富数据应用场景、充分激活数据要素的潜能，壮大现代化产业体系。根据相关测算，我国2022年的大数据产业规模达到了1.57万亿元，同比增长18%，日渐成为推动数字经济发展的重要力量。2022年12月2日，中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，其中提到，作为新兴的生产要素，数据已经成为经济数字化、产业智能化发展的重要基础，且已经迅速融入经济的生产、分配、流通中，日渐改变着社会治理方式，数据运用的基础制度建设关系国家发展的大局，今后要运用多种手段壮大数字经济，为经济发展赋能。

一、广西传统零售业的特征及大数据应用的现状

1.广西传统零售业的特征

广西作为中国的一个地理位置优越、文化底蕴深厚的省份，传统零售业在当地一直有非常重要的地位，以下是广西传统零售企业的特点：（1） 以小而散为主：广西传统零售企业以小店铺、小超市等小型门店为主，经营面积不大，产品种类单一，主要以批发和散销为主。（2） 地域性强：传统零售业主要分布在广西各个市县乡镇，形成了许多针对当地消费者的小型专业市场，如南宁市的花卉批发市场、崇左市的五象市场等。（3） 经营模式单一：广西传统零售企业的经营模式相对单一，线上渠道建设较少。（4） 品牌缺失：由于规模较小、经营时间较短，广西传统零售企业的品牌认知度相对低，缺乏品牌积累和推广。（5） 人员素质参差不齐：广西传统零售企业的管理水平参差不齐，人员素质也参差不齐，除少数企业外，部分传统零售企业的管理水平和服务质量都需要进一步提升。

随着社会经济的发展，消费者需求的变化以及大数据技术等新兴技术的应用，广西传统零售企业需要面对如何转型升级、提高服务质量等诸多挑战，积极适应市场变化，实现长期稳定发展。

2.广西传统零售企业应用大数据技术的现状

（1）精准定位市场。在大数据时代，企业可以利用现代信息技术对消费者的消费行为进行精准衡量和分析，建立相应的数据体系，并通过数据分析优选目标市场。（2）创设个性化传播渠道。精准营销注重传播的精确度和准确性。为此，消费零售企业可以利用数据分析找出特定消费群体的其他消费习惯，然后在特定消费场景中通过电话、短信、直邮、App推送、网络推广、直返式广告等方式与消费者建立一对一沟通。（3）供给优质个性化产品。随着消费零售市场的发展，产品为王的时代已经逐渐过去，消费者需求的个性化和多样化越来越成为企业关注的焦点。尤其是随着新一代主力消费人群的快速崛起，企业需要提供相应的个性化产品和服务，以满足消费者个体化需求。

二、零售企业运用大数据技术变革传统营销方式中存在的數据质量问题

1.数据来源单一

在南宁市零售业中，存在数据来源单一的问题。目前，许多零售企业在运用大数据技术进行营销方式变革时，主要依赖有限的数据来源，比如自身的销售数据、会员消费记录等。这种情况下，数据的广度和深度可能受到限制，无法获取更全面和准确的市场信息。南宁市作为一个大城市，零售业发展迅速，市场竞争激烈。如果企业只依赖自身的数据来源，很可能无法充分了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手的动态。这样会导致企业缺乏全局视角和准确判断力，难以做出科学有效的营销决策。此外，单一的数据来源也容易造成数据的片面性和误导性。不同来源的数据可能存在偏差，无法反映真实情况。如果企业仅仅基于部分数据做出决策，可能得出错误结论，进而影响营销活动的效果。

2.数据分类疏漏

在南宁市零售业中，零售企业在运用大数据技术进行营销方式变革时，存在数据分类疏漏的问题。这意味着部分重要数据可能被遗漏或没有正确分类，导致企业无法充分利用这些数据进行精准的营销决策。由于南宁市零售业的特征和复杂性，企业面临海量的数据收集任务。然而，由于资源限制和技术能力等因素，企业可能无法从各个渠道获取全面的数据，导致部分数据缺失或遗漏。在数据采集过程中，企业面临多个数据源和多种数据格式，这使数据的分类工作变得复杂。如果企业没有建立统一的分类标准，就会出现数据分类疏漏的情况，某些数据可能被错误地归类，从而影响对数据的有效分析和利用。

在进行数据分类时，如果依赖人工操作，存在人为因素影响数据分类的准确性。人工处理过程中可能存在主观判断、疏忽和错误的风险，导致部分数据被错误地分类或遗漏。数据分类疏漏问题还源于数据清洗工作的不完善。数据清洗是数据处理过程中的重要环节，如果没有对数据进行充分的清洗和筛选，可能会导致一些重要数据被过滤掉或误删，进而引发数据分类疏漏的问题。

3.数据运用低效

零售企业在运用大数据技术变革传统营销方式中存在数据运用低效的问题，其成因包括数据整合不完整、分析能力不足以及决策机制不畅通。这一问题导致了信息孤岛、决策滞后和资源浪费等危害。

在零售企业中，数据来源众多，包括销售数据、顾客交互数据、供应链数据等。然而，这些数据往往来自不同部门或系统，并且以不同格式和标准存储，导致难以将其整合为完整的数据集。缺乏数据整合会导致企业无法全面了解市场趋势和客户需求，从而影响决策的准确性和时效性。虽然零售企业拥有海量数据，但由于缺乏有效分析能力，往往难以从中提取有价值的信息和洞察。例如，企业可能过于依赖基础的报表和统计数据，而忽视了深层次的数据挖掘和预测分析。缺乏高级分析能力会导致企业无法发现潜在的销售机会或优化营销策略，从而限制了数据的实际应用价值。数据运用的低效还与决策机制的不畅通有关。在一些零售企业中，决策过程通常较复杂，涉及多个部门和层级参与。然而，由于信息流通不畅，数据分析结果往往未能及时传递给相关决策者，或者在决策过程中受到忽视。这种情况下，即使进行了大数据分析，也无法对决策产生积极影响，从而导致数据运用低效。不完整的数据整合和缺乏高级分析能力使企业无法全面获得市场趋势和客户洞察，从而错失了重要的商机和竞争优势。

4.数据反馈缺失

在零售企业运用大数据技术变革传统营销方式中存在数据反馈缺失问题，其成因包括不完善的数据收集系统、缺乏有效的数据分析和反馈机制，导致盲目决策和无法优化营销活动等危害。零售企业在引入大数据技术后，可能面临数据收集系统不完善的问题。这意味着企业未能建立涵盖全部关键数据的收集渠道和机制，导致一些重要的数据无法被获取或遗漏。缺乏完善的数据收集系统会影响企业对市场趋势、顾客行为和竞争动态等方面的全面了解，从而无法提供准确的反馈信息。即使零售企业收集了大量数据，但缺乏有效分析和反馈机制也会导致数据反馈缺失。在面对海量数据时，企业往往难以快速、准确地将数据转化为有价值的见解和决策支持。此外，缺乏有效反馈机制也使企业无法及时了解营销活动的实际效果和反馈信息，从而无法进行及时调整和优化。数据反馈缺失带来了一系列危害，包括盲目决策、无法优化营销活动和错失商机等问题。

三、零售企业运用大数据技术变革传统营销方式中提高数据质量的策略

1.多样化数据来源

零售企业在运用大数据技术变革传统营销方式中，提高数据质量的一个重要策略是多样化数据来源，包括内部数据、外部数据和第三方数据等，以获得更全面、准确的信息。

零售企业可以利用自身内部的数据来源，如销售记录、库存数据、会员购买历史等。这些数据反映了企业的实际运营情况和顾客行为，通过分析内部数据，可以深入了解产品销售趋势、顾客偏好以及市场需求，并为营销活动提供基础数据支持。除了内部数据，零售企业还可以考虑利用外部数据来源，如市场研究报告、行业统计数据、社交媒体评论等。外部数据能够提供与企业自身数据不同的视角和更广阔的信息，帮助企业了解整个市场环境，把握消费者态度和趋势，从而更好地调整营销策略。借助第三方数据供应商，零售企业可以获取更丰富的数据资源。第三方数据来源包括市场调研机构、数据分析公司和行业协会等，它们提供的数据涵盖了广泛的领域和更多的维度。通过整合第三方数据，零售企业可以有效填补自身数据的不足，得到更详尽的市场洞察，提高营销决策的准确性。

2.细致分类数据

零售企业在运用大数据技术变革传统营销方式中，提高数据质量的另一个重要策略是细致分类数据，通过对数据进行详细分类和标签化，以增加数据的准确性和可操作性。零售企业可以将顾客信息细致分类，如年龄、性别、兴趣爱好、购买偏好等。通过深入了解不同顾客群体的需求和行为模式，企业能够更准确地推测顾客的购买意愿和消费倾向，有针对性地开展营销活动。企业可以将产品详细分类，并跟踪销售数据。通过精细化产品分类，可以更好地了解哪些产品在市场上最受欢迎，从而优化供应链管理和库存控制。同时，通过分析销售数据，可以发现销售趋势和季节性变化，以合理制定促销策略。将顾客的地理位置与其消费行为相结合，可以帮助企业洞察特定地区的消费习惯和趋势。基于这些数据，企业可以针对不同地区的市场特点制定差异化的销售策略和广告宣传方案，提高精确度和市场反应力。将不同营销渠道（如线上购物、实体店铺、社交媒体等）与顾客行为关联，可以帮助企业了解消费者在各个渠道的购买偏好和行为特点。根据这些细致分类的数据，企业可以优化各个渠道的用户体验，提供更加个性化的推荐和服务，增加用户黏性和忠诚度。

3.提高数据运用效率

零售企业在运用大数据技术变革传统营销方式中，通过优化数据处理、分析和应用过程，实现更高效的数据利用。数据清洗是提高数据质量的重要步骤之一，零售企业可以通过自动化工具或算法对原始数据进行清洗，去除错误、重复或缺失的数据，确保数据的准确性和完整性。同时，将不同来源的数据整合，消除冗余和重复信息，使数据更加统一和可操作。

零售企业可以引入自动化分析工具，如机器学习算法、人工智能等，来加速数据分析过程。这些工具能够有效处理大规模数据，快速发现数据中的模式和趋势，并生成有价值的洞察，从而帮助企业做出迅速和准确的决策。及时监控和反馈数据的变化是提高数据运用效率的重要手段。零售企业可以建立实时数据监控系统，对关键指标进行持续跟踪和分析，并及时向相关部门或决策者提供数据反馈。通过实时监控和反馈，企业可以更快地发现问题并采取相应行动，有效提高数据的实际价值和利用效率。数据可视化是将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表、仪表盘等形式，帮助决策者更好地理解和利用数据。零售企业可以借助数据可视化工具，将大量数据以清晰、简洁的方式展示，并生成定期报告，使决策者能够快速掌握关键信息，精确把握市场动态和业务趋势。

4.健全数据反馈机制

零售企業在运用大数据技术变革传统营销方式中，提高数据质量的另一个关键策略是健全数据反馈机制，建立有效的数据收集和反馈流程，以持续改进数据的质量和应用效果。首先，零售企业需要明确关键指标和目标，确定需要收集和分析的数据类型。根据业务需求和市场情况，明确需要获得哪些数据，并设定合理的指标和目标，以便衡量数据质量和应用效果。其次，企业需要设计并建立数据收集流程，确保数据的准确性和完整性。这包括选择合适的数据采集工具和方法，制定数据收集的时间、频率和范围，同时确保数据的来源可靠和可追溯。再次，零售企业应该拥有专门的数据分析团队或合作伙伴，进行数据深入分析和挖掘。通过运用统计分析、机器学习等技术，从大量数据中发现有价值的洞察和趋势，为业务决策提供科学依据。最后，建立及时的数据反馈机制，将数据分析的结果及时反馈给相关部门和决策者。这可以通过定期报告、会议或数据仪表盘等方式进行。同时，确保反馈的数据具有可操作性，能够帮助决策者迅速调整营销策略和优化业务流程。

健全数据反馈机制是零售企业提高数据质量的重要策略之一。确定关键指标和目标、设计数据收集流程、数据分析与洞察以及及时反馈与应用等步骤的有效实施，有助于提高数据质量和应用效果，从而推动企业营销方式变革，并取得更好的业务成果。

四、结语

随着大数据技术的快速发展，零售企业正逐渐运用这一技术变革传统的营销方式。然而，在实施过程中，数据质量问题成为阻碍企业发展的重要因素。本文以广西传统零售业为例，分析了来源单一、分类疏漏、运用低效和反馈缺失等主要数据质量问题。接着提出了解决策略，即通过多样化数据来源、细致分类数据、提高数据运用效率和健全数据反馈机制等方法改善数据质量。这些策略将帮助零售企业更好地利用大数据技术，推动传统营销方式的变革，并促进业务的持续增长。值得注意的是，零售企业应该积极寻求多样化的数据来源，包括内部行业数据、外部市场数据以及消费者行为数据等，以获得更全面和准确的数据。同时，对数据进行细致分类和整理，确保数据的准确性和完整性。此外，优化数据处理、分析和应用过程，提高数据运用效率，并及时建立有效的数据反馈机制，将分析结果及时反馈给相关部门和决策者，帮助他们做出更准确的决策。

参考文献：

[1]彭芳菀.大数据背景下国际市场营销策略的转变[J].投资与合作，2023（3）：50-52.

[2]彭德新.基于大数据分析应用的市场精准营销支撑新思路研究[J].信息系统工程，2023（3）：116-119.

[3]安宏博，樊丹.大数据时代企业市场营销战略创新研究[J].中小企业管理与科技，2023（5）：148-150.

[4]杨明.大数据背景下电子商务精准营销措施分析[J].中国产经，2023（6）：61-63.

[5]李雁.后疫情时代新零售发展的困境与转型路径研究[J].中国商论，2023（4）：14-16.

[6]赵颖，张雪梅.数字经济新业态下零售模式转型升级研究[J].商业经济，2022（11）：69-71.

作者简介：江文（1979.01— ），男，汉族，山东青岛人，本科，副教授，研究方向：电子商务、大数据技术。