大数据时代下的市场营销

大数据时代下的市场营销

摘要：本文主要介绍了大数据时代下，企业为应对千变万化的市场，从而引发市场营销方式的变革。先从大数据的概念出发，介绍了其对市场营销的影响，最后介绍了几种大数据时代下进行市场营销的方法。关键字：大数据；市场营销

一、什么是大数据

现在的人们经常说当今是大数据时代，无论做任何事都离不开大数据。但是又有多少人真正了解大数据呢？大数据，最早出现是在上个世纪九十年代，数据仓库之父Bill Inmon在当时经常提到大数据。大数据（big data），又称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具

有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据来源十分广泛，可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。可以说大数据无处不在，我们在上网时留下的信息也是大数据的一部分。就像开头说的那样，我们正处于大数据时代。

二、大数据对市场营销的影响

关于大数据对于市场营销的影响的研究目前主要有以下：

2010年，马志龙和米热古丽研究了聚类分析方法在企业的网络

营销工作中的应用。他们针对企业以往积累的大数据进行深度分析，并以一个具体的网络营销公司为研究对其积累的客户数据进行聚类

分析，参照结果反映的有效信息来帮助企业制定营销决策。2012年，

宋宝香对于数据库营销进行研究，对于市场进行更加精细的划分和企业自身更加明确的定位，从而进一步创造性的实施个性化的企业营销策略。2012年，惠琳展开对于本土零售业精确营销的探讨，认为企业只有从数据挖掘的视角应用精确化营销，才能从根本上提升我们本土零售企业的核心市场竞争力。2013年傅琳雅和傅琳晶探讨分析了大数据时代对于营销工作的深刻影响，认为大数据营销将成为未来的营销发展趋势。2014年朱福卡和钱巍研究了大数据时代营销领域的发展趋势，揭示了大数据的内涵和特征。2014年高源和张桂研究了大数据时代针对网络营销的相关对策。除了这些学者之外，还有很多人针对大数据和网络营销进行了研究。[1]

由此可见，大数据营销已成为一个新的趋势，企业已经不能单纯的依靠经验进行营销决策，需要通过对企业相关数据分析的基础上，挖掘数据潜在价值，洞悉消费者心理，把握市场规律，寻找市场机会，并迅速制定营销组合策略，抢占市场最高点。通过对大量结构化与非结构化数据搜集、分析客户的网络行为与购物记录，从中挖掘出各种商业信息，制定具有针对性的营销策略，有效辅助企业开展营销活动。因此，大数据引发了市场营销方式的巨大变革。

三、大数据时代下如何进行市场营销

1、调整营销方式，实现精准化营销

大数据时代的到来使消费者的消费行为发生了极大的改变。消费者能更加简便的获得最新的市场资讯，更加了解市场行情，可以通过

多方比较，购买到理想化的商品，因此主动及理性的消费行为成为主流趋势。另外，由于数据传播的广泛和迅捷、通信的畅通和快捷，消费者往往更富有想像力，喜欢创新，对个性化消费提出了更高的要求。消费者选择商品已经不再仅仅考虑商品的使用价值，而更多考虑其体现的个性化特征，这已经成为大数据时代许多消费者购买商品的首要标准。[2]主动、理性、个性化的消费行为的变化导致传统的凭借经验及抽样调查所获取的信息无法精确的了解消费需求，从而影响营销决策的效果。

在大数据时代，企业可以通过互联网搜集记录消费者网页浏览、商品信息查询，商品够买时间、够买频率等消费行为的数据，分析消费者的消费习惯，判断其类型和消费偏好，对消费者进行精准定位，从而制定出有针对性的产品组合、营销计划和商业决策。并在数据分析中不断发现商机和市场空白点，为具有个性化需求的消费者，推送个性化的定制服务，提高客户满意度，达到营销效果。比如国外一些公司，通过抓取记录消费者网络购物的痕迹的数据，精确预测消费者在未来的某一段时间一定会够买某产品，提早做好货源准备，定时用符合消费者习惯的促销方式推送产品信息，消费者很容易接受商品。消费者在降低搜寻成本的基础上实现了个性化需求，有助于企业建立良好的客户关系，真正实现个性化服务营销。

2、改善客户关系的管理

随着经济的全球化和大数据浪潮的到来，产品同质化已经演变成令企业管理者困扰的难题。企业也开始变得愈加重视客户关系的维护

和管理，良好的客户关系能直接帮助企业快速有效地洞察客户的需求动态，如何加强企业的客户关系管理，能否高效的管理和挖掘客户资源，能否与客户之间建立长期的良好关系已成为企业持续保持竞争优势的关键之所在。

客户分类是比较复杂的，一般不同的企业会采用不同的标准。按行业、按地区、按性质对客户分类，是一种比较常见的分类方式，这种分类方式往往不能准确反映出其对客户的影响。通过对以往的销售数据进行挖掘和分析，可以找出企业现有客户中那些最能够影响客户划分的关键因素，并且把客户进一步细分成为更加精细的组别，以使得每个组别里的客户具有更多的关联性和相似性特征，从而企业可以更加有针对性的管理客户关系。在维护好现有客户的同时挖掘潜在客户，以此来增加销售额并降低营销成本，从而提高企业的利润率。

3、改进商品销售管理

以线下实体零售业为例，每天会产生海量的销售数据，通过运用数据挖掘技术对日积月累产生的交易数据进行深层次的挖掘分析，可以清楚地了解各类商品的销售情况，并且有针对性的制定营销策略。比如针对不同产品进行分类管理，综合分析商品的直接盈利能力和间接盈利能力，从而为零售货架制定最优的产品组合。与此同时，针对线上的电子商务企业，数据挖掘中关联规则的应用更为广泛。企业可以针对顾客的购物车做相关性分析，寻找不同商品在被销售时的相关性，挖掘顾客经常购买的商品组合当中隐含的潜规则，从而指导商家制定经营决策。通过分析以往的顾客消费数据，还可以掌握顾客的消

费行为模式，以制定交叉销售策略。其效果在顾客的一次购买行为当中，这称为交叉销售的即时效果，也会体现在顾客在不同时间点的多次消费活动中，这称为交叉销售的延时效果。通过使用数据挖掘中

的聚类分析和关联规则等分析方法，可以有效地改善商品的销售管理，促进商品的交叉销售、优化产品组合策略。

4、调整企业营销组织策略

大数据时代，以大众媒介作为主要载体的促销模式的效益日渐下降。由于信息传播的广泛性和快捷性，曾经最为重要的大众传播媒体，如电视、报纸等今后的作用将明显降低，而建立在数据库基础上的网络营销将成为更加重要的促销方式。大数据网络营销打破了传统的营销受地理位置和地域的限制，可以在任何时间、任何地点进行，使全球逐步成为一体，这种空间和时间的变化都要求企业随时调整自己的促销策略。[3]另外，在大数据背景下，大数据可以帮助企业有效地

搜集、筛选信息，并将之具体化为促销决策的制定提供依据。企业通过对大数据分析，了解消费者媒体使用习惯、消费者信息查询方式，消费者的个性偏好等信息，利用恰当的媒体渠道制定促销策略，将促销决策的制定过程从经验转变为科学，最终实现促销效果的最大化。

四、结论

大数据时代已经到来，而且将成为全世界下一个创新、竞争和生产率提高的前沿。作为企业价值实现前端的营销工作，大数据时代的到来也对其产生了深远的影响。随着数据存储能力、处理能力的提升