大数据环境下企业在电商平台的精准营销策略研究

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大数据环境下企业在电商平台的精准营销策略研究

盛小丰　北京理工大学珠海学院　广东珠海　519088 盛晓旻　复旦大学 上海　200433

摘要:随着电商行业的快速发展，企业在日常的业务经营中，能够收获越来越多的消费者行为数据，因此，企业应充分地利用消费者大数据实施精准营销。企业在电商平台实施精准营销首先需要通过建立品牌消费者数据资产库和用户画像来辨别目标消费者；其次通过电商平台所提供的营销工具接触目标消费者；最后通过提供适合此消费者的个性化营销信息影响目标消费者。关键词:大数据；精准营销；电商平台

据中国互联网络信息中心(CNNIC)在2018年1月31日发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，中国网民规模达7.72亿，互联网普及率达到55.8%，超过全球平均水平(51.7%)4.1个百分点。截至2017年12月，中国手机网民规模达7.53亿，网民中使用手机上网人群的占比由2016年的95.1%提升至97.5%，手机上网比例持续提升。截至2017年12月，中国网络购物用户规模达到5.33亿，较2016年增长14.3%。手机网络购物用户规模达到5.06亿，同比增长14.7%。与此同时，网络零售继续保持高速增长，全年交易额达到71751亿元，同比增长32.2%。

随着电商行业的快速发展，企业在日常的业务经营中，能够收获越来越多的消费者行为数据，在大数据背景下，怎样更好的使用消费者数据，并利用相关数据进行营销，是企业一直在思考的问题。在电子商务时代，传统的营销方式在新的技术手段的帮助下，从过去的粗放型向精准型进行着转变，精准营销也成为了企业的研究重点。

一、大数据和精准营销

(一)大数据的概念

大数据这个概念最早在维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶两人编写的《大数据时代》这本书中提出，指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。研究机构Gartner给出的“大数据”定义是：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。孟小峰在《大数据管理中》介绍了大数据的3V特点：Volume规模性、Velocity高速性、Variety多样性。

(二)精准营销的概念

由Zabin和Brebach提出的精准营销相关概念中，精准营销的4R原则，可以理解为在对的时间，对的渠道，针对特定目标消费者，提供合适的信息。这个理论原则为第一次听到这个概念的读者完美的说明了其内涵。精准营销强调“一对一”的匹配服务，通过消费者与企业之间的连接，更好的服务和满足消费者的特定需求。在《精准营销的思想和方法》一文中，伍青生等学者提出了精准营销是通过定量和定性的科学研究手段，通过现代互联网数据系统，以完成对特定消费人群的研究分析，最终实现为企业带来高回报的营销方法。他们在研究中强调，精准营销需要辅佐以特定的营销工具和技术手段，并且最终为企业带来更好的营销收益。在《精准营销方法研究》中，刘征宇提出，精准营销的特点包括，准确的选择目标消费者并进行针对性的沟通；同时沟通中应该注意，沟通应当尽可能的经济、有效、可衡量，过程中避免拍脑袋和凭感觉的情况发生。

(三)大数据和精准营销的关系

精准营销的发展和大数据技术是无法分割的。首先，大数据和精准营销的结合，为原先只能通过定性获得的市场定位方法提供了更好的定量解决方案，通过更多维度了解目标消费者的特性和喜好。建立在多维度上充分与消费者沟通互动基础上的营销，才可能具有针对性。其次，精准营销强调针对特定的消费者，“一对一”的定制化服务，如果企业只是通过大数据了解消费者，却缺乏提供“一对一”服务，完成消费者从兴趣到购买的临门一脚，那也无法真正将营销能力转化为盈利能力。再者，大数据和精准营销的突破是建立在目前快速发展的互联网技术和云计算能力之上的。在2005年前后，大数据的理论研究就已经开始成型，但是真正可以落地于商业行为的大数据营销方法却少之又少。这其中一部分是因为理论研究和数据积累尚且不足，但更多的是，技术手段的成本高昂，尚未成熟到商业化的程度。因此，今天企业的精准营销，也需要嫁接在一个具有成熟先进的IT解决方案的营销平台之上。

二、企业在电商平台实施精准营销的步骤

众所周知，消费者在购买同一商品时，购物的特征和行为是各不相同的。企业在进行市场营销的时候，会根据大部分消费者的共同特征进行产品的设计和沟通。这部分细分人群成为企业的目标市场，企业选择了特定的人群市场并进行特定的沟通，即为企业自身的市场定位。

市场定位是传统营销理念中突破式的概念，帮助了很多公司完成了其市场营销活动的理论基础。然而，单一的根据一部分消费者群体制定的产品沟通策略并非最优解决方案，某一细分大类的人群，在拥有一定的相似点之外，还会有诸多完全不同的特点，仅仅根据其中部分特点进行归类，必然会存在诸多不足。

首先，在新的技术背景下，如果企业能够从更多的维度来描述一个消费者，那我们就能够更多的了解消费者的特点和行为。比如传统的母婴产品公司目标市场为，拥有0-3岁宝宝的母婴品类女性消费者。但信息精确后，可以在此基础上有更加丰富的定义：第一，宝宝年龄可以进一步细分，因为0-3岁不同阶段的宝宝对产品的功能需求差异巨大，产品的特定功能是否能够结合此时期宝宝的诉求，会极大的影响妈妈的购买选择；第二，母亲的收入能力，根据家庭财产情况和收入水平，可以更好的归类母亲对于产品特定功能与价格的综合选择，包括是否关注高于基础功能的诉求，例如进口、纯天然、有机等等；第三，购物行为，有

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的母亲习惯于婴儿用品店的购物，有的习惯超市购物，有的习惯于网络购物，不同购物渠道中，消费者接受信息的方法和途径也大不相同。仅从此案例可以得知，当品牌能够更加全面的描绘消费者的特点时，也就更加能够有可能针对其特点，制定能够满足其诉求的产品或者沟通。在此阶段，我们想办法辨别消费者，并对其属性状态进行分类归纳。

第二阶段，当企业有能力辨别消费者后，怎样寻找并接触消费者同样重要。在传统的销售模式中，我们通过传统媒体与消费者进行沟通，当消费者来到零售终端时，我们并没有办法分辨消费者的背景状况、需求特征，以及该消费者是否曾经接受过公司的品牌广告，是否对于公司的品牌存在兴趣，所以企业往往提供的是统一的产品功能信息和价格促销信息。在界定消费者偏好时，更多的是使用调研人群或者一定样本量人群进行统计。在大数据时代，我们可以用数据化的用户画像定义一个具体的单个消费者，但如何通过电商平台识别及接触此消费者同样重要；如果只是做出消费者画像，却没有办法对单一个体进行识别和接触，那么单一的用户画像毫无意义。所以，精准营销的第二阶段，我们需要识别并接触单一个体的目标消费者。

第三阶段，在识别并接触到单一消费者后，因为其个人需求已经被具象化，那么企业能否为单一的个性化消费者提供“一对一”的个性化服务则变得非常重要。我们以线下服装店的导购员为例进行说明。对于A商店，导购员有统一的沟通，国庆期间，店内女装全场9折，不提供针对特定消费者的促销信息；对于B 商店，导购员会咨询你的身高、体重、消费能力、选购需求，然后告知女装全场9折；对于C商店，导购员收集到与B商店相同的信息之后，特别针对目标顾客的需求，推荐某一款式和色号的女装，单独为该消费者提供9折的优惠价格。此案例中，对于A商店，没有识别单个消费者，针对所有顾客提供统一的促销信息；对于B商店，虽然识别了单个消费者信息，却无法提供个性化服务，其实与A商店差异不大；如果既能够识别消费者，又能配合特殊的消费者沟通，例如C商店，那这将会带来极大的消费者服务的提升。因此第三阶段，需要对特定消费者提供个性化服务

综合以上分析，企业在电商平台实施精准营销的步骤可归纳

为：

三、企业在电商平台实施精准营销的策略

(一)辨别目标消费者

企业在电商平台实施精准营销的第一步是更好的在电商平台上辨别目标消费者，并根据其属性和行为进行分类。企业实施目标消费者分类的策略是：首先，企业根据消费者在电商平台上与品牌产生的交互行为建立消费者购物阶段模型，并以此设立品牌消费者数据资产库；随后，企业将为单一消费者建立用户画像，从多维度定义消费者。

(1)建立品牌消费者数据资产库。品牌消费者数据资产库根据消费者对品牌的不同购物阶段而生成。消费者对某品牌的购物阶段可划分为五个不同阶段：

阶段一：非品牌用户，即广义上的互联网目标消费者，此阶段消费者未与该品牌有过任何接触和交互。

阶段二：认知品牌用户，用户收看过该品牌的产品广告，在电商购物平台上或者从朋友分享推荐中见到过该品牌的产品。

阶段三：兴趣期用户，用户已经知晓该品牌的产品并产生了兴趣，同时自主地在互联网上与该品牌发生过互动。比如曾经访问过该品牌网络旗舰店，在电商平台上搜索过该品牌的产品名称，收藏或将产品加入过购物车。

阶段二和阶段三的特点是消费者已经与品牌发生过接触或交互，但并未对品牌产生真实的购买，不同于阶段一，这两个阶段的消费者有较强的意愿转化并发生品牌的购买行为。

阶段四：购买用户，在电商平台上购买了该品牌产品，特点为首次购买，并且可直观被记录。

阶段五：忠诚用户，在电商平台上多次购买该品牌产品，特

点为购买频次、购买数量、复购间隔时间等。

品牌消费者数据资产库的模型，以消费者与品牌的交互关系作为基础，对消费者认知品牌的程度和诉求进行了初步分类。可以明显得知，不同时期的消费者对于品牌沟通内容点的诉求是截然不同的。对于品牌的目标用户但从未与品牌进行过交互的用户，品牌需要提供更多的品牌背景故事，产品功能特点，品类功能作用等，品牌交互的过程中更多关注于如何唤起消费者的品类诉求，甚至只是让消费者在心智中留下品牌印象，从而从非品类消费者成为对品类感兴趣的用户。对于认知和兴趣阶段的消费者，其已经了解并接触过品牌，但尚未发生过初次购买，此时品牌应该考虑提供试用、尝鲜价，帮助消费者进行初次品牌购买的尝试，使其有可能成为品牌的长期用户。对于已经发生过购买和忠诚用户，更多是促进其再次购买的过程，而非一味介绍产品功能特点，此时更多地提供促销信息，忠诚度计划等，将更能够在消费者再次需求产品的时刻，促成购买。

对于消费者数据资产进行区分可以使得品牌方在不同时期的品牌沟通有明确的导向性，也使得消费者可以在有限的信息交流中，更加快速高效的获取自身真正需要的信息，提升消费者的信息接收效率和购买转化率，并节约品牌的广告购买预算。品牌新用户的不断招募是品牌不断提升渗透率和份额的关键；而在品牌消费者资产库模型中最大的机会点在于怎样影响并使得阶段二、三的潜在用户转化到品牌的首次购买用户。

(2)建立用户画像。在通过品牌消费者数据资产库初步了解了单个消费者与品牌的关系和需要接收的信息类型后，应该注意，即使在同一阶段的消费者中，仍有成千上万的不同属性。因为消费者特点属性的不同，造成消费者的诉求也会千差万别。例如同样是汽车品类的兴趣用户，高消费群体需要的是高端品牌车型的功能介绍，而中档消费人群需要的是汽车油耗率经济性的内容。那么怎样了解消费者的相关属性呢，这时候品牌需要为消费者建立用户画像，从多个维度建立其对单个消费者的理解。

用户画像从本质上来说，其实是一个用户的大型数据库。在现今的互联网时代，消费者的生活越来越多的和网络相关联在一起，在其充分享受网络便利性的同时，其个人行为也越来越多的在互联网上被记录。和传统消费者行为的随机不可被记录不同，所有的网络行为都是以数据为基础进行连接的。当网络技术和存储技术成熟后，消费者自己知晓的和不知晓的行为都可以被记录为不同的数据维度，以更好的描述消费者的个人特点。朋友圈、微博、淘宝，支付、分享、点赞，将成千上万的数据被分类和存储之后，我们甚至可以比消费者的朋友更加清楚单个消费者的行为习惯和消费需求，而这些信息，可以帮助企业更好地制定市场