大数据背景下市场营销论文

导语：大数据背景下市场营销论文一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

1研究综述

大数据这个词汇，最早出现是在上个世纪九十年代，数据仓库之父在当时经常提到大数据。对于大数据目前还没有一个完全统一的定义。虽然对于大数据的各种定义表述都不尽相同，但无一不强调数据量、数据的复杂度以及数据的生成速度三方面都远远地超过了传统的数据形式，也超越了现有技术的处理能力，并带来了巨大的产业创新的机遇。大数据涵盖了智能设备、互联网、移动设备、医疗设备、非传统IT设备以及视频监控设备等多种渠道生成的海量结构化或者非结构化的数据，并且随时随刻都在接连不断地渗透到企业日常运营和管理的各个方面。关于大数据对于市场营销的影响的研究目前主要有以下：马志龙和米热古丽•艾力研究了聚类分析方法在企业的网络营销工作中的应用，他们针对企业在以往的网络营销工作中积累的大数据进行深度的挖掘分析，以一个具体的网络营销公司为研究对象对其积累的客户数据进行了聚类分析，参照分析结果反映的有效信息来帮助企业制定营销决策。宋宝香对于数据库营销进行了研究，即就是通过数据采集、储存以及处理等程序系统的建立客户资料数据库，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。惠琳展开了对于本土零售业精确营销的探讨。作者认为在目前所处的大数据时代，以往传统的营销思路所建立的竞争优势已经逐渐消失殆尽，企业应该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。傅琳雅和傅琳晶探讨分析了大数据时代的到来对于营销工作的深刻影响。她们指出大数据已经改变了人们的消费方式，企业从思维方式、营销理念和营销方法上都将面临全方位的变革，大数据营销将成为未来的营销发展趋势。朱博卡和钱巍研究了大数据时代营销领域的发展趋势。他们通过对2014年度澳网公开赛的决赛中以往的比赛数据进行深层次的分析，揭示了大数据的内涵以及特征。高源和张桂研究了大数据时代针对网络营销的相关对策。通过对新浪微博的大数据网络营销案例进行分析，给出了针对大数据网络营销方法的大概研究思路。从大数据对于市场营销的研究和应用发展现状可见：关于大数据对市场营销方式的影响的研究目前仍处于起步阶段，学术研究还主要局限在宏观层面；大多数研究都是关于大数据时代市场营销的发展趋势以及研究思路，鲜有对于市场营销方式改变的研究。

2大数据分析对市场营销方式的改变

2.1精确化营销

所谓的精确化营销就是改变传统的营销渠道和方法，把制造商的客户、销售商作为营销工作的中心，通过互联网、电子媒介、邮件、电话访问等多种方式创建客户和销售商资料数据库，继而通过科学的分析，最终确定可能会购买商品的客户，进而指导制造商改变以往的营销策略，针对具有购买潜力的客户制定出一套切实有效的营销推广方案，同时为制造商提供销售商和客户的持续追踪服务。随着大数据时代的到来，才使得精确化营销成为可能。在网络条件下，随着数据存储能力、处理能力以及数据收集成本的下降，企业可以记录或者搜集客户在各种渠道（例如移动网络化的媒体和渠道）、生命周期的不同阶段（客户产品体验、品牌参与、购买产品、购买之后的评价以及社会互动）的行为数据，从而制定出绩效可高度量化、高精准度的营销策略。消费者的异质性在丰裕时代也越来越明显的表现出来。这种异质性主要体现在消费者在消费、阅读、交友等日常生活的各个方面的喜好的不同。大数据已经为个性化营销提供了必要的基础条件，基于归纳整理后的可流转数据以及透明可见的客户个体行为和偏好数据，使得企业可以大大地提升对客户的洞察力。其中提升客户洞察力包括对静态客户的细分和基于客户生命周期的动态客户细分，需要从客户的需求出发，选择最佳营销组合策略，其包括促销、产品、价格以及渠道四个发面，只有将量身定做的4P营销组合在恰当的时机提供给特定客户，才有可能实现营销收益最大化。但组成这些要素的因素也不是单一的，例如产品就包括产品的包装、品牌、设计、质量、服务等多个方面，这些数据构成还可以进一步细化成更具体的维度；同理价格也包含支付方式、目录价格、信用条件、付款期限信用条件等多个维度；渠道包括存货地点、运输方式、覆盖区域等多个方面；促销包括降价打折、人员推销、采用广告、公共关系等多个维度。企业通过大数据挖掘就可以发现消费者的行为偏好和消费习惯，从而可以准确的根据每个消费者的不同消费习惯和偏好为其提供具体的、个性化的产品和服务。

2.2客户关系管理

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。

2.3改进商品销售管理以促进交叉销售

实体零售业会每天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，从而可以更有针对性的制定各类商品的营销对策。比如针对不同的产品进行分类管理，把商品的直接盈利能力和间接盈利能力进行综合分析，从而为零售货架制定最优的产品组合，并合理有效的控制各类商品的进货、库存等。与此同时，基于商品的销售管理，通过对数据挖掘中关联规则的应用，可以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。其效果会反映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。商品的交叉销售效果反映的是一种商品的销售能在多大程度上促进其他商品的销售。商品的盈利能力既体现在销售商品本身所获得的直接收益，也反映在通过该商品交叉销售其他商品所产生的间接收益。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，还可以优化零售商场的货架布局、指导商品价格的制定以及协助营销计划的编制。

2.4企业营销组织结构的变革

既然通过合理运用大数据可以实现精确化营销，能够给企业带来巨大的利润。那么以数据的搜集、挖掘、分析为工作中心的组织架构和员工分布必将成为大数据时代企业营销变革的一个必然趋势，将来会有越来越多企业的营销组织的人员布局和工作内容将围绕数据的搜集、分析以及处理而开展。企业数据分析部门在企业营销中扮演的角色越来越重要，也将可能逐步取代传统的营销决策机构而日渐成为企业营销的核心部门。和以往企业配置大量销售人员去推销产品相反，大数据时代的企业会配置大量的数据采集人员，这些数据采集人员会四处奔走，采集或购买企业所需要的各种源数据。

3结论

随着数据存储能力、处理能力的提升以及数据收集成本的下降，使得企业有机会把各种结构化和非结构化的销售数据收集起来，通过对大数据的合理使用，对于寻找潜在客户、减少销售时间和提高交易成功率会有极大的帮助，使得精确化营销成为可能。同时，通过大数据的合理使用，可以使得客户关系管理更具有针对性，从而极大提高客户管理效率。此外，通过大数据的合理使用，还可以高效地改进商品销售管理以促进交叉销售。最后，企业营销组织的人员构成以及工作内容的重心也应该逐渐向数据的采集、分析、处理以及应用转移。企业只有充分融入大数据时代并且将其与市场营销充分的结合起来才能在市场竞争中获胜。

作者:陈怀涛邹欣李继峥单位:成都理工大学管理科学学院