試論大數據時代企業的營銷模式

張潔梅+李麗珂

[摘 ?要]大數據時代的來臨，引發了商業的大變革，顛覆了企業傳統的營銷模式，建立在大數據基礎上的營銷架構，可以為企業帶來巨大的商業價值。在大數據時代，企業的經營模式在不斷地發生著變化，在此背景下，分析企業的營銷模式和特點，賦予大數據營銷巨大的研究價值，成為未來營銷的發展趨勢。

[關鍵詞]大數據;營銷模式;商業模式

[中圖分類號]F713.5 ? ?[文獻標識碼]A ? ?[文章編號]1672-2426（2014）12-0063-06

一、理論綜述

在過去的數年中，信息技術在社會、經濟、生活等各個領域不斷滲透和推陳出新，在移動計算、物聯網、云計算等一系列新興技術的支持下，社交媒體、協同創造、虛擬服務等新型應用模式持續拓展著人類創造和利用信息的范圍和形式。新興信息技術與應用模式的涌現，使得全球數據量呈現出前所未有的爆發式增長態勢（Lynch，2008）。全面基于信息和網絡的生產和創新模式，正在將人類社會帶入“第三次工業革命”時代（Rifkin，2012）。作為計算機時代的核心——計算能力，其主要目的在于提高對大量數據的處理功能，并對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值的信息，最終衍化出一種新的商業模式，本文主要是分析在大數據條件下，企業市場營銷模式的轉變，從大數據理論與特征出發，探討大數據對于商業的價值，以及大數據趨勢下企業市場營銷模式的轉變。

（一）大數據時代營銷與企業的營銷模式

大數據是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據，數據量通常在10TB以上。在當今社會互聯網普及和發展快速的情況下，社會化應用以及云計算，使得網民的網絡痕跡能夠被追蹤﹑分析等，而這個數據是衡量的以及可變化的，企業或第三方服務機構借助這些數據為企業的營銷提供咨詢、策略、投放等營銷服務的行為稱為大數據營銷。企業的營銷模式是營銷戰略和各種策略的集合，是企業開展業務的特定方式。

（二）國內外相關理論研究

Bug hin et al.（2011）指出大數據可以通過信息透明化釋放巨大的價值，大數據時代會產生新的管理規則，并提出數據導向競爭優勢的概念。Brown et al.（2011）指出大數據所帶來的巨大影響是可以改變游戲規則，企業的成功不僅僅取決于新技術而且取決于關于大數據時代如何發展的新思維：一個受大數據影響的擴展了的管理實踐循環以及大數據對潛在的、破壞性的、新的商業模式的作用;進而指出：徹底定制化（Radical Customization）、永恒的實驗（Constant Experimentation）和新奇的商業模式（Novel Business Models）是公司在捕捉和分析海量數據時代競爭的新標記。

大數據時代消費者和網民的區分逐步一體化，企業的疆界日漸模糊，數據越來越成為核心的資產，并將對企業的業務模式產生深刻影響，甚至重構其組織和文化;商業活動的各個領域在這場運動中都不能置身事外（McAfee、Brynjolfsson，2012）。對于大數據這個概念，國際數據公司（IDC）將其定義為：通過高速捕捉、發現或分析等途徑，從大容量數據中提取價值的一種新的技術架構。大數據的核心一般認為是基于相關關系分析法的預測，其精髓不是抽樣、絕對精確和因果，而是分析更多數據甚至全部數據、追求效率、重視相關。本文認為大數據是對海量數據進行管理、分析、挖掘以支持決策的理論、方法、技術的統稱。

（三）傳統企業營銷模式的制約因素

傳統企業營銷模式的制約因素主要體現為：營銷市場環境，如市場營銷環境通過市場內容的不斷擴大和自身因素的不斷變化，對企業的營銷活動發生影響，同時企業的營銷環境依賴于市場環境正常進行。消費群體，如有購買力和欲望的現有及潛在消費群體分布非常廣泛和分散，且具有多變性。調研方式，如企業的調研活動通過市場觀察、訪談、電話訪問或發放問卷等形式展開時，需要大量人、財、物的投入，周期較長，難以進行廣泛調研且不具代表性等。營銷廣告，如營銷廣告主要是通過電視、報紙、雜志等形式對受眾進行聽覺、視覺刺激，把信息強加給受眾。營銷策略，如企業針對一個目標市場會利用一個組合策略，通常使用4Ps組合策略，以達到企業的市場目標，但是該組合強調必須以適當的產品、適當的價格、適當的渠道和適當的促銷手段，將適當的產品和服務投放到特定市場。營銷理念，如企業做市場營銷的條件是產品供過于求和市場競爭的加劇，所以市場營銷的理念僅僅是銷售產品，滿足客戶需求。

二、大數據的特征及其商業價值

（一）大數據的特征

大數據的“大”，不同于以往數據的顯著特點表現在“4V+1C”：第1個V是Volume，即高容量，TB～ZB級;第2個V是Velocity，高速度，實時處理，數據量增長越來越快，需要處理的速度和響應的時間越來越快，對系統的延時要求相當高;第3個V是Variety，多類型、多格式，包括結構化、半結構化和非結構化數據;第4個V是Vitality：分析和處理模型必須快速變化，因需求在變;1C是Complexity，處理和分析的難度非常大，處理、升級或利用大數據的分析手段比處理結構化數據要復雜的多。大數據營銷的特點主要表現在以下幾個方面：

1.提高個性化。主要是通過對大數據的分析來更加有針對性的了解客戶的需求，使為客戶提供的服務更加個性化和有效。

2.數據驅動的營銷。隨著原始數據的不斷堆積，大數據平臺已經出現，為營銷人員更好地了解客戶提供了大量的信息。在這些信息數據的驅動下，營銷人員才能夠真正了解客戶的真實需求，并通過滿足這些需求來提升客戶體驗。

3.預測分析能力。大數據的累積使得營銷人員可以通過外部和內部兩個系統的數據來分析客戶當前和未來的購買行為。外部系統指的是web和社交媒體等，內部系統指的是CRM和購買歷史記錄等。通過這些數據的組合分析可以推動現有的產品和服務的銷售并同時帶來更好的產品服務的改進。

4.虛擬活動能力。通過大數據模擬可將人們的一些創新性的營銷想法進行虛擬的市場測試，這種虛擬的測試消除了在真實市場中存在的風險，節約了成本費用。同時因為所使用的數據是來自真實世界的，因此虛擬測試結論具有較強的可靠性。通過不斷地測試、挑戰和重新測試，直到這些營銷想法成為實際的活動——其有效性隨后可以使用營銷后分析來測量。

5.不僅僅適用于大型企業。大數據分析需要的成本較少，因此這一發展趨勢不只是針對大企業有效，對于小企業來說同樣可以運用已有的軟件工具從存儲、管理、分析和可視化數據中分析獲得很大的優勢。因此，在這方面，小型企業與大型企業處于公平競爭的環境中。

（二）大數據的商業價值

1.大數據的來源與應用。大數據是由海量交易數據、海量交互數據和海量數據處理三種技術應用匯聚而成。以淘寶網為例，淘寶網的數據以及流量產生的核心是圍繞著買賣雙方的交易展開的，以此向外擴展，衍生出海量的相關數據與信息。同時，也正因為這些數據、信息都與交易相關，因此也形成了極具商業價值的數據信息，為淘寶轉型為電商“生態圈”的基礎服務提供商、數據服務商進行數據開發與銷售奠定了基礎。通過對用戶網上消費行為的全流程追蹤，淘寶數據的產生從大范圍上可以劃分為三種。第一種是來自淘寶網外部的數據，主要包括相關的廣告點擊、搜索引擎的搜索數據、SNS上的推薦與鏈接、關聯軟件的操作與推薦。第二種是直接訪問帶來的相關數據，包括瀏覽器訪問、軟件訪問等。第三種也是最大的數據來源，即淘寶網內部的數據產生，這些數據的產生與買賣雙方的交易密不可分，同時也圍繞著這種交易產生了相關的信息與數據，包括內部搜索、站內SNS社區、頁面瀏覽與點擊、會員及用戶相關頁面、購買與交易數據、后臺管理數據以及即時通訊數據信息等。

這些數據通過存儲、分析、運算和管理，可以用來優化自身的產品、服務、界面和管理。此外，在具備極大商業價值的數據與信息方面，淘寶對外界至少還能提供三類。第一類針對消費者，主要包括各種商品與店鋪以及促銷信息，是便利其購物與消費的數據信息;第二類針對賣方以及店鋪，主要包括媒體接觸及使用行為、網絡使用行為、消費者的消費行為、行業競爭及市場發展的數據與信息等，是可以有效提升商品銷售效果以及其店鋪管理的數據信息;第三類主要包括購買數據、消費者行為數據、銷售數據、交易數據等，是可以幫助社會及第三方機構了解電商企業和淘寶相關的數據及信息。

2.大數據所帶來的商業價值。大數據時代帶來了思維、商業、管理的大變革，在商業的變革中，對大數據進行挖掘所產生的商業價值日益激增，基于大數據的幾個商業價值方面的杠桿有：通過運用大數據來模擬實境，探索新的需求以及提高投入回報率;分析顧客群體，進行量體裁衣，對每個不同群體采取獨特而富有針對性的行動;提高大數據成果在各個相關部門的分享率，進而提高整個產業鏈條和管理鏈條的回報率;進行商業模式、服務和產品的創新等方面來實現由大數據所帶來的商業價值，如圖1所示。

在諸多領域，大數據浪潮正在引致顛覆性創新，即通過提供相對簡單卻更加廉價與便利的產品，或者引入遜于現有產品的產品和服務，誘導次要市場上不太挑剔的消費者，抑或非消費者。根據McGuire et al.（2012）的闡釋，大數據通過五種途徑獲得新競爭優勢，即精密的分析、更多的交易信息數字化、針對更窄細分市場量身定做的服務和產品、信息透明化、以及服務和產品的前瞻性開發。大數據的價值模型如圖2所示。

三、大數據時代的商業模式

商業模式反映了企業如何創造價值、傳遞價值和獲取價值。商業模式一般涉及九方面要素，大致覆蓋了商業模式的四個主要方面，如表1所示。商業模式猶如一個戰略藍圖，可以通過企業組織結構、系統和流程來實現。

商業模式的九要素之間相互作用、相互決定：同樣的渠道通路可以擁有不同的核心資源、不同的關鍵業務、不同的成本結構等。相同的價值主張不必通過相同的渠道通路去實現。商業模式只要有一個構成要素不同，就意味著是不同的商業模式。事實上不僅如此，在動態變化的市場系統中，為了應對變化多端的新環境，商業模式也必須靈活多變。市場環境的變化和生產技術的發展，會使曾經成功的商業模式受到挑戰。所以，新興技術的推動、市場需求的改變、行業垂直整合、競爭對手的模仿、企業家精神等因素都可能推動企業進行商業模式的創新。

以大數據為線索，重新審視自身商業模式并進行創新設計，是當今企業在整體結構性方面獲取差異優勢的重要來源。一方面，讓各種類型的數據轉變成可以快速獲得的有價值信息，這是大數據技術具有的優勢;另一方面，全息可見的消費者個體行為和偏好數據以及基于交叉融合之后的可流轉性數據。所以，未來的營銷可以根據每位消費者獨特的偏好與興趣，為他們精準地提供專屬性的個性化服務和產品。大數據不僅帶來一種新的核心能力和戰略資源，而且還可以實現企業界乃至整個社會資源的利用、控制、配置方式的開放化和虛擬化，提高經濟運行率和資源利用率。

四、大數據時代企業營銷模式的革新

（一）大數據時代企業營銷模式的演變

大數據時代不斷催生新的理念和商業經營模式，大數據是面向用戶、面向業務和應用的一種思維，一種戰略，基于科學的數據進行決策已經成為大數據時代經營的新型模式。傳統的消費者行為分析的營銷模型“AISAS”在不斷變化的大數據時代，轉變成了“TSPS”的新型模式，這種新路徑更多的被應用在網購的營銷模式中，如圖3所示。

（二）大數據時代帶來的營銷變革

通過對大宗用戶數據進行一系列的整合、分析、開發與積累，營造出新型產品的運營和營銷模式，像Google、Facebook、Twitter、Amazon等公司都已在大力推進這些業務模式。大數據可以幫助企業優化營銷策略：通過分析用戶的社交媒體活動，企業可以向用戶推薦消費者感興趣的產品或者服務，通過公開社交數據，企業可以有針對性地進行線上和線下的產品推薦活動，在了解用戶消費趨向的同時，可在相應地區增加相關產品庫存，通過社交媒體的監控將能夠針對用戶需求的產品提前備貨。

在大數據的幫助下，商家能夠實現真正的消費者個性化，而不僅僅是劃分不同的群體。大數據可以幫助企業做得更加精準，可以精確到人，在云端的數據庫中，所有用戶都以標簽屬性的形式存在。用戶在現實生活中的行為，如瀏覽、訂閱、搜索、產品應用等被數據庫記錄和分析。在云端，這些行為可以轉化為用戶的性別、年齡、收入、城市、愛好、品牌偏好等清晰化屬性標簽。進而一些門戶網站如搜狐等可以以這些標簽為依據，幫助廣告主開展更加有效的各類營銷活動。互聯網的高速發展為現代企業創造了無限的空間和可能，在利用網絡這個平臺上，大數據將會為營銷帶來更大的機遇。

1.統一的客戶視圖形成于第三代PaaS平臺，以此為基礎實現市場細分。CRM系統（客戶關系管理系統）是基于云計算與大數據建立起來的，這一系統可以深度挖掘目標客戶，幫助企業實現各部門之間的綜合應用與管理，建立客戶中心導向的營銷管理平臺，對客戶群體進行細分，幫助企業有效掌握最為重要的客戶，以便實現效益最大化。沃爾瑪、麥當勞、家樂福等知名企業的一些主要門店都著眼大數據，在店內安裝了搜集運營數據的裝置，可以跟蹤店內客流、客戶互動和預訂情況，因此研究人員可以對餐廳設計、菜單變化和顧問意見等對銷售額和物流的影響進行建模。這些企業可將這些交易記錄與數據相結合，還可運用大數據工具展開分析。通過獲取社交數據、網站瀏覽數據和地理追蹤數據等更豐富的消費者數據，公司可以據此繪制出更加完整的消費者行為。大數據技術能充分有效管理顧客各方面的信息并進行深度挖掘。

2.確定營銷策略時以客戶為導向，對市場營銷實現全過程管理。對企業的客戶群體進行準確分析時，可以按照橫縱多維方式，根據龐雜的客戶數據，篩選出核心目標客戶，并且能夠準確傳達產品、折扣等信息，確保實現“精準”營銷。例如一位顧客進入店鋪后，零售商可以運用大數據技術搜索數據庫，發現這位顧客是其需要留住的有價值顧客，進行精準的顧問式營銷。

（1）基于客戶行為分析的產品推薦。產品推薦包括兩個重要方面，一個方面是基于客戶交易行為分析的交叉銷售;另一個方面是基于客戶社交行為分析的社區營銷。前者根據客戶信息、交易歷史和購買過程等行為軌跡的歷史數據與統一商品其他客戶的行為數據進行行為的相似性分析，從而為客戶推薦產品。比如我們在網購行為中常見的提示：瀏覽（購買）了這一商品的客戶還瀏覽（購買）了哪些商品等。后者是通過分析客戶在微博、微信、社區等網絡平臺上所關注的興趣、愛好等數據，投其所好，為其推薦相關產品。通過這種客戶行為的數據分析可以使得產品推薦更加的精準化、個性化。傳統企業可以通過對本企業內部的客戶交易數據、公司自有電子商務網站數據等的分析來實現企業直銷渠道的產品推薦，也可以通過大型電子商務公司和社區網絡的產品推薦系統來提升銷售量。

（2）基于客戶評價的產品設計。客戶評價包括很多方面，有對產品的滿意程度的評價，對物流效率的評價、對服務質量的評價等，同時也有對于產品的外觀、包裝、功能等方面的體驗評價，與此同時，客戶會針對這些方面的不足提出一些有針對性的改進意見。有效采集和分析這些客戶評價數據將有助于企業改進產品的外觀、性能和服務，同時有助于企業建立以客戶為中心的產品創新體系。

（3）基于數據分析的廣告投放。在澳大利亞，一家名為Millward Brown的市場研究公司正在利用網絡攝像頭監控人們對電視商業廣告的面部反應，真正做到看“臉色”來做營銷。而DSP（Digital Signal Processing，簡稱DSP）為廣告主提供包括廣告投放試驗、時段分析和效果分析等在內的數據分析服務。“例如，依托數據平臺記錄每次用戶會話中每個頁面事件的海量數據，可以在很短的時間內完成一次廣告位置、顏色、大小、用詞和其他特征的試驗。當試驗表明廣告中的這種特征更改促成了更好的點擊行為，這個更改和優化就可以實時實施。再如，根據廣告被點擊和購買的效果數據分析，根據廣告點擊時段分析等，針對性進行廣告投放的策劃。”（趙剛，2013）

（4）基于數據分析的產品定價。合理的進行產品定價需要進行數據試驗和分析。將客戶按照其對產品價格的敏感度進行分類，同時測量不同客戶群對價格變化的直接反應和容忍度，進而為產品定價決策提供參考。大數據分析使全球零售業巨頭沃爾瑪獲益。通過對消費者購物行為進行分析，公司發現男性顧客購買嬰兒尿布時，通常會順便搭配幾瓶啤酒來犒賞自己，于是推出了將啤酒和尿布進行捆綁式銷售的促銷手段。如今，這個“啤酒+尿布”的數據分析成果也成了大數據技術運用中的經典案例。

（5）基于物聯網數據分析的產品生命周期管理。“條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現實等技術能將產品生命周期的信息進行實時采集和分析，這些數據能夠幫助企業在供應鏈的各個環節跟蹤產品，收集產品使用信息，從而實現產品生命周期的管理。”（趙剛，2013）這種管理在物流行業得到了廣泛的應用，如UPS快遞的最佳行車路徑其多效地利用了地理定位數據。為了使總部能在車輛出現晚點的時候跟蹤到車輛的位置和預防引擎故障，它的貨車上裝有傳感器、無線適配器和GPS。同時，這些設備也方便了公司監督管理員工并優化行車線路。UPS為貨車定制的最佳行車路徑是根據過去的行車經驗總結而來的。2011年，UPS的駕駛員少跑了近4828萬公里的路程。

3.暢通渠道，重組服務流程，建立穩定客戶群。通過運用大數據，企業可以從市場競爭者的產品、促銷等數據，從外部環境的數據，例如天氣、重大節日、國家大事、熱門話題、社交媒體上人們的情緒中先導性的預測到外部形勢的演變，從而選擇正確的應對方式。此外，大數據可以用于客戶流失預測。比如，針對客戶投訴增多、客戶評價負面、購買量減少等現象，可以根據客戶行為模型，運用這些客戶數據，對于客戶流失的可能性進行預測，進而采取相應的措施。

通過運用通信技術和先進的數據庫技術，可以實現與顧客的長期個性化交流，不斷滿足客戶的個性化需求，實現精準營銷。這種營銷可以為企業建立穩定忠實的顧客群體，實現客戶增值的鏈式反映，是營銷達到可調控、可度量的精準要求。大數據已經展現出巨大的作用和非凡的前景，但是，大數據營銷仍面臨較多問題與挑戰。面臨的首要問題是技術難題，畢竟現在還處于大數據技術的活躍前期，各方面技術尚不夠完善，各項工具需要進一步改進。然而實際情況是，大數據營銷一旦真正啟動，你面臨的不僅僅是工具和技術問題，還有更重要的是轉變組織架構和經營思維，真正參與挖掘這座數據金礦。

大數據時代下的企業營銷模式正在面臨著空前的機遇與挑戰，在大數據環境里，企業在不斷地創造和革新出符合時代需要的營銷思維和營銷模式，建立在客戶響應和分析需求行為的基礎上，挖掘大數據的價值，創建個性化的營銷策略，源源不斷地為企業帶來巨大的市場價值和商業價值，使企業擁有持續的競爭優勢，幫助企業建立制勝未來的核心競爭力。本文側重于理論分析，在今后的研究中應進一步加強實證部分的研究。

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責任編輯 ? 魏亞男