大數據環境下顧客洞察與市場營銷策略研究綜述及展望

魏珊 徐桂琴

[摘 要]本研究分析了大數據環境下中國顧客洞察和市場營銷策略研究現狀，指出當前研究的亮點和不足之處，同時，利用“提出問題-分析問題-解決問題”的模式框架，構建了中國大數據背景下顧客洞察和市場營銷策略領域的一個研究展望模型，以期待為學者們在該領域進行進一步研究提供線索。

[關鍵詞]大數據；顧客洞察

[中圖分類號]F713.8 [文獻標識碼]A

隨著大數據的方興未艾，相對于傳統數據而言，大數據具有如下優勢：

（1）大數據是復雜多樣的。大數據數量龐大的特征就決定了大數據內涵的復雜和多樣性。其包含了用戶全方位操作信息，真實全面反映了用戶的所有特征。傳統數據收集可能是通過場景模擬所得，數據結構相對比較簡單一，無法完全真實對用戶進行特征描述。

（2）大數據是在線的。大數據可以隨時被調用和進行計算，具有即時性特征。這點傳統數據分析做不到，傳統數據是存儲在各種磁盤媒體中。大數據在線性節省了數據調用的時間，減小了數據在壓縮儲存和傳輸過程中可能造成的失真。

（3）大數據是實時的。大數據會根據用戶操作實時更新信息，反映現實。在淘寶上購物，當要尋找某商品，后臺可以實時地從數以億計的商品中調出并瞬間呈現，淘寶會根據用戶以往購物記錄分析用戶針對于不同商品的喜好程度和購買體驗，從而預測下期銷售情況。這樣避免了由于數據滯后性而造成的決策判斷的延誤。

（4）大數據不是抽樣。它是所有數據的全貌，不是抽樣思維，而是全體思維。大數據能夠全面反映出總體的特征，不會出現抽樣過程中可能出現的樣本選擇偏誤以及逆向選擇等原因導致的結果偏差。

在商業營銷領域，大數據有著非常重大作用和意義。一些學者在該領域中進行了卓越探索，但是有關研究無法提供一個總覽全景圖，鑒于此，本研究力圖對有關文獻進行綜合研究，為其他研究人員提供大數據背景下顧客洞察和營銷策略領域研究的線索。

1 研究現狀

透過對中國知網（CNKI）進行“大數據”和“營銷”為關鍵詞的綜合檢索，分析這些文獻研究的關鍵字詞頻和主要原始文獻全文研究，這些研究重點主要體現在如下幾方面：

1.1 特定互聯網企業的大數據運用案例研究

這些研究主要集中于麥肯錫、谷歌、淘寶等特定大型互聯網公司在大數據運用過程中的技術措施、機制和方法。這些大型互聯網公司對大數據海量實時信息通過先進技術分析能夠剝絲抽繭，提取有用信息，完成對用戶或者消費者行為的研究，進而根據分析結果制定包括廣告投放、產量規劃、產品設計等在內的一系列相應的營銷策略。

1.2 特定行業大數據在營銷領域的運用研究

例如，在社交媒體、互聯網媒體、網絡營銷、移動營銷領域的一些大數據運用。通過網絡運輸通道，各種信息被傳輸到后臺分類整理、統計分析。社交媒體根據用戶個人信息，追蹤用戶使用軌跡從而分析用戶關系網，建立一個強大復雜的社會網絡體系并從中挖掘可用資源，并針對不同群體特征制定不同的營銷戰略。

1.3 大數據作用和意義的導入性研究

由于大數據還是一個新事物。在技術人員提出概念到技術手段的最終實現，時間太短，對大數據有關的研究目前更多的是停留在工科領域，有關研究向社會科學領域擴展的效率還比較低。在社會科學的各個層面上，更多的研究還處于介紹和強調重視的階段，很多的文獻都具有這種導入性研究的特點。

2 對現有研究的評價

透過以上分析，我們認為當前的研究對大數據的特征、機制和運行規律做出了總結，具有積極的意義。但是這些視角具有如下一些需要反思的地方：

2.1 研究顯得不足

大數據研究正處于方興未艾的時期，盡管大數據開始展示出一定的生命力，但是大數據作為一個新生事物時間短。研究領域有關研究明顯滯后于大數據的實踐進程，對大數據的理解是一個模糊的概念，尤其是大數據對社會生活的影響機制以及大數據在市場營銷策略的應用都相對來說比較缺乏。

2.2 盡管學術領域對大數據應用有些討論，但在顧客洞察和營銷策略方面鮮有涉及

目前學術界在特定大型互聯網公司和特定行業方面都有大數據有關的研究成果，這些研究中有提到部分大數據對傳統的顧客洞察方式的影響以及營銷策略改變的作用效果，但是多數研究還處于就個體案例而談的形式，并未真正地從各個案例中總結出適用性的價值規律與作用機制，塑造起一套完整的應用體系模型。

2.3 目前文獻偏重于大數據有關的技術分析，缺乏社會科學領域研究人員把相關研究引入社會和經濟學的框架中來

通過文獻分析，我們發現大多數的技術分析主要著重于大數據的存儲管理體系以及大數據的挖掘和實時分析處理技術。對大數據有關的研究人員主要是由一些理科或者工科的研究人員構成，社會科學的研究者對此領域的關注程度尚且缺乏，顯而易見沒有將其作為熱門領域。

2.4 當前大數據有關導入性研究很多

一些行業和企業已經開始意識到大數據的作用和意義，從而形成了一些導入性研究。這些導入性研究描述性論述較多，實證偏少，更多的是用文字闡述了網絡大數據的共性規律，深度挖掘和充分利用大數據的大價值帶來的巨大機遇以及對大數據安全性保障的重要性，缺乏對于大數據中可能包含的商業模式，在營銷領域的經營模式等的系統分析。

2.5 對大數據在企業營銷領域的運用上，缺乏一些測評的機制和手段

由于沒有評價的方法，目前大數據在企業顧客洞察上的運用還是非常粗糙的，結論與事實上也存在著一定的偏差。關于如何建立一個完善的管理體系模型來刻畫和計量不同的戰略所帶來的經濟利益，從而選出最優方案仍需要進行深入的研究。

3 對大數據背景下顧客洞察與營銷策略研究的展望

要想對大數據背景下的顧客洞察進行考察與運用，就必須使用大數據所能懂得的語言。鑒于此，對于大數據環境下顧客洞察和營銷策略有關的理論和實踐可能的研究路徑包括如下幾個方面：

3.1 大數據對顧客洞察的影響機制研究

大數據下對顧客的發現規律隨著大數據本身的模式與傳統模式不同。傳統條件下是一個抽樣調查下的顧客發現過程。抽樣調查帶來的各種誤差無疑影響著對顧客發現的精度和準確度。大數據下的顧客發現過程是一個精確定點過程。因此，如何從全面實時的大數據中快速有效地找尋有用信息，將客戶精準定位從而找到顧客規律需要進一步的研究。

3.2 大數據對企業業務流程和價值鏈的影響的評估研究

在明白企業在大數據背景條件下進行顧客發現機制之后，我們需要對企業的業務流程和價值鏈按照運行機制的狀態進行評估，看看原有的業務流程和價值鏈在運行中哪些是適應大數據背景的，哪些是與大數據背景相沖突的。大數據獨有的特性使得傳統的數據分析過程會發生巨大轉變，只有重新分析和梳理原有的業務流程，針對大數據的特點，找到需要改進和完善之處，才能將大數據更好地融入到企業的業務流程和價值鏈中去。

3.3 大數據下企業營銷策略的制定研究

顧客發現只是給我們提供了一個邏輯框架，這個框架最終需要通過實踐來進行驗證。第二個部分是一個理論部分，第三個主題屬于實踐部分。實踐是檢驗真理的唯一標準，理論永遠實現不了任何東西，更重要的是實踐。當然這種實踐不是進行簡單的重復試錯來實現的，是在第二部分我們的理論指導的基礎上來實現的，可以讓我們的實踐少犯錯誤，不偏離邏輯的方向。

上述三個方面在邏輯上遵循的是“提出問題，分析問題，解決問題”的模式，由此構成一個嚴謹的研究體系。該體系為進行大數據背景下顧客洞察與營銷策略的研究提供了一個前瞻性的理論研究模型，可以為其他研究者開展相關研究提供一個全景的圖景。

[參考文獻]

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