大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)的市場營銷工作

周　婧，林慧敏，沈黃珊，魏　珊

（武漢大學經(jīng)濟與管理學院人口資源環(huán)境經(jīng)濟研究中心，湖北武漢　430072）

?

大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)的市場營銷工作

周婧，林慧敏，沈黃珊，魏珊

（武漢大學經(jīng)濟與管理學院人口資源環(huán)境經(jīng)濟研究中心，湖北武漢430072）

摘要：大數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)開始成為社會經(jīng)濟生活中的一種主要分析方法。大數(shù)據(jù)在企業(yè)營銷中的作用也越來越大，并且對傳統(tǒng)的企業(yè)營銷方法提出了新的挑戰(zhàn)。通過分析這種挑戰(zhàn)，企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下的市場營銷策略：應該針對大數(shù)據(jù)需要開發(fā)有效的分析工具，同時充分利用大數(shù)據(jù)為制定營銷策略提供支持。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；企業(yè)營銷；市場調(diào)研

近年來，大數(shù)據(jù)有關(guān)的概念、理論和相關(guān)技術(shù)手段被提出來后，大數(shù)據(jù)成為了當前研究的一個熱門領(lǐng)域。這些研究視角和領(lǐng)域都豐富了人們對大數(shù)據(jù)這個新生事物的認識。在企業(yè)營銷領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)營銷方式方法也帶來了重大的挑戰(zhàn)和沖擊，但企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)這種全新的方法開展營銷工作卻鮮有涉及。本文對大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)如何開展市場營銷進行研究和分析，供參考。

1　大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)營銷面臨的新挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)及其相關(guān)理論對企業(yè)營銷的影響是顯而易見的。這種改變從總體上看，包括3個層次。第一個層次是在企業(yè)營銷中，大數(shù)據(jù)背景下如何應用小數(shù)據(jù)的問題；第二個層次是大數(shù)據(jù)技術(shù)顛覆性地改變了消費市場分析的數(shù)據(jù)來源、消費者的身份和地位；第三個層次是大數(shù)據(jù)分析是一個全新的數(shù)據(jù)分析體系，與傳統(tǒng)的市場營銷數(shù)據(jù)分析手段有著顯然的不同。具體而言，大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)市場營銷面臨如下一些挑戰(zhàn)。

（1）大數(shù)據(jù)將重構(gòu)企業(yè)和消費者之間的關(guān)系。在傳統(tǒng)企業(yè)營銷的調(diào)查方法中，消費市場的消費群體是一種被動行為群體。消費者的行動信息和行動關(guān)系是通過調(diào)查者在過程中篩選，并在數(shù)據(jù)分析過程和所得結(jié)論中構(gòu)建出來的。這種依賴于抽樣調(diào)查的方式，往往存在抽樣上的各種偏差，由此發(fā)現(xiàn)消費者往往不是真實的消費者，而真正的需求消費者卻沒有被傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查所捕捉到。表面上看，企業(yè)營銷是為了捕捉消費者的信息，但是消費者好像在和企業(yè)營銷部門進行捉迷藏的游戲，企業(yè)所捕捉信息的真實性打了很大的折扣。消費者的真實意向和行動選擇存在很大的差距。然而，在大數(shù)據(jù)背景下，可以捕捉到真實消費者的信息。因借助于互聯(lián)網(wǎng)和各種移動智能終端，消費者的各種消費活動所留下的信息都是真實的，消費者在各種電子商務(wù)和物流網(wǎng)絡(luò)上的活動痕跡反應了消費者的真實需求和偏好。這種偏好不同于傳統(tǒng)抽樣調(diào)查，消費者面對問卷時的各種情景假設(shè)。淘寶網(wǎng)、京東商城、當當網(wǎng)等電子商務(wù)網(wǎng)站每時每刻都記錄著真實需求的消費者在進行商品選擇時留下的痕跡，這種痕跡一方面是消費者的真實需求，另一方面也顯示出了消費者的偏好。這種消費偏好，不僅僅在一次購物中會出現(xiàn)，在隨后的購物中會重現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)信息，能夠為企業(yè)營銷部門所捕捉，并且為其后營銷策略制定提供依據(jù)。

（2）大數(shù)據(jù)改變了市場研究的數(shù)據(jù)來源。傳統(tǒng)市場營銷的基本流出和方法都是從社會問卷調(diào)查開始的。無論是定量的研究手段還是定性的研究方法，都是把消費者作為研究對象，然后假定一些情景讓消費者選擇，進而分析出消費者的真實需求與消費偏好。這種研究和實踐方法的弱點是：如抽樣方法本身存在樣本上的偏差，情景假設(shè)調(diào)查不是真實需求，以及認知和評價中的主觀態(tài)度等等，這些都使得無論是電話調(diào)查系統(tǒng)還是借助于互聯(lián)網(wǎng)進行的網(wǎng)絡(luò)調(diào)查技術(shù)，都出現(xiàn)了較強的隨意性。這些缺陷都降低了調(diào)查的有效性。但是，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)改變了這種相對單一的數(shù)據(jù)來源現(xiàn)狀。大數(shù)據(jù)下，企業(yè)營銷部門所獲得的數(shù)據(jù)是消費者通過自己個性化的消費實踐，不間斷行動所創(chuàng)造出來的數(shù)據(jù)，它真實地記錄著消費者的消費偏好，而且會是未來被不斷復制的偏好。買賣之間的關(guān)系不需要企業(yè)營銷部門作為一個中介進行，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，買賣之間是直接的溝通和交流，而企業(yè)營銷部門僅僅是這種溝通的見證者和記錄者。消費者以自己的行動創(chuàng)造了大量數(shù)據(jù)，而不是由調(diào)查者和研究者來編制數(shù)據(jù)。

（3）大數(shù)據(jù)顛覆了小數(shù)據(jù)的統(tǒng)治地位和作用。大數(shù)據(jù)從2013年開始被提及到現(xiàn)今，盡管從理論到實踐的時間很短，但是發(fā)展速度非常迅速。美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。這種信息量的規(guī)模遠遠超過了依靠調(diào)查方式獲得的小數(shù)據(jù)。更加重要的是，各個行業(yè)之間的數(shù)據(jù)彼此之間相互鏈接，其中反映的信息量與小數(shù)據(jù)孤立的信息量相比，并不是一個數(shù)量級別上的比較。大數(shù)據(jù)在市場營銷過程中具有的優(yōu)勢包括：第一，大數(shù)據(jù)是一種實時數(shù)據(jù)，它真實反映消費者的消費偏好。第二，大數(shù)據(jù)所包含的信息量遠遠大于傳統(tǒng)調(diào)查中獲得的、帶有孤立特征的小數(shù)據(jù)所包含的信息量。正由于大數(shù)據(jù)的這些優(yōu)點，為企業(yè)營銷部門進行海量數(shù)據(jù)分析帶來了工具。

2　針對大數(shù)據(jù)需要開發(fā)有效的分析工具

在大數(shù)據(jù)越來越成為一種主流研究方法的前提下，企業(yè)的市場營銷工作只能適應和借鑒這種分析問題的工具，為企業(yè)大發(fā)展提供新的增長點和動力。在此背景下，企業(yè)開展市場營銷工作應針對大數(shù)據(jù)需要，引入人類學其他多學科開發(fā)有效的分析工具。

“工欲善其事必先利其器”，相比于傳統(tǒng)的分析方法，大數(shù)據(jù)分析在提供精準的企業(yè)營銷需求方面具有巨大的優(yōu)勢，但是這種優(yōu)勢要轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實，依賴于對大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)。大數(shù)據(jù)的龐雜和復雜使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)不足以應對它的需求，必須開發(fā)新的有效的分析工具，來更高效率地使用大數(shù)據(jù)。針對大數(shù)據(jù)的分析工具與方法，學者在各自的研究領(lǐng)域提出了各種構(gòu)想和可能性。如覃雄派等人提出，MapReduce為代表的非關(guān)系數(shù)據(jù)管理技術(shù)陣營，從關(guān)系數(shù)據(jù)管理技術(shù)所積累的寶貴財富中挖掘可以借鑒的技術(shù)和方法。成靜靜、喻朝新在其研究中對基于云計算的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析平臺進行了詳盡的研究與設(shè)計。不同行業(yè)具有不同的特點，不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析盡管可以借鑒其他行業(yè)的一些方法，但是從目前來看，很難有一種通用的大數(shù)據(jù)處理方法適用于所有行業(yè)。因此，對大數(shù)據(jù)的處理方法只能結(jié)合本行業(yè)的特點，形成自身特色的大數(shù)據(jù)處理分析工具。

同時要引入人類學等其他交叉學科的研究方法。傳統(tǒng)的企業(yè)營銷市場研究，大多借鑒的是社會學調(diào)查的方法來搜集資料，并借助數(shù)據(jù)分析軟件來分析這些數(shù)據(jù)，從而得出建議性的或者描述性和預測性的研究成果。這種研究方法主要是小數(shù)據(jù)時代產(chǎn)生的，是應對小數(shù)據(jù)的產(chǎn)物。在大數(shù)據(jù)時代，僅僅采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集方法和分析方法顯然不夠了。因此必須引入能夠應對大數(shù)據(jù)特征的分析方法，包括人類學的整體論、相對論和跨文化比較研究等視角。社會學學科中的同期群研究、截面研究等研究視角也需要引入到大數(shù)據(jù)的分析中來。只有這樣，才能有效利用大數(shù)據(jù)來為消費市場研究提供必要的數(shù)據(jù)支持和方法支持。

3　利用大數(shù)據(jù)為制定營銷策略提供支持

在傳統(tǒng)的截面式數(shù)據(jù)背景下，為制定營銷策略時人們可以采用定性研究或者定量研究某一種數(shù)據(jù)。當希望能夠從多個角度來研究某個問題時，我們也會交叉使用定量研究和定性研究方法。但是在實際使用過程中，研究者往往會偏向于某一種研究方法或視角，這種偏向在傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)背景下是可以解決問題的。但是大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將改變這種導向，它要求必須將定量分析和定性分析有機結(jié)合，離開哪一個視野，都將無法有效實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的分析和利用。

特別是利用大數(shù)據(jù)可還原復雜的社會關(guān)系屬性和社會情境屬性，從而為制定營銷策略提供現(xiàn)實的關(guān)系圖景。小數(shù)據(jù)背景下的研究是一種脫離具體的情境和社會關(guān)系的分析方法。小數(shù)據(jù)的研究結(jié)論雖然可以讓信息接受者進行研究情景的還原，但是這種情景的還原是想象的和經(jīng)驗的，甚至帶有想當然的成分。在大數(shù)據(jù)下，消費數(shù)據(jù)反映的是消費者無時無刻的購買行動軌跡，這種行動軌跡雖然復雜，但是往往會嵌入在某種或某些社會關(guān)系中。只有分析這種情景關(guān)系才會得出有效的結(jié)論。大數(shù)據(jù)下，數(shù)據(jù)的情境屬性和社會關(guān)系屬性將更加重要。因此，我們在進行消費市場研究時，更應該關(guān)注和重視大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的龐大的和復雜的“關(guān)系”。企業(yè)制定營銷策略離不開對具體環(huán)境關(guān)系的把握。否則，制定的營銷計劃就是一個空中樓閣，不具有現(xiàn)實意義。

參考文獻

［1］徐子沛.大數(shù)據(jù)正在到來的數(shù)據(jù)革命［M］.桂林：廣西師范大學出版社.2012.

［2］宋寶香數(shù)據(jù)庫營銷：大數(shù)據(jù)時代引發(fā)的企業(yè)市場營銷變革［J］.價值工程，2012，（30）：132-134.

［3］徐國虎，孫凌，許芳.基于大數(shù)據(jù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘研究［J］.中南民族大學學報（自然科學版），2013，（6）.

Marketing Management of Enterprises under the Big Data Background

ZHOU Jing，LIN Hui-ming，SHEN Huang-shan，WEI Shan
（Research Center for Population，Resources and Environments & Economics，Economics and Management School，Wuhan University，Wuhan，Hubei 430072，China）

Abstract:Using big data has become the main stream of analytical methods in the social and economic area.Big data plays a more and more important role in marketing，and challenges the traditional marketing strategy.This paper analyzes this kind of challenge and points out the enterprise's specific strategy on marketing in the context of big data.

Key words:big data；enterprise marketing；market research

作者簡介：周婧，女，湖北十堰人，大學本科，主要研究方向：中國經(jīng)濟改革與發(fā)展。

基金項目：武漢大學自主科研項目,獲得“中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金”資助，項目編號：2015033。

收稿日期：2015-12-05

中圖分類號：F272.3

文獻標識碼：A

文章編號：2095-980X（2016）01-0088-02