基于數據思維的高職院校營銷人才培養探析

昆山登云科技職業學院 張雪佳

一、引言

快速發展的大數據技術及其在各行各業的迅速普及應用，使得大數據人才成為人力資源市場備受追捧的新寵，人才需求旺盛的態勢已經明朗。通過調查分析，企業對數據型人才的需求主要包括以下三種類型:

1.大數據技術專家——研發型人才：主要從事設計、研究、開發高技術含量的大數據產品或平臺等工作，一般要求資深IT經驗，對底層框架，系統架構，核心算法等有較深的造詣。這部分人才有80%來自IT專業（計算機/電子工程等），20%是其他專業。

2.數據應用專家：能夠利用現有的大數據產品/技術，為不同行業客戶提供大數據項目的設計、實施等咨詢服務。50%來自IT專業，40%來自數學和統計，10%來自其他專業。

3.具備數據思維的復合型人才：能夠提出利用數據運營支撐本職工作的思路和計劃，協助數據應用專家設計出更好的大數據應用系統，把大數據系統的輸出結果直接應用到本職工作中，最終達到基于數據運營完成本職工作的目標。其中80%來自非IT專業（市場/人力/營銷/經濟等），20%來自其他專業。

市場營銷專業能作為培養數字復合型人才的重要來源之一，主要是由于大數據時代的到來，為企業營銷提供了一種全新的思維方式，促進了營銷理念和方式的變革，給市場競爭和營銷環境帶來新的變化，大數據驅動營銷也日趨明顯，這在一定程度上也改變了市場營銷專業人才的需要，對其知識結構、創造動手思維、實踐創新能力等都提出了更高要求，企業對具有數據思維的復合型營銷才人需求也越來越旺盛。

二、大數據時代高職院校營銷人才培養面臨的問題

新技術的產生催生了新商業模式的出現，大數據在營銷領域中廣泛地應用，也促使營銷模式呈現出新的變化，各行各業對營銷人才有了更高的要求。近年來，結合大數據進行營銷專業建設改革在各高校掀起了浪潮，大部分都面臨著培養目標不明確、課程體系相對混亂、教學模式陳舊、跨學科師資較少等方面困難。

（一）營銷人才培養目標不明確

目前我國大部分高職院校市場營銷專業人才培養發展定位不明確，缺少行業和市場的調研分析，沒有明確大數據營銷工作所需的能力和層級，企業究竟需要何種人才從事何種領域和層次的工作，因此整個教學體系設置的人才培養目標和定位都和社會需求脫節，知識結構滯后于市場業務的發展，缺乏有效的市場定位，閉門造車，盲目課程設置，最終培養出的營銷人才針對性不強，不能滿足不同行業差異化的需求。同時，對于學生的職業面向沒有精準的畫像，造成所培養的營銷學生職業能力與社會所需求的能力不相匹配。

（二）課程體系相對混亂

目前，大部分高職院校市場營銷專業教學計劃都包含有消費者行為學、市場調研、統計學等核心課程，甚至還包含諸如Python等營銷分析工具課程，但是對于課程整體只是簡單地做疊加，沒有系統地考慮如何從各層次、全方位地培養學生具有數據思維。與此同時，雖然部分高職院校開始注重理論知識與實踐結合，但是大數據營銷教學還是以理論為主，沒有深入結合到企業和社會發展的特性，不清楚大數據營銷能力具體表現為何種能力，導致課程體系也較混亂，畢業生從學校踏入社會也需要較長時間的社會歷練才能認識產業實質。

（三）營銷教學模式陳舊

大數據時代，市場營銷類課程應該具備創新型、應用性的屬性。但在實際授課中，營銷教學模式相對固定，即教學方法和考核方式相對比較陳舊。很多課程的授課形式還沒有從傳統理論課程中轉變，如講授方式仍然占據了絕大部分課時。而考核方式和內容本身對于教學結果具有極強的指向性，但目前很多課程仍是以期末閉卷考試為主，特別是對于技能型、工具型課程的評價效果比較差。因此，培養出來的營銷人才與社會需求存在很大偏差。

（四）跨學科師資較少

在進行大數據思維的營銷培養過程中，大部分學校都將面臨這師資的問題。大數據相關課程的開設，需要相應的師資支持。多數情況下，有些老師懂技術不懂營銷，有些老師懂營銷不懂技術，缺乏實踐經驗。因此，實施數據營銷人才培養的重點之一就是建設一支具有數據思維和數據能力的雙師型教師隊伍。

圖1 數據人才培養課程體系

三、基于數據思維的營銷人才培養模式

（一）把“數據能力”引入各商科專業人才培養目標

大數據背景下，企業需求的是一種復合型營銷人才，綜合性較強，涉及的能力較多，因此在對市場營銷專業培養目標定位時，著重以培養學生職業能力為基礎，使用計算機技術和統計學方法，培養學生應用大數據技術解決營銷管理問題的能力，使之具有敏銳的商業洞察力與創新的大數據思維，能夠通過收集、分析和處理大數據來幫助企業解決實際問題，成為企業所需求的新商科復合型技能型人才。

（二）“三位一體”數據人才培養課程體系

具有數據思維的營銷人才是一種復合型人才，因此人才培養的課程體系應該呈現出多學科結合的態勢?；诖?，在進行課程體系設置時，可以把課程分為職業核心能力課程、行業通用能力課程、崗位特定能力課程和實踐教學課程四大模塊，在傳統的市場營銷課程基礎上，增加大數據思維與大數據工具、數據庫原理與應用、Python、統計學等專業課程，讓學生學會用全數據樣本思維方式思考問題，解決問題。從知識-能力-素養三維度出發，注重培養學生基本素質、崗位特定能力、數據思維能力和職業發展能力，充分體現“三位一體”數據人才培養特色。

（三）優化教學方法

大數據時代，市場營銷類課程除了應該具備創新型、應用性的屬性外，實際授課中，還需優化教學方法，培養復合社會需求的營銷人才。

1.互動式教學

在教學中采用案例教學與討論教學的融合的方式，通過營造多邊互動的教學環境，在教學雙方平等交流探討的過程中，加入典型案例和熱點案例分析，設置合理的問題引導學生思考等環節，達到不同觀點碰撞交融。通過這種方式激發教學雙方的主動性和探索性，有效調動學生積極性，充分發揮他們的主觀能動性和創造性，進而達成提高教學效果。

2.理實一體化教學

大數據真正的價值在于“有用”，數據背后所隱藏的價值含量遠高于數據本身，因此，對于企業來說，在掌握了大數據的分析技術之后，如何有效利用數據尤其重要。作為培養數據人才的一方來說，在教學過程中，更應該注重理實一體相結合。理論教學中重在突出知識的基礎性，以掌握基本概念、深化應用為目的。實踐教學中要重點突出培養學生的知識應用能力，可涉及諸如大數據營銷工具、相關技術等實際操作內容。在教學過程中運用實訓實驗、企業頂崗實踐等手段，在實戰中鍛煉學生分析數據進而做出決策的能力。

（四）培養“雙師型”教學隊伍

為培養適應社會需求的具有數據思維的營銷人才，需建設一支高素質的“雙師型”教學隊伍，主要可以從三方面著手：一是針對傳統市場營銷師資，由于他們大多不具備深厚的大數據處理或統計學功底，因此需要制定相應的大數據培訓計劃，從理論補給上促進其轉型；二是提高教師實踐能力，通過與有數字化營銷背景或經驗的企業建立校企合作關系，鼓勵教師入駐、跟蹤數字化營銷項目，從實踐驅動上促進其轉型；三是積極引進大數據專業人才、統計學專業人才，或鼓勵與相關專業人才合作科研項目，解決企業數字化戰略、市場營銷模式創新、消費者行為分析等研究方向的問題，多渠道促進教師知識融合。