大數據分析在品牌營銷管理中的應用與實踐

張忠來，孔孟劍

(1.沈陽城市建設學院，遼寧 沈陽 110167；2.鄭州大學，河南 鄭州 450001)

1 大數據的基本特征

探究大數據的本質到底是什么？其實非常的簡單，大數據其實就是眾多的資料匯集起來，形成了巨量的資料，這些巨量的資料是從人們日常生活中隨時隨地產生出來的多樣的數據，在互聯網與大數據的時代背景下，任何不起眼的數據都可能具有不可估量的使用價值。大數據有著極其鮮明的4方面特點，概括起來可以稱之為4V，即：Volume(大量性)、Variety(多樣性)、Velocity(高速性)、Value(價值性)。

1.1 Volume(大量性)

大數據最重要的一個特征體現為“大”，從最開始的Map3時代起，一個MB級別的Mp3就能滿足絕大多數人的聽歌方面的娛樂需求，但是隨著時代的變遷，也基于摩爾定律的規律，存儲單位由原來的MB到GB，再到現在的TB，乃至現在發展到的PB、EB的等級。隨之信息技術的非幾何式的發展速度，數據的量從可控到現在的爆發性不可控的方向增長。社交網絡、移動網絡、物聯網、智能設備、工具、虛擬現實、5G技術等等方面，都成了新的數據供給源。目前的淘寶、微信、微博等數據源產生的數據，都需要新的計算方法和強有力的數據處理平臺和技術去統計、分析、預測和處理。

1.2 Variety(多樣性)

數據的大量性中就包含了數據源的廣泛性，從而也決定了大數據形式的多樣性。每種形式的數據都具有自己獨特的作用。目前，大數據應用最廣泛的方面就是推薦系統，我們日常生活中經常接觸到推薦信息，就是根據用戶的日志數據進行分析以后預測用戶的可能需求。因為日志數據具有結構化明顯的特征，便于分析和利用。但是還有一些結構化不明顯的數據，例如，音頻、視頻、圖片等信息，這些數據之間的因果關系比較弱，這就需要通過人工分析才能實現數據的利用。

1.3 Velocity(高速性)

從歷史的角度來說大數據一直都存在，只是由于存儲等客觀條件我們沒能及時地將他們保留下來，但是隨著互聯網技術及存儲技術的發展，現在的數據在互聯這個平臺上得到了快速的傳輸。對于我們現代人來說，生活當中已經離不開互聯網絡，也就是說每人每天都在向大數據這個資料庫里不停地提供大量的資料，并且這些資料是需要及時處理和應用的，因為花費大資本去保存較小的歷史數據是非常不劃算的，對于一個平臺而言，也許保存的數據只有很短暫的一段時間，那么之前的數據就會被清理，不然成本將會很高，就像我們的行車記錄儀一樣，必須不停地覆蓋以前數據，才能保持最新的數據被存儲。因此，大數據對于處理速度就有著很高而且很嚴格的要求，服務器中大量的資源都將應用于處理和計算數據，很多平臺都需要做到及時的分析。數據在不停地產生，誰能更快，更準確地處理分析數據，誰就能更加具有競爭力。

1.4 Value(價值性)

大數據的價值性是大數據的最核心特征。在我們日常生活產生的數據中，真正有價值的數據所占的比例非常小。相對于傳統的小數據而言，大數據最大的價值在于通過從大量不相關的數據中，分析挖掘出對未來發展趨勢預測分析有價值的數據，從而找出數據中的相關關系，這也是與傳統小數據之間的本質區別。然后，通過機器學習方法、人工智能計算或數據挖掘方法，發現新的規律或知識，并將應用于社會生活的各個領域。

2 大數據在不同領域中的應用現狀

2.1 電商領域

大數據目前應用比較廣泛的領域應該就屬電商領域的應用了，像淘寶、京東、拼多多等電商平臺利用大數據分析技術，對用戶信息進行分析，從而利用推薦系統對用戶感興趣的產品進行推薦，因而刺激消費購買行為的產生。

2.2 政府領域

目前，“智慧城市”項目已經在很多國家和地區嘗試運營，利用對大數據的分析，國家相關政府部門得以感知當前社會發展變化及需求內容，進而制定更加科學化、合理化、精準化的政策為“智慧城市”中的市民提供相對應的公共服務以及合理的資源配置，從而實現社會資源利用的最大化。

2.3 醫療領域

在醫療領域中，通過臨床數據收集，進而對數據進行比較、統計、分析、建立遠程病人數據庫，對病人進行診斷、指導就醫等，輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生診病的準確率和工作效率。

2.4 傳媒領域

在傳媒相關領域中，通過各種數據源收集多樣化的信息，進行分類篩選、清洗、加工，實現對讀者和受眾需求的準確定位和把握，實現追蹤讀者閱讀習慣，不斷進行信息優化。

2.5 安防領域

在安防領域，通過大數據分析可以實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，最重要的是可以實現對海量視頻監控數據進行挖掘，分析出視頻信息背后的有價值信息。

2.6 金融領域

在金融領域，大數據分析可以在獲得的用戶圖像基礎上，根據用戶的年齡、資產規模、理財偏好、存款習慣等，對用戶群體進行精準用戶群體細分，進而進行產品定位，制定出符合顧客需求的金融服務。

2.7 電信領域

在電信領域中，大數據技術能夠應用在設備維護、網絡資源分配管理、企業運營管理、客戶關系管理等，并且可以利用自身的數據資源使數據對外商業化，實現建立單獨的盈利單元。

2.8 教育領域

在教育領域中，收集學生的學習數據并通過大數據進行學習分析，能夠為每位學生提供一個符合自身特點的個性化課程，另外，也可以為學生提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。

2.9 交通領域

在交通領域中，大數據技術可以預測未來交通情況，為改善交通狀況提供優化方案，有助于交通部門提高對道路交通的把控能力，防止和緩解交通擁堵，提供更加人性化的服務。

3 大數據分析在品牌營銷中的應用

大數據分析技術推動了我國品牌營銷的改革發展，消費者在市場營銷中占據著主導地位，在進行消費的時候，通常是通過搜索關鍵詞的方式來將相關產品進行對比分析。以往的營銷模式下，消費者更加關注商品的價值，而大數據分析技術就能夠對消費者對于商品價值和消費體驗價值等方面進行綜合性的關注。大數據分析更加注重消費者的特點，所以，通過將大數據分析技術進行充分應用，可以更好地滿足消費者的消費需求，制定出恰當的消費策略。消費者也能夠通過服務平臺或者社交媒體等進行個人訴求的表達，企業方面，通過進行大數據分析，也能夠把握住消費者的關注點，從而制定出科學的營銷策略。不僅如此，大數據分析在品牌營銷中的應用，能夠讓市場劃分更加細致，從而提高品牌營銷的精準度。

品牌營銷的效果主要是取決于對市場中消費者各方面需求的把握精準度，通過利用大數據分析技術，能夠將各種非結構化的數據進行分析處理，并且獲取到相應的信息。將大數據分析技術應用到品牌營銷之中，能夠對消費者的消費需求和消費心理進行充分把握，從而調整品牌營銷的方案，對每個消費者進行個性化的服務，從而提高品牌營銷的精準化程度。大數據分析技術在品牌營銷中還能夠對客戶關系進行有效的維護，從而提高品牌營銷的口碑。在進行品牌營銷的時候，客戶關系的處理和維護是非常重要的，大部分客戶都是消費者，而消費者的消費體驗和對品牌的忠誠度等各個部分都是企業在進行品牌營銷的時候所需要關注的重點。通過利用大數據分析技術，可以對消費者的反饋信息進行全面把控，了解到消費者的需求和意見，從而采取有效的方式進行調整，提高客戶的滿意度和對品牌的忠誠度。

4 大數據分析在品牌營銷管理中的有效實施策略

4.1 快速獲取關鍵信息，推動品牌戰略調整

大數據分析技術可以從龐大而繁雜的數據信息中獲取到有價值的相關數據，并且采取恰當的方式進行分析處理，將沒有價值的數據信息拋棄。在現代社會中，網絡中的信息量是非常龐大的，所以，就使得信息處理和分析的難度進一步加大，對大數據分析技術有了更高的要求。為了推動品牌的創新發展，就需要從大量的信息中獲取到能夠充分反應消費者消費心理和消費行為等方面的數據，通過利用大數據分析技術，獲取到具有價值的相關信息。在進行大數據分析處理的時候，需要對相關工作人員進行培訓，提高工作人員進行數據處理的能力。讓數據分析人員能夠了解到哪一些類型的數據是核心的重要數據，做好對數據類型的鑒別和歸類工作。這樣就能夠提高數據分析人員的關鍵信息獲取能力，減少垃圾數據的干擾，有利于推動品牌營銷工作的開展，進行有效的市場營銷規劃。

4.2 加快相關信息共享，構建高品質價值鏈

為了對企業品牌營銷進行全面的指導，就需要獲取到更多的信息和數據進行支撐，了解到消費者的個性化需求。企業間的數據分析成果可以進行共享，構建起高質量的價值產業鏈條，讓企業之間能夠互利共贏。通過數據分析成果共享，讓上下游企業進行有效的合作，從而提高大數據分析技術的價值。許多電商企業和上游供應商之間進行有效的數據成果共享，能夠構建起高質量的價值鏈條，從而保障各個環節的統一運作。通過將大數據分析成果進行共享，加強社會化媒體數據的關聯性，企業不僅能夠獲取到大量的行業內部數據信息，同時也可以利用網絡獲取到大量的外圍數據，讓企業的信息容量變得更大。通過將其他途徑獲取到的數據以及數據分析成果應用到市場營銷中，能夠對市場營銷策略進行合理的調整，從而發揮出所有數據的應用價值，讓品牌營銷管理的質量大大提升。

5 結束語

大數據分析技術在進行品牌營銷的過程中是非常重要的，能夠對企業的戰略發展 規劃進行有效的引導，并且提出具有價值的參考。大數據分析技術在企業品牌營銷中進行應用，需要相關管理人員能夠趨利避害，讓品牌營銷變得更加符合消費者的實際需求。在大數據分析技術的應用下，會進一步讓市場營銷戰略規劃變得更加合理，充分的契合消費者的相關需求，對市場發展趨勢和動向進行準確把控。所以，在未來發展過程中進行品牌營銷和市場營銷，就需要加大大數據分析技術的應用力度。