基于CiteSpace的大數據精準營銷文獻計量研究

摘 要：本文基于CNKI數據庫中2012—2024年收錄的1721篇期刊文獻，采用CiteSpace軟件對大數據精準營銷領域的研究熱點與趨勢進行了系統的可視化分析，并從文獻發表數量、合作網絡、研究熱點及研究趨勢等多個維度，系統梳理該領域的演變歷程與內在規律。結果表明，大數據精準營銷領域尚未出現明顯的高產作者群體；研究內容涵蓋數據挖掘、用戶畫像、營銷策略及電子商務等多個方面，形成了完整的互聯網商業研究體系。研究熱點主要聚焦于大數據與精準營銷的融合，探討在大數據時代背景下精準營銷的創新路徑。此外，本文構建了大數據精準營銷研究的整體框架，并從組織、業務和交易三個層面進行系統梳理，旨在為相關學者及從業者提供有價值的指導與啟示。

關鍵詞：大數據；精準營銷；CiteSpace；可視化分析；消費市場

中圖分類號：F063.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）06（a）--05

雖然大數據精準營銷已成為研究與實踐的熱點，但相關領域的系統性、綜合性文獻梳理與綜述研究仍顯不足。本文以CiteSpace軟件作為分析工具，旨在全面且系統地梳理當前大數據精準營銷研究領域的文獻，并對現有文獻進行深入挖掘與綜合評述。為讀者呈現一幅清晰、詳盡的大數據精準營銷研究圖譜，為后續研究與實踐提供有價值的參考與啟示，推動該領域的持續進步與創新。

1 大數據精準營銷相關理論研究

基于大數據的5V特性（Volume大量、Velocity高速、Variety多樣、Value價值、Veracity真實），大數據精準營銷可定義為：通過先進算法處理大規模數據集，以較低成本高效識別并吸引潛在高價值客戶、激發消費者購買意愿的營銷策略[1]。該策略突破傳統高成本廣告投放模式，能針對特定交易場景實施定向廣告推送。相較于歐美等發達國家，我國大數據精準營銷的學術探討起步較晚，但伴隨BAT等互聯網企業引領現代信息網絡技術飛速發展，以及我國經濟持續快速增長，學術界對該領域的關注與研究正日益深化[2]。

2 研究設計

2.1 研究方法

本文運用CiteSpace軟件，通過關鍵詞共現、聚類分析和時間線圖譜等方法，可視化分析大數據精準營銷領域的知識結構、熱點及趨勢，揭示該領域的動態演變規律[3]。

2.2 數據來源

為全面剖析大數據精準營銷領域的現狀、挑戰及未來發展趨勢，本文采用高級檢索策略，在中國知網進行文獻檢索。檢索關鍵詞組合為“大數據”與“精準營銷”，時間跨度設定為2012—2024年，以確保檢索結果的廣泛性和全面性，具體如表1所示。本文運用CiteSpace軟件進行分析，最終精選出1721篇具有代表性的中文文獻作為基礎樣本。

3 文獻計量分析

3.1 發文量趨勢分析

本文借助CiteSpace軟件，對檢索獲取的1721篇關于大數據精準營銷的中文文獻進行發文量趨勢分析，自2012年起，大數據精準營銷領域的研究發文量顯著上升，2019年達到峰值。自2019年后，該領域的發文量出現大幅下降，表明研究熱度有所減退。盡管2022年后降幅有所緩解，但相較之前的增長趨勢，大數據精準營銷領域的研究熱度減弱已成必然趨勢，可能意味著該領域研究已趨于成熟，同時也強調了梳理已有研究的重要性。

3.2 作者合作分析

在CiteSpace所呈現的合作網絡中，共納入了101位作者，其間存在25條合作連線，網絡密度為0.005，且每對合作關系僅表現為單一連線，未出現多次合作或緊密的合作團隊，網絡中未出現高中心性節點。這些現象共同揭示了該領域合作關系的薄弱性及合作深度的不足。

3.3 發文機構分析

基于圖1呈現的網絡結構囊括120個發文機構，機構間的合作連線僅有4條，網絡密度低至0.002。120個機構中僅存在4對合作關系，且該網絡中未出現高中心性節點。這些現象共同彰顯出該領域機構間合作關系的薄弱，以及在綜合性與跨界合作方面存在顯著欠缺。盡管大數據精準營銷領域的研究已呈現跨學科合作特點，但在構建穩固且廣泛的合作網絡方面仍需加大力度，以促進該領域的持續發展與進步。

3.4 關鍵詞共現圖譜分析

本文運用CiteSpace軟件對選定關鍵詞進行共現分析，并通過人工調整關鍵詞布局，最終構建了關鍵詞共現網絡圖譜。觀察圖2的節點規模及其相互連接情況，可以清晰地發現，“精準營銷”與“大數據”兩個關鍵詞的節點最為顯著，頻次占據領先地位，且其連線廣泛分布于研究時段的大部分區間，充分體現了這兩個概念在大數據精準營銷領域的核心地位及持續影響力。

在用戶畫像研究領域，學者們圍繞技術創新優化精準營銷實踐路徑。謝鐵成（2024）提出的 “四階段畫像構建模型”通過技術應用解決傳統營銷用戶特征維度不足問題，卻存在跨行業適用性局限[4]；邱鑫等（2024）構建的“需求-場景雙驅動模型”整合多源數據提升營銷效果，卻忽視消費者隱私敏感度影響[5]；孫澤紅等（2023）的“三維精準營銷體系”雖具備實踐價值，卻面臨中小企業落地成本挑戰[6]。

在數據挖掘與精準營銷交叉領域，技術方法論的演進推動著營銷決策革新。以干冀春等（2023）提出的“四階數據驅動模型”為例，通過算法優化解決消費者行為模式識別問題，卻存在實時數據流動態建模能力不足的缺陷[7]。當前該領域呈現兩大趨勢：一是研究從單一算法優化轉向全鏈路技術框架構建；二是研究重心從技術可行性驗證向商業價值評估轉移，混合式數據挖掘方案展現出更高投資回報率。

此外，學者們從多元維度深化精準營銷研究。趙文啟等（2023）強調借助大數據建立個性化用戶聯系、培育復合型人才對企業可持續發展的作用[8]；另有學者分別從消費者購買行為、營銷體系構建、品牌價值[11]等角度進行營銷策略研究，共同推動該領域研究向更豐富的維度延伸。

3.5 關鍵詞突現

如圖3所示，本文共甄別出8個具有突發性特征的關鍵詞。基于這些關鍵詞，大數據精準營銷研究熱點的發展歷程可大致劃分為以下四個階段：

（1）第一階段：技術基礎構建期（2014—2016年），此階段以“數據挖掘”“策略”為核心關鍵詞。學界聚焦海量數據價值提取的技術突破，研究范式從傳統定性分析轉向數據驅動的定量研究，為精準營銷奠定技術方法論基礎。研究重點圍繞數據挖掘在消費者行為模式識別等領域的基礎應用展開探索，推動研究向數據驅動方向發展。

（2）第二階段：應用探索深化期（2017—2019年），“應用研究”“應用”成為核心關鍵詞。該階段形成“技術-場景”雙向驅動模式，學者圍繞技術落地深化探索，聚焦用戶畫像構建、個性化推薦系統等應用場景，推動精準營銷從技術理論層面向實際場景應用延伸，強化技術與營銷實踐的結合，拓展精準營銷的應用邊界。

（3）第三階段：行業融合創新期（2020—2022年），“市場營銷”“跨境電商”等關鍵詞明確研究方向。該階段轉向“數據-行業KnowHow”融合創新模式，針對跨境電商、零售等行業的定制化需求，探索適配的精準營銷方案。

（4）第四階段：生態化發展階段（2023—2024年），“零售業務”“營銷策略”成為研究核心。此階段聚焦全渠道生態構建，關注跨平臺數據整合與線上線下營銷閉環。同時，隱私增強技術等合規應用加速落地，推動精準營銷向技術創新與合規性并重的生態化方向發展，促進多元場景下營銷方案的高效實施。

3.6 關鍵詞聚類分析

為明晰大數據精準營銷領域的研究熱點，本文采用CiteSpace關鍵詞共現結果的聚類分析方法[3]。分析結果顯示，Modularity Q=0.7425，Mean Silhouette S=0.9423，均遠超閾值，表明聚類分析效果顯著，聚類結構特征顯著且緊密度高。此結果在本領域研究中具有重要價值，具體見圖4。

聚類分析共識別出9個顯著聚類，各聚類的編號及關鍵詞如表2所示。

其中，#0精準營銷聚類包含“個性化”“信息化”“智慧營銷”等關鍵詞，學者們主要關注信息化時代，基于用戶數據的營銷策略優化。徐鵬鵬（2020）提出利用大數據分析與云計算技術動態捕捉消費者需求，并實施精準營銷策略[9]。李坤等（2025）指出，隨著科技的持續進步與互聯網的快速發展，大數據在電子商務領域的應用日益廣泛，企業能否優化精準營銷模式已成為其生存的關鍵因素[10]。

#1用戶行為聚類包括“4R法則”“發展策略”“大數據”等關鍵詞，學者們深入探究了基于用戶行為的營銷策略。馮震宇等（2024）強調，大數據技術重塑了市場營銷策略的制定過程，并深化了對消費者行為模式的分析[11]。通過對客戶數據的深度挖掘與分析，能夠精準識別客戶需求與行為特征，從而優化營銷策略、提升客戶體驗，并實現資源的高效配置[12]。

#2大數據時代聚類涵蓋“網絡營銷”“整合營銷”“策略優化”等關鍵詞，學者們聚焦于線上線下融合背景下的精準營銷策略優化。廖禎嚴等（2024）提出基于大數據的聯動營銷范式，旨在提升客戶忠誠度[13]。在全渠道整合營銷中，企業若能熟練運用大數據技術進行決策，將在激烈的市場競爭中占據優勢[14]。

#3數據挖掘聚類包含“客戶畫像”“客戶細分”“決策樹”等關鍵詞，學者們創新性地運用數據挖掘技術構建用戶畫像，并探究精準營銷策略。陳慶波等（2018）認為，數據挖掘技術是實現大數據價值轉化的核心技術[15]。精準洞察客戶需求不僅有助于提升服務質量與運營效率，還能推動業務增長，提高客戶滿意度[16]。

3.7 時間線聚類分析

通過CiteSpace分析可知，2012—2024年學術界對數據挖掘與營銷策略的研究焦點貫穿始終（見圖5）。其中，2015—2020年成為研究高峰期，關鍵詞分布高度密集。該階段，學者圍繞數據挖掘技術與營銷策略的融合展開深度探索，研究范疇覆蓋技術理論構建與實踐場景應用：既涉及數據挖掘在用戶畫像、精準營銷等領域的技術應用路徑，也包含營銷策略創新、營銷模式優化等實踐層面的探索。大量研究成果涌現，不僅為數據挖掘與營銷策略結合的理論體系完善提供支撐，也為精準營銷落地、用戶需求分析、營銷場景拓展等實際應用奠定基礎，推動該領域在理論深化與實踐轉化層面雙向發展，成為學科知識體系構建與行業應用拓展的關鍵積累階段。

4 研究熱點分析及趨勢分析

基于前文文獻計量分析的結果，并結合現有文獻，本文運用洪傲然（2019）提出的理論框架，將大數據精準營銷研究系統劃分為三個核心維度：組織戰略層面、業務運營層面及交易互動層面[17]，旨在為進一步歸納近12年來大數據精準營銷領域的研究熱點問題搭建整體框架。

4.1 組織戰略層面

當前，組織戰略研究聚焦于大數據驅動的精準營銷體系升級，呈現需求洞察機制重構、行業適配性模型創新及營銷資源效能躍升三大熱點。傅亞策（2019）提出的三維架構模型，通過AI算法優化客戶畫像動態更新機制，推動營銷決策從經驗驅動轉向預測驅動，為金融、零售等行業提供了范式參考[18]；王悅（2024）針對能源行業構建的“數據基建—人才—系統”協同體系，通過整合設備傳感器數據與用戶用電行為，實現了營銷策略的精準匹配[19]；李曉英（2015）在快消領域提出的全鏈路數據閉環框架[20]，以及談曉君（2015）設計的房地產客戶聚類五維模型，則體現了“技術通用性+行業特異性”的戰略邏輯[21]。研究趨勢向技術融合深化、戰略生態擴展及風險治理升級方向演進，需重點突破跨行業數據共享信任機制與動態定價倫理邊界等矛盾，推動組織戰略從“效率工具”向“生態重構”轉型。

4.2 業務運營層面

業務運營創新集中于用戶畫像技術深化、行業定制化模型開發及全渠道策略整合三大領域。蘇路明（2024）構建的動態用戶畫像系統，通過實時行為數據分析優化電商推薦算法，顯著提升了個性化營銷轉化率[22]；高望等（2024）針對油品銷售行業設計的“數據-智能-營銷”閉環體系，提出客戶黏性量化評估指標，推動能源領域從經驗決策向算法決策轉型[23]；劉海等（2015）開發的消費者細分模型，則通過多維標簽聚類實現了零售行業市場定位精度的突破[24]；薛明昊（2021）基于4Ps理論構建的數字化營銷框架，通過流量分析與需求預測的秒級響應，實現營銷成本邊際遞減效應[25]。業務運營演進呈現四大特征：機器學習與自然語言處理融合推動用戶畫像動態化、行業模型向制造業和服務業滲透、邊緣計算支撐秒級營銷響應、隱私計算技術平衡數據效用與合規風險。當前需解決跨平臺身份識別標準缺失、知識圖譜構建成本高企等瓶頸，構建“數據洞察-策略生成-效果迭代”的智能閉環體系。

4.3 交易互動層面

交易互動層面的研究圍繞多源數據融合分析、實時決策優化及客戶價值深度挖掘展開。彭德新等（2023）開發的流量經營支撐平臺，借助數據倉庫技術實現用戶行為與消費場景的秒級匹配，推動營銷效率提升，標志著從粗放式流量運營向精準化價值轉化的范式躍遷[26]；陳亮等（2022）構建的客戶資產預測模型，則通過價值分層與風險量化優化了資源分配精度[27]。交易互動聚焦三大方向：圖神經網絡破解跨平臺行為軌跡關聯難題、流處理技術壓縮響應時延至毫秒級、情感計算擴展客戶價值評估維度。未來需攻克異構數據語義對齊標準缺失、實時系統容錯機制設計等挑戰，構建“全域感知-智能決策-動態反饋”的認知型營銷系統。

5 結語

本文基于CiteSpace軟件對2012—2024年CNKI數據庫中的1721篇大數據精準營銷文獻進行了系統性計量分析，揭示了該領域的研究熱點、演進路徑及未來趨勢。研究發現，大數據精準營銷研究經歷了從技術基礎構建到生態化發展的四個階段，核心熱點聚焦于數據挖掘、用戶畫像、營銷策略優化及跨行業應用。盡管研究成果豐富，但領域內仍存在作者與機構合作稀疏、跨學科整合不足等問題。未來研究需進一步深化技術融合與倫理合規性探索，推動精準營銷向智能化、生態化方向演進，為企業實踐提供更高效、可持續的解決方案。

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