大数据背景下营销模式变革对策研究

金明+寇莉

摘 要：在数据爆发的时代，大数据已经为个人生活、企业经营带来了机遇和影响。企业的营销模式已进入了定量化、精准化时代。

关键词：大数据；营销；精准化

中图分类号：F270 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）25-0094-02

一、大数据对营销工作的挑战

早在1980年，未来学家职尔文·托夫勒在其代表作《第三次浪潮》中预言了大数据的未来前景，他认为：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”2011年麦肯锡全球研究所发表的专业学术报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》开始，“大数据”（Big Data）这一词开始频繁出现在大众的视野之中，“大数据”的思想逐渐被政府、企业接纳和吸收。随着社会生产力的不断发展、特别是科学技术水平和信息化程度的提升，我们正在迎来以大规模生产、分享和应用数据为主要内容和特征的大数据时代[1]。随着移动互联网、云计算、物联网的发展，各种社交、娱乐游戏、高清视频、IPTV、安防监控、移动应用等产生的数据流量也随之爆发式增长。据悉2010 年正式进入ZB 时代，到2020 年全球将总共拥有35ZB 的数据量，比2009年增长44倍。毋庸置疑，同文艺复兴和工业革命一样，人类社会迎来新的科技革命，已进入“大数据时代”。

IBM公司把大数据概括成三个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity），构成了大数据的基本特征。也有专家把大数据的3V特征进一步扩展为4V特征，即新增了价值（Value）。大数据的出现在历史上也绝不是一个偶然，它是社会化、信息化、网络化高度发达的今天必然要经历的过程。数据量的激增，数据结构的演变，各行各业对海量数据的需求，给大数据的迅速成长提供了土壤。

哈佛大学社会学教授加里·金说，“大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，进化论学术界、商界还是政府，所有的领域都将开始这种进程。”网络的兴起、电子商务的蓬勃发展、大数据时代的降临给企业业的营销工作带来巨大的挑战。伴随着营销领域本身的数字化进展以及各类客户对象身份数据、行为数据等非大量的非结构化数据的累积，新型的商业分析将赋予企业或大型超市的营销工作很多变革。

往日纷繁复杂的营销行为日益演变成为一系列的数据运算和相关分析，从而实现营销的精确化。这里有个经典案例：美国最大的连锁市场分析了他们的销售数据后，发现了一件有趣的事，每次飓风来临前，最畅销的商品除了矿泉水、手电筒、电池等必须品和啤酒之外，竟然是草莓夹心饼干，销量是平时的7倍。所以在飓风“法兰西丝”登录前夕，美国95号洲际公路上聚集着数百辆装载啤酒和草莓夹心饼干的货车，而他们得到的共同指令是“在飓风来临前务必送达！”这可以看作是大数据带来的科学营销的典型案例。所以，《纽约时报》说“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，通过对大数据世界中的海量数据进行分析而找出市场中超出人们常识、经验之外的相关关系，无疑会给企业的市场竞争赢得先机。无独有偶，美国著名的超市连锁巨头Target经过精准的客户数据分析则发现了一个女客户怀孕的事实，而这个女孩的父母当时一无所知。可以说，现实世界中通过大数据分析，可以精确地发现纷繁复杂的社会中尤其是商业网络中事物彼此之间的相关关系，尽可能避免犯传统营销中“不识庐山真面目，只缘身在此山中”的错误，实现精准化营销。

二、推进营销业发展的对策建议

大数据的整体趋势之下，移动设备和人进行捆绑，进而促进了整个互联网生态结构的转变。目前，数据库营销在中国已是许多传统企业和国内外投资者高度关注和准备进入的“百亿蓝海”。精准营销借助先进的数据库技术、网络通信技术等手段保障和顾客的长期个性化沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，使营销达到可度量、可调控等精准要求，促进企业长期稳定高速发展，使企业的营销更具备竞争力。在如此数据正经庞大的时代，我们不能够再完全依靠经验决策了，要更精准地找到用户和降低营销成本，提高企业销售额。伴随着营销领域本身的数字化的进展以及各类客户数据、销售数据、行为数据等类型数据的累积，新的商业分析将赋予企业营销工作新的推动。

（一）营销模式策略调整

互联网、社交网络、移动网络无疑是大数据的制造者，一有时机，这些大数据就会在政府管理、企业营销中释放出巨大能量。在大数据的时代背景下，市场营销模式应从原先的单用户调查，转化成为对于商业中大数据的数据挖掘，数据挖金，这样就可以让企业掌握到用户的基本情况、用户的爱好、对于品牌的理念以及消费观点、对于新产品的反应。这样，企业的决策者和研发人员就可以针对各种用户所有可能的情况进行调整，研究一些外在设计或者内在元素的提升，调查部分产品的部分设置，更好地增加营销的利润率。

（二）配置合理的企业数据库

在大数据的时代背景下，在商业、经济、政府及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。大数据时代使得企业界数据库所拥有的数据量快速膨胀，不同数据之间形成大量的数据重合，这也可以看成是海量数据、大数据时代的产物。

所以，作为营销型企业，是大数据的“生产者”和“制作者”，如何在有限的人力、物力资源条件下，配置合理的数据库，更好地服务于企业自身和客户的需求，是企业统计数据库建设的首要问题。

（三）发展数据挖掘技术，高效地利用数据库资源

大数据时代，物联网技术的发展、社交媒体的兴起，从客户交易到交互数据的改变都对营销模式产生着影响，也客观上要求新的分析方法和技术来挖掘价值。如何对大数据进行分析和处理，高效地利用，是企业界、相关科研机构需要解决的问题，大数据就要求统计科学的发展越来越趋于量化分析，对统计研究和应用人员的要求越来越高，而数据挖掘就是一个重要的武器。endprint

时代杂志（TIMES）预测：Data Mining将是21世纪最热门的五大新兴行业之一。数据挖掘是从大型数据集（可能是不完全的、有噪声的、不确实性、各种存储形式的）中挖掘隐含在其中的、人们事先不知道的、对决策有用的知识的过程。它也涉及到计算机、数学、统计学、人工智能等众多学科领域。针对大数据量大且内容庞杂的特点，如何将非结构化数据转化为结构化数据的方法和技术，积极推动数据处理方式从简单汇总向数据挖掘方向转变，加强对数据的预处理，提高数据处理的智能化程度。“啤酒与尿布”的故事就是数据挖掘的一个经典案例。

对数据进行挖掘，就像找到一座金矿，但如果没有选矿的方法，其价值是发挥不出来的。现在对企业界来说，最迫切需要的不是数据，而是准确处理、分类数据的方法，这也是网络营销实现计量化、精准化的前提。这也不仅仅是传统意义上的误差较大的预测。

数据挖掘技术与信息技术紧密相连，结合数据库技术、统计分析方法，可使政府统计企业工作理念、服务理念发生根本的转变，提高企业营销的业务水平。比如，利用数据挖掘中的关联分析、聚类分析等技术对客户相关数据进行分析，可派生出很多有关社会学的、经济学的、统计学的研究成果。

（四）云技术研究

很多计算机专家和企业界精英认为，云计算通常会和大数据紧密联系在一起，这是因为云计算目前来看，是最好的实时完成大数据发现、挖掘、存储与处理的大型计算技术。所谓云计算，指的是基于互联网的相关服务的产生、使用和交付模式，对于大数据的云计算可以理解为通过互联网或局域网，将数据按需、易扩展的方式，通过虚拟化的过程高速地提供给数据请求者。云存储则是在云计算概念上延伸和发展的一个新概念，主要指通过集群应用、网络技术或文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合实现协同工作，达成共同对外提供数据存储和访问功能的全新存储系统。

利用大数据特征，借助云计算这个有效工具，才能够深度挖掘流量与数据价值。

（五）加大大数据人才的培养力度

在大数据背景下，未来的大型企业，不仅需要技术工人、技术专家，更需要大批的精通数据分析、信息科学，且学术造诣和实践操作能力都很强的“大数据分析师”、“大数据白领”。所以有战略眼光的大型数据企业应加强与科研机构、高等院校进行合作，从研发经费、科研项目、专业建设、师资力量、相关培训等方面加大大数据人才的培养力度，通过理论培训和实践操作培养出一大批技术高超的大数据分析师、在数据战中能够运筹帷幄的大数据战略家。他们会是未来企业营销界中的精英战士、营销业绩的幕后英雄。

雨果说，“你可以阻挡一支入侵的军队，你却无法阻拦一种思想”。在大数据的影响下，往日的营销日渐沉淀成为科学化营销和艺术化营销两大主流范式；而企业的营销组织架构、人员构成以及工作内容也因此发生巨大的改变；大数据将成为新时代的“原油”。未来的世界，群雄逐鹿中原，信息战、大数据战不可避免，得大数据者夺先机，而具备先进的数据分析技术、信息技术，去掌控、操纵大数据者则是商界的霸主。

参考文献：

[1] 涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.

[2] 侯经川，方静怡.大数据时代的数据引证研究：进展与展望[J].中国图书馆学报，2012，（12）.

[3] 陈如明.大数据时代的挑战、价值与应对策略[J].移动通信，2012，（9）.

[责任编辑 陈丽敏]endprint