高 源,张桂刚
(湖北经济学院 信息管理学院,湖北 武汉430205)
2013年新浪宣布阿里巴巴占有新浪微博的部分股份[1]。这标志着阿里巴巴正式将微博营销纳入自己销售的一个重要战略。第一感觉这两者不会有太大的联系,一个是中国最大的平民言论平台,一个是中国电子商务业的领头人。不过两者的收购与合并,不禁让人联想了很多。其实不管是线下营销还是线上营销,互联网上的种种转变表明了这是一个互联网开放,差异化的时代,比如:新浪微博,QQ圈子,浏览器偏好推荐,淘宝网向您推荐等等新工具的产生。网络营销的营销方向趋于圈子化营销比如“爱车一族,数码控”等等,而网络营销之间相互沟通的方式也趋向于互动了。
目前易传媒大平台和新引擎Media V开发的营销工具Adviva[1]每天都在对超过4万个在线电子商务订单提供全程营销观测和效果优化决策,这些不断更新的数据成为了网络营销的重要指导原则。包含在营销背后的主要是对Adviva背后的大数据计算。社交媒体数据[2]也成为了网络营销的重要组成部分,尤其在碎片化[3]网络环境下,如何通过大数据来对数据进行整合,从碎片的大量碎数据中挖掘出更多有价值的内容。而基于大数据技术上的创新,会使得未来的网络营销更贴近于受众消费者,广告出现的时间更合理,广告的形式和内容也更容易被受众接受。
根据中文互联网数据研究资讯中心的定义:大数据[4][5]是指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据,这些数据将成为传统计算可望而不可及的无用资源。大数据的数据量随着时间时时刻刻在不断增长,预计到2020年,每年都将产生35ZB的大数据。IBM给大数据定义为4V,分别为数量巨大、种类多样、速度大及具有极大的价值。
在网络营销中,其实大部分的企业根本不缺少数据,而是数据太多了难以处理。企业需要统计客户、市场、销售及服务信息,如果将这些数据综合起来,毫无疑问会是个规模巨大的数据,如何利用这些大量的客户数据、市场数据、销售数据及其服务数据等等将成为一个巨大的挑战。现代网络营销技术则需要借助这些数据进行各种数据整合,最后得出一整套有益的大数据营销解决方案。
如果作为一个超市的经营者,只要超市的POS机在工作,就会有大量的数据流入经营者的服务器[6]。在美国沃尔玛商场里面,某位收银员扫描完顾客购买的商品后,收银员的电脑上会显示一些“隐形信息”,然后会根据这些“隐形信息”向顾客友好的提醒:“我们商场刚进了一批全新口味的小苏打饼干,奶酪等几种佐酒小菜在H3货架,如果您需要可以去选购。”顾客也许会很惊讶的说“我正需要找这些,现在先去看看”其实收银员在扫描顾客所购买的货品时,已经将顾客购买好的啤酒,红酒,沙拉等信息输入了信息系统,而购买这些货品的人群,80%都需要购买佐酒小菜和佐料,所以就有了刚开始收银员的“顾问型营销”。而让收银员如此“神奇”的原因是沃尔玛公司修建的数据库,这个数据库是通过卫星与全球卖场实时连通的企业级大数据库。
同样阿里巴巴作为中国电商业的航母,它也已经利用大数据进行了具体的服务。比如在淘宝平台上,商家可以利用淘宝魔方了解在整个行业中所代理品牌的销售状况,商场排名和消费者行为等等,并且能根据这些数据来做出经营调整。
为了将大数据运用到网络营销中,可以将大数据源等信息组合在一起,做一个基于大数据的网络营销模型(如图1所示)。
图1:基于大数据的网络营销模型
在基于大数据的网络营销模型上,首先收集日志信息,论坛信息,微博信息,社会网络信息,交易信息等数据。然后将这些大数据源放入网络营销模型中,用算法库的方法归类,比如:聚类算法,关联算法,分类器。再用大数据计算方式计算(MapReduce并行计算框架),进行计算分析数据。最后基于这些大数据中提取的信息,将其运用在网络营销中,比如:基于大数据的商品关联挖掘营销、基于大数据的商品地理营销、基于大数据的社会网络营销、基于大数据的用户行为分析营销、基于大数据的个性化推荐营销及其基于现代通信工具的大数据分析营销。
网络营销中的经典案例——啤酒与尿布。当啤酒和尿布摆在一起时,会使尿布和啤酒的销量大幅上升。超市经营者是发现了这两者之间的关系后,再探究原因的。因为美国妇女很多都是家庭主妇,他们一般不自己出门采购,而是让丈夫下班回家后顺路去超市给孩子买尿布。同时美国人又爱喝啤酒,于是买尿布的时候就顺便买了啤酒,这样使得尿片与啤酒形成了关联。因此,大数据挖掘的基础是发现各个数据之间的关联、关系。在大数据环境中单独的碎片数据再多也难以实现其价值。所以推及到中国企业运用的时候,要对原有数据进行分析,建立起各个数据之间的联系,把各个方面的数据打通,比如在手机号码,住址等方面寻找联系。
分析网站交易数据,通过地理位置分析每个地方的人的爱好。如武汉人喜欢吃牛肉而浙江人喜欢吃螃蟹,再针对这两个省的人采取不同的商品销售方式。
比如:淘宝网在2011年发布的 《淘宝2011网购文胸调查》[7]调查显示,北方的文胸销量明显高于南方,其中新疆的文胸销量最好。由于北方人普遍高大,对文胸的需求也更为明显。不同的地方对文胸的尺寸也是明显不一样。总体来说,北方对B与C罩杯的文胸需求量大,而南方则对A罩杯的文胸的需求量大。通过对于文胸的一个购买分析可以看出,不同地域对于不同商品的销售是有直接影响的。通过该报告也可以得出北方人比南方人要高大,从而对商品的需求侧重不一样。其实通过对商品交易的大数据的分析也可以看出中国女人普遍使用B、C及D罩杯,相对于欧美等国家来说,我国对文胸的需求偏向小型。所以国际文胸大品牌在进行商品销售时候,中国的尺寸也将主要集中在中小号型商品中。
或许是南方人的平均胸部要比北方人略小,南方人对丰胸产品的需求也更为强烈。淘宝网同时发布的丰胸产品销售数据显示,丰胸产品在全国所有省份中,广东、江苏和浙江三省对丰胸产品的需求最大。这一结果也体现了南方省份的女孩相对来说对丰胸的渴望程度要大于北方。这些结论的得出属于一种典型的大数据分析,其结论对商品地理营销具有重要的意义,它将直接指导着文胸这种商品针对不同地域的物流调度等一系列营销问题。
人人网络的朋友圈子、QQ的好友圈子及国外的Facebook,Twitter等,进行相应的社会网络营销。
比如人人网的朋友圈子营销,2010年蒙牛酸酸乳结合人人网的网络资源和现实的明星资源,在各高校展开了 “酸酸乳——音乐梦想学院”活动,在鼓励年轻人追逐自己梦想的同时,提倡他们喝蒙牛牛奶,享受品质生活。同样,今年小米公司的红米手机发布,QQ认证空间在QQ好友里面的转发和传播,也让红米手机的销量远好于预期情况。还有社会网络营销的微博营销,在去年的“凡客体”大受追捧的同时,也让人感受到了微博营销的潜力。
这些看似无心的举动,其实正是主办方基于大数据,对受众群体和社会化网络传播媒介的了解,比如:蒙牛的年轻,梦想,牛奶的品质生活很符合年轻人的口味。还有因为红米手机的价格不高,所以红米的定位在二三线城市消费者,而QQ空间在这个群体里有着很大的用户粘度。还有“凡客体”的火热,也是归功于微博的时效传播与个性化追求。
分析用户的历史行为和习惯,进行相应的营销。比如苏宁云商在收购PPTV后,苏宁自主研发的社交工具——云信。云信具有一定的分析能力,它能够将购买者的购买行为及其历史记录进行建模,并做一定的分析,为以后的有针对性的网络营销提供基础。并且这能通过基本的社交兴趣划分,找到企业所需要的潜在用户对潜在用户投放商品广告,这样可以大大提高广告投放的转化率。比如在“搜索行为”上,用户很多时候是直接表达自己的意图,比如“离湖北经济学院最近的咖啡店在哪里?”苏宁就可以将商品“标签化”来吸引顾客。云信还可以基于用户海量的评论,进行分析和挖掘进而理解用户的意图。
大数据时代,数据来源于多媒体,广告从平面广告向声光电等技术融合的新媒体发展,很多在身边的例子都可以佐证。比如现在微信,QQ,微博“查看附近的人”,有很多从事相关方面的营销,各种社会媒体已经成为网络营销的主战场。在社交媒体中,很多社区,论坛,微博等社交平台上,用户根据自己的兴趣爱好建立自己的社交圈和群。在自己的小圈子里,用户可以自己发布消息,这些产生的信息资源对广告企业来说洞察消费者心理尤为重要。个性化营销已经成为网络销售的极其重要的组成部分,越来越多的商业分析工具通过各种个性化推荐算法实施有针对性的个性化营销。
比如淘宝的量子恒道统计。量子恒道统计包括两方面,一方面是量子恒道网站统计,一方面是量子恒道店铺统计。量子恒道网站统计主要为个人站长、个人博主、网站管理者、第三方统计等用户进行流量监控、数据分析。通过这些数据分析发现用户访问网站的规律,并做出相应的网络营销策略。而量子恒道的店铺统计,是为淘宝旺铺设计的店铺数据统计系统。通过统计访问店铺的用户行为和特点,了解用户喜好,为店铺推广商品展示提供充分的数据证据。
同样微信营销在现代通信工具营销中也越来越重要,常用的做法有:1.通过网站,微博,或者各种线下广告让用户扫描微信二维码。2.查看附近的人,发掘在附近人的兴趣爱好,生活习惯等,寻找目标客户群体。
现在微博的火热也极大地促进了微博营销的发展,微博上很多有共同爱好的用户都聚集在一个固定的圈子里,所以将广告数据等在各个圈子之间扩散开就显得很重要了。(如图2所示)一个小圆代表一个用户,红色的小圆代表微博“大V用户”,绿色的小圆代表“核心数据洞用户”,蓝色的小圆代表“既是大V也是核心数据洞的用户”。比如在体育明星圈子里,某个“大V”的言论会通过各种途径在体育明星圈子里面传递,如果要推广某种体育健身器材,在这个体育明星圈“大V”上做广告,就会收到很好的效果。但是如果想让这个广告传递至作家圈子里面,就需要连接这两个圈子的“核心结构洞用户”了,体育明星圈子里的某个“核心结构洞用户”和作家圈子里面的“核心结构洞用户”相联系,可以是网络营销广告投入到作家圈子。还有种情况,就是有一些不在固定某个圈子的“核心结构洞用户”,可以起到桥梁作用,将网络广告传递至计算机科学家圈子里面某个“既是大V、也起到核心结构洞的用户”上,然后再在这个圈子里面传递,同理可以通过“核心结构洞用户”将广告数据等传递至电子商务师圈子里。
图2:基于大数据的微博用户关系网络图
大数据是继能源和石油之后国家最大的战略资源。大数据已经影响到了网络营销的方方面面。如果电商企业提前掌握了基于大数据的技术,那么在寻找潜在客户,减少销售时间和提高交易成功率方面会得到显著的提升。同时精确化的网络营销既可以减少企业的广告投入,又可以使广告商节省资源获得更多的利润。
大数据已经在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色,基于大数据的网络营销已经变得十分重要,为了有效的利用大数据,未来的研究方向应该集中在:1.网络营销大数据处理能力研究。由于数据的巨大,如何处理海量的大数据是目前计算机行业面临的一个巨大挑战。2.大数据网络营销中隐私保护问题的研究。很多浏览器都会记录下用户的习惯及其爱好,企业根据消费者的这些行为数据来发现新的商机,创造价值。这是对用户隐私的一大挑战,而且重要的是很多数据包含有用户的真实信息。因此如何实施隐私保护是大数据营销面临的一个重大挑战,该挑战不仅仅限于技术上,更多的是法律上的一些措施。
[1]艾瑞网[EB/OL].http://www.iresearch.cn.
[2]赵春雷,乔治·凯勒.“大数据”时代的计算机信息处理技术[M].2012.8.
[3]黄升民,杨雪春.碎片化背景下消费行为的新变化和趋势[M].广告大观出版社,2009,(2).
[4]凃子沛.大数据[M].广西师范大学出版社,2012.
[5]王珊,王会举,等.架构大数据,挑战,现状与展望[J].计算机学报,2011,(10):1741-1752.
[6]菲利普·泰勒,凯文·莱恩.营销管理(第13版)[M].上海人民出版社,2009.
[7]谭磊.大数据挖掘[M].北京电子工业出版社,2012.6-12.