基于供应链网络信息的大数据精准营销在电商领域的应用

张 琦，施方玲

（1.北京物资学院 经济学院，北京 101149；2.南洋理工大学，新加坡 639798）

基于供应链网络信息的大数据精准营销在电商领域的应用

张 琦1，施方玲2

（1.北京物资学院 经济学院，北京 101149；2.南洋理工大学，新加坡 639798）

阐述了基于供应链网络信息电商企业实施精准营销的框架和策略，以阿里的电商业务为例分析了电商精准营销方式，包括搜索引擎、个性化推荐引擎、短信或电子邮件引擎等，进而分析了在整合供应链网络信息的过程中存在的问题，提出基于供应链网络搭建完善的大数据平台、用户画像的精准化和及时更新、加强用户隐私数据的安全防范工作等对策。

供应链网络；大数据；精准营销；电商企业；阿里

1 引言

“大数据”在1980年由托夫勒在《第三次浪潮》中提出，大数据是指大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。李国杰院士指出大数据是实施“创新驱动发展”战略的重要机遇，我国以“BAT”为代表的网络服务公司已具有与国际上大公司竞争的经济实力和技术基础，依靠物质资源发展经济的路径已难以持续，大数据是贯彻“创新驱动发展”战略的重要资源。大数据具有较高使用价值，各产业都可通过对大数据的深度挖掘及整合充分利用大数据价值，提升产业化的供应链网络信息的价值。

2 大数据精准营销

2.1 精准营销的概念

美国学者Jeff Cabin和Fresh Bachelor提出精准营销是为了提高和促进营销业绩的达成，向目标顾客提供服务或者信息影响其购买意向和决策的过程。将渠道、时间、目标顾客和信息这四要素正确地充分结合，即4R法则。精准营销是在精准定位的基础上，建立顾客个性化的沟通服务体系，实现低成本战略。虽然目前还没有一套成熟完整的关于精准营销的体系，但是能够达成共识的是精准营销可依赖于大数据，对顾客需求及消费偏好进行标签分类，精准地划分顾客群体然后再准确地进行营销，以达到低投入、高产出的营销目标。

2.2 精准营销的价值

精准营销对于供应链网络成员都有巨大的价值。对消费者而言，精准营销是一种个性化的营销方式，提升了消费者的时间效率。传统的营销方式不能精准触达消费者，因此消费者进行购买行为的时间轴就会被拉长，而且在购买决定中犹豫不决。基于精准营销，企业可精准的把消费者所需商品推送到消费者面前，节约消费者搜索目标商品的时间和精力。对于企业而言，营销业绩和投资回报率会有所提高，因为精准营销剔除了中间各种繁琐环节，精准地触达消费者，可降低整体顾客成本，从而降低了商品成本，提升了整条供应链收益。

3 基于供应链网络信息的电商精准营销模型和策略

3.1 供应链网络与精准营销

电子商务的终极价值是优化产业和供应链，电商企业作为供应链网络中的重要中间节点链接上下游企业，电商企业能够有效地整合商流、物流、资金流和信息流，协同整个供应链网络的数据，进行深度挖掘和整合，尤其针对供应链网络中的终端客户，有效互动，实现准确细分和定位。精准营销的成功实施，需要与下游企业交互信息资源，同时也需要与上游企业协作整合资源，满足客户需求[1]。

3.2 基于大数据的精准营销模型

基于大数据的精准营销模型是指对大数据进行收集、处理及应用，然后输出相对应的精准营销方案，再反馈到前端的供应网络，协同完成产品和服务，再推向客户，是一个基于供应链网络的不断整合资源的复杂过程。相对应的营销方案依托于大数据，因此准确度会更高，更能准确触达目标顾客。在基于大数据的精准营销模型中，最底层是大数据的收集，数据包括日志信息、论坛信息、微博信息、社会网络信息和交易信息等，数据来源于公司内部或者外部。然后将收集来的大数据放入网络营销模型中，用算法库的方法归类，再用大数据计算方式计算，以并行计算框架计算分析数据，最后将大数据中提取的信息运用到网络营销中，可输出相对应的大数据网络营销模式，如关联规则挖掘营销、商品地理营销、社会网络营销、用户行为分析营销、个性化推荐营销、基于现代通讯工具的大数据分析营销等，如图1[2]。

图1 基于大数据的精准营销模型

3.3 基于大数据的精准营销策略

电商企业基于大数据的精准营销方式中，主要使用了搜索引擎、个性化推荐引擎、短信或电子邮件营销等策略等。

3.3.1 搜索引擎。搜索引擎在流量导入方面扮演着重要的作用，对于电商企业来说，搜索引擎营销（SEM）和搜索引擎优化（SEO）是常用的精准营销策略。阿里系电商在SEM方面投入很大，采取搜索引擎中的竞价排名，按点击付费方式，导入大量客流。例如，在搜索引擎百度中搜索“连衣裙”等畅销品关键词时，可以看到天猫或淘宝排行在前列。因为阿里购买了畅销品或品牌的关键词，所以可以看到淘宝或天猫的关键词大多出现在SEO前列，通过这样的引导，当想到要购买某个商品时就会自然而然的想到要用淘宝或天猫。淘宝和天猫的SEO站内网站也在不断优化当中，站内分类更加科学、合理且明确，利于用户从浏览转化为购买。首先连衣裙作为主要关键字出现在天猫主页面关键字中，当消费者顺着引导点击连衣裙时，可根据品牌、连衣裙、其他分类、袖长、群型、领型、服装款式细节、年份季节、尺码等迅速定位自己所需产品，为消费者省了时间和精力，同时也增加了用户体验。

3.3.2 个性化推荐引擎。相比于搜索引擎，电商平台的站内个性化推荐能主动出击触达用户，提高用户的转化率。个性化推荐引擎是基于用户画像和商品画像结合而进行的。首先进行数据收集和储存，数据可以是离线或者实时数据，可来自消费者、供应链网络中合作伙伴或企业内部。接下来是对数据进行离线在线分析，主要包括数据的清洗和建模。数据清洗就是过滤掉残缺、重复、不一致的数据，比如点击作弊、交易作弊、评价作弊等，数据清洗后[3]，对数据进行建模，就是将用户画像和商品画像进行精准关联。最后根据在线推荐系统输出精准推送，例如在淘宝或天猫中，经常可以看到一些个性化推荐，例如“猜你喜欢”、“看了又看”、“掌柜热卖”、“最佳组合”、“您可能还需要”、“购买了该商品的用户还购买了”等定制化的推送，引导用户购买和再次购买。

3.3.3 短信或电子邮件营销。电商企业还经常会通过智能系统给用户发送购买建议。这些建议主要是通过邮件、短信、微信推送、优惠券发放等方式进行。电商企业会根据用户画像的标签去给用户进行分类，进而针对不同类型的用户发送相对应的个性化短信或邮件。值得指出的是，短信或电子邮件营销转换率都偏低，但是随着用户画像越来越精准后，精准营销可以将转换率大大提高40%。精准化的短信或电子邮件营销方式不仅提高用户转换率，还给用户很贴心及时的用户体验。

4 大数据背景下电商精准营销的现状和问题

4.1 现状

根据艾瑞数据显示，2016年中国的电子商务市场交易规模达到20.2万亿元，增长23.6%，其中网络购物占比为23.3%。在B2B电商领域，2016年中国中小企业B2B平台服务营收规模超230亿元，同比增长17%。可见未来我国电子商务领域依然会保持增长趋势。电商企业近年的高速发展离不开大数据，现在电子商务已经进入了大数据的电子商务阶段。

在这大数据背景下，基于供应链网络信息挖掘的电商企业针对目标客户群进行精准营销可以实现以下目标：（1）提升电子商务广告精准度。精准营销利用信息技术，对数据进行收集和分析，通过细分市场，对细分后的市场和消费者的需求和购物行为特征进行分析和定位，确定供应链网络目标消费群，接着对其采取有针对性的产品和服务信息宣传。这可大大提升消费者的购买率，从而降低广告成本，大幅提高了广告的精准度；（2）减少交易成本和提高交易效率。精准营销可以省去中间繁琐的传导环节，避免信息在传递的过程中失真，直接一对一把产品和服务信息准确无误地传递给消费者；（3）提升消费者让渡价值。当电商企业进行差异化的精准营销服务时，可以增加消费者的满意程度，从而增加得到的总价值。（4）精准营销还能提高广告的有效性以及减少营销渠道，对于企业来说销售成本减少，对于消费者来说可能以更低的价格购买所需产品或服务[4]。

4.2 问题

4.2.1 中小型电商企业大数据平台存在的问题。有些中小型电商企业还没有开启大数据电商模式，其中一些企业只是创建了网站，但是几乎没有在网站上更新商品信息或者更新迭代速度太慢，无法满足消费者的需求。首先是这些中小型电商企业的数据采集有局限性，掌握的数据资源比较少，即使累积了一些数据资源，但是这些数据是分散的、无规律的、割裂的、静态的。其次，中小型电商企业在数据碎片整合上也面临困境，受限于专业知识和技术，缺少数据整合能力，无法将海量的数据从各个区域、数据库中整合，而且在对数据的处理上只是运用了简单的数据处理方法分析，不能勾勒出用户精准画像，从而无法实施精准营销。大部分中小型电商企业的大数据平台还是不完善的，有的甚至根本未建立大数据平台，供应链网络成员间信息分享水平较低，这不利于企业大数据时代下的可持续性发展[5]。

4.2.2 数据运算结果和消费者需求之间存在差距。理性的数据计算不能确保精准地预测出消费者的购买心理。例如，大数据判断某个消费者是对价格敏感的人，企业根据这个判断进行降价营销，结果确实也引发了消费者的购买行为。但是也可能消费者对价格敏感是大数据培养出来的，而不是消费者自身的主动行为，到底是企业引导消费者还是企业找对了消费者需求，我们不能完全确定。因此，数据算法勾勒出来的消费者人物画像和消费者真实形象是存在差距的，甚至完全相反，因为消费者是善变的，这种变化对于电商企业来说是比较难以及时捕捉并且通过算法计算出的[6]。

4.2.3 个人隐私和数据安全问题。在大数据时代，用户的一举一动都会被记录着，在线上交易、线上支付、社交互动、移动终端、物流配送等各个环节都会留下痕迹，可以说用户在获得所需产品或者服务的同时，也暴露了自己的数据。企业在利用这些大数据时常常会侵犯用户的个人隐私以及在隐私保密性上做得不到位。此外，数据的安全性也令人担忧，企业在对用户数据的管理方面存在漏洞，近年就发生了多起大数据泄露事件，2016年5月LinkedIn超1.67亿个用户账号在黑市被公开销售，同年同月一名俄罗斯黑客窃取2.723亿电子邮件并将这些数据以每个不到一美元的价格在黑市里出售，其中还包括数千万个雅虎邮箱、微软邮箱和谷歌邮箱。

5 解决对策

5.1 基于供应链网络搭建完善的大数据平台

一个大数据平台是所有电商展开大数据精准营销的基础，大数据的平台价值体现在各个方面。但是，对于规模较小的电商平台如聚美优品、唯品会、考拉海淘、敦煌网等，他们的大数据平台，不够完善或者甚至未建立自己的大数据平台，但是为了满足不断发展的需求和更精准化地挖掘消费者需求，建立大数据平台还是很有必要的，这是中小型电商企业战略发展的一个方向，大数据平台的构建可以参考和借鉴电商巨头企业阿里的模式[7]。

阿里通过创办阿里妈妈—大数据营销平台，将所有阿里系的数据存储在阿里妈妈的数据银行里，基于阿里妈妈的数据银行，再输出各种品牌营销解决方案产品，从而实现品牌大数据下的精准营销，如图2所示。

阿里妈妈作为阿里系的大数据营销平台，其数据的能力是进行精准营销的原动力，其技术的能力是驱动力，其媒体的能力是张力。

图2 阿里系的大数据平台框架

数据层面上，阿里妈妈搭建了一个数据银行，链接人的数据和广告数据。首先，人的交易、金融、出行、娱乐和社交等环节产生了一系列可辨识、可分析、可触达的Uni ID（真人数据），从而勾勒出清晰的用户画像，这些真人数据有利于企业做出判断和决策。其次，经过多年广告沉淀，阿里拥有海量广告营销数据，这些信息是品牌建立的基础。阿里妈妈通过整合人的数据和广告数据，进行分离、发掘、洞察和再利用，反哺人的数据，让用户人物画像更加精准，提效广告业务，实现大数据下的精准营销，如图3所示。

图3 阿里妈妈的数据能力

技术层面上，阿里妈妈不断地与用户交互，使得机器学习和算法达到精准，更能够精准地进行营销。媒体层面上，阿里妈妈依托阿里巴巴集团控股有限公司的全方面资源，能够整合电商媒体、社交媒体、视频媒体、搜索类媒体和信息流媒体等。基于这三大核心能力，阿里妈妈推出了品牌营销解决方案产品和营销平台，如新霸屏、会员权益、新雷达、UniDesk等[8]。

综上，阿里通过整合所有阿里系的数据资源，传送到阿里妈妈的数据银行。基于阿里妈妈强大的数据银行，向商家提供全链路的营销方案和消费者个人数据等，使得商品不再以单品的形式输出，而是以成熟、完整的商品形式输出，更重要的是能更精准地输出，把数据、商品和流量升级为内容，再转化成商业机会，赋能更多的品牌进行大数据精准营销。阿里的数据银行不仅服务于各大品牌或企业，也服务于自己，其他中小型电商企业可以模仿和借鉴阿里的大数据平台构建模式，打造属于自己的大数据平台，赋能入驻品牌和企业施行精准化营销，从而保证可持续性发展。

5.2 用户画像的精准化和及时更新

消费者的善变性和算法的迟钝性使得电商企业无法真正地满足消费者的需求，因此电商企业需要充分结合数据追踪和数据挖掘技术与企业的营销洞察力，精准化用户画像并且精准化算法，及时更新消费者的用户画像，以确保营销方案能满足消费者现在的需求[9]。

用户画像就是给用户进行标签从而把数据转化成用户属性的过程。用户画像是由各维度的数据勾勒而出，数据包括姓名、照片、年龄、家庭情况、收入、工作、喜好等元素。根据元素的性质，用户画像数据可分为以下三类：基本人口属性数据、行为偏好数据和购买数据。人口属性数据包括社会属性和自然属性，如岁数、性别、工作等。行为偏好数据主要是通过收集消费者在进行商品购买时的浏览情况得出，包括关注领域等。购买数据包括购买的产品、价格、退货率、评价等。一个用户画像可能由3 000个标签才能形象勾画出，并且标签的比重会有不同，甚至标签会随着消费者的需求而改变，因此，不断收集和更新用户数据对于人物画像勾勒以及后面的精准营销具有重大作用。在上述案例中，企业应该从全面的数据去分析用户是否是一个对价格敏感的人，如用户的经济状况是什么水平、用户的浏览行为是否关注价格、用户购买的商品层次等，而不是只凭单个优惠营销方案诱发了用户的购买从而认定用户对价格敏感。用户画像是需要全方面定位和计算的，只有精准化用户画像，才能更好的结合用户画像和商品画像，从而实现精准化营销，消除数据运算结果和消费者存在的差距。

5.3 加强用户隐私数据的安全防范工作

首先，企业应该改进算法，提高大数据环境下用户隐私数据的安全性。针对上述问题，电商企业可采取基于混沌自逆矩阵用户隐私数据加密算法，在不改变原始数据的情况下，通过对用户隐私数据结构的改变，搭建自逆矩阵建立初始密钥，再根据初始密钥置乱数据维度，构建置乱矩阵，以不规则扩散形成隐私数据最终密钥。其次，有效掌握系统内核环境，注意移动智能终端APP用户隐私数据的防范。相关审批或者安全部门应该充分审查各类移动终端智能系统中的API接口功能，对系统内核代码及功能模块所描述功能和实际功能要尽可能的一一验证。掌握移动端智能系统的核心技术才能把握互联网产业的命脉，加大自主研发和商业推广力度，从硬件方面保证用户的信息安全。此外，政府相关管理部门应积极完善相关法律以及制定互联网个人隐私管理政策以保护用户隐私安全，为用户隐私安全构建更为良好的行业发展环境。

[1]张萍.基于供应链的物流企业营销管理与创新[J].物流技术,2013,32(5):422-424.

[2]姜海洋,曾剑秋.基于LBS的移动电子商务营销模式及趋势[J].北京邮电大学学报(社会科学版),2015,(2):34-39.

[3]李晓龙,冯俊文.大数据环境下电商精准营销策略研究[J].价值工程,2016,(3):31-33.

[4]张雪梅.大数据背景下网络媒体广告精准营销创新研究[J].当代经济,2017,(4):86-88.

[5]陈曦.从数据挖掘视角谈本土零售业的精确营销[J].商业经济研究,2016,(11):54-56.

[6]惠琳.基于数据挖掘的企业精确营销应用[J].企业经济,2014,(2):31-34.

[7]王国庆.大数据时代零售企业如何进行精确营销[J].经营与管理,2017,(1):32-34.

[8]张安琪.从阿里巴巴淘宝看大数据相关性的营销手段[J].新闻研究导刊,2015,(1):85-86.

[9]Fan wenfei,Huai Jinpeng,Querying Big Data:Bridging Theory and Practice[J].Journal of Computer Science&Technology,2014,29(5):849-869.

Application of Supply Chain Network Information Based Big Data Accurate Marketing in E-commerce Field

Zhang Qi1,Shi Fangling2
(1.School of Economics,Beijing Wuzi University,Beijing 101149,China;2.Nanyang Technological University,Singapore 639798,Singapore)

In this paper,we went over the framework and strategy of the accurate marketing implemented by some e-commerce enterprises based on supply chain network information,and then in the case of the e-commerce business of Alibaba,analyzed its mode of ecommerce accurate marketing,including search engine,individualized recommendation,short message or e-mail feed,etc.Next we analyzed the problems existing in the integration process of the supply chain network information and proposed a series of corresponding countermeasures.

supply chain network;big data;accurate marketing;e-commerce enterprise;Alibaba

F253.9;F713.365.1

A

1005-152X(2017)09-0032-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.09.007

2017-06-04

中央高等院校科研业务基础经费项目

张琦，通讯作者，北京物资学院经济学院教授，研究方向：国际贸易、物流管理；施方玲，南洋理工大学硕士研究生，研究方向：物流管理。