消费分级背景下精准营销的技术框架与应用

摘 要：大数据时代，网络营销模式急需变革。网络营销也一定会朝着差异化与个性化方向转变。电商企业一旦难以适应，必定会被淘汰。因此，电商企业必须适应时代发展的变化，使用大数据技术，实行精准营销的网络营销策略，这样一来才可以实现长远稳定的发展。本文基于消费分级背景下精准营销的技术框架与应用展开论述。

关键词：消费分级背景;精准营销;技术框架与应用

1 精准营销概念

精准营销借助信息技术尤其是互联网和新兴技术优势实现了自身特点的多元化，也促进了营销手段和产品应用更深入地融入市场机制。20世纪初，精准营销概念被首次提出。其后，营销大师菲利普·科特勒、学者JeffZabin在前人研究基础上将精准营销定义为在4个正确的作用点上（即正确的时间点、正确的渠道、正确的客户、正确的信息）影响目标客户的购买决策，有效促成营销目标的实现。学者徐海亮提出“精准营销就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。”研究者伍青生、余颖等认为，精准营销就是对细分和目标消费者，根据各自差异的行为方式、消费心理，应用定量与定性结合的营销方法，借助技术手段、方法及策略进行有效的沟通，进而实现投资回报的营销目的。

2 客户数据平台

客户数据平台是在大数据技术的基础上，建立全渠道客户数据来源，基于全自动化处理技术，实现数据标签化、数据行为预测及数据人群细分，并支持外部输入及内部输出接口，不断进行数据收集、汇总、整理、处理及储存的数据平台。客户数据平台根据大数据中人群的地域差异、社会阶层及收入差异、年龄结构及代际差异、消费性格及购买行为等特征，通过对大数据的不断处理、加工挖掘，实现人群细分、人群识别及人群管理等行为。（1）全渠道客户数据来源。建立全渠道客户数据来源，是实现大数据信息共享的必然要求。全渠道客户数据来源是灵活可扩展的，其支持各种主流媒介的客户数据来源，包括电子商务平台数据、线下实体交易数据、各种App数据、小程序数据及人工识别输入数据等。据艾瑞咨询最新发布的2019年9月App月度独立设备数显示，前十的分别是微信、QQ、支付宝、手机淘宝、新浪微博、爱奇艺、搜狗输入法、腾讯视频、高德地图和百度。（2）数据全自动处理。由于每个客户在不同渠道、不同APP上的数据规模、数据信息，甚至身份信息都存在着差异，因此数据全自动处理结合身份信息自动识别技术和全自动汇总合并技术，把所有电子商务平台数据、线下实体交易数据、各种APP数据、小程序数据进行汇总与整合，从而实现了全渠道客户数据的全自动化处理。（3）数据标签化管理。基于数据全自动处理的后续工作，数据标签化管理包括人群的地域位置、社会阶层标签、收入标签、年龄结构及代际标签、消费性格标签及购买行为标签等，其提供手工批量处理类似数据行为标签、自动化生成多层次标签两种行为。

3 精准营销，加大网络技术对数据的管理

从传统市场营销经验中可得，潜在用户是未来市场营销的重点对象。因此，如何维护已有客户和挖掘潜在客户是未来市场营销工作的核心。网络技术的精进，有利于企业对客户的信息进行管理，从而准确定位营销方向，实现精准营销的目的。首先，需要将杂乱无章的客户信息根据企业发展的需要，進行系统化的整理。如，企业若向经济实惠方面发展，那市场营销人员在整理客户信息时，需要着重注意客户的购买力与可接受价格的范围等方面，得出一般性结论从而定出最优方案。其次，建立符合本企业营销模式的信息处理系统。信息系统的建立有助于将市场营销人员从冗长、繁杂的客户数据中解救出来，提高营销策略的制定效率，匹配与本企业相关的潜在用户。最后，提高市场营销人员的业务水平，无论是新型技术的掌握还是传统营销理念与经验的学习，亦或是营销服务意识，都需要相应地进行提高，才能有助于网络技术在数据管理方面的应用。借助大数据进行的精准网络营销模式主要包括以下几个步骤。第一，大量收集客户信息，记录其基本数据与购买数据;第二，通过分类与分析数据，建立起客户画像，选择目标客户;第三，基于分析出的信息，制定精准的网络营销方案;第四，实施营销方案;第五，评估营销成果，计算营销成本;第六，在评估过程的基础上，进一步完善客户画像，进而更精确地筛选目标客户。上述过程在不断完善过程中，可以更好地进行网络营销。所以在大数据时代下，电商企业必须冲破原有的粗放式营销思维，运用新的营销策略。

4 挖掘客户信息数据

企业精准营销模式就是让顾客能够与产品价值理论核心理念相吻合，进而满足顾客的基本要求。目前，在大数据分析下的精准营销模式主要是精准的把产品通过合适的渠道推送给有需求的顾客，进而有效地减少了顾客寻找目标产品所消耗的精力，并有效减少了顾客的时间成本，从而更加有效地提高顾客对企业的满意度和忠诚度。此外，精准营销强调提供给顾客的产品和服务要更适应顾客的需求，也为顾客创造更大的获得价值。大数据的准确营销通常被称为数据驱动营销，这意味着消费者渴望有效参与并实现针对消费者的个性化营销。一种新型的营销工具，可以分析大量消费者数据并根据分析结果优化公司的营销策略。大数据准确营销的过程涉及三个阶段：第一，数据收集阶段。企业利用微博、微信、QQ、论坛和自己的网站等在线工具积极收集消费者数据。第二，是在数据分析阶段。企业需要将收集的数据整合到大数据营销模型中，并使用大数据挖掘技术和其他特殊方法对其进行详细分析，以提取有效信息，例如消费者行为特征。第三，营销策略实施阶段。根据消费者的消费行为结果，公司可以制定和实施特定的营销策略。所谓挖掘客户信息数据，就是利用大数据分析技术，对搜集到的客户资源进行排查，通过将大量具有不同维度的客户信息，结合到业务上完成客户资源的分类管理。挖掘客户信息数据的目的是要依据客户消费偏好，选择一些具有特点的商品，根据不同的偏好，将大的客户群划分为具有高度相似特征的小的群体实现细分，销售工作者就可以根据自家产品的类型，来选择合适的销售群体。

5 “消费分级”下的消费趋势

总体而言，“消费分类”的基础是公众和中产阶级对商品的不同态度，这种态度将与经济周期相一致，预期不久的将来消费将继续下去，导致市场的较小部分。在消费类别下，有愿意支付低价商品的人，也有愿意支付增值商品的人。为不同的受众建立不同的目标市场和经营方式是今后提高消费品行业易用性的主要途径。一方面，面向中产阶级的产品消费将是一大趋势。他们生活在中产阶级的12线城市，尽管生活压力很大，但在消费方面对生活质量仍有一定的要求。回顾近年来在第12街城市销售的商品——包括“戴森”“kindle”“茶壶”“焦油砂”等——我们可以发现，它们是以远低于奢侈品、优惠券和节省时间的价格关注消费行为、质量保证、舒适性、顾客的。在这些条件的基础上，中产阶级愿意支付以商品价值为基础的冲击成本和情感价值。她还愿意为这类产品做宣传，同时促进他们的生活质量。随着社交网络平台的扩展，这些高质量产品的市场机会巨大。另一方面，以广大群众为对象的廉价商品消费将是另一个趋势。在互联网时代，小城镇的消费价格越来越低。“多元选择”的成功发生在一个以四五线城市的普通人口为对象的时代。2018年，当几个月的交易突破数十亿美元时，成了业内的神话，当然，低价商品的过度销售受到了批评。但是，我们有理由相信零售将会出现更多以低端城市群众为目标的平台和企业，由此产生的长期后果是可以预料的。此类典型特征包括生活必需品、低廉的成本、质量、新产品和馀生。此类产品的市场前景今后也将不断改善。

6 结束语

随着时代的进步和市场的发展，市场上企业與消费者的关系发生了巨大的变化，企业的营销模式也发生了变化。在传统的营销模式下，企业生产什么，消费者就消费什么，消费者被动地接受企业提供的产品和服务。而随着经济的发展，消费者的消费需求不断提升，对产品和服务提出了更加多样化、个性化和精细化的需求，这使得企业不得不做出改变，制定更为精准的消费者营销战略。而在这一过程中，大数据发挥了重要的作用。企业通过对消费者数据进行收集处理，并以此为依据对消费者进行精准定位，并实行精准的产品定制、服务提供和广告投放，最后通过消费者的反馈数据对产品进行精准地改进，使得整个营销过程更为精准化。

参考文献

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作者简介：

李涵瑜，女，汉族，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：经济管理.