大数据背景下商贸流通企业营销体系的解构与重建

赖洁瑜 谭晓丽 副教授

（广州工商学院 广东广州 510850）

互联网信息技术的飞速发展推动了各类衍生技术的进步，尤以大数据、人工智能、区块链等为典型代表，极大改变了商贸流通业发展的基本格局，促进了企业营销模式的优化。其中，大数据已成为助推商贸流通行业变革、优化企业管理流程、提升企业营销模式的关键性技术，成为协助商贸流通企业破局的重要推手。但是，无论是理论领域还是实践领域，大数据改进企业营销模式的相关问题还处在研究和摸索阶段，既无规范化的理论体系，亦缺乏成熟的商业模式。为此，有必要在大数据发展的背景下，对我国商贸流通企业营销体系解构和重建课题进行深入研究。

大数据的概念与基本内容

（一）大数据概念解析

人类社会已开始从“人与信息对话”进入“人与数据对话”，并在未来会过渡到“数据与数据对话”的时代（何大安，2018）。大数据的出现其实早已有之，但在近些年来得到的研究和运用愈发增多，尤其是在金融科技领域更是如此，但由于相关理论研究和商业实践并非十分成熟，故而对其概念的界定和内涵的分析尚未形成统一意见。

关于大数据的概念，目前理论界和实践领域主要聚焦在三个方面：从属性的角度出发，大数据技术代表着技术和体系的深度融合，是通过高速获取大规模多样化的数据，发现、分析并提取数据的价值（Chen et al.，2012）；从流程角度出发，大数据无结构化的性质可将大数据系统分解为数据生成、数据获取、数据清洗、数据存储和数据分析等模块，形成数据商业运作一体化；从供应链的角度出发，大数据能够提升供应链的敏捷性，大数据的营销努力能促进企业的协同生产和协同营销模式创新（孙新波等，2019；马德青、胡劲松，2019）。随着大数据技术的不断开发和运用，相关理论研究也逐步系统化，并逐渐形成科学的理论架构，而大数据技术在企业营销中的应用也趋于成熟。

（二）大数据的特征和运用方向

现如今，正处在“人与数据对话”走向“数据与数据对话”过渡时期，大数据正在深刻改变企业生产经营管理和人们的日常生活。不仅是在企业层面，大数据得到足够重视，同时在国家层面，大数据价值也得到了越来越多的重视，并甚至上升为国家战略（见表1）。在特征上，大数据具有传统数据的基本特征，同时还具有容量大、种类多、传递速度快和低密度、高价值的新型特征。随着大数据在生产管理领域的应用，其已成为引导企业生产经营的关键战略资源，成为推动企业发展的另一关键性要素，大数据进一步衍生出复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀疏性和可重复开采性等特征。对于商贸流通企业而言，大数据所具有的价值更为直观，也更具潜力。

表1 大数据政策数量趋势统计

图1 大数据精准营销的“4W+1H”模式分解

当前，有关大数据运用上的研究和实践主要集中在三个方面：战略领域，基于大数据的营销模式能够引导企业对价值获取的认知，转竞争为合作，实现企业智能化转型（金晓彤等，2013）；生产领域，大数据是一种新的生产要素，是提升企业生产效率的杠杆，有助于促进企业生产效率的提升；营销领域，大数据能够提升营销针对性，降低物流和库存的成本，降低投资风险。由此可见，大数据的价值体现并不局限于数据本身，而是体现为与具体流程相结合而产生的驱动效应（孙新波等，2019）。

大数据对商贸流通业发展的影响

（一）大数据对商贸流通业的影响

商贸流通业已经成为国民经济发展的先导产业，是改善我国经济发展结构的重要力量，也是保障国民基本生活的关键主体。随着大数据技术的不断进步和发展，大数据技术在商业实践领域得到越来越多的运用，尤其是在商贸流通领域更是如此。那么，大数据技术与商贸流通业之间存在的关联应当如何理解？二者之间的契合点在哪里？需要一一分析。大数据简而言之是数据数量的无限扩大，数据维度的无限扩充和数据解读的无限拓展，使得过去认为毫无关联或低关联的数据得以重组和分析，使得其中运行规律得以重新挖掘，进而发现价值、运用价值和创造价值；而且，大数据技术的发展使得对大数据的认识更加专业化、科学化，人们逐渐发现任何一项商业行为或个人行为均可实现数据化，进而进入计算系统进行分析解读，发现其中规律，进而产生价值。这就是大数据最直观的解读。

基于上述分析发现，商贸流通业恰好具备了大数据所需的数据资源。商贸流通业涵盖了批发、零售、物流等多个领域，几乎涵盖了国民经济发展的方方面面，触及人们生活的每个角落，这其中蕴含的数据价值是无限的，潜力也是巨大的。从最简单的逻辑出发，产品从生产环节到流通环节，再到销售环节，分别对应产生了生产数据、流通数据和销售数据，而细分环节的数据维度更多、更广。基于大数据分析，将上述数据进行深度归类、分析并解读，势必产生巨大的市场价值，这是为何人们逐渐开始意识到数据已经成为一种战略资源的重要原因。例如电商领域，通过大数据技术，对消费者的性别、年龄、地域、职业等进行综合画像，进而分析出消费者的消费习惯、消费能力，从而实现精准营销，如图1所示的“4W+1H”模式；通过大数据，可以分析出消费者消费的原因，进而有针对性提供服务，如表2所示。总而言之，这种利用大数据进行营销模式几乎已经涵盖了商贸流通业的全部环节，大数据的价值十分巨大。

但是，尽管大数据能够对商贸流通业的发展产生颠覆式的影响，但也不得不看到其中存在的问题。目前，大数据还未形成一个成熟的理论方案，以全面解读和指导大数据的运用，而且包括数据的采集标准、分析模型和方法、数据隐私保护及数据产品定价等在内的具体标准尚未统一，相关法规制度和行业标准有待制定实施。在商贸流通领域，以淘宝、京东、苏宁电商等为代表的电商巨头或零售业巨头，基于其广泛的数据资源基础，发展大数据业务正当其时；对于一些小规模的商贸流通企业而言，自身技术有限，数据运用能力不足，很难在激烈竞争中通过大数据技术提高自身生产力。也由此，大数据技术的飞速发展势必引发商贸流通业竞争格局的变革，而这种变革直接就体现在营销模式的转变上，既能产生积极影响，也会带来负面效应。

表2 基于大数据的网购原因分析

图2 基于大数据的广告营销示意图

（二）大数据对商贸流通企业营销模式的影响

基于大数据时代背景影响，商贸流通企业以供给为导向的营销模式竞争力逐步降低，以顾客需求为导向的价值创造模式竞争优势日益显著，而大数据技术的发展使得这种趋势加速成型。在对企业营销方式的影响上，大数据提供了多种可能和空间，使传统营销方式得以解构，进而重组为一种全新的、符合企业自身特点的营销方式。据不完全统计，大数据技术的运用使得企业营销成本至少降低40%，而利润增加至少在30%以上。例如，亚马逊通过分析用户愿望清单、搜索记录等数据对用户进行个性化商品推荐，通过大数据算法为物流机器人Kiva规划货物收取最优路线，提高仓储和配送效率；同时，大数据使企业在营销上耗费的时间成本、物资成本及机会成本大幅度降低，如人员和岗位的精简、媒体广告费的缩减、产品宣传时间的压缩等等（如表3所示）。

具体而言，大数据技术的发展对商贸流通企业营销方式的影响主要体现在这样几个方面：第一，营销成本。营销成本的降低是大数据支撑下商贸流通企业营销模式解构和重组最直接的体现。一方面，企业通过改变自身获客方式而有效降低企业营销成本，以改变传统的“人海战术”；另一方面，企业通过大数据全面优化内部管理流程，进而分配更多资源投身产品研发和市场开拓，提高企业成本利润率。第二，获客方式。依托于大数据技术的支持，商贸流通企业充分利用包括互联网平台、手机App、社交软件（如微信、QQ、领英等）等在内的多种渠道获取客户数据信息，并通过大数据模型分析潜在客户需求，了解客户需求分布，进而实现精准营销（见图2）。第三，市场定位。大数据背后的逻辑是利用海量数据进行模型化分析，以掌握数据背后的规律，并进行前景预测，如此企业就能够明确自身的客户群体所在，进而有针对性展开营销。大数据促使企业有效识别市场机会和挑战，明确产品和服务的精准定位，寻找合适的空间介入市场，增强竞争的比较优势。

大数据下商贸流通企业营销模式的价值体现

（一）以整合性营销实现价值创造

大数据传统的价值创造模式，商贸流通产业链价值体系的组成要素被系统性重构。依托于大数据的支撑而使得产业链价值体系中的利益主体进行全面解构和重组，即通过有效的关系、合作、契约等方式实现资源的整合与利用。商贸流通业中，大数据可以提供大量的信息和行业所需的数据，提高行业内各企业的运营效率和管理水平等（李刚、李翔飞，2015）。据此，增强商贸流通企业的市场竞争力，掌握市场资源的整合能力，以有效整合各项资源，实现整合性营销。当前，越来越多的电商平台将产品生产端、流通端和销售端进行有机整合，打造出产供销一体化的高效产业链，进而为市场提供全方位的服务，大大提高了企业的市场价值。这类企业中，既有包括阿里巴巴、京东、苏宁这类大型电商综合型平台，也有如盒马鲜生、天鲜配等这类小型生鲜类电商平台。

（二）以差异化营销实现价值增值

传统营销存在同质化、低门槛的问题，商贸流通企业无法形成核心竞争力，大数据精准营销模式下，企业提供的产品和服务更具多样性和针对性，这种差异化的服务方式使得商贸流通企业能够在激烈竞争中脱颖而出，以实现价值增值。对于传统商贸流通企业而言，依托于大数据技术而面向客户提供差异化的产品和服务是其转型发展的重要策略。例如，苏宁小店通过其App获取客户数据，分析区域内客户消费规律，进而改变上架货品内容，以应对不同时段不同产品的消费需求；又比如，书店可以根据不同年龄消费者图书消费差异性实现差异化营销，如表4所示。对于新兴的商贸流通企业而言，利用大数据实现差异化发展显得更加重要。新兴企业不具有传统企业的市场优势和客户优势，只能采取更加精准的获客手段定向服务，以占据市场。例如，拼多多购物平台就充分运用了大数据分析技术，利用拼购平台面向低消费能力群体，定向提供网购服务，同样实现了价值增值。

表3 亚马逊2010-2015年营业总收入统计

表4 2019年95后与85后各类图书消费占比差异性统计

图3 基于各类碎片化信息实现消费者精准画像

（三）以精准性营销实现价值维护

大数据时代，商贸流通企业依托于大数据技术可实现精准营销。大数据能够促进企业获取并科学利用数据，促进企业通过整合消费者信息、洞察消费者需求而实施精准营销，并打造出新型零售模式（李卫华，2019）。大数据能够描述消费者特征，通过消费数据、网站浏览数据、产品搜索数据、高频词汇检索数据、广告浏览数据等，通过各种数据模型分析而发现潜在规律，实现精准画像（见图3），进而寻找出潜在客户，促进精准营销的实现。对于商贸流通企业而言，大数据精准营销模式下，商贸流通企业可以通过多种渠道分析客户数据，通过购物需求、购物习惯等信息掌握客户消费规律，分析出客户潜在需求，以便于向客户推荐符合其真实需求的产品和服务，进而达到维护客户的目的，以实现商贸流通企业价值的维护。

商贸流通企业大数据营销模式构建建议

（一）加强企业大数据技术研发投入

数据将成为未来企业发展的重要战略资源，大数据技术则是运用这项战略资源的具体方法。由此，商贸流通企业要想在未来激烈的市场竞争中站稳脚跟，获得良好发展空间，技术研发投入必不可少。传统的贸易方式已经走到转型的关口，智慧型、科技型、联想型企业则是未来发展的主力。要提升商贸流通企业营销效率，需要投入更多资源展开大数据技术研发，而在研发方式上则可以结合自身实力采取多种手段。

（二）促进大数据技术运用方案创新

大数据应用尚处在初级阶段，大数据使用方案有待创新。企业大数据技术运用方案一般包括自主开发、合作开发和租赁三种方式，其成本依次降低，其效率各有不同。商贸流通企业应当根据自身实际情况灵活选择，以有效降低大数据运用成本。同时，充分利用云计算方案解决数据采集、存储、分析和维护，充分释放数据价值，促进大数据为商贸流通企业营销方式变革产生更大助力。

（三）充分重视复合型人才价值发挥

企业大数据创新和大数据应用需要人才的支撑，传统的营销往往缺乏高素质人才的参与，而在新型营销模式下人才的价值会愈加重要。由此，商贸流通企业应当充分重视人才价值的发挥，选用复合型人才，既具备技术方案设计和运用能力，又具备市场开拓能力。同时，给予人才更多的自主性和灵活性，重视价值创造，制定科学合理的奖励措施，以发挥人才价值。