大数据分析在品牌营销管理中的应用与实践

张忠来，孔孟剑

(1.沈阳城市建设学院，辽宁 沈阳 110167；2.郑州大学，河南 郑州 450001)

1 大数据的基本特征

探究大数据的本质到底是什么？其实非常的简单，大数据其实就是众多的资料汇集起来，形成了巨量的资料，这些巨量的资料是从人们日常生活中随时随地产生出来的多样的数据，在互联网与大数据的时代背景下，任何不起眼的数据都可能具有不可估量的使用价值。大数据有着极其鲜明的4方面特点，概括起来可以称之为4V，即：Volume(大量性)、Variety(多样性)、Velocity(高速性)、Value(价值性)。

1.1 Volume(大量性)

大数据最重要的一个特征体现为“大”，从最开始的Map3时代起，一个MB级别的Mp3就能满足绝大多数人的听歌方面的娱乐需求，但是随着时代的变迁，也基于摩尔定律的规律，存储单位由原来的MB到GB，再到现在的TB，乃至现在发展到的PB、EB的等级。随之信息技术的非几何式的发展速度，数据的量从可控到现在的爆发性不可控的方向增长。社交网络、移动网络、物联网、智能设备、工具、虚拟现实、5G技术等等方面，都成了新的数据供给源。目前的淘宝、微信、微博等数据源产生的数据，都需要新的计算方法和强有力的数据处理平台和技术去统计、分析、预测和处理。

1.2 Variety(多样性)

数据的大量性中就包含了数据源的广泛性，从而也决定了大数据形式的多样性。每种形式的数据都具有自己独特的作用。目前，大数据应用最广泛的方面就是推荐系统，我们日常生活中经常接触到推荐信息，就是根据用户的日志数据进行分析以后预测用户的可能需求。因为日志数据具有结构化明显的特征，便于分析和利用。但是还有一些结构化不明显的数据，例如，音频、视频、图片等信息，这些数据之间的因果关系比较弱，这就需要通过人工分析才能实现数据的利用。

1.3 Velocity(高速性)

从历史的角度来说大数据一直都存在，只是由于存储等客观条件我们没能及时地将他们保留下来，但是随着互联网技术及存储技术的发展，现在的数据在互联这个平台上得到了快速的传输。对于我们现代人来说，生活当中已经离不开互联网络，也就是说每人每天都在向大数据这个资料库里不停地提供大量的资料，并且这些资料是需要及时处理和应用的，因为花费大资本去保存较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有很短暂的一段时间，那么之前的数据就会被清理，不然成本将会很高，就像我们的行车记录仪一样，必须不停地覆盖以前数据，才能保持最新的数据被存储。因此，大数据对于处理速度就有着很高而且很严格的要求，服务器中大量的资源都将应用于处理和计算数据，很多平台都需要做到及时的分析。数据在不停地产生，谁能更快，更准确地处理分析数据，谁就能更加具有竞争力。

1.4 Value(价值性)

大数据的价值性是大数据的最核心特征。在我们日常生活产生的数据中，真正有价值的数据所占的比例非常小。相对于传统的小数据而言，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的数据中，分析挖掘出对未来发展趋势预测分析有价值的数据，从而找出数据中的相关关系，这也是与传统小数据之间的本质区别。然后，通过机器学习方法、人工智能计算或数据挖掘方法，发现新的规律或知识，并将应用于社会生活的各个领域。

2 大数据在不同领域中的应用现状

2.1 电商领域

大数据目前应用比较广泛的领域应该就属电商领域的应用了，像淘宝、京东、拼多多等电商平台利用大数据分析技术，对用户信息进行分析，从而利用推荐系统对用户感兴趣的产品进行推荐，因而刺激消费购买行为的产生。

2.2 政府领域

目前，“智慧城市”项目已经在很多国家和地区尝试运营，利用对大数据的分析，国家相关政府部门得以感知当前社会发展变化及需求内容，进而制定更加科学化、合理化、精准化的政策为“智慧城市”中的市民提供相对应的公共服务以及合理的资源配置，从而实现社会资源利用的最大化。

2.3 医疗领域

在医疗领域中，通过临床数据收集，进而对数据进行比较、统计、分析、建立远程病人数据库，对病人进行诊断、指导就医等，辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生诊病的准确率和工作效率。

2.4 传媒领域

在传媒相关领域中，通过各种数据源收集多样化的信息，进行分类筛选、清洗、加工，实现对读者和受众需求的准确定位和把握，实现追踪读者阅读习惯，不断进行信息优化。

2.5 安防领域

在安防领域，通过大数据分析可以实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，最重要的是可以实现对海量视频监控数据进行挖掘，分析出视频信息背后的有价值信息。

2.6 金融领域

在金融领域，大数据分析可以在获得的用户图像基础上，根据用户的年龄、资产规模、理财偏好、存款习惯等，对用户群体进行精准用户群体细分，进而进行产品定位，制定出符合顾客需求的金融服务。

2.7 电信领域

在电信领域中，大数据技术能够应用在设备维护、网络资源分配管理、企业运营管理、客户关系管理等，并且可以利用自身的数据资源使数据对外商业化，实现建立单独的盈利单元。

2.8 教育领域

在教育领域中，收集学生的学习数据并通过大数据进行学习分析，能够为每位学生提供一个符合自身特点的个性化课程，另外，也可以为学生提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。

2.9 交通领域

在交通领域中，大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务。

3 大数据分析在品牌营销中的应用

大数据分析技术推动了我国品牌营销的改革发展，消费者在市场营销中占据着主导地位，在进行消费的时候，通常是通过搜索关键词的方式来将相关产品进行对比分析。以往的营销模式下，消费者更加关注商品的价值，而大数据分析技术就能够对消费者对于商品价值和消费体验价值等方面进行综合性的关注。大数据分析更加注重消费者的特点，所以，通过将大数据分析技术进行充分应用，可以更好地满足消费者的消费需求，制定出恰当的消费策略。消费者也能够通过服务平台或者社交媒体等进行个人诉求的表达，企业方面，通过进行大数据分析，也能够把握住消费者的关注点，从而制定出科学的营销策略。不仅如此，大数据分析在品牌营销中的应用，能够让市场划分更加细致，从而提高品牌营销的精准度。

品牌营销的效果主要是取决于对市场中消费者各方面需求的把握精准度，通过利用大数据分析技术，能够将各种非结构化的数据进行分析处理，并且获取到相应的信息。将大数据分析技术应用到品牌营销之中，能够对消费者的消费需求和消费心理进行充分把握，从而调整品牌营销的方案，对每个消费者进行个性化的服务，从而提高品牌营销的精准化程度。大数据分析技术在品牌营销中还能够对客户关系进行有效的维护，从而提高品牌营销的口碑。在进行品牌营销的时候，客户关系的处理和维护是非常重要的，大部分客户都是消费者，而消费者的消费体验和对品牌的忠诚度等各个部分都是企业在进行品牌营销的时候所需要关注的重点。通过利用大数据分析技术，可以对消费者的反馈信息进行全面把控，了解到消费者的需求和意见，从而采取有效的方式进行调整，提高客户的满意度和对品牌的忠诚度。

4 大数据分析在品牌营销管理中的有效实施策略

4.1 快速获取关键信息，推动品牌战略调整

大数据分析技术可以从庞大而繁杂的数据信息中获取到有价值的相关数据，并且采取恰当的方式进行分析处理，将没有价值的数据信息抛弃。在现代社会中，网络中的信息量是非常庞大的，所以，就使得信息处理和分析的难度进一步加大，对大数据分析技术有了更高的要求。为了推动品牌的创新发展，就需要从大量的信息中获取到能够充分反应消费者消费心理和消费行为等方面的数据，通过利用大数据分析技术，获取到具有价值的相关信息。在进行大数据分析处理的时候，需要对相关工作人员进行培训，提高工作人员进行数据处理的能力。让数据分析人员能够了解到哪一些类型的数据是核心的重要数据，做好对数据类型的鉴别和归类工作。这样就能够提高数据分析人员的关键信息获取能力，减少垃圾数据的干扰，有利于推动品牌营销工作的开展，进行有效的市场营销规划。

4.2 加快相关信息共享，构建高品质价值链

为了对企业品牌营销进行全面的指导，就需要获取到更多的信息和数据进行支撑，了解到消费者的个性化需求。企业间的数据分析成果可以进行共享，构建起高质量的价值产业链条，让企业之间能够互利共赢。通过数据分析成果共享，让上下游企业进行有效的合作，从而提高大数据分析技术的价值。许多电商企业和上游供应商之间进行有效的数据成果共享，能够构建起高质量的价值链条，从而保障各个环节的统一运作。通过将大数据分析成果进行共享，加强社会化媒体数据的关联性，企业不仅能够获取到大量的行业内部数据信息，同时也可以利用网络获取到大量的外围数据，让企业的信息容量变得更大。通过将其他途径获取到的数据以及数据分析成果应用到市场营销中，能够对市场营销策略进行合理的调整，从而发挥出所有数据的应用价值，让品牌营销管理的质量大大提升。

5 结束语

大数据分析技术在进行品牌营销的过程中是非常重要的，能够对企业的战略发展 规划进行有效的引导，并且提出具有价值的参考。大数据分析技术在企业品牌营销中进行应用，需要相关管理人员能够趋利避害，让品牌营销变得更加符合消费者的实际需求。在大数据分析技术的应用下，会进一步让市场营销战略规划变得更加合理，充分的契合消费者的相关需求，对市场发展趋势和动向进行准确把控。所以，在未来发展过程中进行品牌营销和市场营销，就需要加大大数据分析技术的应用力度。