数据赋能下企业精准营销的价值意蕴、现实困境及突破路径

摘 要：大数据技术是企业实施精准营销的重要载体。以数据赋能企业精准营销具有多元价值，包括营销行为数据化，精准定位市场需求；营销活动社交化，加快拓客引流裂变；营销广告精准化，有效触达目标受众；营销过程智能化，搭建智能营销生态等。然而，当前企业精准营销面临着数据获取成本较高、客群引流渠道收窄、广告投放有效性不足、营销技术应用水平不足以及平台依赖程度较强等现实困境。对此，提出数据赋能企业精准营销的突破路径：正视数据价值，适当降低获客成本；树立流量思维，提高用户黏性；加强广告优化，实现精准投放；解码大数据获客原理，创新智能营销技术；多措并举，弱化平台依赖程度。

关键词：大数据；企业；精准营销；流量

近年来，随着私域经济和流量经济的兴起，大量企业纷纷转变营销思路，将工作重心聚集在数字化交互媒体和大数据流量管理上，以此连接用户和产品，锚定市场流量，实现精准营销目的。在可量化的市场定位技术辅助下，企业能够精准定位市场需求、加快客户引流裂变，通过精准营销高效触达目标受众。然而，在企业精准营销现实实践中，受到市场、技术、获客成本、市场引流、广告投放、营销技术及平台等各方面因素的影响，难以真正实现产品价值与用户需求的有效适配。对此，在大数据发展趋势下，研究数据赋能企业精准营销的现实困境和突破路径，对于推进企业营销数字化转型、补足精准营销存在的短板具有现实意义。

一、数据赋能下企业精准营销的价值意蕴

（一）营销行为数据化，精准定位市场需求

精准营销是在市场客户和产品生产精准定位基础上，依托现代信息技术手段来建立个性化顾客沟通服务体系，从而加强企业与用户之间市场联系的营销活动[1]。企业通过大数据技术实施精准营销的关键点在于立足市场客观需求和用户消费习惯，为针对性的营销行为提供数据基础。换言之，企业在大数据分析的基础上，可以更准确地了解目标客户的需求和兴趣，从而将产品或服务定向投放给最有可能购买该产品或服务的客户群体。由此，很大程度上规避了传统大水漫灌式营销的“广撒网”，转而运用数据来引导企业“精准营销”，最大限度提升对市场潜在客户的转化，提高营销效果。例如企业通过对区域市场产品销量的数据分析，可以更准确地根据客户的需求和行为特征进行市场细分，并为每个细分市场提供个性化的营销内容和服务，以市场数据为依据、以营销计划为引领，实现精准定位市场需求，有效提高客户满意度和忠诚度。而且，在此过程中，企业的每一个营销决策都会有数据为支撑，变得可追溯、可考量、可提升，营销行动目标明确、有的放矢，进而形成以数据信息为关键的“消费—数据—营销—效果—消费”营销闭环。

（二）营销活动社交化，加快拓客引流裂变

社交媒体以其无微不至的社交功能吸附了大量用户，为社交媒体入局电子商务奠定了流量基础。在传统电子商务流量见底的整体环境下，企业为了精准连接产品与用户，纷纷将目光锚定在了社交媒体上，通过在社交媒体上发布有趣、引人入胜的内容，吸引用户的注意力，增加产品曝光率和用户转化量，以此扩大品牌知名度并实施精准营销。在此过程中，企业一方面借助社交媒体平台为用户设计拼团、砍价、分享抽奖等有趣、有吸引力的裂变活动，促进公域流量向私域流量的转变。在IP打造、社群活动、粉丝回馈、集中返利等针对性的社交化营销活动下，公域流量和私域流量联合发力，将活动福利转发分享到其他社交网络中，充分利用用户间的互动和信任关系，快速扩大客户群体，实现裂变营销。另一方面，企业借助社交媒体的大数据功能，深入了解消费者的兴趣、需求和偏好，总结用户群体在社交媒体上的活动习惯、关注内容、互动频率和消费方式等，找到企业营销转化量、成交额、付款率等相关数据的规律，在此基础上针对性地改进产品和服务，了解用户的反馈和需求，实现营销数据与营销活动的无缝隙连接，最终提升客群的消费体验。在营销裂变和数据追踪双向赋能下，企业精准营销活动更具针对性，拓客引流速度也获得了较快的提升。

（三）营销广告精准化，有效触达目标受众

在“流量为王”的市场发展趋向下，互联网作为当前信息传播的主渠道，也是企业品牌宣传与产品营销的首选载体。企业基于流量思维导向和精准营销需求，会积极追求营销广告的精准化推广。尤其是在大数据矩阵下，企OC3dpol7JlGoanqjK7FJaw==业利用移动广告的数据化属性，紧密关联数据、算法、流量、客户四大要素[2]，严格布控广告投放的时间、平台和目标人群，通过营销广告的精准化投放来精准获客，从而促使产品能够有效触达目标受众。换言之，数据赋能下，企业可以深入了解受众对不同广告内容与形式的反应，以此不断优化广告投放模式，提高广告的点击率，使广告有效触达目标受众，提升商品转化率。而且，企业的精准营销需求使得以大数据平台为依托的精准广告市场得到了前所未有的繁荣，也使得企业与消费者之间的联系更加便捷。根据相关信息显示，2022年，中国移动广告行业市场规模达到10040亿元，其中移动精准广告市场的规模约为6609亿元，年均增长率为31.7%[3]。精准广告市场的发展，助力企业精准营销的实施，进一步扩大企业流量池，使企业通过利用名人效应直播带货和消费者诱饵效应直播种草，开展专门针对私域流量的精准营销活动，最终实现“精准广告”与“精准营销”的衔接。

（四）营销过程智能化，搭建智能营销生态

数据赋能下企业精准营销是一个充分利用人的创造性、创新力和创意智慧来获取营销数据，并以此开拓营销新思维、新理念和新方法的过程，该模式强调数据的智能化运算与营销的智能化选择。例如在海量的营销数据基础上，企业可以利用AI建模和大数据算法服务，构建企业的营销模型矩阵，如营销归因模型、价格敏感度模型、客户流失预警模型等[4]，并根据模型推算结果自动制定营销方略，为市场提供个性化推荐与定制服务，从而更加精准地定位目标受众。在数据赋能下，企业营销过程将更加趋于智能化，不断整合线上线下营销渠道，逐渐形成智能化营销生态体系。一方面，在大数据支撑下，构建客户流失预警模型能够帮助企业实时监测和动态分析营销活动的开展情况，并利用营销模型来预测市场需求和消费者行为，为企业及时调整和优化营销策略，提高营销效果提供依据；另一方面，随着企业线下销售、传统电商和直播带货的递进营销路径演变，企业精准营销越发重视对不同渠道优缺点的比较。对此，通过综合利用云计算、大数据、人工智能等技术，构建一个智能化营销平台，有利于实现不同营销渠道的数据共享、智能分析和自动配货执行，最终形成完整的数字生态服务系统。

二、数据赋能下企业精准营销的现实困境

（一）数据获取成本较高

精准营销的实施需要大量市场营销数据为基础，但营销数据具有来源多样性、质量不可控、隐私安全性等特征[5]，加上受市场竞争和数据垄断等因素影响，导致企业营销数据获取成本较高，在一定程度上阻碍了精准营销的开展。一方面，因数据本身属性的影响，增加了获取成本。不同的数据来源和类型，其获取成本各不相同，在当前电商市场流量见底的背景下，“烧钱换流量”成为电商平台崛起的制胜法宝[6]，但这些平台积攒公域流量所投入的成本最终会成倍放大企业的资金投入，提升企业私域流量的捕获成本。而且，由于数据质量的不可控性和不同平台数据格式的差异化，以及数据可能面临的缺失、重复、异常等问题，企业需要在数据筛选、验证、清洗和处理基础上才能有效实施精准营销，这也会进一步增加数据获取的成本。另一方面，受市场竞争、数据垄断和信息孤岛等因素的影响，无形中提高了企业精准营销的数据获取成本。营销数据作为一种社会资源，涉及企业的商业秘密，许多企业存在独享资源的心理，导致大量市场数据无法实现预期价值。加之行业之间的数据开源标准、传输运行规则、信息保护机制还没有全面统一，数据资源的共享度低，这都在一定程度上阻碍了企业精准营销的实现。

（二）客群引流渠道收窄

企业精准营销是针对市场潜在消费者进行的个性化产品或服务推广，不仅对媒介平台的公域流量依赖性较大，而且还需要不断扩大私域流量池，从而筛选出潜在消费群体，开展针对性营销。但实际上，在当前百花齐放的电商市场和庞大的市场用户群体下，企业精准营销面临引流渠道收窄的问题。从市场角度来看，企业引流的渠道无非是搜索引擎优化、社交媒体营销、内容营销、付费广告、联盟营销和线下活动等途径。但随着传统电商巨头流量红利见底，企业纷纷将目光瞄准到下沉市场，极为重视自身流量留存，往往会设置门槛禁止企业将平台的公域流量转化为私域流量，这就加大了企业客群引流难度，一定程度堵塞了平台引流的渠道。而一旦企业无法形成规模化的私域流量池，基于数据赋能的精准营销便无从谈起。从竞争角度来看，处于市场竞争环境下的企业在营销具有排他性[7]，这一定程度上形成了不完全竞争的市场现状，无法营造开放的引流环境。在此情况下，企业耗费大量的资源和精力，却很难吸引到真正对企业有价值的潜在客户，从而阻碍了企业客群引流和精准营销的实施。

（三）广告投放有效性不足

广告投放是企业精准营销的重要途径，通过不同时段及不同平台的广告投放，能够较为准确地定位人群，向市场消费群体推介产品，辅助精准营销的开展。但实际上，当前企业辅助精准营销的广告投放面临诸多困境，主要表现在以下几点：一是广告内容与投放平台的错位。不同的平台和媒介的用户群体特点各不相同，适合投放的广告内容类型和创意形式也有所差异；而大多数企业在广告制作阶段缺乏长远目光，广告内容无法满足精准营销的“趣味性、利益性、互动性”要求，且与投放平台适应性不足，降低了广告的完播率、互动率和转化率，导致精准营销的有效性不足。二是广告投放与受众定位的不匹配。企业广告的投放要综合考虑目标受众群体，根据人群选择投放平台与时间；但部分企业受限于资金、规模与实力，在选择广告投放平台和媒介时往往以平台流量为基准，未能充分考虑到广告目标对象的人群画像，导致广告受众的年龄阶段、性别属性、地理位置和消费能力与产品匹配度不足。三是缺乏对广告播放的数据监测。广告是企业精准营销的晴雨表，在科学有效投放前提下，广告的播放数据反映了企业营销数据。部分企业由于忽视了对广告数据的TOP-N分析、矩阵分析、趋势分析[8]，不仅影响广告精准推送效率，还导致广告的低转化率、高成本等问题。

（四）营销技术应用水平不足

精准营销是传统营销模式的迭代[9]。在企业精准营销过程中，营销技术是重点，大数据技术应用是核心。在整体数据赋能的环境下，企业营销技术困境表现得尤为突出，无论是营销技术的创新，还是大数据智能化运用，在精准营销中的融合都相对滞后。首先，在营销技术上，企业的精准营销开展离不开对原始数据收集和数据分析，这就需要网络爬虫、RFID射频数据、数据全映像、大数据存储系统等技术的支持[10]，涵盖了从数据收集、存储、传输、分析到加密的全链技术矩阵，如数据仓库技术、数据可视化技术、分布式计算技术、区块链等。然而，目前这些技术的普及水平较低，对于一般规模的企业而言，技术的开发引进成本较高，应用难度系数较大。其次，在技术更新上，随着大数据技术的不断发展，新的营销工具和技术手段不断涌现，虽然增强了企业精准营销的技术支持，但也需要企业投入大量的资源，不断更新自身的技术和设备，这就导致诸多企业在精准营销的技术更新上望而却步。最后，在高技术人才方面，精准营销需要大数据分析、智能运算、模型架构等领域的高级人才，而市场上相关技术人才匮乏，一定程度上降低了企业精准营销技术的应用水平。

（五）平台依赖程度较强

当前我国的电商市场初步形成了多强并立的竞争环境，具有代表性的如抖音、快手等短视频平台，淘宝、京东、拼多多等电商平台，微博、微信等社交平台。这些龙头平台，吸附了领域内的众多市场用户，以快手平台公布的2023年第三季度数据为例，当前我国短视频用户总规模10.12亿[11]，快手平台平均日活跃用户3.87亿，平均月活跃用户6.85亿[12]，拥有了67.69%的用户数量。而企业精准营销的主要获客渠道源于第三方平台，在平台市场发展的鼎足趋势下，使得企业精准营销对平台的依赖程度较强，主要表现在以下几点：一是对平台技术与流量的依赖性较强。当前，大部分电商企业本身并未搭建精准化的营销平台，主要依靠第三方平台的公域流量获客，由于缺乏强大的技术团队保障，无法与第三方平台的精准引流、运算法则和推送机制进行有序对接，由此导致企业在开展精准营销过程中面临关键技术“卡脖子”的情况。二是对平台物流和支付的依赖性较强。物流和支付是企业精准营销不可缺失的部分，二者链接了商品的生产者和消费者、价值和使用价值。当前企业精准营销有赖于物流平台和支付平台的功能支持，一旦物流运输和电子支付阻塞，企业营销便无从开展，更遑论精准营销。三是对平台渠道和工具的依赖性较强。平台可以提供定向广告投放、智能推荐、数据分析等工具，帮助企业实现精准营销，而一旦企业受到平台挟制，其产品曝光率便会受到影响，从而影响精准营销的开展。

三、数据赋能下企业精准营销的突破路径

（一）正视数据价值，适当降低获客成本

针对当前企业精准营销面临的数据获取成本较高的困境，需要在正视数据价值的基础上，适当降低精准营销的获客成本。首先，企业要改变“烧钱换流量”的营销模式，积极拓展私域流量池的精准客户。通过对企业所在的行业市场和已有客户的深入分析，精准定位潜在目标客户群体，制定营销战略，定向实施广告投放、智能推荐、邮件营销等拓客手段，向目标客户推送个性化的营销信息，从而提高营销的针对性和有效性。例如利用CRM系统对客户数据进行整合和分析，了解客户的需求、偏好和购买行为，制定更加精准的营销策略，留存并转化客户[13]。其次，优化营销渠道和资源，制定个性化的营销策略，消解第三方平台的数据封锁。企业可以通过搜索引擎优化、社交媒体营销、内容孵化吸附等方式多渠道获取客户，降低第三方平台的引流成本。如通过数据分析优化广告投放策略、提高营销活动的ROI等来优化精准营销活动，提高投入产出比。最后，建立数据共享机制，打破信息孤岛和数据垄断，协同制定数据开源标准、传输运行规则和信息保护机制。在产业协会的带领下，企业之间要加强合作，积极投身于营销数据库建设，利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，同时共同建立数据共享机制，实现数据互通有无，降低数据获取成本。此外，企业也需要加快构建自身的数据分析体系，对已有的营销数据进行整合，发现问题并分析原因，不断调整和优化营销策略和手段，提高获客效果，降低获客成本。

（二）树立流量思维，提高用户黏性

在企业客群引流渠道收窄的客观情况下，企业需要树立“引流拉新—留存养熟—转化升级—社交裂变”的流量思维[14]，从流量的“开源”和“节流”两个层面来突破困境，获取用户青睐，助力精准营销。一方面，从流量的“开源”角度来看，要重视新引流客户的黏性，建立企业内部的信息资源循环应用机制，形成多渠道引流路径，不断完善精准营销体系。尤其是注重降低对第三方平台的依赖性，利用已有的线上、线下营销渠道，开拓企业自身的流量源泉，最大限度触达不同营销渠道的用户，吸引具有潜在消费能力的客户，丰富流量池，并在此基础上提高用户的转化率，实现精准营销。另一方面，从流量的“节流”层面来看，企业要提供高质量的产品和服务，推进品牌口碑传播，以此提高客户满意度。企业要加强与客户建立长期、稳定、互信的关系，不断满足客户的消费需求，改进服务品质，优化售后服务，提高产品重购次数。同时，提供个性化的服务和关怀，建立客户俱乐部、定期回访、短信或邮件问候等途径取得客户信任，并通过积分、会员等级等方式激励客户反馈意见、重购产品和推荐新客户，为精准营销提供流量基础。此外，企业也可以通过定期推出线下折扣、赠品、积分兑换等优惠活动来吸引客户关注和参与中，在增加客户黏性的同时，扩充精准营销的目标群体。

（三）加强广告优化，实现精准投放

广告投放是精准营销实施的重要前提，起着“广而告之”的作用。针对当前企业精准营销存在的广告有效投放不足的问题，需要从广告平台选择、广告内容建设、广告播放监测等层面加以优化。一是在广告平台选择上，不同渠道有着不同的受众特点和传播效果，企业需要根据目标受众和广告预算选择合适的渠道，实现精准投放。对此，企业需要过市场调研和数据分析来明确广告投放的目标受众，尤其是立足精准营销的用户群体画像去选择合适的投放平台，实现广告平台与广告内容在用户的年龄、性别、地域、兴趣属性上的契合，从而更好地定位目标受众，提高广告的精准度和转化率。二是在广告内容的优化上，不仅需要立足目标受众的特点和需求，针对不同受众群体制作不同版本的广告或者通过智能推荐等技术实现个性化广告推送；还需要持续优化和改进广告投放效果，通过建立完善的数据分析体系和监测机制，获得不同广告内容的反馈数据，选择科学的投放组合，及时调整广告策略和投放渠道。三是在广告播放监测上，将监测重心放在精准营销目标上，促进广告播放数据与内容营销的同向同行。例如选择Google Analytics、百度统计等常见的广告数据监测工具，帮助企业监测广告的点击量、转化率、用户行为等指标，并导出每个时间段的数据，进行TOP-N分析、矩阵分析、趋势分析，以企业了解广告投放效果，立足于精准营销的实际需求优化调整广告投放时间、地域、渠道等。

（四）解码大数据获客原理，创新智能营销技术

针对当前企业精准营销面临的技术桎梏，需要企业直面问题，勇于突破，循序渐进地进行智能营销技术创新，通过抓住算法时代的技术红利，解码大数据获客原理来突破技术封锁。具体而言，在营销技术上，企业要充分理清精准营销的技术原理与运行逻辑，加强从数据收集、存储、传输、分析到加密的全链技术矩阵的了解，如区块链技术的加密传输功能等。企业需要抓住当前第三方平台的技术红利，强化运营团队与平台技术的对接，综合运用第三方平台或网站的创建工具、表单工具、直播工具、内容分发工具为精准营销提供数据支持；在技术更新上，企业要重视对新营销工具和技术手段的了解，通过机器学习和人工智能技术，强化相关技术领域与硬软件设备的更新，借助对市场趋势、竞争对手、行业动态等信息的智能化分析，识别精准营销的机会和风险。但需要注意的是，企业需要科学把握技术更新所需投入与精准营销所获利益之间的关系；在技术人才队伍建设上，可以构建多元化的获取路径，例如通过外部招聘与内部培养，甚至利用人才猎头公司寻找具备创新智能营销技术的高水平人才。此外，还可以通过参与行业活动和技术社区来结交具备创新智能营销技术的人才，为企业精准营销提供技术人才支持。

（五）多措并举，弱化平台依赖程度

底层企业对头部平台的依赖是市场活动的常态化表现，但是针对当前企业精准营销过度依赖平台的问题，需要做好相关预案。首先，在电商行业不断分化的时代背景下，尖端技术的下沉推广已然成为不争的事实，头部平台的技术也会进一步普及化，企业降低对平台的技术和流量依赖成为可能。在当前企业的精准营销过程中，要不断熟悉第三方平台的运营模式、流量体量、算法结构，解码大数据获客原理，不断进行技术创新和营销革新，通过设计个性化裂变活动来获取私域流量，提升引流公平性和运算科学性，规避平台的技术和流量限制。其次，企业需要科学选择物流和支付渠道，严格遵守物流运输条例与支付法规，积极参与物流运输和数字支付生态机制建设，营造良好的信息安全生态圈。最后，针对企业对第三方平台渠道和工具的依赖性，需要企业建立多元化的销售渠道，开拓官方网站、社交媒体、线下门店等多种销售渠道，降低对单一平台的依赖，通过构建多元营销矩阵来打造知名品牌，实现精准营销。同时，企业还要提供优质的产品和服务，吸引和维护忠实客户群体，提升市场份额。

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基金项目：国家社会科学基金一般项目“移动互联网环境下基于场景营销的O2O商务用户采纳研究”（17BGL201）

作者简介：孔维攀（1982- ），女，河南济源人，济源职业技术学院经济管理学院讲师，硕士，研究方向为工商管理。