大数据时代中小企业数字化营销渠道研究

摘要：在大数据时代，有效采集、存储与挖掘数据信息，对中小企业至关重要。中小企业开展数字化营销，需全面掌握市场信息，提升产品和服务精准度。该文分析了大数据营销关键技术原理，阐述了中小企业数字化营销必要性，并提出了应用策略，以期为其营销渠道建设提供思路。

关键词：大数据时代；中小企业；数字化；营销渠道

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.10.065

中图分类号：F 274；TP 3 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）10-0-03

Research on Digital Marketing Channels for Small and Medium-sized Enterprises in the Era of Big Data

Abstract： In the era of big data， effectively collecting， storing， and mining data information is crucial for small and medium-sized enterprises. To engage in digital marketing， these enterprises need to comprehensively grasp market information and enhance the precision of their products and services. This paper analyzes the key technical principles of big data marketing， expounds on the necessity of digital marketing for small and medium-sized enterprises， and proposes application strategies， aiming to provide ideas for their marketing channel construction.

Keywords： era of big data; small and medium-sized enterprises; digitization; marketing channels

0 引言

自数字经济的概念被提出以来，国家对此一直高度关注。在“十四五”规划中，也强调要加速数字经济建设，真正加速传统产业和数字化的融合，促进产业转型升级。在大数据时代，数字经济发展前景大好。随着大数据、云计算等数字技术的不断发展优化，其在越来越多的行业发挥着重要作用，而市场营销是生产和消费之间的桥梁，加速数字化转型也势在必行。而这些都需要转变传统营销观念，加速营销策略调整，促进营销数字化渠道拓展和应用，真正取得中小企业营销战略的胜利。

1 大数据时代下的营销关键技术原理

1.1 大数据技术

大数据指的是在信息时代下，由于移动互联网、智能移动终端的普及应用，而呈现出的海量、高增长率和多样化的数据集合。这些数据来自全球各地，涵盖各行各业，每时每刻都在以爆炸式的速度增长[1]。在新时期，大数据已经成为企业之间竞争的重要资源之一。通过有效采集和应用大数据，企业能够挖掘出潜在的商业信息，为企业发展战略的决策制定提订有力的技术支持和信息参考。

大数据技术并非单一的技术，它涉及云计算、数据挖掘、数据分析等多个领域。云计算提供了大数据存储和处理的强大能力，使得海量数据的处理变得可行和高效。数据挖掘技术则是从大数据中提炼有价值信息的关键技术，通过运用各种算法和模型，发现数据之间的关联和规律，为企业的决策提供数据支持。

1.2 数据挖掘技术分析方法

数据挖掘技术是在大数据和移动互联网快速发展的背景下应运而生的。它通过对海量数据的深入分析和挖掘，发现数据背后的潜在价值和规律，为企业的决策提供科学依据[2]。

数据挖掘技术关注数据间的关系分析，有意识地将数据与特定事件或情境联系起来。在数据挖掘中，常用的分析方法：一是关联分析法。该方法以特定的数据集为基础，研究数据集中不同项或组之间的关系，从而发现隐藏在数据中的潜在价值和信息。例如，通过分析用户购买行为和产品特性之间的关联，企业可以发现哪些产品组合更能吸引消费者，从而优化产品推荐策略。二是分类分析法。该方法通过对海量数据的分类和归纳，实现对数据的精准识别和定位。在网络监测领域，分类分析法可以帮助企业识别出异常流量、恶意攻击等威胁，从而及时采取防御措施。三是序列分析法。该方法基于数据间的关联性和时间序列信息，对特定事件或现象进行预测和推断[3]。在移动通信领域，序列分析法可以帮助企业分析用户的行为模式和网络使用习惯，从而优化网络布局和提升用户体验。

这些数据挖掘技术的应用，不仅有助于企业发现新的市场机会和商业模式，还能够提升企业的运营效率和服务质量。因此，对于中小企业而言，掌握和应用数据挖掘技术具有重要的战略意义[4]。

一般将数据挖掘技术按照特征分为2类：一是分类与预测，这两者均属于预测型算法。分类算法旨在通过数据集中的其他属性来预测一个或多个离散变量，典型的分类算法包括人工神经网络、贝叶斯分类、分类决策树、遗传算法以及基于案例的推理等；而预测算法则侧重于通过数据集中的属性来预测连续变量，常用的预测算法包括回归决策树、神经网络以及时间序列分析。二是关联分析。此技术用于探寻数据集中不同属性之间的相关性，从而揭示它们之间的内在联系。三是聚类分析。聚类算法通过对数据进行划分或分类，这种分类是基于相同或相似的属性来进行的。常见的聚类算法包括层次聚类、K-Mean算法等。此外，这些方法在异常监测方面也有广泛应用，例如预测特定服务提供商（SP）群体的欺诈特征。

除上述分类方法，数据挖掘技术还可以分为社会网络分析、运筹优化分析、综合评价分析。其中社会网络分析技术专注于由通信交往形成的人际网络，并对网络中的群聚效应进行深入分析。二是运筹优化。在特定的条件约束下，运用线性或非线性规划、存储论、排队论以及马尔科夫决策理论等运筹学方法，以研究如何实现目标值的最大化。三是综合评价技术。此技术通过构建业务评估指标体系，并应用统计学方法，来确定各指标的权重，从而突出各指标在业务评估中的重要性。例如，它可以用于评估企业某类数据业务的运营健康度、渠道发展健康度、客户服务质量感知度、后付费客户信用度以及客户价值等。

最后，根据算法的运行机制，还可以将算法分为有指导学习和无指导学习。值得注意的是，这里的分类可能有些出入，因为通常回归算法在有监督学习的范畴内（即需要已知的输出结果来进行训练），而决策树和神经网络既可以用于有指导学习也可以用于无指导学习，具体取决于数据是否带有标签。在有指导学习中，算法会使用带有标签的数据进行训练；而在无指导学习中，算法则会对未标记的数据进行探索性分析[5]。

2 大数据背景下中小企业营销渠道创新

的必要性

在当今日新月异的商业环境中，大数据已成为推动各行各业变革的关键力量。对于中小企业而言，在大数据背景下进行营销渠道的创新显得尤为重要，是企业持续发展和竞争优势构建的必要途径。

2.1 提升营销针对性和有效性的迫切需求

大数据技术的广泛应用，为中小企业提供了前所未有的机遇。在海量数据的支持下，企业可以深入了解消费者的兴趣爱好、消费习惯和需求变化，进而实现精准营销。这种基于大数据的营销策略，能够显著提升营销的针对性和有效性，为消费者提供更为精准、个性化的产品和服务，从而增强消费者的满意度和忠诚度。与此同时，大数据也为企业带来了挑战。在消费者需求日益多元化、个性化的今天，如果企业仍然沿用传统的营销模式和手段，将很难满足消费者的需求，也难以在激烈的市场竞争中脱颖而出。因此，中小企业必须紧跟时代步伐，积极利用大数据技术，创新营销渠道和策略，以适应市场变化，提升营销效果。

2.2 推进企业营销发展的必然要求

在当前市场经济背景下，企业之间的竞争愈发激烈。为了在竞争中立于不败之地，中小企业必须不断提升自身的竞争力和创新能力。而大数据技术的应用，正是企业提升竞争力和创新能力的重要途径之一。通过应用大数据技术，企业可以更加精准地把握市场趋势和消费者需求，制定更为科学、合理的营销策略和计划。同时，大数据还可以帮助企业优化资源配置，提高营销效率，降低营销成本，从而实现企业营销目标的顺利实现。因此，中小企业必须积极拥抱大数据，推进营销渠道的创新和发展，以应对日益激烈的市场竞争。

3 大数据时代背景下中小企业数字化营

销渠道应用对策

3.19d4918f04cd847c9c9911d9211029fb6 把握核心技术应用，实现精准营销

在当今这个数字化时代，企业的营销方式正经历着前所未有的变革。数字化营销渠道的应用，不仅为企业提供了更为广阔的市场空间，也对企业的营销策略带来了新的挑战。在这场变革中，数据挖掘技术的应用无疑扮演着至关重要的角色。它如同一把钥匙，可解锁企业大数据分析系统的无限潜力，使得精准营销成为可能。

企业大数据分析系统的设计，首要环节便是数据采集。这一环节的重要性不言而喻，它是实现大数据分析处理的前提和基础。没有全面、准确的数据支持，任何高级的分析模型都将沦为空谈。因此，企业必须高度重视数据采集工作，确保所采集的企业相关数据信息资源足够全面、多样。这包括企业的基础信息、行业数据、营销数据、支出数据、售后数据、客户数据以及投诉建议数据等。这些数据如同企业的生命线，涉及企业运营的方方面面，是制定精准营销策略的重要依据。

针对这些不同类型的数据信息，企业需要构建相应的数据信息库。这一过程并非简单的数据堆砌，而是需要通过对数据的清洗、整理、分类和存储，形成一个结构化、易查询的数据体系。这样的数据信息库，不仅能够提高数据分析的效率，还能够确保数据分析结果准确可靠。同时，随着数据的不断积累，数据信息库也将成为企业宝贵的资产，为企业的未来发展提供有力的支持。

在把握了数据挖掘这一核心技术后，企业便能够实现对市场需求的精准洞察。通过对客户数据的深入分析，企业可以了解客户的消费习惯、偏好以及潜在需求，从而制定出更加贴合市场需求的营销策略。这种精准营销的方式，不仅能够提高企业的市场竞争力，还能够提升客户的满意度和忠诚度，为企业的长远发展奠定坚实的基础。因此，对于现代企业而言，把握核心技术应用，特别是数据挖掘技术的应用，对于实现精准营销具有重要意义。企业只有不断加强数据分析能力，深入挖掘数据价值，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。

3.2 精准定位市场

在当今这个网络盛行的时代，企业欲在网络营销中实现精准的客户群体定位，大数据技术的支撑变得不可或缺。网络时代的降临极大地拓宽了市场营销的边界，使得网络营销成为了一个既新颖又与传统企业营销模式在理念与手段上存在显著差异的领域。因此，企业迫切需要加大对网络营销的管理强度，旨在提升其营销效果与回报率。特别是对于中小型企业来说，在初步涉足网络营销领域之时，开展深入细致的客户调研工作显得尤为关键。通过精心划分和优化网络营销的各个渠道，积极探索并开拓销售渠道的潜在生存与发展机遇，中小企业能够更有效地预防和避免可能遇到的销售风险与挑战。而要成功实现这一战略目标，中小企业必须依靠大数据技术的强大支持，以实现精确无误的客户定位。借助大数据技术的强大力量，中小企业能够更深入地洞察客户的真实需求，进而打造出真正满足客户需求的产品。如此一来，企业不仅能够大幅降低销售成本，还能显著提升市场竞争力。因此，对于中小企业来说，精准定位市场并借助大数据技术来实现这一目标，是其在网络营销领域取得成功的关键所在。这不仅要求中小企业具备敏锐的市场洞察力，还需其不断学习和掌握大数据技术的运用，以便在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。中小企业应充分利用大数据技术的优势，不断优化网络营销策略，精准定位市场，以赢得更多客户的青睐与信赖。

4 结束语

大数据时代，企业之间的竞争更加激烈，对于中小企业而言，更是如此。而数字化营销渠道应用是企业提升营销绩效的必由之路。中小企业只有把握数字技术的优势，积极做好技术整合和应用工作，才能有机会在竞争中占据优势地位。本文分析了大数据技术原理和大数据时代背景下的中小企业数字化营销必要性，并开展实证分析，从实证结果来看，大数据技术能够深入挖掘用户需求和喜好，为企业营销决策制订提供有效的参考依据，应用成效显著。对此，中小企业要发挥好数字化营销渠道的作用，把握数据采集、数据挖掘技术的应用要点，搭建好相应的数字化营销管理平台，并借助相关技术精准定位市场，真正促进中小企业数字化营销提质增效。

参考文献

[1] 鲍松媛，李洁．数字经济时代下中小企业营销策略研究[J]．商场现代化，2024（13）：57-59．

[2] 周玉洁．数字化营销策略对中小企业竞争力的影响研究[J]．老字号品牌营销，2024（03）：33-35．

[3] 乔朋华;薛睿;韩先锋．数字营销何以激发中小企业创新——基于信息动态能力的中介作用[J]．南开管理评论，2024（02）：31．

[4] 郭献山．数字经济背景下中小企业市场营销数字化转型研究[J]．江苏科技信息，2023（36）：50-53．

[5] 赵盟．GT财险公司意外险业务数字化营销方案设计[D]．上海：华东师范大学，2024．