企业网络营销中的信息管理探究

［摘 要］在数字经济蓬勃发展的当下，信息管理逐步成为网络营销的核心内容，对企业能否获取竞争优势产生重要影响。信息管理的效率与质量直接影响企业对市场动态的感知能力、顾客需求的满足程度和营销策略的实施效果。当前，市场环境呈现出数据海量、用户行为复杂、变化快速的趋势，传统的信息管理方式已难以满足现代营销的需求。因此，在网络营销中探索一条集数据集成、智能分析、实时监控与决策优化于一体的智能化信息管理路径显得尤为重要。文章从网络营销环境下信息管理的重要性入手，剖析企业在网络营销中的信息管理现状，揭示信息管理面临的挑战，在此基础上提出一系列信息管理策略，以期帮助企业优化信息管理，维护信息安全。

［关键词］网络营销；信息管理；用户行为；个性化营销

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.18.037

［中图分类号］F274；F208 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）18-0-03

0 引 言

网络营销是信息化时代企业的营销方式，主要针对消费者消费观的变化、网络技术的发展等问题提出解决措施，作出未来营销计划［1］。网络营销的兴起基于现代信息技术和通信技术的发展，以及信息技术进步带来的社会环境的变化，包括市场营销环境的变化和消费者行为的变化［2］。

1 网络营销环境下企业信息管理的重要性

在网络营销领域，信息管理不仅是企业运营的基础，还是决定营销成败的关键。随着互联网技术的不断发展，企业能够通过信息管理深入洞察市场动态，从而在竞争激烈的市场中占据有利地位。

第一，信息管理是企业预测市场趋势的基石。通过有效收集和分析海量网络数据，企业能够洞察消费者的行为模式和市场动态，实现精准的市场定位和个性化的推广策略。这种基于数据的决策能力，是企业在网络营销中脱颖而出的重要保障［3］。

第二，信息管理对维护客户关系具有积极作用。通过建立高效、集成的客户关系管理系统，企业能够实时捕捉和响应客户需求的变化，提供更加贴心的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。这种以客户为中心的信息管理，直接关系到企业的品牌形象和市场竞争力。

第三，信息管理是企业合规经营和风险控制的重要环节。在数据隐私保护日益严格的今天，企业必须妥善管理用户数据，避免未经授权的数据采集和滥用，以规避法律诉讼风险和巨额罚款。同时，良好的信息管理还能提升企业的社会形象，赢得公众的信任和支持。

第四，信息管理是推动企业技术创新和营销自动化的重要驱动力。现代网络营销技术如机器学习和大数据分析等都依赖高质量的信息资源。通过有效的信息管理，企业能够充分利用这些前沿技术优化营销策略，提高营销活动的开展效率和效果。

综上所述，信息管理在网络营销中发挥着至关重要的作用。企业只有通过高效的信息管理，才能在数字化的市场竞争中立于不败之地，实现持续的业务增长和品牌价值提升。

2 企业网络营销中信息管理现状及面临的挑战

网络营销并非网络销售，也不是网络推广，而是一种手段，并非目的，不只局限在网络，也不等同于电子商务，并且无法脱离营销环境，是传统营销理论在现代互联网环境中的运用与发展［4］。然而，现有研究表明，信息管理在网络营销中的应用现状并不尽如人意，在技术和策略层面的短板日益凸显，智能化程度偏低，实际效果较为一般，亟待探寻更为先进的智能化路径来应对挑战。

一方面，在处理海量网络营销信息时，传统信息管理系统的信息处理效率低下。Forrester Research公司2021年的一项调查显示，高达70%的企业反映，在搜集、整理和分析网络数据时存在显著的时间延迟，信息收集、整合、分析和决策支持的流程冗长且复杂，导致信息流转速率低下，不能及时有效地为企业提供决策参考。另一方面，当前网络营销中的信息管理在精准定位用户需求和提供个性化服务方面存在明显不足。由于缺乏先进的数据分析技术和算法支持，企业在面对海量的用户行为数据时，往往难以抽丝剥茧，精准洞察用户的个性化需求和偏好，而这恰恰是现代网络营销的核心竞争力之一。此外，面对瞬息万变的市场环境，许多企业在信息管理的响应速度和敏感度上亦表现出明显的滞后性。在瞬息万变的网络市场环境中，消费者行为、舆论趋势以及竞争对手策略的变化速度远超以往，而传统的信息处理方式由于自身固有的延迟性，难以迅速捕捉和应对这些变化，从而错失了宝贵的商业机遇。

综上所述，信息管理在当下的网络营销中面临着效率低下、响应迟钝、用户需求定位不准、市场敏感度不足等问题，这些问题的根源在于信息管理体系、方法的智能化程度较低。因此，企业应在人工智能时代构建精准营销模式，通过人工智能技术对客户进行精准画像，准确定位客户的需求，保证营销模式的精准性和可行性，为企业经济效益的提升夯实基础［5］。

3 企业网络营销中智能化信息管理路径

3.1 构建综合数据集成平台，应用自动化工具

在当今数据主导的时代背景下，信息的高效整合与精准处理是决定网络营销成败的关键要素［6］。为提升数据处理效率与准确性，企业需要构建一个综合的数据集成平台，并应用自动化工具来优化数据处理流程。首先，明确构建数据集成平台的理论依据，即依托数据科学、信息管理理论及大数据技术，强调数据作为核心资产的价值。平台应致力于消除“数据孤岛”，实现跨部门、跨渠道数据的一体化管理和应用，确保数据流动的无缝衔接，以支撑快速决策和精准营销。其次，设计一个全面的数据整合框架［7］。该框架应涵盖数据采集、清洗、转换、存储、分析及可视化等全生命周期管理环节。具体而言，建立统一的数据命名规则、编码体系和质量标准，确保数据的一致性和可比性；根据企业的业务特性，选择中央化、分布式或联邦式等不同数据集成模式，以最适配的方式整合数据资源；利用提取-转化-加载（Extract-Transform-Load，ETL）等工具自动化抽取、转换与加载数据过程，减少手动操作，提升数据处理速度和准确性。再次，引进先进的自动化数据处理软件，如将Apache Kafka用于实时数据流处理，使用Apache Nifi进行数据自动化传输，以及利用Databricks、Snowflake等云数据仓库进行大规模数据存储与计算；利用机器学习算法自动识别并修正数据错误、缺失值和异常值，提升数据质量；实施自动化数据质量监控，设置阈值警报，确保数据的准确性和时效性，及时发现并修复数据问题［8］。

3.2 实施用户行为智能分析机制，实现个性化推荐

了解用户需求是网络营销的核心［9］。为了实现这一目标，宜实施用户行为智能分析机制，利用人工智能和机器学习技术深入洞察用户行为，精准把握用户需求，进而实现个性化推荐，为用户提供更符合他们兴趣和偏好的内容。首先，整合来自多渠道的数据，构建一个全面的用户行为数据池，包括网站浏览、社交媒体互动、购买历史、客户服务记录等。利用之前构建的综合数据集成平台，确保数据的实时性、完整性和准确性，为后续分析打下坚实的基础。其次，应用高级分析技术。例如，运用聚类分析、时间序列分析等机器学习算法，识别用户的浏览习惯、购买偏好、活跃时段等行为模式；通过自然语言处理技术，分析用户在社交媒体上的评论、评价，捕捉用户对品牌或产品的态度与情感倾向，为个性化推荐提供依据；基于历史数据，训练预测模型（如回归分析、随机森林、深度学习模型等），预测用户未来可能的需求与行为，实现前瞻性的营销策略布局。再次，构建个性化推荐系统。综合上述分析结果，创建多维度、动态更新的用户画像，超越简单的标签分类，深入用户感兴趣的细枝末节；采用协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐等先进的推荐算法，结合用户实时行为反馈，持续提高推荐内容的精准度和新颖性；结合用户所处的情境信息（如时间、地点、天气等），提供更加贴合用户当前需求的个性化推荐，增强推荐的适时性和相关性。

3.3 启用市场实时监控与趋势预测模型，精准把握市场动态与消费者行为

随着市场形势的快速变化，消费者行为也在不断变化。为了及时把握市场动态和消费者行为趋势，需要结合自然语言处理和情感分析技术启用实时监控与趋势预测模型，实时了解社交媒体和舆论趋势，预测市场趋势和消费者行为，为营销策略提供指导。首先，建立涵盖社交媒体、新闻媒体、行业报告、论坛讨论、电商评价等多个数据来源的多源数据采集体系。利用网络爬虫技术和应用程序接口（Application Program Interface，API）集成，确保数据的全面性、时效性和多样性。其次，实施自然语言处理与情感分析。对采集的文本数据进行清洗、分词、去噪等预处理操作，确保数据分析的准确性和效率；应用自然语言处理中的情感分析模型，评估消费者对产品、品牌或市场事件的情感倾向（正面、负面或中立），识别关键情绪指标；利用主题模型（如LDA）识别市场讨论的关键话题和新兴趋势，结合趋势分析工具追踪热点事件的演变路径，为市场动态监控提供直观视图。再次，构建趋势预测模型。针对历史销售数据、搜索量数据等时间序列数据，运用自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA）、季节性分解等模型预测市场趋势和消费者需求的变化；结合随机森林、支持向量机、神经网络（特别是LSTM等循环神经网络）等算法，综合分析复杂市场变量，预测未来的市场走向和消费者行为模式；考虑集成学习方法等多模型融合策略，提高预测的准确性和鲁棒性。最后，开发实时监测与预警系统。设置可视化监控界面，实时展示市场情绪指数、趋势走向、热点话题排名等关键指标，便于决策者及时掌握市场动态；应用集成异常检测算法，发现数据异常波动后即时报警，快速响应市场突变，降低危机的影响。

3.4 打造个性化内容生成与自动化分发架构，确保内容高效传播

内容是网络营销的灵魂［10］。为了吸引和留住用户，需要打造个性化内容生成与自动化分发架构，利用自然语言生成技术，根据用户特征和需求自动生成内容，并通过算法优化内容分发，确保内容在不同渠道上的高效传播，提高内容的覆盖率和影响力，提高品牌的知名度，增强用户黏性。

首先，整合用户行为数据、偏好记录、社交媒体互动等多维度信息，运用聚类算法或深度学习模型细分用户，形成精细的用户画像。分析用户画像中的关键属性，如年龄、性别、兴趣爱好、购买历史、社交影响力等，为个性化内容生成提供基础数据。其次，利用先进的自然语言生成（Neural Language Generation，NLG）技术，基于用户画像数据，自动生成符合各细分群体偏好的产品描述、推荐理由、故事叙述等营销内容。引入风格迁移算法，生成富有个性并不断变化的内容，能适应不同情境和平台特色，增强内容的新颖性和吸引力。再次，优化情感分析驱动的内容。在内容生成过程中，嵌入情感分析模块，确保生成内容的情感倾向与目标受众的情绪状态相匹配，提高内容的共鸣度；通过在线用户调研，定期评估内容的情感反馈，优化内容的情感表达，使内容贴近用户心理预期，增强用户黏性。最后，设计基于机器学习的智能推荐系统，结合用户行为模式、内容特性及上下文信息，自动选择最佳发布渠道和时间，实现内容的个性化推送。利用算法持续监控点击率、分享率、转化率等关键内容的传播效果，通过强化学习算法自动调整分发策略，提高传播效率。

4 结束语

在网络营销中实现信息管理的智能化不仅是适应数字化时代要求的必然选择，还是企业实现可持续发展与占据市场领先地位的战略基石。通过综合数据集成、智能分析、个性化营销策略的实施，以及建立智能化决策系统，企业不仅能够有效提高营销效率与精准度，还能在激烈的市场竞争中保持较强的灵活性与预见性。企业应当持续关注前沿技术，不断优化信息管理流程，以智能科技赋能营销创新，开启高质量发展的新篇章。

主要参考文献

［1］甘慧灵.在网络营销中物联网信息化对电子商务物流的影响研究［J］.营销界，2021（16）：73-74.

［2］刑志鹏.互联网+电商企业市场营销模式的创新［J］.销售与市场（管理版），2018（7）：20-23.

［3］戴国良.网络营销的系统化研究［J］.全国流通经济，2021（26）：3-6.

［4］韦晓霞.新媒体时代网络营销信息传播策略思考［J］.商业观察，2021（33）：51-53.

［5］李燕.人工智能时代企业的精准营销模式研究［J］.现代营销，2023（29）：157-159.

［6］梁丽艳，禤圆华.数字经济下特色农产品网络营销现状、存在问题及对策［J］.新疆农垦科技，2024（1）：50-53.

［7］高明文.企业信息管理能力对营销绩效的影响研究［J］.中国集体经济，2023（3）：47-50.

［8］尤耀华.大数据环境下企业信息管理的创新［J］.企业观察家，2022（11）：84-86.

［9］卫苗.全媒体时代企业网络营销的价值意蕴、现实困境及突破路径［J］.天津中德应用技术大学学报，2023（4）：84-89.

［10］张东哲，付媛.辽宁省制造业中小企业网络营销研究［J］.经营与管理，2024（1）：65-71.

［收稿日期］2024-04-28