大数据营销的发展现状及其前景展望
摘要：本文剖析了大数据营销的发展现状及其现阶段面临的挑战，并通过对大数据营销未来发展趋势的探查，进一步阐述了在媒体跨界融合和数据深度挖掘的背景下，基于数据协同和深度计算的个性化营销将会成为未来商业发展的方向。
关键词 大数据营销；精准营销；个性化营销
一、引言
随着信息技术的广泛应用和消费者行为模式的转变，数据正作为一种信息在消费者和企业之间飞速传递。淘宝每天处理数以万计的交易数据，Facebook每天接待40亿访客，谷歌每日产生超过24拍字节的数据。急速的信息膨胀和大数据产生的商用价值正在改变现有的营销模式和企业的其他活动。亚马逊基于顾客浏览行为创建个性化推荐系统，优酷通过用户和网友的评论意见设计并更新互动直播剧，淘宝与新浪微博达成链接分享、账号绑定、分众数据提供等多种形式的商业合作。不同行业的企业和消费者正得益于大数据的实际应用价值，而如何收集并使用大数据也成为了营销理论界和实践领域广泛关注的重要议题。
二、大数据营销范式变革
大数据营销随着大数据概念的提出已成http://www.751com.cn/为近三年内业界热议的焦点，但其在企业中的实际应用可追溯到上世纪末的美国。目前，随着媒体形式的丰富和信息技术的完善，大数据营销也随之变革。在其发展过程中，企业营销的基本价值观共体现出以下两种转变：
（一）从媒体导向到用户导向
21世纪初是基于眼球经济的大众媒体营销时代，企业作为品牌推广的实施者和受益者，为了使其宣传活动接触到更多的消费者就需要在受关注程度较高的网站，电视台或纸媒上投放广告以达到提高营销有效率的目的。然而，这种基于大众媒体的营销推广方式虽然到达率高、辐射面广却无法切实掌握受众的动向并控制对其后续的影响。因此，企业从媒体导向到用户导向的营销模式转型迫在眉睫。基于客户端的定制化跟进式营销方式逐渐代替了传统的统一化一次性媒体投放，成为了大数据营销的基础和前身。
（二）从用户主观信息数据库到用户客观行为数据库
传统的数据营销是一种基于市场调研中的人口统计数据和其他用户主观信息（包括生活方式、价值取向等）来推测消费者的需求、购买的可能性和相应的购买力，从而帮助企业细分消费者、确立目标市场并进一步定位产品的营销模式。然而由于消费者主观判断的局限性，据此得出的企业各项调研指标和信息数据可能会误导相关营销人员作出偏离甚至错误的决策。因此，用户的主观信息数据已不再能满足企业营销的需要。相反，通过企业实际观测，能够全方位、多角度、精准、真实地反映用户需求及其他消费数据的用户客观行为数据库随着信息挖掘技术的日趋完善已成为企业营销的一项重要调研依据。
三、大数据营销的发展现状
（一）大数据来源的分类
1.自有类
企业目前利用的大数据的种类之一是自有类数据，即企业基于自身网络平台开发和挖掘的一类数据。在中国，自有类数据的开发进程尚不完善，目前运营较好的自有类数据平台主要始创于欧美国家。美国流媒体巨头Netflix通过对其3000万个订阅用户的网上行为进行大数据分析，造就并预判出了《纸牌屋》的卖座。身为运动品牌的Nike凭借其网上运动社区收集到了用户的各项跑步信息并因此掌握了主要城市里最佳跑步路线的数据库。而Target超市则根据会员的消费记录推断出消费者的购物倾向，然后通过寄购物手册的形式向其推荐了一系列符合需求的产品并最终营销成功。这些基于不同存在形式的企业自有类数据平台在数据收集领域上一致地扮演着信息提供者的角色，但在数据的用途上他们却在不同层面为企业的大数据营销作出各自应有的贡献。
2.第三方平台类
除了自建的大数据收集平台，企业现下获取数据更主要的渠道就是通过与例如门户网站、电商网站、搜索引擎、社交网站、移动支付等第三方平台合作来取得。京东与腾讯达成的微信平台合作协议不仅弥补了京东在移动端的薄弱环节更为其导入了可观的客户流量，而在这个移动互联的社交网络时代，海量的用户资源中蕴含的大数据则为大数据精准营销提供了可能。美宜佳作为一家正在探索从线下逆向发展到线上的中小企业，其与支付宝的合作不仅是打开线上市场的制胜法宝，从中收获的消费者购买记录也是它开启数据精准营销的关键一步。
(二）大数据营销的主要用途
1.基于用户的需求定制改善产品
消费者在有意或无意中留下的信息数据作为其潜在需求的体现是企业定制改善产品的一项有力根据。ZARA公司内部的全球资讯网络会定期把从各分店收集到的顾客意见和建议汇总并传递给总部的设计人员，然后由总部作出决策后再立刻将新的设计传送到生产线，直到最终实现‘数据造衣’的全过程。利用这一点，ZARA作为一个标准化与本土化战略并行的公司，还分析出了各地的区域流行色并在保持其服饰整体欧美风格不变的大前提下做出了最靠近客户需求的市场区隔。同样，在ZARA的网络商店内，消费者意见也作为一项市场调研大数据参与企业产品的研发和生产，且由此映射出的前沿观点和时尚潮流还让‘快速时尚’成为了ZARA的品牌代名词。
2.开展精准的推广活动
基于数据的精准推广活动可大致分为三类：
首先，企业作为其产品的经营者可以通过大数据的分析定位到有特定潜在需求的受众人群并针对这一群体进行有效的定向推广以达到刺激消费的目的。红米手机在QQ空间上的首发就是一项成功的‘大数据找人’精准营销案例。通过对海量用户的行为（包括点赞、关注相关主页等）和他们的身份信息（包括年龄、教育程度、社交圈等）进行筛选后，公司从6亿Qzone用户中选出了5000万可能对红米手机感兴趣的用户作为此次定向投放广告和推送红米活动的目标群体并最终预售成功。
其次，针对既有的消费者，企业可以通过用户的行为数据分析他们各自的购物习惯并按照其特定的购物偏好、独特的购买倾向加以一对一的定制化商品推送。Target百货的促销手册、沃尔玛的建议购买清单、亚马逊的产品推荐页无一不是个性化产品推荐为企业带来可预测销售额的体现。
最后，企业可以依据既有消费者各自不同的人物特征将受众按照‘标签’细分（例如‘网购达人’），再用不同的侧重方式和定制化的活动向这些类群进行定向的精准营销。对于价格敏感者，企业需要适当地推送性价比相对较高的产品并加送一些电子优惠券以刺激消费；而针对喜欢干脆购物的人，商家则要少些干扰并帮助其尽快地完成购物。
3.文系客户关系
召回购物车放弃者和挽留流失的老客户也是一种大数据在商业中的应用。中国移动通过客服电话向流失到联通的移动老客户介绍最新的优惠资讯；餐厅通过会员留下的通讯信息向其推送打折优惠券来提醒久不光顾的老客户消费；Youtube根据用户以往的收视习惯确定近期的互动名单并据此发送给可能濒临流失的用户相关邮件以提醒并鼓励他们重新回来观看。大数据帮助企业识别各类用户，而针对忠诚度各异的消费者实行‘差别对待’和‘量体裁衣’是企业客户管理中一项重要的理念基础。
四、大数据营销未来发展趋势
（一）数据库协同整合
随着信息技术的发展与变革，单一媒体造成的消费者分散和用户数据库碎片化已不再能满足企业对数据数量和多样性的需求。全媒体时代下，媒体的跨界融合使得分散的用户得以聚拢和集中，而多媒体间的数据连通使碎片化的消费者数据库得到协同和整合。虽然现在的我们还停留在从数据碎片化到数据整合时代的探索阶段，但未来随着技术的发展，跨媒介、跨平台、跨终端的多渠道全面打通将使信息得以多文度重组。而在多样化的媒体网络基础上，消费者客观数据与主观信息的有效结合形成完整用户数据库的过程将成为未来大数据营销发展的必然趋势。
基于完整数据库的大数据营销将呈现更加精准有效的用户需求挖掘，而多样化信息的整合也使数据能更全方位的反映消费者的爱好、习惯、个性甚至是有商业价值的潜在需求。手机、电视、互联网作为用户接收信息的渠道可以客观地记录用户的各项人口统计与行为数据，而网络社区、社交平台等共创性传播平台作为用户输出数据的管道则可以被用来制造话题、引导讨论，使用户真正成为内容的生产者和制造者，主动参与信息的反馈和实时的互动分享。这样通过多个媒体间的有效联动，实现消费者信息全方位、多角度反馈的合作与融合将是全媒体大数据营销的关键和基础。
（二）数据深度计算
目前的数据挖掘技术和可视化技术（比如云计算）已经能实时地把交易过程、产品使用和人类行为进行数据化的存储和分析。但随着科学的发展，数据运算的速度已进一步提高且数据深度挖掘技术也更加完善。深入的数据分析不仅让消费者的“行踪”变得越来越容易被把握，而且用户的思文也同时会被更加精准地挖掘。从探求消费者偏好的某一产品，到计算其具体钟情的特定元素；需求正以微小元素的形式更细化、更具体的在消费者心理层面上被展现。
深度计算作为一项新技术不仅使消费者进入一个几乎透明化生存的大数据时代，且随之产生的新机会也让企业的个性化营销向着更加精细化的方向发展。目前该项技术已使基于用户偏好、习惯的定制化的产品推荐变得更加细化精准。但在未来，企业若想真正做到为每一个终端消费者提供他们最想要的产品和服务，单纯地依靠个性化产品推荐显然已不能满足消费者日趋‘苛刻’的消费需求。相反，提供完全符合顾客要求的定制化商品设计届时将会成为数据营销界的主流。
参考文献：
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