大数据时代下中小企业精准营销策略

文/刘耀东（湖北工业大学）

自4G通讯技术的普及和5G通讯技术的不断发展应用，高速迭代的智能终端与应用软件从工作方式、生活习惯等方面对人们产生潜移默化的影响。与此同时，用户在使用应用的过程中，部分行为痕迹不断被记录，这也就完成了最原始的数据积累。阿里巴巴中小企业商学院发布的《2017中小企业生存现状与发展策略报告》分析指出，政府及其他社会力量的共同参与和积极的努力，才能更好帮助中小企业实现跨越式发展，中小企业通过管理模式创新、技术创新等方式提高企业服务客户的专业化能力，最终成功实现企业转型[1]。那么在大数据发展的浪潮中，中小企业如何摆脱数据收集难、数据处理难、数据应用难的三大问题，真正地将大数据应用于企业发展，实现精准营销，助力企业模式成功转型？本文将尝试对这个问题进行初步探讨，以期为中小企业拥抱大数据时代、落实精准营销的应用做出一些建议。

一、精准营销相关研究

（一）精准营销的概念及特征

精准营销的概念最初由菲利普·科特勒提出，他认为，企业需要更精准、可衡量和高投资汇报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。伍青生（2006）认为，精准营销就是通过定量和定性相结合的方法对目标市场不同的消费者进行细致分析，根据消费者不同的消费心理和行为特征，企业采用针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通[2]。徐海亮（2007）认为精准营销包含三个层面的含义：一是精准的营销思想，营销的终极追求就是无营销的营销，到达终极思想的过渡是逐步精准，而且是实施精准的体系保证和手段，这种手段是可衡量的[3]。时炼波（2009）精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术以及现代化高度分散的物流等手段，保障与顾客的长期个性化沟通，建立稳定的企业忠实客户群实现客户链式反应增值，实现个性关怀，极大降低营销成本。[4]

（二）精准营销理论基础

精准营销是基于顾客让渡价值理论、市场细分理论以及4C理论的基础上提出的。（1）顾客让渡价值理论。美国西北大学教授菲利普·科特勒在《市场营销管理——分析、规划、执行和控制》中提出了“让渡价值”的概念。顾客在进行消费活动过程中会倾向于选择实际利益尽可能大，而相关的实际成本尽可能低的购买行为，因此，总是会选择“让渡价值”最大的方式，使自身获得更多的实际利益。（2）市场细分理论。市场细分理论提出通过对消费者的心理特点和行为特征分类，进而把消费者归纳为不同的群体，并根据相应群体的需求特点针对性开展营销工作。通过对不同需求特点的消费者群体进行精准的营销沟通，进而实现更佳的营销效果、更高的客户忠诚和更低的营销成本。（3）4C理论。4C理论强调从消费者的角度出发，围绕顾客需求、顾客成本、顾客便利和顾客沟通来开展企业的营销活动。精准营销理论可以说是对 4C理论的发展和深化。精准营销强调更好地满足消费者日益个性化的需求，让顾客得到更多的价值。

（三）精准营销应用研究

精准营销在应用方面的研究随着互联网相关技术的不断发展已经深入各个领域，但其中应用较为成熟的集中在广告传播、电子商务两大方面。广告传播精准应用方面。李艳飞(2009)系统性地从广告主、受众、媒介传播和广告效果测量四个方面分析了精准营销广告传播失准的具体表现，将其归纳为无意的失准与有意的失准两个方面[5]。桑培铭（2010）系统性成功归纳了手机广告营销的优势，并提出了手机广告的精准营销原则、营销原则、运作策略和评价体系[6]。张雪梅(2017)分析了传统广告营销中目的性不明确的劣势，提出广告营销需要变革思路，变“打扰型营销”到“服务型营销”，实现网络媒体广告的精准营销[7]。电子商务精准应用方面，盛丽(2011)梳理了我国电子商务与精准营销的研究发展现状与前景，指出了电子商务精准营销的价值，并通过对京东商城的典型案例进行研究，为精准营销在实际应用中提出一些实用建议[8]。王小静（2015）介绍了国内B2C电商企业自营物流的发展现状、影响以及现存问题，分析精准营销在亚马逊自营物流营销中的应用,借鉴其精准营销中的成功经验和不足，提出了B2C电商企业自营物流精准营销模式[9]。

综上所述，精准营销是市场营销在不断发展、演变过程中的重要阶段，正因如此，精准营销离不开营销的本质——识别并获取目标客户，提高营销的效率并使企业获取利润。精准营销的基础是对目标消费者的洞察，对其行为习惯的偏好了解。在大数据时代下，海量的数据以及日渐成熟的数据挖掘技术为企业更为清晰地勾勒出用户画像，让企业的营销活动更加精准[10]。在把握移动互联渠道的基础上利用大数据深度挖掘背后的人群标签与偏好实施精准营销，不仅对企业整合营销的传播效果提供极大的助力之外，还能反向作用于产品与服务的更新与迭代。因此，大数据时代为企业带来更大挑战的同时也带来了巨大的机遇[11]。

二、精准营销研究不足

首先，精准营销的概念还没有一个公认的定义，但是这并没有阻碍国内外学者对精准营销的思想、方法及应用的不断深入探索。在大家普遍强调精准的基础上，结合市场营销的发展历程，本文认为，精准营销的发展就是营销活动不断精准的发展过程，从目标对象的选择、沟通策略的有效性、沟通行为的经济性、沟通结果的可衡量性上来看，现在比过去更精准，未来比现在更精准。其次，精准营销研究的领域越来越丰富，研究的广度与深度在不断拓展，但是这些研究主要集中在理论层面，与此同时，当今大数据及其应用的高速发展对精准营销的理论研究与科学实践的深度结合提出了更高的要求[12]。最后，结合上文可以分析得出，精准营销研究在理论与实践结合不足之处，主要是因为研究理论的专家学者在实际的运营经验方面有所欠缺。我们可以预见，未来精准营销的研究发展必然朝着理论研究与科学实践更紧密地结合，社会各界人士与学术专家学者携手探究的方向发展。

三、中小企业大数据应用难题剖析

2016年3月，《“十三五”规划纲要》中提出了“实施国家大数据战略”，同年10月在杭州举办的云栖大会上马云的演讲中提出的“未来五大新”之一的“新能源”——数据，这些无不反映了未来将会是数据驱动的时代。近年来，大数据技术、AI技术在应用领域的不断突破让不少中小企业看到了机遇的曙光。但是大数据应用虽然好，却不是所有玩家都有能力用好，两大难题成为观望者绕不过去的大山。

第一，收集数据的渠道。对于线下企业而言，针对单个个体收集的数据量是一个坎，仅仅依靠本企业与客户所发生业务往来中产生的数据根本谈不上进行精准的用户画像，哪怕是做针对性的用户偏好分析都完全不够，而且就时效性、价值性而言，线下渠道的数据来源远不及线上渠道。所有人都有一个共识，对于一个人的各方面行为了解得越多就越容易对这个人有更贴近现实的了解，因此想要进行完整的用户画像，数据的要求来源也不再是搜索数据、浏览数据、消费数据、出行数据等单一的数据，想要达到这些要求，对于大企业尚且力不从心，更何况绝大多数中小企业。第二，数据收集的过程是一个时间沉淀的过程。数据的碎片化特征决定了数据的收集工作无法一蹴而就，需要建立合适的数据库进行长时间的积累，但是数据管理的繁琐性质决定了其处理成本居高不下，需要提前建立数据模型且建模周期长，此外还需要对数据进行预处理，建设成本很高；大数据时代下的用户需求及体现出的行为多变，单纯的数据仓库产品的建模扩展性较差，难以满足快速变化的数据分析需求，而短期又无法凸显效果更是让不少企业望而却步。尽管大数据营销概念在当下很火，但是对于中小企业而言，在资源受限的情况下应该如何做？首先我们需要认清一个本质，“大数据营销”中“大数据”对“营销”而言是工具，“营销”对于“大数据”而言是功能延伸。中小企业的真实需求，是利用大数据及相关应用技术来达到改善传统营销不足的同时也能为客户关系管理助力[13]。

四、中小企业应用大数据营销的建议

第一、大数据或者经挖掘后用户信息的来源如何获取？

前文中已经提到中小企业想要自主收集、自主处理后再应用的难度颇大，因此最合适的方式是依靠平台或者第三方咨询机构，而其中又以依靠平台相对成本更低，也更为适合广大中小企业。

第二、大数据对于精准营销的作用？

（1）客户的信息收集与处理。精准营销所需要的客户信息内容主要包括描述信息、行为信息与关联信息，通过数据挖掘及相关性匹配分析得出吻合企业产品与品牌的客户，以此在降低营销成本的基础上提高营销的精准性。之所以能在大数据之后谈精准营销，是因为大数据背后反映的是消费者真实的行为，也就避免了由于消费者的主观意识的干扰，因而能做到完全的真实，这是传统意义上的调研方式所达不到之处。（2）基于不断变化的消费者偏好分析，作为产品与服务迭代的参考。受到所处环境的影响，消费者的偏好大多处于不断变化的状态，因而一成不变的产品和服务是难以长久保持用户的黏性，也正因如此，在大数据的助力下，企业可以及时且真实把握市场及消费者最新动向，根据消费者行为偏好，结合企业战略、企业能力及企业外部因素为目标客户群制定个性化的营销策略，并反向作用于产品与服务的更新换代[14]。

基于上述问题的分析，以依托淘宝平台为例，可以从以下几个方面实施精准营销策略：

（1）精准选择目标人群。通过动态市场行情分析，企业可以很直观地得出总体市场及细分类目市场的规模及发展趋势，结合自身产品特点及线下发展经验，确定某一产品的目标人群，进而确定目标人群背后代表着个性标签的集合，如此一来便完成了产品与客户的精准匹配，企业以产品生命周期结合顾客生命周期为基础制定不同发展阶段的运营策略。（2）关联营销。通过平台深度挖掘大数据分析出的客户浏览行为偏好与消费行为偏好，企业不仅可以站在行业的角度上，也可以站在店铺的角度上得出不同商品间的销售关联性，并根据产品代表的标签与消费者人群标签匹配，通过聚焦同种消费档次、同种风格但不同细节以及搭配或者互补这三大因素，彻底摆脱传统关联营销中的“靠经验”“凭感觉”，达到真正意义上的关联营销。（3）精准性广告投放。基于淘宝千人千面的个性化搜索推荐，企业利用目标人群背后的常规标签、个性标签及FAB法则，完成创意图的制作和软文的撰写，通过直通车等工具实施广告的精准站内、站外投放，以获得更精准的流量以及更高的转化率。（4）精准活动营销。以消费层级为例，消费层级越高，对价格的敏感程度就越低，基于此，企业可以针对消费层级来策划以价格促销或以增值服务为核心，结合复购者的消费偏好及人群标签等考量因素的主题活动。（5）客户关系管理。淘宝全新的客户运营平台基于大数据挖掘技术，在权益管理、智能营销的基础上，为企业提供从客户分群、客户分析、运营计划、忠诚度管理、智能店铺的全方位闭环客户关系管理。

五、结语

大数据从概念的提出到现在，部分技术及相关应用已经渗入部分行业，以千人千面推荐算法为例，其发展不断贴近消费者的个性化需求。此外淘宝平台能够为入驻企业提供市场行情、竞店分析、产品分析、客户关系管理、财务分析等多维度、全方位的大数据应用产品，中小企业可以借此弥补自身在大数据营销应用的不足之处，不断推动企业的营销活动由精准朝着更加精准的方向发展[15]。