《大数据精准营销问题研究10000字【论文】》

大数据技术在精准营销中的运用策略研究目录TOC\o"1-3"\h\u312271引言 引言当人类社会中的信息技术和计算机科学技术水平达到一定水平时，传统互联网，移动互联网和社交媒体的不断发展使数据呈现出几何级增长。在互联网时代，移动终端已成为人们生活中越来越重要的东西，这也使得基于数字信息的数字信息和媒体服务的生产能够进入人们的生活并迅速发展，并且被人们广泛使用。这些将允许每天使用数亿种增长方法来生成数据，这些数字的出现解释了大数据时代的到来。随着人们个性化需求的不断增强，被称为“数据收集器”的电子商务公司在大数据技术的支持下实现了跨越式发展，其中最成功的部分就是大数据精准营销。电子商务公司依靠大数据来收集，分析和处理客户信息，以更精确的方式实现营销。但是，作为新兴技术，大数据的应用范围和范围仍然相对有限。许多电子商务公司存在盲目收集数据的现象，缺乏对数据应用和价值创造的认识，并且缺乏技术使用的理论基础。大数据可实现精准营销，由于实际应用先于理论指导，因此在电子商务企业大数据精确营销中也缺乏相应的研究。同时，本文还为其他相关学者的未来研究提供了理论基础，电商行业需要一个全面系统的理论依据，为其实施大数据精准营销提供相应的指导。2大数据下电商公司精准营销现状及问题2.1大数据下电商公司精准营销现状2.1.1电商公司的发展当前，中国的电子商务正处于快速发展阶段，行业规模也在迅速扩大，其中主要的业务类型包含B2B电商、零售电商、生活服务电商和跨境电商五大类。根据中国电子商务研究中心发布的《2017年(上)中国电子商务市场数据监测报告》，众所周知，2017年上半年中国电子商务交易额为13.35万亿元，同比增长27.1％。其中，B2B市场交易额为9.8万亿元，在线零售市场交易额为3.1万亿元，生活服务电子商务交易额为0.45万亿元。截至2017年6月，中国的电子商务服务公司直接雇用了超过310万名员工，超过2300万人通过电子商务间接就业。中国社会科学院金融战略研究所向社会发布了2017年中国电子商务年度报告，内容显示我国电商占了全球市场份额的40%。借助互联网技术的不断研发、应用，加之大数据技术的深入，电子商务企业的服务也在逐渐丰富和完善，各类创新不断涌现，也意味着在未来的几年里，电商企业还将保持着持续增长，并逐渐平缓下来。2.1.2大数据下精准营销的现状电商企业致力于大数据技术其主要目的就是为了精准策划及精准营销，在个性化需求不断增长的背景下，商品种类的多样性是提高电商企业竞争力的有效手段，大数据技术的应用，为这种竞争力提供了技术支持。在大数据时代，任何信息都是有迹可循的，不论是商品信息、客户的消费信息、产品的售后评价等，都会留下相应的记录，这种记录会贯穿商品生产至最终被消费的全过程，也会贯穿消费者网购的全过程，如何将商品信息与客户信息有效匹配就是大数据精准营销的重要作用。另一方面，使用大数据技术分析客户数据以实现精确定位，对客户行为进行相关猜测，这种分析不再是简单的关于客户可衡量的指标，更趋向于不可衡量的、抽象的感情因素，类似于价值观、兴趣、购物方式等，进而可以实现对个体的细分与需求的预测。同时，电商企业在大数据精准营销的帮助下还能够提高用户体验，例如京东快递，通过数据运算可以快速实现配货，第二天便可送达商品，这种体验吸引了大量消费者。大数据精准营销的发展也带来了商业模式上的创新，作为拥有海量数据的电商企业，通过出售精准的数据服务，给企业带来了创新性的利益。比如淘宝的“数据魔方”，打开网站的所有交易数据，分析淘宝平台的行业趋势和规模，并为商家提供热门的销售清单和搜索分析。现阶段，大数据精准营销还未能普及，只有部分有实力的电商企业在积极应用大数据精准营销，有些企业还并未意识到大数据精准营销的必然趋势及重要意义。其次，大部分电商企业并没有构建符合自身精准营销发展的大数据个性化推荐系统，抑或采用的推荐系统并不完善，未能将大数据与精准营销有效结合。如此一来，其采取的大数据精准营销在推荐效率、推荐精准度上均不尽如人意。2.2大数据下电商公司精准营销的问题2.2.1定位不精准电商企业虽然运用大数据精准营销，但这种精准是与传统营销相比较下的精准。事实上，目前大数据下的营销方式还是达不到“精”、“准”的标准。尤其是在客户定位、市场定位方面，电商企业大多模仿成功企业的经验或是照搬书本中的理论方法，并没有看到数据的重要性，以及数据的特点。有些电商企业开始定位比较准确，但是，在实际交易过程中，没有对消费者需求信息进行深入和动态的分析。以致出现原有定位不准的问题。在产品定位及市场定位上，对产品不够了解，没有抓住市场的流行趋势等，客户定位的偏差以及市场定位的滞后性，都是电商企业大数据精准营销极力想解决的问题。2.2.2广告精准营销为主目前，大部分电商企业所谓的大数据精准营销都是以广告精准营销为主，缺乏从根源入手，做到营销过程精准的程度。在消费过程中，我们常见的是各种推送信息及广告发布，电商企业只关注销量的高低，而忽视了精准的含义，根本的原因还是电商企业在推销自己产品，并没有认识到客户真正需要的产品以及服务。电商企业的眼光还局限于一次消费带来的利润多少，忽视长远的客户管理所能产生的价值。未来电商企业更多关注的是对客户精准营销的体验，最终目的不仅是使客户购买所需的产品，还应让客户体验到消费过程中的“精准”服务，这种精准服务应表现在售前、售中、售后等流程中。2.2.3数据价值低虽然已经进入数据时代，但实际掌握的数据还只是九牛一毛，电商市场环境下，每个人都是消费者，电商企业尽可能的挖掘客户信息及客户周围消费者的信息，但相比整个市场信息来说，还是太少。截至2017年6月，中国的互联网用户仍然主要是10-39岁，占总数的72.1%。网络购物人口仍然主要是年轻人，而中年及老年人群依然是实体店重要的客户源头，但往往这部分人群其消费能力极高，对商品的各方面要求也是多样的，如何推进网络购物成为人们普遍的购物方式之一，还需社会科技的进步与人们各方面素质的不断提高。另一方面，数据收集过程中，很多个人隐私及相关影响的数据会被限制，或者是消费者出于自我保护，提供了虚假的信息，抛除掉垃圾数据后，又面临高价值数据缺乏的问题，高价值数据是指能够直接或间接关联客户消费情况的数据，这些数据直接影响电子商务公司进行精确营销的有效性。部分电商企业能够认识到收集数据的重要性，但对高价值数据的获取还是能力有限，虽然社会发展，数据量会不断增加，但对数据的挖掘永远是电商企业重要的工作。2.2.4个人信息泄露数据信息作为一种新资源，也被不法分子所利用。近些年，由于个人信息的暴露，给消费者带来很多麻烦，比如收到垃圾电话、短信、推送等，甚至遭遇诈骗。很多电商企业为了收集大量的客户信息，在用户注册时设置多项涉及个人隐私的问题，一旦信息被非法获取，就会给客户造成损害。而“共享”经济的催生，更让数据共享成为企业之间的合作战略，原本无价的数据很可能成为有价的商品，但是数据的“所有人”却很难被界定，更难以判断这种数据共享的合理、合法性。3大数据技术在网络精准营销中运用价值及策略3.1大数据技术在网络精准营销中运用价值3.1.1企业价值电商企业积极应用大数据精准营销最重要的原因之一就是能够降低营销成本，通过降低投入、提高营销决策的效果来影响企业的价值获取。大数据精准营销是一个过程，体现在营销决策、渠道选择以及精准推送三方面。大数据技术的使用有利于做出正确的营销决策和提高营销效率，与传统的营销活动相比，大数据精准营销是基于广泛的数据资源层面，其营销分析结果要比以往的抽样调查、市场问卷精准很多，再以顾客的信息数据进行精准分析，保证了营销决策的正确性及效果。大数据精准营销有利于电商企业精准化推送，传统的推送方式只是分析商品的属性，而忽视了不同消费者对商品的要求，技术的限制也使消费者偏好成为空白领域，大数据大大提高了精准营销的主动性及精准性。传统的营销方式很难了解用户内心真正的需求，更无法预知市场的趋势，只能跟随消费者的脚步，而大数据的应用完全可以使电商企业成为市场的主导者。电商企业利用大数据不仅对单一用户进行分析，不断挖掘用户的偏好，预测用户行为，推送用户想要购买的产品，同时也在对市场发展的趋势进行预测。大数据技术是互联网技术的延续，由于电子商务行业的特点，消除了地域的限制，买卖双方可以说是直接面对面的交易，而买家简单的消费过程却无意间为电商企业提供了大量的数据信息。在大数据技术的推动下，消费数据，电子商务企业数据，物流数据和金融数据的结合促进了互联网金融的发展。物流服务业是近年来的新兴产业，可以说是电子商务产业发展的产物，电商企业为了配置送货，必然会获得消费者的居住地址和电话信息，利用大数据分析用户的收货地址分布情况，电商企业可以建立自己的仓库及配送站。海量数据本身也具有很高的价值，通过数据重组利用，电商企业可以找到新的商机，通过专业的数据挖掘技术，为其他电商网站提供精准的数据产品，还可以为其提供数据化解决方案等，实现从交易平台到“电子商务生态系统”中基础服务提供商角色的转变。3.1.2客户价值电子商务行业利用虚拟空间进行交易，消费者对于实物商品往往是看不见、摸不到的，不免会让消费者对产品产生一定的怀疑，这种怀疑包含卖家对商品本身的描述，以及商品的使用效果的不信任。如何让消费者对商家产生信任，对商品有进一步的了解，就需要沟通交流。随着电子商务平台技术的发展，双向交流包含两个方向，一是买家与卖家之间的交流活动，另一个方向是买家与买家之间的交流活动。买家与卖家的交流往往通过客服服务，问答的形式完成，其价值主要体现在购买时与购买后。另一种买家与买家交流体现在对商品的评价，这种交流的价值体现在消费者购买前，消费者通过浏览客户评价可以进一步了解商品的使用效果。在社区内部，消费者可以交流产品经验并互相回答问题，这种气氛有助于增强客户交流体验的效果，并增加了互联网购物缺乏人性化的感觉。淘宝目前就已为客户提供了三种服务社区，分别是淘心得、淘打听、淘江湖，其功能类似于百度和论坛，有助于消费者购买到心仪的产品。另外，电商平台通过激励机制鼓励用户与商家、买家间进行交流互动，进一步提升用户的参与度，为数据收集开拓新的源头。表1：电商企业双向交流平台电商企业客服评价提问社区站内群淘宝√√√√√京东√√√√网易考拉√√√√聚美优品√√√√当当网√√√苏宁易购√√由于网络购物的的特性，虚拟消费场景让客户感受不到安全感，先付款后收货的交易方式更会让客户有所担心，相比较传统的实体店的消费模式，如何改善客户体验一直是令电商企业头疼的问题。而大数据技术下的个性化、智能化服务恰好解决了这一难题。个性化推荐系统，就如同实体店的导购，在大数据技术的支持下，不仅掌握着客户的喜好、还了解客户的购物经历和现状，可以说对客户的需求了如指掌。客户在浏览网页时，能够实时为其推送想要的产品，预测客户的需求。京东通过对用户评论进行数据的挖掘、统计和分析。将客户的意图设置为商品的标签之一，从而提升客户体验，提高商品搜索的精准度。此外，京东还对重复购买进行大数据分析，获得客户购买产品的频率及周期，预测用户下次购买时间，进行提前的提醒及推荐，大大提升商品转化率。淘宝利用大数据分析客户评论中的需求，从中吸取建议，指导新产品的设计，在进行产品推荐时也会针对用户的心情作详细描述，使其更加贴合客户心理需求。目前大部分的电商企业还通过大数据协同算法来发现商品之间的关联性。3.1.3社会价值电商企业大数据精准营销的成功，让各行各业看到应用大数据精准营销不可逆转的趋势。大数据精准营销不再是互联网电子商务企业的特权，各行各业、线上线下的各类企业都在积极规划大数据精准营销的发展路线，并大力融合跨行业资源，形成以消费者需求为主要导向的商业经营模式，整个社会进行着大数据精准营销的布局。物流行业是与电商企业息息相关的行业，根据商家的历史订单数量以及发货地点的数据，可以对某一地点特定时期的订单量进行预测，从而更好的部署配送人员。以大数据为技术基础将是未来电子商务行业发展的大趋势，而随着大数据技术的不断深入应用，将激发消费者对大数据精准营销提出新的要求。对大数据技术的进一步需求，从而促进整个社会对大数据技术的深入研究。随着对大数据技术的深入挖掘，最终还可能实现无人客服，当客户联系客服的时候，电商企业就知道发生了什么问题，并已提出了解决方案，未来还可能是客户没发现问题时，我们就已联系到消费者，提前解决要发生的问题。电子商务企业应用大数据实现精准营销的成功经验，让社会看到大数据技术的惊人之处，这种影响力将延伸至各行各业，很快，全社会将进入大数据应用时代，不仅是电商企业应用大数据技术，各行业都将致力于大数据技术的发展之路。3.2大数据技术在网络精准营销中运用策略3.2.1全网络覆盖营销策略电子商务企业的特点之一就是利用互联网传播营销信息。一般网络广告都是以广告横幅、链接、文本的方式出现，其特点是表现形式多样、互动性强，在大数据技术的支持下，更易达到精准的效果。网络广告通常会出现在搜索引擎页面，二者的搭配大大提升了营销概率。相关的数据调查发现，越来越多的用户通过搜索引擎获取信息，并且大多数搜索行为来自在线购物。截至2017年6月，中国搜索引擎用户数量达到6.09亿，使用率为81.1％。在这种形势下，利用搜索引擎进行大数据精准营销将是电商企业的顺势之法。电子商务公司可以使用大数据技术来提高关键字的准确性，网站链接的精准性以及网站页面优化的方式，增强搜索引擎营销的能力。大数据会对用户标签、话题、发布内容、相关评论等信息进行甄选，找到目标客户群体，增强其品牌和产品的曝光率，该用户就会拉动身边的人进行共同围观，大大提高了产品可见度和精确的营销效果。EDM营销，即电子邮件营销，也是电子商务公司常用的精确营销方法之一。在大数据平台的支持下，对用户数据进行分析和筛选以确定营销客户群，然后设计并推送EDM系统，即可将相关商品的信息精准的发送至需要的客户手中。同时，利用客户行为跟踪平台，及时了解客户在收到邮件后的反应及举措，将此信息反馈至数据中心进行分析，进一步丰富“用户画像”。3.2.2客户数据及价值管理策略客户数据是精准营销的来源，通过客户数据，可以准确定位客户。客户数据主要分为基本信息、行为数据和综合分析数据。基本信息包含客户姓名、性别、年龄等稳定性数据。行为数据是指客户浏览记录、交易记录以及反馈记录。电商企业要通过多种形式的数据收集方法不断获取有效数据，如并购企业、数据共享等形式，增强自身的数据积累能力。另外更要加大大数据技术的投入，提升数据挖掘、存储及分析能力，有效加强数据利用率。大数据精准营销更专注于客户终身价值管理，所谓终生价值管理就是为客户建立终生文件，长期跟踪每个客户，不断记录和更新客户信息，了解客户变化以发现他们的潜在需求，使他们成为企业的终身客户。要把每一位客户当作是一个切入点，从客户本身延伸到他身边的人，不断壮大客户网络；把每一个时间节点当成一个切入点，定时或者按照客户的习性周期进行商品推送及提醒；每一项业务也是一个切入点，商品浏览节点、订单付款节点、发货节点、配送节点、及售后节点，都可以针对客户进行推送咨询及相关服务，进一步的加强客户粘性，拉近客户关系，促进长期稳定的大数据精准营销模式。3.2.3个性化推荐及定制策略大数据环境下，能够看到相似下的千差万别，每个人都是一个细分市场，个性化推荐是电子商务公司必要的大数据准确营销方法。通常通过建立个性化推荐系统来实现，该系统基于“用户画像”和“产品画像”的匹配，优化客户数据和产品数据中的模型，将它们组合起来，并使用推荐系统对其进行处理以实现准确的推荐。随着人们个性化需求的提升，对于购买的商品也是给予更高的独特性、唯一性，通过个性化定制，我们可以完全满足客户的“独特”要求。电子商务公司经常使用数据分析来挖掘具有个人定制需求的用户，并向该用户推荐私人定制的产品。通过大数据对用户的分析形成“用户画像”，然后结合用户所需的产品描述，从而可以更贴近客户的内部需求来制定满足客户要求并适合客户的产品。但是，这种定制通常针对高级客户群，并且其产品质量和价格也遵循高端消费者的路线。使用大数据技术为每个用户提供最合适的产品将是非常富有想象力的事情。活动期间举行的当日旅游节采用了“私人定制”的概念，“狂轰滥炸”程序已被削弱，并被更精确的推进模型取代。在新概念的指导下，同一旅程旅游节基于移动终端大数据分析为每个事件参与者准备了定制产品。3.2.4实时移动营销策略大数据时代，营销的效率也得到了很大的提升，电商企业往往通过精准营销系统，随时随地的满足客户的购物需求。大数据精准营销系统能够第一时间获取客户的浏览内容、地理位置、网站停留时长等信息，然后与数据库相匹配，根据客户的购物习惯，推测客户实时的购物偏好，实现“一对一”互动式精准营销，即时的反馈给客户推荐信息。想象一下，您手机中的天气APP察觉到周围空气温度的变化，结合定位信息、天气数据，推送了关于购买不同厚度衣物的建议；或是，假如您的手机在读取车载GPS定位信息、您曾经在网络上留下的浏览记录向正在购物的您推荐附近一家正在打折的实体店。随着技术的发展，电商企业渐渐告别了往口缺乏人文关怀的大规模客户关系管理模式，越来越多地使用多种渠道来听取客户的意见，并根据客户的不同需求提供个性化服务，实现实时营销。例如雅虎网页中网页浏览人数的跳动，第一时间让客户感受到网站的互动性，进一步提升消费者个性化体验。实时移动营销策略能够让消费者无论在什么地点，立刻就能搜索到自己心仪的产品，购物的时效性也大大增强。3.2.5大数据差异化营销所谓大数据差异营销就是利用大数据技术来分析客户数据，同一产品针对具有不同价格和服务的不同层次的客户，这种方法看似不公平，但可以使电子商务公司的利润最大化。电子商务公司可以根据客户和渠道进行差异化营销，从客户的角度出发，根据数据分析他们的需求，购买力和忠诚度，从而采取不同的定价策略。通过大数据技术对消费者进行分析，发现三、四线城市的客户群体以两大类为主，一种是对价格敏感的用户，另一种是明确目标的购买者。另一方面是服务差异化，针对长期消费的顾客配备专业技能较高的客服人员，为其提供售前推荐，售中体验及售后服务，这样更进一步锁定客户，使其成为企业的忠实消费者。从渠道角度来看，客户使用不同的终端，不同的网站和不同的付款方式来区分定价，例如PC登录或移动设备登录，直接访问购物网站或其他链接，使用此网站的付款方式或银行卡或微信等，电子商务公司可以根据相应需求分析客户行为并利用价格差异来培养客户购物习惯。4大数据技术下促进电商企业网络精准营销发展的建议4.1企业层面建议大数据思维与传统数据观念存在着很大差异，电商企业想更好的利用大数据实现精准营销，首先就是要彻底转变传统数据观念与营销方式。第一就是要树立总体思维，本文多次强调数据的重要性，就是样本思维与总体思维的转变，传统的数据收集往往因成本及技术的限制而以抽样方式为主。第二要有容错思维，受抽样统计时代的影响，抽样结果偏差会导致更大的误差，人们会更加关注数据的正确与精准。第三相关思维替换因果思维，大数据时代在某些问题上更加注重结果的分析，我们关注结果是什么，而不是什么导致的，因为探究原因的成本相对很高，但这不代表因果关系不重要，而是需要对问题进行具体分析后再进行选择。第四关注智能思维趋势，人工智能是现在社会的代名词，通过分析相关关系，对事物发展的趋势作出预测，这能够使电商企业更加了解消费者的偏好。大数据精准营销体系，是以客户数据库为核心的理论体系，配合大数据技术贯穿精准营销体系之中，将客户的数据有价值的利用起来。与传统的精准营销体系相比较，大数据技术的融入，使精准客户群体更加广泛，重要的是降低了成本的同时提升了营销效果。从数据采集、存储、分析及运用，消费者就如被数据分解，赤裸的的暴露在电商企业面前。一旦消费者对电商企业产生不安全感，或是发现自己的隐私数据被泄露，就会出于对隐私安全的防范，在网络上提供自己虚假的信息，这种现象会完全背离大数据精准营销的初衷，导致大数据的无效运用，那么更别提精准营销的效果了。合理合法的利用数据，并保证数据的安全性，中小型电商企业在大数据精准营销初期往往缺乏客户及数据源，可以选择第三方电商平台，积累客户，自身也要做好数据收集，关注产品质量及售后服务。待掌握了足够的客户资源及客户数据后，可独立做电商营销，拥有自己的网站、物流服务及支付方式。同时关注用户需求，创新营销方式，例如分期付款及白条购物等，进一步利用数据资源兼顾多种商业模式，比如“阿里金融”、“数据魔方”都是利用客户数据而发现的新商机。4.2行业层面建议推进“资源共享”是大数据发展的理念之一，所谓大数据联盟就是企业与企业之间、行业与行业之间实现商业合作、共赢的方式。行业内部及行业外部的交流与合作是非常重要的，有利于电子商务企业的之间优势互补，同时还能分散风险，促进集体研发。大数据联盟往往涉及数据共享、技术流通、合资研发等方面的活动，企业间分享客户信息，数据互用，共同使用同一支付平台、服务产品等，有利于数据在行业内部的积极流动，推动大数据精准营销方式的创新应用，带动电子商务行业整体的发展。由于数据本身是个人信息数据，其价值性与保密性可想而知，电子商务行业要提升对自身商业活动的自律性，增强行业责任心，企业之间要相互监督，避免数据的违法盗卖、使用。建立基于大数据的电子商务行业行为监管系统，智能实施信用评估，行为监管，主体监管和客体监管等功能。同时，在大数据监管的基础上，充分发挥电子商务行业协会等主体的监管作用，强化电子技术。在商业部门建立法律制度和机制，大数据下的电子商务行业监管体系利用大数据技术还能做到信息的公开与共享，这有利于社会整体管理中大数据使用的改善。4.3政府层面建议大数据技术是电商企业大数据精准营销的依托，没有大数据技术发展，电子商务公司无法促进精准营销的推广，因此政府必须大力促进大数据技术的进一步发展才能为电商企业乃至其他行业提供核心技术。技术设施建设是推进大数据发展的基础，大数据技术基础设施分为数据汇聚设施、数据存储设施、数据处理设施、数据传输设施和通用硬件设施只能促进基础设施的建设，才能不断整合出更加先进的大数据技术。政府应该鼓励数据开放，同时加强数据安全监管，发挥数据应有的价值。大数据技术发展也需要人才的支持，但目前大数据教育还属于空白阶段，灌输大数据思维、培养大数据技术人才、加强大数据教育培训、普及大数据技术课程是大数据技术在教育领域的重要工作。由于大数据的应用对于中国电子商务的精确营销仍不成熟，因此未来的发展需要加强大数据产业集群的培育，强化大数据技术对整个电商企业精准营销的提升促进作用。大数据产业应该包含大数据基础服务设施、数据挖掘中心、数据研究分析、数据价值应用等一系列以大数据技术支持为主的产业链条。其目的不仅可以促进大型电子商务综合企业与大数据产业相关企业进行分工合作，增强电子商务公司的精准营销专业知识。另一方面还可以为中小型电商企业提供相应技术和数据服务，以帮助其不断完善自身大数据精准营销体系的建立。同时还要规定数据拥有者的权利、义务及责任，界定使用者的数据应用范围，规避数据二次利用导致的侵权行为。有了隐私安全法律的建立，政府还要加强对网