夏文

摘要：传统的网络营销同质化、高成本、低效益已经无法适应我国快速发展的电子商务的需要。大数据因其规模大、全面化、快速化等特点有效的成为了精准营销成功的保障。本文在肯定大数据对精准营销促进的基础上提出了一系列电商企业基于大数据精准营销的策略，并针对每个策略展开了具体的阐述。

Abstract： The traditional network marketing， due to homogenization， high cost and low efficiency， has been unable to meet the needs of China's fast-developing e-commerce. Big data has become a guarantee for precision marketing success because of its large scale， comprehensive and rapid characteristics. On the basis of affirming the promotion of big data to precision marketing， this paper puts forward a series of strategies for e-commerce enterprises based on big data precision marketing， and elaborates on each strategy.

關键词：大数据；精准营销；营销策略

Key words： big data；precision marketing；marketing strategy

中图分类号：TP311.13；F274 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）32-0086-03

0 引言

国务院总理李克强在2017年《政府工作报告》中指出，将深入推进“互联网+”行动和国家大数据战略，要加快大数据、云计算、物联网应用，以新技术、新业态、新模式，推动传统产业生产、管理和营销模式变革。可见大数据已经成为了当今实实在在的“生产力”。在我国快速发展的电子商务领域，如何抓住时代机遇，利用好大数据这个先进的“生产力”，成为了具有强烈必要性和紧迫性的问题。

1 我国电子商务发展现状

1.1 规模持续增长

伴随着互联网在我国的不断普及和发展，网络购物呈现出蓬勃发展的态势。艾瑞咨询发布的2017年中国电子商务行业发展情况报告指出，自2013年起网络购物的规模一直以两位数的速度增长。2017年网络购物市场交易总规模达6.1万亿元，较2016年增长29.6%，占到社会零售商品总额的16.4%。该报告预计这样的高速增长趋势将会继续保持，到2020年网络购物交易总规模将会达到10.8万亿，占社会零售商品总额将会突破20%。

1.2 移动端交易成为电子商务主流

智能手机、4G网络、移动支付等技术日益普及，人们越来越倾向于使用移动终端进行网络购物。艾瑞咨询的数据显示，2015年移动端消费已经超过了PC端成为了人们网购交易的首选方式。2017年移动端购物在整体网络购物交易规模中占比达81.3%，进一步确立了移动端交易的主体地位。

2 传统网络营销存在的问题

2.1 营销决策凭借经验

营销决策缺乏对市场和顾客有效的分析，通常是决策者凭借过往的经验做出决策，所以有很大的盲目性。而且营销效果不够理想，成本也难以控制。具体表现在营销方式单一，单纯追求营销规模。商家通过发送铺天盖地的广告达到营销目的，而缺乏对受众偏好和行为进的分析。此外营销手段单一，最惯用的手法就是降价，营销和低价销售划上了等号。商家通过低价来抢占市场，往往赔本赚吆喝，卖的越多，亏得越惨。

2.2 单方向营销

单方向营销是指电商企业在营销过程中没有积极寻求与客户的互动，客户成为了营销活动的被动接受者。商家没有对客户需求进行分析就将营销信息通过邮件、微信、广告页面等形式强行的发送给客户，而且也没有通过客户对营销活动的反馈来改善营销策略。互联网商业是讲究以客户为中心的，客户需要的是个性化的产品和服务，而不愿再被控制和管理。所以单方向的营销不但起不到期望的营销效果，可能还会造成客户的反感。

2.3 营销效果难以衡量

营销效果的衡量是传统网络营销的一个难题。以广告营销为例，广告肯定是有效果的，但是它究竟哪一部分有效，有多少效果就无法判断了。传统的网络营销是无法判别有多少营销广告确实送达到了客户，又有多少客户是因为此广告转化而来的。此外，常用的营销检测报告、评估体系，也都没有办法衡量出营销活动确切效果的。而且，营销效果的难以衡量又会反过来导致了下一次营销决策的盲目。

3 大数据对精准营销的促进

2004年美国学者杰夫·萨宾和格莱士·布雷巴克提出了精准营销的定义。他们认为为了提高和促进营销业绩目标的达成，有必要向目标客户提供一些服务或者信息影响其购买意向和决策，要在渠道、时间、目标客户和信息这四个要素中发挥出“正确”或“合适”二字，才可达到目的。可见精准营销的根本着眼点在于“正确”或“合适”二字，而对各类商业数据准确、完整、高效地搜集、整理、分析和使用无疑是做到“正确”或“合适”的前提。那么精准营销的成败与否便落实到了“数据”二字。当今大数据作为规模化、全面化、快速化的数据，成为了精准营销的有效保证。其对精准营销的促进主要表现在以下几个方面。

3.1 目标客户精准定位

客户在网络消费中的各种消费行为都会以数据的形式被数据库存储下来。借助大数据技术对海量数据的整理和分析能够精准地描述出客户的消费行为和消费需求，并由此作为是否是目标客户的判断依据。以京东为例，每位京东的客户被记录的各类数据就超过了3000项。这些数据不仅包含了客户的基本信息，如年龄、性别、职业等，还包括了客户的行为数据，如网页浏览、搜索记录等，更加细致的是京东详细记录了客户的购买数据，如购买的商品、价格、退货记录、评价反馈等。京东对这些数据的分析有助于商品和目标客户的匹配，同时可以对客户未来消费行为进行有效预测。

3.2 营销活动精准投放

在大数据的帮助下商家事先掌握了客户的消费行为和消费需求，锁定了目标客户，所以电商企业可以有效地细化市场，针对自己的目标市场和目标客户将各类营销活动精准地投放出去。例如，每位客户打开京东手机客户端，看到的首页商品推荐都是不一样的。这是京东通过分析每位客户的数据，把他们最感兴趣、最有可能成交的商品放在了首页推荐给了他们。并且京东可以通过客户的点击情况和页面停留情况等数据反馈，不断优化推荐，提高购买率。与此同时，相比盲目的广泛营销，客户对精准营销也能够欣然接受，不会有被打扰的感觉，增加了客户对商家的信任感和口碑。

3.3 营销成本精准控制

在传统的网络营销中，商家没有完善的评价体系对营销活动做出预算报告，往往都是凭借决策者过往经验制定的计划，所以营销的方案存在着一定的盲目性，營销成本也难以得到有效的控制。在业内有着广告预算就约等于是一笔不知去向的投资的说法。相比传统广泛的网络营销方式，大数据下的精准营销是有的放矢的投放营销活动，把合适的产品及时无误地推荐给了对的客户，因此能大大节省营销成本的投入。并且通过客户的信息反馈，能及时纠正，节省不必要的继续投入，有效控制成本，并且提高了营销的效率。

3.4 营销效果精准衡量

基于大数据的精准营销最大特点就是营销全过程可追踪，营销效果可衡量。这主要还是受益于营销投放方式发生的变化。定向投放和跟踪使得营销过程受到监控。并且根据客户的反馈及时优化，极大地提高了营销活动投放效果衡量指标的测量度。商家在京东投放广告，京东的数据系统会持续地跟踪、反馈广告效果。过去一段时间内，有多少客户是通过这个广告点击进入该商品页面的，这些客户中有多少是简单的浏览，有多少将该商品加入了购物车，又有多少成功的购买，这些数据都能够被记录下来。于是广告的投入和产出就这样被量化了。对于营销人员来说又能根据营销效果进一步优化营销方案，从而反向优化营销策略的制定。

4 大数据精准营销的策略

从上述的论述中总结出基于大数据的精准营销模式应该有以下几个环节构成。首先，采集客户各类信息建立起数据库系统；二，利用各类数据库管理系统分析获取的数据，形成客户画像，细分消费群体；三，根据得出的信息制定出精准的营销策划方案；四，营销方案的实施；五，营销效果的评估，营销成本效益核算；六，通过评估结果和客户反馈进一步完善客户画像和细分消费群体，进而制定出更加精准的营销策略。上述步骤不断循环、完善。所以在大数据的背景下，电商企业必须打破传统思维，转变传统网络营销策略。（图3）

4.1 客户画像策略

所谓客户画像是指通过搜集和分析客户的海量信息，勾勒出客户的基本特征和轮廓。客户画像的结果是推荐商品和投放营销活动的依据，是实现精准营销最重要和最基本的环节。电商企业使用客户画像有着天然的优势。首先，在数据搜集方面，电商企业可以利用销售平台对客户的数据进行实时收集，既保证了数据的可靠性，又保证了数据的及时性。其次，在传统的数据搜集中，考虑到成本问题，往往通过抽样，用样本数据代替全局数据。而电商企业可以通过平台，轻而易举的采集到全局数据，避免了抽样带来的误差。

具体的客户画像分析包括了以下几个方面：一、特征分析。主要针对客户的自然属性进行搜集、整理、分析。包括客户的性别、学历、职业、地域等。借助大数据聚类分析工具，可将客户进行初步分类。二、消费倾向分析。这是客户画像最重要的内容。因为客户在一段时间内的消费倾向是比较固定的，所以该分析有助于把握住潜在客户和商机。三、消费行为分析。该分析是描述客户的消费目的、消费频率、消费能力等因素，对商家寻找重点客户和利润点有着重要的参考价值。在实际的应用当中，电商企业首先要针对搜集到的数据建立起有效的分析模型，形成一整套数据算法和准则，并且要通过机器学习不断更新迭代，优化分析结果。其次，除了依靠算法模型之外，还需要相应的业务人员结合不同应用场景对画像进行补充和校对，使客户画像符合实际市场的要求，起到真实商业场景的镜像还原的作用。

4.2 按需定制策略

在传统网络营销背景下，为了赚取尽可能多的利润，迎合大多数客户的需要，电商企业的营销不可避免地趋向于广泛化和同质化。这样的策略忽略了小部分客户的特殊需要，从而损失了这部分利润。在大数据的帮助下，通过客户画像，电商企业是有可能获得所有客户的需求的。所以采用按需定制的营销策略，尽可能满足不同客户的不同需要，就能够有效的开发出新的商业需求，获取额外利润。

按需定制的核心思想是差异化。所谓差异化主要表现在两个方面，一是根据客户群体的细分，使用差异化的营销策略；二是不再追究同质化的商品，而是根据企业自身规模，现有客户的特点，提供差异化的独特商品。例如，现在流行的公仔玩具来样定制业务，商家可以按客户提供的照片定制出独一无二的公仔玩具。有些商家甚至可以定制出一比一的人型玩偶。此项业务的利润远远高于普通公仔玩具。

4.3 以客户服务为中心策略

移动互联技术的应用，使得电商企业和客户能够随时随地互动沟通，从而消除了两方的信息不对称性。一方面企业可以通过各类数据了解客户；另一方面客户可以通过多种渠道了解企业和商品，同时向企业反映自身需求，反馈购物体验。所以电商企业的营销策略也应从以产品为中心转向以客户服务为中心。

该策略实施主要包括以下几个方面的内容。首先，完善客户数据库的建立，合理利用数据挖掘技术，深入了解客户的需求。其次，提升客户服务质量，保证客服响应速度，提高客服服务水平，加强物流保障。第三，注重客户反馈和评价，特别注意关键客户的意见，维护好关键客户。根据客户的反馈和评价实时修正销售策略，引导客户参与到产品改进和价值链创造中来。最后，用优质的服务创立口碑，同时培养客户的忠诚度，让客户形成消费依赖。

4.4 多平台整合策略

在当今的信息时代，信息已经爆炸化和碎片化了，人们的注意力也已被繁杂的信息分散了。如何将人们的注意力聚焦起来变成了营销的一个难题。作为电商企业要学会使用多平台整合的营销策略，可以同时在传统媒体平台和新媒体平台上进行营销。利用传统营销平台扩大知名度；利用新媒体平台引爆话题，获取关注度。如京东“6.18”购物节前后，京东在各大电视台都投放了广告，在大街小巷都有其灯箱海报。与此同时，京东在微博上也同样有明星代言和优惠券抽取活动。

多平台整合策略，有助于电商企业从更多渠道获取更多的客户，同时由于新媒体的评论和转发等传播属性，有可能引发营销收益的几何性增长。其次，有助于电商企业获取来自不同渠道的用户信息，从而使数据库系统更加完善和准确。而且，多平台的营销策略，利于聚焦客户注意力，可以树立起企业形象的一致性，有利于品牌形象的建立。

5 总结

在大数据的背景下，营销方式需要新的革新和转变。传统网络营销同质化、高成本、低效益已经无法适应我国高速发展的电子商务领域。网络营销策略必将向个性化、差异化、科学化转变。电商企业必须抓住机遇，顺应时代变化潮流，利用大数据技术积极改变营销策略，才可能在新的商业竞争中掌握先机，谋求到新的生存和发展机会。

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