淺析大數據時代對企業營銷模式的影響

李瑤

摘 要：本文從大數據時代數據對于企業營銷的影響出發，首先分析了數據分析對企業營銷活動的重要意義，然后指出了怎樣找到和收集數據，在收集和分析數據的過程中指出了現有企業盲目開展數據分析，沒有明確的目的，和企業總體目標脫節的問題所在，針對問題提出了改善的方法和途徑，為企業更好地利用數據，開展營銷提供了理論支持。

關鍵詞：大數據；數據分析；營銷

隨著數字時代的崛起，數據對商業模式產生了巨大的影響，以追蹤客戶行為為目的的免費服務這一網絡媒體業務模式也隨之同步增長，這個世界已經被數據所淹沒，在現實中似乎善于使用數字使公司成長的更快，越來越多的企業意識到了數據對于企業的作用，尤其是營銷模式的影響，精準營銷、私人定制、一系列新的營銷模式都是建立在數據的基礎之上。

一、數據對營銷為什么有這么大的影響

在大數據時代之前，成功的營銷準則并不復雜。只要學過營銷的4P理論，當企業的品牌遇到挑戰時，只要使用熟知的營銷方案，加上好的產品和漂亮的廣告，基本就可以完成營銷的目標。而進入到新的數據時代，營銷人員的客戶基礎已經發生到了需要數據支持的地步，也就是說，需要通過數據分析來獲得有益于客戶體驗的信息，客戶期望獲得與他們的需求相關的、精準的、有價值的信息。

其次，人們對于企業的要求不斷地提高，特別是享受了更精準的服務后。例如我們登陸亞馬遜的網站，每個用戶會看到為他們定制的個性化的產品列表，那么他們就會對別的企業也有相同的要求，逐漸的形成了新的服務規范。一些建立在數據分析基礎上的企業讓數據推動了人們對個性化需求的體驗，這就要求傳統企業也需要提高企業營銷對于客戶需求的精準分析，逐漸的越來越多的企業都在尋求數據對于企業的幫助，幫助企業優化營銷策略。例如通過分析用戶的社交媒體活動，企業可以向用戶推薦消費者感興趣的產品或者服務；通過公開社交數據，企業可以有針對性地進行線上和線下的產品推薦活動；在了解用戶消費趨向的同時，可在相應地區增加相關產品庫存；通過社交媒體的監控將能夠針對用戶需求的產品提前備貨等等。

二、數據分析是現代營銷的支柱

在數據化的時代，企業可以實現真正意義上的消費者的個性化，以前的個性化一般都是通過調查問卷的形式劃分不同的群體，按照群體提供不同的產品或者服務，而現在的數據分析可以讓企業做的更加的精準，將人群不斷的細分，一直細分到個體，在企業的數據庫中，所有的用戶都可以以標簽的屬性形式存在。數據已經成為企業開展營銷活動的依據。

1.數據的規模日益龐大

數據時代使得人們的溝通方式、消費方式、互動方式都有跡可尋，很多公司將這些痕跡收集、優化并尋找之間的相關性，就能得到想要的客戶信息。數據為企業帶來了巨大的機會，數據分析和數據管理成為了營銷人員的核心競爭力。

市場營銷現在逐漸的成為了一個數字游戲，投資回報率是衡量營銷效果的一個基本指標，通過數據分析企業可以發現現有的營銷策略和改變營銷策略的差別，并對整個營銷戰略提供依據。越來越多的企業都將營銷預算偏向技術和數據分析。

2.數據可以幫助企業分析問題

數據不僅可以幫助企業改進營銷的活動或者發現營銷的機會，但是可以幫助分析企業在運營過程中所出現的問題。例如定價問題。我們都知道企業定價是企業產品銷售是否成功的關鍵，在數據分析之前定價通常是要做詳細的市場調查，通過相同產品、競爭對手、潛在市場等多個條件共同衡量，而數據時代我們可以通過銷售量和價格的變化，找到兩者之間的相關性，確定平均價格是不是符合企業定價。

3.數據可以提高企業營銷的時效性

大數據時代互聯網技術與互聯網平臺的運用改變了消費者的購買行為，也促使了消費者對于企業服務時效性的提高。時效性要求企業能夠更快的對用戶需求做出響應，數據分析和數據管理可以提高企業對于消費者需求和潛在需求的反應，提高企業大數據營銷的效果與效益。

三、收集數據指導營銷的途徑

怎樣找到和收集數據，傳統意義找到數據最好的方就是建立數據庫，建立數據庫不單單是購買一套數據分析的軟件，購買一臺電腦或者服務器就可以完成了，要想使數據庫能夠發揮作用需要做以下幾個工作：

1.數據庫人才和營銷人才的整合

有的企業認為想要對數據庫的數據進行分析，應該需要計算機的相關人才，其實光是計算機人才是不對的，企業想要對收集的數據進行分析和提煉是需要數據翻譯人員，也就是將數字轉化為數據，再將數據轉化為可操作的營銷思想的人。這樣，企業需要的人才應該是數據庫和營銷整合的人才，一方面現有的營銷人員的技能就要發生變化，營銷人員要有一定的分析數據的能力，能夠從數據中提取見解，將見解可以轉化成可改進的營銷策略，另一方面也可以引進了解營銷模式的計算機復合人才。

2.增加新的組織模式

由于數據對于營銷的重要性，想要更好的利用數據，需要建立一個收集和分析數據的樞紐，將所有的數據存放在一個地方，統一存放可以便于營銷人員更快捷的查看想要的所有客戶信息或者數據，如果沒有統一的存放，營銷人員看到的數據就是片面的或者需要更長的時間才可以查詢到完整的數據，這樣不利于企業營銷策略的靈活性和反應度，所以統一存放、統一管理數據是企業分析數據的必要前提。統一存放數據就需要一個獨立的或者相對獨立的分析數據的部門或組織，這樣企業所有客戶數據都可以在這個組織下整合，為企業營銷活動的展開提供依據。

3.數據分析的目標要和公司的總體目標相一致

隨著數據在企業的角色越來越重要，很多企業都逐漸開始建立為以數據為中心的管理模式，但我們覺得數據雖然重要，但數據還是應該為營銷目的服務，而營銷目的應該和企業的總體目標相一致。見下圖。

所有的數據分析和管理都不是最終的目的，而是達到目的的方式，為企業整體目標的視線而采用的有效的方式。例如數據分析應當根據企業經營的特點，結合所提供產品或服務的特色，對相應的市場與消費者群體進行梳理與歸類。例如企業的總體目標是提高企業的銷售額，企業的營銷目標是提高某個明星產品在某個地區的影響力，那么我們的數據分析就應該以這個市場為核心，收集該市場潛在客戶的需求和對該明星產品的評價以及相似產品的評價等數據，為市場細分目標和精準地開展營銷活動提供數據支持與幫助。

4.數據的甄別和選擇

在大數據分析中，企業有效地甄別與選擇相應的重點消費者群體，有選擇、有目標地梳理與企業經營活動密切相關的消費者群體，實現有重點、有選擇地進行主要消費者群體的營銷活動，從而提高企業營銷活動的效率，獲得更好的營銷效益是非常重要的。對營銷人員來說，避免出現“分析癱瘓”，建立一個系統和流程以確保正確的、相關的和可操作的數據能夠浮出水面并得以傳播，將是非常必要的。大量的數據為營銷人員找到營銷的思路，但最重要的還需要忽略不相關的信息，關注重要的信息，善于從大量的噪音中發現線索。提高數據的相關性，開展更精準的具有針對性的營銷活動。

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