電商企業與大數據營銷

劉彥平

[摘 要]隨著網絡信息化時代的日益普遍，移動互聯、社交網絡、電子商務大大拓展了互聯網的疆界和應用領域，我們正處在一個數據爆炸性增長的大數據時代，大數據在社會經濟、政治、文化和人們生活等方面產生深遠的影響，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰。

[關鍵詞]大數據；大數據營銷；大數據價值

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.40.028

大數據營銷是基于電子商務平臺的海量數據，依托數據挖掘技術來提高對客戶購買特征的分析能力，有目的地推送給客戶想要的商品與服務，進行精準營銷的一種營銷方式。

1 關于大數據

大數據（Big Data）指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。相比起現有的其他技術而言，大數據的“廉價、迅速、優化”這三方面的綜合成本是最優的。

收集分析海量的各種類型的數據，會快速獲取影響未來的信息的能力，這就是大數據技術的魅力。在2008年初，阿里巴巴平臺通過詢盤數急劇下滑，歐美對中國采購在下滑，推斷出世界貿易發生變化了。阿里巴巴提前政府半年時間給出預測。這種統計和分析，如果缺少大數據技術的支持，是難以完成的。最新的學術研究表明，利用數據和商業分析來指導決策的企業，比沒有這樣做的企業的勞動生產力更高，凈資產收益率也更高。將來大數據完全能夠成為企業的新型資產，形成競爭力的重要基礎，正如強大的品牌一樣。如果這種判斷是合理的，企業需要開始認真思考是否能夠充分利用海量數據的潛力，并設法應對可能的威脅。

大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”，這就顛覆了千百年來人類的思維定式，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

2 大數據特點

具體來說，大數據具有以下4個基本特征：

（1）數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果打印出來將超過5000億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

（2）數據類型繁多，如前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等?，F在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

（3）價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據只有一兩秒。

（4）處理速度快——1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。

3 大數據價值發現

3.1 利用大數據做精準營銷

美國Target公司的市場營銷團隊聘請了一支專業的數據分析團隊為他們確認出妊娠期的孕婦。他們發現，許多孕婦開始買大包裝無香味護手霜，在懷孕最初的20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的營養片之類的保健品……最后，他們選出了25種典型商品的消費數據構建了“懷孕預測指數”，通過這個指數，Target公司能在很小的誤差范圍內預測到客戶的懷孕情況，從而制定出精準的營銷策略，吸引并留住含金量很高的孕婦消費群。商店獲得如此精準客戶定位的方法，人們自然而然地想到這樣的營銷方式能否推廣到其他的領域，但更多的聲音朝向了一個方向：大數據下的營銷時代已悄然來臨。

事實上，大數據的來源非常廣泛，來自企業內外部不斷增長的數據就如未知的海洋一樣，越發的無邊無際。雖然都知道其中蘊含著極大價值的“寶藏”，但這些寶藏到底在哪里？如何找到這些寶藏？絕大多數企業都處于迷茫和混沌中。而企業如果對這些數據視而不見，必將失去大量市場機會。因此，企業迫切需要找到一條新的“航路”，讓自己能夠在浩瀚的大數據海洋中挖掘到那些對于企業業務發展有著巨大價值的“寶藏”。未來的不確定性，是人類產生糾結的根源，大數據技術讓我們看到解決未來預測問題的一絲曙光。

根據國際數據公司（International Data Corporation， IDC）和麥肯錫的大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下四個方面挖掘出巨大的商業價值。

①對客戶群體細分。

②然后對每個群體量體裁衣般地采取獨特的行動。

③運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。

④提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率；進行商業模式、產品和服務的創新。

3.2 數據挖掘產生價值

一分鐘內Twitter上新發的數據量超過10萬；社交網絡Facebook的瀏覽量超過600萬，這些龐大的數字，意味著一種全新的致富手段也許就擺在面前，它的價值堪比石油和黃金。事實上，當你仍然在把微博等社交平臺當作抒情或者發議論的工具時，華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的“數據財富”，先人一步用其預判市場走勢，而且取得了不俗的收益?，F在就讓我們一起來看看他們是怎么做的。

（1）華爾街根據民眾情緒拋售股票。

（2）對沖基金依據購物網站的客戶評論，分析企業產品銷售狀況。

（3）銀行根據求職網站的崗位數量，推斷就業率。

（4）投資機構搜集并分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡。

（5）美國疾病控制和預防中心依據網民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況。

（6）美國總統奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好。

與崇尚精細化運營的日系企業及強調數據挖掘的美國公司相比，論及運營能力很多中國企業還沒有擺脫粗獷的營銷模式。雖然許多電商企業也開始在如何加強數據管理和分析能力上做文章，但鋪天蓋地的廣告和降價促銷、基礎物流布點，仍是爭奪客戶的最有效手段，粗獷的營銷模式目前仍是他們立足的最基本生存形態。

對于電商企業而言，數據與盈利有直接關系。目前，由于大數據能夠吸引消費者對產品的使用，許多電商將注意力放在了如何能挖掘大數據上，最典型的非淘寶網莫屬。銷量的數據會直接影響消費者的行為，人們總是偏向于買銷量很髙的產品，這些產品一定會有很多購買評價，可以幫助消費者判斷這件商品是否適合自己。而對于銷量很低的商品，網購者會多少有些疑慮：為什么大家都不買它？是不是它有什么問題？大數據會給購買者以安全感，以求降低網購的風險。大數據已經成為決定淘寶網商家盈利的關鍵因素。

淘寶網只是個典型的案例，對其他電子商務企業而言，大數據造就的成功的盈利事件比比皆是。再遲鈍的商家在嘗到一次次由大數據帶來的甜頭后也都明白了一個道理——大數據不僅僅是數據，更是錢。所以，電商企業追求大數據也就不足為奇了。

星巴克不是在賣咖啡，而是在賣休閑理念；無印良品不是在賣家具，而是在賣簡約的生活方式；哈根達斯不是在賣冰激凌，而是在賣精致高雅的生活品質……如今的市場，品牌效應往往會有比賣出某個具體產品大得多的價值。其實，大數據的最終意義并非是將商品打扮成“大家都買，你為何不買”的大眾形象，而是通過對這些數據的分析，能夠讓商家開發出更好的商品營銷方式。

不同的數據組合可以有多種作用，最簡單也是最重要的一個作用就是幫助商家細分消費者群體，并且有針對性地生產商品。大數據意味著具備了統計學意義，其背后往往暗藏著消費者的需求。盡管當下電子商務市場的繁榮隱藏著同質化的危機，但只要注重細節，重視數據信息的挖掘，成為電商市場的黑馬還是有可能的。誰能把握住大數據時代的本質，眼光放長遠，不走歪門邪道，找到自己真正想要達到的目標并為之努力，誰一定會賺得盆滿缽滿。

3.3 通過對大數據營銷來促進業務創新和利潤增長

電商企業通過對各種在線數據的分析可以對用戶的購物行為進行精細分析，對客戶的行為進行跟蹤分析。用分析結果來促進業務創新和利潤增長。

3.3.1 推送給用戶最想要的商品

eBay擁有近2億的用戶，網站的商品清單項目則有3萬多類。日常交易中，幾乎每秒都要處理數千美元。而這些交易數據，其實只是數據信息總量的冰山一角?；诖髷祿治雒刻煲卮鸬膯栴}有很多，比如，“昨天最熱門的搜索商品是什么？”而即便是這樣的簡單問題，都需要涉及處理五十億的頁面瀏覽量。

一個典型的例子。一位年輕的女性早上在星巴克瀏覽eBay網站，eBay根據不同場合、不同時間瀏覽的商品和購物模式以及她的年齡、職業，天氣等數據信息的處理結果，向她推送她可能最想要的商品。eBay以用戶往的瀏覽記錄里“猜”出她想要什么樣的商品，也可以從設定的成百上千種情景模型中計算出用戶可能的需求；或是對照另一位有著相似特點的女性用戶，看她當時買過什么樣的商品，從而推斷出這位用戶潛在的需求。在綜合各種情景及因素后，eBay的后臺需要在短短幾秒內將商品頁面推送給用戶。除了通過大數據猜出用戶想要什么樣的商品并向其推送有針對性的商品，eBay此前還嘗試利用大數據進行搜索引擎的優化。具體說來，eBay可以把握用戶的行為模式，使搜索引擎更加“直覺化”?，F在，eBay正試著改變或重寫用戶的搜索請求，增加同義詞或替換語句，從而給出更相關性的內容，并由此增加在線交易量。而這背后統統離不開大數據的支持。

在大數據營銷的背景下，當不同的消費者訪問同一個網站時，他們看到的內容是不一樣的。因為他們在該網站訪問的痕跡已經得到跟蹤分析了，網站已經知道他看過哪些內容，關注過哪些商品，他們的消費能力與特點都得到評價。所以當消費者一旦登錄用戶名后，網站就會把他喜歡的商品主動地推送出來，這就做到了精準營銷。

3.3.2 為賣家提供有價值的“情報”

基于用戶購物的數據，大數據處理同樣會向賣家提供各式各樣的“情報”。比如，賣家會告訴制造商用戶正在網上搜索什么商品，或是各種出口行業的數據，制造商會立刻對此做出反應。很多時候，賣家會根據自身或其他電子商務網站的交易情況，向賣家建議其應該銷售的品類。比如，一個中國的商家希望將產品賣到澳洲，可以通過數據分析可以告訴他，他一個月大約可以賣出多少產品，定價應該在什么范圍內，市面上還有多少商家在賣同樣的產品，他的市場占有率大概是多少。

大數據處理能還算出商家的補貨頻率。事實上，海外倉儲是商家非常頭痛的問題，一旦計算失誤，便可能造成庫存積壓或缺貨?？梢酝ㄟ^過往的數據分析，得出賣家第一批貨的大概銷量，以及按照過去銷貨的速度什么時候應該補貨，物流的時間又是多久。通過這些數據的計算，可以測算出商家補貨的頻率。

這些數據分析，對于商家開拓新的銷售品類非常管用。因為通常情況下，商家需要4～5個月，才能摸清楚一種貨物的淡旺季銷量及其在各個地區的受歡迎程度。

大數據時代已經來臨，它將在眾多領域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜地看到，大數據的核心在于為客戶挖掘數據中蘊藏的價值，而不是軟硬件的堆砌。因此，針對不同領域的大數據應用模式、商業模式研究將是大數據產業健康發展的關鍵。我們相信，在國家的統籌規劃與支持下，通過各地方政府因地制宜制定大數據產業發展策略，通過國內外IT龍頭企業以及眾多創新企業的積極參與，大數據產業未來發展前景十分廣闊。

參考文獻：

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