大数据背景下市场营销发展趋势研究
时间：2021-04-22 07:58:59 来源：达达文档网 本文已影响 人 
摘要：大数据背景下企业市场营销发展产生深刻变革：企业营销决策向数据驱动转变，决策主体向全体员工倾斜;消费者购买行为更理性、更个性化和“马太效应”;营销策略注重企业协同化竞争、开展精准营销、科学预测消费者行为、推送关联性产品、优化客户关系管理;营销组合要素中产品个性化定制，渠道扁平化，定价透明化，促销数字化、多样化、互动化。
关键词：大数据;市场营销;发展趋势
中图分类号：13274 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2019）013-0156-02
随着移动互联网、云计算以及物联网的快速发展，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。大数据已经成为时代发展的趋势，对经济、社会各个行业产生了重大影响。在商业领域，企业传统营销方式受到了前所未有的冲击，消费者行为、营销决策、营销战略、营销要素都发生了革命性变革。如何应对这种变革，有效调整市场营销策略，是企业面临的紧迫任务。基于此，加强对大数据背景下市场营销发展趋势的研究具有十分重要的意义。
一、大数据概述
美国国家科学基金会将大数据界定为由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。大数据的特点可以总结为4V，即Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）、Value（价值巨大但密度稀疏）。
二、大数据背景下市场营销发展趋势
（一）大数据背景下市场营销决策的发展
1.营销决策重视实时处理及相关性分析
大数据时代，企业营销决策思维了发生了变化：一是从分析樣本数据或少量数据转变为分析全面数据。二是基于海量数据来源的复杂性及分析难度，企业对数据要求不再过于苛求精确。三是分析数据间的相关性而不是因果性。数据驱动型决策是大数据时代企业营销决策的特点。市场变动速度快，不确定性增加，消费者产生的数据规模大、传递速度快、结构化与非结构化数据并存等原因，使得传统企业营销决策依赖的数据库管理手段难以适应数据时代的要求。这驱使企业重视数据的实时处理、在线处理和数据的相关性分析，并以此作为决策的重要依据。
2.营销决策主体向全体管理者和员工倾斜
大数据时代，企业营销组织架构趋于扁平化，决策主体从高层管理者向全体管理者和普通员工倾斜，一线销售人员参与决策程度大大提高。大数据分析在营销决策中的地位越来越受重视，精准的数据分析代替了传统的销售直觉和经验，精通数据收集、整理、分析的数据分析师在企业中的地位得到重视，为企业营销决策提供更多智力支持。
（二）大数据背景下消费者行为的发展
1.消费者购买行为更理性
在工业化时代，由于信息技术和网络的不发达，消费者难以获得足够的产品信息，企业和消费者间存在信息不对称，消费者易受到厂家和零售商广告促销、人员推销的影响，购买行为易冲动、非理性。而在大数据时代，消费者可通过各种设备连接互联网查询商品的产地、质量、成本、价格等详细信息，便利地对商品进行对比和遴选，做出理性的判断，避免盲目性。
2.网络购物的“马太效应”
互联网时代，电子商务和网络购物代表了未来发展的趋势。在网购平台中，消费者评价及产品使用经验分享系统发挥重要的影响作用，先前购买者的评价和使用经验对新购买者具有重要参考。消费者在购买商品前除了进行详细的了解外，还关注先前购买者的评价，以便做出是否购买的消费决策。一个商品，如果先前购买者大量评价认为质量好、价格低、配送和售后服务完善，则会受到越来越多消费者的青睐，形成“滚雪球式”的“马太效应”。
3.消费者行为更加个性化
互联网时代，信息传播具有速度快、覆盖面广、重复性好等特点，市场发展和潮流趋势变化等信息对消费者的消费认知及创造力影响提高，消费者的需求呈现多样化、个性化特征。消费者不仅关注产品或者服务的产地、质量、品牌形象、价格、售后服务等，而且关注商品是否能满足其个性化的需求。在此条件下，商家要强化与消费者的个性化沟通交流，并提供个性化产品定制以满足消费者个性化消费。
（三）大数据背景下营销模式的发展
1.企业竞争协同化
大数据背景下，企业竞争模式发生了变化。企业与企业、企业与行业的边界变得模糊，营销系统开放性更明显。传统企业竞争模式主要限于企业个体之间或企业联盟结成的供应链链条间。在大数环境下由于企业间数据的共享，企业营销竞争策略打破了单打独斗和供应链竞争思维，在提高自身数据库营销能力基础上，通过数据共享充分利用外部数据资源，加强企业间、行业间的合作，形成协同营销竞争格局。
2.一对一精准化营销
移动互联网条件下，消费者通过各种移动设备连接互联网产生海量数据，通过大数据技术的应用，可以捕捉消费者的点击内容、浏览时间、购买的产品及其数量等行为，进而分析掌握消费者的消费习惯、偏好和个性化需求，锁定目标群体，为产品营销进行精确定位，并通过移动互联网广告的方式向消费者传达产品信息，从而达到说服消费购买的目的。
3.消费者行为预测
大数据条件下，企业可以通过内外部数据相结合的方式对消费者的消费行为进行预测。一方面可以从企业内部数据库中提取消费者注册信息、偏好、购买数量、购买频率等资料，另一方面通过外部数据获取消费者在互联网上接受的服务、浏览的内容、购买的产品、数量等信息，结合当前市场的变化和消费趋势，对消费者未来的消费行为进行科学预测，从而有针对性地制订营销策略。
4.推送关联性产品
通过大数据的应用，对企业销售数据库中消费者的购买记录、购买习惯、购买数量、频率等信息进行系统分析，能够较好的把握消费者频繁购买的商品及商品组合，发现消费者购买产品之间的关联性，从而使销售人员根据消费者的偏好和习惯优化商品组合搭配和产品陈列，并通过移动互联网的方式向消费者推送产品信息，促进购买并提高销售利润。零售巨头沃尔玛超市“啤酒+尿布”的案例就是大数据分析在营销实践中的经典应用。
5.优化客户关系管理
客户是企业的核心资源，是企业生存和发展的基础。大数据时代，数据应用技术可以贯穿于客户关系管理的各个环节。在客户开发阶段，使用大数据对海量客户的特征进行分析，根据分析结果对客户进行科学合理的定位，筛选出最适合企业发展的潜力客户，进而对潜力客户进行精准开发，使企业资源得到充分运用并提高客户开发的成功率。在客户关系维护和提高阶段，通过大数据收集、分析客户的信息，把握客户的状态，进行有针对性的营销，提供高质量的个性化服务，满足客户的基本期望和潜在期望，从而使客户高度满意进而保持客户忠诚，牢牢把握公司的核心客户，增强企业市场竞争力。
（四）营销组合要素的发展
1.产品策略
多年来我国经济的快速发展，带动了消费者物质生活和精神生活的极大提高，消费者的需求变得更具多样化和变动性。消费者对企业产品的质量要求不仅提高了，而且要求产品满足其个性化需求，企业产品的设计、生产和营销也向个性化的方向发展。通过大数据的应用，一方面企业能够有效的了解消费者的购买习惯、消费者的偏好与发展趋势，从而帮助企业产品设计部门依据消费者的需求有针对性的设计产品以满足消费者。另一方面，消费者更多的参与产品设计和定制，企业将对其生产环节进行重构，虚拟车间和智能车间将被越来越多的企业采用。
2.价格策略
传统营销定价模式下，生产商对产品的定价主要根据生产产品的成本、运输仓储费用、利润来确定的，零售商则依据商品购进成本、利润率、消费者心理接受度等简单因素确定售价。大数据背景下，传统定价方式将被打破，产品定价的信息不对称得到改善，定价越来越透明化，生产商或零售商通过大数据来分析出消费者对产品价格的心理接受区间，从而使其定价落在消费者对商品的预期心理接受范围，实现产品定价的科学合理化。消费者也会利用网络条件进行产品查询和比价，促进企业的定价“阳光”化。
3.渠道策略
随着信息技术和移动互联网的发展及大数据的应用，传统营销渠道模式发生了变革：一是经由中间商的长渠道模式变得越來越短，零渠道和一级渠道大行其道，企业渠道重心下沉，企业与消费者直接互动。二是当前市场营销模式已经发展为“线上+线下+物流”的模式，配合超低的价格，企业营销渠道更趋多元化，开展全渠道营销。三是通过大数据分析，企业能选择更接近消费者的宣传渠道，有针对性地投放营销广告，使广告有效到达消费者，实现最佳宣传效果。
4.促销策略
随着“90后”成长为社会消费的主力，其需求多样化和个性化，且接触产品的媒介更多的是通过移动互联网的方式。在大数据环境下，传统传播媒介如电视、广播、报纸、杂志等媒体的传播效率大幅下降，而建立在数据库营销基础上的移动互联网营销成为产品促销的重要手段。为应对市场的快速变化，目标群体被大数据锁定，促销方式呈现数字化、多样化、互动化趋势。
三、结语
信息时代和网络技术的发展，大数据给市场营销带来了新的机遇和挑战，创造出新的价值，通过数据分析技术对海量数据进行收集、挖掘和关联性分析，为企业决策提供了更多的数据参考，促进了市场营销的发展变革，这将是不可扭转的未来趋势。需要企业把握时代脉搏，改革营销模式，实现企业的持续发展。
