大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷沖擊探究

1、大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷沖擊探究大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷的沖擊研究、問題的提出云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用及社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的興起，使信息數(shù)據(jù)產(chǎn)生機(jī)制更復(fù)雜、傳播速度更快、 類型更多樣，全球進(jìn)入信息數(shù)據(jù)量“井噴式”增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)時(shí) 代。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(international data corporation , idc ) 指出：全球創(chuàng)建和復(fù)制的數(shù)據(jù)量五年內(nèi)增長(zhǎng)近九倍，預(yù)計(jì)將 以每?jī)赡曛辽俜环乃俣壤^續(xù)增長(zhǎng)。僅2013年，世界范 圍存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)就達(dá)1.2zb ( 1zb≈1021b ),將這些數(shù) 據(jù)刻錄到cdr只讀光盤并堆起，其高度將是地球到月球距 離的五倍1。生產(chǎn)和信息方式的變革引

2、起管理規(guī)范及其深層次上價(jià)值觀的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)企業(yè)營(yíng)銷中，為避免無法獲取整體數(shù)據(jù)的弊 端,多依據(jù)小樣本采樣統(tǒng)計(jì)推斷以形成所謂“科學(xué)決策”。然 而采樣分析的成功取決于樣本的絕對(duì)隨機(jī)性，大數(shù)據(jù)時(shí)代， 營(yíng)銷調(diào)研建立在對(duì)大樣本持續(xù)收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)分析 和輸出調(diào)查結(jié)果將為營(yíng)銷決策提供及時(shí)判斷臨界值。在大數(shù)據(jù)背景下對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行研究，具有聚焦數(shù)據(jù),提高營(yíng)銷決策科學(xué)性；強(qiáng)調(diào)洞察，增強(qiáng)營(yíng)銷活動(dòng)紓頁見性”;重視創(chuàng)新，增強(qiáng)營(yíng)銷理論“前瞻性”等研究?jī)r(jià)值2。特別是中 國(guó)具有眾多人口和龐大市場(chǎng)，也使中國(guó)成為最為復(fù)雜的大數(shù) 據(jù)國(guó)家之一。那么，大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)究竟會(huì)產(chǎn)生怎樣的影 響？其內(nèi)在機(jī)理是什么？通過文獻(xiàn)綜述，對(duì)大數(shù)據(jù)

3、概念進(jìn)行 界定，梳理其發(fā)展的歷史脈絡(luò)，在此基礎(chǔ)上分析大數(shù)據(jù)對(duì)消 費(fèi)者行為、營(yíng)銷決策模式、營(yíng)銷戰(zhàn)略、營(yíng)銷要素等的影響表 征及其機(jī)理，最后對(duì)大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷應(yīng)用研究做出述評(píng)。二、大數(shù)據(jù)的發(fā)展脈絡(luò)及概念界定（一）大數(shù)據(jù)的發(fā)展脈絡(luò)大數(shù)據(jù)的概念最早要追溯到上世紀(jì)，只是在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,大數(shù)據(jù)才從規(guī)模、類型等方面得以實(shí)現(xiàn)。早在1981年，美 國(guó)著名未來學(xué)家toffler在其著作the third wave）中，提及“大數(shù)據(jù)”，并稱之為“第三浪潮的華章”3。2001年,meta 集團(tuán)（現(xiàn)為gartner）的分析師laney指出數(shù)據(jù)增長(zhǎng)帶來規(guī) 模性（volume x高速性（velocity 多樣性（variety ）

4、等 變化4o<nature則在2008年9月開設(shè)“big data”?？?-7, 同時(shí)science也推出數(shù)據(jù)處理研究專刊“dealing with data"，對(duì)數(shù)據(jù)洪流（data deluge ）所帶來的社會(huì)變革及影 響做出討論8。大數(shù)據(jù)研究的開創(chuàng)性論文是ginsberg et al(2009 )的“detecting influenza epidemics using search 詢?cè)~來預(yù)測(cè)流行病9。engine query data” ,該文探討了如何利用谷歌搜索引擎查只是在最近幾年，大數(shù)據(jù)才成為高頻詞。2011年5月，麥肯錫公司發(fā)布大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一前

5、沿 報(bào)告，指出“在數(shù)據(jù)滲透于各領(lǐng)域并成為生產(chǎn)要素的背景下, 對(duì)海量數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，將帶來新的生產(chǎn)增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪 潮,j10o 2012年3月，美國(guó)開始實(shí)施“大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃(big data research and development initiative ) ” ,將大數(shù)據(jù)喻 為“未來新石油”，并視為與互聯(lián)網(wǎng)、超級(jí)計(jì)算機(jī)同等重要的國(guó)家戰(zhàn)略，這也是美國(guó)在“信息高速公路”計(jì)劃后所實(shí)施的又 究計(jì)劃”。同年，世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布大數(shù)據(jù)、大影響報(bào)告, 從多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域闡述大數(shù)據(jù)給世界經(jīng)濟(jì)帶來的發(fā)展機(jī)會(huì)國(guó)家級(jí)重大科技戰(zhàn)略。日本緊隨其后，推出“新ict戰(zhàn)略研11o就國(guó)內(nèi)而言，2011年12月，國(guó)金證券開創(chuàng)

6、國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù) 研究先河，將其研究成果引入資本市場(chǎng)120 2012年5月， 香山科學(xué)會(huì)議組織“大數(shù)據(jù)科學(xué)與工程：一門新興的交叉學(xué) 科”為論題的會(huì)議，同年6月，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科 技論壇(ccfyocsef )舉辦“大數(shù)據(jù)時(shí)代，智謀未來”會(huì)議, 對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、組織架構(gòu)、平臺(tái)治理等展開探討。2013 年6月，國(guó)家自然科學(xué)基金委管理科學(xué)部、美國(guó)營(yíng)銷科學(xué)學(xué) 會(huì)(msi '南京大學(xué)商學(xué)院(管理學(xué)院)和香港中文大學(xué)工 商管理學(xué)院聯(lián)合主辦4<2013營(yíng)銷科學(xué)與應(yīng)用國(guó)際論壇”,也將 “大數(shù)據(jù)、社會(huì)化、移動(dòng)化對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷的新挑戰(zhàn)”作為主要議 題之一。2014年2月，北京銀行與小米科技就移動(dòng)支

7、付、 便捷信貸、產(chǎn)品定制、渠道拓展等簽署協(xié)議，表明國(guó)內(nèi)企業(yè) 運(yùn)用大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略進(jìn)入實(shí)質(zhì)性階段。2014年3月5日，李克 強(qiáng)總理第一次把大數(shù)據(jù)寫進(jìn)政府工作報(bào)告，闡明了國(guó)家對(duì)大 數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鼎力支持的政策，隨后一系列公開講話進(jìn)一步明確 了這一戰(zhàn)略部署。2015年2月，百度公司利用百度遷徙、 百度指數(shù)等大數(shù)據(jù)產(chǎn)品直觀地呈現(xiàn)了春運(yùn)“景觀”，把大數(shù)據(jù) 研究成果可視化地展示在電視屏幕上。2015年3月，政府 工作報(bào)告中進(jìn)一步提出“互聯(lián)網(wǎng)+”計(jì)劃，推動(dòng)大數(shù)據(jù)與現(xiàn)代工 業(yè)相結(jié)合。（二）大數(shù)據(jù)的概念界定 大數(shù)據(jù)本身就是抽象的概念，當(dāng)前對(duì)其概念界定尚未達(dá)成統(tǒng)一，不同組織及學(xué)者給予不同的表述，見表1o盡管各方對(duì)大數(shù)據(jù)概念并

8、不統(tǒng)一，但其中“大規(guī)模數(shù)據(jù)”“體量、復(fù)雜性及速度超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)”“超越現(xiàn)代技術(shù)手段處 理能力”等觀點(diǎn)得到基本認(rèn)可。ibm公司及l(fā)aney eta（ 2001 ） 認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“3v”特征：規(guī)模性（volume ）,數(shù)據(jù)量一般 要達(dá)到tb級(jí)甚至pb級(jí)；多樣性（variety ），數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型 包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；高速性 （velocity ）,產(chǎn)生、處理、分析數(shù)據(jù)的速度加快。國(guó)際數(shù)據(jù) 公司（idc ）在此基礎(chǔ)上，增加“價(jià)值性（value ）,即“大數(shù)據(jù) 價(jià)值很大但呈現(xiàn)低密度性”的特點(diǎn)，從而形成大數(shù)據(jù)的“4v” 特征口 60 /markev20161105/6461870.

9、html而netapp公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“abc”三特征：大分析(big analytic ),通過對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析構(gòu)建新的業(yè)務(wù)模式并更好 地了解顧客需求；高帶寬(big bandwidth ),快速有效地對(duì) 數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析；大內(nèi)容(big content),包括各種類型 數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、擴(kuò)展、安全等管理的高要求17o 三、大數(shù)據(jù)對(duì)未來市場(chǎng)營(yíng)銷的沖擊根據(jù)(移動(dòng))互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大數(shù)據(jù)的特征、消費(fèi)者行為變 化及營(yíng)銷模式的可能演變，通過相關(guān)文獻(xiàn)梳理，勾畫的大數(shù) 據(jù)對(duì)未來營(yíng)銷活動(dòng)的影響趨勢(shì)，見圖1。(%1) 大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)行為的影響1. 消費(fèi)行為更理性。工業(yè)化時(shí)代，信息不對(duì)稱的客觀存 在，消費(fèi)者易受

10、各種如低價(jià)促銷、廣告宣傳等影響。而大數(shù) 據(jù)時(shí)代，消費(fèi)者有更多、更方便的途徑獲取更詳細(xì)的商品價(jià) 格、成本、產(chǎn)地、質(zhì)量等信息，并可更方便地搜尋、比對(duì)和 遴選，從而做出更理性的選擇18o2. 消費(fèi)行為壽律分布。大數(shù)據(jù)時(shí)代，消費(fèi)者評(píng)價(jià)系統(tǒng)更 廣泛，先前購物者的購后評(píng)價(jià)及經(jīng)驗(yàn)對(duì)新消費(fèi)者具有重要參 考。相比先前購物者的好評(píng)，消費(fèi)者則會(huì)更關(guān)注其差評(píng)，以 便做出正確的消費(fèi)決策。同類產(chǎn)品中，質(zhì)量好、價(jià)格有優(yōu)勢(shì)、 服務(wù)好的產(chǎn)品受到越來越多的青睞，并不斷吸引新的消費(fèi) 者，形成“滾雪球式”的“馬太效應(yīng)”,消費(fèi)行為呈現(xiàn)壽律分布。3. 消費(fèi)行為更個(gè)性化。工業(yè)化時(shí)代，商家追求規(guī)模經(jīng)濟(jì) 的考慮，只能在有限范圍滿足消費(fèi)者個(gè)性化

11、消費(fèi)。而大數(shù)據(jù) 時(shí)代，信息廣泛并快速傳播，消費(fèi)者的消費(fèi)認(rèn)知及創(chuàng)造力大 大提升，消費(fèi)異質(zhì)性不斷增大，對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的關(guān)注并不僅 限于以往的質(zhì)量、品牌、價(jià)格、售后等，更關(guān)注其個(gè)性化的 滿足程度。(%1) 大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷決策模式的影響大數(shù)據(jù)時(shí)代，思維方式發(fā)生三個(gè)變革：其一，要分析與 事務(wù)相關(guān)所有數(shù)據(jù)而不是少量數(shù)據(jù)所構(gòu)成的樣本；其二，要 接受數(shù)據(jù)紛亂復(fù)雜的事實(shí)，而不能過于苛求精確；其三，更 加主動(dòng)地分析相關(guān)關(guān)系而不再探究難以捉摸的因果關(guān)系 19,可以說,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策(data-driven decision making )是大數(shù)據(jù)背景下決策的特點(diǎn)20,以“數(shù)據(jù)化、智能 化、實(shí)時(shí)化+經(jīng)驗(yàn)”將成為大數(shù)據(jù)時(shí)

12、代的營(yíng)銷決策范式。1. 數(shù)據(jù)決策技術(shù)升級(jí)，注重實(shí)時(shí)處理及相關(guān)分析。傳統(tǒng) 分析多基于多元統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型等方法，對(duì)大量一手 和二手結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)施分析，從中尋求研究對(duì)象的內(nèi)在聯(lián) 系，常用方法有：聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、回歸分 析、a/b測(cè)試、數(shù)據(jù)挖掘等。大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)規(guī)模大、 傳遞速度快、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多等特點(diǎn)，使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析及 數(shù)據(jù)庫管理手段很難適應(yīng)時(shí)代要求。數(shù)據(jù)產(chǎn)生及傳播速度加 快，要求數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)從離線（offline ）向在線（online ） 的實(shí)時(shí)處理轉(zhuǎn)化21o數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)成為大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值來源， 但數(shù)據(jù)間交互廣、價(jià)值密度低、碎片化嚴(yán)重，也使決策重點(diǎn) 從以往因果關(guān)系分析向相

13、關(guān)關(guān)系分析轉(zhuǎn)變。2. 決策參與主體向社會(huì)大眾傾斜，數(shù)據(jù)分析師地位加強(qiáng)。大數(shù)據(jù)使?fàn)I銷決策越來越依賴于數(shù)據(jù)分析而非經(jīng)驗(yàn)或直覺22,直覺判斷將被精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析代替。管理者決策重心 在于正確發(fā)現(xiàn)并提出問題，一線員工對(duì)決策參與度將大大提 升，決策主體從社會(huì)精英向社會(huì)大眾傾斜，扁平化組織架構(gòu)、 學(xué)習(xí)型企業(yè)文化將得到加強(qiáng)。同時(shí)，能綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、 分布式管理的數(shù)據(jù)分析師，將為企業(yè)營(yíng)銷決策提供更多智力 支持。（三）大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷戰(zhàn)略的影響1.激發(fā)協(xié)同營(yíng)銷的競(jìng)爭(zhēng)格局。大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)與行業(yè)的邊界日趨模糊，營(yíng)銷系統(tǒng)開放性更明顯。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不再局 限于個(gè)體之間或供應(yīng)鏈的鏈條間，而是向多主體所構(gòu)建的商 業(yè)生態(tài)系統(tǒng)間延伸

14、23o企業(yè)營(yíng)銷戰(zhàn)略的設(shè)計(jì)應(yīng)打破傳統(tǒng)的 個(gè)體競(jìng)爭(zhēng)思維，在不斷提升自身營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)化和動(dòng)態(tài)化能力基 礎(chǔ)上，利用外部資源，形成協(xié)同營(yíng)銷格局。2.對(duì)一營(yíng)銷的精準(zhǔn)定位。大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)可以記 錄消費(fèi)者在產(chǎn)品各個(gè)生命周期階段的品牌偏好、口碑評(píng)價(jià)等 行為數(shù)據(jù)，基于社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、營(yíng)銷學(xué)、傳播學(xué)等相關(guān)理 論，并借助數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)計(jì)量等，按一定的細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行 消費(fèi)行為細(xì)分，從而結(jié)合自身資源優(yōu)勢(shì)，形成目標(biāo)市場(chǎng)的選 擇和一對(duì)一營(yíng)銷的精準(zhǔn)定位。(%1) 大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷要素的影響1.產(chǎn)品：顧客參與式的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和個(gè)人定制。大數(shù)據(jù)背景下，虛擬企業(yè)和智能車間將會(huì)越來越多地被采用，顧客參 與式的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和個(gè)人定制將大行其道。那些市

15、場(chǎng)價(jià)值在較 短時(shí)間發(fā)生貶值的短生命周期產(chǎn)品的時(shí)效性更強(qiáng)、需求波動(dòng) 大，與外界存在著復(fù)雜非線性關(guān)系24o而長(zhǎng)周期產(chǎn)品特別 是其中生產(chǎn)工藝復(fù)雜、流程管理復(fù)雜、客戶需求復(fù)雜的復(fù)雜 品(complicated product)將實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈縱向一體化整合及 全生命周期數(shù)據(jù)整合25?！叭ⅰ鄙芷诘耐暾髷?shù)據(jù)可幫 助企業(yè)構(gòu)建消費(fèi)者興趣圖譜，從而應(yīng)用于營(yíng)銷和新媒體關(guān)系 定位中。2.渠道：渠道縮短及渠道多元化。大數(shù)據(jù)背景下，信息 技術(shù)更為成熟，經(jīng)由中間商的渠道模式將讓位于直銷，渠道 長(zhǎng)度越來越短。特別是具有及時(shí)反饋交互關(guān)系平臺(tái)技術(shù)的實(shí) 施,使企業(yè)可開發(fā)出更多、更便捷的渠道與顧客連接，實(shí)現(xiàn) 多渠道及跨渠道營(yíng)銷

16、。諸如微商等“屏幕+手指+快遞”的購物 方式，配合超低的價(jià)格，使?fàn)I銷渠道更趨多元化。3. 價(jià)格：透明度更高，基于支付意愿的差異化定價(jià)。傳 統(tǒng)營(yíng)銷定價(jià)多從產(chǎn)品成本、利潤(rùn)率、顧客接受度等簡(jiǎn)單因素 考慮，并依據(jù)先前相關(guān)銷售經(jīng)驗(yàn)建立精算模型。大數(shù)據(jù)背景 下，傳統(tǒng)精算模型將被顛覆，價(jià)格不對(duì)稱性有所改善，定價(jià) 透明度越來越高，明智的價(jià)格策略是企業(yè)邙日光”定價(jià)，基于 支付意愿的差異化定價(jià)將成為主導(dǎo)，電子支付成為主流。4. 促銷策略：促銷手段的數(shù)字化、互動(dòng)化趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)電視、報(bào)紙、廣播等大眾傳媒的傳播效率不斷 下降，而建立在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將成為促銷信息 的重要傳播手段，促銷手段更具數(shù)字化

17、。同時(shí)，促銷手段更 新穎，目標(biāo)受眾被多元化數(shù)據(jù)鎖定，并特別強(qiáng)調(diào)與顧客間的 互動(dòng)和情感溝通。/markev20161105/6461870.html（一）研究層次：偏宏觀層面研究，輕微觀分析當(dāng)前對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究，更多從宏觀層面對(duì)其概念內(nèi) 涵、形成脈絡(luò)及其對(duì)社會(huì)所產(chǎn)生的影響方面展開描述，而對(duì) 大數(shù)據(jù)所形成各種影響的內(nèi)在機(jī)理缺少必要的微觀分析。大 數(shù)據(jù)為未來營(yíng)銷帶來深刻影響，但機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)并存，其合理 利用前提是必須擁有準(zhǔn)確、可靠、及時(shí)的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)26, 只有在此基礎(chǔ)上，才能提煉出有效的營(yíng)銷決策信息，才能幫 助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。（二）研究視角：多立足于信息科學(xué)視角，缺少管理視當(dāng)前，國(guó)外從管理學(xué)視角應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來支持管理決 策已成為商科教育的熱點(diǎn)27o相比之下，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究還 處于起步階段，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的管理模式還有待形成，現(xiàn)有 的相關(guān)研究則更多立足于對(duì)數(shù)據(jù)信息的采集、處理、檢索、挖掘及離線分析等信息科學(xué)視角。而只有立足管理決策的視 角，探討大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)組織的戰(zhàn)略定位、架構(gòu)設(shè)計(jì)、營(yíng) 銷實(shí)施等實(shí)時(shí)問題，才能真正發(fā)掘大數(shù)據(jù)的“資源”價(jià)值，建 立起信息引導(dǎo)決策的機(jī)制。（三）應(yīng)用