大数据为精准营销提供了海量的数据，以此建立起更加精确的市场定位与分析，高效地寻找客户，为客户提供更加个性化的产品和服务。
文／魏想明 张晶 向贤松
关键词：大数据 精准营销 数据库营销
“精耕细作”的精准营销是企业营销管理发展的大趋势。精准营销是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析,根据他们不同的消费心理和行为特征,企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略,实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。精准营销与传统营销的对比见表。
一、 精准营销的主要方法
1．基于数据库营销
建立一个相关信息比较完备的潜在消费者数据库，是进行精准营销的重要基础，需要企业持续的努力，如果企业还没有建立独立的、完备的消费者数据库，可以借助其他组织的数据库，从中挑选出符合企业需要的潜在消费者的信息，来开展自己的精准营销活动。
2．关键词搜索广告
搜索引擎利用特殊的信息过滤技术，将不同的内容，例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等，推荐给可能感兴趣的用户，从而实现精准推送。百度、谷歌、bing等搜索网站都提供关键词搜索广告服务。大多数消费者购买某类产品或服务时，都会通过搜索网站去查询相关信息。企业的产品信息通过搜索网站，就出现在需要的消费者面前，针对性、精准性强。如购买手机，你很可能会通过搜索网站去查询手机的相关信息，而当你浏览其他网页时，也会显示手机的广告。
3．数据挖掘技术
通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的是在信息不完全和随机的庞大数据中，提取出隐含于其中有用的信息和知识。其目的是让企业分析内外部的信息、预测客户的行为、检验异常模式，帮助企业决策者调整市场策略、减少风险，以做出正确决策。
4．自媒体营销
自媒体时代，很多意见领袖脱颖而出，例如粉丝众多的微博名人、豆瓣小组、高质量的微信号。这些自媒体明星的特点是，只针对某一类人群，形成了话语体系与传播公信力，如果商家的潜在消费者刚好就是这些自媒体既有的读者人群，与这些自媒体合作推广，就等于集中面向你的人群。微博能够实现网络数据库精准营销，这种微博营销通过话题互动，充分利用名人效应，而且操作简单，费用较低，是一种很好的精准营销方式。
二、 大数据对于精准营销的作用
大数据为精准营销提供了海量的数据，以此建立起更加精确的市场定位与分析，高效地寻找客户。营销决策将日益基于数据和分析做出，从而更加科学和精准，实现营销的新发展。通过用户数据的积累和挖掘，可以分析用户行为规律，准确地描绘其个体轮廓，为用户提供更加个性化产品和服务。
1．助力客户信息收集与处理
精准营销所需要的信息内容主要包括：①描述信息：顾客的基本属性信息，如年龄、性别、职业、收入和联系方式等基本信息；②行为信息：顾客的购买行为上的特征，它通常包括顾客购买产品或服务的类型、消费记录、顾客与企业的联络记录，以及顾客的消费偏好等；③关联信息：顾客行为的内在心理因素，常用的顾客关联信息包括满意度和忠诚度、对产品与服务的偏好或态度、流失倾向以及与企业之间的联络倾向等。
百度每天大约要处理几十PB 数据；Facebook注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB以上的日志数据；淘宝网拥有注册会员5亿，日活跃用户超1.2亿，在线商品数量达到10亿，每天产生约20TB数据。这些海量的大数据汇集起来，使得进行大数据的精准营销成为可能。
通过数据挖掘技术，在海量的客户资料中筛选出对公司有价值的信息，对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，找到与公司自身产品和品牌定位相匹配的客户，减少在市场推广和营销上的无效投资，提高营销的精准度。
2．更精准的市场定位
根据二八原则，企业大约 80%的收益是由企业 20%的忠诚客户提供的，因此企业需要将极其有限的资源投入到这少部分的忠诚客户中，把营销开展的重点放在这最重要的20%的客户上，更加关注那部分优质客户，以最小的投入获取最大的收益。
大数据助力精准营销可以利用海量数据和先进的数据挖掘技术，发掘客户行为特征，清晰地描述目标消费者对企业产品和服务的需求特征，从客户需求、客户认知、竞争者的角度等多方面因素来考虑企业要提供的产品和服务所应该满足的客户群体，从而进行精准的市场定位。
Google发布“知识图谱”（Knowledge Graph）,为用户提供基于大数据结构的完整知识体系搜索结果，能精准化理解用户需求，通过免费软件及服务来更精确地理解用户行为和习惯，从而进行综合评估测量。
3.辅助营销决策与营销战略设计
通过数据的收集和挖掘，找到目标客户群，根据目标客户群营销活动的目标，设计有针对性的营销活动创意，包括产品、价格、渠道和促销，并就各方案进行评估，挑选出最佳创意，形成最终营销方案。一个好的营销方案必须聚焦到某个目标客户群，如果没有数据支撑，那么营销方案制定和营销决策难免会不够科学合理，不能真实地聚焦用户。
在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。
4．对未来的预测能力
人们不仅需要通过数据了解现在发生了什么，更需要利用数据对将要发生什么进行预测，以便在行动上做出一些主动的准备。
在小数据世界中，事物的相关联系无法通过一个局部样本体现出来，所以“预测”被认为是凭感觉和经验的。但在大数据的背景下，百度等“网络巨头”几乎掌握了一定调研对象的庞大的数据资源，所以这些用户的前后行为将能够被精准地关联起来。
在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，大数据的预见能力已经崭露头角。联合国的新发展倡议“全球脉动（Global Pulse)”和美国Google公司开发出能预警流感传播的“谷歌流感趋势系统”，便是大数据应用的两个典型案例。
三、大数据助力精准营销的实施
1．用户数据的挖掘
Facebook拥有海量的消费者数据，超过12亿的用户量，每个用户每时每刻都会更新个人状态、分享图片以及他们“喜欢”的内容，通过收集、存储和分析用户的个人数据，可以从这些数据中分析其用户行为的方式。例如，Facebook在互联网上通过追踪cookies来追踪它的用户。若用户在登录Facebook的同时浏览网页，它就能跟踪到其用户正在访问的网站地址；通过Facebook里添加的标签，用户的图像能够进行画面处理和面部识别；通过分析用户在Facebook点过的“赞”，就能精准预测其在一定范围内的个人特性，这包括预测用户的个性取向、对生活的满意度、智力水平、情感的稳定性、宗教、酒精以及药物的摄入情况、情感状态、年龄、性别、种族以及政治观点等方面的信息。
企业可以通过访问Facebook主题数据研究顾客群，获得更多的社会领域数据，进一步绘制品牌受众地图和进行品牌内容评估，从而实现精准的一对一营销，进行准确的广告推送和客户开发。
社交网络分析研究表明，可以通过其中的群组特性发现用户的属性，例如通过分析用户的Twitter信息，可以发现用户的政治倾向、消费习惯以及喜好的球队等。
2．定向广告推送
知名社交网络广告商Local Response对互联网和移动应用中超过3000万的社交媒体个人页面进行搜索，实时查找提到品牌厂商的信息，并从用户所发布的文字、图片等信息进行判断，帮助广告商投放实时广告，使得投放的广告更加符合消费者的实际需要，因而更加准确有效。
比较成熟的方式是将社交网络与客户关系管理结合，如Oracle等运营商将传统的客户管理系统加入了社交网络信息，以提供更全面的客户信息；统计并分析社交网络、博客、论坛中用户与品牌相关的信息，这些信息对于企业有重要意义。
3．主题数据的开发
“主题数据”是一种能将消费者关于品牌、事件、活动和主题的反馈展示给市场营销者，通过提供某个特定活动中用户潜在的消费行为来帮助市场营销者，为市场营销者带来一个可行的、全面的首次新用户视图，将数据分类并且将相关用户的个人信息剥离，在某种程度上保护消费者个人隐私的技术。
企业可以通过访问Facebook主题数据来研究顾客群，获得更多的社会领域数据，从而选择性地改变他们在平台和其他渠道的营销方式，企业绘制品牌受众地图和进行品牌内容评估，从而实现精准的广告推送和客户开发。
通过对用户在社交网络平台上的数据进行挖掘和分析，可以看出一个用户的喜好、社交圈、兴趣取向等传统调查方式无法获取的个人数据（不仅仅是个人的电话、职业、住址等基本信息），为企业进行一对一精准营销奠定了数据基础。
四、大数据精准营销面临的挑战
1．隐私保护
人们在互联网上的一言一行都掌握在互联网商家手中，包括购物习惯、好友联络情况、阅读习惯、检索习惯等等，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私。
2．数据量过大的压力
数据规模爆炸式增长，在能源、制造业、交通服务业、医疗卫生等领域都积累了TB级、PB级的大数据，这些庞大的数据造成存储压力和成本的加大，数据挖掘的难度也相应增加，使得许多中小企业无力进行数据的挖掘与开发。
3．数据开放共享少
各大互联网公司平台掌握着大量用户资源，政府部门、民间组织、公共服务部门等机构也掌握了各种用户的相关数据，但是各家公司或平台的数据并不会完全向公众和社会开放，或者是费用和门槛太高，限制了数据的开放。政府、企业、社区等机构每天产生大量的数据，但并没有实现数据的开放和共享，使得大量的数据闲置和沉睡，没有得到合理有效的利用，造成资源浪费。■
本文系湖北省教育厅人文社科研究重点项目“大数据背景下售后社会互动与品牌资产积累研究”阶段性成果。
主要参考文献
[1] 菲利普·科特勒、凯文·莱恩·凯勒著,卢泰宏、高辉译,营销管理(第13版·中国版),北京:中国人民大学出版社,2009年.
[2] 李国杰,程学旗,大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].战略与决策研究2012(6).
作者单位 湖北工业大学经济与管理学院
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