大数据技术在市场营销管理中的应用研究

　　文/ 顾宗晶

　　随着大数据技术在各个领域的崛起，市场营销管理迎来了全新的变革。传统的市场营销方式未能精准分析客户特征，导致营销效果不尽如人意。借助大数据技术的分析和处理能力，企业能够精准获取消费者需求，进而制定个性化的营销方案，提升营销水平。

　　大数据技术在市场营销管理中的应用价值

　　一、精准洞察市场需求

　　大数据技术能够收集消费者的购买历史、浏览记录、搜索关键词等海量行为数据，深入了解消费者的兴趣爱好、需求偏好和消费倾向。企业借助这些数据，可以精准有效地把握市场动态，发现潜在的市场机遇和需求热点。这为精准研发产品、市场定位及制定营销策略提供了建设性参考依据。

　　二、实现精准高效营销

　　企业可利用大数据技术细分客户群体，将其划分为不同市场，并针对不同市场的需求与特征制定精准且个性化的营销方案，同时，借助大数据技术开展营销活动，实现广告精准投放。这不仅提升了营销活动的有效性和针对性，还降低了营销成本。

　　三、优化客户关系管理

　　通过大数据技术，企业能够对客户的基本信息、服务反馈、交易记录等进行综合收集和管理，并在此基础上完善客户数据库。通过分析客户数据，企业能够了解客户的期望和需求，快速发现客户的不满和问题，并结合反馈提供个性化的客户服务，增强企业与客户的黏性。

　　大数据技术在市场营销管理中的应用领域

　　一、市场洞察与趋势分析

　　1.运用大数据技术收集市场信息。在数字化环境下，市场营销管理因大数据的出现面临挑战与压力，这在市场信息收集方面有所体现。大数据技术能够从线下实体店销售系统、移动应用、电商网站、社交媒体平台等不同途径收集大量数据。

　　线下实体店销售系统每天会产生大量数据，企业可通过会员管理系统和销售点终端系统获取消费者的会员信息和购买记录等相关数据，与线上数据结合形成综合化市场信息。

　　移动应用在大数据收集中发挥着重要作用，当前很多移动应用会收集用户的使用习惯和位置信息等。企业可通过这些数据获取消费者的消费场景与活动轨迹，为后续开展精准高效营销提供参考，如商家通过外卖应用可获得用户订餐历史和位置信息，便于针对目标用餐群体开展精准营销。

　　电商网站更是大数据的关键来源，企业通过了解用户在电商平台上的关键词搜索、购买历史和浏览记录等数据可获得与消费者购物偏好与行为有关的详细信息。例如，亚马逊购物平台在分析用户浏览记录和购买历史的基础上为用户推荐个性化与针对性商品，也为企业提供市场需求信息，为其营销策略制定和产品研发提供指导。

　　社交媒体平台也聚集了大量数据。当前很多用户喜欢将自己的消费体验、兴趣爱好和日常生活分享到社交媒体上，上述信息从不同层面反映消费者对不同品牌的态度、购买意向和兴趣爱好等。例如，在分析活跃在微信和微博两大社交平台上用户讨论的话题可得知消费者对特定品牌与产品的关注与反馈，随后企业可运用自然语言处理技术分析相关文本数据以及抓取关键信息，锁定消费者痛点与潜在需求。

　　2. 分析市场趋势与消费者需求。企业获取大量市场信息后即可运用大数据技术展开深入分析，充分了解市场发展需求和消费者实际需求，为后续制定市场营销策略和销售决策提供参考。

　　企业可运用大数据技术分析经济指标、行业报告、历史销售数据等各个要素，对市场发展走向进行预测并在此基础上做好整体布局。例如，汽车相关企业通过分析业内宏观经济指标和销售数据对未来汽车市场需求趋势进行预测，合理调整产品研发与生产计划。

　　企业可运用大数据分析消费者反馈和行为数据，了解消费者在电商平台上的购买和关键词搜索历史，形成对消费者购买动机、需求偏好以及决策过程等综合化数据分析体系，获知消费者对不同产品数据的需求与关注度，为产品设计和精准营销提供有力支持。例如，某智能手机品牌在研发新产品和制定市场营销策略时，运用大数据技术搜集线下实体店销售数据、电商平台评价和社交媒体讨论等不同途径信息，通过分析数据得知消费者对手机外观和拍照功能有着较高的要求。品牌方据此在手机外观设计和拍照技术优化方面加大投入力度，推出一批外观时尚且拍照功能强大的产品。与此同时，该手机品牌结合消费者反馈对售后服务予以优化，有效提升了消费者满意度。上述措施让该手机品牌在竞争日益激烈的电子市场中取得显著业绩，实现了预期的经济效益目标。

　　二、精准营销与个性化推荐

　　1. 基于大数据进行客户细分。在大数据时代，精准营销的基础是根据大数据细分客户。企业通过分析海量数据将庞大的客户群体分为具有独特行为特征与需求的细分市场，从而制定个性化、针对性强的营销策略，以达到预期营销效果。

　　企业基于客户的职业、地域、性别、年龄等基本属性细分，因为这些属性与客户消费行为及需求紧密联系。例如年轻消费群体倾向购买个性化和时尚化产品，老年消费群体则有不同的购买偏好；基于客户消费行为细分，通过分析客户购买金额、频率、历史等数据将客户分为不同层次，针对不同层次客户开展针对性营销策略：针对低价值客户采取促销活动调动购买积极性；针对中、高价值客户提供专属优惠活动与高质量服务，以提升客户黏性与忠诚度。例如，某电商平台通过大数据技术细分客户，先根据年龄和性别等基础属性分为地域组和年龄组，分析浏览记录和购买历史后将其分为数码达人、家居达人、时尚爱好者等，再针对不同细分市场采取对应的营销策略，如为数码达人推荐最新科技资讯和新型电子产品，为家具达人推荐优质装修方案和家具用品。细分后的客户能获得精准产品推荐，进而帮助企业提升了客户满意度。

　　2. 策划与执行精准营销活动。企业可在大数据细分客户的基础上策划和执行精准营销活动，满足不同市场客户需求。策划精准营销活动的要点：兼顾客户需求、特征和市场走向。企业应先明确营销目标，如增强客户黏性、提升销售额和品牌知名度等，基于不同目标制定不同营销活动方案。若以增加销售额为目标，可采取折扣优惠和促销活动等营销方式；若以提升品牌知名度为目标，可采取公关活动和广告宣传等方式。

　　选取符合自身实际情况的营销途径。企业运用大数据技术可选取搜索引擎营销、移动营销、社交媒体营销、电子邮件营销等多种方式，每种营销渠道对应不同客户行为习惯与特征，例如针对商务人士多以移动营销和电子邮件营销为主；针对年轻消费者群体多运用微博、微信公众号等社交媒体平台。

　　营销内容要体现个性化。企业应根据客户喜好推送不同内容，如客户喜欢旅游则推送旅游攻略和旅游目的地，客户喜欢美食则推荐烹饪技巧和各地美食。例如，某化妆品品牌基于大数据分析结果和不同群体市场策划精准营销活动。针对中年女性客户，采取线下体验活动和电子邮件营销相结合的形式推出“守护肌肤大作战”活动，邀请专业护肤达人和美容机构专业顾问讲解正确的护理肌肤方式，引出品牌产品功效激发客户购买欲。针对年轻女性客户，该化妆品品牌在微博设置“美妆达人秀”话题，鼓励用户分享产品使用体验和化妆技巧，通过用户生成内容（UGC）拓宽品牌影响力和知名度。该化妆品品牌通过精准营销活动的策划与执行有效增加了销售额与市场份额，并进一步提升了品牌形象。

　　三、客户关系管理与忠诚度提升

　　1. 在客户数据管理中应用大数据技术。在当前竞争日益激烈的市场环境下，客户管理的重要性不言而喻。大数据技术的出现为客户数据管理提供了重要支持，对不同渠道的客户数据进行收集、整合以及分析，能够综合全面地了解客户，进而制定满足其需求的营销策略。

　　首先，企业借助大数据技术可以获取丰富的客户信息，这些信息涵盖了年龄、性别等基本信息，以及社交媒体互动、浏览记录、购买历史、客户服务记录等内容。

　　其次，大数据技术能够对分散的客户数据进行整合。不同渠道的数据具有不同的特征和数据类型，大数据平台可以对相关数据进行清洗、转换和整合，形成统一化的客户视图。这些数据可以供企业各个部门使用，实现信息共享。例如，企业销售部门可以围绕客户购买历史数据制定针对性的销售方案，服务部门可以基于客户服务记录为客户提供高质量的服务。

　　最后，大数据分析还可以挖掘客户数据中的潜在价值。企业通过深入分析客户数据，能够发现客户的购买趋势、潜在需求与行为模式等。比如，分析客户购买频率与周期可以对客户下次购买时间进行预测，并提前开展营销预热活动。分析客户投诉与反馈可以发现产品与服务存在的问题，并及时加以改进。某连锁酒店企业通过大数据技术收集客户在酒店内部系统、社交媒体、预订网站等多途径生成的数据，这些数据涵盖了客户偏好、预订记录以及评价等内容。企业可以对上述数据进行整合分析，建立客户档案，充分了解客户的入住需求与偏好。例如，针对经常外出办公的商务客户，酒店可以提前将房间内网络调整至最高速，并准备好办公用品；针对度假休闲客户，可以为其提供当地旅游特色服务信息等。与此同时，酒店通过分析客户数据可以发现如部分房间设施老化造成客户满意度下降等潜在问题。酒店通过及时对存在问题的房间实施改造升级，可以成功扭转客户评价。

　　2. 利用大数据技术提升客户忠诚度。客户忠诚度是企业可持续发展的重要因素之一。大数据技术能够帮助企业根据客户特征将其划分为不同层次，再对不同层次客户开展个性化营销。例如，企业针对高价值客户可为其提供优先办理、免费升级等专属服务与优惠；针对潜在流失客户可开展个性化促销活动，降低客户流失率。

　　大数据技术还可帮助企业优化客户服务。企业可分析客户反馈与服务记录，获取其痛点与需求，迅速对服务质量予以改进。例如，某在线购物平台分析客户投诉记录得知，导致客户不满意的主要原因之一是物流配送。该平台立即与物流企业合作，对货物配送流程予以全面优化，提升配送时效与客户满意度。

　　企业应用大数据技术还能提升客户体验，通过对客户在各个接触点的反馈与行为进行分析，可为优化客户体验做好铺垫。例如，某航空公司的技术人员通过分析客户会员等级、飞行记录、偏好等各项数据后将其分为不同群体，为经常乘坐商务舱的高价值客户提供免费升舱、优先登机、专属贵宾休息室等相关服务，针对普通客户则通过为其提供优惠活动和积分兑换等形式激励客户将此航空公司作为出行首选。此外，该航空公司分析客户投诉情况对航班服务质量予以改进，例如提升航班准点率和丰富机上餐饮等，有效提升了市场竞争力和客户忠诚度。

　　结语

　　总之，市场营销管理因大数据技术的出现而面临重大改革。在精准观察市场变化方面，大数据技术使得企业能够从多个渠道收集市场信息，并进行深入分析，从而准确把握市场发展走向和消费者需求。在针对用户特征开展个性化营销方面，大数据技术助力企业进行客户细分，根据不同客户群体的行为特征和需求制定个性化营销策略，并通过精准营销活动策划与执行，满足不同市场客户的需求，提升客户满意度和品牌形象。在客户关系深度有效管理方面，大数据在客户数据技术管理中发挥着重要作用，帮助企业全面了解客户，挖掘客户数据中的潜在价值，同时利用大数据技术提升客户忠诚度，优化客户服务，提升客户体验。

　　未来，科学技术不会停止发展的脚步，大数据将与区块链和人工智能等新兴技术相融合，为市场营销管理开辟新的路径。企业也会继续挖掘大数据技术的应用潜能，基于数据制定决策，增强自身竞争力，为可持续发展奠定坚实基础。

　　参考文献

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　　作者简介：顾宗晶，博士在读，研究方向为市场营销、工商管理、经营学。

　　（作者单位：韩国东明大学）

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