精準營銷在電子商務中的應用研究

摘要：當前時代正處于信息爆炸階段，越來越多的企業認識到信息的重要性，因此各行各業紛紛重視與踐行對數據的分析研究。大數據在互聯網時代扮演著越來越重要的戰略資源角色，數據中的價值越來為大家所挖掘。企業也開始將大數據營銷——精準營銷作為重要的營銷策略。

關鍵詞：大數據分析；數據價值；精準營銷

引言

隨著全球經濟一體化的發展電子商務在運營空間和時間上不斷被拓展，基于大數據營銷的電子商務應運而生。數字時代的商業消費者已變得越來越有見識，他們向工業營銷和銷售團隊提出挑戰，要求他們調整傳統的營銷策略以完全接受買家的偏好和期望。Forrester在其最新研究報告中預測，超過20%的公司將開始在其工業營銷平臺中應用現代技術，以優化業務買賣雙方之間的互動。大數據分析（Big Data Analysis）[1]使電子商務公司能夠更多地使用數據有效地提高轉換率，改善決策，創造并增強客戶能力。大數據可以通過提高市場交易成本效率、時間成本效率、管理交易成本效率使企業盈利。本文認為運用大數據分析進行營銷是與眾不同的高性能業務流程的策略，例如可以利用它確定忠誠和可盈利的客戶，確定最優價格，檢測質量問題，或者確定最低的庫存水平。

現階段，大量的學術研究和行業研究已經證明，大數據分析在電子商務的市場營銷，人力資源管理，生產以及運營領域取得重要成就。Davenport（2012）[2]發現電子商務環境下的大數據分析正在試圖探索新的產品和增值領域。此外，Agarwal和Weill（2012）[3]還強調了在大數據分析中行為要素占非常重要的作用，他們認為電子商務環境下進行大數據分析是業務流程，通過大數據進行技術優化與客戶進行情感交流，對大幅提高公司績效至關重要。

1、精準營銷的定義

在21世紀，信息技術、科技進步以及文化多元化，使得營銷環境發生了巨大的變化。如何克服傳統營銷公司占主導地位，客戶資源浪費巨大，營銷不集中，低成本效率等問題已經越來越被企業所重視。消費者行為的精確分割、挖掘有價值信息的客戶已經成為營銷活動的核心，是公司發展的核心所在。在這樣的背景下，萊斯特·溫德曼在1999年提出了精確理論的市場營銷，為21世紀新的營銷理念的出現奠定了基礎。精準營銷[2]是在充分了解客戶信息和科學管理的基礎上適當細分市場，為客戶提供滿意的服務。公司可以精準、深入、細致地策劃營銷活動，進而獲得預期效益。

也就是說，精準營銷是指營銷客戶的“點對點”，它來源于主觀性地對“客戶第一，企業第二”的認知和“以客戶為中心”的營銷理念，以及意味著精心組織和設計客戶；精準營銷意味著 “一對一”，要求企業重視顧客而不是商品的物理屬性和突出產品的特性來吸引和滿足客戶喜歡鎖的鑰匙；精準營銷是指“網對網”技術，它要求企業對銷售渠道和物流進行系統、高效地管理。

2、電子商務精準營銷的原因

電子商務中的精準營銷是精準營銷的逐步拓展和深入發展。精準營銷應用于電子商務的原因主要有以下幾點：

（1）精準營銷在電子商務中的應用是適應營銷世界變化的一種方式。隨著21世紀社會環境的日益復雜，文化的更新和豐富，未來市場需求日益個性化、多樣化，消費者的需求和態度也在發生著巨大的變化?；ヂ摼W技術的發展為新的商業模式增添了活力。消費者不再滿足于傳統的營銷方式，于是數據庫營銷、在線營銷、定制營銷等營銷理念應運而生。精準營銷是營銷理念的發展和變化的產物。它剔除以前的營銷理念，轉向數據庫營銷和網上營銷。

（2）精準營銷在電子商務中的應用是滿足消費者需求和行為的一種方式。隨著社會的發展，教育和文化的進步，自我意識變得越來越重要。自我意識在消費者需求和行為中的表現是逐漸變化的，從普通消費到特色消費，從數量、質量上的要求到情感要求上的轉變。此外，蓬勃發展的網絡帶來的科技創新促進消費者在需求和行為上不斷發生轉變。因此，消費者的需求和行為是精準營銷在電子商務中應用的動力。

（3）精準營銷在電子商務中的應用符合電子商務發展。市場環境的巨大變化豐富了企業間的競爭。這個競爭不僅是市場份額和利益的競爭，更是顧客的競爭，甚至是競爭關于“精準營銷服務”的能力。電子商務是買賣雙方在互聯網上進行交易，他們彼此不認識?！耙钥蛻魹橹行摹钡木珳薁I銷能使電子商務企業在營銷上得到極大的提升效率高，節省大量營銷成本，充分發揮自身優勢，實現客戶之間的緊密結合。

3、電子商務精準營銷的方式

電子商務中的精準營銷是為客戶提供“一對一”的優質產品或為實現電子商務“網對網”的便捷，他們需要建立和可訪問的服務企業與客戶之間的“點對點”信任關系?？梢詮囊韵聨c實現。

3.1 細分客戶群體

顧客需求和動機的多樣性和發展導致了顧客行為的復雜性。然而，正如我們常說的，任何事物都有其自身的發展規律，顧客行為也不例外。電子商務企業采用精準營銷，利用數據倉庫、數據挖掘等技術，收集并分析大量數據。根據購買偏好等信息細分客戶群體，從而預測不同群體對商品和服務的需求，定制特定的營銷策略。

3.2 挖掘客戶潛在需求

傳統的營銷方法對客戶資源的利用有限，造成了資源的浪費。而精準營銷在電子商務中的應用重視了客戶資源實現了企業和客戶的“雙贏”。從顧客購買價值、信息知識價值、信譽價值等方面挖掘顧客的潛在需求從而更好的為客戶提供產品和服務。同時利用精準營銷可實現企業之間的交叉銷售，使得企業自身收益。

3.3 加強與客戶之間的溝通

對于基于互聯網的電子商務來說，客戶流失使得許多企業面臨重大危機。由于沒有地域、時間的限制，客戶流失對企業將造成更嚴重的損失。精準營銷采用數據挖掘方法分析相關的客戶行為數據，然后提醒公司根據識別出的行為針對可能流失的客戶采取行動，幫助企業抓住機遇，制定維護客戶的策略，加強溝通，維護和保留客戶。

4、精準營銷在電子商務中的作用

基于以上分析，精準營銷在電子商務中的作用主要是實現企業和客戶之間的雙贏。

（1）對客戶而言，電子商務中的精準營銷讓客戶享受到符合自身需求的商品和服務。通過精準定位的購物方式使消費者獲得舒適且滿足的心理滿足感。

（2）對于電子商務企業來說，電子商務中的精準營銷可以分析顧客行為，充分利用顧客價值，關注客戶需求并加強與維護客戶。此外，還可以提高老客戶的忠誠度，實現交叉銷售，改進企業產品、服務以及組織結構。這些都有助于電子商務企業提高競爭力，使企業獲得更多的競爭優勢。

5、機遇與挑戰

大數據在電子商務中的應用能給企業帶來很多方面的價值。任何的有創新價值的模式都會同時面臨著挑戰：大數據也不例外。盡管大數據可以為企業帶來很大的業務價值，但是同時也帶來了很多業務挑戰。精準營銷在電子商務的應用使員工得到更合理的分配，流程更好的部署，將數據轉換成洞察力去精準定位，從而解決業務問題并作出可靠決策，創造競爭優勢。領先的電子商務公司例如Google，Amazon，eBay，ASOS，Netflix和Facebook已經接受了大數據并得到了巨大的發展。然而，Kiron等人認為大數據環境中最大的挑戰之一是它沒有為如何在保證與組織文化一致的前提下開展業務給出明確的方向[5]。在這方面，Barton（2012）強調現階段經理面對的主要挑戰是不信任大數據這一技術。因此在獲得員工和顧客的認可過程中，經理應該以更易于理解的模式展現給顧客，從而獲得他們的信任[6]。此外，消費者越來越注重其隱私的保護，有一些企業不注重對消費者信息的保護，引起消費者的強烈反感，因此企業還應注重對消費者信息的保護，盡量消除消費者關于隱私泄露的擔憂，比如通過制定相關制度與政策來杜絕這類事件的發生，嚴懲不貸。大數據環境下的精準營銷面臨的另一個關鍵挑戰是：如何從海量的數據量中得到自己想要的數據，并對其進行集成、清潔以及可視化。因此，因此，企業中相關人員的技術和分析技能（例如，統計，背景，定量，預測認知技能和其他相關知識）至關重要。此外，這些人員還應精通業務問題，具備使用大數據語言進行交流的能力。綜上，將精準營銷運用于電子商務中，歸根結底還是技術與人才維度的交織，兩者之間不是獨立的，而是共生的關系。企業應該專注于復雜技術的數據分析功能以及培育強大的人才團隊。

由于大多數組織都面臨著這類機遇與困境，關于如何使用大數據的建議，本文建議第一步是花時間創建一個簡單的計劃，來了解數據，分析數據，然后團隊人員聚集在一起一起商量如何合理運用這些數據來為顧客帶來很好的商品與服務，從而創造企業業務價值。

6、結論

精準營銷不管是從企業自身的發展來說，還是消費者自身的消費體驗而言，都是順應時代發展的，是具備創時代的意義的。然而，對于現階段的中國而言，精準營銷還是一個新的事物，目前對精準營銷的研究還不夠透徹，未能實現其真正的價值所在。我國對大數據的應用雖然還在起步階段，但是其發展勢頭和營銷效果都很出色，相信在未來隨著對精準營銷研究的越來越深入，將發掘出其更多的價值，朝著精細化、個性化的方向發展，實現跨越式的發展。

參考文獻：

[1] 陳明. 大數據分析[J]. 計算機教育（05）.

[2] Davenport， T.H.， 2012. The Human Side of Big Data and High-Performance Analytics. International Institute for Analytics， pp. 1–13.

[3] Agarwal， R.， & Weill， P. （2012）. The benefits of combining data with empathy. MIT Sloan Management Review， 54， 35.

[4] 魏想明， 張晶， 向賢松. 大數據精準營銷[J]. 企業管理， 2016（11）：91-93.

[5] Kiron， D.， Prentice， P. K.， & Ferguson， R. B. （2014a）. The analyticsmandate. MIT Sloan Management Review， 55， 1–25.

[6] Barton， D. （2012）. Making advanced analytics work for you. Harvardusiness Review， 90（78–83）， 128.

作者簡介：何靜，上海工程技術大學。