Sci.Fun论文分析 | 基于大数据的精准营销策略研究
时间：2022-05-07 06:54:01 | 来源：网络营销
时间：2022-05-07 06:54:01 来源：网络营销
为了帮助研究生更好地从事学术研究及论文撰写，Sci.Fun开设原创论文案例分析板块，供学生使用，帮助学生通过已毕业学生的优秀毕业论文，来更好理解相关内容。本文分析文章来自北京邮电大学2019届曹刚毕业论文，该生指导老师：金永生，国家自然科学基金委员会同行评议专家，首批“北京市跨世纪优秀人才工程”奖获得者，北京市高等院校“教育先锋”，北京邮电大学经管学院执行院长，发表论文30余篇。
导读：
互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分，互联网产品业务模式不断更新，用户在使用习惯上更加注重用户体验优良和使用便捷的互联网产品和服务。基于4P基础的传统营销理论也将随着技术的发展不断更新。当今用户越来越注重个性化，传统的营销方式越来越难以取得用户的青睐，因此基于大数据的营销策略和方法将会越来越受到重视。
本文主要研究在移动互联网背景下的大数据技术与精准营销结合的技术方法，并基于此，主要论述了大数据的构建过程，如何为营销活动提供定量依据，最后论述精准营销下的用户定位、价值传递以及价值认同等。
关键词：大数据；营销策略；精准营销；营销模式
本文的分析思路：
- 为什么研究精准营销？
- 本文相关研究？
- 本文涉及的相关理论?
- 什么是大数据？什么是精准营销？什么是场景营销？什么是客户细分？
- 如何构建大数据？如何挖掘数据？如何挖掘数据价值？
- 什么是RTB模式？
- 基于大数据精准营销策略的方法？
- 本文得出的结论？
一、为什么研究精准营销？
移动互联网的快速发展，市场营销也随着市场的发展和新技术的出现发生着深刻的变化，原有的营销模式越来越难适应移动市场的变化，企业急需摸索出能够适应新形势和新环境的营销模式。移动互联网和传统互联网相比具有即时性、精准性和定向性的三个特性，自媒体和各种移动应用的兴起，移动互联网的数据也更加丰富多样。在这种商业环境下，精准营销得以快速发展，基于大数据的营销也变得越来越重要。精准营销是未来营销的主要发展方向，大数据是未来商业的基石，基于大数据的精准营销能够极大提升营销效率，发现新的商业机会。
二、本文相关研究
1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，由于技术制约，大数据的概念并没有得到人们的重视。
在4P理论的基础上劳特朋(Robert.F. Lauterbon)教授（1990）在其《4P退休4C登场》专文中，提出了以顾客为中心的一个新的营销模式，这个4C理论它包含4个要素：四个基本要素：即消费者（Consumer）、成本（Cost）、便利（convenience）和沟通（communication）。
4C理论的核心：强调购买一方在市场营销活动中的主动性与积极参与，强调顾客购买的便利性“精准营销为买卖双方创造了得以即时交流的小环境，符合消费者导向、成本低廉、购买的便利以及充分沟通的4C要求，是4C理论的实际应用。精准营销是迎合市场内外环境的变化，在4P的理论基础上，融合了4C营销组合理论来适应新环境的发展。
三、本文涉及的相关理论
四、什么是大数据？什么是精准营销？什么是场景营销？什么是客户细分？
1、什么是大数据？目前国际上对于大数据并没有统一的定义。麦肯锡全球研究院“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集；国际数据公司(International Data Corporation IDC)则认为大数据是“一种新架构和技术，其目的是为以更廉价的方式从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值”。
大数据具有容量大、处理速度快、数据类型多样、价值密度低的特点。
2、什么是精准营销？精准营销首次被美国学者Jeff Zabin于2004年在他的《Precision Marketing： The New Rules for Attracting， Retaining， and Leveraging Profitable Customers》中被提及，Jeff Zabin指出通过分析和与用户互动，与用户的个性化需求产生共鸣的过程，这个过程就是精准营销。国内学者许瑾认为精准营销是以消费者为中心，通过采取多种可行的方法，在正确的时间内，将价格可接受的产品通过消费者习惯的渠道来满足消费需求的营销行为。
3、什么是场景营销？场景营销是基于客户的固定行为习惯，为客户营造使用产品的场营和动机。场景可以是基于互联网的场景，也可以是纯线下的场景，也可以是线上线下相结合的场景。本质就是让用户沉浸在产品和服务中，忘掉商业的本质，极大满足客户的同时获得客户的高度认同。场景营销的重要步骤是发现用户广泛使用的场景，通过对场景的深入研究和理解，在场景中进行产品特性的重新塑造和赋予新价值。
4、什么是客户细分？客户细分方法主要有四种，这些方法的差异在于划分维度和精度的不同，方法分别是，一、基于客户统计学特征的客户细分；二、基于客户行为的客户细分；三、基于客户生命周期的客户细分；四、基于客户价值的客户细分。
（1）基于客户行为的客户细分可以根据用户行为对客户进行细分，常见的方法有RFM模型。RFM分别是：
- Rencency（最近一次消费），用以区分是否是沉默用户，如果是沉默用户，需要进行用户激活。
- Frequency（消费频率），用以衡量用户是否活跃。
- Monetary（消费金额），用以衡量对品牌的忠诚度。
（2）基于客户生命周期的客户细分方法- 考察期：主要任务是对客户潜在价值进行评估和降低不确定性
- 形成期：企业现金来源最主要是这个阶段的客户
- 稳定期：主要利润来自于稳定期客户
- 退化期：在退化期阶段，企业需要对自身产品或服务进行分析，对产品和服务进行评估，判断产品和服务是否满足客户需求，并根据评估情况进行决策。
五、什么是RTB模式
移动互联网具有即时性、精准性（每一台移动设备都有一个设备号，这个设备号是一串字符，这串字符在全球范围内唯一，这个唯一的字符串就是设备的身份证）、定向性（智能手机和设备不但安装了定位系统而且还内置了大量的传感器，通过定位系统我们可以获得用户位置信息，这些信息收集和获得，可以产生出新的营销方式）的特点
移动互联网的数据主要来源于用户自己主动产生的数据，比如用于通过手机APP上传的视频、文字、图片等。以及用户在使用移动设备的过程中，设备中的传感器产生的数据。
相较于移动互联网，PC互联网具有便捷性、可辨别性、信息多样性的特点
大数据是精准营销的前提条件，例如，小米公司通过小米社区聚集了一批粉丝，从而获得了这些粉丝的基础数据，如用户的性别、年龄、职业、地域、教育水平及收入等情况。这些粉丝在社区里贡献了自己对产品的设计理念，留下了自己关注手机的某些性能等产品信息。
什么是RTB（Real Time Bidding）模式？实时竞价，它主要利用第三方技术或平台在互联网或者移动互联网终端对用户行为进行分析后，为每一个用户展示进行评估和出价的竞价技术。RTB的操作模式就是当用户在使用网络产品（浏览网页、使用APP）时，与其合作的SSP平台就会向后端的中介平台(网络广告交易平台)发出广告展示请求；网络广告交易平台在收到广告展示请求后会立刻向所有的DSP(需求方平台)平台发出公告；这个时候DSP平台会根据自身需求向D}9P平台对这个用户进行需求匹配，判断其是否符合投放特征，然后决定是否投放，以什么样的价格进行投放；最终，网络广告交易平台对众多DSP的价格做出判断，由价格高低来决定这次展示谁的广告。这个过程非常快速，全部过程将在100毫秒以内完成。
六、如何构建大数据？如何挖掘数据？如何挖掘数据价值？
1、大数据的构建：
（1）明确大数据来源数据总共有结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据三种类型。结构化数据最好，有明确的意义。半结构化与非结构化数据需要使用NPL对内容进行处理，将有意义的数据提取出来后才能使用。
（2）明确商业目的及数据选择明确商业目的，再根据商业目的确定所需要数据类型及精准营销策略
（3）建模分析及验证确定数据范围之后需要进行数据建模，根据商业目的进行数据关联性分析，分析后得出的结论还需要数据分析员通过场景进行验证后才能使用。
2、大数据分析模型：
数据挖掘模型主要有分类模型、聚类模型、关联模型以及预测模型
3、如何挖掘数据价值：
使用大数据发现用户场景，用户使用手机、PAD等移动设备来获取信息，那么发现用户高频购买的场景显得相当重要。利用大数据方法获取客户，通过客户兴趣、客户属性、环境属性，配合相关算法，得出不同特征人群对信息的偏好，相匹配的算法有传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。
六、基于大数据的产品营销策略
产品设计的营销化策略：传统的营销模式中企业需要在前期花费大量的资源进行市场调研，通过市场调研来确定用户需求。
但市场调研的模式存在比较多的弊端，首先就是市场调研是对市场用户的随机抽样结果，这样的抽样结果并不能保证随机样本的均匀分布，要做到均匀分布是非常困难的，因此市场调研的结果和模式有可能出现数据失真的情况，从而误导产品设计和生产，企业投入巨大但收效甚微，造成巨大的损失。
以小米为例，小米公司在建立之初，在产品还在设计之初就开展营销，其营销策略如下：
- 建立小米社区，将通过微信公众号、微博获得的粉丝在小米社区聚集，在小米社区，小米公司可以通过大数据挖掘用户需求，精准定位用户，这样的用户需求不再是抽样的结果，而是需求的全部数据。
- 小米粉丝全程参与产品设计与生产
- 网络直销，去掉下游中间商，直接与用户完成交易
产品传播的社会化策略：基于AISAS的营销模式（Attention注意、 Interest 兴趣、Search探索、 Action 行动、Share分享）逐渐被学术界与企业界接受，A+I的行为会影响后续SAS的行为。A-I阶段，企业的价值，用户是不明晰的，企业必须明确需要传播的企业价值。“为发烧而生”的宣传语深刻刻画了小米手机高性能低售价的定位，还擅长使用“蹭热点”的方式，在微博等社交媒体发起小米抄袭魅族的营销事件，进而宣传其MIUI系统。
SAS阶段，在这个阶段企业应做好四个方面的营销管理经验：
- 利用大数据获取用户对产品的需求（用户在社区的行为都可以转变为数据）；
- 客户关系管理（利用社区与客户进行互动）；
- 风险管理（需要建立完善的风险发现、风险处理和风险监控的管理体系）；
- 销售后管理
七、本文得出的结论
1、大数据处理是精准营销的基础，精准营销是未来企业必不可少的营销方式，没有大数据就没有精准营销；精准营销能够大幅提高营销活动的效率，广而告之的撒网模式将会被取代。
2、社会化营销是获取大数据的基础，营销的闭环是企业的终极目标，因此企业的营销活动应该着眼于用户活跃的社区和其他关联性强的垂直产品上，帮助企业获取所需要的大数据。
3、针对不同的营销模式，得到具体的精准营销策略和大数据模型，其中包括产品设计的营销化策略、产品传播的社会化策略。
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