大数据在营销管理中的应用探究吕文

大数据在营销管理中的应用探究吕文

吕文

(国网克州供电公司新疆克州845350)

摘要：互联网大范围的普及，逐渐渗透在各个行业领域，数据量不断提升，在无形中改变着人们的思想观念和行为方式。随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，对大数据的分析利用可为企业管理和决策提供可靠的坚实保障，制定更为科学合理的管理模式，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。本文从大数据与营销管理的关系出发，对大数据在营销管理应用进行探究，提出合理的改善措施。

关键词：大数据；营销管理；应用

引言

随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。

1大数据与营销管理的关系

在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的“数据挖掘”。数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。数据挖掘的基本原理是市场细分，简单来讲就是通过消费者过去的消费行为来预测和引导将来的消费行为。具体来说就是，尽可能多地收集消费者的购买记录和支付信息，运用各种算法和模型分析，明确消费者的购物喜好，预测购买趋势，针对这些信息来定制营销策略。相比于盲目的广告营销，通过数据挖掘后的企业营销更具有针对性，可以花最少的投资获得最多的积极反馈。相比于国外而言，我国在企业营销管理方面的数据挖掘工作起步较晚，发展也不够完善。但是，随着经济的发展和科技的进步，数据挖掘带来的巨大效益日趋凸显，并逐渐得到重视。如现在互联网的“大数据分析”就是一个很好的例子，通过不断优化算法，追踪用户的需求动态，然后进行商品的推荐销售。因此，从某种角度来讲，在企业营销管理中应用数据挖掘技术，是一种必然的趋势。

2大数据在营销管理中的应用探究

2.1企业竞争力的有效分析

企业的市场核心竞争力影响企业的生存和发展，大数据的应用可以有效分析企业商品的市场份额。通过对商品有关市场份额数据的对比，根据函数准则将数据进行分析、处理，挖掘它们的内在规律，重点关注对企业有极大影响的外部数据信息，进而得到一些可以促进企业发展的信息，让企业根据这些信息了解市场行情、把握市场机遇、完善企业经营战略。

2.2有效细分市场，满足客户需求

数据本身就是基于市场细分的原理。对于企业而言，虽然面对着众多的消费者，但是生产的产品却只是适用于特定群体。如果企业盲目地针对所有的消费者制定营销策略，往往收效甚微，甚至会被主要消费群体所忽略。因此，通过数据挖掘的方式，将市场有效细分，追踪主要消费群体的喜好，将注意力放在那些真正对产品感兴趣的顾客身上，找到最具有营销价值的顾客。也就是营销学中追求的“用20%的顾客来创造企业80%的利润”。同时，在这个过程中，企业可以应用顾客收益性的分析模型。借助该模型，可以根据客户的地理位置、交易行为等方面的特征，从而计算出每一个顾客未来的收益，以此找到什么地方的客户，其最具有的价值。但是，在实际计算过程中，一定要考虑对顾客管理所带来的隐性成本。比如，一个通过传真，并通过信用卡进行支付的成本，比一个电话，然后等货到了后才付现金的顾客的成本要低。因此，在找到这个目标市场以后，还需要借助背景分析模型，对这些具有价值的顾客的轮廓勾勒出来，从而对其人口统计特征、交易特征等进行描述，以此制定全面对营销方略。

2.3借助个性化的营销，获取客户的关注

与传统的大众营销相比，“小众营销”已经成为企业营销的趋势。相比于针对所有消费者的“大众营销”，“小众营销”成本低，收益高。而数据挖掘就可以利用信息技术帮助企业来实现单独营销，针对目标群体推出适宜的产品，并进行合理定价。而通过这种个性化的服务，不仅可以获得客户的关注，同时还可以更好地满足不同客户的需求，从而为客户提供个性化的产品定制服务。而通过这种“小众营销”的方式，还可以降低企业营销的成本，提高营销的效率。

2.4大数据在人力资源管理中的应用

大数据可以自行在人力资源数据库中挖掘有价值的信息，通过数学知识以及相关技术对数据库进行统计及管理，为数据库管理人员创造了便利条件，突破传统人力资源管理的局限性。人事统计多数情况下只可以提供一些日常数据，但是通过数据挖掘技术可以分析出工作人员的工作表现、工作时间等信息。在人力资源管理方面，企业也可以通过定量分析方法去解决一些实际问题。总而言之，数据挖掘技术在人力资源管理中的应用，能够为企业的人员调动、人才划分、人才招聘、绩效考核等提供真实、可靠的信息支持。

2.5收集客户数据，低成本管理

较之传统的信息处理方式而言，大数据背景下数据信息的处理流程进一步精简，业务处理成本低、效率高。通过大数据技术实现信息快速收集和处理，得到的结果精准度更高。尤其是当前很多电商企业通过自动化方式来自动收集用户数据信息，对客户的消费情况和兴趣爱好有一个充分的了解，有助于企业经营战略调整，尽可能降低人为干预几率，切实提升业务效率，对于电商企业管理模式创新意义较为深远。例如：滴滴软件，通过大数据技术实现自动化方式为客户及车主进行实时信息匹配，人工干预基本只用于解决客户投诉等其他必需的问题，切实地提升业务效率，减少了社会资源的浪费，也给客户带来了更大的便利。

2.6降低客户流失率，提高客户满意率

对企业的营销来讲，通过对顾客流失问题的解决，可极大地提高未来用户的忠诚度和满意度。对一个企业来讲，获取一个新顾客的成本可以说是保留一个老客户的10倍的成本。由此，通过这句话看出，做好对企业老客户的维护，对提升企业的营销效率，具有非常重要的作用。而要提升营销的效率，那就必须要最大限度地降低老客户的流失率，并借助现有的顾客信息，如顾客的属性、消费记录等与顾客的流失关联起来，进而构建顾客流失的诊断与预测模型。进而再通过决策树的分析方法，提炼出一些对企业有价值的商业规则信息。因此，结合对数据的挖掘，可以在营销活动中更加有目的和有针对性地对顾客展开服务，并抓住顾客流失的原因和特征，提前做好对流失顾客的服务，最终提升顾客满意度，增加企业的业绩。

结语

总之，在现代这个信息化的时代，企业必须要充分利用好现代信息技术，将传统的以产品为中心的营销，改为以客户为中心的营销方式。同时，在数据的背景下，加强对客户需求的分析和预测，充分发挥大数据技术系统化分析，为顾客提供个性化和智能化服务，提升企业核心竞争力，为企业创造更大的经济效益。

参考文献:

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[2]惠琳.基于数据挖掘的企业精确营销应用[J].企业经济，2014，(2):31.

[3]汪锋．论企业管理模式与战略营销[J]．长春师范大学学报，2015，(12):194.