大数据时代下的电商营销策略浅析
2017年10月25日 | 作者: adminlin | 分类: 企业管理满意度 |
在大数据时代背景下，电子商务营销也将面临新的机遇和挑战。本文将分析电子商务企业在大数据时代下面临的市场和技术环境，进而探讨大数据时代带来的机遇与挑战，最后提出了电子商务企业应对大数据营销时代的可行性建议。
一、大数据时代下营销
硬件成本的降低、网络带宽的提升、云计算的兴起、网络技术的发展、智能终端的普及、电子商务＼社交网络＼电子地图等的全面应用、物联网的兴起，这一切都促成了大数据时代的来临，在这样的大环境下，传统的营销理论和思维方式也正在经历着演进和进步，新型的营销模式已经受到了广泛的关注。大数据营销和云营销的概念被提了出来。
大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让营销内容在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人，同时，推送其营销信息只是大数据营销的一个功能，它还可以做到渠道优化和精准营销信息推送。
云营销（CloudMarketing
），依靠云软件、搜索引擎、社会化媒体作为主要媒介，通过网络将多个成本较低的计算实体，云整合成一个具有强大营销能力的完美系统云平台。一些知名的互联网公司如谷歌、亚马逊、百度、阿里巴巴和腾讯，都已经开始搭建基于云的数据营销平台，为客户提供云营销服务从而获得良好的营销效果。
二、电商企业营销现状
中国的电商企业也同样处于蓬勃发展时期，可是在大数据时代里，传统的技术架构对于数据处理方面的性能和可靠性问题也不断出现。
（一）电商营销投放在不断增长、投放规模仍较小
据中国电子商务研究中心（100EC.CN）监测数据显示，2015年上半年，中国电子商务交易额达7.63万亿元，同比增长30.4%。其中，B2B交易额达5.8万亿元，同比增长28.8%。网络零售市场交易规模达1.61万亿元，同比增长48.7%。与此同时，电商企业在营销方面的投放金额仍较小。
在此情况下，电商的营销需求也愈加强烈，电商领先者的大规模投放，传统电商的逐渐发展成长的带动下，使2011年-2015年电商的营销规模继续保持大幅的增长。数据显示，2015年中国B2C和C2C网上零售市场交易规模达到了25680亿元，随着电商电商市场的快速稳定的发展，电商网络营销市场规模也保持快速的增长态势，2015年达到了488.7亿元。随着中国互联网媒体的逐渐丰富，电商网络营销的渠道也越来越多样化，除在电商平台内进行营销推广外，搜索引擎、效果广告网络、品牌展示、EDM、社会化媒体、网址导航、搜索及比价等网络媒体平台都成为电商在进行网络营销的重要布局。
（二）电商竞争由单纯的价格营销转向综合营销
2015年11月12日，第七个天猫双11全球狂欢节落下帷幕，全天交易额达912.17亿元，其中无线交易额为626.42亿元，无线成交占比68.67%。围绕这个日子，线上天猫、京东、易迅、当当、国美网上商城、苏宁易购等电商提前热身，线下家电连锁卖场、商场也打得不可开交。而在此之前，各个电商企业想尽办法想在这一天分一杯羹，经过长期的价格战，在价格战中出现了各种先升后降、物流滞后、服务水平降低等方面受到消费者的诟病。越来越多的商业企业逐渐认识到差异化是企业的核心竞争力，而只有提高服务水平，运用创新营销模式，才能帮助商业企业获得长远发展。所以从现在的“双11”、“双12”等活动你可以看到，每个企业的主题都不再是低价格和折扣，而是提高了各种服务，专注于用户体验和情感营销。比如淘宝、天猫将严惩那些在活动日中出现先升后降行为的商家，保证消费者的利益。
三、大数据时代电商企业市场营销面临的机遇和挑战
（一）机遇
在大数据时代下，互联网营销正被越来越多的传统企业所重视，成为实体企业的另一个重要的营销渠道。对于那些已经在线下，成功地建立了实体的销售渠道和网络的企业来说，如何开辟线上渠道，并使之与线下渠道进行有效的整合，才是这些企业要解决的关键问题。准确的客户细分是大数据营销的一个重要方面，因此要将在营销内容与客户的需求紧密联系在一起，将改变人们对营销一千个人采用同样营销方式的传统的营销方式，将它改变为一千个人有一千种不同的根据客服需求制定的营销方式，它是一个大数据的主要目标。电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。
（二）挑战
现如今，网络的发展使得数据的获取并不是那么困难，甚至可以说数据正在以爆炸式规模增长，但是如何归集，如何提炼，如何利用，如何保密，这些才是真正大数据时代电商企业不得不面临的重要挑战。
1.信息爆炸带来的挑战
现代的数据获取渠道如此宽广，各种音频、视频、图片、GPS定位等等信息都在各种社交网络中广泛传递，这些数据称为非结构化数据。这种非结构化的数据占到了企业数据总量的四分之三。而现有的数据处理方法对于这大量的非结构化数据却是无法胜任，更不要说将其与文本数据整合利用了。读写瓶颈、存储瓶颈、安全瓶颈、效率瓶颈、系统性能瓶颈等等，这些问题对传统的数据科学和数据挖掘的理论和算法都提出来新的挑战。
2.有效的共享和利用营销数据的挑战
当今电商企业环境中，数据大多来自不同的平台，非常的零散，这些零散的数据不能有效地利用；于此同时，由于平台不同，模块不同，数据无法共享和关联；并且在利用时也往往忽略了非关键业务，造成了某些重要信息的浪费。因为企业中在业务模块是分离的，单一服务模块数据价值远远低于的所有业务模块，企业中的各个部门也没有能够好好协调共享数据[1]，共同分析数据和数据运用，都为电商企业实现有效的数据共享和利用以及企业实现将相关的数据集成平台、实现跨业务、跨部门数据的联合提出了巨大的挑战。
3.对营销数据安全和保密性的挑战
大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，面临的数据泄露风险将会增大。电商企业想要维持住自己的客户，怎样确保数据的安全性非常重要，不仅要纺织丢失，更要防止被篡改[2]。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。
4.对大数据营销人才管理的挑战
如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师[4]。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。从数据收集、数据整理、数据分析、数据管控，大数据的建设和使用各个环节都对从业人员有技术上的要求，怎样获取和培养专业人才，也成为了大数据时代每个电商企业必须思考的问题。另外在进行大数据营销时，还需要打破传统的营销模式，实现营销团队的整合。要建立一个完整的大数据营销团队，进行大数据人才管理，吸纳更多的数据分析人员配合营销人员，这是大数据时代下给电商企业的又一个挑战。
四、电商企业在大数据时代的营销策略
（一）打造企业营销数据处理系统
一个良好的大数据平台是企业开始发展大数据营销的基础。因此，在大数据营销活动时代，电商企业需要采用多种方法和多种渠道来进行数据的采集和处理、形成企业的数据资产，为后期营销活动实现打下坚实的数据资产基础，打造一个企业自己拥有的数据处理平台[5]。首先企业要懂得如何采集数据，需要采集的数据包括：客户特征的数据、客户行为的数据、营销效果的数据等等，不同的企业可以根据自身发展的需要和企业自身的特点建立一套符合自身的采集数据的机制，通过各种渠道，采取适当的获取方式来获得企业想要的数据。其次，收集到相关数据后，企业需要进行对原始数据的各种处理。通过对原始营销数据的整理和整合，利用数据挖掘和数据分析技术，将大数据资源转化为可操作和执行的行动，为企业的营销策略提供建议和指导。
（二）打造企业营销数据共享式服务平台
打造营销数据共享式服务平台，实现客户级的营销数据共享，对于建立在大数据基础上的精准营销和个性化营销至关重要。在构建营销数据共享平台的基础上搭建更加有效的个性化推荐系统，使得企业的营销更加基于客户的需求更加精准。对于企业的不同的业务模块之间，企业要找到他们之间潜在的联系，实现不同模块之间可以跨业务进行数据共享、分析和利用，使得从以前的单个模块服务的数据价值低提升到多个模块数据的联结，提高了服务水平。例如亚马逊公司和阿里巴巴充分利用其积累的大量数据，将自身打造成一个数据与服务平台，开辟了电商营销的新思路，为互联网，移动互联网的发展也创造了新的模式。
（三）营销数据安全保护和保密策略
在数据安全方面，电商企业应采取必要的数据安全技术，如防病毒技术、接入控制技术、异常报警技术等，以保证数据安全，同时还需要提高安全防范意识，制定应急安全事故应急处理流程和计划构建灾难恢复中心和定期数据备份，确保数据安全。在用户隐私保护方面，电子商务企业应制定并发布隐私保护政策，保护用户隐私。禁止擅自泄露用户注册数据，禁止将用户数据用于其他商业用途，未经用户许可使用用户的数据。电商企业应该承担起保护客户隐私的责任，在用户隐私的执行中，应当在用户在申请或开始使用服务时，告知使用互联网可能对个人权力产生危害；未经允许不会将用户数据用作于其他商业用途。
（四）人才培养和管理策略
大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。据Gartner预测，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位[6]。未来，数据分析人员仍然面临极度短缺的问题，与此同时，企业也需要具有能够高瞻远瞩、富有远见的实干型领导者来推动大数据营销策略的贯彻与执行。
因此在人员方面，电商企业需要提前做好招聘数据分析人才的计划，逐渐数据分析团队，保持现有的大数据营销骨干，还需要制定培训计划增强大数据营销团队的技术能力和业务能力。为了充分吸收和培养大数据营销的复合型人才，发挥出他们的聪明才智，电商企业还需要利用大数据营销的契机，对大数据人才的引进、培养、以及管理激励机制进行及时的革新。企业还可以与学校联合培养人才，或建立专门的数据科学家团队，或与专业的数据处理公司合作，以解人才之急。
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