任务二 初识大数据营销

如今，数据的重要性日益增加，急速膨胀的信息和大数据的商用价值正在改变现有的营销模式和企业的营销活动。大数据分布式存储、大数据挖掘及分析技术的发展为海量数据的收集、整合、处理、分析等操作提供了技术支持，为企业实现精准营销、优化管理、提升市场竞争力创造了更多的可能。在这样的时代背景下，大数据营销应运而生。

（一）大数据营销的内涵与特点

大数据营销是指通过对海量的数据信息进行筛选、整理、分析，从中提取出有价值的信息，最终为企业制定具有针对性的营销策略的过程。

在传统的市场营销模式中，企业需要花费大量的时间和精力去收集消费者信息，而且往往无法全面了解每个消费者的需求和兴趣。同时，很多企业通过试错的方法来调整营销策略，效率低，成本高。而通过大数据营销，企业可以更加深入地了解潜在消费者的需求和兴趣爱好，并根据这些信息制定更加切合实际的营销策略，从而提高企业的市场营销效率和盈利能力，促进企业的快速发展。

总体来说，大数据营销具有以下几个特点。

1. 多平台

大数据营销的数据来源是多方面的，多平台的数据采集使我们构建的消费者画像更加全面和准确。多平台数据采集的途径包括PC端互联网、移动互联网、互联网电视端及各种物联网传感器等。

2. 个性化

随着社会经济水平的提高，消费者不再满足于普通的大众化产品，而是更倾向于情感化、个性化的优质产品，所以个性化营销成为市场进一步细分的必然要求。在营销过程中，企业必须充分考虑消费者的个性化需求。与传统营销的广泛撒网不同，企业可以通过大数据分析了解消费者的位置、关注对象、偏好等信息，从而实现为消费者量身定制的个性化营销，这样即使消费者使用同一款软件，其界面显示的推荐内容也不同，可以满足不同消费者的不同需求。

3. 时效性强

在互联网时代，消费者的消费习惯和购买行为经常在短时间内发生变化，因此企业需要及时捕获消费者的需求变化，在消费者需求最强烈的时候为其精准推荐企业的产品。大数据营销可以帮助企业及时掌握消费者的需求及其变化趋势，提升营销的时效性。

大数据营销企业泰一传媒曾提出时间营销策略，即通过相应的技术手段充分挖掘并分析消费者需求的变化，并及时响应每位消费者当前的产品需求，使消费者在做购买决策的时间段内及时接收到企业推荐的产品广告。

4. 高效率

与传统营销模式相比，大数据营销有着较高的性价比，可以让企业的营销决策做到有的放矢，并根据实时性的效果反馈，及时调整营销策略，从而最大限度地减少营销传播时的浪费，实现高效率营销。

5. 关联性

大数据营销可以帮助企业发现消费者的关联性需求，进而销售多种相关的产品或服务。在互联网时代，这一点反映了网络消费者关注的广告与广告之间的关联性。大数据在采集过程中可以快速获取目标消费者关注的内容及其所处位置，这些有价值的信息可让广告在投放过程中产生前所未有的关联性，即消费者所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。

6. 互动性

企业可以借助大数据技术鼓励消费者参与企业的产品生产与决策，如选择款式、包装、广告方案等。在整个生产和销售过程中，消费者参与越多，其购买该产品的概率就越大。这种互动性强的营销方式很容易受到注重参与感和渴求信息的消费者的青睐。

（二）大数据营销的发展

大数据营销近些年成为企业追捧的营销关键词，但关于大数据营销的研究和实践已经有很长的历程。从20世纪开始，围绕消费者数据的营销研究就已经开展，如直复营销、数据库营销等，有的学者认为直复营销是数据库营销的起源。直复营销是指通过与目标消费者直接沟通，取得反馈，实现交易，一般表现为直接向潜在消费者发送广告材料，引导其立即采取行动。

进入20世纪90年代，随着电话营销的兴起，直复营销逐渐被数据库营销取代。在银行、保险、信息技术（Information Technology，IT）等行业，大多数企业建立了庞大的呼叫中心，为消费者提供“营销销售—售后”的端到端服务。

企业开始意识到，通过消费者数据分析可以实现更加精准的营销，从而节省费用，提高效率。不过，那个时代的营销还不能称为真正意义上的大数据营销，因为不管是数据可用规模、类型，还是数据分析工具，其能够达到的深度和范围，或者营销应用的平台和领域，都远远达不到大数据营销的程度。学者们虽然把数据驱动营销发展的潜力纳入研究范围，但其研究主要停留在概念层面，直到2000年这种情况才发生变化。

首先，关注数字互动的学术研究从2000年开始大量增加；其次，2000年“互联网泡沫”爆发，人们清醒地认识到营销战略不应过分依赖营销专家的建议，而是要基于实践的观察和实际数据。这让人们开始重新审视对数据营销的科学理解，促使人们寻求更严格的科学方法来解释这一领域的现象。

在21世纪，以大量消费者数据为基础、智能分析技术为支撑、新兴线上平台为应用空间的大数据营销真正出现。大数据营销经历了4个发展阶段，分别是互联网时代、社交网络时代、移动互联网时代和人工智能时代。

1. 第一阶段：互联网时代

大数据营销的互联网时代开始于2000年，这一时期的大数据营销也叫数字营销。数字营销是指借助互联网、计算机通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式。数字营销尽可能地利用先进的计算机通信技术，最有效、最省成本地谋求新市场的开拓和对新消费者的挖掘。

企业通过网络接触到大规模的消费者群体，从中获取丰富的营销数据，这为理解消费者行为提供了新的视角和工具。在这个阶段，网站点击数据、搜索记录数据等是众多营销人员的关注重点。通过分析网站点击数据和搜索记录数据，企业可以了解目标消费者的关注点和消费者行为，并通过建模预测消费者购买行为，为营销管理提供决策依据。

2. 第二阶段：社交网络时代

大数据营销的社交网络时代开始于2004年。21世纪以来，随着Web2.0技术的发展，社交网络网站（Social Network Sites，SNS）应运而生，大数据营销进入社交网络时代。

社交媒体是社会网络的载体，是一种Web2.0技术，允许用户自己生成内容，也就是说，在社交媒体的各种平台中，用户不仅可以获取信息，还可以创造信息。用户可以在平台上自由地表达自己的观点，讲述自己的经历。

基于社交媒体的这一特点，研究人员通过分析用户的沟通行为，发现用户的在线评论会相互影响，在线口碑也会对消费产生一定影响。因此，在社交网络时代，大数据营销的重点在于在线口碑，由此衍生出社会化媒体营销。

社会化媒体营销是指利用社会化网络、在线社区、博客、百科或者其他互联网协作平台和媒体来传播和发布资讯，从而形成营销、销售、公共关系处理和客户关系服务维护及开拓的一种方式。社会化媒体营销工具一般包括论坛、微博、微信、博客、SNS社区、视频、图片等。

社会化媒体营销的优势主要体现在以下几点。

（1）精准定位目标消费者

社交网络掌握了大量用户信息，除了年龄、工作等表层信息外，还可以通过对用户发布和分享的内容进行分析，有效地判断出用户的喜好、消费习惯和购买能力等信息。

（2）通过互动拉近企业与用户的距离

传统媒体投放的广告很难获得用户的反馈，而社交网络使企业有了官方微博、官方微信公众号，借助这些平台，企业可以与用户更好地互动，形成良好的企业品牌形象。社交媒体是一个重要的客户关系管理系统，企业可以寻找用户对企业品牌或产品的讨论，针对用户讨论迅速做出反馈，解决用户的问题。

（3）低成本进行舆论监控和市场调查

随着社交网络的普及，社交网络的大数据特性得以很好地体现。首先，企业可以通过社交网络低成本地进行舆论监控，在企业危机公关时发挥重要作用。其次，通过对社交网络上的大量数据的分析，企业可以进行市场调查，有效挖掘用户需求，为产品设计开发提供充分的市场依据。

（4）企业可获得低成本组织的力量

通过社交网络，企业可以较低的成本组织起一个庞大的粉丝宣传团队，每当企业有活动或者新品上市，粉丝会奔走相告，成为企业的一股重要的宣传力量。

3. 第三阶段：移动互联网时代

随着智能手机的普及，移动互联网时代悄然而至，以苹果公司推出第一代苹果手机和谷歌公司推出安卓系统为标志，大数据营销迎来了移动互联网时代。这一时期的营销模式为移动营销。移动营销是指利用手机、平板电脑等移动终端和互联网技术、无线通信技术等，完成企业和消费者之间的产品或服务交换的过程，其内容主要包括企业品牌形象推广、产品信息宣传、产品销售、客户关系管理等。

由于移动营销模式具有高效、便捷、成本低等优势，这种营销模式很快就发展起来，被各类企业所接受。

移动营销模式可以用“4I”来概括，即个性化（Individualize）、分众识别（Individual Identification）、即时信息（Instant Message）、互动沟通（Interactive Communication）。

（1）个性化

在移动互联网时代，人们对个性化的需求比以往任何时候都更强烈。移动服务为消费者带来的附加价值在于让消费者可以随时随地访问，消费者可享受基于时间、地点及个人喜好的个性化定制服务。

（2）分众识别

由于每个移动终端及其使用者的身份都具有唯一对应的关系，并且可以利用技术手段进行识别，所以企业能与用户建立确切的互动关系，进而确认目标消费人群及其地点等。

（3）即时信息

在移动营销模式下，信息传递具有即时性的特征，这为企业获得动态的反馈和开展互动跟踪提供了可能。当企业对消费者的消费习惯有所察觉时，可以在消费者最有可能产生购买行为的时间发布产品信息，而消费者也能即时访问。

（4）互动沟通

传统媒体只为企业提供了单向传播渠道，这导致消费者互动和参与的缺失，而在移动营销模式下，企业可开展互动沟通。企业在开展互动沟通时应考虑连接性（与更多资源的连接）、娱乐性和个性化（与个人进行更个性化的沟通），企业对互动性的感知越强，与消费者的沟通效果就越好。

综合来看，移动营销与传统营销的区别可以体现在表1-2所示的几个方面。

4. 第四阶段：人工智能时代

2018年，百度携手知萌咨询发布《AI赋能营销白皮书》，标志着大数据营销进入人工智能时代。大数据与人工智能的结合为洞察消费者提供了一个全新的方案。大数据分析技术、人工智能技术使对海量数据进行收集、整合、可视化和进一步深度分析成为现实。

企业可以借助机器学习、文本挖掘和自然语言处理等技术，集中处理点击流、在线评论、社交媒体信息等，在此基础上洞察、分析和预测消费者的偏好，给予产品精确的定位，有针对性地进行营销活动，从而实现定制化的产品推送和个性化服务提供，提高营销的精准度。

到目前为止，大数据营销显现出以下发展趋势。

（1）不同数据库之间的整合与协同

随着信息技术的不断发展，单一企业所拥有的碎片化的消费者信息早已不能满足市场对数据量和多样性的需求。基于全样本数据的大数据营销将用于开展更加精准有效的用户数据挖掘，更全面地展示消费者的各项信息。目前，我们仍然处于数据碎片化时代转向数据整合时代的过渡期，但随着技术的发展，未来跨媒体、跨渠道、跨终端的大数据营销将使信息得以从多维度重组。

企业内外不同数据库之间的有效整合、协同与联动，有利于实现消费者信息的全方位、多角度反馈与融合，将是未来大数据营销发展的关键和基础。

（2）场景成为大数据营销的着力点

随着5G的不断发展，万物互联、万物皆媒的物联网时代即将到来，场景也将成为大数据营销新的着力点。场景营销的基本流程是先找到合适的人，再根据消费者所属群体及其消费习惯决定所要使用的信息内容，然后根据消费者所处的环境来决定触点。

实施场景营销要有大数据做支撑，企业需要多渠道地了解消费者，然后通过挖掘场景、消费者分群对触点进行把控，从而针对不同的消费者在合适的情境下为其推送最合适的产品或服务。

（3）通过效果监测实时优化策略

随着大数据营销的不断发展，实时效果监测将成为常态。大数据挖掘技术的改善与提高可大大降低营销效果的监测成本。无论每一次营销活动是否成功，企业都可以通过效果监测找到原因，从而改进不足，尽快拿出解决方案，以提高效率，减少损失。

（三）大数据营销的基本流程

大数据营销是指通过多学科融合，实现对规模巨大的数据的采集、管理和分析，从而发现新的知识和规律。下面对大数据营销的基本流程进行简单介绍。

1. 数据采集

数据采集是大数据营销流程中的重要一环，是成功进行大数据营销的前提。由于大数据处理的数据来源广泛，第一步就是对数据进行抽取和集成，从中找出代表实体对象和与其有关系的数据，经过关联、聚合等操作，按照统一的格式对数据进行存储。在数据采集的过程中，数据源会影响大数据的真实性、完整性、一致性和准确性。数据采集的工具有很多种，包括爬虫软件、应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）、传感器采集、日志采集等。

2. 数据存储

数据采集后需要将数据存储起来，以便后续的处理与分析。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop等。

关系型数据库是一种传统的数据存储方式，其采用表格形式存储数据，具有结构化、一致性和可靠性等特点。

NoSQL数据库不采用表格的形式存储数据，而是采用键值对、文档、图形等形式来存储数据，具有高扩展性、高性能等特点。

Hadoop是一种分布式计算开源框架，可以处理海量数据，具有高可靠性、高扩展性等特点。

3. 数据处理

数据处理是数据准备过程中最花费时间、最重要的一步，该步骤可以有效减少后续数据分析过程中可能出现的矛盾。该步骤是指根据大数据营销的目标，确定需要分析的数据范围，运用大数据技术对初始数据、原始数据和坏数据进行清洗和预处理。

数据处理还应包括寻找或确定具有商业含义的新变量，或者进行变量转换，为使用工具建模打下基础。该步骤的目标是转换数据，为后续步骤的执行做好准备。如果数据源的格式不同，则必须转换和统一数据。如果数据没有特定的结构，就必须将数据结构化，通常采用表格格式，从而进行不同的分析并建立机器学习模型。

4. 数据分析

数据处理后，企业需要对数据进行分析，以发现数据中的规律和趋势。数据分析的目的是为决策提供支持，帮助企业做出更好的决策。数据分析的方法有统计分析、机器学习、数据挖掘等。

5. 数据可视化

在数据分析的基础上，形成数据报告是非常重要的步骤。数据报告包括分析报表、客户信息或客户群信息及其特征，以及根据分析结果提出的应用建议等内容。消费者最关心的是数据分析的结果及其以何种方式在终端上显示，所以展示数据处理分析的方式非常重要。

目前来看，数据可视化是展示数据分析结果的主要技术。数据可视化是指以图形格式表示数据，让决策者看到直观呈现的数据分析结果，从而做出更科学的决策。数据可视化的基本思想是将数据库中每个数据项作为单个图像元素表示，大量的数据集合构成数据图像，并将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，从而使用户从不同的维度观察数据，对数据进行更深入的观察和分析。

6. 数据应用

数据可视化后，企业要将数据分析结果应用到实际的业务中，以实现数据驱动决策。数据应用的目的是让企业更好地利用数据，提高业务效率和竞争力。数据应用的方式有推荐系统、风险控制、营销策略等。

7. 数据反馈

有效营销活动的基础是高质量的数据，但并非所有数据都是优质的。基于低效数据做出的业务决策可能会浪费营销预算，损害品牌的声誉和形象。大数据营销基本流程的最后一个环节是利用营销技术获知客户行为和各个营销节点的过程量，以便定量地证明营销的投入产出比，进而优化营销和业务流程。

课堂讨论

（四）大数据营销团队的人员配置

大数据营销的成功与否在很大程度上取决于大数据营销团队的能力，企业内部的大数据营销团队成员包括数据策略师、营销分析师、系统工程师、数据挖掘师、数据质量专员和数据库管理员。

1. 数据策略师

数据策略师是企业内部的营销数据操盘手，需要同时精通业务和营销，并负责与业务需求层面进行沟通，从而为企业设计科学的大数据营销模式。

数据策略师需要了解统计学和技术，明白什么样的大数据营销模式在技术上是可行的，了解数据分析和数据挖掘对企业的作用。数据策略师要擅长制定客户数据标准和规则，设计企业大数据营销基础设施的建设路线。

总之，数据策略师是大数据营销团队的核心人物，应当在企业内部长期培养。

2. 营销分析师

营销分析师负责大数据营销的执行层面，包括抽取、分析日常数据，熟练操作大数据营销工具。营销分析师密切接触的是需要直接的客户数据支撑的一线人员，如市场经理、一线销售经理等，所以要深刻理解企业的营销策略，能够在理解行业的基础上对客户数据进行细分，在营销执行过程中了解怎样的数据可以发挥作用，营销结束后还要分析营销结果，提出改进意见。

企业在统计学、技术上对营销分析师的要求并不高，一个有SQL背景、懂数据库逻辑的人员与业务人员磨合半年，就能成为合格的营销分析师。

3. 系统工程师

系统工程师负责建设和管理大数据营销的基础设施，包括新系统的开发上线和系统上线后的日常维护。系统工程师属于IT领域的岗位，一般设置在企业的IT部门。系统工程师一般只需配合数据策略师理清业务需求和逻辑即可进行系统的开发，所以并不需要有很强的业务理解能力。

系统工程师在开发系统时并不一定会接触真实的客户数据，因此除了最新的应用领域外，由系统工程师引发的数据安全风险较小。

4. 数据挖掘师

当企业的客户数据量十分庞大，收集的客户行为信息非常复杂时，企业就只能通过专业的数据挖掘软件结合统计学算法来进行数据分析与客户细分，这时企业就需要数据挖掘师。数据挖掘师是指通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式和规律，从而解决具体问题的人员。

数据挖掘多是以解决具体问题为导向的，例如，聚类分析通过对会员的各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，为不同类型的会员建立相应的文件，从而使企业更好地理解会员，掌握高、中、低各个层级的会员构成，既可以为后期各种会员运营提供指导，提高活动效率，又可以指导营销工作和企业各种战略的制定。

数据挖掘师必须精通数据库知识，很多时候模型的数据预处理会在数据库中完成，数据挖掘师必须熟练掌握数据挖掘工具、数据挖掘算法，如SPSS、CELEMENTINE、SAS/EM等。

5. 数据质量专员

数据质量专员对客户数据质量负责，一般只与数据策略师沟通，而不接触业务人员。数据质量专员负责完成日常的数据库质量检查工作。当数据量较少时，数据质量专员可直接进入客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）系统的前台或营销数据库的后台进行更改。当数据量较多时，数据质量专员要与数据库管理员沟通，批量更改数据。

数据质量专员不需要很高的技术含量，只需在数据策略师划定的规则内做日常检查和操作，所以具有一定的SQL操作能力和数据库知识的偏IT领域的人员即可胜任。

6. 数据库管理员

数据库管理员是负责管理和维护数据库服务器的人员，其具体职责包括：全面负责数据库系统的管理工作，保证其安全、可靠、正常运行；负责数据库服务器的安全防范工作，做好数据库服务器的运行记录，当数据库服务器出现故障时，迅速与相关人员一同解决；负责数据库系统的建设，做好数据库软件的安装、数据库的建立工作，对数据库进行定期备份；协助软件开发人员完成数据库软件开发。

数据库管理员要深刻理解数据库的技术，在工作中对接数据策略师和数据质量专员，了解数据管理需求。

数据库管理员是大数据营销团队中仅次于数据库策略师的第二重要的角色，决定着数据库的安全策略，是在企业的IT层面唯一能接触所有未脱敏客户数据的角色，具有最大的数据安全潜在风险。因此，企业在选择数据库管理员时，与技术能力相比，对其职业操守的要求更高，在招聘时需要投入巨大的精力做背景调查，通常不会选择外包。

（五）大数据营销的基础理论

大数据营销是市场营销的一种重要的细分形式，所以市场营销理论也是大数据营销的重要理论基础。市场营销理论是不断发展的，这主要体现为4P、4C、4R、4I理论的不断演化，如图1-2所示。在此过程中，营销人员对营销、市场及消费者的理解不断加深，市场营销活动变得更加灵活、有效。

1. 4P

1960年，杰尔姆·麦卡锡在其出版的著作《基础营销》中首次提出4P理论，4P分别指产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）。该理论认为，一次成功和完整的市场营销活动应当具备适当的产品、适当的价格、适当的渠道和适当的促销手段。从此，营销成为一个系统工作，而营销管理也成为企业管理中非常重要的一部分。

（1）产品

市场营销的一切起始点是产品，产品也是一个企业最重要的核心竞争力。因此，产品策略是市场营销战略的核心，价格策略、渠道策略和促销策略都围绕产品策略展开。

产品策略是指做出与企业向市场提供的产品有关的策划与决策，即为目标市场开发合适的产品或产品组合。产品之所以能够提供给市场，被消费者使用，是因为它满足了消费者的某种需要。因此，企业的营销负责人在策划一个产品的时候，需要考虑这个产品能满足什么需求、销售给谁、有什么功能、与竞争对手的产品有何差异，有时还要思考究竟是做单品“爆款”还是各种产品线组合，从而使自身企业在市场竞争中立足。

在大数据时代，消费者更加注重个性化和定制化的产品，因此企业需要不断创新和优化产品，以满足市场的需求。

（2）价格

价格策略是指企业如何估量消费者的需求并分析成本，以选定一种既能吸引消费者又能实现市场营销组合的定价方式。企业以盈利为目的，所以定价要兼顾销售效率和企业效益。

影响定价的因素有3个，即需求、成本、竞争。在整个定价体系中，最高价格取决于市场需求，最低价格取决于产品成本，在最高价格和最低价格这个区间里，企业能把价格定到多高，则取决于竞争对手同类型产品的价格。因此，企业在定价时还必须考虑目标市场的竞争情况，以及消费者对定价的反应。

在大数据时代，消费者可以轻松地比较不同产品和品牌的价格，因此企业需要制定具有竞争力的价格策略，而动态定价和个性化定价等新型定价策略可以通过数字技术来实现。

（3）渠道

渠道是指产品在其所有权转移过程中从生产领域进入消费领域所经过的各个环节及经营机构，如代理商、批发商、商场或零售店、网络直销商等。在大数据营销中，渠道不仅仅是传统的实体店铺，还包括在线渠道和电子商务平台。通过数字渠道，企业可以扩大产品的覆盖范围，降低分销成本，提供更便捷的购物体验。另外，企业还可以通过数据分析和智能技术了解消费者的购买习惯和偏好，从而更好地定位和管理渠道。

（4）促销

促销是指企业采用各种方式传播产品信息，以提高产品的知名度和销售额。促销是企业与消费者之间的沟通桥梁。促销包括品牌宣传、公关、推广等营销行为。在移动互联网时代，推广和传播的方式发生了很大的变化，从过去的线下户外广告、电视广告走向多媒体渠道，如社交媒体、搜索引擎、短视频等，通过这些渠道，企业可以向目标市场传达产品的价值和优势，吸引潜在消费者，并与当前消费者进行互动和关系维护。

2. 4C

随着世界经济与信息技术的蓬勃发展，市场竞争也日益激烈。在这一背景下，传统的、以产品为导向的4P理论逐步让位于符合市场经济发展的、以消费者需求为导向的4C理论。

20世纪90年代，市场学家罗伯特·劳特博恩提出了4C理论，4C分别指消费者（Consumer）、成本（Cost）、便利（Convenience）、沟通（Communication）。

（1）消费者

这里的“消费者”指的是消费者的需求。企业必须了解和研究消费者，根据消费者的需求来提供产品和服务，并考虑由此产生的消费者价值。

在传统的产品生产与销售中，企业更加注重的是产品本身，而非消费者的消费体验和个性化需求，这主要是因为在技术与成本的限制下，企业无法全面、系统地收集到每一位消费者对单一产品的偏好信息，这也使消费者在以往的交易活动中处于被动地位。

大数据的出现打破了技术和成本的限制，为企业的营销提供了大量实时的数据。在海量数据的支持下，通过比较不同阶段和不同群体的消费者对产品的态度，企业可以为消费者提供更多的个性化服务，因此消费者在交易活动中获得了更大的主动权。

4C理论认为，企业在产品的生产环节首先要对产品所投放的市场进行分析，以了解该市场中消费者的需求、欲望以及购买行为等方面，其本质就是要尊重消费者的需求，以需求作为导向，在此基础上制定与优化营销战略，让一切营销手段都紧紧围绕在消费者需求这一个中心点上。

（2）成本

成本是指消费者的购买成本。企业不仅要降低自身的生产成本，也要使消费者降低购买成本，如货币支出、耗费的时间与精力、购买风险等。这意味着产品定价的理想情况是既低于消费者的心理价格，又能让企业赢利。

在大数据时代，通过结合海量数据，企业可以利用大数据技术分析不同消费群体的品牌定位和心理定价，这不但减少了企业的人力、物力投入和不必要的广告费用的支出，而且企业在掌握了关键数据后实施精准营销还可以使消费者减少购买成本，从而达到双方共赢的目标。

（3）便利

便利是指为消费者提供的购物便利和使用便利，该策略强调企业在制定分销策略时要更多地考虑消费者的方便程度，而不是自己的方便程度，要通过售前、售中和售后服务，让消费者在购物的同时享受到便利。

伴随着我国消费者收入的整体增加和网络购物的兴起，消费者的消费欲望也日益增加。因此，企业在销售过程中不仅要满足消费者的当前需求，还要挖掘消费者的潜在购买欲望。在大数据背景下，企业可以根据单一产品的销售数据进行合理的分析与推算，加之从大数据中得来的不同消费群体的品牌定位与心理定价，向消费者提供包含消费者必须购买的单一产品在内的低于原来各产品销售总价格的套餐，实现交叉销售。

要想实现交叉销售，企业就要在售前、售中和售后3个环节都为消费者提供便利。

在售前环节，企业要充分甄别不同消费群体的关键数据，制定出多种符合消费者个性化需求且为消费者提供便利的套餐。

在售中环节，企业要根据所获得的销售数据进行分析，实时地根据消费者的体验、评论等数据，对交叉销售的产品进行合理的调整。

在售后环节，企业要依据大数据进行互动式的实时反馈。

（4）沟通

企业要以消费者为中心开展营销沟通，通过与消费者进行积极、有效的双向沟通，建立基于共同利益的新型企业/消费者关系。这不再是企业对消费者进行单向促销和劝导，而是在双方的沟通中找到能同时实现各自目标的途径。

网络购物与大数据的应用为企业开展互动式的跟进营销提供了平台与技术支持。在大数据背景下，海量的数据不仅是企业进行市场细分与制定营销战略的利器，其中还包含企业想要获取的消费者反馈信息，大数据多而实时的特点更为企业与消费者的沟通提供了坚实的保障。因此，大数据这一中介直接且实时地串联起了消费者和企业，使互动式的跟进营销得以实现。

3. 4R

4R营销理论以关系营销为核心，重在建立顾客忠诚，其阐述了4个全新的营销组合要素4R，即关联（Relevancy）、反应（Reaction）、关系（Relationship）、回报（Reward）。

（1）关联

企业与顾客是一个命运共同体，建立并发展与顾客之间的长期关系是企业经营的核心。因此，企业必须通过某些有效的方式在业务、需求等方面与顾客进行关联，形成一种互助、互求、互需的关系，把顾客与企业联系在一起，减少顾客的流失，以此来提高顾客的忠诚度，赢得长期而稳定的市场。

（2）反应

反应是指市场反应速度，企业应对顾客需求变化迅速做出反应，快速满足顾客需求。在相互影响的市场中，对经营者来说最难实现的问题不在于如何制订和实施计划，而在于如何站在顾客的角度及时地倾听其声音，从推测性商业模式转变为高度回应需求的商业模式。

在移动互联网时代，互联网为顾客提供了与企业进行双向沟通和反馈的机会，企业应主动倾听顾客的反馈和意见，并及时做出回应和调整，不断改进产品和服务，提高顾客的满意度和忠诚度。

（3）关系

随着市场环境的变化，企业与顾客的关系发生了本质性变化，抢占市场的关键已转变为与顾客建立长期而稳固的关系，由此还产生了5个转变：从一次性交易转变为强调建立长期友好合作关系，从着眼于短期利益转变为重视长期利益，从顾客被动适应企业的单一销售转变为顾客主动参与到生产过程中来，从存在相互间的利益冲突转变为共同追求和谐发展，从管理营销组合转变为管理企业与顾客的互动关系。

在互联网时代，企业可以通过数据和技术手段了解顾客的个性化需求和偏好，与顾客建立个性化的关系。关系营销强调通过定制化的沟通、个性化的推荐和定制化的服务，与顾客建立紧密的关系，提供更好的顾客体验，满足顾客的需求。

（4）回报

企业通过贯彻营销思想，以满足顾客需求为前提，在顾客满意、社会满意和员工满意的基础上来实现企业满意，企业满意在很大程度上取决于企业获得足够的回报。

任何交易与合作关系的巩固和发展都是经济利益问题。因此，一定的合理回报既是正确处理营销活动中各种矛盾的出发点，也是营销的落脚点。

4. 4I

4I理论即整合营销理论，产生和流行于20世纪90年代，由市场营销学教授唐舒尔茨提出。该理论包括趣味原则（Interesting）、利益原则（Interests）、互动原则（Interaction）、个性原则（Individuality）。

（1）趣味原则

随着时代的发展，人们对娱乐的需求变得越来越突出，而互联网的发展使娱乐精神得以充分显现，原来单一的娱乐创作模式变成网民集体创作模式。在新媒体环境下，网络营销工作人员要对网络消费者的心理进行精准把握，营销模式和营销内容要更加注重娱乐属性、趣味性。传统广告追求的是创意，而网络营销追求的是带有好玩、有趣属性的创意。

（2）利益原则

不断追逐利益是人类社会发展的一大本质特征，因此营销活动若不为目标消费者提供利益，必然寸步难行。营销人员要站在消费者的角度思考，倾听消费者的心声，认识并分析消费者的欲望，再通过营销方式和技巧来激发消费者的欲望，引导消费者做出更进一步的行动。

（3）互动原则

成功的营销需要成功的互动作为前提和基础，互动原则是整合营销能够达成的基石。在互联网时代，互动性的加强和全民参与已经成为大趋势，营销人员要充分挖掘网络的交互性，充分利用网络的特性与消费者交流，扬长避短，将网络营销的功能发挥到极致。

（4）个性原则

在买方市场下，产品独树一帜的个性是其成功的重要前提，个性化使产品能在消费者心目中占据独特的位置。另外，个性化的营销可以让消费者产生“焦点关注”的满足感，更能满足消费者的情感需求，所以更容易引发互动和购买行为。

随着大数据时代的到来，数据会越来越准确，很多网络广告平台都能细分用户群体，可以有针对性地对某些群体开展营销活动，从而提升营销的个性化程度。

（六）大数据营销的分析模型

大数据营销的分析模型是一种基于大量数据的分析方法，旨在帮助业务决策者通过结构化和非结构化的数据集进行认知分析，找到有用的结论，从而做出明智的决策。大数据营销的分析模型可以应用于不同的业务场景，每个模型都有其特定的应用领域和目的。

下面介绍几个实用的大数据营销分析模型。

1. 描述性分析模型

描述性分析模型用于更好地理解和描述给定的数据集，定量和统计地总结出数据所包含的信息，侧重于对客观事实整体情况的静态描述。常见的描述性指标包括平均值、中位数、四分位距、方差、峰度、偏度等，如表1-3所示。

在以上指标中，最小值和最大值可以用来检验数据是否存在异常情况。峰度和偏度通常用于判断数据的正态性情况，如样本的偏度接近于0，峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布；峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态；偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。

2. 用户行为模型

用户行为模型用于对用户的购买、浏览、社交等行为进行分析与预测，形成用户的行为特征和行为规律的描述，如用户的购买倾向、浏览习惯、社交媒体互动等，如表1-4所示。用户行为模型的分析方法有关联分析、回归分析、分类分析和聚类分析等，营销人员可以根据用户的行为类型和目标选择合适的分析方法。

3. 留存分析模型

留存分析模型用于分析用户参与情况和活跃程度，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。该模型是衡量产品对用户价值高低的重要工具，可以帮助营销人员深入了解用户的留存和流失情况，发现影响产品可持续增长的关键因素，从而指导市场决策，改进产品，提升用户价值。

留存分析模型支持条件过滤和多人群对比分析，支持对全量数据随机抽样计算。通过留存分析，营销人员可以判断新用户在几天、几周、几月后是否还有继续使用该产品的意愿，还可自定义初始行为和结束行为，进行功能留存分析。

初始行为和后续行为均可以是任意事件或者某个具体的事件。当初始行为和后续行为都相同时，可以对比不同的功能重复使用的情况，了解用户对不同功能的使用黏性；当初始行为相同、后续行为不同时，可以对比同一种优化手段是否对其他功能有不同的影响；当初始行为不同、后续行为相同时，可以对比不同的运营手段、产品功能对达成核心业务目标的影响。

4. 漏斗分析模型

漏斗分析模型能够科学地反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率的情况。营销人员可以通过观察不同属性的用户群体各环节的转化率、各流程步骤转化率的差异，找出转化率最高的用户群体，同时分析漏斗分析模型的合理性，并针对转化率出现异常的环节进行调整。

在理想情况下，用户会沿着产品设计路径完成最终目标事件，但实际上用户行为路径是多种多样的。通过埋点事件配置关键业务路径，能够分析在多种业务场景下的用户转化和流失情况，有利于找到产品潜在问题，同时定位每个环节的流失用户，进而定向营销，促进转化。埋点事件是用户行为分析的数据基础，对应用程序或网站进行埋点并采集上报数据之前，应先定义好需要采集上报的事件，包括它们的基本信息、属性信息等。

5. Session分析模型

Session即会话，指在指定的时间段内在网站、H5、小程序、App上发生的一系列用户行为的集合。一次会话可以包含多次页面浏览、交互等。

Session是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的Session。Session分析模型有多种度量Session访问质量的指标，包括访问次数、人均访问次数、总访问时长、单次访问时长、单次访问深度、跳出次数、跳出率、退出次数、退出率、人均访问时长、总页面停留时长、平均页面停留时长等。

Session分析额外支持了一些细分维度，以满足特定场景下针对Session分析的需求，具体的细分维度如表1-5所示。

6. 分布分析模型

分布分析主要提供“维度指标化”之后的数据分解能力，将原有维度按照一定的数值区间进行维度划分，进而分析每个维度区间的分布情况。分布分析模型主要用于分析订单的金额分布、某类特殊事件的发生时段分布、某类特殊事件的发生次数分布，以及触发某类事件的用户年龄分布等场景。

分布分析模型主要针对的是数值型和日期型数据，如金额、年龄、时间、频次，所以当用户上传的数据中包括这两类数据时，在日常的分析中就有可能会使用分布分析模型来解决一些特定问题。常用的指标有X事件的次数分布、X事件的活跃时段分布、X事件的活跃天数分布、X事件Y属性的总和/均值分布等。

（七）大数据营销伦理

大数据既是企业营销环境的变量，也是重要的战略资源。通过大数据分析，企业可以实现对潜在消费者的精准定位，从而集中资源面向消费者开展有针对性的营销活动。

大数据营销方式为很多新兴品牌提供了便利、具有巨大优势的发展机会，但也为很多不良企业侵入人们的生活提供了捷径。有的企业在营销活动中违背了传统的伦理道德，这些伦理失当行为不仅会对其长久发展产生不利影响，还会对消费者的切身利益乃至网络市场秩序和现实社会市场秩序的稳定和市场健康发展产生不良影响。

在大数据营销背景下，企业在营销过程中存在的伦理失当行为主要包括以下几个方面。

1. 大数据“杀熟”

大数据“杀熟”是指电商平台对不同消费频次的消费者定制不同的价格，即通过采集消费者的信息形成大数据，精准分析消费者的日常行为，利用消费者信息定制区别性价格，从而获得更高的利润。简单来说，对于某电商平台上的同一款产品，关注度较高的消费者得到的报价往往高于关注度较低的消费者。例如，酒店预订平台对消费频次较高的老客户会悄悄提高消费价格，打车软件会在同一位置对经常叫车的用户收取更高的费用。

由于该操作的隐秘性和复杂性、消费者的维权成本较高等因素，绝大多数消费者对其侵权行为无可奈何。这些平台在前期一般是以大量的补贴吸引用户，进而在竞争中站稳脚跟的，而在失去大额补贴后，用户只能以较高的价格购买产品和服务，但这些平台在激烈角逐中获得胜利，占据垄断性优势，理应改变现有的付费机制，为创造更多利润的用户提供优惠。

2. 擅自收集个人信息

部分企业为了获取经济利益，通过技术手段如Cookie技术、植入Web Bugs等，在消费者不知情的情况下暗中监视并收集消费者使用网站或应用软件的信息，分析建档，为企业进行精准营销提供支持。

例如，一些企业通过向消费者推广性格测试小游戏，利用消费者的分享欲和炫耀心理，以期提高品牌的曝光度。在做这些游戏时，消费者需要输入自己的姓名、性别、年龄等信息以获取属于自己的专属标签，平台正是通过这种方式获取了大量的消费者信息。

如果企业未获得消费者同意或授权，而将这些消费者信息泄露给第三方，就侵犯了消费者个人信息使用的隐私权。目前，网络上有很多消费者正因这种伦理失当行为而饱受信息骚扰和网络诈骗的侵害，这已经严重危害了互联网营销生态环境的健康。

3. 无底线侵犯私域

营销从公域（商业行为）逐渐侵入消费者的私域（娱乐区域），打破了营销进入消费者私域的最后一道壁垒，但这种营销行为是需要度的。消费者所能看到的垃圾信息和营销信息越来越多，他们不得不面对铺天盖地的不良广告和骚扰信息，学习、生活、工作被严重干扰。

营销界中有“无娱乐，不营销”的说法，即营销的娱乐化使消费者更容易接受一个品牌，但这种行为最终不能演变成“无营销，不娱乐”，如果消费者最终发现自己所有的娱乐内容都充斥着营销信息，且无法掌控拒绝的自由，这样的环境会让消费者感到烦乱，最终导致营销发展的巨大危机。

为了营造良好的营销生态环境，维护市场秩序，大数据营销伦理生态环境建设至关重要，主要工作体现在以下3个方面。

（1）完善互联网信息技术与安全体系的建设

完善的互联网信息技术与安全体系可以有效防止黑客攻击、网页漏洞、木马病毒等。网络技术人员应加强防火线技术、反病毒技术、数据加密技术和身份认证技术的开发，可以通过数据加密技术将信息原有的存储格式改为无法理解的编码格式，以防止外来入侵病毒的拦截或篡改，从而起到保护信息的作用。

（2）加强营销人员伦理道德教育

营销人员要了解企业、消费者和社会的长远利益，意识到良好的大数据营销伦理生态环境对企业长久发展的重要性。企业要制定营销伦理制度，组织营销伦理专项培训，帮助员工在遇到营销伦理问题时做出正确的行为。

（3）完善营销法律法规和监督体系

制定并完善营销法律法规是遏制大数据营销失范行为的外部保障。国家相关立法机构、行业协会应联合起来，在发挥法律法规对相关伦理失当行为约束作用的同时履行行业协会的监督调查职责，并发挥行业协会中专家聚集的优势，树立良好的协会形象，起好带头作用。行业协会可以定期举行营销违规行为调查和行业道德规范教育，维护正常的网络市场秩序。