大數(shù)據(jù)和企業(yè)精準(zhǔn)營銷相關(guān)性分析*

楊東紅， 時迎健， 雷 鳴， 赫叢喜

(東北石油大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院， 黑龍江 大慶 163318)

在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人們的生活已經(jīng)全面轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)面臨越來越激烈的市場競爭，實施精準(zhǔn)營銷是改善經(jīng)營狀況的有效途徑。在海量的信息中挖掘出對企業(yè)有用的數(shù)據(jù)，將其運用到企業(yè)的精準(zhǔn)營銷當(dāng)中，將很大程度影響企業(yè)的競爭力和發(fā)展。

大數(shù)據(jù)時代的到來使在可接受時間內(nèi)處理龐大數(shù)據(jù)集成為可能，大數(shù)據(jù)所具有的大分析、高帶寬和大內(nèi)容特點產(chǎn)生了數(shù)據(jù)生成、采集、儲存以及分析的數(shù)據(jù)價值鏈，給現(xiàn)代企業(yè)帶來了一定的機遇和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)成為下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿[1-2]。在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，提出了精準(zhǔn)營銷這一營銷新方法。精準(zhǔn)營銷改變了以往的營銷渠道和方法，通過互聯(lián)網(wǎng)等方式建立客戶數(shù)據(jù)庫并進行科學(xué)分析，為企業(yè)提供更精準(zhǔn)的營銷溝通模式[3-4]。因此，大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營銷的實施提供了基礎(chǔ)和技術(shù)平臺。與此同時，基于精準(zhǔn)營銷定位，企業(yè)建立個性化服務(wù)模式，實現(xiàn)了高效率低成本的目標(biāo)[5]，也為企業(yè)對大數(shù)據(jù)的管理提供了一定的方向。因此，對大數(shù)據(jù)和企業(yè)精準(zhǔn)營銷的相關(guān)性進行分析有助于企業(yè)經(jīng)營者充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)有針對性地實施精準(zhǔn)營銷，從而達到提高企業(yè)市場競爭力的目的。

一、文獻綜述

近年來國內(nèi)學(xué)者對大數(shù)據(jù)理論有較為深入的研究。涂蘭敬指出，大數(shù)據(jù)包含的三方面為大分析(Analytic)、高帶寬(Bandwidth)和大內(nèi)容(Content)[6]。李國杰等提出，大數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)流的方式產(chǎn)生，其產(chǎn)生速度較快，非靜態(tài)性，并且這些數(shù)據(jù)流時效性很強，了解并把控這些數(shù)據(jù)流有助于數(shù)據(jù)的分析和利用[7]。馬建光等認(rèn)為，快速產(chǎn)生和更新的大量數(shù)據(jù)會對數(shù)據(jù)的有效性產(chǎn)生影響，從眾多未開發(fā)的數(shù)據(jù)中分析有價值的數(shù)據(jù)信息決定了大數(shù)據(jù)的前景[8]。李建中等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)集合中應(yīng)包含足夠的數(shù)據(jù)來回復(fù)各種查詢和支持各種計算，并且這些數(shù)據(jù)集合所對應(yīng)的每個信息都應(yīng)與時俱進，不陳舊過時，從而保證數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性[9]。李文蓮等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)可以洞悉消費者的需求偏好，并準(zhǔn)確地進行消費者細(xì)分；此外，大數(shù)據(jù)能夠提供產(chǎn)品的即時、精準(zhǔn)和動態(tài)定位[10]。劉光金提出，大數(shù)據(jù)擁有大量數(shù)據(jù)信息、分析處理速度快，并且大數(shù)據(jù)的信息價值密度低[11]。王群等提出，在大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)應(yīng)當(dāng)掌握處理大數(shù)據(jù)的能力，將其應(yīng)用于企業(yè)人力資源管理環(huán)節(jié)，進而促進企業(yè)人力資源管理方面的創(chuàng)新[12]。屈志強等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有海量數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)種類繁雜、分析處理速度快和數(shù)據(jù)價值回報較高的特點[13]。王君毅提出，大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確度高，能夠分析整理消費者的真實需求，從而精確辨識消費傾向、消費喜好等[14]。根據(jù)以上學(xué)者的研究，本文將大數(shù)據(jù)定義為以數(shù)據(jù)流的形式動態(tài)、快速地產(chǎn)生、更新的海量信息的集合，并將大數(shù)據(jù)分為數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)完備性、客戶數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式和數(shù)據(jù)安全性五個重要維度進行測量。

目前國內(nèi)學(xué)者在精準(zhǔn)營銷的實施應(yīng)用方面有較細(xì)致的研究。郭鑫認(rèn)為，精準(zhǔn)投放是精準(zhǔn)營銷的關(guān)鍵，能夠完成產(chǎn)品投放與目標(biāo)消費群體個性化需求的有效匹配，從而提升產(chǎn)品投放的精確度[15]。李維勝等認(rèn)為，精準(zhǔn)廣告投放是企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷的有效途徑，對偏好不同類型廣告的消費者投放對應(yīng)的廣告，可以提高潛在客戶接受企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)信息的精確性[16]。鄧光宏等提出，精準(zhǔn)營銷得以實現(xiàn)的基礎(chǔ)是對顧客信息的收集與分析，通過對顧客數(shù)據(jù)的分析準(zhǔn)確定位并識別顧客的需求特征并判斷哪些顧客具有更高的消費可能，然后有針對性地選擇營銷手段實現(xiàn)產(chǎn)品的銷售[17]。張美娟等提出，精準(zhǔn)營銷的目的就是讓目標(biāo)客戶對企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣，將適合他們的產(chǎn)品和服務(wù)推到他們眼前，激發(fā)個性化的需求，從而達到一對一的互動[18]。曲曉琳提出，精準(zhǔn)的客戶定位是營銷策略的基礎(chǔ)，在企業(yè)進行市場細(xì)分之后，深入分析不同的顧客，最終完成目標(biāo)顧客群體的確定[19]。楊琳通過對中小企業(yè)營銷分析，提出了中小企業(yè)開展精準(zhǔn)營銷的策略，主要包括精準(zhǔn)市場定位、多樣化市場推廣策略以及一對一溝通[20]。陳靜怡提出，在大數(shù)據(jù)時代下，以消費者為核心的思維是精準(zhǔn)營銷的關(guān)鍵，應(yīng)掌握客戶的真實訴求，使消費者得到更為個性化的產(chǎn)品和服務(wù)[21]。根據(jù)學(xué)者對精準(zhǔn)營銷的研究成果，本文將精準(zhǔn)營銷定義為企業(yè)運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，了解并掌握消費者的消費心理和需求偏好，并有針對性地為消費者定制個性化、有效性的營銷服務(wù)，并從精準(zhǔn)廣告投放、目標(biāo)市場定位及個性化需求滿足三個方面反映精準(zhǔn)營銷情況。

二、假設(shè)提出和變量設(shè)計

本文的理論框架和模型如圖1所示。

在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)支撐下，大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了一個平臺，在該平臺上企業(yè)可以掌握詳盡的數(shù)據(jù)信息，了解最新的數(shù)據(jù)信息，看清顧客的消費傾向，為企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷奠定基礎(chǔ)。此外，在大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐下，企業(yè)可以對數(shù)據(jù)進行處理與分析，對目標(biāo)市場進行精準(zhǔn)定位，掌握有效的廣告投放方式，了解廣告的受眾人群，挖掘潛在的用戶，節(jié)約營銷成本?；谝陨戏治觯岢鲅芯考僭O(shè)H1。

圖1 大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷關(guān)系的概念模型

H1大數(shù)據(jù)對精準(zhǔn)營銷有顯著正向影響。

大數(shù)據(jù)就是指大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的集合，這些復(fù)雜數(shù)據(jù)具有種類繁多、數(shù)據(jù)流量大、容量大的特性且價值量高[22]。而數(shù)據(jù)挖掘是一種從海量數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需知識的技術(shù)方法，通過對海量數(shù)據(jù)建模，對企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進行分析，從而達到幫助企業(yè)了解其不同的客戶和不同的市場劃分的目的[23]。企業(yè)需要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，就需要對數(shù)據(jù)挖掘進行充分學(xué)習(xí)，也就是說客戶數(shù)據(jù)挖掘能夠提高企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程度，影響企業(yè)運用大數(shù)據(jù)的整體效果?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)H2。

H2客戶數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ髷?shù)據(jù)有顯著影響。

由于消費者的多變，粗放式的廣告投放已經(jīng)無法滿足企業(yè)發(fā)展的要求，從而無法為企業(yè)帶來目標(biāo)經(jīng)濟效益。因此，企業(yè)必須采取精準(zhǔn)的廣告投放方式，向目標(biāo)客戶群精準(zhǔn)地投放廣告，使廣告發(fā)揮其最大效用，達到企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷的目的[24]?；谝陨戏治觯岢鲅芯考僭O(shè)H3。

H3精準(zhǔn)廣告投放對精準(zhǔn)營銷有顯著影響。

三、模型建立

(一) 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文通過問卷調(diào)查的方式，對數(shù)據(jù)進行回收和分析。在地域上選擇黑龍江省哈爾濱、大慶、牡丹江、佳木斯和齊齊哈爾五個代表性的城市，對企業(yè)的管理人員和員工進行問卷調(diào)查。其中企業(yè)包括服務(wù)業(yè)、商業(yè)企業(yè)、制造業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。該調(diào)查問卷包括24個問項，主要反映8個變量對大數(shù)據(jù)及精準(zhǔn)營銷的評價。共發(fā)放問卷250份，回收243份，回收率為97%。對回收的問卷進行重新整理和編碼，再根據(jù)問卷的填答情況進行篩選，其中有效問卷共有219份，占回收問卷的90.12%，無效問卷24份，無效率為9.88%，達到研究的要求。

(二) 量表設(shè)計

1. 大數(shù)據(jù)量表

本文所使用的大數(shù)據(jù)量表借Barnes和Vidgen開發(fā)的量表[25]，并根據(jù)研究對象進行適當(dāng)?shù)膭h減與修改，從數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)完備性、客戶數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式和數(shù)據(jù)安全性方面進行調(diào)查問卷設(shè)計。問卷共15個題目，均為正向題目，采用Likert五點量表計分，分?jǐn)?shù)愈高代表大數(shù)據(jù)效果愈好，具體如表1所示。

表1 大數(shù)據(jù)量表設(shè)計

注：參考指標(biāo)來源為Barnes和Vidgen[25]。

2. 精準(zhǔn)營銷量表

本文所使用的精準(zhǔn)營銷量表借鑒Jeff和Gresh開發(fā)的量表，并根據(jù)研究對象進行適當(dāng)?shù)膭h減與修改，從精準(zhǔn)廣告投放、目標(biāo)市場定位和個性化需求滿足方面進行調(diào)查問卷的設(shè)計。問卷包括9個題目，全為正向題目，采用Likert五點量表計分，分?jǐn)?shù)愈高代表企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷效果愈好，具體如表2所示。

(三) 模型設(shè)計

結(jié)構(gòu)方程模型將多種統(tǒng)計方法的優(yōu)點相結(jié)合，應(yīng)用該模型對大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷相關(guān)性進行分析具有以下好處：首先，結(jié)構(gòu)方程能夠?qū)в姓`差的數(shù)據(jù)進行分析處理，不需要對變量進行嚴(yán)格的限定。其次，通過觀測值和相關(guān)系數(shù)，結(jié)構(gòu)方程能夠直觀體現(xiàn)變量間的相互作用過程以及影響水平[27]。

表2 精準(zhǔn)營銷量表設(shè)計

注：參考指標(biāo)來源為Jeff和Gresh[26]。

結(jié)構(gòu)方程模型包括結(jié)構(gòu)模式方程和測量模式方程。本文應(yīng)用測量模式方程[28]，表達式為

x=Λxξ+δx

(1)

y=Λyη+εy

(2)

式中：x為外生潛變量的觀測變量；y為內(nèi)生潛變量的觀測變量；Λx為潛變量之間的回歸系數(shù)矩陣；Λy為觀測變量之間的回歸系數(shù)矩陣；δx和εy為測量誤差。

本文利用SPSS對調(diào)查數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗，采用AMOS對理論模型進行分析并對調(diào)查數(shù)據(jù)進行擬合，檢驗假設(shè)是否成立。

四、實證檢驗與結(jié)果分析

(一) 信度及效度檢驗

1. 信度檢驗

利用SPSS對量表信度進行檢驗，在對Cronbach’sα信度系數(shù)進行檢驗后得出該量表的整體信度系數(shù)。大數(shù)據(jù)量表和精準(zhǔn)營銷量表的信度檢驗結(jié)果分別如表3、4所示。

表3 大數(shù)據(jù)量表信度分析結(jié)果

表4 精準(zhǔn)營銷量表信度分析結(jié)果

由表3、4可知，大數(shù)據(jù)量表和精準(zhǔn)營銷量表的Cronbach’sα值分別為0.934和0.924，均大于0.8，表明兩個量表都具有較高的信度。

2. 效度檢驗

對量表進行效度檢驗，結(jié)果如表5、6所示。由表5可知，量表的KMO值為0.910，所以量表適合作因子分析。由表6可知，所有變量在第一個因子上的載荷均大于0.7，說明測量結(jié)果與測量內(nèi)容吻合，表明量表結(jié)構(gòu)效度較好。

表5 KMO和Bartlett檢驗結(jié)果

表6 效度檢驗成分矩陣

(二) 結(jié)果分析

1. 模型運行結(jié)果描述

通過運用結(jié)構(gòu)方程AMOS分析法，對大數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)營銷之間的相關(guān)性進行分析，路徑如圖2所示，圖中的數(shù)值分別是相對應(yīng)的路徑系數(shù)，e1～e8均為誤差變量，詳細(xì)結(jié)果如表7～10所示。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型SEM路徑

指標(biāo)潛變量路徑系數(shù)數(shù)據(jù)時效性大數(shù)據(jù)0 790數(shù)據(jù)完備性大數(shù)據(jù)0 855客戶數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)0 868數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式大數(shù)據(jù)0 702數(shù)據(jù)安全性大數(shù)據(jù)0 681精準(zhǔn)廣告投放精準(zhǔn)營銷0 905目標(biāo)市場定位精準(zhǔn)營銷0 891個性化需求滿足精準(zhǔn)營銷0 827

表8 回歸加權(quán)結(jié)果

注：***表示顯著性水平P<0.001，下同。

表9 方差分析結(jié)果

表10 潛變量相關(guān)系數(shù)表

2. 模型檢驗

(1) 模型基本擬合標(biāo)準(zhǔn)檢驗。由表8可知，所有變量臨界比值均大于1.96，說明大數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)營銷的相關(guān)性通過顯著性檢驗。

(2) 模型整體擬合度檢驗。對模型擬合度進行檢驗，結(jié)果如表11所示。

表11 擬合指數(shù)檢驗結(jié)果

由表11可知，各擬合指標(biāo)數(shù)值均在擬合標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)，說明整體擬合度較好，因此大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷相關(guān)性模型整體擬合度檢驗通過。

由表7、9、10可知：

(1) 大數(shù)據(jù)各影響因素路徑系數(shù)排序為：客戶數(shù)據(jù)挖掘(0.868)>數(shù)據(jù)完備性(0.855)>數(shù)據(jù)時效性(0.790)>數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式(0.702)>數(shù)據(jù)安全性(0.681)。

(2) 精準(zhǔn)營銷各影響因素路徑系數(shù)排序為：精準(zhǔn)廣告投放(0.905)>目標(biāo)市場定位(0.891)>個性化需求滿足(0.827)。

(3) 大數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)營銷之間的路徑系數(shù)為0.918，表明大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷相關(guān)性極為顯著。

根據(jù)以上結(jié)果，本文理論假設(shè)的驗證結(jié)果如表12所示。

表12 假設(shè)驗證結(jié)果

五、結(jié)論與建議

1. 結(jié)論

(1) 大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷相關(guān)性較高，大數(shù)據(jù)對精準(zhǔn)營銷有顯著正向影響。大數(shù)據(jù)是實施精準(zhǔn)營銷的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)為實施精準(zhǔn)營銷提供了技術(shù)平臺。

(2) 對大數(shù)據(jù)具有較大影響的因素為客戶數(shù)據(jù)挖掘，其次為數(shù)據(jù)完備性，然后是數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式及數(shù)據(jù)安全性?？蛻魯?shù)據(jù)挖掘?qū)Υ髷?shù)據(jù)技術(shù)意義很大，完備的技術(shù)平臺以客戶數(shù)據(jù)挖掘為主要目的，在此基礎(chǔ)上通過確保數(shù)據(jù)安全性、多樣化以及有效性對客戶數(shù)據(jù)進行挖掘，從而為精準(zhǔn)營銷的開展提供信息和平臺。

(3) 對精準(zhǔn)營銷效果影響程度最大的是精準(zhǔn)廣告投放，其次為目標(biāo)市場定位以及個性化需求滿足。精準(zhǔn)廣告投放是評判精準(zhǔn)營銷效果最重要的因素。建立在數(shù)據(jù)完備性和客戶數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，才能確保目標(biāo)市場定位和個性化需求的滿足。

2. 建議

(1) 企業(yè)在運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程中，要注重數(shù)據(jù)挖掘。應(yīng)對企業(yè)的目標(biāo)客戶群體進行深度挖掘，同時將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)完備性、數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式以及數(shù)據(jù)安全性有機結(jié)合起來，保證企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析的高效運用。

(2) 在企業(yè)進行精準(zhǔn)營銷的同時，重點加強廣告的精準(zhǔn)性投放。企業(yè)應(yīng)合理規(guī)劃廣告的投放方式、目標(biāo)市場的具體定位。此外，在差異化需求日益凸顯的消費觀念下，企業(yè)在進行營銷過程中要注重對個性化需求的滿足，進而保證企業(yè)實施精準(zhǔn)營銷的有效性，增強企業(yè)競爭實力并保證企業(yè)的市場地位。

(3) 處于互聯(lián)網(wǎng)時代的企業(yè)，面對科技迅猛發(fā)展和市場競爭的雙重考驗，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)精準(zhǔn)營銷的水平具有顯著的影響，注重企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，從而在一定程度上推動企業(yè)精準(zhǔn)營銷的進程。企業(yè)應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，注重客戶數(shù)據(jù)挖掘，增強企業(yè)營銷的精準(zhǔn)性，使其能順應(yīng)市場競爭帶來的機遇與挑戰(zhàn)。

六、不足與展望

本文在對大數(shù)據(jù)和企業(yè)精準(zhǔn)營銷相關(guān)性的研究中，沒有考慮中介變量、調(diào)節(jié)變量，僅考慮了大數(shù)據(jù)對精準(zhǔn)營銷的直接影響，在研究的過程中存在局限性。此外，在本文的分析中對實施精準(zhǔn)營銷的企業(yè)并未進行界定，可能不同行業(yè)中精準(zhǔn)營銷的維度對精準(zhǔn)營銷影響程度的排序會有差別。

今后在對精準(zhǔn)營銷的研究中，可以對大數(shù)據(jù)的具體維度對企業(yè)精準(zhǔn)營銷的影響進行研究，以使對精準(zhǔn)營銷的研究更加具體深入。

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