基于數(shù)據(jù)挖掘的營銷信息系統(tǒng)研究進(jìn)展

■楊艷春（河北大學(xué)管理學(xué)院）

一、前言

營銷信息系統(tǒng)作為連結(jié)企業(yè)和營銷環(huán)境的紐帶,對企業(yè)的決策和經(jīng)營活動(dòng)起著重要的作用。關(guān)于營銷信息系統(tǒng)的研究不勝枚舉，但是目前涉及該領(lǐng)域研究的綜述文章較少，呈現(xiàn)了一定的研究缺陷。本研究將基于客觀數(shù)據(jù)，運(yùn)用以定量為主，定性為輔的研究方法，對營銷信息系統(tǒng)研究現(xiàn)狀進(jìn)行可視化分析，著重分析其整體發(fā)展方向和已有研究的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，并對該領(lǐng)域的未來研究趨勢進(jìn)行展望，以期對營銷信息系統(tǒng)研究有所啟發(fā)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，采集時(shí)間為2019年12月31日。在CNKI中以“營銷信息系統(tǒng)”為主題詞進(jìn)行檢索。時(shí)間跨度為2010到2019年。共檢索出417篇文獻(xiàn)，通過人工剔除與主題偏差較大的文獻(xiàn)，最后得到有效文獻(xiàn)314 篇。

（二）研究方法及過程

本文主要使用CiteSpace對樣本文獻(xiàn)在作者以及關(guān)鍵詞這兩個(gè)方面繪制知識圖譜。并且以Excel為輔助工具，對樣本文獻(xiàn)進(jìn)行時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)。

首先，從CNKI中檢索相關(guān)主題文獻(xiàn)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，將來自CNKI的文獻(xiàn)以Refworks格式導(dǎo)出用于進(jìn)行CiteSpace分析，每條記錄主要包括作者、出版社、關(guān)鍵詞、題目等基本信息。然后將導(dǎo)出數(shù)據(jù)在CiteSpace中轉(zhuǎn)化為所需格式。接著在Excel中進(jìn)行樣本文獻(xiàn)的年代統(tǒng)計(jì)和趨勢預(yù)測，在CiteSpace中設(shè)置相應(yīng)條件，對作者、關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化圖譜分析。

三、研究結(jié)果

（一）樣本的時(shí)間分析

圖1發(fā)文量隨年代分布圖

通過Excel對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和線性趨勢預(yù)測得圖1。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，營銷信息系統(tǒng)的研究整體維持在每年約30篇的較低水平且呈現(xiàn)下降趨勢。2019年僅納入了到11月底的文獻(xiàn)，故而文獻(xiàn)量較少。由此預(yù)測未來該領(lǐng)域的論文產(chǎn)出量仍然會(huì)在低水平上維持相對平穩(wěn)狀態(tài)。

（二）作者分析

通過CiteSpace對樣本文獻(xiàn)作者做出可視化知識圖譜。將Timespan設(shè)置為2010~2019，一年為一個(gè)時(shí)間切片，每個(gè)時(shí)間切片閾值TopN 為10，節(jié)點(diǎn)類型選擇“Author”，使用“最小生成樹”來提高網(wǎng)絡(luò)可讀性，處理后得到結(jié)果如圖2。圖2中節(jié)點(diǎn)連線僅顯示出由陳榮權(quán)與蔣城穎構(gòu)成的一個(gè)主要作者合作群，其余作者的節(jié)點(diǎn)均分散分布。可以看出營銷信息系統(tǒng)的作者相互之間合作關(guān)系強(qiáng)度較弱，營銷信息系統(tǒng)研究者尚未形成系統(tǒng)化、高影響力的研究節(jié)點(diǎn)。

圖2文獻(xiàn)作者可視化圖譜

（三）關(guān)鍵詞分析

1.關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

通過CiteSpace對樣本文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，節(jié)點(diǎn)類型選擇“Keyword”，其余設(shè)置不變。圖中可見網(wǎng)絡(luò)密度為0.0447，共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)密度較高、結(jié)構(gòu)緊密。圖譜中節(jié)點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，可以發(fā)現(xiàn)電力營銷、信息系統(tǒng)、營銷信息系統(tǒng)、營銷管理等關(guān)鍵詞是營銷信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)詞匯。并且熱點(diǎn)詞匯之間的聯(lián)系非常緊密，說明這些關(guān)鍵詞是研究的中心。其他詞都是圍繞其展開研究，說明營銷信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域形成了系統(tǒng)化的研究方向。

2.關(guān)鍵詞聚類分析

為了更直觀地分析營銷信息系統(tǒng)研究的關(guān)鍵詞，對關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜進(jìn)行聚類分析。在CiteSpace中使用“Clusters”視圖得到聚類模型，并運(yùn)用LLR算法生成聚類標(biāo)簽。

如圖3所示，Q 值為0.5742 意味著聚類結(jié)構(gòu)顯著，S值為0.593意味著聚類合理。共聚為8類，分別是現(xiàn)狀、營銷管理、管理信息系統(tǒng)、電力、管理、客戶服務(wù)、營銷管理信息系統(tǒng)和營銷數(shù)據(jù)。

通過對形成的8個(gè)聚類進(jìn)一步分析得出，營銷信息系統(tǒng)研究對現(xiàn)有營銷信息系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀關(guān)注最多，其次是數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、建設(shè)管理信息系統(tǒng)以及管理控制這類技術(shù)層面，最后關(guān)注點(diǎn)較多的是與之相關(guān)的營銷數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)。另外發(fā)現(xiàn)營銷信息系統(tǒng)主要研究對象為電力。

圖3文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)并聚類可視化圖譜

四、結(jié)論與展望

（1）目前對營銷信息系統(tǒng)的研究處于穩(wěn)定狀態(tài)，通過趨勢預(yù)測可知相關(guān)研究仍會(huì)在低水平上維持相對平穩(wěn)狀態(tài)。因而需要相關(guān)營銷信息系統(tǒng)的研究者加大研究力度，推動(dòng)該研究領(lǐng)域發(fā)展。

（2）營銷信息系統(tǒng)的研究人員之間處于分散的狀態(tài)，合作強(qiáng)度較弱，尚未形成系統(tǒng)化、高影響力的研究節(jié)點(diǎn)，相關(guān)研究者相互之間需要加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流。

（3）通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可知，電力營銷、信息系統(tǒng)、營銷信息系統(tǒng)、營銷管理等關(guān)鍵詞代表了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)且營銷信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域形成了系統(tǒng)化的研究方向。

（4）通過對關(guān)鍵詞的聚類分析得到營銷信息系統(tǒng)研究的8大方面，關(guān)注點(diǎn)較多的是現(xiàn)有營銷信息系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀，與營銷信息系統(tǒng)相關(guān)的技術(shù)、營銷數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)。另外分析得出有關(guān)研究對象主要為電力，在其他行業(yè)應(yīng)用較少。因此需要日后的研究更多地著眼于其他行業(yè)，豐富營銷信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域。