GDPR視域下大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)研究與實(shí)踐

畢繼東 韓君慧 張皓翔 厲雅杰 鄭燁

摘 要：隨著現(xiàn)代信息技術(shù)快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)日益成熟，個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)問(wèn)題日漸突出，GDPR的實(shí)施給大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)尋求新的平衡點(diǎn)。本文基于知網(wǎng)和Web of Science的相關(guān)文獻(xiàn)，分析了大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的研究概況，從GDPR視角探討了大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展階段，總結(jié)了不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀。研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的研究與實(shí)踐在大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、GDPR、個(gè)人信息保護(hù)等方面得到了持續(xù)關(guān)注，且越來(lái)越注重保護(hù)客戶(hù)隱私和個(gè)人數(shù)據(jù)安全。GDPR視域下的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)可以從企業(yè)、政府、國(guó)際層面探討數(shù)據(jù)安全、協(xié)同推進(jìn)；做到技術(shù)與倫理的平衡、保護(hù)與自由的平衡、監(jiān)管與融合的平衡。

關(guān)鍵詞：GDPR；大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)；個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)；精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)；數(shù)據(jù)安全

本文索引：畢繼東，韓君慧，張皓翔，等.<變量 2>[J].中國(guó)商論，2023（06）：-084.

中圖分類(lèi)號(hào)：F270 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2023）03（b）--05

1 問(wèn)題的提出

作為個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法的先驅(qū)，歐盟為適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，于1995年將《數(shù)據(jù)公約》更新為《關(guān)于個(gè)人保護(hù)中有關(guān)個(gè)人數(shù)據(jù)處理以及此類(lèi)數(shù)據(jù)的自由流動(dòng)指令》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《歐盟數(shù)據(jù)保護(hù)指令》），以加強(qiáng)對(duì)歐盟公民個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)。隨著時(shí)代的發(fā)展，《歐盟數(shù)據(jù)保護(hù)指令》已無(wú)法應(yīng)對(duì)技術(shù)快速發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)，無(wú)法充分地為歐洲公民提供保護(hù)，于是歐盟于2018年通過(guò)了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation，GDPR），該條例為很多國(guó)家數(shù)據(jù)管理立法提供參考。我國(guó)于2021年11月1日起施行《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》，進(jìn)一步健全和完善了個(gè)人數(shù)據(jù)法律保護(hù)體系。GDPR規(guī)定，凡是涉及歐盟公民數(shù)據(jù)的企業(yè)都需要遵守，很多企業(yè)因此需要整改甚至?xí)和藲W盟市場(chǎng)。因其全球廣泛的波及范圍及嚴(yán)格的懲罰力度，使得GDPR成為大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的一大背景。2021年，亞馬遜（Amazon）和WhatsApp因違反數(shù)據(jù)規(guī)則而被歐盟處以高額罰款，分別為8.51億美元和2.56億美元，創(chuàng)歷史新高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，個(gè)人注重信息保護(hù)的GDPR時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。

那么，GDPR視域下，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的研究如何？各個(gè)行業(yè)該如何規(guī)范收集并使用數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)是值得深入研究的。本文基于國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)、案例的搜集整理，對(duì)GDPR視域下的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行了深入分析，涉及以下內(nèi)容：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)概況、GDPR視域下大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)研究及不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)，并進(jìn)行總結(jié)與展望。

2 大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)研究概況

黨的十八大強(qiáng)調(diào)實(shí)施“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”，發(fā)展“新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式”的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。習(xí)近平總書(shū)記在十九屆中共中央政治局第二次集體學(xué)習(xí)時(shí)的重要講話(huà)指出，“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段”，為我國(guó)構(gòu)筑大數(shù)據(jù)時(shí)代國(guó)家綜合競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)指明了方向。大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用成為信息科技領(lǐng)域的新熱點(diǎn)，是創(chuàng)新的重要推動(dòng)力量。大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)代企業(yè)管理的運(yùn)營(yíng)理念、決策模式、業(yè)務(wù)流程等方面都產(chǎn)生了巨大影響，研究好、應(yīng)用好大數(shù)據(jù)，對(duì)現(xiàn)代企業(yè)管理的發(fā)展至關(guān)重要。

2.1 大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)界定

“大數(shù)據(jù)”一詞是從英語(yǔ)“Big Data”直譯而來(lái)。Gartner 公司認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的信息資產(chǎn)。中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)研究資訊中心把大數(shù)據(jù)定義為用現(xiàn)代常規(guī)處理技術(shù)不能處理的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不僅是一種技術(shù)手段，還是由數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類(lèi)衍生出來(lái)的一種經(jīng)濟(jì)和技術(shù)現(xiàn)象。借鑒以往學(xué)者的觀(guān)點(diǎn)，本文把大數(shù)據(jù)定義為：以數(shù)據(jù)的形式存在網(wǎng)絡(luò)中，無(wú)法用常規(guī)工具進(jìn)行收集、處理和分析的信息資產(chǎn)，是具備工具屬性的海量數(shù)據(jù)集。

大數(shù)據(jù)時(shí)代給營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新提供了新思路，眾多企業(yè)和學(xué)者嘗試建立以大數(shù)據(jù)挖掘、分析和應(yīng)用為基礎(chǔ)的營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新路徑、方法與模式，將有助于企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理活動(dòng)從決策到實(shí)施的各個(gè)環(huán)節(jié)更為可控和精確。Dursun（2014）提出大數(shù)據(jù)可以與商業(yè)價(jià)值相結(jié)合，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行收集、處理、分析，從而提高企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。付紅安（2014）把大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)定義為在互聯(lián)網(wǎng)普及的當(dāng)下，借助社會(huì)化應(yīng)用及云計(jì)算，使得網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)痕跡能夠被追蹤、分析等的營(yíng)銷(xiāo)方式。Erevelles等（2016）提出大數(shù)據(jù)革命的重心是消費(fèi)者分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以獲得豐富的消費(fèi)者信息。楊揚(yáng)等（2020）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)是指營(yíng)銷(xiāo)人員借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、組合和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式，并據(jù)此開(kāi)展針對(duì)性地營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)?；谝酝鶎W(xué)者的相關(guān)研究，本文把大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)定義為：對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)氖占?、分析、?yīng)用和共享，精準(zhǔn)分析市場(chǎng)需求，助力營(yíng)銷(xiāo)管理變革的活動(dòng)。

2.2 相關(guān)研究現(xiàn)狀

2000年是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)歷史上比較特殊的一年，前有騰訊、阿里巴巴成立，后有新浪、網(wǎng)易在納斯達(dá)克上市，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入PC互聯(lián)時(shí)代，電子商務(wù)初現(xiàn)端倪。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。因此，本文選擇2000—2022年為文獻(xiàn)檢索年份，分析學(xué)術(shù)界從2000年至今對(duì)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的相關(guān)研究。

本文在知網(wǎng)和Web of Science兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索了2000—2022年11月相關(guān)研究的文獻(xiàn)。在知網(wǎng)檢索了GDPR、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)四個(gè)主題關(guān)鍵詞；在Web of Science檢索了GDPR、Big data marketing、Digital marketing、Precision marketing四個(gè)主題關(guān)鍵詞。以年為計(jì)量單位，構(gòu)建了相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖（見(jiàn)圖1、圖2）。 因?yàn)槲墨I(xiàn)在線(xiàn)發(fā)表的滯后和檢索截止到2022年11月，由圖1、圖2可知，本文搜集的2022年的文獻(xiàn)數(shù)量比2021年稍低。

為了更好地把GDPR與大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)研究聯(lián)系起來(lái)，在前文檢索單個(gè)關(guān)鍵詞的基礎(chǔ)上，本文又在知網(wǎng)上分別以“GDPR+大數(shù)據(jù)”“GDPR+營(yíng)銷(xiāo)”“GDPR+廣告”為組合關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，在Web of Science上以“GDPR & marketing”為組合關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，同樣以年為計(jì)量單位，構(gòu)建相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖（見(jiàn)圖3）。

從國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)來(lái)看，對(duì)于GDPR的研究，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者都始于2014年，之后整體呈逐年上升趨勢(shì)，且國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量明顯高于國(guó)內(nèi)。在大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)（Big data marketing）、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)（Digital marketing）、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（Precision marketing）等領(lǐng)域的研究中，國(guó)外學(xué)者的研究早于國(guó)內(nèi)。對(duì)于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（Precision marketing）的研究，國(guó)內(nèi)雖然起步晚，但文獻(xiàn)數(shù)量明顯高于國(guó)外；在大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)（Big data marketing）和數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)（Digital marketing）的研究中，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國(guó)外，表明國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的研究還需進(jìn)一步加強(qiáng)。

從時(shí)間線(xiàn)上來(lái)看，出現(xiàn)最早的是數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)研究，開(kāi)始于20世紀(jì)90年代中后期，但研究?jī)?nèi)容大多通過(guò)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)或在線(xiàn)搜索行為預(yù)測(cè)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為，這正是以Amazon（1995年）和Google（1998年）為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的誕生時(shí)期。國(guó)外從2010年開(kāi)始，國(guó)內(nèi)從2013年開(kāi)始，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的相關(guān)研究出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，企業(yè)開(kāi)始思考如何利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)利益的最大化。當(dāng)前，多樣豐富化的數(shù)據(jù)收集方式、不斷降低的數(shù)據(jù)處理成本、加速提高的數(shù)據(jù)利用效率使得大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值得以體現(xiàn)和實(shí)現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的輔助下，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展得到了有力支撐。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的文獻(xiàn)數(shù)量都很可觀(guān)。

歐盟于2016年通過(guò)了GDPR，促進(jìn)了GDPR相關(guān)研究的增長(zhǎng)。不同于之前學(xué)者大多限于法律層面的研究，學(xué)術(shù)界開(kāi)始把GDPR與營(yíng)銷(xiāo)聯(lián)系起來(lái)，雖然文獻(xiàn)量不多，但整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，關(guān)注度逐漸提高。基于此，本文從GDPR的視角分析個(gè)人信息保護(hù)與大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)系，探討法規(guī)限制下的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展方向，為大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的理論與實(shí)踐創(chuàng)新提供有價(jià)值的參考。

3 大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展歷程

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)鍵是基于數(shù)據(jù)的分析和決策，而大數(shù)據(jù)中的個(gè)人信息數(shù)據(jù)受到各方的廣泛關(guān)注，也是GDPR保護(hù)的對(duì)象。本文創(chuàng)新性地以個(gè)人信息數(shù)據(jù)保護(hù)為主線(xiàn)，把大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展分為以下幾個(gè)階段。

3.1 第一階段：數(shù)據(jù)保護(hù)萌芽時(shí)期（2000年之前）

20世紀(jì)90年代，大量互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的誕生開(kāi)啟了大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的實(shí)踐，也帶來(lái)了數(shù)據(jù)保護(hù)意識(shí)的萌芽。個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題雖然一直廣受關(guān)注，但計(jì)算機(jī)使得信息以數(shù)據(jù)的形式儲(chǔ)存在電腦中，互聯(lián)網(wǎng)又使得信息的傳播更容易、更廣泛，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的出現(xiàn)使得個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題凸現(xiàn)。而當(dāng)時(shí)的相關(guān)法規(guī)較少，其中較有代表性的是歐盟的《數(shù)據(jù)保護(hù)指令》，也是國(guó)際個(gè)人信息保護(hù)法的典范。此階段，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)處于摸索階段，個(gè)人信息保護(hù)意識(shí)也處于萌芽狀態(tài)。

3.2 第二階段：數(shù)據(jù)保護(hù)探索時(shí)期（2000—2012年）

新浪在2000年4月13日于納斯達(dá)克股票市場(chǎng)正式掛牌交易，網(wǎng)易、搜狐在幾個(gè)月內(nèi)也相繼登陸納斯達(dá)克，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)進(jìn)入PC互聯(lián)時(shí)代，并從2010年起進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代。其間，大數(shù)據(jù)研究的焦點(diǎn)是性能、云計(jì)算、大規(guī)模的數(shù)據(jù)集并行運(yùn)算算法，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)從突破走向成熟，學(xué)術(shù)界及企業(yè)界開(kāi)始轉(zhuǎn)向應(yīng)用研究。楊揚(yáng)等（2020）指出，此階段大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的重點(diǎn)開(kāi)始放在利用全方位信息分析用戶(hù)行為，用戶(hù)信息受到前所未有的“威脅”。此階段的數(shù)據(jù)保護(hù)法律有歐盟2002年出臺(tái)的《隱私和電子通訊指令》和亞太經(jīng)合組織2005年出臺(tái)的《隱私框架》等。2000年9月，我國(guó)雖頒布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》，但不是嚴(yán)格意義上的個(gè)人信息保護(hù)法規(guī)。

3.3 第三階段：數(shù)據(jù)保護(hù)重點(diǎn)推進(jìn)時(shí)期（2012—2018年）

2012年，大數(shù)據(jù)成為達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇的重要主題，全球各類(lèi)機(jī)構(gòu)開(kāi)始探討和踐行大數(shù)據(jù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生活等方面的運(yùn)用。有關(guān)大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)研究加速增長(zhǎng)，知網(wǎng)檢索結(jié)果顯示，2012年僅有26篇大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)文獻(xiàn)，2013年就已達(dá)到109篇。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，使個(gè)人信息保護(hù)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)收集密集追蹤每個(gè)用戶(hù)；用戶(hù)的大量數(shù)據(jù)在不知道的情況下被各類(lèi)組織收集；基于個(gè)人信息的人格圖像挖掘出個(gè)人敏感信息，為個(gè)人帶來(lái)困擾，造成財(cái)產(chǎn)、人身?yè)p害，使個(gè)人遭遇不公及歧視待遇。2015年5月6日，在“百度與朱某隱私權(quán)糾紛案”中，法院雖然認(rèn)為侵犯了原告的人身權(quán)益，但現(xiàn)有的法律制度無(wú)法支撐對(duì)原告施加司法救濟(jì)，判定百度公司的個(gè)性化推薦行為不構(gòu)成侵權(quán)。這個(gè)階段的法律無(wú)法有效遏制大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)個(gè)人信息的威脅，各國(guó)也在努力通過(guò)完善法律來(lái)遏制大數(shù)據(jù)濫用的現(xiàn)象，加強(qiáng)保護(hù)個(gè)人信息。2016年，我國(guó)發(fā)布了《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》，填補(bǔ)了對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的法律空白。

3.4 第四階段：數(shù)據(jù)保護(hù)全面推進(jìn)時(shí)期（2018年至今）

隨著個(gè)人信息開(kāi)始遭到大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)中分析技術(shù)的威脅，各國(guó)重新審視現(xiàn)有法律架構(gòu)的合理性、有效性，不斷增強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)力度，并提升到了數(shù)據(jù)主權(quán)與國(guó)家安全的新高度。隨著相關(guān)法律的不斷完善，眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)因侵犯用戶(hù)隱私而受到法律的制裁。2018年7月，國(guó)內(nèi)涉及百度、騰訊、阿里等96家互聯(lián)網(wǎng)公司的個(gè)人信息盜竊案件告破；GDPR在2018年5月25日正式生效后，F(xiàn)acebook和谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)因強(qiáng)迫用戶(hù)同意共享個(gè)人數(shù)據(jù)而被判巨額罰款；2020年10月1日，H&M因違規(guī)收集員工信息及內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露，被德國(guó)漢堡數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)構(gòu)以違反GDPR為由，處以3526萬(wàn)歐元的巨額罰款。2021年11月1日起《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》施行，中國(guó)在個(gè)人信息保護(hù)方面完成了順應(yīng)時(shí)代的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。隨著GDPR條例的不斷推廣與應(yīng)用及國(guó)際合作的加強(qiáng)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)受限，開(kāi)始著手解決大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)的營(yíng)銷(xiāo)倫理、客戶(hù)隱私和網(wǎng)絡(luò)安全等一系列問(wèn)題。僅關(guān)注技術(shù)層面，借助互聯(lián)網(wǎng)搜集用戶(hù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的商業(yè)模式將面臨重大挑戰(zhàn)。

4 GDPR視域下不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)

為了準(zhǔn)確分析GDPR視域下企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的實(shí)踐，本文結(jié)合以往學(xué)者的相關(guān)研究，分別從零售業(yè)、電信行業(yè)、銀行業(yè)和廣告行業(yè)探究不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀與策略。

4.1 零售業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，零售業(yè)已進(jìn)入以存量用戶(hù)為中心的個(gè)性化、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)零售新時(shí)期，大量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)被零售企業(yè)所積累、分析，應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐來(lái)增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。在線(xiàn)下零售場(chǎng)景中，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)二維碼、編碼系統(tǒng)、銷(xiāo)售管理系統(tǒng)解讀商品、消費(fèi)者、店鋪、廣告等信息，輔助企業(yè)決策。近年來(lái)，新冠疫情促使企業(yè)開(kāi)始實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，線(xiàn)上零售業(yè)高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析工具隨即成為零售企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)共同助力零售企業(yè)分析并預(yù)測(cè)客戶(hù)的購(gòu)物行為，成為革新零售業(yè)的三股重要推動(dòng)力。具體而言，零售企業(yè)依托各大零售業(yè)平臺(tái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析可以確定消費(fèi)者的購(gòu)物喜好，把握市場(chǎng)潮流，提供個(gè)性化的服務(wù)或建議；通過(guò)預(yù)測(cè)分析產(chǎn)品的實(shí)時(shí)信息可以避免供應(yīng)短缺，優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)。

以自動(dòng)結(jié)算、無(wú)人值守、大數(shù)據(jù)客戶(hù)畫(huà)像等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支撐的零售業(yè)為新零售?？蛻?hù)畫(huà)像是大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)應(yīng)用的重要表現(xiàn)形式，其對(duì)消費(fèi)者的精準(zhǔn)刻畫(huà)和描繪與消費(fèi)者隱私保護(hù)往往存在沖突。例如，零售企業(yè)與短視頻平臺(tái)聯(lián)合進(jìn)行購(gòu)物引流與廣告推送，將消費(fèi)者的身份、消費(fèi)記錄、支付記錄等信息記錄下來(lái)，甚至在店中停留的時(shí)間和次數(shù)，拿起或放下的商品類(lèi)型、行為軌跡等都被記錄，這帶來(lái)個(gè)人隱私與商用數(shù)據(jù)界限模糊的問(wèn)題。

4.2 電信行業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)

電信行業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)有賴(lài)于先進(jìn)的技術(shù)手段和海量用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)的支持。電信運(yùn)營(yíng)商通過(guò)采集客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以洞察消費(fèi)者的心理與行為，從而有效明確企業(yè)定位、優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、完善推廣內(nèi)容和渠道。電信運(yùn)營(yíng)商在大數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的豐富性、完整性和連續(xù)性，豐富的數(shù)據(jù)體量為利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境分析和策略制定奠定了良好的基礎(chǔ)。電信行業(yè)除了對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)畫(huà)像外，還可以進(jìn)行關(guān)系鏈研究，即開(kāi)展大數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)分析， 通過(guò)探索數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性?xún)r(jià)值來(lái)尋找商機(jī)。電信運(yùn)營(yíng)商往往通過(guò)分析用戶(hù)的通訊錄、通話(huà)行為和社交圈等信息發(fā)現(xiàn)朋友圈中的關(guān)鍵人員，尋找圈子營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)。

利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方面，很多國(guó)家通過(guò)在公共場(chǎng)景免費(fèi)推出WIFI服務(wù)來(lái)積累更多用戶(hù)、收集大量用戶(hù)數(shù)據(jù)， 為運(yùn)營(yíng)商做媒體廣告和營(yíng)銷(xiāo)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)收集、分析的初衷是更好地挖掘用戶(hù)的行為模式，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，為消費(fèi)者提供恰當(dāng)?shù)倪x擇。電信運(yùn)營(yíng)商對(duì)數(shù)據(jù)信息的處理往往是在消費(fèi)者不知情的情況下發(fā)生的，且存在第三方共享的風(fēng)險(xiǎn)，侵犯了消費(fèi)者的隱私。當(dāng)前，在電信行業(yè)利用用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行販賣(mài)牟利的案件時(shí)有發(fā)生。

4.3 銀行業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)

當(dāng)前，我國(guó)商業(yè)銀行要實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)模式創(chuàng)新，離不開(kāi)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的應(yīng)用。互聯(lián)網(wǎng)金融是銀行業(yè)的重要競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)在銀行中的應(yīng)用是銀行業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要組成部分。商業(yè)銀行大都構(gòu)建了覆蓋企業(yè)網(wǎng)上銀行、個(gè)人網(wǎng)上銀行、客戶(hù)服務(wù)中心（電話(huà)銀行）、ATM/自助銀行和移動(dòng)手機(jī)銀行的電子銀行產(chǎn)品體系，以此為基礎(chǔ)，可以高效地對(duì)海量用戶(hù)信息進(jìn)行收集、處理，進(jìn)而提供精準(zhǔn)且全面的金融服務(wù)。例如，工商銀行通過(guò)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，深度挖掘信息、定位目標(biāo)客戶(hù)、創(chuàng)新精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方案，拓展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用領(lǐng)域，在增加收入、降低成本、提高效率、避免風(fēng)險(xiǎn)及提升消費(fèi)者體驗(yàn)等方面創(chuàng)造了顯著的綜合效益。

銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在人們消費(fèi)和理財(cái)生活中的必要性使其積累了龐大的客戶(hù)信息數(shù)據(jù)，往往存在將消費(fèi)者信息透露給其他組織和個(gè)人或用于銀行內(nèi)部營(yíng)銷(xiāo)的行為。商業(yè)銀行基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，隱含著兩大風(fēng)險(xiǎn)：一是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和存儲(chǔ)中心的技術(shù)漏洞可能帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)；二是海量的消費(fèi)者信息與個(gè)人隱私面臨泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

GDPR強(qiáng)化了銀行業(yè)完善內(nèi)部數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制的緊迫性。例如，中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、光大銀行等在歐盟設(shè)有營(yíng)業(yè)機(jī)構(gòu)的國(guó)有股份制銀行早在GDPR生效前就已啟動(dòng)了歐盟分支機(jī)構(gòu)的GDPR合規(guī)工作，中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、興業(yè)銀行等銀行境內(nèi)總行也陸續(xù)于GDPR生效之后聘請(qǐng)專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)來(lái)應(yīng)對(duì)GDPR。中國(guó)銀行通過(guò)增加新產(chǎn)品隱私風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和隱私保護(hù)需求管理，使產(chǎn)品從設(shè)計(jì)階段就考慮隱私保護(hù)的相關(guān)要求，確保銀行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)的合規(guī)性。

4.4 廣告行業(yè)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)

隨著新媒體及大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送體系的發(fā)展，數(shù)字化“人物肖像”為廣告創(chuàng)作和營(yíng)銷(xiāo)提供了新的方向，廣告更為精確，也避免了無(wú)謂的浪費(fèi)。精準(zhǔn)廣告是指運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)檢索用戶(hù)的瀏覽行為，根據(jù)其瀏覽行為分析用戶(hù)偏好，再進(jìn)行個(gè)性化廣告推送的營(yíng)銷(xiāo)模式。此外，實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)表明，在大數(shù)據(jù)背景下，基于多模型融合和人工智能算法的在線(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)方法可以有效提高廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)測(cè)和商品在線(xiàn)銷(xiāo)售的準(zhǔn)確性，成為增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)效果的有力手段。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，消費(fèi)者的喜好與需求很容易被記錄和精準(zhǔn)分析，例如在搜索引擎中搜索了某種商品后，購(gòu)物軟件頁(yè)面就會(huì)推送相關(guān)的廣告，為廣告商帶來(lái)了高額收益。同時(shí)，消費(fèi)者無(wú)從了解大數(shù)據(jù)分析了自己多少信息、多少平臺(tái)聯(lián)動(dòng)進(jìn)行精準(zhǔn)推送，精準(zhǔn)廣告也使消費(fèi)者對(duì)個(gè)人隱私安全充滿(mǎn)擔(dān)憂(yōu)。

5 結(jié)語(yǔ)

以往的研究文獻(xiàn)大多關(guān)注大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)為企業(yè)帶來(lái)的利益，較少學(xué)者從法律層面探討大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)。在GDPR視域下，本文梳理以往文獻(xiàn)，探究了GDPR時(shí)代的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題和大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)理論與實(shí)踐，從企業(yè)、政府、國(guó)際合作三個(gè)層面進(jìn)行總結(jié)，以期促進(jìn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐的合法、合理、有效。

5.1 企業(yè)層面：技術(shù)與倫理的平衡

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，能否建立完備的數(shù)據(jù)庫(kù)是企業(yè)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)利益最大化的關(guān)鍵。它既為企業(yè)對(duì)信息的準(zhǔn)確提取和有效利用提供保證，又對(duì)數(shù)據(jù)的流動(dòng)負(fù)有責(zé)任，保護(hù)消費(fèi)者信息和數(shù)據(jù)安全。目前人工智能在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的應(yīng)用處于起步期，企業(yè)既要看到人工智能帶來(lái)的數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)識(shí)別等便利，又要看到帶來(lái)的技術(shù)陷阱、用戶(hù)隱私及商業(yè)倫理等問(wèn)題。在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)策略的制訂時(shí)，企業(yè)需充分考慮以上利弊，把握技術(shù)與倫理的平衡。

5.2 政府層面：保護(hù)與自由的平衡

大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)個(gè)人信息保護(hù)制度已不適應(yīng)新時(shí)代的需求，也不能解決公民對(duì)個(gè)人信息安全的擔(dān)憂(yōu)。政府需要完善大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)中個(gè)人信息保護(hù)的法律法規(guī)，加強(qiáng)保護(hù)力度，也要避免“一管死”，確保數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)據(jù)自由流動(dòng)的平衡。同時(shí)，需要引入市場(chǎng)和社會(huì)的治理機(jī)制，形成國(guó)家、市場(chǎng)、社會(huì)的協(xié)同及良性互動(dòng)。鑒于我國(guó)公民個(gè)人信息保護(hù)的現(xiàn)狀，政府可以采用綜合立法模式占主導(dǎo)、行業(yè)自律為輔助的個(gè)人信息保護(hù)法模式。

5.3 國(guó)際層面：監(jiān)管與融合的平衡

由于網(wǎng)絡(luò)的便利性和特殊性，在利用大數(shù)據(jù)推動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程中，數(shù)據(jù)保護(hù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)“群體免疫”。GDPR無(wú)論是內(nèi)容還是程序，都強(qiáng)調(diào)與第三國(guó)的協(xié)商與合作。為順應(yīng)國(guó)際化發(fā)展背景，應(yīng)加強(qiáng)各國(guó)政府之間的合作，為出臺(tái)全球化規(guī)范助力，也為信息的全球化流通保駕護(hù)航。另外，積極開(kāi)展和參與國(guó)際合作，加強(qiáng)對(duì)跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)的監(jiān)管，促進(jìn)不同法律制度間監(jiān)管與融合的平衡，應(yīng)是GDPR時(shí)代大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)有效開(kāi)展的重要保障。

總之，大數(shù)據(jù)已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，對(duì)個(gè)人信息數(shù)據(jù)的保護(hù)問(wèn)題也獲得實(shí)踐界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。本文致力于大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)研究的學(xué)者、GDPR背景下的企業(yè)運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo)管理實(shí)踐、國(guó)家個(gè)人信息保護(hù)政策的制定提供有價(jià)值的研究基礎(chǔ)和分析思路。由于數(shù)字時(shí)代的快速迭代性，GDPR視域下大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的研究在數(shù)據(jù)管理階段、不同數(shù)據(jù)主體、不同行業(yè)等方面仍需進(jìn)一步深入探究與分析。

參考文獻(xiàn)

Wachter， Sandra.Normative challenges of identification in the Internet of Things Privacy， profiling， discrimination， and the GDPR[J]. Computer Law & Security Review， 2018，34（3）：436-449.

李巍，席小濤.大數(shù)據(jù)時(shí)代營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新研究的價(jià)值、基礎(chǔ)與方向[J].科技管理研究，2014，34（18）：181-184+197.

楊宇萍，陳章旺.大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)：基于知識(shí)圖譜的量化研究[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2020（3）：87-89.

Dursun D. Real-world Data Mining： Applied Business Analytics and Decision Making [M]. Upper Saddle River， New Jersey： Financial Times Press（Pearson），2014.

付紅安.大數(shù)據(jù)在社會(huì)化媒體營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2014.

Sunil Erevelles， Nobuyuki Fukawa，Linda Swayne. Big Data consumer analytics and the transformation of marketing[J].Journal of Business Research， 2016，69（2）：897-904.

楊揚(yáng)，劉圣，李宜威，等.大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)：綜述與展望[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2020， 40（8）： 2150-2158.

Nguyen Binh TruongSun， KaiLee， Gyu MyoungGuo， Yike.GDPR-Compliant Personal Data Management： A Blockchain-Based Solution[J]. Transactions on Information Forensics and Security，2020，15：1746-1761.

Defranco， J.， Kshetri， N and Voas， J. Rearchitecting the Malls： The Shifting U.S. Retail Landscape[J].Computer，2021，54 （2）：86-90.

劉崢. 基于大數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)[D].上海：復(fù)旦大學(xué)，2014.

Zhao H， Lyu F， Luo Y. Research on the Effect of Online Marketing Based on Multimodel Fusion and Artificial Intelligence in the Context of Big Data[J]. Security and Communication Networks， 2022（1）：2-8.

Donahue， J. D.， & Zeckhauser， R.J. Collaborative Governance： Private Roles for Public Goals in Turbulent Times[M]. Princeton： Princeton University Press，2012：21-23.