基于CiteSpace的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷文獻(xiàn)計(jì)量研究

摘 要：本文基于CNKI數(shù)據(jù)庫中2012—2024年收錄的1721篇期刊文獻(xiàn)，采用CiteSpace軟件對(duì)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)進(jìn)行了系統(tǒng)的可視化分析，并從文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量、合作網(wǎng)絡(luò)、研究熱點(diǎn)及研究趨勢(shì)等多個(gè)維度，系統(tǒng)梳理該領(lǐng)域的演變歷程與內(nèi)在規(guī)律。結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域尚未出現(xiàn)明顯的高產(chǎn)作者群體；研究內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像、營銷策略及電子商務(wù)等多個(gè)方面，形成了完整的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)研究體系。研究熱點(diǎn)主要聚焦于大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷的融合，探討在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下精準(zhǔn)營銷的創(chuàng)新路徑。此外，本文構(gòu)建了大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷研究的整體框架，并從組織、業(yè)務(wù)和交易三個(gè)層面進(jìn)行系統(tǒng)梳理，旨在為相關(guān)學(xué)者及從業(yè)者提供有價(jià)值的指導(dǎo)與啟示。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；精準(zhǔn)營銷；CiteSpace；可視化分析；消費(fèi)市場

中圖分類號(hào)：F063.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）06（a）--05

雖然大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷已成為研究與實(shí)踐的熱點(diǎn)，但相關(guān)領(lǐng)域的系統(tǒng)性、綜合性文獻(xiàn)梳理與綜述研究仍顯不足。本文以CiteSpace軟件作為分析工具，旨在全面且系統(tǒng)地梳理當(dāng)前大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)，并對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行深入挖掘與綜合評(píng)述。為讀者呈現(xiàn)一幅清晰、詳盡的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷研究圖譜，為后續(xù)研究與實(shí)踐提供有價(jià)值的參考與啟示，推動(dòng)該領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)步與創(chuàng)新。

1 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷相關(guān)理論研究

基于大數(shù)據(jù)的5V特性（Volume大量、Velocity高速、Variety多樣、Value價(jià)值、Veracity真實(shí)），大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷可定義為：通過先進(jìn)算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以較低成本高效識(shí)別并吸引潛在高價(jià)值客戶、激發(fā)消費(fèi)者購買意愿的營銷策略[1]。該策略突破傳統(tǒng)高成本廣告投放模式，能針對(duì)特定交易場景實(shí)施定向廣告推送。相較于歐美等發(fā)達(dá)國家，我國大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的學(xué)術(shù)探討起步較晚，但伴隨BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)引領(lǐng)現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)飛速發(fā)展，以及我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長，學(xué)術(shù)界對(duì)該領(lǐng)域的關(guān)注與研究正日益深化[2]。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

本文運(yùn)用CiteSpace軟件，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類分析和時(shí)間線圖譜等方法，可視化分析大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)、熱點(diǎn)及趨勢(shì)，揭示該領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律[3]。

2.2 數(shù)據(jù)來源

為全面剖析大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢(shì)，本文采用高級(jí)檢索策略，在中國知網(wǎng)進(jìn)行文獻(xiàn)檢索。檢索關(guān)鍵詞組合為“大數(shù)據(jù)”與“精準(zhǔn)營銷”，時(shí)間跨度設(shè)定為2012—2024年，以確保檢索結(jié)果的廣泛性和全面性，具體如表1所示。本文運(yùn)用CiteSpace軟件進(jìn)行分析，最終精選出1721篇具有代表性的中文文獻(xiàn)作為基礎(chǔ)樣本。

3 文獻(xiàn)計(jì)量分析

3.1 發(fā)文量趨勢(shì)分析

本文借助CiteSpace軟件，對(duì)檢索獲取的1721篇關(guān)于大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的中文文獻(xiàn)進(jìn)行發(fā)文量趨勢(shì)分析，自2012年起，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的研究發(fā)文量顯著上升，2019年達(dá)到峰值。自2019年后，該領(lǐng)域的發(fā)文量出現(xiàn)大幅下降，表明研究熱度有所減退。盡管2022年后降幅有所緩解，但相較之前的增長趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的研究熱度減弱已成必然趨勢(shì)，可能意味著該領(lǐng)域研究已趨于成熟，同時(shí)也強(qiáng)調(diào)了梳理已有研究的重要性。

3.2 作者合作分析

在CiteSpace所呈現(xiàn)的合作網(wǎng)絡(luò)中，共納入了101位作者，其間存在25條合作連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.005，且每對(duì)合作關(guān)系僅表現(xiàn)為單一連線，未出現(xiàn)多次合作或緊密的合作團(tuán)隊(duì)，網(wǎng)絡(luò)中未出現(xiàn)高中心性節(jié)點(diǎn)。這些現(xiàn)象共同揭示了該領(lǐng)域合作關(guān)系的薄弱性及合作深度的不足。

3.3 發(fā)文機(jī)構(gòu)分析

基于圖1呈現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)囊括120個(gè)發(fā)文機(jī)構(gòu)，機(jī)構(gòu)間的合作連線僅有4條，網(wǎng)絡(luò)密度低至0.002。120個(gè)機(jī)構(gòu)中僅存在4對(duì)合作關(guān)系，且該網(wǎng)絡(luò)中未出現(xiàn)高中心性節(jié)點(diǎn)。這些現(xiàn)象共同彰顯出該領(lǐng)域機(jī)構(gòu)間合作關(guān)系的薄弱，以及在綜合性與跨界合作方面存在顯著欠缺。盡管大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的研究已呈現(xiàn)跨學(xué)科合作特點(diǎn)，但在構(gòu)建穩(wěn)固且廣泛的合作網(wǎng)絡(luò)方面仍需加大力度，以促進(jìn)該領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展與進(jìn)步。

3.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析

本文運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)選定關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，并通過人工調(diào)整關(guān)鍵詞布局，最終構(gòu)建了關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。觀察圖2的節(jié)點(diǎn)規(guī)模及其相互連接情況，可以清晰地發(fā)現(xiàn)，“精準(zhǔn)營銷”與“大數(shù)據(jù)”兩個(gè)關(guān)鍵詞的節(jié)點(diǎn)最為顯著，頻次占據(jù)領(lǐng)先地位，且其連線廣泛分布于研究時(shí)段的大部分區(qū)間，充分體現(xiàn)了這兩個(gè)概念在大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的核心地位及持續(xù)影響力。

在用戶畫像研究領(lǐng)域，學(xué)者們圍繞技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)化精準(zhǔn)營銷實(shí)踐路徑。謝鐵成（2024）提出的 “四階段畫像構(gòu)建模型”通過技術(shù)應(yīng)用解決傳統(tǒng)營銷用戶特征維度不足問題，卻存在跨行業(yè)適用性局限[4]；邱鑫等（2024）構(gòu)建的“需求-場景雙驅(qū)動(dòng)模型”整合多源數(shù)據(jù)提升營銷效果，卻忽視消費(fèi)者隱私敏感度影響[5]；孫澤紅等（2023）的“三維精準(zhǔn)營銷體系”雖具備實(shí)踐價(jià)值，卻面臨中小企業(yè)落地成本挑戰(zhàn)[6]。

在數(shù)據(jù)挖掘與精準(zhǔn)營銷交叉領(lǐng)域，技術(shù)方法論的演進(jìn)推動(dòng)著營銷決策革新。以干冀春等（2023）提出的“四階數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型”為例，通過算法優(yōu)化解決消費(fèi)者行為模式識(shí)別問題，卻存在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)建模能力不足的缺陷[7]。當(dāng)前該領(lǐng)域呈現(xiàn)兩大趨勢(shì)：一是研究從單一算法優(yōu)化轉(zhuǎn)向全鏈路技術(shù)框架構(gòu)建；二是研究重心從技術(shù)可行性驗(yàn)證向商業(yè)價(jià)值評(píng)估轉(zhuǎn)移，混合式數(shù)據(jù)挖掘方案展現(xiàn)出更高投資回報(bào)率。

此外，學(xué)者們從多元維度深化精準(zhǔn)營銷研究。趙文啟等（2023）強(qiáng)調(diào)借助大數(shù)據(jù)建立個(gè)性化用戶聯(lián)系、培育復(fù)合型人才對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的作用[8]；另有學(xué)者分別從消費(fèi)者購買行為、營銷體系構(gòu)建、品牌價(jià)值[11]等角度進(jìn)行營銷策略研究，共同推動(dòng)該領(lǐng)域研究向更豐富的維度延伸。

3.5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)

如圖3所示，本文共甄別出8個(gè)具有突發(fā)性特征的關(guān)鍵詞?；谶@些關(guān)鍵詞，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷研究熱點(diǎn)的發(fā)展歷程可大致劃分為以下四個(gè)階段：

（1）第一階段：技術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)建期（2014—2016年），此階段以“數(shù)據(jù)挖掘”“策略”為核心關(guān)鍵詞。學(xué)界聚焦海量數(shù)據(jù)價(jià)值提取的技術(shù)突破，研究范式從傳統(tǒng)定性分析轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的定量研究，為精準(zhǔn)營銷奠定技術(shù)方法論基礎(chǔ)。研究重點(diǎn)圍繞數(shù)據(jù)挖掘在消費(fèi)者行為模式識(shí)別等領(lǐng)域的基礎(chǔ)應(yīng)用展開探索，推動(dòng)研究向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方向發(fā)展。

（2）第二階段：應(yīng)用探索深化期（2017—2019年），“應(yīng)用研究”“應(yīng)用”成為核心關(guān)鍵詞。該階段形成“技術(shù)-場景”雙向驅(qū)動(dòng)模式，學(xué)者圍繞技術(shù)落地深化探索，聚焦用戶畫像構(gòu)建、個(gè)性化推薦系統(tǒng)等應(yīng)用場景，推動(dòng)精準(zhǔn)營銷從技術(shù)理論層面向?qū)嶋H場景應(yīng)用延伸，強(qiáng)化技術(shù)與營銷實(shí)踐的結(jié)合，拓展精準(zhǔn)營銷的應(yīng)用邊界。

（3）第三階段：行業(yè)融合創(chuàng)新期（2020—2022年），“市場營銷”“跨境電商”等關(guān)鍵詞明確研究方向。該階段轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)-行業(yè)KnowHow”融合創(chuàng)新模式，針對(duì)跨境電商、零售等行業(yè)的定制化需求，探索適配的精準(zhǔn)營銷方案。

（4）第四階段：生態(tài)化發(fā)展階段（2023—2024年），“零售業(yè)務(wù)”“營銷策略”成為研究核心。此階段聚焦全渠道生態(tài)構(gòu)建，關(guān)注跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合與線上線下營銷閉環(huán)。同時(shí)，隱私增強(qiáng)技術(shù)等合規(guī)應(yīng)用加速落地，推動(dòng)精準(zhǔn)營銷向技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)性并重的生態(tài)化方向發(fā)展，促進(jìn)多元場景下營銷方案的高效實(shí)施。

3.6 關(guān)鍵詞聚類分析

為明晰大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本文采用CiteSpace關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果的聚類分析方法[3]。分析結(jié)果顯示，Modularity Q=0.7425，Mean Silhouette S=0.9423，均遠(yuǎn)超閾值，表明聚類分析效果顯著，聚類結(jié)構(gòu)特征顯著且緊密度高。此結(jié)果在本領(lǐng)域研究中具有重要價(jià)值，具體見圖4。

聚類分析共識(shí)別出9個(gè)顯著聚類，各聚類的編號(hào)及關(guān)鍵詞如表2所示。

其中，#0精準(zhǔn)營銷聚類包含“個(gè)性化”“信息化”“智慧營銷”等關(guān)鍵詞，學(xué)者們主要關(guān)注信息化時(shí)代，基于用戶數(shù)據(jù)的營銷策略優(yōu)化。徐鵬鵬（2020）提出利用大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算技術(shù)動(dòng)態(tài)捕捉消費(fèi)者需求，并實(shí)施精準(zhǔn)營銷策略[9]。李坤等（2025）指出，隨著科技的持續(xù)進(jìn)步與互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，企業(yè)能否優(yōu)化精準(zhǔn)營銷模式已成為其生存的關(guān)鍵因素[10]。

#1用戶行為聚類包括“4R法則”“發(fā)展策略”“大數(shù)據(jù)”等關(guān)鍵詞，學(xué)者們深入探究了基于用戶行為的營銷策略。馮震宇等（2024）強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑了市場營銷策略的制定過程，并深化了對(duì)消費(fèi)者行為模式的分析[11]。通過對(duì)客戶數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，能夠精準(zhǔn)識(shí)別客戶需求與行為特征，從而優(yōu)化營銷策略、提升客戶體驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)資源的高效配置[12]。

#2大數(shù)據(jù)時(shí)代聚類涵蓋“網(wǎng)絡(luò)營銷”“整合營銷”“策略優(yōu)化”等關(guān)鍵詞，學(xué)者們聚焦于線上線下融合背景下的精準(zhǔn)營銷策略優(yōu)化。廖禎嚴(yán)等（2024）提出基于大數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)營銷范式，旨在提升客戶忠誠度[13]。在全渠道整合營銷中，企業(yè)若能熟練運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行決策，將在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢(shì)[14]。

#3數(shù)據(jù)挖掘聚類包含“客戶畫像”“客戶細(xì)分”“決策樹”等關(guān)鍵詞，學(xué)者們創(chuàng)新性地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建用戶畫像，并探究精準(zhǔn)營銷策略。陳慶波等（2018）認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化的核心技術(shù)[15]。精準(zhǔn)洞察客戶需求不僅有助于提升服務(wù)質(zhì)量與運(yùn)營效率，還能推動(dòng)業(yè)務(wù)增長，提高客戶滿意度[16]。

3.7 時(shí)間線聚類分析

通過CiteSpace分析可知，2012—2024年學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與營銷策略的研究焦點(diǎn)貫穿始終（見圖5）。其中，2015—2020年成為研究高峰期，關(guān)鍵詞分布高度密集。該階段，學(xué)者圍繞數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與營銷策略的融合展開深度探索，研究范疇覆蓋技術(shù)理論構(gòu)建與實(shí)踐場景應(yīng)用：既涉及數(shù)據(jù)挖掘在用戶畫像、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用路徑，也包含營銷策略創(chuàng)新、營銷模式優(yōu)化等實(shí)踐層面的探索。大量研究成果涌現(xiàn)，不僅為數(shù)據(jù)挖掘與營銷策略結(jié)合的理論體系完善提供支撐，也為精準(zhǔn)營銷落地、用戶需求分析、營銷場景拓展等實(shí)際應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，推動(dòng)該領(lǐng)域在理論深化與實(shí)踐轉(zhuǎn)化層面雙向發(fā)展，成為學(xué)科知識(shí)體系構(gòu)建與行業(yè)應(yīng)用拓展的關(guān)鍵積累階段。

4 研究熱點(diǎn)分析及趨勢(shì)分析

基于前文文獻(xiàn)計(jì)量分析的結(jié)果，并結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文運(yùn)用洪傲然（2019）提出的理論框架，將大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷研究系統(tǒng)劃分為三個(gè)核心維度：組織戰(zhàn)略層面、業(yè)務(wù)運(yùn)營層面及交易互動(dòng)層面[17]，旨在為進(jìn)一步歸納近12年來大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題搭建整體框架。

4.1 組織戰(zhàn)略層面

當(dāng)前，組織戰(zhàn)略研究聚焦于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營銷體系升級(jí)，呈現(xiàn)需求洞察機(jī)制重構(gòu)、行業(yè)適配性模型創(chuàng)新及營銷資源效能躍升三大熱點(diǎn)。傅亞策（2019）提出的三維架構(gòu)模型，通過AI算法優(yōu)化客戶畫像動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，推動(dòng)營銷決策從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向預(yù)測驅(qū)動(dòng)，為金融、零售等行業(yè)提供了范式參考[18]；王悅（2024）針對(duì)能源行業(yè)構(gòu)建的“數(shù)據(jù)基建—人才—系統(tǒng)”協(xié)同體系，通過整合設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)與用戶用電行為，實(shí)現(xiàn)了營銷策略的精準(zhǔn)匹配[19]；李曉英（2015）在快消領(lǐng)域提出的全鏈路數(shù)據(jù)閉環(huán)框架[20]，以及談曉君（2015）設(shè)計(jì)的房地產(chǎn)客戶聚類五維模型，則體現(xiàn)了“技術(shù)通用性+行業(yè)特異性”的戰(zhàn)略邏輯[21]。研究趨勢(shì)向技術(shù)融合深化、戰(zhàn)略生態(tài)擴(kuò)展及風(fēng)險(xiǎn)治理升級(jí)方向演進(jìn)，需重點(diǎn)突破跨行業(yè)數(shù)據(jù)共享信任機(jī)制與動(dòng)態(tài)定價(jià)倫理邊界等矛盾，推動(dòng)組織戰(zhàn)略從“效率工具”向“生態(tài)重構(gòu)”轉(zhuǎn)型。

4.2 業(yè)務(wù)運(yùn)營層面

業(yè)務(wù)運(yùn)營創(chuàng)新集中于用戶畫像技術(shù)深化、行業(yè)定制化模型開發(fā)及全渠道策略整合三大領(lǐng)域。蘇路明（2024）構(gòu)建的動(dòng)態(tài)用戶畫像系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)分析優(yōu)化電商推薦算法，顯著提升了個(gè)性化營銷轉(zhuǎn)化率[22]；高望等（2024）針對(duì)油品銷售行業(yè)設(shè)計(jì)的“數(shù)據(jù)-智能-營銷”閉環(huán)體系，提出客戶黏性量化評(píng)估指標(biāo)，推動(dòng)能源領(lǐng)域從經(jīng)驗(yàn)決策向算法決策轉(zhuǎn)型[23]；劉海等（2015）開發(fā)的消費(fèi)者細(xì)分模型，則通過多維標(biāo)簽聚類實(shí)現(xiàn)了零售行業(yè)市場定位精度的突破[24]；薛明昊（2021）基于4Ps理論構(gòu)建的數(shù)字化營銷框架，通過流量分析與需求預(yù)測的秒級(jí)響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)營銷成本邊際遞減效應(yīng)[25]。業(yè)務(wù)運(yùn)營演進(jìn)呈現(xiàn)四大特征：機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理融合推動(dòng)用戶畫像動(dòng)態(tài)化、行業(yè)模型向制造業(yè)和服務(wù)業(yè)滲透、邊緣計(jì)算支撐秒級(jí)營銷響應(yīng)、隱私計(jì)算技術(shù)平衡數(shù)據(jù)效用與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前需解決跨平臺(tái)身份識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)缺失、知識(shí)圖譜構(gòu)建成本高企等瓶頸，構(gòu)建“數(shù)據(jù)洞察-策略生成-效果迭代”的智能閉環(huán)體系。

4.3 交易互動(dòng)層面

交易互動(dòng)層面的研究圍繞多源數(shù)據(jù)融合分析、實(shí)時(shí)決策優(yōu)化及客戶價(jià)值深度挖掘展開。彭德新等（2023）開發(fā)的流量經(jīng)營支撐平臺(tái)，借助數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶行為與消費(fèi)場景的秒級(jí)匹配，推動(dòng)營銷效率提升，標(biāo)志著從粗放式流量運(yùn)營向精準(zhǔn)化價(jià)值轉(zhuǎn)化的范式躍遷[26]；陳亮等（2022）構(gòu)建的客戶資產(chǎn)預(yù)測模型，則通過價(jià)值分層與風(fēng)險(xiǎn)量化優(yōu)化了資源分配精度[27]。交易互動(dòng)聚焦三大方向：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)破解跨平臺(tái)行為軌跡關(guān)聯(lián)難題、流處理技術(shù)壓縮響應(yīng)時(shí)延至毫秒級(jí)、情感計(jì)算擴(kuò)展客戶價(jià)值評(píng)估維度。未來需攻克異構(gòu)數(shù)據(jù)語義對(duì)齊標(biāo)準(zhǔn)缺失、實(shí)時(shí)系統(tǒng)容錯(cuò)機(jī)制設(shè)計(jì)等挑戰(zhàn)，構(gòu)建“全域感知-智能決策-動(dòng)態(tài)反饋”的認(rèn)知型營銷系統(tǒng)。

5 結(jié)語

本文基于CiteSpace軟件對(duì)2012—2024年CNKI數(shù)據(jù)庫中的1721篇大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)性計(jì)量分析，揭示了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、演進(jìn)路徑及未來趨勢(shì)。研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷研究經(jīng)歷了從技術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)建到生態(tài)化發(fā)展的四個(gè)階段，核心熱點(diǎn)聚焦于數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像、營銷策略優(yōu)化及跨行業(yè)應(yīng)用。盡管研究成果豐富，但領(lǐng)域內(nèi)仍存在作者與機(jī)構(gòu)合作稀疏、跨學(xué)科整合不足等問題。未來研究需進(jìn)一步深化技術(shù)融合與倫理合規(guī)性探索，推動(dòng)精準(zhǔn)營銷向智能化、生態(tài)化方向演進(jìn)，為企業(yè)實(shí)踐提供更高效、可持續(xù)的解決方案。

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