中小电商大数据营销的工具选择与实施流程研究*

王 帅

(河南工学院 经济学院，河南 新乡 453003)

0 引言

国际数据公司(IDC)发布的《数据时代2025》研究报告显示，2018年全球数据产生量已达到33ZB，到2025年将增至175ZB。蓬勃发展的大数据在数据科学的推动下正在迅速颠覆和改变一些行业，如市场营销活动的理念和模式就产生了深刻的变革。当前，电子商务中的大数据营销应用已十分普遍，但数量占比最大的中小电商，因为不掌握数据资源、资金有限、人才匮乏、规模较小等原因，在大数据营销运用能力上远远弱于大型卖家，因而也导致电商卖家强弱分化的“马太效应”愈加明显[1]。目前关于大数据营销的研究文献较为丰富，但关于中小电商如何开展大数据营销方面的论述仍显不足。

1 大数据与大数据营销的基本内涵

从本质上讲，大数据就是人们在使用各种具有连接特征的载体时所产生的各种各样的使用痕迹，这些痕迹基于当前先进的科学技术被有意或无意地记录保留，从而形成具有巨大使用价值的多元化海量数据集。经过广泛的调查，IBM提炼出了着眼于大数据本质特征的5V模型[2]，即海量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、真实(Veracity)和价值(Value)。大数据的首要特征就是数据量巨大且增长迅速，数据富有价值但价值密度相对较低，同时数据形式也非常多样化，具体可包括文本、图片、音频、视频、地理位置信息、模拟信号等。和一般抽样调研获得的标准化数据模式不同，杂乱混沌的大数据形态对数据挖掘处理能力也提出了更高的要求。但相对于高成本且常常如盲人摸象的抽样数据，大数据因其近乎全样本、多维度的数据特征而更具准确性和可信度。

大数据解决方案的常规流程一般由数据采集、数据预处理、数据存储、数据挖掘以及结果展现与运用五个环节构成。采集自客户端的海量多元化数据，经过简单清洗处理后，会被以适当的格式存储，最为关键的数据挖掘环节则是提取其隐含内在价值、完成知识发现的过程。流程的最后一步，就是将数据挖掘分析的最终结果简洁准确、快捷有效地展现给用户，让用户快速抓住关键信息，做出相应的决策。

大数据营销概念最早是由全球知名企业麦肯锡公司的拉里·韦伯于2007年在其畅销书《社会消费网络营销》中提出来的[3]，它是指基于大数据的采集、挖掘、运用而进行的精准营销模式。大数据已在市场营销领域掀起了一场革命，当前大数据营销正是大数据较为主要的应用领域之一。正如广告大师约翰·沃纳梅克的著名感叹“我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了”，传统营销由于缺乏精准性而造成大量广告资源的浪费。而基于近乎全样本、全方位快速获取的海量数据，大数据突破了传统抽样调研技术的样本量和属性局限，相对于传统营销，大数据营销不仅大幅减少了营销资源的浪费，还可针对不同的消费者实施差异化的个性营销。由于缺乏数据快速捕捉能力，传统营销活动往往具有一定的滞后性，而大数据营销由于具有数据的实时捕捉及极速处理能力，则可以做到迅速响应。比如，通过舆情监控，企业可以实时知晓当前社会公众对企业及其产品的态度，从而做到快速应对，这尤其提高了企业应对危机事件的公关效率。当前大数据营销中应用最广泛的实时竞价(RTB，Real Time Bidding)广告模式，从消费者产生网络浏览行为到企业完成相应的个性化广告投放大约只需要100毫秒(即0.1秒)[4]。

2 中小电商大数据营销的主要应用场景

丽莎·亚瑟在其畅销书《大数据营销:如何让营销更具吸引力》中指出，大数据营销在整合营销、市场运营、客户互动三类营销管理活动中影响深远[5]。暨南大学数字营销研究中心阳翼教授在其2017年出版的《大数据营销》一书中提出大数据营销的应用主要体现在消费者洞察、产品定制化、推广精确化、改善用户体验、维系客户关系、发现新市场等六个方面[6]。

中小电商是一个相对的概念，主要指以B2C、C2C、O2O模式为主、在大型电子商务平台上产销或经销某种商品或劳务的中小型企业或个人。这些卖家一般规模较小，流量入口和支付方式、物流等均由大型电子商务平台和物流快递运营商等企业把持。结合中小电商的规模和实力，综合来看此类卖家当前可以开展的大数据营销应用主要有以下三大场景：

2.1 市场洞察与定位

借助于大数据挖掘报告，中小电商可以快速掌握当前市场的行业竞争格局、消费需求变迁、目标消费者属性特征、竞品详情及自身运营统计等关键信息，以此可以快速选定或调整目标客户人群，强化自身产品差异化优势，优化定价及库存管理策略，从而赢得竞争先机，为后续的营销传播推广打下良好的基础。

2.2 精准传播推广

一方面，根据消费者网络浏览或搜索的内容及地理区位等，中小电商可以通过RTB实时竞价广告模式即时锁定有潜在购买意向的消费者，做到网络广告的快速精准投放。除了购买搜索引擎和电商平台的竞价排名外，根据百度指数、微博指数、微信指数、搜狗指数等大数据指数及其他大数据营销工具，中小电商还可以进一步做好搜索引擎优化，改进自家店铺的推荐排序，也可以给网站、微博、微信等各类企业自有媒体的运营提供导向。当前国内主要大数据指数类型如表1所示。此外，通过对自有媒体的阅读量、点赞量、转发量、在线评论量等各项数据的挖掘，中小电商可以识别受众对自有媒体内容的态度认知，从而进一步评估与改进传播效率。

表1 当前国内主要大数据指数类型

2.3 客户关系管理

借助于大数据服务商提供的全网舆情监控，中小电商可以持续掌握消费者对自家店铺及所销产品的态度状况。通过对买家在线评论的文本挖掘，中小电商还可以实时掌握客户的售后评价，从而能够及时通过产品改进或售后补救等措施缓解消费者的不满情绪，提高客户满意度。同时，在当前的电商领域，智能客服系统已经悄然兴起。基于海量数据集和使用自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术建立起的对话模型[7]，智能客服系统已经可以根据交互工具里的文字、图片、视频等内容自动识别客户意愿并做到快速回复，还可以对问答内容做精细化统计分析，进而给中小电商的客户关系管理工作提供方向指引。

3 中小电商开展大数据营销的四种工具类型

结合以上应用场景，中小电商开展大数据营销的工具可以分为以下四种主要类型：

3.1 电商平台大数据营销工具

各大电商平台推出的大数据营销工具是中小电商进行大数据营销的首选。当前，阿里、京东等大型电商平台都把大数据作为自己的主要发展战略之一，相继推出了不同类型的大数据营销平台，比如阿里妈妈大数据营销平台有淘宝直通车、智钻、淘宝客、品销宝、达摩盘等工具，京东万象大数据营销平台则有指数查询、市场调研、舆情监控、用户画像、精准营销云平台等(见表2)。因和平台高度契合，这些模块化、快捷化的大数据营销工具中小电商使用起来也非常容易上手。

表2 阿里妈妈及京东万象大数据营销工具类型

3.2 ICP/ISP大数据营销工具

为遵循国际通例，学术讨论中通常把“网络服务提供者”分为网络内容提供商(Internet Content Provider，ICP)和网络服务提供商(Internet Service Provider，ISP)两类[8]，ICP 提供作品，ISP提供搜索、链接服务。除阿里、京东等大型电商平台之外，腾讯、网易等ICP巨头也纷纷涉足大数据营销领域，腾讯推出了腾讯浏览指数、微信指数、智能推荐、智能选址、文智公众趋势、腾讯云数字营销等大数据工具，网易针对金融、零售、制造、传媒、智慧农业五大行业给出了不同的大数据营销解决方案。

在ISP企业里，百度大数据中心推出了百度指数、百度舆情、百度客情、百度觅客、百度司南等众多大数据营销工具(见表3)。此外，中国移动、中国联通、中国电信三大巨头也纷纷涉足大数据营销领域，联通大数据公司推出了“数言舆情”和“数赢洞察”两大利器，移动创立了大数据平台“有数”，中国电信组建了“天翼云”大数据平台及大数据工具“星图”。

除电商平台之外的大型ICP/ISP企业所提供的大数据营销工具多具有跨屏、跨网的特征，数据规模最为庞大，尤其适合中小电商洞察市场、观测舆情和识别消费需求变化等。

表3 百度旗下的大数据营销工具类型

3.3 专业型大数据营销服务机构

除了ICP/ISP的大数据营销工具，中小电商还可以选择和专注于营销服务的专业型第三方大数据营销机构合作。在大数据浪潮的席卷下，一方面传统的营销机构纷纷转型，比如传统本土4A广告公司广东省广2016年推出了“G-NOVA数字星云联盟”，全球知名传统市场数据提供商尼尔森2018年在中国推出了“商业智景”大数据营销平台。另一方面，一些致力于大数据营销的新生代营销机构近年来也纷纷诞生，比如力美科技、东信点媒、云策智投等。相对于ICP/ISP的大数据营销工具，专业型营销服务机构不仅更专注于大数据营销工具的开发，还提供市场数据分析、营销策划与执行等专业服务。

3.4 自建型大数据营销工具

如果拥有一定的数据采集与挖掘能力，中小电商还可以自建大数据营销工具，从而减少大数据营销的成本。在大数据行业，各种数据抓取和分析软件种类众多，很多软件开源甚至免费。中小电商可以借助数据抓取软件自行采集自有媒体和电商店铺的访问、评价等第一方数据，还可以抓取PC端及移动端的公开网络数据自行分析，并进行相应的营销运用。当前，国内外主流的数据抓取软件有八爪鱼、火车头、集搜客、Import.io、Visual Web Ripper等，常见的数据挖掘软件有Excel、SPSS、SQL、SAS、Clementine、Hadoop、R语言和Python等。结合自身的采集挖掘能力，中小电商可利用自建大数据营销工具开展一些市场环境监控、在线评论文本分析、搜索引擎优化等简单的大数据营销活动。

4 中小电商大数据营销实施流程建议

以上四类大数据营销工具数量众多，各有优劣，中小电商可以选取不同类型的工具综合使用。具体来说，根据自身规模和实力，中小电商首先要建立自己的大数据决策指标集，比如行业发展趋势、目标消费者画像、舆论认知监控、搜索浏览指数、竞争对手监测、自身访客数据统计等，可自采自建，也可委托其他机构采集建立，或使用相关机构已推出的各类大数据指标集。然后，依据大数据决策指标集来制定自身的目标市场营销战略，决定市场定位和营销目标，进而整合确定具体的产品策略、价格策略、渠道策略和传播策略。除传统营销手段外，在执行具体营销策略时，中小电商还可以结合市场定位考虑购买使用大型电商平台、ICP/ISP及专业型营销服务机构的新型大数据营销实战工具，比如RTB、智能客服等。同时，大数据营销决策指标集不仅是中小电商营销策略的制定依据，也是其营销策略实际执行效果评估的重要工具，一个完整循环的大数据营销流程也因此形成(见图1)。中小电商可以结合自身规模实力和营销需求，统筹决定大数据营销流程各环节是由自身进行还是委托电商平台或其他机构来完成。

图1 中小电商大数据营销流程建议

展望未来，随着全球互联网、物联网、区块链、人工智能等信息技术的不断进步，数据采集的成本将越来越低，大数据的精准度也会随数据规模的增大而持续提高，未来大数据营销的工具必定会更加多样化，大数据营销的实施也会愈加普遍。中小电商只有积极拥抱大数据时代的营销变革，努力地开展大数据营销，才能持续提升自身的竞争实力和市场业绩。