摘 要：商业数字化是数字经济时代的显著特征和必然选择，涉及全场景覆盖、全链条联通、线上线下一体化等众多要素。作为实现企业全面数字化的有效途径，大数据营销依托数据管理技术应运而生，基于对消费市场的具象洞察，深挖存量经济，把握流量导向，拓展增量渠道，助力塑造全新业界生态。通过分析大数据在企业营销中的现实应用，总结大数据营销的功能价值，并梳理出关联推荐、交互定向、动态调整与瞬时倍增等主要模式，进而探讨未来数据市场化趋势下场景营销、微信营销及精准营销的主流发展方向，以期为大数据营销相关理论研究和实践探索提供参考。
关键词：数字经济；大数据营销；数据市场化；价值洞察；营销变革
中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）02（b）--05
1 引言
数字经济时代，商业数字化是一个洗牌、颠覆、“弯道超车”的过程。历经以产品为中心、以消费者为导向及以价值观为驱动的三代营销迭变，营销4.0是以大数据为基础，战略中心转移到让更多消费者参与到社会价值创造的过程。大数据营销依托多平台数据采集及基于数字技术的分析能力，使企业经营更为精准高效。其核心是借助数据管理，深化企业对消费者行为的价值洞察，把希望推送的产品或服务通过合适的载体，以合适的方式，在合适的时间，推送给合适的人群[1]。数据的持续发展将进一步打破信息不对称现象，把物质性边界市场无限放大成为预知型时空市场，从而更利于同业联合与异业互补。预判供需关系，迎合经济推力，明示价值张力，大数据营销已是企业开源节流的重要引擎，对推动产业结构数字化转型，助力新时代经济高质量发展具有深远意义。
2 大数据在企业营销中的现实应用
2.1 大数据概念界定
大数据是一种规模体量大到在撷取、存储、管理、分析等方面远超传统数据库工具能力范围的信息集合，是需要通过新型处理模式后具备更强的决策执行力、行为变革力和程序优化力的高增长率数字资产[2]。美国IBM公司指出大数据具有5V的特点：海量（volume）、高速（velocity）、多样（variety）、价值（value）、真实（veracity），即庞大的数据体量、高效的数据流通、多元的数据类型、较低的价值密度和可靠的数据来源。鉴于此，大数据通过与众多劳动生产要素的耦合协同，不断达成以数据赋能技术创新、优化人才架构、推动资金回流，从而大幅提高资源配置效率，促进社会整体生产力跃升。
2.2 大数据在企业营销中的应用
大数据在企业营销中的应用场景非常广泛。首先，借助大数据，企业可根据不同用户和品牌类别的匹配度进行差异定价：用户群体内部的品牌忠诚度各不相同，价格支付意愿也不同，通过大数据分析可调整定价策略，促进购买达成。其次，企业可获取更为全面的客户反馈信息。Forrester调查机构表明，跨国公司B2C营销者运用数据建模以预判市场走向，制定出更多导向驱动型销售策略，挖掘区域消费潜量以提高总市场占有率。最后，企业能更精准地根据消费者动态偏好提升营销决策的针对性[3]。互联网经济的快速发展使大数据在企业生产可控、产品定制、渠道创新、文化宣传等运营流程中的作用愈发突显。
2.3 大数据营销
大数据营销是在数据管理的基础上来描述、引导并预测消费者行为，帮助企业制定科学营销战略的过程[4]。相较于传统人力营销时代的信息迟滞性，互联网经济下的消费者易在短时间内出于主客观原因而发生多次行为变化，数据跟踪可量化用户需求，平衡稳态对接。大数据营销所拥有的个性化特质，可根据用户兴趣，有的放矢地进行一对一或多对一互动，根据销售效果反馈，及时调整营销策略。此外，企业通过对用户的综合信息进行多维度关联分析，可从数据中提炼出利于决策优化的各种联系。例如，通过发现用户购物车中不同商品之间的关系，判断其习惯偏好，知悉哪些商品被哪些用户频繁购买，帮助营销者由此及彼，举一反三，掌握消费规律，推动达成降本增效提质的营销变革。
3 大数据营销的功能价值
3.1 推动营销行为与消费行为的双向数据化提升运营绩效
大数据营销的功能价值主要体现在数字品牌建设与效果营销的强化。数字品牌是商家通过数字媒体进行品牌塑造、维护和提升影响力的过程；效果营销是广告主依据广告发布后的订单批量、达成金额等接受度进行网站费用结算的促销方式[5]。企业把数据作为品牌运营的重要组成部分，以构建符合行业发展前景的应用体系。数字时代，品牌既在收集数据，同时也在制造并影响数据。双向作用中培育出的数据流是绩效视角下大数据营销推动营销变革实践的核心要点（见表1）。在新产品研发与推广中，运用大数据分析把原始购买群体发展为新产品的实际消费者，做到普遍撒网、重点培养，从而更好提升服务能力，更快扩展销售半径。
3.2 使企业广告程序化购买更为理性
面对网络媒体资源在数量及类型上的迅猛增长，不同广告主的营销需求日渐多样，也更加认识到逻辑创新与理性投放的重要性。大数据营销通过受众分析帮助广告主找寻目标群体，再对广告投放的时间、内容与形式进行调配从而完成全过程的广告营销。程序化购买是借助广告技术平台，按照程序算法并通过实时竞价或非实时竞价，自动执行广告资源购买的行为[6]。随着程序化广告发展热潮所带来的快速变革，企业会进一步提高其程序化购买的预算成本。因此，大数据使企业更为明确地制定契合用户兴趣的热点营销组合策略，以赢得市场认同，增强品牌黏性。
3.3 助力线上线下结合进入多屏共联时代
大数据营销的着力点在于如何实现线上线下数据的智联互通。倘若线上数据能与广告主数据有机兼容，大数据营销便可在精准驱动的“多维地图”上实现受众群体的体量增大。多屏时代的到来正把用户在特定时空的行动弥漫至各个屏幕[7]。从营销实践来看，多数企业面临的数字化挑战不是数据匮乏，而是存量过多、无序冗杂且互不连接。数据碎片化现象使相关技术停滞在不同的职能部门，面对庞大、静态、孤立的“初级品”信息，企业须着眼长远利益，将数据库资源互联共享并清洗标注，避免数据层次性失真，确保大数据时效价值最大化，为营销决策提供有力支撑。
3.4 有利于实现大规模个性化交互
大数据营销以数据管理平台为载体，涉及决策辅助系统、内容选择系统、效益评估系统、在线支付系统等众多领域[8]。数据管理平台是把分散的数据进行交互整合并归纳处理，通过对主体的标准化细分，便于企业把处理后的数据按需用于现有营销环境，整合框架如图1所示。在荧屏时代，营销的重心是品牌观念传递；在互联网时代，营销的重心是市场媒介联通；而在以移动终端为代表的互联网3.0时代，营销的重心是实现买卖双方的大规模个性化交互。这包括更为广义的感知定位、更具差异的传播路径、更加人性的实时对接以及千人千面甚至人人千面的个性标志。达成大规模个性化交互的基础就是对市场数据的精确管理。大规模代表体量，更代表效率，个性化则代表别开生面的转化效果，故大数据营销价值之一就在于能够实现非大众、独特性的交易转换。
4 大数据营销的主要模式
大数据营销可进行灵活可控的数据管理和精准深入的价值洞察，结合企业发展目标、资源禀赋、业务范畴、渠道网点等要素进行周密的营销策划。根据市场环境变化、竞争者动态与消费流量偏好及时做出调整优化。目前，大数据营销模式主要有以下几种：
4.1 关联推荐模式
借助思维感知能力，通过挖掘数据之间的若干关系将具有关联性的可视化数据进行汇总处理，揭示出庞大数据中所隐含的消费趋势，以提升大数据应用的预测支付能力[9]。关联推荐模式是指由A发现B，从数据中发现联系。例如，在沃尔玛超市，当顾客扫描完所购商品后，收银系统会显示相关附加信息，售货员便会遵循互补原则或关联度友好提示顾客商超布局与货架关联，像互补原则中的红酒与起盖器、肉类与调料等信息；关联度中的洗洁精与钢丝球、抽纸与创可贴或棉棒等信息；因为大数据已计算出“若顾客购买了酒类，则大概率会购买肉类、沙拉等配酒菜”这类关联性消费，这是沃尔玛在大数据系统支持下实现关联式营销的典型案例。
4.2 交互定向模式
利用交互分析法对用户的社会行为构建区域链，通过挖掘其社会关系以形成网链生态，助力营销者识别出社交网络中的“领头羊”、跟随者及潜在成员，锁定目标市场中最具挖掘潜力的群体，进而开展更富成效的交叉营销[10]。交互定向模式是指从A、B、C等众多群体中筛选出企业目前最想得到的A，进而通过A再影响B、C的惯性模式。在相同机会成本下，具有哪些特性的产品最能激发消费者的购买意向？一款产品包括颜色、款式、材质、价位、功能等诸多特性，在此类特性中，消费者对其选择排序又是如何？联合分析就是交互定向模式下产生的市场分析方法，该分析是用于评估产品或服务中的不同特性组合对消费者的相对重要性，始于消费者的总体偏好判断，从消费者对不同特性所组成的总体评价中得到标值、误差等信息，用以优化营销实践。
4.3 动态调整模式
动态调整是将用户行为归入大数据维度后以动态运算结果来指导目标市场选择及营销策略组合的实施过程[11]。动态调整模式是指企业原计划要推广A，但在实际营销中，根据数据反馈结果发现B更受欢迎，因此调整计划改为推广B。在使用谷歌搜索引擎时，从搜索栏中输入关键词句，点击第一个搜索结果后若不满意，迅速返回原始页再点第二个搜索结果，然后花很长时间浏览，此时它会默认用户对第二个结果更为满意，当下一次搜索同一个关键词句时，之前的两个搜索排序会发生互换，这是谷歌在大数据运营中的突出特色。动态调整模式适用于当无法预知到哪种营销策略最符合市场实况时，可先准备几种不同的方案，同时投放到各主体市场进行研判，根据满意度结果主推最受欢迎的版本。
4.4 瞬时倍增模式
瞬时倍增模式是利用积累的大量消费数据，根据已拥有的个体A，寻找到更多的群体A。找到100个忠实用户也许不难，但如何把数量由100增至1000、10000甚至更多？又如何从基数巨量化的国内外市场中挑选？阿里巴巴旗下的阿里妈妈为此构建了Lookalike模型，并被形象地称为“粉丝爆炸器”，可做到“给定一小群人，自动寻找10倍、20倍规模的相似人群”，实现量的激增[12]。对于已成为现实用户的人群规模而言，尚未成为用户的人群规模非常庞大，从潜在用户中找到忠实消费人群的效率和成本就成为商家制胜的关键。通过数据算法对全网用户应用“粉丝爆炸器”，实则是把未购消费者和已购消费者之间的阅览共性和逻辑共洽进行精密锁定。商家给定某小部分忠实客户群后，系统可选出最像这批人的前1万人、10万人或更多，再根据既定目标追踪合适人群，开展辐射渗透。
5 大数据营销的发展方向
数据作为一种新型生产要素，已成为市场经济中的基础性流通资源[13]。数据市场化的进阶走向亦是大数据营销发展前景的重要体现，包括数据资源化汇聚、数据产品化供给、数据资产化应用及数据资本化赋能四个阶段。此过程是将所获原始数据通过脱敏、脱密、标准化等操作使其转变为有序且有使用价值的数据资源，再经算法加工形成规模化增值，投入资本市场后基于金融手段最终实现数字资产的价值变现。数据市场化的阶段趋势和关键要素如图2所示。因此，大数据营销的未来发展将聚焦场景细分应用、技术更新迭代、软件推广增值及精准传播运营，以进一步破除市场壁垒、信息茧房与条块分割，故场景营销、微信营销与精准营销便成为大数据营销主流发展方向。
5.1 场景营销
场景营销是基于大数据库找到理想人群，根据其共性消费行为和个性购买决策编辑信息内容，从而在不同情境下对不同群体推送合适的产品或服务[14]。用户每时每刻产生的数据，都会被场景营销生命周期链中的各企业用于市场细分与习惯研究，以提升营销效率。大数据应用的不断加持使场景营销愈发呈现出融合趋势，线上场景与线下场景往往同时出现。在由时间、地点、社会关系构成的特定场景下，连接主体线上与线下行为，理解并判断其情感、态度和需求，围绕受众激励法则衍生出更多画像式互动玩法，这将成为企业开展大数据营销的新活动内容。
5.1.1 场景营销关键特性
目前场景营销主要涉及五大细分领域：餐饮（酒店）、购物（商超）、休闲（影院）、出行（公共交通场所）和家庭（亲子）。数字技术的实时赋能使场景营销的未来发展将不断拓展出新形式，逐步实现多元立体网络覆盖。场景营销的成功运营离不开以下关键特性：
（1）瞬时性：营销活动实时化，每个时刻的营销都能随场景变化而灵活调整；
（2）连续性：每个营销环节都可承上启下，做到无缝衔接，不间断进行交互体验；
（3）预判性：备有多套营销方案，因地制宜，因势利导，科学选择；
（4）情感性：营销战略能够契合用户在不同场景下的个人情感诉求与价值追求。
5.1.2 场景营销环境有利因素
（1）用户消费行为感知。实践证明，用户绝大多数的消费行为均可被感知与预测。大数据时代的各种智慧云端都可将消费者的言行举止加以记录，人类社会将变成一个巨量的可视化数据系统，信息平台的快速进步为预测消费行为提供了无限可能。
（2）数字技术的创新发展。万物互联生态下，射频蓝牙、红外感应器、iBeacon等信息传感设备与互联网交织密度不断加大，覆盖了丰富的应用场景。语音识别、图像识别、全息投影等AI（人工智能）技术将打响对人全面感知的市场顺风局。随着VR（虚拟现实）、MR（混合现实）、AR （增强现实）等技术相继入市，真实与虚拟的有机结合为场景营销体验带来全新突破。
5.2 微信营销
微信营销是随着微信软件的大范围应用而全面兴起的一种大数据营销方式。用户注册微信后便可建立起“朋友圈”关系，订阅所需信息，商家以此推广产品或服务，实现点对点营销[15]。微信公众号是微信公众平台的重要子集，企业或个人可通过平台账号推送图片、文字、视频等服务信息，实现与特定用户进行全方位的实时交流，从而极大提高信息流通效率。在微信营销规模日益膨胀的大环境下，企业要聚焦优质内容，控制预算成本，借助专业广告媒体以获取与自身品牌定位相吻合的渠道资源，通过数据采集与分析深度挖掘用户属性和账号价值，制定程序合理、环节畅通且新颖有创意的广告策略，使广告投放更有成效。
5.3 精准营销
精准营销是建立客户个性化沟通服务系统，制定注重效用结果的营销传播计划，确保营销活动更准确、可测量和高回报的运营过程[16]。精准营销追求围绕用户画像、业务场景、价值触点等推送活动，利用公共网络获取直观数据，通过搭建算力集群，在不侵犯公共利益和个人隐私的前提下获取个体行为轨迹。全球快餐品牌代表麦当劳通过设立顾客信息系统，对门店采集的交易数据进行导向挖掘后推送出满足不同顾客胃口的众多套餐优惠策略，大大提高了产品复购率。此外，以“618”“双11”为代表的线上排行榜营销，通过企业重金参与各类排名和评比，换取各种十大、最优等名分为品牌背书。这无疑是用民意的代表（涵盖最高销量、最佳口碑、最红人气等评判维度），在更高层面树立品牌的商业权威，塑造成为用户心目中的“消费圣经”。榜单的本质是对大数据的内容化体现，用线上消费数据指导线下购物选择，让企业看到大众消费流量的发展方向从而及时调整生产，这也是精准营销的重要形式之一。
6 结语
虽有智慧，不如乘势；虽有镃基，不如待时。数字经济时代，大数据可使企业在市场细分、选择、定位等各环节实现营销精准化、个性化和动态化，加速推动数据市场化进程已是大势所趋，势在必行。数据体量的实时激增使企业通过对数据的整合利用，及时发现消费需求走向，深耕价值洞察，锚定流量市场，实施定位追踪，以此顺势借力，达成高维站位。充分发挥大数据营销的功能价值，深谙熟知大数据营销的主要模式，正确把握大数据营销的发展方向，乘“数”而上，未来向新，让数据持续赋能更深层次的商业密码解读，是企业更好实现降本、增效、提质，更快适应现代营销变革的切实之举。
参考文献
刘畅，李冬嵬.大数据背景下电商企业精准营销策略分析： 评《电商数据分析与数据化运营》[J].商业经济研究，2024（12）：2.
廖放.基于大数据思维的商贸企业运营管理[J].铁路采购与物流，2018，13（7）：28-30.
张雯瑾.数据赋能电商平台企业价值创造过程分析研究[D].呼和浩特：内蒙古财经大学，2024.
高少华.流量红利见顶倒逼企业数字化营销变革[N].经济参考报，2022-12-22（005）.
翟雨芹.大数据时代零售业个性化营销对消费者忠诚度的影响研究[J].商业经济研究，2023（22）：72-75.
李哲宇.长尾流量广告的程序化购买模式： 一个消解主流文化和亚文化差异的力量[J].国际品牌观察，2022（9）：72-75.
王云花，邓翠艳.基于大数据的客户画像构建与精准营销策略研究[J].信息系统工程，2024（7）：141-144.
王银辉，吴春晓.大数据时代企业管理与营销创新研究[J].上海商业，2022（12）：43-45.
王清.大数据时代下的社交营销[J].数字通信世界，2024（4）： 185-187.
杨芳.大数据驱动下的营销动态能力构建研究[J].广东经济，2023（1）：68-71.
梁爽.大数据时代电商企业个性化精准营销策略研究[J].营销界，2023（3）：98-100.
王传东，张桓森.元宇宙场景化营销发展现状及问题分析： 以阿里妈妈为例[J].老字号品牌营销，2024（6）：30-32.
周艳秋.数字经济驱动下数据资产价值评估研究[D].北京：首都经济贸易大学，2022.
罗钦，王慧灵.基于4C理论对直播带货中场景化营销的思考[J].新闻前哨，2024（12）：78-80.
刘星宇，王文慧，冯之坦，等.微信营销对消费者购买意愿的影响研究： 以感知价值为中介变量[J].中国商论，2024（5）：65-68.
王松龄.基于用户画像的A公司跨境电商平台的精准营销策略研究[D].上海：华东师范大学，2024.
