楊東紅， 時迎健， 雷 鳴， 赫叢喜

(東北石油大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院， 黑龍江 大慶 163318)

在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人們的生活已經(jīng)全面轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)面臨越來越激烈的市場競爭，實施精準營銷是改善經(jīng)營狀況的有效途徑。在海量的信息中挖掘出對企業(yè)有用的數(shù)據(jù)，將其運用到企業(yè)的精準營銷當(dāng)中，將很大程度影響企業(yè)的競爭力和發(fā)展。

大數(shù)據(jù)時代的到來使在可接受時間內(nèi)處理龐大數(shù)據(jù)集成為可能，大數(shù)據(jù)所具有的大分析、高帶寬和大內(nèi)容特點產(chǎn)生了數(shù)據(jù)生成、采集、儲存以及分析的數(shù)據(jù)價值鏈，給現(xiàn)代企業(yè)帶來了一定的機遇和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)成為下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿[1-2]。在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，提出了精準營銷這一營銷新方法。精準營銷改變了以往的營銷渠道和方法，通過互聯(lián)網(wǎng)等方式建立客戶數(shù)據(jù)庫并進行科學(xué)分析，為企業(yè)提供更精準的營銷溝通模式[3-4]。因此，大數(shù)據(jù)為精準營銷的實施提供了基礎(chǔ)和技術(shù)平臺。與此同時，基于精準營銷定位，企業(yè)建立個性化服務(wù)模式，實現(xiàn)了高效率低成本的目標[5]，也為企業(yè)對大數(shù)據(jù)的管理提供了一定的方向。因此，對大數(shù)據(jù)和企業(yè)精準營銷的相關(guān)性進行分析有助于企業(yè)經(jīng)營者充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)有針對性地實施精準營銷，從而達到提高企業(yè)市場競爭力的目的。

一、文獻綜述

近年來國內(nèi)學(xué)者對大數(shù)據(jù)理論有較為深入的研究。涂蘭敬指出，大數(shù)據(jù)包含的三方面為大分析(Analytic)、高帶寬(Bandwidth)和大內(nèi)容(Content)[6]。李國杰等提出，大數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)流的方式產(chǎn)生，其產(chǎn)生速度較快，非靜態(tài)性，并且這些數(shù)據(jù)流時效性很強，了解并把控這些數(shù)據(jù)流有助于數(shù)據(jù)的分析和利用[7]。馬建光等認為，快速產(chǎn)生和更新的大量數(shù)據(jù)會對數(shù)據(jù)的有效性產(chǎn)生影響，從眾多未開發(fā)的數(shù)據(jù)中分析有價值的數(shù)據(jù)信息決定了大數(shù)據(jù)的前景[8]。李建中等認為，大數(shù)據(jù)集合中應(yīng)包含足夠的數(shù)據(jù)來回復(fù)各種查詢和支持各種計算，并且這些數(shù)據(jù)集合所對應(yīng)的每個信息都應(yīng)與時俱進，不陳舊過時，從而保證數(shù)據(jù)分析的精準性[9]。李文蓮等認為，大數(shù)據(jù)可以洞悉消費者的需求偏好，并準確地進行消費者細分；此外，大數(shù)據(jù)能夠提供產(chǎn)品的即時、精準和動態(tài)定位[10]。劉光金提出，大數(shù)據(jù)擁有大量數(shù)據(jù)信息、分析處理速度快，并且大數(shù)據(jù)的信息價值密度低[11]。王群等提出，在大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)應(yīng)當(dāng)掌握處理大數(shù)據(jù)的能力，將其應(yīng)用于企業(yè)人力資源管理環(huán)節(jié)，進而促進企業(yè)人力資源管理方面的創(chuàng)新[12]。屈志強等認為，大數(shù)據(jù)具有海量數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)種類繁雜、分析處理速度快和數(shù)據(jù)價值回報較高的特點[13]。王君毅提出，大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)分析準確度高，能夠分析整理消費者的真實需求，從而精確辨識消費傾向、消費喜好等[14]。根據(jù)以上學(xué)者的研究，本文將大數(shù)據(jù)定義為以數(shù)據(jù)流的形式動態(tài)、快速地產(chǎn)生、更新的海量信息的集合，并將大數(shù)據(jù)分為數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)完備性、客戶數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式和數(shù)據(jù)安全性五個重要維度進行測量。

目前國內(nèi)學(xué)者在精準營銷的實施應(yīng)用方面有較細致的研究。郭鑫認為，精準投放是精準營銷的關(guān)鍵，能夠完成產(chǎn)品投放與目標消費群體個性化需求的有效匹配，從而提升產(chǎn)品投放的精確度[15]。李維勝等認為，精準廣告投放是企業(yè)實施精準營銷的有效途徑，對偏好不同類型廣告的消費者投放對應(yīng)的廣告，可以提高潛在客戶接受企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)信息的精確性[16]。鄧光宏等提出，精準營銷得以實現(xiàn)的基礎(chǔ)是對顧客信息的收集與分析，通過對顧客數(shù)據(jù)的分析準確定位并識別顧客的需求特征并判斷哪些顧客具有更高的消費可能，然后有針對性地選擇營銷手段實現(xiàn)產(chǎn)品的銷售[17]。張美娟等提出，精準營銷的目的就是讓目標客戶對企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣，將適合他們的產(chǎn)品和服務(wù)推到他們眼前，激發(fā)個性化的需求，從而達到一對一的互動[18]。曲曉琳提出，精準的客戶定位是營銷策略的基礎(chǔ)，在企業(yè)進行市場細分之后，深入分析不同的顧客，最終完成目標顧客群體的確定[19]。楊琳通過對中小企業(yè)營銷分析，提出了中小企業(yè)開展精準營銷的策略，主要包括精準市場定位、多樣化市場推廣策略以及一對一溝通[20]。陳靜怡提出，在大數(shù)據(jù)時代下，以消費者為核心的思維是精準營銷的關(guān)鍵，應(yīng)掌握客戶的真實訴求，使消費者得到更為個性化的產(chǎn)品和服務(wù)[21]。根據(jù)學(xué)者對精準營銷的研究成果，本文將精準營銷定義為企業(yè)運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，了解并掌握消費者的消費心理和需求偏好，并有針對性地為消費者定制個性化、有效性的營銷服務(wù)，并從精準廣告投放、目標市場定位及個性化需求滿足三個方面反映精準營銷情況。

二、假設(shè)提出和變量設(shè)計

本文的理論框架和模型如圖1所示。

在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)支撐下，大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了一個平臺，在該平臺上企業(yè)可以掌握詳盡的數(shù)據(jù)信息，了解最新的數(shù)據(jù)信息，看清顧客的消費傾向，為企業(yè)實施精準營銷奠定基礎(chǔ)。此外，在大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐下，企業(yè)可以對數(shù)據(jù)進行處理與分析，對目標市場進行精準定位，掌握有效的廣告投放方式，了解廣告的受眾人群，挖掘潛在的用戶，節(jié)約營銷成本?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)H1。

圖1 大數(shù)據(jù)與精準營銷關(guān)系的概念模型

H1大數(shù)據(jù)對精準營銷有顯著正向影響。

大數(shù)據(jù)就是指大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的集合，這些復(fù)雜數(shù)據(jù)具有種類繁多、數(shù)據(jù)流量大、容量大的特性且價值量高[22]。而數(shù)據(jù)挖掘是一種從海量數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需知識的技術(shù)方法，通過對海量數(shù)據(jù)建模，對企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進行分析，從而達到幫助企業(yè)了解其不同的客戶和不同的市場劃分的目的[23]。企業(yè)需要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，就需要對數(shù)據(jù)挖掘進行充分學(xué)習(xí)，也就是說客戶數(shù)據(jù)挖掘能夠提高企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程度，影響企業(yè)運用大數(shù)據(jù)的整體效果?；谝陨戏治觯岢鲅芯考僭O(shè)H2。

H2客戶數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ髷?shù)據(jù)有顯著影響。

由于消費者的多變，粗放式的廣告投放已經(jīng)無法滿足企業(yè)發(fā)展的要求，從而無法為企業(yè)帶來目標經(jīng)濟效益。因此，企業(yè)必須采取精準的廣告投放方式，向目標客戶群精準地投放廣告，使廣告發(fā)揮其最大效用，達到企業(yè)實施精準營銷的目的[24]?；谝陨戏治觯岢鲅芯考僭O(shè)H3。

H3精準廣告投放對精準營銷有顯著影響。

三、模型建立

(一) 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文通過問卷調(diào)查的方式，對數(shù)據(jù)進行回收和分析。在地域上選擇黑龍江省哈爾濱、大慶、牡丹江、佳木斯和齊齊哈爾五個代表性的城市，對企業(yè)的管理人員和員工進行問卷調(diào)查。其中企業(yè)包括服務(wù)業(yè)、商業(yè)企業(yè)、制造業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。該調(diào)查問卷包括24個問項，主要反映8個變量對大數(shù)據(jù)及精準營銷的評價。共發(fā)放問卷250份，回收243份，回收率為97%。對回收的問卷進行重新整理和編碼，再根據(jù)問卷的填答情況進行篩選，其中有效問卷共有219份，占回收問卷的90.12%，無效問卷24份，無效率為9.88%，達到研究的要求。

(二) 量表設(shè)計

1. 大數(shù)據(jù)量表

本文所使用的大數(shù)據(jù)量表借Barnes和Vidgen開發(fā)的量表[25]，并根據(jù)研究對象進行適當(dāng)?shù)膭h減與修改，從數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)完備性、客戶數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式和數(shù)據(jù)安全性方面進行調(diào)查問卷設(shè)計。問卷共15個題目，均為正向題目，采用Likert五點量表計分，分數(shù)愈高代表大數(shù)據(jù)效果愈好，具體如表1所示。

表1 大數(shù)據(jù)量表設(shè)計

注：參考指標來源為Barnes和Vidgen[25]。

2. 精準營銷量表

本文所使用的精準營銷量表借鑒Jeff和Gresh開發(fā)的量表，并根據(jù)研究對象進行適當(dāng)?shù)膭h減與修改，從精準廣告投放、目標市場定位和個性化需求滿足方面進行調(diào)查問卷的設(shè)計。問卷包括9個題目，全為正向題目，采用Likert五點量表計分，分數(shù)愈高代表企業(yè)實施精準營銷效果愈好，具體如表2所示。

(三) 模型設(shè)計

結(jié)構(gòu)方程模型將多種統(tǒng)計方法的優(yōu)點相結(jié)合，應(yīng)用該模型對大數(shù)據(jù)與精準營銷相關(guān)性進行分析具有以下好處：首先，結(jié)構(gòu)方程能夠?qū)в姓`差的數(shù)據(jù)進行分析處理，不需要對變量進行嚴格的限定。其次，通過觀測值和相關(guān)系數(shù)，結(jié)構(gòu)方程能夠直觀體現(xiàn)變量間的相互作用過程以及影響水平[27]。

表2 精準營銷量表設(shè)計

注：參考指標來源為Jeff和Gresh[26]。

結(jié)構(gòu)方程模型包括結(jié)構(gòu)模式方程和測量模式方程。本文應(yīng)用測量模式方程[28]，表達式為

x=Λxξ+δx

(1)

y=Λyη+εy

(2)

式中：x為外生潛變量的觀測變量；y為內(nèi)生潛變量的觀測變量；Λx為潛變量之間的回歸系數(shù)矩陣；Λy為觀測變量之間的回歸系數(shù)矩陣；δx和εy為測量誤差。

本文利用SPSS對調(diào)查數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗，采用AMOS對理論模型進行分析并對調(diào)查數(shù)據(jù)進行擬合，檢驗假設(shè)是否成立。

四、實證檢驗與結(jié)果分析

(一) 信度及效度檢驗

1. 信度檢驗

利用SPSS對量表信度進行檢驗，在對Cronbach’sα信度系數(shù)進行檢驗后得出該量表的整體信度系數(shù)。大數(shù)據(jù)量表和精準營銷量表的信度檢驗結(jié)果分別如表3、4所示。

表3 大數(shù)據(jù)量表信度分析結(jié)果

表4 精準營銷量表信度分析結(jié)果

由表3、4可知，大數(shù)據(jù)量表和精準營銷量表的Cronbach’sα值分別為0.934和0.924，均大于0.8，表明兩個量表都具有較高的信度。

2. 效度檢驗

對量表進行效度檢驗，結(jié)果如表5、6所示。由表5可知，量表的KMO值為0.910，所以量表適合作因子分析。由表6可知，所有變量在第一個因子上的載荷均大于0.7，說明測量結(jié)果與測量內(nèi)容吻合，表明量表結(jié)構(gòu)效度較好。

表5 KMO和Bartlett檢驗結(jié)果

表6 效度檢驗成分矩陣

(二) 結(jié)果分析

1. 模型運行結(jié)果描述

通過運用結(jié)構(gòu)方程AMOS分析法，對大數(shù)據(jù)和精準營銷之間的相關(guān)性進行分析，路徑如圖2所示，圖中的數(shù)值分別是相對應(yīng)的路徑系數(shù)，e1～e8均為誤差變量，詳細結(jié)果如表7～10所示。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型SEM路徑

指標潛變量路徑系數(shù)數(shù)據(jù)時效性大數(shù)據(jù)0 790數(shù)據(jù)完備性大數(shù)據(jù)0 855客戶數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)0 868數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式大數(shù)據(jù)0 702數(shù)據(jù)安全性大數(shù)據(jù)0 681精準廣告投放精準營銷0 905目標市場定位精準營銷0 891個性化需求滿足精準營銷0 827

表8 回歸加權(quán)結(jié)果

注：***表示顯著性水平P<0.001，下同。

表9 方差分析結(jié)果

表10 潛變量相關(guān)系數(shù)表

2. 模型檢驗

(1) 模型基本擬合標準檢驗。由表8可知，所有變量臨界比值均大于1.96，說明大數(shù)據(jù)和精準營銷的相關(guān)性通過顯著性檢驗。

(2) 模型整體擬合度檢驗。對模型擬合度進行檢驗，結(jié)果如表11所示。

表11 擬合指數(shù)檢驗結(jié)果

由表11可知，各擬合指標數(shù)值均在擬合標準內(nèi)，說明整體擬合度較好，因此大數(shù)據(jù)與精準營銷相關(guān)性模型整體擬合度檢驗通過。

由表7、9、10可知：

(1) 大數(shù)據(jù)各影響因素路徑系數(shù)排序為：客戶數(shù)據(jù)挖掘(0.868)>數(shù)據(jù)完備性(0.855)>數(shù)據(jù)時效性(0.790)>數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式(0.702)>數(shù)據(jù)安全性(0.681)。

(2) 精準營銷各影響因素路徑系數(shù)排序為：精準廣告投放(0.905)>目標市場定位(0.891)>個性化需求滿足(0.827)。

(3) 大數(shù)據(jù)和精準營銷之間的路徑系數(shù)為0.918，表明大數(shù)據(jù)與精準營銷相關(guān)性極為顯著。

根據(jù)以上結(jié)果，本文理論假設(shè)的驗證結(jié)果如表12所示。

表12 假設(shè)驗證結(jié)果

五、結(jié)論與建議

1. 結(jié)論

(1) 大數(shù)據(jù)與精準營銷相關(guān)性較高，大數(shù)據(jù)對精準營銷有顯著正向影響。大數(shù)據(jù)是實施精準營銷的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)為實施精準營銷提供了技術(shù)平臺。

(2) 對大數(shù)據(jù)具有較大影響的因素為客戶數(shù)據(jù)挖掘，其次為數(shù)據(jù)完備性，然后是數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式及數(shù)據(jù)安全性?？蛻魯?shù)據(jù)挖掘?qū)Υ髷?shù)據(jù)技術(shù)意義很大，完備的技術(shù)平臺以客戶數(shù)據(jù)挖掘為主要目的，在此基礎(chǔ)上通過確保數(shù)據(jù)安全性、多樣化以及有效性對客戶數(shù)據(jù)進行挖掘，從而為精準營銷的開展提供信息和平臺。

(3) 對精準營銷效果影響程度最大的是精準廣告投放，其次為目標市場定位以及個性化需求滿足。精準廣告投放是評判精準營銷效果最重要的因素。建立在數(shù)據(jù)完備性和客戶數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，才能確保目標市場定位和個性化需求的滿足。

2. 建議

(1) 企業(yè)在運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程中，要注重數(shù)據(jù)挖掘。應(yīng)對企業(yè)的目標客戶群體進行深度挖掘，同時將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)完備性、數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式以及數(shù)據(jù)安全性有機結(jié)合起來，保證企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析的高效運用。

(2) 在企業(yè)進行精準營銷的同時，重點加強廣告的精準性投放。企業(yè)應(yīng)合理規(guī)劃廣告的投放方式、目標市場的具體定位。此外，在差異化需求日益凸顯的消費觀念下，企業(yè)在進行營銷過程中要注重對個性化需求的滿足，進而保證企業(yè)實施精準營銷的有效性，增強企業(yè)競爭實力并保證企業(yè)的市場地位。

(3) 處于互聯(lián)網(wǎng)時代的企業(yè)，面對科技迅猛發(fā)展和市場競爭的雙重考驗，應(yīng)當(dāng)認識到大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)精準營銷的水平具有顯著的影響，注重企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，從而在一定程度上推動企業(yè)精準營銷的進程。企業(yè)應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，注重客戶數(shù)據(jù)挖掘，增強企業(yè)營銷的精準性，使其能順應(yīng)市場競爭帶來的機遇與挑戰(zhàn)。

六、不足與展望

本文在對大數(shù)據(jù)和企業(yè)精準營銷相關(guān)性的研究中，沒有考慮中介變量、調(diào)節(jié)變量，僅考慮了大數(shù)據(jù)對精準營銷的直接影響，在研究的過程中存在局限性。此外，在本文的分析中對實施精準營銷的企業(yè)并未進行界定，可能不同行業(yè)中精準營銷的維度對精準營銷影響程度的排序會有差別。

今后在對精準營銷的研究中，可以對大數(shù)據(jù)的具體維度對企業(yè)精準營銷的影響進行研究，以使對精準營銷的研究更加具體深入。

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