SWOT模型分析在市场营销中的应用

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摘要:介绍了大数据在市场营销中的应用并进行swot分析,其优势是云计算实现大数据高效处理、市场预测具有时效性和前瞻性;而在搭建大数据平台的前期投入、数据质量保证、复合型人才方面处于劣势;机遇是国家政策的支持、消费者对个性化产品和服务的巨大需求以及互联网和传感设备的普及应用;威胁在于客户隐私风险和以数据为中心的企业管理模式的变革等。

关键词:大数据;市场营销;SWOT

目前,在世界各国各个领域,大数据都受到了广泛关注。大数据已经从概念落到实地,政府部门和各个产业都在积极部署大数据发展战略,开发大数据的经济和社会效益。作为企业活动的重要环节,市场营销结合大数据时代的创新发展具有重要意义。

一、大数据在市场营销中的应用

(一)个性化产品和服务

大数据环境下产品和服务的创新呈现出个性化特点。通过对消费者行为数据加以分析,发现消费者特点,建立其信息档案,以最大化把握消费者心理,提供真正符合其偏好的产品及服务,满足不同细分市场的特定需求。比如,全球电信企业龙头老大BT公司,成立的客户和营销分析团队,使用“精确营销系统”进行顾客数据分析,了“最佳前景”客户列表,并为其开展个性化产品推荐,获得前所未有的100%的邮件反馈率。这种借助大数据来分析消费者真正诉求的方式,为企业新产品开发提供了新思路和可靠依据。预期客户购买各种产品和业务的倾向,比较准确地区分他们的潜在价值,从而锁定目标客户,为特定的客户群开发新产品。

(二)精准广告

通过大数据分析帮助企业发现消费者内心的需求,为其广告活动提供指导,同时实现消费者看到的也是真正符合自己需要的广告。目前,在被广泛应用的精准化互联网广告投放模式中,广告交易平台根据用户网络数据建立用户信息库,所出售的已不再是传统意义上的广告位,而是访问这个广告位的具体用户,实现了不同的用户浏览相同的页面时,所看到的广告是不一样的,进而实现了广告投放的精准化。精准化广告推送改善了在非受众目标群体上浪费大量广告费的情况,增强了广告主信息投放的主动权,即无论用户怎么切换页面,看到的可能是同样的广告。

(三)交叉销售

企业可以通过交叉销售的方式,促使顾客在上次购买行为的基础上消费更多的产品和服务。采用数据挖掘的方法,对已有的顾客购买记录进行分析,发现隐藏在历史记录里的潜在信息,推测出顾客最感兴趣的产品购买组合,增大顾客在购买其中某种产品时同时购买与之关联程度高的产品的可能性。著名的沃尔玛公司“啤酒加尿布”的故事,就是成功应用交叉销售的典例。

(四)客户关系管理

依据客户信息挖掘客户关系属性,识别客户价值,对其更精细地分类,有针对性地对不同类别的客户采取相应的管理措施。当发现购买某一商品的顾客具有的特征,可以将具有相似特征却没有购买的客户作为此商品的潜在客户;通过分析流失客户的特征,可以在那些具有相似特征的客户还未流失之前,采取有针对性的措施避免他们流失。比如,淘宝通过对用户近期记录进行分析,发现哪些用户购买频率降低,从而提供一些商品优惠信息,及时挽回客户。

(五)市场营销调研

企业获得决策信息的方式,逐渐地从采用问卷调查等传统手段,转变为以企业拥有的海量数据为基础,采用适当的大数据分析方法,从中挖掘出市场环境、消费者需求、竞争者状况等方面有用信息的方式。这种方式不再仅仅以样本为调查对象,而是所有数据来源都作为被调查者,在时效性和可靠性都更贴合市场实况。除了可以利用大数据技术对本企业客户进行分析,还可对竞争对手的客户进行分析,分析他们对竞争对手产品和服务的体验及评价,进而研究竞争者长处和不足,改进自身营销策略,在竞争中占领主动地位。

二、大数据在市场营销中应用的SWOT模型分析

运用SWOT模型对大数据在市场营销中应用的优势、劣势、机会和威胁进行分析阐述,结论如表1。

(一)优势

1.云计算实现大数据高效处理

云计算是大数据实际应用的支撑技术,它实现了对大数据存储、处理和分析。云计算存储功能,不仅能存储海量(PB、EB甚至ZB量级)数据,还可以存储文本、图片、视频、音频等半结构化和非结构化数据。云计算数据分析功能,可以及时地对大数据进行分析,发现蕴藏在巨量数据中的有用信息。云计算为企业提供强大的数据处理能力,帮助企业在当今数据资源争夺日益激烈的环境中,处于领先地位。

2.分析预测能力

大数据强大的分析和预测能力,使数据资源的价值得以彰显。在企业市场营销管理和决策中已多有应用,如个性化产品和服务开发、精准广告投放、产品交叉销售、客户关系管理等等。比如,在顾客需求预测方面,滴滴打车软件通过对用户位置数据加以分析,预测推荐用户可能目的地,节省了用户操作,提升用户满意度和对产品忠诚度。大数据预测结果有强时效性,企业能够敏锐地抓住机会以及应对危机的可能性大大增加。

(二)劣势

1.搭建大数据平台的前期投入

网络应用|NetworkApplicationDOI:10.14097/j.cnki.5392/2017.08.013利用大数据中蕴藏的巨大价值,开发大数据应用,企业需要搭建大数据平台,以存储、分析和利用大数据。这需要在人员、硬件、软件等方面都先进行大量前期投入。

2.数据质量难以保证

数据的超大规模,也意味着噪音的增多。市场营销大数据有来自于企业外部的网络数据,也有企业各种业务活动中积累的数据,对于来源复杂且数量如此之大的数据,其质量难以严格把控。

3.复合型人才缺乏

大数据市场营销人才,不仅要掌握必备的营销知识,还要具备计算机、网络和数据分析挖掘相关知识。培养这种复合型高质量人才较困难,且相关专业开设不多。

(三)机会

1.政策支持

2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,提出我国大数据发展和应用未来5-10年应实现的目标。《纲要》中提出,要推动大数据在包括市场营销在内的产业链各个环节中的应用,以推动产业创新发展,转型升级。

2.对个性化产品和服务的巨大需求

当今开放的市场环境下,企业面对的竞争环境日益激烈。比竞争者更有效、更有利地提供满足目标市场需要的产品和服务,需要正确确定目标市场的需要。运用大数据不仅能够获得消费者的真正需求,而且能为消费者提供量身定制的产品和服务,获得市场先机。巨大的需求无疑促进了大数据在市场营销领域的应用。

3.互联网及传感技术发展

互联网和传感器被广泛部署在社会各个角落,为大数据市场营销应用发展提供支持。企业和用户间基于互联网的互动日益频繁,这为企业提高营销效果提供了新机会。可以通过这种互动与消费者建立密切联系,树立良好的品牌形象,通过消费者与其他消费者形成的社会网络实现口碑效应,最终带来企业效益提升。聚美优品CEO陈欧,自己做品牌代言人,并且将微博作为重要的媒介渠道,商城活动信息,与粉丝积极互动,目前粉丝数量3673万,为企业积累了一批忠实顾客。随着移动终端和传感器等新型设备普及应用,新数据源源不断地产生着,成为企业大数据资源的主要来源。大数据环境下,企业将基于顾客全生命周期行为数据特征研究,为增加消费者福利和企业效益,优化、创新市场营销策略。

(四)威胁

1.客户隐私风险

顾客大数据涉及个人及其行为信息特征的方方面面。可以对其进行深入挖掘,构建顾客完整的兴趣图谱,某些顾客不愿意被知晓的特征也被暴露出来;如果企业没有妥善保管顾客信息,不慎泄露或者非法转卖,将会对顾客造成骚扰甚至是伤害,这无疑会对企业形象造成恶劣影响,大大降低顾客的信任。2016年12月11日,京东官方了《关于有媒体报道京东数据安全问题的声明》,确认了数据泄露事件的真实性。12GB用户数据被明码标价售卖,被泄露的数据包括用户名、密码、邮箱、电话号码、身份证等多个维度,数据多达数千万条,这起事件受到网民广泛关注,并引起了对京东的质疑。这也启示企业在应用顾客数据时,要注重顾客信息安全的保护,且在不侵犯顾客隐私的前提下开展大数据营销应用。

2.数据缺失及数据虚假造成误判

数据的超大规模也不能避免客户出于隐私保护等种种原因,不愿提供完整或真实信息,数据不全或错误为之后的数据分析结果增加了不确定性,导致大数据预测结果并不总是正确。在营销决策日益依赖大数据的情况下,这种不确定性将带来严重威胁。

3.管理模式的调整

大数据环境下的“数据思维”,要求企业将数据作为一种基础性资源,以数据处理为中心,协同解决生产经营活动中的其他问题。如何指导数据部门与其他各部门间进行有效的数据共享,消除企业内部信息孤岛,协调他们之间的利益与效益关系,以达到组织整体最优,是企业推动数据化进程需要考虑的问题。

三、结语

市场营销作为企业经营活动中的重要环节,必须敏锐地察觉到市场环境的变化,并做出正确的反应。在营销环节中应用大数据,帮助企业更好地满足消费者需求、洞察竞争对手的情况,在新一轮的博弈中抢占先机。同时,也存在着数据质量难以保证、人才缺乏和组织结构调整等劣势和威胁。但总体来说,企业应该抓住大数据带来的新机遇,扬长避短,最大化实现大数据的经济和社会效益。

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作者:许吴环 单位:河北大学管理学院