文献研读｜大数据营销：综述与展望

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Hangzhou Cultural Creative Digital Technology Research Institute

数智时代

摘要

摘要 随着追踪消费者足迹能力的增强，营销科学正经历着一场大数据的革命。为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变，此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献，梳理了大数据营销的相关概念，类型及分析方法，并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题。在此基础之上，分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾，最后围绕客户旅程，营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望。

一、理论背景

被誉为“石油”的数据，作为一种新型生产要素，在数字经济的发展过程中发挥着至关重要的作用.在过去几十年里，企业和个人持续产生了大量数据，远远超出了他们能够处理和利用的范围.据统计，Google平均每分钟约从全球24亿互联网用户那里收到400多万个搜索请求，每天处理20拍字节的搜索数据；社交网站 Facebook  的13亿用户每分钟分享250万条内容，再加上电子商务网站Amazon   的2.78亿活跃客户市场，它们已经发展成为国外大数据来源的三巨头 1.类似地，国内阿里巴巴旗下的天猫商城也充当着大数据的重要 源头，仅2019年“双十一”当天，交易额数据已达到 2604 亿，除此之外，还涉及大量的支付、物流、买卖双方 沟通交流等数据.这些源源不断的海量数据一直在呈现指数级增长，最终也就引发了营销大数据的革命.

如何洞察与满足这些连接点所代表的需求，制定合理有效的营销战略方案，帮助客户实现自我价值，不仅是企业或品牌所迫切面临和解决的问题，也正是大数据营销学术研究的真正意义所在.因此，为了从学术研究的角度更好地理解大数据背景下消费者行为和有关营销战略发生的改变，此项研究从市场营销和管理科学与 工程两个学科的顶级期刊上收集了近十余年有关大数据营销的文献，基于文本分析，旨在重点回答以下几个 问题：1)大数据营销的相关概念、类型和分析方法是什么; 2)目前大数据营销的研究进展是怎样的;3)未来大数据营销有哪些潜在的研究方向.

论文开篇以 Google、Facebook、Amazon 等平台的海量数据生产为切入点，指出 “数据作为新型生产要素，如同‘石油’般推动数字经济发展”。随着移动互联网、云计算、AI 等技术的革新，传统营销 3.0 向以 “价值观、连接、大数据、社区” 为核心的营销 4.0 迈进。研究通过梳理近十余年顶级期刊文献，提炼 50 个热门主题，构建四大发展阶段框架，最终聚焦 “客户旅程、量化评估、技术开发” 三大未来方向，旨在为学术研究和企业实践提供理论参考。

论文将数据定位为 “新型生产要素”，这与数据要素理论（Data Factor Theory）高度契合——数据作为独立生产要素，通过与劳动、资本、技术的融合，重构生产关系与价值创造模式。传统营销中，企业依赖 “经验判断” 制定策略，而大数据时代，数据成为营销决策的核心依据，推动营销从 “大众传播” 向 “精准洞察” 转型。这种转型不仅是技术层面的革新，更是营销逻辑的根本转变：从 “以企业为中心” 到 “以消费者数据为中心”。

数据要素理论在电商领域的应用最为典型。阿里巴巴天猫平台（论文提及的国内大数据核心来源）通过整合 “双 11” 期间的交易、支付、物流、评论等多源数据（2019 年交易额达 2684 亿元），运用数据要素的 “乘数效应”，为品牌提供 “消费者画像 - 精准推送 - 库存优化” 的全链路服务。例如，天猫基于数据要素理论，将消费者的搜索、加购、收藏数据与供应链数据融合，帮助品牌实现 “以销定产”，这与论文中 “营销 4.0 通过连接人与机器，增强顾客参与度” 的观点完全一致。

1.核心概念：大数据具备 “规模大、速度快、多样性” 三大特征，大数据营销是营销人员运用技术手段整合多源数据，挖掘消费者行为模式，进而开展个性化营销、创造客户价值的过程。

2.数据类型：

结构化数据：二维表格式（如 CRM 销售数据、网站点击流），受格式限制，通过关系型数据库管理；

非结构化数据：无预设格式（文本、图像、位置等），占企业数据的 80%-95%，增长速度是结构化数据的 15 倍。

3.分析方法：

统计估计法：广义最小二乘法、矩估计等，适用于结构化数据的变量关系分析；

贝叶斯方法：解决大数据抽样问题，压缩数据并反映主观不确定性；

分而治之策略：合并简单模型结果（如 bootstrap、bagging 算法），简化计算；

MapReduce 算法：分割超大数据并行处理，支持聚类、逻辑回归等模型开发。

大数据营销的核心是 “个性化”，这本质上是STP 理论（市场细分、目标市场选择、市场定位）在数字时代的升级。传统 STP 依赖有限的人口统计数据，细分维度单一；而大数据通过整合行为、场景、社交等多维度数据，实现 “微观细分”—— 即对每个消费者进行精准画像，进而提供定制化营销方案。论文中提到的 “非结构化数据占比超 80%” 这一结论，揭示了 STP 升级的关键：只有突破结构化数据的局限，纳入文本、位置等非结构化信息，才能真正理解消费者异质性需求。

Amazon 的推荐系统是 STP 理论与大数据融合的经典案例（论文提及 Amazon 为大数据来源三巨头之一）。其推荐算法整合了结构化数据（购买记录、浏览时长）与非结构化数据（商品评论、搜索关键词），通过协同过滤技术，实现 “千人千面” 的推荐。例如，当消费者搜索某本管理学书籍时，系统不仅推荐同类书籍，还基于评论中的 “课程参考”“职场应用” 等文本信息，推送相关案例集或工具类书籍。这一实践完美契合论文中 “大数据营销通过挖掘数据模式，迎合顾客个人喜好” 的定义，也印证了 STP 理论在大数据时代的延伸 —— 从 “群体细分” 到 “个体定位”。

1.互联网时代（90年代中后期-2003）：以 Amazon（1995）、Google（1998）诞生为标志，核心是互联网双向性带来的 “数据可追踪”。研究聚焦网站点击流（预测购买行为）、在线搜索（降低信息搜索成本）、在线口碑（影响产品销量）三大方向。

2.社会网络时代（2004-2006）：Facebook、Twitter 等社交媒体兴起，核心是 “UGC 生产” 与 “社会交互”。研究围绕 “社交分享动机”“社交媒体对企业价值的影响”“意见领袖营销” 展开，强调个体在网络中的相互影响。

3.移动互联网时代（2007-2012）：iPhone 发布、Android 系统推出开启智能手机时代，核心是 “随时随地连接” 与 “位置服务”。研究重点是移动广告场景化、APP 与传统渠道的互补性、移动设备对消费行为的影响，现场实验法成为主流研究方法。

4.大数据与 AI 时代（2013 至今）：2013 年大数据元年，2018 年 AI 赋能营销，核心是 “数据爆发 + 智能分析”。研究借助机器学习、NLP 等技术，处理文本、图像等复杂数据，应用于评论分析、购买行为预测、需求识别等场景。

1.互联网时代：信息搜索理论的实证落地

互联网时代的核心研究 “在线搜索行为”，与信息搜索理论（Information Search Theory）一脉相承。该理论认为，消费者会通过搜索降低决策不确定性，搜索成本与信息价值决定搜索深度。论文指出 “互联网降低了信息搜索成本，使消费者获取大量新信息来源”，这一观点正是信息搜索理论的数字化体现。学者基于点击流、搜索数据的研究，不仅验证了理论假设，更将理论转化为可操作的营销工具（如搜索引擎广告优化）。

论文提及 Ghose 等学者提出 “结构化计量经济模型，以了解消费者在搜索引擎上的偏好和成本”，这是信息搜索理论的实证应用。Ghose 团队通过分析 Google 搜索数据，发现消费者搜索关键词的长度、频率与产品价格敏感度正相关 —— 搜索关键词越长（如 “2024 款轻薄本 办公续航 10 小时”），信息需求越精准，价格敏感度越低。基于这一发现，企业可优化搜索引擎广告策略：对长关键词推送高端产品，对短关键词推送性价比产品。这一研究既验证了 “搜索成本降低提升信息获取效率” 的理论，又为营销实践提供了具体方法。

2. 社会网络时代：社会网络理论的营销应用

社会网络时代的研究核心是 “社会交互与意见领袖影响”，这源于社会网络理论（Social Network Theory）—— 个体行为受网络结构与关系强度影响，核心节点（意见领袖）具有信息扩散优势。论文指出 “社交媒体使个体间的社会影响普遍存在，意见领袖的推荐影响购买决策”，这正是该理论在营销领域的延伸。不同于传统营销中 “单向传播”，社会网络时代的营销是 “去中心化传播”，消费者既是接收者也是传播者。

论文提及 Lanz 等学者以音乐平台数据为基础，发现 “不知名音乐创作者应从低定位用户建立地位，而非依赖意见领袖”，这一结论丰富了社会网络理论的应用场景。传统观点认为意见领袖是传播关键，但 Lanz 的研究基于 “弱关系优势理论”（社会网络理论的分支），指出低定位用户的 “弱关系网络” 覆盖范围更广，更易实现信息的病毒式传播。例如，独立音乐人在 Spotify 平台，通过鼓励普通用户分享歌曲，而非仅与音乐博主合作，反而能获得更多曝光 —— 这印证了论文中 “社会交互活动使个体同时充当消费者与推广者” 的观点，也拓展了社会网络理论在营销中的应用边界。

3. 移动互联网时代：场景营销理论的崛起

移动互联网时代的 “位置服务” 与 “场景化营销”，核心是场景营销理论（Contextual Marketing Theory）—— 营销效果取决于 “时间、地点、人物、情境” 的匹配度。论文强调 “移动营销需注重场景化、贴身化，在正确的时间、地点做正确的事”，这正是该理论的核心主张。移动设备的便携性与位置感知能力，使营销从 “广覆盖” 转向 “精准场景触达”，解决了传统营销中 “情境错位” 的问题。

论文提及 Andrews 等学者的研究：“物理拥挤环境下，消费者更易接受手机广告”。这一研究基于场景营销理论，通过现场实验验证了 “情境压力影响营销反应” 的假设。例如，在地铁、商场等拥挤场景中，消费者的外部注意力被分散，更倾向于通过手机获取信息，此时推送与场景相关的营销内容（如商场优惠券、地铁周边餐饮推荐），转化率显著提升。这一研究不仅为移动广告投放提供了指导，更完善了场景营销理论的 “情境适配” 模型 —— 即营销内容需与消费者当下的物理情境、心理状态相匹配。

4. 大数据与 AI 时代：机器学习理论的营销赋能

大数据与 AI 时代的研究核心是 “机器学习、NLP 等技术的应用”，这背后是机器学习理论（Machine Learning Theory）—— 通过算法让计算机从数据中学习，实现自主决策。论文指出 “大数据是机器学习的基础，机器学习为营销洞察提供新方案”，这一观点揭示了技术与营销的深度融合：机器学习解决了大数据 “海量、复杂” 的处理难题，使非结构化数据的价值得以挖掘，推动营销从 “经验驱动” 向 “数据智能驱动” 转型。

论文提及 Liu 等学者 “基于深度学习算法从 50 万个评论中提取价格和质量维度，分析其对销售转化的影响”，这是机器学习理论在文本挖掘中的应用。Liu 团队采用卷积神经网络（CNN）这一深度学习模型，对商品评论进行情感分析与特征提取，发现 “质量相关评论（如‘续航持久’）对耐用品销售转化的影响是价格评论的 2.3 倍”。基于这一发现，企业可优化产品宣传重点：耐用品突出质量优势，快消品强调价格优惠。这一研究既体现了机器学习理论 “自主提取数据特征” 的优势，也印证了论文中 “AI 技术帮助洞察新营销见解” 的结论。

1.客户旅程再认识：新技术（如智能音箱、直播带货）重塑客户旅程，需解决 “旅程量化”“个性化设计”“隐私与个性化平衡” 三大问题；

2.营销活动量化评估：通过大数据突破传统评估瓶颈，聚焦 “黄金接触点识别”“短长期效应指标设计”“数字营销 ROI 测量”；

3.营销分析技术开发：强调技术适配性，需开发非结构化数据洞察方法、实现多源信息整合自动化、提升数据实时处理能力。

论文提出的三大未来方向，本质上回归了营销科学的核心命题 ——“以消费者为中心，实现价值创造与测量”。无论是 “客户旅程再认识”“营销活动量化评估”，还是 “营销分析技术开发”，都围绕 “如何更精准地理解消费者、更有效地创造价值、更科学地评估效果” 展开。这一趋势与营销科学理论（Marketing Science Theory）的核心主张一致：营销是 “识别、创造、传播、交付顾客价值的过程”，而大数据与 AI 是实现这一过程的工具，而非目的。未来研究需避免 “技术崇拜”，坚持 “问题导向”，让技术服务于营销本质。

“营销活动量化评估” 方向中，“数字营销 ROI 测量” 是营销科学理论的经典命题。传统 ROI 测量仅关注短期销售增长，而论文提出 “结合软指标（态度）与硬指标（行为）”，这与整合营销传播理论（IMC Theory）的 “全链路效果评估” 观点契合。例如，宝洁公司通过大数据整合线上广告曝光、社交媒体互动（软指标）与线下销售数据（硬指标），构建 “归因模型”，发现 “社交媒体互动每提升 10%，3 个月后销售增长 2.1%”。这一实践既解决了 “数字营销效果难以量化” 的痛点，又验证了营销科学理论 “价值创造需兼顾短期行为与长期态度” 的主张，为论文提出的未来方向提供了实践参考。

Design

Literature

Review

STUDY INSIGHTS

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