大數據在行業市場營銷戰略中的價值

序論：在您撰寫大數據在行業市場營銷戰略中的價值時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的1篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。

一、引言

2020年5月國家提出了構建“國內國際雙循環相互促進的新發展格局”；為了暢通國內大循環和國內國際雙循環，2022年3月又提出了加快建設全國統一大市場，精準實現產品和服務的高價值流動和營銷必然是其中關鍵的環節，而大數據技術必將發揮不可替代的作用。

二、市場營銷的定位

（一）波特價值鏈模型

波特價值鏈模型是指由美國哈佛商學院大學教授、“競爭戰略之父”邁克爾·波特提出的“價值鏈分析法”（MichaelPorter’sValueChainModel），從價值貢獻角度，他把企業內外部活動分為基本活動和輔助活動，基本活動包括進貨、生產、出貨、市場營銷和售后服務；輔助活動包括人事、財務、計劃、研究與開發、采購等，基本活動和輔助活動構成了企業的價值鏈?？梢姡袌鰻I銷是基本活動的關鍵，是輔助活動的目的，是價值鏈模型的核心。

（二）行業市場營銷

根據企業銷售商品和提供服務的受眾的不同，市場營銷可以分為公眾市場營銷和行業市場營銷，公眾市場是指針對單獨個體用戶提供標準化商品或服務的市場，行業市場營銷是按照國家統計局發布的《2021年國民經濟行業分類》的行業分類確定的市場，這類市場是從事一樣性質的經濟活動的所有單位的集合，本文所研究的是行業市場營銷。

三、大數據

（一）大數據的定義和分類

“大數據”，最早是被譽為“大數據商業應用第一人”的維克托·邁爾·舍恩伯格在其著作《大數據時代》中提出的，大數據具有5V特點：Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），同時，大數據分析的大數據在行業市場營銷戰略中的價值分析出發點摒棄了尋找傳統的因果關系，而是研究數據之間的相關關系，進而為決策者提供數據支撐。根據行業分類、學科分類以及應用場景的不同，大數據可以分為物理學、生物學、環境生態學等領域的大數據，也可以分為交通、金融、通信等行業的大數據，本文大數據主要基于通信行業的大數據。

（二）通信行業大數據

通信行業大數據，是指基礎通信運營商在為客戶提供網絡和信息服務過程中合法收集和產生的數據以及基礎通信運營商自身的系統和網絡數據。根據數據產生的來源和服務的對象的不同，可以分為具有個體屬性和行業屬性的數據兩類，個體屬性數據主要是以入網號碼（手機號碼、寬帶號碼等）為核心的帶有個人身份屬性或行為屬性的數據，比如居住地址、年齡、職業、日?；顒訁^域、關注App或網站瀏覽習慣、購物習慣等；行業屬性數據主要是以行業生產和工作內容為核心的帶有行業特點的數據，比如行業類型、行業生產流程、行業工作環境、行業服務對象等。根據全量的個人屬性和行業屬性的通信行業大數據，以滿足行業客戶需求為出發點，依據大數據相關關系的原則，提煉出影響事件決策的關鍵因素，然后通過AHP（層次分析法）、決策樹法、因素分析法等關鍵因素權重分析的方法，進而為事件決策和下一步執行活動的開展提供數據支撐。

四、通信行業大數據在STP營銷中的價值

STP理論，是由被稱作“現代營銷學之父”的美國西北大學凱洛格管理學院終身教授菲利浦·科特勒發展成熟的，STP理論是戰略營銷和品牌定位的核心方法，主要由三個步驟組成Segmentation（市場細分）、Targeting（市場目標）和Positioning（市場定位）。通信行業大數據的屬性字段與行業市場的相關程度各有不同，本文利用AHP（AnalyticHierarchyProcess，層次分析法）分析通信行業大數據的各個屬性字段對行業市場的權重，進而根據權重序列對STP行業市場營銷進行價值分析。
（一）AHP的基本原理

AHP是一種將定量分析與定性分析相結合的多目標決策分析方法，把數學處理與人的經驗和主觀判斷相結合，能夠有效地分析目標準則體系層次間的非序列關系，有效地綜合測度評價決策者的判斷和比較。假設一個結果是由n個因素綜合作用造成的，但這n個因素對結果造成的影響程度存在著差別，這里假定這些因素的影響值構成向量W＝{w1，w2，…，wn-1，wn}T。這時，我們并不能準確地確定該向量值，但是我們可以確定任意兩個因素之間的相對重要性，根據表1相對重要性賦值構建了如公式1所示的判斷矩陣An×n，其中aij>0，aij=1/aji，aii=1，1≤i，j≤n。注：A和B是處于同一層次的元素，定性描述的相對重要性可以定量為對應的標度。另外，在現實的生產實踐中相對重要性是具有傳遞性的，即如果因素X與Y之間的相對重要性是aik，因素Y和Z之間的相對重要性是akj，那么因素X和Z之間的相對重要性滿足aij=aik·akj，我們稱這樣的矩陣滿足一致性。

（二）市場細分的層次分析

市場細分，是STP營銷的第一步驟，受用戶需求、資源條件、企業定位等客觀或主觀因素的影響，市場有不同的分類標準，市場必然存在著差異，行業市場營銷存在不同的可選擇的對象，而通信行業大數據的各個屬性字段對不同市場的影響不同，進而為市場細分提供了分類標準和工具。根據用戶地域范圍劃分，可以將省域市場分為省內客戶和省外客戶，省域客戶又可以細分為A省、B省、C省、D省等客戶；根據用戶每月消費區間劃分，可以將整個市場細分為超高消費市場、高消費市場、低消費市場；根據行業生產環境或所處環境劃分，可以分為室內環境、室外環境、野外環境等。根據以上分析，可以看出，基于通信大數據的多樣性和大量性，結合行業市場營銷需求，可以借助通信大數據對行業市場進行不同需求的市場細分，為行業市場營銷提供分類依據。

（三）市場選擇

市場選擇，是SIP營銷的第二步驟，是基于某種需求、場景或特征進行市場劃分后，結合行業營銷目標和企業營銷資源對細分后的市場進行選擇，以實現營銷目標和目標市場的匹配，結合通信行業大數據與目標市場的相關性，通信行業大數據為目標市場的精準選擇提供了選擇依據。結合通信大數據的屬性字段，影響市場細分的因素有12個，構成向量W＝{w1，w2，…，w11，w12}T。根據表1相對重要性賦值構建滿足一致性的判斷矩陣A12×12（公式1），然后用向量W右乘一致性矩陣A（公式2），便可求得向量W，進而確定這12個通信行業大數據屬性字段對市場細分造成的影響程度，進而可以根據權重排序進行市場選擇?？梢姡谕ㄐ糯髷祿亩鄻有?、大量性、相關性可以進行不同層次或角度的分類，而市場因需求不同、工作環境不同、資源不同等因素的存在，需要的產品或服務也不同，借助于通信大數據不同字段對市場影響的權重不同，將合適的產品或服務營銷到正好需要的市場，可以實現精準的市場選擇。

（四）市場定位

市場定位，是STP行業營銷的最后一個步驟，是在市場細分和市場選擇后確定行業市場營銷戰略目標的關鍵步驟。市場定位更多的是企業選定目標市場后的戰略準備和戰略執行，是為了達到“波特價值模型”中的核心價值活動即行業市場營銷所需開展的其他價值活動，包括基本價值活動和輔助價值活動。

五、通信大數據在行業市場STP營銷中的應用

（一）旅游行業市場屬性分析

旅游行業市場，以具備承載自然風光、歷史人文等關鍵內容的固定場所為前提，滿足人們休閑娛樂、學習提升等核心需求，并因此而衍生出交通、飲食、住宿、購物等基本需求的行業市場。因旅游面向數量眾多的不特定群體，而且與人們的吃住行、游購娛等基本生活需求息息相關，隨之產生了大量的各種類型的數據，包括與通信相關的大數據。針對某景區而言，收集當前景區的基本情況，進行定性分析，根據景區游客來源地或手機號碼歸屬地，可以確定該景區主要面向省別分布的相對重要性；根據景區門票在本地或本省的價位所處區間，可以確定通信大數據屬性中消費區間的相對重要性；根據景區所處的地理環境和地理優勢，可以確定地理環境和生產環境對游客的相對重要性。

（二）旅游行業市場細分AHP分析

例如，某5A級自然風光景區，自然風光秀麗，處于大山之間，距離城市較遠，周圍基站建設完善。通過對市場細分層次分析示意圖第一層次行業屬性和第一層次中各細分行業屬性分別兩兩比較，根據表1得到公式（3）、（4）、（5）和（6）所示的第一層次行業屬性判斷矩陣M3×3、省域分布的判斷矩陣A4×4、消費區間的判斷矩陣B3×3、所處環境的判斷矩陣C3×3：根據矩陣理論：設為X為n階方陣，如果有數λ和非零向量ω滿足方程Xω=λω，則稱λ為X的特征值，非零向量ω稱為X的對應于特征值λ的特征向量。利用MATLAB的矩陣運算可以計算得到上述判斷矩陣的唯一最大特征根分別為λm＝3.0649、λa＝4.1213、λb＝3.0858、λc＝3.0183，經一致性檢驗都滿足一致性。其對應的特征向量分別是Wm＝{0.3874，0.6009，0.6992}，Wa＝{0.5500，0.7778，0.2750，0.1296}，Wb＝{0.7443，0.4447，0.4983}，Wc＝{0.3778，0.3301，0.8650}，經歸一化處理后的權重向量分別為Wm＝{0.2296，0.3561，0.4143}，Wa＝{0.3175，0.4490，0.1587，0.0748}，Wb＝{0.4411，0.2636，0.2953}，Wc＝{0.2402，0.2098，0.5500}。下一步，市場細分層次分析示意圖第一層次行業屬性權重向量Wm的元素分別與和第一層次中各細分行業屬性對應的權重向量Wa、Wb和Wc相乘最終得到的各個細分行業屬性下的優先級向量ωa＝{0.072898，0.103090，0.036438，0.017174}、ωb＝{0.157076，0.093868，0.105156}、ωc＝{0.099515，0.086920，0.227865}，由此可知各個細分行業屬性的優先級依次從高到低為C3、B1、B3、A2、C1、B2、C2、A1、A3和A4。

（三）旅游行業市場選擇分析

根據以上旅游行業市場細分分析，根據細分行業屬性可以分為10個細分市場，根據10個細分市場優先級劃分還可以進行細分市場整合營銷。在景區營銷費用緊張的情況可以集中于高優先級市場C3，即有野外活動愛好的客戶群體，可以通過用戶信號經常所處的位置進行提取篩選。如果景區營銷費用較為充裕，還可以增加中優先級市場B1、B3和A2，即消費區間超高的群體和B省游客，可以面向每月通信費超高區間的游客和B省游客進行營銷推廣，同時可以看到出現B3即低消費群體的市場，因為該景區地處偏遠，基本可以確定為附近村民，可以推廣相匹配的低消費旅游項目，如果景區消費較高，該市場也可放棄；在景區營銷費用無需考慮的情況下，還可以增加低優先級市場，按順序依次選擇營銷。

六、結束語

隨著大數據、物聯網、云計算等數字化技術的興起，行業市場劃分越來越精細，數字化技術將在市場經濟中的作用越來越明顯，科學技術是第一生產力和第一動力的作用逐漸凸顯，尤其在資源優化配置、市場營銷策略制定、產品服務精準推薦中將發揮越來越重要的作用。

參考文獻

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作者:李鵬 單位:中國移動通信集團山西有限公司