基于数据洞察的M电子商务公司营销策略探讨

论文价格:150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:vicky 点击次数:
论文字数:28555 论文编号:sb2021091317194938101 日期:2021-09-22 来源:硕博论文网
本文通过 PEST 分析、SWOT 分析、波特五力模型对公司营销现状分析更加全面,准确诊断出 M 公司的核心竞争力和当前在营销方面所面临的问题,在研究过程中发现了 M 公司在营销方面存在诸多不足之处,这给公司未来发展带来很大威胁,而后提出通过构建模型,指出如何充分利用数据得到对企业经营有价值的信息,从而应用于企业营销策略布局和调整。解决了企业在经营过程中所面临的困境。在电商竞争日趋激烈的今天,以往粗放式的管理和经营模式不复存在,流量红利期消失,更需要利用数据分析,洞察营销趋势,避免经验主义带来的负面影响,为公司营销科学做决策提供依据,实现精细化经营管理。

1 绪论

1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
新基建、AI 智能、云计算、大数据预示着全面数字化时代的来临,大数据行业迅速崛起。通过移动互联网端口获取用户数据,是数字时代的典型特征,数字经济让发展与挑战并存。我国电子商务发展迅猛,从电子商务诞生以来,不同时期,电商企业选择的营销策略各不相同。营销方式不断变化,数据化的到来颠覆了传统的营销方式和逻辑,信息技术不断改变着企业的营销环境。虽然目前大多数企业运用电子商务营销模式,取得了不错的效果,但是随着外部市场竞争环境的变化,产品同质化、价格战、烧钱式补贴战,导致平台流量成本不断增加,投入产出比低,营销成本增加,电商企业普遍存在过山车式的销售增长与下跌,在互联网电商营销方面存在竞争力不足的问题。在互联网信息时代下数据虽然随处可见,但面对庞大的数据量,如何运用是关键,数据分析与洞察对企业营销的重要性不言而喻。
M 公司作为一家进口商品零售的电子商务公司,成立至今,借助互联网电商优势,取得不错的发展。然而随着不断变化的市场环境,由增量市场到存量市场,竞争加剧,平台内自然访客下降,获取新客成本较高。企业在营销精准度上难以把握,同时新媒体的出现让营销变得更加多元化、碎片化。M 公司在直播带货、短视频营销、内容营销等营销方式上未做充分优化,以至于效果并不明显。如何选择有效的营销渠道上没有可以借鉴的依据,缺乏数据分析,全凭经验主义,导致出现营销效果较差,付费推广成本较高,投入产出比低。因此,M 公司需要借助互联网优势,充分运用数据洞察,提高数据分析和预测能力,实现数字精准营销,取得更好的发展。
1.1.2 研究意义
本研究的意义主要体现在两个方面:一方面解决企业所面临的问题和困境,从而突破销售瓶颈,提高企业的经济效益。长远来看,通过数据抓取与搜集、核心指标维度拆解、分析模型与方法的运用、进而获取洞察数值。数据洞察体系的建立使公司拥有核心竞争力,对企业的发展壮大有十分重要意义。对 M 公司自身而言具有指导性、经济性和竞争性;另外一方面,本研究对其他跨境进口家居用品电商企业也在运用大数据洞察营销方面也具有很大的参考价值。借用数据洞察分析,运用 4Cs 营销组合理论,通过理论与实践的结合,是对营销理论在电商企业数字化过程中的应用与实践,同时也在新的竞争环境下电子商务模型下营销研究的补充,对社会其他同类型企业而言具有一定的普适性、实践性和补充性。
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1.2  国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
在过去的几十年中,数据科学的发展和应用快速增加,从数字营销环境中的大型数据集中提取可行的见解和知识,塑造了用户新的习惯和行为。McA fee,  A.  and Brynjolfsson, E(2012)认为适当地分析大数据可以构成很大的优势,因为它可以发现数据集中的模式和相关性[1]。用户可以使用此处理后的信息来获得更深刻的见解并获得业务优势,从商业的角度看大数据,认为其代表了一种现代便利化管理,通过对数据搜集、整理分析,然后使用分析模型得到结论,从而使其转化为竞争优势,这种优势将明显地使用在商业活动中。Kumar V , Chattaraman V , Neghina C , et al(2013)认为互联世界中数据驱动的营销管理的真正作用仍未得到充分挖掘,指出了数据为战术和营销决策提供洞察的能力的重要性和未开发的潜力[2]。Tiago M T P M B , Verissimo J M C(2014)认为消费者随着时代的发展消费行为的外部环境变化要求企业必须考虑其在数据领域的营销策略[3]。
Giotopoulos,A.Kontolaimou,E.Korra,A.Tsakanikas(2017)认为,数字化为中小型企业提供了前所未有机会,中小企业可以通过数字平台提高绩效。数字平台功能通过网络功能间接影响中小企业的绩效,开发和勘探方向分别对这种影响产生消极和积极影响[4]。Dwivedi Y K  ,Elvira Ismagilova,D. Laurie Hughes, et al(2020)认为,互联网和社交媒体的使用已经改变了消费者的行为以及公司开展业务的方式。社交和数字营销通过降低成本,提高品牌知名度和增加销售量[5]。Oyza I , Edwin A M .(2018)研究了企业可以通过社交媒体平台为公众提供创新,作为企业战略营销工具并直接与客户进行沟通,互联网促进了顾客和客户的沟通,企业可以有效地处理投诉和跟踪订单,虽然不能直接面对客户,但是搜索引擎或社交媒体技术使用互联网来获取所需的任何信息,数字营销在新媒体存在巨大的潜在价值[6]。Zhao Huang, Morad Benyoucef(2017)强调社交商务设计对消费者在线购买行为影响,强调社交网站的设计功能[7]。Morzhyna Anastasiia,Oliinichenko Maryna,Postykina Yevheniya(2019)认为,数字营销是用于通过在线渠道,包括搜索引擎精准话,社交媒体平台选取,个性内容创建和广告的精准投放,实现企业的业务目标[8]。
图 1-1  研究技术路线图
图 1-1  研究技术路线图
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2 概念界定和理论基础

2.1 概念界定
2.1.1 电子商务
电子商务指的是利用现代互联网信息技术来完成商业交易的活动,虽然各国的定义不同,总体有狭义说和广义说。
广义上的电子商务是指以现代信息网络技术为载体所进行的各种商务活动,包括商品和服务的生产者、中间商、消费者等相关各方实现网上活动代替线下活动的行为[46]。
狭义上讲就是通过电子手段进行的商业事务活动。借助互联网等工具的使用,使公司内外部成员上游供应者、客户和合作伙伴等实现企业之间业务流程的网络化,提高企业的生产、流通、销售、售后等各个经营环节的效率[47]。对企业而言,电子商务主要是指企业的交易活动在网上完成,主要由电商平台、消费者、产品、快递要素构成。
2.1.2 精准营销
精准营销是指利用现代信息技术手段对目标客户精准的顾客沟通体系,最大限度的节省网络资源,降低企业获客成本。以客户为导向,通过数据分析了解不同客户的需求动向,为营销提供决策依据[48]。精准营销能够通过数据洞察手段,准确掌握用户特征,清晰客户画像,以此提供需求契合度高的产品价值和优质服务,找到真正的产品需求对象,进而提升满意度和忠诚度。
2.1.3 数据洞察
(1)数据洞察的概念
进入互联网时代以来,每时每刻都在产生大量的数据,这些海量的数据简单的收集起来还不能充分发挥作用,从中筛选出有用的信息,通过业务数据的收集和整理,借助分析模型和分析工具,从数据分析中获取到更有用的洞察[49]。数据洞察是围绕是什么(树立数据标准)、是多少(数据描述情况)、为什么(探索问题原因)、将来会怎样(洞察业务趋势)、要如何解决几个问题。
(2)数据的特性
新技术的出现让数据的概念内涵逐步扩大,已经包括但不限于数值、文本、图像、声音、技术、视频等。传统的数据分析,出现问题了,通过数据找原因,提出问题解决方案,对症下药,由于企业竞争的不断加剧,要求企业判断力不断更高,对预测的准确度更好,提出预案。数据挖掘注重洞察数据本身的关系,从各个维度去发现数据之间的内在联系,从而获得一些非显性的结论,这是我们从数据分析中无法得到的[50]。通过在海量数据中得出以往未发现的趋势和规律来创建模型。和数据分析不同,数据分析有明确的分析群体,也是对群体进行全方位的拆、分、组合,从而找到问题的所在,数据洞察则是结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读,数据的特性(如图 2-1 所示)。
图 2-1 数据的特性
图 2-1 数据的特性
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2.2  理论基础
2.2.1 4C 营销组合策略理论
4Cs 分别指的是 Customer(顾客)、Cost(成本)、Convenience(便利)和 Communication(沟通) 。Customer(顾客)第一个 C,强调的是以顾客需求为中心。企业营销必须第一步掌握和调查研究顾客真是实际需求,然后根据顾客的需求来决策提供符合顾客需求产品。与此同时,企业以顾客为中心,提供除了产品和服务组合,还满足由此衍生出的客户价值组合(CustomerValue)[56]。
Cost(成本)第二个 C 指的是成本,这里的所说的成本不单是企业的生产时的成本,它还包含了顾客购买产品或服务所付出的成本,也意味着产品定价在理想情况下,不仅可以满足顾客心理预期,企业也有相应的利润。此外,顾客的成本不单包括直接显性货币支出,还包括花费在购买过程中间接的时间成本、精力和体力等隐性成本,以及蕴含的风险。
Convenience(便利)第三个 C 指的是为顾客购物便利性最大化。重点强调消费者购买的便利,而不是企业首先考虑自己方便。企业在制定营销决策时要做好售前、售中和售后服务,让顾客在消费的过程中享受到最便利原则。
Communication(沟通)第四个 C 强调的是沟通,这里的沟通是企业要和顾客进行积极主动有效的双向沟通,通过沟通掌握客户个性需求,在双方的沟通中找到能同时实现企业营销目标和消费者目标的途径。
2.2.2 STP 市场细分理论
市场细分理论是在二十世纪中期由美国营销学家温德尔·史密斯学者提出来的,经过不断发展完善最终形成。其中 S 市场细分(Segmentation)、T 目标市场选择(Targeting)和 P 市场定位(Positioning)。
(1)市场细分
市场细分指的是经过市场调查和研究,掌握消费者的实际需求和心理预期、购买人的行为和习惯,根据差异,把产品的市场划分成若干全体。具有相同或类似消费的群体被安排在同一个层级是市场当中,每个消费群体就构成一个细分市场。他是目标市场选择和定位的前提,有助于企业市场发掘和开拓、集中资源、提高企业效率。
(2)目标市场选择
根据市场细分,企业选择满足一个或多个消费群体的需求,确定比较适合自己、有竞争优势的市场部分。目标市场选择主要是根据企业自身优势,综合考虑市场前景、竞争情况、潜在威胁、替代品等多方因素,最终选择符合企业战略的目标市场。
(3)市场定位
市场定位是企业通过研究目标市场上相类似产品的竞争情况,依照消费者对这类产品的特征和属性的重视程度,对目标消费者进行产品、营销、品牌设计,以满足消费者的特定需求,达到目标顾客的心理预期,进而获得消费者的认同,让企业在竞争中获取优势。
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3 M 电子商务公司经营状况与营销策略现状分析 ..................................... 12
3.1 经营状况分析........................................ 12
3.1.1 公司简介......................................... 12
3.1.2 公司发展历程................................. 12
4 M 电子商务公司基于数据洞察的营销策略调整优化 ................................. 27
4.1  洞察用户画像精准市场定位............................... 27
4.1.1 数据收集与获取...................................... 27
4.1.2 建立企业数据库.............................. 27
5  保障措施与预期效果分析...................................... 42
5.1 保障措施...................................................... 42
5.1.1 引进数据分析系统与人才....................................... 42
5.1.2 强化相关分析工具与研究........................ 42

5  保障措施与预期效果分析

5.1 保障措施
5.1.1 引进数据分析系统与人才
M 公司在营销策略上实施数据洞察的过程中不断引进数据分析专业人才,从招聘网站和熟人介绍,开发电商行业数据方向专业人才,高素质的专业化人才队伍能够更好的发挥电商的营销功能。一种是直接从社会上招聘数据分析类人才,以满足企业业务的需要。第二种是从本公司内部员工中选拔,然后进行相关的培训和学习,逐步成长为专业性人才。
5.1.2 强化相关分析工具与研究
加大资金分析硬件工具投入与管理,对于电商后台需要购买的数据分析工具及时购买,便于数据分析工作人员及时获取实时店铺信息和竞争情况。二是借助第三方数据公司获取相关行业信息和分析工作,对于需要付费才能查看的数据,有需要时及时购买,尽量寻求和大企业数据平台合作,获取数据的完整性和及时性,对接企业数据库,方便企业及时调用。
5.1.3 保障数据挖掘深度与广度
电商企业每天都会产生海量的数据,如何保证数据的真实性和有效性是企业面临的一大挑战,企业在数据收集上一是要选择官方信息,如政府官方网站公布的数据,电商平台所提供的指数类信息,经过过滤后的数据对行业趋势有一定的参考价值。二是大数据并不一定都是真实的信息,要通过一定的方式进行辨别,如一些微博博主的粉丝量,很多粉丝都是买来的假粉丝,这样以来,在我们进行营销的过程中就会产生错误的判断。因此,企业在进行数据收集整理时,要辨别用户信息的真假,只有将虚假的信息排除掉,才能利用数据分析和挖掘,得到准确的结论,才能洞察出真正的趋势,为企业营销做出正确的决策。
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6  研究结论与展望

6.1 研究结论
本文以 M 公司最为研究对象,运用相关营销理论,以企业实际情况为背景,从数据洞察视角分析,全面分析了 M 电商公司自身经营现状,从中发现现有营销策略存在的问题,提出 M 公司在数字经济背景下,基于 4C 营销理论,用数据指导营销,通过数据收集、分析、整理、洞察以顾客为中心,从顾客内在需求、最优成本、有效沟通、最大便利四个角度提升优化营销策略。 在研究视角上,站在数据角度对 M 公司进一步 STP 市场细分,而不是以往凭个人经验决策,进而确定了 M 电商公司未来的营销策略。在理论基础的选择上,4P 更注重以产品为中心,适合生产企业。4C 理论更加强调的是以消费者为核心,M 公司属于电商零售企业,因此更加适用 4C 营销理论。
在研究方法上,本文通过 PEST 分析、SWOT 分析、波特五力模型对公司营销现状分析更加全面,准确诊断出 M 公司的核心竞争力和当前在营销方面所面临的问题,在研究过程中发现了 M 公司在营销方面存在诸多不足之处,这给公司未来发展带来很大威胁,而后提出通过构建模型,指出如何充分利用数据得到对企业经营有价值的信息,从而应用于企业营销策略布局和调整。解决了企业在经营过程中所面临的困境。在电商竞争日趋激烈的今天,以往粗放式的管理和经营模式不复存在,流量红利期消失,更需要利用数据分析,洞察营销趋势,避免经验主义带来的负面影响,为公司营销科学做决策提供依据,实现精细化经营管理。
通过 M 公司基于数据洞察的营销策略研究,使 M 公司在成长期能够发挥更大的作用,帮助公司扩大市场份额,提升销售额,能够为公司在营销方面突破瓶颈,提升企业综合竞争力,也同时为同类跨境进口电商企业提供一定参考。
参考文献(略)