大数据在行业市场营销战略中的价值

序论：在您撰写大数据在行业市场营销战略中的价值时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的1篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。

一、引言

2020年5月国家提出了构建“国内国际双循环相互促进的新发展格局”；为了畅通国内大循环和国内国际双循环，2022年3月又提出了加快建设全国统一大市场，精准实现产品和服务的高价值流动和营销必然是其中关键的环节，而大数据技术必将发挥不可替代的作用。

二、市场营销的定位

（一）波特价值链模型

波特价值链模型是指由美国哈佛商学院大学教授、“竞争战略之父”迈克尔·波特提出的“价值链分析法”（MichaelPorter’sValueChainModel），从价值贡献角度，他把企业内外部活动分为基本活动和辅助活动，基本活动包括进货、生产、出货、市场营销和售后服务；辅助活动包括人事、财务、计划、研究与开发、采购等，基本活动和辅助活动构成了企业的价值链。可见，市场营销是基本活动的关键，是辅助活动的目的，是价值链模型的核心。

（二）行业市场营销

根据企业销售商品和提供服务的受众的不同，市场营销可以分为公众市场营销和行业市场营销，公众市场是指针对单独个体用户提供标准化商品或服务的市场，行业市场营销是按照国家统计局发布的《2021年国民经济行业分类》的行业分类确定的市场，这类市场是从事一样性质的经济活动的所有单位的集合，本文所研究的是行业市场营销。

三、大数据

（一）大数据的定义和分类

“大数据”，最早是被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代》中提出的，大数据具有5V特点：Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），同时，大数据分析的大数据在行业市场营销战略中的价值分析出发点摒弃了寻找传统的因果关系，而是研究数据之间的相关关系，进而为决策者提供数据支撑。根据行业分类、学科分类以及应用场景的不同，大数据可以分为物理学、生物学、环境生态学等领域的大数据，也可以分为交通、金融、通信等行业的大数据，本文大数据主要基于通信行业的大数据。

（二）通信行业大数据

通信行业大数据，是指基础通信运营商在为客户提供网络和信息服务过程中合法收集和产生的数据以及基础通信运营商自身的系统和网络数据。根据数据产生的来源和服务的对象的不同，可以分为具有个体属性和行业属性的数据两类，个体属性数据主要是以入网号码（手机号码、宽带号码等）为核心的带有个人身份属性或行为属性的数据，比如居住地址、年龄、职业、日常活动区域、关注App或网站浏览习惯、购物习惯等；行业属性数据主要是以行业生产和工作内容为核心的带有行业特点的数据，比如行业类型、行业生产流程、行业工作环境、行业服务对象等。根据全量的个人属性和行业属性的通信行业大数据，以满足行业客户需求为出发点，依据大数据相关关系的原则，提炼出影响事件决策的关键因素，然后通过AHP（层次分析法）、决策树法、因素分析法等关键因素权重分析的方法，进而为事件决策和下一步执行活动的开展提供数据支撑。

四、通信行业大数据在STP营销中的价值

STP理论，是由被称作“现代营销学之父”的美国西北大学凯洛格管理学院终身教授菲利浦·科特勒发展成熟的，STP理论是战略营销和品牌定位的核心方法，主要由三个步骤组成Segmentation（市场细分）、Targeting（市场目标）和Positioning（市场定位）。通信行业大数据的属性字段与行业市场的相关程度各有不同，本文利用AHP（AnalyticHierarchyProcess，层次分析法）分析通信行业大数据的各个属性字段对行业市场的权重，进而根据权重序列对STP行业市场营销进行价值分析。
（一）AHP的基本原理

AHP是一种将定量分析与定性分析相结合的多目标决策分析方法，把数学处理与人的经验和主观判断相结合，能够有效地分析目标准则体系层次间的非序列关系，有效地综合测度评价决策者的判断和比较。假设一个结果是由n个因素综合作用造成的，但这n个因素对结果造成的影响程度存在着差别，这里假定这些因素的影响值构成向量W＝{w1，w2，…，wn-1，wn}T。这时，我们并不能准确地确定该向量值，但是我们可以确定任意两个因素之间的相对重要性，根据表1相对重要性赋值构建了如公式1所示的判断矩阵An×n，其中aij>0，aij=1/aji，aii=1，1≤i，j≤n。注：A和B是处于同一层次的元素，定性描述的相对重要性可以定量为对应的标度。另外，在现实的生产实践中相对重要性是具有传递性的，即如果因素X与Y之间的相对重要性是aik，因素Y和Z之间的相对重要性是akj，那么因素X和Z之间的相对重要性满足aij=aik·akj，我们称这样的矩阵满足一致性。

（二）市场细分的层次分析

市场细分，是STP营销的第一步骤，受用户需求、资源条件、企业定位等客观或主观因素的影响，市场有不同的分类标准，市场必然存在着差异，行业市场营销存在不同的可选择的对象，而通信行业大数据的各个属性字段对不同市场的影响不同，进而为市场细分提供了分类标准和工具。根据用户地域范围划分，可以将省域市场分为省内客户和省外客户，省域客户又可以细分为A省、B省、C省、D省等客户；根据用户每月消费区间划分，可以将整个市场细分为超高消费市场、高消费市场、低消费市场；根据行业生产环境或所处环境划分，可以分为室内环境、室外环境、野外环境等。根据以上分析，可以看出，基于通信大数据的多样性和大量性，结合行业市场营销需求，可以借助通信大数据对行业市场进行不同需求的市场细分，为行业市场营销提供分类依据。

（三）市场选择

市场选择，是SIP营销的第二步骤，是基于某种需求、场景或特征进行市场划分后，结合行业营销目标和企业营销资源对细分后的市场进行选择，以实现营销目标和目标市场的匹配，结合通信行业大数据与目标市场的相关性，通信行业大数据为目标市场的精准选择提供了选择依据。结合通信大数据的属性字段，影响市场细分的因素有12个，构成向量W＝{w1，w2，…，w11，w12}T。根据表1相对重要性赋值构建满足一致性的判断矩阵A12×12（公式1），然后用向量W右乘一致性矩阵A（公式2），便可求得向量W，进而确定这12个通信行业大数据属性字段对市场细分造成的影响程度，进而可以根据权重排序进行市场选择。可见，基于通信大数据的多样性、大量性、相关性可以进行不同层次或角度的分类，而市场因需求不同、工作环境不同、资源不同等因素的存在，需要的产品或服务也不同，借助于通信大数据不同字段对市场影响的权重不同，将合适的产品或服务营销到正好需要的市场，可以实现精准的市场选择。

（四）市场定位

市场定位，是STP行业营销的最后一个步骤，是在市场细分和市场选择后确定行业市场营销战略目标的关键步骤。市场定位更多的是企业选定目标市场后的战略准备和战略执行，是为了达到“波特价值模型”中的核心价值活动即行业市场营销所需开展的其他价值活动，包括基本价值活动和辅助价值活动。

五、通信大数据在行业市场STP营销中的应用

（一）旅游行业市场属性分析

旅游行业市场，以具备承载自然风光、历史人文等关键内容的固定场所为前提，满足人们休闲娱乐、学习提升等核心需求，并因此而衍生出交通、饮食、住宿、购物等基本需求的行业市场。因旅游面向数量众多的不特定群体，而且与人们的吃住行、游购娱等基本生活需求息息相关，随之产生了大量的各种类型的数据，包括与通信相关的大数据。针对某景区而言，收集当前景区的基本情况，进行定性分析，根据景区游客来源地或手机号码归属地，可以确定该景区主要面向省别分布的相对重要性；根据景区门票在本地或本省的价位所处区间，可以确定通信大数据属性中消费区间的相对重要性；根据景区所处的地理环境和地理优势，可以确定地理环境和生产环境对游客的相对重要性。

（二）旅游行业市场细分AHP分析

例如，某5A级自然风光景区，自然风光秀丽，处于大山之间，距离城市较远，周围基站建设完善。通过对市场细分层次分析示意图第一层次行业属性和第一层次中各细分行业属性分别两两比较，根据表1得到公式（3）、（4）、（5）和（6）所示的第一层次行业属性判断矩阵M3×3、省域分布的判断矩阵A4×4、消费区间的判断矩阵B3×3、所处环境的判断矩阵C3×3：根据矩阵理论：设为X为n阶方阵，如果有数λ和非零向量ω满足方程Xω=λω，则称λ为X的特征值，非零向量ω称为X的对应于特征值λ的特征向量。利用MATLAB的矩阵运算可以计算得到上述判断矩阵的唯一最大特征根分别为λm＝3.0649、λa＝4.1213、λb＝3.0858、λc＝3.0183，经一致性检验都满足一致性。其对应的特征向量分别是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}，经归一化处理后的权重向量分别为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，市场细分层次分析示意图第一层次行业属性权重向量Wm的元素分别与和第一层次中各细分行业属性对应的权重向量Wa、Wb和Wc相乘最终得到的各个细分行业属性下的优先级向量ωa＝{0.072898，0.103090，0.036438，0.017174}、ωb＝{0.157076，0.093868，0.105156}、ωc＝{0.099515，0.086920，0.227865}，由此可知各个细分行业属性的优先级依次从高到低为C3、B1、B3、A2、C1、B2、C2、A1、A3和A4。

（三）旅游行业市场选择分析

根据以上旅游行业市场细分分析，根据细分行业属性可以分为10个细分市场，根据10个细分市场优先级划分还可以进行细分市场整合营销。在景区营销费用紧张的情况可以集中于高优先级市场C3，即有野外活动爱好的客户群体，可以通过用户信号经常所处的位置进行提取筛选。如果景区营销费用较为充裕，还可以增加中优先级市场B1、B3和A2，即消费区间超高的群体和B省游客，可以面向每月通信费超高区间的游客和B省游客进行营销推广，同时可以看到出现B3即低消费群体的市场，因为该景区地处偏远，基本可以确定为附近村民，可以推广相匹配的低消费旅游项目，如果景区消费较高，该市场也可放弃；在景区营销费用无需考虑的情况下，还可以增加低优先级市场，按顺序依次选择营销。

六、结束语

随着大数据、物联网、云计算等数字化技术的兴起，行业市场划分越来越精细，数字化技术将在市场经济中的作用越来越明显，科学技术是第一生产力和第一动力的作用逐渐凸显，尤其在资源优化配置、市场营销策略制定、产品服务精准推荐中将发挥越来越重要的作用。

参考文献

[1]维克托•迈尔•舍恩伯格[美].大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社,2013.

[2]叶义成,柯丽华,黄德育.系统综合评价技术及其应用[M].冶金工业出版社,2016.

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[4]迈克尔·波特[美].竞争优势[M].华夏出版社,2005.

[5]李文莲,夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济,2013(05):83-95.

作者:李鹏 单位:中国移动通信集团山西有限公司