本文基于大数据背景，针对电商企业的精准营销模式进行研究。首先，分析电商企业实施营销的机遇与挑战、问题。然后，基于实证研究构建电子商务企业精准营销模型，提出了消费者细分、消费者调研、用户画像、精准营销体系、反馈评估模式，从消费者行为、电子商务模式、电子商务物流等方式提出精准营销策略。本文从大数据时代视角，基于互联网思维，结合精准营销理论，分析大数据环境中电子商务的精准营销模式。
关键词：大数据；电子商务；精准营销
一、研究背景及意义
随着互联网信息技术的迅猛发展，全世界的数据量爆发式增长，“大数据”引起了各个领域的关注。电商企业在营销过程中积累了各种类型数据，比如客户信息、销售交易信息、行为数据等，这些数据承载了各个消费群体的信息，成为了极有价值的资产，应用大数据正逐渐成为商业竞争的关键。与此同时，社会生产的分工精细化和技术进步使得消费者心理和消费行为模式都发生很多变化，其购物具有个性化、主动化、社交化和移动化的特征。仅仅依靠经验进行营销决策已经不能满足当今企业需要，迫切需要企业将有限的营销资源，精确地用于潜在客户，即开展精准营销。
本项目基于大数据背景，针对电商企业的精准营销模式进行研究。以精准数据为基石的精准营销，作为新一代营销手段，精准营销模式可以帮助企业识别用户，降低营销成本，有效的提高企业销售率和增加利润，为其带来前所未有的发展机遇。
二、大数据背景下的电商企业营销现状分析
在这样一个互联网信息呈现爆炸式涌现的大数据时代。大批量的数据信息在为电子商务网站及消费者提供各式各样的服务。大数据正在快速渗透到各行各业，尤其为基于互联网运营的电子商务企业带来了营销策略的重大机遇与挑战。
在大数据背景下，基于网络数据采集和数据挖掘技术，电商消费行为产生了新的变化：消费者行为更理性，消费决策过程更多变；消费者获取信息更加客观、容易；基于大数据形成了个性化商品推荐。
大数据的发展，为企业带来了新一波生产革命，带来了一系列的机遇：基于互联网实现了电子商务数据收集；大数据分析促进了企业客户服务的差异化；大数据分析强化了市场营销的针对性；大数据基础增强了电子商务企业竞争力。
但是，在大数据时代，电子商务企业在享受到便利的同时，也要应对由于信息化技术发展所带来的挑战：提高电子商务数据的安全性和保密性；广泛整合数据资源；提高数据利用效率。
在大数据背景下，通过对本地区部分电子商务企业走访，了解到许多电子商务企业实施精准营销仍然存在诸多问题：网络基础设施落后，数据挖掘技术不成熟；企业精准营销意识不足，理解存在误区；缺乏复合型精准营销人才。
三、构建电子商务企业精准营销模型
大数据背景下的电子商务企业实施精准营销，是指利用信息技术，将海量的消费者信息进行收集、处理和储存分析，能够实现精准市场定位，确定目标消费群。然后对其采取有针对性的产品和服务信息宣传精准数据营销，实现网络广告的精准传播，并未客户提供精准的个性化产品或服务。
如图1所示，精准营销模型是以大数据分析流程为基础，以消费者数据为核心，以网络大数据技术与方法为手段，涵盖消费者细分、消费者调研、用户画像（数据库）、精准营销、反馈评估五个阶段的闭环系统。
首先，在采集的消费者数据基础上进行消费者细分。第二，针对细分市场，进行消费者调研，实现数据预处理（筛选和补充）。第三，建立消费者数据库，实现“用户画像”。第四，基于数据挖掘与分析技术，发掘数据价值，结合营销经验，制定精准营销策略。第五，通过交易数据和消费者反馈，评估精准营销策略，完善消费者细分标准和用户画像信息，进而制定更加精准的营销策略。由此不断更新、完善。
图1 大数据时代精准营销体系模型
四、大数据背景下电子商务企业精准营销策略
大数据背景下的电子商务的确对消费行为、电子商务的营销与物流产生了巨大的改变，结合各个方面的变化情况制定合理的精准营销策略。
（一）建立完善的精准营销体系
企业实施精准营销不仅仅是制定策略，更重要的是制定的精准策略的实施，这就必须建立完善的精准营销体系，其核心基础是构建消费者信息数据库，这必然渉及到设施设备、公司组织架构、人等多方面因素。
1.加强精准营销基础设施建设
精准营销的实施离不开数据分析，消费者的数据需要被获取、存储、衡量、计算和分析，因此精准营销体系的基础是构建消费者信息数据库。以消费者数据库为核心，帮助企业分析消费者行为，制定精准营销策略，提供精准的商品价格、产品、渠道和促销策略，实现精准广告投放传播，提供个性化产品和服务，进行“一对一”沟通等服务。
消费者数据库的建立需要网络硬件设施和高效的数据挖掘硬件设施，这是企业实现精准营销的基本保障。
2.完善精准营销组织机构
精准营销不是一个部分可以完成的营销策略，需要多部门共同协作。在企业内建立完善的精准营销组织机构明确从决策层、管理层到执行层的层级架构，协调工作分工，提升工作效率。通过培训统一所有企业员工的精准营销思想，提升企业员工的精准营销意识，避免理解上的误区。
3.建立优秀的精准营销人才队伍
大数据时代背景下的电子商务企业需要复合型人才，最理想的精准营销经理人既要熟悉该企业的业务知识，又要懂一些精准营销的技术应用。这样的人才必须具备几年的行业营销经验，并且了解数据分析与数据挖掘技术，明确网络营销优化和网络推广技术。
企业一方面可以通过外部招聘的方式聘请优秀的精准营销人才，吸取其成功经验。另一方面，可以从企业内部抽调业务骨干，通过外出培训或聘请顾问指导的方式，培育精准营销人才，这样一方面可以减少外来人员熟悉业务的时间，另一方面，也便于今后与其他部门的沟通与协调。
（二）基于电商消费行为数据实施精准营销
鉴于大数据背景下电商消费行为的变化，电商企业应该从以下几个方面进行策略改进。
1.严格商品评价制度，规范商品评价行为，杜绝不良商品评价。
电子商务平台要严格商品评价制度，一定确保真实的商品交易才能够进行商品评价。规范商品评价过程，提供文字、图片、视频等多种商品评价形式，保证商品评价的客观性。运用一定的技术手段规范商品评价管理，对于商家自刷好评或者同行恶意差评等现象要能够及时发现并制止。
2.正确运用自媒体平台进行营销宣传。
电商企业应该在规范运营，保证商品质量的情况下，通过自建自媒体和第三方自媒体平台，形成客观真实商品宣传，进而提升企业的知名度和名誉度，培养忠诚客户。
3.商品推荐要适度且隐形化。
过于显性且频繁的商品推荐，会引起消费者反感，影响购物体验。电子商务企业在实施精准营销，商品推荐的过程中要注意两个方面问题。一方面，电商企业要提升数据挖掘技术能力，实现更加精准的商品推荐。另一方面，商品推荐的呈现形式要隐形化。
4.营销推广要精准化。
在信息化环境下，应该依据用户属性，选择合适的媒体和广告信息传播渠道，针对个性化需求进行差异化的广告设计，关注消费者的观看感受，真正实现“场景化”营销，即不同的时期对同一个人说不同的话。
（三）创新电子商务模式实施精准营销
随着大数据的不断发展，提高了企业满足消费者个性化需求的程度，同时也带动了电子商务行业新的运营模式。从B2B、B2C到LBS、O2O、P2P，新模式的出现和发展是电子商务企业适应大数据时代客户个性化需求的必然趋势。无论哪种模式，都应以用户为中心，整合电子商务流程的各个环节，实现产品流、物资流、信息流的实时传递。
本文以LBS模式为主阐述如何实施精准营销。LBS是互联网技术、移动通信和空间数据库等多学科交叉发展的产物结合的产物，是企业通过电信移动运营商的无线电通讯网络（如GSM网、CDMA网）或外部定位方式（如GPS）获取移动终端用户的位置信息（地理坐标，或大地坐标），在地理信息系统（GIS，即Geographic Information System）平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。LBS营销是一种精确营销，它具备很好的精确营销条件。LBS应用中用户行为、时间与地理信息“三位一体”，记录用户的行为轨迹、生活方式和消费习惯。
基于LBS电子商务模式的精准营销实施过程中应该注意以下几个方面。
1. LBS营销模式要注意用户隐私。
通过LPS等大数据手段来实现精准营销，个性化推荐固然是好的。但如何把握适当获取用户个人隐私的度是个关键。系统开发者应该明确告知消费者与用户，使用时为了更好的提供服务需要获取哪些方面的信息，让用户自行选择是否提供该信息。而当用户提供了信息后，开发者应有义务保证用户信息的安全，不会被非法利用。
2. LBS营销着重培养用户习惯。
可以多种模式融合使用的方式，培养用户主动提供和分享自己的位置信息的习惯。例如，签到、LBS+地图、LBS+O2O、LBS+SNS和LBS+广告模式等，实现精确、连续的地理位置定位、基于位置的线上预订与线下消费、基于位置的社区营销和广告信息推送。并通过各种折扣、赠券、虚拟产品等奖励方式鼓励用户许可接收企业营销信息。
3. LBS应用和传统服务业深度融合
未来LBS营销的发展趋势是通过打造LBS服务产业集群方式，最终形成完整的O2O应用平台。与传统服务业深度结合，例如餐饮、娱乐、旅游、金融等，提供更加精准的本地化生活服务，例如微信的滴滴打车，百度地图的生活服务功能等。
4. LBS应用和移动支付相结合
与微信、支付宝等移动支付方式结合，可以使商家实现对于本地用户的“产品和服务推送——移动支付——完成付款——O2O服务”的业务闭环，更好的实施精准营销。
5. LBS和大数据技术结合
伴随数据挖掘和人工智能技术的快速发展，企业热衷于开发和生产位置服务终端产品，并且可以通过数据挖掘，实现商品营销服务的个性化、精细化推荐，实现电子商务物流优化管理，实现生活服务智慧化。
（四）提升电子商务物流服务水平
伴随电子商务发展，电子商务物流行业也发生了翻天覆地的变化。从以前寄快递只能通过邮局邮寄，到现在物流公司遍地开花，电子商务物流服务成为影响消费者购买的重要因素。
而现在大数据的发展也对电子商务物流产生了不小影响。其影响主要体现在：
1.电子商务物流配送信息更加准确、及时
物流配送是在电子商务流程中的最后一环，订单是否及时处理发货，商品是否能够及时、准确地到达消费者手中，都是消费者密切关注的问题。而在大数据技术的支持下，能够有效收集物流配送的各个环节数据信息，经过数据中心分析处理，优化物流配送过程，同时是消费者能够随时精准查询物流配送动态。
2.高效、专业的物流服务水平提升了消费者的忠诚度
大数据时代的爆炸式信息从不同程度上降低了消费者的品牌忠实度，而物流服务的好坏，则可从某些程度上影响消费者的忠实度。在大数据技术的支持下，可以根据配送当天的天气情况、路况情况等进行物流配送路线优化，节约物流配送成本。高效、专业的物流服务在消费者心中树立良好的品牌形象，提高消费者的忠实度。
电子商务流程中的物流配送问题是影响消费者购买决策的重要因素，应该引起企业的充分重视。传统的电子商务企业往往会有固定合作的物流公司，但有些时候合作的物流公司并不是最令消费者满意的。可以利用大数据技术精准数据营销，通过用户消费数据推荐适合的物流配送方式，通过对商品评价、物流配送数据的分析，选择优秀的物流公司合作。
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