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摘要:隨著社會經濟的快速發展和互聯網的普及，我國已經迅速步入互聯網商業時代，個體和企業消費行為的信息全面地暴露在大數據中。從大數據中挖掘更多真實、可靠的信息，是企業贏得市場的前提。文章基于對互聯網商業時代營銷環境的分析，探討企業在借助大數據手段，消除信息偏差，挖掘更加準確的市場信息，精準把握市場機會的思路。

關鍵詞:大數據;市場營銷;企業

隨著社會、經濟的快速發展和互聯網的快速普及，我國已經步入互聯網商業時代，數據成為當今主要的信息載體，被運用到各個方面。相關調查研究表明，我國超過一半的企業每天的數據生成量超過1T，有一成企業的數據量每日超過10T，并且還在大幅度增加。在互聯網商業時代，消費行為能較為完整地反映在大數據實體中，使我們有機會去分析消費行為，以便更加精準地進行營銷。利用大數據助力市場營銷已經成為當下感知市場、營銷市場的必要手段。基于此，筆者探討利用大數據助力市場營銷的幾種思路。

一、更多關注社交信息，利用更完整全面的消費描述數據，提高營銷精準程度

隨著互聯網消費的興起，人們較之以往有更加廣闊的視野、更加自主的消費意識和消費信息共享的習慣。消費者習慣在論壇、微博、社交網絡、消費APP等社區討論品牌和產品，并在充分體驗產品的基礎上發表自己的觀點，從而對所在階層人群的消費產生影響。這些社交數據對于營銷者來說至關重要。如果對這些社交信息進行語義分析，我們會發現，其中關于產品本身的信息主要有以下方面：1、對產品缺陷和不足等負面描述；2、對產品優點長處等正面描述；3、對理想中產品的描述。與之相關的，這些信息中與消費主體有關的信息有以下方面：1、產品的目標人群有哪些；2、他們的購買能力和購買欲望如何；3、這些人群是否已經購買了產品；4、是否還會購買類似的產品；5、如果有升級產品是是否會購買；6、是否會推薦親友購買或者為親友代購等。面對以上信息，我們可以利用漢語語義分析技術，數據分類、聚合技術等大數據技術深入挖掘，針對不同的消費群體開發出相應的產品，并利用爆款效應和規模效應迅速占領市場。但實際上，我們也會發現以上信息存在部分失真的情況。如某人表達對某款產品的好評，他實際上是受到商家“好評返現”獎勵而作出的，并不代表其真實的意圖；又比如，某人可能會表達對電視產品上實現語音控制功能的渴望，但是當市場上出現這種產品后，他可能會因為某種原因而迅速轉變觀點。這些情況在整個社交信息中占據了相當的比例，如果對這些失真的信息不加區別就利用，就會得出存在較大偏差的結論。這時我們可以對社交信息進行勘誤。具體作法是：對社交信息進行語義分析，然后將語義分類，逐一開展人工識別，并按類型找出其中的規律，建立糾錯模型和糾錯關鍵詞庫，最后利用人工智能自學習技術建立自動數據審計模型。

二、擴大數據來源的豐富性，利用多樣性數據開展數據分析

在碎片化的網絡世界，營銷者需要在表象的分散和碎片背后，找到那些因興趣或者共同的需求而重新聚集起來的東西。通過實時監測或者追蹤消費者在互聯網上產生的海量行為數據，營銷者可以無限接近、近乎準確地判斷每一個人的屬性，這些屬性包括人口自然屬性、興趣喜好、行為軌跡、購物經歷等。從這個角度講，越大的樣本量越能夠挖掘出更加精準的需求，但我們能獲取的大數據存在天然的不足。由于大數據信息來源分散，這些不同來源的信息往往存在異構性，當將它們放到一起研究時，往往在語義上存在較大的偏差，其結果是干擾因素多、樣本量不足、數據多樣性不夠。這些問題從根本上講就是數據相對缺乏導致的不真實，或者說不夠接近真實。要解決這個問題，主要思路如下：首先盡可能地擴大數據來源，增加數據的多樣性和豐富性。當獲取的數據達到一定數量級之后，大數據邊際效應已經達到最高。這時候再通過提高數據多樣性手段來助力數據分析必要性不大，就要利用多樣數據本身的聯系對數據進行審計，即對來源不同的信息進行關聯核查，發現其中的低質量信息，并利用數據的關聯性對低質量信息加以修正。通常的方法是：慎重規劃，盡可能從不同平臺、不同類型應用、不同商業主體和政府主體購買或者獲得多樣性數據，將一系列信息按可信度進行分級，利用信息的關聯度和可信度，建立一系列自學習模型，利用相互關聯信息中的高可信度信息修正低可信度信息。例如，我們發現某社區的某些用戶經常發表高端產品的評論，我們可能認為這些用戶是高端用戶，但是關聯的金融和購買信息可能會顯示其中一部分用戶的資金和購買力不強，這就需要對這些不真實的用戶觀點進行修正。

三、加大對政策信息的把握，將政策信息融入大數據之中

任何一個商業社會，政府政策和社會發展情況都會對商業發展產生顯著甚至是決定性的影響。例如，在2005年前后，我國某大型機械工業企業在進行大量的市場分析后發現，未來十年，我國汽車產業將進入爆發期，城市停車問題將日益嚴峻，他們由此斷定立體停車將是較好解決這一問題的途徑，而立體停車的主要競爭對手——地下停車在老城區幾乎難以實施。該公司因此決定開辟立體停車機械產品線。然而事實證明，立體停車在我國雖然有發展，但是發展速度遠沒有達到預期。產生這一問題的原因主要在于，與立體停車競爭的并非地下停車，而是路邊停車。因為城市管理的原因，我國并沒有對路邊停車進行強有力的嚴格限制，加上土地價格上漲，大幅提高了立體停車的建設成本，形成了路邊停車的方便程度和經濟程度明顯優先于立體停車的局面。因此，充分把握政策環境，是大數據分析的一個重要方面。我們在利用政策信息的時機把握上要注意：一個時機是在開展大數據分析規劃和立項時，要將政策和市場環境充分列入參考，避免在之后的分析中做無用功；另一個時機是在分析結果初步形成后，要將初步結果代入當前的政策環境和市場環境中進行分析判斷，驗證相關營銷策略是否真的符合政策，是否超前于社會發展。

作者:程天惠 單位:武漢理工大學管理學院