精確營銷在零售業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展展望——以沃爾瑪為例

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1、精確營銷在零售業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展展望——以沃爾瑪為例危孟泱摘要：精確營銷是一種差異化取勝的營銷戰(zhàn)略，以關(guān)注和滿足細分客戶群體的訴求為目標(biāo)和優(yōu)勢。數(shù)據(jù)挖掘是精確營銷的重要工具。在零售業(yè)，精確營銷逐漸成為零售商制勝的法寶。本文簡要分析了零售業(yè)巨頭沃爾瑪如何從產(chǎn)品業(yè)務(wù)中提取客戶知識，并通過對精確營銷的淺層、中級、深度應(yīng)用來降低成本、提升銷售、服務(wù)顧客，從而實現(xiàn)從產(chǎn)品到客戶知識的模式轉(zhuǎn)變。關(guān)鍵詞：精確營銷零售業(yè)沃爾瑪隨著市場經(jīng)濟的快速發(fā)展和信息技術(shù)的更新?lián)Q代，各行各業(yè)的競爭都愈發(fā)激烈。零售商面對著大量的同質(zhì)化商品、頻繁的

2、價格戰(zhàn)爭和高昂的營銷成本，其利潤空間已越來越小，直接導(dǎo)致的后果就是零售商的核心競爭力下降。除了推出特色商品、建立自有品牌等方法，零售商還能通過降低營銷成本來提升競爭力。實際上，在零售行業(yè)信息化程度日益提高的背景下，零售商正掌握著大量珍貴的一手的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如果能從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，挖掘潛在的客戶行為規(guī)律，預(yù)測客戶的購買意圖，為客戶提供準(zhǔn)確的需求媒介，從而改變原來粗放式的、以產(chǎn)品為導(dǎo)向的大眾營銷模式，實現(xiàn)點對點一對一的、以顧客為導(dǎo)向的精確營銷(PrecisionMarketing)模式，那么零售商就能節(jié)

3、約成本，提升競爭力。這就好比戰(zhàn)場上，以精確制導(dǎo)、針對性強的導(dǎo)彈取代無特定對象的狂轟濫炸，提高的不僅是殺傷力，還有經(jīng)濟效益。1精確營銷簡介1.1精確營銷的概念[1]萊斯特?偉門(LesterWunderman)于1999年提出的精確營銷的初定義：改變以往的營銷渠道及方法，以生產(chǎn)廠商的客戶和銷售商為中心，通過電子媒介、電話訪問、郵寄、互聯(lián)網(wǎng)等方式建立客戶、銷售商資料庫。然后通過科學(xué)分析，確定可能購買的客戶，從而引導(dǎo)生產(chǎn)廠商改變銷售策略，為其制定一套可操作性強的銷售推廣方案，同時為生產(chǎn)廠商提供客戶、銷售商的追蹤服務(wù)

4、。精確營銷也可以叫差異化營銷(DifferentiatedMarketing)，實際上是一種差異取勝的經(jīng)營戰(zhàn)略。一種更廣泛適用的定義是：精確營銷以科學(xué)管理為基礎(chǔ)，以洞察客戶為手段，恰當(dāng)而[1]呂魏.精確營銷[M].北京:機械工業(yè)出版社,2008,15-16.貼切地對市場進行細分，并采取精耕細作的營銷操作方式，將市場做深做透，進而獲得預(yù)期效益。1.2精確營銷的實現(xiàn)過程精確營銷的過程模型由以下五個模塊構(gòu)成：客戶分群及理數(shù)據(jù)管理解營銷方案設(shè)計營銷方案實施營銷結(jié)果反饋?建立客戶數(shù)?客戶分群?篩選目標(biāo)客?執(zhí)行營銷?有效

5、性評據(jù)庫?通過數(shù)據(jù)戶群方案估?生成目標(biāo)數(shù)分析進行?數(shù)據(jù)挖掘?獲得反饋?總結(jié)經(jīng)驗據(jù)集客戶理解信息教訓(xùn)圖1精確營銷過程模型數(shù)據(jù)管理。將分散在企業(yè)各個系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)以及企業(yè)外部的數(shù)據(jù)（如市場調(diào)查、第三方數(shù)據(jù)等）分類后，以客戶ID等信息為主軸進行抽取、清洗、轉(zhuǎn)化，統(tǒng)一到客戶數(shù)據(jù)庫中。又根據(jù)不同的主題，如地點、購買類別等，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為目標(biāo)數(shù)據(jù)集。客戶分群及理解。將客戶分成不同的群體：相同群體間相似度高，不同群體間差異明顯。然后通過進一步數(shù)據(jù)分析，加深客戶理解，明確客戶需求。營銷方案設(shè)計。從客戶戰(zhàn)略和當(dāng)前營銷重點出發(fā)，

6、篩選出目標(biāo)客戶群。利用數(shù)據(jù)挖掘，設(shè)計適合該客戶群的營銷方案，期間可利用購買者效用圖、大眾價格走廊評估方案可行性與價格定制的合理性。營銷方案實施?？梢岳脭?shù)據(jù)分析尋找最有利的營銷方案實施渠道，還可以在這個過程中為產(chǎn)品和服務(wù)處理訂單以獲得一定的反饋信息甚至額外的客戶信息。營銷結(jié)果反饋?；跔I銷方案執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)進行有效性評估，并能總結(jié)一定的經(jīng)驗教訓(xùn)用于下一階段的營銷。2精確營銷的工具：數(shù)據(jù)挖掘2.1數(shù)據(jù)挖掘的作用數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用使人們積累的數(shù)據(jù)越來越多，“數(shù)據(jù)爆炸但知識匱乏”現(xiàn)象明顯

7、。而數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機數(shù)據(jù)中提取隱含的、事先未知的、有潛在價值的商業(yè)信息和知識的過程，所以數(shù)據(jù)挖掘有時也稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabases,KDD)。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有分類、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析（購物籃分析）、預(yù)測、評估和可視化。2.2數(shù)據(jù)挖掘的常用算法決策樹。決策樹以樹形結(jié)構(gòu)表示分類或決策集合，產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。其根節(jié)點是所有數(shù)據(jù)集合，每個分節(jié)點是對最可分辨的單一屬性的測試，每一分支對應(yīng)一個子集；并在子集

8、上遞歸調(diào)用之前的分支過程，直到所有子集包含同一類型數(shù)據(jù)。該算法可用于對新的數(shù)據(jù)進行分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,ANN)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是由大量簡單神經(jīng)元通過復(fù)雜連接而構(gòu)成自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶、大規(guī)模并行處理等功能。一般的模型有前饋式網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))、反饋式網(wǎng)絡(luò)(HopfieldNeuralNetworks,HNN)、自組