摘? 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、移動網(wǎng)絡(luò)的普及給企業(yè)的營銷活動帶來了新的契機(jī)。越來越多的企業(yè)開始關(guān)注客戶個性化需求。一種新型的營銷模式——網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷應(yīng)運(yùn)而生。它強(qiáng)調(diào)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在合適的地方，通過合適的渠道，向合適的客戶提供合適的產(chǎn)品和合適的促銷信息，進(jìn)而提高營銷效率。通過構(gòu)建AHP層次分析模型，得出滿足個性需求、實(shí)現(xiàn)互動溝通、重視品牌打造、開展口碑營銷等是影響網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的主要因素。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷;影響因素;AHP分析法;大數(shù)據(jù)

中圖分類號：F274;F724.6???????? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A????????? 文章編號：1671-9255（2019）01-0009-05

一、引 言

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異的變化，網(wǎng)絡(luò)營銷從大眾互動走向個性精準(zhǔn)。2009年大數(shù)據(jù)概念和技術(shù)的興起給網(wǎng)絡(luò)營銷帶來新的契機(jī)。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)營銷強(qiáng)調(diào)覆蓋率和創(chuàng)意性相比，大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)營銷更強(qiáng)調(diào)“海量數(shù)據(jù)挖掘”和“個性精準(zhǔn)定位”。尤其是隨著MapReduce降維技術(shù)的發(fā)展和Hadoop數(shù)據(jù)處理平臺的搭建，其可以更好地幫助廣大企業(yè)追蹤用戶需求，用合適的產(chǎn)品、服務(wù)、價格和渠道為客戶提供精準(zhǔn)化的營銷信息。

Zaixia HAN（2015）結(jié)合云計(jì)算從技術(shù)環(huán)境角度分析網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷實(shí)施的條件^[1];萬紅玲（2014）主張從消費(fèi)者和心理技術(shù)支持兩方面入手，指出大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷必須軟硬結(jié)合、張弛有道，將理性數(shù)據(jù)和感性思維有機(jī)結(jié)合^[2];玄文啟（2015）提出基于人工智能、信息決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)優(yōu)化分析過程，更好地推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷^[3];仲凱旋（2015）借助AISAS模型的構(gòu)建深入分析和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷^[4];曹紅梅（2018）借助京東商城B2C平臺的案例分析，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的三大助力在于客戶中心思維、多元營銷模式和大數(shù)據(jù)技術(shù)支持。^[5]不難發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外對網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的研究主要集中于理論角度，定性分析網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的特點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)對策，較少涉獵定量分析。而隨著網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的日漸深入，亟待更多實(shí)證角度的有效分析，為企業(yè)的營銷實(shí)踐提供參考。

二、網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的特點(diǎn)和現(xiàn)狀分析

得益于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷能夠針對特定的目標(biāo)受眾，開展系統(tǒng)全面的信息追蹤搜集，進(jìn)而有效地開展個性化營銷活動，增進(jìn)客戶感知價值，提升企業(yè)營銷活動的效果和效率。

網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的特點(diǎn)

1.擁有綜合龐大的數(shù)據(jù)信息。據(jù)有關(guān)資料顯示，截至2017年末，我國已擁有網(wǎng)民7.72億，比去年同期增長5.61%。大量的網(wǎng)民產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，尤其是隨著AWS、Rackspace、Azure等云服務(wù)技術(shù)的發(fā)展，預(yù)計(jì)到2020年，我國的數(shù)據(jù)量將突破8.6ZB，涵蓋事務(wù)、網(wǎng)頁、視頻、傳感等多種類型。這就對信息的存儲過濾、甄選分析、營銷挖掘等提出更高要求。

2.具有系統(tǒng)精準(zhǔn)的市場定位。海量數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)營銷更強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)性。企業(yè)集合Cookies追蹤技術(shù)、LBS定位技術(shù)等追蹤用戶軌跡，獲取客戶信息全貌，并利用Mapreduce、Hadoop等數(shù)據(jù)存儲分析工具來順利鎖定目標(biāo)顧客，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)定位”。

3.強(qiáng)調(diào)客戶為上的互動溝通。在追求高效率快節(jié)奏的現(xiàn)代社會，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展加劇了人們生活的“碎片化”。傳統(tǒng)的密集式廣告難以激發(fā)消費(fèi)者關(guān)注的熱情。營銷的效果差強(qiáng)人意。而網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷強(qiáng)調(diào)以客戶為中心。一方面，通過實(shí)時信息的搜集分析、追蹤預(yù)測，找準(zhǔn)受眾，開展恰如其分的營銷活動，提升客戶滿意;另一方面，鼓勵客戶積極參與反饋，分享消費(fèi)體驗(yàn)，互通有無，進(jìn)而優(yōu)化服務(wù)類目，增強(qiáng)客戶黏性。

4.實(shí)施多方資源的共享整合。網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷活動的實(shí)施離不開多方資源的互動更新、共享整合。通過開放共享的云數(shù)據(jù)平臺，整合企業(yè)內(nèi)外部各方數(shù)據(jù)，如顧客購買數(shù)量、消費(fèi)評價、網(wǎng)站建設(shè)、

陳靜怡：基于AHP分析法的網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷實(shí)證研究

營銷手段、供應(yīng)鏈服務(wù)等，實(shí)時追蹤更新，互通有無，進(jìn)而優(yōu)化決策過程，深化營銷精準(zhǔn)程度。

網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的流程

網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷借助大數(shù)據(jù)技術(shù)開展相應(yīng)客戶信息的收集挖掘、更新應(yīng)對，不斷完善客戶關(guān)系，實(shí)現(xiàn)個性化的精準(zhǔn)營銷。具體包括以下五大步驟：

1.制定營銷目標(biāo)。結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況，確立“具體的、可達(dá)到的、可衡量的、相關(guān)性的、有時間界限的”目標(biāo)，幫助營銷人員更好地開展工作。具體而言，包括兩個方面，老客戶維護(hù)——鎖定老客信息，開展定期維護(hù)和新客戶開發(fā)——獲知新客戶需求，開展個性營銷。

2.數(shù)據(jù)收集處理。首先，企業(yè)借助LBS位置服務(wù)技術(shù)和Cookies網(wǎng)址追蹤技術(shù)，有效地追蹤、記錄客戶的IP地址、個人資訊、位置信息、瀏覽數(shù)據(jù)等，較為全面系統(tǒng)地收集客戶信息;然后，借助多元數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，開展相關(guān)信息的聚類、關(guān)聯(lián)分析等，整理優(yōu)化信息資源，去偽存真，提高信息的有效性，幫助企業(yè)深入了解客戶動向。

3.戰(zhàn)略制定實(shí)施。結(jié)合企業(yè)的各級營銷目標(biāo)和客戶信息分析情況，制定恰如其分的營銷戰(zhàn)略。在合適的地點(diǎn)，通過合適的渠道，將合適的產(chǎn)品和服務(wù)，以合適的價格，合理的促銷模式，傳遞給合適的客戶，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷。

4.效果評估反饋。通過客戶消費(fèi)體驗(yàn)的真實(shí)反饋，獲知客戶的滿意程度，進(jìn)一步幫助企業(yè)了解營銷活動的實(shí)施情況，有針對性地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)營銷活動，形成有效的閉環(huán)反饋。具體如圖1所示。

網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷存在的問題

近年來，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐的網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷發(fā)展得如火如荼，儼然成為眾多傳統(tǒng)行業(yè)營銷轉(zhuǎn)型的救命稻草。但就目前而言，網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷在實(shí)際應(yīng)用過程中仍存在較多問題，值得深思。

1.觀念盲目。當(dāng)下過熱的“網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷”概念宣傳，導(dǎo)致眾多企業(yè)片面地把“網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷”等同于“銷量提升的唯一法寶”，盲目跟風(fēng)，砸下重金，開展相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和營銷工作，而忽略信息的“碎片化”和個人關(guān)注的“分散性”。網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷效果差強(qiáng)人意。

2.技術(shù)缺陷。當(dāng)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展迅猛。網(wǎng)絡(luò)世界中海量信息變化莫測、有限開放且實(shí)時更新，現(xiàn)有技術(shù)仍存在一定漏洞，難以支撐企業(yè)開展第一時間專業(yè)化、精準(zhǔn)性的研判。網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的時效性有待提升。

3.人員缺失。眾所周知，網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷工作的開展得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前，我國從事大數(shù)據(jù)工作的人員僅50萬，未來3-5年仍有150萬左右的人員缺口。而這當(dāng)中，能夠?qū)?shù)據(jù)技術(shù)和營銷模式有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)多元知識融合，開展網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的專業(yè)人才更是少之又少。

4.安全憂患。當(dāng)下，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境缺乏有效監(jiān)督，網(wǎng)絡(luò)平臺上充滿各式各樣的安全隱患。有數(shù)據(jù)顯示，僅2017年上半年，全球數(shù)據(jù)泄密就高達(dá)19億條，平均每天有1050萬記錄被盜，遠(yuǎn)高于去年數(shù)據(jù)，嚴(yán)重?fù)p害了網(wǎng)絡(luò)用戶的生命財(cái)產(chǎn)安全。因此，企業(yè)在利用數(shù)據(jù)技術(shù)開展網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷時，應(yīng)該慎之又慎，謹(jǐn)防惡性信息泄漏事件的出現(xiàn)。

三、基于AHP分析法的網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷模型構(gòu)建

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）作為一種系統(tǒng)決策分析的工具強(qiáng)調(diào)把與決策有關(guān)的內(nèi)容按照相應(yīng)層次分解為目標(biāo)——準(zhǔn)則——方案，并結(jié)合定性、定量分析，設(shè)置相關(guān)權(quán)重，開展層次鮮明的系統(tǒng)分析。

構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的AHP層次分析模型

根據(jù)AHP分析法的相關(guān)要求，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的基本流程和存在問題，從目標(biāo)層O、準(zhǔn)則層C和因素層P三方面入手，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的層次分析模型，深入探討如何更好地應(yīng)用數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進(jìn)一步挖掘客戶的真實(shí)需求，推進(jìn)良性互動溝通，為客戶提供適合的產(chǎn)品和服務(wù)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的效果。具體情況如圖2所示。

1.目標(biāo)層O——強(qiáng)調(diào)構(gòu)建模型的目的在于分析影響網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的相關(guān)因素，更好地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的效果。

2.準(zhǔn)則層C——表明影響網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的相關(guān)因素。具體包括：

（1）信息技術(shù)——C1

在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天，移動科技和實(shí)時通訊技術(shù)大量普及，數(shù)以萬億計(jì)的信息數(shù)據(jù)滲透到各行各業(yè)，不斷推動企業(yè)營銷環(huán)境的劇變。企業(yè)要想在紛繁復(fù)雜的海量信息環(huán)境中更好地實(shí)施網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷，就必須依賴從信息收集、存儲到分析的全方位、多方面的技術(shù)系統(tǒng)：第一，信息收集技術(shù)P1，企業(yè)應(yīng)該結(jié)合LBS、COOKIES等多元追蹤定位技術(shù)，實(shí)時追蹤和捕抓目標(biāo)用戶的各種信息，如個人ID、消費(fèi)習(xí)慣、瀏覽路徑、興趣偏好、購買方式等;第二，信息存儲技術(shù)P2。面對多渠道收集來的海量數(shù)據(jù)，企業(yè)必須開展及時的存儲。這就需要一個足夠強(qiáng)大的信息存儲平臺，借助MPP數(shù)據(jù)庫、Hadoop數(shù)據(jù)平臺等存儲介質(zhì)，收集各類結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息;第三，信息分析技術(shù)P3。面對大數(shù)據(jù)的狂轟濫炸，企業(yè)很容易被各種數(shù)據(jù)淹沒而無從下手獲取真正有效的客戶信息。這就要求企業(yè)擁有過硬的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過自建或外包活動開展切實(shí)有效的數(shù)據(jù)分析挖掘，利用聚類、交叉、個性、仿真等分析工具，力爭從海量數(shù)據(jù)中尋找有價值的資源，全面深入地掌握客戶需求動向。

（2）客戶感知——C2

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)營銷更為重視渠道的拓展和流量的集聚，而忽視客戶的感知體驗(yàn)，導(dǎo)致客戶普遍滿意度不高。網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷是建立在以客戶為中心的理念之上，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過全方位、立體化地解讀客戶的消費(fèi)習(xí)慣、個人偏好等信息，重塑和優(yōu)化客戶關(guān)系，進(jìn)而增加客戶感知。它強(qiáng)調(diào)：第一，互動溝通P4。企業(yè)應(yīng)該利用各種實(shí)時溝通工具在第一時間與目標(biāo)客戶開展直接、有效的溝通，實(shí)時掌握客戶需求動向，增進(jìn)對客戶的精準(zhǔn)了解;第二，個性需求P5?；ヂ?lián)網(wǎng)時代強(qiáng)調(diào)“用戶為王”，客戶不再滿足于大眾消費(fèi)，更多追求個性體驗(yàn)。企業(yè)必須創(chuàng)造條件讓客戶參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、營銷、流通中，充分發(fā)揮想象、釋放個性，用個性化的產(chǎn)品、價格、渠道和促銷，滿足客戶需求，完善其購買體驗(yàn);第三，口碑評價P6。對于新晉消費(fèi)者和過客型消費(fèi)者而言，良好的口碑評價有利于吸引客戶，推動購買行為。因此，企業(yè)必須重視口碑營銷，通過正面、有價值的信息傳播來擴(kuò)大對目標(biāo)受眾的影響，完善和提升營銷渠道。

（3）企業(yè)自身——C3

在市場競爭激烈和客戶個性彰顯的今天，大眾化的網(wǎng)絡(luò)營銷方式難以脫穎而出，個性化的精準(zhǔn)營銷成為制勝關(guān)鍵。對于企業(yè)而言，要實(shí)施個性化的網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷就必須重視自身建設(shè)，不斷提高競爭力。第一，加大品牌打造P7。眾所周知，良好的品牌形象是企業(yè)的無形資產(chǎn)，能夠不斷加深用戶對品牌的認(rèn)知和情感，在實(shí)現(xiàn)品牌忠誠的同時，自覺主動地為企業(yè)開展品牌推廣，擴(kuò)大營銷效果;第二，產(chǎn)品組合的設(shè)計(jì)P8。要想獲得客戶持續(xù)性的購買，企業(yè)就必須在全面獲取客戶信息的基礎(chǔ)上，通過多元化的產(chǎn)品組合，達(dá)到差異化的競爭效果;第三，網(wǎng)站建設(shè)P9。網(wǎng)站是客戶接觸企業(yè)的第一門面。企業(yè)應(yīng)該通過合理的布局、順暢的瀏覽、個性的設(shè)計(jì)和互動的界面等來完善用戶體驗(yàn);第四，營銷工具的選擇P10。企業(yè)可以借助大量流行、易用的營銷工具，如搜索引擎、微信、微博、二維碼等，為網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷注入新鮮血液。

（二） 確定標(biāo)度

構(gòu)建重要性標(biāo)度定量表，反映兩兩比較的情況，具體見表1。

（三） 構(gòu)造判斷矩陣并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)

根據(jù)重要性標(biāo)度原則，結(jié)合問卷調(diào)查、專家評價和德爾菲法，獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并針對準(zhǔn)則層C和方案層P，構(gòu)造兩兩判斷矩陣，對網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的影響因素進(jìn)行大致估計(jì)。因存在一定主觀因素，故引入自由度指標(biāo)，開展一致性檢驗(yàn)。

（四）層次總排序

綜合考慮準(zhǔn)則層C和方案層P中每個要素的影響程度，得到網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷影響因素的層次排序總表7。

由上述層次總排序表可得，各要素對網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的影響效果從強(qiáng)到弱的排列順序分別是：P5個性需求的滿足、P4互動溝通的實(shí)現(xiàn)、P7重視品牌打造、P6開展口碑營銷、P3強(qiáng)化信息分析技術(shù)、P8優(yōu)化產(chǎn)品組合、P9重視企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、P10創(chuàng)新營銷工具、P1重視信息收集、P2提高信息存儲能力。說明企業(yè)在開展網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷過程中，除了要充分利用數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘客戶信息外，更要強(qiáng)化以客戶為中心的思維，用個性化的產(chǎn)品、良性的溝通、優(yōu)質(zhì)的品牌來完善自身素質(zhì)，不斷提高網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的效率。

四、展望

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和個性消費(fèi)觀念的升級，越來越多的企業(yè)開始青睞網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷。由上文的實(shí)證分析可知，這種以數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的新型營銷模式要想得到更快速地發(fā)展，就必須先從客戶角度入手，建立良好的溝通渠道，學(xué)會換位思考，真正了解客戶的所需所想，并通過全方位、多層次個性產(chǎn)品和服務(wù)的提供，不斷提高客戶的滿意度;其次，加強(qiáng)企業(yè)自身建設(shè)，強(qiáng)化品牌形象打造，推動產(chǎn)品創(chuàng)新升級，完善企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)，為網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷的實(shí)施練好內(nèi)功;最后，強(qiáng)化海量數(shù)據(jù)的收集、挖掘和分析技術(shù)，進(jìn)而為網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷提供更有效的技術(shù)平臺。

參考文獻(xiàn)：

[1]Zaixia HAN，Design and Implementation of Novel Precision Internet Marketing Patterns under the Big Data and Cloud Environment[J].International Journal of Technology Management，2015（7）：86-88.

[2]萬紅玲.大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷[J].新聞傳播，2014（1）：70-71.

[3]玄文啟.大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)營銷模式[J].中國科技信息，2015（17）：105-106.

[4]仲凱旋，等.大數(shù)據(jù)時代的微博精準(zhǔn)營銷[J].通信企業(yè)管理，2015（10）：80-82.

[5]曹紅梅.電子商務(wù)時代 B2C 平臺精準(zhǔn)營銷探究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2018（5）：59-61.

Abstract：With the development of the big data technology and the popularization of mobile internet， a new marketing opportunity has been brought to enterprises. More and more enterprises begin to pay attention to the customers personalized needs， thus a new type of marketing model called network precision marketing arises. With the use of big data technology， network precision marketing can provide the right products and promotional information to the right person in the right area， through appropriate channels， then improve the efficiency of marketing. By constructing an AHP model， it is concluded that the main factors influencing network precision marketing are satisfaction of individual needs， realization of interactive communication， emphasis on brand building and use of word-of-mouth marketing.

Key Words： network precision marketing; influencing factors; AHP method; big data