1、68January 2023/广东经济学术ACADEMIC大数据驱动下的营销动态能力构建研究杨芳（厦门工学院 福建厦门 361021）【内容摘要】以大数据背景下企业营销动态能力为研究对象，分析了大数据驱动下的营销动态能力构建机制，结合阿里巴巴电商平台案例探讨互联网+时代下营销动态能力的重要驱动因素，从制度文化、组织创新、管理层认知与行为三个方面构建发展企业感知机会/威胁、获取机会，重置资源和能力的营销动态能力，从而有效提升企业竞争优势，实现顾客资产增值。【关键词】大数据；营销动态能力；构建 作者简介 杨芳（1984-），女，湖南郴州人，汉族，硕士研究生，讲师，经济师，主要研究方向：市场营销理论
2、与实务。一、引言随着顾客需求的不断变化、产品生命周期的缩短以及科学技术的发展，营销环境的动态性和不确定性日益增强，营销动态能力是企业中动态环境中生存的关键，动态能力理论的目的在于阐释企业在回应和创造环境过程中，如何采用动态能力来创造和维持相对于其他企业的竞争优势，从而使企业能够与时俱进。当组织通过整合、构建和重新配置其内外部资源和能力来适应快速变化的环境时，该组织就具有高动态能力，反之，当组织不能快速适应变化的环境时，则说明该组织具有较低的动态能力。动态能力是对新机遇的有效开发和实施，营销动态能力是动态能力在企业营销管理领域的特定能力，是动态能力的类型之一，在当前动态的市场环境中，企业只有不断
3、提升自身营销动态能力，才能实现自身发展。另一方面，随着人工智能、区块链、云计算、大数据等一系列新技术的逐步成熟，数据逐渐成为企业提升动态能力、赢得竞争优势的战略性资源。基于数据驱动的营销动态能力的构建与发展尤为重要。大数据情境通过影响制度环境、组织创新、高管/个体认知与行为三维度因素，并结合三个因素交互影响企业营销动态能力的构建和发展。善于将大数据转化为知识、形成创新惯性的企业，最终会通过提升营销动态能力，获取竞争优势。二、营销动态能力的内涵营销动态能力是一种较为高级的企业营销能力，企业营销能力体现为企业通过统筹、利用内外资源满足目标市场消费者的需求以实现自身生存和持续发展的能力，是企业有效开
4、展市场营销活动的能力，属于企业能力的范畴，营销竞争力是企业营销能力的具体表现。本文把营销动态能力界定为在不断发展变化的市场中，企业为获取竞争优势、创造和传递顾客价值，通过大数据技术，不断利用和整合市场知识和营销资源，提升感知外界机会和威胁，快速获取机会，从而有效开展市场营销活动的一种创新能力。/January 202369广东经济三、大数据驱动的营销动态能力的构建（一）大数据驱动数据（date）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。大数据作为数据，具有体量
5、大、多样性、密度低、速率高等属性特征。例如，海量网上购物评论和社交媒体体验分享的用户生成内容（UGC）就构成了一个大数据情境。大数据的主要来源有四类：（1）交易数据，来自于企业 ERP 系统、各种 POS 终端，以及网上支付系统等业务系统；（2）交互数据，来自于移动通信记录以及社交媒体等；（3）传感数据，来自于GPS 设备、RFID 设备、视频监控设备等；（4）环境数据，来自自然环境和社会环境。数据海量积累的同时也减少了价值数据的占比，使得价值发现的难度提升。而数据分析的最终目的是创造价值，如可以降低成本、创造利润、降低风险、留住好客户、获得新客户、适应变化等，当数据到价值链可以通过数据流和计
6、算机处理来实现时，数据驱动就实现了。在大数据背景下，可测性、程式化和可重复性等要素正在越来越多地被数据和算法表达，而情感、心理以及认知等要素也开始被不断量化，包括借助一些感知技术（如眼动、脑电技术等），营销动态能力的构建过程中，数据驱动特征将愈加凸显。大数据驱动范式可以实现两个优势：一是直接发现特定变量关系模式，形成问题解决方案，意味着直接面对的是市场数据，实现C2B 商业模式；二是与模型驱动范式进行补充扩展，形成融合范式。（二）管理决策模型驱动长期以来，管理学研究一直以模型驱动范式为领域主流，研究者基于观察抽象和理论推演建立概念模型和关联假设，再借助运筹学和博弈论等分析工具对模型进行求解和最
7、优化，或利用相关数据（包括仿真数据、调研数据、观测数据、系统记录数据等）对假设进行统计检验，或强调从文献概括、实地调研、深度访谈中进行定性推演形成理论和认识。然而，在大数据背景下，常常需要检验大量的变量组合（如指数级组合数），对一些变量的显著性检验有效性下降，有些重要的潜在因素和隐变量没有被意识到，因而没有被考虑到传统模型的变量组合中，或者虽然知道有些影响因素和变量是重要的，但是由于其在传统意义上不可测或不可获，难以容纳到传统模型变量组合中，以上这些情况都会造成模型解释力不理想。以下从倾向性模型和响应模型对管理决策模型驱动范式进行探讨。（1）构建一个倾向性模型，G=uUPr（R,u;I）（g（
8、u,R）-c）+（1-Pr（R,u;I）（-c）Pr（R,u;I）是给定客户 u 对激励 I 的响应概率，g（u,R）是客户u 响应的激励的净价值，而 c 是激励的成本。公式中第一项是响应用户获得的净收益，而第二项则是对应中没有响应的客户上的期望损失。目标是通过找到一组最有可能响应活动并能贡献高利润的客户子集来最大化 G。最重要的倾向性模型包括：生命价值预测。此模型是估计一个客户在其生命周期内可以贡献的收入或者利润总额。钱包份额预测。此模型用来估计用户对于某些类型商品，在企业及其竞争对手那里花钱的比例。这一模型能够揭示哪些客户具有贡献高收入的潜力，因为这一模型能够用在忠诚计划和提升使用的营销活
9、动中。类型扩展倾向。该模型估计首次购买某一类型的商品后，从休闲产品转换到价格更高级别商品的可能性。流失倾向。这一模型估计客户从给定企业70January 2023/广东经济学术ACADEMIC转换到竞争对手的可能性。如果客户具有较高的流失倾向则可以定向进行挽留活动。购物习惯改变倾向。客户的购物习惯决定了企业的价值。即客户的购买频率、购买什么产品、购买什么类型的产品等这些购物习惯通常是稳定的，而企业通常对那些改变习惯比较开放的客户感兴趣，如那些从一个城市迁移到另一个城市的人群，从学校毕业的学生，刚结婚的人群等。（2）构建一个响应模型，给定一个目标函数 A0=argmaxG（A,d），G 是可用于
10、分析的数据，是一个函数，须基于数据通过数据挖掘技术学习确定，A,d 是参数，A0是最优策略。与时间有关，因为环境会随着如新产品的上架、竞争对手的行动等因素变化，企业根据不同的参数来最大化总体的收益目标。运营优化：销量排行榜，流量排行榜，ROI（为销售额与投入额的比值）。决策优化：竞争对手是谁？竞品差异，竞争趋势，竞品价格，消费者反馈，下一步上什么产品，针对什么样的竞争对手，推广关注什么？应该关注的买点是什么？以此制订科学的市场营销计划，媒体计划及效果监测、产品设计等，提供市场竞争力分析，消费者数据监测。倾向性模型是基于客户数据训练得到的回归和分类模型，从聚类结果中也可以发现合理的倾向性模型。而
11、响应建模能够用来检验通过聚类模型的客户分群的可行性。（三）三阶多维营销动态能力模型本文构建了数据驱动下的三阶多维营销动态能力模型，如图 1 所示。大数据驱动价值链始于已描述的经过处理和分析以创建信息的描述性、定性和定量事实，即从数据创建开始，经过多个阶段，最终导致行动、结果和价值创造。在这个过程中，数据影响企业的制度文化、组织创新和管理层的认知与行为，制度文化包含企业的管理机制和管理制度、人际关系及各项规章制度与激励机制，数据和分析领域的领先者拥有强大的实验和数据驱动文化；组织创新包含通过制定市场营销战略、建立组织机构、配备人员队伍，并基于大数据的分析，在执行力文化的牵引下，提升组织的决策效率
12、，实现商业流程优化和供应链的敏捷性，生产、采用、吸收和利用新的增值事物，更新和扩大产品、服务和市场，发展新图 1 三阶多维营销动态能力模型/January 202371广东经济的生产方法、建立新的管理事物；管理层的认知和行为包含核心能力评估、情绪管理能力，搭建正确的数据架构和治理模式、做出明智决策，满足数据和个人信息方面的监管要求和防范风险。通过构建大数据能力，带动新洞察、新商业模式、新机会的发现，进而推动产品/服务/渠道创新，重构营销动态能力，提高用户体验，并获取竞争优势，最终实现企业的价值创造。四、大数据驱动下营销动态能力模型的应用大数据给营销带来了非常深刻的变化，包括改变了营销的边界、流
13、程和组织方式，预算的分配方式。例如，企业在阿里巴巴电商平台要找广告的投放目标，并不需要品牌商告诉我们目标客户的特征，只需要用机器学习方法，用到基础数据类的工具，用来数据抓取、存储及分布式计算的工具；通过对大量的购买者进行学习和构建倾向性模型，用到分析算法类工具，包括自然语言处理的算法、分类的分析、聚类分析（人群透视分析），不同品类的词库、语义分析等，更高效地完成对目标消费者的行为研究和分析，找出潜在购买者的特征和对产品的关注点，通过这些特征（关注点）到阿里巴巴平台去匹配目标客户，同时有效识别出其中的高价值客户群。在此过程中，企业也可以清楚知道消费者的流转路径和流失的原因，找到营销机会点，还可以
14、应用知识图谱，计算出话题之间的关联系数，再利用决策类的工具，根据阿里巴巴的数据分析动态环境产出的结果，构建一个响应模型，进行运营优化和营销决策优化，有效提高其广告营销效率，进行营销策略的调整，提高转化。在这个过程中，来自于广告、电商、服务、社群端等端点数据通过整合进入数据平台，构建各种模型，形成企业的“数智大脑”，通过影响企业的制度文化，组织创新和管理层的认知与行为影响决策。由此，通过构建大数据能力，阿里巴巴电商平台提出业务中台和数据中台的战略，依托智能核心大脑可视化 BI，对应到企业的业务场景落地，让数据中台从资产化走向价值化，使数据产生业务价值，通过消费者行为研究分析，提供个性化互动和服务
15、，帮助企业建立与消费者沟通的数字化桥梁，获得 360 度客户视图，构建倾向性模型，提供个性化建议，为客户关系经理等高层管理人员提供生产力工具，获得实时的风险和财务信息，以及使用数据和指标改进和实现自动化操作，构建响应模型，并带动新洞察、新商业模式、新机会的发现，进而推动阿里巴巴电商平台营销上的创新，重构营销动态能力，提高营销效率、降低营销成本，并获取竞争优势，最终实现企业的价值创造。五、结语大数据技术的发展给营销带来了更广阔的发展空间，大数据背后更鲜活的价值正逐渐展现出来，大数据驱动下的企业营销动态能力的构建可以有效提升企业竞争优势，实现顾客资产增值，通过统筹、利用内外资源满足目标市场消费者的需求以实现自身生存和持续发展。参考文献：1 林炳坤,巫月娥.大数据背景下市场营销一流专业建设路径研究 J.北方经贸,2021(12):148-150.2 石慧达.大数据平台下企业精细化营销体系建设研究 J.中国高新科技,2020(20):116-117.3 陈姿伊.大数据背景下企业营销动态能力提升策略研究 J.纳税,2020,14(05):155-156.（编辑/王婷）
