1. 引言
依据中国互联网络信息中心(CNNIC) 2025年1月公布的第55次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2024年12月，中国网民数量攀升至11.08亿，相较于2023年12月，新增网民约1亿。互联网普及率同步提升至78.6%。在网络支付领域，用户规模拓展至10.29亿，占网民总数的92.8%。数字经济已成为经济增长的核心动力。在国家大数据战略的推动下，我国信息化发展进入了一个新的阶段。这一变化不仅为经济发展带来了巨大的变革，也为企业带来了新的机遇与挑战。在这样的背景下，企业作为经济社会中的微观主体，面临着更高的要求。企业需要充分利用大数据技术，对消费者需求、市场动态等信息进行深度挖掘与分析，从而制定出更加精准、高效的营销策略。随着互联网的持续演进以及大数据技术的迭代升级，企业网络化营销迎来全新机遇，获取了更为有力的技术支撑。借助这些先进技术，企业得以全方位、多维度地洞察市场动态与客户偏好，进而精准把握客户需求，实现营销策略的深度优化。
2. 相关概念阐述
2.1. 大数据精准营销
关于“精准营销”，学界对此概念定义各异。该概念最初由菲利普·科特勒提出，其理论构建基于泰勒的科学管理理论。科特勒主张通过深入剖析用户的深层需求，对市场及目标用户进行细分，从而将传统的“广而告之”式营销转变为更具针对性的“精耕细作”模式。这种转变促使企业深入挖掘市场潜力，进而取得更优的营销效果[1]。我国学者徐海亮则强调精准营销应是对用户和市场精准定位的基础上，通过和用户的深入沟通以达到可度量的方式来降低企业成本[2]。
大数据精准营销是依托互联网及信息技术发展而形成的一种新型营销模式，与传统营销中仅针对小范围、小样本消费群体进行分析的方式不同，大数据精准营销能够借助先进的数据分析技术，对消费群体的行为模式进行更为全面且精准的定位与洞察。各数据平台可以通过互联网、计算机的智能技术来记录与收集消费者以及广泛大众的消费行为与网络活动行为情况，从而对其生活、工作、学习状况做有效的了解，甚至可以掌握其生理与心理状态，通过智能技术将信息痕迹分类归总，对每个人群贴上一定信息定位标签，而后在营销活动中，可以将自己目标群体的特性与标签制定出来，精准地针对这些有相关特质的群体中做营销宣传，进而让营销活动的投放更为精准，提升最终消费行为生成的概率，同时也减少企业自身的营销推广成本[3]。
2.2. 网络营销
网络营销作为数字时代营销范式的创新形态，其理论渊源可追溯至1994年西方学界的系统性探索。多年来，学术界对市场营销的定义一直是众说纷纭，但其中最具有影响力的定义是：市场营销是对思想、产品及劳务进行设计、定价、促销及分销的计划和实施的过程，从而产生满足个人和组织目标的交换[4]。著名学者冯英健将其定义为：依托互联网与社会关系网络，构建企业–用户价值共创生态的数字化实践，向用户与公众传递有价值的信息和服务，为实现顾客价值及企业营销目标所进行的规划、实施及运营管理活动[5]。美国市场营销协会将其界定为“通过价值交换实现组织目标的系统性过程”。简单来讲，网络营销就是指通过互联网进行的营销活动。
3. 大数据背景下网络营销的显著优势
3.1. 有助于优化客户关系
在数字经济时代，客户关系管理已从传统的交易导向转向价值共创模式。企业可持续发展依赖于产品信任度、客户满意度、市场份额及潜在客群开发等核心要素的协同优化，而网络营销作为数字时代的战略工具，其价值创造机制正深刻影响着客户关系生态的重构，企业需要树立网络营销意识，充分利用网络环境的优势，推动营销经营活动的优化与升级。网络营销不仅能够扩大市场覆盖范围，还能通过精准定位和个性化服务，提升客户体验和满意度。企业管理人员，尤其是营销团队，必须达成共识，认识到加强网络营销的紧迫性和重要性。他们需要重新审视当前网络营销的实施效果，以适应互联网时代营销工作的新趋势和新要求。在网络营销过程中，客户流失问题对企业经济效益的影响尤为显著。大数据技术的出现为企业解决这一难题提供了有力支持。借助大数据技术对网络营销环节中生成的客户信息数据进行深度分析，企业得以实时洞察客户需求的动态变化以及对产品的满意度水平。基于这些数据，企业可以迅速对产品功能、设计等方面进行优化调整，有效降低客户流失率。同时，大数据技术还能助力企业挖掘潜在客户需求，拓展潜在客户群体。因此，基于大数据的精准营销策略，能够显著优化网络客户关系，进而增强网络营销的整体效果，为企业在激烈的市场竞争中赢得优势。
3.2. 有助于科学预测消费需求
在网络消费场景中，消费者以虚拟身份参与交易，其消费行为和状态相较于传统模式发生了显著变化，当前消费者既是产品消费者也是服务体验者。在网络营销过程中，消费者对产品宣传的参与度在很大程度上受到其购买满意度的影响，如果消费者对产品和服务感到满意，他们更愿意主动分享和推荐产品，从而扩大产品的影响力和市场覆盖范围，反之则会对产品市场产生负面影响。因此，因此营销者可以通过有效的引导策略来加以影响。精准营销目标的达成，不仅依赖营销方式的合理性，还需精准把握客户需求动态。大数据技术凭借其识别、分析与挖掘功能，能够清晰呈现消费者需求的变化趋势，为网络营销人员提供决策依据，使其能够及时调整营销策略，以契合消费者需求的演变，激发购买欲望，并引导消费者完成产品购买及宣传行为，进而提升网络营销的整体效果。
3.3. 有助于明确市场定位
在传统网络营销策略的制定过程中，决策者主要依据过往经验和市场行情进行决策。然而，由于市场经济的延迟性和自发性特征，基于这些因素制定的网络营销策略往往难以及时跟上市场的快速变化，导致策略相对滞后。随着大数据技术的兴起，网络营销模式从传统方式逐渐向精准营销转变。大数据强大的海量数据分析能力使企业具备深入了解目标客户的消费倾向和需求等，进而提前预判客户需求意愿、客户群体规模和实际消费水平等信息。在此基础上，企业可以更加科学地确定市场营销策略，实现对网络营销策略的精准市场定位，从而提高自身的市场竞争力。
3.4. 有助于提高营销效率
在大数据时代，企业借助前沿科技手段对海量数据进行深度分析与挖掘，能够更精准地构建消费者画像。这一过程使营销决策紧密贴合市场动态与客户需求，进而优化资源配置，显著提升营销效率。在互联网环境下，企业能够获取丰富的客户信息，涵盖行为模式、消费偏好、购买意愿及经济状况等多维度数据。基于这些数据，企业可制定差异化、高精准度的营销策略。例如数据分析发现25至35岁的女性客户群体偏好时尚、个性化的服装款式，且倾向于在社交媒体上分享穿搭体验；而35至45岁的客户群体更注重服装的品质和舒适度，其购买决策往往受品牌口碑和专业评测的影响，企业可基于数据分析，针对不同层次和需求倾向的客户提供特色服务。同时，大数据技术引导下，在大数据技术的引导下，企业能够迅速定位客户的真实需求，并及时调整营销策略。这种快速响应能力是大数据技术推动企业营销质量提升的重要体现[6]。
4. 网络营销存在的问题和阻碍
4.1. 营销策略的同质化与规模化困境
随着电商行业的迅猛发展，消费市场规模持续扩大，电商营销策略也在不断革新。电商企业摒弃了传统以产品为核心的营销模式，转而通过网络平台与消费者开展即时、互动的营销活动。然而，部分电商企业由于营销专业水平有限，其营销策略呈现出明显的同质化与规模化特征。这种策略趋同现象集中体现于两个层面：其一，营销方式同质化严重。当头部企业创新营销范式取得市场突破后，大量后发平台倾向于采取“快速复制”策略，他们不考虑客户群体的实际需求，不从企业发展角度出发，盲目跟风，导致营销投入产出比持续走低。其二，产品策略同质化突出。面对竞争激烈的市场环境，诸多电商企业倾向于采用“全品类”营销策略，试图通过丰富产品种类实现规模扩张。但在追求产品种类规模化的过程中，企业往往忽视自身平台的特色与差异化优势，使得不同电商平台在产品结构上趋于雷同。苏宁易购起家于家电零售领域，积累了专业的家电销售经验与供应链优势。为快速抢占市场份额，苏宁易购向“全品类”转型，在平台上大量引入服装、食品等非家电产品。然而，在追求产品种类规模化的过程中，苏宁易购未能凸显家电领域的专业优势，与京东、淘宝等全品类电商平台在产品结构上趋同，逐渐失去差异化竞争力，市场地位也受到一定冲击。
4.2. 大数据在电商营销中的应用难题
目前众多电子商务企业将主要精力集中在市场规模的扩张上，却未能充分认识到大数据对企业发展的深远意义。未来商业竞争中，大数据的掌控者极有可能占据行业制高点。电商企业如果利用大数据进行深度分析，不仅能精准预测客户消费趋势，了解消费心理，从而制定出有效的营销策略，节省成本；另一方面，若电商企业掌握大数据并自建物流平台，可显著缩短物流配送时间、降低物流成本。借助大数据，电商平台能够预测特定时间内某城市对某类产品的需求数量，提前将可能被购买的产品运输至该城市，待客户下单后迅速发货，从而大幅提高物流效率、节约成本。现在越来越多的电商企业也慢慢意识到大数据的重要性，这既是数字化转型的必经之路，更是构筑持续竞争优势的战略要义。
4.3. 客户需求分析不足
传统网络营销尽管积累了海量用户数据，但对用户历史购买行为与真实需求的深度剖析严重不足，步入大数据时代，这一短板愈发凸显，致使传统网络营销手段在应对复杂多变的营销数据环境时捉襟见肘[7]。因此，传统网络营销迫切需要借助大数据技术，深度挖掘用户需求，实现营销模式的转型升级，以契合新时代的营销诉求。传统网络营销在执行层面，常因忽视用户需求的精准洞察，未能充分运用数据挖掘与信息识别技术，精准勾勒用户画像，精准把握其购买偏好与核心诉求。这种粗放式的营销策略，不仅削弱了营销活动的时效性，对营销成效造成负面影响，还可能进一步降低传统网络营销的整体效能与持续发展能力[8]。
5. 大数据精准营销背景下的网络营销策略
5.1. 采用异质性和多样性的营销策略
传统营销模式通常以产品、技术及服务品质为核心，但在数字技术驱动的消费升级背景下，现代消费者已不再将质量作为唯一决策标准，而是更注重消费过程的个性化价值实现。这种转变要求企业构建差异化的营销体系，通过多维度的异质化策略满足细分市场需求。异质化策略主要体现在两个维度：其一是目标客群的差异化定位。电子商务企业需突破同质化竞争范式，基于消费者年龄结构、性别特征、职业属性及消费偏好等维度建立立体化画像，针对不同群体设计定制化营销方案。例如，针对Z世代消费群体可强化社交媒体互动与体验式传播，而对高净值客户则侧重专属服务与价值共鸣构建。其二是产品组合的精准化配置，企业无需盲目追求全品类覆盖，而应结合自身资源禀赋与客群特征，聚焦特色品类打造差异化竞争优势，通过场景化产品组合提升消费黏性。这种策略的本质是建立需求–供给的动态匹配机制。通过市场细分实现消费诉求的精准捕捉，借助多元化营销组合形成情感共鸣，最终在满足消费者功能需求的基础上，构建起品牌认同与精神归属的双重价值纽带，从而在竞争红海中开辟差异化发展路径。
5.2. 基于大数据精准分析的营销策略
在“互联网+”产业融合背景下，电子商务企业需构建数据驱动的精细化营销体系。该体系的核心在于通过多维数据解析实现客户价值的深度挖掘。通过大数据了解目标客户是系统性的工程。首先，建立立体化客户数据画像，整合基础属性数据(年龄、职业、教育背景)与动态行为数据(浏览轨迹、交互频次)，将这些信息进行聚类整理、分析。其次开展消费动机溯源分析，结合心理学理论与机器学习算法，解析显性需求背后的隐性驱动因素，揭示消费决策的深层逻辑。再者构建消费行为图谱，通过支付方式偏好、品类选择倾向、消费频次等维度刻画用户行为模式，为精准触达提供量化依据。最后，企业需着重分析客户的产品使用反馈。通过客户反馈，精准把握其对产品的实际需求，并判断这些需求的普遍性，将普遍性需求作为产品迭代的关键依据，同时依循客户对产品的具体需求开展营销活动，这样一方面可以增加客户和产品的沾黏性，另一方面可以拓宽目标客户群体数量。以客户为中心的营销模式，已然成为电商精准营销的核心逻辑。借助大数据技术对客户反馈进行深度剖析，能够实现产品推荐、物流配送等环节的精准化运作，显著提升客户体验。在消费需求日益个性化的当下，从产品预售、上市、配送，到使用反馈与售后全流程，均需依托大数据分析，量身定制精准营销策略，方能在激烈的市场竞争中占据优势地位。
5.3. 创建沟通体系，完善客户体验
当顾客对产品产生购买意向时，通常会通过偏好渠道(如拨打销售热线、咨询客服等)获取商品详情。企业若能借助大数据精准把握顾客偏好的沟通方式，并据此开展一对一的细致沟通与解答，便能有效消除顾客的消费疑虑，促使其迈出购买的实质性步伐。顾客的体验优劣不仅关乎其是否会复购，还直接影响着产品的口碑传播以及企业能否积累起一批忠实顾客。企业若能虚心接纳顾客反馈，依循大数据洞察产品使用状况及顾客的不满之处，并迅速做出改进，便能逐步赢得顾客的认可与信赖。此外，广告信息具有局限性，消费者决策往往依赖多元渠道信息——既包括商品详情的深度获取，也包括大众客观评价的参考。大数据能够精准捕捉到每位顾客偏好的信息获取渠道，使企业能够在其常用渠道提供细致解答，构建基于信任的购买决策支持体系，进而增强顾客的购买信心，推动销售转化。
5.4. 提升配套措施的完善度
在数字技术驱动的商业生态中，网络营销已演化为复杂适应系统，需要在内部激发各部门和人员的协同努力，充分发挥其积极性、主动性和创造性。其一，强化管理意识与体系建设。企业需科学搭建网络营销专业团队，通过加大技术投入与资金配置，夯实数字化营销基础。尤其要重视交易闭环中的售后服务环节，例如构建“极速退款”机制、引入运费险等保障性服务，确保消费者在产品配送、退换货等环节获得优质体验，以此增强用户信任与复购意愿。其二，依托大数据技术破解信息壁垒。通过跨维度的数据整合与关联分析，打破单一品类或碎片化数据的局限，在不同产品线间建立关联性洞察[9]。通过大数据技术在企业的深度运用，让企业以系统的、整体的、发展的眼光理解客户的需求，从而提升决策的科学性和市场响应能力。
6. 结语
在数字经济与国家大数据战略的双重驱动下，中国网络营销正经历从规模化扩张向精准化转型的关键跃迁，同时面临着更高要求的挑战。未来，企业应继续深化对大数据技术的应用，优化营销策略，以更好地适应市场变化，满足客户需求，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。