大数据背景下电子商务营销策略研究
Research on E-Commerce Marketing Strategy under the Background of Big Data
DOI: 10.12677/ecl.2025.14124522, PDF, HTML, XML,   
作者: 谭婉君:武汉科技大学法学与经济学院,湖北 武汉
关键词: 大数据电子商务营销Big Data E-Commerce Marketing
摘要: 随着网络和信息科技的持续创新,大数据在社会生活中的作用越来越显著。因此,研究电子商务面临的主要问题具有重要意义。首先,利用大数据的研究手段对Z公司进行了准确的市场定位。然后,对Z公司面临的问题进行了分析,提出了Z公司的电子商务提升策略。研究结果将有助于拓展传统的市场营销理论,为类似的电子商务企业更好地利用大数据开展市场营销提供借鉴。
Abstract: With the continuous innovation of network and information technology, the role of big data in social life is becoming more and more significant. Therefore, it is of great significance to study the main problems faced by e-commerce. Firstly, using the research method of big data, the accurate market positioning of Z company is carried out. Then, it analyzes the problems faced by Z company and puts forward the e-commerce promotion strategy of Z company. The research results will help to expand the traditional marketing theory and provide a reference for similar e-commerce enterprises to make better use of big data to carry out marketing.
文章引用:谭婉君. 大数据背景下电子商务营销策略研究[J]. 电子商务评论, 2025, 14(12): 5542-5550. https://doi.org/10.12677/ecl.2025.14124522

1. 引言

“大数据”是国家“十四五”期间实现“数字经济”发展的重大举措[1]-[4]。尤其是近年来,移动网络、智能终端等技术的普及,使得海量数据已逐渐成为推动我国发展的主要力量。近几年来,中国的电商整体发展水平得到了很大的提升,很多电商公司都在尝试着利用大数据进行准确的营销,以获取最大的利润[5]-[8]。但是,在当前的数字化经济背景下,顾客的要求不断向定制化和个性化发展,传统的市场营销方式已经不能满足当前的差异化需要。当前,国内大部分的电商企业都采用了基于大数据的电商营销方式,并且获得了良好的成效。从当前国内外关于大数据环境下企业的电子商务面临的问题与应对措施的有关研究中可以看到,国外的大多数学者都更愿意从电子商务的概念、大数据技术在电商中的运用途径以及电商平台的构建等几个角度出发,对企业电商市场营销存在的关键问题进行分析,并有针对性地给出相应的解决方案。而国内的一些学者,更多的是将当前国家大数据发展的产业政策与整个国家的电商企业核心能力相联系,对企业的电子商务所遇到的关键问题与优化对策进行了研究。Erdmann等[9]以美国几十个上市公司为样本,探讨了它们的市场营销策略。在当前阶段,存在着产品市场定位不够精准、营销平台同质化严重、用户需求大、小数据难收集等问题。Tan等[10]认为,利用大数据和人工智能的机会来收集和构建产品数据库,并在此基础上搭建一个产品电商的精确营销顾客平台,这是提高企业电子商务市场效率的重点。毛雪松[11]将针对这一类公司的网络营销问题展开研究,提出了一种新的营销方式,即单一的市场营销方式、缺乏系统性的用户大数据收集和电商平台还没有建立起规模优势等,这些都是制约大型电商企业营销成效的重要因素。王丽[12]认为,在大数据的环境下,企业的电商营销创新的重点是:利用大数据技术,实现网络覆盖式的营销;利用大数据的分析技术,对产品的差异化推广;运用个性化的产品战略和精确的物流战略,是企业进行电商营销的重点。从当前国内外学者对大数据环境下企业电子商务存在的问题与应对措施的有关研究来看,国际上大部分的学者都倾向于从电子商务的概念、大数据技术在电子商务中的应用途径以及电子商务平台的构建等几个角度来分析企业在电子商务领域中存在的主要问题,并有针对性地给出一些解决方案。国内的学者们将重点放在了当前国家大数据发展的产业政策和整个国家的电商核心能力上,对其存在的主要问题及优化对策进行了分析。在肯定已有学者的研究贡献的同时,应当注意到,很少有学者基于大数据环境下的电商企业进行电商营销的总体策略思考与实施策略。虽然肯定了现有的研究成果,但应该看到,在大数据背景下,针对电商企业开展电子商务营销的整体战略思维和实施策略研究还比较少见。然而,当前国内和国外的市场竞争形势不断改变,产品、价格和渠道都在加快更新,这使得电商平台的物流成本不断上升,进而影响到电商的销售。并且,越来越多的电子商务公司在网络市场上的核心竞争优势也越来越明显,所以,研究以大数据为基础的电子商务公司的市场营销战略是很有现实价值的。本文以Z公司为案例,采用归纳演绎的方法,全面地分析了Z公司在网络营销方面存在的问题,并提出了相应的对策,以期对Z公司的电商营销提升战略进行科学的设计。

2. 大数据与电子商务

大数据是一种通过数据分析手段快速收集、处理大量数据的工具。要实现对海量数据的有效发现、整理与应用,就必须借助新型的信息化软件支撑。麦肯锡国际研究所给出了“大数据”的定义,指出“大数据”并不只是“量”的总和,而是“信息收集”、“存储”和“信息加工”等多个“函数”。大数据最根本的功能在于集成挖掘。近几年,伴随着互联网与先进的信息科技的不断深入,大数据正日益成为推动人类社会可持续发展的主要力量。在这种情况下,各种营销机构都越来越关注把大数据技术运用到他们的电子商务中去,借助大数据技术的分析、处理和数据运用等方面的比较优势,使得电商企业的市场占有率和附加值不断提升。从本质上讲,电商是一种以大数据为基础,以移动互联网为基础的一种新的业务模式。所以通过大数据进行精确营销,是电商企业构建自己核心竞争优势的关键。

3. 电子商务营销现状与问题

3.1. Z公司简介

Z公司是2012年成立的,主要经营进口商品,主要出口日本、韩国、美国,主营家居用品、厨具等生活用品,有320多个品牌。日本和韩国的刀具、德国的陶瓷、新西兰的毛料等,都是他们的主打产品。此项业务占Z公司年销售收入的70%以上。据Z公司公布的年度报告显示,到2025年12月,其营业收入已达一千六百万元人民币,企业职工总数为380人。Z公司现已与众多海外著名厂商结成伙伴关系,并在不断地开发国产品牌。当前,Z公司的电商营销渠道以线上零售渠道为主,以短视频平台和自媒体平台为主。其中,淘宝、天猫、京东,是最好的销售渠道。短视频和社交媒体以抖音、火山、快手等短视频平台的电商渠道为主,其中,每年销售收入占到了40%以上。与行业内其他主要竞争对手相比,Z公司的市场营销品种更加丰富,产品品质也更加受到消费者的普遍认同。Z公司从创立之初就十分注重顾客的需要,在新一线城市中,不断地进行着精确的电商推广。尽管Z公司的品牌在市场上的竞争力与同行相比还有所欠缺,但通过几年的不断深入,Z公司仍然赢得了更多的顾客,其产品的重购率和引荐率都远超行业平均水平。通过对Z公司在淘宝上的下单和付款的转化进行的分析,自从Z公司开设了天猫和淘宝的旗舰店之后,Z公司的用户数量、订单数量和付款数量都有了明显的提升。Z公司电子商务情况见图1

Figure 1. Z company e-commerce situation

1. Z公司电子商务情况

3.2. 消费粘性较低

因为老顾客对企业的消费流动起到了很大的促进效应,可以利用口碑营销来增加消费者的认知覆盖率。对于电子商务来说,熟客的重要性也是越来越大。然而,Z公司并没有对其长期客户实施非常高效的市场营销手段,也不擅长运用大数据技术对其进行集中、动态的收集。目前的售后服务体系主要是对新客户的提问进行消极的回应,造成了很多潜在客户的流失,严重影响了企业的电商营销的平稳发展。其次,Z公司对客户差异化的需要没有准确的掌握。用户需要标识的构建,仅仅依靠对简单信息的收集与加工。

3.3. 定价机制不科学

Z公司代理的都是国外的进口品牌,他们的主打产品并没有自己的品牌,而且他们的授权期限也很短,随时都有可能被品牌商突然撤销授权,然后不续约。二是当前各大品牌对品牌的扶持力度不够,难以在短期内迅速开拓市场,并且还没有建立起规模优势,没有针对性地进行用户引流和引导。尤其是在电商平台的竞争越来越激烈的情况下,Z公司需要更多的有形资源和无形资源,这将无形中增加了Z公司的营销成本。三是Z公司现阶段可以利用发达的国际交通物流基础设施开展电子商务的销售,但相对于国内类似的商品,Z公司代理及运营的国外商品从订货到通关耗时很久,通关速度也比较慢。而在电商市场上,商品的配送时间也是非常重要的,顾客下订单后48小时之内就得送到。所以,当订单爆仓与延长订购时间相互冲突的时候,A公司的电子商务市场将面临巨大的考验。当前Z公司采用的是以成本加固定利润的方式进行价格决策,未充分考虑产品所处的不同发展阶段。

尽管Z公司可以将成本与固定收益比例组合起来进行市场销售。但是现在不同的电商平台,促销的时机都不一样。比如大促的价格要低于正常的售价30%,再加上单个产品的售价比较高,消费者在不同的平台上进行多样化的比较,最后的订单价格也会有很大的差别。因为现阶段Z公司无法对其进入的平台进行销售价格的即时、一致的价格进行及时的调整,造成了经常发生退款的情况。再加上一些无良经销商,会私自更改自己的价格,这就造成了网络上各种产品的价格差异。

Z公司的促销方式主要有三种,一是直播,二是KOL,三是站内付费。在网站上的广告投放中,付费广告占据了很大的比重。最重要的是Z公司没有及时调整好自己的支付渠道,比如京东特快,以及对商家的定位也不准确。另外,受限于本身操作人员的水平,Z公司现阶段还缺少专门的付费营销人才。所谓KOL营销,就是和一些实力强大的大V一起,根据自己的喜好,为自己的粉丝量身打造一款产品。但因为Z公司对大V还不够熟悉,所以团队活动的结果并没有达到他们的期望,无法继续为企业带来准确的顾客。

Table 1. Statistics of a customer service keyword

1. 某客服关键词统计

关键词

接待人数总量

询问次数

询问率

发货

451

93

20.6%

快递

498

169

33.9%

优惠

234

110

47.0%

差异

387

211

54.5%

使用

469

188

40.1%

尺寸

531

245

46.1%

在调查Z公司的一名客服人员后,对排名前六位的关键字进行了统计,结果表明,用户一般都比较在意产品的差异化程度、产品的质量、物流的速度,在详细页面上,可以清楚地看到产品的差异化信息,这是消费者的共同愿望。其中,送货、快递、折扣、差异、使用和尺寸这6个关键字的查询率都在10%以上。某客服关键词统计见表1

3.4. 感知度与满意度不高

从销售渠道上来说,Z公司现在采取的销售方式,跟其他的跨境电商渠道不一样,是由海外厂家直接下单,然后走海运、清关、入仓一体化的销售方式,最后传到客户手里。Z公司现在已经有了自己的营销平台,但跟天猫和京东这种大型电商平台比起来,他们的销量还很低,想要吸引更多的顾客,就必须要靠明星来吸引顾客。因为电商平台本身就有一些缺陷,所以在淘宝和大促的时候,如果顾客们要享受到最大的折扣,就需要先拿到店铺的优惠券,然后参与到活动的时候,才能得到更多的折扣。这就造成了大批顾客聚集采购,从而难以享有更多的打折推广。对于第一次使用电子商务的顾客来说,这是一种非常繁琐的营销方式。

3.5. 营销沟通效率低

在市场交流中,对电子商务的传播覆盖度较低。Z公司对电子商务市场的信息传递只是一种简单的信息传递方式,并通过发放促销券来激励消费者参与促销。尽管这样的推广方式可以在短时间内扩大销售范围,但是却无法充分把握顾客的心理期望,无法获得即时、高效的回馈。与此同时,Z企业还缺少通过大数据分析来深度挖掘客户在推广过程中的购买喜好与购买意向,难以激发其重复购买意愿。

在市场传播中,电子商务传播渗透性差。现实中,Z公司现在把重点放在了提高销售额上,而没有和顾客构建一个生态的电商营销市场系统,这样的交流方式难以促进公司的长远可持续发展。此外,Z公司现在还没有注意到对各种用户进行差别化的聚类分析,当前Z公司只是将产品的配送和售后服务进行了统一的处理。然而在现实生活中,各销售渠道对顾客的要求存在着明显的差异。这就造成了尽管Z公司在初期已经累积了庞大的用户流量,但是因为缺少基本的大数据统计分析和交流不顺畅,使得Z公司难以对顾客的需要进行准确的定义,从而出现了电商市场营销导向不明确的问题。Z公司卖家分布见图2

Figure 2. Seller distribution of Z company

2. Z公司卖家分布

4. 电子商务营销策略

4.1. 标签数据精细化分析消费者需求

发掘新顾客的新需求。Z公司可以通过构建一个资料库模式,对已下订单的顾客进行全面的发掘。因为老客户的交流很少,并且他们对Z公司的产品和品牌都有很高的认可度,所以我们可以通过对这些客户的消费行为进行研究,来更好地解决这一类客户群体的需要。主要的方法是加入优惠券推送、新产品定向发布、定向推荐。其次,基于收集到的顾客资料,运用前面所构建的解析模式,对现有顾客的消费潜力进行测算。数据传播途径见图3

Figure 3. Data transmission route

3. 数据传播途径

创建一个崭新的消费者需求。伴随着电子商务市场中的用户体验不断迭代,引导和创建新的消费需求已经逐渐成为了电子商务企业进行营销的一个重点。根据Z公司当前的经营状况,Z公司要加速对低成本、高品质、还有更好的流量爆破能力的产品的研发,通过一定的试验,将顾客的反馈信息进行大规模的投放,使消费者能够差异化地体验Z公司的产品价值。在产品种草、产品消费、产品体验的整个人生周期中,都会对消费者的认知价值进行更深层次的提升。

4.2. 分层有效降低电商营销成本

减少产品的采购、运输及储存费用。因为Z公司现在所销售的进口商品种类比较丰富,大部分都是从全球各个地区过来的,因为各个产地国的物流费用差别很大,销售情况也各不相同,而且储存和采购都会消耗很多的资金。因此,运用ABC分类方法,对企业的最优购置量进行了合理的估计,从而降低了企业的物流成本,决定购买的最优品。这样既可以帮助Z公司将物流费用降到最低,又可以为客户提供更多的潜力。

加强与厂商之间的品牌协作,提高自己和供货商的谈判筹码。Z公司目前采用的是特许经营方式。这种方式的不利之处就是其具有较高的价格谈判权,对其日常的电子商务经营构成了极大的风险。从现实出发,Z公司可以扩大自己的经营范围,扩大自己的市场占有率,增强与供应商之间的谈判力量,保证在不增加成本的前提下,保证产品的品质得到最优。Z公司要想更好地提高其与外国供货商的谈判实力,就必须将重心放在提高其本身的价值上,以使客户得到更高的利用价值。分层促销策略见表2

为减少客户购买费用,应建立灵活的定价机制。Z公司在制定定价战略时,从以下三个角度进行了分析。首先要考虑到商品的购买与运送费用,然后考虑行业中类似商品的价格,最后才是剩余的利润率。所以,Z公司要根据行业内其他同行的类似产品的价格,将其价格与产品的寿命、市场的接纳程度、需求的供给状况相结合,对其价格进行弹性的调节。

Table 2. Layered promotion strategy

2. 分层促销策略

促销策略

执行策略

预期效果

低价团购

与抖音、快手、火山上的大V号与直播博主进行通力合作,快速吸引用户流量

短时间内显著提升平台流量,形成高质量、高粘性的电商营销私域流量池

组合搭配销售

利用套餐搭配手段来设计低价,提升销售单价

获得链式推广效果

拼团砍价

设置一定数量的单品,结合电商平台规则,来设计营销机制

电商大促活动

积极参加618和双十一等巨惠电商营销活动

刺激用户消费意愿

免费试用

引导消费者在第一时间关注店铺,获取奖励积分

短时间内获得用户流量,并加深用户消费体验

优惠券促销

利用短视频平台的资源情境化推荐优势,为目标用户定向投放促销优惠券

4.3. 通过共享平台数据创建电子商务营销闭环

通过对顾客的价值进行分级分类,然后对具有差异性的顾客进行分级管理,通过最方便的方法来缩短顾客与卖方的差距,使顾客可以在任何时间、任何地点获得商品的资讯,同时也可以获得非常高的体验感。所以建立一个完整的电子商务市场的销售闭环体系是非常必要的。这样既可以有效地防止顾客因更换而造成的隐形亏损,又可以大大提升电子商务平台上顾客购买商品的便利性。

根据用户的流动信息,建立销售通路。Z公司从创立之初,就一直致力于从网站上获得用户信息,并将用户信息转化为销售。通过对顾客的数据分析,获得对网络商品进行营销的关键字,根据这些关键字建立起消费者的消费标识,再结合支付的流量进行促销。然而,由于电商平台的竞争越来越激烈,流量的变动范围也越来越大,再加上新型的电商营销方式不断涌现,故本文以微信视频号、微博视频号为基础进行的团购营销。微信视频号和微博视频号的直播是当前以社会营销为基础的最为高效的电商、营销方式,它可以通过互联网达人最大限度地聚集达人的粉丝,并在最短的时间内将商品推广的消息传递给明确的和潜在的顾客。所以Z公司可以与适当的自媒体、短视频达人开展合作,借助短视频博客巨大的粉丝号召力和影响力,快速地将自己的电商平台吸引过来,同时也可以为自己的电商平台打造一个私人的流量,尤其是在产品宣传的前期,可以和顶流的短视频作者一起,来促进其他产品的销售。

多样化的有偿促销。Z公司不仅要采用现有的成熟的收费宣传方式,还要运用数据分析工具,对用户的属性数据进行科学的抽取,从而进行针对性的广告宣传,以保证对顾客的需求进行高效的满足与导向。因为现在越来越多的电子商务企业忽视了内容市场。Z公司可以通过淘宝的“微淘”等内容进行推广,给自己的粉丝们提供一个新的买家展示,以此来刺激他们的购买欲望。Z公司也能通过短视频营销、微信分享等方式,对优惠共享券进行调整,在朋友转发的次数足够多时,保证顾客能够得到大量的优惠券或者是不需要发票,以此来快速获取下沉市场的用户。

4.4. 数智化沟通渠道提高消费者留存规模

以AI会话为基础,搭建交流通道。这对于电子商务企业来说,是一种有效的市场营销手段。利用现有的互联网资讯科技,可以构建一个以AI为基础的顾客交谈系统。这时,在购物网站上,顾客在购物的时候,所生成的一套显隐的行为大数据,都会被收集起来。同时也方便了市场主体对其进行高效的处理与梳理,从而能够准确地抽取出使用者的需要标签,从而设计出个性化、差异化的营销计划。所以Z公司可以将人工智能、大数据、云计算等信息科技运用到其中,通过对话机器人和聊天机器人等智能平台,实现与用户的点对点的交流,使其既可以在最短的时间内获得业务资料,又可以有效地提升客户的留存效率。

使用资料评审,以提升客户服务人员的交流效能。结合Z公司现有的人力客户服务现状,提出应从以下几个角度对其进行改进。一是在产品的详细页面上,使用高亮的文字,使客户完全理解客户服务的重点。二是在客户服务窗口中加入HTML、XML等智能化的会话超连接,使客户在不在线的情况下,可以快速地得到问题的解答。三是设立一名全职服务人员,针对“无声订单”但尚未支付款项的顾客,应立即跟进,找出造成拖欠款项的确切理由。特别是在进行大促销时,可以更好地提升Z公司的推广效果。

构建客户关系管理体系,提高客户反馈的质量。要想更好地缩短顾客和卖方的交流,Z公司要建立一个积极的回访系统,对顾客的意见进行实时的分析,从而提升顾客的满意度。尽管《电子商务法》对退货问题作出了较为详细的规定,但是在实践中,消费者在网上购物时遇到的问题依然存在着很大的障碍。所以,Z公司要继续建立一个顾客关系管理体系,对顾客的消费经验和电商购物的反馈进行实时的追踪,在对目标顾客进行科学筛选的基础上,给顾客提供不同的、全链条的营销服务,增强顾客对Z公司的产品及品牌的认识。电子商务反馈平台见图4

Figure 4. E-commerce feedback platform

4. 电子商务反馈平台

5. 结语

近年来,随着互联网的蓬勃发展,其已经逐步深入到我们的日常工作中。大数据时代的到来,对电商产业来说,既是一个机会,也是一个挑战。企业营销力作为一种核心竞争力,在企业开拓市场、吸引顾客、占领市场等方面起着举足轻重的作用。因此,提高市场竞争力是电商企业生存与发展的关键。因而,明确电商企业在大数据环境下的营销能力构建与提高战略,是目前电商企业发展所要面对的一个重大问题,并能为电商企业制定更好的营销战略。在此基础上,结合电商企业的实际情况,给出相关的市场营销对策,对电商企业的市场营销具有一定的参考价值。

参考文献

[1] 顾羽桐. 数字经济背景下电商企业与物流企业协同发展研究[J]. 商场现代化, 2025(20): 25-27.
[2] 吴向阳. 大数据技术对跨境电商的影响[J]. 商场现代化, 2025(20): 46-48.
[3] 关雨芮. 浅谈大数据技术在跨境电商营销中的应用及价值[J]. 商场现代化, 2025(20): 52-54.
[4] 闵瑞, 杭俊. 电商企业财务管理的融合创新实践——基于大数据与人工智能应用的视角[J]. 山西财经大学学报, 2025, 47(S2): 171-173.
[5] 邵文博. 大数据驱动下电子商务精准营销策略分析[J]. 商场现代化, 2025(19): 89-91.
[6] 曹璐怡, 张坚, 陈林. 数字贸易视角下跨境电商大数据应用的发展路径[J]. 现代商业, 2025(19): 13-16.
[7] 陆佳婕. 大数据背景下基于模糊RBF神经网络的电商平台销量预测研究[J]. 产业与科技论坛, 2025, 24(19): 38-40.
[8] 孙宏, 牛可涵. 大数据视域下电商企业供应链成本管理问题与策略研究——以S电商企业为例[J]. 全国流通经济, 2025(18): 34-37.
[9] Erdmann, A. and Ponzoa, J.M. (2021) Digital Inbound Marketing: Measuring the Economic Performance of Grocery E-Commerce in Europe and the Usa. Technological Forecasting and Social Change, 162, Article ID: 120373. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[10] Tan, K.S. and Subramanian, P. (2019) Proposition of Machine Learning Driven Personalized Marketing Approach for E-Commerce. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 16, 3532-3537. [Google Scholar] [CrossRef
[11] 毛雪松. 大数据时代背景下企业精准营销研究——以电商行业为例[J]. 市场周刊, 2023, 36(2): 75-78
[12] 王丽. 基于大数据环境下电商精准营销的策略探讨[J]. 上海商业, 2022, 524(10): 34-36.