在這個信息爆炸的時代，大數據融入到各行各業中，正深刻改變着全球商業生態，尤其是在市場營銷領域。傳統的營銷策略往往依賴於經驗判斷、市場調研和直覺決策。現在，各類數據的收集、積累以及大數據模型的引入，讓量化營銷進入大家的視野，帶來了前所未有的營銷效率，不斷催生出新的營銷模式和商業機會。香港中文大學商學院市場學系副教授、消費者研究中心主任胡曼恬就大數據如何與量化營銷相結合分享了自己的見解。

    用好「看得見」的海量數據

    胡教授指出，市場營銷本質上是通過講故事的方法來創造需求，而量化營銷則讓企業能夠用更為精確和嚴謹的方式去講述這個故事。通過運用各種回歸模型、統計學模型及機器學習等先進技術，結合大數據的收集與分析，解釋並預測消費者的行為，從而實現精準營銷。

    在互聯網、電信、金融、零售等行業領域，大數據營銷的應用尤為突出，「千人千面」就是大數據精準營銷的一個典型體現。大數據構建出每一位消費者的獨特畫像，幫助企業細分消費者需求，從而提供量身定製的產品與服務，顯著提升了企業對市場的響應速度與消費者滿意度。與此同時，社交媒體、大數據以及精準營銷的興起，也大大降低了搜索成本，讓消費者在短時間內就能找到自己心儀的產品。「看得見」的海量數據和精準營銷無疑為企業與消費者之間搭建了一座橋樑。藉助於網絡傳播的即時性與互動性，各類商品口碑傳播的速度與廣度達到了前所未有的高度，為企業帶來了更多曝光機會與營銷紅利。

    然而，胡教授也敏銳地提到了其中的隱憂：「在享受大數據帶來精準營銷便利的同時，我們必須警惕其對消費者私隱的潛在威脅。」她強調，企業在追求營銷效果的同時，必須嚴格遵守數據保護法規，尊重消費者的私隱權，避免過度營銷導致的信任危機。

    量化「看不見」的潛在需求

    在大數據驅動的商業環境中，量化營銷大數據模型正逐步成為企業提升市場競爭力的重要工具。目前，「看得見」的大數據捕捉已不是困擾，但「看不見」的行為習慣和潛在需求卻難以勾勒。以騰訊為例，胡教授闡述了大數據與量化營銷在網紅經濟中的應用。騰訊憑藉其強大的數據科學家團隊，對網紅主播進行全方位的數據分析，包括粉絲數量、粉絲畫像、互動時長等，以支持其各類遊戲推廣業務。然而，儘管數據豐富，但如何精準歸因，即確定哪些網紅主播真正促進了遊戲下載、延長了遊戲時長或是帶動了消費增長，這仍是當前面臨的重大挑戰。

    歸因之後，在已得數據的基礎上，搭建模型進行精準預測，真正量化「看不見」的潛在消費需求，是量化營銷急需攻克的難題。騰訊等大廠正致力於通過的算法搭建消費者數據模型解決最優網紅組合問題，以更高效地分配營銷資源。然而，這一過程涉及複雜的歸因分析和算法創新，需要深厚的技術實力和數據分析能力。

    目前阿里巴巴正通過收集並分析消費者數據，構建精細化的數據模型，為入駐商家提供消費者行為洞察服務。這一舉措不僅幫助商家更準確地把握市場趨勢，也使得他們能夠優化經營策略，推出更符合消費者喜好的產品和服務。除此之外，通過數據分析，商家可以清晰地看到哪些產品已趨飽和，消費者不會再大量購買。哪些領域尚存藍海，還有潛在需求等待開發。於是，他們可以選擇開發周邊產品或提供差異化服務，以吸引消費者的注意，提升銷售額。這就是量化「看不見」的潛在需求的體現。

    相比之下，中小企業在大數據營銷上則面臨資源匱乏和人才短缺的雙重挑戰。它們往往缺乏像騰訊那樣龐大的數據收集和處理能力，也難以吸引高學歷的統計和計算機專業人才。這導致中小企業在利用大數據進行量化營銷時顯得力不從心。目前仍有許多企業家對量化營銷的認識有限，胡教授希望通過自己的研究和教學，能夠引導更多企業家轉變觀念，提升大家對量化營銷的認識和重視程度，充分利用好大數據和分析模型，實現市場營銷的高效化、精準化升級。

    融學於用 以理論賦能實戰

    企業家的直覺與洞察力往往是推動企業發展的關鍵力量。然而，如何將這些寶貴的直覺和洞察力轉化為可持續的成功策略，往往是被企業家們忽視的重要問題。

    胡曼恬教授說道：「在香港中文大學EMBA課程中，我們不僅僅是傳授知識，更重要的是幫助學生們將他們的直覺與經驗通過理論框架進行梳理和升華。」許多企業家憑藉敏銳的直覺在市場中取得了初步成功，但往往難以解釋這種成功背後的邏輯，更難以在複雜多變的市場環境中持續複製這種成功。

    市場營銷作為EMBA課程的模塊之一，注重引導學生理解市場趨勢、消費者行為以及不同營銷策略背後的理論。通過案例分析、模擬實戰等多種形式，能夠讓企業家們深入了解為何某些策略在某些情境下奏效，而在其他情境下則可能失效。這種理論梳理與構建不僅能幫助企業家們掌握消費者行為背後的機理，更好地理解市場規律，還為他們提供了更加科學、系統的決策依據。（記者 陳壘）

頂圖：香港中文大學商學院市場學系副教授、消費者研究中心主任 胡曼恬