AX公司精准营销服务平台的商业模式优化探讨

本文是一篇市场营销论文，本文通过对于AX公司大数据精准营销服务平台的商业模式分析，得出了以提供数据应用服务为主的企业在商业模式中存在的问题以及对应的优化策略。精准营销作为有效的营销手段是很多企业必备的营销技能。
1绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
根据CNNIC2021年8月发布的《第48次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2021年6月，我国网民规模为10.11亿，互联网普及率达71.6%，其中网络购物用户规模达8.12亿。中国信息通信研究院发布2021年《云计算白书》,中国云计算市场呈爆发式增长，整体规模达到2091亿元，增长56.6%。2021年“十四五”规划正式发布，大数据技术被列为数字经济下的重点产业。同时，工业化部和信息化部印发了《“十四五”大数据产业发展规划》，为行业的加速发展打下了坚实的基础。当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据总量将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。《2021中国互联网广告数据报告》显示我国广告与营销市场规模合计约为1.16万亿元。其中电商平台占据互联网广告交易总量的三分之一。Frost&Sullivan数据预测，2022年我国移动精准广告市场规模预计达到6609亿元。
大数据的核心是预测，精准预测建立在接受数据混杂性的基础上，可以通过相关性分析获得预测结果，而不需要了解事物运行的内在机理。因此，企业以利用大数据研发其它领域的专业技术，为企业技术创新提供了广阔空间。然而，并非所有的企业都具备数据应用的能力或者相应的数据资源。而在互联网时代的背景下，不仅是互联网企业需要数据应用的能力，传统企业也需要开展数据应用。传统电信营销模式一般具有客户挖掘模式粗糙、营销策划周期长、精准性不足等缺点，而借助大数据处理及挖掘技术，大数据即时营销可以有效地解决传统电信营销的问题（肖磊，2017）。 1.2研究目的与内容
1.2.1研究目的
在AX公司各合作企业对自身数据价值的认知普遍提高，互联网用户对于数据隐私问题的重视度提升，整个数据应用服务行业水平大幅度提升的市场环境下，AX公司开发设计的精准营销服务平台面对着商业模式发展的困境。首先，近年来AX企业产生了严重的市场份额萎缩以及企业盈利能力的下降。从业务覆盖层面来看，从2017年与全国13个省份的省级运营商开展合作，到2021年仅与7家省级运营商维持合作关系，且其中发生实际业务的仅有5个省份。从数据资源层面来看，数据所覆盖的用户量相比5年前萎缩了50%以上。从企业的营收层面来看，基于精准营销服务平台产生的营收相比5年前更是萎缩了60%以上。
其次，AX公司的关键业务为运营商业务。但是随着运营商开展数据应用自主研发以后，运营商在与数据应用服务企业的合作基础上，更加关注自有数据应用技术的发展。因此，AX公司除与运营商的合作以外，需要结合市场变化和快速扩大的市场需求，灵活调整市场方向。在当前的市场营销环境中，找到适合自身的商业模式优化策略，从而通过企业创新开拓新的市场份额。
再次，市场对提供数据应用服务企业的需求不断扩大。目前一些自身拥有数据资源的企业还处于没有意识到数据资源的价值，或者企业意识到数据资源的价值却无从开展数据应用的阶段。特别是金融行业等有着较多用户数据资源的企业。
2相关理论与研究工具
2.1国内外研究现状
2.1.1国外研究
通过文献梳理发现Jeff Zabin（2004）在4R的理论基础上提出了能够有效指导企业开展精准营销的4R原则，既正确的顾客，正确的信息，正确的渠道以及正确的时刻。现代营销学之父Philip Kotler（2003）对精准营销进行了相关的定义，他认为精准营销要求企业能够更加精准、且可衡量的进行与客户的营销与沟通，与此同时他还认为精准营销在销售结束之后还需要更加注重消费者购买后的口碑传播。数据权威咨询顾问Viktor Mayer-Schonberger（2013）首次提出了“大数据”精准营销的相关概念。并指出大数据开启了一次重大的时代转型，大数据技术将会广泛地应用于经济社会发展的方方面面。在提出“大数据”精准营销的相关概念后，研究大数据的文献呈现较快增长态势，尤其在商业模式发展层面，研究往往将大数据视为一种特殊的价值链增值途径，从竞争战略、模式创新、商业情报等视角解释组织行为与发展。Zhao S等（2017）研究得出通过设计开发精准营销服务平台，在商业模式设计的基础上为医药企业提供精准营销能力，并提出了营销效果的评估标准。You Z等（2015）提出通过设计开发精准营销服务平台，为电商企业提供库存管理等能力中的商业应用模式。Bidarra A R等（2020）提出，在分享站点Facebook、社交软件WhatsApp等通过大数据精准营销服务平台开展商业应用的案例。Eugster P等（2017）研究美国最大的电子商务购物平台Amazon以及全球最大的搜索引擎公司Google开展大数据精准营销服务平台的商业应用模式。Jun W等（2021）研究得出，精准营销服务平台在社区电商中发挥价值的商业应用模式。并通过模拟数据模型验证了营销效果。指出社区电商平台利用精准营销服务平台更成功地吸引顾客的注意力和兴趣。
2.2精准营销服务平台商业模式理论基础
本文开展研究需要的理论基础主要分为四个方面：（1）通信大数据；（2）精准营销服务平台；（3）商业模式；（4）精准营销服务平台商业模式。
2.2.1通信大数据
大数据是指能够更经济、更有效地从高频率、大容量、种类结构复杂的数据中获取有价值的信息架构技术，既包括信息爆炸时代里产生的海量数据，也包括与之相关的技术发展和创新（李卫华，2019）。大数据能力可以划分为3个维度：资源整合能力、深度分析能力以及实时洞察与预测能力（谢卫红，2018）。随着手机的普及，目前三大电信运营商的移动通信信令数据已经基本覆盖全量用户（只有少部分低龄儿童或高龄老人没有使用手机）全时段位置信息数据和行为数据（蒋志平，2021）。运营商围绕客户的大数据涉及九大类:客户基本信息类、通信消费行为、上网记录、新业务消费信息客户产品信息、客户优惠信息、客户交往圈数据、客户终端数据、基站数据、客户信用信息等（曹艳飞，2020）。
从通信大数据的应用价值来看。运营商产生的通信大数据所涉及的九大类用户数据中，每一种数据类型都有重要的应用价值。用户基站信息所形成的位置信息LBS(Location Based Services)是指基于位置的服务，它将通信网络和定位系统结合起来，为用户提供相应的服务。目前较为常见的商业模式是基于LBS的定位功能，根据用户的喜好实现精准投递，为用户推送所在位置周边的购物、餐饮、休闲娱乐活动等信息和资讯（姜海洋,2015）。用户的上网记录所形成的数据，可以用于形成个性化推荐系统，该系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率，可以降低消费者决策时间，激励消费者浏览更多的商品（姚凯，2018）。用户的通信消费行为所形成的数据，利用数学建模对用户可能出现的风险可能性进行画像，可以实现对用户进行全流程的风险控制，从不同的维度和角度筛选不良用户（王宪朋，2017）。用户交往圈所形成的数据，在完成社交网络的用户行为信息特征挖掘模型的构建后，采用显著数据分块检测方法进行社交网络用户特征的行为信息融合处理，并实现社交网络的个性化推荐（刘晓飞，2020）。
3 AX公司精准营销服务平台的商业模式现状与存在的问题...........................16
3.1公司概况............................16
3.1.1发展历史.............................16
3.1.2发展现状...............................16
4 AX公司精准营销服务平台商业模式的环境分析.............................29
4.1精准营销服务平台商业模式的市场竞争环境分析................................29
4.1.1供应商的议价能力.................................29
4.1.2购买者的议价能力....................................30
5 AX公司精准营销服务平台商业模式的优化策略与设计........................37
5.1精准营销服务平台的商业模式优化策略................................37
5.1.1加速渠道建设，创建自主品牌...........................37
5.1.2增强渠道互动，突出营销能力..................................38
5 AX公司精准营销服务平台商业模式的优化策略与设计
5.1精准服务营销平台的商业模式优化策略
基于AX公司精准营销服务平台目前的商业模式，分别从渠道建设、营销能力、业务领域、资源整合等四个方面提出。
5.1.1加速渠道建设，创建自主品牌
（1）建设自有平台
开发设计属于AX公司的自有应用软件，不仅可以丰富营销渠道，增强营销能力，更可以通过自有应用软件获取客户数据，从而丰富数据资源。首先，AX公司可以通过对外合作的形式，在提升精准营销服务平台能力的基础上，增加自有应用软件。AX公司可以搭建应用软件、小程序等方式，为用户提供业务办理、退订、查询等功能。在精准营销服务平台销售产品并与客户产生联系的过程中，可以引导用户到自有应用软件上购买或者是发起售后。与客户的直接联系可以建立客户反馈机制用户对于产品的反馈和售后，有助于AX公司优化精准营销服务平台。
（2）拓展渠道合作
AX公司依靠单一数据资源建设精准营销服务平台。一方面，不仅数据资源的稳定性、保障性较弱。另一方面，不利于保障数据模型的计算结果的有效性。为此，AX公司需要在原有数据资源的基础上扩大数据资源。扩大数据资源主要以下途径。第一：建设AX公司的自有营销平台，其中包括自有营销渠道。第二：增强与市场上其他提供数据应用服务公司的合作。通过数据交易的形式，获取更多的有效数据。AX公司通过扩大数据资源，不仅可以在主要数据资源遇到突发问题或者政策管控的情况下，有其他数据可以使用。而且也可以不断的通过外部数据补充现有的数据库，反复优化精准营销模型。同时，可以扩大目前精准营销模型覆盖的用户范围。 6结论和展望
6.1研究结论
本文通过对于AX公司大数据精准营销服务平台的商业模式分析，得出了以提供数据应用服务为主的企业在商业模式中存在的问题以及对应的优化策略。精准营销作为有效的营销手段是很多企业必备的营销技能。然而受限于数据资源有限、技术手段匮乏、营销费用过高、运营能力较差等原因，导致很多企业无法成功的应用和掌握精准营销服务平台的设计开发。因此，市场需要以提供数据应用服务为主的企业为需要的企业设计开发精准营销服务平台。AX公司在设计开发精准营销服务平台的过程中，具备技术水平高、行业经验丰富、合作客户稳定等优势，但同时面临着在自身优势的基础上，难以通过完善的商业模式对外合作以产生更大的商业价值的问题。在面对加速竞争态势的目标市场中，AX企业只有不断的根据市场需求变化，优化商业模式，才能保持企业的竞争力。因此，基于企业外部数据资源，拥有数据应用服务能力的企业需要在商业模式中关注以下三点：
（1）自主品牌：大数据技术围绕数据资源展开，数据资源的价值由数据的及时性、稳定性、全面性等决定。企业应该在当前依靠外部数据的情况下，不断的丰富精准营销服务平台的商业模式和应用场景，设计开发企业的自主平台，建设自主品牌，以产生属于企业自身的数据资源和用户积累。
（2）资源整合：以提供数据应用服务为主的企业以其商业模式本身的特殊性，可以接触到具备渠道能力、数据资源的优质企业。而提供数据应用服务的企业自身以提供能力为主，相对缺乏渠道能以及数据资源。因此，企业在商业模式中除了保障服务品质，更应该注重对于合作企业的资源整合，通过借助各行业的资源为企业自身带来更多的活力。同时通过对于外部资源的整合提升企业自身的渠道能力，丰富数据资源。
（3）渠道能力：一方面，精准营销需要营销渠道实现营销价值。因此，营销渠道是精准营销的必备条件。另一方面，营销渠道是企业营销成本的主要组成部分。以提供数据应用服务为主的企业在以合作企业提供营销渠道的基础上，通过优化商业模式，为企业自身创造营销渠道或是降低渠道费用，将会大幅度的提升精准营销服务平台的竞争力。
参考文献（略）