楊宇萍 陳章旺 教授(福州大學(xué) 福州 350108)
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起,營銷經(jīng)歷了從量變到質(zhì)變的跨越式發(fā)展,通過在虛擬網(wǎng)絡(luò)上對海量數(shù)據(jù)進行重聚和匹配,利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)I銷需求進行分類和聚合,從而建構(gòu)大數(shù)據(jù)時代營銷新范式。雖然大數(shù)據(jù)營銷的研究時間尚短,但是相關(guān)的理論基礎(chǔ)和實踐探索已經(jīng)漸入正軌,越來越多的學(xué)者開始聚焦于該領(lǐng)域的研究。然而,盡管當(dāng)前大數(shù)據(jù)營銷研究文獻快速增長,但大部分偏重定性研究,缺乏對該領(lǐng)域的定量分析,而且研究內(nèi)容分布松散,運用量化方法對大數(shù)據(jù)營銷的研究現(xiàn)狀、熱點以及趨勢進行整理的文獻幾乎是空白的。因此,亟需對該研究領(lǐng)域的成果予以分類,歸納并總結(jié)其未來發(fā)展方向,以期為學(xué)者提供引導(dǎo)作用。
相較于傳統(tǒng)文獻,本文運用文獻計量方法梳理2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷的研究內(nèi)容,并借助科學(xué)知識圖譜,試圖以直觀、系統(tǒng)方式將大數(shù)據(jù)營銷研究的結(jié)構(gòu)特征和發(fā)展態(tài)勢呈現(xiàn)出來。同時,本文通過找出該研究領(lǐng)域的盲點和薄弱環(huán)節(jié),為大數(shù)據(jù)營銷研究正確把握研究方向,找準(zhǔn)研究切入口提供科學(xué)的量化依據(jù),對于提高大數(shù)據(jù)營銷的研究水平具有重要的理論意義和學(xué)術(shù)價值。
本文以中文期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)的相關(guān)文獻為數(shù)據(jù)源,檢索條件設(shè)置為:主題=“大數(shù)據(jù)+營銷”,來源類別=“核心期刊+CSSCI”,時間跨度為2010-2018年(數(shù)據(jù)采集時間為2018年10月16日),共檢索出406篇相關(guān)文獻,剔除論文摘編、文獻評述、征稿通知、專題導(dǎo)讀以及人物專訪等不相關(guān)文獻,最后得到381篇符合要求的文獻樣本。
在論文題錄數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的過程中,分別以EndNote和Refworks為存盤格式導(dǎo)出記錄數(shù)據(jù),方便后期數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析。通過從CNKI檢索下載以EndNote格式導(dǎo)出的題錄數(shù)據(jù),再將其導(dǎo)入SAIT軟件實現(xiàn)格式轉(zhuǎn)換,在文本預(yù)處理的基礎(chǔ)上對關(guān)鍵詞進行字段抽取、詞頻統(tǒng)計,以生成共現(xiàn)矩陣,并將矩陣導(dǎo)入Ucinet軟件進行分析,繪制出大數(shù)據(jù)背景下營銷研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜、多維尺度圖譜以及戰(zhàn)略坐標(biāo)圖。同時將以Refworks格式的題錄數(shù)據(jù)導(dǎo)入Citespace軟件中,以生成關(guān)鍵詞時區(qū)圖。通過對這些知識圖譜的量化研究,來分析大數(shù)據(jù)營銷的研究熱點和研究趨勢。
表1 大數(shù)據(jù)營銷研究高頻關(guān)鍵詞中心性測定
社會網(wǎng)絡(luò)知識圖譜。通過將收集到的381篇文獻導(dǎo)入文獻題錄信息統(tǒng)計分析軟件SAIT中,可以得到高頻關(guān)鍵詞表,它們能很好地反映大數(shù)據(jù)營銷的研究熱點。由于研究熱點間存在關(guān)聯(lián),需要對關(guān)鍵詞之間的關(guān)系進行梳理,因此本研究利用SAIT構(gòu)造50*50(即Rows/cols=50)的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣。將其導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet中,利用其內(nèi)嵌開源軟件Netdraw對網(wǎng)絡(luò)進行計算,并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的中心度值來設(shè)置節(jié)點大小,最后生成2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜(見圖1)。由于“大數(shù)據(jù)”這個高頻關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞的頻次相差較大,導(dǎo)致其他節(jié)點較小,為了使結(jié)果更加直觀,在圖中剔除“大數(shù)據(jù)”這個關(guān)鍵詞。社會網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點之間的線條代表兩者之間的聯(lián)系,節(jié)點大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率以及在網(wǎng)絡(luò)中的作用,節(jié)點大小與頻率成正比,同時節(jié)點越大,控制其它節(jié)點出現(xiàn)的能力就越強。由共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖分析結(jié)果顯示“精準(zhǔn)營銷”、“移動互聯(lián)網(wǎng)”、“廣告產(chǎn)業(yè)”、“營銷模式”、“數(shù)字出版”和“圖書營銷”位于整體網(wǎng)絡(luò)的中心位置,且其節(jié)點相對較大,控制著其他主題的研究,因此成為大數(shù)據(jù)背景下營銷研究領(lǐng)域的熱點議題。
中心性分析。為了更準(zhǔn)確獲取大數(shù)據(jù)營銷的研究熱點,本文選用中心性來測量節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)中核心群體的重要性。同樣,將共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Ucinet軟件中,測定大數(shù)據(jù)營銷研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞中心性,提取中心性排名前8的數(shù)據(jù)進行分析,結(jié)果如表1所示。首先,從點度中心度可以看出,節(jié)點“大數(shù)據(jù)”的點度中心度最高(degree=128),表明在該網(wǎng)絡(luò)圖中共有128個節(jié)點與之相連,而且該節(jié)點的相對中心度也最高(NrmDegree=12.689),表明“大數(shù)據(jù)”這個節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心地位。同時,精準(zhǔn)營銷、移動互聯(lián)網(wǎng)、廣告產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)挖掘、營銷模式及圖書營銷的點度中心度和相對中心度都較高,說明與其它節(jié)點的聯(lián)系緊密。其次,從中間中心度可以看出,大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)營銷、廣告產(chǎn)業(yè)、移動互聯(lián)網(wǎng)、營銷模式以及傳統(tǒng)媒體等關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)“結(jié)構(gòu)洞”位置,其他節(jié)點通過這些節(jié)點來建立聯(lián)系,這些節(jié)點的樞紐作用也代表著當(dāng)前大數(shù)據(jù)營銷的研究方向。最后,從接近中心度可以看出,大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)營銷、廣告產(chǎn)業(yè)以及創(chuàng)新等關(guān)鍵詞與網(wǎng)絡(luò)中其它節(jié)點的距離較短,說明其處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置??梢?,分別從三個不同角度出發(fā)對關(guān)鍵詞的中心性進行分析,得到的結(jié)果總體上是一致的。
多維尺度圖譜。由于共詞矩陣個別關(guān)鍵詞頻數(shù)相差較大,因此利用SAIT軟件將其轉(zhuǎn)換為元素值在[0,1]區(qū)間的相似矩陣,可以有效避免誤差的產(chǎn)生。相似矩陣中的元素值越接近1,說明兩者的關(guān)聯(lián)程度越高。同時,為了避免相似矩陣中0值過多而造成誤差,軟件通過將1和相似矩陣相減來生成相異矩陣。將相異矩陣導(dǎo)入到Ucinet軟件中進行多維尺度分析,生成大數(shù)據(jù)營銷研究的多維尺度圖譜(見圖2)。根據(jù)分析結(jié)果,可以將大數(shù)據(jù)營銷的研究劃分為四個主題結(jié)構(gòu),分別為A、B、C、D四個類團。類團A是關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下精準(zhǔn)營銷的相關(guān)研究,包含精準(zhǔn)營銷、數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像和營銷渠道等。類團B是關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下出版業(yè)營銷模式的相關(guān)研究,包含數(shù)字出版、圖書營銷、圖書出版、商業(yè)模式和營銷模式等關(guān)鍵詞。類團C是關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下新媒介營銷策略和傳播的相關(guān)研究,包含自媒體、新媒體、視頻網(wǎng)站、營銷傳播、社交媒體和營銷策略等關(guān)鍵詞。類團D是關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下廣告業(yè)的融合和轉(zhuǎn)型升級的相關(guān)研究,包含廣告產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)媒體、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、媒體融合、廣告營銷和轉(zhuǎn)型升級等關(guān)鍵詞。
戰(zhàn)略坐標(biāo)圖。在上述聚類分析基礎(chǔ)上,以A、B、C、D四個類團的數(shù)據(jù)為參數(shù)計算出大數(shù)據(jù)營銷研究各個主題的向心度和密度值,并以向心度為X軸,密度為Y軸,兩者的均值為坐標(biāo)軸原點繪制戰(zhàn)略坐標(biāo)圖,結(jié)果如圖3所示。其中,類團A在第一象限,類團B和類團C在第三象限,類團D在第四象限。
圖1 2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷研究高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜
圖2 2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷研究的多維尺度圖譜
類團A向心度和密度值都很高,說明該類團研究的主題不僅自身內(nèi)部關(guān)聯(lián)性強,而且與其它類團研究主題具有緊密的聯(lián)系,在該領(lǐng)域中占據(jù)核心地位,屬于當(dāng)前大數(shù)據(jù)營銷研究的熱點。類團D向心度值較高,而其密度值處于較低水平,表明該類團主題與其他主題之間聯(lián)系較廣泛,受到一定的關(guān)注,但其內(nèi)部間的聯(lián)系還有待加強,相關(guān)的研究內(nèi)容還不夠成熟。類團B密度值相對較高,而其向心度值較低,說明雖然該類團內(nèi)部結(jié)構(gòu)較嚴(yán)謹(jǐn),但與其他類團主題的聯(lián)系還不夠緊密,需要進一步完善相關(guān)研究。類團C向心度和密度值都比較低,說明該類團主題內(nèi)部結(jié)構(gòu)松散,同時也缺乏與其它主題之間的聯(lián)系,一定程度上還未引起學(xué)者廣泛的關(guān)注,即該主題可能會成為該領(lǐng)域研究的方向。
研究脈絡(luò)及趨勢分析不僅可以揭示某一領(lǐng)域研究的演進過程,而且可以為科研人員提供該領(lǐng)域研究的發(fā)展動態(tài)以及挖掘有價值的潛在研究方向。本研究利用Citespace軟件來分析文獻集中的關(guān)鍵詞演進趨勢,時間跨度為2010-2018年,時間切片為1年,節(jié)點類型為Keywords,閾值為(2,2,20)(4,3,20)(4,3,20),并剔除頻次為1的詞條,得到了2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞時區(qū)圖(見圖4)。從圖4可以看出,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn),傳統(tǒng)的營銷開始轉(zhuǎn)型,逐漸步入數(shù)據(jù)營銷的時代。其中,2014-2015年是大數(shù)據(jù)營銷研究的蓬勃發(fā)展期,研究主要集中于精準(zhǔn)營銷、營銷策略、營銷模式、傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型以及逐漸將數(shù)據(jù)營銷導(dǎo)入到金融、出版、企業(yè)管理中,這一階段的探索成果為后期的研究奠定了基礎(chǔ)。從2016年起,研究趨向于廣告業(yè)營銷、新媒介營銷以及數(shù)字化營銷等方面,隨著研究不斷細(xì)化,內(nèi)容生產(chǎn)、用戶畫像、場景營銷以及全媒體營銷開始受到學(xué)者的青睞。
圖3 2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷研究的戰(zhàn)略坐標(biāo)
圖4 2010-2018年大數(shù)據(jù)營銷研究的關(guān)鍵詞時區(qū)圖
另外,通過對低頻關(guān)鍵詞的分析發(fā)現(xiàn),關(guān)于智能營銷、粉絲經(jīng)濟以及可持續(xù)營銷等關(guān)鍵詞,由于尚未達(dá)到高頻闕值,在分析過程中未能呈現(xiàn)出來,說明該研究主題還不成熟且研究內(nèi)容不夠深入,今后的研究應(yīng)著重關(guān)注這些初露頭角的主題,并有針對性地開展與之相關(guān)的理論研究和實踐探索。
本文以中國知網(wǎng)中下載的381篇文獻作為研究樣本,結(jié)合多種方法,利用Ucinet、Citespace等軟件進行分析,可以得出:首先,大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)營銷和營銷模式等節(jié)點不僅與其他節(jié)點的關(guān)聯(lián)性強,而且在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)“結(jié)構(gòu)洞”位置,代表著未來大數(shù)據(jù)營銷的研究突破口所在。其次,目前大數(shù)據(jù)營銷的研究主題主要聚焦于精準(zhǔn)營銷、出版業(yè)營銷、新媒介營銷及廣告業(yè)營銷四個模塊,每個模塊高度凝聚各個類團的中心思想。而且,精準(zhǔn)營銷的相關(guān)研究不僅內(nèi)部結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn),與其它主題的聯(lián)系也緊密,占據(jù)核心位置,為該領(lǐng)域的研究奠定基礎(chǔ)。然而出版業(yè)、新媒介以及廣告業(yè)營銷相關(guān)研究尚未成熟且局限于自身,與其他主題之間聯(lián)系不夠廣泛,因此今后的學(xué)者需對其進行填充和完善。最后,大數(shù)據(jù)營銷研究以大數(shù)據(jù)為點覆蓋營銷各個面,研究領(lǐng)域從較寬泛往更細(xì)化方向發(fā)展,比如用戶畫像、場景營銷以及內(nèi)容生產(chǎn)等。同時,大數(shù)據(jù)時代也為智能營銷、粉絲經(jīng)濟以及可持續(xù)營銷提供新的研究土壤和發(fā)展空間。但是,總體而言,大數(shù)據(jù)背景下營銷的研究時間尚短,研究內(nèi)容相對零散,仍需得到學(xué)者更廣泛的關(guān)注并不斷創(chuàng)新該領(lǐng)域的研究。