摘 要：几年前，我们对大数据还知之甚少；现如今，大数据已经渗透到了各行各业。然而，大数据带来的不只是一次科技上的创新和进步，它带动的将是系统性的变革。本文主要结合大数据的时代背景，从大数据视角重新审视传统的市场营销4P理论，赋予4P理论以时代内涵，以期能发展传统的4P理论，使之更科学化，并在此基础上提出“4P+1”的概念，这也正是本文的创新之处。
　　关键词：大数据；市场营销；4P理论；4P+1
　　一、大数据浪潮
　　根据维基百科对大数据的定义，大数据，或称海量数据，指的是所涉及的数据量和规模巨大到无法通过目前主流软件工具测量统计，并且在合理时间内截取、处理、并提取成为帮助企业做出经营决策更的信息。
　　2013年3月，Cisco发布了《2012-2017思科视觉网络指针全球移动数据流量预测》，该报告显示，未来四年内，全球移动数据流量的增长规模将高达13倍，到2017年，每月流量估计将达到11.2EB，大数据背后的这些商业价值等待着我们不断去挖掘。
　　图1 思科全球移动数据流量预测
　　二、大数据的经济价值
　　根据IDC2012年发布的报道，预测大数据市场会变得更大、更好，IDC的报告表示，2010年大数据产业的价值为32亿美元，预计到2016年收入将达238亿美元，年增长率高达40%，是整个IT与通信产业增长率的7倍。
　　综上所述，大数据时代带来的不仅是一场新的科技革命，而且还给各行各业的发展提供了前所未有的机遇，必将引发各行各业的变革。大数据所蕴藏的巨大经济价值已经开始崭露头角，而这一切还只是刚刚开始。
　　三、大数据与营销管理的科学化
　　在营销体系中，大数据带来的影响不仅是数据量的几何级增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。在大数据视角下，传统的营销理念可以得到优化升级，从而更加契合不断变化的营销大环境。本文首次从大数据的视角出发，对经典的4P理论重新审视，赋予4P理论大数据内涵，并尝试提出“4P+1”的概念，其中“1”表示Prediction-预测。
　　（一）Product-产品-个性化定制
　　顾客购买的不仅仅是产品和服务，他们需要的是产品和服务带来的利益。然而，顾客有哪些具体的利益诉求？什么样的产品和服务能满足顾客具体利益诉求？
　　大数据技术的发展及应用为这些问题提供了更好的解决办法，大数据强调的就是数据的全面性和巨量性，不会舍弃有可能蕴藏商机的顾客数据。凭借大数据分析技术，企业可以采集到用户有关于产品和服务的所有数据，正是这些“大数据”，体现了消费者的“个性化意愿”，为企业新产品开发提供了依据。因此，企业要有大数据思维，抓住客户或潜在客户的内心诉求。大数据为实现个性化定制提供了质的飞跃，使个性化定制成为可能。
　　（二）Price-价格-动态定价
　　在大数据时代，消费者不再是单纯的受众，不再被动地接受信息，而是转变成为参与者和推动者，成为营销的主体，这一点是颠覆性的变革。因此，企业的定价策略也要考虑到消费者的参与，毕竟在营销组合中，价格是唯一产生收入的要素。既然影响因素是变化的，而且价格也有灵活性这一特征，因此价格的制定就应该是动态的。通过收集消费者的行为数据，进而分析他们的消费心理和预期，如果制定的价格恰好能触动消费者最后一道心理防线，他们会毫不犹豫的把产品带回家，并且得到心理上的满足感。
　　（三）Place-渠道-打通线上线下（O2O）
　　近几年，电子商务的高速发展给传统行业带来了巨大冲击，网上购物成了人们的首选购物模式，电子商务的触角已经伸向各行各业，传统企业必须实现转型。
　　电子商务不简单是把产品搬到网上去卖，这是狭义的电商。电子商务要想继续保持良好的发展态势，必须做到更佳的消费者体验和更完善的服务，而这要依靠新型营销渠道的铺设。传统行业要想在数据时代立足发展，必须打通线上线下。在线上采集客户数据，结合线下的实际体验，着力于互联网渠道的构建，使线上线下相结合。凭借海量数据，有助于企业扁平化渠道的设计，从而降低传统营销模式下的渠道成本和营销风险，让企业的产品更快送达消费者，缩短了消费者与企业之间的距离。
　　（四）Promotion-促销-互联网广告的精准投放
　　广告界有这样一句广为流传的话：“我知道在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半。”广告打动受众的关键就是能否精准击中消费者内心的潜在需求。大数据分析将帮助企业找到潜在的机会，同时也为消费者提供自己确实需要的产品广告信息。
　　很多企业还是习惯从网站购买广告位，每天支付数万元的费用，但往往带来的有效转换率却很低。由广告信息向购买行为的转换，需要的就是大数据技术的支持。用户在互联网上的浏览记录其实就是数据的源头，通过数据分析，准确把握消费需求意愿，并以此为基础制定营销策略——精准投放互联网广告。
　　（五）Prediction-预测
　　大数据的核心是预测，通过对系统采集的数据加以分析，预测未来走势，预测消费者对产品和服务的需求，预测广告受众的接收程度等。
　　亚马逊可以为我们推荐喜欢的书，Google可以为关联网站排序，QQ可以知道我们可能的好友，等等。这些预测系统能够有效，关键在于它们是以大数据为基础。此外，随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的最好的预测模式，可以对系统进行改进，实现实时动态预测，进而提高预测的精准性。
　　四、结论与思考
　　传统的营销4P理论，在大数据的视角下，不再是单纯的以企业为中心，消费者本身也作为参与者介入到整个营销过程。人类活动每天都产生各类数据，对海量数据的收集是大数据时代的基础，进而挖掘出更有价值的信息，是大数据时代的关键；以经过提炼的大数据为基础，就可以对未来趋势进行科学合理的预测。而且这个预测过程也是动态的，随着数据量的不断增加和数据特性的变化，预测结果也将更加合乎消费者的心理预期。因为这只是一个初步的研究，尚有很多不足之处，随着大数据技术的不断发展，该研究也会不断深入，使之更加科学，乃至上升为一种新理论，将对企业和消费者都会有很明确的指导意义。（作者单位：浙江师范大学）
　　参考文献：
　　[1] 陈如明：《大数据时代的挑战、价值与应对策略》，《移动通信》，2012年第17期。
　　[2] 冯立芳，麻震敏：《大数据重塑营销》，《成功营销》，2012年8月。
　　[3] 金懿：《大数据下的广告营销战略发展趋势》，《中国传媒科技》，2013年7月。
　　[4] 钱琼：《大数据时代如何提高产品营销成功率-移动互联网时代的个性化营销》，《价值工程》，2013年。
　　[5] 涂子沛：《大数据》，广西师范大学出版社，2012年7月。
　　[6] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思.库克耶著，盛杨燕，周涛译：《大数据时代：生活、工作于思维的大变革》，浙江人民出版社，2013年1月。