杨珩 广州科技贸易职业学院

基金项目：广东省教育厅2019年度广东高校科研平台和项目青年创新人才类项目《基于大数据的广东新媒体营销体系升级策略研究》（项目编号：2019GWQNCX103）

摘要：随着互联网及移动互联网的普及，新媒体逐步走入各年龄群体生活中。大数据时代，新媒体用户群体具有特定的特征，有着特定的营销环境，同时也存在着一些不可避免的问题，新媒体营销具有新的挑战和机遇，需要凭借大数据的东风，开展新媒体营销升级。

关键词：大数据；新媒体；营销策略 

大数据时代，媒介技术的变革引领我们走入了“数据化媒介融合时代”。借助大数据技术，捕捉收集海量信息，优化信息提炼规律，不仅能够实现信息资源的有效利用，也为新媒体营销发展带来了新的挑战和机遇，使得媒介市场竞争日益激烈，需要新媒体开展营销升级适应新的技术变革。

一、大数据时代的新媒体用户群体特征

新媒体指的是利用数字技术、网络技术、卫星渠道等资源出现的媒体形态，如数字杂志、在线报纸、网络广播、移动设备终端、移动电视、移动网络等。要研究大数据时代新媒体营销策略就必须要了解其受众，而大数据时代下新媒体的受众具有新的特征。

（一）受众话语权主动化

    新媒体的发展推动了大数据时代下的受众角色上的转变，受众能够及时反馈信息，不再是单一的接受信息，开始掌握信息的主动权，甚至自己成为信息源头，能够成为信息传播者，传递信息。抖音、快手、微博、微信为代表的新媒体的广泛使用，增大了用户的话语权，要求媒体传播信息更及时、更全面、更透明、更公正，成为媒介市场的支配力量，使得新媒体不断符合当今用户的需求，不断走近用户。

（二）受众年龄层次多样化

随着各类新媒体平台的涌现，用户群体已经从最初的年轻群体向低年龄群体和高年龄群体两极延伸，新媒体不再是年轻人的标志。据调研显示，拥有QQ、微信、微博、今日头条、抖音、快手等新媒体APP的用户人群比例非常高，微信是各年龄层次都最为广泛和普遍使用的APP，微博使用人群以年轻人为主，15-35岁人群较多的使用微博，而35岁以上人群更多的使用QQ、微信等社交媒体。面对庞大又多样化的用户群体，新媒体的营销策略要能够符合不同年龄层次人群特征。

（三）受众消费习惯理性化

当代社会经济快速发展，用户群体不仅生活水平提升了，精神文化层次也得到了提升，受众不再盲目跟随媒体和营销广告的指引消费，而是相信自己的判断。新媒体用户的学历层次逐渐提升，主观意识逐步加强，话语权越来越大，在消费决策过程中，喜欢主动探求产品信息，进行理性消费。

（四）受众批判性思维逐步显性化

    大数据时代，新媒体受众每日接收海量信息，用户批判性思维逐步增强，开始学会对新媒体所传播的信息内容和传播方式持有批判和怀疑态度，面对各类“小道消息”学会甄别与冷静对待，在主流媒体和非主流媒体之中找到事实真相。同时，用户本身也是信息传播者，在传播信息时开始辨别信息来源后再进行传播。2020年初的“新型肺炎”疫情报道中，数据交杂，信息汇集，让更多的用户开始深思信息“真假性”。

二、大数据时代的新媒体营销环境

近年来，以大数据、云计算、人工智能等尖端技术为核心的新兴技术模型，开始广泛应用于市场营销领域，同时也会新媒体的营销环境注入了新生活力，带了巨大的变革。

（一）新媒体产品丰富

伴随着人们的阅读习惯从文字到图片到视频的转变，以知乎为代表的问答型新媒体，以网易、新浪等为代表的新闻客户端，以快手、抖音为代表的视频产品迅猛发展，占据各年龄群体生活、学习、工作的方方面面。更多的新媒体APP仍然在不断涌现，以今日头条为代表的具有多元功能性的新媒体APP越来越受用户欢迎，这类多元功能性APP同时具备问答、直播、社区和短视频的属性，成为新一代新媒体用户的新宠儿。

（二）新媒体法律法规逐步完善

大数据、互联网等技术的高速发展创造了各种各样的新媒体形式，不仅拓扩充了人们获得信息资源的途径，也引发了一系列的网络群体性事件。随着新媒体逐渐进入和渗透到大众的日常生活中，为了新媒体平台的健康发展，各界致力于找出法律规制和新媒体平台之间的契合点，国家已经出台互联网和新媒体传播相关法律规制，大数据下的新媒体相关法律不断完善，很大程度上优化了新媒体法律环境。

（三）新媒体相关技术提升

大数据下的新媒体更加依赖技术，目前在新技术支持系统下产生的新媒体形式和技术的不断提升。大数据、人工智能等领域的研究和发展，使得相关技术在语言识别、图像识别、语言处理、数据挖掘、信息处理、数据分析、信息甄别、机器智能、虚拟化等方面取得了较大突破，正在并且将进一步对新媒体产生更为深远的影响。

（四）大数据及新媒体人才培养得到重视

国内高校早已开始培养大数据及新媒体人才，如南京大学、武汉大学、西北工业大学等高校都有与新媒体相关的专业，北京大学、中南大学和对外经济贸易大学开设有数据科学与大数据技术专业。国内很多大学都有多媒体和大数据相关的研究中心，如北京大学的新媒体研究室、中国传媒大学的新媒体研究院等。随着互联网和移动互联网的发展，企业、高校、社会都愈发重视新媒体和大数据相关人才的培养，一些社会培训机构也开设相关课程，以满足新媒体人才需求。

（五）新媒体创新服务比重加大

2018年是新媒体创新服务收入暴增的一年，其服务内容主要包括版权内容服务、信息服务、第三方服务输出服务、自媒体广告服务、整合营销服务等方面，新媒体不再局限于信息和广告，创新方式为用户服务的范围扩大，创新服务面变广。

三、大数据时代的新媒体营销存在的问题

（一）新媒体营销内容低质化

新媒体发展初期，人们对其是内容还是工具，是平台还是产品有着不同的见解。大数据时代的新媒体发展更是日新月异，只有不断更上潮流的企业才能合理的借着新媒体的东风扬帆起航。目前，营销内容低质化是新媒体营销中核心问题，一些企业仅仅把新媒体当作技术和渠道，盲目的开展新媒体营销，营销内容同质化严重，换汤不换药，将传统媒体的营销内容直接转到线上来，未能充分考虑新媒体的营销环境和受众差异化需求，内容吸引力不足，浪费了信息资源，又得不到好的营销效果，致使整个新媒体营销品质有所下降。在进行高品质产品和服务营销时，往往很难通过新媒体模式获得有效的反馈，降低了新媒体营销模式的口碑水平，致使新媒体在高速发展的同时，不得不面对海量的用户问题，从而严重限制了自身向更高领域的拓展。

（二）新媒体营销效果片面化

阅读量、点击率、转发量、分享量成为了新媒体从业人员衡量营销效果的重要指标，成为衡量信息价值大小的重要参照物。过分追求数据也带来了一些负面影响，上百万的传播量实际带来的要么是少量的销售，要么是短期的销售暴涨。虽然能够为企业带来营销数据暴涨的虚假繁荣，但无法真正消除企业的销售问题。不仅如此，由于新媒体与社交媒体紧密相联，一些商家强制性开展“硬广”，充斥在社交媒体中的“点赞”“转发”“代购”“分享”等冗余的商务信息扑面而来，即便能够带来段时间的营销效果，但却过度消费了社交关系，降低了新媒体用户的体验，破坏了新媒体中社交平衡性，让部分受众产生了逆反心理。

（三）新媒体营销内容低关联度

所谓低关联度问题，主要是指新媒体生成的营销信息，与产品或服务的关联程度不足。互联网上充斥了网络流行语和热门词汇，广泛传播，部分企业为了博得受众眼球，随意的使用网络语言，未能考虑其与产品及服务的关联性，单纯为了吸引受众而用。部分企业为了产生流量，不惜采用制造热点、蹭热点、炒作等博得消费者眼球的营销方式，过度消费了用户的情感和信任，损害了新媒体的公信力和权威性。更有企业采用带有情绪的字眼来传播信息，煽动公众情绪，使一些表达被曲解或者误解，未能准确传递信息。过度追求流量的做法，忽视了新媒体营销信息与自身产品和服务的关系，降低了企业对新媒体营销的预期。企业所获取的新媒体数据与市场销售情况关联度低，难以通过新媒体实现企业想要的营销效果。

四、大数据时代的新媒体营销升级策略

（一）发挥大数据捕捉功能，了解用户行为偏好

新媒体营销的升级，首先要从数据升级入手，建立数据采集体系，对消费数据进行严格管理，对互联网和移动互联网端的消费数据开展实时监控和采集，全渠道捕获用户数据，如用户在移动端的浏览、搜索、分享、点赞、评论等行为轨迹，了解用户行为偏好，掌握用户群体行为偏好特征。通过描述用户画像，如年龄、性别、地区、职业、购物行为特征等内容，建立与消费市场实时互动的数据反馈机制，实现消费数据的统一整合。如，企业用户可以利用新媒体平台后台系统捕捉用户在微信、微博等新媒体上的行为轨迹，了解不同性别、不同区域、不同职业、不同年龄用户的特征。

（二）发挥大数据描述功能，掌握用户消费行为动态

通过大数据捕捉的数据，抽取出用户画像标签，利用数据挖掘算法模型，构建用户画像标签系统，描述用户行为中的综合消费特征和消费倾向，描述用户新媒体中的兴趣特征、社会特征以及收入状况、购买力、购买渠道、购买频次相关的消费特征等，及时动态地掌握用户的消费行为，为精准营销奠定基础。如，商家根据新媒体平台所提供的数据，形成客户标签，为以后的营销活动提供决策依据。

（三）发挥大数据预测功能，把握客户生命周期

大数据催生了一种新型的数据驱动营销模式，以客户需求为中心，提前帮用户想好用户所需，预测用户需求。通过用户画像，让企业专注于部分用户群体，从过往消费数据中，预测未来消费情况，把握客户生命周期，发掘潜在客户，发展忠诚客户，实现一对一精准营销，依赖消费数据为客户推荐产品和服务。如，根据淘宝商家可以根据用户的过往消费情况，预测客户未来购物行为，及时推荐客户所需产品和服务。

（四）发挥大数据判断功能，深度经营客户关系

通过大数据判断目标用户的消费行为习惯、媒体使用行为习惯，选择，整理、筛选、分类、归纳目标群体，深耕目标群体关系，开展新媒体广告包围，跟踪用户新媒体访问行为，深度经营客户关系，提炼用户价值，开展精准营销，再反馈客户信息，形成大数据下的新媒体营销闭环圈。如，便利店小程序或者公众号系统可以根据会员每日购物行径，找准需要早餐的用户群体，精准提供促销活动，建立忠诚客户群体。

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