摘要：电商平台的精准营销是推动电子商务拓展增量空间、实现高质量发展的基础性工作。将数据挖掘技术融入电商平台精准营销模式，能够构建起数字化服务、互动式营销与个性化带货协同作用的营销生态。但当前，这类营销模式仍面临不少发展难题：数据质量欠佳导致营销定位模糊；数字资源利用不足使得同质化营销普遍存在；数据安全存在风险且专业维护人才短缺。对此，应通过增强营销数据处理能力以明确精准营销定位，整合多元数字资源以开拓多样化营销模式，培养专业营销人才以保障数据隐私安全，从而充分发挥数据挖掘技术对电商平台精准营销模式的赋能效果。

关键词：数据挖掘技术；电商平台；精准营销模式；口碑传播；消费者忠诚度

中图分类号：F724 文献标识码：A

一、引言

电商平台是由企业主导、以互联网为依托的商业活动网络空间，也是协调整合信息流、货物流与资金流高效有序流动的重要载体 [1]。2021 年 10 月发布的《“十四五” 电子商务发展规划》（以下简称《规划》）提出，到 2025 年要实现 “我国电子商务高质量发展取得显著成效”“电子商务新业态新模式蓬勃发展”“全面促进产业链供应链数字化改造” 的目标。作为推动电子商务高质量发展的关键举措，电商平台的营销模式需摆脱传统的无序发展状态，构建精准化、个性化、差异化的营销环境，为电子商务高质量发展提供服务支撑，赋能该领域的提质增效。

然而，当前电商平台营销存在独立化、重复建设的问题，不利于其高质量发展。一方面，各大电商平台资源相互独立，形成信息孤岛，阻碍了电商资源的流通，难以发挥互联网资源的优势 [2]；另一方面，许多商家在电商平台上的发展具有无序性和随意性，导致平台重复建设，进一步造成资源浪费 [3]。对此，《规划》强调要 “强化技术应用创新”“鼓励模式业态创新”“深化协同创新”，以推动电子商务领域打破原有封闭生态，拓展发展增量空间。在这样的背景下，如何合理运用新一代信息技术创新电商平台营销模式，赋能电子商务产业高质量发展，成为电商领域关注的焦点。

数据挖掘技术作为新一代信息基础技术，涵盖数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等多项功能，能为电商平台营销模式提供精准的数据支持，推动其向精准化转型 [4]。具体而言，其一，数据挖掘技术可规范电商平台营销数据。电商平台营销中存在大量各类数据，管理难度较大，而数据挖掘技术能对不同来源、格式和特点的数据进行有机整合，规范数据口径和使用方式，为精准营销提供支撑。其二，该技术可促进电商平台营销资源共享。精准营销需要充分了解用户信息和市场情况，这要求平台具备较强的资源获取能力，数据挖掘技术通过数据集成、数据规约等方式挖掘大量数据并实现集成共享，助力平台高效精准地获取所需资源，推动营销模式升级。其三，模式评估及知识表示功能可避免营销偏差。数据挖掘技术能从商业角度验证挖掘结果的正确性，辅助平台将营销力量集中于重点领域，实现精准化、数字化转型。因此，电商平台有必要充分运用数据挖掘技术开拓精准化营销模式，助力电子商务产业高质量发展。

二、数据挖掘技术支撑下的电商平台精准营销模式

（一）数字化服务模式

在数据挖掘技术的支撑下，电商平台精准营销模式以数字化资源为核心，通过精准化、个性化的数字服务满足消费者的差异化需求。数字化服务的开展依赖于数据挖掘技术对用户画像、竞争者信息等网络资源的深入挖掘和筛选。电商平台借助这些数字化资源寻找产品差异点、精准定位目标受众，进而创新营销手段、明确营销渠道，实现精准营销。

具体来看，首先，数字化服务模式以数据挖掘技术为中心，在营销上游与生产者对接，通过洞察消费者的消费习惯，结合生产信息有效创造新的消费需求，实现与生产者的精准协作。从生产者角度而言，传统生产模式以产品质量为核心，如今正逐步转向以消费者需求为导向 [5]。在数据挖掘技术的支持下，电商平台能深入挖掘消费者的偏好和习惯，洞悉其潜在需求，进而更新现有产品的卖点，实现从 “满足需求” 到 “创造需求” 的转变，达成精准营销的目标。其次，数字化服务模式将精准的消费者画像作为营销核心，延长营销服务链、提升产品服务品质，为消费者提供更周到的服务，推动电商平台服务向精准化转型。借助数据挖掘技术，平台可对消费者进行进一步细分，精准对接核心受众和潜在受众，有针对性地为不同受众提供个性化数字服务，提高消费者的服务满意度和忠诚度。最后，数据挖掘技术能精准快速地分析消费者行为，有效降低营销成本，助力电商平台实现内部营销成本的精准管控。在传统电商平台营销中，企业往往在营销环节投入大量资源，导致营销成本占比较高，不利于提升经济效益和实现高质量发展 [6]。总之，数据挖掘技术支撑下的电商平台精准营销模式是一种基于数字化服务的营销方式，电商平台的流量曝光度和用户忠诚度在一定程度上决定了精准营销的转化效果，能够为平台经济效益的提升提供助力。

（二）互动式营销模式

从企业管理层面来看，数据挖掘技术融入电商平台精准营销模式的主要作用仍是扩大平台影响力、提高经济收益。在此过程中，数据挖掘技术可收集消费者反馈，拓展平台服务性能，增加营销功能，从而形成互动式营销模式。这种模式依托电商平台的沟通载体，根据消费者对平台产品及服务的反馈评价，调整和更新服务模式及产品功能 [7]，有利于创新产品营销模式、优化营销服务，强化消费者口碑营销，提升平台品牌效应。

一方面，数据挖掘技术支撑的互动式营销模式能强化受众的口碑传播。在电商平台精准营销模式中，口碑传播指的是具有感知信息的非商业传播者与接受者之间，关于平台产品、品牌、服务及平台本身的非正式人际传播，具有强大的传播影响力 [8]。在口碑传播过程中，消费者满意度至关重要，它决定了口碑传播的效果。意见领袖作为口碑营销传播的重要参与者，在一定程度上能提高消费者的满意度、信任度和参与度，对互动式营销模式影响重大。然而，意见领袖类型多样、传播影响力差异较大，使得传统电商平台难以精准选择合适的意见领袖开展互动式营销 [9]。在这种情况下，将数据挖掘技术融入电商平台，可对海量意见领袖进行筛选和评价，选出与平台产品类型和品牌理念相契合的意见领袖，扩大口碑传播的影响，为互动式营销奠定口碑基础。同时，数据挖掘技术能精准定位目标受众，整合完备的客户信息资源，并将客户信息与接触历史有效结合，基于受众反馈和接触特征，提高互动式营销数据整合的便利性，促进电商平台的精准化营销。

（三）个性化带货模式

个性化带货模式以精准对接生产领域的差异化和消费者的多元化需求为导向，与数字化及互动式营销模式有所不同。在网红经济和粉丝经济盛行的当下，该模式可借助数据挖掘技术洞察消费者的深层次特点，将网红、明星等名人与营销活动相结合，通过红人带来的附加价值提高电商平台精准化营销的变现水平。

一方面，数据挖掘技术能精准定位个性化产品，推动电商平台差异化发展。借助该技术，电商平台可深入各个领域寻找差异化的个性产品，打造营销差异点。以农业领域为例，数据挖掘技术能推动农产品信息向透明化、共享化转型，精准对接电商平台营销入口，帮助平台建立差异化产品卖点，提高经济效益。例如，新东方主导的 “东方甄选” 直播带货电商平台推出助农业务，凭借助农情怀，以网络直播为载体，与其他电商带货形成差异化运作，迅速实现千万销售额。另一方面，个性化带货模式能精准对接不同受众，精准投放营销信息。当前，以短视频为主的营销媒介广泛应用，进一步拓展了电商平台的价值变现和功能 [10]。在这一背景下，数据挖掘技术可精准衡量和分析消费者的消费行为，建立消费者数据体系，同时对目标市场定位的精准性进行测试和判断，提高与不同消费者对接的精准度。

三、电商平台精准营销模式的发展困境

（一）数据质量较差，营销定位模糊

电商平台精准营销模式的基础是对海量营销相关数据的精准、高效处理。但数据挖掘技术在数据质量核查方面功能较弱，主要侧重于数据的提取和分类，以实现数据的价值转化。这导致海量数据无法得到精准处理，使得电商平台营销数据质量参差不齐，难以准确确立营销定位。

一方面，无法及时处理最新数据，导致电商平台精准营销定位存在时滞性。在电商平台中，消费者和商家的操作行为、购买行为都被数据化 [11]，大量数据汇聚，使得数据挖掘技术难以高效快速地处理，无法实时为精准营销策略的制定提供支撑。从数据挖掘技术本身来看，它融合了数据库技术、人工智能、信息检索、数据可视化等多项相关技术，可将电商平台的原始营销数据转化为数据资产，建立用户行为模型和数据模型，为精准营销提供支持。但由于海量数据质量参差不齐，部分数据处理仍需人工参与决策，导致营销策略制定具有模糊性，无法根据当前营销数据精准定位方向。另一方面，营销数据信息规范性不足，也使得电商平台无法明确精准营销定位。在电商平台中，数据挖掘技术能提取大量无规则信息，并通过各类差异化算法进行归类处理，以明确营销方向、支撑精准营销策略制定。但在此过程中，电子商务平台的数据存在不规范、口径偏差较大等问题，而数据挖掘技术对这些问题处理能力较弱，导致后续数据归类处理效率低下，营销定位模糊。

（二）数字资源运用薄弱，同质化营销盛行

在数据挖掘技术融入电子商务平台后，电商平台精准营销模式不断拓展，营销渠道向多元化发展。在此背景下，电商平台与受众的沟通渠道逐渐畅通，形成了动态化营销模式。但由于数据挖掘技术仅能处理营销数据，对数字化营销资源的运用能力较弱，导致众多电商平台同质化营销现象普遍，无法充分发挥数据挖掘技术对精准营销模式的推动作用。

一方面，电商平台品牌意识薄弱，导致产品同质化。依据品牌学理论，从产品品牌的市场传播效率来看，品牌塑造应以产品价值为根本、以市场传播为基础，进行系统性的定位管理 [12]。作为众多品牌销售的关键载体，电商品牌需注重各品牌的维护，塑造差异化品牌形象，以实现可持续发展。然而，现有电商平台的精准营销对数字资源应用程度较低，没有对不同品牌产品进行差异化营销，将重点放在消费者身上，导致产品同质化营销现象严重。深入分析其原因，在于电商平台精准营销缺乏品牌塑造方面的策划，且数据挖掘技术仅能对营销数据进行整合分类，缺乏智能化营销能力。另一方面，精准营销模式单一，也导致营销模式同质化。当前，大多数电商平台的精准营销模式都是直播与短视频，忽视了数字资源在精准营销中的赋能作用，使得营销手段单一。此外，电商平台对不同产品的促销模式大多相同，多采用返利形式，不利于营销模式的精准化转型。

（三）数据安全存在隐患，专业维护人才匮乏

电商平台的数据安全主要包括两个方面。第一，企业内部生产数据安全。在电商平台中，许多企业通过多种营销渠道宣传产品、吸引消费者购买，以提高品牌知名度和影响力。但在此过程中，企业网络营销存在一定安全风险，容易泄露内部营销数据 [13]。数据挖掘技术虽然在一定程度上提高了精准营销的处理能力，但在数据安全维护方面的技术功能不足，不利于企业参与电商平台精准营销。同时，现有营销人员在数据挖掘技术维护方面能力不足，无法充分发挥该技术的赋能优势。第二，消费者个人隐私数据安全。消费者参与电商平台精准营销活动时，其个人浏览记录和点击量会为平台精准营销提供数据信息，而在此过程中，消费者的身份证号、手机号、地址等个人隐私信息容易被平台采集整合，不利于个人隐私保护。因此，电商平台精准营销模式可能导致企业内部生产信息和消费者个人隐私泄露，存在一定安全风险。

深入分析其原因，主要是电商平台缺乏专业的数据安全维护人才，现有技术人员对数据挖掘技术的管理能力较为落后，同时平台中大量差异化数据也加大了技术人员的安全维护难度。在这种情况下，技术人才的短缺使得电商平台无法精准维护消费者和企业的隐私安全，导致消费者和企业对平台的忠诚度降低，精准营销效果不理想。

四、数据挖掘技术驱动下电商平台精准营销模式的优化路径

（一）强化营销数据处理能力，明确精准营销定位

在电商平台精准营销模式中，强化营销数据处理能力离不开数据挖掘技术的功能支持。只有将数据挖掘技术的数据处理能力与精准营销的策划定位相结合，才能优化电商平台精准营销模式。具体可从以下方面入手：

第一，强化数据挖掘技术对搜索引擎的处理功能，夯实精准营销定位的数据支撑基础。搜索引擎作为电商平台与消费者直接接触的端口，可根据用户浏览数据、历史购买行为了解受众需求，并将信息反馈给平台，为受众精准提供商品信息。因此，电商平台应扩大这一数据获取优势，将数据挖掘技术与搜索引擎相结合，从数据获取源头提高营销数据质量，帮助平台精准定位营销方向。

第二，针对不同的营销模式，精准定位电商平台的发展方向。如前文所述，在数据挖掘技术的支撑下，电商平台的营销模式包括数字化服务模式、互动式营销模式和个性化带货模式。因此，平台应充分发挥数据挖掘技术的分类和模式评估功能，初步确定精准营销模式，为自身提供可靠的营销模式定位策划。

（二）融合多元数字资源，开拓多样化营销模式

如前所述，传统电商平台营销模式同质化严重，导致网络数字化资源未得到有效利用，无法发挥数据挖掘技术对精准营销模式的驱动作用。因此，企业可从数字资源入手，借助数据挖掘技术整合分类多维度的数字化资源，为电商平台精准营销模式的创新提供资源保障。

一方面，结合消费者的个性化需求资源，创新多样化营销模式。电商平台可依靠数据挖掘技术深入挖掘消费者的个性化需求资源，创新精准营销的途径和方式，推动营销模式向精准化转型。另一方面，构建电商平台私域资源池，确保精准营销模式的智能化。平台应运用数据挖掘技术记录、存储和分类全域营销数据，不断构建企业私域营销数据池，为精准营销模式提供维度丰富的内部数据，排查和追踪历史营销漏洞，实现精准闭环营销。此外，电商平台应以全渠道作为数字资源的开拓方式，将数据挖掘技术融入精准营销的各个环节，精准创新多样化营销模式，提高经济效益。

（三）培育专业化营销人才，保障数据隐私安全

随着数据挖掘技术融入电商平台精准营销，平台对数字化、专业化营销人才的需求大幅增加，对人才提出了新的标准，同时也对营销人才的数据安全维护能力有了新的要求。因此，电商平台应优化现有营销人才结构，充分维护数据挖掘技术支撑下的数据隐私安全，扩大该技术对精准营销模式的赋能作用。

一方面，优化电商平台内部人力资源配置。数据挖掘技术在一定程度上为平台节省了人力资源，将人才从繁杂的大量数据工作中解放出来。因此，平台应充分考虑数据挖掘技术融入后的人力资源配置情况，将具备数据安全维护能力的营销人才安排到数据挖掘技术监督环节，保障平台内部数据安全和消费者隐私安全。另一方面，引进外部专业化营销人才。在数据挖掘技术支撑下，专业化营销人才需同时具备专业的营销能力和技术应用能力，以支撑电商平台精准营销模式的运行。因此，平台应通过数据挖掘技术整合人才资源，重点寻找具有技术维护能力的复合型营销人才，推动营销模式向精准化转型。

五、结语

在数智化背景下，电商平台营销模式需要向精准化转型，但当前存在的数据处理模式滞后、营销定位模糊、同质化营销盛行、数据安全存在隐患等问题，阻碍了精准营销模式的发展。本文基于这些现实问题，从理论上阐述了在数据挖掘技术支撑下，电商平台精准营销的三种模式，即数字化服务模式、互动式营销模式和个性化带货模式。这些商业模式在数据挖掘技术的支持下，能够从消费者、产品生产等多个角度提高电商平台营销的精准性，促进其高质量发展。考虑到数据挖掘技术仍存在一定的技术局限性，本文针对数据处理能力、数字资源运用能力和专业化人才开发提出了几点建议，希望能为电商平台精准营销模式的发展提供参考。