数字挖掘技术下饲料企业智能营销的实现路径

干冀春，孙诗梅，包丽媛

（1.河北化工医药职业技术学院，河北石家庄 050026；2.河北建材职业技术学院，河北秦皇岛 066004；3.河北工程技术学院，河北石家庄 050091）

近年来，我国饲料产业规模日益扩大，中国饲料工业协会统计数据表明，2022 年全国饲料工业总产值13168.5 亿元，比上年增长7.6%；总营业收入12617.3 亿元，增长8.0%。随着我国饲料产业的不断发展与成熟，除了传统的配合饲料、浓缩饲料、添加剂饲料的需求不断增长，宠物饲料、散装饲料等的需求也在增长，整个饲料行业消费者的需求日益个性化，这就要求饲料企业要注意自身营销活动的精准性。目前我国许多中小饲料企业的营销效果并不理想，对饲料用户的营销精准度差，同时营销活动也缺乏特色，没有做好对用户管理工作（石萌，2023）。随着大数据时代的到来，应用大数据分析与挖掘技术可以帮助饲料企业分析和预测饲料用户的消费行为，从而对目标饲料用户进行画像，精准定位市场定位，并对饲料用户的消费行为进行预测，同时向目标饲料用户推送产品，实现智能化营销。

1 大数据时代饲料企业营销现状及问题分析

在大数据时代，饲料企业普遍加强了自身营销工作，制定了各种营销活动和营销策略，促进饲料产品的营销，但从营销效果看，依然存在不少问题，主要表现如下：

1.1 缺乏市场细分，营销的精准化程度不足 市场细分是指企业按照某种标准将市场上的顾客划分成若干个顾客群，每一个顾客群构成一个子市场，不同子市场之间的需求存在着明显的差别。市场细分是选择目标市场的基础工作（张征和秦怡，2022）。然而，目前许多中小饲料企业在市场竞争前并没有对市场进行细分，对自身产品在市场中的定位并不清晰，也不明确自己产品的目标市场，从而导致在制定饲料产品营销策略时难以接触到目标用户，营销的精准化程度不足。

1.2 营销没有突出饲料产品的特色 当前许多中小饲料企业处于产品同质化竞争中，提供的饲料产品可替代性强，没有自己的特色，技术含量低，同时由于中小饲料企业品牌意识不强，导致饲料产品缺乏品牌附加值。在营销中，中小饲料企业往往处于一种低价竞争的状态，通过低价进行促销，进而导致整个饲料行业处于恶性竞争中，一些中小饲料企业营销活动并没有突出产品特色。

1.3 缺乏对饲料用户的智能化管理，营销效果不佳 饲料企业在营销活动中会掌握大量的用户信息，因此，营销活动可以加强客户管理，如为一些大型饲料用户安排专职的营销人员，在重大节日活动前主动向客户推送促销信息等（曹凤芹，2020）。但在具体实践中，饲料企业常常发现这些促销活动往往难以打动用户，营销效果并不佳。从根本原因看，这是因为大部分规模化企业往往有较多选择，有些还有固定的合作对象，新咨询的客户转化率较低。此外，部分饲料企业往往只重视前期宣传，缺乏对客户的维护，忽视了对客户的动态管理，没有预测饲料用户的具体需求，难以开展有针对性的市场营销活动。

2 数字挖掘技术对饲料企业智能营销的作用

大数据挖掘就是基于人工智能、机器学习、统计学等方面的数据挖掘软件和工具，在各类资源库中寻找隐藏在数据背后的相关信息（吴丽文和蔡少霖，2023）。

2.1 有助于饲料企业实现精准的市场定位 饲料行业市场广阔，服务于猪、牛、羊、鸡、鸭、宠物等多种对象。从类别划分，饲料产品类别各不相同，包括配合饲料、散装饲料、浓缩饲料、预混合饲料等。此外，不同地区消费者对饲料产品的需求也各不相同。我国大部分饲料企业都是中小型企业，其生产的产品难以覆盖所有产品类别（马海昕，2022）。因此，这就需要饲料企业根据自身发展情况、所在区域及市场未来的发展要求选择一种或多种主要经营对象作为发展方向。通过数据挖掘技术，饲料企业可以通过对饲料市场各项数据的挖掘分析判断目标市场的规模和潜力，分析自身企业、饲料产品与目标市场的吻合度，通过大数据分析，实现精准的市场定位（张瑞娟，2022）。

2.2 有助于突出饲料产品卖点，实现差异化营销迈克尔波特在《竞争战略》里提出差异化营销策略，他指出企业可以通过细分市场和市场定位，运用差异化的营销手段满足消费者个性化需求，在市场竞争中实现突围，差异化营销不仅可以提升消费者满意度，还有助于企业重新寻找自身的竞争优势（孙桂鸿等，2022）。因此，利用大数据挖掘技术，饲料企业可以通过对目前市场上各类饲料产品的特点、功能、价格等数据进行挖掘分析，找到市场上产品类别、产品功能、产品价格区间的“盲点”，从而调整产品价格，完善产品线，并通过对其他同类饲料产品的特点和营销数据制定与其不同的差异化营销活动，实现差异化营销（肖晓，2021）。此外，通过大数据分析和挖掘，饲料企业还能准确把握消费者对饲料产品功能和需求方面的真正诉求点，从而改进自身饲料研发生产，从饲料产品的功能、属性等方面进行优化，突出产品特色，从而生产出区别于现有竞争对手的饲料产品，避免同质化竞争。

2.3 有助于饲料企业实现智能化客户营销管理在传统的饲料企业客户关系管理中，饲料企业一般安排客户专员使用电话回访、问卷调查等方式进行客户管理（郭杨晖等，2021）。然而，这种方式收集的数据量较小，且数量来源可靠性欠佳，难以对营销活动形成可靠的参考依据。在大数据时代，饲料企业借助数据挖掘技术和人工智能技术，可以对饲料用户各类消费数据进行挖掘分析，预测饲料用户的消费周期、二次消费行为的时间节点及挖掘饲料用户的潜在消费需求，从而制定相应的饲料产品营销活动，在合适的时间节点将饲料产品促销信息推送给饲料用户，还可以向饲料用户推送满足其潜在需要的饲料产品，或者根据其需求研发新的饲料配产品，实现智能化的客户营销管理。

3 基于数字挖掘技术的饲料企业智能营销的实现路径

在大数据时代，饲料企业要充分利用数字挖掘技术，通过对各类饲料市场相关数据的挖掘和对饲料用户消费数据的分析，提升营销的精准度和差异化，实现智能化营销，不断提升营销效果。

3.1 利用爬虫技术获取网络平台上的饲料市场数据 利用大数据挖掘技术实现智能化营销，第一步是获取相关的饲料市场消费数据。目前常用的获取数据的方法是利用爬虫技术在各类网络平台上获取相关数据（陈子阳，2021）。对饲料产业而言，中小饲料企业可以引入专业的技术人才或委托专门的数据分析公司编辑相应的爬虫程序，从各类区域产业平台、饲料行业招投标信息网站、综合性电商平台、专业的饲料电商网站等网络平台中抓取各类数据，结合自身需求进行数据分析。在利用爬虫技术获取网络平台上的饲料市场数据时也要注意两个方面的问题：第一，根据自身需求，饲料企业应设定一些抓取指标，避免收集到大量无用的数据，影响后期的数据分析效率。如可以设定数据抓取的时间范围，选择近几年的数据来源。第二，选择官方数据库。目前网络上的数据资源较多，但部分数据库的数据来源可能不够权威，其真实性和可靠性难以鉴别，对饲料企业来说，尽量选择一些政府平台的权威数据。

3.2 通过市场数据分析，准确定位饲料企业的目标市场 饲料行业有许多细分市场，如养殖饲料业、种子饲料业、加工饲料业等子市场，每个子市场还可以进一步根据饲料用户的特点细分更多的市场。任何一家中小饲料企业的产品都很难同时覆盖所有的饲料市场，因此必须加强对饲料市场的分析，准确定位目标市场。对于饲料企业来说，首先要利用大数据挖掘技术，通过对各类饲料消费市场的数据分析，同时设定企业产品的核心数据指标，做好市场细分，准确定位目标市场（许江等，2021）。如对养殖类饲料企业来说，核心数据指标包括目标区域的养殖行业发展的经济数据、主要养殖类饲料消费数据、养殖饲料主要竞品的价格区间、养殖饲料主要竞品的功能属性、养殖饲料用户的消费周期及消费特征、养殖饲料产品的二次加工消费数据等内容，再结合自身产品特点，通过数据挖掘技术确定精准的目标市场。

3.3 选择数据挖掘模型，对各类饲料消费数据进行预处理 在饲料企业做好自身市场定位后，还需进一步选择数据挖掘模型，对已获取的各类饲料消费数据进行预处理。目前大数据挖掘的主要模型包括分类模型、聚类模型、回归模型及关联模型4 个，对饲料企业来说，应根据自己的需求选择合适的模型。如客户关系管理可以运用分类模型对其进行分类管理。此外，无论是网络平台上抓取到的或直接下载的数据，还是饲料用户在订单中自行填报的数据，都不可避免地存在一些缺失的、重复的、不合理的数据（如过大、过小、不符合规则等），所以必须对这些数据进行预处理（数据清洗），才能保证后续的数据分析不会受到这些异常值的影响（黄毅能等，2020）。

3.4 建立数据分析挖掘模型，对饲料消费数据进行探索性分析 对饲料消费数据预处理之后，饲料企业还需结合自身的营销需求，运用大数据分析模型对各类数据进行探索性分析，从而预判饲料用户的消费时间，挖掘潜在的饲料消费需求，分析目前饲料产品存在的不足等问题。当前大数据挖掘分析建模方法种类繁多，不同领域有不同的适用方法，在饲料行业，一般可以用饲料用户分群及用户画像的聚类分析、饲料用户消费预测的判别分析、饲料商品组合的购物篮分析、饲料商品市场占有率预测的马尔可夫链分析等，通过以上方法对饲料消费数据进行探索性分析，为饲料企业营销活动的制定提供依据（孙越，2019）。

3.5 评价数据挖掘模型的应用效果，修正模型 饲料企业根据数据分析模型推演结果，在制定相应的营销活动或营销策略后还要对营销开展后的各类用户数据进行收集，如消费者对活动的满意度、对新产品应用的反馈以及二次消费情况等，然后继续运用大数据分析技术评价营销活动的应用效果，找到目前大数据挖掘与运营方面存在的缺陷与不足，并不断修正和完善数据分析挖掘模型，从而取得更好的应用效果。

4 结语

综上所述，饲料行业的快速发展带来了饲料消费者个性化需求的增加，这就需要饲料企业努力提升营销活动的精准性和智能化，突出自身的产品特色。利用大数据挖掘技术，饲料企业可以预判饲料消费者的需求，实现精准的市场定位，发现与满足饲料用户的个性化需求，实现营销活动的智能化。饲料企业应积极利用数据挖掘技术，收集相关饲料用户消费行为数据，通过各类数据挖掘模型找到数据背后隐藏的商机，并不断修正和完善数据分析模型，提升大数据分析的营销效果。