中图分类号：F273.1 文献标志码：A 文章编号：1002-980X(2019)05-0103-07 我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构和转换增长动力的攻关期，外部环境发生了深刻变化，社会信息化、开放化和数据化程度逐渐加深，大数据已经广泛应用于社会生活和经济建设的各个方面。在数据洪流的席卷下，越来越多的企业与组织开始向管理咨询公司寻求专业化帮助。管理咨询的服务范围几乎涵盖了企业生产经营活动的各个方面，其中营销咨询(marketing consulting)是管理咨询的重要服务内容之一，全球排名前五的管理咨询公司全部提供营销咨询服务[1]。营销咨询是市场营销咨询的简称，是咨询人员运用市场营销的理论与方法，在深入调查和分析客户企业的市场营销环境和活动现状的基础上，发现其面临的风险、威胁、衰退危机和发展机会，帮助客户企业解决现存的营销问题，改善和创新其市场营销活动。 我国营销咨询从无到有，经历了20世纪90年代初的起步发展，20世纪90年代末至21世纪初的迅猛发展和2008年金融危机至今的专业化发展三个阶段。如今，营销咨询体系已经逐渐形成，并向着服务领域专业化、业务发展规模化的方向发展。 在大数据环境下，营销咨询服务的机遇与挑战并存。大数据让营销行为和消费行为皆数据化，更易于进行消费行为偏好分析和持续需求跟进，以更加广义上的接触点策略实现线上线下结合和大规模个性化互动，以此可以提供精准营销和预测未来趋势的咨询方案。然而，网络垃圾信息的增多、信息质量良莠不齐等问题也对营销咨询提出了挑战，探索适用于大数据环境下的营销咨询模型，对于顺利开展营销咨询服务和提供高质量营销咨询方案刻不容缓。 1 相关研究现状 营销咨询模型是对营销咨询过程的关键步骤、要素及关系的抽象概括，能够有效指导营销咨询活动的实施，是开展营销咨询服务的重要工具和方法。营销咨询模型自20世纪中期出现以来，一直在补充、完善和发展，对营销咨询服务产生了巨大影响。传统的营销咨询模型曾经发挥过非常重要的作用，凭借自身的独特优势解决了诸多实际问题[2]。但在大数据环境下，企业内部和外部环境及决策环境的复杂度呈指数增长，客户需求的多样化和个性化大大增加，这些传统模型表现出越来越多的局限性[3]，覆盖的营销环节和考察的因素数量通常较少，难以充分利用海量数据，缺乏对企业所处环境和盈利模式的准确刻画，无法使企业具备全面的战略眼光。 笔者通过查阅专著、论文和网络文献等资料对传统经典的和大数据时代涌现的营销咨询模型进行系统分析发现，经典的营销咨询模型主要有20余种，对其研究在2000年以前多数处于探索阶段。发表的文献数量在2000-2014年这十余年间快速增长，表明学界持续关注经典的营销咨询模型。2015年后，相关研究文献数量增长速度显著放缓，部分模型的研究文献数量甚至出现了负增长。进一步分析发现，学界研究最广泛的模型是联合分析法[4-7]、产品生命周期理论[8-10]和服务质量差距模型[11-13]。其中，国外对联合分析法的研究更为丰富，其次是产品生命周期理论、服务质量差距模型和服务利润链。我国则更关注产品生命周期理论，其次是服务质量差距模型、Bass模型和服务利润链。总体来说，国内比国外研究起步晚、文献发表数量少。近年来，国内外对于传统营销咨询模型的研究趋于平稳。 大数据时代涌现了很多新兴技术手段，与营销业务的有效结合产生了一些新的营销咨询模型，如精准营销[14-19]、全渠道营销[20-24]、社会化营销[25-29]和基于本体的营销[30-34]等。目前社会化营销和精准营销的研究成果数量远超其他模型，其中我国精准营销研究文献较多，国外更关注社会化营销。学界对全渠道营销的研究普遍较少，基于本体的营销成果最少，约20篇文献。究其原因，可能是因为本体的构建相对复杂，且构建后扩展成本较高，难以在业界得到应用。开放式营销是企业以一种全新的、开放的观点和营销策略来制定营销计划，以便与市场、消费者、同行业企业以至竞争者建立和保持更为紧密的、开放的关系，实现迅速占领市场的目标，主要包括开放式产品或系统、开放式竞争、开放式合作和开放式交易[35]。开放式营销咨询通过引入开放型市场创新理念[36]，借助新的社交媒体和关系网络，创造更开放的营销环境进行产品或服务的传播与渠道推广[37]，是社会化营销模型的一种。连通和开放的大数据环境为数据驱动的服务营销带来更多的可能性[38]，通过数据、技术等手段帮助实现智能精准营销成为营销领域最重要的方向之一[39]。京东、淘宝等电商购物网站的“千人千面首页”[40]，赛立信广播融媒大数据分析管理应用平台(SMRDMP)及其功能部件数据池(DATA POOL)和活动效果评估数据箱(DATA BOX)[41]，深圳邮政营销创新举措[42]，旅游市场[43]和住房市场[44]的目标细分等都是在海量数据的挖掘与分析的基础上，由数据驱动的营销模式改革。数据驱动的营销咨询就是从多数据源中获取海量数据，采用大数据技术进行数据处理与分析后，精准地把握用户需求，及时进行营销推广，属于精准营销模型。该模型能更加全面地刻画用户的特征和偏好，通过相关性分析，实现准确预测用户需求并快速响应市场的目标。
