国内大数据市场发展情况分析

国内大数据市场发展情况分析

一、客户关系管理内涵与目标

1、客户关系管理内涵

客户关系管理指企业在既定的资源和环境条件下为发现客户、获

得客户、维系客户和提升客户价值而开展的所有活动。

2、客户关系管理目标

客户关系管理目标是在产品、管理与营销同质化的背景下运用客

户关系管理实现客户关系差异，通过满足客户需求和帮助客户获利来

留住客户，提升客户价值，使客户关系管理成为企业的核心竞争力。

由于科学技术高度发达且快速普及，同类企业之间产品同质化日趋严

重；由于企业间在营销策略上相互模仿，同类产品的不同品牌之间在

营销策略上也难以形成显著差异，造成客户转换成本低，转换行为就

会经常发生。企业仅仅凭借良好的产品与服务以及同质化的营销策略

并不能达到留住客户的目的。客户关系管理就是通过提高服务水准和

质量信誉来提高客户的满意度与忠诚度，实现相互信任和愉快合作，

在诸多无形之处建立差异以构筑竞争者难以逾越的屏障。

客户关系管理理论的提出是市场营销与企业管理理论的重大变革。

传统的市场营销理论将客户看作是销售的对象而非管理的对象，是企

业外部的组织而非内部的成员；传统的企业管理仅仅局限于企业内部

人、财、物的管理，并不包括对企业外部客户的管理。而客户关系管

理理论将外部的客户视同企业内部的成员，将“管理”对象从企业内

部的人、财、物扩大到了外部的客户，要求客户关系管理人员要像了

解企业内部的人、财、物资源一样了解客户资源，像管理企业内部的

人、财、物资源一样管理客户资源。

二、市场营销学的研究方法

市场营销学的研究方法很多，主要有以下几种。

（一）传统研究法

1、产品研究法

产品研究法即对产品（商品），如农产品、机电产品、纺织品等

的营销问题分门别类的研究方法。其优点是具体实用，缺点是有许多

共同的方面造成重复。这一方法的研究结果形成了各大类产品的市场

营销学，如农产品市场营销学。

2、机构研究法

机构研究法即对分销系统的各个环节（机构），如生产者、代理

商、批发商、零售商等进行研究的方法。侧重分析研究流通过程的这

些环节或层次的市场营销问题。其研究结果形成了批发学、零售学等。

3、职能研究法

职能研究法即研究市场营销的各类职能以及在执行这些职能中所

遇到的问题及解决方法。如将营销功能划分为交换职能、供给职能和

便利职能三大类，并将之细分为购、销、运、存、金融、信息等内容,

分别和综合进行研究。这一方法在西方学术界颇为流行。

（二）历史研究法

这是从发展变化过程来分析阐述市场营销问题的研究方法。如分

析市场营销的含义及其变化，工商企业100多年来营销管理哲学（观

念）的演变过程，零售机构的生命周期现象等，从中找出其发展变化

的原因和规律性。市场营销学者一般都重视研究对象的历史演变过程,

但不把它作为唯一的研究方法。

（三）管理研究法

这是战后西方营销学者和企业界采用较多的一种研究方法。它是

从管理决策角度研究市场营销问题。其研究框架是：将企业营销决策

分为目标市场和营销组合两大部分，研究企业如何根据其“不可控变

数”即市场环境因素的要求，结合自身资源条件（企业可控因素），

进行合理的目标市场决策和市场营销组合决策。管理研究法广泛采用

了现代决策论的相关理论，将市场营销决策与管理问题具体化、科学

化，对营销学科的发展和企业营销管理水平的提高起了重要作用。

（四）系统研究法

这是一种将现代系统理论与方法运用于市场营销学研究的方法。

在管理导向的营销研究中，常常采用这一方法。企业市场营销管理系

统是一个复杂系统。在这个系统中，包含了许多相互影响、相互作用

的因素，如企业（供应商）、渠道伙伴（中间商）、目标顾客（买

主）、竞争者、社会公众、宏观环境力量等。一个真正面向市场的企

业，必须对整个系统进行协调和整合，使企业外部系统和企业内部系

统步调一致、密切配合，达到系统优化，产生增效作用，提高经济效

益。

三、市场营销学的研究方法正在不断创新和发展，这也是这门学科

的生命力源泉之一。大数据市场构成

大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问

题，实现大数据的业务价值。从产品和服务来看，大数据市场产品和

服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服

务。

其中，大数据软件部分按照产品功能的不同可以被分为：大数据

管理平台、数据应用中间件、数据智能分析工具、大数据应用四个部

分。

四、大数据行业面临的机遇

（一）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全

十八届五中全会提出实施国家大数据战略以来，《促进大数据发

展行动纲要》指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产

业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国十四五

规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴

数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与

实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势。

加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业

数字化转型，加快数字社会建设步伐，营造良好数字生态，建设数字

中国。

2020年4月，国家发改委明确了新基建是以技术创新为驱动，以

信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、

融合创新等服务的基础设施体系。其中，在新一代信息技术关键领域

锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加

速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能

化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业

转型升级。未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数

据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技

术基础设施的基础，因此大数据是新基建的重要组成部分，也将推进

大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。

（二）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现

换道超车

国内数据管理软件基本被Oracle.IBM和微软为代表的国外关系

型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重

视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要

环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。

大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布

式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管

理软件进行替代。从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产

品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求。

但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额,

仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球

竞争力。目前，为保障国家信息安全，自主研发的国产大数据生态体

系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、

规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克。随着国产大数据生态体系进

入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇。

（三）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大

2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的

意见》指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代

生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素，

对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。

激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会，以数字化驱动生

产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下发展的重点。企业建

设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提

高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制

造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大。此外，在企业

数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋，在数据资源化的过

程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息

共享、业务协同，以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途

径。加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用

快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中

国建设。

（四）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速

增长

近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信

息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度

低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据

需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布

式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储

需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性

能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL

查询等特性，支持关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理

平台需求快速增长。

（五）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展

智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、

预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业

实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分

析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及

模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学

平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、

知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方案来实现差异化竞争。为

了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能

分析工具将迎来快速发展机遇，在云原生、AI工程化、低代码、隐私

安全、云边一体等方面发挥更大的作用。

五、大数据行业发展背景

（一）大数据时代下传统数据管理软件面临多种挑战

近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及

产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、

资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过

程中，地位愈发凸显。我国是数据资源大国，IDC研究报告指出，到

2020年，中国数据量约12.6ZB,较2015年增长7倍，年复合增长率

为124%O

2025年中国的数据量预计达到48.6ZB,约占全球数据总量的30虬

数据资源总体呈现出4V的特点，即海量的数据规模（Volume）、多样

的数据类型（Variety）,价值密度低（Value）、快速的数据流转

（Velocity）。

海量的数据规模指数据量大，包括采集、存储和计算过程中所涉

及数据量都非常大。大数据的起始计量单位通常是PB（约1,000TB）.

EB（约100万TB）或ZB（约10亿TB）。

多样的数据类型指数据种类和来源多样化，包括结构化、半结构

化和非结构化数据，具体表现为关系型数据、日志、音频、视频、文

本、图片、地理位置信息等类型数据，多类型的数据对数据的处理能

力提出了更高的要求。

价值密度低指有价值数据所占比例低。随着互联网以及物联网的

广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，通过结

合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需

要解决的重要问题之一。

快速的数据流转指数据增长速度快，处理速度要求快，时效性要

求高。例如实时监测场景中，企业需要对物联网设备数据进行实时处

理并做出反应；零售电子商务应用类软件将消费者所持的移动设备的

地理位置信息和其个人偏好相结合，推送有针对性的促销信息。这是

大数据区别于传统数据使用的显著特征。

随着信息技术以及实际业务需求的快速发展，传统数据管理软件

在处理大数据场景时不能很好适应数据的4V特性，面临较多技术挑战。

因此，传统数据管理软件迫切需要技术革新。

(二)传统集中式软件栈向新兴分布式软件栈演进

1970-2000年，数据管理软件主要为集中式架构的关系型数据库，

其软件产品具备不可分割性(atomicity)、一致性(consistency)、

隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)即ACID

功能特性，占据了数据管理软件的主导地位。关系型数据库技术出现

在20世纪70年代，经过二十余年的发展，到90年代已经成熟。市场

上具有代表性的集中式架构关系型数据库产品包括Oracle、IBMDB2以

及微软SQLServer等。

2000年以来，随着互联网和计算机技术的快速发展，需要处理的

数据量更大、类型更丰富、速度要求更快，传统集中式计算架构已无

法适应数据海量、异构、多源等特点，在部署的扩展性、容错性、经

济性、灵活性等方面有一定局限性。谷歌于2003年-2006年间的三篇

论文奠定了分布式存储和计算的基础，而后行业从业者基于以上理论

建立了Hadoop.Spark等大数据分布式系统框架，并交由Apache软件

基金会托管；2009年，在JohanOskarsson开源分布式数据库的讨论中,

来自Rackspace的EricEvans重提NoSQL概念，用以指代非关系型的

分布式数据存储系统。针对于不同的场景，分别产生了图数据库、搜

索引擎、文档数据库、键值数据库等NoSQL数据库，代表性NoSQL数

据库提供商包括MongoDB、Elastic等。

2010年以来，随着数字化转型的逐步深化，快速变化的业务场景

呈现了复杂化、多样化的态势。复杂的业务场景往往需要使用多种数

据模型，以及数据模型间的融合。

这个时期的，行业内大部分数据库都是面向单一数据模型而设计

的，用以解决特定业务场景的特定问题。例如，使用传统的关系型数

据库解决结构化数据的存储和处理问题、使用图数据库解决图相关的

存储和处理问题、使用文档数据库解决文本相关的存储和处理问题。

由于结构化数据和非结构化数据通常以不同的格式和模式存储，单模

型数据库虽然优化了数据存储和处理，却难以满足日趋增长的、多样

的业务场景需求。当同一业务需要用到不同类型数据的时候，受限于

单模型数据库的处理能力，客户往往需要部署多个相互独立的单模型

数据库，在对不同模型数据进行联合处理的时候，需要对数据进行搬

迁或融合，导致架构复杂度高、开发成本高、运维成本高以及数据处

理效率低。由此，催生了从单一数据管理系统到融合型、多模型数据

管理系统的技术需求。

此外，随着云计算技术的大规模应用，传统各类软件产品都开始

由独立部署模式向云服务模式转变。其中数据库作为信息系统核心软

件，逐渐附加云化能力形成云原生数据库，以服务的形式对外提供技

术支撑。云原生数据库按照部署方式可以分为公有云部署和私有云部

署。其中，私有云部署模式由企业提供云数据库依赖的底层物理资源,

数据库服务商负责部署云原生数据库软件，后期企业和数据库服务商

约定运维维护工作的具体职责分工等，特点是自有资源池化，数据不

外流等。相比公有云部署下的云数据库，私有云模式更加关注信息安

全，能够实现对数据安全性和服务质量最有效控制，仅限于企业员工

和取得授权的合作伙伴使用。

多模型数据库云原生相关技术已经成为信息产业的未来发展方向,

促使大数据软件进一步革新，规模呈现快速增长趋势，代表性企业如

Snowflake、AWS等。相较于国内外的现状，私有云在面向国计民生的

相关行业更受客户欢迎，面向私有云模式的云原生数据库预计在未来

将获得快速增长。

随着技术不断成熟，分布式架构将逐渐成为主流。自底向上，传

统的集中式资源管理调度逐渐向基于云原生技术的分布式统一资源管

理平台发展；数据管理软件技术架构也会因为计算模式的转变发生重

大变革，传统的集中式数据库逐渐向分布式、多模型数据库发展；传

统数据分析软件逐渐向新型的分布式数据开发和智能分析软件发展。

（三）国产基础软件迎来爆发式增长阶段

当前，中国大数据软件领域处于发展的历史机遇期，我国高度重

视大数据在经济社会发展中的作用，十八届五中全会提出实施国家大

数据战略，《促进大数据发展行动纲要》指出，建立安全可信的大数

据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。

十四五规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据

等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字

技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新

优势。全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据相关底层技术处

于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，为国内基础软件厂商带来

明确的增长机遇。同时，随着国内基础软件人才的不断增加，在应对

新一代场景，不断积累技术经验过程中，国内已形成具备自主研发实

力且能与国外厂商竞争的基础软件厂商，并开始实现规模产业化落地。

六、国内大数据市场发展情况

中国大数据市场在过去五年间经历快速增长，整体市场规模增长

速度快于全球整体市场。2019年，中国大数据市场规模达到627亿元,

2015-2019年复合增长率达到31.9%o其中，大数据硬件为市场主要

的收入来源，2019年大数据市场硬件收入达到247亿元。

中国大数据软件市场由2015年的52亿元增长至2019年的146亿

元，年复合增长率为29.5%o伴随着中国对数据运用重视程度日益提

高，用户对于大数据软件采购预算增加趋势明确，中国大数据软件市

场将在未来五年继续保持高速增长，整体软件市场规模将在2024年达

到492亿元，2019-2024年复合增长率为27.5%。虽然现阶段大数据

软件收入占比较小，但得益于较高的细分市场规模增速，未来大数据

软件将占据更多的市场份额。

七、全球大数据市场发展情况

全球大数据市场规模由2015年231亿美元增长至2019年的496

亿美元，年复合增长率约为21.1%,全球整体市场规模有望在2024年

超过800亿美元，2019至2024年复合增长率约为11.8%。在2015年,

大数据服务仍然是全球大数据市场最大的收入来源，约为91亿美元，

而硬件和软件收入分别达到73亿美元和67亿美元。随着硬件成本的

下降以及软件附加值的提升，预计未来全球大数据市场中硬件及服务

收入贡献占比将逐渐减少，软件将超过服务和硬件，成为全球大数据

市场最主要的收入来源。

全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的

170亿美元，年复合增长率为26.2%,超过硬件和服务收入增速，并

且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为

17.3%o在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产

品的成熟，未来将贡献更多的收入占比。

八、价值链

建立高度的顾客满意、顾客忠诚，要求企业创造更多的顾客感知

价值。为此，企业必须系统协调其创造、传播和交付价值的各分工部

门即企业价值链以及由供应商、分销商和最终顾客组成的供销价值链

的工作，达到顾客与企业利益最大化。

（一）企业价值链

所谓企业价值链，是指企业创造价值互不相同，但又互相关联的

经济活动的集合。其中每一项经营管理活动都是“价值链条”上的一

个环节。

价值链可分为两大部分：下部为企业基本增值活动，即“生产经

营环节”，包括材料供应、生产加工、成品储运、市场销售、售后服

务五个环节。上部列出的是企业辅助性增值活动，包括基础结构与组

织建设、人力资源管理、科学技术开发和采购管理四个方面。辅助活

动发生在所有基本活动的全过程中。其中，科学技术开发既包括生产

技术，也包括非生产性技术，如决策技术、信息技术、计划技术等；

采购管理既包括原材料投入，也包括其他资源，如外聘的咨询、广告

策划、市场调研、信息系统设计等；人力资源管理同样存在于所有部

门；企业基础结构涵盖了管理、计划、财务、会计、法律等事务。

价值链的各个环节相互关联、相互影响。一个环节经营管理的好

坏，会影响其他环节的成本和效益。但每一个环节对其他环节的影响

程度并不相同。一般地说，上游环节经济活动的中心是创造产品价值,

与产品技术特性紧密相关；下游环节的中心是创造顾客价值，成败优

劣主要取决于顾客服务。

企业必须依据顾客价值和竞争要求，检查每项价值创造活动的成

本和经营状况，寻求改进措施，并做好不同部门之间的系统协调工作。

在许多情况下，企业各部门都有强调本部门利益最大化倾向。如企业

财务部门可能会设计一个复杂的程序，花很长时间审核潜在顾客的信

用，以免发生坏账，其结果是顾客等待，企业销售部门绩效受到影响。

各个部门高筑壁垒，是影响优质顾客服务和高度顾客满意的主要障碍。

要解决这个问题，关键是要加强核心业务流程管理，使各有关职

能部门尽力投入和合作。核心业务流程主要有以下几方面。

(1)新产品实现流程。包括识别、研究、开发和成功推出新产品

等各种活动，要求这些活动必须快速、高质并达到成本预定控制目标。

(2)存货管理流程。包括开发和管理合理储存的所有活动，以使

原材料、中间产品和制成品实现充分供给，避免因库存量过大而导致

成本增大。

(3)订单一付款流程。包括接受订单、核准销售、按时送货以及

收取货款所涉及的全部活动。

(4)顾客服务流程。包括使顾客能顺利地找到本公司的适当当事

人(部门)，并得到迅速而满意的服务、答复以及解决问题的所有活

动。

(二)供销价值链

将企业价值链向外延伸，就会形成一个由供应商、分销商和最终

顾客组成的价值链，我们将之称为供销价值链。

要创造顾客高度满意，需要供销价值链成员的共同努力。因此，

许多企业致力于与其供销链上的其他成员合作，以改善整个系统的绩

效，提高竞争力。

随着竞争的加剧和实践经验的积累，企业之间的合作正在不断加

强。过去，企业总是将供应商、经销商视为导致成本上升的主要对象;

现在，它们开始仔细选择伙伴，制定互利战略，锻造更加高效的供销

价值链，以形成更强的团队竞争能力，赢得更多的市场份额和利润。

（三）价值链的战略环节

在一个企业价值链的诸多“价值活动”中，并不是每一个环节都

创造价值。企业所创造的价值，实际上往往集中于企业价值链上某些

特定的价值活动。这些真正创造价值的经营活动，就是企业价值链的

战略环节。

经济学垄断优势原理表明：在充分竞争市场，竞争者只能得到平

均利润；如果超额利润能长期存在，则一定存在某种由垄断优势引起

的“进入壁垒”，阻止其他企业进入。价值链理论认为，行业的垄断

优势来自该行业某些特定环节的垄断优势。抓住了这些关键环节，即

战略环节，也就抓住了整个价值链。战略环节可以是产品开发、工艺

设计，也可以是市场营销、信息技术，或是人事管理等，视不同行业

而异。一般地说，高档时装行业的战略环节是设计能力，餐饮业是地

点选择，烟草业则是广告宣传和公共关系。

保持企业的垄断优势，关键在于保持其价值链战略环节的垄断优

势，而无须将之普及到所有的价值活动。精明的企业家总是将战略环

节紧紧控制在企业内部，而将一些非战略性活动通过合作外包出去。

这样，企业既能将有限资源“聚焦”于战略环节，增强垄断优势，又

利用市场降低了成本，提高了竞争力和顾客满意程度。

加强与供销价值链其他成员合作，相互“借力”，共同锻造高绩

效的顾客价值网络，也是对上述“聚焦”战略的精妙运用。例如，人

们涌向全球24500家麦当劳餐馆，并不一定是因为他们喜欢其汉堡包,

而更多的是喜欢麦当劳系统。麦当劳的成功，在于它提供了被称之为

QSCV（质量、服务、清洁、价值）的高标准，并出色地协调了整个系

统，使它不仅有效地与其特许经销商、供应商成功合作，而且与它们

共同传递卓越的顾客价值。

对战略环节的垄断有多种形式，既可以垄断关键性原材料、关键

性人才，也可以垄断关键销售渠道、关键市场等。如在依靠特殊技能

竞争的行业（广告业、表演业、体育专业，等），需要垄断若干关键

人才；在依靠产品特色竞争的行业，其垄断优势来自关键技术或原料

配方（如可口可乐的原浆配方，麦当劳“巨无霸”汉堡包的专用配料

配方）；在高科，技行业，垄断优势通常来自对若干关键性生产技术

的垄断。

九、全面质量管理

营销管理者应当将改进产品和服务质量视为头等大事。许多在全

球获得成功的公司都是因其产品达到了预期的质量指标。大多数顾客

已不再接受或容忍质量平平的产品。企业要想在竞争中立于不败之地,

除了接受全面质量管理（TQM）,别无选择。通用电气公司董事长杰克,

韦尔奇说：“质量是我们维护顾客忠诚最好的保证，是我们对付外国

竞争最有力的武器，是我们保持增长和盈利的唯一途径。”

更高的产品和服务质量会带来更高的顾客满意、顾客忠诚，同时

也能支撑较高的价格并因销量增加带来更低的成本。所以，质量改进

方案（QIP）通常会提高企业盈利水平。

美国质量管理协会认为，质量是一项产品或服务有能力满足明确

的或隐含的需求的各种属性和特征的总和。这是一个顾客导向的质量

定义。顾客有一系列的需要和欲望，当所售的产品或服务符合或超越

了顾客的欲望时，销售者就提供了质量。一个能在大多数场合满足大

多数顾客需要与欲望的公司就是优质公司。

区分适用性质量和适合性质量是很重要的。适用性质量是指产品

达到某特定功能的质量。适合性质量是指达到没有缺陷且有稳定一致

的性能。重要的是“市场驱动质量”，而不是“工程驱动质量”。

全面质量管理要求一个组织对所有生产过程、产品和服务进行一

种广泛有组织的管理，以便不断地改进质量工作。全面质量管理是创

造顾客价值、顾客满意和保留顾客的关键，要求企业全员全程参与，

正如营销是每个人的工作一样。

在一个以质量为导向的企业，营销经理有两项责任：第一，正确

识别顾客需要和欲望，将顾客的要求正确地传达给产品设计者，参与

制定旨在通过全面质量获胜的战略和政策。第二，在向目标顾客传递

高质量产品和服务的同时传递高的营销质量，努力使每项营销活动一

订单处理、推销员培训、广告、售后服务等一都达到更高的标准和水

平。

越来越多的公司已经任命一位“质量副总经理”专门负责全面质

量管理。全面质量管理要求确认下面有关质量改进的诸条件。

(1)质量必须为顾客所认知。质量工作必须以顾客的需要为起始

点，以顾客的知觉为终点。

(2)质量必须在公司每一项活动中体现出来。不能只考虑产品的

质量，还应考虑广告、服务、产品介绍文献、送货、售后服务等方面

的质量。

(3)质量要求全体员工的承诺。唯有当公司全体员工都承诺保证

质量，以质量为动力，并得到良好培训时，质量才有保证。

(4)质量要求高质量的合作伙伴。一个公司所提供的质量，只有

当它的价值链上的伙伴都对质量作出承诺时，才有保证。

(5)质量必须不断改进。最佳公司坚信“每个人应持续不断地改

善每项工作”。改善质量的最好方法就是以“最佳等级”竞争者作为

基准，努力赶上或者超越他们。

(6)质量改进有时需要总体突破。尽管质量应持续不断地加以改

进，但有时确定一个总体改进目标是必要的。小的改进通过努力工作

就可以实现，而大的改进则要求新的思路和更高明的工作。

(7)质量未必要求更高成本。质量实际上是通过学习掌握“第一

次就把事情做好”的方式得以改善的。质量不是检查出来的，质量必

须是设计进去的。当事情在第一次就做得很完美时，诸如抢救、修理

等许多成本，以及顾客不满意的损失都可以免除。

(8)质量是必要的，但不是充分的。由于买方的要求越来越高,

改进一个公司的产品或服务质量无疑是十分必要的。然而，高质量并

不保证必胜，尤其是当竞争者也处于大致相同的质量水平时。

十、竞争者识别

每个企业都要根据内部和外部条件确定自身的业务范围并随着实

力的增加而扩大业务范围。企业在确定业务范围时都自觉或不自觉地

受一定导向支配。企业的每项业务包括四个方面的因素：要服务的顾

客群；要迎合的顾客需求；满足这些需求的技术；运用这些技术生产

出的产品。企业确定自身业务范围时着眼点不同，业务范围导向就不

同，竞争者识别和竞争战略也随之不同。

1、产品导向与竞争者识别

产品导向指企业业务范围限定为经营某种定型产品，在不从事或

很少从事产品更新的前提下设法寻找和扩大该产品的市场。

对照确定业务范围的四方面因素可知，产品导向指企业的产品和

技术都是既定的，而购买这种产品的顾客群体和所要迎合的顾客需求

却是未定的，有待于寻找和发掘。在产品导向下，企业业务范围扩大

指市场扩大，即顾客增多和所迎合顾客的需求增多，而不是指产品种

类或花色品种增多。

实行产品导向的企业仅仅把生产同一品种或规格产品的企业视为

竞争对手。产品导向的适用条件是：市场的产品供不应求，现有产品

不愁销路；企业实力薄弱，无力从事产品更新。当原有产品供过于求

而企业又无力开发新产品时，主要营销战略是市场渗透和市场开发。

市场渗透是设法增加现有产品在现有市场的销售量，提高市场占有率;

市场开发是寻找新的目标市场，用现有产品满足新市场的需求。

2、技术导向与竞争者识别

技术导向指企业业务范围限定为经营以现有设备或技术为基础生

产出来的产品。业务范围扩大指运用现有设备和技术或对现有设备和

技术加以改进而生产出新的花色品种。对照确定业务范围的四方面因

素可知，技术导向指企业的生产技术类型是确定的，而用这种技术生

产出何种产品、服务于哪些顾客群体、满足顾客的何种需求却是未定

的，有待于根据市场变化去寻找和发掘。

实行技术导向的企业把所有使用同一技术、生产同类产品的企业

视为竞争对手。适用条件是某具体品种已供过于求，但不同花色品种

的同类产品仍然有良好前景。与技术导向相适应的营销战略是产品改

革和一体化发展，即对产品的质量、样式、功能和用途加以改革，并

利用原有技术生产与原产品处于同一领域的不同阶段的产品。

技术导向未把满足同一需要的其他大类产品的生产企业视为竞争

对手，易于发生“竞争者近视症”。例如，钢笔的竞争产品包括圆珠

笔、铅笔、墨水笔、毛笔和电脑等。当满足同一需要的其他行业迅猛

发展时，本行业产品就会被淘汰或严重供过于求，继续实行技术导向

就难以维持企业生存。

3、需求导向与竞争者识别

需求导向指企业业务范围确定为满足顾客的某一需求，运用可能

互不相关的多种技术生产出分属不同大类的产品去满足这一需求。对

照确定业务范围的四方面因素可知，需求导向指所迎合的需求是既定

的，而满足这种需求的技术、产品和所服务的顾客群体却随着技术发

展和市场变化而变化。

根据需求导向确定业务范围时，应考虑市场需求和企业实力，避

免过窄或过宽。过窄则市场太小，无利可图；过宽则力不能及。例如,

铅笔公司若将自身业务范围定义为满足低年级学生练习硬笔字的需求

则太窄，其他的铅笔市场被忽视；若定义为满足人们记录信息的需求

则太宽，衍生出许多力不能及的产品，如电脑、录音机等。

实行需求导向的企业把满足顾客同一需求的企业都视为竞争者，

而不论他们采用何种技术、提供何种产品。适用条件是市场商品供过

于求，企业具有强大的投资能力、运用多种不同技术的能力和经营促

销各类产品的能力。如果企业受到自身实力的限制而无法按照需求导

向确定业务范围，也要在需求导向指导下密切注视需求变化和来自其

他行业的可能的竞争者，在更高的视野上发现机会和避免危险。

需求导向的竞争战略是新产业开发，进入与现有产品和技术无关

但满足顾客同一需求的行业。

4、顾客导向

顾客导向指企业业务范围确定为满足某一群体的需求。业务范围

扩大指发展与原顾客群体有关但与原有产品、技术和需求可能无关的

新业务。对照确定业务范围的四方面因素可知，顾客导向指企业要服

务的顾客群体是既定的，但这一群体的需求有哪些，满足这些需求的

技术和产品是什么，则要根据内部和外部条件加以确定。

实行顾客导向的企业把满足同一顾客群体的企业都视为竞争者，

而不论他们采用何种技术、提供何种产品、满足顾客的何种需求。顾

客导向的适用条件是企业在某类顾客群体中享有盛誉和销售网络等优

势并且能够转移到新增业务上。换句话说，该顾客群体出于对公司的

信任和好感而乐于购买公司增加经营的与原产品生产技术上有关或无

关的其他产品，公司也能够利用原有的销售渠道促销新产品。顾客导

向的优点是能够充分利用企业在原顾客群体中的信誉、业务关系或渠

道销售其他类型产品，减少进入市场的障碍，增加企业销售和利润总

量。缺点是要求企业有丰厚的资金和运用多种技术的能力，并且新增

业务若未能获得顾客信任和满意将损害原有产品的声誉和销售。

5、多元导向

多元导向指企业通过对各类产品市场需求趋势和获利状况的动态

分析确定业务范围，新发展业务可能与原有产品、技术、需求和顾客

群体都没有关系。如宝洁公司经营幼儿食品，菲利浦・莫里斯公司经

营啤酒、饮料和冷冻食品等。

实行多元导向的企业把所选定业务范围内的所有同类企业都视为

竞争者。适用条件是企业有雄厚的实力、敏锐的市场洞察力和强大的

跨行业经营的能力。多元导向的优点是可以最大限度地发掘和抓住市

场机会，撇开原有产品、技术、需求和顾客群体对企业业务发展的束

缚；缺点是新增业务若未能获得市场认可将损害原成名产品的声誉。

十一、市场细分战略的产生与发展

市场细分是1956年由美国营销学者温德尔，斯密于《产品差异和

市场细分一一可供选择的两种市场营销战略》一文中，在总结西方企

业营销实践经验的基础上提出的。市场细分不单纯是一个抽象理论，

而且具有很强的实践性，顺应了第二次世界大战以后美国众多产品市

场转化为买方市场这一新的形势，是现代企业营销观念的一大进步。

从总体上看，不同的市场条件和环境，从根本上决定企业的营销战略。

市场细分理论和实践的发展经历了以下几个阶段。

（一）大量营销阶段

早在19世纪末20世纪初，即资本主义工业革命阶段，整个社会

经济发展的中心和特点是强调速度和规模，市场以卖方为主导。在卖

方市场条件下，企业市场营销的基本方式是大量营销，即大批量生产

品种、规格单一的产品，并且通过广泛、普遍的分销渠道销售产品。

在这样的市场环境下，大量营销的方式降低了产品的成本和价格，获

得了较丰厚的利润。企业没有必要研究市场需求，市场细分战略也不

可能产生。

（二）产品差异化营销阶段

20世纪30年代，发生了震撼世界的资本主义经济危机，西方企业

面临产品严重过剩，市场迫使企业转变经营观念。营销方式从大量营

销向产品差异化营销转变，即向市场推出许多与竞争者在质量、外观、

性能和品种等方面不同的产品。产品差异化营销较大量营销是一种进

步，但是由于企业仅仅考虑自己现有的设计、技术能力，忽视对顾客

需求的研究，缺乏明确的目标市场，因此产品营销的成功率依然很低。

由此可见，在产品差异化营销阶段，企业仍然没有重视对市场需求的

研究，市场细分仍然缺乏产生的基础和条件。

（三）目标营销阶段

20世纪50年代以后，在科学技术革命的推动下，生产力水平大幅

度提高，产品日新月异，生产与消费的矛盾日益尖锐，以产品差异化

为中心的推销体制远远不能解决西方企业所面临的市场问题。于是，

市场迫使企业再次转变经营观念和经营方式，由产品差异化营销转向

以市场需求为导向的目标营销，即企业在研究市场和细分市场的基础

上，结合自身的资源与优势，选择其中最有吸引力和最能有效为之提

供产品和服务的细分市场作为目标市场，设计与目标市场需求特点相

互匹配的营销组合。市场细分战略应运而生。

市场细分理论的产生，使传统营销观念发生根本性的变革，在理

论和实践中都产生了极大影响，被西方理论家称之为“市场营销革

命”。

市场细分理论产生后经历了不断完善的过程。最初，随着“以消

费者为中心”的营销理念日渐深入人心以及个性化消费时代的到来，

企业把市场不断细分，从而出现超市场细分理论（即一对一营销理

论）。人们认为把市场划分得越细越能适应顾客需求，只要通过增强

企业产品的竞争力便可提高利润率。但是20世纪70年代以来，能源

危机和整个资本主义市场不景气，使不同阶层消费者的可支配收入出

现不同程度的下降，人们在购买时更多地注重价值、价格和效用的比

较。过度细分市场导致企业营销成本上升而减少总收益，于是反市场

细分理论应运而生。营销学者和企业家认为，应该从成本和收益的比

较出发对市场进行适度的细分，这是对过度细分的反思和矫正。它