数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点_赵又霖.pdf

2023年第35卷第2期数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点赵又霖1,2，庞航远2，林怡妮2，潘义概3（1.南京大学 信息管理学院，南京210023；2.河海大学 商学院，南京211100；3.广西中烟工业有限责任公司，南宁530001）摘要：目的/意义互联网和数字经济的发展为数字营销带来了全新的发展机遇和空间，同时数字营销是数字经济的实现者与先行者。方法/过程本研究贴合数字营销发展指向以及政策，对数字营销的政策指向进行分析并回顾总结政策的实践启示；结合互联网技术的发展进程，对数字营销实践的演变历程进行梳理，为数字营销研究提供参考。最后，本文遵循用户偏好评估提升的路径，分析和回顾数字营销的研究重点。结果/结论在政策指向方面，数字营销的实践应当注重服务于国家战略，推进数字经济的发展；注重数据安全；企业之间互联互通、共同发展；数字营销助力国货崛起。在实践发展方面，把数字营销的实践发展具体划分为单向营销、互动营销、精准营销以及智慧营销 4 个阶段。在研究重点方面，可以分为数字社区用户分群研究、用户偏好研究、消费潜力评估与开发研究以及数字营销效能评估研究。关键词：数字营销；用户分群；用户偏好；消费潜力；营销效能中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1002-1248（2023）02-0004-12引用本文：赵又霖,庞航远,林怡妮,等.数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点J.农业图书情报学报,2023,35(2):4-15.收稿日期：2023-01-15基金项目：广西中烟工业有限责任公司科技项目“基于机器学习方法的营销活动效果动态评估”（CGAXZX20210030050001-044）；江苏省社会科学基金青年基金“社会感知数据驱动下的公共卫生事件时空演化研判机制研究”（20TQC001）；中国博士后科学基金特别资助“面向应急管理的时空数据语义模型构建及创新应用机理研究”（2021T140311）；中国博士后科学基金面上项目“环境污染突发事件的时空数据挖掘及协同治理机制研究”（2019M650108）作者简介：赵又霖（1986-），女，副教授，博士生导师，南京大学博士后，研究方向为数据分析与挖掘、知识组织研究。庞航远（2002-），女，硕士研究生，研究方向为知识组织研究。林怡妮（1999-），女，硕士研究生，研究方向为知识组织研究。潘义概（1987-），男，硕士研究生，研究方向为互联网营销及研究DOI：10.13998/ki.issn1002-1248.23-0237数字营销专题在互联网、移动网络、大数据、云计算等技术手段的发展下，数字经济成为当前的新兴经济形态。工业企业作为国家经济的基本组成单位，承载着聚沙成塔的作用，工业企业数字化转型是数字经济发展的坚实根基。数据资源作为企业数字化转型的关键要素，加速数据资产化进程、提高数据管理和应用能力势必也是企业数字化转型的加速器。本专题论文基于工业企业营销数据，探究工业企业数据资产化以及动态营销的最佳路径和方式。在理论研究方面，本文从政策指向、实践发展以及研究重点探究数字营销趋势和内容；在实证研究方面，本专题以数字社区用户、数字直播活动以及营销活动为研究对象，分析数字社区消费者的多模态特征以及探究服务效能提升路径；从客户生命周期价值的视角出发，构建用户偏好挖掘模型；构建用户消费潜力多模态评估模型；探究数字直播活动效能提升路径。本专题对促进企业数据资产化、企业数字化营销，加速企业数字化转型具有重要启示和实践意义。专题导读：2023年第35卷第2期42023年第35卷第2期1引言移动互联网和数字经济的发展给数字营销带来了巨大的发展机遇和空间。一方面，党的十八届三中全会发布的 中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定 对中国企业营销提出了新要求。技术的发展与商业模式的创新对消费者需求演变和顾客价值产生了深远的影响，使得营销实践发展面临着新的机遇和挑战。另一方面，在日益发展的互联网技术、大数据技术、人工智能技术等的影响下，数字营销在过去的十几年里发展迅速，为整个营销领域带来了革命性的冲击和变化。同时，数字营销借助数字媒体快速、精准地触达消费者，数字营销已经成为企业进行品牌推广以及产品推广和营销的重要方式。与传统营销方式相比，数字营销具有准确性高、成本低、覆盖面广以及推广成果易评估的特点。为此，本文基于政策具有导向性、规范性以及约束性的特点，从政策的角度出发，探究数字营销的政策重点和指向，对推进数字营销具有重要意义；结合互联网技术的发展进程，对数字营销实践的演变历程进行了直观的回顾，为数字营销研究提供参考。同时，本文基于近年来数字营销技术的发展，分析了数字营销近年来的研究重点，为数字营销的未来研究与实践提供指导。2数字营销的政策指向“十四五”时期，中国数字经济转向深化应用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，将为营销服务行业的数字化转型升级带来强劲动力，为数字营销服务行业的发展带来新的机遇、充分发挥数字营销的新动能。数字营销通过数字新业态，推动数字经济共建共享，共同搭乘互联网和大数据“快车”，让数字经济发展成果更好惠及人民群众。同时，数字营销是企业数字化转型的指南针和第一战略。从这个意义来说数字营销在推动企业数字化转型，部署数字经济发展战略中具有重要地位。因此，本文重点分析数字营销的政策指向，为数字营销健康快速的发展提供方向和指引。（1）数字营销应服务国家战略，加快促进数字经济建设发展。“十四五”数字经济发展规划 明确指出推动企业数字化转型、企业数字化专项行动是“十四五”时期数字经济发展的重点任务和重点工程。针对数字经济快速发展的态势，中央以及各级地方政府相继出台 关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案中小企业数字化赋能专项行动方案 等相关政策，部署数字经济发展战略，全面推进企业数字化转型。作为企业数字化转型的指南针，数字营销无疑肩负着贯彻国家企业数字化转型发展战略的政策使命，通过促进数字营销的健康快速发展来推进中国企业数字化转型，以面对大数据以及数字技术应用融入社会生活所带来的挑战。（2）数据安全属于国家战略，隐私安全是数字营销的基础。数字经济时代，随着互联网、大数据、云计算等技术快速发展，剧增的数字信息量在给企业带来数字营销的数据基础的同时，也会产生用户隐私以及信息漏洞问题，数据安全形势日益严峻。2021年8月由工信部发布的 个人信息保护法 明确提出要注重营销手段，保护用户的隐私，严格保证数据安全。从当前颁布的关于数据安全的办法来看，企业在应用数据，可以从以下4个方面建立数据保护机制：第一，企业应从数据资产化的视角出发，制定符合数据安全规范的数字营销策略；第二，企业理应从源头根除和避免数据安全问题，在DSMM架构下，通过制定规章制度、树立企业文化等方式约束接触和管理数据的人员；第三，从数据的生命周期角度出发，从数据的采集、传输、存储、处理、交换以及销毁等流程制定数据安全保障制度，保证数据的安全；第四，学习优秀企业在数据安全上的措施，定期开展企业数据安全合规评估工作。（3）互联互通开启数字营销新生态、新方式，全域营销重塑品牌增长。全域营销的概念在2016年被阿里巴巴首次提出，是指以消费者为中心、以数字化赵又霖，庞航远，林怡妮，潘义概数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点52023年第35卷第2期“AIPL消费者运营”为方法论，全面促进品牌的数字营销。2023年3月，市场监督管理局发布4项反垄断法配套法章，法章明确指出禁止不正当的非法竞争。在反垄断法章和市场监督管理的压力之下，企业之间达成共同的协议，互相之间的信息屏障、用户垄断逐步被解除。不同的企业之间形成了互联互通，共同合作的互联网新业态，全域营销正在成为未来数字营销的新生态和新方式。数字营销不断升级衍生出的新生态和新方式将会为互联网平台间的互联互通，实现全域营销的数字营销提供机会。从当前反垄断竞争的办法来看，实现互联网平台间的互联互通，通过全域营销实现规模化获客是当前数字营销的重要发展方向。对此，企业首先可以通过裂变传播和私域流量快速获取优质的流量；其次，基于内容营销、场景式营销和全域营销等方式将流量进行有效的转化。最后，采取适当的营销手段实现客户高留存率。（4）大力发展数字营销，助力国货崛起。近年来，随着国内经济的不断发展和开放，相关部门出台多项政策全力支持国产品牌的发展。数字营销是在大数据技术的背景之下，通过数字媒体渠道针对性地创建和传播内容，提高产品广告的覆盖面。在互联网和大数据时代，国货的崛起离不开数字营销，数字营销为国货快速获取优质的流量，拓宽国货的受众面。3数字营销的实践发展20世纪90年代以来，随着数字技术的不断进步，数字营销工具和手段也在不断地更新迭代。数字营销的关键是数字化技术以及虚拟实践1，数字营销实践的成长发育是由技术的发展和应用的拓展而推动的一个过程。本文以技术的发展演进为主线，以标志性的数字技术应用为重要节点，把数字营销的实践发展具体划分为单向营销、互动营销、精准营销以及智慧营销4个阶段2。技术的发展是交叉迭代而非线性更替，数字营销的发展亦是如此。这4个阶段并非单纯的后者取代前者，而是叠加式升级。也就是说，当数字营销进入一个新的阶段，前一阶段的营销形式并未消亡，而是在技术和应用创新的推动下得到改进和升级，与后者共同存在，互相补充。第一阶段：基于Web1.0的单向营销。20世纪90年代初，World Wide Web（即万维网）诞生，开启了数字营销时代。由于Web1.0时期的互联网是单向传播的，用户只能搜索、浏览信息，无法进行交互。因此，在基于Web1.0的单向营销时期，互联网内容由网站创造主导，广告以单向传播为特征，用户只能被动接受网站上的营销信息、广告内容，以曝光和告知为主要目的的广告在技术的推动下率先得到发展，广告表现形式较为单一，主要包括展示类旗帜广告、弹出式广告、按钮广告等。广告营销理念以销售产品为最终目的。第二阶 段：基 于Web2.0的 互 动 营 销。相 对 于Web1.0的单向信息发布，在Web2.0时代，也就是“可读写”网络的诞生，使得用户不再只能被动接受信息，还可以参与网络内容的制造与传播，与他人进行互动。Web2.0时代的重要标志就是YouTube、Twitter、新浪微博等社会化媒体的兴起3。随着社交媒体巨头的诞生，消费者逐渐聚集于社交网络，横幅式广告、弹出式广告等单项展示广告逐渐失去市场，取而代之的是搜索引擎营销、网络视频营销、网络社区营销等形式。基于Web2.0的互动营销时期开始将重点放在企业与用户的双向传播中，把人与内容的单向获取关系，深化为人与人的双向互动关系，拉近了企业与用户之间的距离，进而达到理想的营销效果。第三阶段：基于大数据的精准营销。技术的进步是催生数字营销实践发展的土壤，随着大数据时代的到来，数字营销能够更加精准地挖掘潜在用户，满足消费者即时、个性化的需求、实现产品的精准投放4。以大数据技术应用为特征的精准营销时期，用户在门户网站、社交媒体、搜索引擎等平台的每一次交互行为都被收集、记录，企业通过对这些数据的挖掘分析，可以更精准地了解用户的需求和偏好，从而在减少无效营销的同时，大大提高消费者体验和营销效果。第四阶段：基于人工智能的智慧营销。人工智能这一新技术引发的“智能革命”也给数字营销带来改DOI：10.13998/ki.issn1002-1248.23-0237数字营销专题62023年第35卷第2期变。基于人工智能的数字营销相较于前3个阶段数字营销的显著特征在于人工智能可以以“智能”的方式模仿人类并进行数字营销活动5，使营销更加智能化和自动化，让消费者获得更为真实的体验，促进深度交流，加深了消费者对产品的了解，从而使企业的营销效率得到提升6。数字营销从单向营销到智慧营销的演变升级，是以客户需求为导向的。从总体来看，随着互联网的发展，数字营销实践表现出以下3个趋势：数字营销的应用范围更加广泛，涉及到市场行为的各个方面，如医疗行业、供应链、农产品等；数字营销的侧重点从传播获客转移到用户运营、全过程交互、用户体验等方面；数据驱动营销，数字营销的核心是对数据的分析与挖掘，当前的数字营销实践更多侧重于对用户数据的采集、分析、驱动的营销策略与行为的生成。4研究重点移动互联网和数字经济的发展给数字营销带来了新的发展机遇和空间，数字营销的相关研究对数字营销的发展具有重要的参考价值和实践指导。为深入探究数字营销的研究重点以及为数字营销的实践发展提供参考，本文遵循用户-偏好-评估-提升的路径，归纳和梳理数字营销的研究重点。4.1数字社区用户分群研究数字社区是指通过数字化信息在虚拟网络空间中将管理、服务的提供者与用户有机地连接在一起，从而构建出一个虚拟社区。数字社区作为数字营销维护和留存用户的方式，在数字营销中发挥着重要作用。数字社区用户是指使用由数字社区提供者提供的服务的人。用户分群是指根据用户的特点，提取相似用户，生成不同的用户群体。用户分群对提高数字社区的数字营销效率、减少数字营销成本尤为重要。现有的数字社区用户分群研究主要采用的方法有AP算法7、DBSCAN聚类7、主成分分析法8、K-Means聚类算法8、社会网络分析9、Topsis算法9、基于正则等价的块模型方法10、LDA主题模型9、spss两步聚类法11和标签传播算法12等。例如，王帅在DBSCAN聚类的基础上借助AP算法实现用户分群7；李玉媛等借助社会网络分析法和Topsis算法划分科学网情报学社区的用户群体9；郭顺利和张宇借助主成分分析法和K-Means聚类算法划分在线健康社区的大学生用户群体8；王泰和曾悦借助基于正则等价的块模型方法化虚拟学习社区的用户群体10；吴江和周露莎借助spss两步聚类法划分用户角色11；刘伟和丁志慧融合RFM模型和k-means聚类算法建立成员分类LAT模型13；XU等提出了一种改进的标签传播算法划分社区用户12。用户情感同样也是用户分群的指标来源之一，借助情感分析划分用户群体的研究同样也受到了广大学者的关注。例如，王帅和纪雪梅基于情感标签借助DBSCAN聚类划分用户角色14；DU等根据用户的情感偏好划分情感社区15。4.2数字社区用户偏好研究数字社区用户是数字社区和行为的主体，用户在数字媒体上留下的痕迹充分体现用户的偏好。因此，数字社区用户偏好研究仍然是学者们的研究热点。数字社区用户偏好的研究主要可以分为两个方面：一是通过主题聚类分析，探究数字社区用户的关注点；二是基于偏好预测的个性化推荐。4.2.1基于主题分析的偏好挖掘从主题分析的对象来看，现有的相关数字社区主题研究主要集中在用户和社区两个对象。有学者从用户评论的角度出发，对用户评论进行主题聚类，进一步探讨用户的关注点16-18；有学者从社区划分的角度出发，根据用户之间的相似性把社区划分为不同的模块19,20。从数据获取的方式来看，主要为借助问卷发放获取数据和通过爬虫工具获取数据；从分析的方法来看，其常用的方法为K-Means聚类算法21、LDA主题分析模型9,16、联合分析22、ATM模型23、余弦相似度算法、BERT主题聚类16、谱聚类24、融合主题与SECI模型25、主题标签的话题发现算法26和Tag聚类20等。现有关于数字社区主题分析的研究表明，K-Means聚类赵又霖，庞航远，林怡妮，潘义概数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点72023年第35卷第2期算法仍然是当前主题聚类分析的一种经典的无监督算法，但是现有的学者也开始探索其他方法在主题聚类上的应用。例如，吴江等借助BERT主题聚类模型对网易云音乐社区用户评论进行主题聚类分析16；张海涛等基于主题相似度矩阵，借助谱聚类挖掘好大夫在线健康咨询平台发布信息的主题24；张连峰等基于SECI模型对社区的知识进行聚合25；周新民等提出基于主题标签的话题发现算法26；张鑫采用文本编码的方法提取百度乳腺吧所主题帖及回复帖的文本主题27。董伟和陶金虎借助ATM模型识别用户主题，分析用户关注的主要内容23。不少学者意识到主题的差异性和用户群体的差异性会导致用户在不同主题的偏好存在差异。因此，部分学者同时也考虑到了主题权重问题，例如，张一涵和袁勤俭借助联合分析方法获得了用户对银行网络平台设计属性的偏好权重22；董伟和陶金虎借助ATM模型和Hellinger Distance算法获得用户对主题的偏好倾向23。4.2.2基于偏好预测的个性化推荐个性化推荐在数字营销中是不可或缺的技术。部分学者也将个性化推荐应用于数字社区中，预测数字社区用户的偏好。数字社区现有的关于推荐和偏好预测的研究较少。从方法的角度来看，用于数字社区个性化推荐和偏好预测的方法主要有协同过滤算法28、主题相似度算法29、知识图谱30、基于位置的推荐算法31、神经网络算法32,33、社区检测算法34等。协同过滤推荐算法作为个性化推荐中的经典算法，同样也被应用于数字社区的偏好预测和推荐中，例如，SONG等提出一种基于Spark的ALS协同推荐算法，应用于学习社区的个性化推荐中28。部分学者融合知识图谱和用户画像，并将其应用于数字社区的个性化推荐中，例如，翟姗姗等提出了融合知识图谱和用户画像的医疗社区用户个性化推荐模型30。地理空间的差异也会对数字社区用户偏好产生影响，OJAGH等提出基于位置的定向感知推荐系统31。4.3消费潜力评估与开发研究在经济从高速增长向高质量发展转变的过程中，人们的消费行为呈现出多样化、多层次和多方面的特征。电商直播、社交媒体营销等数字营销形式，跨越时空限制，推动新消费场景和消费内容不断涌现，增加优质产品和服务的供给，促进供需在更高层次上的良性循环，使消费市场的潜力得到更大、更快地释放。为更好地发挥数字营销作用，推动消费市场进一步繁荣复苏，需挖掘不同领域的消费潜力，以更好满足居民消费需求。而目前，对居民消费潜力展开的研究较少，对消费潜力的概念尚无统一定义。部分学者认为消费潜力是一种潜在的未被有效释放的需求，进一步释放居民消费潜力，可以将消费剩余转化为现实的消费行为35，这对消费需求的增长有至关重要的影响。部分学者将消费潜力视作消费水平的最大值，是一种消费缺口，即潜在消费与实际消费支出之间的偏离程度36。在消费潜力评估方面，现有研究主要从定性、定量两个角度对消费潜力的影响因素进行分析。大部分定性研究中基于传统视角，将消费潜力的主要影响因素分为居民收入37、消费结构38、消费环境39、国家政策。定量研究则从居民消费能力、消费支出、消费环境3方面构建消费潜力测度指标体系，利用聚类统计方法40、TOPSIS法41、信息熵法35等主观或客观赋权方法进行评估，科学测度居民消费潜力。在消费潜力开发方面，消费潜力开发的主体主要可分为三大主体：城镇居民。已有研究通过构建多指标评价体系综合测度城镇居民消费潜力，基于省级面板数据，结合经济学、地理学等多学科分析方法，分析城镇居民消费潜力的空间异质性42，探究住房价格、人口年龄结构、地理位置等对城镇居民消费潜力的影响43，检验直播电商等新型消费模式44、数字普惠金融45等对城镇消费潜力释放的影响。农村居民。通过对城乡居民消费差异的分析可知，农村居民的基本消费需求普遍低于城镇居民，但其边际消费倾向和消费需求的收入弹性较高，农村居民消费潜力具有很大的释放空间46。农村消费正在成为中国消费市场的亮点，数字金融47、电子商务48等新型消费模式可进一步释放农村消费潜力，推进乡村振兴，缩小城乡发展DOI：10.13998/ki.issn1002-1248.23-0237数字营销专题82023年第35卷第2期差距。政府。从中国总体居民消费潜力来看，居民消费潜力呈逐年增加态势，且消费潜力水平的分布与地理位置和经济水平相关40。在居民消费潜力的城乡差距中，为进一步释放农村消费潜力，政府应当充分发挥政策导向作用，加强价格调控力度，深化城乡互动交流。在居民消费潜力的东、中、西部的空间效应差异中，很大程度上中、西地区仍然需要依靠政府及其他相关部门的收入分配，才能真正释放居民的消费潜力42。4.4数字营销效能评估研究数字营销框架体系下，包含搜索引擎营销、社会化媒体营销、电子邮件营销、联盟营销、内容营销等多种数字化营销手段。在数字社区环境中，社会化媒体营销通过社交场景、社会互动达成营销，相对于其他营销方式而言，社会化媒体营销可以因地制宜地匹配营销策略、降低营销成本、实现匹配目标客户精准的差异化营销，与当前企业、机构等的需求最为契合。因此，本文主要对社会化媒体营销进行分析。微博、微信作为国内较为广泛使用的移动社交媒体平台，其巨大的用户群体产生的信息行为对企业经营活动、政府机构信息传播等起到积极的促进作用，这使得基于社交媒体的数字营销呈现爆发性发展趋势。目前社交媒体营销活动的开展仍处于摸索前行的状态，哪些因素会影响社交媒体营销效果，如何衡量社交媒体营销效果，尚缺乏系统性的研究。在以微博平台为研究对象的相关研究中，现有研究主要利用结构方程模型49、社会网络分析50、多元线性回归51等技术方法，分析验证了宣传力度、互动程度（微评论数、点赞数）、粉丝状况（粉丝数、个体属性特征）等方面因素对微博营销有直接影响。意见领袖、微博内容（关系构建、行为引导、信息提供型）则可以通过影响评论数、点赞数、粉丝数等中间变量，间接影响微博营销效果52。以微信公众号为研究对象的研究中，兰燕等53运用因子分析法降维分析，发现农产品营销微信公众号传播效果的主要营销因素包括评价传播因素、阅读传播因素、创作传播因素。周付军54运用模糊集定性比较分析方法，发现高校社科学报微信公众号传播效果具有“多因并发”特征，传播主体和在看量为核心影响因素，功能设计和阅读量为辅助因素。目前还缺乏有效实施社交媒体营销的明确的思路和清晰有效的方法。在社交媒体营销活动的评估中，现有研究主要运用层次分析法55、德尔菲法56、道格拉斯生产函数57等方法对微博、微信等社交媒体平台的营销传播效率评价指标进行分析，并利用DEA方法中的CCR模型58、BCC模型59对指标数据展开定量分析，并对其进行总结归纳，得出对社交媒体营销效果影响程度较高的因子，指导政府机构或企业在智能营销时期的营销效果评估，从而对企业社会化网络营销的优化、政务信息的传递效率的提高有一定的指导作用。直播活动作为目前一种主流的数字营销方式，为产品提供了一个良好的宣传推广渠道。在直播活动效果的影响因素方面，现有研究利用扎根理论60、回归分析61、仿真传播模型62等方法分析发现，产品直播效果的影响因素主要包括：消费者因素63,64，如观看人数、消费者的动机、投入程度；意见领袖因素62，如主播的专业能力、影响力、与品牌的契合度以及互动能力；传播内容因素65，如趣味性、互动性、利益性以及个性化服务等；其他因素61,66，如商品质量、售后服务水平、直播平台的宣传程度、易用性等。基于此，在营销4I理论67、信息生态理论68等理论的指导下，结合质性研究、层次分析和模糊综合评价等评估直播营销效果，管窥直播营销现存问题，从而提出具有针对性的营销策略，提升营销效能。5结语本文通过对数字营销的政策指向、实践发展以及研究重点的归纳梳理，可以总结得出以下结论。（1）在数字营销的政策指向方面，数字营销的实践理应注重：数字营销应服务国家战略，加快促进数字经济建设发展；数据安全属于国家战略，隐私安全是数字营销的基础；互联互通开启数字营销新生态、新方式，全域营销重塑品牌增长；大力发展赵又霖，庞航远，林怡妮，潘义概数字营销活动的政策指向、实践发展与研究重点92023年第35卷第2期数字营销，助力国货崛起。（2）在数字营销的实践发展方面，数字营销的实践发展可以具体划分为单向营销、互动营销、精准营销以及智慧营销4个阶段。（3）在数字营销的研究重点方面，本文遵循用户-偏好-评估-提升的路径归纳梳理数字营销的研究重点，发现数字营销主要存在两个问题：理论研究与实践应用存在脱节。互联网技术和平台蓬勃发展，企业先于理论开始大规模实践，然而数字营销理论研究相对滞后，新近出现的数字营销实践还不足以支撑起一定的理论指导企业管理。研究主题过度集中。现有文献大多集中在少数问题上。例如，数字营销包括搜索引擎营销、社会化媒体营销、电子邮件营销、内容营销等6种方式，但现有研究大多将焦点落在社交媒体营销方式上，忽视了对其他方式的研究。研究主题的局限性使得数字营销无法大规模独立成一个学科领域进行研究。除此之外，在未来的研究中，数字营销应注意研究方向与社会经济发展目标的匹配性，通过数字营销理论型与应用型的研究，为社会经济和企业的长期健康发展提供可靠的理论支持和可行的解决方案。参考文献：1姚曦,秦雪冰.技术与生存:数字营销的本质J.新闻大学,2013(6):58-63,33.YAO 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