王永贵、张二伟、张思祺：数字营销研究的整合框架和未来展望——基于TCCM框架和ADO框架的研究

数字营销研究的整合框架和未来展望

——基于TCCM框架和ADO框架的研究

王永贵：浙江工商大学校长、工商管理学院教授、博士生导师，教育部人文社科重点研究基地:浙江工商大学现代商贸研究中心首席专家、数字创新与管理研究院院长。国家杰出青年基金获得者，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，国家“万人计划”哲学社会科学领军人才，教育部高等学校工商管理类专业教学指导委员、国务院学位委员会工商管理学科评议组成员，2014—2022年高被引中国学者，入选全球前2%顶尖科学家榜单，《管理世界》编委、《营销科学学报》专业主编、Journal of Business Research副主编。主要从事市场营销与服务营销、顾客创新与电子商务等研究。

张二伟：首都经济贸易大学工商管理学院博士研究生，主要从事数字营销研究。

张思祺：首都经济贸易大学工商管理学院博士研究生，主要从事数字营销研究。

随着Web4.0、物联网（IoT）、区块链、人工智能（AI）、大数据分析的推广和应用，企业的营销模式、消费者的消费和生活方式都在发生重要变化，数字营销日益得到管理者和研究者的重视。一方面，越来越多的企业在展开数字营销活动时，数字销售互动已成为企业与消费者接触的重要方式，数字营销能力甚至比传统营销能力更为企业所青睐；另一方面，针对数字营销的理论研究也在不断涌现。如图1所示，自2017年以来，在Web of science和中国知网等数据库中，以数字营销为主题的研究文献迅速增加，国内外学者的研究成果日益丰硕。相应地，人们对数字营销的认识也从使用数字渠道进行产品和服务营销的特定术语，逐步转变成使用数字相关技术来获取顾客、建立顾客忠诚、推广企业品牌、强化顾客挽留和增加销售额的整个过程。

根据美国市场营销协会的定义，所谓数字营销就是由数字相关技术促进的营销活动、机制和过程，旨在为顾客和其他利益相关者创造、传播和交付价值；类似地，Kannan和Li将数字营销定义为“企业与顾客及合作伙伴协作，共同为利益相关者创造、沟通、交付和维持价值的适应性技术赋能过程”。由此可见，数字营销实际上就是基于数字相关技术展开的营销活动、过程或机制，它能够产生并传递价值，进而在数字技术赋能中创造、维持和发展关系。

然而无论是数字营销实践还是理论研究，依然面临着一系列亟须破解的难题：首先，数字营销能否真正为企业带来利润尚不确定。例如，在一系列广泛的数字营销活动（如社交媒体营销、移动营销、内容营销）中提升企业的数字能力是否真的能够获得预期回报？目前相关经验证据依然十分有限。其次，庞大的文献规模使不少学者在梳理相关研究时更倾向于从某个单一视角对数字营销研究进行梳理，如顾客定制、算法营销、人工智能营销、社交媒体影响者、顾客隐私、数字平台、线上和线下零售、数字消费者行为等，但数字营销旨在利用数字相关技术（经常与其他沟通渠道相结合）为利益相关者创造价值并实现组织目标，是一个涉及企业管理、数字技术、人工智能等众多领域的跨学科概念。因此单一视角、单一学科或细分领域的计量分析往往无法勾勒出数字营销研究的全貌，而且也不利于探讨各细分领域相关研究之间的关联。最后，以往类似主题的综述研究较少关注对现有文献中用到的理论、方法以及场景等方面的梳理，而数字技术不但对实践场景而且对现有理论、方法和科研范式等也存在较大影响。所以不论是从理论研究还是从实践应用的角度来说，都迫切需要采取更完备、更系统的研究方法对既有研究成果进行系统梳理和深入分析，以便全面揭示相关研究的现状、剖析各研究之间的关联、挖掘现有研究中存在的主要不足，进而为未来的理论研究和实践探索提供有效指引。

与以往多立足于单一视角的研究不同，本文从整合视角出发，综合采用信息更加丰富的、更加科学的系统文献综述方法中的TCCM框架和ADO框架，对数字营销领域的相关研究进行全面梳理和综合分析，以便对数字营销研究形成相对系统的认知，并为未来的研究指明方向。基于Web of Science核心数据库和CNKI数据库，通过对数字营销主题相关的718篇文献的梳理，本文揭示了数字营销及其影响的内在机理：一方面，基于Paul和Gabriel提出的ADO框架，沿着前因—决策机制—结果的关系链系统地回答了数字营销对绩效的影响及其影响机理，进而系统地勾勒出既有的数字营销研究整体框架；另一方面，参照Paul和Rosado-Serrano的TCCM框架，通过理论—情境—方法框架对现有研究进行了深入剖析，描绘了数字营销的发展历程和当前现状，进而揭示出现有研究中存在的主要不足和亟待解决的关键问题。在此基础上，本文识别出未来数字营销研究的八大重点主题，以期为未来的理论研究与实践探索提供有效指引。

（一）中英文文献检索

参照Lim等的做法，本文中的英文文献主要来源于UTD24、FT50以及ABDC中市场营销类的A* 和A类期刊。同时为了更加全面地对数字营销的国内研究进行梳理和了解中国学者的研究状况，本文也将中文CSSCI期刊的相关论文纳入研究当中。具体而言，本文按照关键词对Web of Science和中国知网数据库进行检索，截止日期设定为2022年11月30日，检索文献类型设定为论文和综述，关键词包括“数字营销/数字化营销”、“数字销售/数字化销售”、“数字促销/数字化促销”、“数字渠道/数字化渠道”、“数字互动/数字化互动”、“数字定制/数字化定制”、“数字沟通/数字化沟通”、“数字广告/数字化广告”、“视频营销”、“社交媒体营销”、“大数据营销”、“智能营销”。而且为了尽可能全面地揭示相关研究的全貌，在检索中没有设定起始日期。由于UTD24、FT50以及ABDC列表中的期刊存在重叠，本文在排除重复文献后初步得到英文文献1747篇，检索到中文CSSCI期刊论文481篇。然后再通过对这些文献的题目、摘要及关键词进行人工排查，剔除了程序设计、数据流动治理、数字金融等与数字营销关联度较低的文献，最终得到了583篇英文期刊论文和135篇中文期刊论文，共计718篇文献样本，时间跨度为从1998年出现第一篇数字营销论文一直到2022年11月底。

（二）样本研究分析

如图1所示，本文虽没有设置检索起始时间，但从检索结果发现数字营销研究自1998年已经出现，在1998年至2010年的最初10多年里，只发表了少量的数字营销相关研究文献（中英文合计49篇，占总样本的6.8%）；在2011年至2017年间，数字营销研究开始平稳增长（中英文合计176篇，占24.5%）。值得注意的是，自2018年开始，每年发表的相关文章数量开始迅速增加。截至2022年11月30日，已经发表了中英文相关文献共计493篇，远远超过之前发文量的总和，这彰显了数字营销研究的日益重要性，同时也表明了本文的必要性和迫切性。

围绕数字营销的高质量文献进行梳理可知，系统诠释研究现状、阐述既有的理论、深度解读数字营销中的难题并指明未来的研究方向，进而帮助企业更好地通过数字营销活动获得卓越绩效，已成为学术界和实业界共同关注的战略课题。同时通过中英文期刊发文量对比还发现：高质量中文期刊数量远远少于同期的英文期刊发文量，特别是从2018年开始，相比于英文期刊发文量的快速增长，国内同类型文献的增长率较为平缓。随着国家大力发展数字化战略，加大国内数字营销研究的力度、把论文写在祖国大地上，进而构建中国本土化的数字营销理论体系已势在必行。

（三）研究框架选择

研究框架是一种用于梳理和整合不同文献流的结构。许多知名学者和顶级期刊都呼吁“优秀的”文献综述在构建其内容时，为了保持较好的科学性和逻辑性，往往包含如理论、构念、情境和方法等方面的关键内容。本文综合采用了ADO框架和TCCM框架。其中，ADO框架由Paul和Gabriel开发，“A”指前因、“D”指决策机制、“O”指结果。从本质上讲，前因阐明了从事或不从事具体行为的原因，决策则说明了行为表现或不表现的机制类型，结果则概括了行为表现或不表现后产生的评估；TCCM框架由Paul和Rosado-Serrano所建立，“T”指理论、两个“C”分别指情境和特征、“M”指方法。具体而言，理论概括了学者们用来指导调查研究的视角，情境描述了调查研究所涉及的场景，而特征则是对内在逻辑的描述，方法则揭示了调查研究所依据的经验证据性质。本文之所以同时选择了ADO框架与TCCM框架，主要是因为：首先，ADO框架特别适合梳理过去的研究主题（即构念及其随之而来的关系），但它没有解释可以指导未来研究的理论、情境或方法，因而往往无法更好地指导未来的研究；其次，TCCM框架往往可以为未来的学者提供复制工具或为该领域新的研究发现提供指引，但却无法像ADO框架那样聚焦研究主题。因此，Lim等指出，可以利用ADO框架所描述的前因—决策机制—结果来解释TCCM框架中的特征因素，进而实现两者的融合。

（一）有关数字营销的研究脉络概述

数字营销研究基本上是伴随着数字相关技术的发展而不断演进的（图2）。概括地讲，大致可以分为以下三个阶段：

第一阶段（Web1.0）从1994年至2008年前后。此时，数字（网络）技术能够实现信息高效传输，在线搜索、电子邮件、电子商务等应用开始普及，但用户多是被动接受互联网推送，很少能深度参与到互联网建设中。相应地，对数字营销的认识还停留在“使用数字渠道进行产品和服务营销”，理论研究也主要关注多渠道博弈、网络广告/促销以及多形态产品捆绑等。虽然顾客隐私也开始受到关注，但更多研究是基于企业的角度，探索如何借助数字技术实现营销实践数字化。多数研究者还没有着手开发专门的数字营销理论，对数字营销现象的分析也通常是基于传统理论如4P、4C等展开。

第二阶段（Web2.0）自2008至2020年前后。这时智能手机和移动互联网开始普及，线上、线下交互频繁，社交网络、O2O服务、网络直播等成为主流，用户可以自主创建互联网中的内容。人们对数字营销的理解已经涵盖了“使用数字技术获取顾客并建立顾客忠诚、推广品牌、强化顾客挽留和增加销售额的整个过程”。相较于Web1.0时期，消费者更加注重数字消费的价值体验，研究主题也日益丰富。一方面，基于消费者视角的研究增多：顾客个性化隐私、在线口碑/评论、社交媒体互动、短视频营销以及游戏营销等主题获得大量关注；另一方面，从组织视角来看，围绕企业展开的推荐系统营销、数字广告、价值共创、全渠道营销等研究主题开始涌现。随着借助网络、算法、人工智能进行定制的现象日益普遍，越来越多学者开始探索数字化顾客定制的理论内涵。

第三阶段（Web3.0）始于2020年前后，开启了去中心化的互联网时代。数字革命加速，区块链、人工智能、物联网、云计算等正在构建全新的数字生态。伴随着算力和算法对数字技术提供的支持，元宇宙的概念在2021年开始得到业界广泛关注，智能算法快速发展。数字营销研究也开启了新的篇章，人工智能与消费者的人机互动、算法营销、虚拟现实体验等成为主要的研究方向，区块链在数字营销中的用途也得到了挖掘，企业更加注重开发数字化的营销能力，营销敏捷性备受关注，营销4.0应运而生并飞速发展。

与数字技术发展的步调一致，影响数字营销的因素也不断演进，逐步衍生出庞大的数字营销研究丛林，图3系统地勾勒出了数字营销研究的整合框架。

（二）有关前因—决策机制—结果（ADO）的研究综述

如前文所述，数字营销能够在创造、维持和发展关系的过程或机制中产生并交付价值。本部分基于ADO框架，立足于前因—决策机制—结果的逻辑链进行梳理。

1.有关前因的相关研究。前因涵盖了影响决策机制或者结果的原因，它可能对决策过程产生直接影响，也可能对结果产生间接影响，本文特指开展数字营销的影响因素和动机。通过文献梳理可知，数字营销的前因大致包括个体因素、组织因素和宏观因素三个方面。

（1）个体因素。有关研究主要涵盖顾客和销售人员的相关主题（表1）。针对顾客的研究主要围绕顾客认知、体验、特征和行为等展开，例如数字临场感和自我呈现体现了顾客对网购和社交的认知程度，自我发展、社会联结等动机性体验和自豪/感恩等情感因素、羊群效应等网络购物特征以及评分、点赞和转发等在线评论行为都是重要顾客前因，会直接或者间接影响其他消费者的购物行为以及企业的营销决策效果。对于销售人员的研究集中在数字化变革中的心理准备和感知组织支持、家庭工作冲突等有关的认知和情感因素以及销售人员的自我领导行为等是如何影响顾客绩效和企业决策的。通过梳理发现，很多学者都在探讨消费者隐私问题，并逐渐形成了围绕个性化隐私悖论的一系列研究成果，但对于如何化解隐私悖论，至今还存在不小争论。

（2）组织因素。组织前因主要涵盖企业的价值导向、资源和能力、管理和创新等方面（表2）。这些因素是企业制定数字营销决策和提升绩效的必要条件。例如，企业的创新和互动等价值导向是企业制定数字营销战略的重要依据；而在线营销能力、社交媒体能力、数字平台能力、数字业务能力、B2B电商能力等数字化营销能力通常会直接或间接作用于企业绩效。营销管理相关研究主要包括营销激励和竞争政策、服务质量和功能质量、推荐质量等。特别需要注意的是，虽然传统营销能力有关研究由来已久，但数字营销能力的概念化和讨论是近几年才开始的，而且和传统营销能力存在较大差异，仍有待进一步探索；随着数字技术为企业的顾客定制实践及学术研究带来新的机遇与挑战，因而需进一步探索和深入研究定制化主题。

（3）宏观因素。技术、经济和社会等宏观因素影响着企业营销活动的诸多方面（表3），就技术要素而言，现有研究认为企业需要加强互联网通信等基础设施的建设投入，并充分利用机器学习和计算机视觉技术、人工智能、增强现实以及数字助推等数字有关技术。就社会因素而言，文化、行政、地理和经济距离，数字产品在城市和农村之间以及国际间传播等也是重点关注的话题，例如国家间不同文化形成的价值观使品牌认同程度存在较大差异，跨文化框架和集体主义水平使得同一数字营销决策呈现出差异化的效果。经济方面，新兴经济体的发展水平、数字人口，都是数字营销实践能否事半功倍的重要影响因素。通过梳理发现，随着数字技术向智能化发展，营销领域愈来愈重视算法的作用，但算法营销的效果却并不理想。另外，作为广泛应用于金融、环保、物流等诸多行业的区块链技术，在营销研究中得到的关注也远落后于实践需求，尚待进一步挖掘和探索。

2.有关决策机制的相关研究。决策机制作用于最终的绩效，是对前因的直接反应和结果的前兆。数字营销相关机制主要是构成前因的市场主体之间，通过与数字媒介有关的营销活动产生互动，形成的通往结果的中间过程。主要涉及个体（消费者和销售人员）以及组织（企业），可大致分为个体之间、个体与组织、组织之间三类（表4）。

个体间互动机制主要研究个体间交互是如何产生购买行为的，例如消费者在网络社区中通过身份和地理信息的披露提高了他人对评论的信任，从而提高购买率评论（口碑）的可信性和有用性、社区成员的熟识度会影响互动参与度，这些都构成了个体间互动机制的积极因素，而认知障碍会对个体间互动产生不利影响，成为主要的消极因素。个体与组织的互动主要涉及数字化沟通方式，考察企业如何提高顾客的品牌态度和购买意愿，例如在互动过程中企业难免会收集顾客数据，从而引起顾客的隐私顾虑或隐私倦怠，进而影响顾客价值感知，并影响二者的价值共创，这一系列中间环节塑造了顾客最终的消费行为和企业的绩效结果。关于组织间互动机制的研究主要考察B2B模式下双方如何建立良好的关系。由于组织购买往往是集体决策，因此互惠反馈、社会互动等就显得很重要。另外，虽然营销决策的敏捷性能够很好地应对数字环境变化，但对敏捷营销的理论研究却十分有限。

如表3所示，决策机制的形成也涉及理论模型的探索。早期研究多基于“4P”等传统营销框架进行分析。随着数字营销研究的发展，不断有学者尝试创建数字营销专有的理论框架，如4R（Recognize-Research-Relationship-Return）框架、4I（Interaction-Interest-Interface-Iteration）框架。但正如菲利普·科特勒所说“市场变得比市场营销更快”，学界可能需要更多新的营销理论来满足数字化转型中的营销学研究。

3.有关数字营销结果的研究。结果是随后出现的绩效或非绩效评估。数字营销活动会产生多种结果，涵盖企业绩效、顾客绩效以及销售绩效等（表5）。

企业绩效方面，在经历了个体和组织之间一系列的决策机制和互动后，组织的行为结果主要表现在企业的资源/能力、财务绩效和创新等方面。例如，企业的资源/能力相关结果体现在买卖双方的匹配率、新产品导入率以及社交媒体等数字资源的投入/产出成效。财务绩效的相关指标较多，研究者往往基于不同的视角来衡量企业数字营销活动的财务收益，例如销售收益率、资产收益率等，还有一些研究在探索企业财务绩效的同时兼顾社会绩效。数字营销活动的创新绩效则体现在是否提升了创新职能、使顾客感知到产品或服务的创新性。顾客绩效主要是指数字营销活动中消费者在品牌态度、在线参与、满意度和忠诚度等方面的表现。企业对销售人员的考核，即销售绩效，则主要通过线上销售份额、情感承诺和协调能力等来考察。

虽然目前数字营销的理论体系尚不完善，但仍可梳理出一些特点：第一，可扩展性、开放性和包容性。当前研究中很多理论构念都与经济学、心理学等相关，如购买意愿、利润最大化等，再次说明市场营销天生就与经济学、社会学、心理学和传播学等学科存在千丝万缕的联系；区别于其他的营销理论，数字营销还与数字技术紧密相关，基于数字技术开放性、可编辑性和可扩展性等特征，数字营销理论体系也具有较高的可扩展性、开放性。随着研究的深入，数字技术不断演化，有关研究成果正在不断融入数字营销理论的体系框架中，体现了数字营销理论体系良好的包容性（图2）。第二，数字营销强调价值共创，营销活动通过数字媒介能够整合不同利益相关者的资源来实现共赢。第三，智能化。随着数字营销实践不断趋向于借助云计算、大数据、人工智能等先进技术理念，研发出大量具备智能化、自动化的数字营销工具及平台，可以推断未来研究的发展会越来越突出智能化主题（图2）。因此今后研究不但需要关注现有研究的不足，也需要结合数字营销理论的基本特征和未来可能的发展趋势，以求事半功倍之效。

（三）有关理论—情境—方法的研究

通过对理论—情境—方法进行梳理，有助于深入了解数字营销研究的底层逻辑、实践场景和技术手段，为未来研究奠定基础。

1.数字营销相关理论。理论是学术发展的重要手段，为学者提供了一个指南，可以用它来寻找研究问题的答案，达成研究目标。经过梳理发现大约有245篇文章运用了102种不同的理论来开展数字营销研究（表6）。例如，用博弈论探讨多重渠道的收益问题，用公平理论分析消费者的网络隐私关注，社会认同理论用来解释身份披露对在线评论的影响等。随着数字技术不断演化，也有学者开始尝试从其他学科领域引入理论，如采用源自机器人领域的恐怖谷理论来解释消费者行为。但是从信息化、数字经济、数字化改革，再到数字文明的时代转变，体现了技术迭代的强大驱动力，这对经典理论体系形成了一定的挑战，并呼唤以新生产函数为核心特征的新理论的诞生。因此未来研究需要考虑传统经典理论是否适用于不断演变的数字经济时代。

2.数字营销相关情境。情境指研究所涉及的场景。数字技术为营销研究提供了丰富的研究场景。例如在Web1.0阶段，研究者开始探索图书音像等产品的数字化现象。进入Web2.0，数字化经营的种类更加丰富，学者们不断挖掘新情境，如媒体的数字化、时尚服装、艺术拍卖等。随着数字生态不断扩大，数字营销的研究视野更加广阔，如Vieira等分析了巴西等区域经济体的数字化营销现象，发现了发展中国家（经济体）和发达国家中数字营销活动的差异。经过文献梳理并结合实践发现，技术、经济以及政策等因素正在不断催生出新的数字情境，等待数字营销研究者去探索。

3.数字营销研究相关方法。方法是调查研究中用到的工具。通过筛选发现有354篇文献比较清晰地提出了使用的研究方法。大体上可以分为定性和定量两类，定量方法居多，其中以回归分析和结构方程模型的应用最为普遍，其他如博弈论等经济学模型也是部分学者喜欢的方法工具。定性研究中案例分析比较常见。总体而言，多年来研究方法的变化不大（表7），但随着人工智能、大数据、物联网、区块链和量子计算等新技术的发展与普及，研究人员在便利地获取数据的同时，也需要利用更前沿的研究方法来解释管理现象和构建新的管理理论。

通过梳理有关理论、情境和方法能够发现，除了心理学、经济学等学科领域，现有研究中用到的理论越来越多与计算机、人工智能等学科紧密相连。而且数字营销有着广泛的应用场景，具备探索出更多原创性理论的基础，甚至能够构建更强的学科理论体系和学科特征，实现对已有理论的延伸和拓展，做出自身的理论贡献。从研究方法使用趋势上讲，正逐步从单一方法向多样化、多视角、跨学科、混合化发展。例如，Homburg和Wielgos在同一文献中通过访谈区分数字营销能力与传统营销能力，再依据特定程序设计出数字营销能力量表，最后实证检验数字营销能力和传统营销能力二者交互作用对公司绩效的影响，这种先使用质性方法诠释和探索过程原理机制，再使用量化方法进行数据检验的逻辑，为未来选择研究方法以及高质量论文的写作范式提供了有益参考。另外，部分文献开始尝试用机器学习等人工智能方法来处理多样化的数据。随着研究中面临的数据类型和体量不断增加，未来的研究需要充分利用人工智能、大数据和区块链等数字技术对数据信息进行高效处理和加工，从而提高数据的可用性和预测的精准性，充分释放数据要素潜力。

通过梳理现有文献和剖析其中的主要不足，本文凝练出隐私保护、算法营销、区块链营销、数字营销能力、数字顾客定制、敏捷营销、理论构建和使用、情境和方法等方面的主要问题。

（一）消费者隐私保护和隐私悖论难以化解

数字服务需要顾客数据支持，消费者虽然意识到这关乎个人隐私，但在风险—收益权衡时往往不理性，从而形成隐私悖论。现有研究对于如何保护顾客隐私并化解隐私悖论莫衷一是。为了化解隐私悖论，现有文献中提出了不同的解决方案，例如基于隐私演算开发出衡量隐私悖论程度的指标，主动帮助顾客和企业缓解由数据隐私问题产生的矛盾；然而更多研究认为隐私问题会随着时间自然化解，不需要太多主动干预，如在社交或网购刚兴起时，顾客会出于新奇或从众等原因公布个人信息，但随着社交和购物网站等日渐流行、各类风险问题逐渐暴露，消费者会产生危机感并逐渐学会如何理性地应用新兴技术并做好隐私保护；年龄的增长使消费者拥有更多的阅历和警惕，提高了隐私素养，加剧了对隐私泄露的担心，从而减少个人隐私信息的披露。

综上所述，关于隐私悖论的化解主要存在自然化解和主动化解两类。但是自然化解而非主动解决的方式往往不利于及时化解隐私悖论，也无法在保护好数据隐私和安全的前提下更好地鼓励数据的分享和流动，从而难以在个人隐私保护和数字创新发展方面实现有效平衡。因此有必要进一步探索如何保护消费者隐私以及对个性化隐私悖论进行化解的问题。

（二）算法与智能推荐难题有待进一步解答

数字技术为企业提升绩效开辟了新途径，如算法推荐、深度学习都大大提高了营销效果，但是相关研究还很不完善。例如，当前研究对算法推荐和消费者行为之间关系的认识存在分歧。Dianoux等认为数字助推可以帮助顾客在降低决策难度的同时选择更合适的产品，因此能够提升顾客满意度，但路守望和王刊良等认为数字助推会减少顾客参与而损害了价值感知，降低了顾客满意度。因此，现有研究难以明确数字助推是否总能提升顾客满意度。究其原因，不论是Dianoux等、还是路守望和王刊良等，都将推荐系统作为“黑箱”进行研究，没有探讨内在的算法机理，存在内在原理源头上的缺失，只关注了推荐系统这一事物的表象，因而容易出现不一致的研究结论。而且算法黑箱效应也会导致用户对算法产生很多担忧，乃至产生算法厌恶，尽管算法推荐比人工推荐更准确，但是当消费者在进行决策时，还是倾向于选择人工推荐，这反而阻碍了算法营销的发展。在数字经济时代，数据作为一种战略性生产要素参与到价值创造、分配、流通和消费的全过程，算法则是收集和处理数据的战略性工具，由此衍生出的算法推荐，已经成为近年来营销创新和赋能的重要驱动力。因此有必要对算法黑箱效应做进一步探索，助推算法营销的良性发展。

（三）区块链赋能的数字营销研究没有得到充分重视

区块链技术出现以来，营销领域的研究主要集中在区块链对广告业的变革。而区块链将分布式记账（DLT）作为核心技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯、安全可信等优点，在营销中的应用远不止于此，甚至可以成为营销游戏规则的改变者。例如，基于区块链技术的安全性，可以缓解消费者的焦虑，更好地保护消费者隐私，加深消费者信任，能够很好地助力数字经济的发展，区块链技术作为一种颠覆性革命技术和一种底层存储的基础设施技术，与数据挖掘、人工智能、物联网等技术可以相互促进和融合发展，联合开创更多更大的价值空间，不断创新各类应用场景，加快商业场景落地。但是通过对现有文献的梳理发现，不论是诸如消费者行为、隐私保护等过去经常被关注的个体层面主题，还是有关人类福祉等社会层面问题，并没有深挖区块链在其中的作用机制。

（四）有关数字营销能力的研究还不完善

在20世纪90年代，Webster、Day和George开始尝试构建营销能力研究的基本框架，从此研究者基本上是沿着企业营销文化、营销战略以及营销执行策略等不同层次来阐释营销能力的内涵，而数字网络模糊了企业边界，如今的营销思想与20世纪90年代相比产生了较大变化，现有文献在探讨数字化背景下营销能力的内涵及其与企业绩效的关系时出现了较大分歧。

首先，很多文献分别基于不同视角对其内涵进行研究，如数字化销售能力、社交媒体战略能力、在线营销能力、电子商务能力等。但是Homburg和Wielgos认为以上这些能力类型单一，都不足以代表数字营销能力的具体内涵，并通过访谈提出数字营销能力是社交媒体营销、移动营销、内容营销、搜索引擎营销、网络分析、营销自动化和电子邮件营销等方面的能力的集合。随着人工智能等新兴数字技术的蓬勃发展，相关争论还在持续，也从侧面说明传统的营销能力框架已经难以适应数字化研究情境。

其次，现有研究对数字营销能力和企业绩效的关系存在较大分歧。有研究指出数字营销能力对企业绩效具有积极影响，但也有学者提出质疑，如Cortez和Hidalgo认为只有在基础设施完善的发达地区，数字营销能力才是有效的。Homburg和Wielgos指出过去对数字营销能力的研究没有考虑开发和部署成本，而且很少探讨其对企业绩效影响的内在机理。还有报道称“建立世界级的、数据驱动的营销能力需要在组织的各个层次上进行大量投资，但这些努力可能无法实现预期的结果……”因此本文推测数字营销能力对企业绩效的影响是多样化的，但目前还缺乏针对其中差异化作用的研究。

（五）数字化情境下的顾客定制研究不足

数字顾客定制是企业充分利用数字化技术不断构建自身能力和深化对顾客认识，进而为顾客提供最佳匹配其独特需求的定制化产品或服务的一种顾客价值战略。梳理发现，虽然数字技术与定制的结合已经在实践中广泛存在，如3D打印等技术的运用，不断迭代的数字化技术提升了企业顾客定制的综合能力，关于数字顾客定制的研究仍然不足。对于企业而言，数字经济赋能的智能制造，已经经历了从规模化生产、个性化定制到适度规模定制的革新，但顾客定制战略有关主题，如顾客定制能力、顾客定制过程、顾客定制程度、顾客定制模式和顾客定制目标等，在数字化情境下的研究还比较匮乏。数字化相关技术的蓬勃发展深刻影响着企业经营活动，企业在顾客定制实践方面的创新层出不穷，有必要对数字化顾客定制阶段出现的新现象、新问题进一步进行挖掘。

（六）数字技术快速迭代下营销敏捷性研究的缺失

数字技术快速改变着商业环境，企业需要不断调整营销决策来保持竞争力，因此学者将敏捷性的概念从制造和软件开发领域引入营销学研究中，并认为敏捷性是实现卓越营销的关键之一。波士顿咨询集团的一项调查发现，90%的营销高管认为敏捷性对营销职能很重要。

尽管理论和实践界都认可其重要性，但是人们对营销敏捷性的认识依然不足，相关研究还十分匮乏，甚至对营销敏捷性的基本内涵依旧缺乏统一认识，一些顶级期刊也主要通过概念性文章来探讨何为营销敏捷性，而缺乏实证研究。营销敏捷性对员工、团队、组织乃至整个企业生态层面都有广泛影响，与品牌绩效、股票收益、顾客隐私、领导力等都存在关联，因此有必要对数字营销敏捷性展开深入研究，弥补数字技术快速迭代下该主题的缺失。

（七）有关数字营销研究中的理论使用问题

通过将现有研究涉及的众多理论与数字相关技术或文化等因素结合分析，也能发现一些不足。本文以技术接受模型、资源基础理论以及中西文化差异为例加以说明。

首先，算法逻辑改变了某些理论的基本假设，使其解释力存疑。比如Butt等基于技术接受模型研究了人工智能产品的感知易用性、有用性如何影响顾客使用意愿。该模型认为感知有用性和感知易用性是影响用户对新技术接受程度两个主要因素。然而人工智能产品由于嵌入了算法而更加智能，用户可能不需要任何操作便可获得算法嵌入型应用的个性化服务，因而易用性将不再是阻碍用户接受算法嵌入型新技术的因素。同时由于算法黑箱效应导致算法推荐的不可知性，也使得技术接受模型并不是此类研究的最优选择。

其次，资源基础理论经常被用于研究数字营销资源、能力等有关主题，该理论假设资源是不完全流动的，其价值、稀缺、不可模仿、不可被替代性帮助企业获取竞争优势。但数字技术提高了要素市场的流动性，此时企业的营销优势可能并不来自拥有特定的资源，而在于整个营销系统的价值共创和协同，比如平台企业可以整合利益相关者的资源，从而获得更高的收益（如平台整合商家卖货）。另外，该理论认为因果模糊性和社会复杂性是资源难以被模仿的原因。但人工智能等技术提高了人的认知能力，因果模糊性和社会复杂性被降低，例如机器学习能够更准确地预测用户需求。因此未来再以数字营销资源、能力为对象展开研究时，可能需要探寻更合适的理论。

最后，从文化视角看，现有理论多是基于西方的价值观创立。而中西文明差异较大，一些西方情境下的研究成果在中国可能不成立。例如，Wei等基于交易成本理论、通过收集美国某企业的面板数据来分析B2B数字平台上的顾客参与意愿。然而该研究结论是否能复制到中国情境中还有待商榷。就个体行为而言，西方热衷于追求自身价值、信仰等个人自主需求的满足，哪怕是处在关系情境中也是如此。但在东方尤其是中国社会，关系和个体共存，并非简单的二元平等关系。“关系化”作为中国社会中建立群己关系中的一个文化特例，与个体同生共存。个体是处在各种关系中的自我统一体，通过关系镶嵌为一个整体，因此东西方情境下样本特征存在较大差异。随着数字技术的发展，社会关系网络会更加复杂和庞大，社会关系的嵌入必然会对采用欧美数据得出的研究结论形成巨大挑战。随着国际数字营销实践增加，跨文化或者针对中国本土化的营销理论研究是否都会得出和过去西方样本一样的结果呢？学者对此关注明显不足。

（八）快速变化的研究情境和发展缓慢的研究方法之间的矛盾有待解决

一方面，数字营销的研究情境在快速变化，新技术造就的新情境有待探索，例如元宇宙、新兴人工智能软件（如GPT-4）等，另外，新政策强调的新情景挖掘不足，例如随着新冠病毒感染疫情逐渐减弱，国家在提振经济方面不断出台各种政策，一些政策为产生新的数字营销研究情境提供了可能，如国家未来大力支持的人工智能、量子计算等。量子计算对计算机技术的影响将是颠覆性的，是当前和未来一段时间内技术创新和产业转化最活跃的领域之一。但梳理发现，当前营销研究对量子算法的关注较少。不同于以往营销研究以理论驱动，数字营销的研究体现了理论和技术的共同驱动，研究主题也随着数字技术协同演进（图2）。随着数字相关技术的发展，以后需要向更多的实践场景中挖掘前因，揭示新的因果逻辑。

另一方面，主要研究方法演进缓慢。现有的研究方法依旧是建立回归模型、结构方程等为主。但数字技术使样本数据的数量和维度不断增大，传统的采样定理如果要构造合适的概率分布函数不但耗时还耗费大量算力。在大数据分析与挖掘任务中，当需要对海量数据进行统计回归分析时，由于现有计算机的计算能力和存储能力有限，将传统的统计回归方法直接应用于海量数据难以施行。在数字技术推动下，新的情境不断出现，研究方法需要与之匹配才能更好地助推理论发展，但当前快速演化的情景和发展较慢的研究方法之间的矛盾依旧存在。

在前面文献梳理和所识别出的八大问题的基础上，本文提炼出未来研究需要关注的八个主题，涵盖了数字营销实施过程的主要环节，分别是：个性化隐私悖论的解决途径以及对企业绩效的影响研究、算法黑箱效应以及可解释AI技术对消费者行为的影响研究、区块链赋能的数字营销对企业绩效和人类福祉的影响研究、探索数字技术赋能下营销能力的差异化作用、数字化背景下的顾客定制战略研究、深入探讨数字营销敏捷性的前因及其对企业绩效的影响、进一步展开与数字营销有关的跨文化和本土化研究、基于新兴数字技术的研究情景和研究方法探索。

（一）研究主题1：个性化隐私悖论的解决途径以及对企业绩效的影响研究

首先，探索如何化解个性化隐私悖论。消费者信息分享带来的厌恶感、信任感、倦怠感等情感性因素如何化解个性化隐私悖论？企业哪些措施能降低消费者的隐私关注？例如，根据非理性折现理论，人们在评估未来收益时更愿意选择眼前较少的收益而不愿选择长期较多的收益，这意味着消费者明知隐私保护更重要，但为了获得眼前短期利益完全有可能披露个人隐私信息。因此企业和消费者在经济、心理方面的互动机制有助于化解隐私悖论。其次，假如个性化隐私悖论一时难以化解，那么又该如何降低其对公司绩效的负面影响？有哪些因素能够弥补公司损失进而提高公司的财务绩效？隐私保护设计理论认为信息的价值和管理成本会随着时间的变化而变化，通过综合考虑信息生命周期中每个阶段是否存在隐私悖论及其形成的机理是什么，进而企业合理进行资源投入，很可能有助于解决因隐私顾虑对公司绩效的负面影响问题，并最终助力企业发展。

（二）研究主题2：算法黑箱效应以及可解释AI对消费者行为的影响研究

首先，可以探讨如何化解或缓解算法黑箱效应。例如，运用“可解释人工智能技术”来尝试化解算法黑箱问题。XAI技术是一系列可以向用户解释其输出结果或过程合理性的技术，通过向用户解释某种算法决策的基本原理和过程，进而提高用户信任，从而缓解算法的黑箱效应。通过开发决策树、深度学习和神经网络等“可解释AI”技术，不但有助于提高算法的透明性，而且也有助于处理好商业领域中针对算法系统可解释性的“一刀切”现象，因而能够较好地解决算法黑箱效应问题。

其次，探讨可解释AI技术对消费者行为的影响。以往研究多是基于算法黑箱的不可知性来探讨消费者的响应问题，但随着可解释AI系统的出现和普及，对消费者的影响是否会出现与以往研究不同的结果？为了解决上述问题，可以根据可解释性的不同类型，如局部解释和全局解释，与以往研究进行对照研究，观测顾客反应是否存在差异；还可以探索从“可解释”到“可信”的算法推荐与人工智能伦理研究。对于此类研究，不但要关注可解释的不同类型，也要考虑综合分析不同应用场景的差异性。通过对算法黑箱的可解释性的研究，有助于全面了解数字营销活动的底层逻辑，从根源上提高企业绩效。

（三）研究主题3：区块链赋能的数字营销对企业绩效和人类福祉的影响研究

首先，可以探讨区块链营销如何影响客户关系。区块链技术基于点对点通信，通过促进非中介化（去除处理和过滤数据流并增加成本的中介）来改变市场结构，比如通过创建不可变和共享的数据记录，帮助提高数据质量并促进数据访问，从而提高数据和信息的透明度、改善隐私和安全性，大幅改变顾客关系。因此可以基于区块链技术的以上特性，探索如何依托区块链技术开展营销活动、开发和维护客户关系。再比如，区块链技术允许消费者在平台上拥有经过认证和验证的配置文件，自主控制网站收集的信息，这有助于提高顾客信任。根据承诺信任理论，信任可以使合作双方减少风险性和投机等短期行为，使双方保持长期关系。还可以基于区块链的平台特征和信任承诺理论来探讨如何提高顾客信任以及忠诚度。也可探讨区块链赋能的推荐系统对消费者响应的影响。以往由于推荐系统收集顾客数据等原因容易加剧消费者的提防心理，区块链的安全性有助于缓解消费者对推荐系统的不信任。基于此，可以探讨基于区块链的推荐系统如何改善顾客关系。

其次，可以探讨区块链营销对公司绩效的影响。比如产权理论认为明确、专有、可转让和可操作的产权能够保证经济效率。区块链技术的特性决定了基于区块链的营销活动具有很高的安全性和可操作性，因此可以借助区块链营销活动来创造经济效益、提高公司绩效，从而深挖区块链技术在营销中的应用，丰富企业开展数字营销活动的手段。

最后，可以探索区块链营销与人类福祉相关主题研究。例如区块链技术如何促进绿色消费行为、减少绿色消费态度和行为不一致的问题。根据双重行动模型，态度—行为差异是消费者的决策受到个体意识中两条不同类型心理系统的影响所致。在可持续消费情境中，消费者表达的消费态度来自“心理系统2”的有意识的观点与欲望，而实际购买行为则强烈地受到“心理系统1”的影响。这种认知偏差是导致消费者态度—行为差距的内在原因，而区块链技术能够实时追踪绿色生产和绿色消费所减少的碳排放量，将环保贡献可视化。因此区块链赋能的营销活动有助于减少态度—行为差距，促使消费者形成绿色消费行为，为人类福祉做出贡献。

（四）研究主题4：探索数字技术赋能下营销能力的差异化作用

首先，探索新兴数字技术赋能的营销能力的具体内涵。例如，资源优势理论认为技术是一种基本资源，利用物理技术的能力往往涉及社会复杂现象，例如社会关系和/或文化，是不能完全模仿的，物理技术的开发通常可以维持竞争优势。因此针对当前对数字营销能力的内涵莫衷一是的现状，可以基于资源优势理论，通过访谈、案例或过程研究等质性研究方法来对AI等新兴技术赋能的营销能力的内涵进行概念化，并进一步实证检验探寻内在机制，从而形成对数字营销能力的全新认识，以期为企业带来更大的竞争优势，同时契合数字营销理论智能化的发展方向（图2），完善数字营销理论体系。

其次，探索数字营销能力对公司绩效的双刃剑效应。例如，复杂性理论认为不同职能相互依赖会提高组织的复杂性，进而产生各种沟通、隐性成本。因此，基于复杂性角度，聚焦数字营销能力可能增加的成本，从而全面认识数字营销能力的双刃剑效应。针对该主题，也可以从职能目标差异的角度来思考，比如营销职能重在满足顾客需求、生产和技术职能更注重产品创新、供应链管理职能更注重与上下游协同；竞争和合作理论认为，个体、团队或者组织之间因为存在相互依赖的合作、竞争或独立的目标，导致了不同的行为决策。基于此，可以思考数字营销能力是否会对其他职能产生消极影响，进而体现出不利于企业绩效的一面。对上述问题的探究，有助于全面认识数字营销能力的差异化作用，为企业在数字化转型中部署和实施数字化营销能力、制定营销决策，提供有益的参考。

（五）研究主题5：数字化背景下的顾客定制战略研究

首先，探索数字化顾客定制战略的创新形式。随着数字技术演进，产品或服务定制是否出现了新的模式？不同的模式适用于哪些特定的产品或服务?企业在采用不同的定制模式时需要具备哪些特定的能力?技术的进步可以有效地提升企业定制制作周期和顾客响应速度，那么在数字化时代，产品的定制时间是否仍然是影响顾客定制决策和战略实施效果的重要因素？为了解决这类问题，可以采取案例研究，深入相关企业进行访谈，归纳出实践中存在的新定制模式，进而了解不同模式下的产品类型和定制能力，并进一步演绎验证归纳出的变量间可能的潜在关系，完善数字化顾客定制战略理论。对此类问题的探究，可以更加全面地刻画出顾客定制的表现形式，同时也将帮助准备实施或正在实施顾客定制的企业更加全面系统地认识顾客定制，通过剖析自身资源能力，对定制方案进行周密设计，更好地服务于顾客的多样化需求，进而实现定制的长期效益。

其次，探索和提炼数字时代顾客定制新形态。数字技术丰富了顾客定制的实现手段，催生出新的顾客定制形态，如C2M定制、3D打印技术以及基于人工智能技术的定制化推荐等，这些新出现的顾客定制形态被越来越多地应用在管理实践中，但也伴随产生了很多新问题，例如，昂贵的数字转换成本、制造企业的微薄利润等。针对这些顾客定制的新形态，未来研究可以重点关注数字化背景下新的顾客定制形态与传统的顾客定制存在的区别，探索在这些新的形态下，原有的顾客定制理论还是否适用，并进一步探究其核心特征、影响因素和结果等。从而有助于理解在不同的顾客定制形态下，企业将如何与顾客进行互动并实现效益的增长。

（六）研究主题6：深入探讨数字营销敏捷性的前因及其对企业绩效的影响

首先，可以探讨影响营销敏捷性的前因有哪些，组织能力对营销敏捷性的影响如何？营销敏捷性可以看作一种即兴、动态的或者更高阶的能力，可以促进学习或“学习去学习”。那么是怎样的特定流程或决策，使一些组织在敏捷营销方面比竞争对手更好?对此，可以开展多案例比较研究，找到采取敏捷营销的不同组织之间的共性和个性，从而凝练出可复制的理论观点。其次，探讨营销敏捷性对企业绩效的影响，例如，在购买周期较长和较复杂的行业中，大幅缩短上市时间难以施行，缩短上市时间的程度也取决于营销活动的契合度。那么营销敏捷性可能带来的市场效益是什么?在什么情况下，效益可能会减弱?最后，可以探索营销敏捷性对品牌印象的影响。尽管频繁地尝试变更营销决策可能会增加品牌差异化，但随着时间的推移，也可能稀释品牌的意义或降低品牌相关性。因此营销敏捷性对品牌印象的影响可能是多方面的，为了解决这类问题，可以基于悖论视角：一方面从品牌管理和社会认知的角度探寻营销敏捷性对品牌的积极作用；另一方面从品牌感知一致性的角度分析消费者感知的频繁变化对品牌感知价值带来的消极影响。对营销敏捷性的深入研究，有助于企业在制定品牌战略、提升绩效过程中，快速应对复杂的市场环境，适时调整营销战略，从而获得竞争优势并保持企业的可持续发展。

（七）研究主题7：进一步展开与数字营销有关的跨文化和本土化研究

首先，结合跨国文化维度，如基于霍夫斯泰德的多文化维度视角进行跨文化研究，对比分析权力距离、不确定性规避、集体或个人主义、男性或女性倾向、长期或短期导向如何对企业营销决策机制产生影响，从而进一步揭示不同文化情境下个体行为差异性以及哪些文化因素更适合何种数字营销战略，如何影响国际间的数字营销绩效等问题。这种跨文化的比较研究往往有助于形成更具普适性和可操作性的研究结论，对开展国际数字营销活动的企业具有较大的参考价值。

其次，探索构建中国本土化特色的营销绩效衡量标准，比如应该通过何种标准来衡量国有企业的营销绩效？鉴于我国国有企业“物质基础和政治基础”的功能定位，是国民经济的支柱，在国民经济的关键领域和重要部门中处于支配地位，承担着发展社会经济、壮大综合国力、保障改善民生的庄严使命。因此国有企业的数字营销活动需要综合考虑国家发展、环保和社会责任等因素，以便更有利于贯彻国有企业的发展战略，助力构建国有经济理论体系。

最后，尝试用中国传统文化来拓展数字营销理论。例如儒家的“仁、义、礼、智、信”、“温、良、恭、俭、让”和“博学、审问、慎思、明辨、笃行”思想，倡导待人接物要遵守基本道德规范、学习新事物要注重全方位循序渐进。因此可以用“仁、义、礼、智、信”、“温、良、恭、俭、让”来应对数字营销中的隐私顾虑问题，通过“博学、审问、慎思、明辨、笃行”来促进销售人员更好地融入组织的数字化变革。还可以探索本土文化背景下的数字消费行为，例如中国“中庸”、“谦和”等特殊的文化属性，可能导致国内消费者区别于国外的差异化心理机制和行为表现，数字技术为中国消费者提供了很多新的构建社交关系的途径，是否可以针对中国特有的数字化现象构建出新的营销理论？在立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的大背景下，加快构建高质量的中国特色管理学体系已迫在眉睫。

（八）研究主题8：基于新兴数字技术的研究情景和研究方法探索

首先，挖掘新技术创造的新情境。例如，如何构建元宇宙营销体系，元宇宙如何进行品牌推广？如何提高用户的购买意愿？如何在元宇宙中嵌入产品信息，提升品牌价值？元宇宙营销是人、货、场的升级，可以通过虚拟场景实现与消费者深度互动，企业能够借此实现跨平台、跨空间的营销推广活动，是数字营销很好的研究场景。还可以探索政策导向下有哪些新的营销情境产生。例如，在建设完善全国统一大市场、加快构建新发展格局的政策导向下，在进一步发展新产业、新业态、新模式的过程中，有哪些情境可以挖掘其营销价值？

其次，可以开展海量数据下营销研究方法探索。例如，面对海量数据如何选择统计回归方法？鉴于海量数据集的数据结构和有限的计算机内存给数据分析带来的挑战，可以尝试海量数据中分布式支持向量回归的CSL方法，该方法有助于解决分位数回归问题，可以作为数字营销实证研究中分析海量数据的一个较好方案。另外，还可以探讨何种分析方法能为数字营销研究带来了新的研究契机。例如，机器学习和数据挖掘等技术使构建更为复杂的多层次、非线性关系的模型成为可能，机器学习相关算法模型为进一步分析海量、非结构化的数据提供了先进的研究方法和分析工具，可以通过机器学习等有关技术来分析海量的客户数据中蕴含的信息来预测个体和组织行为。尽管计算机科学的研究和部分大企业的具体实践中已经对机器学习算法日益关注，但是这些分析工具在营销学研究中的应用仍然较少。面对数字时代下爆炸增长而又非结构化的数据，将机器学习等方法和营销理论相结合是未来重要的研究领域。

本文基于ADO框架和TCCM框架对数字营销相关文献进行了系统的梳理和剖析，揭示出现有研究中的主要不足，进而识别出未来需要关注的八个研究主题，并阐述了可供参考的重要研究问题，以期为数字营销的理论研究与实践提供参考。

首先，本文遵循ADO框架和TCCM框架，在对718篇中文和英文文献进行梳理和剖析的基础上，从前因—决策机制—结果—理论—情境—方法等方面构建了数字营销研究的整合框架（图3），揭示了数字营销研究的全貌，并深化了对数字营销的理解。从图3中可以看出，数字营销研究体系是从消费者和销售人员之间及其与企业之间通过数字技术来实施多路径互动展开的，其中涉及三类互动机制，并最终形成了相应的绩效结果。在此基础上，本文进一步梳理了以往研究中涉及的主要理论、方法和情境等因素，并描绘了关于数字营销研究的体系架构。其中三类互动机制的探讨也为未来研究提供了思路和参考。通过对现有文献的梳理，本文描绘出既有研究中的主要研究议题、数字营销理论体系的基本特点以及需要侧重的研究方向等，进而从理论、情境和方法的描述中突出了未来需要关注的研究范式和理论潜力。

其次，本文进一步揭示出现有研究中存在的的八类不足：第一，当前有关个性化隐私悖论化解的研究存在局限性，还需要进一步探索消费者隐私保护相关问题；第二，算法的不可知性会引起算法黑箱效应，并形成算法厌恶，进而对消费者行为产生不利影响，阻碍了算法营销的进一步发展，而当前还缺乏对算法黑箱的深入研究；第三，虽然区块链的概念已提出来十多年，但在营销领域的研究范畴还比较有限，与其在供应链、广告、平台交易等方面的现实应用相比，依然存在理论研究严重滞后于实践的问题；第四，随着新一代数字技术的发展，学者们对数字营销能力的内涵及其对企业绩效的影响尚存在分歧，缺乏有关影响机制的研究；第五，关于数字化背景下的顾客定制研究还相对匮乏，数字顾客定制战略的研究严重落后于企业定制实践的需要；第六，数字技术的快速发展，使敏捷营销的重要性越发凸显，但数字化背景下的敏捷营销有待进一步探索；第七，分析了资源基础观、技术接受模型等数字营销研究中的常见理论在算法、人工智能飞速发展下的局限性，为未来研究选择理论依据提供了一定的借鉴，并指出目前关于中国传统文化视角的数字营销研究相对较少，与我国大力发展数字经济的大背景不相适应；第八，新兴数字技术和政策衍生的新情境有待进一步挖掘。相比于数字技术的快速发展，主流研究方法在海量数据下的弊端逐步显现，与当前和未来复杂的研究情境不相匹配，迫切需要寻找新的研究方法。

最后，提出了未来需要关注的研究主题：个性化隐私悖论的解决途径以及对企业绩效的影响研究、算法黑箱效应及可解释AI技术对消费者行为的影响研究、区块链赋能的数字营销对企业绩效和人类福祉的影响研究、探索数字技术赋能下营销能力的差异化作用、数字化背景下的顾客定制战略研究、深入探讨数字营销敏捷性的前因及其对企业绩效的影响、进一步展开与数字营销有关的跨文化和本土化研究、基于新兴数字技术的研究情景和研究方法探索。今后的研究可以在本研究整体综述脉络的分析梳理基础上，围绕提出的不同主题和数字营销的专用工具来展开更细致、深化的一些探索。