21世紀(jì)什么最貴？大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)將是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革。

而這數(shù)據(jù)，已不是傳統(tǒng)意義的一般數(shù)據(jù)，而是超大數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，就是現(xiàn)在所謂的“大數(shù)據(jù)（Big Data）”。如今大數(shù)據(jù)可謂是風(fēng)起云涌，紅紅火火，儼然成為2012 年信息技術(shù)領(lǐng)域最時(shí)髦的詞匯。IBM 、微軟、Oracle、SAP等IT巨鱷，像是尋找到了新的金礦，開(kāi)始全力挖掘大數(shù)據(jù)，多方位推廣大數(shù)據(jù)理念，爭(zhēng)搶“頭趟湯”。而眾多中小IT廠商也跟著蜂擁而至，以分得大數(shù)據(jù)市場(chǎng)一杯羹。

“大”字不僅意味著數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，還代表著數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，變化的速度也極快。可以說(shuō)，目前大部分企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策面臨的最大挑戰(zhàn)不是缺少數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)太多，面對(duì)這些靜態(tài)、孤立、無(wú)多大參考意義的“初級(jí)品”的信息數(shù)據(jù)，企業(yè)信息部門(mén)需通過(guò)系統(tǒng)功能來(lái)發(fā)掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)，給公司營(yíng)銷(xiāo)管理提供決策支持。

大數(shù)據(jù)，重構(gòu)精確營(yíng)銷(xiāo)模式

大數(shù)據(jù)時(shí)代之前，企業(yè)多從哪些平臺(tái)提取數(shù)據(jù)、提取哪些營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)呢？一般是CRM或BI系統(tǒng)中的顧客信息、市場(chǎng)促銷(xiāo)、廣告活動(dòng)、展覽等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及企業(yè)官網(wǎng)一些數(shù)據(jù)。但這些信息只能達(dá)到企業(yè)正常營(yíng)銷(xiāo)管理需求的10%的量能，并不足夠給出一個(gè)重要洞察和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

而其他85%的數(shù)據(jù)，諸如社交媒體數(shù)據(jù)、郵件數(shù)據(jù)、地理位置、音視頻等這類(lèi)不斷增加的信息數(shù)據(jù)，和包括數(shù)據(jù)量更大、逐漸廣泛應(yīng)用、以傳感器為主的物聯(lián)網(wǎng)信息，以及風(fēng)起云涌的移動(dòng)3G互聯(lián)網(wǎng)信息等，這些就是大數(shù)據(jù)所指的非結(jié)構(gòu)性或者叫作多元結(jié)構(gòu)性所需的數(shù)據(jù)，它們更多以圖片、視頻等方式，幾年前可能被置之度外不會(huì)被運(yùn)用，而今大數(shù)據(jù)能進(jìn)一步提高算法和機(jī)器分析的作用，這類(lèi)數(shù)據(jù)在如今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)日顯寶貴、作用突出，并能被大數(shù)據(jù)技術(shù)所充分挖掘、運(yùn)用。

第一，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)決策數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的優(yōu)化。包括沃爾瑪、家樂(lè)福、麥當(dāng)勞等知名企業(yè)的一些主要門(mén)店均安裝了搜集運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的裝置，用于跟蹤客戶(hù)互動(dòng)、店內(nèi)客流和預(yù)訂情況，研究人員可以對(duì)菜單變化、餐廳設(shè)計(jì)以及顧問(wèn)意見(jiàn)等對(duì)物流和銷(xiāo)售額的影響進(jìn)行建模。這些企業(yè)可將這些數(shù)據(jù)與交易記錄結(jié)合起來(lái)，并利用大數(shù)據(jù)工具展開(kāi)分析，從而在銷(xiāo)售哪些商品、如何擺放以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見(jiàn)，此類(lèi)方法已經(jīng)幫助這些領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。

以前的CRM系統(tǒng)，只能促使分析報(bào)告回答“發(fā)生了什么事”，現(xiàn)在一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)已可以被用來(lái)回答“為什么會(huì)發(fā)生這種事”，而且一些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)還可以預(yù)言“將要發(fā)生什么事”，最終發(fā)展為非?；钴S的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，從而能判斷“你(用戶(hù))想要什么事發(fā)生”。 據(jù)稱(chēng)，集成整合Essbase服務(wù)技術(shù)的Oracle大數(shù)據(jù)平臺(tái)已能為用戶(hù)提供策略級(jí)、未知信息分析預(yù)測(cè)能力和個(gè)性化自助式定制等。

第二，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行更完整的分析、描述。通過(guò)獲取更豐富的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和地理追蹤數(shù)據(jù)等，可以繪制出更完整的消費(fèi)者行為。譬如，大數(shù)據(jù)技術(shù)能對(duì)客人方方面面的信息進(jìn)行充分有效管理并深度挖掘。

如果某個(gè)客人是某酒店的老主顧，那么大數(shù)據(jù)系統(tǒng)就會(huì)清楚告知酒店經(jīng)理人這位客人的習(xí)慣和喜好，如是否喜歡靠路邊、是否吸煙、是否喜歡大床、喜歡什么樣的早餐，甚至從事什么工作、有什么商務(wù)需求等。當(dāng)客人再次光臨時(shí)，不用客人自己提出來(lái)，酒店大數(shù)據(jù)系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)提供客人所喜歡的房間和服務(wù)等相關(guān)信息，大大提升酒店管理效率。

利用大數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義搜索功能，系統(tǒng)能理解自然語(yǔ)言的含義，包括理解工作的頭銜、技能、行業(yè)和教育等，除此之外，它可以做到智能處理拼寫(xiě)錯(cuò)誤、縮寫(xiě)、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等更多問(wèn)題，也能識(shí)別相同的詞在不同語(yǔ)境中的含義，以更好地為營(yíng)銷(xiāo)管理服務(wù)。例如：銷(xiāo)售經(jīng)理、財(cái)務(wù)經(jīng)理、人事經(jīng)理，它們中都有“經(jīng)理”二字，顯然代表了不同的語(yǔ)義，借用語(yǔ)義搜索技術(shù)，能對(duì)目標(biāo)對(duì)象實(shí)現(xiàn)智能的區(qū)隔、判斷。

第三，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)智能廣告模式。對(duì)于廣告主來(lái)說(shuō)，廣告核心問(wèn)題在于：如何從海量數(shù)據(jù)中尋找目標(biāo)受眾，并投放相應(yīng)的廣告信息。

時(shí)下廣告不是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式的，而是主從模式，像單個(gè)“老師”（產(chǎn)品）對(duì)眾多滿(mǎn)地跑的“學(xué)生”（消費(fèi)者等受眾），可是“老師”卻總是抓不住多數(shù)“學(xué)生”，把99%的廣告費(fèi)都扔了。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，這些錢(qián)或會(huì)被一一撿回來(lái)。

大數(shù)據(jù)能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流，可跟蹤個(gè)體用戶(hù)的行為，更新其偏愛(ài)，并實(shí)時(shí)模仿其可能的行為，讓點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的RTB（實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)廣告）成為可能。在美國(guó)，在大數(shù)據(jù)的幫助下，RTB能把炙手可熱的目標(biāo)用戶(hù)，拍賣(mài)給廣告商。以前，電梯里上來(lái)一個(gè)禿頭的中年人，如果你在電梯里打的是洗發(fā)水廣告，那肯定瞎了?，F(xiàn)在，有了RTB，廣告將盯住不是滿(mǎn)地跑的“學(xué)生”，而是那個(gè)喜歡看廣告的目標(biāo)人；廣告市場(chǎng)上賣(mài)的也不是傳統(tǒng)意義上的廣告位了，而是訪問(wèn)這個(gè)廣告位的具體用戶(hù)。

那么RTB是如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的呢？假設(shè)潛在客戶(hù)在瀏覽某網(wǎng)頁(yè)面，某網(wǎng)會(huì)向廣告交易平臺(tái)（Ad Exchange）請(qǐng)求廣告。交易平臺(tái)向所有需求端平臺(tái)（DSP）發(fā)出公告，“某網(wǎng)有訪客，要不要向他發(fā)廣告”。同時(shí)，DSP請(qǐng)求大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP）幫助分析這位訪客情況，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行出價(jià)決策。Ad Exchange為出價(jià)高的DSP匹配相關(guān)廣告代碼，并最終作出廣告。

今天尖端的追蹤技術(shù)和多種的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(DMPs)可以將受眾以及廣告效果數(shù)據(jù)整合于單一界面上，讓廣告主輕易擷取關(guān)鍵指標(biāo)，包括轉(zhuǎn)化率、流失率以及各個(gè)渠道的貢獻(xiàn)比率等。

第四，更好地進(jìn)行顧問(wèn)式營(yíng)銷(xiāo)。比如當(dāng)一個(gè)顧客進(jìn)入店鋪后，一個(gè)零售商利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜索他們的數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)現(xiàn)這位顧客是其希望留住的有價(jià)值顧客，之后他們通過(guò)將其過(guò)去的購(gòu)物歷史和Facebook主頁(yè)獲得的這位顧客的信息綜合起來(lái)，來(lái)了解需要花多少錢(qián)來(lái)留住他，從而確定所售賣(mài)物品的合適價(jià)格和零售商可以退讓的利潤(rùn)空間，并最終針對(duì)這一位顧客給出最佳的優(yōu)惠策略和個(gè)性化的溝通方式。

如今在美國(guó)沃爾瑪大賣(mài)場(chǎng)，當(dāng)收銀員掃描完顧客所選購(gòu)的商品后，POS機(jī)上會(huì)顯示出一些附加信息，然后售貨員會(huì)友好提醒顧客：“我們商場(chǎng)剛進(jìn)兩三種配酒佳料，并正在促銷(xiāo)，位于D5貨架上，您要購(gòu)買(mǎi)嗎？”這時(shí)，顧客也許會(huì)驚訝地說(shuō)：“啊，謝謝你，我正想要，剛才一直沒(méi)找到，那我現(xiàn)在再去買(mǎi)。”

這就是沃爾瑪在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)支持下實(shí)現(xiàn)的“顧問(wèn)式營(yíng)銷(xiāo)”的一個(gè)實(shí)例。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，要為營(yíng)銷(xiāo)準(zhǔn)備什么？

雖然大數(shù)據(jù)展示了非凡的前景和巨大作用，不過(guò)，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)仍面臨不少問(wèn)題與挑戰(zhàn)。首先面臨的是技術(shù)難題，畢竟大數(shù)據(jù)技術(shù)尚處于活躍前期，各方面技術(shù)并不太扎實(shí)，各項(xiàng)工具需要進(jìn)一步完善。但實(shí)際情況是，真正啟動(dòng)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)，你面臨的不僅僅是技術(shù)和工具問(wèn)題，更重要的是要轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)思維和組織架構(gòu)，來(lái)真正地挖掘那座數(shù)據(jù)金礦。

企業(yè)啟動(dòng)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)一個(gè)最重要的挑戰(zhàn)，是數(shù)據(jù)的碎片化，各自為政。許多公司組織中，數(shù)據(jù)都散落在互不連通的數(shù)據(jù)庫(kù)中，而且相應(yīng)的數(shù)據(jù)技術(shù)也都存在于不同部門(mén)中，如何將這些孤立錯(cuò)位的數(shù)據(jù)庫(kù)打通、互聯(lián)，并且實(shí)現(xiàn)技術(shù)共享，才是能夠最大化大數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。營(yíng)銷(xiāo)者當(dāng)留意的是，數(shù)據(jù)策略要成功提升網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)成效，要訣在于無(wú)縫對(duì)接網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)的每一步驟, 從數(shù)據(jù)收集、到數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用、提取洞悉、報(bào)表等。