Big Data,大数据重塑营销(三)

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1、BigData，大数据重塑营销（三）冯利芳麻震敏孙珺康迪蒋潇琼明君李欣发布时间:2012-08-08怀孕预测模型固然有些极端，但事实上，包括塔吉特在内的其他零售商确实正在不断地分析顾客的人口群体及其他信息，特别是他们购买什么。零售商的购买者分析目前的某些领先零售商店，从顾客走进商店那一刻起，其脚步、视觉移动、选择、对减价的反应，已经被密切监控。通过这一分析，商店能够决定是否需要做出改变以提高销售，例如：改装、特价、更多销售员等。购买者分析不一而足，从平平无奇的统计到高科技的数字标牌均有，前者如统计放学后步行回家的学生，后者如数字标牌配以摄像头侦测到观众的眼球运动、在屏幕的那一部分播出促销信息。

2、通过计算何人、何时、哪些人口群体在购物，商店能够针对其做出更精准的促销。商店及其供应商在不停地分析销售数据，数据与顾客的会员卡相关联。商店对顾客的了解，大部分基于其获取会员卡时提供的信息、甚至来自电子邮件清单。商店想知道你的年龄，以便能更了解如何对该年龄段的人做营销。即使顾客不买时，通过复审安全监控录像，商店也知道谁在浏览其货架以及在店内闲逛的路线。商店就能够把产品和促销放在显著位置吸引最多的顾客。零售商也在迅速改用能以中心控制频繁变更的电子标牌。标牌可包括摄像头侦测谁在注视标牌上的哪个部位（或者快餐的菜单板），根据其性别甚至年龄度身定制促销。例如，在百货公司化妆品区的数字标牌可以确定走过的是

3、位男人，就显示车或其他可吸引其注意的画面，再插入男用香水的广告。切忌自娱自乐车品觉支付宝任首席商业智能官国内大数据面临的挑战“不在技术，而在人。”车品觉加入支付宝任首席商业智能官后，他发现消费者中很多人都开始使用信用卡来购物，而只要用信用卡购物就会涉及到还款问题，因此他认为这个数据趋势显示了支付宝的一个新市场机会，最终开辟的信用卡还款业务成为支付宝的一大盈利业务。“2010年我刚到支付宝的时候，数据报告出来后跟老板沟通时，他说我们聊15分钟够了，现在我们的报告出来，我要和老板讨论一天，一页页地去聊。”他对我们表示。已经有二十多年数据分析经验的车品觉是圈内非常知名的数据行家，在大数据给这个原先有

4、几分低调的行业打上聚光灯之后，他指出国内大数据面临的挑战“不在技术，而在人。”数据以服务为主“BI（商业智能部门）是服务部门”，车品觉的定位很明确。服务部门的含义是指，数据分析要有服务对象，是要以解决这一客户的问题为核心。做过产品经理的他说自己有一个习惯，最喜欢问的问题是，“我的用户是谁，我能解决用户什么问题，应该我解决吗，是现在解决吗？”因此他在面试的时候经常会问一个问题：如果我是京东的CEO，让你给我三个数据来了解上周的经营状况，你会给我什么？他希望面试者能够理解的三个关键词，“京东”、“CEO”、“上周”——“只有你知道你要帮助谁解决问题，才可能更好地给出数据分析，数据不是自娱自乐。”他

5、指出数据部门一个常见的问题是“失焦”。“数据是用来解决问题的，如果你没有目标的话，很容易走偏的。不要为数据挖掘而挖掘，为用户分群而分群，不然你分完之后也不知道怎么用，我们要知道的是，分群是否能够解决你的问题，达到更好的效果。”而在这些目标之上，进行数据挖掘就只是技术层面的问题。“如果我们的问题是流失率，那我首先要分析一个用户多久没有回来，他的流失概率会增大，算出来之后我们会在这段时间内挽留他，比如赠送红包，那么红包给多少才合理，既能留住他又不会造成额外的浪费，这个也是要计算出来的；如果获取新用户是企业的问题，那么我们就会挖掘从不同渠道获得多少用户、他们在中长期内能给到公司的价值是多少等。”主动

6、型数据策略而在具体的数据挖掘层面，他指出国内和国外在电商领域确实存在差距：比如在数据收集维度上，“我们看过亚马逊在用户描述中的关注点，发现它在挖掘用户购买行为时，甚至还收集了用户IP所在地周围5公里是否有书店这类的信息”。还有一个例子是，当你浏览了亚马逊，还没有注册时它的Cookie已经开始记录你的浏览记录了，当你注册购买时候，它实际已经收藏了你看过的十几件产品，因此知道你是在看过什么产品后才产生的购买。还有一个，是国外电商对“主动型”数据策略上的运用。“如果你下了一个订单，但是没有付款，他们会随后发送一封邮件，主动提醒你付款”，这种主动性策略也可以见于苹果公司的营销策略上，即主动推动消费者购

7、买行为的继续。“国内还是被动型的策略，但我们即将展开‘主动型’策略。”但是他最后诸如判断消费者是否即将结婚、怀孕等问题，这种技术问题并非数据分析的门槛，最重要的是人的问题，“如何打造靠谱团队，如何把他们留下。”重点是数据分析贾雯浩腾媒体数据分析总监把用户所有行为串起一条线的方式，将会指向一个国内未尝发掘的数据机会：理性测量数字营销中所有媒介的效果。“之前我们看到的数字营销效果报告，更多的是数据展示