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主题:纵深论文写作 时间:2024-02-14

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如果说奥巴马当年连任证明了大数据的威力,那么特朗普当选则戳破了当前大数据的短板.

2012年11月,奥巴马击败罗姆尼再次当选美国总统.其背后的功臣是奥巴马的数据挖掘团队,他们搜集、分析和储存庞大的数据,从而帮助奥巴马做出精准的广告购买决策,比罗姆尼少花1亿美元竞选资金.显然,大数据通过过程可视化达到了更为精准的营销.

但是,2016年12月,特朗普当选却给了大数据一记重击.微软Bing以及有“数据巫师”之称的美国统计学家纳特·西尔弗(Nate Silver)通通预测失败,尽管拥有大数据意义的高胜率,希拉里仍然在现实中败北.

是大数据根本不足以被采信,还是它到达了一个亟待升级的转折点?

大数据的作用在于寻找规律

在互联网和大数据出现之前,人们通过经验判断事务并采取行动.而经验在本质上,就是过去人们所积累的全部数据在人脑中的反映.

受益于计算机技术的出现,人们对数据的处理能力越来越强,处理速度越来越快.随后出现的互联网通过打破空间藩篱提高了时间利用率,人们对数据的搜索和搜集变得无远弗届,数据广度和深度呈现裂变式增长.

这两大技术的发展将带来哪些变化?

基于过去大数据搜集和处理的下一步,就是帮助判断和预测未来,从而促进人们当下的行动.其中最典型的例子是人工智能.2016年,谷歌智能机器人AlphaGo战胜人类棋手李世石就是基于大数据原理.

那么,对于营销来说,大数据的价值又如何体现?

商业环境受制于诸多不可控的外部因素,宏观方面比如政策、经济大环境、社会文化等,微观层面则涉及行业走向、竞争对手、潜在替代者、消费者需求甚至企业内部管理等各个方面.因此,商业对于大数据的依赖性更强.商业互联网化之后,提出的第一个口号就是 Data Drive Business(数据驱动商业).

就营销这一细分领域来说,大数据的价值更为明显.比如,如何发现消费者需求?如何圈定准确的目标受众?如何在正确的时间、正确的地点、以正确的方式传达给正确的消费者正确的内容?如何促使消费者行动?如何以销定产并实现柔性生产?如何设计制造最具市场潜力的产品?如何提高营销的效率和投入产出比?等

要回答这些问题,就必须对涉及营销的整个过程甚至外部环境,都要有全面和透彻的了解.而大数据的作用就在于:通过结构化和非结构化的数据搜集,将以往不可见、不可描述的部分,变得可视化,从而通过分析处理寻找规律、预测未来,帮助人们判断和采取行动.

毫无疑问,大数据的价值显而易见.但是,要想充分发挥大数据的威力,要做到两方面的极致化:“对更加垂直化、细分化的小数据的纵深挖掘”,以及“对更加广泛,甚至转瞬即逝的整体样本的全面覆盖”.

对更加垂直化、细分化的小数据的纵深挖掘

罗辑思维创始人罗振宇曾经说过一句话:“ 共享经济这件事其实遮盖了人类经济发展的总趋势.这个总趋势是不可逆的,叫分工再合作.”

技术发展带动分工细化,而分工细化保证了每个环节的专业化.精细化分工如同一个个齿轮,带动整个机器不断自我进化.

在互联网领域也同样如此.跑马圈地的草莽时代在2016年渐渐谢幕,地推、并购等粗放的增长方式呈现乏力迹象,互联网公司开始专心打磨产品,向纵深的垂直化和精细化运营进化.

各个细分领域开始出现新的独角兽,比如一些小而美的APP:美食生活类APP Enjoy、精品短视频APP Eyepetizer等,都拥有一批忠实的粉丝.

此外,诸如BAT这样的大平台也开始了精细化、垂直化探索.而它们的追赶者也在垂直化的路上走得更远一些.例如搜狗,除了常规的图片、视频、音乐等垂直搜索之外,搜狗结合自身技术特点,先后和 、知乎、微软、丁香园等合作,推出微信搜索、知乎搜索、英文搜索、学术搜索、明医搜索等更加精细化、差异化的独家特色搜索产品,通过满足用户的不同需求,增强用户黏性.

如此一来,搜狗一方面可以聚拢各个细分领域的同类型人群,为精准营销提供更为明确的样本库;另一方面则可以搜集更为精细和庞大的“小数据”甚至“微数据”,提高大数据营销的精准度.

对更加广泛、甚至转瞬即逝的整体样本的

全面覆盖

目前,几乎所有大数据营销产品和服务都是基于数据集市(data mart)概念.简单点说,它基于某一需求,定向搜集相关数据构成大数据样本库.其好处是目的和方向明确,如同一个人先产生问题再寻求答案一样;但缺点在于,这种搜集方式会在前期遗漏一部分有价值的数据,或者忽视掉一些转瞬即逝的数据——正因为目标明确,反而只见树木不见森林.

举个例子,如果利用大数据进行用户画像,这就出现了一个问题:先入为主的定向切入,使得用于用户画像的数据并不完善,从而影响分析的精度,误导营销决策.

在特朗普大数据民意调查失误案例中,分析师就是在希拉里必胜新闻的刺激下,错估了形势,预设立场,通过先入为主的定向切入,忽视了特朗普在佛罗里达和其他摇摆州的巨大领先优势,从而在数据搜集时有意无意地遗漏了一些重要数据.大数据的蝴蝶在搜集端挥了挥翅膀,而在结论端则是差之毫厘谬以千里.

正是因为注意到了这一问题,现在业内开始有人重新提起数据湖泊(data lake)概念.

数据湖泊最先出现在2011年Forbes杂志James Dixon所写的《大数据需要一个大的新型架構》一文中.和目标明确的数据集市不同,数据湖泊带来了更大的弹性.

简单讲,数据湖泊倡导存储每一个可能有用的细节数据,把被忽视的、被遗漏的数据重新挖掘和存储起来,当需要时再进行一站式统一的交叉分析.这样做的好处是不遗漏任何有价值的数据,即使它非常微小,转瞬即逝,或当时看起来没有价值.

比如,在之前的大数据采集中,可能会漏掉潜在消费人群的信息,忽略掉可能的销售机会.而尽可能采集更多、更全面(哪怕是看起来不相关的数据,也可能其内部存在一定的关联)的大数据,则有利于企业制定更精准的营销策略.

因此,数据湖泊的成立有赖于两个维度的拓展:一是上文提到的垂直纵深数据的搜集,二是更为广泛的全域数据搜集.

举个比较微观的例子,欧洲某大银行每年有650个直邮营销推广项目,发放近6000万封电子直邮,但是营销效率却逐年下降.这家银行发现问题的症结在于:虽然这家银行有不同的渠道接触客户,但是每个渠道都有自己的客户接触策略,这就造成客户资料和历史数据信息分散,没有形成客户关系的全貌.全域数据的缺失,使得这家银行无法根据客户特性制定更为精准的个性化营销方案.

如今,媒介碎片化和人群移动化大趋势,导致搜集全域数据面临新的挑战:如何搜集移动数据?如何实现跨屏数据打通?如何搜集更多形式各异的非结构化数据?

对于第一个问题,目前的解决方案一般是尽最大可能覆盖更多的移动流量入口.再以搜狗搜索为例,它不仅拥有移动端的 浏览器、搜狗浏览器、 网、搜狐网等强势入口,2016年搜狗还和华为、三星、OPPO等大部分主流手机厂商达成合作.据悉,每天有超过2亿台手机默认使用搜狗搜索.

在移动时代,人们不光在行为上呈现碎片化的特征,使用的设备也日趋丰富多元,这就带来了第二个问题:跨屏数据的搜集.搜狗的无线端和PC端可以依托 和其自有的*体系实现准确识别,跨屏无缝数据跟踪,在场景上将用户搜索、浏览和输入的跨屏数据融合,提供更有价值的营销投放依据.

目前,即使在非结构化数据的搜集上,也仅仅局限在文字、图片等简单表现形式上,但搜狗对于数据的搜集还跨越到了语音领域.2016年7月,搜狗推出知音引擎,不仅可以搜集语音数据,还可以进行理解和思考,进而提高语音识别准确率,再次丰富了数据搜集的类型.

更加细分的垂直化数据+跨屏多元化的全域数据,在源头上确保了数据的准确和全面;同时,借助人工智能日益增强的计算和分析能力,大数据将为企业决策提供更为精准的指引,使营销步入真正的智能时代.

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