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扒扒跟大數(shù)據(jù)有關(guān)的那些事兒
2015-09-19
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扒扒跟大數(shù)據(jù)有關(guān)的那些事兒


如今,業(yè)界和學(xué)術(shù)界一直在討論一個(gè)詞,那就是大數(shù)據(jù)。不管是學(xué)術(shù)圈還是IT圈,只要能談?wù)擖c(diǎn)兒大數(shù)據(jù)就顯得很高大上。然而,大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)等等事情僅僅只是個(gè)開(kāi)始,對(duì)大多數(shù)公司來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)仍有很強(qiáng)的神秘色彩。于是,在我們還沒(méi)有完全搞明白如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘時(shí),各種過(guò)于神化大數(shù)據(jù)的輿論就已經(jīng)不絕于耳了。當(dāng)然,也有很多人直接批判大數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)給我們?cè)斐傻碾[私威脅。也有很多人根本沒(méi)有搞清楚什么是大數(shù)據(jù),到底有什么價(jià)值。

于是,站在客觀的角度,圍繞下面幾個(gè)問(wèn)題與大家分享有關(guān)大數(shù)據(jù)的幾個(gè)觀點(diǎn),也扒扒大數(shù)據(jù)的那些事兒:
1、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)人隱私泄露究竟有無(wú)因果和邏輯關(guān)系?

2、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)到底能帶給企業(yè)什么樣的價(jià)值?到底能帶給用戶(hù)什么價(jià)值?用戶(hù)是否全盤(pán)否定或反感大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)?

3、如何正確看待大數(shù)據(jù)?如何看待大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)調(diào)查方法或統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系?

4、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)究竟面臨什么樣的挑戰(zhàn)?

一、大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展與數(shù)據(jù)隱私的憂慮相伴而生

社交媒體的出現(xiàn),讓用戶(hù)數(shù)據(jù)的分享數(shù)量達(dá)到了難以估量的程度。而如今,社交媒體的種類(lèi)有增無(wú)減,智能手機(jī)的更大普及,又讓更多用戶(hù)轉(zhuǎn)移到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),從而又進(jìn)一步貢獻(xiàn)更多數(shù)據(jù)和內(nèi)容。這樣的數(shù)據(jù)增量讓全球社交媒體的收入大漲,僅根據(jù)咨詢(xún)公司Gartner2012年的研究結(jié)果顯示,2012年全球社交媒體收入估計(jì)達(dá)到169億美元。

一邊是社交媒體因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的盆缽滿載,另一方面則是用戶(hù)不斷毫無(wú)保留的將個(gè)人信息交給互聯(lián)網(wǎng),這些信息包括年齡、性別、地域、生活狀態(tài)、態(tài)度、行蹤、興趣愛(ài)好、消費(fèi)行為、健康狀況甚至是性取向等。一時(shí)間,針對(duì)海量用戶(hù)信息的大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、廣告精準(zhǔn)投放等等迅速被各大公司提上日程。

比如,一個(gè)發(fā)生在美國(guó)的真實(shí)故事就會(huì)告訴我們,利用數(shù)據(jù)挖掘如何掌握我們的行蹤。一個(gè)美國(guó)家庭收到了一家商場(chǎng)投送的關(guān)于孕婦用品的促銷(xiāo)劵,促銷(xiāo)劵很明顯是給給家中那位16歲女孩的。女孩的父親很生氣,并找商場(chǎng)討說(shuō)法。但幾天后,這位父親發(fā)現(xiàn),16歲的女兒真懷孕了。而商場(chǎng)之所以未卜先知,正是通過(guò)若干商品的大量消費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)估顧客的懷孕情況。

類(lèi)似的大數(shù)據(jù)挖掘和營(yíng)銷(xiāo)事件在今天更多的發(fā)生,尤其是社交媒體產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)后。于是,許多人對(duì)個(gè)人隱私數(shù)據(jù)開(kāi)始擔(dān)憂,開(kāi)始批判大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)侵犯了個(gè)人隱私,憂慮我們進(jìn)入了大數(shù)據(jù)失控的時(shí)代,并將原因更多歸結(jié)于社交媒體。

二、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)人隱私泄露之間不能完全劃等號(hào)!邏輯關(guān)系不成立!

如果客觀的分析一下上述問(wèn)題就會(huì)發(fā)現(xiàn),這是一個(gè)難以分說(shuō)的雞生蛋還是蛋生雞的問(wèn)題。一味地批判大數(shù)據(jù)分析對(duì)個(gè)人用戶(hù)數(shù)據(jù)的泄露或?yàn)E用是不客觀的。

因?yàn)椋缃幻襟w的本質(zhì)在于分享和傳播,社交媒體的出現(xiàn)的確滿足了人們分享個(gè)人信息、曬各種數(shù)據(jù)的欲望,讓人們?cè)谶^(guò)去無(wú)聲無(wú)息的生活中突然轉(zhuǎn)移到了可以讓全世界看到自己的平臺(tái)上來(lái)。人們從而達(dá)到了內(nèi)心的滿足感和存在感。因此,單從個(gè)體的背后心理來(lái)考慮,社交媒體對(duì)他們來(lái)說(shuō)是有益的,他們不認(rèn)為自己貢獻(xiàn)的是不可告人的秘密,既然分享出來(lái),那一定是希望或允許別人看到的。因此,這是一種無(wú)形的默許的交易,用戶(hù)樂(lè)意把自己的各種瑣碎細(xì)節(jié)暴露于社交媒體,而對(duì)社交媒體上雜亂無(wú)章的海量用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有序的分類(lèi)和分析也沒(méi)有什么不妥。

當(dāng)然,如果社交媒體平臺(tái)隨意濫用或泄露用戶(hù)的后臺(tái)數(shù)據(jù),比如個(gè)人聯(lián)系方式、家庭住址、銀行等極為隱秘的信息,這的確是赤裸的侵犯隱私的行為,極其沒(méi)有道德,必須要受到譴責(zé)和法律制裁。

但目前,許多大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的前提是對(duì)用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)上留下的公開(kāi)顯在的信息進(jìn)行算法歸類(lèi)和內(nèi)容分析,從而對(duì)海量用戶(hù)進(jìn)行人群劃分,或者對(duì)小眾群體進(jìn)一步細(xì)分化,甚至達(dá)到某種程度上針對(duì)單個(gè)人的個(gè)性化定制,最終達(dá)到精準(zhǔn)推送廣告或有針對(duì)性推出營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的目的。

所以,從這個(gè)角度來(lái)看,大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)與個(gè)人主動(dòng)分享和傳播到網(wǎng)絡(luò)上的信息數(shù)據(jù)之間并沒(méi)有矛盾。人們起初或許會(huì)驚訝:為什么他們知道我想買(mǎi)什么?為什么他們知道我的需求?但隨著“猜透心思”的推送行為讓人們的生活越來(lái)越便利時(shí),比如省去大量搜索、查找和對(duì)比產(chǎn)品或服務(wù)的時(shí)間,他們可能會(huì)十分習(xí)慣并依賴(lài)這種精準(zhǔn)性,并不會(huì)在意他們本來(lái)就隨意分享到網(wǎng)絡(luò)上的雜亂信息被如何挖掘和利用。

因此,用戶(hù)發(fā)布和分享的信息是否為隱私,在用戶(hù)分享信息之前就做過(guò)慎重考量和篩選。這一點(diǎn)非常重要,這是侵犯隱私與否的界限。那些被用戶(hù)選擇為不適合發(fā)布或不希望別人知道的信息就是用戶(hù)認(rèn)為的隱私,而那些已經(jīng)公開(kāi)發(fā)布到社交媒體或網(wǎng)絡(luò)上的信息則被用戶(hù)認(rèn)為是可以傳播的。

所以,普通的對(duì)海量公開(kāi)信息的分析、挖掘、歸類(lèi),從而進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的大數(shù)據(jù)行為不能一味被罵成是對(duì)用戶(hù)利益的損害。而那些對(duì)用戶(hù)存儲(chǔ)在某些位置、不希望被他人了解的信息(私人存儲(chǔ)的信息)如果被別有用心的人泄露或利用,那這就是隱私侵犯行為。但這就不能歸罪于大數(shù)據(jù),而應(yīng)質(zhì)問(wèn)存貯平臺(tái)的安全性問(wèn)題。

因此,我們不能過(guò)分解讀大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。其實(shí),問(wèn)題的本質(zhì)在于,人們是否真的在意雜亂信息的去向(涉及到分享信息的背后心理和動(dòng)機(jī))?以及大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)是否真的觸碰了人們不可告人的秘密或底線(需要對(duì)秘密和底線重新定義)?因?yàn)椋绻藗兡J(rèn)分享的都是公開(kāi)的,那么侵犯隱私的概念就是不成立的。如果人們有不希望別人知道的信息,也不會(huì)貿(mào)然在網(wǎng)絡(luò)上分享和傳播。

三、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)究竟會(huì)給企業(yè)和用戶(hù)帶來(lái)什么價(jià)值?

討論完上面的問(wèn)題之后,我們是否應(yīng)該誠(chéng)懇對(duì)待大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)這件事?那么大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)究竟對(duì)于企業(yè)和用戶(hù)兩方面來(lái)說(shuō),都有什么樣的價(jià)值?

1、對(duì)于企業(yè)的價(jià)值

讓我們先看一個(gè)國(guó)外案例:

我們都知道美劇《紙牌屋》,提到《紙牌屋》的成功,最大的功勞便是大數(shù)據(jù)分析。因此,《紙牌屋》幾乎成了大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的經(jīng)典案例,也是美國(guó)Netflix公司基于用戶(hù)信息挖掘來(lái)決定內(nèi)容生產(chǎn)的成功嘗試。

Netflix的訂閱用戶(hù)達(dá)到了3000萬(wàn)左右,而大多數(shù)用戶(hù)的觀影都與精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)有關(guān)。Netflix會(huì)定時(shí)收集并分析用戶(hù)觀看電影或電視劇的行為,比如根據(jù)用戶(hù)對(duì)電影的評(píng)分、用戶(hù)的分享行為、用戶(hù)的觀影記錄等信息去分析用戶(hù)的收看習(xí)慣,從而推斷用戶(hù)喜歡什么樣的影視劇,喜歡什么樣的風(fēng)格,喜歡什么樣的導(dǎo)演和演員。在此基礎(chǔ)上利用算法對(duì)用戶(hù)感興趣的視頻進(jìn)行推薦排序,直到用戶(hù)找到最喜歡的影視劇。《紙牌屋》的導(dǎo)演和主演就是Netflix挖掘用戶(hù)信息后的預(yù)測(cè)出來(lái)的。

那我們?cè)倏匆粋€(gè)國(guó)內(nèi)案例:

我們都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情,阿里巴巴斥資5.86億入股新浪微博。除了網(wǎng)絡(luò)上各大媒體分析的,認(rèn)為阿里巴巴希望打造生態(tài)圈、強(qiáng)化流量入口、挑戰(zhàn)騰訊等等原因之外,還有一個(gè)重要原因或許就是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的戰(zhàn)略。

如今各大互聯(lián)網(wǎng)大佬都在跑馬圈地,圈住用戶(hù),誰(shuí)能圈住用戶(hù),讓用戶(hù)在其平臺(tái)上活躍,誰(shuí)就掌握了用戶(hù)的大量信息(包括顯在的前臺(tái)信息和隱藏的后臺(tái)信息)。新浪微博在中國(guó)有幾億用戶(hù),這個(gè)量十分龐大,但如果新浪不能把這些用戶(hù)產(chǎn)生的信息合理的利用,那么這些資源就是巨大的浪費(fèi)。我們?cè)倏窗⒗锇桶停袊?guó)最大電商平臺(tái),它有產(chǎn)品,但是卻沒(méi)有完整的用戶(hù)日常生活行為信息,只有購(gòu)買(mǎi)信息,但這些購(gòu)買(mǎi)信息不足以了解人群特點(diǎn)和喜好。所以,只有跟新浪微博合作,掌握大量用戶(hù)的行為信息,從而對(duì)其分類(lèi),找到不同人群甚至不同個(gè)體的喜好、偏好、興趣、愛(ài)好、習(xí)慣、傳播習(xí)慣、分享路徑等等,那么就能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),甚至還可以通過(guò)不同用戶(hù)的信息傳播規(guī)律,而制定產(chǎn)品的最佳品牌傳播途徑。這是一座巨大的金礦。

新浪微博和阿里巴巴合作后,微博上出現(xiàn)了一些產(chǎn)品推薦信息,同時(shí)新浪微博已經(jīng)推出支付功能??梢韵胂螅何磥?lái)你在微博上看到相關(guān)推薦的產(chǎn)品,恰好是你喜歡的產(chǎn)品,那么你就可以直接在微博上實(shí)現(xiàn)支付和購(gòu)買(mǎi)。從而新浪微博和阿里巴巴各取所需,共享收益。當(dāng)然,這是我個(gè)人的觀察和分析,不過(guò)阿里巴巴的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也很明顯了。

2、對(duì)于用戶(hù)的價(jià)值

上述兩個(gè)例子說(shuō)的都是大數(shù)據(jù)帶給企業(yè)的價(jià)值,那么,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō),到底有沒(méi)有價(jià)值?用戶(hù)是否十分反感精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)?讓我們?cè)賮?lái)看看一個(gè)新的調(diào)查數(shù)據(jù):

中國(guó)傳媒大學(xué)國(guó)家廣告研究院剛剛發(fā)布一份《2014中美移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》,這份調(diào)查報(bào)告對(duì)比了中美兩國(guó)用戶(hù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的使用習(xí)慣,以及移動(dòng)用戶(hù)對(duì)于移動(dòng)廣告的態(tài)度。

調(diào)查顯示,最可能得到智能終端用戶(hù)回應(yīng)的廣告內(nèi)容為:(1)與用戶(hù)要購(gòu)買(mǎi)物品相關(guān)的廣告(2)與要購(gòu)買(mǎi)物品相關(guān)的優(yōu)惠券(3)搞笑的廣告(4)與用戶(hù)最喜愛(ài)品牌相關(guān)的廣告(5)與用戶(hù)在線上訪問(wèn)過(guò)網(wǎng)站或使用過(guò)的應(yīng)用相關(guān)的廣告(6)與最近線上購(gòu)物相關(guān)的廣告(7)與用戶(hù)所在場(chǎng)所相關(guān)的廣告(8)與最近收聽(tīng)、收看的廣播/電視相關(guān)的廣告。(占比>=20%)

從這些數(shù)據(jù)我們可以看出,在8個(gè)結(jié)果中,有6個(gè)都是跟大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)扯上關(guān)系的。比如,與用戶(hù)要購(gòu)買(mǎi)物品相關(guān)的廣告,更能引起用戶(hù)的回應(yīng)或互動(dòng)。如何理解?大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的前提就是計(jì)算并推測(cè)用戶(hù)的真實(shí)需求,看用戶(hù)需要購(gòu)買(mǎi)什么相關(guān)產(chǎn)品,然后給用戶(hù)直接推送用戶(hù)想要的、喜歡的,做到了精準(zhǔn)到達(dá)。那么用戶(hù)呢?用戶(hù)樂(lè)意對(duì)這樣的推動(dòng)廣告或產(chǎn)品做出回應(yīng),因?yàn)檫@些廣告少了對(duì)用戶(hù)的打擾,并且讓用戶(hù)費(fèi)勁心思對(duì)對(duì)比或貨比三家后才購(gòu)買(mǎi)的決策過(guò)程降低,節(jié)省了時(shí)間,讓用戶(hù)直接找到內(nèi)心真正所需的產(chǎn)品或服務(wù)。

所以,這樣的結(jié)果就表明,大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)并不是完全都會(huì)讓用戶(hù)反感,而是看你猜透用戶(hù)心思的程度。因此,如果你推送的內(nèi)容和用戶(hù)想要購(gòu)買(mǎi)的物品相關(guān),與用戶(hù)最喜愛(ài)的品牌相關(guān)等等。那么這種精準(zhǔn)挖掘并不會(huì)受到用戶(hù)的反感,反而會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)便利。

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