
O2O的大數(shù)據(jù)金礦應(yīng)以什么姿勢挖掘
首先我們先來分清數(shù)據(jù)在商業(yè)社會中產(chǎn)生的兩端,一端是TO B端,也就是商家端,這個部分在銀行表現(xiàn)有企業(yè)的存貸等數(shù)據(jù);零售業(yè)則是商品屬性、進(jìn)價(jià)、商家類型等數(shù)據(jù)。說白了,就是和商家相關(guān)的數(shù)據(jù);另一端是TO C端,也就是個人端,這個部分在銀行表現(xiàn)為個人存貸數(shù)據(jù);零售業(yè)則是銷售、顧客在賣場的動線、會員卡信息等數(shù)據(jù)。說白了,就是和個人相關(guān)的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)演變的第一階段:靜態(tài)數(shù)據(jù)
在線下的商業(yè)時(shí)代,也就是我們說的傳統(tǒng)企業(yè),數(shù)據(jù)的第一階段屬于靜態(tài)數(shù)據(jù),怎么理解呢?
就是說你辦了張信用卡或者實(shí)體店的會員卡,初次登記的信息沒辦法隨時(shí)由你個人來改動,這個數(shù) 據(jù)如果你不打電話去銀行或者到實(shí)體店,或者他們不聯(lián)系你時(shí),一直是不會變動的,哪怕你已經(jīng)換了無數(shù)次手機(jī)號搬了無數(shù)次家,信用卡和會員卡仍然在有效期內(nèi)可 以使用,這種情況現(xiàn)在已經(jīng)有很大變化,但仍然是靜態(tài)數(shù)據(jù)。而線下的許多動態(tài)數(shù)據(jù),例如在店里走過來走過去、眼睛看這看那等,原來的技術(shù)能力無法獲取這些數(shù) 據(jù)。
數(shù)據(jù)演變的第二階段:相對動態(tài)數(shù)據(jù)
在線上的商業(yè)時(shí)代,也就是我們說的PC電商,數(shù)據(jù)的第二階段開始了,那就是相對動態(tài)數(shù)據(jù),為什么說是相對動態(tài)呢?
你在電商網(wǎng)站注冊了用戶名和密碼,你的瀏覽、點(diǎn)擊等這些數(shù)據(jù)被記錄,并可以隨時(shí)根據(jù)你的變化 而變化,這些數(shù)據(jù)實(shí)際上也是相對動態(tài),因?yàn)閿?shù)據(jù)和個人及最終銷售的關(guān)聯(lián)度有限,而且數(shù)據(jù)量有限,因?yàn)闊o法對接離開電腦后的數(shù)據(jù);然后你產(chǎn)生了購買行為,如 果你的地址和聯(lián)系方式信息不自行調(diào)整,這些電商網(wǎng)站會按照這樣的信息進(jìn)行送貨,這種情況現(xiàn)在都會發(fā)生。
所以數(shù)據(jù)需要你手工進(jìn)行修改,這樣的數(shù)據(jù)就是相對動態(tài)數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)量一方面是量有限,一 方面是價(jià)值有限,最終勝出的并不是燒錢推廣的網(wǎng)站,而是構(gòu)建基礎(chǔ)電商服務(wù)體系的兩個公司,一是構(gòu)建了在線金融優(yōu)勢的阿里巴巴的支付寶,解決了在線支付;二 是構(gòu)建了物流優(yōu)勢的京東,解決了快速送貨和售后服務(wù)。
PC時(shí)代產(chǎn)生的許多數(shù)據(jù),除了電商外,其它的游戲、門戶、商業(yè)服務(wù)基本都是這樣的相關(guān)動態(tài)形態(tài)。傻傻地認(rèn)為電商要發(fā)展起來砸錢買流量的基本都掛了,無一幸免,很有可能是對于數(shù)據(jù)與商業(yè)基礎(chǔ)服務(wù)關(guān)聯(lián)思考和實(shí)踐得不足導(dǎo)致,其它原因不再過多贅述!
數(shù)據(jù)演變的第三階段:動態(tài)數(shù)據(jù)
到了移動互聯(lián)網(wǎng)或者再進(jìn)一步移動社交互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)進(jìn)入到第三階段,那就是動態(tài)數(shù)據(jù)。
說到這個部分就很好理解了,你的手機(jī)可以隨時(shí)定位你的具體位置,就是你不修改保存的地址平臺 都能夠知道你的位置精確變化,還有你的瀏覽軌跡從線上到線下都被跟蹤和獲取……數(shù)據(jù)量以幾何級開始增長,價(jià)值變得越來越高,O2O(線上線下結(jié)合)的大數(shù) 據(jù)時(shí)代來臨,個人和商家所謂的隱私數(shù)據(jù)越來越多被各種各樣的智能機(jī)器獲取,人力已經(jīng)無法HOLD住自己的隱私數(shù)據(jù),這個我在2012底年就寫過一篇 《O2O的世界沒有隱私》的分析文章。
不過話說回來,在這樣的大數(shù)據(jù)時(shí)代下,實(shí)際上對于輕易能夠獲取數(shù)據(jù)的任何一家公司來說,個人 和商家的隱私保護(hù)顯然擔(dān)子更重了,因?yàn)橐坏┻@些隱私數(shù)據(jù)被泄露,對于一家公司來說很多時(shí)候直接倒閉,無法再次獲得信任,這也解釋了為什么現(xiàn)在數(shù)據(jù)安全和攻 擊比之前兩個時(shí)代要多得多的緣故。
非常簡單地描述了到現(xiàn)在為止數(shù)據(jù)演變的三個階段,當(dāng)然在“商性研究院”對數(shù)據(jù)的研究里,還有一個即將來臨的階段應(yīng)該叫做:超動態(tài)數(shù)據(jù)。
超動態(tài)數(shù)據(jù)
這個階段的數(shù)據(jù)到了生物層面,隨著智能設(shè)備和人類在物質(zhì)極大豐富后對健康的重視,可能植入設(shè) 備不會到來,但是能夠通過各種光線探測人類生物數(shù)據(jù)的智能設(shè)備會快速發(fā)展并成為日常使用的工具,例如通過增加光線檢測的空調(diào)能夠直接測試人的體溫和環(huán)境溫 度的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)再和其它設(shè)備產(chǎn)生的熱量關(guān)聯(lián),智能調(diào)節(jié)溫度;戴的手表金屬接觸皮膚后檢測細(xì)胞狀態(tài)獲得數(shù)據(jù);紅外攝影頭感應(yīng)熱度數(shù)據(jù)等等很快會成為可 能,這時(shí)候生物數(shù)據(jù)的快速變化(人的體溫變化估計(jì)要用毫秒來進(jìn)行)就使得數(shù)據(jù)進(jìn)入到“超動態(tài)數(shù)據(jù)”階段了。
“那么,大數(shù)據(jù)金礦應(yīng)以什么姿勢挖掘?”
第一階段的靜態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合得讓人惱火,簡單說大家會有感性認(rèn)識,你每天收到的垃圾短信、詐騙電 話、推銷電話等行為都是這些靜態(tài)數(shù)據(jù)被簡單粗暴“出賣”的數(shù)據(jù)金礦挖掘姿勢,別說個人非常不爽,其實(shí)像電信三巨頭和金融業(yè)、房地產(chǎn)、4S店、零售企業(yè)等這 些擁有在數(shù)據(jù)第一階段擁有算是海量的個人和商家靜態(tài)數(shù)據(jù)的公司這種金礦挖掘姿勢也顯得有些無奈,明知大家都不爽,為什么都做?這個話題聊下去估計(jì)要上升到 哲學(xué)高度,就多扯了,總之金礦挖得很苦,個人罵平臺,平臺假裝沒聽見或者裝無辜……
這個階段很快被第二階段的數(shù)據(jù)挖掘姿勢取代,雖然有少量行為,但變得少很多,阿里和京東并不需要將相對動態(tài)數(shù)據(jù)以這種方式變現(xiàn),而是開始建立數(shù)據(jù)分析模型和產(chǎn)品,以產(chǎn)品化、工具化和平臺化三種方式更有效率且更高收益地挖掘數(shù)據(jù)金礦。
簡單地說:通過相對動態(tài)數(shù)據(jù)就可以知道什么商品更好賣,這個指導(dǎo)著京東這種采銷體系的平臺進(jìn)行采購和營銷,就比蘇寧和國美效率高且數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益大,再進(jìn)一步推動的金融創(chuàng)新:京東白條、京東金融讓數(shù)據(jù)收益開始更高效率更低成本地從零售業(yè)跨界到金融業(yè)。
阿里做得更加極致,除了比京東更早的金融創(chuàng)新之外,還有開發(fā)了數(shù)據(jù)魔方這樣數(shù)據(jù)產(chǎn)品,商家可 以通過付年費(fèi)方式獲取更多數(shù)據(jù)指導(dǎo)自己的商業(yè)行為;還有服務(wù)平臺的建立,也使得數(shù)據(jù)進(jìn)一步在產(chǎn)品和工具開發(fā)上獲得發(fā)展,從而獲取收益。這些方面是開放平臺 的思路,商家通過平臺的個人數(shù)據(jù)和工具提升效率提高銷售降低成本,愿意為數(shù)據(jù)付費(fèi);個人通過數(shù)據(jù)服務(wù)平臺了解自己的消費(fèi)情況,更理性地消費(fèi)和引導(dǎo)到理財(cái)平 臺,為后面的動態(tài)數(shù)據(jù)階段打下了堅(jiān)實(shí)的金礦挖掘基礎(chǔ)。
這個時(shí)候的銀行業(yè)、金融業(yè)、汽車業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、零售業(yè)面對著自己的數(shù)據(jù)金礦開始顯現(xiàn)出無奈和 無力的一面,只好開始向互聯(lián)網(wǎng)平臺學(xué)習(xí),積極尋求兩個方面的數(shù)據(jù)演變:一是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化,讓靜態(tài)數(shù)據(jù)不斷轉(zhuǎn)化成相對動態(tài)數(shù)據(jù);二是通過產(chǎn)品和工具為商家和個人 提供服務(wù),從而愿意為數(shù)據(jù)付費(fèi)。但似乎又不愿意放棄之前的數(shù)據(jù)金礦挖掘方式(有很多企業(yè)實(shí)際上從來沒有挖掘過數(shù)據(jù)金礦),所以演變得很慢,開始出現(xiàn)暴力開 采導(dǎo)致的帶大量金子的沙子流失,這就是“數(shù)據(jù)遷移”現(xiàn)象。
這個現(xiàn)象很可怕,商家的人力、資金開始不斷像線上的平臺傾斜,線下的媒體首先受影響,然后是實(shí)體店的銷售受影響。不過由于在相對動態(tài)數(shù)據(jù)的第二階段,由于線下數(shù)據(jù)和線上數(shù)據(jù)的分離,影響并不那么深遠(yuǎn)!
第三階段的動態(tài)數(shù)據(jù)是在硬件技術(shù)引發(fā)量變的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,原來PC時(shí)代挖掘金礦能力相對 較弱的騰訊借助移動技術(shù)優(yōu)勢反而變成最強(qiáng)的一家,一個小小的紅包產(chǎn)品在TO C(個人端)引發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘方式至今無人可以抗衡,而且已經(jīng)持續(xù)了兩年多,每月紅包未提現(xiàn)金額的資金沉淀非常驚人;并且在春節(jié)的聯(lián)合商家的紅包營銷讓我們 看到形成了上百年的廣告投放和盈利模式被顛覆,廣告費(fèi)直接以紅包形式到了個人用戶,然后再和商家的公眾號進(jìn)行聯(lián)接,構(gòu)建商家和用戶關(guān)系持續(xù)免費(fèi)營銷!
同時(shí)借助幾乎屬于永不退出的微信賬號產(chǎn)生的朋友圈位置和動態(tài)數(shù)據(jù)、聊天數(shù)據(jù)、附近的人調(diào)動的 位置數(shù)據(jù)、第三方應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等等開始深度和線下商業(yè)結(jié)合,一個朋友圈的推廣廣告產(chǎn)品不僅沒有讓人反感,反而引發(fā):為什么我沒有收到寶馬廣告這樣的二次 營銷擴(kuò)散,每次收到朋友圈推廣的人們各種開心各種歡樂評論;商家通過這些數(shù)據(jù)獲得品牌推廣和銷售增長的機(jī)會,平臺獲得巨額的廣告收益。
金融創(chuàng)新的數(shù)據(jù)挖掘方式在這樣的動態(tài)數(shù)據(jù)階段得到新的爆發(fā),可以說如果不是對傳統(tǒng)金融業(yè)的有限保護(hù),毫不夸張地說,余額寶這樣通過大數(shù)據(jù)挖掘演變出來的產(chǎn)品會像剛才提到的商家紅包一樣顛覆金融業(yè)在個人領(lǐng)域的盈利模式!
還有一個我所知道的大數(shù)據(jù)金礦挖掘姿勢來自亞馬遜的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)給沃爾瑪美國和中國的部署基本 實(shí)現(xiàn)了全面的智能采購,簡單點(diǎn)說就是將全球沃爾瑪線下實(shí)體店的商家和個人消費(fèi)數(shù)據(jù)輸入這樣的系統(tǒng),通過算法可以實(shí)現(xiàn)不需要人工再分析的采購訂單,然后直接 發(fā)給供應(yīng)商訂單,然后再配送到店!這方面在努力的公司還有谷歌、百度、FACEBOOK、特斯拉、阿里、華為等等。
如果再深入研究和學(xué)習(xí)下去,我們就可以發(fā)現(xiàn)第三階段動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)化來的大數(shù)據(jù)金礦能夠用很多種 商家和個人都很爽的姿勢挖出來,收益是前兩個階段的總和還要高幾個幾何級。這個部分歡迎大家加我個人微信公眾號:izhuangshuai持續(xù)關(guān)注和交 流,想更深度一起研究,歡迎支付底部的年費(fèi)后加入“商性研究院”。
這樣的大數(shù)據(jù)金礦挖掘姿勢顯然比第一階段和第二階段都要爽很多、高效很多,收益曾幾何級增長 并且?guī)椭礁嗌碳腋行矢詣踊貙?shí)現(xiàn)銷售增長和利潤增長,如果進(jìn)入到第四個階段:超動態(tài)數(shù)據(jù)!所有零售系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、物流系統(tǒng)和金融系統(tǒng)和人們的 幾乎所有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),生產(chǎn)和銷售就會變得無須人力,真正進(jìn)入到“物質(zhì)極大豐富”的時(shí)代,這個時(shí)代70后在有生之年應(yīng)該可以見證了……
這樣的發(fā)展也再次印證了我的第一本新書《商性》的中心思想:商業(yè)越發(fā)達(dá)越能激發(fā)人的真誠和善良!在物質(zhì)極大豐富之后的人們,在所有隱私數(shù)據(jù)(包括生物數(shù)據(jù))都被獲取、存儲和關(guān)聯(lián)到人、物的階段時(shí),我們確實(shí)沒有理由不變得真誠和善良了!
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的實(shí)戰(zhàn)方法論 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,“數(shù)據(jù)分析” 已從 “加分項(xiàng)” 成為 “必修課 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 與 ADD INDEX 詳解:用法、差異與優(yōu)化實(shí)踐 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,索引是提升查詢性能的核心手段。無論 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 語句中 “query end” 狀態(tài):含義、成因與優(yōu)化指南? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫的日常運(yùn)維與開發(fā)中,開發(fā)者和 DBA 常會 ...
2025-07-16如何考取數(shù)據(jù)分析師證書:以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:驅(qū)動企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實(shí)戰(zhàn):數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫的日常操作中,我們經(jīng)常會遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時(shí)代,面對海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),如何高效地進(jìn)行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫操作中,誤刪數(shù)據(jù)、錯改字段或誤執(zhí)行批量更新等問題時(shí)有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用t.test,何時(shí)用wilcox.test? t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用 t.test,何時(shí)用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進(jìn)階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開啟新時(shí)代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報(bào)告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書) 發(fā)布機(jī)構(gòu):CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時(shí)代,預(yù)測分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09