大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)精確地尋找潛在客戶

最近看到一則海外的新聞，一家人在收到一貫準(zhǔn)確投遞到家中的商業(yè)促銷信函時(shí)，看到其中一封的促銷產(chǎn)品函中標(biāo)注著“該名客戶親人近期在車禍中喪生”的信息。
    如果家人全部健康平安，收到這么一封少許帶有點(diǎn)詛咒內(nèi)容的信件，我們頂多會(huì)心里罵幾句這家不靠譜的公司而已，但是，恰恰相反，這家公司的大數(shù)據(jù)收集能力和備注能力都極其出色，信中關(guān)于收件人家庭的信息非常準(zhǔn)確?。犞嬗悬c(diǎn)像現(xiàn)實(shí)中的驚悚片）。

    一直被商家寄予厚望的大數(shù)據(jù)，終于以一種夸張的方式獲取了娛樂媒體的關(guān)注?。ㄒ?，過(guò)去，大數(shù)據(jù)從來(lái)都只有枯燥的IT業(yè)界才舍得關(guān)注）
    關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義以及對(duì)人類的意義，我就不贅述了，反正有無(wú)數(shù)的專家會(huì)前仆后繼地去解釋，簡(jiǎn)單的聊下這個(gè)事件中商家可能運(yùn)用大數(shù)據(jù)的線路圖：
    這里面浮現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)企業(yè)獲取客戶的基本供應(yīng)鏈：
    A公司是需要潛在客戶信息的企業(yè)；
    B公司是信息經(jīng)紀(jì)公司或數(shù)據(jù)收集分析公司，負(fù)責(zé)收集整理篩選潛在客戶信息提供給需要的企業(yè)，這些數(shù)據(jù)幫助企業(yè)促銷推廣產(chǎn)品獲得客戶時(shí)使用；
    C公司有可能是一家連鎖超市或者能夠接觸到最終客戶的企業(yè)，它的數(shù)據(jù)庫(kù)有著大量的一手客戶詳細(xì)信息；
    D是被像小白鼠一般準(zhǔn)確分析的客戶（當(dāng)然，在隱私充分保護(hù)的情況下，大數(shù)據(jù)其實(shí)反而減少了我們被垃圾廣告騷擾的次數(shù)，因?yàn)樗鶎?dǎo)致的銷售行為更精準(zhǔn)更符合我們的個(gè)性化需 求）。
    上述的故事脈絡(luò)基本就是：B從C處獲得了客戶信息，篩選出滿足A需要的信息，并根據(jù)A的產(chǎn)品內(nèi)容針對(duì)特定客戶寄發(fā)信函給D。一個(gè)很完美的流程，但是在這個(gè)過(guò)程中，可能就是人 為操作的疏忽，客服代表不小心把原本后臺(tái)隱藏的客戶背景信息放入了信函中（估計(jì)是多次枯燥的拷貝粘貼中出現(xiàn)的失誤），結(jié)果出現(xiàn)了這尷尬的一幕。
    現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)收集可以分為被動(dòng)數(shù)據(jù)和主動(dòng)數(shù)據(jù)，也許我這樣的劃分很不科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，會(huì)讓很多專家憤怒，但是，我已經(jīng)習(xí)慣了把復(fù)雜的東西簡(jiǎn)單化通俗化，就原諒我一次吧。
    被動(dòng)數(shù)據(jù)
    比如我們?cè)谒阉饕嬷忻恳淮嗡阉鞯挠涗?、在電子商城中每一次的商品瀏覽和購(gòu)買記錄、每一次電子支付的數(shù)據(jù)…這些看似不相干的龐雜數(shù)據(jù)，匯總在一起，經(jīng)過(guò)分析提煉，一般 即可描繪出你這個(gè)人的行為習(xí)慣概況，并對(duì)你未來(lái)可能采取的行為做出概率相當(dāng)高的預(yù)測(cè)（最早的大數(shù)據(jù)大師應(yīng)該是福爾摩斯，和他相比，現(xiàn)在很多自稱大數(shù)據(jù)專家的，則只能成為 雷斯垂德警探）。
    主動(dòng)數(shù)據(jù)
    主要依靠人為收集、篩選、生成。
    制度健全的大公司的優(yōu)秀員工，都會(huì)在入職時(shí)被培訓(xùn)出像鼴鼠一樣的嗅覺，在他們邊和客戶交談時(shí)，邊豎起耳朵細(xì)心傾聽客戶透露的信息，事后再整理進(jìn)公司的客戶資源管理系統(tǒng)。
    在正常的如姓名、性別、公司信息、職位等客戶個(gè)人信息之外，還有一個(gè)非常重要的備注欄，那里面充斥著關(guān)于客戶的八卦：出過(guò)的書籍、家庭成員狀況、愛旅游還是愛寵物…這 些信息都是銷售或客服在日常與客戶的接觸中交談溝通得來(lái)，當(dāng)然，這樣做的目的我們通常會(huì)認(rèn)為是以后可以更好的服務(wù)客戶。
    利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，不管是被動(dòng)數(shù)據(jù)，還是主動(dòng)數(shù)據(jù)，將這些無(wú)頭緒的信息編織在一起，經(jīng)過(guò)分析篩查，就能夠精確地指向潛在客戶。
    這也是它被商業(yè)專家們寄予厚望的所在。但這一次的事件給了我們一個(gè)小小的提醒，如何防范無(wú)心的隱私冒犯？哪怕是打著精準(zhǔn)營(yíng)銷的旗幟，這樣的失誤都讓我們難以承受，更不要說(shuō)故意的隱私侵犯了。
    從海外的信用卡客戶隱私數(shù)據(jù)泄露，到近期國(guó)內(nèi)的開房數(shù)據(jù)曝光，數(shù)據(jù)越來(lái)越大，擔(dān)憂似乎越來(lái)越多。在電子化時(shí)代，所有跟我們個(gè)人信息相關(guān)的數(shù)據(jù)幾乎都流淌在網(wǎng)絡(luò)中，未來(lái)， 也許一個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)泄露，就是你個(gè)人甚至你周邊人的整個(gè)人生的信息曝光…
    也許有一天你的女朋友會(huì)收到你為她精心準(zhǔn)備的，并且從網(wǎng)上商城訂購(gòu)的生日禮物，同時(shí)可能在隨禮物寄來(lái)的包裹里有著打印好的固定格式的感謝購(gòu)買函，以及系統(tǒng)不小心出錯(cuò)打印 上的“（根據(jù)以往購(gòu)買記錄，該名客戶有86%的可能會(huì)喜歡黑絲鏤花，并且花費(fèi)預(yù)計(jì)不會(huì)超過(guò)80元，他的女友不喜歡的概率可能為43%…）”。 當(dāng)然，這種建立在對(duì)客戶過(guò)往交易數(shù)據(jù)分析上的“溫馨的”隱私判斷通常不會(huì)出現(xiàn)，即使出現(xiàn)，也會(huì)出現(xiàn)在括號(hào)內(nèi)。
    當(dāng)然，大數(shù)據(jù)還是帶給了我們一些便利， 商家不用偷窺，也能知道你有什么癖好，以及如何精準(zhǔn)的滿足你這種癖好…