
O2O漫談之百萬UGC的大數(shù)據(jù)價值_數(shù)據(jù)分析師
美國杜克大學(xué)的行為經(jīng)濟學(xué)家Dan Ariely說過,“大數(shù)據(jù)就像是青春期性愛話題,每個人都在談?wù)摚珱]人知道真的該怎么做,每個人都覺得別人搞得熱火朝天,所以每個人都聲稱他們自己也搞。”
調(diào)侃的背后是大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的尷尬,大家都說要做大數(shù)據(jù),但是到底什么是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)?如何發(fā)展大數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是什么?當然是,數(shù)據(jù)。
可數(shù)據(jù)是什么?你的所作所為的一切記錄都可以是數(shù)據(jù)。QQ聊天內(nèi)容、微博、淘寶搜索商品、購買、大眾點評上對商戶信息的評價……都是數(shù)據(jù)。
這些數(shù)據(jù)一直在產(chǎn)生,但為什么到現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的概念才如此火爆?因為硬件和云存儲技術(shù)的發(fā)展。如果沒有足夠的硬件設(shè)置,大數(shù)據(jù)永遠只能停留在概念階段。
據(jù)公布,在阿里數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部的服務(wù)器上,攢下了超過100PB已處理過的數(shù)據(jù),等于104857600個GB,相當于4萬個西雅圖中央圖書館,580億本藏書。這個數(shù)據(jù)相當于全中國人每個人扛著48本書。
大量的數(shù)據(jù)被存儲,只是大數(shù)據(jù)的第一步。如果不對這些數(shù)據(jù)進行分析處理,那絕對無法稱之為大數(shù)據(jù)。
但是,大數(shù)據(jù)的分析處理絕對不那么高端大氣上檔次。舉個例子,在汶川地震期間,騰訊微博提供了20萬條微博數(shù)據(jù),希望救災(zāi)團隊可以從20萬微博信息中提取跟救災(zāi)相關(guān)的信息。
結(jié)果,從大量個人化的、根據(jù)現(xiàn)場的情景發(fā)出的一些情感型、符號型的信息中,根本無法提煉出災(zāi)情時間、地點、人物、需求這些有效信息。
這也是BAT中阿里巴巴與百度一直在致力于大數(shù)據(jù)研究,而騰訊則相對少提這個事情的原因。
在過去十幾年發(fā)展中,BAT都積累的海量的數(shù)據(jù)。但是,三家公司基因不同,積累的數(shù)據(jù)維度也不一樣。百度積累了用戶搜索行為,這種數(shù)據(jù)涵蓋了醫(yī)療、旅行等生活的方方面面;阿里巴巴則積累了跟用戶購買行為相關(guān)的數(shù)據(jù),從決策到購買,以及購買的商品。騰訊則積累了用戶溝通的信息,溝通信息海量且無序,最難提煉,而且,最容易觸及到用戶的隱私。
因此,大數(shù)據(jù)最為核心的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。有了基礎(chǔ)數(shù)據(jù),再采用科學(xué)的分析和處理,才能產(chǎn)生用戶端的價值。如果沒有合用的數(shù)據(jù),那就是“巧婦難為無米之炊”。
具象到用戶端,大數(shù)據(jù)根據(jù)用戶以往購買數(shù)據(jù)的積累和關(guān)聯(lián)度測試,可以得出該用戶喜好條紋、有品質(zhì)的衣服等信息,因此可以針對性給其反饋不同的搜索結(jié)果。這種應(yīng)用阿里巴巴已經(jīng)在嘗試,隨著各種數(shù)據(jù)的豐富,精準度會越來越高。
站在品牌商的角度,可以從大數(shù)據(jù)中得到,用戶關(guān)心的那些流行因素,還可以結(jié)合往年的天氣預(yù)報信息,今年會偏冷還是偏熱,以及不同區(qū)域用戶對不同流行因素的反饋,有了這些信息再來生產(chǎn)衣服,可以大量減少庫存。
Netflix的大數(shù)據(jù)應(yīng)用被業(yè)內(nèi)傳為經(jīng)典案例。作為世界上最大的影片租賃服務(wù)商,通過用戶行為的大數(shù)據(jù)分析得出社交網(wǎng)絡(luò)、七宗罪的導(dǎo)演Fincher非常受歡迎,而Spacey主演的片子表現(xiàn)都不錯,外加英劇版《紙牌屋》很受歡迎,于是出品了火到不行的《紙牌屋》。
而百度同樣擁有海量、真實的用戶行為數(shù)據(jù),通數(shù)據(jù)分析技術(shù)和預(yù)測模型,百度對大數(shù)據(jù)進行分析與挖掘之后可以“預(yù)測”到很多情況。
比如,用戶打算在假期出游,百度大數(shù)據(jù)可以預(yù)測到哪些景點游客過多已經(jīng)超過負荷,哪些景點人比較少。百度甚至可以根據(jù)用戶搜索感冒這個行為來制定一副感冒地圖,結(jié)合LBS技術(shù),用戶可以知道你所在城市哪個區(qū)域有多少人感冒了,避免去那個區(qū)域活動。以及,如果不幸感冒也可以知道適合去哪個醫(yī)院。
總之,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用流程是,積累用戶產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)、通過技術(shù)手段分析和預(yù)測并得出結(jié)果、然后再服務(wù)于用戶。其關(guān)鍵的兩個特征是,需要社會化分工產(chǎn)生數(shù)據(jù)體系,以及,服務(wù)24小時在線。
據(jù)了解,大眾點評今年已經(jīng)實現(xiàn)了月度百萬UGC的增幅,目前已經(jīng)有4200萬點評信息沉淀。這是一個重要的里程碑。此外,大眾點評還積累了海量交易、用戶瀏覽等數(shù)據(jù)。
這里有個小插曲,為什么大眾點評的信息比美團更有價值呢,因為美團的點評信息大多是基于團購套餐的,而這個團購套餐的生命周期比較短,隨著套餐結(jié)束,這些信息就沒有太大作用了。而大眾點評則針對餐廳的口味、風(fēng)格、特色菜等進行點評,信息存續(xù)價值期比較長。
海量的用戶點評信息背后包括著用戶對飲食的喜好、活動地理位置甚至背后的交易信息,而且數(shù)據(jù)在源源不斷產(chǎn)生中,這滿足了社會化分工產(chǎn)生數(shù)據(jù)的基本需求。
此前不久,大眾點評技術(shù)部門進行了一次有趣的嘗試,從海量用戶點評信息中提煉出跟星座消費特征相關(guān)的信息,在網(wǎng)上發(fā)布信息之后得到了諸多粉絲的響應(yīng)。這種娛樂化的數(shù)據(jù)嘗試只是個開始,之后還可以做更多更深入的數(shù)據(jù)探索。
此前一次專訪中,張濤曾經(jīng)提到,根據(jù)對一個地區(qū)用戶點評信息的分析,結(jié)合用戶點擊流量,可以得到很多信息。比如在某個城市,哪個菜系比較受歡迎,哪些項目比較受到關(guān)注。同時,如果一個地區(qū)的餐飲消費單價持續(xù)比周邊市區(qū)偏高的話,這個區(qū)域的休閑娛樂通常也會快速發(fā)展起來。因為用戶的需求層次會逐漸提高,而大眾點評可以通過大數(shù)據(jù)分析出一個區(qū)域,甚至具化到一個商圈的發(fā)展水平和階段。
在不久之后,大眾點評大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以結(jié)合商圈拓展。透露個消息,大眾點評跟萬達會進行深度合作。
月度百萬UGC內(nèi)容產(chǎn)生只是大眾點評數(shù)據(jù)的一個里程碑,隨著之后用戶數(shù)據(jù)的豐富,結(jié)合用戶搜索、交易等數(shù)據(jù),大眾點評可以為用戶提供越來越智能的產(chǎn)品。
具體到產(chǎn)品上就是,一個熱愛吃牛排的人,當他在搜索附近美食的時候,提供牛排的商戶會排到優(yōu)先的位置。這個只是簡單應(yīng)用,隨著數(shù)據(jù)的豐富,大眾點評可以直接給你建議,附件哪個商戶的六分熟的菲力牛排最符合你的口味。這些信息對用戶來說才更為智能和貼心。
當然,整個大數(shù)據(jù)應(yīng)用的神秘面紗才被掀開一點,更多在概念和想法階段,之后還有很長的路需要走。
不過大眾點評積累的海量用戶點評、消費數(shù)據(jù),跟百度積累的用戶搜索行為數(shù)據(jù)、阿里巴巴積累的用戶交易數(shù)據(jù)同樣重要。巧婦難為無米之炊,首先得有大數(shù)據(jù),才有資格玩大數(shù)據(jù),對吧?這就是大眾點評百萬UGC所蘊含的巨大價值。
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