大資料思維，到底是什麼？

1. 大資料本質

2. 大資料思維

3. 應用領域

4. 思維轉變

大資料實際上是營銷的科學導向的自然演化，將不同行業或者說渠道所產生的資料進行整合。但整合不是簡單的合併，而是能給企業帶來商業價值。

大資料思維有三個緯度——定量思維、相關思維、實驗思維。

第一，定量思維，即提供更多描述性的資訊，其原則是一切皆可測。不僅銷售資料、**這些客觀標準可以形成大資料，甚至連顧客情緒（如對色彩、空間的感知等）都可以測得，大資料報含了與消費行為有關的方方面面；

第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同資料都有內在聯絡。這可以用來**消費者的行為偏好；

第三，實驗思維，一切皆可試，大資料所帶來的資訊可以幫助制定營銷策略。

這就是三個大資料運用遞進的層次：首先是描述，然後是**，最後產生攻略。

一切皆可測：迪士尼magicband手環

美國迪斯尼公司最近投資了10億美元進行線下顧客跟蹤和資料採集，開發出magicband手環。遊客在入園時佩戴上帶有位置採集功能的手環，園方可以通過定位系統了解不同區域遊客的分布情況，並將這一資訊告訴遊客，方便遊客選擇最佳遊玩路線。此外，使用者還可以使用移動訂餐功能，通過手環的定位，送餐人員能夠將快餐送到使用者手中。利用大資料不僅提公升了使用者體驗，也有助於疏導園內的**。而採集得到的顧客資料，可以用於精準營銷。這是一切皆可測的例子，線下活動也可以被測量。

一切皆可連：網上訂餐追蹤系統

一家做訂餐配送的網際網路企業，在送外賣的自行車和汽車上安裝一套軟體和追蹤系統，從配送外賣中採集了大量資料，如誰訂了什麼外賣、經過什麼路線、到了誰的家裡……而通過對資料的分析，可以得出哪家餐館的什麼外賣的受歡迎度，最快捷的路徑是那一條等，在此基礎上為商家提供備料建議，並規劃一條合理高效的送餐路線。利用分析表面看似無關聯的大資料，公司能夠提供優化餐館運營的增值服務。

電商購物中，商品頁面的其他產品推薦是個重要的功能（例如「買過該商品的人還買過***」）。如何量化和優化推薦功能的效果？有研究機構做了這樣乙個測試：按順序向使用者推薦全部/遮蔽部分推薦/遮蔽所有推薦，經過乙個月測試之後，跟蹤被測試物件的購買情況，發現不遮蔽推薦的短期效應最高，購買量最多。而遮蔽所有推薦的效果要優於遮蔽部分推薦。而原先購買過商品的消費者在被遮蔽推薦之後，商品的銷售額下降更快，因而可以得出推薦功能對有忠誠度的客戶作用更大。更有趣的是推薦功能的長期效果。研究發現，不論首次購買過程中使用者是否購買了推薦商品，第二次的訪問情況都遵循這一規律：未被遮蔽推薦的顧客中，10%的人會再次訪問，被遮蔽推薦的訪問率是9%，而實際轉化成訪問的次數是8%，如果再結合老顧客推薦效果會更好，最後會產生超過10%的營收提高。總體看來，推薦的效果更可觀。

從描述到**，再到產生攻略

**階段的案例是對信用卡使用情況的研究。原先每家銀行只能看到消費者的本行刷卡記錄，銀行據此消費記錄對客戶實行獎勵。其中存在的問題是，客戶使用非本行信用卡的消費情況無從知曉，銀行無法了解客戶的實際消費情況，哪些是隱藏的「消費大戶」。解決這一問題的難點在於，他行的資料記錄很難獲得，因此研究機構就使用第三方零售商調研的資料，通過建立模型，將兩種資料融合，再對消費者的實際消費情況進行**。模型中原先可能年消費只有2000-3000元的消費者，實際消費達到了4萬，這些人成了非常有潛力的銀行客戶。

在攻略階段，銀行可以根據**結果調整客戶獎勵政策，例如給年均消費3000元的客戶提高返點，或者提供更豐富的積點兌換產品等，使這部分人群變成銀行的忠誠顧客。

網際網路思維如何pk大資料思維？「網際網路時代」這個詞在中國特別火，但在美國還未聽說。這是因為網際網路思維更契合傳統東方思維方式。東方文化強調智慧型，而西方更強調知識，智慧型**於經驗，而知識**於資料。諸葛亮和司馬懿是一組典型的智慧型pk知識的代表。司馬懿是諸葛亮的最大對手，他可能是早期的大資料最佳應用者。從諸葛亮幾點睡覺，吃幾碗飯，他就能判斷諸葛亮活不長了；而諸葛亮則憑藉智慧型猜出司馬義膽子小，不敢進入空城。中國人崇尚智慧型，可能更注重網際網路思維，但光有網際網路思維還不夠，還要對資料有更深的認識和更好的運用。大資料思維不像網際網路思維那樣令人熱血沸騰。運用大資料來解決問題，往往會事半功倍。

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