大數據應該這樣用

大數據的本質是工具，一個十分有用的工具，但并不能決定企業生死，決定一家企業死活的是方向與理念。

據田友龍這廝考證，大數據一詞最先由麥肯錫提出，因維克托邁爾著的《大數據時代》一書熱賣走進人們視線，因為鐵娘子董明珠而火遍全國。

這事得從央視第14屆中國經濟年度人物說起，這次盛會的特點是斗嘴無罪，抬杠有理！最搞的環節是鐵娘子董明珠死磕“雷布斯”（雷軍），這是很有意思的PK。業務員出身的董明珠變成技術派，而流著技術血液的雷軍變成營銷人。這場PK有一個亮點，一個記憶點，亮點是驚天的10億財局，記憶點是董明珠口中多次飄出的三個字---大數據！

中國式營銷理論有一個基本規律，營銷理論的實路通常是于無聲息間發明創造，之后大企業強勢跟進并開始廣泛傳播，最終對行業產生深遠影響。有董明珠這樣的知名企業家在央視的鼓與呼，2014年大數據真的一飛沖天，從理論走入商業實踐。如今已經發展到營銷人如果不懂大數據，就意味著你很危險，錢途有限！

大數據的商機

大數據火得一塌糊涂，但把大數據掛在嘴邊的卻是傳統企業。要弄明白這個問題，就不得不回顧一下過去。互聯網如印度洋海嘯般席卷全球后，帶來一種新的商業模式——電商。電商伊始只是將目標鎖定線上消費群體，此時這個群體尚屬于“非主流”消費群，傳統企業對電商表現出的態度是無視或輕視。

當馬先生以一張一萬億的成績單驚艷全球，并在2014年以馬先生為代表的電商企業將廣告打到央視時，傳統企業感到自己的地位岌岌可危了。

即使如此，傳統企業表現得也相當自信，很多人曾溫柔表態稱憑自己的品牌資本團隊等諸多優勢，一定可以把電商秒殺在搖籃中。許多傳統企業開始用“線上+線下”兩條腿走路，這一走就是兩三年，可收獲的只有失敗的教訓，鮮有成功經驗。為什么會如此？

電商潛行近十年，沉積下海量數據，用數據驅動營銷，不僅可以迅速對消費者需求做出回應，制訂方案，還可以把信息準確地傳遞給目標受眾，節約了成本并提高了營銷效率。傳統企業終于發現自己需要轉型，并發現無論是進行自我優化，還是精準定位自己的目標群體，提高自己的營銷與服務水平，提高效率，都離不開大數據的支持。

電商本身就是大數據的富人，而傳統企業卻是數據的窮人，因此大數據雖從電商產生，大數據的應用前景卻在傳統產業！

四招“變數為金”

商業化運作的原則只有一個——賺錢。賺錢的方法不外乎開源與節流，用這兩把篩子，就可以篩盡大數據的狂沙，見得真金。

1.個性化品牌

大數據的戰略級運用是打造個性化品牌。個性化營銷并不新鮮，營銷人早已扯開嗓子吼了很多年，但鮮有人甩開膀子干。

個性化品牌必須建立在市場細分的基礎之上。傳統的市場細分是從地理分布、人口及經濟因素三個維度展開，消費者洞察往往借助調研樣本，利用調研樣本中的數據去推算整體市場和消費者的行為。這種方法有很多優點：簡單、易于操作、費用低，然而缺點同樣明顯：樣本太小，忽略很多小規模購買者，對客戶需求多元化與復雜化考量不多，這注定了產品和服務共性大于個性，為每一群體提供特制品或特制服務成為不可能完成的任務。

在網絡時代，數據是無限的，甚至可以覆蓋到每一個網民，對顧客的洞察也是原生態的，且非常的精準。網絡時代的消費者行為會被完整清晰記錄、追蹤、下載，企業依據這些可視化、可量化的消費需求，借助第三方平臺數據，通過大數據運算，找到用戶的興趣和關注點，尋找相聯性，找到目標消費群的個性與共性，為顧客提供個性化產品和服務。

現在理論界大喊商業革命，政府部門力求用大數據提供更深更廣的服務，金融業用大數據改善顧客體驗，這些都是個性化品牌的具體化，都是用大數據發現長尾市場的商機。最有代表性的還是馬先生，2013年上線的余額寶讓銀行睡不著、吃不香。

2.精準傳播

大數據的顛覆力量主要體現在傳播。做品牌最怕巷子深，唯有傳播才能讓品牌插上翅膀，然而傳統廣告傳播方式又讓人相當糾結，比如媒體廣告傳播，約50%的廣告費是浪費的，糟糕的是這么多年過去了，我們也沒明白廣告費用浪費在哪兒。傳統廣告傳播是一種模糊策略，核心要素是到達率和千人成本，鋪天蓋地的廣告轟炸是常用戰術，于是乎廣告變成燒錢的行為藝術。

網絡時代的傳播更糟糕。信息爆炸、自媒體化的現狀，顧客自動進化了過濾功能，只有很少的零散信息會被人們記住，人們聽到的是他們想聽的，看到的是他們想看的。所以，如今想要讓更多消費者記住自己的品牌、消費自己的產品，必須精準傳播！

精準傳播有三條原則，第一：定向，通過搜索引擎、云計算、SVM技術，分析用戶數據庫中每一個用戶的網頁瀏覽記錄，提取關鍵詞，找到用戶的興趣關注點，找出自己的目標用戶，實現定向傳播；第二：定調，通過對用戶行為數據的洞察、分析和挖掘，描繪出不同用戶的特征與偏好，用受眾的語言和他們喜歡的方式，如推薦信息、新聞話題、情感故事等多種傳播方式立體地將信息展示出來，準確地展現品牌與消費者的關系，激發共鳴；第三：精確，按照消費群體分類投放不同廣告，動態展示提高廣告視覺效果，優化投放策略。

3.關連銷售

營銷其實就是賣貨，把顧客的錢裝進我們的口袋。賣貨的方法只有兩個：增加新顧客和老顧客再次購買。開發新顧客的成本是維護老顧客的五倍，營銷人永遠的課題是追蹤老顧客，維護老顧客，為老顧客創造新價值，并在不干擾老顧客的同時讓他們買更多的東西。于是，營銷人創造出了會員制。可惜傳統的銷售是一種感覺型事業，全憑銷售人臨場發揮和經驗累積，靠個人的主觀猜測加上一張律師般的嘴，說服顧客購買。這種銷售模式不僅成功率低，而且有點強賣的意思，通常會讓顧客討厭。有了大數據，這個問題就能迎刃而解。

企業通過對產品交易過程、產品使用、購買節點等行為數據的統計、分析、綜合、歸納和推理，在顧客消費行為中找到事件間的相互關系，判定顧客的偏好及消費趨勢，根據顧客特點進行創意促銷或個性產品推薦，也就是對特定顧客進行個性化營銷與服務。2013年，《大數據時代》登上各大書店暢銷書排行榜，其中一個故事廣為流傳，一個百貨商店運用大數據準確預測一位女孩懷孕。其實無它，這就是一個連帶銷售的故事而已。

4.優化物流

談到大數據，有一個非常有趣的現象，大家都喜歡從高處著眼而忽視從小處著手。這幾年企業中流行一個熱詞——去庫存化。中國市場太大，也太復雜，企業的物流模式一般是總倉+地區分倉，多數中國企業采用經銷制，總倉與分倉數據不共享，補單要么依據總倉數據（這個數據有欺騙性，把發貨當成銷售，事實上是銷售假象），要么就是靠經驗與直覺，于是庫存成為很多企業不可承受之重，去庫存化成為企業的追求目標。

解困庫存之道唯有大數據，而且只需三步。

第一步，總倉與分倉網絡相連，實現數據共享，實現數據提取自由。

第二步，將貨品管理分級，分為大件、單品、到達客戶三個層次。

第三步，建立物流追蹤系統，借助二維碼、GIS和視頻編解碼等技術，讓生產、銷售等各環節的數據透明化，從生產到消費的全過程進行數據監管，實時采集數據。

做好上面三步，物流就成為一個動態的、隨時變化的數據集合，把來源不同（分倉，顧客）、結構相異的數據經加工分析處理，實現物流的動態管理，方便企業及時進行產品調整、結構優化、區域貨品調配，并支持企業做出科學的決策。如此一來，企業產品不僅更貼近顧客，物流成本更低，貨品調度反應更快，企業也更有競爭力！

2013年，馬云先生退而不休，玩了一個新概念叫“菜鳥網絡”，打的就是智能物流這張牌，馬先生善忽悠，把智能物流說得天花亂墜。智能物流對企業的吸引點，就是可以借此實現商品在骨干區域中的“預配送”，利用淘寶大數據，根據用戶分布以及銷售預測，將商品按比例分配到全國不同的倉庫中，在用戶下單后，從最近的倉庫迅速發貨。就這么一個動作，據說將改變未來的電商的方向。

看淡數據得失

重視大數據，但不能迷信大數據，這是我的觀點。將大數據吹捧成一場商業的思維變革，我不認同，這其實是大數據被異化甚至被神化。大數據的本質是工具，一個十分有用的工具，但并不能決定企業生死，決定一家企業死活的是方向與理念。

不管是數據富人如馬云般擁有地球上最龐大的購買數據，或是數據窮人如傳統企業沒有多少數據積累，都不要緊，因為大數據的商業化運用才剛開始。大家還在尋找對企業有價值而又缺少關注的數據，要掘金大數據，沒什么好方法，邊干邊學吧，即使數據富人，也這樣干！