起底大數據，巨額投資能否回本？

黃嫦玉

自大數據橫空出世以來，品牌企業似乎自動分成了兩派：一派堅定地倡導，另一派則一直在懷疑。其中的一些已經看到了切實的回報，另一些還在繼續嘲笑抵制。研究表明，明確自己投資大數據領域的商業目標，是能否盈利的前提。

大數據，這個2012年橫空出世的概念，通常指代那些高容量、高速度、復雜且需要高度專業化技能及技術來處理的數據。

定義不清晰，進入低谷？

三年來，圍繞大數據的質疑聲不絕于耳，即使那些已經投入不菲的企業，也依然對這一概念一知半解。

新聞英國（旗下擁有《泰晤士報》和《太陽報》等）負責商業情報的主管德安迪分析稱，“人們通常會在那些自認為很酷或很新奇的東西上大把砸錢，但卻往往并沒有真正厘清自身試圖解決的業務問題。”他認為大數據正是這樣一個領域，它只是一個被各種狂熱不已的興奮情緒包裹著的、缺乏明晰定義的術語，某種程度上更像是一個炒作的噱頭。他會將一切能夠解決問題的數據視為有價值的東西，不論它來自編程代碼，還是面對面的調查結果，抑或應用程序上的一個互動按鈕。

德安迪并非唯一一個對大數據這個定義不太買賬的業內人士，返利網站Quidco的首席營銷官尼科·溫納與之不謀而合，他也認為大數據是一個雜亂無章的概念。

Quidco網站會根據購物者的既往行為來為顧客提供個性化體驗并配置更好的服務。溫納將這類數據定義為“快速響應數據”。

就連采用了甲骨文公司專業大數據管理平臺BlueKai的比價網站MoneySuperMarket也對其定義表示了不滿，該公司顧客體驗優化部門總監奧蘭多·馬查多表示：“我們沒有刻意去區分是大數據還是小數據，而只是聚焦于如何獲得最有效的解決方案。”

而另一個更加讓人悲觀的聲音來自咨詢公司Gartner，去年8月，其年度“新興技術成熟度曲線”（Hype Cycle for Emerging Technologies）預測，大數據已經從2013年的“預期高峰期”跌入“幻滅的低谷期”。

實踐出真知，效果佳

隨著用戶在不同設備之間來回切換，在線上和線下世界自如穿梭，大數據也變得越來越復雜。但大多數親身實踐的品牌企業則認為，如何利用這些數據，決定了其對大數據的態度是倡導還是懷疑。

德安迪認為在對待大數據上，首要的問題是清楚公司需要借助它來解決哪些問題。英國皇家郵政營銷主管本·羅德斯對此高度認同：“數據本身非常重要，但它需要合理地解讀和運用，在我們進行任何技術類投資之前，都會從公司的整體策略入手來審慎考量。”英國皇家郵政伴隨著大量數據業務。作為英國最大的發行網絡，它還擁有數以百萬計的網購用戶。過去一年來，它基于自身的客戶數據庫進行了較好的客戶關系管理：基于服務公司的規模、行業及產品使用情況等，提供個性化服務。

根據施樂公司（Xerox）今年5月份發布的報告，近四分之三的歐洲企業認為：在過去12個月內，大數據帶來了較好的投資回報率（ROI）。即使那些當初對大數據定義持懷疑態度的公司，也從大數據投資中獲得了初步成效。

比價網站MoneySupermarket從中獲得了物美價廉的CRM，據此改善營銷目標，為合作伙伴提供產品支持等，并大大提升了其CRM水平。馬查多舉了一個實例：“有些人會在工作日的晚上讀郵件，而有些人喜歡在周末早上查收郵件，我們可以根據這種習慣來針對性地發送電子郵件，如果沒有大數據提供的數據支持及技術執行手段，我們就無法實現。”據介紹，大數據驅動的業務已經成為MoneySupermarket“重要的收入來源”。

返利網站Quidco也充分享受到了大數據帶來的成果：基于用戶的收藏、喜好及既往習慣，該網站可以預測哪類返利能夠促成消費者進行下一步購買等。溫納透露：“我們與4300家零售商建立了穩固的合作，并能提供兩萬多種返利項目，根據逾500萬名顧客的購買行為、頻率、產品及其他購物習慣，為其提供個性化服務”。

投入巨大

見效還需勤修挖掘技術

Quidco每年將凈利潤的25%投入到大數據業務當中，包括數據分析師培養和技術革新等。而在提供更好的顧客體驗以及更精準的廣告投放等基礎上，該公司有望獲得“更大的回報”。

過去兩年來，英國皇家郵政在大數據領域也同樣投資巨大，包括組建一支大數據科學家隊伍等，羅德斯自信這一投資將卓有成效。不過他認為需要長達3-5年的培育期。

新聞英國也還在收回成本的路上，德安迪說：“我們在技術和人才培養方面投入了很多，我不會假裝我們已經從中盈利，但我們已經在盈利的道路上穩步前進。”如今它已經在一些領域取得了初步進展。比如，能夠準確獲知：昨天有多少人打開了其新聞APP、哪篇故事的點擊率最高、哪位記者最受歡迎等等。同時，德安迪也認為，大數據本身都只是基礎素材，只有當任務明確，運用大數據來解決具體的問題、指導其下一步行動時，才能夠真正見證它的作用。德安迪的策略是，聘請專業的數據記者加入分析團隊，負責將原始數據轉換成有意義的信息。他打造了一支能文能武的隊伍，有人專門負責搜集時下人們關注的熱點，有人善于寫出打動人心的故事。 “這是運用復雜的算法來炮制引人入勝故事的最好范本。”

值得注意的是，德安迪本人就是一個橫跨網絡極客世界與現實商業世界的罕見人才。但馬查多卻沒有這種運氣，他與眾多其他企業一樣，在這方面遇到了極大的挑戰：“能夠將技術手段與商業意識緊密結合，并具備良好的溝通技巧的人才實在少之又少。”

這大概也是大多數渴望將大數據投資變現的企業所面臨的最大難題。

作者單位：中國傳媒大學廣告學院