清華大學欒煥博：AI大數據智能引導家電企業科學營銷

文_清華大學&新加坡國立大學下一代搜索聯合研究中心執行副主任、高級研究員欒煥博博士（根據演講內容整理）

清華大學欒煥博：AI大數據智能引導家電企業科學營銷

文_清華大學&新加坡國立大學下一代搜索聯合研究中心執行副主任、高級研究員欒煥博博士（根據演講內容整理）

Scientific Arketing

對于家電企業而言，最理想的營銷狀態是“供求匹配”，其次是“供不應求”，最糟心的無疑是“供過于求”。然而，市場永遠沒有定數，如何精準的進行市場狀態預判？這是家電企業一直在積極探索的。

梳理構建中國家電領域的知識圖譜，搭建家電領域的大腦智庫，對于家電大數據挖掘也至關重要。

家電市場格局日益復雜 精準預判走勢讓企業少走彎路

在全球經濟一體化以及萬物互聯大潮的雙重推動下，不僅產品更迭速度加快，消費者的需求更是日益多元化，經驗積累以及基礎的市場調研已經不足以支撐更為精準的走勢預覽，更加科學的判斷方法已經成為了家電企業的剛性訴求。

“用戶產生數據”，欒煥博說道，基于用戶的購買行為，企業會獲得大量的數據，包括了企業內部數據、消費數據、互聯網數據等等，這些數據廣泛存在于企業經營的各個環節，通過分析它們，可以幫助企業做出更加科學、嚴謹的經營決策，包括品牌認知、產品定價、促銷策略選擇、渠道分配、消費群體洞察、競品分析等等，避免不必要的人力、物力浪費，提高企業市場競爭力。

以線上數據應用為例。目前，整個家電行業30%的產品在線上賣，雖然尚不能完全代表整個家電行業，但是，線上代表的消費者群體越來越龐大是毋庸置疑的，充分利用這些數據，企業會更加了解消費者。例如，匯總消費者的線上購買數據，進行購買喜好、潛在需求、購買時間等一系列的消費行為進行分析，為家電企業的產品研發、品牌打造、渠道推廣等提供參考依據。

現階段，雖然有不少家電企業意識到了家電大數據的意義，并開始用到京東、天貓等電商平臺的后臺數據，進行銷售情況、口碑情況的分析，但是，這遠遠不夠。欒煥博認為，大數據最理想的應用狀態是企業能夠充分了解所有相關數據，并能夠通過這些數據對自身品牌、友商情況、行業現狀等進行綜合分析，從而做出更為精準的市場預判。

深挖家電大數據 人工智能很重要

家電企業對于結構化的數據并不陌生，它由字段組成，是非常干凈的數據，比如，傳統的銷售數據統計、問卷調查回訪等傳統手段，產生的都是結構化數據。然而，在互聯網環境下，大數據規模迅速擴張，不僅有結構化數據，更會產生大量的非結構化數據，如何深入挖掘非結構化數據，成為了家電企業在萬物互聯時代面臨的全新挑戰。人工智能，本質就是嘗試用機器或者算法模擬人的意識和思考，包括了人臉識別、圖象識別、無人駕駛、輔助駕駛、語音識別等關鍵性技術，是解讀非結構化數據的利器。

除了非結構化數據處理之外，欒煥博認為，梳理構建中國家電領域的知識圖譜，搭建家電領域的大腦智庫，對于家電大數據挖掘也至關重要。用圖結構可以更好來處理知識邏輯和推理，表現因果關系。隨著知識圖譜發展越來越大，家電行業的發展會越來越“透明”，上下游企業的劃分，競爭產品分析，渠道構建等，一目了然。