大数据蕴含大价值-重构精确营销模式

大数据蕴含大价值——重构精确营销模式内容引言一、什么是大数据二、大数据的4V特征三、大数据成为一种新资源四、大数据的颠覆性五、大数据，重构精确营销模式引言1997年，IBM的超级计算机深蓝在六番棋中战胜了国际象棋的世界冠军。这告诉人类，基于大量数据分析、计算的结果，有时会比所谓的人类智慧更为可靠。随着计算机性能的迅速提升与云计算模式的推广，高性能的数据分析计算已不再是高高在上的深蓝，而已可广泛应用到企业、政府与个人。引言一则故事吸引了很多人的注意，故事讲述在美国的一位父亲，某天发现自己17岁上高中的女儿竟然收到了来自零售商店塔吉特的婴儿用品优惠券，盛怒之下向商店投诉。然而，一个月后，商店收到了这位父亲尴尬的道歉电话，称商店并非误发了优惠券，自己的女儿确实怀孕。——没有隐私，大数据它什么都知道！没有隐私：大数据它什么都知道！你最近手头不宽裕你可能会得高血压你两年后可能要买车特别讨厌某个明星喜欢韩国爱情片是一个爱国的屌丝旧手机坏了想换新的女朋友有了一个新手提包永恒的忘记…6对于人类而言，遗忘一直是常态，记忆才是例外，而现在记忆却成了常态大数据将所有人置于数字圆形监狱的中央一、什么是大数据无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂的数据集合。——维基百科体量大、快速和多样化的信息资产，需用高效率和创新型的信息技术加以处理，以提高发现洞察、做出决策和优化流程的能力。——Gartner公司(美国高德纳咨询公司)参考书目《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》，维克托•迈尔-舍恩伯格(ViktorMayer-Schönberger)，浙江人民出版社《爆发:大数据时代预见未来的新思维》，艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西(AlbertLászlóBarabási)，中国人民大学出版社《大数据:正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活》，涂子沛，广西师范大学出版社《删除:大数据取舍之道》，维克托•迈尔-舍恩伯格，浙江人民出版社《大数据营销:定位客户》，麦德奇(MaexD.)、保罗·布朗(PaulB.Brown)，机械工业出版社二、大数据的4V特征9为什么叫大数据：一是数量大（Volume）YB:2的80次方，ZB的1000倍ZB:2的70次方，EB的1000倍EB:2的60次方，PB的1000倍PB:2的50次方，TB的1000倍TB:2的40次方，GB的1000倍GB:2的30次方，MB的1000倍绝大部分应用在这两个数量级字节(B),千字节(KB),兆字节(MB)，十亿字节(GB)我们每个人都在制造和使用信息•过去3年数据量比以往数万年还多。•2020年数据产出量将比2009年的44倍还多。•每秒发出290万条短信。•每天Twitter上发布5000万条微博。•每天Google处理的数据24PB。•2012年11月11日第一秒，用户向阿里网购提出1千万请求数据量的增速12全球数据量预测（单位ZB）1980以来，每40个月翻一番数据量增速，是GDP增速的4倍数据处理能力，是GDP增速的9倍2000年人类信息75%是模拟数据，2007年是6%，现在1%？结构特征：结构化、半结构化、非结构化拥有特征：私有、共有、公开形态特征：语音、文本、数值、图像、视频为什么叫大数据：二是类型多名词注释结构化数据：即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，如数字、符号等信息。非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。为什么叫大数据：三是速度快（Velocity）处理速度快。2秒定律。随着网速的变快，用户的耐心程度正不断下降。视频加载时间每长1秒，就有约6%的人放弃观看，如果加载时间超过2秒，很大一部分用户将不会愿意继续等待，而是直接关闭网页。为什么叫大数据：四是价值高（Value）价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。商业价值高。数据可以重复利用；冰山一角。大数据使得管理的疆界和管理的深度都得到了无限延拓。（如学校）三、大数据成为一种新资源你不可能再造Google,Facebook,腾讯百度阿里你在读书，书在读你17•土地•人口农业社会•资本•技术，机器，能源工业时代•用户•数据信息时代可被消费，但没法被耗尽;可被创造，而不会被销毁，除非丢失或遗忘;大数据消耗的是注意力;每“滴”数据的价值不同叠加效应不是加法的，而是指数的。三、大数据成为一种新资源2020/3/72000年以来，搜索、广告和电商利用大数据获得丰厚回报2011年麦肯锡总结大数据现象并发布报告，点燃大数据热潮2012年初世界经济论坛讨论大数据一题引起政商界高度关注2012年，美国、英国、日本等政府积极开放数据，并资助大数据研发IBM、沃尔玛等传统企业大规模并购大数据公司，进军大数据领域大数据=战略资源•共识互联网咨询公司IT和其他行业经济界政府奥巴马的国家战略2012年3月22日，奥巴马政府投资2亿美元，启动“大数据发展计划”。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。多国政府的大数据发展战略20国家/地区时间内容美国2012年3月启动由联邦政府六个部门组织的大数据研究计划，投资两亿美元，力图巩固领先地位欧盟2012年9月联合欧洲整体力量，制定大数据战略，作为欧盟Horizon2020战略一部分，加速追赶英国2013年1月英国把大数据作为八大关键技术领域之一，计划两年内向大数据关键技术投入1.89亿英镑，抢占先机日本2012年7月《面向2020年的ICT综合战略》将“通过大数据应用促进社会发展经济增长”作为五大重点之一，并提出活力数据战略，提升日本竞争力澳大利亚2013年3月发布大数据战略报告，宣布将于2013年7月前完成政府大数据制定，促进大数据在政府中的应用开放政府数据联盟•截止2012年12月，共有54个国家加入了由美国发起的“开放政府计划”。•网站Data.gov公开的数据类别（不涉及隐私和国家安全）超过400项，且数量仍在增加。智利、爱沙尼亚、以色列、意大利、约旦、秘鲁、罗马尼亚、西班牙等国家建立了网站，向公民公布各类公共数据，包括犯罪统计数字以及政党资金、地方财政预算和政府采购数据。加入“开放政府联盟”的门槛22财政透明信息自由财产公开公民参与•能及时公开政府财政预算和支出的信息和文件•有专门的法律保证公民获取政府信息和数据的权力•有专门的制度规定如何公开高级政府官员的收入和财产•允许公民参与公共政策的制定、保护民权大数据的产业热•据Wikibon公司测算，2011年全球大数据产值已经达到51亿美元。预计到2017年将达到534亿美元，年均增速达到58%，是同期IT产业增速的7倍。•来源：Wikibon公司，2012年大数据将改变未来就如同电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20%的大脑，如果剩余80%大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样？在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据，如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢？特别是随着海量数据的新摩尔定律，数据爆发式增长，然后数据又得到更有效应用，世界会怎么样呢？大数据将改变未来微软公司生产了一款数据驱动的软件，主要是为工程建设节约资源提高效率。在这个过程里可以为世界节约40%的能源。通过跟踪取暖器、空调、风扇以及灯光等积累下来的超大量数据，捕捉如何杜绝能源浪费。微软史密斯说：“给我提供一些数据，我就能做一些改变。如果给我提供所有数据，我就能拯救世界。”数据可能成为最大的交易商品虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析（比如帮企业做内部数据挖掘），或侧重优化（帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润）。未来，数据可能成为最大的交易商品。马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。大数据各信息处理环节中企业占位图以数据为中心的时代•ICT产业发展周期四、大数据的颠覆性：思维的三大转变（一）从样本到总体（二）从精确到效率（三）从因果到相关29（一）从样本到总体统计学的理论基础用尽可能少的数据，证实尽可能大的事实样本分析精确性随着随机性的增加而大幅提高精确性与样本空间数量的增加关系不大样本分析的缺陷绝对的随机性不适合考察子类别事先设计好的问题30从样本到总体：信不信由你“样本”的统计，2003-2012年房价：全国143%，北京256%收入：上涨180%CPI：中国涨幅34%，美国36%“总体”的大数据货币发行量：+500%，超过美国，占全球50%GDP增长4倍，CPI应是100%涨幅！淘宝TCPI指数：年均6.9%全国工业用电量指数:年均4.7%31（二）从精确到效率：用概率说话大量信息和精确性，存在矛盾错误数据的混入，不准确性算法的进步快于芯片，大数据优于算法用简单算法替代小数据的精确算法简单算法+海量数据(如Google翻译)32从精确到效率：自然语言处理的发展史33飞鸟派新派要让机器翻译或语音识别，就需要先让机器理解自然语言•从基于规则到对大数据的统计•数据比算法更重要反例：中国的英语教学正例：TCPI，大众点评，Google翻译（三）从因果到相关：Why—Related机器会告诉是什么，而不是为什么人类认知水平相关大数据弱化了因果关系“丁蟹效应”凡是播出由郑少秋主演的电视剧，恒生指数或A股已有32个明显下跌。巧合？大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果，在信息复杂错综的现代社会，这样的应用将大大提高效率。34手机会致癌，相关吗？对比丹麦1990－2007年所有手机数据库(358403人)10729个中枢神经系统肿瘤患者数据库研究目的是否手机使用者更容易致癌？是否通话时间长更容易会致癌？结论：没有关系35案例：啤酒与尿布的相关关系在美国沃尔玛超市中，人们发现了一个特别有趣的现象——尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销售额大幅增加了。案例：啤酒与尿布的相关关系原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润。如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的关联度，这是值得深思的问题。大数据挖掘更注重相关关系，而非以往因果关系，将会放大我们的能力，了解看起来难以理解和随机的事物。大数据在营销领域的实践刚刚开始“大数据”热潮源于数据生产及收集的能力和速度的大幅提升。但在营销领域，大数据实践依然刚刚开始。虽然91%的公司高层营销管理人员认为成功的品牌需要使用客户数据来做营销决策，但只有35%的公司会收集社交媒体数据、19%会收集移动数据。五、大数据，重构精确营销模式（一）对营销决策数据进行更好的优化（二）对目标对象进行更完整的分析描述（三）注重数据挖掘（四）实现点对点智能广告模式（五）更好地进行顾问式营销（六）互动化营销（一）对营销决策数据进行更好的优化企业需要尽一切可能记录所有数据.沃尔玛等企业通过安装运营数据搜集装置，跟踪客户互动、店内客流和预订情况，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及顾问意见等对物流和销售额的影响进行建模。企业可将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货，同时增加了高利润率自有品牌商品的比