该如何用好大数据

该如何用好大数据

近一两年来，大数据是一个被频繁提及的词汇。不管是近几天麻涌举行的五矿物流麻涌基地发布会上，还是在智博会配套活动中国（东莞）云计算高峰论坛上，越来越多的企业和研究者对大数据产生了非常浓厚的兴趣。越来越多的东莞企业表示想要做好大数据运营，但是，大数据要用好并不容易。

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

大数据听起来似乎很高深，但其实已经渗透到人们生活的方方面面。例如一个消费者在淘宝上搜索了泳镜，接下来他在打开许多网站时都会看到游泳衣、游泳圈等相关产品的广告。这，就是当前大数据营销的一个典型应用场景。

前不久，陈国良和石钟慈两名专门研究云计算和大数据的工程院院士在东莞进行了一次大数据的知识普及讲座。

据陈国良院士介绍，2012年3月，美国总统奥巴马在一次研究计划上提出了大数据概念。“大数据”的说法由此被全球范围采用，而在此前，国内的研究者一般称其为天文数据、海量数据或者巨量数据。不管是物联网设备的传感器、科学研究还是人们的日常生活，都会产生大量的数据。而善于用好大数据技术，则可以从这些数据中挖到“黄金”。

不过，陈国良也表示，大数据的结果很有价值，但千万不能陷入大数据独裁主义，人，才是大数据的第一要素。当然，要求所有企业都具有大数据分析能力。

陈国良所说的大数据分析能力，便是大数据的组成部分。随着大数据的应用日渐广泛，影响日渐深远，大数据思维的重要性也日渐显著。

大数据思维，就是能够正确利用好大数据的思维方式。大数据并不是指任何决策都参考数据，也不是要求所有问题都足够精准，更不是花巨资打造大数据系统或平台，而是在应该让大数据出场的地方把大数据用好。

要用好大数据，首先应该采集大数据。与传统的调查问卷等搜集信息数据的方式不同，互联网时代的大数据采集是“无限的、无意识的、非结构化的”数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器中，随用随取。此外，分析数据使用了专门的数据模型。最值得一提的是，大数据可以根据营销、决策等特定问题，从数据库中调取海量数据进行挖掘以完成数据验证，甚至可以得出与常识或经验判断完全相异的结论出来。

不少业内人士表示，很多时候，大数据的价值正是体现在这样与直观判断大相径庭的地方。对此，陈国良也表示，“大数据分析结果有时候没有理论支撑甚至无法证明，不过分析仍然有效，技术仍然在发展！”陈国良还为东莞有意进行大数据挖掘的企业支招说，大数据的获取，不能依靠随机采样，也不能强求精确性，甚至分析结果也难以解释其所以然，不过能用就好，以后可以慢慢再弄清其中的科学原因。

业内人士分析说，大数据的应用领域正在逐步增加。一方面，东莞企业可以通过大数据对用户行为与特征作出分析。通过大量数据可以分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。此外，通过大数据可以支撑精准营销信息推送。让最精确的信息传递到正好匹配的客户手中。

另外，通过大数据可以让营销活动能够与用户能够产生“会心一击”的效果，这种基于海量数据的挖掘和匹配实现的精准信息，能够让企业有效地取得客户的欢心。

在陈国良眼中，云计算、物联网以及大数据是三位一体的，伴随着万物互联的趋势以及云计算逐步变得更加方便易得，价格低廉，大数据的应用场景以及应用的经济类型也都将得到进一步的加强。

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

大数据营销是基于多平台的大量数据。

依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。

大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

数据特点

多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据。

性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。

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