其實(shí)，大數(shù)據(jù)沒有你想象的那么神乎

大數(shù)據(jù) 局限性數(shù)據(jù)抽選

中國電子銀行網(wǎng) | 2016-04-12 16:37

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】近幾年在服務(wù)開發(fā)、改善等方面應(yīng)用大數(shù)據(jù)正成為流行趨勢，引發(fā)了很多不同領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)的研究興趣，好像進(jìn)入了全民大數(shù)據(jù)的時代。但同時也有很多人并不知道該如何使用大數(shù)據(jù)以達(dá)到想要的結(jié)果。本文將解釋為什么大數(shù)據(jù)的特性與其他調(diào)查方法組合運(yùn)用才能為企業(yè)帶來精準(zhǔn)營銷服務(wù)，從而深入挖...

近幾年掀起了一股大數(shù)據(jù)浪潮，大數(shù)據(jù)分析也正在從根本上改變著一些不同的領(lǐng)域。但是大數(shù)據(jù)并非萬能鑰匙，如果沒有明確要利用大數(shù)據(jù)解決什么問題，就開始盲目推崇，最終也只是無端浪費(fèi)時間和精力。通過大數(shù)據(jù)與用戶行為觀察并用，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供精準(zhǔn)高效的營銷之道。

近幾年在服務(wù)開發(fā)、改善等方面應(yīng)用大數(shù)據(jù)正成為流行趨勢，引發(fā)了很多不同領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)的研究興趣，好像進(jìn)入了全民大數(shù)據(jù)的時代。但同時也有很多人并不知道該如何使用大數(shù)據(jù)以達(dá)到想要的結(jié)果。

大數(shù)據(jù)運(yùn)用本身已經(jīng)具有很多的可能性。如果能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)與用戶行為觀察等其他調(diào)查方法結(jié)合，可以達(dá)成更大的成果。本期推送將解釋為什么大數(shù)據(jù)的特性與其他調(diào)查方法組合運(yùn)用才能為企業(yè)帶來精準(zhǔn)營銷服務(wù)，從而深入挖掘潛在的商業(yè)價值。

大數(shù)據(jù)的流行

“大數(shù)據(jù)”這個詞早已經(jīng)徹底滲透入商業(yè)場景，但實(shí)際上它的市場規(guī)模仍然在不斷擴(kuò)張。根據(jù)IDC,Japan(國際數(shù)據(jù)公司日本分公司)的調(diào)查，2014年日本國內(nèi)的大數(shù)據(jù)軟件市場額達(dá)到110億9100萬日元，相比前年增長了39.3%。預(yù)測今后5年也將以年增長率33.5%的速度持續(xù)急速的成長。

這個現(xiàn)象的背后是大數(shù)據(jù)使用技術(shù)的進(jìn)步。由于探測器和相機(jī)的精準(zhǔn)度上升，能夠把以前無法捕捉的東西(如將人的動作)作為數(shù)據(jù)收集。在數(shù)據(jù)分析階段，通過歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律推測未來趨勢的分析預(yù)測技術(shù)、自動將數(shù)據(jù)嵌入合適的分析模式的技術(shù)也正在開發(fā)中。這樣，大數(shù)據(jù)逐漸從只有數(shù)據(jù)科學(xué)家才能看懂的內(nèi)容，變成連普通員工也能夠便捷地操作使用的東西，其所需要的專業(yè)技能明顯降低。

由于大數(shù)據(jù)門檻的降低，很多企業(yè)在沒有思考好使用方法的情況下就開始盲目跟風(fēng)使用。甚至有“有了大數(shù)據(jù)就不需要人了”這種過高評價。為了讓各位正確地理解大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和局限，我們首先對大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行介紹。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么

在著作《大數(shù)據(jù)的真相》中，列舉了3個大數(shù)據(jù)的本質(zhì)的特性。

1.使用所有的數(shù)據(jù)

運(yùn)用用戶行為觀察等大數(shù)據(jù)出現(xiàn)前的分析方法，通常是將調(diào)查對象范圍縮小至幾個人。這是因?yàn)椋硭心繕?biāo)用戶的數(shù)據(jù)實(shí)在太費(fèi)時間，所以采取了從總用戶群中，爭取不產(chǎn)生偏差地抽取一部分作為調(diào)查對象，并僅僅根據(jù)那幾個人的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

而使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠通過發(fā)達(dá)的數(shù)據(jù)抽選和分析技術(shù)，完全可以做到對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以提高數(shù)據(jù)的正確性。

2.不拘泥于單個數(shù)據(jù)的精確度

如果我們連續(xù)扔骰子，偶爾會連續(xù)好幾次都扔出同樣的數(shù)字。但是如果無限增加扔骰子的次數(shù)，每個數(shù)字出現(xiàn)的概率都將越來越接近六分之一。同樣的，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，通過觀察數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，更容易提高整體而言的數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。因此，可以不拘泥于個別數(shù)據(jù)的精確度，而迅速地進(jìn)階到數(shù)據(jù)分析的步驟。(不過這種情況當(dāng)然不包括人為的篡改等由于外部因素扭曲了數(shù)據(jù)的情況)

3.不過分強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系

企業(yè)在考慮服務(wù)方針時，會綜合考慮現(xiàn)狀、問題、改善措施、實(shí)施后果等要素之間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立假設(shè)。但是大數(shù)據(jù)能夠通過觀察海量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人所注意不到的相互關(guān)聯(lián)。

讓我們看一下沃爾瑪?shù)睦印?004年，沃爾瑪通過分析銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)颶風(fēng)臨近時，一種叫做Strawberry Pop-Tarts的點(diǎn)心的銷售額是平時的7倍。因此，在下一次颶風(fēng)來臨時，沃爾瑪大量采購Pop-Tarts，并且一售而空。

這個例子可以看出：颶風(fēng)和Pop-Tarts之間的因果關(guān)系，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析前，并沒有被重視。如果沃爾瑪只是依賴員工基于經(jīng)驗(yàn)提出的假設(shè)，而沒有進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，恐怕沒有一個人會意識到兩者之間的關(guān)系。那么沃爾瑪也很可能會錯失Pop-Tarts的商機(jī)。

用戶觀察等方法

由于沒有時間觀察分析龐大的數(shù)據(jù)量中所有的數(shù)據(jù)，我們需要不帶偏差地隨機(jī)抽取一定數(shù)量的用戶，僅僅根據(jù)他們的數(shù)據(jù)分析推測整體用戶。篩選出沒有偏差的數(shù)據(jù)需要一定的知識和思考。不僅如此，抽樣調(diào)查對解讀數(shù)據(jù)并建立假設(shè)的技能要求也很高。

大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)能夠幫助我們方便有效地分析龐大數(shù)據(jù)中的所有內(nèi)容，因此可以不浪費(fèi)任何信息地進(jìn)行全面分析，也可以抑制數(shù)據(jù)的偏差。同時，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)能夠直觀呈現(xiàn)出想得到的結(jié)果和產(chǎn)生結(jié)果的因素之間的關(guān)聯(lián)性，所以基本不需要相關(guān)分析人員進(jìn)行數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析。

大數(shù)據(jù)的局限性

無可否認(rèn)由于大數(shù)據(jù)的普及，我們確實(shí)能夠進(jìn)行高效率的服務(wù)開發(fā)。但是，這并不代表我們可以完全依賴大數(shù)據(jù)。我們能夠通過大數(shù)據(jù)得知的，只是數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，還有很多信息我們僅僅依靠大數(shù)據(jù)并不能獲得。

1.大數(shù)據(jù)并不會告訴我們應(yīng)該做什么

使用大數(shù)據(jù)的前提是，我們要決定應(yīng)該分析什么樣的數(shù)據(jù)。如果我們沒有對此進(jìn)行充分思考就開始分析數(shù)據(jù)，很容易陷入困境：“雖然得出了結(jié)果，但是我們不知道這意味著什么”，白白浪費(fèi)花在分析上的費(fèi)用和時間。這就是所謂“在數(shù)據(jù)中迷失”的狀態(tài)。為了避免這種情況發(fā)生，我們必須事先明確公司目前的問題是什么，分析什么數(shù)據(jù)才能獲得問題的解決方法。

2.大數(shù)據(jù)不能分析沒有歷史數(shù)據(jù)的未知問題

在挑戰(zhàn)本公司沒有歷史數(shù)據(jù)或者缺乏經(jīng)驗(yàn)的問題時，很難采用大數(shù)據(jù)。例如：思考全新的服務(wù)或想了解和以前完全不同類型的用戶。這些情況下，通過用戶行為觀察建立符合市場需求的假設(shè)能更有效地思考出服務(wù)開發(fā)的概念。

3.不知道具體的設(shè)計(jì)和設(shè)計(jì)的方法

就算通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了目前為止一直沒能發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如何利用它們進(jìn)行服務(wù)設(shè)計(jì)又是一個新問題。在沃爾瑪?shù)腜op-Tarts的例子中，只要采取“增加店中Pop-Tarts的量”這種幾乎不需要過多考量的簡單方案就可以解決。但是在開發(fā)服務(wù)時，往往需要設(shè)計(jì)更復(fù)雜的內(nèi)容，所以需要我們思考對于用戶的使用便捷度等和數(shù)據(jù)沒有直接關(guān)系的其他因素。例如之前提到過的亞馬遜的Dash Botton等，通過深刻理解用戶的需求才成功設(shè)計(jì)的服務(wù)也大有存在。

1.提出問題

無論企業(yè)傾向于使用什么手段，首先需要明確地提出問題。如果將這個怠慢，就會最終導(dǎo)致為了分析而分析。我們有必要思考：“在公司商業(yè)模型中，哪個部分出了問題?”、“解決它能給公司帶來大的影響?”等一系列問題。

2.分析問題，導(dǎo)出結(jié)論

在這個階段通常大數(shù)據(jù)分析的效率更高，但如前所述，有時候用戶觀察也可能更有價值。根據(jù)能容忍的數(shù)據(jù)正確性的波動幅度，有時候甚至?xí)霈F(xiàn)從有限數(shù)據(jù)推導(dǎo)結(jié)果性價比更高的情況。我們應(yīng)該思考哪種方法更適合、更高效，而不僅僅拘泥于大數(shù)據(jù)。

3.將結(jié)果運(yùn)用于設(shè)計(jì)

在這個階段企業(yè)最需要關(guān)注的是用戶使用服務(wù)是否方便，此時運(yùn)用大數(shù)據(jù)相對困難。所以，為了提高設(shè)計(jì)質(zhì)量，我們有必要創(chuàng)造原型進(jìn)行用戶測試。

利用大數(shù)據(jù)和行為觀察的案例

將大數(shù)據(jù)和用戶行為觀察結(jié)合，可以產(chǎn)出比使用任何單方都好的解決方案。施樂公司在參與洛杉磯市停車系統(tǒng)“LA Express Park”項(xiàng)目時，將大數(shù)據(jù)與行為觀察組合使用，取得了不錯的效果，一起來看看他們是如何做到的吧。

1.大數(shù)據(jù)構(gòu)建浮動停車費(fèi)系統(tǒng)

由于停車場收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)不合理，洛杉磯市的停車場布局十分混亂，不符合周邊地區(qū)交通狀況。收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)較低的區(qū)域，車輛過度集中;收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)太貴的區(qū)域幾乎無車問津，導(dǎo)致交通堵塞的問題一直沒有得到良好的解決。

于是施樂公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和系統(tǒng)構(gòu)造。通過各個停車場設(shè)置的探測器，施樂公司發(fā)現(xiàn)用戶會自動繞開收費(fèi)高或比較擁擠的停車場。于是施樂公司制作一套系統(tǒng)，使用戶能夠通過網(wǎng)站或App實(shí)時查閱停車場擁擠度和空車位。并且為了平衡需求，各個停車場以擁擠度為基礎(chǔ)，采取動態(tài)的價格機(jī)制。采用這一系統(tǒng)后，使停車場車位管理更加規(guī)范、有序，停車場擁擠度平均下降了10%，整體收入也提高了2%。

2.行為觀察改善設(shè)計(jì)與服務(wù)

在整個服務(wù)過程中，停車場的空車位會不斷改變，所以空車位數(shù)在用戶前往停車場的過程中也會發(fā)生改變。施樂公司通過用戶觀察發(fā)現(xiàn)，將空位狀況用紅、黃、綠三種顏色大致表示，更容易讓用戶直觀地掌握停車場的擁擠程度。行為觀察的有效運(yùn)用，免去了投資實(shí)時通報(bào)空車位的系統(tǒng)的麻煩。

更進(jìn)一步，即使在服務(wù)發(fā)布后，行為觀察也起到了很好的作用。施樂公司在服務(wù)開始后的第二年再次進(jìn)行了用戶調(diào)查，發(fā)現(xiàn)有一定數(shù)量的用戶并沒有意識到停車費(fèi)會實(shí)時改變。他們既不會事先用APP查資料，下車后也不會注意電子提示板的停車費(fèi)而是直接前往停車費(fèi)計(jì)時器。之所以如此，因?yàn)檫@些用戶心中“在目的地附近停車”的思維定勢很深。根據(jù)觀察結(jié)果，施樂公司部署了一些新的、多樣化的信息提示，這些信息提示會隨著停車環(huán)境的變化自動更新。同時，制造了一個使用汽車GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的原型，可發(fā)出語音指令，自動引導(dǎo)司機(jī)到距離其目的地最近的空車位停車，甚至還可以自動支付停車費(fèi)。

大數(shù)據(jù)和用戶行為觀察相輔相成

開發(fā)對用戶有益的服務(wù)，不僅需要觀察數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，還要從用戶的視角思考存在的問題以滿足他們的需求。這兩者并不是非此即彼的關(guān)系，他們?yōu)榉?wù)開發(fā)提供不同的視角，相輔相成。我們應(yīng)當(dāng)同時考慮服務(wù)開發(fā)的不同階段和需要的分析精準(zhǔn)度，在此基礎(chǔ)上靈活地選擇使用大數(shù)據(jù)或用戶行為觀察。

來源：中國電子銀行網(wǎng)

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