有一種說法，未來所有的行業(yè)都會被互聯(lián)網(wǎng)改造，這種說法可能會有點絕對，但確實說明了一個趨勢。前幾天參加BDTC2013，看到了越來越多的原來在傳統(tǒng)IT企業(yè)的同學(xué)和朋友紛紛加入移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的陣營，越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)在眾多IT巨頭的忽悠之下開始投身大數(shù)據(jù)的浪潮。雖然很多老板對大數(shù)據(jù)的了解僅僅停留在Google搜索引擎或者Amazon的推薦系統(tǒng)這樣的產(chǎn)品層面，但是大數(shù)據(jù)的浪潮顯然已經(jīng)不可阻擋。大數(shù)據(jù)在改造傳統(tǒng)企業(yè)中能發(fā)揮多大的力量，怎么樣才能發(fā)揮更大的力量，我談?wù)勎业挠^點吧。

PS：我是一個數(shù)據(jù)挖掘工程師，我不是PM，我是一個無證Data Scientist，我熱愛大數(shù)據(jù)，希望大數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)帶來價值，我為自己代鹽。

其實移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)已經(jīng)不單單是一個IT的概念了，它更多的是一個改變?nèi)祟惿罘绞降漠a(chǎn)業(yè)，而且誕生了一個新的名詞O2O。O2O被譽(yù)為未來一個萬億市場規(guī)模的行業(yè)。O2O企業(yè)本質(zhì)是傳統(tǒng)行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)化或者說用互聯(lián)網(wǎng)的方法改造傳統(tǒng)行業(yè)，那么本質(zhì)上解決的問題和傳統(tǒng)行業(yè)沒有區(qū)別，還是人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)的衣食住行等問題。例如通過電商買衣服和生活用品，通過微信解決朋友之間通信的需求，團(tuán)購買餐飲，嘀嘀打車，網(wǎng)上買機(jī)票和火車票，支付寶交水電煤氣費(fèi)，余額寶理財，甚至一度被叫停的醫(yī)院掛號等。要做的事還是一樣的，只是做事的方法不一樣，目的是讓用戶的生活更加便利。那么什么樣的玩法更受用戶歡迎呢？過去傳統(tǒng)企業(yè)或者靠領(lǐng)域知識的傳承，或者是靠用戶問卷調(diào)查的形式反饋的，顯然周期長、反應(yīng)慢、服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)方式跟不上時代的發(fā)展和用戶的需求。而經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)化之后，所有的用戶行為都被記錄和存儲下來，我們可以快速精準(zhǔn)的分析和挖掘出用戶的需求變化和每一個用戶的個性化需求，從而給每一個用戶制定不同的服務(wù)策略。

我們都知道，領(lǐng)域知識是一個人在某個行業(yè)安身立命的本錢。過去傳統(tǒng)行業(yè)的領(lǐng)域知識是靠在行業(yè)內(nèi)不斷摸爬滾打積累出來的，而互聯(lián)網(wǎng)化之后的這些行業(yè)的領(lǐng)域知識將是從海量的用戶行為數(shù)據(jù)中分析和挖掘出來的。過去的傳統(tǒng)企業(yè)一旦確立了領(lǐng)導(dǎo)地位，那么被同行業(yè)的其他企業(yè)顛覆的可能性是比較小的；而互聯(lián)網(wǎng)化之后的這些行業(yè)中，從海量用戶的行為中挖掘出的領(lǐng)域知識的時效性是非常明顯的，一旦一個企業(yè)不能夠與時俱進(jìn)將很快被別人超過去。舉個例子來說，著名的“啤酒和尿布”的故事在最開始的時候會給相應(yīng)的企業(yè)創(chuàng)造價值，但是當(dāng)同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)也學(xué)會了這招之后，這個就不是一個利潤增長點了。那么企業(yè)就需要不斷的挖掘新的利潤增長點，這個時候海量用戶數(shù)據(jù)的價值就會體現(xiàn)出來。未來全面互聯(lián)網(wǎng)化的時代中“三天不學(xué)習(xí)，趕不上劉少奇”這句話就會有深刻的體會。所以像Coursera這樣的在線教育平臺會非常有前途，因為僅僅靠十幾年的學(xué)校學(xué)習(xí)已經(jīng)不能滿足一個人一生的知識和能力的需求，未來是個終身學(xué)習(xí)的時代。很多大佬們也看到在線教育這塊大蛋糕了，都開始跑馬圈地。

那么對于一個企業(yè)來說如何讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮出價值，推動企業(yè)業(yè)績的增長呢？我想首先需要考慮的一個重要問題就是：你的企業(yè)是一個平臺還是一個垂直行業(yè)？

平臺就好像淘寶、京東、騰訊，上面的商品或者服務(wù)的種類非常非常多，而且不同商品或者服務(wù)的特點可能差別很大，同時對用戶數(shù)據(jù)的積累是多方面的；垂直行業(yè)就是類似攜程、聚美優(yōu)品，上面的商品或者服務(wù)是某一個垂直領(lǐng)域的，只有當(dāng)用戶在這樣的垂直領(lǐng)域有所需求或者感興趣的時候才會光顧，那么一般情況下你只能得到用戶在這個領(lǐng)域的一些數(shù)據(jù)；不過這里面有個灰色地帶，就是互聯(lián)網(wǎng)金融。因為從本質(zhì)上講這是個垂直行業(yè)（金融行業(yè)），但是想到金融行業(yè)在人們?nèi)粘Ｉ钪械闹匾?，我們單單從一個垂直行業(yè)的角度來衡量這個用戶的價值顯然是不夠的，因為金融影響到人們的方方面面。

對于大數(shù)據(jù)從業(yè)者來說這三種類型的企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)的過程中是有很大的不同的。舉個簡單的例子，在對用戶進(jìn)行細(xì)分或者用戶畫像的過程中，如果一個用戶有好幾個月沒有買東西，那么怎么界定這個用戶是否流失了呢？仔細(xì)想想，如果一個用戶好幾個月沒有在淘寶、京東上買東西，那么顯然是流失了；但是如果沒有在攜程上買東西，未必能認(rèn)為他流失了。因為用戶對旅游類產(chǎn)品的平均購買周期可能就有好幾個月，所以顯然單單是這樣一個因為未必可以把這個用戶標(biāo)定為流失。

對于不同的企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)的方法上也是不一樣的：

像阿里巴巴的目的就是做基礎(chǔ)設(shè)施 ，像自來水公司、煤氣公司、電力公司這樣人們生活中必不可少的一部分，也就是所謂的“剛需中的剛需”，所以阿里巴巴整合了多個部門的廣告團(tuán)隊成立了阿里媽媽。京東在這方面也不甘示弱，一直養(yǎng)活著獨立DSP服務(wù)商MediaV，而且兩家企業(yè)不斷傳出收購緋聞。騰訊的廣點通也是這方面的典型代表。阿里巴巴、京東、騰訊的共同特點就是解決了用戶的剛需，成為了用戶每天生活中必不可少的一部分，然后培養(yǎng)起一系列的產(chǎn)業(yè)鏈。

阿里和京東解決了用戶購買商品的需求，騰訊解決了用戶通信和社交的需求，而且提供的服務(wù)都是免費(fèi)的，這樣用戶把自己的一些數(shù)據(jù)不知不覺中就送給了這些平臺級企業(yè)，這些企業(yè)就可以利用這些大數(shù)據(jù)分析出用戶的年齡、性別、興趣偏好、收入水平、家庭構(gòu)成等跟消費(fèi)密切相關(guān)的特征，從而成為一個廣告上的目標(biāo)客戶群體，把這些用戶買個廣告商。這是這些平臺級企業(yè)賺錢的主要方式，說白了就是拉皮條的。而且隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，一旦這些平臺廠商了解了和你相關(guān)的數(shù)據(jù)越來越多，那么就可以給你推銷一些金融產(chǎn)品（典型的例子就是余額寶），從而控制你的個人金融體系，這些平臺可以像銀行一樣吸納你的存款用于投資。

這才是第一步，在金融機(jī)構(gòu)最重要的風(fēng)險防范體系中，由于這些平臺廠商知道你交水電費(fèi)很及時，剛剛買了一輛車，最近又沒怎么生病掛號，而且還定期出國旅游。那么顯然你是一個優(yōu)質(zhì)客戶，不需要你提供任何證明來抵押貸款給你的風(fēng)險。這個就是互聯(lián)網(wǎng)金融/大數(shù)據(jù)金融的玩法。那么對于垂直類企業(yè)（包括互聯(lián)網(wǎng)金融）該怎么使用大數(shù)據(jù)呢？

垂直類企業(yè)特別是傳統(tǒng)企業(yè)的最大特點就是在自己的CRM系統(tǒng)里面有用戶大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這個是像上面的平臺級企業(yè)所不具備的。典型的例子就是像電信、金融這樣的企業(yè)擁有質(zhì)量非常高的用戶金融數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、關(guān)系鏈數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)所表達(dá)出的意思是最真實可靠的。但是這些垂直類企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量往往沒有像前面所說的平臺級企業(yè)那么多。這個時候可以考慮通過引入第三方數(shù)據(jù)的方式來補(bǔ)充用戶的數(shù)據(jù)，美國twitter公司的IPO文件中顯示其15%的收入來源是“倒賣”用戶的數(shù)據(jù)，在國內(nèi)阿里巴巴與新浪微博戰(zhàn)略合作之后也打通了微博和淘寶的用戶數(shù)據(jù)，雖然很多微博用戶在吐槽這件事。數(shù)據(jù)交換首先要保證用戶數(shù)據(jù)的安全性，讓數(shù)據(jù)流動起來數(shù)據(jù)才能發(fā)揮更大的價值。

對于面向用戶的企業(yè)來說，如何利用大數(shù)據(jù)現(xiàn)在的玩法應(yīng)該是比較清楚了。簡單來說就是以用戶和業(yè)務(wù)為核心，對用戶的相關(guān)維度進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建用戶和業(yè)務(wù)的屬性和特征庫，服務(wù)業(yè)務(wù)需求。具體再實施過程中還需要重點考慮以下問題：

1.以用戶和業(yè)務(wù)為核心，以思路為重點，以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為輔助

企業(yè)使用大數(shù)據(jù)的目的是解決問題（說白了就是賺錢），賺錢的方法就是跟自己的business model密切相關(guān)的，也就是我們通常說的業(yè)務(wù)。在這個過程中大數(shù)據(jù)技術(shù)只是一個手段，是幫助我們解決業(yè)務(wù)問題的。所以說在大數(shù)據(jù)技術(shù)選型和架構(gòu)的時候，一定要搞清楚自己的業(yè)務(wù)模式，不能別人用什么架構(gòu)就跟著用，別人挖掘什么就跟風(fēng)挖。

2.小步快跑，快速迭代，持續(xù)優(yōu)化

千萬別想著一次就搞出個大新聞，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域永遠(yuǎn)是beta版的，只要這次比上次好就行了。大數(shù)據(jù)的思想就是把現(xiàn)實世界中的現(xiàn) 象用數(shù)學(xué)的形式表示出來，分析和挖掘這些現(xiàn)象之間的關(guān)系， 并且能夠定位到哪些群體具備哪些特征，哪些特征會影響企業(yè)的盈利。所以很多問題并沒有或者需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)證明，我們重點關(guān)注的是關(guān)聯(lián)關(guān)系而不是因果關(guān)系。

在大數(shù)據(jù)時代，ABtest是非常重要的，很多現(xiàn)象是不需要理論證明的，ABtest會告訴我們該怎么改進(jìn)產(chǎn)品，哪些產(chǎn)品的哪些特征更受用戶歡迎。

3.用戶的反饋很重要，要積極調(diào)動用戶的參與度

傳統(tǒng)的調(diào)動用戶參與度的方式就是發(fā)優(yōu)惠券或者促銷券。這種方法在有些情況下是有效的，有些情況下可能需要更深入的了解用戶的需求，例如用戶為什么來我們這個平臺？為什么流失了？舉個例子來說吧，對于有些用戶來說你給他發(fā)了10塊錢優(yōu)惠券，但是他沒有買的需求或者找不到他想買的東西，那么他不會因為這10塊錢的優(yōu)惠券去制造一個需求?；蛘哂行┯脩艨赡鼙容^有錢，每次買東西都是大手筆，你給他10塊錢優(yōu)惠券可能他根本看不上。用戶細(xì)分模型可以幫助我們針對不同的用戶群體采用不同的調(diào)動用戶參與的方式。

大數(shù)據(jù)是幫助我們補(bǔ)充行業(yè)知識的一種重要的方式。 現(xiàn)在越來越多的行業(yè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，那么這個行業(yè)的很多行業(yè)知識都是通過大數(shù)據(jù)挖掘出來的。而獲取這些數(shù)據(jù)的主要方式就是用戶的行為和對運(yùn)營動作反饋的挖掘，這也是未來以數(shù)據(jù)為核心的企業(yè)的價值所在。

4.從運(yùn)營驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動

關(guān)于誰來主導(dǎo)大數(shù)據(jù)服務(wù)用戶這個需求，其實有很多的使用場景。例如一個推薦系統(tǒng)由產(chǎn)品經(jīng)理來主導(dǎo)比較合適；對于一個數(shù)據(jù)化運(yùn)營系統(tǒng)，那么從事運(yùn)營或者市場相關(guān)的人員來主導(dǎo)會是比較合適的。對于很多大公司來說，慢慢會發(fā)展出專門從事數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的部門和人員，例如我們經(jīng)常提到的Data Scientist的概念。

5.業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)挖掘人員的密切配合

這個也是我們大部分公司經(jīng)常遇到的一個問題：做業(yè)務(wù)的不太懂技術(shù)或者數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)挖掘的對業(yè)務(wù)又不是特別了解，目前社會上最缺的就是既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的。如何把數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果應(yīng)用到業(yè)務(wù)中是個比較難的問題，我們常說沒有數(shù)據(jù)是無價值的，只是要找到它發(fā)揮價值的地方。 因為數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果往往表現(xiàn)出的是用戶在某一方面的屬性或者特征，那么在實際業(yè)務(wù)中用戶的行為往往受到多個因素的影響，所以在把數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果推廣到具體的業(yè)務(wù)過程中要和業(yè)務(wù)方密切合作，找到合適的促銷方式、展位、文案、刺激手段、效果評估方法等 。

大數(shù)據(jù)的范疇內(nèi)我們應(yīng)該把用戶還原成一個人，而不要割裂的看他的某些行為，而要把這些行為和他的社會學(xué)屬性、生活背景、活動時間、地點、氣候因素和應(yīng)用上下文聯(lián)系起來。目前的大數(shù)據(jù)Ecosystem沒有一個很好的BI工具，給對應(yīng)的分析師或者挖掘工程師帶來了很大的難度。

6.與客戶的溝通方式（運(yùn)營手段）很重要

現(xiàn)在社會大家都很忙碌，像過去那種通過call center給用戶打電話推銷的方式的效果越來越差，因為用戶很忙碌的時候是不希望被打擾的。那么異步通信的需求就比較強(qiáng)烈，典型的應(yīng)用就是微信，可以很好的利用碎片時間，那么對于企業(yè)營銷來說也是非常好的通道。同樣對于企業(yè)給用戶的各種促銷或者運(yùn)營手段的時機(jī)也會比較重要，而且不同興趣偏好的用戶的瀏覽和購買時間最好也要區(qū)別對待。

同時運(yùn)營活動設(shè)計的巧妙程度、文案和展位比大數(shù)據(jù)技術(shù)可能會發(fā)揮更重要的作用。聽過一個真實的例子，某公司的推薦系統(tǒng)在模型完全沒有改變的情況下只是改了下展位的位置，導(dǎo)致最后的下單率有明顯的提升。

7.大數(shù)據(jù)帶來的價值如何衡量

企業(yè)養(yǎng)了一個大數(shù)據(jù)團(tuán)隊，那么對這樣的團(tuán)隊怎么衡量他們帶來的價值呢？例如天貓雙十一的交易額有350億，那么這350億中有多少是通過大數(shù)據(jù)來提升的？

我覺得大數(shù)據(jù)的短期回報是精準(zhǔn)營銷，而從長期的角度來看對于一個企業(yè)或者平臺來說更重要的是客戶關(guān)系維護(hù)，增加用戶的粘性和購買力，從而使得用戶很難遷移到其他平臺上，那么對于你這個企業(yè)來說就有點類似于壟斷了，就屬于躺著都賺錢了（就像現(xiàn)在的可口可樂、寶潔類似的公司）。 所以說大數(shù)據(jù)的價值可以在產(chǎn)品的各個層次得到體現(xiàn)，而具體價值的衡量也要因不同的業(yè)務(wù)模式而有所不同。同時大數(shù)據(jù)也幫助企業(yè)更好的理解這個行業(yè)，建立起行業(yè)的壁壘，從而更好的支撐管理者的決策。

來源：DataScientist