宏原科技史建明：大數(shù)據(jù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用實踐

大數(shù)據(jù) 宏原科技史建明營銷領(lǐng)域

史建明 | 2016-08-26 10:40

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】從營銷的角度，宏原科技創(chuàng)始人史建明眼中大數(shù)據(jù)的意義就是：今天人就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是人。大數(shù)據(jù)讓今天的人比以往更加清晰的認(rèn)識世界，認(rèn)識別人，也讓自己變得更加透明

宏原科技史建明：大數(shù)據(jù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用實踐

史建明，宏原科技創(chuàng)始人。史總畢業(yè)于南京大學(xué)商學(xué)院。1995年加入寶潔中國，開始從事市場營銷管理。此后先后在可口可樂中國，美贊臣中國分別擔(dān)任品牌經(jīng)理和市場部經(jīng)理職務(wù)。2002年創(chuàng)辦中國第一個本土專業(yè)品牌管理咨詢公司邁迪，服務(wù)了大批中國快消品品牌企業(yè)。于2013年創(chuàng)立了宏原科技。

從營銷的角度如何看待大數(shù)據(jù)

從營銷的角度，大數(shù)據(jù)的意義就是：今天人就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是人。大數(shù)據(jù)讓今天的人比以往更加清晰的認(rèn)識世界，認(rèn)識別人，也讓自己變得更加透明。

然而大數(shù)據(jù)并不是現(xiàn)在才有，而是一直都在，只不過由于人類數(shù)據(jù)收集、儲存能力和計算分析能力的限制，過去我們無法獲取、存儲和分析那些數(shù)據(jù)，貌似大數(shù)據(jù)不存在。從歷史的角度來看，在伽利略時代，天文望遠(yuǎn)鏡發(fā)明之后，我們發(fā)現(xiàn)了難以計數(shù)的星星;從微觀的角度來看，列文虎克發(fā)明了顯微鏡，我們認(rèn)識了同樣難以計數(shù)的微生物。這些星星和微生物在我們發(fā)現(xiàn)它們之前就一直存在。同樣，今天無數(shù)的智能設(shè)備，讓人類的行為和態(tài)度也以數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)出來，讓人們能夠更加清晰的研究人類的行為和態(tài)度。

MIT的Alex Pentland寫了一本書叫《Social Physics: How Good Ideas Spread》，作者是用研究物理世界的方法來研究人類社會，根源也是因為有了人類行為和態(tài)度的大量數(shù)據(jù)。從這個角度來看，大數(shù)據(jù)就是把人類的行為和態(tài)度濃縮到電腦屏幕上，讓我們可以從更高的高度來鳥瞰人類的行為和態(tài)度。從這個意義上來說，大數(shù)據(jù)并不僅僅是方法上的進(jìn)步，更是一個理念的變化。我們描述星星的數(shù)量、微生物的數(shù)量，都不會精確到個位數(shù)，都是用數(shù)量級表示的。同樣，我們通過大數(shù)據(jù)透視人類行為的時候，我們也不可能如樣本時代，非常精確，但是也足夠形成判斷和結(jié)論。

從營銷的角度來看，大數(shù)據(jù)給營銷帶來了非常深刻的變化?；ヂ?lián)網(wǎng)對于營銷的改變首先是從銷售開始的，也就是電商，逐漸到了digital marketing，而對于消費者的研究改變的很少。但是大數(shù)據(jù)對于營銷的改變，將倒過來從消費者開始，從而重塑整個營銷框架。事實上，營銷一直是以消費者為基礎(chǔ)的，本質(zhì)上就是C2B，而大數(shù)據(jù)能夠讓C2B更加徹底，這就是阿里巴巴從去年開始把數(shù)據(jù)賦能商家作為重要戰(zhàn)略的原因。今天，平臺和品牌都更加關(guān)注數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)背后的人。

這樣的變化對于營銷來說影響是很大的，它改變了營銷的邊界、流程和組織方式，乃至預(yù)算的分配方式。在這個過程中，最核心的是機(jī)器學(xué)習(xí)的理念和技術(shù)的大量應(yīng)用。舉個例子，在阿里平臺我們要找到投放目標(biāo)，并不需要品牌商告訴我們?nèi)巳旱奶卣?，我們只要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過對大量的購買者進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模，找出潛在購買者的特征，通過這些特征到阿里平臺去匹配人群，實現(xiàn)精準(zhǔn)的投放。我常常說，這是營銷人最壞的時代，因為過去積累的經(jīng)驗在大數(shù)據(jù)時代的價值打折扣了，過去行之有效的方法不靈了;但是也是營銷人最好的時代，過去夢寐以求的對人的行為研究和分析，現(xiàn)在都可以更高效的完成了。

應(yīng)用案例分享

通過一個案例講解下具體的應(yīng)用。我們的客戶是一個女裝的上市公司，在過去的選款和設(shè)計當(dāng)中，更多都是依靠設(shè)計師的個人判斷，沒有數(shù)據(jù)作為支持，因此他們希望宏原科技能夠通過電商、社交的數(shù)據(jù)給到他們支持。所以宏原科技就要從這些各種各樣的數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘和分析。

做這件事需要回答三個基本問題：

品牌的目標(biāo)消費者特征是什么?

這些目標(biāo)消費者期待什么樣的設(shè)計款式?

根據(jù)目標(biāo)消費者的特征和他們需求的款式和設(shè)計，如何制定推廣方案?

具體的數(shù)據(jù)來自電商的交易數(shù)據(jù)，幾百萬的消費者評論數(shù)據(jù)以及阿里提供的人群屬性數(shù)據(jù)。

背后的分析方法就是自然語言處理，分類分析和人群透視分析。

我們怎么從大數(shù)據(jù)中對人群進(jìn)行分類呢?這里的基本原則就是：消費者購買了服裝體現(xiàn)了消費者的特征，消費者的評論分析更加體現(xiàn)了消費者對于服裝關(guān)注的重點。我們可以通過消費者的表達(dá)，看到他們在不同場景對不同服裝關(guān)注的重點是什么。

根據(jù)這些分析，我們可以把消費者分成更在意“自我”的感受和更在意“他人”的評價等，并進(jìn)一步把人群細(xì)分，再通過人群購買商品，發(fā)現(xiàn)這些不同人群偏好的品類、設(shè)計風(fēng)格等。

這部分的分析針對整個女裝市場，了解整個市場的人群分類。我們進(jìn)一步要去了解我們的品牌消費者與整個市場的消費者有什么差異。這里我們就根據(jù)客戶品牌人群數(shù)據(jù)和商品數(shù)據(jù)，分析客戶品牌在人群、產(chǎn)品特征上的差異。

通過這些數(shù)據(jù)，就可以看到這個品牌跟整個市場相比，在品類、風(fēng)格、人群等方面的差異，從而能夠把消費者從女裝消費者進(jìn)一步推進(jìn)到“我的“女裝消費者。根據(jù)這些人群的特征、品類、風(fēng)格偏好的差異，就可以指導(dǎo)設(shè)計師們針對這些人群設(shè)計風(fēng)格、選擇材質(zhì)、品類等。

洞察分析不是為了分析而分析，更重要的是采取行動。除了產(chǎn)品設(shè)計之外，在推廣中也能夠給到清晰的指引。如果沒有這些洞察分析，客戶品牌在電商推廣中只能針對全市場人群，針對店鋪進(jìn)行推廣;有了這些數(shù)據(jù)挖掘和洞察做基礎(chǔ)，品牌在推廣的時候，就可以直接針對品牌特征人群，也就是本案例中的高冷型女神人群進(jìn)行推廣。

這也是我們一直提倡的觀點，買衣服的是人，是消費者，不是流量，我們不能僅僅把分析和洞察停留在流量層面，要深入到流量背后的人，了解他們的行為、心理和態(tài)度。因此不是有流量就能夠做好分析，營銷的分析和洞察還是要回歸到人。

大家肯定都很關(guān)心這樣做的效果如何?通過我們的洞察分析以后，再到阿里巴巴進(jìn)行圈人的鉆展投放效果，在沒有任何活動的干預(yù)之下，ROI提升了2.3倍。同時，點擊率也提升了1.7倍。這說明我們在人群規(guī)模擴(kuò)大的同時，還獲得了ROI的提升。

以上基本上就是我們利用大數(shù)據(jù)在服裝行業(yè)實踐的案例介紹。

除了在服裝領(lǐng)域，我們在母嬰、美妝、健康領(lǐng)域都有很多這樣的應(yīng)用，用我們的話說，就是從洞察直達(dá)行動。我們也從這些應(yīng)用當(dāng)中堅信，提升效果表面上是技術(shù)問題，本質(zhì)上是戰(zhàn)略問題。首先要確定做正確的事情，然后再正確的做事。提升效果，不能僅僅盯著跟效果最直接的那個執(zhí)行環(huán)節(jié)，還是要回到消費者本身，回到策略。

Q&A

1、請問做一個這樣的分析都需要什么工具?

我覺得工具可能要分幾個層面。第一、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類的工具，需要一些數(shù)據(jù)抓取、存儲以及分布式計算的工具。第二、分析算法類的工具，包括自然語言處理的算法、分類的分析、聚類的分析等。當(dāng)然，還包含不同品類的詞庫、語義分析這樣一些方法在里面。第三、決策類的工具。在宏原科技，我們建立了一個AMP，也就是人群管理的平臺，來完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取、儲存、計算;應(yīng)用層面的分析;決策的分析。

2、收集數(shù)據(jù)時最好的工具是什么?

收集數(shù)據(jù)的工具如果要說最好，其實很難回答。搜集數(shù)據(jù)的工具只有一種，那就是爬取。撇開技術(shù)的角度，搜集的方法還有合作、購買、交換，這樣很難講哪個最好，哪個不好，取決于你自己要達(dá)成的商業(yè)目標(biāo)，你的技術(shù)能力，你擁有的資源。

3、咱們和阿里巴巴在數(shù)據(jù)上的合作具體是怎樣的呢?

我們是阿里巴巴的數(shù)據(jù)服務(wù)商，他們會提供一些開發(fā)的環(huán)境給到我們，我們再到開發(fā)環(huán)境中寫入我們的算法，然后進(jìn)行運算，得到分析的結(jié)果。但是，從原則上來說，我們不可以將數(shù)據(jù)拿出來，我們只能使用數(shù)據(jù)，而不能擁有數(shù)據(jù)，而且阿里巴巴的數(shù)據(jù)分析動態(tài)環(huán)境產(chǎn)出的結(jié)果可以直接導(dǎo)入到他們的投放系統(tǒng)進(jìn)行廣告投放。所以，這樣可以幫助我們實現(xiàn)從洞察到行動的一體化解決方案。宏原科技在阿里巴巴做的工作不僅僅是洞察分析的報告，更重要的是可以看到行動，看到結(jié)果。

4、電商評價如淘寶很多商品存在大量刷單的情況，類似這種數(shù)據(jù)目前有辦法辨別清洗嗎?或者說數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度怎么保障?

這件事情我覺得可以從幾個角度去理解：第一、我們的分析是基于消費者所見即所得，也就是說消費者看得見的我們都來分析，那么從這個角度來看，這個分析的結(jié)果是基于公平的原則，如果刷單，那我們就體現(xiàn)了整個市場的狀況，體現(xiàn)了一個帶著刷單、帶著瑕疵的市場狀況。第二、很多的語義從數(shù)據(jù)分析的角度來看，如果有大量的評論僅僅是講不相關(guān)聯(lián)或者簡單的內(nèi)容，我們的工具也會逐漸把它識別出來，不會將它放在中間考慮。在電商的分析中，我們也積累了大量文本清晰的庫，盡量將那些典型的刷出來的評論剔除出去。第三、對來自于阿里巴巴開發(fā)環(huán)境的數(shù)據(jù)，就不用我們來做了，我們相信阿里巴巴自己會做好數(shù)據(jù)清洗的工作。

撇開電商刷單的角度，對于女裝商品評論的數(shù)據(jù)，我們大概有七八百萬個評論，其實這個量已經(jīng)非常大了，雖然夾了一些瑕疵在里面，但是從趨勢、方向、狀態(tài)上來講，應(yīng)該可以展現(xiàn)出足夠真實的判斷給到?jīng)Q策者。

5、看到介紹咱們還有一款標(biāo)準(zhǔn)決策的SaaS產(chǎn)品，可以介紹下這款產(chǎn)品么，好像還沒有發(fā)布?

我們確實有一款基于電商數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品。其實電商類的數(shù)據(jù)產(chǎn)品非常多，有各種各樣類型和功能的，我們這次推出的SaaS產(chǎn)品的目標(biāo)是幫助企業(yè)進(jìn)行決策。我們不是幫助做運營層面的優(yōu)化，而是幫助做決策的。我們不去追求銷量排行榜、流量排行榜等，我們是要通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品讓決策者能回答出競爭對手是誰、他們的商品和我們相比有什么差異、他們最近的趨勢怎么樣、他們的價格表現(xiàn)怎么樣、消費者對他們產(chǎn)品的反饋和我們有什么不一樣，我們會關(guān)注這樣一些決策的問題，通過這些問題能夠幫助決策者回答：我明年應(yīng)該上什么樣的產(chǎn)品?針對什么樣的競爭對手?推廣應(yīng)該關(guān)注什么?應(yīng)該關(guān)注的賣點是什么?……在市場訪談當(dāng)中，客戶給到我們的反饋是，市場上可能比較多的是數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品，我們要提供的是商業(yè)分析的產(chǎn)品。

6、收集到的數(shù)據(jù)大體都以什么樣的形式呈現(xiàn)去分析?

這個問題很有意思，數(shù)據(jù)分析的呈現(xiàn)形式基本上就三種形式。第一、以人能夠看得懂的方式呈現(xiàn);第二、以能夠把事情說得明白的方式呈現(xiàn);第三、以能夠說清楚并且采取行動的方式呈現(xiàn)。

7、對于會員數(shù)據(jù)分析有什么工具或者方法嗎?

我覺得數(shù)據(jù)分析的方法基本上都是一樣的，我們無外乎就是分析兩類數(shù)據(jù)——行為的數(shù)據(jù)或者是態(tài)度的數(shù)據(jù)，它背后的分析方法基本上都是一致的。會員分析有什么不同，我覺得背后的問題可能是你想達(dá)成的商業(yè)目標(biāo)是什么。會員分析可能是講忠誠度，call-back等這些指標(biāo)，對于其他人群的分析，我們可能會講新產(chǎn)品的開發(fā)、廣告的精準(zhǔn)投放等。會員數(shù)據(jù)其實是一個很寬廣的概念，我們很難講一些特別具象的經(jīng)驗。在我們的工作當(dāng)中，確實有很多會員數(shù)據(jù)的客戶，通過對他們的會員數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析來看。

來源：拓?fù)渖?

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