讓機器來幫人類讀懂大數(shù)據(jù)？其實你們很可能搞錯了

大數(shù)據(jù) 人工智能深度學(xué)習(xí) 精準(zhǔn)營銷

RET睿意德商業(yè)地產(chǎn) | 2016-10-01 23:48

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在商業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)最早，也最成熟的應(yīng)用方向，就是基于數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷。不久前，廣告界超級大金主寶潔宣布了一件小事兒——寶潔將減少在Facebook上的廣告投放規(guī)模，并認為其基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷廣告效果有限。這是為何

不久前，廣告界超級大金主寶潔宣布了一件小事兒——寶潔將減少在Facebook上的廣告投放規(guī)模，并認為其基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷廣告效果有限。

其實，這已經(jīng)不是寶潔第一次表達不滿了，此前，寶潔公司曾嘗試通過Facebook，在養(yǎng)寵物和人口眾多的大家庭中宣傳其Febreze空氣清新劑，但是銷量不佳，直到寶潔將廣告受眾覆蓋到所有18歲以上的成人時，才有了起色。當(dāng)時這一消息曾導(dǎo)致facebook股價下跌。

不要小瞧這件事背后的涵義，要知道，寶潔也許是人類歷史上最早開始實踐數(shù)據(jù)化商業(yè)分析的公司，到現(xiàn)在差不多有30年的時間了。在如今這個人人都在說大數(shù)據(jù)，但是多數(shù)人都還不知道大數(shù)據(jù)是什么的時候，它鬧出這么一出，打的可不只是Facebook的“Face”，還有整個業(yè)界都在學(xué)習(xí)著的“book”。許多人都難免有一個疑問：難道，大數(shù)據(jù)的價值真的被夸大了？

精準(zhǔn)營銷的困境

在商業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)最早，也最成熟的應(yīng)用方向，就是基于數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷。精準(zhǔn)營銷也是Facebook商業(yè)化以來最核心的廣告產(chǎn)品。在掌握了數(shù)十億用戶的海量行為數(shù)據(jù)之后，F(xiàn)acebook可以為廣告主提供符合目標(biāo)用戶特征的營銷服務(wù)，這被認為是數(shù)字營銷的必然方向。2011年Facebook推出精準(zhǔn)營銷廣告后，寶潔（P&G）是最早嘗試的品牌之一。2012年，P&G為旗下的6個品牌的產(chǎn)品開設(shè)了facebook店鋪。2016年第一季度，美國新數(shù)字廣告支出的85%流向了Google和Facebook。

根據(jù)《華爾街日報》的報道，寶潔廣告投放減少的方式是“scale back”（縮小規(guī)模）而不是“cut back”（削減支出）。這意味寶潔在Facebook上的整體支出不會大幅削減，而僅僅是小規(guī)模調(diào)整，且集中在精準(zhǔn)營銷這一方向。

對廣告主來說，單獨減少某個方向預(yù)算的原因只有一個——廣告效果不夠好。那么，問題到底出在哪里？

當(dāng)初，F(xiàn)ebreze空氣清新劑事件中，專注于Facebook廣告優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺AdSeeData曾對此進行了分析。他們發(fā)現(xiàn)，寶潔是通過Facebook的Audience Insights及其自己的數(shù)據(jù)分析，把那些既養(yǎng)寵物又人口較多的家庭篩選出來，作為Frbreze的目標(biāo)受眾精準(zhǔn)定位。但是AdSeeData分析表明，寶潔的這一方向是不對的：

一方面，通過Audience Insights可以發(fā)現(xiàn)，人口眾多的家庭在美國用戶中所占比例非常低，5人家庭只占8%，6人家庭則只占了9%，這等于人為限制了受眾群；

其次，通過監(jiān)測已購買過Febreze清新劑用戶的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)購買寵物產(chǎn)品的消費者只占Febreze粉絲用戶的23%，由此可以推論出，買這種清新劑的人多數(shù)并不養(yǎng)寵物；

最后，Audience Insights數(shù)據(jù)顯示，曾購買過或關(guān)注Febreze清新劑的用戶更多地是集中在25-38歲單身租房客，或者零售和食品服務(wù)行業(yè)等。細想一下，其實也很容易理解，這些人在有人拜訪時，需要用空氣清新劑來幫忙掩蓋屋內(nèi)的異味。

盡管是寵物空氣清新劑，但買它的人多數(shù)是給人類自己用的！

這也揭示了所謂“基于用戶數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷”的局限性：你按照產(chǎn)品特性，再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析所精心勾畫出的那一群人，其實并不一定是你的最終用戶。在Febreze空氣清新劑這一案例中，它的真正消費人群正是寶潔公司的數(shù)據(jù)沒算出來的。

值得關(guān)注的是，AdSeeData的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果與寶潔的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷切入方向并不一致，AdSeeData更像是從購買結(jié)果向回倒推。但反過來說，人們應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的目的，不就是為了縮小廣告覆蓋范圍，并預(yù)先制訂客戶營銷策略的嗎？如果這兩條都不能實現(xiàn)，要數(shù)據(jù)分析還有何意義？

寶潔市場營銷主管Marc Pritchard稱，之前寶潔太過重視精準(zhǔn)營銷，導(dǎo)致其定位針對的市場實在太小，今后“會更加善用一些合理的精準(zhǔn)廣告”。

實際上，“東邊日出西邊雨”，歪打正著的產(chǎn)品在商業(yè)圈并非孤例，甚至可以說，大多數(shù)的商業(yè)成功案例都不是“算而后勝”的。像大名鼎鼎的“萬艾可”，最初被研發(fā)出來只是用于治療心絞痛；而強生嬰兒爽身粉，則本是抗菌紗布和醫(yī)療藥膏的一種贈品。

可以通過“大”數(shù)據(jù)來解決？

那么，這樣的案例是否可以證明，基于數(shù)據(jù)分析所做的預(yù)先精細化決策總是會敗于層出不窮的意外？難道多少年來無數(shù)才智之士孜孜以求的“用數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)用戶精確畫像”，“根據(jù)數(shù)據(jù)推演結(jié)果來確定完美營銷方案”的偉大夢想，都只能是黃梁一夢，其成功幾率并不比“拍腦袋”更高？

小睿請教了一些大數(shù)據(jù)專家。有人說，問題就在于寶潔最初使用的還是“小數(shù)據(jù)”而不是“大數(shù)據(jù)”；還有人說，寶潔應(yīng)用數(shù)據(jù)進行分析的努力是對的，但方向是錯的。

這些“大數(shù)據(jù)捍衛(wèi)者”告訴小睿，從用戶研究上來講，大數(shù)據(jù)給予的力量就是還原用戶的真實需求。還原一個真實的需求之后才知道怎么利用這個數(shù)據(jù)做最終判斷。這一研究的出發(fā)點是“用戶”，而不是像傳統(tǒng)那樣，從自己的產(chǎn)品出發(fā)，然后用大數(shù)據(jù)分析去找用戶。

這點說起來很容易，做出來很難，過去講數(shù)據(jù)化運營，就是用數(shù)據(jù)做出一個判斷，幫助企業(yè)解決一些問題。企業(yè)的問題可能是要研究用戶的未來的需求，所以要去用數(shù)據(jù)分析，分析過程中發(fā)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)不夠，所以會去找外部的數(shù)據(jù)，用更多數(shù)據(jù)得到一些新的結(jié)論。

以前，這種數(shù)據(jù)調(diào)研停留在問卷采樣、盲人摸象的階段。成本高、周期長、數(shù)據(jù)不靠譜，特別是線上和線下大量的數(shù)據(jù)孤島，讓商業(yè)企業(yè)無所適從，這已成為行業(yè)最大痛點。后來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)調(diào)研的工具上有了質(zhì)的飛躍，數(shù)據(jù)真實性、實時性和全面性都有巨大提升。像中商數(shù)據(jù)平臺，已率先在地產(chǎn)、咨詢等多個行業(yè)投入應(yīng)用，只用舊有調(diào)研的10%的時間，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率則提升90%。

但僅有工具上的提升是不夠的，大數(shù)據(jù)應(yīng)用還需要一種新的理念，應(yīng)該是通過數(shù)據(jù)幫我們把消費者還原成一個人，再根據(jù)他的行為規(guī)律進行推演。這也正是當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點所在，就是怎么樣才能做到“真實的還原”。因為目前為止沒有一個還原是完整的，因為要做到完整還原，必須先解決兩點：1）海量的信息積累，2）對內(nèi)在規(guī)律的準(zhǔn)確把握。兩者結(jié)合在一起，才有可能無限接近真實。10年前，谷歌翻譯推出，之所以人們一用就覺得好用，就是因為谷歌比別人多了上萬倍的數(shù)據(jù)。商家要想靠大數(shù)據(jù)做決策，必須盡量用自有的數(shù)據(jù)、以及其他人的數(shù)據(jù)不斷累積并深入分析，達到非常高的數(shù)據(jù)儲備量。

目前，在國內(nèi)，電商對大數(shù)據(jù)商用的研究要比實體商家更為深入。以阿里巴巴為例，除了我們看得見的產(chǎn)品推薦、排名、買了這個產(chǎn)品的人還買了什么其他的產(chǎn)品等以外，他們現(xiàn)在新的研究方向是關(guān)注場景的串聯(lián)。不是單獨隔離用戶的某些行為，而是要看他的整個生活環(huán)境和生活背景。

比如某人在路上看到別人穿一個T恤很好看，回家以后就到淘寶上搜，淘寶的數(shù)據(jù)雖然可以知道他喜歡去哪些網(wǎng)站，卻不知道他是路上看中的，所以他們現(xiàn)在更關(guān)注如何還原這種場景上的關(guān)聯(lián)。光看最后購買的結(jié)果并不足夠，把不同的場景串在一起才能讓消費者數(shù)據(jù)更真實、全面。

關(guān)鍵不是精準(zhǔn)，而是關(guān)聯(lián)

然而，海量的信息真的能完整還原一個人的所有消費背景嗎？我們真的有可能精準(zhǔn)掌握到影響一個人消費行為的內(nèi)在規(guī)律嗎？如果你對老婆大人說你掌握了她的消費規(guī)律，她保證很快就會用一次反常規(guī)消費行為來打破這一規(guī)律。這就像量子定律：當(dāng)你試圖對量子進行測量時，測量行為本身就對結(jié)果產(chǎn)生了重大影響，因而導(dǎo)致實質(zhì)上的無法測量。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，有一位專家是小睿非常崇拜的，美籍華人吳軍老師，他以前出的一本書《浪潮之巔》曾風(fēng)靡一時，最近他又出了一本新書——《智能時代》，專門談大數(shù)據(jù)和人工智能。在吳軍看來，大數(shù)據(jù)實質(zhì)是一場思維的革命，“用不確定的眼光看待世界,再用信息來消除這種不確定性”。

在這里，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵不是精準(zhǔn)，而是關(guān)聯(lián)。

過去幾百年來，科學(xué)的進步都是因循：觀察到現(xiàn)象，找出原因，然后解決問題。但大數(shù)據(jù)時代將揭開新的方法論：現(xiàn)實的不確定性是因為數(shù)據(jù)量太大而導(dǎo)致，那么建立有規(guī)律的概率模型，并和以此建立的信息論聯(lián)系在一起，就形成新的思路。

新的方法論將機械思維的因果關(guān)系變成了強相關(guān)關(guān)系。

今年谷歌的計算機AlphaGo大比分戰(zhàn)勝韓國棋手李在石，震驚全世界。因為在以前的估算中，這是在幾十年后才可能實現(xiàn)的事情。事實上，谷歌的機器也并不比別的機器聰明，只是它“學(xué)習(xí)”了人類的棋譜，而它的學(xué)習(xí)方式完全不同于人類，關(guān)鍵詞就是“關(guān)聯(lián)”，從以前的棋譜中找出與取勝關(guān)聯(lián)最強的一著。

同理，新藥的發(fā)明不再需要青霉素一樣需要30年才按照因果關(guān)系研制出來，而是可以利用大數(shù)據(jù)，將目前5000多種處方藥和1萬種疾病配對，3年就能研發(fā)出一種新藥。這樣的話，以前是找到因果才能做出新藥，現(xiàn)在是有了結(jié)果再去找原因。這就是大數(shù)據(jù)思維的核心：數(shù)據(jù)中包含的信息消除不確定性，數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系取代因果關(guān)系，用數(shù)據(jù)來解決問題。

機器從來都不應(yīng)按照人類的方式來思考，而是應(yīng)冷靜地從數(shù)據(jù)中找到相關(guān)性。

2000年前，古羅馬最偉大的天文學(xué)家托勒密是一個善于總結(jié)方法論的人，他通過觀察獲得模型，然后用數(shù)據(jù)細化模型，他發(fā)明了球坐標(biāo)，定義了赤道和經(jīng)緯線，足足影響了西方世界一千多年。

300多年前，牛頓出現(xiàn)了。他將“大膽假設(shè)，小心求證”的方法論升級為機械思維：1）世界變化的規(guī)律是確定的；2）規(guī)律是能被簡單的公式表達的；3）這些規(guī)律可用于破解未知。牛頓也成為現(xiàn)代科學(xué)的奠基者。

可是無論是牛頓還是愛因斯坦，都需要觀察到現(xiàn)象，找出原因，然后解決問題。如今，大數(shù)據(jù)也許將開創(chuàng)一個新的時代，這個時代將引領(lǐng)哪些變化，目前還沒有人能給出答案。

對我們商業(yè)人士來講，大數(shù)據(jù)一定會帶來許多新的研究消費者的方法，可以肯定的是，這些新的方法將更多地基于非結(jié)構(gòu)或者說“大數(shù)據(jù)思維”來觀察人的行為。也許，我們都需要換個腦袋了。

來源：界面

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