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在应用大数据的能力上,商家与消费者是在同步提高的,消费者从来都不傻。
借助大数据,企业可以精准地定位消费者、根据消费者的喜好设计产品、建立合适的渠道、对消费趋势进行预测……于是,很多人认为,大数据时代,消费者就成为“傻子”。
事实可能不是这样。消费者可以上网查询资料、比较价格,甚至进行虚拟试用。信息透明化让商家的方方面面都彻底曝露在消费者面前,一些专业机构还可以汇总各种数据提供专业化的消费建议和参考服务。与商家孤立和割裂的数据相比,社会化的大数据更具有优势,也成为消费者对抗商家大数据“忽悠”的利器。
更严重的威胁来自与竞争对手的面对面对抗。
在世界各地拥有1 200家酒店的喜达屋酒店集团通过分析世界经济因素和天气预报,计算出旅游者在加勒比海岸的消费趋势。从而提前安排了促销与营销活动,让其每间客房的收入增长了近5%。这样的策略当然有效。可这会是它一家独享的方案吗?
一家企业开展的营销活动,很可能在发起的初期甚至还没有正式上线的时候就被对手获知,商家已经很难建立起差异化的营销优势。
新产品上市,通过大数据分析出的产品优缺点与消费者痛点,在竞争对手刻意地模仿与微创新之下,也很难长期保持优势。因为大数据反应的是现象,而非建立了壁垒。通过大数据进行的决策,很容易被竞争对手反向推测出原因,从而被模仿。信息爆炸造成信息风暴,一招可以制胜,反过来,一个烂招就可能变得一败涂地。
有些时候,大数据真有点像算命先生。即便很多次预测准确,但只要一次失手,就有可能前功尽弃,一世英名付诸流水。 2008年,Google第一次预测流感趋势取得了很好的效果,比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是,几年之后,Google的预测比实际情况高出50%。媒体过于渲染了Google的成功,导致当年大批企业跟风用“防流感”做营销,结果纷纷打脸。
信息多是好的,但信息太多也有可能呈现负面结果。大数据需要大量全面的数据资料,可越大越全面的数据,就越容易受到噪声的影响,分析结论的可靠性反而会下降,错误的使用大数据,还不如没有大数据。
一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于觉得习惯太过于宽泛,该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是,工作仍然没有实质进展。不到半年,他们就终止了整个项目,因为一直未能发现任何有价值的信息。
就消费者行为分析来说,商家借助各种手段来研究消费者,包括消费者的个人资料、家庭信息、收入情况、历史消费行为、爱好,甚至开什么车、吃什么饭、经常与怎样的异性约会,但这些信息太多太杂以后,也会让分析者无所适从。
即便分析出来,因为现在的消费者追求个性化的程度很高,同时有跟风的习惯,其他人的消费行为也对每个人的决策构成巨大的影响,分析出来的结论在应用过程中时刻会发生场景变动,大数据也会表现得不如预期。不过这不是大数据错了,是这个世界变化太快。企业在做决策时,需要考虑更多的维度。
借助大数据,企业可以精准地定位消费者、根据消费者的喜好设计产品、建立合适的渠道、对消费趋势进行预测……于是,很多人认为,大数据时代,消费者就成为“傻子”。
事实可能不是这样。消费者可以上网查询资料、比较价格,甚至进行虚拟试用。信息透明化让商家的方方面面都彻底曝露在消费者面前,一些专业机构还可以汇总各种数据提供专业化的消费建议和参考服务。与商家孤立和割裂的数据相比,社会化的大数据更具有优势,也成为消费者对抗商家大数据“忽悠”的利器。
更严重的威胁来自与竞争对手的面对面对抗。
在世界各地拥有1 200家酒店的喜达屋酒店集团通过分析世界经济因素和天气预报,计算出旅游者在加勒比海岸的消费趋势。从而提前安排了促销与营销活动,让其每间客房的收入增长了近5%。这样的策略当然有效。可这会是它一家独享的方案吗?
一家企业开展的营销活动,很可能在发起的初期甚至还没有正式上线的时候就被对手获知,商家已经很难建立起差异化的营销优势。
新产品上市,通过大数据分析出的产品优缺点与消费者痛点,在竞争对手刻意地模仿与微创新之下,也很难长期保持优势。因为大数据反应的是现象,而非建立了壁垒。通过大数据进行的决策,很容易被竞争对手反向推测出原因,从而被模仿。信息爆炸造成信息风暴,一招可以制胜,反过来,一个烂招就可能变得一败涂地。
有些时候,大数据真有点像算命先生。即便很多次预测准确,但只要一次失手,就有可能前功尽弃,一世英名付诸流水。 2008年,Google第一次预测流感趋势取得了很好的效果,比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是,几年之后,Google的预测比实际情况高出50%。媒体过于渲染了Google的成功,导致当年大批企业跟风用“防流感”做营销,结果纷纷打脸。
信息多是好的,但信息太多也有可能呈现负面结果。大数据需要大量全面的数据资料,可越大越全面的数据,就越容易受到噪声的影响,分析结论的可靠性反而会下降,错误的使用大数据,还不如没有大数据。
一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于觉得习惯太过于宽泛,该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是,工作仍然没有实质进展。不到半年,他们就终止了整个项目,因为一直未能发现任何有价值的信息。
就消费者行为分析来说,商家借助各种手段来研究消费者,包括消费者的个人资料、家庭信息、收入情况、历史消费行为、爱好,甚至开什么车、吃什么饭、经常与怎样的异性约会,但这些信息太多太杂以后,也会让分析者无所适从。
即便分析出来,因为现在的消费者追求个性化的程度很高,同时有跟风的习惯,其他人的消费行为也对每个人的决策构成巨大的影响,分析出来的结论在应用过程中时刻会发生场景变动,大数据也会表现得不如预期。不过这不是大数据错了,是这个世界变化太快。企业在做决策时,需要考虑更多的维度。