互聯(lián)網(wǎng)IDC圈12月31日報道：一個數(shù)字世界的大門正徐徐開啟，大數(shù)據(jù)成為時代之光，無處不在。

創(chuàng)新互聯(lián)成立與2013年，先為筠連等服務(wù)建站，筠連等地企業(yè)，進行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為筠連企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。

數(shù)據(jù)隨著技術(shù)進步不斷地積累、繁殖，數(shù)據(jù)加工處理能力也以幾何級速度暴增，營銷和管理是否可藉此變得更加簡單和精準?這是一個值得研究的問題。近年來，基于中國大數(shù)據(jù)的管理學術(shù)研究日益受到中外學者的重視，日前，復(fù)旦大學管理學院數(shù)據(jù)驅(qū)動管理決策研究中心舉辦“基于中國大數(shù)據(jù)的市場洞察和管理啟示”國際研討會，邀請經(jīng)濟學、金融學、信息管理系統(tǒng)、新聞傳播、市場營銷、運營管理和統(tǒng)計等領(lǐng)域從事前沿研究的學者，分享基于中國大數(shù)據(jù)的市場洞察、管理實踐啟示以及研究方法，會議同時邀請大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)高管共同探討中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀、趨勢和前沿問題，以及大數(shù)據(jù)產(chǎn)學研用國際合作的方式與前景。

告別泡沫，走向真正的大數(shù)據(jù)科學研究

媒體消費行為與商品消費行為是無縫銜接的，媒體大數(shù)據(jù)的挖掘跟市場營銷管理決策緊密關(guān)聯(lián)在一起——消費由消費者接觸媒體后產(chǎn)生，并通過媒體實現(xiàn)，消費后會把評論和感受反饋到媒體上。

當今社會，什么是文科?什么是理科?我是新聞學教師，新聞學院傳統(tǒng)上教授的是文科內(nèi)容，曾經(jīng)有同學就因為不想學數(shù)學才考進新聞學院。然而現(xiàn)在，要想學好新聞，必須數(shù)學好。為什么這么說?今天我想談一下大數(shù)據(jù)在新聞傳播學中的應(yīng)用。

首先，什么是傳播學?營銷跟傳播關(guān)系特別緊密，均涉及怎樣把事情或信息傳出去的過程。1948年，美國政治學家拉斯韋爾提出傳播學的“5W”模型，明確提出了傳播過程及其五個基本要素，即：誰(Who)，說了什么(Sayswhat)，通過什么渠道(InWhichChannel)，對誰說(ToWhom)，取得了什么效果(WithWhatEffect)。

以前，新聞傳播學比較忽視數(shù)據(jù)，通常采取“傳者中心”模式，希望控制和影響傳播過程和效果，發(fā)布內(nèi)容和渠道都由從業(yè)者決定?，F(xiàn)在，傳播業(yè)面臨劇變，從“5W”中就可看出——傳播者從少數(shù)精英變成萬眾;媒體從傳統(tǒng)紙媒轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)，從大眾媒體到社會化媒體;內(nèi)容原來是有限供給、定時生產(chǎn)，現(xiàn)在是無限豐富，24小時供應(yīng);受眾從被動接收信息到主動參與、從分散獨立到組織互聯(lián);效果從難以評估到可以評估。

數(shù)據(jù)顯示，今年9月新浪微博日均活躍用戶數(shù)達到1億，每天發(fā)布的文章和照片是海量的數(shù)據(jù);微信已成為的移動社交平臺，有6.5億的月活躍量，有超過1000萬的微信公眾號，這背后代表的是社會的“脈動”。媒體的運營方式由此發(fā)生變化，以前是專業(yè)化生產(chǎn)，現(xiàn)在有兩種，一是UGC(用戶原創(chuàng)內(nèi)容)，另一種是AGC(自發(fā)生成內(nèi)容)，基于某一特定算法自動生成內(nèi)容。營銷過程中也必須洞察這些變化，知曉客戶的變化和組成。

在媒體行業(yè)，有文字數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)、時間數(shù)據(jù)、空間分析數(shù)據(jù)，有音視頻的數(shù)據(jù)，有用戶屬性、行為和關(guān)系的數(shù)據(jù)等等，最早的大數(shù)據(jù)是收視率，一個企業(yè)要投放廣告給電視，首先會考慮收視率。收視率怎么測量?最早是通過人工記錄收集，但即使上海只有一千戶人家，每隔15秒記錄一次，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也有近600萬條，這個數(shù)量級已沒法用人工處理，后來就通過測量儀測量記錄了。

2010年電視基本數(shù)字化以后，收視率測量更加精準。今天，我們可以用收視率大數(shù)據(jù)做很多分析，比如時間序列的分析，可以觀察到一個家庭的ID、個人的ID、時間碼和觀看頻道等，時間碼可以追蹤觀眾行為變遷的軌跡，電視臺可以據(jù)此編排節(jié)目，廣告商和企業(yè)可以依此決定購買那個時段投放廣告。

在海量數(shù)據(jù)面前，新聞傳播學開始運用信息化的方法、專門的計算和分析工具，研究人類傳播行為及其背后的模式法則，形成數(shù)據(jù)新聞和計算廣告等學科，集傳播理論、編程、統(tǒng)計建模和計算思維于一體。自此，已很難分清文理科的界限。

新聞傳播學中的大數(shù)據(jù)，首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)新聞和可視化新聞上。美國媒體上曾刊登了一張類似股市K線圖的圖表，它代表的是一年中不同時期一千萬美國人分手的比率，背后的數(shù)據(jù)來源于Facebook(臉書)上的個人頁面，形成了一個可視化的圖表，人們從中可以清晰地看出，美國人在感恩節(jié)、圣誕節(jié)前后和夏季時提分手，愚人節(jié)時卻很少分手。

現(xiàn)在，越來越多的媒體呈現(xiàn)可視化的作品，背后都是數(shù)據(jù)挖掘工作。英國的《衛(wèi)報》、BBC、美國《紐約時報》、CBS等都在出產(chǎn)數(shù)據(jù)化作品，從嘗試變成常規(guī)做法，從簡單信息圖變成可交互的專題甚至是游戲。在產(chǎn)品營銷過程中，企業(yè)和廣告商也可以根據(jù)實際情況多應(yīng)用可視化的方式。

大數(shù)據(jù)在傳媒業(yè)的另一個應(yīng)用領(lǐng)域是網(wǎng)絡(luò)輿情分析，跟營銷關(guān)系也很密切。網(wǎng)絡(luò)輿情怎么測量，跟網(wǎng)下輿情有什么關(guān)系?明星范瑋琪在新浪微博上“曬娃”被罵，但為什么是范瑋琪?她沒有王菲有名，粉絲也沒有小S多，發(fā)個照片怎么就能引起軒然大波?因為新浪有一個數(shù)據(jù)算法，算了以后范瑋琪在那個時段被置頂?shù)綗狳c排行榜，越來越多的人點擊到她的頁面去看，結(jié)果比大閱兵點擊率還高，就被部分網(wǎng)民罵了。在這件事中，是服務(wù)器影響和改變了輿論?，F(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)輿情是怎樣生成的值得關(guān)注，我們逐漸從中看到了數(shù)據(jù)的力量。

以前，我們打100多次電話做一個輿情的調(diào)查，很累，現(xiàn)在都是通過大數(shù)據(jù)來分析。中國人的情緒在微博上是什么反映?基本上，過年的時候高一些，年底放假很高興，過年的時候興，地震的時候低一些，每年的趨勢大體差不多，有一些特殊時點有些變化。

從新聞傳播角度講，一方面要理解和學習數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，運用大數(shù)據(jù)服務(wù)新聞、輿情分析、后臺分析、計算廣告和營銷效果評估等;另一方面應(yīng)該思考怎樣有限度地使用數(shù)據(jù)的價值。比如，計算新聞學應(yīng)用場景數(shù)據(jù)、輿情分析等提高信息和新聞傳播效果，日益得到重視。但大數(shù)據(jù)的發(fā)展還有很多挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)非常多，但不一定完整，不一定準確，背后需要發(fā)掘的東西太多，應(yīng)該告別大數(shù)據(jù)泡沫，走向真正的數(shù)據(jù)科學研究。

傳媒業(yè)的數(shù)據(jù)已成為社會大數(shù)據(jù)的重要來源，也是影響市場和管理的重要因素，很大程度上影響到營銷、消費、決策?，F(xiàn)在，媒體消費行為與商品消費行為是無縫銜接的，媒體大數(shù)據(jù)的挖掘跟市場營銷管理決策緊密關(guān)聯(lián)在一起——消費由消費者接觸媒體后產(chǎn)生，并通過媒體實現(xiàn)，消費后會把評論和感受反饋到媒體上。

信息的傳播者還會通過搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，精準定向廣告的受眾，測量廣告擴散的廣度和深度，測算廣告對品牌認知、購買行為的影響，用大數(shù)據(jù)分析電子商務(wù)與廣告的效果、消費者口碑傳播的心理和行為、評論的文本、傳播效果等。

找到好問題，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值

很多人拿到數(shù)據(jù)特別高興，我現(xiàn)在不這樣了，數(shù)據(jù)都好不到哪兒去，拿到數(shù)據(jù)只是第一步，找到一個特別好的研究問題才是關(guān)鍵。我覺得如果用中國數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)去測試一些特別大的問題，這才能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

做研究有兩類，一類是做理論的，他們只寫公式，文章里沒有數(shù)據(jù);我是做實證的，拿數(shù)據(jù)驗證他們的理論，我辦公室有三四臺戴爾并行服務(wù)器，一臺一萬美元，但我的技術(shù)還是比不上今天真正研究大數(shù)據(jù)的，他們都是既懂統(tǒng)計又懂計算機的人。

很多年前，我在國外做研究時，基本上用的都是中國的數(shù)據(jù)，有一些電商的數(shù)據(jù)，比如淘寶的，有家電下鄉(xiāng)項目的數(shù)據(jù)，還有網(wǎng)游的數(shù)據(jù)。從幾年前開始，學術(shù)研究中中國的數(shù)據(jù)越來越多，我就思考，這些數(shù)據(jù)有沒有問題，比如，中國的數(shù)據(jù)有什么獨特之處?有代表性嗎?研究結(jié)果能不能在全世界通用?這些數(shù)據(jù)可靠嗎?

為什么要用中國的數(shù)據(jù)，我個人的經(jīng)驗總結(jié)，主要是三點原因，第一，美國等國也有類似的數(shù)據(jù)，但拿不到。我是百度營銷研究院的顧問，除了核心數(shù)據(jù)基本都可以接觸到。第二，研究涉及中國或者新興市場特有的問題，用中國的數(shù)據(jù)順理成章。第三，這個問題在中國和國外都有，但在國外驗證起來更加困難，或者可能沒有條件去驗證，但在中國，驗證起來特別順利。

我做過一些經(jīng)濟現(xiàn)象的實證研究，在此講一下背后的大數(shù)據(jù)情況。

首先，第一個問題是extortion(敲詐勒索)，很多文章和理論都認為敲詐勒索會影響市場效率，但實證研究很難做。現(xiàn)在線上電商平臺越做越大，線上顧客打分、評語很重要，評語會影響其他顧客的購買行為，商家受此影響會改變行為。有些不太好的顧客看到這個機會，就會利用寫評論敲詐勒索，寫差評要挾店家。

2012年到2013年的時候，差評師很猖狂，我們從淘寶拿到了這方面的數(shù)據(jù)。當時淘寶派人打入這些差評師的機構(gòu)，潛入他們的聊天室，分析他們的行為，拿出好幾份不同的報告，內(nèi)容有重合也有不同，這些數(shù)據(jù)不是特別清晰，也有一些誤差。

我們根據(jù)這些數(shù)據(jù)，到差評師買過、評過的女裝商品下，分析差評師的留言和行為。第一，我們研究這些差評師選商家時有沒有規(guī)則，是用一套專門的體系化方式選人，還是隨機的?第二，差評師這么做之后，對商家的影響是什么，商家的行為會怎么改變?第三，這種行為導(dǎo)致的經(jīng)濟損失有多少，近期、長期損失是什么?

做了一系列研究分析后，我們發(fā)現(xiàn)，這些差評師總體上是有套路的，但套路不是特別優(yōu)化，有時他們并不能從差評中獲利。我們還發(fā)現(xiàn)差評師對商家的兩個影響：因為大家都看評語買東西，差評一出來銷售額會掉下來;所有被勒索的賣家基本上會做兩件事情，一是降價，二是謹慎接單，如果一下子來100個單子，他不會全部接受，會挑選，變得小心翼翼。短期的銷量降低了，而長期來看，經(jīng)過幾周之后，銷售額反而一直是上升的，商家自己行為的改變也影響了最終長期的效果。

另外一個是家電下鄉(xiāng)項目的研究。國家2007年底提出并實施家電下鄉(xiāng)政策，持續(xù)了三四年，對農(nóng)民購買納入補貼范圍的家電產(chǎn)品給予一定比例(13%)的財政補貼，設(shè)置各類商品的補貼上限。廠家開始投標，符合條件并獲政府批準后就可以賣產(chǎn)品了。農(nóng)民買了之后，拿著發(fā)票到當?shù)卣箐N，政府直接補助農(nóng)民。我們研究組當時拿到了每一項交易的數(shù)據(jù)，每個交易都知道誰是買方誰是賣方，零售商是誰，買的產(chǎn)品是什么，多少價格買了多少數(shù)量，知道交易的時間和地點。

根據(jù)這些數(shù)據(jù)，你如何評價這么個大項目?政府花這么多錢是否達到了目的?我們發(fā)現(xiàn)一個有意思的現(xiàn)象——在那幾年時間里，中標公司的分銷網(wǎng)點增加了很多。我們知道，這個政策面向農(nóng)村地區(qū)，很多是貧困地區(qū)，以前農(nóng)民想買沒地方和渠道，現(xiàn)在，除了獲得補貼外，他們有了購買的渠道，這也是政策的效果之一。我們還構(gòu)建了數(shù)據(jù)模型，來算政府補貼比例的有效區(qū)間等。

看這些數(shù)據(jù)時，我們發(fā)現(xiàn)另外一個現(xiàn)象：每個廠家的產(chǎn)品必須低于官方定價，上端的廠家就會去限制產(chǎn)業(yè)鏈下端的廠家，經(jīng)常有違反合約的情況。這些數(shù)據(jù)讓我們興奮，這是一個特別大的經(jīng)濟學課題，很多文章在研究，但還沒有實證研究。拿到這些數(shù)據(jù)后，我們就可以做實證研究了——違約行為到底能不能用經(jīng)濟學模式研究出來?這種違約或許是一種均衡的結(jié)果，是有模型可以預(yù)測的。的實證研究發(fā)現(xiàn)，情況就是如此，這是一種均衡的結(jié)果。

最終總結(jié)一下，很多人拿到數(shù)據(jù)特別高興，我現(xiàn)在不這樣了，數(shù)據(jù)都好不到哪兒去，拿到數(shù)據(jù)只是第一步，找到一個特別好的研究問題才是關(guān)鍵。我覺得如果用中國數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)去測試一些特別大的問題，這才能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

用數(shù)據(jù)解決企業(yè)“一公里”問題

在研究中，我們有個“大數(shù)據(jù)引擎”模型，其中包括各類外部大數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)等，我們將用戶歸類，把同一個人在不同平臺上的信息數(shù)據(jù)整合起來，這樣的研究結(jié)果影響了企業(yè)營銷的方式和效果。這種研究和應(yīng)用，對于企業(yè)挖掘“沉默的大多數(shù)”用戶非常有幫助。

我做數(shù)據(jù)挖掘工作快16年了，我在美國讀博士時的導(dǎo)師，就是數(shù)據(jù)挖掘方面的專家。近幾年，我在新加坡管理大學做的比較多的是用數(shù)據(jù)研究用戶行為和集群等方面。在這一方面，我們和國內(nèi)很多企業(yè)合作，比如和平安集團合作快三年了，幫他們用大數(shù)據(jù)做了很多項目和分析，還和新加坡星展銀行做類似的研究合作，今天講的，很多是從這些項目中提煉出來的內(nèi)容。

我的演講主題是數(shù)據(jù)驅(qū)動、技術(shù)賦能的商業(yè)智能化。在跟企業(yè)交往中，我越來越有一個強烈的感受——雖然大家一直在談大數(shù)據(jù)，但現(xiàn)實中很多企業(yè)的信息化程度太低了，我們曾到一些非常好的企業(yè)去看他們的數(shù)據(jù)，很亂，還有很多缺漏。

目前的經(jīng)濟趨勢下，很多金融企業(yè)感到了市場的壓力，不再被動地等著顧客上門來網(wǎng)點辦業(yè)務(wù)，而是把金融服務(wù)嵌入客戶生活工作中、“醫(yī)衣食住行”等各方面，但前提是你首先得了解你的用戶和潛在用戶，這就需要大數(shù)據(jù)的支撐。

一般情況下，企業(yè)內(nèi)部資源和能力都是有限的，獲取數(shù)據(jù)時面臨可持續(xù)性、隱私保護等挑戰(zhàn);即使企業(yè)對某一用戶很了解，對他的特征畫像非常完整，但關(guān)系怎么維持?傳統(tǒng)的電話營銷方式還有多少空間?如果沒有這個營銷方式，我們怎樣開展業(yè)務(wù)?

我們主要想解決企業(yè)“一公里”的問題，用數(shù)據(jù)挖掘價值、或在應(yīng)用數(shù)據(jù)中體現(xiàn)價值。

我們用的外部數(shù)據(jù)，目前是社交媒體的數(shù)據(jù)，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)通常是交易記錄為主?？蛻糍I了還是沒買，用了還是沒用，通常是商業(yè)活動的結(jié)果，如果要講更好的用戶體驗，就要更多地“追因”，這時，外部數(shù)據(jù)就可以提供更多依據(jù)。比如，一個人買手機，是給自己、給父母、給孩子還是給太太用?商業(yè)單據(jù)里只能看到購買結(jié)果，購買原因要通過外部大數(shù)據(jù)提煉出來。

通常，企業(yè)會關(guān)注他們的顧客，但卻很少看到客戶與客戶之間的關(guān)系，這個關(guān)系會產(chǎn)生一些意想不到的影響，比如說有兩個大客戶來存錢，每個人存幾億元，談的時候銀行給兩人不同的利率，萬一他們是好朋友，回去碰了面一合計，總歸會有一個人不開心。由此，企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)該實現(xiàn)內(nèi)部、外部和內(nèi)外部之間打通，形成用戶的全景式信息體系，形成一個網(wǎng)絡(luò)和各種針對性的產(chǎn)品模型。

在研究中，我們有個“大數(shù)據(jù)引擎”模型，其中包括各類外部大數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)等，我們將用戶歸類，把同一個人在不同平臺上的信息數(shù)據(jù)整合起來，這樣的研究結(jié)果影響了企業(yè)營銷的方式和效果。比如，保時捷以前過年過節(jié)過生日會給客戶送禮物，現(xiàn)在他們已經(jīng)知道客戶是喜歡紅酒還是高爾夫，從而進行個性化定制服務(wù)以維護客戶關(guān)系。

這種研究和應(yīng)用，對于企業(yè)挖掘“沉默的大多數(shù)”用戶非常有幫助，比如，在1.5億用戶和潛在用戶中做精準營銷。以前我們跟平安保險合作，每天從1.5億潛在用戶中篩選出50個最需要打電話的人，讓企業(yè)直接做營銷。這之前，我們會整合研究一個人在各平臺上分享的信息，處理之后打上標簽——這一條是聊孩子的，那一條是講旅行的，總結(jié)下來就可以看到Ta在時間軸上的興趣變化和分布，有可能準備要生孩子了，或者有計劃去歐洲旅行了，這時候就可以有針對性地向其推送一些產(chǎn)品和服務(wù)。

關(guān)系類大數(shù)據(jù)還可以用來進行風控。如果一個客戶違約或者信用很差，銀行在挖掘、掌握他的一些社會關(guān)系網(wǎng)后，就可以對與其相關(guān)的人進行著重關(guān)注和篩查，在貸款等業(yè)務(wù)上謹慎出手控制風險，以防失信客戶讓其親戚朋友繼續(xù)代其申請新業(yè)務(wù)。再比如，如果在關(guān)系大數(shù)據(jù)中涉及的不是高風險，而是高價值呢?一個人在銀行存了好幾億元，他太太也來存錢，銀行在了解他們是夫妻關(guān)系后，會給她推薦什么產(chǎn)品呢?這些都是值得研究思考的。

接下來講一下大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用。我們最近和綠地、保利合作，做眾籌、虛擬買房等項目，使技術(shù)和渠道相結(jié)合，用大數(shù)據(jù)獲取客戶。

首先，我們用關(guān)系類大數(shù)據(jù)做營銷。買房通常是以家庭為單位，先生買一套，再給他太太推銷一套，不太合理，我們就用互動好友的數(shù)據(jù)，在每個人周圍找出10個好友做營銷。第二，給客戶畫像，把現(xiàn)有客戶資料跟業(yè)務(wù)經(jīng)驗結(jié)合起來，連接上外部數(shù)據(jù)大平臺，可以產(chǎn)生很多潛在新客戶的畫像。比如，我們和濟南一個樓盤開發(fā)商合作，先根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗和現(xiàn)有客戶，總結(jié)出目標客戶群年齡是多大、收入有多少，初步篩選后剩下60萬候選客戶，再結(jié)合大數(shù)據(jù)做一些潛在新客戶模擬，產(chǎn)生2000個潛在用戶。當我們發(fā)現(xiàn)這個用戶在網(wǎng)絡(luò)上寫到“想換房，最近也光臨過一些樓盤”，那么就可以將其放在潛在客戶名單上進行重點營銷了。

我們還對信息獲取渠道做數(shù)據(jù)分析，那么就可以知道應(yīng)該去什么地方做廣告——網(wǎng)絡(luò)、報紙廣告怎樣投放最有效，微信要不要用公眾號推廣一下，戶外是不是應(yīng)該弄一個簽到地點，這些對企業(yè)營銷都非常有用。

剛才是講我們能做什么，還想說，有些問題我們也應(yīng)該注意，比如說隱私問題，數(shù)據(jù)不能隨便用了，隱私邊界怎么界定，企業(yè)間的數(shù)據(jù)交換怎么定價，等等，希望大家一起關(guān)注。

標題名稱：大數(shù)據(jù)之光無處不在：洞察市場，指導(dǎo)管理
網(wǎng)站地址：http://jinyejixie.com/article32/sosisc.html

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