大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)十分普及，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景也十分廣泛，從企業(yè)經(jīng)營管理、到商家營銷與流量分發(fā)，To B、To C產(chǎn)品中都可以看到數(shù)據(jù)應(yīng)用的痕跡。本篇文章里，作者就對數(shù)據(jù)核心應(yīng)用場景做了較為詳細(xì)的介紹，感興趣的話就一起看下去吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專注于企業(yè)全網(wǎng)營銷推廣、網(wǎng)站重做改版、安寧網(wǎng)站定制設(shè)計、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、HTML5建站、商城網(wǎng)站開發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計等建站業(yè)務(wù)，價格優(yōu)惠性價比高，為安寧等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。

五一回家，有非數(shù)據(jù)專業(yè)的朋友問，你一直搞大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)除了“殺熟”，還有什么應(yīng)用場景啊，能不能科普下？

的確網(wǎng)絡(luò)上、新聞上看到了很多的“殺熟”的負(fù)面報道，但大數(shù)據(jù)還能干點(diǎn)啥、有什么價值、數(shù)據(jù)人每天在忙啥，對于非數(shù)據(jù)線的人可能確實不了解，畢竟隔行如隔山。

所以，近期也在思考，如何能把大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景說清楚，不為正名，只為把自己數(shù)年的大數(shù)據(jù)從業(yè)的初心再捋一捋，也給想要選擇數(shù)據(jù)行業(yè)的提供一些參考建議。

第一次和數(shù)據(jù)接觸，是13年運(yùn)營第一個微信公眾號的時候，每天看著后臺的閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量、新增用戶數(shù)、累計用戶數(shù)等指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)觀察分析哪些內(nèi)容更容易引起用戶共鳴促進(jìn)轉(zhuǎn)發(fā)，什么類型的用戶會關(guān)注，什么時段群發(fā)閱讀量更高。也因此結(jié)緣，畢業(yè)找工作時選擇了數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，但那個時候比較懵懂，還沒真正了解什么是大數(shù)據(jù)。

結(jié)合自身的數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗，總結(jié)下來大數(shù)據(jù)的核心價值在于應(yīng)用。也有把數(shù)據(jù)比作“原油”，只有經(jīng)過加工處理成為“汽油”、“柴油”、“機(jī)油”，被投入使用后，才會真正發(fā)揮價值。

數(shù)據(jù)核心應(yīng)用場景主要有面向企業(yè)內(nèi)部（ToB）的決策分析支撐和面向C端用戶的智能應(yīng)用。

一、ToB：決策分析支撐

解決數(shù)據(jù)“是什么”、“怎么樣”、“為什么”、“怎么做”的問題，從拍腦袋的定性決策，到定量的數(shù)據(jù)化管理。

1. 經(jīng)營管理

為管理層提供完整的、能夠快速反映業(yè)務(wù)經(jīng)營健康度的管理指標(biāo)，為管理決策提供數(shù)據(jù)支持。

舉個例子。

門票業(yè)務(wù)CEO每天早上都要打開電腦或手機(jī)看經(jīng)營日報，某日發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)總營收指標(biāo)同比降低了20%，其中華東地區(qū)下降35%，其他大多數(shù)地區(qū)都是增長的。找到華東大區(qū)負(fù)責(zé)人，去跟進(jìn)處理。

華東大區(qū)負(fù)責(zé)人再拆分到省份、城市、景點(diǎn)、門票資源，最終定位是迪士尼的門票效率大幅下滑，原因是競對某團(tuán)開展了大力度的優(yōu)惠活動，于是責(zé)令景區(qū)商務(wù)快速跟進(jìn)。

2. 運(yùn)營優(yōu)化

提供產(chǎn)品迭代、流量渠道策略優(yōu)化、活動效果分析等產(chǎn)品運(yùn)營所需的數(shù)據(jù)分析能力，數(shù)據(jù)化運(yùn)營。

1）產(chǎn)品迭代

產(chǎn)品功能改版前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，查看舊版本的用戶使用習(xí)慣，以及哪些功能實際上很少人使用，可能是可以優(yōu)化掉的。

改版后，同樣要對新功能進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控，分析新功能是否達(dá)到了既定的迭代目標(biāo)。最常用到的是AB實驗，比如不同的交互方式、UI布局，可能會影響用戶轉(zhuǎn)化。通過對AB結(jié)果分析，確定最優(yōu)的方案，用數(shù)據(jù)說話。

2）渠道優(yōu)化

為了獲取新用戶，互聯(lián)網(wǎng)公司需要進(jìn)行SEM、信息流、應(yīng)用市場等不同渠道的投放，但不同媒體的用戶群體特征各異，廣告投放的ROI差別較大。

通過數(shù)據(jù)分析來將渠道分類分級，流量規(guī)模大、用戶質(zhì)量高的加大投入，流量小質(zhì)量差的可以放棄，支撐渠道運(yùn)營策略的優(yōu)化。

3）營銷分析

今年五一迎來了疫情后的出行高峰，各家OTA都推出花樣各式的假日活動，比如機(jī)票盲盒。98元的機(jī)票為什么敢賣，不虧錢嘛？

其實盲盒產(chǎn)品設(shè)置的本意并不是為了成交，或者說會控制成交量、來管控成本。機(jī)票盲盒是現(xiàn)象級產(chǎn)品，通過用戶分享、傳播，帶來品牌曝光、強(qiáng)化用戶心智等其他附加價值。

因此，在這個過程需要基于數(shù)據(jù)來分析鎖定成功率需要控制在XX時，可以既刺激用戶傳播，又保證企業(yè)不虧。同時，也要分析參與活動的用戶都是什么特征、性比年齡籍貫幾何，來投放廣告做活動的預(yù)熱。

3. KPI監(jiān)控

基于大數(shù)據(jù)提供系統(tǒng)穩(wěn)定性、KPI波動監(jiān)控能力，業(yè)務(wù)異常及時發(fā)現(xiàn)，快速止損。

數(shù)據(jù)報表、數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要是承載的人找數(shù)，而KPI監(jiān)控則是基于業(yè)務(wù)規(guī)則對指標(biāo)的波動或異常進(jìn)行定義，指標(biāo)數(shù)值超出范圍后，觸發(fā)預(yù)警及時通知，減少問題發(fā)現(xiàn)時間，降低業(yè)務(wù)損失。

今年五一出游高峰，很多指標(biāo)達(dá)到了歷史峰值，對系統(tǒng)服務(wù)的穩(wěn)定性是一個比較大的考驗。除了提前做好應(yīng)急保障外，也不可避免地出現(xiàn)服務(wù)異常的情況，及時發(fā)現(xiàn)，修復(fù)系統(tǒng)問題，及時止損。

4. 業(yè)務(wù)預(yù)測

基于大數(shù)據(jù)和算法挖掘能力，提供業(yè)務(wù)指標(biāo)趨勢預(yù)測，提前布局資源。

除了對已經(jīng)發(fā)生的業(yè)務(wù)現(xiàn)象進(jìn)行事后分析外，還可以基于大數(shù)據(jù)預(yù)測業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢。比如五一、十一節(jié)假日提前預(yù)測業(yè)務(wù)高峰發(fā)生的時間以及業(yè)務(wù)量，應(yīng)用服務(wù)提前壓測，服務(wù)器提前擴(kuò)容，以及提前部署客戶服務(wù)人員的排班計劃，做到既可以滿足業(yè)務(wù)高峰，又實現(xiàn)人力以及資源的最優(yōu)匹配。

二、ToC：數(shù)智化賦能

除了數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)另一類場景是讓產(chǎn)品“更懂你”，在合適的時間、場景，把產(chǎn)品和最有意向的用戶匹配，實現(xiàn)人貨場的匹配。

同一個產(chǎn)品賣給用1000塊的雜牌Android機(jī)的張三10塊，賣給用8000塊錢iPhone12的李四20，這叫“殺熟”。張三經(jīng)濟(jì)水平一般，出門住酒店一般選擇200~300價格的，給他推薦經(jīng)濟(jì)型酒店；李四消費(fèi)能力高，推薦高星級品牌酒店，這叫千人千面?zhèn)€性化推薦。

1. 精準(zhǔn)營銷

基于用戶畫像標(biāo)簽進(jìn)行用戶分層，精準(zhǔn)觸達(dá)，實現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。

互聯(lián)網(wǎng)上半場，流量獲取成本相對較低，且公司融資相對容易，為了跑馬圈地圈用戶甚至可以不計成本，很多公司為了快速實現(xiàn)用戶增長采用的是粗放式、廣撒網(wǎng)的方式進(jìn)行用戶獲取或運(yùn)營，比如給所有用戶發(fā)補(bǔ)貼紅包，給所有下過單或沒下過單的用戶發(fā)營銷短信。

而流量紅利過后的下半場，一方面用戶要持續(xù)增長，另一方面也要管控成本，提升ROI。

此時，需要基于大數(shù)據(jù)將用戶標(biāo)簽化，構(gòu)建用戶的畫像標(biāo)簽，按照不同的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行人群的精細(xì)化分層后，精準(zhǔn)觸達(dá)，把資源傾斜給高潛客戶。

2. 流量智能分發(fā)

基于算法挖掘用戶行為意向，匹配最佳產(chǎn)品或服務(wù)，實現(xiàn)人貨場的智能匹配。

精準(zhǔn)營銷平臺更多地是提供人群圈選的能力，產(chǎn)品或運(yùn)營人員基于經(jīng)驗，進(jìn)行用戶的條件篩選。

流量智能分發(fā)則是基于用戶歷史行為，采用用戶或商品維度的協(xié)同過濾、聚類分析、邏輯回歸等算法，識別進(jìn)站用戶的行為意向，為用戶提供差異化的產(chǎn)品功能或頁面模塊。

比如，大眾點(diǎn)評在做10.0版本改版時，首頁從商戶列表改成了類似小紅書的信息流模式，且是作為一次比較重大的戰(zhàn)略改版，力推信息流。

對于“愛逛”的女性用戶群體，覺得是不錯的改版；而對于用完即走，直截了當(dāng)?shù)匿撹F直男，覺得改版后很難用，應(yīng)用市場大批吐槽。

基于數(shù)據(jù)和算法能力，對于不愛逛的用戶，可以默認(rèn)展示分類金剛位，愛逛的人則可以默認(rèn)優(yōu)先展示信息流。

3. 個性化推薦服務(wù)

提供App、小程序等應(yīng)用端產(chǎn)品的千人千面推薦，促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化，提升用戶體驗。

流量分發(fā)側(cè)重于用戶行為意向、下單概率預(yù)測等宏觀層面，提供產(chǎn)品功能和服務(wù)的匹配推薦。

個性化推薦則側(cè)重于內(nèi)容本身的精準(zhǔn)匹配，比如算法推薦用戶可能會喜歡的酒店、景點(diǎn)、旅游線路、美食商家、淘寶產(chǎn)品等，目標(biāo)是實現(xiàn)人和商品的匹配，縮短用戶決策周期，快速引導(dǎo)用戶下單轉(zhuǎn)化。

舉個例子，當(dāng)你打開某旅游APP，首頁推薦的是你剛好想去的城市，以及對應(yīng)的酒店、景點(diǎn)、旅游線路。此時，你是不是更愿意去點(diǎn)擊瀏覽，并且更快速地下單呢？

4. API服務(wù)

為產(chǎn)品功能迭代、運(yùn)營活動提供用戶訂單、行為數(shù)據(jù)查詢服務(wù)，以數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)品創(chuàng)新。

API服務(wù)相比算法推薦，主要統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)的服務(wù)化。比如APP產(chǎn)品新客專區(qū)模塊，當(dāng)用戶進(jìn)入頁面時，調(diào)用新老客的接口，判斷當(dāng)前用戶ID是否有過訂單，符合新客條件的才展示對應(yīng)的運(yùn)營位。

5. 風(fēng)控和反欺詐

基于算法模型（知識圖譜、聚類分析等）識別黑產(chǎn)用戶特征，防止薅羊毛等黑產(chǎn)或欺詐行為，減少業(yè)務(wù)損失。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展早期，比如2013年外賣、打車業(yè)務(wù)多家平臺瘋狂補(bǔ)貼拉客，但產(chǎn)品、技術(shù)并不完善，誕生了一大批靠刷單賺補(bǔ)貼的黑產(chǎn)。

隨著數(shù)據(jù)的完備和大數(shù)據(jù)算法能力，可以更準(zhǔn)確地判斷羊毛黨或欺詐用戶特征，針對風(fēng)控用戶不提供優(yōu)惠或禁用相應(yīng)服務(wù)。

6. 輿情監(jiān)控

有時候輿論導(dǎo)向足以摧毀一家公司，前幾年知名女星炮轟某旅游公司，指責(zé)其機(jī)票產(chǎn)品存在強(qiáng)制捆綁銷售，微博上一石激起千層浪，甚至整個OTA行業(yè)都受到了沖擊，對公司口碑及業(yè)務(wù)營收都產(chǎn)生了非常大的影響。

利用大數(shù)據(jù)的手段，對涉及到公司業(yè)務(wù)或關(guān)鍵詞的輿論數(shù)據(jù)進(jìn)行爬蟲爬取，利用文本挖掘、情感識別的手段對于負(fù)面輿論第一時間發(fā)現(xiàn)，公關(guān)及時對接處理，可以把輿論影響降低到最小。

7. AI應(yīng)用

都說大數(shù)據(jù)的出口是AI，可以理解成AI是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用方向，但AI并不是一切。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不是新鮮詞匯，早在90年代就已經(jīng)出現(xiàn)了，但是由于當(dāng)時計算機(jī)資源計算力的限制，應(yīng)用無法落地?，F(xiàn)在隨著計算機(jī)性能的不斷提升，CPU到GPU，以及分布式集群、云資源的彈性擴(kuò)容，這些模型的應(yīng)用價值開始凸顯。

AI的本質(zhì)是基于大量的數(shù)據(jù)對算法模型進(jìn)行訓(xùn)練（有監(jiān)督、無監(jiān)督、半監(jiān)督等），當(dāng)輸入新的內(nèi)容時可以自動進(jìn)行分類或識別，比如圖像識別技術(shù)、語音識別等。

業(yè)務(wù)上可以應(yīng)用在商家圖片優(yōu)化，即產(chǎn)品列表頁通過算法自動確定視覺效果最好的圖片進(jìn)行展示，吸引用戶提升點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率，因為愛美之心人皆有之，一個酒店首頁放漂亮的海景圖的效果要遠(yuǎn)比放一張馬桶照要強(qiáng)的多。

三、總結(jié)

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景遠(yuǎn)不止于上述案例，業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值也會不斷創(chuàng)新突破。

數(shù)據(jù)職位相對于公司前端業(yè)務(wù)部門價值凸顯更為隱性和長期，C端上線一個爆款產(chǎn)品會給公司帶來非常大的利益價值，而數(shù)據(jù)則多處在背后支撐的位置。作為數(shù)據(jù)人，要了解自己所從事的領(lǐng)域的價值，耐得住寂寞，即使沒有鮮花和掌聲，也可以不斷地自驅(qū)創(chuàng)新，用數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能。

文章標(biāo)題：大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景：除了“殺熟”，還能干點(diǎn)啥？
當(dāng)前網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article48/sohjep.html

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