地球上的信息正在以惊人的速度增长，2011年，全球共有1.8ZB字节的数据产生，能够填满的CD数量足以从地球连到月球。然而，这仅仅是信息“爆炸”的开始，科技的进步和应用的普及使得信息可以产生于各种源头，社交网络、移动设备、传感器、各行业等不断产生的信息，使得数据正以每年50％的量增长着。

 

数据源的丰富为我们打开了更多的机会之门，你可以从每天12TB的Tweet信息中找到如何更精确的进行产品推广方法；你可以分析千万各智能电表数据来预测能耗并进行节能举措；你也可以从你的业务表现信息中发掘销售失败的原因、增加利润空间。

 

有趣的是，这个领域被称作“大数据”，但它的价值却是帮助企业办好“小事”。以前，零售店铺只能对整体的经营状况进行促销、库存的规划，现在，他们却可以为客户提供个性化的销售计划；以前，能源公司只能在整体上调度各区域网络，现在，他们可以对每个电路进行调控；以前，医生只能笼统的诊断各类病症，现在，他们可以通过DNA分析进行个性化医疗。诸如此类，比比皆是。

 

本文中，我们将探讨大数据如何帮助企业从宏观业务规划，到深入了解他们的客户、办好客户的个性化“小事”。Gartner的一份报告中分析，至2015年，能从大数据中获利的企业，将比其竞争对手的市场表现超出20％。以下的内容，既是对大数据应用的案例枚举，亦是从这些案例中帮助企业借鉴成功的经验，进而激发更多的灵感与启示。 那么什么叫做“深入理解用户”呢？又该如何基于此办好“小事”？对于企业来说，深入理解用户的获益将表现在三个方面：建立存量客户的忠诚度、获得新增用户、创造新的产品或业务模式。我们将围绕这三方面一一举例阐述分析。

 

建立用户的忠诚度并挖掘潜在价值

 

事情发生在今年初，一名男子闯入了他家附近的Target店铺（Target是一家美国零售连锁超市）：“你们怎么能这样！”男人向店铺经理大吼到，“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”店铺经理不知道发生了什么，立刻向来者道歉，表明那肯定是个误会。然而，他没有意识到，公司正在运行一套大数据系统。一个月后，这个愤怒的父亲打来电话道歉，因为Target发来的婴儿用品促销广告并不是误发，他的女儿的确怀孕了。

 

我们以这个故事开头，一个现实版的用户忠诚度建设与潜在价值挖掘案例。在实际的市场策略中，新增用户的获取往往比对存量用户价值挖掘更能获得市场人员的青睐，然而，2／8定律很好的告诉我们，一家公司80％的利润实际上是来自于20％的现存客户。通过分析现存客户的购买行为习惯（例如，当用户使用会员卡或银行卡时），聪明的商家可以将他们的市场推广投入、供应链投入、和促销投入回报最大化。

 

利用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。在上面的怀孕案例中，Target创建了一套购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，他们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。

 

Tesco是另一个例子，作为全球利润第二大的零售商（仅次于沃尔玛），这家英国超级市场巨人从用户行为分析中获得了巨大的利益。从其会员卡的用户购买记录中，Tesco可以了解一个用户是什么“类别”的客人，如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等。这样的分类可以为提供很大的市场回报，比如，通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得十分个性化，店内的促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助Tesco每年节省3.5亿英镑的费用。

 

亚马逊也是通过大数据的应用成为市场佼佼者的一个成功案例，作为一家“信息公司”（而非国内许多电商自己定位的“零售公司”），亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，但是却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常的复杂。亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：每个页面的停留时间，用户是否查看Review，每个搜索的关键词，每个浏览的商品等等。对于亚马逊来说，他们明白一个很简单的双赢道理：只要推荐的内容有用，那么买家开心，亚马逊自己也能挣更多钱。

 

这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊已经远远超出了它的传统运营方式。Amazon的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入的了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来，对于亚马逊这样的商家来说，大数据意味着大销售量。

 

获取新用户

 

企业不仅用数据来挖掘存量用户的价值，也通过数据来更高效的获得新用户。“社交”对于寻找新用户来说无疑打开了一项新的机会之门，而大数据技术正革命性的改变着数字世界中市场推广的游戏规则。

 

  • 社交网络信息挖掘。聪明的银行和航空公司可以从用户的微博信息中，发现他们是否正在考虑换银行或订机票的需求，并取得双赢的结果。这些公司能够从自然语言中抓取类似于“有人可以推荐房屋贷款的银行吗？”，或者“去纽约最便宜的机票在哪里订？”等信息，他们通过回复这样的问题，推送给用户友好的产品/机票信息，并获得巨大的市场回报，也帮助了用户满足他们的需求。

  • 实时竞拍数字广告。使用新的数据技术，诸如美国的Chango公司和中国的Uniqlick公司正在数字广告行业中探索新的商业模式。通过了解互联网用户在网络的搜索、浏览等行为，这些公司可以为广告主提供最有可能对其商品感兴趣的用户群，从而进行精准营销；更长期的趋势是，将广告投放给最有可能购买的用户群。这样的做法对于广告主来说，可以获得更高的转换率，而对于发布广告的网站来说，也提高了广告位的价值。

 

创造新的产品和商业模式

 

数据不仅仅对于优化现有的业务有着巨大的经济价值，它同时也为新业务的发掘打开了机会之门。在能源行业，Opower使用数据来提高消费用电的能效，并取得了显著的成功。作为一家SaaS的创新公司，Opower与多家电力公司合作，分析美国家庭用电费用并将之与周围的邻居用电情
况进行对比，被服务的家庭每个月都会受到一份对比的报告，显示自家用电在整个区域或全美类似家庭所处水平，以鼓励节约用电。Opower的服务以覆盖了美国几百万户居民家庭，预计将为美国消费用电每年节省5亿美金。

 

在健康领域，位于旧金山的SeeChange公司创建了一套新的健康保险模式。该公司通过分析客户的个人健康记录、医疗包销记录、以及药店的数据，来判断该客户对于慢性病的易感性，并判断该客户是否有可能从一些定制的康复套餐中获利。SeeChange同时设计健康计划，并设立奖励机制鼓励客户主动完成健康行动，全过程都通过其数据分析引擎来监控。SeeChange目前主要对2-200人规模的中小企业提供服务。

 

在零售领域，创业公司Retention Science发布了一个为电子商务企业提供增强用户粘性的数据分析及市场策略设计的平台，它的用户建模引擎具备自学习功能，通过使用算法和统计模型来设计优化用户粘性的策略。平台的用户数据分析都是实时进行，以确保用户行为预测总是符合实际用户行为更新；同时，动态的根据这些行为预测来设计一些促销策略。RS目前已获得Baroda Ventures, Mohr Davidow Ventures, Double M Partners及一些著名天使投资人130万美金的投资。

 

不论是优化现存的业务，还是发掘新兴业务模式，大数据和新的数据技术史无前例的为企业打开了机会之门：可以个性化服务好每一个客户。我们正处于信息无处不在的21世纪，每一个业务都在产生大量的数据，每一处都可以看到数据为我们带来的巨大价值，每一个企业都应该从现在开始为服务好自己的每一个客户进行充分的准备。我们相信，那些在市场中胜出的佼佼者与垂头丧气的失败者之间的区别，就在于它是否能够从大数据中找到金子。

 

[本文由特邀作者北京幸福佩智科技有限公司联合创始人@周文哲撰写。佩智科技(@幸福佩智)是一家专注于基于云平台的大数据处理与分析的创新企业，主要服务于行业用户和开发者，针对大数据结构多样、变化迅速、海量增长等特性，为合作伙伴提供便捷、可扩展性、与灵活的数据处理与分析系统。]