謝丹丹

在如今的“研究2.0”時(shí)代,理解數(shù)據(jù)的思維方式與以前已經(jīng)完全不一樣了
Q: 大數(shù)據(jù)時(shí)代,也是數(shù)據(jù)碎片化的時(shí)代,但碎片中的數(shù)據(jù)中沒(méi)有用戶收入信息時(shí),怎樣找到合適企業(yè)的潛在用戶?
A: 比如,依靠人口屬性找不到月收入3萬(wàn)的家庭時(shí),就可以換成從用戶行為模式出發(fā)去尋找,找到在淘寶上每月購(gòu)物5000元的用戶。這個(gè)群體可能比單靠人口屬性尋找到的更接近企業(yè)所需。
2010年,易觀國(guó)際在業(yè)內(nèi)率先提出“互聯(lián)網(wǎng)+”。這引發(fā)了業(yè)內(nèi)人士無(wú)數(shù)的想象空間。百度=互聯(lián)網(wǎng)+小廣告,淘寶=互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)貿(mào)集市、世紀(jì)佳緣=互聯(lián)網(wǎng)+紅娘……可是,很少有人會(huì)問(wèn):“互聯(lián)網(wǎng)+研究咨詢=?”
2015年,各行各業(yè)都迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代,研究咨詢行業(yè)又發(fā)生著怎樣深刻的變化?
能夠解讀的“大數(shù)據(jù)”太少了!
在數(shù)據(jù)稀缺的“研究1.0”時(shí)代,研究人員會(huì)先對(duì)研究目標(biāo)進(jìn)行設(shè)定,做假設(shè),然后建立商業(yè)邏輯、調(diào)研方法,最后去驗(yàn)證最初的判斷。在這個(gè)過(guò)程中,難點(diǎn)是數(shù)據(jù)的采集。
然而,大數(shù)據(jù)時(shí)代恰好相反。
因?yàn)閿?shù)據(jù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中自然產(chǎn)生。數(shù)據(jù)量比以往多、深、全面。但這些數(shù)據(jù)并不是按照已知方法主動(dòng)采集的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量看似多了,但價(jià)值是否變大了?
如今,面對(duì)大量數(shù)據(jù),能夠用因果關(guān)系去解讀的數(shù)據(jù)太少了。所以,數(shù)據(jù)的識(shí)別、理解、分析和挖掘能力,變得非常稀缺。到底什么樣的數(shù)據(jù)才是當(dāng)前最有價(jià)值、市場(chǎng)最需要的?數(shù)據(jù)的分析一定要把商業(yè)模型和商業(yè)目的結(jié)合,才能為企業(yè)所用。為了保證這些數(shù)據(jù)支持研究的客觀性和穩(wěn)定性,有前瞻性的研究機(jī)構(gòu)都開(kāi)始拼技術(shù)、建立自有的數(shù)據(jù)采集體系。
行為習(xí)慣正替代“用戶畫(huà)像”
在“研究1.0”時(shí)代,用戶畫(huà)像是尋找用戶成本最低的方式。畫(huà)像包括性別、收入、教育程度等人口屬性指標(biāo)。商家根據(jù)用戶畫(huà)像,進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷。
然而,在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,除非是注冊(cè)用戶,否則很難知道這個(gè)用戶是男是女,收入多少。但是,我們發(fā)現(xiàn)了一種更有價(jià)值的尋找用戶的方法——即通過(guò)行為區(qū)分目標(biāo)用戶。男女、收入變得不重要,我只要知道這個(gè)用戶每天中午會(huì)在淘寶上逛一個(gè)小時(shí),或者每天睡覺(jué)前會(huì)在線閱讀穿越小說(shuō)即可。
而目前易觀智庫(kù)所做的,就是監(jiān)測(cè)樣本用戶的行為,挖掘各種行為模式,為行為打上標(biāo)簽。
在如今的“研究2.0”時(shí)代,理解數(shù)據(jù)的思維方式和商業(yè)價(jià)值已經(jīng)完全不一樣了。
解讀數(shù)據(jù)是“研究2.0”時(shí)代關(guān)鍵詞
大數(shù)據(jù)下的“研究2.0”時(shí)代,人和系統(tǒng)的關(guān)系正發(fā)生巨大變化。
采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性工作,統(tǒng)統(tǒng)交給技術(shù),而人則被分配到最能產(chǎn)生價(jià)值的環(huán)節(jié)上去。傳統(tǒng)的研究員面臨轉(zhuǎn)型,他們必須從數(shù)據(jù)采集方法的設(shè)計(jì)者,轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)解讀者和分析方法論的設(shè)計(jì)者。
傳統(tǒng)研究機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張模式是方法論的擴(kuò)張。比如,專做人力咨詢的企業(yè),搭建好模型之后,就可通用到所有的行業(yè)。但是,創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的行業(yè)差異太大。分析師必須采取另外一種相反的方式,即首先建立對(duì)垂直領(lǐng)域的知識(shí)體系,然后再對(duì)該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。
2015年,分析和解讀將成為“研究2.0”時(shí)代最重要的關(guān)鍵詞。用數(shù)據(jù)、技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值,將是易觀智庫(kù)2015年轉(zhuǎn)型最重要的課題。
責(zé)任編輯:李靖