大數據不是萬能的，挖出背后的商業邏輯才行

李洋

大數據已然成為一個熱門的概念，但是如何落地？

大數據是一項復雜的系統工程，需分步逐漸推進，長期積累，絕對不是簡單的有和無的區別。實踐大數據可以從一個“金字塔結構”來入手。金字塔最底層是數據收集。不少希望在大數據方面有所突破的傳統企業，投入重金購置了數據設施和解決方案，最后卻發現沒有可用的數據，甚至根本沒有數據。有效的數據收集是大數據的基礎。數據可以是結構化的，也可以是非結構化的，還可以是用戶“眾籌”的。

數據背后的消費者行為、市場機制、規律都非常復雜，沒有對商業本質的基本把握，沒有用行業經驗排除干擾因素就濫用相關性，結果只是在海量的數據噪音內搜尋噪音，并制造更多噪音。

“大小”是相對概念，數據其實無所謂“大小”，而在于數據用得好不好，深不深。

·運營數據關乎數據的連接是否巧妙。

eBay的Group Gift在打通零售數據和社交數據的基礎上，不僅根據社交數據做禮物推薦，同時利用用戶社交網絡實現眾籌送禮。

·數據運營與數據的優化息息相關。

著名的美高梅（MGM）賭場在大量噪音的用戶數據里建立消費者決策模型，排除內生數據干擾，成功將營銷回報率提高58%，年利潤提升1.5億美元。

·數據運營還可以是主動干預，利用互聯網高速迭代特性進行商業實驗。

例如中國移動近期在高峰期對擁擠的地鐵進行數據試驗，將優惠短信推送的轉化率一下提高了近四倍。

大數據的發展不僅讓我們更近地洞察消費者，同時也武裝了消費者。在一個去中心化的時代，各方力量此消彼長，消費者不會坐等著讓你精準營銷。大數據再大，也不是全數據，總有缺陷。只有了解用戶，洞察行業，能夠用數據為用戶創造價值，才可能真正讓大數據落地。