如今，業(yè)界和學(xué)術(shù)界一直在討論一個詞，那就是大數(shù)據(jù)。不管是學(xué)術(shù)圈還是IT圈，只要能談?wù)擖c兒大數(shù)據(jù)就顯得很高大上。然而，大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)營銷等等事情僅僅只是個開始，對大多數(shù)公司來說，大數(shù)據(jù)仍有很強的神秘色彩。于是，在我們還沒有完全搞明白如何運用大數(shù)據(jù)進行挖掘時，各種過于神化大數(shù)據(jù)的輿論就已經(jīng)不絕于耳了。當(dāng)然，也有很多人直接批判大數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)營銷給我們造成的隱私威脅。也有很多人根本沒有搞清楚什么是大數(shù)據(jù)，到底有什么價值。

于是，站在客觀的角度，圍繞下面幾個問題與大家分享有關(guān)大數(shù)據(jù)的幾個觀點，也扒扒大數(shù)據(jù)的那些事兒：

1、大數(shù)據(jù)營銷和個人隱私泄露究竟有無因果和邏輯關(guān)系？

2、大數(shù)據(jù)營銷到底能帶給企業(yè)什么樣的價值？到底能帶給用戶什么價值？用戶是否全盤否定或反感大數(shù)據(jù)營銷？

3、如何正確看待大數(shù)據(jù)？如何看待大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)調(diào)查方法或統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系？

4、大數(shù)據(jù)營銷究竟面臨什么樣的挑戰(zhàn)？

一、大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展與數(shù)據(jù)隱私的憂慮相伴而生

社交媒體的出現(xiàn)，讓用戶數(shù)據(jù)的分享數(shù)量達到了難以估量的程度。而如今，社交媒體的種類有增無減，智能手機的更大普及，又讓更多用戶轉(zhuǎn)移到移動互聯(lián)網(wǎng)，從而又進一步貢獻更多數(shù)據(jù)和內(nèi)容。這樣的數(shù)據(jù)增量讓全球社交媒體的收入大漲，僅根據(jù)咨詢公司Gartner2012年的研究結(jié)果顯示，2012年全球社交媒體收入估計達到169億美元。

一邊是社交媒體因為大數(shù)據(jù)的盆缽滿載，另一方面則是用戶不斷毫無保留的將個人信息交給互聯(lián)網(wǎng)，這些信息包括年齡、性別、地域、生活狀態(tài)、態(tài)度、行蹤、興趣愛好、消費行為、健康狀況甚至是性取向等。一時間，針對海量用戶信息的大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷、廣告精準(zhǔn)投放等等迅速被各大公司提上日程。

比如，一個發(fā)生在美國的真實故事就會告訴我們，利用數(shù)據(jù)挖掘如何掌握我們的行蹤。一個美國家庭收到了一家商場投送的關(guān)于孕婦用品的促銷劵，促銷劵很明顯是給給家中那位16歲女孩的。女孩的父親很生氣，并找商場討說法。但幾天后，這位父親發(fā)現(xiàn)，16歲的女兒真懷孕了。而商場之所以未卜先知，正是通過若干商品的大量消費數(shù)據(jù)來預(yù)估顧客的懷孕情況。

類似的大數(shù)據(jù)挖掘和營銷事件在今天更多的發(fā)生，尤其是社交媒體產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)后。于是，許多人對個人隱私數(shù)據(jù)開始擔(dān)憂，開始批判大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷侵犯了個人隱私，憂慮我們進入了大數(shù)據(jù)失控的時代，并將原因更多歸結(jié)于社交媒體。

二、大數(shù)據(jù)營銷和個人隱私泄露之間不能完全劃等號！邏輯關(guān)系不成立！

如果客觀的分析一下上述問題就會發(fā)現(xiàn)，這是一個難以分說的雞生蛋還是蛋生雞的問題。一味地批判大數(shù)據(jù)分析對個人用戶數(shù)據(jù)的泄露或濫用是不客觀的。

因為，社交媒體的本質(zhì)在于分享和傳播，社交媒體的出現(xiàn)的確滿足了人們分享個人信息、曬各種數(shù)據(jù)的欲望，讓人們在過去無聲無息的生活中突然轉(zhuǎn)移到了可以讓全世界看到自己的平臺上來。人們從而達到了內(nèi)心的滿足感和存在感。因此，單從個體的背后心理來考慮，社交媒體對他們來說是有益的，他們不認為自己貢獻的是不可告人的秘密，既然分享出來，那一定是希望或允許別人看到的。因此，這是一種無形的默許的交易，用戶樂意把自己的各種瑣碎細節(jié)暴露于社交媒體，而對社交媒體上雜亂無章的海量用戶數(shù)據(jù)進行有序的分類和分析也沒有什么不妥。

當(dāng)然，如果社交媒體平臺隨意濫用或泄露用戶的后臺數(shù)據(jù)，比如個人聯(lián)系方式、家庭住址、銀行等極為隱秘的信息，這的確是赤裸的侵犯隱私的行為，極其沒有道德，必須要受到譴責(zé)和法律制裁。

但目前，許多大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的前提是對用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的公開顯在的信息進行算法歸類和內(nèi)容分析，從而對海量用戶進行人群劃分，或者對小眾群體進一步細分化，甚至達到某種程度上針對單個人的個性化定制，最終達到精準(zhǔn)推送廣告或有針對性推出營銷活動的目的。

所以，從這個角度來看，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷與個人主動分享和傳播到網(wǎng)絡(luò)上的信息數(shù)據(jù)之間并沒有矛盾。人們起初或許會驚訝：為什么他們知道我想買什么？為什么他們知道我的需求？但隨著“猜透心思”的推送行為讓人們的生活越來越便利時，比如省去大量搜索、查找和對比產(chǎn)品或服務(wù)的時間，他們可能會十分習(xí)慣并依賴這種精準(zhǔn)性，并不會在意他們本來就隨意分享到網(wǎng)絡(luò)上的雜亂信息被如何挖掘和利用。

因此，用戶發(fā)布和分享的信息是否為隱私，在用戶分享信息之前就做過慎重考量和篩選。這一點非常重要，這是侵犯隱私與否的界限。那些被用戶選擇為不適合發(fā)布或不希望別人知道的信息就是用戶認為的隱私，而那些已經(jīng)公開發(fā)布到社交媒體或網(wǎng)絡(luò)上的信息則被用戶認為是可以傳播的。

所以，普通的對海量公開信息的分析、挖掘、歸類，從而進行精準(zhǔn)營銷的大數(shù)據(jù)行為不能一味被罵成是對用戶利益的損害。而那些對用戶存儲在某些位置、不希望被他人了解的信息（私人存儲的信息）如果被別有用心的人泄露或利用，那這就是隱私侵犯行為。但這就不能歸罪于大數(shù)據(jù)，而應(yīng)質(zhì)問存貯平臺的安全性問題。

因此，我們不能過分解讀大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷。其實，問題的本質(zhì)在于，人們是否真的在意雜亂信息的去向（涉及到分享信息的背后心理和動機）？以及大數(shù)據(jù)營銷是否真的觸碰了人們不可告人的秘密或底線（需要對秘密和底線重新定義）？因為，如果人們默認分享的都是公開的，那么侵犯隱私的概念就是不成立的。如果人們有不希望別人知道的信息，也不會貿(mào)然在網(wǎng)絡(luò)上分享和傳播。

三、大數(shù)據(jù)營銷究竟會給企業(yè)和用戶帶來什么價值？

討論完上面的問題之后，我們是否應(yīng)該誠懇對待大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷這件事？那么大數(shù)據(jù)營銷究竟對于企業(yè)和用戶兩方面來說，都有什么樣的價值？

1、對于企業(yè)的價值

讓我們先看一個國外案例：

我們都知道美劇《紙牌屋》，提到《紙牌屋》的成功，最大的功勞便是大數(shù)據(jù)分析。因此，《紙牌屋》幾乎成了大數(shù)據(jù)營銷的經(jīng)典案例，也是美國Netflix公司基于用戶信息挖掘來決定內(nèi)容生產(chǎn)的成功嘗試。

Netflix的訂閱用戶達到了3000萬左右，而大多數(shù)用戶的觀影都與精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)有關(guān)。Netflix會定時收集并分析用戶觀看電影或電視劇的行為，比如根據(jù)用戶對電影的評分、用戶的分享行為、用戶的觀影記錄等信息去分析用戶的收看習(xí)慣，從而推斷用戶喜歡什么樣的影視劇，喜歡什么樣的風(fēng)格，喜歡什么樣的導(dǎo)演和演員。在此基礎(chǔ)上利用算法對用戶感興趣的視頻進行推薦排序，直到用戶找到最喜歡的影視劇。《紙牌屋》的導(dǎo)演和主演就是Netflix挖掘用戶信息后的預(yù)測出來的。

那我們再看一個國內(nèi)案例：

我們都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥資5.86億入股新浪微博。除了網(wǎng)絡(luò)上各大媒體分析的，認為阿里巴巴希望打造生態(tài)圈、強化流量入口、挑戰(zhàn)騰訊等等原因之外，還有一個重要原因或許就是大數(shù)據(jù)營銷的戰(zhàn)略。

如今各大互聯(lián)網(wǎng)大佬都在跑馬圈地，圈住用戶，誰能圈住用戶，讓用戶在其平臺上活躍，誰就掌握了用戶的大量信息（包括顯在的前臺信息和隱藏的后臺信息）。新浪微博在中國有幾億用戶，這個量十分龐大，但如果新浪不能把這些用戶產(chǎn)生的信息合理的利用，那么這些資源就是巨大的浪費。我們再看阿里巴巴，中國最大電商平臺，它有產(chǎn)品，但是卻沒有完整的用戶日常生活行為信息，只有購買信息，但這些購買信息不足以了解人群特點和喜好。所以，只有跟新浪微博合作，掌握大量用戶的行為信息，從而對其分類，找到不同人群甚至不同個體的喜好、偏好、興趣、愛好、習(xí)慣、傳播習(xí)慣、分享路徑等等，那么就能實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，甚至還可以通過不同用戶的信息傳播規(guī)律，而制定產(chǎn)品的最佳品牌傳播途徑。這是一座巨大的金礦。

新浪微博和阿里巴巴合作后，微博上出現(xiàn)了一些產(chǎn)品推薦信息，同時新浪微博已經(jīng)推出支付功能。可以想象：未來你在微博上看到相關(guān)推薦的產(chǎn)品，恰好是你喜歡的產(chǎn)品，那么你就可以直接在微博上實現(xiàn)支付和購買。從而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。當(dāng)然，這是我個人的觀察和分析，不過阿里巴巴的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也很明顯了。

2、對于用戶的價值

上述兩個例子說的都是大數(shù)據(jù)帶給企業(yè)的價值，那么，大數(shù)據(jù)營銷對于用戶來說，到底有沒有價值？用戶是否十分反感精準(zhǔn)營銷？讓我們再來看看一個新的調(diào)查數(shù)據(jù)：

中國傳媒大學(xué)國家廣告研究院剛剛發(fā)布一份《2014中美移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告》，這份調(diào)查報告對比了中美兩國用戶移動互聯(lián)網(wǎng)的使用習(xí)慣，以及移動用戶對于移動廣告的態(tài)度。

調(diào)查顯示，最可能得到智能終端用戶回應(yīng)的廣告內(nèi)容為：（1）與用戶要購買物品相關(guān)的廣告（2）與要購買物品相關(guān)的優(yōu)惠券（3）搞笑的廣告（4）與用戶最喜愛品牌相關(guān)的廣告（5）與用戶在線上訪問過網(wǎng)站或使用過的應(yīng)用相關(guān)的廣告（6）與最近線上購物相關(guān)的廣告（7）與用戶所在場所相關(guān)的廣告（8）與最近收聽、收看的廣播/電視相關(guān)的廣告。（占比>=20%）

從這些數(shù)據(jù)我們可以看出，在8個結(jié)果中，有6個都是跟大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷扯上關(guān)系的。比如，與用戶要購買物品相關(guān)的廣告，更能引起用戶的回應(yīng)或互動。如何理解？大數(shù)據(jù)營銷的前提就是計算并推測用戶的真實需求，看用戶需要購買什么相關(guān)產(chǎn)品，然后給用戶直接推送用戶想要的、喜歡的，做到了精準(zhǔn)到達。那么用戶呢？用戶樂意對這樣的推動廣告或產(chǎn)品做出回應(yīng)，因為這些廣告少了對用戶的打擾，并且讓用戶費勁心思對對比或貨比三家后才購買的決策過程降低，節(jié)省了時間，讓用戶直接找到內(nèi)心真正所需的產(chǎn)品或服務(wù)。

所以，這樣的結(jié)果就表明，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷并不是完全都會讓用戶反感，而是看你猜透用戶心思的程度。因此，如果你推送的內(nèi)容和用戶想要購買的物品相關(guān)，與用戶最喜愛的品牌相關(guān)等等。那么這種精準(zhǔn)挖掘并不會受到用戶的反感，反而會給用戶帶來便利。

四、不要過分迷信大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)的實質(zhì)究竟是什么？

看了上面的分析，或許你會認為大數(shù)據(jù)分析真是無所不能。但是，我們不能過分迷信大數(shù)據(jù)，于是接下來的問題就產(chǎn)生了。

1、大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法有什么樣的關(guān)系？

大數(shù)據(jù)所遵從的是：以大量數(shù)據(jù)，甚至所有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，然后用算法去計算分析，從而更精準(zhǔn)的找到各個因素之間的相關(guān)關(guān)系（不是因果關(guān)系），以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。

那我們看看傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法，統(tǒng)計分析學(xué)解決的就是如何通過選取少量的樣本，通過對樣本的分析，然后推斷整體的趨勢和規(guī)律。所以，用的是概率。一般會規(guī)定在90%、95%或98%的置信度（精確度）下最大程度推斷總體。如果目的明確，樣本選取得當(dāng)，操作科學(xué)，那么不需要大量數(shù)據(jù)就能分析出規(guī)律，從而推斷出總體的規(guī)律，并且可以發(fā)現(xiàn)不同因素之間的因果關(guān)系。比如，抽樣方法確定后，就可以確定樣本數(shù)量，如果抽樣得當(dāng)，那么樣本的數(shù)量跟總體的數(shù)量之間沒有太多直接關(guān)系。

舉個不恰當(dāng)?shù)睦右怨├斫猓杭僭O(shè)選取1000個樣本，推斷的規(guī)律是A，選取2000個樣本，同樣呈現(xiàn)出A規(guī)律，選取3000也差不多這樣。那么，我們實際上科學(xué)選取1000多個樣本就可以達到目的了。所以，傳統(tǒng)的抽樣和統(tǒng)計方法，在最大程度上解決了成本問題，雖然會有誤差，但仍可以發(fā)現(xiàn)的顯在規(guī)律。

所以，從這個角度來說，大數(shù)據(jù)分析最終得到的結(jié)果很可能跟傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法分析的結(jié)果類似，只不過把原來的小樣本變成了大樣本分析。雖然大數(shù)據(jù)分析理論上是更精準(zhǔn)，也可以彌補傳統(tǒng)誤差的缺陷，但準(zhǔn)確度未必像我們想象的那樣提高非常多（因為大數(shù)據(jù)分析會嚴重受到數(shù)據(jù)源的影響）。另外，也不一定能發(fā)現(xiàn)更多新規(guī)律。如果是這樣的話，我們不禁要問，大數(shù)據(jù)究竟是為什么而存在？

另外，在傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)分析當(dāng)中，比如對市場情況的分析，我們要結(jié)合實際的環(huán)境和背景來解讀數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)，我們并不把數(shù)據(jù)當(dāng)成唯一的和萬能的指引。所以，這里面就存在人根據(jù)經(jīng)驗和實際情況進行數(shù)據(jù)分析的過程，而人參與分析的能力是很重要的。

2、什么樣的事情是大數(shù)據(jù)做不到的，而傳統(tǒng)的調(diào)查分析方法卻可以做到？

大數(shù)據(jù)營銷的前提是大數(shù)據(jù)分析，而大數(shù)據(jù)分析是基于算法的，是計算機固化的模式。也就是說，原來由人對數(shù)據(jù)分析的那部分工作，現(xiàn)在我們把它約定到算法里了。并且，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷是對用戶產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)瀏覽數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)等等行為信息進行分析，從而對人群或事物進行分類，并由此推測人的偏好、興趣等。

但是，偏好不等于真實需求，點擊不代表一定喜歡。一個人今天在社交媒體上說：“這個產(chǎn)品不錯”，就認為他一定喜歡或一定需要這個產(chǎn)品嗎？

機器可以對行為分類，但卻不能真正探測到人的心理和真實需求。那么，對于人的真實心理和需求的探測，我們?nèi)绾巫龅剑窟@時候，傳統(tǒng)的市場調(diào)查和分析方法是不可取代的。比如，深度訪談法，比如焦點小組訪談法，投射法等等。這些方法都可以在最大程度上，從心理學(xué)的角度去分析和發(fā)現(xiàn)，人真正的欲望和本質(zhì)需求。所以，今天很多大的廣告公司、營銷公司，他們?nèi)匀徊捎眠@樣傳統(tǒng)的方法去了解表面數(shù)據(jù)背后的故事和原因。而這些故事和原因，是算法目前沒辦法做到的，必須由人來完成。人和人的交流才能探測人的內(nèi)心。

從這個角度來說，大數(shù)據(jù)并不是萬能的，也不能被一味神話，我們必須清晰的認識到它的實質(zhì)，它能用來干什么，不能用來干什么。我們可以這樣理解：人對數(shù)據(jù)的計算和分析工作如今可能會被機器替代，但是，人的另一部分工作（探測人內(nèi)心的能力）沒辦法被算法替代。

比如，前兩年我曾報道過《寫書都可以用算法實現(xiàn)自動化了，拿什么挽救出版》這樣的新技術(shù)，據(jù)稱目前亞馬遜上大量圖書都是被算法寫出來的，算法會根據(jù)人寫書的邏輯思路來組織語言。但是，這些書卻不能彌補人類情感的缺失，不能表達出社會背景和作者所處環(huán)境帶來的情感波動等等。

五、大數(shù)據(jù)分析或大數(shù)據(jù)營銷面臨的真正挑戰(zhàn)是什么？

1、數(shù)據(jù)冗余問題，有沒有必要用這么多數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)源問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量有無保障，是否是真正所需？

大數(shù)據(jù)分析一直被人稱頌的優(yōu)點就是：海量數(shù)據(jù)的運用。但是，數(shù)據(jù)是不是越多越好？如何篩選這些數(shù)據(jù)？如何找到有價值和有用的數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)的龐大和冗余會對大數(shù)據(jù)分析造成什么樣的影響？

對于大數(shù)據(jù)而言，巨量的數(shù)據(jù)來源是分析準(zhǔn)確性的根本保證。但是，數(shù)據(jù)量大到一定程度后也面臨著很大問題：想要保證準(zhǔn)確度就變的困難了。這樣就難以保障分析結(jié)果的準(zhǔn)確性了。大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測失敗的例子也有很多。比如，最典型和著名的一個便是谷歌預(yù)測流感趨勢失敗的案例。

報道稱，谷歌是基于搜索引擎數(shù)據(jù)進行的分析，其分析結(jié)果與美國疾病防控中心的監(jiān)測數(shù)據(jù)相差近兩倍。盡管谷歌不斷調(diào)整算法，但仍不能保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。這就說明一個重要問題：數(shù)據(jù)源問題。谷歌是基于搜索引擎上的搜索詞來分析的，許多搜索詞都是無效的，沒有任何意義的，所以它們不能真的代表流感趨勢，但它們同樣被計算在內(nèi)。這就造成了結(jié)果的嚴重偏差。

所以，你弄到的這些數(shù)據(jù)，如何保障它們的確是你所需的？的確是重要的？如果數(shù)據(jù)源出現(xiàn)了嚴重偏差，那么你的分析再精準(zhǔn)，那么也是徒勞。比如，你花費了大量精力去搜集互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的日常分享信息，你對他們的所有信息都進行分析，結(jié)果預(yù)測出幾種消費趨勢。但是，這些分享信息中有大量冗余信息，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度很差，許多都是跟消費沒有關(guān)系的，那么這種分析結(jié)果很可能就是不準(zhǔn)確的。你按照這種結(jié)果進行下一步營銷戰(zhàn)略當(dāng)然可能是失敗的。

2、大佬平臺的游戲，普通企業(yè)難掌握大量數(shù)據(jù)；難檢驗可信性

各大互聯(lián)網(wǎng)公司平臺掌握著用戶資源，用戶產(chǎn)生的信息當(dāng)然也被聚集在各平臺內(nèi)。但是，各家公司或平臺的數(shù)據(jù)并不會完全向公眾開放。我們只能通過某些工具抓取到網(wǎng)絡(luò)上散落的信息，但不能準(zhǔn)確掌握完整的有實際價值和意義的后臺數(shù)據(jù)和信息。

而這些海量信息，對于像谷歌這樣的大互聯(lián)網(wǎng)公司來說，就是寶藏。大數(shù)據(jù)或許只是這些大佬平臺的游戲，普通企業(yè)比較難參與進來。

并且，這些平臺之間并不互通和開放，他們分析出來的數(shù)據(jù)結(jié)果得不到第三方的驗證和檢驗，我們就無法知道他們大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性和可信性。當(dāng)然，他們將這些數(shù)據(jù)分析用戶自身產(chǎn)品開發(fā)和自身發(fā)展上還是很有價值的。所以，普通人或普通企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的渴望或許是奢望。將來互聯(lián)網(wǎng)大平臺公司或許會售賣大數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，這很有可能。并且，未來，個人數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)將會增加，應(yīng)用也會增多。

另外，目前大數(shù)據(jù)分析的算法還沒有標(biāo)準(zhǔn)，也沒有公認和統(tǒng)一有效的工具。所以，從以上這些方面看，大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)營銷還有很長的路要走。我們需要正確、理性地看待大數(shù)據(jù)。

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