像手機(jī)這樣的智能設(shè)備不僅是人們時(shí)刻不離的隨身物，更是生產(chǎn)數(shù)據(jù)的來源。而如今，大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)中與資產(chǎn)、能源同等重要的戰(zhàn)略資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的洞見、更準(zhǔn)確地預(yù)見未來，成為企業(yè)營(yíng)銷管理工作的重中之重。
想要做出精彩的創(chuàng)意、拉近與消費(fèi)者的距離、準(zhǔn)確傳遞企業(yè)的信息，營(yíng)銷官們需要深度交往大數(shù)據(jù)和智能硬件這兩個(gè)新的小伙伴。
數(shù)據(jù)技術(shù)的三個(gè)發(fā)展階段
從大數(shù)據(jù)中挖金，需要我們回顧數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷史。
第一階段：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data House）時(shí)代。在20世紀(jì)90年代，以電信和銀行企業(yè)為代表，企業(yè)將內(nèi)部交易性數(shù)據(jù)做了一個(gè)集成，進(jìn)行整合分析，形成企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)被ERP（企業(yè)資源管理計(jì)劃）和CRM（企業(yè)客戶管理系統(tǒng)）所使用，提供企業(yè)決策提供一些支持。
第二階段：Web 2.0時(shí)代。互聯(lián)網(wǎng)的興起讓百度、騰訊、阿里、google、雅虎等互聯(lián)網(wǎng)公司在除了企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)之外，還拿到了用戶消費(fèi)者在網(wǎng)上的點(diǎn)擊流的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)來做大數(shù)據(jù)分析。此時(shí)大數(shù)據(jù)分析的成果主要體現(xiàn)在精準(zhǔn)推薦，比如“猜你喜歡”、百度小廣告等等。
第三階段：IoT和O2O時(shí)代。包括可穿戴設(shè)備、智能家居在內(nèi)的智能硬件興起再次擴(kuò)充了數(shù)據(jù)的范圍。通過智能硬件可以收集到用戶談話的語音、社交媒體發(fā)表的狀態(tài)、線下行為軌跡流、支付交易數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度和量級(jí)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過之前兩個(gè)時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)的要求也大大提升了。IoT時(shí)代里，大數(shù)據(jù)能夠做到場(chǎng)景化的推薦，知曉消費(fèi)者在此時(shí)此地的情況，結(jié)合其歷史數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行更加精準(zhǔn)的推薦。
行為數(shù)據(jù)還原用戶畫像
關(guān)鍵詞組成用戶畫像已是營(yíng)銷官們熟悉的用戶分析手段和解釋方式。過去進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析是一條條地分析網(wǎng)頁(yè)信息流，捕捉其中關(guān)鍵詞，打上標(biāo)簽，最終生成用戶畫像。因此ERP和CRM系統(tǒng)對(duì)于企業(yè)來說非常重要。
通過智能硬件設(shè)備，完全可以收集到用戶的行為軌跡信息。現(xiàn)在商城都會(huì)提供免費(fèi)WIFI，如果商場(chǎng)提供的是智能WIFI，那就可以在用戶免費(fèi)使用WIFI的時(shí)候掌握他們的行為數(shù)據(jù)。
用戶連接智能WIFI之后，企業(yè)就可以捕捉到他在每一家店里面的行為軌跡是怎么樣的，在哪家店鋪里停留的時(shí)間長(zhǎng)，有什么樣的消費(fèi)偏好等等。這些數(shù)據(jù)已經(jīng)不是點(diǎn)擊流，而是用戶在線下逛商店的時(shí)候自然產(chǎn)生的。
移動(dòng)端蘋果的iOS系統(tǒng)和安卓適用的Beacon技術(shù)是通過藍(lán)牙掌握消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)，也能對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化的推薦。
某商場(chǎng)利用智能設(shè)備采集到的線下客流熱區(qū)圖
除了智能WIFI之外，商戶還可以設(shè)置智能攝像頭和智能POS機(jī)。智能攝像頭可以甄別用戶熱區(qū)、感應(yīng)用戶的行為軌跡，由此可以判斷店內(nèi)商品展示是否合理。智能POS機(jī)可以在用戶刷卡的一霎那將交易的數(shù)據(jù)明細(xì)上傳到云端。
因此，一張用戶行為畫像就如同上圖所示，時(shí)間越長(zhǎng)、用戶的偏好越重、主要行為關(guān)鍵數(shù)據(jù)就越明顯。消費(fèi)者不用簽到、不用發(fā)朋友圈、也不用發(fā)任何評(píng)價(jià)，企業(yè)就能了解到他的消費(fèi)水平、習(xí)慣和偏好，針對(duì)此進(jìn)行個(gè)性化的推薦。
人臉識(shí)別作為用戶ID
微軟小冰今年夏天重回朋友圈，解密了一個(gè)全新黑科技“合影解密計(jì)”。該技能就是人臉識(shí)別技術(shù)通過性別、年齡、顏值、面容相似度、姿態(tài)趨向和細(xì)微的人類小動(dòng)作，進(jìn)而扒出照片中隱藏的八卦關(guān)系。
這只是人臉識(shí)別技術(shù)的初步應(yīng)用，現(xiàn)在人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠做到比較精準(zhǔn)的識(shí)別。未來，在用戶同意的情況下，人臉也可以作為身份識(shí)別的ID。那么用戶的購(gòu)物場(chǎng)景也會(huì)發(fā)生非常有意思的變化。
過去導(dǎo)購(gòu)人員需要觀察一位進(jìn)店客人的穿著、行為等，初步估算該顧客的客單價(jià)，大致猜測(cè)他可能會(huì)購(gòu)買的東西；通過跟顧客聊天交流猜測(cè)用戶的喜好，進(jìn)行推薦。
有了智能硬件之后就大有不同。企業(yè)獲取顧客人臉識(shí)別的信息，通過智能眼鏡或是耳機(jī)告知導(dǎo)購(gòu)。導(dǎo)購(gòu)看到消費(fèi)者的時(shí)候已經(jīng)知道了他是誰、他的喜好和他過去的消費(fèi)記錄。
智能硬件在這里是作為大數(shù)據(jù)的出口。智能硬件調(diào)用了過去的數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)平臺(tái)給到的推薦，經(jīng)過導(dǎo)購(gòu)人腦處理再推薦給用戶。導(dǎo)購(gòu)在從跟客戶打招呼開始就能像老朋友聊天一般地進(jìn)行溝通和推薦。讓消費(fèi)者可以感受到以前只能在奢侈品vip才能體驗(yàn)到的貼心服務(wù)。
數(shù)據(jù)安全需要環(huán)環(huán)把關(guān)
數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展到IoT和O2O時(shí)代，智能硬件是大數(shù)據(jù)重要的入口和出口。用戶大量的個(gè)人信息、行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)等等都被企業(yè)收集起來。
在享受數(shù)據(jù)帶給企業(yè)營(yíng)銷的便利的同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)安全的把控也是需要著力鉆研的部分。數(shù)據(jù)安全包括網(wǎng)絡(luò)、接口等技術(shù)安全問題以及企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管控問題。
網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全。基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)是很重要的部分。很多時(shí)候大數(shù)據(jù)出現(xiàn)安全問題都是因?yàn)榛A(chǔ)網(wǎng)絡(luò)被攻破、被盜取了應(yīng)用授權(quán)或管理員授權(quán)而造成數(shù)據(jù)泄露。另外，智能硬件與互聯(lián)網(wǎng)和云端大數(shù)據(jù)的配合會(huì)讓數(shù)據(jù)傳輸經(jīng)歷層層接口。
手機(jī)應(yīng)用上的SDK（數(shù)據(jù)采集包）是否安全，決定著數(shù)據(jù)會(huì)不會(huì)在本地就被盜取。采集端的安全需要特別設(shè)置，保證它有驗(yàn)證，能自我檢查，自我升級(jí)。在數(shù)據(jù)上傳到云端的時(shí)候，云端和客戶端的接口安全也需要特別注意，防攻擊、防篡改、防模擬登陸這些保障都要測(cè)試。
大數(shù)據(jù)本身也可以對(duì)這塊做監(jiān)控。因?yàn)檎Ｉ蟼鞯臄?shù)據(jù)流一般都會(huì)有固定的模式，如果上傳時(shí)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)流，也可以將其識(shí)別出來，進(jìn)行反攻擊。國(guó)外現(xiàn)在有一些創(chuàng)業(yè)公司就在專門進(jìn)行這一方面的應(yīng)用研究。
企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)管控。數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的安全問題主要是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)管控方面。這就包括誰應(yīng)該能夠有什么樣的權(quán)限去保衛(wèi)什么樣的東西，數(shù)據(jù)的整個(gè)管理機(jī)制是什么，授權(quán)流程是什么，怎么能夠去保證他拿到他需要的數(shù)據(jù)之后，沒有拿其他數(shù)據(jù)。
每個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)管控都應(yīng)該有嚴(yán)格的流程。無論是采集程序還是智能硬件在采集用戶數(shù)據(jù)的時(shí)候，都需要經(jīng)歷法律團(tuán)隊(duì)和技術(shù)安全測(cè)試團(tuán)隊(duì)的雙重檢測(cè)和審批。
法律團(tuán)隊(duì)主要查看該產(chǎn)品對(duì)用戶的數(shù)據(jù)需求是否符合當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)，而技術(shù)安全團(tuán)隊(duì)是一個(gè)像黑客一樣的團(tuán)隊(duì)不斷地進(jìn)行攻擊模擬，測(cè)試數(shù)據(jù)在各個(gè)端口的傳輸是否會(huì)出現(xiàn)安全問題。
大數(shù)據(jù)與智能硬件的配合是營(yíng)銷升級(jí)的必備利器。然而，真正的數(shù)據(jù)分析決策必定是一個(gè)人腦加電腦的共同結(jié)果。
智能硬件與大數(shù)據(jù)的組合其實(shí)是延伸了營(yíng)銷官們的眼睛和耳朵，讓他們不用經(jīng)歷繁瑣復(fù)雜的問卷、焦點(diǎn)小組等市場(chǎng)調(diào)研就能迅速了解消費(fèi)者。與此同時(shí)，在執(zhí)行營(yíng)銷策略時(shí)，智能硬件也能成為營(yíng)銷官們的手臂，為用戶打造一個(gè)個(gè)性化定制推薦的消費(fèi)場(chǎng)景。
文|DMRC大數(shù)據(jù)與智能硬件課題組
特別鳴謝：聯(lián)想研究院大數(shù)據(jù)分析總監(jiān)郭煒
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