演讲实录：

大数据与微时代

“大数据”概念最早由科学界提出，目前已经营造出了全新的营销环境。这种环境实际上是一个大数据与微时代的两面体，一方面是数据量在惊人的增长，另一方面则是产品、服务、客户洞察的精细化、个性化，企业必须面对一个个具体的消费者来做营销，进行个性化营销。

大数据和微时代营销主要特点有：

从消费者出发，以人为本，一个个地进行个性化的营销；

需要及时反应，与客户进行有效良性互动；

依据顾客的行为想法来进行营销决策模式。以前的营销方式可能是做问卷调查、访谈等，现在则是数据驱动型，完全可以根据历史数据来挖掘；

正面的反馈及价值的提升。

其中，反馈系统中有两条是最关键的，一个是可测性，一个是可实验性。可测性很好理解，就是指测量消费者的行为；可实验性则是指试错机制。在大数据时代，社交媒体上完全可以为即将实施的营销方案提供小范围实验。营销人员可以抽取其中一部分消费者来做测试——某个方法是15%好，还是20%好，然后根据实验结果实时调整、实施，并进一步优化推广。

基于数据的营销，其整个过程都需要与数据联系起来。我们必须从数据出发，从数据中提取出客户价值等核心信息，然后再对核心信息进行细分，再做精准营销、个性化的处理，而后再有一个针对个体顾客的营销策划、营销行动，比如说推出一个新的商品。

营销策划和执行以后又会产生新的数据。例如，顾客到实体店准备购买iPhone，可是最后反馈回来，顾客还是没有购买。但这个反馈并非没有价值，它所形成的新数据又可以帮助我们进一步完善营销计划。

从消费者出发产生数据，从数据着手挖掘核心信息，从核心信息的过滤到营销计划的执行，再回到数据上，整个过程会形成一个反馈环路，不断推动营销方案的完善。

针对上述特点，我们可以举一个万宝龙的例子。一般商店都有摄像头，主要是用来防盗的，但万宝龙商店却挖掘了摄像头的其他作用。他们利用软件来分析顾客的录像，然后实时判断哪一位顾客的购买欲望比较强烈，这样监控人员就可以通知销售人员：“这个顾客也许是一个大客户，可以过去谈一谈。”这就比通常那种顾客一进店、销售人员蜂拥而上、最后吓跑了消费者的情况好很多。而且，当消费者购买的时候，比如买羊毛衫，消费者通常会摸一摸质感如何，店家可以通过技术测出压力有多大，由此来分析确定消费者购买欲望，然后通知店面销售人员：“摸得差不多，快要买了！”这种临门一脚地实时促销和沟通，大大提高了销售额。

大数据营销的两大陷阱

从理论上来讲，从消费者知晓一个品牌，对品牌产生兴趣，然后有了购买的欲望，到购物行为的发生，购物满意度的评价，大数据可以对整个过程进行分析，监控消费者购买可能性的变化情况，营销人员则可以对这些实时情况做出判断，然后以恰当的营销方式陈列不同商品、重点推荐某些产品。

这种方式已经有成功应用的案例，未来还会有更多拓展。但在此，我想提醒大家注意两个营销陷阱，大家也可以思考有什么好的解决对策。

第一个问题是，大数据大而不全的问题。在大数据情况下，一家企业能够轻易地知道自己与顾客之间的交易信息，但却不知道竞争对手或者其他类型公司与顾客的交易情况。这种信息断层，会对大数据营销带来一定的效果壁垒。

我们曾经做了一个咨询项目。国内一家航空公司以常旅客项目来做研究，把乘坐客机40次以上的旅客确定为金卡顾客，20次以下的为普通卡顾客，并决定给金卡顾客更多体验，其次是银卡顾客，再次是普通卡顾客。我们查验了这家航空公司所有持卡顾客的情况，并把他们在竞争对手的常旅客订单进行对比，结果发现，1627名普通卡低端顾客中，三分之一的顾客其实实际乘坐次数都在20次以上，而且35%还是所谓的“无主客户”，他们在哪家航空公司都没有金卡、银卡。也就是说，这些顾客其实具有非常高的潜在价值，但企业数据看不出来。如果再进一步分析就会发现，这批潜在的高端客户对里程的消费情况跟别人也很不一样。一般的顾客会用积分兑换机票，而这些人却喜欢兑换小礼物。为什么？因为他们对价格不敏感，而且是分散地乘坐每家公司，所以兑换机票也很困难。

类似的例子不胜枚举。我们可以看出，大数据确实还存在大而不全的问题，实践中必须想办法补全数据，不论是用数据采集的方法，还是用比较先进的、最新的统计计量方法。只有推导或者获得更全面的信息，才可以进一步帮助我们更加全面地了解消费者的价值在什么地方，才能进一步提高营销的精准度和有效性。

第二个陷阱是，企业对顾客的了解可能会因为大数据的分析反而减弱，内生变量可能会模糊因果关系。

例如，大数据软件判断得出，某个消费者可能是一个价格敏感的人——但这一判断也许是错的或者不完全正确，企业根据这个判断进行打折促销、发放折扣券，而结果也确实诱发了该消费者的购买行为。对此，营销人员可以通过故意改变营销条件来验证这种因果关系正确与否。比如过一段时间后折扣改变为15%，看看消费者是否继续购买，如果他不购买的话，之前的判断是正确的，如果还是购买，那说明前面判断是错误的。这样就能产生更好的数据流，使得测量更加精确。

本文根据陈宇新教授在“大数据时代下的营销变革”主题论坛上的演讲摘编整理，未经本人审阅。陈宇新系中欧国际工商学院中坤集团市场营销学访问教席教授、美国西北大学凯洛格商学院Polk Brothers零售学教席教授、市场营销学终身教授。