大数据也有陷阱

文/聚 雨

别以为有了大数据就能够进行精准营销，其实大数据也会有陷阱出现。一是有数不一定有据。有些大数据大而不全。有些大数据应用收集的数据虽然非常多，但对其倾向性却不清楚。所以，应用大数据首先是描述准确。要能辨识出我们描述的人与心里想的目标人群是不是一群人。其次，预测。理解现象、变量之间的相关性。第三，优化。理解因果关系，否则无法优化。所以预测需要注意相关性，优化则需要知道因果性，描述关键在于样本具有代表性。

解决大数据的上述问题的办法是跨界，收集企业之外的数据。例如，百货业要跟电商结合，要了解社区人员结构问题。要与媒体结合，通过跨界把数据做全，要把营销、销售和库存等内部信息打通，这样才能把精准营销做得更好。

要注意内生变量模糊了因果关系。需要注意到大数据介入消费者购买过程越多，可能对消费者真实偏好的了解越少。例如，某销售商给某用户推荐某啤酒，他买了；再推荐一种啤酒，他又买了。这时，推荐系统就会认定该用户是喜欢喝啤酒的，从而继续推荐，其实，该用户可能不过是一时性起而已，所以要定期实验。那么大数据的精准营销到底谁会胜出？需要至少具备以下资源优势的一种：产品有优势、对客户特别了解、数据来源特别多、有平台优势。目前，电商的优势显而易见，因为其数据量非常大，而且有平台优势。了解大数据后，制造商需要把产品做得非常好，互联网要进行精到服务。

30年前，人们认为数据分析的工具和算法已经可以深度分析出任何东西，所欠缺的就是数据量。所以数据分析师认为只要让我测量一切数据，追踪一切数据，就能够告诉变量之间的相关性，以及变化趋势。但是应用大数据进行数据分析时要注意，1，有数不一定有据；2，大而不全；3，内生变量模糊了因果关系。要注意到数据和数据集本身并不是客观的，它们是由人们设计的。是人们用数据来说话，从数据进行推断，以及解释数据。在数据采集和数据分析阶段，都不可避免地存在偏差。对这些风险的考量，在大数据项目中，和数据本身具有同样的重要性。

所以大数据需要有新的思维。首先是定量思维：一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。二是跨界思维：一切或可联。跨界有不同媒介、渠道间的跨界，如O2O和LBS，也有商业模式、数据应用的跨界。操作思维：一切要可行。应用大数据，不等于非得要上高大上的设备和硬件投入。要把数据和用户心理结合起来，营销精准但不要引起顾客的反感。第三，大数据管理要协调各个部门的利益，使大家对数据采集积极合作；实验思维：一切应可试。如想知道推荐的效果，可以做一个实验。一半消费者有推荐，一半没有。从短期看，推荐效果并不明显，但长期效果非常明显。因为推荐是购物体验的一部分。短时间内，消费者对所推荐的产品可能没需求，但到有需求时就会想起推荐的情况。