大数据烽火起狼烟

大话新零售 每周乱更新

上回书咱们说到,商超型新零售亦实亦虚的特点,没有影响的可以翻翻上周的文章,这回咱们说一说数据。

要知道,想要做好新零售,数据是基础,从各大App的模块,到纯新零售的项目,哪一项都需要数据的支持。

“商务部流通产业促进中心”在今年9月发布的《走进零售新时代——深度解读新零售》一文提到我国目前很多零售企业进入通过场景服务运营商提供整套“互联网+”的解决方案,实现Wi-Fi 覆盖和 i-Beacon 应用进行场景定位,并通过近场感应终端、传感器等技术,实现对消费者购物轨迹的全流程追踪的推动商业向顾客深度参与的方向发展阶段。

那什么样的数据才算是有用的,两个方面,一是基数够庞大,二是数据的真实性,三是数据可追踪。

首先说说基数,我们都知道在产品推出之初都要做问卷调查,调查的样本越多,数据反映的就越真实,当数据庞大到一定程度的时候,对于某件事的预估,甚至会高于某些专业机构的预测,就像“谷歌应用大数据预判美国流感趋势”案例,不了解的同学建议百度,我在这里就不赘述了。

那为什么会有“谷歌流感趋势预告大数据陷阱”的出现呢?这就说到了,我提到的第二条,数据的真实性,当数据庞大到一定程度的时候,会有很多的虚假数据掺杂其中。

2013年1月,美国流感发生率达到峰值,谷歌流感趋势的估计比实际数据高两倍,美国《科学》杂志曾刊登过一篇《谷歌流感的寓言:大数据分析的陷阱》,该作者认为造成这种结果有两个重要原因,分别是大数据浮夸(Big Data Hubris)和算法变化。

(1)我们经常隐含的假设是,大数据是传统的数据收集和分析的替代品,而不是补充。在其他地方,我们断言大数据有巨大的科学可能性,但是,数据的量并不意味着人们可以忽略测量的基本问题,构造效度和信度以及数据间的依赖关系。其核心挑战是大多数大数据得到了大众的关注,但并没有产生对科学分析来说有效和可靠的数据。

(2)在谷歌为改善其服务中,也改变了数据生成过程。这些调整有可能人为推高了一些搜索,并导致谷歌的高估。

所以说,数据越庞大,真实率越高的数据,反映出的用户习惯越精准,用户画像越明确。说道这,有人会问,你不是还说了一“可追踪”么?没提,忘了?

No No No 这可不是忘了,而是这一特点是反映的你的数据,是否能用。

通过一个例子来说明,我想做一款旅游产品直播推荐,那么我该如何利用数据选主播呢?

我先在微博上搜索到一个近期有出游计划的人,好了,开始分析他发的微博,打上一些标签,有根据这些找到了跟他同类的A、B、C、D、E。。。。。,又发现他们分别关注了甲、乙、丙、丁。。。。这些主播,然后通过数据分析发现这些主播有几个共同的标签,全微博搜索,发现了主播1、2、3、4、5。。。。。。再次通过数据分析,发现5的成交率最高、粉丝最活跃,好,我要的选出来了。

这只是通过一个人、一个平台,我们可以通过N多人,N多平台去综合选择。当然这是理想状态下的数据分析,仅仅是个例子,现实情况中的大数据分析远比这个复杂且严谨。

当你掌握这些数据分析方法以后,会大大提升营销对象的精准性,所以说将来新零售的竞争,就是对大数据资源占有应用的竞争,包括阿里的“盒马鲜生”一个店上千万的成本有一部分是来自大数据。

有人会问了,我就是一小零售商,哪有资本建立庞大的数据部门做支持,是不是就没法做大数据研究了,没法进入新零售业了,其实不然,现在有很多的公司都在做数据方面的相关服务,每年都会有一些行业数据放出,这些数据虽然没有自己做的那么贴合自身,但也是具有参考意义的。

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