大数据时代的消费者洞察 | 教授观点

360°顾客画像让我们发现：我们其实并不了解TA

今天，技术的发展让大数据的获取成为可能。当企业意识到数据的价值后纷纷着力于数据的收集、分析、应用，旨在通过数据更好地了解自己的顾客，了解市场，并能对未来的销售做出预测。

但是，目前无论是企业内部数据，还是企业外部数据，我们所能获得的数据往往都是碎片的，不能提供我们所有想要的顾客信息。

例如，通过企业的EC业务，我们拥有了顾客的购买记录，并可以知道与顾客相关的电话联系方式、递送地址等（这里请注意，这个电话联系方式和递送地址不一定是顾客的联系电话或居住地址）。有关顾客个人的更准确的信息，企业往往无法获知。

BAT的大数据有详尽的在其平台上的用户行为记录，但是用户具体是谁？是从哪里来的？离开平台后又去哪儿干了些什么？

如果用户在注册时提供了个人信息，平台可以知道用户名对应的个人是谁，否则平台无法对用户个体做出识别。

BAT（包括其他app）可以通过用户对他们app的使用来获取用户的位置信息，但前提是用户允许app做位置识别。

简言之，全面了解用户就需要对用户行为的全面记录。

目前来说，没有真正360°的用户行为数据。相比之下运营商也许是最能了解用户的数据源了。

某日，一个朋友来找我，她负责某个由闫妮代言的品牌，年轻女性是这个品牌的TA。那么具体是怎样的一些年轻女性呢？根据这些年累计的客户购买数据，我们甚至都无法知晓这些年轻女性到底几岁，到底有多年轻。为了了解TA，品牌每年都做市场调研，根据这些年的调研结果，以及她的经验，她列述了TA的一些特征。

于是，我们按照她给出的TA特征在某数据库里（抱歉，因为签了保密协议，我无法明说是什么数据库）跑了一个城市、一个月的数据，结果显示这些TA最常去的是几个游戏网站，最常看的是玄幻小说，最常搜索的内容是电影……

各种出乎她的意料！朋友大叫，“这是什么啊？！”

为了说明我朋友的这种状况不是偶然，再讲一个case。

上海某大型主题娱乐场开业前曾准确预判到，他家的游客很多都来自外地。

但他错误地认为，这些游客很多会入住四星以上的酒店。

后来，入园游客在本市的移动轨迹追踪数据显示，其实经济型酒店、快捷酒店的住宿占了多数。

园主能看到的是游客园内的消费和活动情况。而更全面的追踪数据显示，游客在园内的消费和他们出园之后的消费落差巨大。

当企业需要合纵连横时，如果只是根据自有的园内数据来选partner，那误判概率就大了。

正是这些更完整的，内外兼蓄的移动轨迹数据，这家娱乐场将他们的门票代售由原来的几家四星、五星酒店拓展到了大量的经济型酒店和快捷酒店连锁……

手头碎片化的数据能告诉我们一些我们想了解的顾客信息，还有些数据无法告诉我们的，我们只能通过“经验”来推测了。

经验有多准？

在今天这个快速多变的时代，尤其是多样化的年轻人群，经验推断往往是不准确的！

而年轻人群恰是众多品牌所关注的。

于是，追寻相对完整的（或者说是相对大的碎片）数据就成为了很多企业努力的方向。

一直以来，大家都在尝试把小碎片拼成大碎片，而往往上下求索而不得，其原因是多方面的。

最后，就着今天的话题，我们严肃地浅谈一下大数据挖掘和传统市场调研之间的关系。

大数据挖掘 VS.传统的市场调研

今天越来越多的企业拥有比以往多得多的客户数据，面向C端市场的企业相对拥有更多消费者数据，但绝大多数是交易数据。从这些数据里我们能够看到的是个体顾客的购买方式，但我们不知道顾客的喜好、习惯、价值观，甚至连顾客到底是男是女、年庚几许这样的最基本的个人信息也无法确知。而这些往往是我们了解市场、细分市场的基础。

传统的方式，我们采用市场调研，通过让指定的样本人群填写问卷来采集这些基础的顾客信息，由此获得一些对诸如顾客喜好、价值观的了解。

当我们可以获得大数据之后，企业开始转向通过对大数据的挖掘来获取这些数据信息。大数据可以覆盖更广泛的人群，可以看到更多、更细致的行为记录，大数据的优势是共知的。

但这里需要注意，大数据往往都是观察数据。如果我们只需要知其然，那么大数据的效率是显然的。

然而，人的行为的发生都有其内在驱动。当我们需要追究顾客为什么会如此行为的时候，这些大数据就无法直接给出深层的解释了。这也是为什么会有“比起问‘why’的因果关系，大数据更看重的是问‘what’的相关性”这么一说。

如果要知其然知其所以然，那么对大数据所反映的现象背后的原因的探究就需要传统的市场调研登场了。当然，这样追究深层机理的需求更多地发生在学界，而非业界。

教授简介

宋亦平

复旦大学管理学院市场营销系副教授、复旦全球金融营销与客户管理中心执行主任、中国管理现代化研究会营销管理专业委员会常务理事，研究方向：基于数据的消费者洞悉、数字化营销、Machine Learning的营销应用。