在当下,很多企业都在运用大数据,通过大数据分析可以精准的定位消费者,也可以根据消费者的喜好设计与生产适销对路的产品,还可以对消费趋势进行预测。于是,很多人认为,大数据时代,商业企业成为了聪明人,背后的潜台词是,消费者就成为“傻子”。
事实可能不是这样。道高一尺,魔高一丈。在商业企业利用大数据提高自己营销能力的同时,消费者也在进步,甚至聪明进化的速度还可能超过商家,因此而形成新的买卖能力平衡。大数据只是工具,商家可以用,消费者也可以用,而且,很可能消费者的利用程度更高,能力也更强。
借助互联网,消费信息的获取更加容易,信息越来越透明
信息不对称是商业得以发展的本质。传统的商业时代,买卖之间的信息获取能力差异非常大,地域分隔、时空隔绝、传播困难,消费者获取信息的成本非常高,在这种情况下,只要稍有头脑的商家都可以借助信息差异获取利益。
在互联网时代,信息呈现爆炸性发展和蔓延,购物的时间差和区域差已经在互联网以秒计时的全球化传播冲击下不再成为壁垒。每个消费者都可以上网查询资料、比较价格甚至可以借助一些信息化技术进行虚拟试用,信息透明化让商家彻底曝露在消费者面前。
即便是大数据本身,不仅仅能服务商家企业,也能够服务消费者,成为消费者购物时的重要参谋和助手。有经验的消费者,日积月累就会形成自己的大数据,还有一些专业机构综合汇总各种数据提供更加专业化的建议和参考服务,与一些商家孤立和割裂的数据相比,社会化的大数据更具有优势,也成为对抗商家大数据“忽悠”的利器。
商家销售行为的传播速度极快,很容易形成效仿和其他竞争者的及时应对,脱颖而出更难
与消费者博弈大数据的使用还只是一个侧面,更严重的威胁来自与直接竞争对手或者潜在进入者的面对面对抗。
在世界各地拥有1200家酒店的喜达屋酒店及度假村集团系统分析当地及世界经济因素、活动和天气预报,以此优化房价。由于知道了北美核心客户群的本国天气如何影响那些客户在阳光灿烂的加勒比海度假一周愿意花的钱,他们知道了什么时候降低房价或开展营销促销活动最合适,其每间客房的收入增长了近5%。这样的策略当然有效,可会是其一家独享的方案吗?
大数据时代,信息传播的速度极快,大数据也成为信息搜集和分析的重要方式。在这种情况下,一家企业开展的营销活动,很可能在发起的初期甚至还没有正式上线的时候就被对手获知,针对性的营销方案已经在制定中,商家已经很难建立起差异化的营销优势。
一种新产品上市,即便有专利的壁垒,但通过大数据的方式很可能被竞争对手反向工程,或者通过大数据分析出产品的优缺点与消费者的痛点,在竞争对手刻意的模仿与微创新之下,产品的优势也很难长期保持。
还有潜在的竞争对手在蠢蠢欲动,以往行业的门槛在大数据时代越来越低,一些跨界的巨头借助自身掌握的大数据能力切入新领域更加容易,也给不同的行业带来了格局上的变化,新老企业都面临巨大的挑战和压力。
信息爆炸造成信息风暴,一招可以制胜,反过来,一个烂招就可能变得一败涂地
大数据也不会是百战百胜的。事实上已经有过很多大数据营销失败的教训,有平台预测过的某电影的票房会很高,可结果却以惨淡收场,至于那些号称用大数据预测球赛结果与竞选获胜的,更是屡屡失算。
在有些时候,大数据真有点向算命先生,即便很多次预测准确,但只要一次失手,就有可能前功尽弃,一世英名付于流水。2008年,Google第一次开始预测流感就取得了很好的效果,比美国疾病预防控制中心(Centers for Disease Control and Prevention)提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是,几年之后,Google的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。媒体过于渲染了Google的成功,出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多,从而导致了数据的扭曲。
借助大数据的研究成果和大数据的手段,可以使用一个妙招或开发一个产品实现爆款,但也有很大的风险因为一个失误而马失前蹄功败垂成。
如今,大数据的基础是信息大爆炸,同时伴随的也是信息的传播风暴,风暴口上站着,有可能被吹得飞将起来,也有可能被吹到大海里变得杳无音信。
消费者的信息太多,选择太多,大数据分析结果的适用性在下降
信息多是好的,但信息太多也有可能呈现负面结果。大数据需要大量的全面的数据资料,可越大的数据越全面的数据,就越容易受到噪声的影响,分析结论的可靠性反而会下降,错误的使用大数据,还不如没有大数据。
一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于随后觉得习惯太过于宽泛,该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。但是,工作仍然没有实质进展。不到半年,他们就终止了整个项目,因为一直未能发现任何有价值的信息。
就消费者行为分析来说,商家借助各种手段来研究消费者,包括消费者的个人资料、家庭信息、收入情况、历史消费行为、爱好,甚至开什么车、吃什么饭、经常与怎样的异性约会,但这些信息太多太杂以后,也会让分析者无所适从。
即便分析出来,因为现在的消费者追求个性化的程度很高,同时由有跟风的习惯,其他人的消费行为也对每个人的决策构成巨大的影响,分析出来的结论在应用过程中时刻会发生场景变动,大数据也会表现的不如预期。不是大数据用错了,是这个世界变化太快。
大数据对于营销非常重要,信息的多寡甚至已经成为决定企业竞争力的核心要素,但大数据也不能盲目迷信,甚至都不能太过乐观。在大数据的应用上,商家与消费者是在同步提高的,自作聪明的商家肯定会聪明反被聪明误,诚实守信尊重顾客在任何时代都不会过时。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14