去年开始，迪士尼在旗下主题公园推广嵌有迷你芯片的橡胶腕带，用于游客数据的收集和人流监控。这个名为My Magic+的项目希望做到为游客提供一种愈加浸入式、愈加无缝化和愈加个性化的玩耍体验。

 

　　甚至有评论说：“这是一套足以改变市场规则的系统，其中包含的大数据和个性化的意义愈加深远。它可以彻底改变客户与公司之间的交流方式。”

 

　　从大数据到高利润

 

　　通过大数据来优化营销方案的方式是未来的趋势，复旦大学管理学院数据驱动管理决策研究中心首席顾问陈宇新昨日在接受《第一财经日报》独家专访时表示：“虽然大数据并不是企业营销的万能灵丹妙药，但美国有研究显示大数据用得好的企业的利润率比同行业平均高出6%。”

 

　　就像上述迪士尼乐园，因为面积大，几乎没有游客能够一次玩遍所有地方。如今能够准确知道游客们没玩过哪些特定的游乐项目的迪士尼，可以利用现有的游乐设施，将它们作为全新的游览体验来进行营销，以吸引一些家庭再次踏上迪士尼度假之旅，相比而言，旅游业内不少景区长期以来都在不断建设新设施，以吸引旅游者再次到访。

 

　　“现在营销进入了大数据微时代，网络和大数据的技术使得企业能够在单个的顾客层面上做到可测量、优化和传播，使营销进入了个体层面。”陈宇新表示。

 

　　大数据也能改善消费者购物体验。很多消费者进店后，反感销售人员“亦步亦趋”的推介方式，万宝龙商店却挖掘了一般商店都有的防盗摄像头的其他作用。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，比如消费者买羊毛衫，通常会摸一摸质感如何，店家可以通过技术测出消费者可能的购买欲望，然后通知店面销售人员，这种临门一脚的实时促销和沟通，避免了上述不适的购物体验，大大提高了销售额。

 

　　虽然现在淘宝、百度等电商科技类企业更多运用大数据来分析消费者的购买行为等，但是陈宇新认为，企业在大数据使用方面，思路能够更扩宽一些，除了传统的电商、银行之外，还有很多新的蓝海。

 

　　对于企业怎么样建立大数据时代的思维方式，陈宇新认为，首先需要定量思维，虽然不是一切都可测，但是要抱有这样的信念；第二是跨界思维和执行思维，收集到的大量数据需要落到实处，实时做出反应；最后要有怀疑思维，不要盲目相信数据不做思考。

 

　　避免三大陷阱

 

　　不过在运用大数据进行管理决策的时候，陈宇新注意到，企业可能面临三方面的“陷阱”。

 

　　第一是样本偏差陷阱。企业搜集到的样本数据看上去很多，但有时却不全面而具有迷惑性。

 

　　2006年，某知名化妆品牌因被检测出重金属含量超标而下架，新浪上的网络调查显示，95%的网民表示不会再购买该品牌产品。但是该品牌产品重新调整上架后，销量虽然下降了40%，但远不及新浪的网络调查的糟糕程度。

 

　　上述网络调查虽然有足够多的样本，陈宇新说，但是网民不能代表该品牌的全部消费者，如果该品牌以上述网络调查作为决策依据，就有可能产生偏差。

 

　　第二是信息缺失陷阱。在拥有大数据的情况下，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。

 

　　国内一家航空公司把一年乘坐40次航班以上的旅客确定为金卡顾客，20次以下的确定为普通卡顾客，并决定给金卡顾客更多体验。他们后来查验了公司所有持卡顾客的情况，并把竞争对手的常旅客订单进行对比后发现，在该航空公司界定的普通卡低端顾客中，有相当一部分顾客实际乘坐次数都在20次以上，但他们对价格不敏感，且分散乘坐不同公司的航班，导致在每家航空公司都没有金卡、银卡。

 

　　这些具有高的潜在价值的顾客，航空公司只有进行更全面的数据分析后才能察觉，并促使他们改变一些策略，提前把银卡寄送给这部分潜在的高端客户，让他们体验到相关服务，但是维持这样的服务需要同一航空公司的里程积累，逐渐把这些客户培养成该公司的忠诚客户。

 

　　第三个陷阱是，内生变量可能模糊因果关系，使得企业对顾客的了解可能会因为大数据的分析反而减弱。

 

　　国内一家电商消费品企业用大数据软件判断得出，某个消费者可能是价格敏感者，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，确实诱发了该消费者的购买行为。但这样的数据可能是被企业的促销信息“污染的数据”，而不是该消费者内生的“干净的行为”。

 

　　对此，陈宇新表示，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，之前的判断就是正确的，如果还是继续购买，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，更好地为管理决策提供帮助。

 

　　大数据发展的五个阶段

 

　　●认知期。大家都在爬坡、认识。

 

　　●过热期。所有人一拥而上、参加讨论。

 

　　●冷却期。人们发现大数据不是万能的，开始降温。

 

　　●发展期。技术应用到商业运营的各个环节和生活的各个角落。

 

　　●成熟期。成为我们生活中习以为常的一部分。

 

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　　信息管理专家、《大数据》作者涂子沛

 

　　大数据：从技术现象到商业与社会变革

 

　　用他自己的话来说，《大数据》主要注重于新的现象和挑战，《数据之巅》则从历史的纵深上去追溯数据的来龙去脉，在这种讲述中对中美两国进行横向对比，“中国现在有后发的优势，数据和软件的出现为我们实现商业变革和跨越式发展提供了新的可能性”。