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介紹

要說起現如今的一個重大趨勢，無疑是大數據的使用，換言之，在一堆被處理過后的統計數據中篩選并檢測出人們的行為方式。在這篇文章里面，我將總結大數據的兩面性—它是把雙刃劍的原因，通過我們的實踐經驗來解釋數字分析和用戶行為跟蹤帶來的潛在實際應用。誠心希望以下的例子可以給你帶來一些靈感，以便于你更好地設計一套有效的營銷策略。

小數據、大數據的定義

大數據的關鍵在于尋找關聯，但小數據則是尋找因果關系，也就是原因。小數據和大數據是有明顯差異的，大數據通常指的是大量結構化和非結構化數據(單位可以是拍字節PB或者艾字節EB)。下面的表格是兩者詳細的比較。

大數據的特點通常被總結為3V: 數據的量(Volume of data)，數據的多樣性(Variety of data)以及數據被處理的速度(Velocity)。這三個特點結合起來使得管理大數據變得非常困難。

一個公司可能重投資在服務器的存儲上，使用復雜的分析機械和數據挖掘，以便于網絡中搜尋許多不同的數據，包括用戶操作時的日期及時間、人口數據信息等等。所有的這些都可能導入到一個數據倉庫，在這里，你通過復雜的算法對數據進行分類和處理，之后這些數據將呈現在一份份具體的報告里面。雖然以上過程在很大程度上給企業帶來許多好處，但是很多企業也意識到這樣操作非常的費勁，而且很多時候，即使是并不那么強大的數據挖掘策略也可以取得相同的結果。

大數據的價值

隨著云時代的來臨，大數據吸引了越來越多的關注。投入大數據的原因之一是公司希望應對不斷波動的市場，從數據獲取突破性的見解，讓公司賺個盆滿缽滿。

亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend說:“數據是新的石油。”一分鐘內，微博推特上新發的數據量超過10萬;社交網絡“臉譜”的瀏覽量超過600萬…這些數據都能干啥? 具體有兩大價值：

1、了解大眾情緒或心態：如果定下明顯的指標，而且信息價值高，大數據可以提供預測導向。通過大數據分析大眾情緒的好處是，大家在社交網絡或者網絡媒體上發言時，通常不會刻意隱瞞自己的觀點，因此分析的準確性要比問卷調查好很多。例子包含華爾街根據民眾情緒拋售股票和對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況。

2、處理海量數據：如果各種指標之間的相關性是已知，大數據可以按照自定義規矩迅速連接句點。安泰保險(Aetna Inc.)為了幫助改善代謝綜合癥患者的預測，從千名患者中選擇102個完成實驗。在一個獨立的實驗室工作內，通過患者的一系列代謝綜合癥的檢測試驗結果，在連續三年內，掃描60萬個化驗結果和18萬索賠事件。將最后的結果組成一個高度個性化的治療方案，以評估患者的危險因素和重點治療方案。這樣，醫生可以通過食用他汀類藥物及減重5磅等建議而減少未來10年內50%的發病率。

小數據的觀點

然而，全球品牌顧問馬丁·林斯特龍(Martin Lindstrom)(在“全球最具影響力50大商業思想家”(Thinkers 50)排行中，他位列第18名)在他的書 Small Data: The Tiny Clues that Uncover Huge Trends《小數據，大趨勢》中寫道，單單使用大數據來制定經營策略，是不太理智的, 因為它最多只提供一個 “人們想要什么”的數據快照，而且這個快照還是理想化的。

現在，很多企業漸漸從追逐最新興技術的浪潮中退出來，因為很多時候它們往往更適用于比較復雜的業務流程。對于這些企業，小數據就是一個他們的新選擇。Lindstrom認為，要是說這個時代的一百大創新中， 有大約百分之六十到六十五實際上是通過小數據而來的，一點都不為過。

問題是，當我們狂熱于大數據的時候，我們就忘了創新力。大數據的關鍵是分析過去，但過去和未來是沒有關聯的。另一方面，Lindstrom將小數據定義為消費者家中那些似乎不重要的現象，比如可以是人們怎么擺放鞋子或者怎么懸掛家中的油畫。這便是情緒基因──它可以幫助你先去定義你的假設，然后再開始挖掘這個假設并找尋關聯。

Lindstrom分享了一個有趣的故事，這個故事講述了他與宜家家居的創始人英格瓦爾·卡姆普拉德 (Ingvar Kamprad) 見面的場景，發生在一個斯德歌爾摩的宜家店鋪。他發現Kamprad正坐在一個收銀臺后面，仔細地觀察著周圍的人。當Lindstrom 問道：“這樣子是為了什么嗎?”，Kampard答道：“之所以這么做，是因為這絕對是最實惠也是最有效的調查方式——我可以隨時問他們為什么選這個，又為什么不選那個。”

關于小數據：兩個出彩的實際應用

“大數據是無用的。因為大數據關乎的是巨大的數據集——將人們以各種各樣的行為為標準進行分類。而對于大多數公司來說，它們的重點則是與顧客建立良好的關系。”

——Devin Wenig，eBay國際的總裁

在Wenig看來， 大多數公司并不希望進入一個大的數據集，特別是當顧客只是想要買件襯衫的時候。這種時候，關鍵問題恰恰是小數據——以一種無侵害性的方式采集用戶行為，以便揭秘一些可能消費者自己都沒有注意到的細節。

接下來，我們將根據Kamprad和 Wenig 的觀察，總結三個小數據在實際生活中的應用。

1. 成為你智能手機里數據的主人，并好好利用它。

Lindstrom發覺，智能手機里隱藏著大量的信息，包括我們是誰、有什么夢想。就個人層面來說，每一次我們簽到、搜索、瀏覽和發帖等等的時候，我們都在提供這些小數據，也同時創造了一個獨特的記號，記錄了網上和現實中的兩個自己。

你的用戶行為信息可以說是一個信息黑洞，亦或是一個信息金礦。至于你叫它什么， 就取決于你在數碼方面有著多少準備了。如果你選擇使用免費的分析方式，比如谷歌分析(Google Analytics)，或者一個中國的類似產品友盟，你的數據就是產品，而谷歌分析會利用它去改善自己的Adwords產品。所以說，擁有大型的技術部署現如今仍舊是明智的選擇，也能為小/大數據的應用提供一個堅實有力的基礎。

2. 提高虛擬體驗

eBay的總裁Devin Wenig之前說他認為網上購物是非常實用的，同時也很鼓舞人心。零售業的未來“下一波”將激起靈感和想象，并復制實體店所能提供的體驗。“我本來去商店買一條褲子，最后不但買了褲子，還帶回了一件搭配和諧的襯衫。”

小數據就是Wenig對未來想象的核心：我們從末端用戶開始——他們需要什么以及他們如何行動。先聚焦在他們身上，那么之后我們很多的技術決定也就變得十分明了了。

建立一個全面的顧客簡介很簡單，但是激發顧客卻是要難得多。比方說，我們可以通過社會渠道和廣告，結合移動數據分析和交易數據來建立詳細的簡介，但是為了激發用戶，我們該用哪樣數據呢?

這些問題都很復雜，就連像亞馬遜、eBay這樣的巨頭公司都覺得很難找到確切的答案。Lindstrom指出，亞馬遜自2015年起已經建立了大概六家網售實體店。不僅如此，亞馬遜可能已經有了以下結論：網絡不太能夠提供一些有趣的零售實體店體驗，比如跟一旁血拼的人突發奇想地對話，問問他們正在讀什么， 亦或是在通道閑逛的時候被書面或者簡介吸引過去。

結語

我個人建議公司先掌握小數據，再考慮在大數據里投資。還記得宜家家居的創始人(Kamprad)在收銀臺后面坐著的故事嗎?他注意到，實際往來的顧客其實與宜家之前定義的目標客戶群有出入，而這種差異是沒法在銷售點(POS)的數據中體現出來的。舉個例子，宜家家居可能會想更深入地了解下那些單身的顧客買了什么家居，購買背后的原因又是什么。

先從搜集到的細微差別、反常行為中開始。深入了解你的目標客戶里的一小群人(樣本)并學習他們的數碼產品使用行為將更有利于你去發掘他們使用模式后面的原因。這將幫助你去先定義一個假設，再開始測試它。

既然小數據速度更快、價格更低以及使用更簡便，那么在決定是否在大數據方面進行投資(以此提高商務價值)之前，先掌握小數據便是非常理智的舉動了。

作者介紹

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陳俊勛是Countly的中國與亞太區的市場經理。Countly 代表一種新類型的互動協作技術，從而為技術型和非技術型利益相關者提供一條求知和創新之路。Countly建立了一個開放的Web和移動解決方案，方便二次開發又允許公司掌握自己的數據。因此，Countly 的格言相當簡單，“贏在定制” 。如果你有意向分享自己公司在數據分析的不平凡之路，歡迎隨時聯系 Countly(hello@count.ly)。