很高興有這個機(jī)會和大家分享，今天因為是行業(yè)協(xié)會的會議，所以同我最初對于演講的構(gòu)想就是我想和大家分享一下零點在大數(shù)據(jù)方面的一些探索，以及零點的一些轉(zhuǎn)變以及我們對于大數(shù)據(jù)的一些看法，希望我們拋個磚，在座各位同行業(yè)的朋友有一些啟發(fā)或者有一些新的想法。
我先做一個關(guān)于零點有數(shù)的介紹，做一個廣告。多少應(yīng)該都知道零點調(diào)查，我們成立于1992年，最早成立的是零點調(diào)查公司，在2010年左右的時間，其實是2000年左右的時間，成立了零點策略公司，專門做咨詢類的業(yè)務(wù)，當(dāng)時成立咨詢類的業(yè)務(wù)主要原因是說客戶提出來調(diào)查完的數(shù)據(jù)怎么分析怎么用到具體的工作當(dāng)中，怎么樣用到?jīng)Q策當(dāng)中，所以我們成立策略公司，但是現(xiàn)在我們看到公司名字已經(jīng)改變了，不叫零點研究咨詢集團(tuán)，名字改成了零點有數(shù)科技有限公司，未來的發(fā)展方向是往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，這本質(zhì)上也是源于我們在過去的一年兩年和客戶的接觸中間，會經(jīng)常遇到客戶問我們一個問題，你們做完了市場調(diào)查以后，我們這里有一堆數(shù)據(jù)，你們幫我們一起分析一下一起看一下，是不是能出不同的結(jié)果，直接指導(dǎo)我更具體的工作。因此我們在今年我們會把這樣的需求作為我們未來的企業(yè)發(fā)展方向。
在具體的業(yè)務(wù)是從今年開始，從去年開始對于大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的關(guān)系進(jìn)行了內(nèi)部的探討，畢竟是說我們是從傳統(tǒng)的市場研究公司向大數(shù)據(jù)公司轉(zhuǎn)型，我們發(fā)現(xiàn)實際上對于企業(yè)來說需要做決策的地方無非是三個大的方向，企業(yè)戰(zhàn)略、運營管理、市場銷售，其實從戰(zhàn)略是咨詢公司提供服務(wù)，運營是運營服務(wù)公司提供服務(wù)，市場銷售既有咨詢公司也有廣告公司，還有我們這樣一些市場研究調(diào)查公司提供服務(wù)。我們發(fā)現(xiàn)實際上數(shù)據(jù)本身對于這些決策本身是起到了一個很重要的支持作用，我們原來的數(shù)據(jù)更多的偏向于稱之為精數(shù)據(jù)，包括需求的數(shù)據(jù)，這些來自傳統(tǒng)的研究，也有一些交互數(shù)據(jù)，交互數(shù)據(jù)可能來自于一些意見領(lǐng)袖，我們把他們放在一個社群里面和他們溝通我們做產(chǎn)品的開發(fā)，做服務(wù)的開發(fā)。有了數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)以后，大數(shù)據(jù)本身也可以用來做企業(yè)決策提供很多信息，我們這幅圖用了一個企業(yè)中間不含產(chǎn)生開發(fā)的應(yīng)用上面大數(shù)據(jù)和精數(shù)據(jù)的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)很多時候是講原來有一個產(chǎn)品，目前在市場上賣的怎么樣，會產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)，如果同汽車行業(yè)來看，從大數(shù)據(jù)角度來說，最近汽車之家也發(fā)了這樣一些文章，SUV未來的趨勢等等這些文章，都是基于大數(shù)據(jù)的，我們會同宏觀上知道行業(yè)里面的發(fā)展趨勢，這是大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品開發(fā)的應(yīng)用。對于很多國內(nèi)汽車品，可能很難在各個層面和競爭對手進(jìn)行競爭，因為我們外資的汽車品牌有很成熟的產(chǎn)品研發(fā)體系，但是如果說我們能夠在一些滿足客戶心理需求的要素上面進(jìn)行發(fā)力，能夠做好的產(chǎn)品出來，往往可以給他們帶來很大的價值，這就是需求數(shù)據(jù)。
舉個例子來說，福田以前是搞拖拉機(jī)的，有一年開始做卡車，當(dāng)年我們做了一個市場研究項目，其實最終的建議，把卡車漆成白色的，那個車福田從拖拉機(jī)公司變成了卡車公司。交互數(shù)據(jù)現(xiàn)在在一些智能產(chǎn)品上用的非常多，比如說小米，通過和粉絲的交互獲得很多產(chǎn)品改進(jìn)的建議，未來企業(yè)不僅僅會需要我們傳統(tǒng)的研究數(shù)據(jù)，也需要大數(shù)據(jù)，但是大數(shù)據(jù)不會替代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，我們做了大數(shù)據(jù)嘗試以后，我們對大數(shù)據(jù)還是有一點感覺的，大數(shù)據(jù)在描述現(xiàn)狀方面非常有用的，可能是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的一個非常薄弱的一個環(huán)節(jié)，對于一個宏觀，比如說商圈這塊，大數(shù)據(jù)對于商圈人流消費力會產(chǎn)生很多傳統(tǒng)調(diào)研很難獲得的數(shù)據(jù)。
所以大數(shù)據(jù)我覺得應(yīng)用的首先是一個現(xiàn)狀，但是現(xiàn)狀本身可能并不是一個企業(yè)做決策的要點，企業(yè)需要的是關(guān)鍵信息，稱之為信號，我記得前幾年我去參觀遠(yuǎn)大集團(tuán)，遠(yuǎn)大集團(tuán)是做中央空調(diào)的，以分鐘為單位向長沙傳輸目前的信息，有些可能區(qū)域里面溫度的情況是怎樣的，比如說要控制的溫度是26度，比如說控制的濕度是60%—40%，有終端感應(yīng)器，也有設(shè)備內(nèi)的感應(yīng)器不斷向長沙傳遞信息，但是呈現(xiàn)出來的結(jié)果是可能是哪里出現(xiàn)了問題，所以我們當(dāng)時聊的時候，會告訴我們永遠(yuǎn)比客戶早一步知道可能哪里要出問題了，當(dāng)客戶出問題的時候，我們的支援團(tuán)隊可能已經(jīng)在現(xiàn)場了，所以從這一點上來講，大數(shù)據(jù)本身描述了現(xiàn)象以后，要給客戶提供很多決策信號，這是大數(shù)據(jù)的第一個應(yīng)用，第二個應(yīng)用是獲取趨勢，身邊有一個最大的數(shù)據(jù)，就是我們的股市，由無數(shù)的交易數(shù)據(jù)整合起來，在股市這個方面有很多信號，有很多分析工具把我們的一系列的信號或者說把我們一系列的數(shù)據(jù)整合起來以后，我們給客戶提供更好的關(guān)于預(yù)測方面的信號，比如說我們有一個理論是說，如果下穿過六十日均線可能出現(xiàn)死亡交叉，這對于我們是一個很好的賣出點，這個預(yù)測本身來說也是大數(shù)據(jù)非常重要的應(yīng)用。
第三個是營銷，剛才沈老師也講了，其實大數(shù)據(jù)和我們傳統(tǒng)研究有比較不同的地方，傳統(tǒng)研究通常做完以后是一個群體，比如我們?nèi)绻o房地產(chǎn)公司做項目，我們告訴他們你可能這一個區(qū)域里面未來買房是什么什么樣的群體，比如說是小康家庭，三口之家小孩七歲以后最適合這個區(qū)域剛剛是工作人群最適合這個區(qū)域，但是不同的是說，現(xiàn)在不僅僅可以告訴我們的客戶哪一群人會買這樣的房子，甚至通過數(shù)據(jù)分析，通過建模分析，這背后是和我們傳統(tǒng)市場調(diào)研行業(yè)的一些規(guī)范也是不太一致的。
前面已經(jīng)講了其實大數(shù)據(jù)有很大的作用，能夠描述現(xiàn)狀預(yù)測未來，同時又能營銷，但是大數(shù)據(jù)不能替代傳統(tǒng)研究的，這個可以從幾個角度，我們的感受來講，從三個方面來講，第一個是大數(shù)據(jù)往往解決是什么的問題，非常難解決為什么的問題，這個是大數(shù)據(jù)本身可能比較難以回答的一個問題，當(dāng)然我們有些數(shù)據(jù)處理完了以后，能從一定的角度描述為什么，但是大多數(shù)情況下要描述為什么是非常困難的，這是大數(shù)據(jù)可能本身有這樣的缺陷。
第二個大數(shù)據(jù)本身數(shù)據(jù)非常海量，我們要找到關(guān)鍵變量的話實際上非常困難，甚至說一些有意義的發(fā)現(xiàn)，可能不是高頻次出現(xiàn)的，可能在長尾里面，這個就是如果說沒有對一個行業(yè)有一定的深入的理解，你沒有對一個行業(yè)有非常好的敏感性的話，其實做大數(shù)據(jù)的時候，可能會非常困難，但是我們的傳統(tǒng)研究反而對于你了解一個行業(yè)，了解消費者是非常重要的，因為往往我們的傳統(tǒng)研究有非常強(qiáng)的目標(biāo)性，我們圍繞著這個目標(biāo)我們非常容易找到客戶特征，基于這些客戶特征，我們可以非常好的應(yīng)用到大數(shù)據(jù)分析中間來，這可能也是很重要傳統(tǒng)數(shù)據(jù)可能和大數(shù)據(jù)結(jié)合的一個方向。
除此以外，我們剛才已經(jīng)提到了大數(shù)據(jù)可以做預(yù)測，但是因為股票大家都知道，有多少人可以說我們能夠在事前預(yù)測非常非常準(zhǔn)，其實很難，包括醫(yī)療基因的測序完了以后，能不能準(zhǔn)確預(yù)測出人的壽命，但是實際上是非常困難的，雖然說每次股票波動，事后很多專家分析的非常透徹，用什么工具分析出來，但是實際上是一在事后分析的時候，加入了很多不可測的變量，這些不可測的變量線下的，我們提前可以感知到這樣一些變量的存在，有助于我們對于預(yù)測的精準(zhǔn)度有更大的提高，零點傳統(tǒng)研究和大數(shù)據(jù)依然是相輔相成的。
舉一個目前大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)研究做整合的案例，這個項目是我們在一個城市的自行車租賃項目，在全市大概有四百多個網(wǎng)點，提出了一個需求是我們要看一下這些網(wǎng)點經(jīng)營的好不好，要不要，有些地方要加一點網(wǎng)點，有些地方要加一些停車位，有些地方要關(guān)停，這個時候我們，首先給了我們大量的數(shù)據(jù)，我們開始對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先是客戶給了大量的字段，我們可以看到這個，可能有一些會員的字段，我們拿進(jìn)來以后要做一個事情，這些字段是否有意義，客戶給的字段很多沒有意義，比如說積分，我們要選出對于我們有意義的變量，很很多會員信息我們不需要，所以我們首先要選字段，選完字段，我們會發(fā)現(xiàn)其實有很多變量，實際上是需要新生成的，之后我們從原有字段基礎(chǔ)上構(gòu)建了一系列的變量進(jìn)行分析，之后建模，建各種各樣的模型，但是建完模型以后我們遇到了問題。但是客戶問我們是不是要關(guān)掉網(wǎng)點的時候我們遇到了困難，其實使用率低有很多原因，有些網(wǎng)點作為戰(zhàn)略考慮，離市區(qū)二十分鐘車程的一個景點，放了一個點，可能是戰(zhàn)略考慮，因為要把所有的景點連接起來，雖然使用率低，但是那個點依然是要保存的，這背后有很多原因，同時我們發(fā)現(xiàn)有一些點有可能不是本身存在問題，而是周圍的分布的合理性不足，所以我們就會遇到這種很細(xì)節(jié)的問題，我們解決不了，這個時候我們需要做線下研究，需要訪談客戶有什么戰(zhàn)略考慮，是不是有城市未來規(guī)劃的考慮等等這樣一些問題，同時我們要訪談在管理這些站點的時候，考慮到新增的手段和方式，場地的具體情況，只有把大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的研究結(jié)合起來。很多真正有需求的創(chuàng)意企業(yè)小企業(yè)，沒有辦法購買我們的咨詢產(chǎn)品和市場研究產(chǎn)品，他們往往把我們的產(chǎn)品看成奢侈品，但是今天大數(shù)據(jù)給我們提供了可能性及，我們的創(chuàng)客包分成四個部分，包括了研發(fā)準(zhǔn)備期、產(chǎn)品研發(fā)期、上市準(zhǔn)備期、營銷監(jiān)測期，研發(fā)、上市前、上市中、上市后這樣的概念。傳統(tǒng)來說如果做產(chǎn)品準(zhǔn)備期的時候，傳統(tǒng)有一個咨詢項目叫做市場進(jìn)入項目，會做行業(yè)研究，找一些行業(yè)專家訪談一下，看看這事靠譜不靠譜，通常會做很多這樣的事情，包括競爭對手的研究等等。今天有了互聯(lián)網(wǎng)，我們可以通過互聯(lián)網(wǎng)抓取很多同類產(chǎn)品的信息。用數(shù)據(jù)抓取的方式得到淘寶上哪些產(chǎn)品買的好，并且可以知道因為什么賣的好。在產(chǎn)品研發(fā)期的時候，前段時間有人提出來要在辦公室睡覺，會流口水不雅觀，趴著睡也會有很多問題，所以我們就會發(fā)現(xiàn)其實趴著睡首先有市場需求，同時痛點在哪里我們也能找到，所以創(chuàng)客包產(chǎn)品，一方面通過互聯(lián)網(wǎng)方式抓取，然后我們獲取一些產(chǎn)品的概念一些場景，產(chǎn)品上市準(zhǔn)備期，到底投在什么平臺上到底怎么賣，定價到底什么樣，這個時候抓取的功能，互聯(lián)網(wǎng)的功能又可以派上永昌，告訴他們不同平派的定價區(qū)間是什么樣的，你的產(chǎn)品和同類產(chǎn)品比有時在什么地方，我們可以給他們的定價優(yōu)勢，渠道建議。最后是在營銷監(jiān)測期，幫助他們做熱詞追蹤，幫助他們了解目前的情況，同時找到產(chǎn)品迭代方向，這是大數(shù)據(jù)應(yīng)用和傳統(tǒng)基因數(shù)據(jù)里面交互數(shù)據(jù)的應(yīng)用，服務(wù)于中小客戶的一個產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)本身給我們帶來了更多機(jī)會，同時大數(shù)據(jù)本身還有很多值得我們探索的地方，包括很多人力物力的投入，最早我們進(jìn)入大數(shù)據(jù)的時候，即使我們這樣的集團(tuán)進(jìn)入的時候，我略有盲目，其實我們對于資金的需求量，人力的需求量還是預(yù)估不足，無論是從最初的數(shù)據(jù)庫到最后的可視化等等過程當(dāng)中，都需要有很多人力物力的儲備。以上是我們零點做大數(shù)據(jù)的一些經(jīng)驗分享。希望給大家?guī)砀嗟南敕ǎ屨麄€行業(yè)發(fā)展的更好，謝謝！
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