大数据新常态 读书笔记（二）

第二章 构建大数据驱动的精准营销

1.人人都可以成为数据使用者

根据上一章内容，企业可以通过提取有效信息从消费者数据中获得价值，值得注意的是，在直销者利用已有客户信息的例子中，“很多情况下，我们并不知道在消费者偏好和购买行为之间存在什么样特定的因果关系。”但这不影响我们利用这些数据。

举一个文中的例子，如下图

然后书里又列举百思买公司给五个关键消费者群体起代号的例子，试图说明企业是如何通过如何客户资料库这样的策略，实现精准营销的目的。

还有数据在日常与政治领域的具体事例，说明了一个简单的道理：利用大量数据作决策是人类自古以来的天性。大数据这个概念没啥新鲜的。

但通过大量消费者生成的数据做决策的组织，还是互联网企业做的最好。

2.互联网企业：内容为王还是语境为王

本书以亚马逊作为讨论对象。

亚马逊公司及其注重展示消费者评价以为消费者提供有用参考，并以此维护自身运营运营。具体来说，亚马逊十分注重收集消费者评价，“评论可以按照发表时间和有用程度划分，并且设置最好评价与最差评价来带来更好的无偏见评价”。

其次亚马逊通过采取收费订阅活动，维护顾客忠诚度。

最后，亚马逊出品kindle的真正目的是为了卖电子书！

*个性化推荐

这样通过顾客行为来获知消费偏好的行为需要付出开发高级分析和算法项目的成本，自然也会获得好处。比如消费者继续选择订阅推荐服务。

*关联度

“谷歌除了利用这些精确信息lai”来让用户个性化自己的搜索页面之外，还通过我们输入的特定搜索词条来获知我们和广告主的关联度。如果一个网页的广告很少（或从没)被点开，不管是否放在显眼的位置，说明用户不觉得该广告和他们搜索的关键词有关。可以确定的是，如果更多的用户点开广告并为谷歌带来了收益，谷歌自然愿意把这个特定的广告放在消费者最容易看到的位置上。根据广告关联度来排序的搜索结果也有利于消费者，因为不管线上线下都没人愿意看到不吸引人的广告。

3.社交（营销）网络：企业对于社交网络产生数据的应用

（1）投放针对性广告

社交评论中所显示的消费者偏好自然可以被商家利用来推荐个性化商品和服务。谷歌甚至试图把这些评论融入到到用户的搜索结果中。

（2）开发各种前瞻性的应用程序

这样的应用程序可以用来建立客户资料库。如IBM公司通过分析用户在其社交平台上发布的内容，IBM公司已着手开发一种bao'包括用户购买意图、兴趣、需要、价值观和消费习惯等信息的数据库。

（3）通过线上活动预估消费者线下行为

“如果我们仔细分析用户发布的特定关键词，就会间接地发现该用户线下的活动。进一步分析语言和语法的精确度，也许还会获得除了教育背景之外的更多关于个体的详细信息。光有这样详细的资料还不够，还要思考怎么利用才合适。品牌经理能够将他们的主要精力放在最有可能对他们产品感兴趣的顾客身上，并在最合适 的时候与他们进行沟通。“

（4）通过深挖社交媒体找到意见领袖

找到了意见领袖，便能通过其分享的内容扩大信息的接触范围，以至于能够说服他人进行消费。很多企业正在朝着”致力于帮助营销者发现意见领袖并与之沟通“的方向发展。

值得注意的是，要构建从社交媒体平台攥取数据资料的业务，企业必然会面临这些交易平台会改变交易规则的风险。然而常常被忽略的是消费者才是数据驱动型业务的根本，从而使得企业总是需要在如何使用消费者生成的数据上对消费者进行安抚。

4.抛开数据，大同小异

上述标题的含义是如何分类和利用数据会成为平台的核心竞争力，佐证就是开发一个由消费者驱动的商品评级和评论平台，就是给消费者带来了巨大价值，为他们为他们提供了一种自我表达的手段。作为零售商，同时还深化了自己与众不同与众不同的品牌形象。

对了之后会出现很会出现很多例子来证明所有企业都可以通过消费者提供的数据来做决策，以达到提高工作质量和业务水平的目标。