線(xiàn)下大數據正成為構建精準“用戶(hù)畫(huà)像”的最大助力

不管是針對消費者的宣傳還是營(yíng)銷(xiāo)，或者是針對公司的管理運營(yíng)，大數據在其中的作用從本質(zhì)來(lái)講就是在構造“用戶(hù)畫(huà)像”。

近年來(lái)，在智能化趨勢的推動(dòng)下，社會(huì )經(jīng)濟的眾多領(lǐng)域都發(fā)生了翻天覆地的變化，其中尤其以金融、零售等最為明顯。以零售業(yè)為例，隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現和快速發(fā)展，傳統的商超、店鋪漸漸從線(xiàn)下走到線(xiàn)上變身為“電商”，之后在大數據、人工智能等技術(shù)的加持下，蛻變過(guò)一次的零售業(yè)1.0又經(jīng)過(guò)了2.0到3.0的快速迭變。

其實(shí)，類(lèi)似以上的過(guò)程同時(shí)在很多領(lǐng)域不斷上演，而作為企業(yè)成功蛻變的重要手段和基本因素，“大數據”在其中日益受到人們的關(guān)注。

據相關(guān)統計，截止到2016年年底，中國大數據產(chǎn)業(yè)規模突破14000億元。其中，基礎支撐層規模為1335億元，數據服務(wù)層規模為202.9億元，融合應用層規模達到13000億元，占比達到將近90%。數據之外，僅僅是國內近一兩個(gè)月內，阿里巴巴、華為、蘋(píng)果等等都相繼宣布建筑新的數據中心。

大數據助力企業(yè)升級與轉型，關(guān)鍵在于“用戶(hù)畫(huà)像”的構造

用戶(hù)畫(huà)像（persona）的概念最早由交互設計之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.”他認為“用戶(hù)畫(huà)像是真實(shí)用戶(hù)的虛擬代表，是建立在一系列真實(shí)數據之上的目標用戶(hù)模型”。

近年來(lái)，“大數據”越發(fā)受到企業(yè)的重視。如傳統制造業(yè)，通過(guò)推動(dòng)大數據在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、售后服務(wù)等產(chǎn)品全生命周期、產(chǎn)業(yè)鏈全流程各環(huán)節的應用，從而能夠分析感知用戶(hù)需求，以進(jìn)一步提升產(chǎn)品附加價(jià)值，打造智能化管理系統；又比如證券行業(yè)，借助大數據的協(xié)助，其能夠提前預知市場(chǎng)狀況、接下來(lái)的走勢等多個(gè)指標，這也是當下金融科技（Fintech）的一種表現形式。

事實(shí)上，不管是以上提到的大數據與制造業(yè)、金融業(yè)的結合形式，還是在其他產(chǎn)業(yè)的應用，從本質(zhì)上講都是一種廣義的“用戶(hù)畫(huà)像”的刻畫(huà)。

背靠大數據，用戶(hù)畫(huà)像的采集方式愈發(fā)精準

“用戶(hù)畫(huà)像”的構造一般分為三個(gè)步驟：數據采集、行為建模和畫(huà)像構造。

數據采集的對象包括網(wǎng)絡(luò )行為數據、個(gè)人內容偏好等多種數據。以往，企業(yè)等通過(guò)問(wèn)卷調查、隨機抽查來(lái)采集數據，之后由于互聯(lián)網(wǎng)的普及，這一行為被搬到了線(xiàn)上，也就是所謂的“線(xiàn)上大數據”。而在眼下，隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和人工智能算法的精進(jìn)，這一行為又再次出現了轉移線(xiàn)下的趨勢，也就是當下備受關(guān)注的“線(xiàn)下大數據”。

線(xiàn)下—線(xiàn)上—線(xiàn)下，變化如此波折，發(fā)生了什么？

這主要是因為一直以來(lái)，人們更多的行為數據是發(fā)生在線(xiàn)下的。根據國家公布的相關(guān)數據顯示，目前線(xiàn)上消費行為在總體消費中所占的比例仍不足20%，而線(xiàn)下大數據每年平均能夠占到88%左右的份額。

在線(xiàn)上行為以絕對劣勢少于線(xiàn)下行為的前提下，線(xiàn)上大數據所構造的用戶(hù)畫(huà)像可能并沒(méi)有那么的精準。這時(shí)，就必須要借助更加海量的線(xiàn)下大數據的支撐。

另外，在“用戶(hù)畫(huà)像”的構造上，100%永遠是一個(gè)達不到的目標，因為用戶(hù)的行為習慣等各項數據是時(shí)刻變化著(zhù)的。比如用戶(hù)最近需要購買(mǎi)的東西，這一數據是不斷變化的，為了實(shí)現一個(gè)更為精準的推薦，算法也需要依據實(shí)際情況來(lái)不斷地替換或者是補充新的標簽，企業(yè)版“用戶(hù)畫(huà)像”的構造原理亦是如此。

線(xiàn)下大數據對“用戶(hù)畫(huà)像”的構建具有更大意義

“用戶(hù)畫(huà)像”在具體應用上也體現出了幾種不同的構造類(lèi)型：

A.一種是對線(xiàn)上大數據的純粹依賴(lài)：這一類(lèi)“用戶(hù)畫(huà)像”的構造形式在生活中也較為常見(jiàn)，尤其是在主打內容運營(yíng)的市場(chǎng)。這也是互聯(lián)網(wǎng)+信息化時(shí)代這一過(guò)渡期間，各企業(yè)完成的第二次蛻變。

譬如每個(gè)人幾乎每天都會(huì )打開(kāi)的UC、今日頭條、愛(ài)奇藝、網(wǎng)易云音樂(lè )等資訊或音樂(lè )類(lèi)APP，這些軟件都帶有一個(gè)“智能推薦”功能，其所起作用的也就是一個(gè)針對個(gè)人的“用戶(hù)畫(huà)像”。

當你在聽(tīng)音樂(lè )、看新聞的時(shí)候，APP的后臺就在“悄無(wú)聲息”的采集你的各項行為數據，包括內容的類(lèi)型、打開(kāi)時(shí)間等等。在這一類(lèi)“用戶(hù)畫(huà)像”的構造中，企業(yè)所采集和依賴(lài)的幾乎就是線(xiàn)上大數據，線(xiàn)下大數據所能夠提供的幫助是微乎其微的，甚至可以說(shuō)是忽略不計的。

B.一種是“線(xiàn)上+線(xiàn)下”：眼下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)代替傳統互聯(lián)網(wǎng)而成為主流，同時(shí)在智能化的推動(dòng)和無(wú)人超市以及新零售興起的背景下，線(xiàn)下大數據開(kāi)始被廣泛關(guān)注，“線(xiàn)上+線(xiàn)下”這一模式更是常常被人們掛在嘴邊。至于如何“線(xiàn)上+線(xiàn)下”，主要分為兩種，一種是數據在線(xiàn)上線(xiàn)下的結合，另一種則是多層面的。值得注意的是，這兩者在某些時(shí)候更像是一種進(jìn)階關(guān)系。

在線(xiàn)上線(xiàn)下數據的結合上，依據具體的操作手法，京東部署的線(xiàn)下體驗店“京東之家”應該算是其中的佼佼者了。

作為國內的電商平臺之一，基于消費者在線(xiàn)上平臺的搜索和購買(mǎi)數據，京東之家能夠依據地域、人群來(lái)決定店內所擺設的物品種類(lèi)。

在京東之家的運作過(guò)程中，“線(xiàn)上+線(xiàn)下”的操作模式也是使得線(xiàn)下體驗店能夠成功的關(guān)鍵。通過(guò)對線(xiàn)上大數據的采集和分析，京東之家先是對某一區域的消費者構造了一個(gè)最初的關(guān)于消費偏好的“用戶(hù)畫(huà)像”。在此基礎上，繼而利用線(xiàn)下大數據來(lái)對這一“用戶(hù)畫(huà)像”補充和完善。從線(xiàn)上到線(xiàn)下，將兩者充分融合利用，讓人們看到了無(wú)人超市之外的另一種“新零售”的實(shí)踐。

至于線(xiàn)上線(xiàn)下多層面的結合，是包括數據、技術(shù)和平臺等多種方面在內的一種協(xié)同合作，而這種結合更多的是由技術(shù)解決方案服務(wù)商所操作的。在這種操作中，國內最大的線(xiàn)下大數據服務(wù)平臺ZMT眾盟，其運作模式或許能為我們帶來(lái)啟發(fā)。

一個(gè)成熟的大數據體系，是集數據“采集、合成、應用”為一體的多維統一。其中數據采集是基礎，沒(méi)有搭建好數據底層建筑，數據應用就無(wú)從談起。ZMT眾盟從2013年起，就專(zhuān)注于線(xiàn)下大數據的持續積累，目前已擁有10億+獨立移動(dòng)設備線(xiàn)下數據，200萬(wàn)+數據熱點(diǎn)、1000+人群畫(huà)像，覆蓋了300多個(gè)城市，擁有100萬(wàn)+全國合作商戶(hù)。
 
基于龐大的線(xiàn)下場(chǎng)景數據，打通線(xiàn)上數據，對接海量媒體資源，ZMT眾盟實(shí)現了對人的“識別、洞察、交互和觸達”，能夠幫助企業(yè)進(jìn)行自管理、自營(yíng)銷(xiāo)以及精準營(yíng)銷(xiāo)。在這個(gè)過(guò)程中，通過(guò)線(xiàn)下數據構建的“用戶(hù)畫(huà)像”是洞察消費者需求，實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)的重要依據。在營(yíng)銷(xiāo)應用之上,ZMT眾盟要做的是助力實(shí)現數據資產(chǎn)化及商業(yè)化，即幫助企業(yè)建立私有線(xiàn)下數據庫，同時(shí),進(jìn)一步把資產(chǎn)化了的數據商業(yè)化，也就是變成”錢(qián)”。

結語(yǔ)

為了讓產(chǎn)品更能加迎合市場(chǎng)，或拉攏更多的客戶(hù)，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用大數據來(lái)為消費者構造“用戶(hù)畫(huà)像”；而為了更好掌握公司的整體情況、提高公司的運作，助力企業(yè)的升級轉型，企業(yè)也會(huì )利用大數據來(lái)構造企業(yè)版的“用戶(hù)畫(huà)像”。

而大數據，尤其是線(xiàn)下大數據，對企業(yè)構建“用戶(hù)畫(huà)像”從而開(kāi)展精準化、智能化的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，正在發(fā)揮愈加重要的作用。

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