本文为福布斯·静安南京路论坛圆桌讨论的实录:
《福布斯》杂志中文版、福布斯中文网总编辑周健工:我们都知道有一个公司有一个曲线,我想问一下大数据现在处于曲线的哪一端?我们只是处在美好的愿景阶段?还是说已经进入了真正可以改变商业,创造价值的阶段?
《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格:我们需要避免大数据的泡沫,有时候你觉得是大数据,但它并不是大数据,比如有些公司正在卖硬件、软件或者提供咨询服务,他们有时候把有些东西叫做大数据,其实并不是,所以我们不要带来太多的泡沫,有些东西不是就不是。
回答你的问题,我们在这个曲线哪个地方呢?我们处于哪一个阶段?我觉得我们在非常初始的阶段,
如1996年的电子商务,当时电子商务只是在美国网上来订购匹萨,大家慢慢才意识到电子商务是卖书,好比说亚马逊,所以我们是刚刚开始,像电子商务在1996年,我们也不知道以后会发展成什么样,这是它美丽的地方,因为我们面对很多机遇,每一个人都会有机遇来参与到我们未来的曲线里面。
IBM全球副总裁王阳:我和维克托教授的观点一样,我们正处于在发展过程中,远远没有达到高潮,大数据只是一个概念,大家在逐渐接受。
以前我们讲到互联网和云运算的时候,云计算已经存在很多年,而眼下虽然人们已经在拥抱大数据,但仍在雏形的过程中。IBM在大数据已经布局了很长时间,用了190亿美元收购大数据的有关公司,组成起来就是为了这个高潮。
技术发展推进了大数据,不管是通过通讯、英特网、云计算、物联网等等的综合,所有的数据都已经逐渐可以采集起来。在这样一种情况下,像刚才维克托所说的全息照相,把人类的活动和自然活动都采集下来,我们已经有了数据的来源。
第二是技术,也就是云计算处理能力,存储、带宽已经到了这样的时代,可以去处理这样的数据。第三点,我们不光是有了处理能力,更重要有一个分析判断的能力,能够进行进一步的优化,给我们整个社会带来价值,也就是有了价值之后,大家才会去相信大数据,从中得到自己的便利。
所以我们认为今天大数据到底给我们人类带来多大的便利,我们还没有真正享受到,所以只是在初期。在医疗、教育我们真正感受到大数据带来实实在在的贡献还没有真正挖掘出来。
1号店董事长于刚:我非常同意二位的说法,我认为大数据真正的应用才真正开始。
因为现在首先可以采集到大数据,第二数据越来越精确,第三是数据越来越实时,真正可以实时采集到大数据才能真正为我所用。第二,人们真正理解数据只是零散的,但是经过整理和过滤之后才能成为信息,信息要进一步地以有效的方式展现在人面前的时候才能成为知识,但这个知识要经过各种工具分析,真正应用到商业活动中间才能成为我们的商业智慧,所以我们越聚越多理解这个过程。
苏宁电器华北区总部执行总裁范志军:作为商业来讲我们对大数据的应用远远不够,现在讲大数据过去也有,这些数据都是客观存在的,只不过过去没有把这些数据通过互联网化,通过具体的分析进行归类、整理,能够运用到我们的商业领域去,我觉得在这一点上作为中国的零售行业,在这方面谈大数据还刚刚开始,如何把这些大数据经过分析以后,能够很好地运用到我们的上游制造企业,他通过数据的分析能够把消费者的一些消费行为转化为对消费者个性消费需求的分析,这是对整个零售行业要做的一件具体的事情。
MediaV董事长兼CEO杨炯纬:大数据的简单算法可以超过小数据的简单算法,我相信这个,但不是一夜之间可以实现,对于大公司可能没有办法用大数据的简单算法超越它,这就是在复杂应用上大数据似乎到今天为止还没有展现出价值,或者没有被大量应用,但是对中小企业,不管是复杂算法还是简单算法都没有能力计算,因为他没有团队、能力和资源,这个时候大数据的应用一下子使得这些中小企业能够进入到这个领域。
我们在广告领域用得最多,不管是谷歌也好,还是淘宝也好,其实他们大数据的应用都是直接使得中小商家受益,所以我觉得这可能是更早让我们看到大数据的价值。
益普索大中华区董事总经理李海岚:为前一段时间我们行业很多大型企业都一直在探讨,如果来了大数据,那小数据还有没有价值,需不需要存在。
当我们回顾市场研究在做什么的时候,其实我们会看到,以前我们为什么去收集小数据,为什么分析小数据,是源于我们服务的企业,就是说我们品牌主或者产品和服务供应的企业,他们实际上在用传统的营销方式来做营销,所以在这样的营销方式下,我们需要用抽样的方式做预测和产品创新的支持,
但今天我们这些企业主实际上在面临一些新的挑战,他们在做这样一些拥抱大数据或者做新数据营销的时候,对市场研究公司来讲,我们不光要收集小数据,分析小数据,还要拥抱大数据,而且帮助企业一起拥抱大数据。
针对大数据,我们现在还是在一个非常初期的阶段,针对我们专门收集数据和分析数据的企业来讲,我们希望在这方面能够做得更好,能够帮到各种各样的成功企业。
周健工VS于刚:购买推荐、购物清单和库存管理
周健工:1号店怎么做大数据挖掘?
于刚:今天早上一看我们的销售比上周同期增长11倍,我们对于大数据的重视从创建刚开始有做这个事情,我们成立一个BI商业智能团队,我们当时和思科合作,购买了大量的数据库,做了大量数据挖掘的工作,我们知道所有客户的购买路径,也知道顾客看了什么,再看了什么,收藏行为、购买行为和购买商品的关联行为,甚至有些顾客比如说看了一个商品没有买,我们就根据数据分析说这个顾客没有买,也许这个商品不是他要的,像类似商品会推荐,当时没有库存,有了库存提醒顾客,如果嫌价格高,那我们下次促销的时候再提醒顾客,所以说这个后面有一整套的根据数据挖掘做的数据模型,为客户做推荐,这是前端的数据。
还有一个购物清单,满足顾客个性化需求,比如以前知道顾客的行为,这个购物清单可以让顾客很轻松地把他感兴趣的推荐给他,他曾经购买的商品提供出来,加加减减实现订单。
仓库的库位商品怎么摆放呢?如果发现大量客户同时大量购买A商品和B商品,这样就放得很近,这样捡商品效率很高。
我们还做了一个前置仓库,有几个大的全品库,每个里面有数万种商品,不可能把数万种商品同时放在一个小的库里面,我们做了大量的数据分析,发现本地化的产品销售80%放在本地仓库,动态地,根据客户的需求来调拨,从主库调拨到前置型仓库,发现销售不太好的商品再调回来,我们提高运营效率,同时满足本地化的顾客需求。
周健工VS范志军:苏宁在做的是大数据平台
周健工:苏宁云商O2O模式如何应用大数据?
范志军:今天是双十一,是电商相对比较热闹的一天。苏宁在推未来或者已经在实践的经营模式,云商的经营模式有两个店。第一个店是商店的店,现在商店和过去理解的商店不一样了,过去的商店就是提供销售,现在的商店除了销售以外,我们更多是体验、服务、展示的功能。这个展示的不是现场看到现场摆放的,而是把互联网所有的商品进行实际的展示。
体验除了实物体验,更多把互联网的应用,让消费者用互联网的购物方式进行体验,包括交易和支付等等。服务可能更多是面对面,因为消费者不仅仅要面对面服务,更多参与到交易、支付以及送货的流程中,我们是把这个店面和线上结合,实际是一个电子商务的实体店。
第二个店,电子商务的店,我们讲电子商务的店也不是传统电子商务,传统大家谈到可能是B2C,或者再早是C2C,我们是能为消费者提供线下更多体验,是和线上、线下融合的O2O的店面形态。
零售服务商我们理解是一个开放的平台,是线上、线下同时向商户开放的平台,更好地满足消费者不同商品的选择,这是整个苏宁在发展中对商业模式的理解。
在这个模式下,消费者进入苏宁,不管是实体店,还是网店,不光只是对商品的介绍,而是一个服务,消费者在苏宁享受一个服务的过程,是根据他在苏宁,除了刚才互联网提供的一些推荐、关联等等,我觉得还有一个延展,消费者购物的延展服务。
消费者在苏宁搜索一台冰箱,后台会根据他以往的消费层次和特性推荐相应的产品。同时也会记录下他购买这一商品的消费周期,这样形成了后期的服务延展,也为实现线上线下的数据互动应用打下基础。
周健工VS杨炯纬:5快钱的消费者洞察报告
周健工:作为精准广告的投放商,怎么围绕大数据概念建立起自己的商业生态系统?
杨炯纬:今年双十一,我们服务了3800个电商企业,在我们的平台上进行广告投放。
以前都知道我们在大数据精准营销平台之前,我们是服务所谓的大客户,我们来大概服务了差不多100个客户,大概用了500个人,而今天我们服务3800个客户,只用了20个人。
其实我们服务这些所谓的中小电商企业,其实他依然是一个从消费者洞察到消费者锁定,到营销渠道管理到投放,到效果评估优化,整套体系依然是这样的流程。因为有了大数据以后,所以使得我们这样一整套的流程基本上已经被机器所取代,机器自己跟踪数据,挖掘数据,去锁定消费者做消费者洞察。我们大概在明年一季度会推出消费者洞察的模块,可能花5块钱、10块钱就可以跑出一个报告来。
包括刚才讲到的百度,我们跟很多大的营销渠道对接起来,都能够在这些海量的营销渠道当中帮助这些中小企业找到特别精准,特别细分的人群,而且我们今天给这些人群看到的广告创意,他依然是依靠对于消费者之前所有的行为,你看过什么,买过什么,对什么东西感兴趣,包括地域特征,机器自动去补充,广告说什么,推什么样的商品,什么样的文字和语言都是自动出来的,这就使得我们今天去服务这些中小企业,不再依靠原来资深的营销专家,他们的经验已经被机器学习所取代,所以今天服务的门槛已经急剧降低。
今天讲我们的服务门槛是5000块钱,明年还会推一个产品是3块钱,你就可以在互联网上做营销了。
周健工VS李海岚:除了数据还有情感
周健工:通过计算来获得的数据和你们通过传统的方式收集的小样本的数据,哪个你觉得更可靠?
李海岚:当然我们现在理解还是在比较初级的阶段,实际和电商的合作我们也经历了很多的磨合跟思考,包括电商,也包括很多其他在做这种线下经营的企业,再拥有了大量消费者行为的数据,包括维克托先生讲到的交易数据,实际电商有非常大量的数据。
对于研究公司来讲,我们讲这种行为数据对于企业已经有非常丰富的数据,但是作为营销决策来讲还是需要很多消费者的态度,包括情感,这方面的信息反馈或者这些数据采集才能做出来可能更精准,更准确的营销决策。
比方说我们也跟很多电商一起来合作,可能跟广告沟通,或者品牌沟通的项目,刚才杨先生讲到为3800家电商做服务,可见现在电商竞争非常激烈,电商怎样脱颖而出,除了很好的物流和商品供应之外,针对消费者也需要有很好的品牌形象,品牌的资产,这些是我们可以帮到企业和电商继续工作,
我们要去了解消费者对于这些企业的情感是什么样的状态,然后怎么能够让我们的企业沟通,无论是线上的广告,还是说我们的品牌沟通,还有包括我们的产品供应,或者是我们的物流供应,在不同的接触点上能够在消费者这一端产生更好的正面拉动,所以除了行为数据以外,调研公司还可以做很多的情感性的态度方面的数据,帮助企业做更好的营销决策。
除此之外,可能很多企业还有很多的,像我们说的产品创新类的研究,那这些研究其实还是说需要很精准地找到某一类消费者,然后来看他们对这个新产品的想法,他们使用以后的意见,这些也还是在小数据的范畴里面能够帮助企业做到的。
下一个大生意是什么?
维克托:要回答这样的问题当然是非常困难的,效率的提高应该是很容易定义的,而且很明显地可以看到,但是新产品就更模糊,新服务就更模糊,我们需要有更多的创意,有更多新的想法,这是一个很大的挑战。与此同时,也会为我们带来更多的好处,给我们带来新的业态,为我们将来带来更多的销售收入,所以说在我为你成功鼓掌的同时还要鼓励你跨出下一步。
王阳:其实大数据来临大家知道这是冷兵器时代转向热兵器时代的时候,在你还没有发起攻势的时候,别人已经了解你的全部规划,哪怕一个企业,一个市场的认知,这种认知今天已经存在,只是我们有没有利用它。
苏宁其实是在中国转型最成功的一个从传统零售行业到一个传统零售行业现代化加上电子商务云商的企业,其实中国有大量这样的企业需要向苏宁学习,因为他们确实需要知道从传统行业走向新时代的过渡。
今天云计算的平台,大数据的平台使得这些工具能够以非常小的代价传播到小的企业,为什么IBM没有能力去关注中小企业,原来做得不是很好,因为他的销售成本相当高,他需要非常资深,需要对企业非常了解。
云计算的普及出现之后,我们可以在大数据平台为中小企业搭建这样的平台。刚才讲到对小企业来说,其实它完全可以利用社会上所提供的公开大数据进行挖掘,而且在这个平台上我们现在已经做到了你不需要用统计学的博士学位,来用一个非常复杂的工具进行数学建模才可以分析,我们把数据分析进行平台化,使得每个人通过大数据进行模块化整合,非常容易进行拼接,这就是中小企业能够取得灵活性非常重要的一个资本。
刚才你又问到在中国这样一个国家当中,哪一些行业可能在大数据上可以在全球领先,其实中国在很多行业都可以做到这一点。中国对于大数据来说有一个先天性上面的优势,第一任何数据在中国就是大数据,我们在美国测试任何的数据,这个量到了中国都必须要加一个零,甚至几个零才可以是中国的价值。
第二,中国人脑先天对数据非常敏感,数学家也好,数学分析也好,你看小孩子对于数学非常敏感,所以加上一些工具,中国可以走得很远。第三对数据的公开性,中国这样一个国家对数据的共享是相当推崇的,而不是像西方有些国家对数据的共享是有条条框框的,你不一定可以拿到这些数据,不一定可以商业化,这三点决定中国在很多行业可以走到世界领先。
哪些行业将获得前所未有的活力?医疗行业,中国有大量的三甲医院里面产生大量的数据,如果我们数字化,能够采集起来,包括今天健康档案,比如像东软一些东西在做,还有谷歌做的手表、眼镜等等,能够把你的信息收集起来。比如智慧家居,苏宁在做,空调、冰箱的使用,甚至每次大小便,你不一定要到医院里做这样的检查,比较智能的采集方式完全可以天天检测你身体的健康状况,包括饮食、情绪、睡眠等等,在医疗健康方面就是一个大有所有的地方。
其次是教育,中国很多教育现在正在往网上方向发展,而在教育行业,我认为中国正是需要突破的一个地方,正是因为有这么一个难点,我认为最容易在这个方面进行突破,中国家长对小孩的教育非常重视,比其他国家重视得多,如果在物联网上面,用大数据的形式对学生提供教育的话,我认为很多的家长都会一下子就接触这个事实,而且因为人群之多,所以在这方面的研究可能会走在全世界前面。
周健工:今天每个人在强调自己业务增长的同时,都强调我的移动端增长多少,我想问每个公司自己在移动端的表现如何,在未来的发展占有什么样的地位,你们是怎样努力去强化这个地位的?
于刚:我最近做了一个报告,移动商务是电子商务的革命,而不是一个进化。
几年以前我曾经预见过,将来是无商不电商,现在可以重新做得预测,将来无商不移动,
因为我们看到移动的迅猛发展,包括我们自己的客户现在已经基本上10%的销售是通过移动端来的,而这个发展加速度远快于平台销售。当然因素有很多,一个是中国智能手机的快速发展,电子商务本身的发展,还有移动我认为一个非常重要,就是移动有很多自己的特质,不仅仅是和PC销售非常不一样,比如有定位功能,有互联功能,与别的设备进行交互的功能,还有扫描、识别功能,使得以前社交购物的概念变成现实。从1号店本身移动是我们的四大战略之一,而且投入了大量的精力和人力,我们认为移动有很多特征,也有很多弱点,比如说屏幕小,输入困难,我们要利用其长处,避免其短处,让移动真正成为我们零售的主流。
范志军:从苏宁最近成立的部门来谈一下对移动的认识,我们最近成立了多屏互动部门,把PC端、手机端、PAD、电视对销售的影响体现出来,做专门的项目推动。未来把苏宁开进消费者的口袋里,开进消费者的客厅里,这是我们对移动互联的理解。(这应该也成纬苏宁收购PPTV最好的注脚)
杨炯纬:事实上我们移动端的广告需求方平台,或者说广告平台已经在几个月之前上线,我们一直没有在市场上宣布过,是因为在过去的一年当中,我们在移动广告上做了大量的试验,但一直没有定性。
我们发现一个观点,就是在移动网络广告的未来发展中,有可能不管是在数据的使用,数据切割的纬度上,还是在广告主的过程上,甚至是广告的形式上都跟原来PC上的广告非常不同。最近看到一些原生广告,就是在手机上的一些表现,让我们非常非常惊讶,这样一些技术我们也看到了它跟雅虎最近在推的一些广告形态、广告技术也会有很多异曲同工之妙,我会觉得移动网络广告已经在一个即将进入新的完全不认识的世界前头,马上就要进入了。
李海岚:移动技术对市场研究行业实际是一场革命,我们益普索公司今年8月份成立新的发展公司,专注利用移动技术来进行数据采集,实时输出报告,我们也是全力在市场发力。为什么成立独立的公司呢?我们想避免传统的思维方式,传统的一些运营方式对整个新业务的禁锢,所以我们吸引了新的大量以IT和高技术,包括移动技术背景的人才,还有包括我们抽调一些精兵猛将来推动新业务的发展。
关于数据隐私:数据需要自由流动,但要保护的是你对于数据的分析。
问答环节:
问:大数据时代对我们中国来说,现在上海公共服务平台建了好多,大数据的保护和市民所有保护,从企业和企业之间的知识产权保护,国外政府在这方面有什么案例,谢谢!
维克托:非常感谢您提的这个问题,同时您的问题非常重要,谁来控制这些数据,谁是这些数据的所有者,这可以用这些数据,谁有权力来限制数据的使用,这些都是我们将来要面对的问题。我想这样来回答,如果数据没有这样的知识产权,数据可以自由流动,数据只需要数据本身进行保护,我们要保护的是你对数据的分析,而数据本身可以进行自由流动,而这个数据你从中得到你的想法才是进行保护的东西。
王阳:这个东西不解决,大数据不能发展,因为里面有很多隐私。如果你全部封闭起来,像闭关锁国一样,不跟大家交流,交流的时候显然把自己一些部分流露给别人,如果不交流是否会落伍呢?很多企业在丝毫,可能不交流的代价更大,比你的隐私透露失去的更多,很多人愿意把自己的DNA提供出来,让他们知道,同时收取的信息是你疾病的防控和治疗等等。
关于小企业用大数据:关键在于循序渐进,借力打力
问:您好,我的问题是大数据技术如何应用中小企业,因为我相信不一定是大的公司,小的公司也有可能拥有大数据,但是如何和拥有顶级大数据处理和大数据分析技术的公司合作,如何应用到中小企业中,我对这个问题比较感兴趣。
于刚:我认为大数据我们都知道是一个金矿,但并不是每个企业在大数据可以挖到金子,也不是大的公司才能在大数据里挖到金子,首先公司要重视,公司要投入,要持续投入,而且要有这种分析的人才,去真正在大数据里面找到背后隐含的价值。
举个例子来讲,1号店分析大数据并不是现在开始,五年前已经开始,而是一个持续的改善过程,一步步走过来。比如说最早开始PIS,就是去网上抓所有竞争对手的产品库存信息、价格信息,根据这个信息我们开始慢慢手工定价,
最后我们又开始在后面做公司的价格策略和价格模型,开始自动定价,现在又把这个信息进一步扩张,根据顾客所有各个网站的产品信息和顾客搜索信息,我们来决定采购什么样的产品,怎样完善我们的品类,
它是一个循序渐进的过程,从一开始点点滴滴,慢慢让内容越来越丰富,功能越来越丰富,然后挖掘出更多的价值。
王阳:刚才你说中小企业怎么利用大数据,其实大数据并不是为大公司所用,所拥有,其实有很多公司,像中国移动,中国联通,或者医疗行业,他确实收集了大量的数据,这是为了他的业务来服务的,他原先收集的,包括沃尔玛,他把他上架的所有商品公开出来,
其实中小企业在这上面可以做很多的工作,关键一点你的思维。很多大的企业已经把自己内部的数据通过一个窗口能够贡献出来,而没有一家大的企业可以说他拥有所有的数据,但每一家都通过开放的OPI提供出来,中小企业可以利用大数据平台的很多工具去把它抓取出来,为自己的商业模式进行服务,中小企业并没有在大数据上面比大公司来得有劣势。