数据才是真正的“上帝”

在商业营销过程中，用户就是“上帝”，但随着大数据时代的到来，数据成了真正的“上帝”。

从全球范围看，商业营销已经进入了“大数据时代”。未来，商家只有越来越多地掌握用户瞬间兴趣内容标签，才能占领市场，因此，挖掘利用动态标签越多，才能越接近用户，才能更清楚地判断用户的“兴趣点”。数据越完善，呈现的信息越贴近用户的需求。

现在有的电商已经掌握了每个顾客的一万多个“标签”，也就是一万多个特征标志，这个特征标志就是数据，它才是商家心中的“上帝”。

1913年，创始人马里奥·普拉达在意大利米兰的市中心创办了第一家精品店，设计手袋、旅行箱、皮质配件及化妆箱等系列产品。这就是意大利奢侈品牌PRADA（普拉达）。后来，马里奥·普拉达的孙女缪西娅·普拉达成为奢侈品牌PRADA的继承人，同时，她也是首屈一指的时装设计师。

缪西娅·普拉达独特的天赋在于对新创意的不懈追求，融合了对知识的好奇心和文化兴趣，因此，PRADA不仅能够预测时尚趋势，更能够引领时尚潮流。在美国，PRADA的名气甚至可以与LV·GUCCI等世界一流名品并驾齐驱。

从2001年开始，普拉达就利用最新的IT技术来提升它的销售。普拉达的服装也是人们的钟爱，但人们却没有发现，在服装的商品标签里嵌入了一个很小的RFID芯片。RFID是一种不需要电源的芯片，里面存储的信息可以被专门的阅读器发出的无线电波探测出来，然后再根据这些数据生成的信息调整营销战略。

另外，普拉达专卖店的试衣间也是数据搜集最理想的地方。

普拉达的试衣间是智能的，它能够做的事情远不止收集试衣的次数和时间这些简单的信息，它有一个“智能”屏幕，不仅能够让顾客从各个方位“看”到自己试穿上一件衣服或者戴上围巾、皮具的效果，而且它还可以让顾客看到自己“试穿“不同尺码、不同颜色类似服装的效果，这样顾客就不需要拿一大堆衣服到试衣间，而能够“试穿”不同款式的衣服，搭配不同功能的皮具，围上不同颜色的围巾。过去，顾客如果没有一些合适的颜色和尺寸搭配，常常转身就走了，从而影响了销售。现在，顾客可以通过试衣间的屏幕，大致了解自己“试穿”那些自己并没有试的服装的效果，这使得顾客的购物选择增大了许多。普拉达的专卖店可以随时随地从其他地方为顾客调来他们所喜欢的服装，而不需要增加库存。

这样，每一次顾客把时装拿到试衣间试穿，店里都能把顾客的数据“痕迹”记录下来。普拉达的数据分析师根据这些数据就能了解时装的销售情况，并且能够分析出在设计、制作或是销售方面存在的问题。

普拉达的全球销售额从2001年的15亿美元左右，提高到2013年的40多亿美元，这是利用大数据技术和思维进行经营的成功范式。

亚马逊公司是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。它是在1995年7月16日由杰夫·贝佐斯创立的，并以地球上孕育最多种生物的亚马逊河命名。亚马逊一开始只经营网络的书籍销售业务，然而具有远见的贝佐斯看到了网络的潜力和特色，当实体的大型书店提供20万本书时，网络书店能够提供比20万本书更多的选择给读者。目前。它已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业。

亚马逊的优势在于它拥有顾客全面的信息，比如一个顾客上周买了一台数码相机，之前他还购买了几个玩具，而同一个地址的另一个顾客又来买了婴儿用的浴液。那么可以联想到这两个顾客可能是一家人，他们有个出生不久的婴儿，买数码相机或许是为了给孩子照相。那么，与照相相关的商品和服务如在线冲印照片、电子相框、艺术制作等，就可以成为推荐的对象。如果再将他们的地址和美国个人住宅信息网站zillow.com联系起来，很容易了解到他们的住房价值，进而估计出他们的收入和消费水平和能力，这个推荐的针对性就更强了。

今天，亚马逊的个性化推荐不仅能针对个人的喜好，而且有较强的时效性。亚马逊就是利用客户过去的点击记录和购物信息来预测顾客未来可能会想买什么类型的书籍。亚马逊是通过客户数据信息来判定客户购物倾向的，因此，它能向我们推荐我们可能会买的书籍、光碟及其他东西。亚马逊的收入中有三分之一来自于这个有针对性的推荐服务。由于他们采用“由商品直接推荐商品”的办法，才使亚马逊的推荐系统变得准确而有时效性。

不仅是商品营销，电视剧制作的营销也使得大数据成为重要工具。

我们都非常熟悉美剧《纸牌屋》，它是由奈飞公司出品的政治题材电视剧，改编自迈克尔·多布斯创作的同名小说，由詹姆斯·弗雷、大卫·芬奇等执导，该剧讲述一个冷血无情的美国国会议员及与他同样野心勃勃的妻子在华盛顿白宫中运作权力的故事。

本剧由鲍尔·威利蒙开发和制作，他精通政治，曾做过查尔斯·舒默、霍华德·迪恩和希拉里·克林顿的助理，还写过电影剧本《总统杀局》。

《纸牌屋》之所以创造了收视奇迹，都是大数据挖掘、运用的结果。鲍尔·威利蒙和播放签约方在策划过程中，并没有凭主观臆想去制作这部大戏，而是通过大数据的技术和思维挖掘用户对现实题材的需求，以及演员喜好、故事情节的选择等。最后，根据几千万用户客观喜好的数据分析来确定谁来写这个剧本？谁来执导这部片子？谁来演这部剧的主角和配角？这是典型的C2B，由用户需求决定生产的应用模式。

奈飞公司成立于1997年，是一家美国公司，总部设在加利福尼亚州洛斯盖图，它以在线订阅模式开展电影DVD租赁业务。今天，它在美国的注册用户为2700万，在美国以外有3300万。

奈飞公司是互联网流媒体内容提供商，推荐引擎是它的一个关键性的服务。由于实行注册付费观看制，因此，它可以追踪注册（或者非注册）访客的点击和下载数据。这些注册用户的登录观看（实际是下载）的数字化踪迹就成为影剧制作过程中营销大数据的分析基础。

用户每天在奈飞公司的数据库中有3000多万的收视选择、400多万的建议及评论、300多万次的主题搜索。当这些用户通过浏览器登录奈飞公司的账号时，它的后台技术就将用户位置数据、设备数据、行为数据等悄悄地记录下来。同时，用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络等动作都作为一个行为单元转化成记忆代码存储在数据库里。

另外，奈飞公司开展一项影片评级业务，就是每个用户都能在一个个性化网页上对影片做出1～5档的评级。它将这些评级放在一个巨大的数据集里，该数据集容量超过了30亿条，然后，使用推荐算法和软件来标识具有相似品味的观众对影片可能做出的评级。这一分析过程绝不仅仅是分析观众喜欢看哪些主题的电影和偏好，奈飞公司还统计观众如何观看电影和观看过程，比如，观看过程中暂停的次数、回放的次数以及播放时间的长短、什么时间关闭视频等，这些操作都会被作为数据进入后台分析。除此之外，用户喜欢什么悬念？喜欢什么话题？喜欢什么场面？也都在后台分析之中。

过去，奈飞公司只是用这些数据来做影片推荐。如今，奈飞公司则“投其所好”，根据这些内容拍摄用户感兴趣的电影。他们从数据分析中发现，如果在其影视剧数据库中为所有的节目文件附加任意的元数据，例如剧本类型、演员阵容、故事情节、节目情调、导演名气等，然后成为分析参数，将大大提高收视率。

奈飞公司通过分析3000万北美用户观看视频的行为数据，发现凯文·史派西、大卫·芬奇和英剧《纸牌屋》3个关键词的受众存在交集，由此预测将三种元素结合在一起的片子将会“爆棚”。奈飞公司首席内容执行官泰德斯兰德斯及其团队成员就是通过分析观众的观影历史、观看的题材内容、故事情节、演员选择以及对不同影视剧的评分等数据得出了一个结论：拍摄一部有关一位参议员的政治连续剧，这就是后来大家看到的《纸牌屋》。为此，奈飞公司砸下1亿美金投拍此剧进行一场豪赌，甚至为了邀请凯文·史派西出演该剧，剧组又等了10个月才开机。

美国消费者对媒体节目的需求非常之高。现在美国消费者每周在媒体节目上花费40小时，其中不少时间是用手机和电脑接收流媒体。奈飞可靠的推荐引擎能够满足他们的需求。这就是奈飞公司通过大数据的分析更改了电视剧的播放形式。

按照传统连载美剧的习惯，基本都是每周播放1集，而奈飞公司根据相关数据的分析，更多人不喜欢在固定时刻收看电视剧，而是“攒起来”，直到全集播放完毕再一次性看完。用《纸牌屋》制片人鲍尔·威利蒙的话说：“如今人们希望不受束缚，想看就看，想看多少就看多少。”因此，奈飞公司做出了一次性播放13集《纸牌屋》的选择。为此，奈飞公司击败所有竞争对手，买下两年《纸牌屋》的独家播放权。这意味着，用户只能在奈飞公司上付费观看这部美剧。

之后，奈飞公司制作出的《纸牌屋》大获成功，《纸牌屋》播出后一个季度内就新增加300万流媒体用户，全美总用户数高达3340万，超越了美国有线电视业界老大HBO的用户数。

2013年《纸牌屋》拿到三项艾美大奖之后，又获得了金球奖，奈飞公司的影响力立即体现在商业价值上，股价狂飙26％，达到每股217美元，涨幅超三倍，奈飞公司2013年的营业收入和利润增长超过投资者和分析师预期。这一切，都源于从3000万付费用户的数据中总结出收视习惯，再将点点滴滴的习惯变成精准的数据，并根据对用户喜好的精准分析进行的创作。

由此可见，奈飞公司之所以买下美国版《纸牌屋》的制作权，并聘请芬奇担任该剧导演，就是来自对大数据分析结果的判断。

用《纸牌屋》制片人鲍尔·威利蒙的话说，“奈飞与网络客户有直接的互动关系，所以很了解受众喜欢看什么，奈飞由此可以判断什么样的节目能够带来多少收益，为《纸牌屋》这样的剧集找到合适的观众群并不困难。”