守著「偽需求」閉門造車，還談什麼大數據價值變現！

01-27

文/數據俠江穎

除了BAT和部分500強企業的內部應用，你幾乎找不到真正帶來規模化經濟效益的大數據產品？面對「偽需求」與「假產品」，應該如何杜絕臆想，建立有效的應用場景，實現真正的大數據價值變現呢？

在本期線上數據俠實驗室中，原力大數據CEO江穎博士為我們揭露了大數據業態繁榮背後的另一面，也分享了自己所進行的探索。

本文轉自公眾號原力大數據（ID：wislife）

我們看似已經進入大數據時代，到處都是各種各樣的大數據產品。但我可以負責任的講：90%的大數據產品，要麼，是閉門造車、臆想出來的「偽需求」，沒有真正解決客戶的需求和痛點，所以才會沒人買單；要麼，是概念導向、佔領客戶大數據認知的「假產品」，已經先入為主，讓真正的大數據產品推廣更加困難。

這就是大數據行業今天真實的業態，也是我們共同面臨的問題。

今天，你幾乎找不到帶來規模化收入的大數據產品。

目前大數據行情是，市場上出現了很多大數據產品——大數據精準廣告系統、智能營銷平台、輿情監測系統……

但如果你是業內人，你會發現，除了BAT和一些寡頭級別公司的大數據內部應用，絕大多數的大數據產品並沒有如同預期的被市場接受。

以至於行業內幾乎沒有靠譜的大數據工具和大數據應用產品，沒有幾個大數據產品真正的帶來規模化收入，也就是說並沒有那麼多客戶有意願為這些大數據的應用產品去買單。

我們可以一起來看今天真實的大數據業態。

精準廣告投放：做的是中介，靠的是概念包裝。

精準廣告投放，最可能是我們今天聽到最多、影響力最強的大數據產品。

其實我們都清楚，除了百度和騰訊的廣點通等少數幾個公司有大數據能力，諸多的DSP公司和廣告投放公司是打著大數據到概念，做到是廣告投放、賺的是廣告位的差價。

可是這些廣告投放公司和分發公司，佔領了客戶對於大數據的認知，讓客戶認為他們做的就是大數據、就是精準營銷。

如果有任何其他公司、其他人再去和這些客戶談大數據、談精準廣告、哪怕其他相關大數據時，他們都會認為都是一樣的。

輿情監控產品：普遍同質化、商業結合度低。

輿情監測類產品可能是目前市面上同質化最嚴重的大數據產品之一。市面上有大量的輿情監測產品，所有的輿情監測工具都會提供類似的功能：曝光量、曝光用戶數、影響力指數、正向/負向情緒指數、傳播趨勢圖。

比如，高考事件，在微博的曝光量是1.2億，曝光用戶量783萬，影響力指數80，公眾對此事的情緒偏向正面、數值為72，但傳播熱度的趨勢如何？

高考這個事情是熱點事件，很多人關注，大家基本是正面情緒的。可是然後呢？沒有用啊。我知道這些，我能做什麼？

如果這是一個負面事件，我希望壓制——

什麼時候來控制才不會產生反效果？

哪一類人是決定這次輿論事件的重點？

要控制和引導輿論，到底怎麼做？

如果高考熱點事件對我來說是一個難得的商業機會，我希望利用這個事件來宣傳我的產品——

如何來利用不同的人對這個事情的不同看法來設計差異化的廣告？

如何利用這個事件讓我的產品擴大銷量？

可是你會發現，市面上大多數大數據輿情產品並不能解決客戶真正的痛點和需求。

拒絕臆想，構建有效的大數據應用場景的三個認知與實踐

1. 從「重」到「輕」,從「平台系統」到「簡單工具」

事實上，今天90%的企業，特別是傳統行業和中小企業，既沒有為大數據付費的意願，也沒有為大數據付費的能力。

而有能力去購買大數據的應用、服務，有能力使用大數據的技術的，更多的是國企、政府和一些巨無霸型的公司。

這些有能力為大數據買單的巨頭級企業必然具備3個特點：

第一，他們內部一定已經有大量的IT系統；

第二，他們必然有非常龐大的組織架構；

第三，他們的流程制度也一定非常複雜。

我見過太多大型、複雜的大數據系統，最終卻沒有用起來。反思原因，就是因為做的系統平台過「大」、過「重」，要把這個大數據平台用起來，就涉及到了現有組織機構、工作流程的改變，做過這件事的人都知道，這個真的太難了。

所以，要把大數據的應用快速切入，讓企業立刻用起來，就必須非常的「輕」。為了解決這個問題，我們是這樣做的：

我們說的從重到輕的第一個「輕」——輕實施。

把我們的大數據營銷工具做的非常的輕量級，只需要做簡單的數據介面對接，就讓我們的大數據營銷工具能夠被使用。把實施難度降低到最小、讓我們的大數據工具與企業現有的平台對接變得最簡單。

從重到輕的第二個「輕」——簡單化，堅決不做複雜系統，只做簡單工具。

堅決只解決客戶在實際工作中的最痛點、最重要的那幾個問題，堅決讓我們的大數據工具不涉及任何流程、不涉及任何組織架構。

從重到輕的第三個「輕」——輕鬆用。

任何大數據工具必須自動化，堅決不能給這個崗位的人員增加工作量，相反還得減輕他們的工作量，才能把大數據產品被用起來。

2. 從「無」到「有」，創造新的「藍海」場景

只要提到大數據應用場景的構建，大家都覺得非常困難，推出的很多大數據應用工具或是應用產品客戶並不認可。

我的理解是，有大量的需求和客戶的問題用傳統的方法無法解決，但可以通過大數據來解決。只要找到這些需求，並且用大數據的方法來幫助客戶解決問題，客戶就會買單。

分享一個自己的大數據應用工具——線下廣告效果監測工具。廣告效果的統計分析絕對是世紀性難題，特別是線下渠道的廣告投放效果從來無法衡量。

地鐵廣告牌、公交車站點廣告牌、戶外大型LED廣告牌……每一個廣告牌的投放都是真金白銀的投入，但是到底效果如何從來都是沒有辦法統計的。

我們是怎麼做的呢？藉助運營商的基站數據對某個特定地點的廣告牌覆蓋人群進行拍照，通過分析對比這個人群在某個產品廣告投放前後的行為差異，最終得到一個具體廣告牌的投放效果。

比如，我在廣州的某個地鐵站的LED廣告牌投了某個App產品的廣告，投放時間為10天；這10天中，有20萬人曾經在這個地鐵站出入、搭乘過地鐵。

通過監測這20萬用戶關於這個App產品的使用行為，跟蹤這20萬用戶看到這個廣告之前和看到這支廣告之後行為有沒有發生變化，比如：

廣告投放前，有3萬用戶使用這個App產品，但是在廣告投放之後有3.6萬客戶使用這個產品；

廣告投放前，這20萬客戶中使用這個App產品的活躍客戶比例是2.3%，但是在廣告投放之後這個產品的活躍客戶佔比是3.1%。

也就是說，這個廣告牌帶來了6000個新增客戶、0.9%的活躍客戶佔比提升。藉助運營商大數據和新的大數據應用場景的構建，實現了對每一個廣告牌的價值產出進行清晰的衡量。因為它解決的是真正的行業的痛點和需求，所以這個應用場景必然是客戶會願意買單和願意接受的。

3. 從「增值品」到「剛需品」,搞定客戶的剛需型痛點

今天有大量的大數據的應用場景是可有可無的，說白了就是你沒有真正解決問題，客戶用與不用是一樣的，所以大數據產品用不起來。

而搞定客戶剛需型的痛點，核心並不在技術，而在於應用、在於通過構建有效的場景的構建幫助客戶解決問題。我們做的每一個場景都必須是讓客戶真正能夠使用起來、是有效果的。

要知道,今天很多的企業根本不懂大數據、更不知道如何來用爬蟲。

有一些企業客戶，他們現在去收集信息，掃樓、掃街、第三方渠道購買數據，很可能還會買到黑市數據，我們告訴他我們可以通過爬蟲幫他搞定，他們特別高興。

因為我們這個工具的核心是解決了從需求到最終實現的全部環節，而不單單是做爬蟲本身，效果也非常顯著——把數據的獲取的比例從43%提升到92%，準確度從61%提升到85%。

我們把增值品做成剛需品的另一個例子是市場調研。市場調研，對於很多大企業來講是絕對剛需，那我們如何用新的手段去幫他解決原有的問題，這個也是把增值品做成剛需品的一條思路。

我們有一個案例，客戶希望通過電話調研和郵件調研的方式來了解某一類App的產品需求和使用現狀。我們告知客戶，可以用運營商的互聯網產品行為數據來做這件事情。這樣只需要原有預算的20%；而且可以把原有的2個月到3個月的一個項目執行周期減少為1周到2周。

結語

今天的大數據產品中，有90%的大數據產品是閉門造車、臆想出來的偽需求，所以客戶很難為此買單；還有一類產品打著大數據的概念，佔領了客戶的認知，做的並不是大數據的產品，是「偽大數據產品「，讓真正的大數據產品的認知和銷售變得更加困難。

我一直認為相對於技術而言，如何才能把大數據技術和應用場景打通，構建有效的大數據應用場景更加困難。

拒絕臆想、拒絕閉門造車，構建有效的大數據應用場景，才是大數據產品可以帶來規模化收入、得到市場認可的根本。

註：以上內容為原力大數據CEO江穎在數據俠實驗室的演講內容節選，點擊「閱讀原文」可聽取完整直播回放。後台回復"數據價值變現"，獲取嘉賓完整PPT。本文僅為作者觀點，不代表DT財經立場。

題圖 | 視覺中國

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數據俠門派

本文數據俠為原力大數據CEO江穎博士，她曾任中國移動高級運營分析主管，對通信運營商、移動互聯網、廣告、金融、教育科研等多個行業都有深厚的理論與實踐經驗，積累了大量大數據行業經驗和研究成果。擁有7項技術發明專利，曾獲信息通信大數據產業聯盟評為2017年度大數據創新應用傑出人物。

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