都說現在是大數據時代,那麼大數據是什麼?大數據有什麼用?大數據最核心的價值是什麼呢?其實大數據的核心價值很簡單,就是了解用戶行為(更簡單說就是了解用戶行為習慣)。今天我們就細說大數據的核心價值。

一、什麼是元數據(Metadata)?

元數據是對數據本身進行描述的數據,或者說,它不是對象本身,它只描述對象的屬性。

比如,一幅畫本身,是數據。而這幅畫的作者、完成時間、尺寸、價格、類型等等,就是它的元數據。

又如,你媽給你介紹個相親對象,你並不認識他,但你媽告訴你他的年齡、身高、體重、體貌特徵、家庭背景、收入、愛好特長,你心裏也就對他有了印象。即便你還不認識他。

元數據的價值

能夠從側面描述對象

可以結構化、信息化

什麼意思呢?

舉個栗子,要判斷一幅畫的價值,除了專家直接通過畫的藝術性來評價外,還可以通過元數據來判斷。

這幅畫是名家的還是二流畫家的?這幅畫是作者在他創作鼎盛時期的作品,還是在年輕時的作品?這幅畫是作者擅長的類型還是他不熟悉的?

用這些元數據描述的信息,我們居然就能把這幅畫的價值算得八九不離十。這肯定會存在誤差,但這個判斷方法也非常合理。

二、那用元數據描述對象有什麼意義呢?

這就是在大數據上產生的價值:對於非結構化的、非量化的對象,結構化的元數據可以用以快速計算和判斷。

再舉個栗子,你媽給你找了100個相關對象,手裡有100份資料,你要是一個一個去仔細翻閱,那幾天都翻不完。但你告訴你媽,高學歷的可能意味着素質很高, 高收入的可能意味着能力很強,所以先把低學歷低收入的篩掉,剩下的再依據身高體重年齡這些信息排序,那效率就高得多了。

注意,這樣的方法仍然會有失誤的,說不定真愛就在被篩掉的人里。但這樣的概率很低很低了。

這效果在相親里似乎還不太明顯,但大數據在真正產品應用中,產生的效果就天翻地覆了。

三、大數據應用階段一:輔助產品

剛開始比較簡單,就是用以輔助產品人員和市場人員做判斷。

過去的實體產品做一次調研非常麻煩。比如飲料公司,調研人員要用各種方式觀看他們喝飲料的場景和步驟。

問卷是最常見的,但不準。所以會組織各種各樣專業的現場試驗,要搭建環境(一般是有單面玻璃或攝像頭的)、邀請志願者,然後引導他們按照日常的習慣去完成一些操作。

比如這樣的通過攝像頭監視觀察室,顯然這種辦法非常笨重、成本高。

現在的互聯網產品根本不需要這麼麻煩。用戶所有的使用數據、行為,都是記錄在案的,想知道什麼,瞬間就能分析出來。

過去想知道用戶有沒有做一件事,比如有沒有用過這個功能?太難了。

現在呢,就問點擊這個行為,點擊了幾下、點擊在哪裡,什麼時候點的,甚至這是在什麼地方點的、點擊之後又做了什麼,一清二楚。

用戶平時用不用這個功能、怎麼用這個功能,也就一目瞭然。

對於產品設計者來說,這是至關重要的數據。而且,這是完整的數據!如果是互聯網產品,那麼我知道的是所有用戶的數據,不是過去傳統行業產品的樣本數據。

騰訊知道所有微信用戶有多少用朋友圈、知道這些用戶每天都發幾條朋友圈、知道這些用戶每天都發了什麼。每一個數據都是真實可用的。(過去發行量再大的報紙也很難知道讀者性別,然而現在再小的微信公眾號也可以實時獲取。)

在實體產品的行業,隨着未來整個產品從生產到銷售到使用的信息化,大數據也會漸漸起到更大的作用。過去賣一瓶水,可能到某個超市就斷掉了,我不知道這瓶水被 誰買走了。但現在在天貓賣的一瓶水,我知道對方這個用戶是每個月買十箱水的,他的地址是某個高檔餐廳,那我就知道這瓶水的目標受眾是誰了。

這是元數據的價值所在。

所以說,大數據的第一階段是:輔助產品設計者做判斷、讓產品製造者更好地滿足用戶。

這時候的大數據主要是來為產品提供支持,產品再應用於用戶。

四、大數據應用階段二:創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度后,事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助,而是變成了最有價值的產生本身。

很簡單的,全中國最熟悉老百姓消費習慣的誰嗎?是哪個科研機構嗎?都不是,是淘寶。

擁有最全面的個人信用信息的,是人事局嗎?是銀行嗎?NO!NO!NO,是支付寶。

道理也簡單得很,所有這些行為(消費、交易)發生在了這個平台上,而這個平台又有所有數據的記錄,那這些數據就能產生巨大的價值。

你以為做醫療健康這方面的產品僅僅是關注你的健康嗎?並不是,他們同時還能夠記錄你所有的體征,這是第一線的臨床數據。

此時,大數據本身已經成為了產品,可以輸出有價值的內容。

消費行為數據,賣給廣告商,廣告商就可以定向給你投送廣告;信用數據,賣給銀行,銀行就可以判斷出你的信用程度;健康數據,賣給保險公司…你懂的(當然,我們不提倡這樣做)。

近幾年,互聯網公司已經能夠對全國各領域的市場,給出最有說服力的統計報告了,這些之前可都是政府做的:

  • 淘寶網發布《中國互聯網消費趨勢報告》
  • 攜程旅行網發布《2014年旅遊者調查報告》
  • 滴滴攜兩大機構發布首份《智能出行年度報告》

其實出售數據是比較愚蠢的方法,數據提供的內容完全可以創造出新的產品。尤其像O2O 這樣的產品/服務,上游是服務提供者和資源,下游是用戶,都能夠有價值可以發掘。

比如,在紐帶線CRM系統中,通過商務社交功能,了解下游企業間的供求信息,通過社交,促進企業間的交易合作,定向把企業間的供求準確配對,減少企業的成本,這就充分體現了用戶數據產生價值。這也是他這個商務社交功能的核心思想了。

聽說餓了么在嘗試一項新服務,就是為餐館提供食材。一聽嚇一跳,你TM在逗我么?但後來想想的確是再合理不過。除了餓了么還有誰更能清楚某塊區域的餐品售賣數據呢?這地方蘿蔔白菜賣得多、有多少量,餓了么清楚得很,跟農場談合作,可以很好地把控上游渠道。

這階段的大數據,已經可以成為產品,為用戶直接服務。

從另一個角度看,不知道你發現沒,通過我們行為數據這些元數據,我們已經在慢慢被量化的信息給描述出來了。看到這些数字(一年花了多少錢、在哪方面花的錢等等)已經對這個人可以有相對粗糙的認識了。

而大數據最終的形態開始初現。

五、大數據應用階段三:塑造我們

可能我們對對行為數據表示不屑。你知道我在網上買了點東西、跟誰微信聊了幾句話、去百度隨便查了點東西,就能知道我是什麼人了?

別說,還真可以。只要數據保質保量。

我們舉個栗子,你一個月沒買避孕套這两天突然買了三盒,那可能是你要跟異地戀的女朋友見面了;你微信跟異地的某個妹子聊得特別多、經常還視頻,那這大概就是你異地的女朋友;你在百度一直搜東南亞的機票和旅行攻略,那你可能要去那裡玩。

就是這麼簡單的三條元數據,我們可以大楖推測出來,最近你要跟女朋友一起去東南亞旅行。

說實話,做這麼基礎的邏輯推斷,比下圍棋容易多了。

這是說明元數據能夠推理信息的邏輯性。而對於可獲取的元數據,也越來越多了。

  • 你打電話時,可以知道你給誰打(婦科醫生?要生孩子了。律師?最近有官司。)
  • 你買東西時,可以知道你的消費能力、家庭狀況、喜好甚至性格(高端筆記本?愛玩遊戲。吉他、鋼琴?喜歡音樂。)
  • 你出門消費時,可以知道你的生活習慣和個人情況(健身房?應該很健康。經常大保健?可能身體比較虛。)
  • 你加別人微信時,可以知道你的社交圈子(認識李開復?應該不是一般人。通訊錄里都是老師?那可能也是一名教師。)

作為這些產品的數據的擁有者,完全不需要派個私家偵探來跟蹤你。只需要等你自己乖乖把這些數據送上來。

春節的時候,支付寶為什麼要和微信爭搶小額支付和社交場景的支付?不是為了那點手續費,就是為了它缺失的社交支付這一塊。這塊數據的價值,超乎你想象。

未來我們每個人的衣食住行、生活起居,都將有大量的數據記錄。我們的行為會變成一串串数字成為可量化的數據,成為描述我們的信息。我們工作用紐帶線CRM、吃飯用餓了么、打車用滴滴、搜東西用百度、社交用微信,每一步都被記了下來。

不信你可以翻出你歷史所有在搜索引擎的搜索記錄來,對你生活的描述絕對比你自己的日記都要真實得多。

這些數據將被轉換成有價值的商業數據,來描述你各方面的信息。你喜歡黑色的衣服、你喜歡胸大的妹子、你比較文藝、你有高度近視、你最近剛失戀…… 關於你,可能這些數據比你自己都要清楚。

最終,我們本身就是可以被量化的大數據對象,不存在多層的邏輯了。

這樣的未來自然有利有弊。利是我們無處不在享受着大數據帶來的便利,我們看到的每一條廣告都會是我們自己喜歡的,我們查的每一條搜索記錄都是根據我們特點來推薦的,我們在加好友時系統甚至都可以說他是不是會跟我們合得來。

弊在於,我們的隱私就暴露無疑。只要數據的擁有者想做點壞事,那真的一切皆有可能了。

大數據絕不會止步在為決策僅僅提供幫助,它的終極形態就是可以用海量的數據描述我們一個個具體的個體。當達到這一步時,現在所謂的市場調研、用戶分析就太小兒科不過了。

因為,大數據已經完全能夠塑造出我們了。

 

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