牛肉干和鱿鱼丝引发的讨论

有位网民在淘宝网上购买了几袋牛肉干和鱿鱼丝，然后意外地发现自己的新浪微博右下角的“热门商品推荐”栏中，不厌其烦地向自己推荐同类商品。于是，这位网民顺手写了一条抱怨的微博：“淘宝和新浪微博太讨厌了——没必要我前几天从淘宝网上买了一次牛肉干，你就天天在新浪微博页面上推荐牛肉干、鱿鱼丝之类的。我一次就吃腻了，至今还在反胃哩。你能追踪我的消费痕迹，却体会不了我的消费感受。淘宝和新浪微博，你们如果能区分我贪婪的口水和反胃的打嗝之间的区别，那才真叫本事！”

这条微博在发布后的短短三四天内，点击阅读率达到了70多万人次，转发和评论达上千条。参与这场讨论的，不仅有广大消费者，更多的是各大电商的营销人员、技术人员和管理人员。其实，这场讨论的关键在于大数据营销究竟能够在多大程度上排除各种干扰，从而精准地把握顾客的需求？

诚然，“大数据”已经是最近深受公众和舆论追捧的热门词汇之一，但在实际运用中，无论是大电商，还是小电商，很大程度上玩的是概率，还达不到真正意义上的“精准”。同时也说明，我们要真正做到精准营销，需要进一步提升自己对大数据的领悟与处理能力。

在此，我们暂且列举一下在微博中收集的、网友对于当前一些所谓“大数据营销”的反馈：

“今早我在淘宝搜农具，现在一打开网页，出来的全是镰刀、斧头的信息……”

“我在新浪微博上就回复了一个关于无花果的信息，于是微博的右侧就天天出现推荐无花果的商业讯息！”

“我一次在淘宝页面上误点了一个冰箱，现在满屏幕都是那个牌子的冰箱广告，无论打开哪个网页都是，真是郁闷……”

“一个多月前，我在淘宝上买了台电视，接下来的连续一个月，网页上都出现给我推荐电视的广告。如果我只是看看，还没有购买，淘宝上的商家再给我推荐的话，还可以理解，可是我都已经购买完了，这些广告还一直不断，难道让我再买一台不成？”

“前段时间，我在天猫上买了件亚麻衫，这些天上网时，到处都给我推荐亚麻衫，微博、优酷、腾讯到处都是。这还不算可恶，可恶的是，我点进去了，却发现没有一款能适合我穿的。”

在实际生活中，类似上面的营销尴尬局面还有很多，我们暂不一一列举。这些普遍存在的、不够精准的营销现象，几乎涉及所有的大小电商。这再次告诉我们，大数据营销中，精准营销的重要性。如果大数据营销不能够有效地提升精准性，那么，就可能降低用户的满意度体验。

对于商家而言，强行向顾客推荐商品，往往会导致顾客的厌烦情绪和后悔情绪。因此，大数据时代的营销推广，不仅要划分受众，还需要划分单体受众的心理层次。在上面的案例中，顾客在电商网站上产生购买行为后，电商网站在没有收集到顾客足够的行为数据时，就盲目推荐，所以在一定程度上误判了顾客的需求，从而未能做到向顾客进行精准推送信息。

如果电商网站希望更好地了解顾客的行为数据，可以适当地对顾客的纵向数据进行建模分析，比如，电商网站可以将买过牛肉干的人在近期（如1年内）购买过的商品全部排列出来，找出共性较多的商品予以推荐。在进行数据分析的时候，可以有这样几种方向：一、分析单一用户的购买频率，对用户的购买频率进行调整，在预期的下一次购买时段内推荐；二、结合购买力及品牌偏好，做关联产品展示；三、推荐给有相同爱好的购买者，增加产品销售的机会。

通过上述方法，电商网站在收集到了顾客足够的行为数据后，有助于减少给顾客进行的盲目推荐，并规避以往“根据关键词投放广告”的弊端。然而，鉴于消费者行为的表现是多元化的、动态的、可延续的，所以从“根据关键词投放广告”提升到“根据人的行为投放广告”，也是我们努力的一个重要方向。

当然，大数据营销在精准性以外，还有一个重要的特点是营销的相关性。这是因为，大数据技术有一个重要的运用，便是关于某种趋势的预测。比如，在对顾客以往行为数据分析的基础上，我们是否可以做出一种判断，即顾客还可能对另一些商品存在需求的渴望？

实际上，这也正是在上述案例中，顾客购买了几袋牛肉干和鱿鱼丝后，引发的网友关于大数据营销的讨论中，一个重要的方面。对于顾客来说，最理想的网购和推荐是什么样呢？一些顾客在网上纷纷表达了这样的意见：

“买牛肉干，推荐牙签，或者山楂片，有助于消化。”

“买了一件泳衣，你可以推荐防晒霜；买了一个冰箱，你可以推荐保鲜盒；买了一双皮鞋，你可以推荐鞋油……”

“我在‘去哪儿’网上浏览了内蒙古的景点，你就可以推荐当地的牛肉干等特产。”

其实，顾客的上述建议，已经表达出了一种相关性推荐的含义。关于这点，同“啤酒与尿布”的推销理论有些相似，当然，我们会在后面对“啤酒与尿布”的推销理论中进行深入阐述，这里暂且不展开讨论。

我们通过顾客对于大数据营销中精准性和相关性的讨论，在一定程度上厘清了大数据营销的一些方向。此外，我们不妨再有一个思路，那就是，我们绕开给顾客“推荐什么”的思路，转向考虑给顾客“不推荐什么”的思路，从而在一定程度上避免厌烦性推荐，从而避免顾客的反感。

举例来说，一位男性顾客在网上购买了服装、化妆品之类的女性消费品，那么，我们的大数据平台是否能够根据顾客的消费痕迹和数据，判断出顾客的消费能力，消费类型（如是奢侈型还是勤俭持家型），根据这些判断，在这位顾客的网页上调整商品的推荐频率，甚至对有些商品进行屏蔽，从而避免此类消息可能刺激他异性朋友的奢侈浪费性购物，并使这位顾客陷入尴尬局面？其实，这些人性化的营销关怀，也是我们在运用大数据营销过程中需要考虑的问题。

最后，我们要说的是，大数据营销的精准性是基本方向，相关性与预测性则在不同程度上巩固了精准性。大数据营销方兴未艾，很多有益的营销方向和策略均在不断探索与实践中，我们相信，只要我们对大数据有足够的关注度，就一定能够持续提升大数据营销的质量，提升顾客的满意度。