Managershare:当人类主动给自己身上装备上各色传感器:智能手机、智能腕表和手环……人自己就成了传输数据的传感器,然后他们使用的物品也都通过传感器联网了,一个万物皆连接、万物有灵的时代,会发生什么改变,已经发生了什么? Axciom是一家专注于通过大数据来预测消费者偏好,进而帮助商家优化营销行为的公司。这家公司拥有着巨大的线下数据资源,2013年销售额近亿美元。程杰是Axciom的首席分析师,是这家公司大数据模型的主要操盘手。 对话者: 车品觉(中国信息协会大数据分会副会长) 程杰(Axciom 首席分析师) 汤维维(福布斯中文网副主编) 主要观点: 数据收集正从"集中收集"转到"分步收集"。每户人家的小电器,小仪表,手机都可以成为数据收集的手段。 时间数据+空间数据+交易数据,巨大的潜力被挖掘出来了。 "推荐引擎",将成为营销广告最主流的推广方式,其背后需要大量的数据实时收集和分析。 车品觉:最近我们听到美国市场有一个声音很突出:"人是最好的传感器。"你对这个观点有何判断? 程杰:这个概念可能有两层含义:第一,个人言论充分自由,以前媒体被少数公司所垄断控制,而现在什么人都能发表言论。第二,个人作为传感器,成为了最敏感的数据源。 其实现在政府拥有的数据很庞大,比如大量安全测速摄像机,遍布各地的PM2.5的仪器,这些仪器让城市管理更有效率,也因此让物联网成为可能。但是,政府即使有庞大的资金也难以覆盖全面。而每个市民手中的手机,可穿戴设备等都具有传感联网功能,可以成为辅助数据收集的手段。 以人为传感器,可以用在智慧城市,可以用在健康信息管理,也可以用在为应用商收集专业数据。 车品觉:对你来说,这样的"以人为点"的模式对未来有什么影响呢? 程杰:从数据收集手段和方法来说,这是新的里程碑。 最早的第一代是通过第三方数据公司,重点放在数据整理整合,积累沉淀。第二代,由企业自身的产品或服务产生数据,形成智能报告。 第三代源于政府数据透明化。美国政府感到大数据的重要性,开始推动数据收集的规模化,参与了数据收集,及数据透明化工作。这些数据也成为了产业强心针。 第四代,则是从"集中收集"转到"分步收集"。每户人家的小电器,小仪表,手机都可以成为数据收集的手段。当然隐私安全将会是个重要问题,但是"分布式收集"对于数据规模化来说是里程碑的一步。 汤维维(福布斯副主编):不少公司已经将twitter作为数据收集源,是否这些应用也成为了推动"个人传感器"的关键? 程杰:更有效的传感器数据应该是被动收集的数据。微博,Twitter这些数据传输方式带有感情色彩,更适合用于预测政府政策的接受程度,了解民众对经济的信心,以及商家品牌和产品服务的管理。 但我更着重于被动式的观察数据。这些数据不经过人的主动参与收集,完全通过设备来记录行为数据,进而分析推测这些行为信息所代表的意义。 在第四代"分步式数据收集"中,数据会产生在人的周围,但是他不一定知道数据如何产生,如何使用。比如你带着Apple Watch爬山,你清楚地知道它记录了你的心跳,步速。但是这些数据在第一次使用后,将如何用于第二次和第三次的使用中?这些数据未来会被整集加工成什么?你是不清楚的。 但你有权利知道。 现在政府和企业都在逐步公开数据,让消费者了解数据,让他们有权利来指定数据如何使用。但是最近这方面争议不断。比如最近谷歌的CEO与很多欧盟国家谈判,谷歌是否拥有信息的使用权?政府、商家、个人在信息隐私保护的条线上如何划分? 相信再过几年,这个问题会有比较优化的解决方案。 车品觉:到了第四代"分步式收集数据"的时候,数据加工过程有什么变化? 程杰:信息越来越多变成了信息流。 以前信息是分散的,收集频率相对慢,因而传统数据收集和分析的方法已经完全成熟,可以应付这种收集需求。而现在信息密度高,实时性强,信息有些过了两天就完全没用,这对于整个数据工业带来新挑战。 数据变得更为精准,时间感和空间感更为强烈。一个人从周一到周五,每天的工作路径,周末的旅游路径都可以被很好地采集。所以现在的挑战是,下一阶段怎么开发应用,以及如何保护隐私?这些都将填补很多以前的空白。 举个例子,信用卡公司最爱的客户是什么样的客户?是持续重复使用的客户。公司也愿意为核心客户提供更好的服务。现在,信用卡公司可以与移动运营公司数据结合,这样它就能知道核心客户早上8点-9点在什么范围活动,进而公司可以与附近的商家合作,做消费折扣促销。而且这种促销可以针对不同的用户特性来定制优惠幅度。这样的服务让消费者增加了便利性,也让信用卡消费的感觉更好。 车品觉:是否"传感器数据"可以让营销有了更多改善的空间? 程杰:当时间数据+空间数据+交易数据,巨大的潜力被挖掘出来了。 Axciom公司曾经做过一个案例,儿童玩具厂商希望在圣诞节做促销。但是每年这个时候,促销广告如纷飞雪片,很容易被淹没。当消费者允许商家向自己的手机发送广告之后,Axciom就可以根据地点属性,提醒用户附近什么时候有优惠。现在美国很多大公司和购物广场都已经开始在使用这个服务。 以前我们对"现在"这个概念认知不强烈。而现在,针对于特定时间和空间的"定制服务",效率异常高,而且可以进一步加强客户之间的交流。 美国赌场已经在使用"电子栅栏"这个产品。我们都知道赌场希望赌客多留一些时间,但是这些赌客总有会有不开心或者累了的时候。这时赌场可以通过手机设定一个范围,一个用手机设置的无形铁丝网。一旦赌客走出这个地理范围,赌场就会给他发出一个优惠信息,促使他回到赌桌。未来在可穿戴设备上,这样的应用会越来越多。 车品觉:但这些都是用数据来优化产品性能。你有没有发现当所有数据交叉之后,会出现新的机会点? 程杰:还没有,因为这类数据还没有规模化。但是未来有可能。比如,未来nike会知道,鞋子对于客户的具体价值是怎样的?以前类似的数据是通过问卷,商品购买信息来间接了解。以后,这些数据就可以和营销链接在一起。这些数据还将可能与药店,医院链接在一起。 目前,作为数据的第一用途和第二用途,已经开始普及。但数据的第三用途还没有实现。值得高兴的是,美国AT&T已经带头把数据有条件开放,鼓励大家做创新的数据应用。 车品觉:你所说的第一用途和第二用途的分别是什么? 程杰:数据的第一使用与行为直接有关,带智能手表,是为了健康监测。 第二使用,是数据积累之后产生价值。当数据与其他数据连接,可以产生肖像,形成人群观察。比如,通过整个公司的健康手环数据,我们可以知道整个公司的健康状况如何?相应的保险公司风险在哪里? 第三使用还没有很好的新方法。我们期望把数据规模化,整合后形成标准接口。而不同公司可以出于不同需求来获取不同数据。 在美国,人文数据已经标准化,有着明确的法规来限制使用的方法。这在美国已经有一个非常良好的生态环境。但是那些新的"动态数据",还没有"规则"。Axciom正在努力实现的作用就是连接数据,让大数据可以用,实现不同数据源之间的连接。连接后的数据可供各个商家各自想象,开发应用。 汤维维:您这里所说的动态数据是指什么数据? 程杰:数据早已不是静态的了。每天我们购买,玩游戏,读新闻……当我们把行为数据用时间和地点的方式捆绑在一起,这种数据的动态性就相当强。 以前一个人买车,如果他去4S店看了一圈就走了,没人知道他是谁。后来,人们开始记录电话,电话访谈用户兴趣。再后来,你在网络上搜索汽车,汽车公司可以从网络数据上"捕捉"你。最近,我们开始研究社交媒体,了解你的整体行为,对开车感觉的描述,确定你的购买意愿。甚至,我们开始知道你去了几家4S店,你正在用的车跑了多少里程,你的偏好习惯……这些数据的收集已经成为可能。 数据从静态走向动态,数据的密度和丰富度也完全不同。我们正在进入时间流和空间流。流的概念是非常重要的,以前我们都是说平均数据:平均消费额,平均访问量。这种"平均"信息之上的决策是简单的,而现在数据灵活,数据不断地流动和变化。 车品觉:了解NOW,是为了知道NEXT? 程杰:通过对每一个"NOW"的数据整理,可以看到规律。数据本身带有很强的实时性,但是用的时候是用规律。 现在,大家已经把营销不是看做简单广告行为。高速公路上的大广告,陈年累月地竖立在那里,是一种被动接受。商家也无法为你的兴趣做进一步服务。现在我知道你此时此刻此地,可能对什么服务感兴趣。商家可以做实时反应。 这就是美国正在流行的"推荐引擎",这种推荐方式将成为营销广告的主流方式,背后需要大量的数据实时收集和分析。 另一个有趣的数据分析是了解人的"生命阶段",生命中的转折和关键点。每个人在不同的生命阶段,他的需求兴趣和购买能力完全不同,对品牌宣传方式的响应也完全不同。因而这种"推荐引擎"背后的数据还包括了这类数据。