在美國的一個(gè)父親，某天發(fā)現(xiàn)自己17歲的女兒竟然收到了來自零售商店Target的嬰兒用品優(yōu)惠券，盛怒之下向商店投訴。一個(gè)月后，商店收到了這位父親尷尬的道歉電話，稱商店并非誤發(fā)了優(yōu)惠券，自己的女兒確實(shí)懷孕了。

事實(shí)上，這則故事中的主角——Target公司的市場(chǎng)營銷團(tuán)隊(duì)聘請(qǐng)了一支專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)為他們確認(rèn)出妊娠期的孕婦。他們發(fā)現(xiàn)，許多孕婦開始買大包裝無香味護(hù)手霜，在懷孕最初20周大量購買補(bǔ)充鈣、鎂、鋅的營養(yǎng)片之類的保健品……最后，他們選出了25種典型商品的消費(fèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建了“懷孕預(yù)測(cè)指數(shù)”，通過這個(gè)指數(shù)，Target公司能在很小誤差范圍內(nèi)預(yù)測(cè)到顧客的懷孕情況，從而制定出精準(zhǔn)的營銷策略，吸引并留住含金量很高的孕婦消費(fèi)群。

一家商店居然能掌握這么深刻的洞察！這個(gè)故事在微博上引起了廣泛的評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)。有人贊嘆這家商店的營銷技巧著實(shí)高超，有人在探究商店獲得如此精準(zhǔn)客戶定位的方法，有人在討論這樣的營銷方式能否推廣到其他的領(lǐng)域，但更多的聲音朝向了一個(gè)方向：大數(shù)據(jù)下的營銷時(shí)代已然來臨。

事實(shí)上大數(shù)據(jù)的來源非常廣泛，來自企業(yè)內(nèi)外部不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)就如未知的海洋一樣，愈發(fā)的無邊無際。雖然，都知道其中蘊(yùn)含著對(duì)企業(yè)有著極大價(jià)值的“寶藏”，但這些寶藏到底在哪里？如何找到這些寶藏？絕大多數(shù)企業(yè)都處于迷茫和混沌中。而企業(yè)如果對(duì)這些數(shù)據(jù)視而不見，那么隨著數(shù)據(jù)的高速增長(zhǎng)，終有一天，企業(yè)會(huì)被數(shù)據(jù)汪洋所吞沒。因此，企業(yè)用戶迫切需要找到一條新的“航路”，讓自己能夠在浩瀚的大數(shù)據(jù)海洋中挖掘到那些對(duì)于企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展有著巨大價(jià)值的“寶藏”。未來的不確定性，是人類產(chǎn)生恐懼的根源之一，也是各類組織最為頭痛的問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)讓我們看到解決未來預(yù)測(cè)問題的一絲曙光。

根據(jù)IDC和麥肯錫的大數(shù)據(jù)研究結(jié)果的總結(jié)，大數(shù)據(jù)主要能在以下4個(gè)方面挖掘出巨大的商業(yè)價(jià)值：對(duì)顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)；運(yùn)用大數(shù)據(jù)模擬實(shí)境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率；提高大數(shù)據(jù)成果在各相關(guān)部門的分享程度，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率；進(jìn)行商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

隨著移動(dòng)相關(guān)的購買量趕超電子商務(wù)，沃爾瑪用大數(shù)據(jù)來改善消費(fèi)者在店內(nèi)的購物體驗(yàn)。零售業(yè)的未來將是關(guān)于提升每個(gè)消費(fèi)者的個(gè)性化體驗(yàn)的競(jìng)爭(zhēng)，而這一切都將發(fā)生在他們手中小小的屏幕上，到2016年移動(dòng)相關(guān)的店內(nèi)購買量將達(dá)到電商銷量的2倍。

現(xiàn)在Walmart.com近1/3的流量來自移動(dòng)端，而在去年的假日期間，這個(gè)數(shù)據(jù)躍升到了40%。它旗下的手機(jī)app同時(shí)也在刺激著消費(fèi)者的購買量：安裝了app的用戶以更高的頻率光臨沃爾瑪，而且在超市停留的時(shí)間也比普通顧客高40%。沃爾瑪?shù)拇蠖鄶?shù)顧客都有一臺(tái)智能機(jī)。

 

(圖片：沃爾瑪?shù)馁徫顰PP)

他們的app目前已經(jīng)含有購物單的功能，能告訴顧客他們想要貨品的位置，而且還發(fā)放類似商品的電子優(yōu)惠券。沃爾瑪現(xiàn)在還在測(cè)試一款“Scan and Go”的系統(tǒng)：用戶只要在手機(jī)上挨個(gè)掃描商品，然后在收銀臺(tái)掃一下手機(jī)就可以買單走人了。再也不用排長(zhǎng)長(zhǎng)的隊(duì)了。

而現(xiàn)在通過對(duì)用戶過去購買數(shù)據(jù)的分析，他們希望在用戶打開app之后就能自動(dòng)生成用戶的購物單，預(yù)判他們想買的商品。完美的購物單就是你根本不用動(dòng)手去，你一打開它就在那里了，這就是我們想要的。

實(shí)際上BigData由來已久,管理科學(xué)的鼻祖泰勒就是到一個(gè)工廠里不斷記錄工人動(dòng)作，然后進(jìn)行研究，怎么能夠改進(jìn)這個(gè)動(dòng)作。泰勒一生大部分的時(shí)間所關(guān)注的，就是如何提高生產(chǎn)效率。泰勒認(rèn)為工人在工作中“磨洋工”的主要原因在于擔(dān)心工作干多了，可能會(huì)使自己失業(yè)，因而他們寧愿少生產(chǎn)而不愿意多干。泰勒認(rèn)為，生產(chǎn)率是勞資雙方都忽視的問題，部分原因是管理人員和工人都不了解什么是“一天合理的工作量”和“一天合理的報(bào)酬”。

概而言之，泰勒把生產(chǎn)率看作取得較高工資和較高利潤的保證。他相信，應(yīng)用科學(xué)方法來代替慣例和經(jīng)驗(yàn)，可以不必多費(fèi)人們更多的精力和努力，就能取得較高的生產(chǎn)率。如果說的再大一點(diǎn)，未來整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)大電腦的話，它有足夠數(shù)據(jù)，比我們自己還要懂我們自己。未來海量數(shù)據(jù)是一個(gè)非常值得期待的事情，當(dāng)我們把世界上所能收集到的信息都能收集到存儲(chǔ)下來，而且能夠很好分析的時(shí)候，計(jì)劃經(jīng)濟(jì)應(yīng)該是可能實(shí)現(xiàn)的。

我們可以想象一下像淘寶，電子商務(wù)這樣的數(shù)據(jù)，當(dāng)然現(xiàn)在電子商務(wù)占整個(gè)社會(huì)銷售比例還比較低。但是未來如果我們占到一個(gè)更大比例的時(shí)候，我們完全可以測(cè)算全球一年需要，一天會(huì)需要多少雙襪子，需要多少件男裝，需要多少幅眼鏡，我們甚至可以預(yù)測(cè)明年大概是多少數(shù)量，可以給工廠發(fā)訂單，這種事情是可能出現(xiàn)的。

 

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