未来数据分析用户互动的三种方式

2017-07-17 10:19:00

随着时间推移，将会创造出更多的数据并加以使用，大数据的应用范围将从单纯的工程和软件开发领域，逐渐扩大到其他领域，帮助我们简化流程、改善客户服务和计算风险。

2000年，彼得·莱曼（Peter Lyman）和哈尔·瓦里安（HalR. Varian）开展了一项史无前例的研究。用计算机存储术语来说，他们的目标是弄清楚全球每年产生多少原始数据。他们发现，在1999年，全球产生了大约1.5EB（相当于15亿GB）的非重复原始数据。

18年后的今天，我们正身处于数据爆炸的时代。现在，仅仅一天产生的数据量就可以轻松超过那个数字。据IBM表示，现在每天产生的数据量为25亿GB，而且这种增长趋势没有表现出放缓的迹象。

组织机构正在以越来越具有创造力的方式应对这股数据洪流。美国宇航局（NASA）最近宣布，依靠其庞大的“经验教训”（Lessons Learned）数据库来规划以后的项目和太空探索。这个数据库收集了以前发射任务的经验教训。

这种对此类“大”数据的依赖在其他很多行业里也有所体现。IBM分析了世界卫生组织的数据，以弄清楚当地气候和气温如何影响疟疾的传播；Mt. Hood Meadows滑雪度假村把追踪器嵌入缆车票，好帮助他们了解哪些缆车道和滑雪道在什么时段最受欢迎，以便减少排队等候时间。

这一切还不包括消费者和企业每天在不知不觉中使用的众多算法，比如Facebook上的社交媒体信息和众所周知又莫测高深的谷歌网页排名算法。

对数据的这些创新应用引发了一个疑问：大数据还有哪些发展前景？随着时间推移，将会创造出更多的数据并加以使用，大数据的应用范围将从单纯的工程和软件开发领域，逐渐扩大到其他领域，帮助我们简化流程、改善客户服务和计算风险。

以下是大数据可能在未来改善企业与客户互动的几种方式。

1.个性化

当顾客来买东西的时候，本地店主和杂货商记得顾客姓名，并向他们的家人问好，这样的事情在以前并不罕见。但现在，由于企业与客户的很多互动都发生在网上，零售顾客可能觉得那种人情味已经消失了。

考虑到竞争如此激烈，这种人情味的缺失会让企业很难吸引和留住顾客。在不可能创造面对面机会的情况下，个性化的靶向营销却为数字化人情关系的建立创造了条件。 Netflix就是这方面的一个成功例子。该公司成功发挥了大数据的潜力，通过分析用户的观影习惯，向他们提供合理的观影推荐。

我们有很大可能看到大数据在个性化方面的更多应用。近年来，我们已经看到社交聆听工具（用于监查社交媒体上的相关对话）的应用日益增多，这类工具让企业可以在一定程度上衡量消费者行为，但仅仅知道他们的赞、踩和行为动机，还不足以让企业真正了解他们的顾客。

而大数据分析超越了这种局限，能够分析顾客的整个数字足迹，让企业完全洞察顾客的兴趣、活动和未来行为。现在，先进的大数据和文本分析使企业可以从非结构化数据中获取有价值的信息，弄清楚消费者喜欢什么，热衷什么，希望通过什么方式进行交流，即将参加什么活动，和谁在一起。

企业不仅能知道某人对体育运动感兴趣，还能知道他喜欢橄榄球，支持德克萨斯长角牛队，家里的儿子即将毕业。这有助于企业进行个性化的营销宣传，为长期、可持续的客户关系奠定基础，这比地毯式营销和人口统计定向营销更加有效得多。

2.身份验证

按照联合国贸易和发展会议的说法，从2013年到2018年，全球网上购物者的数量预计将增长五成。随着网购活动的日益增多，人们也越来越需要严格的身份验证。游戏、零售和饮食等行业纷纷在网上销售有年龄限制的产品，但其中很多企业并没有完善的身份验证流程。

LexisNexis Risk Solutions近期对200名电商高管的调查显示，超过61%的受访者采用的方式都是自行验证，通过勾选框或者输入生日日期来验证用户的年龄。

对很多行业来说，缺乏严格的身份验证是个实实在在的问题。年龄限制对游戏行业的影响尤其大。然而，要在易用性和高效的身份验证流程之间取得平衡却很难。可想而知，企业希望能让线上购买产品或注册服务的流程尽可能地简单高效。

这就是大数据的用武之地。虽然用户很容易创建虚假的电子邮件地址或账户，但几乎不可能伪造一个全面、活跃且互相关联的数字化存在。现在，很多顾客都拥有自己的网络生活，企业很可能会与顾客合作，从而充分利用这一点。大数据分析工具让企业能够评估一名顾客的数据质量与数量，确保数据的一致性、价值性和真实性。对大数据的这种应用能够帮助验证顾客的真实身份，又不用在易用性上作出让步。