2014互联网大会 慧聪研究COO刘晓葵谈分析

  【天极网网络频道8月28日消息】“大数据有大数据的傲慢”，慧聪研究COO刘晓葵如是说，大数据应用对我们而言还是十分陌生的，举例来说，谷歌在预测流感的时候，我们看到的前几次非常直观，后面几次出现了不大的差异，预测的结果和实际的结果大概预测是实际的两倍。

  刘晓葵认为，到类似这样的问题，有一个大数据的分析非常重要，有的时候需要不断的修正，在前期的时候我们可以看到会产生很多的数据，比如说我们可以看到从流感，从搜索对象看到这样一个结论，得到一个错误的结论的时候，会把这个效果放大。

  另有实例证明，作为BOOKING的用户，刘晓葵本人是BOOKING的用户，我每天都会收到他的一些邮件，这个里边其实大家可以看到有一句英文，凭什么说这句话呢？其实这件事发生在几个月之前，我们会发现这样的数据对我们来说意味着什么？意味着是一个错误的信息，因为我们不回再去了，至少在近期内不会去了，而他每天都要给我推荐一个信息。所以因为它基于所有的，包括后面的操作都是因为这些地方，他觉得你去过这些地方。所以我一直在想。如果知道下一个旅程的目标，其实我觉得你要他不推荐吗？我觉得他肯定会觉得错失很多的机会，推荐的话没有用的信息，就是垃圾。

  数据本身的问题在于我们在给自己加上标签的同时夸大了数据的作用，我们能提供给用户的数据远没有想象的那么大。企业中收集的数据往往能够反映消费痕迹，但是这些数据通常会被打乱。另外一个方面我们看到大数据有很多的好处。我们可以和我们的消费者在中国的消费数据开放给我们，然后看所有的，我们找出产品之间的关系，然后人和产品之间的关系。

  正如刘晓葵讲述，在BOOKING里面犯错误一样，有很多东西的潜在需求是不够的。我们后来又回到了常规的做法，我们把里面有相应的用户做抽样调查，那么我们知道我们只能做抽样，没有大数据的能力，所以是小数据。那我们会看到我们把这些数据归纳为三种。第一种是Attitude，这些东西我们很难在互联网上很难系统的搜集到一个人的意见和想法，以及他的态度。另外一个方面是Usage，就是买了这个产品以后他怎么用，和相关的产品怎么用，这个没有。还会有一些我们的Behavior，这个是我们产品数据里面所据被的东西。我们看到这两个东西在过去以来推到行为这里，发现不行，我们反过来推到到前面的两个板块也不行。后来我们发现就是说其实他们之间是有一个交叉的关系，这个影响的意义是非常深远的。所以时间关系我们快一点。我们要真正的对消费品的洞察，需要做更多的事情。

  慧聪的解决方案是，把所有的后台的数据，所谓大数据和市场研究数据相互结合做一些，这个当中会有重叠，我们在这个数据库里面抽样的时候，我们都会看到他的一些后台的数据，然后我们可以看到他所有的打上的标签，然后我们看到这样一个人，我们看到他消费的标签，我们都想去做这种简单的这些客户的推荐，我们看到的是这些人真实的，是一个环保主义者。他的购物是环保的，是一个健康的小伙子，贴上真正有意义的标签，而且有深远意义的标签。

  另外一个方面会去做市场研究，通过慧聪去看到的一些新的测量，去了解这些人的风格等，同时，给消费者打上标签以后就可以预测这些人可能要去做的。刘晓葵认为，过去从来没有这种推荐过，因为他觉得这个可以去想象，可以去欧洲，去美国，是不是应该下一站是哪，要取决于这个人的生活方式。所以在这样的结合下，我们去做了这样的一些。做完标签以后我们就会看到有一个比较复杂的动画的展示，我们可以看到这样的一些，分出来很多的，基于当时的需求做了很多的细分。我们在这个交差点上分出来的东西呢，最终会去投射到我们所有的标签上。这是我们基于十字交叉的结果，我们等于看到所有的我们不仅仅是购物的标签，也能够看到我们基于他的情感生活的一些我们的标签打完以后，我们会做到一个真正的，精确的，有效的，能够满足我们潜在需求的一些定义。