昨天的虎嗅F&M創新節的“如何洞察用戶：阿里與寶潔的大數據實戰”專場里，阿里巴巴數據委員會會長車品覺、寶潔中國市場研究部總經理李霈、英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙和股票雷達創始人馮月聊到一個很有趣的話題：作為傳統公司，寶潔很羨慕阿里能夠輕易收集到真實、實時、全面的的數據，但車品覺卻說，大數據公司對數據處理同樣存在兩個難點：

第一大數據太大，大數據公司跟傳統公司一樣需要做“采樣”的工作。

第二是很難還原真實需求?！坝脩粞芯可蟻碇v，大數據給予的力量就是還原用戶的真實需求?！钡裉鞗]有一個還原是完整的。尤其是無線的出現，是增大了數據的斷裂?！皥鼍霸谧?，以前有一部PC鎖定了你的位置。今天移動來了，你們的場景變化非常大，你是從一個電影院出來，還是剛吃完飯出來，整個場景變化是非常大的，所以它所收集數據背后的原因跟場景非常不一樣，這也讓底層的數據變得不一樣?！?/span>

他還說到，互聯網大數據跟傳統公司收集的用戶數據的一大不同是，不是用數據來判斷事情的未來怎么樣，而是后面能不能找到他的回路?！翱赡芪业谝淮闻袛嗍清e誤的，但是有足夠的數據告訴我是錯誤的。我們要非?？焖俚氖占e誤，把原來那個東西去做改正，同時想怎么樣收集的更精確，如何收集他的更多的情景?！?/span>

對話實錄如下：

吳甘沙：大家好我是來自于英特爾的吳甘沙，一直在做大數據。大數據經歷了幾個階段：

第一個階段叫瞪眼階段，數目是讓人瞪大了眼睛。IBM說90%的數據是過去兩年產生的，IDC說現在有多少折字節的數據，英特爾有互聯網一分鐘產生了多少數據，谷歌說我們現在一天產生的數據超過從人類文明曙光開始到2013年產生的所有數據，所以這是第一“瞪眼時代”。

第二個是定性時代。第三個時代是理念時代。

第四的時代是“迷糊時代”。所有人都在說大數據，但是所有人都不知道大數據該怎么做。今天我們很榮幸請來了兩個明白人，阿里巴巴集團副總裁數據委員會會長車品覺先生，另一位是寶潔中國區市場研究部總經理李霈先生。我們希望兩位幫大數據做正本清源。

請兩位花幾分鐘時間講講你心目中的大數據和用戶洞察是什么？


大數據的力量與難點：真實的還原

李霈：我是李霈，是寶潔公司市場研究部的，今天很高興參加這個活動。

對我來講，我們有很多傳統的研究消費者的方法也有很多新的方法，傳統方法更多的基于用戶的問卷和結構化的數據，而新的方法更多的是基于非結構或者大數據觀察消費者的行為的內容。

大數據時代確實給我們帶來了很棒的變化，我個人覺得有三點，真實性、時時性和全面性。

車品覺：用戶研究上來講，大數據給予的力量就是還原用戶的真實需求。還原一個真實的需求之后才知道怎么利用這個數據做最終判斷。
這點說起來很容易，做出來很難，過去講數據化運營，就是用數據做出一個判斷，幫助企業解決一些問題。企業的問題可能是要研究用戶的未來的需求，所以要去用數據還原，還原過程中發現真正的數據不夠，所以會去找體外的數據，用這個數據得到一些新的結論，我認為這就是大數據的力量。

大數據的難點就是怎么樣才叫“真實的還原”。因為沒有一個還原是完整的，盡量用今天有的一些數據、以及其他人的數據幫助我們達到這樣的一個數據儲備，最后才可以用數據。

吳甘沙：大數據應該是幫我們把消費者還原成一個人。不能單獨隔離他的某些行為，而是要看他的整個生活環境和生活背景。

車品覺：我最近常常舉一個例子，比如我在路上看到一個人穿一個T恤很好看，上班以后我在淘寶上搜，淘寶不知道我是路上看中的，所以背景的還原不是足夠的。

吳甘沙：您希望任何一個動作發生以后，您能夠還原他所處的語境，甚至這個動作以前一系列的聯系的語境。

車品覺：盡量。

有技術就能用全量數據？一樣要采樣

吳甘沙：大家知道寶潔是人類歷史上最早開始實踐商業智能的公司，到現在差不多30年的時間了。在現在這樣一個大數據和互聯網時代，商務智能被賦于了什么樣的新的含義？

李霈：寶潔在過去幾年里，從組織架構上有專門的團隊來做這方面的工作，大數據也都應用在日常的工作進程中。一方面我們會和很多第三方平臺合作拿到大數據，另一方面也在打造我們自己的大數據。比如寶潔中國有一個生活家的俱樂部，現在為止有1500萬的會員，我們收集了他們的信息，這對我們來說就能更好的服務他們。

我們不光是希望有一些短期的回報，比如通過數據做一些精準投放，我們還期待能利用這些數據做一個長期的觀察，長期增加用戶黏度和增加購買力，希望建立一種一對一的、很親密的戀人式的關系，更好的服務他們。

另一方面，怎么樣用大數據了解消費。不光是大數據，包括互聯網技術，對我們來說都帶來了非常大的機遇，在洞察用戶的真實性、時時性和全面性上。

我本人負責嬰兒護理品類，我們擁有中國最大的紙尿褲品牌邦寶士，我們跟消費者接觸的時候，發現現在媽媽時間很少，傳統的方法很難跟她們交流。最近我們用微信跟她們交流，發現在那上面媽媽可以用碎片的時間跟我們交流，可以發圖片，發視頻，而且她們在一起聊天很熱烈，幾天之內就是幾千條的信息，幾百個圖片和視頻。她們甚至會在半夜給孩子喂奶的時候突發感慨發大段的信息給我們。這讓我覺得很激動，這是真正利用數字技術深入到她們的內心。

還有一個就是全面性。這是大數據對我們來說非常有幫助的地方。傳統的調研方法上，由于成本和操作性的限制，只能選取一些代表性的人群和地點做代表性的抽樣，不夠全面。比如我想了解江蘇鹽城和廣東肇慶消費者選擇洗發水有什么不同，傳統的方法很難做到。大數據就可以。去年我們和百度合作，通過分析消費者在不同城市搜索的不同，來研究他們對產品的喜好，并且應用到我們的分銷和營銷的角色過程中，這能保證在那個城市的消費者能夠用到他們所喜愛的產品。

另外我們對產品的測試，以前也是只能選取某一些消費者來傾聽反饋，其他的消費者就不知道了。最近一年通過電商平臺，我們夠做到對每一個產品都能收集很好的評價和反饋，幫助我們對每一個產品的改進和創新。

吳甘沙：車總我知道您以前在傳統行業做，在銀行，電信，現在也是在最前沿的互聯網。剛才霈總說真實性、實時性、全面性，你肯定都能掌握。您覺得有沒有一些傳統的數據分析工具或者是理念、或者是方法論，是現在大數據的場景下可以借鑒的？

車品覺：阿里大數據做了幾年。其實對大數據也是需要采樣的，不可能所有數據都用。我們是在努力把東西變得實時，但我們的倉庫里很多數據還是T+1的，實時性今天也不是很多做大數據公司能完全做得到的。全面性就更難做得到了。所以采樣什么時候都需要做，不是說傳統行業需要采樣，我們做這個行業大數據公司就不采樣了，還是會采樣，而且面對的問題也是一樣的。線上線下唯一的分別是，我們在數據足夠的情況下還是以觀察為主，不會輕易的問消費者，你準備得怎么樣。

淘寶不管有多么大量的數據，也不可能知道用戶不在淘寶的時候在哪里。類似這樣的例子還是要用抽樣的方法給到我們答案的。


交易批量數據而非個體數據，保證安全

吳甘沙：車總講的非常有料，所謂的全量數據，第一有沒有全量數據？第二是不是處理得動？還是要經過采樣。第三數據精確性還是很重要。大家知道傳統的類似于淘寶這樣的，有一個零售商很厲害，沃爾瑪。他們有一套非常厲害的大數據系統，能夠時時的跟上下游供應商分享數據?，F在大數據時代，大家都哭著喊著說沒有數據，阿里是數據大戶，現在都流行打土豪，我們沒數據，阿里有數據，大家都說數據要分享，我想聽聽車總，現在阿里關于數據分享這塊有什么樣的動作和理念？

車品覺：分享的時候，即使是在我們公司內部分享，都要想數據分享過程中是否安全，安全作為數據開放的一個保障是很重要的。另外當我們講到數據開放的時候，就要包括責任。數據玩起來要對社會負責任，不能說因為玩起來了對數據不負責任。我們是數據的保管者，要做好報隱私的責任，我覺得將來越來越多的人會提到這個觀點的。

吳甘沙：共享和數據安全是是對立的，大家知道美國歷史上信息自由法案出來之前，政府也是拿了很多安全的理由搪塞對數據共享開放的要求。據我所知阿里也有數據安全委員會，會不會拿這樣一個擋板防止數據共享？另外，剛才您講到了關于很多個人的數據，沃爾瑪那個是反應的更多門店聚合的數據變化趨勢，在這塊，我知道阿利耶有類似的產品，這塊有沒有更多的共享？

車品覺：應該會越來越多。比如某公司收集有1000個人類似的行為，這個數據被另一個公司買去做數據上的分享和研究，是會的，但是絕對不會精細到一個個人的層面。即使美國他們做事情也是非常小心的。

阿里有安全委員會，我們安全委員會在阿里來講更多的是平衡開放后的利益和風險。大數據層面很難給出一個答案說這個可以，那個不可以。但是有一個比較重要的是個人的數據只能給到個人。

吳甘沙：我注意到一家企業是聚信力，通過個人登陸淘寶網站，把他的交易記錄取下來，作為信用的記錄，所以淘寶是允許這樣的做法的。

車品覺：從我的角度來講，如果一個人說保管我的數據，現在要把保管好的數據交給我，我覺得是可以的，因為是我要的是我的數據，沒有個人隱私問題。如果說我拿了數據以后給了第三方能不能幫我做數據分析？我覺得應該是可以的。

吳甘沙：今天跨界對談還有一位嘉賓，馮月先生他是做雷達生意的，是做股票雷達的，下面三位嘉賓可以互相發問。


大數據的ROI無法從公司分解？

馮月：我們股票雷達是一家大數據公司，給股民提供實實在在的服務。從創業公司來講我們算是一個在數據方面投入比較大的公司，我們有上百臺服務器。我的問題是，這種大數據對企業來講，怎么看待ROI？這個ROI的投入是指的大數據研發，包括運維上的投入，而產出并不是銷售多少，而是銷售過程中的提升量。比如淘寶通過大數據成交量從300億提高到400億，我指的是提高的那100億。

我們看到現在的大數據從每一個公司作為戰略層面講一定要實施，像傅盛剛才提到可以三年不考慮收入，但是你不能永遠不考慮收入。像做搜索，三年之后大量的大公司都說要砍掉自己的搜索，比如人民搜索，微軟也在考慮是不是要砍掉Bing。我們實踐中不知道二位目前的ROI是怎么樣的情況？

李霈：ROI最終還是要看投入產出比，我們目前不會更多的考慮投入產出，大數據投入對我們來說還不夠，還需要很多這方面的信息。另外大數據很大，可以反復的挖掘，所以價值爭取做到最大化。

第三點，從挖掘大數據，短期回報以外更多的還是希望找到消費者的洞察，對寶潔來說，消費者洞察是無價的。

車品覺：這個問題本身是有一些問題的。我們講ROI，如果在一個決策層面上是非常難分解一個ROI的，做大數據的過程中有很多東西在整個鏈條里，非常難說加了大數據而有了這個ROI。特別因為大數據生產出來的原材料和新數據，對公司有什么影響？這是比較微觀的。比如今天我們的推薦系統里會出現一個新的原材料，叫購物性別，實際上不用原來的性別，是購物的性別，所以那個推薦系統增加了兩個點的提升。這兩個點的提升等于多少的價值，所以這是ROI。但是很微觀的地方才能講ROI，講到宏觀的地方很難講ROI的。

吳甘沙：霈總和車總家大業大，考慮的問題跟初創公司不太一樣，現在兩位的講法是數據越多越好，同時選對的數據并不是所有的數據都需要存下來。

車品覺：但是有些數據是可以做的很聰明的，比如小公司利用搜索可以爬到他的郵件，也可以做大數據的營銷這是很聰明的做法。從大公司來講，不是說我們不做小的東西，其實很多大的創業都是很多小創業在后面推動的。

李霈：我對阿里大數據非常好奇。開玩笑說，我作為一個從事15年市場研究人員來說，做夢都想到阿里大數據海洋中暢游一翻的。在阿里除了我們看得見的大數據應用，比如說產品推薦、排名、同樣買了這個產品的人還買了什么其他的產品，有沒有一些在我們看不到的地方，阿里著重去收集消費者的數據，特別是消費者洞察方面還有哪些呢？

車品覺：最近我看得比較多的是場景，比如用戶購買的時候在移動場景和不是移動的場景的區別。無線已經是很大的占比了，新的用戶行為已經開始了，新的用戶行為是在移動的時候他的行為跟以前不一樣。

李霈：有的時候我們光看購買最后的結果并不足夠，而是整個購買的行為包括他所在的場景串在一起才能給我們真正帶來消費者數據，這個非常有啟發。

吳甘沙：車總您對李霈總有沒有什么問題？

車品覺：其實也不是問題，應該說從物聯網出身的分析師，或者做大數據的，一般來說對采樣不是很理解，雖然是我們也有一些部門在做一些事情。所以我想知道的是從一個傳統抽樣的做法來講，從他們的角度來講，有什么大數據的東西是特別需要的？如果我們數據放開給你們用，會對哪些數據特別感興趣？

李霈：我個人覺得，對我來講最有用的，可能是怎么把數據變成很好的消費者洞察，再從洞察變成實際的行動。我們有時發現一些隨機的相關數據時會非常激動，但是最后不一定知道到底怎么用這些數。比如不同星座的人可能對這個興趣不一樣，但是真正用就不知道了。

過去實踐中，我們也覺得對我們來講最重要的還是要把數據分析和公司的資源合在一起。你擁有哪些生產線和執行力是怎么樣的，比如我們的產品線有高、中、低端，我研究消費者，希望看到三個層面的消費者行為和平時的做法有什么不同。研究這樣的變化對我們公司實際行動是非常有意義的。所以如果看到阿里數據，如何和我們公司目前的運作方式模式合作起來，能夠看到我們在哪些地方有更好的改進。

車品覺：霈總和我們的理念有一個地方很不一樣：互聯網大數據更注意的點不是我能不能判斷這個事情怎么樣，而是我后面能不能找到他的回路?？赡芪业谝淮闻袛嗍清e誤的，但是有足夠的數據告訴我是錯誤的。我們要非?？焖俚氖占e誤，把原來那個東西去做改正。這點是大家在理念上非常不一樣的地方，因為互聯網很多東西都能收集，所以我做的時候要同時想怎么樣收集的更精確，如何收集他的更多的情景。

吳甘沙：時間有限，請三位嘉賓用一句話總結一下你們對大數據的期待和看法。

車品覺：還是想跟大家說的是，無線的數據越來越重要。我們要花點時間去想想，當無線的出現對整個大數據有什么影響？大數據底下的數據已經產生了非常大的斷裂，如果今天不去思考，無線會影響數據源的收集，原來PC為來源的大數據和無線為中心的大數據采集點，它們之間有什么變化，這都是需要思考。

場景在變，以前有一部PC鎖定了你的位置。今天移動來了，你們的場景變化非常大，你是從一個電影院出來，還是剛吃完飯出來，整個場景變化是非常大的，所以它所收集數據背后的原因跟場景非常不一樣，這也讓底層的數據變得不一樣。

今天還有另一個點就是我們要觀察，有一些數據其實過了一段時間就沒用了，有些數據永遠要收集，你怎么做判斷？

李霈：消費者是老板，我希望用大數據的方法把老板的服務的更好。大數據很美，但是怎么用確實很難，我希望跟業界同仁一起研究、探索，更好的把這個東西用起來。

馮月：我覺得未來大數據會落地，落到各個行業。之前看到大數據都是在銷售領域，比如淘寶利用大數據提高銷量，或者每一家企業我們看到網絡上現在創業公司十家做大數據的，有七家是做社會化營銷，精準投放的。我們覺得未來大數據會慢慢的應用于各個行業，比如說幫助生活更加智能，幫助個人健康系統更加智能等等。

吳甘沙：從幾位嘉賓聽過來，大數據應該真正解決我們的問題，大數據需要接地氣，大數據不是宏觀的行為，我們更多的應該是關注小數據，關注對每一個用戶的行為改變，以及對他的洞察。謝謝各位，今天關于大數據行為洞察對話到此為止。謝謝！