Big Data大數據重塑營銷3_數據分析

開篇提到的花旗銀行聘請了I B M的明星分析師“Watson”事件，是銀行界對大數據處理能力渴求的一個側面表現。

金融業對數據的需求，以及數據能力建設都在大多數行業之上，在大多數金融機構里面，對大數據的應用多集中在預防欺詐、制裁洗錢交易等方面，這些業務中，哪怕是看起來非常簡單的一個任務，在實際執行層面，也是一項非常復雜的數據任務：比如對照顧客姓名看其是否處在制裁黑名單之上這件事情，因為一家銀行可能會有數千位顧客和這些制裁黑名單上的顧客重名，如果稍有不慎，就可能毀掉一份顧客關系。

因此，處理這件事情銀行業需要從各種不同數據源獲取信息的電腦，通過搜集顧客的國籍、地址、家庭成員的姓名，以及他們是否曾經在某些國家旅游或者從這些地方收到過匯款等記錄，來確定這個顧客是否正是制裁黑名單上的那位。因此，更不用提隨著支付從電腦轉向移動終端等變革給銀行的數據處理能力帶來的挑戰了，大數據可以說是銀行應對這些挑戰的利器。

而除了預防欺詐等功能外，銀行也正在發現，顧客數據能給他們帶來更多的價值，比如，西班牙國際銀行Santander就利用數據研究，每周給顧客發送信息，里面有顧客可能感興趣的產品和優惠。但有些銀行所嘗試的領域已經開始超越自身的產品和服務，比如新加坡花旗銀行會基于消費者的信用卡交易記錄，針對性地給他們提供商家和餐館優惠。

如果消費者訂閱了這項服務，他刷了卡之后，花旗銀行系統將會根據此次刷卡的時間、地點和消費者之前的購物、飲食習慣，為其進行推薦。比如此時接近午餐時間，而消費者喜歡意大利菜，花旗銀行就會發來周邊一家意大利餐廳的優惠信息，更重要的是，這個系統還會根據消費者采納推薦的比率，來不斷學習從而提升推薦的質量?；ㄆ煸趤喼抻谐^250名的數據分析人員，去年它在新加坡新開了一個“創新實驗室”。

除花旗外，一些全球信用卡組織也開始了利用數據的進程。在美國，Visa就和Gap合作，來給在Gap店附近進行刷卡的消費者提供折扣優惠。

數據甚至能夠改變這個行業的競爭格局，使得一些白手起家的新手找到自己的機會，殺入市場。比如創業公司ZestCash，它的主要業務是給那些信用記錄不好或者沒有信用卡歷史的人提供貸款服務，它的創辦人Douglas Merrill是谷歌前首席信息官。

ZestCash和一般銀行最大的不同在于其依賴的數據數量。大多數美國銀行依靠FICO信用卡記錄得分來做出貸款與否的決策，這個FICO信用卡記錄得分大概只有15到20個變量，諸如信用卡的使用比率，是否有沒有還款的情形等，而ZestCash考察的卻是數千個信息線索，這造就了它獨特的競爭力。比如如果一個顧客打電話過來說他可能無法完成一次還款，大多數銀行會把他視為高風險貸款對象，但是ZestCash經過研究發現這種顧客其實更有可能全額付款；ZestCash甚至還會考察顧客在提出貸款之前在ZestCash網站上停留的時間?！皢慰匆粋€數據可能是個無用的噪音，但是當你以非常聰明的方式把它們聚合到一起的時候，你能將垃圾變成寶貝?！?/span>

塔吉特讀心術

美國第二大零售商“塔吉特”通過多年精細的數據挖掘，建立用戶的數據庫，能夠清楚地知道用戶的人群信息，甚至能做到比顧客的家屬更清楚她們的預產期。

“塔吉特”的孕婦營銷之道

那么，“塔吉特”是如何比顧客的家屬更清楚預產期的呢？這件事看起來非常不可思議，但背后卻是有規律可循?！八亍钡慕y計師們通過對孕婦的消費習慣進行一次次的測試和數據分析得出一些非常有用的結論：孕婦在懷孕頭三個月過后會購買大量無味的潤膚露；有時在頭20周，孕婦會補充如鈣、鎂、鋅等營養素；許多顧客都會購買肥皂和棉球，但當有人除了購買洗手液和毛巾以外，還突然開始大量采購無味肥皂和特大包裝的棉球時，說明她們的預產期要來了。在“塔吉特”的數據庫資料里，統計師們根據顧客內在需求數據，精準地選出其中的25種商品，對這25種商品進行同步分析，基本上可以判斷出哪些顧客是孕婦，甚至還可以進一步估算出她們的預產期，在最恰當的時候給她們寄去最符合她們需要的優惠券，滿足她們最實際的需求。這就是“塔吉特”為什么能夠清楚地知道顧客預產期的原因。

以上情形被美國商業記者查爾斯·杜希格披露在其著作《習慣的力量：我們生活、就業行為之原因》中，掀起了軒然大波。據作者說，塔吉特公司把嬰兒相關的促銷信息發給某個十多歲的少女，而她的父親尚不知道她已懷孕。

懷孕預測模型固然有些極端，但事實上，包括塔吉特在內的其他零售商確實正在不斷地分析顧客的人口群體及其他信息，特別是他們購買什么。

零售商的購買者分析

目前的某些領先零售商店，從顧客走進商店那一刻起，其腳步、視覺移動、選擇、對減價的反應，已經被密切監控。通過這一分析，商店能夠決定是否需要做出改變以提高銷售，例如：改裝、特價、更多銷售員等。

購買者分析不一而足，從平平無奇的統計到高科技的數字標牌均有，前者如統計放學后步行回家的學生，后者如數字標牌配以攝像頭偵測到觀眾的眼球運動、在屏幕的那一部分播出促銷信息。通過計算何人、何時、哪些人口群體在購物，商店能夠針對其做出更精準的促銷。

商店及其供應商在不停地分析銷售數據，數據與顧客的會員卡相關聯。商店對顧客的了解，大部分基于其獲取會員卡時提供的信息、甚至來自電子郵件清單。商店想知道你的年齡，以便能更了解如何對該年齡段的人做營銷。即使顧客不買時，通過復審安全監控錄像，商店也知道誰在瀏覽其貨架以及在店內閑逛的路線。商店就能夠把產品和促銷放在顯著位置吸引最多的顧客。

零售商也在迅速改用能以中心控制頻繁變更的電子標牌。標牌可包括攝像頭偵測誰在注視標牌上的哪個部位（或者快餐的菜單板），根據其性別甚至年齡度身定制促銷。例如，在百貨公司化妝品區的數字標牌可以確定走過的是位男人，就顯示車或其他可吸引其注意的畫面，再插入男用香水的廣告。