阅读时间大约10分钟以上（8108字）

2016-04-15 “大数据颠覆营销”高峰论坛在上海盛大举行开启营销大数据时代新篇章（二）

北京大学校委会、中信出版集团、中关村集团联袂呈现一场营销的盛宴。

【猎云网（微信：ilieyun）北京】4月14日报道（文/陆阳平）

4月10日，上海虹桥希尔顿酒店中心成为了焦点，一场名为“大数据颠覆营销”为主题的高峰论坛在这里举行，北京大学校委会、中信出版集团、中关村集团联袂给大家呈现一场营销的盛宴，看点十足的巅峰论坛引发业内一致关注。

Newbalance全球副总裁暨大中华区总经理、功典（MIGO）首席执行官陈杰豪、红杉资本中国基金专家合伙人车品觉、北京荣程创新科技发展股份有限公司创始人司冰、天天投创始人崔鹏，”深入探索“大数据是什么，对企业意味什么，对结构意味着什么？”话题，分析实质性地案例。

首先利用一分钟的时间介绍自己正在研究的课题，或者是自己的公司正在从事的主要业务

车品觉：我现在两个主要的课题是大数据能力评估，这是大数据标准工作组。另外一个是关于大数据数据价值评估，其实两个题目还是蛮大的，一个是我怎么知道这个数据值不值钱，那它怎样定义的，这两个是最近谈得比较多的。

陈杰豪：我现在有两个项目，一个是做零售科学，帮助零售做到个人化，这是每天都在做的，机器都在学习的数据。另外一块我们在我们的研究室，已经在IOT，怎样在零售的店面里面怎样通过IOT清楚地让它知道其实这家店更家贴切更加有关系，会有怎样的落差，然后怎样摆位这样子。

张鸿文：最近我花比较多的时间在思考，跟Tony合作的是怎样提高零售的效益，另外针对大中华区提供更重要的销售产品组合。

司冰：我是做B2B，帮助2B企业做营销，然后因为我们是有自己的数据获取，上午讲到大数据一个是数据的持续获取，然后是持续更新，这些是中小不一定具备的能力，我们现在合作的事情是把我们的数据获取以后然后分析免费给中小。第二个是以数据资讯公司为提升，在整个营销过程中，无论是2C还是2B的企业，我们一定要找到或者是预测到甲方什么时候采购，并且通过什么样的渠道采购，怎样去把这样的采购需求传给我们的消费者。

崔鹏：天天投是以大数据为核心，我们通过创业投资数据服务，实现信息的透明对称和更新。三月份的时候，联合清华大学、微软、三十多个天使头人机构，发起成立中国人工智能和大数据联盟，基本涵盖主流的机构和主流的企业。

双创，就是给很多年轻人创业的热情投入到创业当中。对于一个创业者团队，今天很多创业人只是知道自己的方向，但是方向对不对不清楚，在大数据时代都有哪些创业的机会？

崔鹏：对于整个大数据行业，天投给出一个大数据产业的服务。在中国是有几个，一个是数据源，再上是数据的集成平台，再上就是数据的行业应用和行业的统领域应用，包括人脸识别。还有旁边的是大数据的工具和引擎，比如说一些数据管理的软件和数据仓库，还有为大数据提供咨询服务的公司。我们发现目前来讲，在中国很重要的基本，我们从几个角度来看，一个是技术角度来看，我们非常看好大数据和人工智能，尤其是深度学习和深度数字网络的应用。因为大数据使得整个细分领域的创建工作的更具体情况，通过深度学习网络使得这件事情的学习方案有质的改变。一个是持续增长和提升的，从这个角度看我们非常看好人工智能去结合深度数字网络。第二个我们看好行业应用，这些行业的数据在过去几十年没有显现出来，可能属于水、电部门，如果这些数据开放，带给很多机会。同时还要看好智能数据等这一类的平台，在未来几年，应该是会出现多个巨头的情况。第四个方面从数据源角度，现在很多的数据源并没有很好地挖掘和利用，很多的数据通过物联网还有很多的方式采集到更多的数据以及对数据进行清洗、转换，数据变得越来越全、越来越及时，能够以好的方式提供给相关方，这是我比较看好的几个方面。

司冰：我做2B比较多，如果一个企业想把产品卖给企业，第一点要帮助这个企业赚钱，第二个帮助它提升赚钱的效率，就从这两点入手。既然能帮企业赚钱并且能提升效率，这个上面的话，可能刚才讲过对行业的了解，应该是缺这类人。如果这类人对于企业来说，如果是刚毕业或者是没有一个很资深经验的人，你在这方面的创业相对比较难。因为大家一直都在说需求，真正什么是需求，如果需求不是刚性，市场上不会有太好地表现。

然后第二个在整个数据的链条里面，我以前也是在国外，包括在英特尔，英特尔是有相对好的数据，但是在中国很多的数据源并没有开放，也并不是很准确，所以从中国要从收集数据入手，怎样了解你的数据，你自己的这个数据是怎样出来的，你知道这个数据的产生过程才可能，所以我们一般都是从自己采集数据开始，然后这个数据的过程都是可以监控的。

张鸿文：刚才主持人说，在座的大部分都是大数据创业的。我过去二十几年的时间，一半是在快销品，一半是在零售。从业界的角度来看，从品牌零售来看给大家参考。品牌零售分三个阶段，我举鞋子，以前我做快销品，现在做运动零售。做快销品就像卖大米，做运动零售就像卖大米。做运动零售有季节性，每一季都要出新的鞋款和颜色。就整个零售产业的来分分三端，第一段是供应链，以运动鞋来说，从一张牛皮做成鞋子送到门店这是第一个供应链，这方面有很多的提升。可口可乐是因为商品标准化，但是运动鞋很多是车缝裁片组装，我们需要180—200个工序，的所以从整张牛皮到一双鞋，这中间怎样做优化。第二个选店、开店到门店的运营，怎样让店铺里面的库存有最有效益地应用，怎样对的商品维持对的时间，透过对的地方卖给对的消费者，这看起来很简单，但是在数据的考虑上非常非常难。第二个是运营。第三段是市场，怎样通过大数据给的内容接触给消费者，大数据的内容之大，这么多的数据更容易碎片化。这么多的数据更容易从不同的管道接触消费者。你找到对的内容在对的时间，通过对的渠道传送给消费者，从供应链从零售运营到消费者的营销，这三个相信在座的各位有很多很多的机会提供给业界很多很多的帮助。

陈杰豪：他们讲得都很好，我想说这边我会有几个东西。IOT到底能帮助什么在垂直的产业，我觉得应用链上面多花点心思，多看看现在的商业模式，它的商业核心是什么，是不是可以做到机器做机器人的事，人做人的事，或者是机器可以做人做不到的事，往那个方向走。我想刚才前面他们都讲说数据会采集，人会收回来然后整理，然后整个这样上去，但是我认为最后真正要那个，还是要进入每个产业，金融等服务领域上面，从小到大，然后看看怎样解决这个问题。

车品觉：我觉得创业是九死一生的。，你看到的都是起来的企业所以它很成功。你要做你喜欢的，很想做的。你其实知道这个产业里面需要的东西。很多人创业不成功，是因为他那口气不长，输了。走的时候人家那个趋势才来了，很晚的时候你进去那个不是创新，VC也不会你。投你的话，可能VC在将来的几年会成为趋势。所以首先我们要对自己做的东西喜欢，另外如果今天投进数据产业链，要了解到Tony讲的整个产业链里面的叠加是什么，一个是数据源，一个是处理数据源，把数据链联合起来，联合起来的数据里面，它去把它提炼成材料出来给到应用人实现，这三层数据源、处理数据、应用。然后到你今天讲是哪个点，你企业准备在哪个领域进来。而这个东西是不是你在行的，所以这个你很重要，你喜不喜欢，有没有这个能力，你是不是能够把脏活干完，然后人家一看脏活跑了，但是你看着你继续做。所以这里面的是说数据材料把材料提炼，有人拿了这个材料应用于哪一层。

另外一个观点，刚才Tony讲了一个，没有一个数据不是一个行业数据，医疗的是医疗，金融的是金融，电商的是电商，大部分的数据都是以垂直的状态在这个里面，以及里面也有平行的部分，你想做平行的部分还是想做垂直的部分，这也是背景。这个时候还要看你的经验，从哪个行业进来的，很多人说品觉是大数据专家，我说千万别这样讲。所谓大数据就是电子商务，而且后面还有很多的平台。这个行业切进去你是否懂。刚才的Newbalance一讲就是零售行家，一讲就是零售的东西，我如果学他的东西肯定要几年。所以行业整个叠加结构是怎样的，你在这个生态解决了哪个点，这个点对整个生态有多重要，然后你懂不懂这个点，大数据进去，投资人看着也懂。

总结：创业要区分是做企业级服务还是消费者的服务，企业级是提供挣钱的效益，消费者是能不能提供产品满足需求。另外一个是大数据的链条，分成四个层面，数据的采集、数据的分析、数据的呈现和数据的挖掘。这个我们也可以思考，你自己的公司主要是在哪个方面。第三个要考虑自己的企业做横向的服务还是更深的服务。最后一点还有创业可能要耐一口气，这个气比人家长一点。

大数据时代，营销的方向是什么，对于企业有什么不同？

张鸿文：我觉得传统企业不再是有企业的意识，Newbalance今年已经是一百年。三十年前有谁知道卖跑鞋的搞这么大，我想举两个例子，以前我们研发一双鞋，找300个、3000个消费者来，你要配这么多的装备，做完以后再交给开发师、设计师、商品成型等，这是商品研发的传统模式。现在大数据，数据量大而且及时性，而且科技让这些数据的采集非常有效力之外，可以通过技术的分析，让这些数据的应用上非常强。目前我们在鞋品的开发商可以做到更好、更快。另外是零售，刚才讲从选址，假如说像Newbalance所做的3000家店里面，我一个月门店的销售是30万，那一个月就是5个亿的销售，如果因为尺码的关系，你一个月是30万，5个月就是150万，3000个门店，我可以提高15%的效益、20%的效益，把多出来的效益投入创新，利用大数据其实在试品里面都有很大地不同。

《颠覆营销》，颠覆的是营销的哪一部分呢？

陈杰豪：早上我花了很多的时间在讲这个东西，我觉得最主要的是我们已经看到一些数据，它基本上都躺在那边都没有用。但是我们都知道每个人的消费行为都不一样，每个人也想要有个性化。我在美国听到很多学者说，如果一个人愿意做到个性化的，话，会提升70%—80%个人消费的人。如果有这80%的提升，愿意多花20%的钱在你的品牌上。因为他觉得被服务而不是被骚扰。这本书有一些数据在哪里，大数据当你看到动漫的时候它其实是小数据，怎样结合自动化学习模型，让这些服务生，你看3000家店怎样做，就是及时开会的时候就几个指标，当下不管是产品怎样优化，货怎样铺、人怎样管，这已经改变了很多，然后体验提升，浪费减少。大部分我这本书都在强调这一些东西。

车品觉：我补充一下Tony讲的东西，中间有一个关键词很重要，就是“倾向性”。整个东西讲到的是敢于问题，这个三天之后有80%的概率带来。以前营销的时候你不知道概率，你有了数据以后，你知道了倾向性，你知道了倾向性他肯定会买红包都不用买他。但是他正好就是在来于不来之间，如果50%来给红包给它，整个营销从过去的盲目给红包，然后到一个人进来，一般来说有很多1广告，大部分的数字网站当一个人进来就能计算他离开网站的概率，他连这个人的离开网站的概率都算得出来，那营销方案就很厉害了。所以把整个营销如果我用倾向的语言来讲，因为有倾向性的关系，所以我们可以把企业的决策前置，这才是今天整个业务模式的颠覆。因为以前讲，所有的数据是怎样之后的。所以用尽所有的方法，目的只有一点就是我要知道倾向性。

另外我想举一个例子，有一些更颠覆今天，可能今天Newbalance所讲的东西。有一个用户拿着商品说，我想知道这个商品的竞争对手是谁？现在来讲谁足够有这个数据可以告诉你，就是每天都有这么多的人在买Newbalance之前参观过Nike，结果选了Newbalance，如果这个商品大量的数据跑出来以后，它最重要的竞争对手就在这几个鞋，然后那个时候他再决定是很容易的。然后还有如果数据可以获取，所有买这个鞋的人他一般会留下评论，如果发现这个鞋不如这个鞋通风，所以所有人来买这个鞋是为了通风的价值区间就在这个地方，如果告诉Newbalance这个答案，他爱死我。如果我把这个作为我的Solution，我赚钱了。今天来讲地数据的本身它不是无缘无故有数据的，一定是在一个产品里面的。我想给大家一个Tips，大家看看今天物联网的风口里面有什么大的新的出现，凡是有大的新的出现就有新的数据出现，这组新的数据改变了什么，有可能成为你创新的连城。

张鸿文：过去三年，阿里巴巴三年，大概是运动鞋类卖得最多的。我们给陈老师做过一些小的数据的模型。第一个我们在双11的商品，去年的双11，Newbalance一天卖了90万双鞋，我们算去年和前年，消费者在双11买运动鞋的价值来看。我们把货集中准备，我们也看到了竞争对手的数据，你可以看到耐克和阿迪他们准备的货品的价格是偏离的。

大数据在天天投发挥了什么作用？

崔鹏：我从几个角度理解，第一个是产品的供应，然后到平台，然后到用户的体验。在供应商方面，掌握了大数据，掌握了个人小数据，其实它结合大数据和小数据，可以让你的产品的服务在非常应景地出现，然后及时地出现在面前。当你一个想法就呈现在你面前。从最终消费终端的角度，你的体验会被改变，而不是说，可能今后变成你自己想要什么东西什么东西摆你面前，这是最理想的状态。这个对于营销是非常强的。第二个是营销平台，第三个营销平台是闭环的，你帮助一个商品去做推广，它不做CBS，是CBC，并没有牵涉到最终的交易环节，其实在营销的角度，谁能实现整个的CBS和真正的CBS，才能使得营销平台对于各种推广资源、包括社会相关资源更独家地应用。最近我看到一些公司结合大数据、人工智能，去把CBS做闭环，并且很短时间内获得了非常多的回报。第三侧是在供应侧，很多公司做决策的时候，他是基于自身的理解做决策，是生产追求，今后更多地是基于大数据的了解，基于公众的意见在什么时间我生产什么东西，Match什么东西，对需求的预测，它应该支持在供应侧的做什么东西，什么时候做，然后刚才Newbalance也说，比如说双11，这就是一种应用，基于这样的话才能使得整个营销，营销就是把对的东西提供给对的人。其实从产品供应到营销平台到最终消费者对营销的环境，其实未来都发生很大地改变，而不仅仅是说你现在看到的大数据营销公司所做的事情。

回过来说我们天天投，我们从过去做投资追求一个便利，原来是一门艺术，现在变成科学成分增加。比如说我对项目，这里不过多展开，我举一个例子。我们对象判断，我们有一个模型，它包括5个因子。第一个下降，第二个是全数，第三个是起点，第四个是路径，第五个是（引文），这5个背后我们都可以古籍出击败、上千万的子因子来评估、获取数据。今天我们从量化数据支持一小部分，但是未来对于模型来讲，现在我们量化几百个因子，未来可能几百万个因子，这样让天投变成智能投资的机器人它的四选出的项目和最后成功的项目两个之间无限融合，这是我们要做的事情。

通过数据建模对风险进行量化，大数据沉淀的经验有哪些？或者是筛选项目的时候会有哪些要点？

车品觉：没什么要点，我都享受去跟企业沟通好。我能给你的一些，其实我觉得我自己希望在做这个工作上能够学习到更多的东西。我是有创业的背景，我从一开始出来工作到现在，在我没加入阿里巴巴我是做敦煌网的CTO，作为敦煌网的创始人之一，当初学到东西反而给到今天大数据创业的人可以提供我的一些判断。数据是万变的，今天的数据出现的东西，今天对数据的感觉可能半年后不一样。我过去的6年里面都在这个企业做很单一，我只解决了内部的一些数据问题，但是我很知道数据提炼的环节，但是金坛开始去看产业链里面的架构是怎样做，这还是非常关键的学习。

不管是大的企业，还是中小微的企业，大家都有一点点人心慌慌。导致这个情况新的技术是一方面，还有一方面是整个人的消费升级，消费的趋向在发生变化。从早期的基础满足到现在越来越偏向于自己世界的感受。在转型的过程中，他们应该注重哪些要素？

车品觉：现在中国的企业都是划一个圈出来把别人吃掉。所以在整个行业的分工里面，怎样可以把分工变得更可以你做你的，我做我的，而且整个产业链来讲比较相互注重关系的，这样比较健康。企业来讲这边有非常大的趋势，你看到Google的做法都是把大的公司拆散，希望保持大的公司在小的领域的联动性，然后把中盘做大，然后把技术的东西供给到前方的小的商业场所。这种做法在全球已经都在做，因为大家都知道，公司做大了，联动性减少了，创业的驱动力也比较小了，必须要把它从大到小的方法。但是从大变小的时候，整体里面的复杂性变高，那这个管理怎样管理就变得难度大了，从数据的角度只要遇到很多的小公司，那会不会变成数据烟囱了，那怎样把它变成小，但是数据的部分还是可以非常完整地变得完整，这是一个比较大的问题。

陈杰豪：在中国，我们服务的大的企业，这几年看到他们的变化这几年感触很深。人们的这种一消费能力越来越厉害，不仅仅是这样，对于外面的资讯也越来越多，很多时候他们生意做得不好是出去买，大家出去买看到产品的组合和产品的特别性，我开始知道我在国外买得到而且比较便宜。所以大家出去玩在那边买，相对于自己在本国的话我就不想买了。这些大企业他们知道这件事情非常重要，他们在花动心思既然你都在我这30分钟内，我为什么没有办法提供想要的东西，所以这是一件事情。第二个是因为电子商务来了，对他们来讲冲击上面也感觉到不知道到底这个客户买东西的方式像楼下开个车，现在是用电商的消费方式。所以他们看到心有余而力不足的味道，开始意识到。所以这一、两年会碰到个人化沉淀，就是Back To basic， Atterntion到Action，Close到Customer。

移动互联网和互联网或者是物联网基础的特征是有两个本身，如果分析他们背后的本质特征是有两点。第一个就是移动互联网也好、互联网也好，改变了信息传递的速度和形式，你可以考虑一家企业或者是上下游，信息的载体还是比较落后的。第二个它是一个全新的即时通讯的通道，可以根本这个例分析企业的链条，哪些可以通过移动互联网改变信息的载体。Newbalance本来是一家一百多年的企业，这次在转型的过程中，有哪些可以分享的。

张鸿文：我觉得几个转型的前提大概就是说你要相信变一定会来，刚才Tony说的，我来国内十几年，发现很多的企业过去几年生意怎样好不知道。现在生意不好就慌了。我还是赞同说的Back To basic。每个行业都有自己的运营模组，不管线上、线下，还是回到Basic，从事实去看、从数据去看，另外刚才讲的，过去几年成功肯定不能代表以后也一定成功。因为整个国内的零售和品牌变化很大，更为重要的是消费者改变和消费者成长非常快速。这个也是数据的关系。

在企业提供服务的过程中，哪些企业具有代表性？

司冰：我以前就是是惠普的首席信息官。刚才我讲了很多大数据的事情，但是有一些要提醒大家的是，即使把数据给了你，你有的时候也不知道怎样使用，给了你一些数据，给了你一些分析和报告。这个使用是什么呢？老板可以看，你看出这里面的一些你公司的强项或者是想要开拓的市场。实际上一个企业，带中国我自己看的，很少企业有这样的激动能力，看到什么我很快把它转化成收入，这是这一块，就是我们信息化建设的同时不仅仅是系统，是整个人和企业。实际上这一块每个企业先要加强。

第二个我发现我们讲大数据很多，但是真正很少有企业有数据。就是它可能有的是什么样的数据。因为我们是企业还是说企业级的事。一个企业比如说有一万个客户，按企业的销售来说，一般销售是选一个地，然后真正过来可能也就20个销售，每天找一个客户，那你一个月也就谈22个客户，但是为了自己的业绩，可能圈一个圈，可能100个左右。一个企业内部的数据真正分析起来不超过20%，但是这个企业拿着20%的数据驱做决策，做商业战略的东西你不限时的。所有的老板拿到数据一定是实时的，或者是企业B2B的东西，这个东西帮不上决策。这是在企业数据里面的使用，是很大地问题。每一家企业它所关注的字段都不一样，你没有办法真正慢个性化地消化一些东西。所以没有办法出现一个2B类型化的平台，虽然我们在做这样一个事情。

另外一个说到颠覆式营销，到底颠覆了什么东西，其实我们有一个话是，2B类企业的营销，是大数据颠覆了sales层面。刚才说我们可以预测得更好，然后可以把这个事情，目标选中更准。我只要是把销售变成一个可以管理的数据，然后去做事情。这个实际上为什么颠覆了销售，中国在最近的几年里面，整个销售是有很大地转型，是因为什么呢？是因为所有国企业的采购更公开化和透明化，虽然还有一部分没有但是还是比以前透明很多了。还有很多大的企业，华为，他的销售必须打破中国传统的做法，尽量越来越公开了。所以2B行业的销售这几年有很大转变，这样对我们创新创业的一些小公司，如果是纯关系型销售的话，没有人干2B了。所以在这个层面里面，实际上在整个2B类的销售，在中国发生了很大变化。

第三个为什么今天在2B领域提大数据这个事情，相对来说，事情是两类信息，一个是企业级信息，一个是个人信息，个人信息是集中在几个少量的巨头手里，但是企业信息是越来越公开的。FBI层进说过，95%的情况都是通过开放的数据源搜到。真正从开放的数据源分析到一些企业的情况，我想很多东西超过在座的大家理解的水平。我举一个数字。去年一年中国透明的发标量，通过我们公司的监测是2200万条，差不多每一条是在20万条左右，2200万是4万亿，但是这个数据是过去几年当中是呈倍数增长。一个企业实际上招标就像是阿里的购物车，通过对招标的分析我们就可以知道这个企业是干什么的，我们透过对企业的平均透明度达到50%。阿里里面，个人的消费量就是买车、买房这种没到13%左右。现在大家不知道外面的数据源是什么样的，很多的数据是交叉型的。对于企业的分析，像可以把每一个人的简历收集起来的时候，或者是这是A公司，它的所有简历从研发部门出来的时候，就可以看到这家公司在什么阶段干过什么项目用过什么样的技术做过什么样的事情，过去几年我们就完全可以推算出来他要干什么。

总结：企业内的数据告诉一个企业什么挣钱，企业间的是不是运营健康，行业性的数据告诉发展的趋势，就进一步地了解知道在哪一个维度上哪些数据，分析自己的决策点在哪里。