牛肉干和魷魚絲引發的討論

有位網民在淘寶網上購買了幾袋牛肉干和魷魚絲，然后意外地發現自己的新浪微博右下角的“熱門商品推薦”欄中，不厭其煩地向自己推薦同類商品。于是，這位網民順手寫了一條抱怨的微博：“淘寶和新浪微博太討厭了——沒必要我前幾天從淘寶網上買了一次牛肉干，你就天天在新浪微博頁面上推薦牛肉干、魷魚絲之類的。我一次就吃膩了，至今還在反胃哩。你能追蹤我的消費痕跡，卻體會不了我的消費感受。淘寶和新浪微博，你們如果能區分我貪婪的口水和反胃的打嗝之間的區別，那才真叫本事！”

這條微博在發布后的短短三四天內，點擊閱讀率達到了70多萬人次，轉發和評論達上千條。參與這場討論的，不僅有廣大消費者，更多的是各大電商的營銷人員、技術人員和管理人員。其實，這場討論的關鍵在于大數據營銷究竟能夠在多大程度上排除各種干擾，從而精準地把握顧客的需求？

誠然，“大數據”已經是最近深受公眾和輿論追捧的熱門詞匯之一，但在實際運用中，無論是大電商，還是小電商，很大程度上玩的是概率，還達不到真正意義上的“精準”。同時也說明，我們要真正做到精準營銷，需要進一步提升自己對大數據的領悟與處理能力。

在此，我們暫且列舉一下在微博中收集的、網友對于當前一些所謂“大數據營銷”的反饋：

“今早我在淘寶搜農具，現在一打開網頁，出來的全是鐮刀、斧頭的信息……”

“我在新浪微博上就回復了一個關于無花果的信息，于是微博的右側就天天出現推薦無花果的商業訊息！”

“我一次在淘寶頁面上誤點了一個冰箱，現在滿屏幕都是那個牌子的冰箱廣告，無論打開哪個網頁都是，真是郁悶……”

“一個多月前，我在淘寶上買了臺電視，接下來的連續一個月，網頁上都出現給我推薦電視的廣告。如果我只是看看，還沒有購買，淘寶上的商家再給我推薦的話，還可以理解，可是我都已經購買完了，這些廣告還一直不斷，難道讓我再買一臺不成？”

“前段時間，我在天貓上買了件亞麻衫，這些天上網時，到處都給我推薦亞麻衫，微博、優酷、騰訊到處都是。這還不算可惡，可惡的是，我點進去了，卻發現沒有一款能適合我穿的。”

在實際生活中，類似上面的營銷尷尬局面還有很多，我們暫不一一列舉。這些普遍存在的、不夠精準的營銷現象，幾乎涉及所有的大小電商。這再次告訴我們，大數據營銷中，精準營銷的重要性。如果大數據營銷不能夠有效地提升精準性，那么，就可能降低用戶的滿意度體驗。

對于商家而言，強行向顧客推薦商品，往往會導致顧客的厭煩情緒和后悔情緒。因此，大數據時代的營銷推廣，不僅要劃分受眾，還需要劃分單體受眾的心理層次。在上面的案例中，顧客在電商網站上產生購買行為后，電商網站在沒有收集到顧客足夠的行為數據時，就盲目推薦，所以在一定程度上誤判了顧客的需求，從而未能做到向顧客進行精準推送信息。

如果電商網站希望更好地了解顧客的行為數據，可以適當地對顧客的縱向數據進行建模分析，比如，電商網站可以將買過牛肉干的人在近期（如1年內）購買過的商品全部排列出來，找出共性較多的商品予以推薦。在進行數據分析的時候，可以有這樣幾種方向：一、分析單一用戶的購買頻率，對用戶的購買頻率進行調整，在預期的下一次購買時段內推薦；二、結合購買力及品牌偏好，做關聯產品展示；三、推薦給有相同愛好的購買者，增加產品銷售的機會。

通過上述方法，電商網站在收集到了顧客足夠的行為數據后，有助于減少給顧客進行的盲目推薦，并規避以往“根據關鍵詞投放廣告”的弊端。然而，鑒于消費者行為的表現是多元化的、動態的、可延續的，所以從“根據關鍵詞投放廣告”提升到“根據人的行為投放廣告”，也是我們努力的一個重要方向。

當然，大數據營銷在精準性以外，還有一個重要的特點是營銷的相關性。這是因為，大數據技術有一個重要的運用，便是關于某種趨勢的預測。比如，在對顧客以往行為數據分析的基礎上，我們是否可以做出一種判斷，即顧客還可能對另一些商品存在需求的渴望？

實際上，這也正是在上述案例中，顧客購買了幾袋牛肉干和魷魚絲后，引發的網友關于大數據營銷的討論中，一個重要的方面。對于顧客來說，最理想的網購和推薦是什么樣呢？一些顧客在網上紛紛表達了這樣的意見：

“買牛肉干，推薦牙簽，或者山楂片，有助于消化。”

“買了一件泳衣，你可以推薦防曬霜；買了一個冰箱，你可以推薦保鮮盒；買了一雙皮鞋，你可以推薦鞋油……”

“我在‘去哪兒’網上瀏覽了內蒙古的景點，你就可以推薦當地的牛肉干等特產。”

其實，顧客的上述建議，已經表達出了一種相關性推薦的含義。關于這點，同“啤酒與尿布”的推銷理論有些相似，當然，我們會在后面對“啤酒與尿布”的推銷理論中進行深入闡述，這里暫且不展開討論。

我們通過顧客對于大數據營銷中精準性和相關性的討論，在一定程度上厘清了大數據營銷的一些方向。此外，我們不妨再有一個思路，那就是，我們繞開給顧客“推薦什么”的思路，轉向考慮給顧客“不推薦什么”的思路，從而在一定程度上避免厭煩性推薦，從而避免顧客的反感。

舉例來說，一位男性顧客在網上購買了服裝、化妝品之類的女性消費品，那么，我們的大數據平臺是否能夠根據顧客的消費痕跡和數據，判斷出顧客的消費能力，消費類型（如是奢侈型還是勤儉持家型），根據這些判斷，在這位顧客的網頁上調整商品的推薦頻率，甚至對有些商品進行屏蔽，從而避免此類消息可能刺激他異性朋友的奢侈浪費性購物，并使這位顧客陷入尷尬局面？其實，這些人性化的營銷關懷，也是我們在運用大數據營銷過程中需要考慮的問題。

最后，我們要說的是，大數據營銷的精準性是基本方向，相關性與預測性則在不同程度上鞏固了精準性。大數據營銷方興未艾，很多有益的營銷方向和策略均在不斷探索與實踐中，我們相信，只要我們對大數據有足夠的關注度，就一定能夠持續提升大數據營銷的質量，提升顧客的滿意度。