大数据的据：热词监测、联系热词、用户群体画像、数据应用

“据”是一种方法论，是关于“数”的应用。如何将用户数据转化为服务和营销策略，才是大数据存在的意义。

关于“据”，第一个热词是监测系统。“一点资讯”热词监测系统每5秒钟便会进行一次抓取，发现不同受众对于社会热点的反应、表达了什么态度、发表了什么意见。2016年6月，美国发生奥兰多同性恋酒吧枪击案，致使62人死亡。第一天，联系的热词多为“恐怖袭击”“同性恋”“惨案”等；但三天后，则出现了很多跟此事件相关的针对歧视同性恋的负面言论。基于这种变化，“一点资讯”联合民间同性恋组织，做了一些关于此事的正面引导，起到了很好的舆论引导作用。

第二个是文章相联系热词。一个汽车品牌，市场认知度到底如何？“一点资讯”可以抓取品牌的内容，看与品牌相联系的词有哪些、消费者对品牌的认知处于什么状态。

第三个是用户群体画像。通过对用户群体画像的分析，可以了解某一群体的用户特征，比如关注广告节的用户，同时也在关注两性、美剧、中药等；再如关注广告节的用户，关注水瓶座和双鱼座的居多。这种群体画像的洞察更加精准。

第四，数据的商业化应用。“一点资讯”开发了“一点Insight大数据系统”，利用Insight系统，可以看到品牌的联系大数据，不同的品牌哪个地区的用户关注比例最高？用户关注品牌外还关注哪些竞品品牌，还关注什么生活方式……可以让品牌方的营销洞察和广告投放变得更加科学，有意义。

大数据营销的切入点企业在重构营销体系，顺应大数据时代的来临。如今，许多人已经感觉到大数据时代的到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力依然不明白。对于多数企业来说，大数据营销的主要价值源于以下几个方面：

（1）做好用户行为与特征分析

只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。如此，才是大数据营销的前提与出发点。过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，自己确实能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有在大数据时代，才能将这个问题回答清楚。

（2）精准营销信息推送支撑

过去很多年，精准营销总在被许多公司提及，但很少有企业能真正做到，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要是名义上的精准营销不怎么精准，缺少用户特征数据支撑和详细准确的分析。相对来说，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，其背后靠的就是大数据支撑。

（3）产品和营销活动投用户所好

在产品生产之前，能够了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，产品生产就可以投其所好。例如，Netflix在投拍《纸牌屋》之前，通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，立刻就吸引了观众的注意力，捕获了观众的心；又如，《小时代》投放预告片后，从微博上通过大数据分析得知，其电影的主要观众群为“90后”女性，后续的营销活动就主要针对这些人群展开。

（4）竞争对手监测与品牌传播

竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不告诉你，也可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性也可以通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以监测掌握竞争对手传播态势，可以参考行业标杆用户策划，可以评估微博矩阵运营效果。(www.xing528.com)

（5）品牌危机监测和管理支持

新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前了解和掌握。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物和传播路径，保护企业、品牌的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机并化危为机。

（6）企业重点客户的有效筛选

许多企业家纠结的是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站，可以判断出其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则联系和综合起来，就可以帮助企业筛选出重点的目标用户。

（7）用大数据改善用户体验

要想改善用户体验，关键在于，真正了解用户及他们使用你的产品的状况，在最适合的时候作提醒。例如，在大数据时代，正驾驶的汽车都可能提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，不仅可以节省金钱，还对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统，对全美六万辆车辆的实时车况进行检测，及时进行防御性修理。

（8）SCRM中的客户分级管理支持

面对日新月异的新媒体，许多企业都想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。借助大数据，就可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，联系潜在用户与会员数据，联系潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

（9）发现新市场与新趋势

基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的DavidRothschild使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%；之后，他又通过大数据分析，对第85届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其他各奖项预测全部命中。

（10）市场预测与决策分析支持

对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒+尿布”案例就是那时的杰作。更全面、更速度、更及时的大数据，必然会对市场预测和决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。