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榮耀標識大數據時代的電商營銷亂象：亂箭齊發，不講究精準
（現有的電商營銷，像是亂箭齊發，不講究精準。）
前幾日,從淘寶網購了幾袋牛肉干和魷魚絲,然后意外地發現,我新浪微博右下角的“熱門商品推薦”欄，在不厭其煩地向我推薦同類商品。我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嗝之間的區別，那才真叫本事！”
更讓我意外的是：短短三、四天內，這條微博的點擊閱讀率達到了70多萬人次，轉發和評論上千條；參與這場大討論的，不僅有和我一樣的消費者，也有相關領域的研究者或研究機構，更有各大電商的技術人員和管理人員。
電商營銷亂象
其中，有很多是消費者對我的微博感同身受，大家紛紛吐槽——
“今早我在淘寶搜農具，現在出來的全是鐮刀、斧頭……”
“我就回復一個一個關于無花果的微博，右側天天就推薦新疆無花果！”
“我一次誤點了個冰箱，現在滿屏幕都是那個牌子的冰箱廣告，走哪都是，郁悶的……”
“曾點開一雙鞋的鏈接結果那鞋子無處不在侵犯著眼球，真看吐了，饒了我吧！”
“一個多月前我在淘寶上買了臺電視，他連續一個月都給我推薦電視。如果我只是看看，他給我推薦還差不多，可是我都已經買了啊，難道讓我再買一臺？”
“一次在天貓上買了個充電器，微博上天天都是充電器推薦的，尼瑪哪有充電器需要天天買的，這推薦太坑爹。”
“前段時間買了件亞麻衫，這些天上網到處都給我推薦亞麻，微博、優酷、騰訊到處都是。要是就這樣就算了。我點進去，發現以我200多斤的體格，沒有一款能穿?！?br />
“有些電商網站也是，才買個冰箱不久就發EDM推薦冰箱，網站首頁滿眼冰箱，我又不是倒賣冰箱的。這就是所謂的數據分析？人和機器一樣傻！”
……
現在，“大數據”已經是最近深受公眾和輿論追捧的熱詞之一。但從網友們讓人啼笑皆非的吐槽來看，網絡上這種不精準的營銷很普遍，而且幾乎涉及到所有的大小電商。他們大多玩的是概率，還不是精準?？磥恚^的“大數據時代”尚是一種幻覺——我們離登堂入室還有很遠的路要走。
Big Data本質是找到數據背后的消費者洞察，用未知數求已知數。Big Data帶來Big Idea，而非大數據本身。
精準營銷是方向
網絡上類似的抱怨或負面情緒太多，但讓我高興的是，此條微博引起了諸多專業人士和業內人士的關注，并最終酵發成一場大討論。
在大數據和興趣圖譜的年代，要挖掘出核心東西。有人指出，之所以出現網友們吐槽的這種情況，主要是淘寶等電商的推薦模型做得不到位，行為數據沒有收集夠就盲目推薦，因為某些產品的購買在一定時段里是不會重復的。強行推薦，只會導致厭煩情緒和后悔情緒。大數據時代的推廣，不僅需要劃分受眾，更需要劃分單體受眾的心理層次。
這種推薦模型需要加入縱向數據分析的模型與算法，最簡單的優化方法，就是將買過牛肉干的人在近期（1年內）購買過的物品排列出來，找出共性較多的加以推薦。有幾種方向：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、推薦相同愛好的購買者，沒準能團購一把。
但也有人指出，大數據本來搜集的就是trends（趨勢、傾向），不是背后的why（為什么）。對數據個性化處理，加入感覺因子，目前無論是淘寶、新浪，還是其他網站，都做不到這點——消費者行為表現是多元化的、動態的、可延續的，從“根據關鍵詞投放廣告”提升到“根據人的行為投放廣告”，目前還是一種遐想。除非是一個吃貨社區或者App。所以，淘寶的transaction（事務，指作為單個邏輯工作單元執行的一系列操作）數據意圖結合新浪的社交數據來構建一個人的興趣導購循環，是不完整的，社交數據不應該這么玩！
而過度進行數據挖掘，可能帶來的負面作用：培養了被動接受和思考滯后。我們最終努力的方向，不是靠核心數據的挖掘和引導，而是提供方法與途徑讓用戶學會獲取并主動解決問題，享受樂趣。
然而，讓我欣慰的是，淘寶網的技術管理人員也第一時間主動聯系到我，詢問此事的具體情況，并進行了解釋：他們其實早就發現了這種推薦的弊端，并已經在積極進行修正，不斷優化方案。比如，為了避免出現“買了再推”的情況頻繁發生，技術人員已經在系統中對活躍用戶設置了購買降權的處理。
我的回復是：“優化推薦系統，對商家和消費者都是好事。消費者并不是討厭推薦或網購，還是希望數據分析更精準，薦我之所需?！?/p>
設想與擔憂
那么，網友理想的網購和推薦是什么樣的呢？眾網友紛紛進行了美好而大膽的設想——
“買牛肉干，推薦牙簽、牙線，或者山楂片，有助消化嘛?！?br />
“買了一件泳衣，你可以推薦防曬霜；買了一個冰箱，你可以推薦樂扣保鮮盒；買了一雙皮鞋，你推薦皮鞋油……”
“我在去哪兒網站瀏覽了內蒙古的景點，你就可以推薦當地的牛肉干等特產嘛?！?br />
“你瀏覽了驗孕棒的頁面，十個月之后廣告給你推送尿不濕產品?！?/p>
網友的設想雖然帶著幾絲戲謔，卻十分有道理?？赡艽蠹衣犝f過一個“啤酒與尿布”的推銷理論：
在一家超市中，人們發現了一個特別有趣的現象——尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾瑪連鎖超市的真實案例。原來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以她們經常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個發現為商家帶來了大量的利潤。
如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數據中，發現啤酒和尿布銷售之間的關聯度，這是值得所有電商和數據分析員應該值得深思的問題。
作為一個消費者和對此領域關注研究者，我覺得，比“推薦什么”更高一個層次的問題，是“不推薦什么”。比如，對我反胃的嗝與貪婪的口水之間進行區分，從而避免厭煩性推薦。我甚至還有一個大膽設想：在網上買了服裝、化妝品之類女性消費品的男性消費者，你能根據他的消費痕跡和數據，分析出他的消費能力如何？他是奢侈型還是勤儉持家型？如果是后者，能否在他的網頁上調整此類商品的推薦頻率、甚至進行屏蔽，從而避免此類消息可能刺激他女友（或老婆）的奢侈浪費性購物？但是，有誰愿意做這么“二”的電商嗎？
此次討論中，還有少數網友表現出了深深的擔憂——消費行為及數據的深分析背后，可能是用戶癮私的泄露或用戶信息的竊取。既要貼心的服務又要保護隱私，這是一個兩難的境地。
更可怕的是：這些背后，有沒有另外一個“棱鏡計劃”？
——原文刊于2013年7月《企業觀察家》雜志，原作者：張小平
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