13.新零售如何应用大数据丨9.11-上海第五届中国家居互联网进化论坛|家居新零售|新零售变革|第五届中国家居互联网进化论坛

2018年9月11日，家居电商资深观察者唐人，携手瑞研智库、和君智业，在上海世博展览馆H2馆G09论坛区召开第五届中国家居互联网进化论坛，围绕新零售变革进行探讨。网易家居作为首席战略合作媒体，将全程深度报道。

论坛将系统分析新零售思维产生的历史发展轨迹，并以亲历者的经验，描述了新零售在家居行业的发展及应用，使您能够更加系统地认识和掌握新零售变革的脉络，掌握新零售发展的方向。

13. 新零售如何应用大数据？

数据化营销显然是新零售的一大特点。在谈到新零售时，人们几乎无一例外地都谈到大数据。甚至有人说新零售的目的，就是为了获取大数据。那么，大数据果真如此重要吗？大数据与新零售究竟是怎样的关系？大数据在新零售中究竟扮演怎样的角色？

本章就来认识一下大数据，认识一下大数据在新零售中的作用。

数字化营销

毫无疑问，新零售是数字化营销。在新零售的运营中，我们需要尽可能多地获取用户数据，并通过对数据的科学分析，发现用户的需求和消费行为规律，从而更好地制定营销策略，从而实现“更好的用户体验”和“更高的运营效率”。

数字化运营简单地说就是收集数据、分析数据和应用数据三个方面。阿里巴巴集团CEO张勇在“2016新网商峰会”上解读了新零售的未来时指出：走向新零售非常重要的标志是要完成消费者的可识别、可触达、可洞察、可服务。每个企业都要走向数据公司，才有可能走向新零售。

我们曾在第三章中描述究竟什么是线上线下一体化时，也把线上线下一体化的数据运营当作是新零售的一大特征。

第一步是数据的收集。对于线上运营来说，数据的收集不应该是一件难事。用户与商家的所有信息互动的内容，都可以通过一定的技术记录下来。

难点是线下的数据收集。传统营销中，企业基本上没有收集任何有关用户的信息，更不用说收集用户在线下每个触点与企业的互动内容了。这实际上也成了新零售变革的一大难点。

但是，可能也正因为这个原因，线下用户与企业互动内容的数据收集同时也是新零售建设的一大亮点。如果我们能够做到的话，这不失为新零售发展的一大进步。不过这也带来了一些问题：有些人是为了收集数据而收集数据，只顾一味地展示其收集数据的能力了，甚至以为这就是新零售。

数据收集只是数据运营的一个部分，而数据运营也只是新零售的一大特点。千万不能将数据收集的技术等同为新零售。

数据收集后就是数据分析。这个阶段可以分为两个相对较独立的步骤：变量的形成和数据的分析。我们收集到的用户触点数据基本是原始数据，这些数据还需要进行加工，形成可以用作系统分析（特别是统计分析）的变量化数据。这样数据才能够用来进行统计分析。

对于数据的分析，我们在本章还要做详细的分析，这里就不多做解释。

最后是数据的运营，也就是根据数据分析的结果来制定具体的营销策略，这包括产品或服务的选择、价格制定、促销方案的确定、目标用户的选择、促销信息抵达目标用户的方法，等等。

在这个过程中往往会出现这样的问题，就是数据分析人员与营销策略的脱节。数据分析本是为营销策略服务的，但是在营销策略还不是十分明确时，数据分析可能只是为了分析而分析，缺失了分析的目标。而没有目标的分析则很可能使分析迷失方向，因而导致在对数据分析结果应用时产生误解误判，从而使得基于数据分析基础上的营销策略失效。

在掌握新零售数据运营的基本情况后，我们需要记住一点：新零售没有数据是万万不能的，但是数据也不是全能的。

不要神话大数据

都说我们处在大数据时代，一些人张口闭口都是大数据，甚至有人宣称新零售就是为了大数据。好像新零售是通向大数据的道路。新零售不是目的，反倒是大数据成了目的。

这是典型的本末倒置。

在新零售发展中，用户体验和运营效率才是发展的目标，其他因素，包括大数据，都是实现这两个目标的工具。

前几年，有本书很火。甚至几年后的今天，还时不时地看到有人在推荐这本书。这本书就是《大数据时代》，作者是迈尔-舍恩伯格。

迈尔-舍恩伯格对什么是大数据有个当初流传甚广的定义，总结为“三不是三是”：不是随机样本，而是全体数据；不是精准性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。可是，我们对这个定义进行了系统的分析，发现这个定义里面充满了谬论，甚至可以由此推论出赫赫有名的该书作者可能对统计学的基本原理也不甚了解。而我们的大数据时代，却是由这样的人在领导，岂不可笑。（请百度阅读“唐人疑读《大数据时代》”）

对待大数据，我们需要正确的数据观。

首先，我们必须了解到，对绝大多数的企业来说，我们的数据仍旧是小数据，即使我们生活在大数据时代。我们所使用的数据分析工具，也基本上属于小数据时代的分析工具。所以我们常说：大数据是世界观，小数据才是方法论。

大数据是世界观，是要求我们有数据的观念，时刻把企业的运营建立在数据分析的基础上。但是我们切不可盲目迷信大数据，认为大数据可以解决一切问题，甚至错误地把大数据当作了经营目的。

我们的数据分析，基本上还都是建立在小数据时代的统计学方法上。那种大数据时代就要抛弃传统分析方法的思想是荒唐且无知的。逐渐地，人们也看清了迈尔-舍恩伯格有关大数据时代特征定义的问题，这两年其受欢迎程度也在大大下降。

数据不是万能的。事实上，我们常常把数据比作绘画时用到的颜料。数据收集来了，表明你有了可以绘画的颜料。但是，究竟画出来的是什么画，可能每个画家都不一样，甚至同一个画家每一次画也可能都不一样。

数据分析具有其客观性。但是分析什么，怎么分析，却有着主观性。而数据分析结果的应用可能更加具有主观性。

甚至收集什么数据都具有相当的主观性。我们经常把数据的收集称之为画家的“胸有成竹”。你想画竹子，你必须先胸有成竹。也就是说你想要确定你的分析结果大概是怎样的，然后再根据你的这个要求去收集数据和分析数据，最终才会得到你想要的结果。

换句话说，我们需要根据经营策略的需要去收集和分析数据，而不是没有目的地收集数据和分析数据。

在大数据时代，我们对大数据要有充分的认识，千万不要以为大数据是万能的，也不要以为有了数据就什么都没问题了。要时刻牢记：数据不管大小，都是为经营服务的，都是为了实现更好的用户体验和更高的运营效率。

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