Prestar atención a las cosas relacionadas con big data

Hoy en día, la industria y la academia han estado discutiendo una palabra, que es big data. Ya sea en círculos académicos o en círculos de TI, siempre que pueda hablar sobre big data, tendrá mucho éxito. Sin embargo, la minería de big data, el análisis de big data y el marketing de big data son solo el comienzo. Para la mayoría de las empresas, los big data todavía tienen un fuerte sentido de misterio. Por lo tanto, antes de que comprendamos completamente cómo utilizar big data para la minería, ya se han escuchado varias opiniones públicas de que big data está demasiado divinizado. Por supuesto, también hay muchas personas que critican directamente las amenazas a la privacidad que suponen el big data o el marketing de big data. También hay muchas personas que simplemente no entienden qué es el big data y qué valor tiene.

Entonces, desde una perspectiva objetiva, compartiré con ustedes algunos puntos de vista sobre big data en torno a los siguientes temas, y también discutiré cosas sobre big data: 1. ¿Existe una relación causal y lógica entre el marketing de big data y las filtraciones de privacidad personal?

2. ¿Qué tipo de valor puede aportar el marketing de big data a las empresas? ¿Qué valor puede aportar a los usuarios? ¿Los usuarios niegan u odian por completo el marketing de big data?

3. ¿Cómo visualizar correctamente el big data? ¿Cómo ve la relación entre big data y los métodos de encuestas o estadísticas tradicionales?

4. ¿A qué retos se enfrenta el marketing de big data?

En primer lugar, el rápido desarrollo del big data va acompañado de preocupaciones sobre la privacidad de los datos.

La aparición de las redes sociales ha permitido compartir datos de usuarios en un grado inconmensurable. Hoy en día, cada vez existen más tipos de redes sociales, y la mayor popularidad de los teléfonos inteligentes ha provocado que más usuarios se pasen a Internet móvil, aportando así aún más datos y contenidos. Este aumento de datos ha provocado que los ingresos globales de las redes sociales se disparen. Según los resultados de la investigación de Gartner2012, se espera que los ingresos globales de las redes sociales alcancen los 169 mil millones de dólares en 2012.

Por un lado, las redes sociales están llenas de big data. Por otro lado, los usuarios continúan entregando información personal a Internet sin reservas, incluida la edad, el sexo, la región, el estado de vida, la actitud, paradero, aficiones, comportamiento de consumo, salud e incluso orientación sexual. Durante un tiempo, la minería de big data, el análisis de big data, el marketing de precisión de big data y la publicidad de precisión basada en información masiva de los usuarios se incluyeron rápidamente en la agenda de las principales empresas.

Por ejemplo, una historia real en Estados Unidos nos dirá cómo utilizar la minería de datos para controlar nuestro propio paradero. Una familia estadounidense recibió una promoción en un centro comercial de productos de maternidad, aparentemente para su hija de 16 años. El padre de la niña se enojó mucho y fue al centro comercial a pedir explicaciones. Pero unos días después, el padre descubrió que su hija de 16 años estaba realmente embarazada. La razón por la que los centros comerciales son impredecibles es que utilizan una gran cantidad de datos de consumo de varios productos para predecir el estado de embarazo de los clientes.

Eventos similares de marketing y minería de big data son más frecuentes hoy en día, especialmente después de que las redes sociales generan grandes cantidades de datos. Como resultado, muchas personas comenzaron a preocuparse por los datos de privacidad personal y comenzaron a criticar el marketing de precisión de big data por infringir la privacidad personal. Les preocupa que hayamos entrado en una era de big data desbocado y culpan a las redes sociales.

En segundo lugar, ¡el marketing de big data y la filtración de la privacidad personal no pueden equipararse completamente! ¡La relación lógica no se sostiene!

Si analizas objetivamente las cuestiones anteriores, descubrirás que es difícil distinguir entre la gallina y el huevo. No es objetivo criticar ciegamente la filtración o el abuso de datos personales de los usuarios mediante el análisis de big data.

Debido a que la esencia de las redes sociales es compartir y comunicar, la aparición de las redes sociales ha satisfecho el deseo de las personas de compartir información personal y exponer diversos datos, lo que les permite pasar a una plataforma a la vez, permitiendo que todo mundo para Puedes verte a ti mismo en la vida silenciosa pasada. De esto la gente obtiene satisfacción interior y existencia. Por lo tanto, desde consideraciones psicológicas individuales, las redes sociales son beneficiosas para ellos. No consideran sus contribuciones como secretos ocultos. Ya que lo compartes, debes esperar o permitir que otros lo vean. Por lo tanto, este es un acuerdo tácito invisible. Los usuarios están dispuestos a exponer sus detalles triviales en las redes sociales. No hay nada de malo en clasificar y analizar ordenadamente los datos masivos y caóticos de los usuarios en las redes sociales.

Por supuesto, si una plataforma de redes sociales abusa o divulga arbitrariamente la información de antecedentes de los usuarios, como información de contacto personal, domicilio, banco y otra información extremadamente confidencial, es de hecho una invasión flagrante de la privacidad, extremadamente no es ético y debe ser castigado Condena y castigo legal.

Sin embargo, la premisa de muchos marketing de precisión de big data actual es clasificar y analizar la información pública y obvia que dejan los usuarios en Internet, para agrupar una gran cantidad de usuarios o subdividir aún más grupos de nicho. Incluso puede lograr una personalización personalizada para una sola persona hasta cierto punto y, en última instancia, lograr el propósito de publicar anuncios con precisión o llevar a cabo actividades de marketing específicas.

Así que, desde esta perspectiva, no hay contradicción entre el marketing de precisión de big data y la iniciativa de los individuos de compartir información y datos difundidos en Internet. La gente puede sorprenderse al principio: ¿por qué saben lo que quiero comprar? ¿Por qué saben lo que necesito? Sin embargo, a medida que el comportamiento de "adivinación" hace que la vida de las personas sea cada vez más cómoda, como ahorrar mucho tiempo en la búsqueda, búsqueda y comparación de productos o servicios, es posible que se acostumbren mucho a esta precisión y dependan de ella y no les importe. Cómo se extrae y utiliza la información desordenada que usted comparte libremente en Internet.

Por lo tanto, si la información publicada y compartida por los usuarios es privada o no, se considera y analiza cuidadosamente antes de que los usuarios compartan la información. Esto es muy importante. Es la línea entre una invasión de la privacidad y una no invasión de la privacidad. La información que los usuarios deciden no publicar o no quieren que otros sepan se considera privada, mientras que la información que se ha publicado públicamente en las redes sociales o en Internet se considera difundible.

Por lo tanto, el comportamiento común de big data de analizar, extraer y clasificar cantidades masivas de información pública para llevar a cabo un marketing de precisión no puede criticarse ciegamente por dañar los intereses de los usuarios. Si la información que los usuarios almacenan en ubicaciones específicas y no quieren que otros la sepan (información almacenada de forma privada) es filtrada o utilizada por personas con motivos ocultos, se trata de una invasión de la privacidad. Pero esto no se puede achacar al big data, sino que se debe cuestionar la seguridad de la plataforma de almacenamiento.

Así que no sobreinterpretes el marketing de precisión de big data. De hecho, la esencia del problema es si a la gente realmente le importa dónde va la información confusa (lo que implica la psicología y las motivaciones detrás de compartir información). ¿Y el marketing de big data realmente toca los secretos ocultos o los resultados finales de las personas (es necesario redefinir los secretos y los resultados finales)? Porque si lo que la gente comparte es público por defecto, entonces el concepto de invasión de la privacidad es insostenible. Si las personas tienen información que no quieren que otros sepan, no se apresurarán a compartirla y difundirla en línea.

3. ¿Qué valor aportará el marketing de big data a las empresas y a los usuarios?

Después de discutir los temas anteriores, ¿deberíamos ser sinceros en el marketing de precisión de big data? Entonces, ¿cuál es el valor del marketing de big data para las empresas y los usuarios?

1. Valor para la empresa

Veamos primero un caso extranjero:

Todos conocemos la serie de televisión estadounidense "House of Cards". Cuando se trata del éxito de "House of Cards", la mayor contribución es el análisis de big data. Por tanto, "House of Cards" casi se ha convertido en un caso clásico de marketing de big data, y también es un intento exitoso de Netflix en Estados Unidos de determinar la producción de contenidos basándose en la extracción de información del usuario.

Netflix tiene alrededor de 30 millones de suscriptores y la mayoría de las películas que ven los usuarios están relacionadas con el preciso sistema de recomendación. Netflix recopila y analiza periódicamente el comportamiento de los usuarios al ver películas o series de televisión. Por ejemplo, analiza los hábitos de visualización de los usuarios en función de las calificaciones de las películas de los usuarios, el comportamiento de los usuarios al compartir, los registros de visualización de los usuarios y otra información, infiriendo así qué tipo de contenido. A los usuarios de series de televisión les gustan y qué tipo de series de televisión les gustan. Qué tipo de estilo, qué tipo de directores y actores les gustan. Sobre esta base, el algoritmo se utiliza para recomendar y ordenar los vídeos que le interesan al usuario hasta que encuentra su serie de televisión favorita. El director y la estrella de "House of Cards" fueron predichos por Netflix después de extraer información de los usuarios.

Entonces veamos otro caso interno:

Todos conocemos la cooperación entre Alibaba y Sina Weibo. Alibaba invirtió 586 millones de yuanes en Sina Weibo. Además de las razones por las que Alibaba, analizadas por los principales medios online, espera construir un ecosistema, fortalecer las entradas de tráfico y desafiar a Tencent, otra razón importante puede ser la estrategia de marketing de big data.

Hoy en día, todos los grandes gigantes de Internet están rodeando a los usuarios. Quien pueda rodear a los usuarios y activarlos en su propia plataforma tendrá una gran cantidad de información del usuario (incluida información de front-end explícita e información de back-end implícita). Sina Weibo tiene cientos de millones de usuarios en China y es enorme. Sin embargo, si Sina no puede hacer un uso razonable de la información generada por estos usuarios, estos recursos serán un enorme desperdicio. Miremos a Alibaba, la plataforma de comercio electrónico más grande de China. Tiene productos, pero no tiene información completa sobre los comportamientos de la vida diaria de los usuarios. Solo tiene información de compra, pero esta información de compra no es suficiente para comprender las características y preferencias de la multitud. Por lo tanto, solo podemos cooperar con Sina Weibo para dominar una gran cantidad de información sobre el comportamiento del usuario, clasificarla y conocer las preferencias, preferencias, intereses, pasatiempos, hábitos, hábitos de comunicación, rutas de intercambio, etc. ¿Pueden diferentes personas o incluso diferentes individuos lograr un marketing preciso a través de las reglas de difusión de información de diferentes usuarios, e incluso formular la mejor ruta de comunicación de marca para los productos? Esta es una enorme mina de oro.

Después de que Sina Weibo cooperara con Alibaba, apareció información de recomendación de productos en Weibo y Sina Weibo lanzó una función de pago. Es posible que en el futuro, si ve productos recomendados relevantes en Weibo y resulta ser el producto que le gusta, pueda pagar y comprar directamente en Weibo. Así, Sina Weibo y Alibaba obtienen cada uno lo que necesitan y disfrutan de las ganancias. Por supuesto, esta es mi observación y análisis personal, pero la estrategia de big data de Alibaba también es obvia.

2. Valor para los usuarios

Los dos ejemplos anteriores tratan sobre el valor que aporta el big data a las empresas. Entonces, ¿el marketing de big data es valioso para los usuarios? ¿Están los usuarios disgustados con el marketing de precisión? Echemos un vistazo a los nuevos datos de una encuesta:

El Instituto Nacional de Investigación de Publicidad de la Universidad de Comunicaciones de China acaba de publicar el Informe sobre el desarrollo de Internet móvil entre China y Estados Unidos de 2014, que compara los hábitos y actitudes de uso de Internet móvil. hacia los teléfonos móviles en China y Estados Unidos actitud publicitaria.

La encuesta muestra que el contenido publicitario al que es más probable que respondan los usuarios de terminales inteligentes es: (1) Anuncios relacionados con los artículos que el usuario desea comprar (2) Cupones relacionados con los artículos que desea comprar; comprados (3) anuncios divertidos; (4) anuncios relacionados con las marcas favoritas del usuario; (5) anuncios relacionados con los sitios web que los usuarios visitan en línea o las aplicaciones que utilizan; Anuncios publicitarios relacionados con la ubicación del usuario.

(Proporción > =20%)

De estos datos podemos ver que 6 de los 8 resultados están relacionados con marketing de precisión de big data. Por ejemplo, los anuncios relacionados con artículos que el usuario quiere comprar pueden provocar una respuesta o interacción por parte del usuario. ¿Cómo entender? La premisa del marketing de big data es calcular y adivinar las necesidades reales de los usuarios, ver qué productos relacionados necesitan comprar los usuarios y luego impulsar directamente lo que los usuarios quieren y les gusta para lograr una llegada precisa. ¿Qué pasa con los usuarios? Los usuarios están dispuestos a responder a dichos anuncios o productos promocionales porque estos anuncios son menos intrusivos para los usuarios, reducen el proceso de toma de decisiones de comparación o comparación antes de comprar, ahorran tiempo y permiten a los usuarios encontrar directamente los productos o servicios que realmente necesitan. .

Así que este resultado muestra que el marketing de precisión de big data no disgusta completamente a los usuarios, sino que depende de hasta qué punto se pueden adivinar los pensamientos del usuario. Entonces, si el contenido que envías está relacionado con los artículos que el usuario quiere comprar, la marca que le gusta, etc. Entonces, este tipo de minería precisa no disgustará a los usuarios, pero les brindará comodidad.

Lo anterior es lo que el editor compartió con usted sobre big data. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.