拉厕纸攻略 拉鲁拉丝攻略

有没有觉得……现在手机里的APP比枕边人更懂你？

他们知道你每一次辗转反侧时听的歌。

每一次穿着拖鞋下楼买的东西。

每一顿懒得出门时叫的外卖。

每一天打车去的远方。

你的每一次搜索、点赞、跳转、点击，都会变成涓涓不断的数据流，让它，以及它背后的公司更懂你。

最近在朋友圈引发的那些刷屏，仅仅是牛刀小试。

所谓的数据革命，才刚刚开始。

消费时代，数据为王

古有得民心者得天下，今须懂客户者方能生存。

除非是像乔布斯这样能够引领消费行为的天才，否则绞尽脑汁去理解消费者，才是消费类公司的正道。

而理解之本，就是数据。

早在1995年，英国的TESCO超市就发行了第一张会员卡，时至今日，这个最成功的顾客忠诚项目已经拥有了3900万的会员。

图片来源：TESCO官网

不知你有没有想过，同样是会员体系，为什么每次在超市结账时，店员都会不厌其烦的问你有没有带会员卡，可是去坐飞机的时候，就算系统没有自动关联上航空会员卡，值机柜台里的雇员也绝不会主动询问？

理由很简单。在你买机票时，航空公司已经拥有了关于你的全套信息，因此会员卡对公司来说，完全是忠诚顾客计划带来的一项成本负担。

可超市不然，如果顾客不提供会员卡，这次消费就会成为匿名行为，对收集数据毫无帮助。

所以说，除了可以用积分和优惠增加用户黏性之外，会员卡体系更重要的，往往也是秘而不宣的作用，是收集客户数据。

只有一次挂钩了具体用户的消费行为，才会成为一行有意义的数据，才能帮助公司勾勒出一个完整的用户画像——一个人的属性信息（年龄、职业、所在区域等），以及他/她的消费习惯，这两者缺一不可。

百年老店如美国的零售巨头克罗格（纽交所代码：KR），在最新财报发布后的投资者电话会上宣称，核心竞争力其实是业内最庞大的消费者数据库。事实上，除了发行会员卡，克罗格还会在自己的店铺布置红外扫描和图像识别系统，以获取客户在不同时间段进入商城的数量，性别，年龄等特征。这样一方面可以安排服务人员随时出现在客户“最需要他们”的地方，另一方面也由此获得了结账之外的顾客数据。

披萨巨头达美乐（纽交所代码：DPZ）也在财报电话会上表示，忠诚顾客计划是其获得流量的关键贡献。显然，比竞争对手更了解消费者喜欢吃什么口味的披萨十分重要，因为这一优势让达美乐的股价自2009年以来翻了40倍，而同期，棒约翰（纳斯达克代码：PZZA）的股价仅上涨了6倍。

图片来源：有鱼股票APP

此外，服饰品牌巨头阿迪达斯（Adidas）和耐克（Nike）也开始从分销商模式走向直营店，为的就是获取更多“一手”的实时数据。通过监测库存和销量，使货物在第一时间抵达“战场”，让销量最好的店铺和商品，永远不会陷入“缺货待补”的尴尬境地——数据的充分利用，让阿迪达斯近几年来的订货－交货时间缩减了一半，也将有力的支撑公司业绩未来五年年均增长20%的勃勃野心。

一年前，高盛曾在报告中信誓旦旦地表示，数据如水，而非石油——虽然它的价值越来越高，但也越来越泛滥，单独的数据并不值钱。

然而短短一年后，它改口了。

数据就是新的石油，它是几乎所有新经济的润滑剂和助推力，甚至也是旧经济改造自我，产业升级的关键。

那么，什么样的数据才是石油？

并不是任何数据都能称之为石油，就像并非每个号称自己拥有海量用户数据的公司都能从中受益。

一个有价值的、优质的数据集合至少应当具有以下三个属性的一个或者多个：深度（depth），广度（breadth）和规模（scale）。

数据深度

是指对于某个特定领域有着非常详细和精准的数据。举例来说，GE的航空部门已经生产了35000个飞机引擎，由此积累起的数据库深度无人可敌——根据GE的介绍，这些数据成功帮助阿联酋航空在2016年减少了43%的引擎中断和维护时间，相当于整个航队的利用时间延长了12天。

这样的数据深度，自然可以建立起深厚的业务护城河。

GE航空部门的大数据应用，图片来源：GE官网

数据广度

是指拥有足够多的数据样本去分析行为模式，解决效率问题。以高德地图为例，地图绘制本身并不是核心竞争力，成千上万的司机在使用过程中实时反馈的数据才是。

一个城市里使用它的人越多，获得互动数据的频率和数量就会呈指数级别增长，从而让其在规划行车路线、提供交通信息时变得更加准确。

而当这一数据的回馈机制进入良性循环的时候，这项服务真正的护城河就形成了。

高德地图“互联网+交通大数据”模式合作案例，图片来源：友盟

数据规模

深度或者广度的数据只能帮助公司在某一个细分领域克敌制胜。就像传统的会员卡体系一样，由于只隶属于某个领域的公司，因此挖得再深，铺的再广，收集来的数据也无法跨行业使用——超市只知道你什么时候要买卫生纸，而披萨店了解的是你喜欢吃什么口味的pizza。更立体全面的消费者形象？抱歉，他们无能为力。

科技巨头的出现打破了这一规则，因为他们可以收集到的数据几乎无所不包。

社交媒体知道你的每一项兴趣爱好，电商和生活服务平台能将你的所有消费行为连点成线，而更重要的是，这些公司的用户基数极其庞大，边际数据获取成本却几乎为零。

图片来源：云锋金融整理

日本人口截止2016年底，FACEBOOK、YOUTUBE、LinkedIn数据截止2017年6月、百度和腾讯数据截止2017年9月、阿里巴巴数据截止2017年底

平安集团的用户规模，图片来源：公司公告

深度+广度=无可匹敌的数据规模，这些科技巨头能够真正理解数以亿万的普通人，以及他们的每一个生活细节——谁在试图减肥，谁在策划旅行，谁在尝试储蓄，谁在更换工作……更重要的是，什么信息最能击中人心，让他或她点下购买商品的按钮。

因此也就不难理解，为什么音乐APP似乎越来越明白你听歌时的心情，而新闻平台上，你感兴趣的文章怎么永远都刷不完。

数据革命，一切才刚刚开始

曾几何时，说到用户数据的运用，业界的反应只有一个，那就是广告。

更多的用户行为数据意味着更精准的广告，而这也是过去科技巨头，尤其是搜索引擎公司的主流盈利模式。

然而事实上，这只是数据革命的初级模式。因为归根结底，所谓的精准广告并没有脱离传统消费类公司利用会员体系干的事情——后者正是利用用户画像来估算兴趣半径，然后往邮箱和手机上发送成堆的促销信息。

真正的数据革命，应当是利用具有深度的数据去改造公司流程，削减业务成本，从而提高市场竞争力。

例如ZARA的母公司Inditex（马德里证券交易所代码：ITX）在近几年的财报中就反复强调，自己的核心竞争力来源于“自产、自运、自销”的整个供应链体系，每个店铺、每个物流节点和每个生产工厂都会进行大量的数据收集，从而为店铺的库存管理提供依据，减少季末打折的必要性——要知道，库存压力是服装类公司利润率最大的损耗来源。

图片来源：pixabay

真正的数据革命，还应当是用海量的数据样本把握消费者的喜好，从而成功的拓展其他消费场景。

以咖啡店连锁巨头星巴克为例，截止2017年二季度，星巴克的My Starbucks Reward拥有1300万活跃用户。通过绑定电子会员卡的App，星巴克甚至能精确的将某项特定的优惠发送给仅仅数十人的用户群体。此外，星巴克也对大部分消费者喜好“什么咖啡几分糖”等信息了然于胸，因此能够在连锁店、超市、甚至网上商店里提供合适的咖啡包和瓶装咖啡。

“在未来，我们将通过用户的App定位变化，实时给附近的连锁店发送用户喜好通知，让消费者走进店铺的同时，店员已经能够知道他喜欢喝什么，可能会有什么特殊要求。”

——星巴克CEO Kevin Johnson，2017年

在此之上，数据革命更深远的意义，在于拥有数据规模的公司可以更轻易的进入新的地域、新的行业、新的业务。

在过去，限制公司扩张最重要的理由，是对新区域和新业务的未知。原有的成功经验未必能在新的地域复制，开创新的业务更是需要截然不同的知识和竞争力。

然而在数据规模面前，这些都不再是问题。

这就是为什么我们看到科技巨头们能够快速切入新的业务领域和产品类别，并呈摧枯拉朽之势改变原有的竞争格局。不仅是因为他们拥有庞大的流量入口，同时也因为他们对用户喜欢什么、想要什么了如指掌。

“腾讯的大数据平台负责处理每天包括腾讯和腾讯合作的很多企业，大概120万+次的计算服务请求，包括最新的用户画像构建……用户画像包括个人年龄、个人的技能特长，包括消费、兴趣、婚姻、学历、文化、收入、信用、健康等资料。同时在用户画面上，构建了超过一百万的数据标签，包括常用的流行音乐，一些歌星、影音，大家关心的小说，运动、体育相关的资讯，涵盖了日常生活中相关的方方面面。”

——腾讯互联网+生态总监周洪昊，2017年7月

回到一开始的问题，那些“更懂你”的APP，正在一次次的刷屏中，慢慢建立起自己的护城河。

随着计算能力的提升和机器学习算法的深入，海量的非结构化数据将像一团乱麻般被慢慢解开，拥有优质数据集合的公司将越战越勇，赢者通吃。

别急，一切才刚刚开始。

云锋金融港美股行业研究系列

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