论文部分内容阅读
“到那一步，你觉得天猫会是怎么样的？”
“无所不能啊”。
天猫营销平台总经理刘博（花名：家洛）语气肯定，没有丝毫犹豫。他身后的墙上，贴着天猫“6·18”的安排，节奏紧密、不带一丝喘气的空隙。
此时，离“6·18”还有5天，没人能预测出“6·18”的准确结果。但家洛看上去，已经胸有成竹。
5天后，天猫“6·18”的数据迫不及待地从各个平台发出：5分钟成交200吨奶粉，7分钟成交2 000万片纸尿裤，14分钟成交160吨泰国榴莲，10个小时成交4500万张面膜。
零点过后仅10分钟，天猫服饰总体成交额突破10亿元，“6·18”期间仅花呗分期交易金额就突破40亿元。
有20%的00后男生，第一次在天猫国际上下单，购买了彩妆……
这些数据上传到天猫的系统中，以0和1的形态，与其他上亿次的交易数据一道，成为天猫用来观察下一轮趋势的大数据。
奈飞、库里和线性思维
这两年，有两个被津津乐道的大数据故事：
风靡全球的美剧《纸牌屋》，是大数据的杰作。奈飞公司用大数据分析发现，喜欢观看1990年版《纸牌屋》的用户，同时喜欢看导演大卫·芬奇和凯文·史派西的作品。奈飞于是决定由大卫·芬奇导演，搭配凯文·史派西主演翻拍《纸牌屋》。
这是第一个故事。第二个故事发生在NBA。
刚刚获得NBA总冠军的金州勇士队，六年前战绩惨不忍睹。2011年入主的新投资人拉科布是数据分析的坚定拥趸者，利用数据分析，让球队意识到NBA传统的争夺制空权打法，好看但是低效，转而寻找更高效的打法，即提高三分球命中率。于是勇士卖掉大牌球星，培养新人库里，并且通过数据指导比赛的人员和战术布置，最终获得总冠军。
这两个看似合情合理的故事，更像是从结果倒推之后的归纳总结，带着大数据将全面统治世界的神秘感。从结果倒推原因，是按照时间顺序的线性思维，A发生在B之前，A即为因，B就为果。看似逻辑自洽，它却不一定是真正的原因。
《纸牌屋》的大数据故事已经被证实为营销手段，NBA里会用数据的球队也不只有金州勇士。
电商时代，这样的故事也不少。用户因为点击了几次纸尿布的广告，就收到“祝贺当爸爸”的贺卡和无休止的婴儿用品推送。但触发这一切的开关，那几次纸尿布点击，可能只是用户的误操作。这位刚参加完高考的男生，其实是想点开旁边的《王者荣耀》广告。
人的交易和交易的人
触发用户行为的原因，常常只是一念之间的转变。
寻找用户的品牌们，大多落入过线性思维的陷阱。用户在半年前购买过某品牌的洗发水，是他半年后继续购买的理由吗？会是他购买其他洗发水的理由吗？
即使能够掌握这1个用户最真实的原因，也不能推导出1 000个用户的购买动机，更不用说几百万个用户。最让品牌头痛的，是要让那些从未购买过的用户，拿起这款洗发水，放入购物车，走到收银台，付钱结账。
新品推出时，广告词常常是“专为高端人士定制”“年轻人的选择”，这些看似精准的定位，是对用户喜好、习惯等特征的臆测。即使他们有问卷调研，但问卷调查的答案是“用户的真实需要”，还是“用户认为自己需要”，已经被广泛质疑。
大数据时代之前，数据获得的成本高、周期长，寻找其中的规律难度非常高。对于规律的获取，就像是验证相对论的过程：假设—求证—再假设—再求证。
在寻找用户的路上，品牌面临的难题更头痛：大胆假设，无法求证。
过去求证的途径，主要是销售数据，一切围绕交易结果进行判断。用上一次的交易模型，指导下一次的交易。
电商时代，可供品牌参考的数据多出一个维度：转化率、点击率、页面停留时间……在过去很长一段时间里，电商平台以此作为打击传统零售的武器，为品牌商提供比商场收银、电视广告、街头调研……。更精准的用户数据。
精准，是一个相对概念。3.141 5比3.14精准，3.141592比3.141 5精准。这取决于你的計算能力和对数据精准的需求。
去年底之前，天猫也是以此进行定位。当时阿里巴巴还没有提出新零售，天猫是以卖货为主的场所。
今年5月，天猫换掉了过去“上天猫就购了”的品牌定位，代之以“理想生活上天猫”。之前天猫的目标是抵达“购买”，现在则想要触达“人（理想生活）”，重心从“人的交易”，转变为“交易的人”。
“过去十年，我们帮助品牌商卖货，做得非常好。但是走到这一步，我们发现仅仅帮他们卖货是不够的。如果只是这样，其他品牌的竞争力就在上升。我们需要其他层面的东西。”家洛口中的“其他层面”，是重新找到了使用数据的途径。
“去年年底之前，我们没有为品牌做具体的数据沉淀，只是做数据反馈，比如数据的结果是那样的，转化率是这样的。”
雁群和“人”
如之前所说，个人的行为只是“一念之间”，除非在大脑里植入芯片，个体的“念”难以判断。更何况，用数据判断个人的心念，也必然会涉及隐私。
如果将可触达的个体数据做集合，形成具有共性的群体，一个群体的行为则是可以找到某种规律和趋势。雁群飞行，我们能看到“人”的规律;独雁飞行，只有飞行本身。
天猫想用数据找到雁群，雁群里有“人”。
于是，群体被解构为数据。围绕一个群体的数据，在“量”上面难以估计。天猫要获取数据，抵达用户，需要依靠家洛口中反复出现的“专业能力”。
这种专业，一方面在“量”上，一方面在“力”上，二者都是基于阿里生态。
天猫在数据“量”上积累，来自两个地方：天猫平台自身和天猫以外、阿里以内的地方。
首先是天猫平台本身，这类数据包括两个方面： 第一，用户和品牌之间的直接互动。平日的购买、浏览、收藏，活动时的抢购……所有用户群体与品牌之间互动的数据，都会被天猫沉淀下来，每一次的数据都渗透到下一次，平台上数据越来越厚。包括聚划算、粉丝趴、超级品牌日在内的活动，即使用户只是浏览没有产生购买，这样的行为都会转化为，辅助下一次决策的数据。
第二，用户在天猫上其他关联行为产生的数据。刚刚购买Refa按摩仪的用户，点击了飞利浦剃须刀的页面，浏览了20分钟详情页之后，没有下单就退出了。这一串行为，很难说存在因果关系，但其中的关联性在大量的数据沉淀之后，自然会显现出价值。
其次，天猫以外，阿里生态以内的所有地方，“雁过必留痕迹”。支付宝记录下北京的小张昨天吃了海底捞，交了水电费，郑州的小李今天在淘宝买了鸡毛掸子、同时用花呗分期买了iPhone7……用户在阿里生态上进行的行为轨迹，从多个维度沉淀出数据。
从“力”来说，阿里云的成熟，对阿里生态上每个环节的数据专业能力的提升，都有不言而喻的作用。现在的天猫有能力，从“3.14”走到“3.141 5”，更加接近真相。
5月的发布会上，围绕理想生活的概念，天猫发布了五个趋势词：乐活绿动、独乐自在、人设自由、无微不智、玩物立志。这是天猫基于大数据，从“雁群”中看到的“人”。
在这五个趋势中，我们已经看不见“购买”“商品”的直接呈现，反倒是对“人群”的强调。天猫将“人群”送达品牌手中的势能，是让做了16年出口的美的洗碗机，决定推出针对国内市场的产品。2016年，在天猫上，美的洗碗机销售额超过4 000万元，销量增长1 900%。
所有非B的，即为B的原因
如果我们能进入到互联网的数字空间里，可能会发现这里和宇宙一样，没有边际，不分上下，不辨左右。
这里是真实世界的数字倒影。
我们在有限的物理世界中的行为，让这个无限空间里的数据不断膨胀。所有像天猫这样，挖掘数据、沉淀数据的平台，他们在做的事情，就是唤醒这个空间里沉睡的数据，继而观测、洞察数据。
从牛顿经典力学开始的线性思维，需要在这个空间被打破，一切都是非连续性。过去“A→B”，A是B的原因，不仅仅是A，我们还找到了“A1、A2……A20”，越来越多的原因，但我们依然是在线性思维之下寻找解答。
我们要面对的，可能是“所有非B的，都是B的原因”。
没有确定的原因，只有可以被洞察的数据。这是大数据时代最值得敬畏的地方。
从过去线性反馈数据，到如今立体沉淀人群数据，天猫在做的，是在技术支持下，尝试着打破线性因果链条，沉淀出一个形象立体的用户群。
不谈因果，只讲数据。
不仅仅是天猫，中国各个电商服务用户的能力，已经无需赘言。但是对品牌商的价值，如果只停留在促成交易层面，那么中国最好的三大电商应该是打折网、团购网、返利网。低价、折扣是触发交易的一剂良药，但这样的交易并没有可延续性，更谈不上品牌价值。不被折扣绑架的持续交易，需要品牌商在服务、品牌价值等方面找到溢价能力。
品牌想要找的是自己的受众，用户需要最适合自己的品牌，两端相互存在吸引力。天猫过去做的事情是互联网最基本的一个功能：匹配。为用户匹配合适的品牌，为品牌找到用户，这个匹配能力来自数据力。
如果品牌是一棵树，天猫做的事情，是用数据支撑，让这棵树在天猫平台上长得足够高，让足够远的人看到，自己走过来。
“6·18”五天前的那次采訪，在阿里园区里，天猫营销平台总经理家洛谈到技术的力量。他相信，技术会从过去的“满足业务需求”，转变为商业模式的驱动器。当天猫挖掘数据、沉淀数据的技术更强大时，在洞悉用户趋势，为品牌商传递价值等方面，天猫的想象力将足够大。
“无所不能。”
编辑 陈志强 E-mail：[email protected]
“无所不能啊”。
天猫营销平台总经理刘博（花名：家洛）语气肯定，没有丝毫犹豫。他身后的墙上，贴着天猫“6·18”的安排，节奏紧密、不带一丝喘气的空隙。
此时，离“6·18”还有5天，没人能预测出“6·18”的准确结果。但家洛看上去，已经胸有成竹。
5天后，天猫“6·18”的数据迫不及待地从各个平台发出：5分钟成交200吨奶粉，7分钟成交2 000万片纸尿裤，14分钟成交160吨泰国榴莲，10个小时成交4500万张面膜。
零点过后仅10分钟，天猫服饰总体成交额突破10亿元，“6·18”期间仅花呗分期交易金额就突破40亿元。
有20%的00后男生，第一次在天猫国际上下单，购买了彩妆……
这些数据上传到天猫的系统中，以0和1的形态，与其他上亿次的交易数据一道，成为天猫用来观察下一轮趋势的大数据。
奈飞、库里和线性思维
这两年，有两个被津津乐道的大数据故事：
风靡全球的美剧《纸牌屋》，是大数据的杰作。奈飞公司用大数据分析发现，喜欢观看1990年版《纸牌屋》的用户，同时喜欢看导演大卫·芬奇和凯文·史派西的作品。奈飞于是决定由大卫·芬奇导演，搭配凯文·史派西主演翻拍《纸牌屋》。
这是第一个故事。第二个故事发生在NBA。
刚刚获得NBA总冠军的金州勇士队，六年前战绩惨不忍睹。2011年入主的新投资人拉科布是数据分析的坚定拥趸者，利用数据分析，让球队意识到NBA传统的争夺制空权打法，好看但是低效，转而寻找更高效的打法，即提高三分球命中率。于是勇士卖掉大牌球星，培养新人库里，并且通过数据指导比赛的人员和战术布置，最终获得总冠军。
这两个看似合情合理的故事，更像是从结果倒推之后的归纳总结，带着大数据将全面统治世界的神秘感。从结果倒推原因，是按照时间顺序的线性思维，A发生在B之前，A即为因，B就为果。看似逻辑自洽，它却不一定是真正的原因。
《纸牌屋》的大数据故事已经被证实为营销手段，NBA里会用数据的球队也不只有金州勇士。
电商时代，这样的故事也不少。用户因为点击了几次纸尿布的广告，就收到“祝贺当爸爸”的贺卡和无休止的婴儿用品推送。但触发这一切的开关，那几次纸尿布点击，可能只是用户的误操作。这位刚参加完高考的男生，其实是想点开旁边的《王者荣耀》广告。
人的交易和交易的人
触发用户行为的原因，常常只是一念之间的转变。
寻找用户的品牌们，大多落入过线性思维的陷阱。用户在半年前购买过某品牌的洗发水，是他半年后继续购买的理由吗？会是他购买其他洗发水的理由吗？
即使能够掌握这1个用户最真实的原因，也不能推导出1 000个用户的购买动机，更不用说几百万个用户。最让品牌头痛的，是要让那些从未购买过的用户，拿起这款洗发水，放入购物车，走到收银台，付钱结账。
新品推出时，广告词常常是“专为高端人士定制”“年轻人的选择”，这些看似精准的定位，是对用户喜好、习惯等特征的臆测。即使他们有问卷调研，但问卷调查的答案是“用户的真实需要”，还是“用户认为自己需要”，已经被广泛质疑。
大数据时代之前，数据获得的成本高、周期长，寻找其中的规律难度非常高。对于规律的获取，就像是验证相对论的过程：假设—求证—再假设—再求证。
在寻找用户的路上，品牌面临的难题更头痛：大胆假设，无法求证。
过去求证的途径，主要是销售数据，一切围绕交易结果进行判断。用上一次的交易模型，指导下一次的交易。
电商时代，可供品牌参考的数据多出一个维度：转化率、点击率、页面停留时间……在过去很长一段时间里，电商平台以此作为打击传统零售的武器，为品牌商提供比商场收银、电视广告、街头调研……。更精准的用户数据。
精准，是一个相对概念。3.141 5比3.14精准，3.141592比3.141 5精准。这取决于你的計算能力和对数据精准的需求。
去年底之前，天猫也是以此进行定位。当时阿里巴巴还没有提出新零售，天猫是以卖货为主的场所。
今年5月，天猫换掉了过去“上天猫就购了”的品牌定位，代之以“理想生活上天猫”。之前天猫的目标是抵达“购买”，现在则想要触达“人（理想生活）”，重心从“人的交易”，转变为“交易的人”。
“过去十年，我们帮助品牌商卖货，做得非常好。但是走到这一步，我们发现仅仅帮他们卖货是不够的。如果只是这样，其他品牌的竞争力就在上升。我们需要其他层面的东西。”家洛口中的“其他层面”，是重新找到了使用数据的途径。
“去年年底之前，我们没有为品牌做具体的数据沉淀，只是做数据反馈，比如数据的结果是那样的，转化率是这样的。”
雁群和“人”
如之前所说，个人的行为只是“一念之间”，除非在大脑里植入芯片，个体的“念”难以判断。更何况，用数据判断个人的心念，也必然会涉及隐私。
如果将可触达的个体数据做集合，形成具有共性的群体，一个群体的行为则是可以找到某种规律和趋势。雁群飞行，我们能看到“人”的规律;独雁飞行，只有飞行本身。
天猫想用数据找到雁群，雁群里有“人”。
于是，群体被解构为数据。围绕一个群体的数据，在“量”上面难以估计。天猫要获取数据，抵达用户，需要依靠家洛口中反复出现的“专业能力”。
这种专业，一方面在“量”上，一方面在“力”上，二者都是基于阿里生态。
天猫在数据“量”上积累，来自两个地方：天猫平台自身和天猫以外、阿里以内的地方。
首先是天猫平台本身，这类数据包括两个方面： 第一，用户和品牌之间的直接互动。平日的购买、浏览、收藏，活动时的抢购……所有用户群体与品牌之间互动的数据，都会被天猫沉淀下来，每一次的数据都渗透到下一次，平台上数据越来越厚。包括聚划算、粉丝趴、超级品牌日在内的活动，即使用户只是浏览没有产生购买，这样的行为都会转化为，辅助下一次决策的数据。
第二，用户在天猫上其他关联行为产生的数据。刚刚购买Refa按摩仪的用户，点击了飞利浦剃须刀的页面，浏览了20分钟详情页之后，没有下单就退出了。这一串行为，很难说存在因果关系，但其中的关联性在大量的数据沉淀之后，自然会显现出价值。
其次，天猫以外，阿里生态以内的所有地方，“雁过必留痕迹”。支付宝记录下北京的小张昨天吃了海底捞，交了水电费，郑州的小李今天在淘宝买了鸡毛掸子、同时用花呗分期买了iPhone7……用户在阿里生态上进行的行为轨迹，从多个维度沉淀出数据。
从“力”来说，阿里云的成熟，对阿里生态上每个环节的数据专业能力的提升，都有不言而喻的作用。现在的天猫有能力，从“3.14”走到“3.141 5”，更加接近真相。
5月的发布会上，围绕理想生活的概念，天猫发布了五个趋势词：乐活绿动、独乐自在、人设自由、无微不智、玩物立志。这是天猫基于大数据，从“雁群”中看到的“人”。
在这五个趋势中，我们已经看不见“购买”“商品”的直接呈现，反倒是对“人群”的强调。天猫将“人群”送达品牌手中的势能，是让做了16年出口的美的洗碗机，决定推出针对国内市场的产品。2016年，在天猫上，美的洗碗机销售额超过4 000万元，销量增长1 900%。
所有非B的，即为B的原因
如果我们能进入到互联网的数字空间里，可能会发现这里和宇宙一样，没有边际，不分上下，不辨左右。
这里是真实世界的数字倒影。
我们在有限的物理世界中的行为，让这个无限空间里的数据不断膨胀。所有像天猫这样，挖掘数据、沉淀数据的平台，他们在做的事情，就是唤醒这个空间里沉睡的数据，继而观测、洞察数据。
从牛顿经典力学开始的线性思维，需要在这个空间被打破，一切都是非连续性。过去“A→B”，A是B的原因，不仅仅是A，我们还找到了“A1、A2……A20”，越来越多的原因，但我们依然是在线性思维之下寻找解答。
我们要面对的，可能是“所有非B的，都是B的原因”。
没有确定的原因，只有可以被洞察的数据。这是大数据时代最值得敬畏的地方。
从过去线性反馈数据，到如今立体沉淀人群数据，天猫在做的，是在技术支持下，尝试着打破线性因果链条，沉淀出一个形象立体的用户群。
不谈因果，只讲数据。
不仅仅是天猫，中国各个电商服务用户的能力，已经无需赘言。但是对品牌商的价值，如果只停留在促成交易层面，那么中国最好的三大电商应该是打折网、团购网、返利网。低价、折扣是触发交易的一剂良药，但这样的交易并没有可延续性，更谈不上品牌价值。不被折扣绑架的持续交易，需要品牌商在服务、品牌价值等方面找到溢价能力。
品牌想要找的是自己的受众，用户需要最适合自己的品牌，两端相互存在吸引力。天猫过去做的事情是互联网最基本的一个功能：匹配。为用户匹配合适的品牌，为品牌找到用户，这个匹配能力来自数据力。
如果品牌是一棵树，天猫做的事情，是用数据支撑，让这棵树在天猫平台上长得足够高，让足够远的人看到，自己走过来。
“6·18”五天前的那次采訪，在阿里园区里，天猫营销平台总经理家洛谈到技术的力量。他相信，技术会从过去的“满足业务需求”，转变为商业模式的驱动器。当天猫挖掘数据、沉淀数据的技术更强大时，在洞悉用户趋势，为品牌商传递价值等方面，天猫的想象力将足够大。
“无所不能。”
编辑 陈志强 E-mail：[email protected]