謝丹丹

在如今的“研究2.0”時代，理解數(shù)據(jù)的思維方式與以前已經(jīng)完全不一樣了

Q： 大數(shù)據(jù)時代，也是數(shù)據(jù)碎片化的時代，但碎片中的數(shù)據(jù)中沒有用戶收入信息時，怎樣找到合適企業(yè)的潛在用戶？

A： 比如，依靠人口屬性找不到月收入3萬的家庭時，就可以換成從用戶行為模式出發(fā)去尋找，找到在淘寶上每月購物5000元的用戶。這個群體可能比單靠人口屬性尋找到的更接近企業(yè)所需。

2010年，易觀國際在業(yè)內(nèi)率先提出“互聯(lián)網(wǎng)+”。這引發(fā)了業(yè)內(nèi)人士無數(shù)的想象空間。百度=互聯(lián)網(wǎng)+小廣告，淘寶=互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)貿(mào)集市、世紀佳緣=互聯(lián)網(wǎng)+紅娘……可是，很少有人會問：“互聯(lián)網(wǎng)+研究咨詢=？”

2015年，各行各業(yè)都迎來了大數(shù)據(jù)時代，研究咨詢行業(yè)又發(fā)生著怎樣深刻的變化？

能夠解讀的“大數(shù)據(jù)”太少了！

在數(shù)據(jù)稀缺的“研究1.0”時代，研究人員會先對研究目標進行設(shè)定，做假設(shè)，然后建立商業(yè)邏輯、調(diào)研方法，最后去驗證最初的判斷。在這個過程中，難點是數(shù)據(jù)的采集。

然而，大數(shù)據(jù)時代恰好相反。

因為數(shù)據(jù)在企業(yè)運營過程中自然產(chǎn)生。數(shù)據(jù)量比以往多、深、全面。但這些數(shù)據(jù)并不是按照已知方法主動采集的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量看似多了，但價值是否變大了？

如今，面對大量數(shù)據(jù)，能夠用因果關(guān)系去解讀的數(shù)據(jù)太少了。所以，數(shù)據(jù)的識別、理解、分析和挖掘能力，變得非常稀缺。到底什么樣的數(shù)據(jù)才是當前最有價值、市場最需要的？數(shù)據(jù)的分析一定要把商業(yè)模型和商業(yè)目的結(jié)合，才能為企業(yè)所用。為了保證這些數(shù)據(jù)支持研究的客觀性和穩(wěn)定性，有前瞻性的研究機構(gòu)都開始拼技術(shù)、建立自有的數(shù)據(jù)采集體系。

行為習慣正替代“用戶畫像”

在“研究1.0”時代，用戶畫像是尋找用戶成本最低的方式。畫像包括性別、收入、教育程度等人口屬性指標。商家根據(jù)用戶畫像，進行針對性營銷。

然而，在互聯(lián)網(wǎng)時代，除非是注冊用戶，否則很難知道這個用戶是男是女，收入多少。但是，我們發(fā)現(xiàn)了一種更有價值的尋找用戶的方法——即通過行為區(qū)分目標用戶。男女、收入變得不重要，我只要知道這個用戶每天中午會在淘寶上逛一個小時，或者每天睡覺前會在線閱讀穿越小說即可。

而目前易觀智庫所做的，就是監(jiān)測樣本用戶的行為，挖掘各種行為模式，為行為打上標簽。

在如今的“研究2.0”時代，理解數(shù)據(jù)的思維方式和商業(yè)價值已經(jīng)完全不一樣了。

解讀數(shù)據(jù)是“研究2.0”時代關(guān)鍵詞

大數(shù)據(jù)下的“研究2.0”時代，人和系統(tǒng)的關(guān)系正發(fā)生巨大變化。

采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性工作，統(tǒng)統(tǒng)交給技術(shù)，而人則被分配到最能產(chǎn)生價值的環(huán)節(jié)上去。傳統(tǒng)的研究員面臨轉(zhuǎn)型，他們必須從數(shù)據(jù)采集方法的設(shè)計者，轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)解讀者和分析方法論的設(shè)計者。

傳統(tǒng)研究機構(gòu)的擴張模式是方法論的擴張。比如，專做人力咨詢的企業(yè)，搭建好模型之后，就可通用到所有的行業(yè)。但是，創(chuàng)新驅(qū)動型企業(yè)的行業(yè)差異太大。分析師必須采取另外一種相反的方式，即首先建立對垂直領(lǐng)域的知識體系，然后再對該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行解讀。

2015年，分析和解讀將成為“研究2.0”時代最重要的關(guān)鍵詞。用數(shù)據(jù)、技術(shù)創(chuàng)造價值，將是易觀智庫2015年轉(zhuǎn)型最重要的課題。

責任編輯：李靖