喻于

客戶大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了新的機(jī)會(huì)，以探索滿足客戶需求的價(jià)值。一般情況下，它們是以購(gòu)買記錄、上網(wǎng)搜索等在線行為之形式而呈現(xiàn)的。消費(fèi)者對(duì)在線產(chǎn)品和信息市場(chǎng)的積極參與創(chuàng)造了豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源，如此豐富海量的數(shù)據(jù)不僅可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)信息，估計(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還能幫助工程設(shè)計(jì)研究人員開發(fā)新產(chǎn)品，還能使企業(yè)管理者能夠更好、更實(shí)質(zhì)性地了解營(yíng)銷活動(dòng)在銷售產(chǎn)生過(guò)程中的作用。

在線熱搜與業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)

伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，無(wú)論是商業(yè)精英還是科學(xué)研究人員都會(huì)面臨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，這為創(chuàng)新和生產(chǎn)力提供了巨大的機(jī)遇，也意味著不同學(xué)科的數(shù)據(jù)研究面臨著各種各樣的新的挑戰(zhàn)。

客戶大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了探索滿足客戶需求價(jià)值的新機(jī)會(huì)。一般情況下，它們是以購(gòu)買記錄、上網(wǎng)搜索等在線行為之形式而呈現(xiàn)的。然而，大數(shù)據(jù)的體積、種類、速度和價(jià)值或所謂的“4Vs”的顯著特征，導(dǎo)致許多傳統(tǒng)的“客戶理解”之方法或許無(wú)法處理這些數(shù)據(jù)。一個(gè)非常具有現(xiàn)實(shí)意義的顯著的研究空白是，開發(fā)一個(gè)框架來(lái)處理客戶大數(shù)據(jù)，從而理解CRS（客戶需求）。

現(xiàn)在，如何分析客戶大數(shù)據(jù)成為一個(gè)熱門話題，那些擁有管理非常龐大的消費(fèi)者數(shù)據(jù)集的工作有著非常高的要求，也有著非常大的意義。

有的研究顯示了對(duì)品牌名稱的搜索，在解釋混合動(dòng)力汽車銷量方面具有重要意義；有的研究利用搜索引擎查詢量，預(yù)測(cè)了故事片首周末票房收入、視頻游戲首個(gè)月銷量以及公告牌百?gòu)?qiáng)排行榜歌曲排名；還有的研究分析了電影的感知質(zhì)量和質(zhì)量不確定性與這些電影的搜索量（無(wú)論是投放前還是投放后）之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，有的研究使用谷歌趨勢(shì)數(shù)據(jù)分析股市變量，發(fā)現(xiàn)標(biāo)普500公司的周交易量與公司名稱的周搜索量相關(guān)；有的研究發(fā)現(xiàn)，在羅素3000支股票的樣本中，搜索量可以衡量投資者的注意力；還有研究基于搜索量數(shù)據(jù)，提出了一種衡量法國(guó)投資者情緒的新方法。

研究發(fā)現(xiàn)，一家企業(yè)的搜索引擎查詢數(shù)據(jù)與該企業(yè)的業(yè)務(wù)績(jī)效以及位勢(shì)數(shù)據(jù)之間，存在顯著的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性。一般來(lái)說(shuō)，處于更好的商業(yè)地位或表現(xiàn)更好的企業(yè)，谷歌搜索中搜索越多。因此，該研究認(rèn)為，可以使用搜索引擎查詢數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)信息，并且可以使用搜索量數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

加拿大西安大略大學(xué)的一項(xiàng)研究，選擇了一組美國(guó)公司，收集了它們的業(yè)務(wù)表現(xiàn)和業(yè)務(wù)位置數(shù)據(jù)，然后在Google趨勢(shì)中搜索公司名稱，并在全球搜索和美國(guó)國(guó)內(nèi)搜索兩種情況下記錄搜索量數(shù)據(jù)，進(jìn)而進(jìn)行了相關(guān)的測(cè)試，以確定搜索引擎查詢數(shù)據(jù)是否以及如何與各種業(yè)務(wù)能力和位勢(shì)變量相關(guān)聯(lián)。最后，比較了來(lái)自世界各地的數(shù)據(jù)和國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，以確定哪種類型的搜索量數(shù)據(jù)在發(fā)現(xiàn)商業(yè)信息方面更有用。

研究發(fā)現(xiàn)，搜索量數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)表現(xiàn)和職位數(shù)據(jù)之間存在顯著的相關(guān)性，這表明搜索引擎查詢數(shù)據(jù)可以用于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)信息。通常地，處于更好商業(yè)地位或表現(xiàn)更好的企業(yè)的“谷歌搜索”次數(shù)越多。進(jìn)一步地，該研究認(rèn)為，不僅可以使用搜索引擎查詢數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)信息，并且可以使用搜索量數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

然而，應(yīng)當(dāng)指出，類似的研究?jī)H限于一個(gè)國(guó)家，并以一年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，其結(jié)論是否可以推廣到其他情況尚不清楚，需要進(jìn)一步的研究來(lái)確定。然而，目前研究的結(jié)果與先前的網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)研究結(jié)果相一致，后者發(fā)現(xiàn)了商業(yè)業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)與鏈接數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。這一相似之處使目前研究的結(jié)果更具說(shuō)服力。此外，它還表明Google趨勢(shì)為網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)研究提供了一個(gè)很有前途的新數(shù)據(jù)源。

諸如此類的研究的意義是雙重的。在理論層面上，研究表明，搜索量數(shù)據(jù)和網(wǎng)上行為數(shù)據(jù)不是混沌的、無(wú)意義的，而是有模式的，因此可以對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘，以獲得有用的信息。在實(shí)踐層面上，研究結(jié)果表明，可以使用搜索量數(shù)據(jù)和網(wǎng)上行為數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)業(yè)務(wù)表現(xiàn)和位置數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)評(píng)議與新品開發(fā)

如今，意見(jiàn)數(shù)據(jù)不時(shí)在網(wǎng)上生成，并以各種形式呈現(xiàn)，如客戶評(píng)論、推特和博客。這些意見(jiàn)數(shù)據(jù)揭示了消費(fèi)者的主要需求。在市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，特別是在有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品存在的情況下，從大的消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)中推廣滿足顧客需求的產(chǎn)品和服務(wù)的能力在這當(dāng)中起著重要的作用。其核心是從產(chǎn)品設(shè)計(jì)者的角度對(duì)大意見(jiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的理解，這意味著有效的處理和分析消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)已成為市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的迫切和高度需求。

在過(guò)去，如果設(shè)計(jì)師想要推出一種新的模式，客戶需求（CRS）是通過(guò)訪談、問(wèn)卷調(diào)查或調(diào)查來(lái)收集的，而這些通常都是費(fèi)時(shí)費(fèi)力的。如今，大量的消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)普遍存在于推特、博客和產(chǎn)品評(píng)論中，它們反映了消費(fèi)者的興趣。這些數(shù)據(jù)使設(shè)計(jì)師能夠獲得CRS，監(jiān)控消費(fèi)者的興趣趨勢(shì)，并與同類產(chǎn)品進(jìn)行比較，從而幫助設(shè)計(jì)師改進(jìn)他們的新產(chǎn)品，并相應(yīng)地對(duì)消費(fèi)者做出反應(yīng)。

因此，探索大消費(fèi)者數(shù)據(jù)的價(jià)值，使產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)CRS具有重要的價(jià)值。事實(shí)上，市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究在客戶管理或工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域得到了研究者的青睞。他們關(guān)注的問(wèn)題往往包括對(duì)CRS的描述、將CRS轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)量功能部署（QFD），以及CRS的相對(duì)重要性。然而，傳統(tǒng)的客戶理解方法通常只處理有限的客戶關(guān)切。這些關(guān)注通常在短時(shí)間內(nèi)從有明確目的的表格或調(diào)查表中收集，只涉及少數(shù)消費(fèi)者，并建議他們作出反饋。

盡管如此，與傳統(tǒng)的客戶調(diào)查數(shù)據(jù)相比，大型消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)對(duì)比和區(qū)分特征。例如，大量的在線意見(jiàn)被發(fā)布在電子商務(wù)網(wǎng)站上，如Amazon.com和Taobao.com，沒(méi)有任何目的性的指向。在這些網(wǎng)站上，客戶不時(shí)地分享他們的意見(jiàn)往往備受鼓勵(lì)。除了電子商務(wù)網(wǎng)站，諸如Twitter.com等社交網(wǎng)站、Epinions.com等評(píng)論網(wǎng)站、Cnet.com等媒體網(wǎng)站中也有消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)。在這些網(wǎng)站上，各種格式被統(tǒng)一，這有助于消費(fèi)者清楚地表達(dá)他們的關(guān)注。

然而，這些數(shù)據(jù)對(duì)潛在的消費(fèi)者和產(chǎn)品設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)并不同等重要。有些評(píng)論可能很長(zhǎng)，描述了許多細(xì)節(jié)，而另一些評(píng)論可能很簡(jiǎn)短，但指出了一些批評(píng)意見(jiàn)。一般來(lái)說(shuō)，這些特征被稱為體積、多樣性、速度和價(jià)值，或所謂的“4V”，它們是大數(shù)據(jù)的典型特征，這些特征使在線消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)的一種典型類型。在客戶管理或工程設(shè)計(jì)的領(lǐng)域中，“4V”超越了許多傳統(tǒng)模型在市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中對(duì)CRS的分析能力，后者是基于有限的客戶調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建的。目前還沒(méi)有專門設(shè)計(jì)的算法來(lái)幫助商業(yè)管理人員、工程研究人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家從觀點(diǎn)大數(shù)據(jù)中有效地理解CRS。

西安大略大學(xué)的研究從設(shè)計(jì)師的角度對(duì)市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中大量的消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。其目的是強(qiáng)調(diào)在設(shè)計(jì)共同體中引入大數(shù)據(jù)的必要性。它涉及如何獲得大量的CRS，如何從產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員的角度分析這些在線客戶關(guān)切，以及這些結(jié)果將如何使設(shè)計(jì)人員受益于市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。特別地，作為一種重要類型的消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)，在線客戶評(píng)論被進(jìn)行了考查。首先，在基于認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)的英語(yǔ)詞典——WordNet和利弊評(píng)測(cè)的幫助下，產(chǎn)品特性和情感極性從消費(fèi)者意見(jiàn)大數(shù)據(jù)中被鑒別出來(lái)?；诮?jīng)鑒別的產(chǎn)品特征和識(shí)別出的情感極性，采用卡爾曼濾波方法來(lái)識(shí)別CRS的趨勢(shì)，以幫助設(shè)計(jì)者識(shí)別CRS的潛在變化。有關(guān)研究將消費(fèi)者意見(jiàn)大數(shù)據(jù)引入市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，展示了如何通過(guò)跨學(xué)科協(xié)作幫助設(shè)計(jì)師處理消費(fèi)者意見(jiàn)大數(shù)據(jù)的可能性。

相關(guān)研究人員表示，在未來(lái)，有一些關(guān)鍵的任務(wù)需要進(jìn)行，以挖掘消費(fèi)者意見(jiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值以進(jìn)行市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。例如，如何從某一特定產(chǎn)品的消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)中生成簡(jiǎn)短但有洞察力的總結(jié)，以及如何從消費(fèi)者意見(jiàn)數(shù)據(jù)中抽取一組有代表性的評(píng)論語(yǔ)句，將有助于設(shè)計(jì)師以科學(xué)的方式獲得客戶的關(guān)注。

此外，考慮到客戶網(wǎng)絡(luò)的意見(jiàn)分析，包括如何發(fā)現(xiàn)誰(shuí)是客戶網(wǎng)絡(luò)中的意見(jiàn)領(lǐng)袖，或者主導(dǎo)意見(jiàn)如何在網(wǎng)絡(luò)中傳播，是市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的新產(chǎn)品設(shè)計(jì)中值得客戶理解的另一個(gè)有價(jià)值的研究課題。

在線追蹤與營(yíng)銷策略

消費(fèi)者對(duì)在線產(chǎn)品和信息市場(chǎng)的積極參與創(chuàng)造了豐富的次級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)源，有可能幫助營(yíng)銷人員更好地了解消費(fèi)者和企業(yè)行為。經(jīng)濟(jì)學(xué)家已經(jīng)利用谷歌趨勢(shì)數(shù)據(jù)更好地預(yù)測(cè)了各種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，包括零售、汽車和房屋銷售。在市場(chǎng)營(yíng)銷方面，研究人員已經(jīng)表明，博客活動(dòng)等在線行為與客戶獲取之間存在正相關(guān)。

把在線來(lái)源的次級(jí)數(shù)據(jù)納入現(xiàn)有的營(yíng)銷模式，以便作出有意義的決策，這或許會(huì)有用，但是，亦會(huì)帶來(lái)各種挑戰(zhàn)，包括概念和方法方面的挑戰(zhàn)。隨著新Web服務(wù)的出現(xiàn)，管理人員現(xiàn)在可以訪問(wèn)大量的在線活動(dòng)數(shù)據(jù)（包括持續(xù)時(shí)間和來(lái)源數(shù)量）。例如，在汽車工業(yè)方面，制造商已開始收集和歸檔關(guān)于對(duì)其車輛表示興趣的客戶的數(shù)量和特征的信息。盡管人們普遍認(rèn)為這些數(shù)據(jù)具有價(jià)值，但尚不清楚這些數(shù)據(jù)包含哪些信息，或如何將其納入傳統(tǒng)的營(yíng)銷組合模型，以便研究銷售、在線搜索和營(yíng)銷組合活動(dòng)之間存在的動(dòng)態(tài)。例如，在使用Google趨勢(shì)和Twitter數(shù)據(jù)進(jìn)行的上述研究中，在線搜索作為一個(gè)獨(dú)立的協(xié)變量被直接納入響應(yīng)模型。不過(guò)，像是在汽車產(chǎn)業(yè)方面，這種方法可能會(huì)有問(wèn)題，因?yàn)樵诰€搜索很可能會(huì)導(dǎo)致線下銷售；因此，可能會(huì)出現(xiàn)未被觀察到的共同沖擊，從而導(dǎo)致線下銷售和在線搜索的變化。

美國(guó)印第安納大學(xué)的相關(guān)研究開發(fā)了一個(gè)營(yíng)銷組合模型，該模型考慮了銷售和搜索同時(shí)生成的可能性。該模型的形式能夠推導(dǎo)出銷售的預(yù)測(cè)分布，條件是觀察在線搜索的同步實(shí)現(xiàn)。這一預(yù)測(cè)分布提供了一種理論上一致的方法來(lái)預(yù)測(cè)現(xiàn)在，或“實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)”，或者“尚未公布數(shù)據(jù)的當(dāng)前事件的預(yù)測(cè)”。這種方法在汽車行業(yè)尤其有用，因?yàn)槠囆袠I(yè)可以實(shí)時(shí)獲得在線搜索數(shù)據(jù)，但實(shí)際銷售的報(bào)告可能嚴(yán)重滯后。因此，管理人員可以受益于在線搜索數(shù)據(jù)的監(jiān)控，因?yàn)檫@為他們提供了一種預(yù)測(cè)當(dāng)前和未來(lái)銷售的方法。這可以讓管理者實(shí)時(shí)了解營(yíng)銷活動(dòng)的有效性，因此，如果結(jié)果與預(yù)期不符，他們都有責(zé)任做出修改。

除了改進(jìn)預(yù)測(cè)外，相關(guān)研究人員提出的模型使企業(yè)管理者能夠更好、更實(shí)質(zhì)性地了解營(yíng)銷活動(dòng)在銷售產(chǎn)生過(guò)程中的作用。市場(chǎng)營(yíng)銷方面的大量努力集中在了解營(yíng)銷活動(dòng)對(duì)銷售的影響，包括廣告與銷售之間的關(guān)系。然而，了解營(yíng)銷活動(dòng)對(duì)消費(fèi)者搜索等非以銷售為基礎(chǔ)的措施的影響，在這篇文獻(xiàn)中得到的關(guān)注相對(duì)較少。

諸如此類的研究通過(guò)考慮潛在的銷售和搜索之間的同時(shí)關(guān)系，可以確定市場(chǎng)活動(dòng)是否：（1）增加消費(fèi)者對(duì)其他產(chǎn)品信息的搜索（即搜索升級(jí)）；（2）導(dǎo)致了將來(lái)可以實(shí)現(xiàn)的銷售的時(shí)間轉(zhuǎn)換（購(gòu)買加速度）；（3）對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生新的興趣（即興趣升級(jí)）。

具體的建模方法將離線銷售和在線搜索都視為因變量，它們反映了我們稱之為潛在興趣或興趣潛力的常見(jiàn)的、未被觀察到的結(jié)構(gòu)。在這個(gè)定義中隱含的是，營(yíng)銷活動(dòng)可以有不同類型的影響：興趣產(chǎn)生、購(gòu)買加速，或搜索升級(jí)。為了理解營(yíng)銷組合活動(dòng)的各種作用，在銷售—搜索關(guān)系中兼顧同時(shí)性，對(duì)現(xiàn)有的建模營(yíng)銷組合效果的方法提出了各種各樣的挑戰(zhàn)。我們的建模方法使我們能夠?qū)⑦@些看似不同的信息源集成到一個(gè)統(tǒng)一的框架中，因此，這是本研究的重要貢獻(xiàn)之一。

諸如此類的研究提出了許多值得進(jìn)一步研究的問(wèn)題。觀察到的在線搜索與線下銷售之間有著強(qiáng)烈的、同時(shí)關(guān)系的結(jié)論，與通過(guò)谷歌趨勢(shì)觀察到的在線搜索與離線度量的有效關(guān)系的結(jié)論類似。研究表明這些同時(shí)的關(guān)系對(duì)于模型的構(gòu)建和實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)是有用的，對(duì)于學(xué)術(shù)和實(shí)踐界來(lái)說(shuō)，識(shí)別預(yù)測(cè)未來(lái)行為的在線行為形式將是非常有益的。消費(fèi)者有可能在購(gòu)買過(guò)程的不同階段有系統(tǒng)地進(jìn)行不同的搜索行為。如果是這樣，就需要進(jìn)行研究，將微觀層面的搜索行為與“購(gòu)買漏斗”的各個(gè)階段聯(lián)系起來(lái)，從而能夠預(yù)測(cè)消費(fèi)者的態(tài)度和行為。