（小編語：一塊牛肉干到底會引發怎樣的大討 論？在大數據時代如何做好精準營銷？）

前幾日，從淘寶網購了幾袋牛肉干和魷魚絲， 然后意外地發現，我新浪微博右下角的“熱門商 品推薦”欄，在不厭其煩地向我推薦同類商品。 我順手寫了一條抱怨的微博：“淘寶和新浪微博 太討厭了——沒必要我前幾天從淘寶網上買了一 次牛肉干，你就天天在新浪微博頁面上推薦牛 肉干、魷魚絲之類的。我一次就吃膩了，至今 還在反胃哩。你能追蹤我的消費痕跡，卻體會 不了我的消費感受。淘寶和新浪微博，你們如 果能區分我貪婪的口水和反胃的嗝之間的區 別，那才真叫本事！”

更讓我意外的是：短短三、四天內，這條微博 的點擊閱讀率達到了70多萬人次，轉發和評論 上千條；參與這場大討論的，不僅有和我一樣 的消費者，也有相關領域的研究者或研究機 構，更有各大電商的技術人員和管理人員。

電商營銷亂象

其中，有很多是消費者對我的微博感同身受， 大家紛紛吐槽——

“今早我在淘寶搜農具，現在出來的全是鐮刀、 斧頭……”

“我就回復一個一個關于無花果的微博，右側天 天就推薦新疆無花果！”

“我一次誤點了個冰箱，現在滿屏幕都是那個牌 子的冰箱廣告，走哪都是，郁悶的……”

“曾點開一雙鞋的鏈接結果那鞋子無處不在侵 犯著眼球，真看吐了，饒了我吧！”

“一個多月前我在淘寶上買了臺電視，他連續一 個月都給我推薦電視。如果我只是看看，他給 我推薦還差不多，可是我都已經買了啊，難道 讓我再買一臺？”

“一次在天貓上買了個充電器，微博上天天都是 充電器推薦的，尼瑪哪有充電器需要天天買 的，這推薦太坑爹。”

“前段時間買了件亞麻衫，這些天上網到處都給 我推薦亞麻，微博、優酷、騰訊到處都是。要 是就這樣就算了。我點進去，發現以我200多 斤的體格，沒有一款能穿。”

“有些電商網站也是，才買個冰箱不久就 發EDM推薦冰箱，網站首頁滿眼冰箱，我又不 是倒賣冰箱的。這就是所謂的數據分析？人和 機器一樣傻！”

……

現在，“大數據”已經是最近深受公眾和輿論追 捧的熱詞之一。但從網友們讓人啼笑皆非的吐 槽來看，網絡上這種不精準的營銷很普遍，而 且幾乎涉及到所有的大小電商。他們大多玩的 是概率，還不是精準。看來，所謂的“大數據時 代”尚是一種幻覺——我們離登堂入室還有很遠 的路要走。

Big Data本質是找到數據背后的消費者洞察， 用未知數求已知數。Big Data帶來Big Idea， 而非大數據本身。

精準營銷是方向

網絡上類似的抱怨或負面情緒太多，但讓我高 興的是，此條微博引起了諸多專業人士和業內 人士的關注，并最終酵發成一場大討論。

在大數據和興趣圖譜的年代，要挖掘出核心東 西。有人指出，之所以出現網友們吐槽的這種 情況，主要是淘寶等電商的推薦模型做得不到 位，行為數據沒有收集夠就盲目推薦，因為某 些產品的購買在一定時段里是不會重復的。強 行推薦，只會導致厭煩情緒和后悔情緒。大數 據時代的推廣，不僅需要劃分受眾，更需要劃 分單體受眾的心理層次。

這種推薦模型需要加入縱向數據分析的模型與 算法，最簡單的優化方法，就是將買過牛肉干 的人在近期（1年內）購買過的物品排列出來， 找出共性較多的加以推薦。有幾種方向：一、 分析單一用戶的購買頻率，對用戶的購買頻率 進行調整，在預期的下一次購買時段內推薦； 二、結合購買力及品牌偏好，做關聯產品展 示；三、推薦相同愛好的購買者，沒準能團購 一把。

但也有人指出，大數據本來搜集的就 是trends（趨勢、傾向），不是背后 的why（為什么）。對數據個性化處理，加入 感覺因子，目前無論是淘寶、新浪，還是其他 網站，都做不到這點——消費者行為表現是多元 化的、動態的、可延續的，從“根據關鍵詞投放 廣告”提升到“根據人的行為投放廣告”，目前還 是一種遐想。除非是一個吃貨社區或者App。 所以，淘寶的transaction（事務，指作為單個 邏輯工作單元執行的一系列操作）數據意圖結 合新浪的社交數據來構建一個人的興趣導購循 環，是不完整的，社交數據不應該這么玩！

而過度進行數據挖掘，可能帶來的負面作用： 培養了被動接受和思考滯后。我們最終努力的 方向，不是靠核心數據的挖掘和引導，而是提 供方法與途徑讓用戶學會獲取并主動解決問 題，享受樂趣。

然而，讓我欣慰的是，淘寶網的技術管理人員 也第一時間主動聯系到我，詢問此事的具體情 況，并進行了解釋：他們其實早就發現了這種 推薦的弊端，并已經在積極進行修正，不斷優 化方案。比如，為了避免出現“買了再推”的情 況頻繁發生，技術人員已經在系統中對活躍用 戶設置了購買降權的處理。

我的回復是：“優化推薦系統，對商家和消費者 都是好事。消費者并不是討厭推薦或網購，還 是希望數據分析更精準，薦我之所需。”

設想與擔憂

那么，網友理想的網購和推薦是什么樣的呢？ 眾網友紛紛進行了美好而大膽的設想——

“買牛肉干，推薦牙簽、牙線，或者山楂片，有 助消化嘛。”

“買了一件泳衣，你可以推薦防曬霜；買了一個 冰箱，你可以推薦樂扣保鮮盒；買了一雙皮 鞋，你推薦皮鞋油……”

“我在去哪兒網站瀏覽了內蒙古的景點，你就可 以推薦當地的牛肉干等特產嘛。”

“你瀏覽了驗孕棒的頁面，十個月之后廣告給你 推送尿不濕產品。”

“看了網上的充氣娃娃，立馬推薦去百合網或世 紀佳緣，干柴烈火般的需求你能抓住嗎？”

網友的設想雖然帶著幾絲戲謔，卻十分有道 理。可能大家聽說過一個“啤酒與尿布”的推銷 理論：

在一家超市中，人們發現了一個特別有趣的現 象——尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居 然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和 啤酒的稍量大幅增加了。這可不是一個笑話， 而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾 瑪連鎖超市的真實案例。原來，美國的婦女通 常在家照顧孩子，所以她們經常會囑咐丈夫在 下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿 布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個 發現為商家帶來了大量的利潤。

如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數據中，發現 啤酒和尿布銷售之間的關聯度，這是值得所有 電商和數據分析員應該值得深思的問題。

作為一個消費者和對此領域關注研究者，我覺 得，比“推薦什么”更高一個層次的問題，是“不 推薦什么”。比如，對我反胃的嗝與貪婪的口水 之間進行區分，從而避免厭煩性推薦。我甚至 還有一個大膽設想：在網上買了服裝、化妝品 之類女性消費品的男性消費者，你能根據他的 消費痕跡和數據，分析出他的消費能力如何？ 他是奢侈型還是勤儉持家型？如果是后者，能 否在他的網頁上調整此類商品的推薦頻率、甚 至進行屏蔽，從而避免此類消息可能刺激他女 友（或老婆）的奢侈浪費性購物？但是，有誰 愿意做這么“二”的電商嗎？

此次討論中，還有少數網友表現出了深深的擔 憂——消費行為及數據的深分析背后，可能是用 戶癮私的泄露或用戶信息的竊取。既要貼心的 服務又要保護隱私，這是一個兩難的境地。

更可怕的是：這些背后，有沒有另外一個“棱鏡 計劃”？