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学会数据挖掘，成就黄金人生
以下内容出自人大经济论坛期刊网-《IT经理世界》2012年5月5日期
那些把数据完成资产的玩家们
孙泠/文
提起数据挖掘，你马上会条件反射般想到“啤酒和尿布”？
20年前，沃尔玛通过对一年多的原始交易数据进行分析，发现啤酒和尿布的销量具有一定的正相关，原来美国的妈妈们经常嘱咐她们的丈夫下班以后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后顺手买回自己爱喝的啤酒……
别傻了，这是商学院流传出的教材案例，真假莫辩，更何况沃尔玛自己从来没有正式承认过他们通过数据挖掘和分析发现了年轻爸爸们的“顺手购”习惯。不过，如今沃尔玛正在试图重新“发明”零售业：
太阳冉冉升起。美国本土的4000多家沃尔玛商店、沃尔玛购物中心和山姆会员店随着缕阳光从东向西的照射，开始了-一天的忙碌。
东部时间9：00，顾客首先涌进了位于美国东岸新泽西州Newark市郊的沃尔玛购物广场。
东音B时间9：32，东部沃尔玛营业半小时中收集的畅销商品信息，被快速传递到位于中部的德克萨斯州休斯顿市郊的沃尔玛购物广场，此时是中部时间8：32。
中部时间8：39，休斯敦沃尔玛的工人利用开门前的20分钟，迅速码放今天的畅销商品。
太平洋时间8：41，位于加州旧金山市郊的沃尔玛员工拿到的是综合了前面三个时区的当天最畅销商品名单。此时已经是东部时间中午12点了。
利用从东到西的时差，沃尔玛创造了‘一小时”内的数据利用奇迹。在这里，数据并非躺在数据库里等待静态分析，而是如潮水一股，跟随太阳的走向漫过北美大陆。
从上世纪80年代起，沃尔玛就拥有了自己的商用卫星系统，并建立了世界上的民用数据库之一，这正是支撑沃尔玛占主导地位的核心优势之一。在沃尔玛IT大厦墙上，创始人山姆·沃尔顿写道：没有不断的IT投资就不会有沃尔玛的成长。
沃尔玛实验室全球电子商务总监斯蒂芬·奥沙利文最近表示，沃尔玛正着手将全球10个网站整合成一个，同时将前期试点的10节点Hadoop扩展到250个节点，沃尔玛甚至还计划开发迁移数据所需的大数据工具并开放其源代码。这意味着它们的大数据引擎已经完成预热，准备开足马力从过去难以利用的大数据中淘到金矿。
事实上，当沃尔玛投入巨资开发大数据工具并推动其技术发展的时候，我们发现对大数据最热心的企业不是IT厂商，如IBM、甲骨文等，而是能直接从大数据中获益的传统企业，他们已经迫不及待，甚至跑到了IT厂商的前面。
在此之前，沃尔玛曾进行了一系列的收购。包括3亿美元收购的Kosmix（沃尔玛实验室前身）、OneRiot、SmallSociety.SocialCalenda、SetDirecLion、Grabble等多家中小型创业公司。这些创业公司无一例外的要么精于数据挖掘和各种算法、要么在移动社交领域有其专长，这些都是沃尔玛全面开展社交媒体和移动应用大数据分析的铺垫。
沃尔玛通过Hadoop和其他开源工具分析来自TwitLer、Facebook、Foursquare等社交媒体的数据源，同时开发了自己的专有技术Muppet。对基于FourSquare的签到数据，MuppeT能实时分析哪家店在黑色星期五的客流量。
通过社交基冈库和数据分析技术，沃尔玛不但能够追踪社交媒体中对地点、用户和产品的提及信息，从而优化其选货和备货的准确性，还能分析产品、用户、品牌之间的关联，进行更有针对性的线上和线下店而的产品推荐。
在社交口碑对消费者决策影响力越来越大的今天，对大数据卓越的处理能力被看做是企业在交互时代的必备能力，而通过社交媒体分析深入了解消费行为和消费心理，已经成为企业为消费者提供全新消费体验的必由之路。
15年前，西方科幻小说的主题以SPIME（SPACE+TIME，时空）为主，而现在的每一个人都是终端、都是数据采集和发布的媒介、都是时空交互的结合体—一只要带着手机，随时随地都能找到你。
“Gartner预测，到2013年，会有33%的商业智能数据来自手持设备。我觉得Gartner低估了移动在消费领域的发展潜力，这个数字应该翻一倍…．．我估计在66%左右。”作为Teradata公司的CTO，宝立明(StephenBrobsr,)还是奥巴马总统委员会的科学技术顾问，在加入Teradat(之前，他先后创立了三家与数据库以及商业智能相关的公司。
10年前，当企业级IT应用的重心转向集中式巨型架构，中间件平台成为企业级应用的关键，宝立明也曾为数据库的边缘化而黯然，当时的企业级IT系统封闭而庞大，追求的目标是生产、交易数据在其中的顺畅流转。
今天，企业的边界正在消失，各种终端成为采集和发布信息的媒介，过去的数据大多来自企业内部的交易记录，而现在的企业数据更多的来自防火墙之外。比“66%的商业智能数据来自手持设备”更吓人的，是“90%的数据是非结构化的，而不是结构化的交易数据”。
在企业内部，数据从原来为少数决策者服务的商业智能，变成能够直接指导消费者行为的消费智能。目前，直接使用沃尔玛数据仓库的人数已经超过沃尔玛自己的员工数，原因是其数据链条向消费者和供应商两端延伸，使得更多的人直接在沃尔玛的数据仓库中寻找自己需要的数据。
如A'采集和发布数据的终端甚至包括一块电表。2009～2012年间，美国SGE公司为南加州的500万名用户安装了智能电表，这些电表每隔10～60分钟就会采集一次住宅和商业客户的能耗数据，并在当天对这些信息进行计费和分析。由于电力价格在峰值和谷底时相差很大，用户也可以设定提示，到达设定的数额就提示用户家里能耗过高。
也许你会问：什么样的科学怪人才会分析自己的能源消费？但是亲，在南加州，电力能源的消费很贵，有时候甚至会超过一个家庭养车的成本。
用户可以像选择信用卡额度一样，选择限制自己能源消费的额度；对电力公司来说，用户主动选择深夜开动洗衣机同样是好事一件，因为电网在波峰时段承受的压力被降低了。
数据正在成为公司除有形资产、人力资本之外的又_资产，利用数据的水平将区分每个行业的胜者与输家，是企业的的资源之一。
朝阳大悦城做数据就要这么High!
这家数据驱动的购物中心如何运营，怎样创新？
孙泠/文
3月26日上午，位于北京西单大悦城的AppleStore迎来了微笑的苹果公司新任CEO蒂姆·库克，这是有史以来苹果的首次中国之行。全世界的“果粉”们通过新闻知道了两件事：一是在苹果全球的实体零售店中，西单大悦城店的客流量和销售额都位居榜首；二是iPhone4国内上市那天，大悦城店的日销售额创纪录地达到了3.8亿元人民币（约5400万美元），至今无人打破。
西单大悦城是中粮集团运作的商业地产项目，实现了“当年开业，当年赢利”的神话-2008开业当年即完成销售额10亿元，市场培育期不到一年；2009年实现15亿元，2010年20亿元，2011年达到30亿元。西单大悦城取得成功后，“大悦城”品牌便在全国各地开花，中粮集团的目标是要在全国复制30个大悦城，占整个中粮集团资产的25%。
与西单遥遥相对的朝阳大悦城，2011年销售额突破10亿元。对于地处非核心商圈的朝阳大悦城来说，这是一个不错的首年成绩。通过一年多的培育，朝阳大悦城迅速沉淀了大量的优质客户群，进入健康快速的发展阶段。
“从过去建好购物中心后简单的租或者卖，到今天消费者一商家一业主一股东的长链价值传递，商业地产的商业模式正在发生深刻的变化。”朝阳大悦城总经理周鹏在实验的是以数据为驱动的全新购物中心，而这就需要数据、招商、运营、推广紧密协作，以数据为纽带形成良性反应的完整链条。
感性的数据团队
每天中午收到几百家商户前一天的销售报表，推广部负责人徐蓁都会仔细查看：与平日、周末、历史同期、活动前后的数字进行对比。每周二的例会上，开场白都是由信息部门做上周的经营分析报告，再将全年的KPI指标拆分到每个月，推算这周的任务完成情况以及差距。
“这些都是日常基础工作，更多是积累和分析项目的规律。比如，对朝阳大悦城来说，车流的变化对销售有非常重要的意义，车流增长快就说明今天客流量的增长会比较快，销售也会联动上涨；再比如今天是大风天气，根据经验，销售可能会下降2%，而且集中在零售业态，那么我们马上组织‘限时抢购’之类的针对性的营销策略。”徐蓁说，这些都离不开数据团队的工作。
朝阳大悦城的数据团队有8个人，除了两个学数学的，剩下都是半路出家，比如北京土著张岩就是学电影美术出身，对色彩和造型非常敏感，善于从微小的变化中发现规律。
“对市场的敏感度，分析能力第二，反而数学能力是最不重要的。”在张岩看来，日常商业分析工作，会加减乘除四则运算，再加上通用市场理论+Excel+活跃想象力，齐活儿！
张岩要求数据团队将感性放在位，“如果对发生的变化没有兴趣，不能主动探究变化背后的规律，为了作数而作数，是干不好数据分析的。”
招聘的时候张岩会问人家“平时喜欢穿什么衣服？…‘怎么看今年春季的流行趋势？”而新人的份分析报告，题目都是《时装周的流行趋势》'分析趋势本身以及背后所有的影响因素。“做成什么样子都可以，主要是看你的思维习惯。”张岩解释自己的损招儿。
原来在信息部门做程序开发的李联克调到数据部门，领到“米兰时装周流行趋势”这个题目的时候，也是各种别扭和嘀咕。不过，这名技术宅男很快发挥自己的优势，编了一个关键字搜索器，对所有网上搜到的时装周图片说明进行关键字抓取，然后排序…．．最后将一份图文并茂、数据说话的流行趋势报告摆在了张岩的桌上。
“太有才了,是重点培养对象！”张岩被雷得“外焦里嫩”之余也不禁感叹。在他眼中，商业活动是非常有意思的，简单机械地套用现成的数据模型反而会缩小视野、降低敏锐度。“做商业分析，视角非常重要，一定要站得高才能不受传统思维的束缚。”他说。
从购物中心的角度看，决定销售额的基本因素是客流、提单率和客单价。要实现客流的大幅度增长不容易，提单率和客单价的忽高忽低也不好。所以，数据团队对影响因素进行细分——活动、商户、交通、地段…-．各个因素赋予相应的权重，建立数据化体系。
如果前一天商户的数据出现“异动”——超出经验值的增加或者降低，当夭早上的分析过程就是张岩所说的“快乐三分钟，痛苦一小时”。首先，整个团队针对前一天的某条异动数据，凭自己的感觉寻找原因，七嘴八舌后开始一条条数据进行比对，验证最初的结论。当然很多时候，经过“痛苦一小时”，不得不承认那三分钟头脑风暴出来的结论全都白瞎了；好在，有管理层的支持，张岩可以拿出一部分的人员和资源，做些“离经叛道”的数据分析项目。
去年的一天，朝阳大悦城的销售和客流突然出现了一个小的峰值，经过种种数据测算和比对，在排除节假日、推广促销等因素后，造成销售额增长的答案竟然是当天是世纪对称节”-2011年11月02日。
成熟人士不屑一顾的“脑残”节日，却受到了年轻人的热烈追捧。除了在网上掀起晒对眼照、梳中分出门的高潮，许多年轻人选择用买对称礼物（两件一模一样的商品）、吃对称大餐（点完全一样的套餐）来庆祝这特殊的一天。“西单大悦城的客群集中在18~25岁之间，这个年龄段对光棍节、对称节之类的趣味节日有着强烈兴趣，很容易产生消费冲动。”徐蓁说。
受“对称节”销售小高潮的启发，推广部门已经在为今年的各种奇怪节日提前做促销和推广的准备，比如号称今年最值得期待的“金星凌日”天象，朝阳大悦城将会推出相关的天文主题活动。“如果不是通过数据分析，很难猜测到销售额产生异动的真正原因，推广也会错失一系列的活动主题。”这件事之后，徐蓁会时不时地去向数据团队讨教——“最近有什么特别情况么？”
张岩奉行的原则是“从市场的角度看数据”，而很多零售同行都是“从IT的角度看数据”或者“从财务的角度看数据”。“数据分析不应该是IT干的，也不应该是会计干的，那样出发点就低了，成了为做数据做数据，而不去分析内在的深层次原因。”他遗憾地说。
目前朝阳大悦城的IT团队正在研发手机客户端以及LBS应用，张岩很看好国外的一些应用，比如美国现在最火的LBS平台Shopkick.com，根据用户所在的位置、积累的积分为用户推送各类优惠折扣，实现LocationBasedService（基于位置的服务）向LocationBasedShopping(基于位置的购物)的转化。
不过ShopkiCk使用的不是传统GPS或Wifi定位，而是在合作商店里搭建了实实在在的硬件及全套识别系统。朝阳大悦城目前还难以达到专用软硬件的程度，而是选择了迂回的方式，比如通过官微发布特定图案，消费者拍照并上传到微博，从而获得折扣代码等方式。“我们正在规划整体的WiFi方案，不仅为了方便消费者上网，而是三方获益——消费者用免费的WiFi签到，从而获得折扣；大悦城通过收集消费者的手机号，划出精准客群；商铺可以使用更多的无线手持设备。
如今活泼的数据团队成员，经常手舞足蹈地跑到推广运营、招商团队的办公区，兴奋地诉说自己的发现。也有其他主管悄悄提醒张岩“注意办公区的安静氛围”，张岩一笑，回头鼓励自己的组员—一‘做数据就要这么High!”
数据的价值
和数据团队的感性相比，徐蓁带领的推广部的工作则要理性得多。
每周，数据团队都会根据销售额和坪效（每平米的销售收入）将所有商户分为四类：效益的明星类商户，达到和即将达到捕成临界的商户，最后是收入最不好的商户。推广部门将数据分析报告中的客流、销售额与历史峰值进行比较，考虑下阶段针对哪些商户进行推广活动。
通常，购物中心的推广活动都以吸引消费者眼球为目的，很少考虑红火的人气如何进一步转化为销售率；而朝阳大悦城在开业半年后，对明星站台之类纯人气活动采取非常慎重的态度。“开业初期我们也举办过蔡依林的签收活动，当时人气之旺可以用爆棚形容，这在开业期扩大知名度是必要的。但经过数据分析，我们发现这种活动带来的客流很难产生销售额。”徐蓁说，当大悦城从开业期向运营期过渡后，推广的重心就转向对消费者的精准营销上。
根据来大悦城消费的频次和消费金额，所有的消费者都被划分在十六格的象限中。“哪怕你每天都来，只去超市买一瓶可乐，也是帮助大悦城销售处于稳定状态的贡献者。”从张岩的角度看，任何一个维度的消费者对购物中心都是有价值的，甚至天天来逛什么都不买的消费者，张岩也会打上“传播和对外传播”的价值标签；但对徐蓁而言，从中选取出最有价值的客群，进行有针对性的营销，并最终转化为购买行为才是最终目标。
“购物中心看起来是做大众，其实是做窄众。”徐蓁说，虽然大悦城系列的定位都是“年轻、时尚、潮流、品位”这八个、字，但全国每座大悦城所处的城市消费水平、地段、周边竞争环境都各有不同，所以每座大悦城都会根据自己的情况进行二次定位。
中粮置地在规划朝阳大悦城的时候，一方面瞄准周围的高档小区住户，那里居住着大量在大国贸区域上班的年轻白领；另—方面，通过购物、娱乐、餐饮、儿童的业态组合，引进具有远端吸引力的明星商户，形成东部“市集型”购物中心。
过去一年半，徐蓁和张岩团队走访了周边的15个小区，对每个小区发放近干份问卷，进行详细调研和交叉对比。通过实地调研，朝阳大悦城将自己的主力客群定位在25~35岁的新兴中产，已经组织小家庭或短期内有此打算。新兴中产们追求国际零售品牌，同时又有商务宴请、家庭朋友聚会、儿童教育娱乐消费等多元化需求，会用三分之一的收入作为自由支配；他们受过更好地教育，更愿意接受借贷的生活方式；追求更有态度和品质的生活，愿意为产品和服务的附加值买单；有强烈的品牌意识，热衷于尝试新鲜潮流的产品和服务。
经历了开业期的高速增长，按照其他大悦城的历史数据，朝阳大悦城将在开业3~6个月后经历一段“审美疲劳”期——销售额的增长势头突然出现下滑。“这是购物中心的普遍规律，因为早有准备，所以我们的数字只是稍稍停滞了—下，度过这段时期就又继续上升了。”徐蓁说。
这个“准备”就包括GAP。“在门店进驻朝阳大悦城前，我们就和GAP沟通这一情况，将它的童装面积增加到900平方米，占整个门店面积的一半。”运营总监张彦说，由于周边的年轻家庭居多，所以这家全中国童装面积的GAP店非常受中产妈妈们欢迎，销售额—直在GAP中国遥遥领先。
数据和推广最漂亮的一次配合，是2011年的圣诞平安夜。
根据2010年的历史数据，数据团队推算出2011年圣诞平安夜的当夭销售额应该在800万元。而上午的10点~12点、下午2点～4点是客流的低谷期，如果能提高这两个时段的客流和销售额，将会对全天的销售额起到带动效果。
这两个时段主要是家长带孩子来逛，所以推广部门向家长们推送“买1000返100”的幅度优惠。到了晚上9点到12点，平安夜的重头戏一一浪漫情侣档上演，这时候推送的信息变成时尚品牌折上折的“疯狂三小时”。由于针对全天的不同时段进行差异化营销，2011年的平安夜，朝阳大悦城的销售额超过1000万元人民币，远远超过同行业的增长率。
模式输出
由于数据驱动效果显著，朝阳大悦城的“模块化品牌”管理模式也将进入未来新建大悦城的招商程序，从中挑选出的优质商户品牌将与大悦城品牌进行捆绑，并随新建大悦城在各地落地开花。
中粮置地将在北京成立数据研测中心，对全国现有的五座大悦城的招商和经营工作进行统一管理和指导，并对业绩进行考评——每座大悦城所在当地的消费能力、地段和定位各不相同，只根据客流量和销售额进行考核的做法并不科学。
除了朝阳大悦城，目前大悦城体系下的很多经营分析项目都由张岩团队完成。“其他大悦城的数据团队有的放在财务，有的放在运营，只有我们是独立出来的。”对经营分析的预期和要求不同，需要一个独立的团队，而且中粮置地也很快发现了这一模式的优势，决定在整个置地层面建立一支经营分析团队，了解下属各商业地产项目的招商和运营情况。
“选择朝阳大悦城做‘实验田’的原因就在于，朝阳的体量和商业增长潜力都很大，另一个原因是我们把数据做成品牌进行营销。”张岩说。
“掌握了客流、销售、坪效、提单率、会员占比各方面的联动关系，不仅在朝阳大悦城层面，中粮置地层面也会了解什么样的品牌适合放在什么类型的项目里，形成完整的品牌体系。”针对未来大悦城在全国范围内的复制，张岩的团队正在进行品牌数据库的建设，将200多个经过挑选的商业品牌分成三档，其中30%左右的主力品牌将会与“大悦城”品牌绑定。
“这些模块化品牌在全国各地大悦城的销售情况，无论什么时候都与客流量呈正相关，这充分说明，这些品牌和大悦城的客群定位是高度一致的。”朝阳大悦城招商总监张黎说。这一方面在消费者和商户心中形成双向的品牌化；另—方面，对新项目开业前期稳定销售额的作用远远超过非模块化品牌——经过品牌筛选的商户坪效是没经过筛选的3倍。
通过数据筛选出来的优质模块化品牌，并不一定是知名度的品牌。其中既有ZARA、H&M这样的国际“快时尚”，也有GAP这样老牌的家庭休闲类品牌，以及ONLY、VEROMODA、JACKJONES等凌志集团旗下品牌。
另一个来自数据的结论是：开业初期，餐饮品牌的模块化要比时尚品牌的模块化程度高，这颠覆了传统餐饮的地域性观念。
目前，市场上能真正引进购物中心的品牌不超过500个，各个购物中心的品牌趋同化已经非常严重。购物中心之间的竞争就在于搭配的细微差别。购物中心应该是购物一站式服务，包括餐饮、娱乐、休闲、儿童教育等各种业态，消费者可以从一站式的体验中获得多方而的满足。否则，ZARA哪儿都有，为什么一定要到朝阳大悦城去买？
数据资产的“雪球效应”
越来越多的企业在数据的积累和分析中做出明智地决策，获得了良好的收益。
赵建凯/文
160多年前，路透社为投资者提供一种最原始的信息服务，用信鸽在亚琛和布鲁塞尔之间传递股票价格信息。投资者购买这种服务，然后买入或者卖出之前定价错误的证券，并从中获利。“时间就是金钱”在此时已被阐释地足够透彻。之所以错误定价，在于交易的另—方没有及时更新信息。
很显然，哪个投资者手中的“信鸽”足够多，哪个就能获得比别人足够高的利益。股票数量是有限的，先人一步的投资者所交易的股票数量总是比别人多，赚得钱自然也比别人多，然后用更多的钱来买更多的“信鸽”，再赚更多的钱。如此周而复始，他手中掌握的股票信息就像滚雪球一样越滚越大，他用来装钱的保险箱自然也越来越大。
这种一旦在最初获得起始优势，得以让“雪球”越滚越大，优势越来越明显的现象被人们称之为“滚雪球效应”。而在经济学中则称之为“报酬递增率”规律，即由小开始，所获利润又转换为资产，资产越来越多，利润也越来越多，利润再转换成资产，“雪球”越滚越大。
如今，人们不再依靠信鸽来传递股票价格。但雪球效应并没有消失，信息、数据仍然是其触发机制，获得起始优势、越滚越大仍然是其根本“原理”。与之前所不同的是，这种信息、数据的“雪球效应”不仅仅发生在资本市场上，还发生在更多的实体经济企业中，通过对企业内部大数据的收集与分析，让数据变为企业的一种资产，并产生利润；而在形成利润的过程中，又生成出新的数据资产，再产生更多的利润，“雪球”越滚越大。
让“百货数据”成为“百万资产”
瑞士达沃斯经济论坛的一份报告称，数据已经成为一种同货币或黄金一样的新型经济资产类别。但长久以来，企业并没有意识到数据是可以为其带来经济效益的一种资产，而往往把它看成是一种副产品，或者是企业计算中形成的被用来查询的副产品，或者是企业经营活动中为追求其他商业目标而产生的副产品。
在如今竞争激烈的连锁超市领域，得到有效利用的数据已经成为重要的企业资产。在其他的超市连锁店里，顾客的购物小票只是店方用来最后结算的一张“账单”。而在物美超市，却把这张再普通不过的热敏纸变成了实实在在的钞票。物美会定期整理顾客购物小票的历史数据，并依据会员卡信息，分析出以超市为圆心，半径1.5公里地理范围内顾客的购物习性。每天大概会有—万多顾客来物美买东西，每人平均要买七八种商品，对这些小票数据进行分析，物美可以清楚地知道在什么季节，有什么东西好卖，卖出了多少，利润是多少，卖了多少品种，库存剩多少，要进多少货等等。通常情况下，物美可以根据16周的小票历史数据，成功预测出未来4周某种商品的具体需求量，并据此进行各种促销活动。
通过对历史数据的分析，物美发现每到入秋时节，食用油的销量会增加。主要是因为随着气温降低，人们会加大补充热量和营养，炒菜时会加入更多的肉类食材，这就让食用油的消耗随之增加。物美据此在节气立秋那天推出一款品牌食用油的促销，顾客如果一次性累计消费48元，在POS机端结账的时候，收银员会告之只要再加10元，就可以换购一桶价值229元的花生油。这样一来，物美把收银区变成了促销区，让收银员又兼职完成了促销员的职责。结果发现，会有40%的顾客选择加钱换购。而该品牌的花生油在三周内的换购促销活动中的销售额，超过以往一年的总销售额。物美把从POS机端得来的历史数据整理分析，然后又在POS机端“滚”出了自己的利润“雪球”。
POS机成了物美的“造雪机”，而燕莎的“造雪机”却在会员卡的方寸之间。
作为国内家高档奢侈品商场，燕莎商城目前拥有超过20万的会员。通过会员在购物结账时刷会员卡，燕莎掌握着每一条“鲜活”的会员信息，比如32岁的男性顾客里，在秋季到来时，选择购买正装的有多少人，选择休闲装的有多少，偏爱户外探险服装的又有多少；每类人每年在同类服装上的消费总额是多少；偏爱的品牌又是什么等等。
根据这些季节性的历史销售数据，再结合新品的上市营销活动，燕莎会事先估算出这个营销活动的预销售金额一一比如100万元，然后限定诸如服装款型、品牌、销售时间、利润回报等几项条件。这时候，符合“条件”的目标会员信息就会全部显示出来，数量会有5000人，姓氏名谁，每人在最近两个月以及历年同时期内的消费金额、频率、消费时间、消费意向预测等数据和图表都一清二楚。确定好了，人群后，再按照预先设置好的格式和内容，自动为这5000人发去短信，告之活动的时间、品牌等信息。燕莎的“雪球效应”在这一张小小的会员卡上爆发，最终让燕莎近几年保持了12%~15%的涨幅。
让雪球滚起来
把数据“玩”成资产，UPS应算是个中好手。
UPS自己有一支222架喷气飞机的机队，并同时租用了300架飞机，可谓是—飞机满天飞”。而在地面上，UPS有超过12万辆的运输车也在满地跑。作为一家全球性的物流公司，UPS管理着来自世界220多个国家和地区的物流、资金流和信息流，仅每天处理的包裹在线追踪请求就超过2600万次。
这家被《财富》杂志形容为“有卡车的技术型公司(ATechnologyCompanywithTrucks)"的物流企业，还拥有超过10万个的信息收集设备，用来收集包裹数据，再通过遍布全球的15万个工作站将每天所处理的包裹95%的信息传回到总部。在平时的运输中，UPS卡车就如同一个“捕捉器”，把某个地区在特定时间段的交通流量情况，甚至整个威尼斯城里每个陆上涵洞、每条巷子的高度和宽度情况都记录下来，从而可以在不同的时间点上根据拥堵情况调整货车的线路。
上天入地的各种数据“捕捉器”为UPS绘制了一张只属于自己的“世界交通图”，有了它，UPS可以设计出线路，大大节省了运输成本和时间。除此之外，在长期的客户服务中，UPS更积累了丰富的服务经验数据，从而让供应商把自己的物流采购、资金结算甚至人员调配都放心交给UPS来做。依靠数据的收集和分析，不仅让UPS在2011年的营业额达到531亿美元，更让其从一家快递公司迅速向一家全方位的综合供应链服务提供商转型。
在实际运作中，UPS把这些数据转化成了每一客户的每一包裹在每一秒钟内每一运输节点上节省运输成本、提高运输效率的“良剂”。而随着货物在运输过程中的层层递进，UPS利润的雪球自然越滚越大。
UPS的“雪球效应”爆发地有点润物细无声，而安得物流在这方而则显得“直白”得多。
安得物流目前在全国有500多万平米的仓库、4000多辆运输车、200多个物流平台，并对其实现了实时监控，正如自己所说的：“物畅其流，掌控自如”。安得物流的数千辆卡车上也都有非常灵敏的“感应器”，每隔5分钟就会把车辆所在的经纬度、行驶速度、车厢温度等数据传回到总部的监控中心里。更为“苛刻”的是，安得还对配送货车在路上的驻留时间有严格规定和监控。司机正常的加油，甚至吃饭休息等所停留时间要控制在一个小时内。如果因为天气、交通堵塞等原因而超过一个小时，数据及时回传后，公司总部会及时联系货物的收货员重新预约收货时间，以免“窝工”。
有了这紧密衔接的数据，以及对以往历史数据的分析结果，安得很清楚把什么货运到什么地方的具体价格是多少，可以很精细地算出运10吨的棉花到北京，与运20吨的家用电器到北京相比，哪个成本要高一些。在前期与客户沟通时，安得就是据此增强了自己的议价能力，在谈笑间就让“雪球效应”瞬间爆发。
让数据直接转化为销售
宝洁让雪球效应变成了一场更大的“雪暴”。
对于每天要服务全球42亿顾客的宝洁而言，每天扑面而来的海量客户反馈数据并没有让其措手不及，而是应付自如。宝洁把消费者数据升华为董事会层面、企业级风险管理的重要议题，早在上世纪80年代，宝洁就会把消费者打来的热线电话录进磁带里，反复听，以便从中分析出客户潜在的产品需求。如令宝洁会用专门的数学分析法来查看博客、电子商务网站、社交网站上的客户评论，并按品牌分类，把产品的评论内容与公司内的研发、生产、销售、市场等相关联的员工个人进行对接，上至公司CE0，下到一线销售人员能直接看到。在一款新型香味添加剂的研发中，宝洁就是利用了数以万计的客户评价来制定营销活动，并取得良好的效果。而通过分析全球80多个国家和地区婴儿妈妈对尿布的评论，宝洁也设计出了最贴合不同地区婴儿身体的尿布，用宝洁的话说：“可以为地球上所有婴儿设计任何一款尿布。”
不只是收集分析消费者数据，宝洁甚至将消费者的感受直接在现场转化成销售策略。
在以往进行创新研究时，宝洁需要投入大量的人力、物力设计消费者调查小组，并对不同的种族和年龄分布进行调查。这样既费时又费力，而且调查样本容量小，且不具有代表性。如令有了海量的客户数据后，宝洁可以把来自特定种族、不同文化背景、不同地理区域的客户评价数据结合在一起，虚拟出一个适合某项新产品的特定消费人群，然后分析出这位“消费者”的习惯，比如产品颜色、形状、货架上的摆放位置等等，直接在现场就把数据转化成了销售策略，这既缩减了新品的开发成本和上市时间，加速了上市过程，抢得了商业先机，又可以提高客户的消费体验质量，让用户更愿意来使用、评价产品，刮起一场更大的“雪暴”。“正是数据帮助我们创建了品牌，维护了品牌的活力。”宝洁说。
数据挖掘的应用
- 所能解决的典型商业问题：
数据库营销（Database Marketing）、
客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、
交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、
客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。
- 营销方面：
通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。
- 企业危机管理方面：
对企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助经营决策的关键性数据。
看了这么多，想要马上开始学习吗？？？
没问题-----数据挖掘分析与实践现场班
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