像手機這樣的智能設(shè)備不僅是人們時刻不離的隨身物，更是生產(chǎn)數(shù)據(jù)的來源。而如今，大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)中與資產(chǎn)、能源同等重要的戰(zhàn)略資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值的洞見、更準(zhǔn)確地預(yù)見未來，成為企業(yè)營銷管理工作的重中之重。

想要做出精彩的創(chuàng)意、拉近與消費者的距離、準(zhǔn)確傳遞企業(yè)的信息，營銷官們需要深度交往大數(shù)據(jù)和智能硬件這兩個新的小伙伴。

數(shù)據(jù)技術(shù)的三個發(fā)展階段

從大數(shù)據(jù)中挖金，需要我們回顧數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷史。

第一階段：數(shù)據(jù)倉庫(Data House)時代。在20世紀(jì)90年代，以電信和銀行企業(yè)為代表，企業(yè)將內(nèi)部交易性數(shù)據(jù)做了一個集成，進行整合分析，形成企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)倉庫。這些數(shù)據(jù)被ERP(企業(yè)資源管理計劃)和CRM(企業(yè)客戶管理系統(tǒng))所使用，提供企業(yè)決策提供一些支持。

第二階段：Web2.0時代?；ヂ?lián)網(wǎng)的興起讓百度、騰訊、阿里、google、雅虎等互聯(lián)網(wǎng)公司在除了企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)之外，還拿到了用戶消費者在網(wǎng)上的點擊流的點擊數(shù)據(jù)來做大數(shù)據(jù)分析。此時大數(shù)據(jù)分析的成果主要體現(xiàn)在精準(zhǔn)推薦，比如“猜你喜歡”、百度小廣告等等。

第三階段：IoT和O2O時代。包括可穿戴設(shè)備、智能家居在內(nèi)的智能硬件興起再次擴充了數(shù)據(jù)的范圍。通過智能硬件可以收集到用戶談話的語音、社交媒體發(fā)表的狀態(tài)、線下行為軌跡流、支付交易數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度和量級都遠遠超過之前兩個時代，對數(shù)據(jù)技術(shù)的要求也大大提升了。IoT時代里，大數(shù)據(jù)能夠做到場景化的推薦，知曉消費者在此時此地的情況，結(jié)合其歷史數(shù)據(jù)信息，進行更加精準(zhǔn)的推薦。

行為數(shù)據(jù)還原用戶畫像

關(guān)鍵詞組成用戶畫像已是營銷官們熟悉的用戶分析手段和解釋方式。過去進行的數(shù)據(jù)分析是一條條地分析網(wǎng)頁信息流，捕捉其中關(guān)鍵詞，打上標(biāo)簽，最終生成用戶畫像。因此ERP和CRM系統(tǒng)對于企業(yè)來說非常重要。

通過智能硬件設(shè)備，完全可以收集到用戶的行為軌跡信息?，F(xiàn)在商城都會提供免費WIFI，如果商場提供的是智能WIFI，那就可以在用戶免費使用WIFI的時候掌握他們的行為數(shù)據(jù)。

用戶連接智能WIFI之后，企業(yè)就可以捕捉到他在每一家店里面的行為軌跡是怎么樣的，在哪家店鋪里停留的時間長，有什么樣的消費偏好等等。這些數(shù)據(jù)已經(jīng)不是點擊流，而是用戶在線下逛商店的時候自然產(chǎn)生的。

移動端蘋果的iOS系統(tǒng)和安卓適用的Beacon技術(shù)是通過藍牙掌握消費者的行為數(shù)據(jù)，也能對其進行個性化的推薦。

除了智能WIFI之外，商戶還可以設(shè)置智能攝像頭和智能POS機。智能攝像頭可以甄別用戶熱區(qū)、感應(yīng)用戶的行為軌跡，由此可以判斷店內(nèi)商品展示是否合理。智能POS機可以在用戶刷卡的一霎那將交易的數(shù)據(jù)明細上傳到云端。

因此，一張用戶行為畫像就如同上圖所示，時間越長、用戶的偏好越重、主要行為關(guān)鍵數(shù)據(jù)就越明顯。消費者不用簽到、不用發(fā)朋友圈、也不用發(fā)任何評價，企業(yè)就能了解到他的消費水平、習(xí)慣和偏好，針對此進行個性化的推薦。

人臉識別作為用戶ID

微軟小冰今年夏天重回朋友圈，解密了一個全新黑科技“合影解密計”。該技能就是人臉識別技術(shù)通過性別、年齡、顏值、面容相似度、姿態(tài)趨向和細微的人類小動作，進而扒出照片中隱藏的八卦關(guān)系。

這只是人臉識別技術(shù)的初步應(yīng)用，現(xiàn)在人臉識別技術(shù)已經(jīng)能夠做到比較精準(zhǔn)的識別。未來，在用戶同意的情況下，人臉也可以作為身份識別的ID。那么用戶的購物場景也會發(fā)生非常有意思的變化。

過去導(dǎo)購人員需要觀察一位進店客人的穿著、行為等，初步估算該顧客的客單價，大致猜測他可能會購買的東西;通過跟顧客聊天交流猜測用戶的喜好，進行推薦。

有了智能硬件之后就大有不同。企業(yè)獲取顧客人臉識別的信息，通過智能眼鏡或是耳機告知導(dǎo)購。導(dǎo)購看到消費者的時候已經(jīng)知道了他是誰、他的喜好和他過去的消費記錄。

智能硬件在這里是作為大數(shù)據(jù)的出口。智能硬件調(diào)用了過去的數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)平臺給到的推薦，經(jīng)過導(dǎo)購人腦處理再推薦給用戶。導(dǎo)購在從跟客戶打招呼開始就能像老朋友聊天一般地進行溝通和推薦。讓消費者可以感受到以前只能在奢侈品vip才能體驗到的貼心服務(wù)。

數(shù)據(jù)安全需要環(huán)環(huán)把關(guān)

數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展到IoT和O2O時代，智能硬件是大數(shù)據(jù)重要的入口和出口。用戶大量的個人信息、行為數(shù)據(jù)和消費數(shù)據(jù)等等都被企業(yè)收集起來。

在享受數(shù)據(jù)帶給企業(yè)營銷的便利的同時，對數(shù)據(jù)安全的把控也是需要著力鉆研的部分。數(shù)據(jù)安全包括網(wǎng)絡(luò)、接口等技術(shù)安全問題以及企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管控問題。

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全?；A(chǔ)網(wǎng)絡(luò)是很重要的部分。很多時候大數(shù)據(jù)出現(xiàn)安全問題都是因為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)被攻破、被盜取了應(yīng)用授權(quán)或管理員授權(quán)而造成數(shù)據(jù)泄露。另外，智能硬件與互聯(lián)網(wǎng)和云端大數(shù)據(jù)的配合會讓數(shù)據(jù)傳輸經(jīng)歷層層接口。

手機應(yīng)用上的SDK(數(shù)據(jù)采集包)是否安全，決定著數(shù)據(jù)會不會在本地就被盜取。采集端的安全需要特別設(shè)置，保證它有驗證，能自我檢查，自我升級。在數(shù)據(jù)上傳到云端的時候，云端和客戶端的接口安全也需要特別注意，防攻擊、防篡改、防模擬登陸這些保障都要測試。

大數(shù)據(jù)本身也可以對這塊做監(jiān)控。因為正常上傳的數(shù)據(jù)流一般都會有固定的模式，如果上傳時發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)流，也可以將其識別出來，進行反攻擊。國外現(xiàn)在有一些創(chuàng)業(yè)公司就在專門進行這一方面的應(yīng)用研究。

企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)管控。數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的安全問題主要是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)管控方面。這就包括誰應(yīng)該能夠有什么樣的權(quán)限去保衛(wèi)什么樣的東西，數(shù)據(jù)的整個管理機制是什么，授權(quán)流程是什么，怎么能夠去保證他拿到他需要的數(shù)據(jù)之后，沒有拿其他數(shù)據(jù)。

每個企業(yè)的數(shù)據(jù)管控都應(yīng)該有嚴(yán)格的流程。無論是采集程序還是智能硬件在采集用戶數(shù)據(jù)的時候，都需要經(jīng)歷法律團隊和技術(shù)安全測試團隊的雙重檢測和審批。

法律團隊主要查看該產(chǎn)品對用戶的數(shù)據(jù)需求是否符合當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)，而技術(shù)安全團隊是一個像黑客一樣的團隊不斷地進行攻擊模擬，測試數(shù)據(jù)在各個端口的傳輸是否會出現(xiàn)安全問題。

大數(shù)據(jù)與智能硬件的配合是營銷升級的必備利器。然而，真正的數(shù)據(jù)分析決策必定是一個人腦加電腦的共同結(jié)果。

智能硬件與大數(shù)據(jù)的組合其實是延伸了營銷官們的眼睛和耳朵，讓他們不用經(jīng)歷繁瑣復(fù)雜的問卷、焦點小組等市場調(diào)研就能迅速了解消費者。與此同時，在執(zhí)行營銷策略時，智能硬件也能成為營銷官們的手臂，為用戶打造一個個性化定制推薦的消費場景。