隨著時間推移，將會創(chuàng)造出更多的數據并加以使用，大數據的應用范圍將從單純的工程和軟件開發(fā)領域，逐漸擴大到其他領域，幫助我們簡化流程、改善客戶服務和計算風險。

2000年，彼得·萊曼（Peter Lyman）和哈爾·瓦里安（HalR. Varian）開展了一項史無前例的研究。用計算機存儲術語來說，他們的目標是弄清楚全球每年產生多少原始數據。他們發(fā)現(xiàn)，在1999年，全球產生了大約1.5EB（相當于15億GB）的非重復原始數據。

18年后的今天，我們正身處于數據爆炸的時代?，F(xiàn)在，僅僅一天產生的數據量就可以輕松超過那個數字。據IBM表示，現(xiàn)在每天產生的數據量為25億GB，而且這種增長趨勢沒有表現(xiàn)出放緩的跡象。

組織機構正在以越來越具有創(chuàng)造力的方式應對這股數據洪流。美國宇航局（NASA）最近宣布，依靠其龐大的“經驗教訓”（Lessons Learned）數據庫來規(guī)劃以后的項目和太空探索。這個數據庫收集了以前發(fā)射任務的經驗教訓。

這種對此類“大”數據的依賴在其他很多行業(yè)里也有所體現(xiàn)。IBM分析了世界衛(wèi)生組織的數據，以弄清楚當地氣候和氣溫如何影響瘧疾的傳播；Mt. Hood Meadows滑雪度假村把追蹤器嵌入纜車票，好幫助他們了解哪些纜車道和滑雪道在什么時段最受歡迎，以便減少排隊等候時間。

這一切還不包括消費者和企業(yè)每天在不知不覺中使用的眾多算法，比如Facebook上的社交媒體信息和眾所周知又莫測高深的谷歌網頁排名算法。

對數據的這些創(chuàng)新應用引發(fā)了一個疑問：大數據還有哪些發(fā)展前景？隨著時間推移，將會創(chuàng)造出更多的數據并加以使用，大數據的應用范圍將從單純的工程和軟件開發(fā)領域，逐漸擴大到其他領域，幫助我們簡化流程、改善客戶服務和計算風險。

以下是大數據可能在未來改善企業(yè)與客戶互動的幾種方式。

1.個性化

當顧客來買東西的時候，本地店主和雜貨商記得顧客姓名，并向他們的家人問好，這樣的事情在以前并不罕見。但現(xiàn)在，由于企業(yè)與客戶的很多互動都發(fā)生在網上，零售顧客可能覺得那種人情味已經消失了。

考慮到競爭如此激烈，這種人情味的缺失會讓企業(yè)很難吸引和留住顧客。在不可能創(chuàng)造面對面機會的情況下，個性化的靶向營銷卻為數字化人情關系的建立創(chuàng)造了條件。Netflix就是這方面的一個成功例子。該公司成功發(fā)揮了大數據的潛力，通過分析用戶的觀影習慣，向他們提供合理的觀影推薦。

我們有很大可能看到大數據在個性化方面的更多應用。近年來，我們已經看到社交聆聽工具（用于監(jiān)查社交媒體上的相關對話）的應用日益增多，這類工具讓企業(yè)可以在一定程度上衡量消費者行為，但僅僅知道他們的贊、踩和行為動機，還不足以讓企業(yè)真正了解他們的顧客。

而大數據分析超越了這種局限，能夠分析顧客的整個數字足跡，讓企業(yè)完全洞察顧客的興趣、活動和未來行為?，F(xiàn)在，先進的大數據和文本分析使企業(yè)可以從非結構化數據中獲取有價值的信息，弄清楚消費者喜歡什么，熱衷什么，希望通過什么方式進行交流，即將參加什么活動，和誰在一起。

企業(yè)不僅能知道某人對體育運動感興趣，還能知道他喜歡橄欖球，支持德克薩斯長角牛隊，家里的兒子即將畢業(yè)。這有助于企業(yè)進行個性化的營銷宣傳，為長期、可持續(xù)的客戶關系奠定基礎，這比地毯式營銷和人口統(tǒng)計定向營銷更加有效得多。

2.身份驗證

按照聯(lián)合國貿易和發(fā)展會議的說法，從2013年到2018年，全球網上購物者的數量預計將增長五成。隨著網購活動的日益增多，人們也越來越需要嚴格的身份驗證。游戲、零售和飲食等行業(yè)紛紛在網上銷售有年齡限制的產品，但其中很多企業(yè)并沒有完善的身份驗證流程。

LexisNexis Risk Solutions近期對200名電商高管的調查顯示，超過61%的受訪者采用的方式都是自行驗證，通過勾選框或者輸入生日日期來驗證用戶的年齡。

對很多行業(yè)來說，缺乏嚴格的身份驗證是個實實在在的問題。年齡限制對游戲行業(yè)的影響尤其大。然而，要在易用性和高效的身份驗證流程之間取得平衡卻很難。可想而知，企業(yè)希望能讓線上購買產品或注冊服務的流程盡可能地簡單高效。

這就是大數據的用武之地。雖然用戶很容易創(chuàng)建虛假的電子郵件地址或賬戶，但幾乎不可能偽造一個全面、活躍且互相關聯(lián)的數字化存在。現(xiàn)在，很多顧客都擁有自己的網絡生活，企業(yè)很可能會與顧客合作，從而充分利用這一點。大數據分析工具讓企業(yè)能夠評估一名顧客的數據質量與數量，確保數據的一致性、價值性和真實性。對大數據的這種應用能夠幫助驗證顧客的真實身份，又不用在易用性上作出讓步。

3.欺詐預防

與零售和游戲行業(yè)一樣，金融業(yè)也可以利用大數據分析工具來避免身份欺詐，同時令消費者的旅程變得更加輕松省心。一般來說，通過身份驗證避免欺詐的流程非常耗時，像申請貸款或者建立銀行賬戶時，就經常要求消費者提供水電費賬單或者披露個人資料。

在這方面，大數據能夠幫上忙。企業(yè)不再要求顧客自證身份，而是利用大數據分析工具，為消費者提供方便，同時避免欺詐。這些工具讓銀行等企業(yè)可以分析線上現(xiàn)成的個人數據，對照已知欺詐郵件清單進行審查。一切均在后臺實時完成，這意味著不會干擾到客戶體驗。

隨著大數據行業(yè)的發(fā)展，很可能將有更多的企業(yè)利用數字足跡的威力。由此產生的結果是，數據分析將在企業(yè)與消費者的更多互動中發(fā)揮作用。

工程和醫(yī)療領域的大數據創(chuàng)新層出不窮，企業(yè)利用這些工具來強化與客戶的關系，似乎也就變得理所當然。只要這能帶來更有價值的互動、更高效的消費者旅程和更高的品牌忠誠度，這就必定是一件好事。

End.

作者：數據有意思

來源：http://www.36dsj.com/archives/88134

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