想要做出精彩的創(chuàng)意、拉近與消費者的距離、準確傳遞企業(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)技術的發(fā)展歷史。

　　第一階段：數(shù)據(jù)倉庫（Data House）時代。在20世紀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：Web 2.0時代。互聯(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，結合其歷史數(shù)據(jù)信息，進行更加精準的推薦。

　　行為數(shù)據(jù)還原用戶畫像

　　關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，捕捉其中關鍵詞，打上標簽，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。

　　通過智能硬件設備，完全可以收集到用戶的行為軌跡信息。現(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。

某商場利用智能設備采集到的線下客流熱區(qū)圖

　　除了智能WIFI之外，商戶還可以設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系。

　　這只是人臉識別技術的初步應用，現(xiàn)在人臉識別技術已經(jīng)能夠做到比較精準的識別。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購。導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)過導購人腦處理再推薦給用戶。導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。

　　數(shù)據(jù)安全需要環(huán)環(huán)把關

　　數(shù)據(jù)技術發(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、接口等技術安全問題以及企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管控問題。

　　網(wǎng)絡基礎設施安全。基礎網(wǎng)絡是很重要的部分。很多時候大數(shù)據(jù)出現(xiàn)安全問題都是因為基礎網(wǎng)絡被攻破、被盜取了應用授權或管理員授權而造成數(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。這就包括誰應該能夠有什么樣的權限去保衛(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)管控都應該有嚴格的流程。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?shù)胤煞ㄒ?guī)，而技術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。