阿里巴巴集团副总裁车品觉对大数据发展趋势进行了预测。他认为以下6大趋势正在发生，并且将深刻地改变营销：应用无线化将让终端设备与资料采集的作业可以更有弹性而有效率；信息数据化让信息的流通、交换、加工、运用更趋标准及结构；交易无纸化将彻底改变我们的交易行为与资金流；人类智能化将使大数据所产生的创新价值深入到人类生活；决策实时化将改变了决策与信息关系；线下线上化意味着未来仍将是呈现线下更多地运用线上数据的趋势。

MIGO首席执行官陈杰豪从人工智能机器人AlphaGo与李世石人机博弈讲道大数据营销工作，需要让机器做机器该做的事情，让人花时间做分析、做决策，这样才能以小博大。陈杰豪分享了自己在《颠覆营销》新书中写到的大数据营销领域的商业案例。他认为，大数据让以往的商业竞争变成了一场超越时空的虚拟战争。利用大数据技术，企业可以提前7天预测到下一位购买者、下一次购买时间和下一个购买的产品。

中欧国际工商学院市场营销学副教授王婧在演讲中介绍了“厚数据”的概念，她认为目前大数据只是从信息的海量和反馈速度层面进行分析，缺少对消费者行为背后驱动力的深层次挖掘。而对行为动机和驱动力的洞察和反思是开启优化体验的第一步。她表示，“厚数据”是在大数据原有的基础上对数据进一步地深度洞察，了解用户行为背后的动机，并以此为依据来改善和优化用户体验。beBit大中华区副总经理丁光正分享了“厚数据”在跨行业中的应用并讨论如何以厚数据加深大数据在金融业的应用和影响力的案例。

海尔卡萨帝总经理宋照伟分享了传统制造企业利用大数据进行转型升级的精彩案例，海尔SCRM数据平台经过数据融合、用户识别，生成数据标签，建立数据模型，用量化分值定义用户潜在需求的高低。线上，海尔SCRM平台对接DSP需求方平台，程序化精准采买，大规模精准营销。线下，海尔SCRM平台对接海尔营销宝，武装最一线销售人员，一对一精准营销。他提出：数据的核心是人，数据采集的核心是连接，数据挖掘的核心是预测，数据应用的核心是场景。

他强调大数据重新定义产业竞争规则，比的不是数据规模大小，不是统计技术，也不是强大的计算能力，而是核心数据的解读能力。在很多人纠结于大数据定义的今天，更应该关注数据的核心价值理解与应用。这是数据分析师做贡献的地方。

（来源：3月13日，中欧国际工商学院、清华大数据产业联合会与中信出版集团联合主办的“2016大数据营销论坛”）

提到行业，我这边就简单提几个比较显著的发展，试着看看未来行业怎么看见中间层(Middle layer)的机会，然后从中看到新的问题与创新机会点：

如果要我用一字道尽金融在大数据时代的机会点，那就是“微（micro）”。过去很多的创新都被技术和数据的能力所局限，未来数据的采集、加工和应用都将实践个人化的价值，将会激发很多的金融商业模式，动态的意义一方面体现在对于金融保险体系里面的客户掌握：因为过往个人信用评比往往无法有效率地反应最新的个人信用风险，导致银行或是保险公司不能够给到最符合顾客需求和利益的服务；另外一层的动态要解决的服务合理性的问题，也就是当我有使用到服务的时候才向客户收取费用。

举一个汽车保险的例子同时来说明上述两种动态所代表的价值，过往我们对于汽车保险的保费设定是基于客户过往的驾驶肇事记录来调整保费费率，背后所代表的意义是这个汽车保险的游戏规则维系在这个投保车主的驾驶安全行为上，但是认真想想，肇事记录已经是一个相对落后的事实指标，在大数据时代难道没有更动态的数据可以来预测危险驾驶的风险嘛？

当然有、而且来源还不只一个，未来的汽车都会向特斯拉一样，透过车上的传感器记录这个驾驶怎么踩油门(比方说习惯性的紧急煞车就反应出一种危险驾驶的讯号)、换道的时候是否有打方向灯以及多频繁地鸣按喇吧，这些资讯都可以侧写出这个驾驶是否安全的驾驶习惯、同时如果我们再把这个驾驶的行车路线数据比对到政府公布的危险肇事路段的数据，我们就可以知道这辆车每天上线班的路线是属于怎样的安全等级，综合以上这两类数据，即便没有肇事记录，保险公司都能根据这些数据来动态调整对这台车的风险评比，并随时机动地调整保费的费率(动态费率)。

医疗当前所面临到的最大问题就是数据不整合，明明是我自己的病历，但我在A医院却拿不到之前在B医院的病历。另一个大问题是中国人口老年化问题严重导致在医疗费用上的负担沉重，只要一生大病就没钱买药来医。如何把医疗成本降低，把滥用资源和药物的成本减少，才能根本减少政府负担，让资源真正给到需要的人。

医疗是一个连续性的行为，一个人从健康、亚健康乃至于疾病的阶段都不是突发的，背后都有遗传或是生活饮食习惯的脉络可循，医疗数据的互通还可以让了解疾病和疾病间的关系，很多疾病的危险信号常常是因为信息互相不通而忽略问题没办法在第一时间察觉延误治疗。将像美国就曾经透过传染病传播数据预估知道要生产多少疫苗以及各区疫苗使用状况，大大地给予疾病防治重要的帮助。

对零售业来说最重要的，就是如何用数据把供应与零散的需求做匹配。让买家知道我心里面要什么，让我最快找到我要的东西，给我最好的价格，用对我最方便的方式付款，在刚好的时间送达，就会是赢家；而从供应方来看怎么可以满足消费者，想用最小的库存，最快的方法，最合理的利润率来服务顾客，供应链的处理怎样可以变得更好，减少成本浪费。

以数据驱动为基础的线上零售发展巳经有十几年了，但线下将来会出现什么情况？其实当POI逐渐成熟，拿着手机，处处都能发挥大数据的连接能力，时刻都是机会点。大家都不会特地开个应用程式来购物，就算线上再发达，某些时候线上并不是最方便的渠道，因此改善零售用户的体验型态就是全渠道，对零售业来说，最好是线上线下都能盖到，只有online的应用程式是不够的，最好连offline的渠道都能拿到，不然很容易就被别人弯道超车了，所以全渠道的打通和合作策略是零售业在2016要关注的第一个重点。

其次我想来谈谈“推荐”。主观上人都是希望自己可以选择，但有这么多选择的时候，选择本身反而变成了一种负担，所以未来的“推荐”应该是游合于“优选”与“逛”之间。大数据让手机变成个人消费助理，不断跟着你走，也不断领着你走，就会在商家和消费之间达成一个媒介。

最后要跟大家聊的是零售业根本的“生产”问题。数据是不是可以成为产品创新和改良的依据，从设计到生产、包装、销售、售后的过程中观察与不断优化，最终能够生产出符合现在消费市场顾客需求的商品。

到了2016年底别再问我隔年的大数据趋势，因为如果行业里的每个人这一刻不开始动手实作，讲再多的趋势，听起来也就是像路边的算命摊一般信口开河。

书名：《颠覆营销：大数据时代的商业革命》

作者： 陈杰豪 车品觉

出版社：中信出版社

出版时间：2016-2

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