主持人金错刀：今天互联网的公司对数据挖掘是赖以生存的。我们所有用户体验的很重要的能量是来自于数据挖掘，换一句话说数据挖掘是倾听用户心跳一个重要的手段，我看到这两天微博上有一个很有意思的段子说关于数据挖掘的。有人创了一个段子说：武松拿这个刀要去砍西门庆，武大郎拉着武松说兄弟我觉得我已经赢了，这个武松为什么，武大郎说根据西门官人最近到我们家的数据分析，他本月来我们家19次，同比下降了17%，环比虽然有上升但是趋势在放缓，西门官员到楼上的时间现在变成71分钟，同比下降24%。这是数据挖掘一个段子，我们今天讨论的是一个现实，现实意味着什么呢？其实是很残酷的，很多是靠数据挖掘来进行PK的。今天我们尽可能的把问题回答的短一点，干货和爆料，希望大家多讲一些案例。

在开始之前先简单用两分钟在座的诸位简单介绍一下自己的公司，在数据挖掘方面有没有什么尝试。

刘百善：大家好，我们公司是成立于2008年，现在做的主要是食品类的电子商务，我们公司的目标是做食品网络营销，中粮我买网是中粮集团和外资合资的企业，目前企业这些年从单一的卖中粮到整个做零售超市的转变。我们也做电子商务，对这个数据方面到运营过程中每时每刻都与数据打交道，我们很多过程中也是逐步的建设我们一个BI平台或者是数据分析中心，这个数据中心也是给我们主流前台运营包括仓储的运营，包括我们很多采销和配送都提供数据的支持，目前在这个平台上面数据量应该不能说大，基本是一个中级的样子。

梁海璇：大家好，我是来自达夫妮的，在座女士们应该有起码70%以上是穿过我们鞋的，我们达夫妮公司是香港上市，每一年营收是一百亿，我们在全国的门店达到7000家，其中6000家是全部是自营，有一千家是连锁，我们在电商这一块也经过很长的时间，应该说在这个过程中有很痛苦的经历，达芙妮来自最传统企业单个企业，而其他几位在电商中或者是已经在做一个网上很多商店的服务，我觉得今天可能会能很好的进行交流碰撞。

王燕萍：大家好，我是来自北京富集融通科技有限公司。简单介绍一下我们富集融通，我们是1996年成立的公司，2006年在美国纳斯达克上市，目前是中国零售业和消费品制造业规模最大的IT公司，我们的市场份额两年都是最高的，除了大家所了解的中国零售百强的大概1/3的企业都是我们公司的客户，所以我们主要是为零售商和这些消费品制造商提供IT解决方案。从大概3、4年前我们公司也做重大的业务转型，就是把传统IT业务向云服务和大数据，以及移动应用这方面转变，到今天为止我们已经有阶段性的突破，希望大家可以关注我们。

金错刀：我们直接进入今天的主题，第一个问题因为今天讲到大数据，大数据不是我们传统的数据处理这样的概念，大数据是讲怎么用的，虽然今天讲了大数据的用户体验，精准营销，今天有很多不同的行业，不同的公司，有传统的，还有第三方的，我想问问，在你们看来大数据最好用的到底是什么？

李曦：我个人的观点大数据第一个是洞察，第二个是预测。特别是预测，有了洞察以后你慢慢走进预测，包括奥巴马他自己知道他已经赢了，这就是大数据的作用。

金错刀：我们看到现在美国很多流感会根据谷歌地图的关键词搜索来做一些预测和分析，那您说到很好很重要的点，他认为大数据最重要是洞察和预测。

刘百善：我自己的看法是说从企业角度来说它的分析从数据成形到数据的分析，能够给我们带来效果的改善。改善我们的管理，改善我们的运营，使得它的整个运营体系更紧凑，效率更高。

王燕萍：我比较同意李总的观点，根据对我们客户和行业的观察我觉得目前对他们来讲最有价值更多是集中在对客户的识别上，一个是预测还有一个是识别。

金错刀：我们不欢迎跟贴，更欢迎盖楼或者是反对都可以。

王燕萍：虽然都是识别这两个字，但是对于传统的零售企业，像京东、中粮我买网的电子商务企业，他们所含的含义是很不一样的，也就是说在传统的零售企业他的经营模式中，以前顾客其实不知道谁来买他的东西，就算他有了会员卡，但是如果顾客不掏出这张卡来就不知道他是谁，掏出来也不知道他是什么秉性脾气，像李总讲的谷歌是画不出来的，如果画不出来到开始画这个过程是一个识别，但是这个识别的层次跟京东他们识别的层次是完全不在一个水平线上的。

金错刀：就是先要做简单的识别。

王燕萍：听了今天这个会我最大感受是我们现在服务的传统零售业在大数据的应用上几乎还是空白，我们现在谈到虽然都是识别这两个字，但是谈的东西不一样。

梁海璇：在座各位嘉宾当中我是最传统的产业，我对大数据有一些不同的理解，我看在座其实有专家，也有同行，也有一些学生来听这个论坛，我说这些东西不一定很正确但是是我个人的想法。在我20年IT生涯中国内国外都做过，民企和外企也做过，传统行业都待过，我对大数据的理解跟大家可能不一样。我觉得大数据其实是被恶炒的，在我看来大数据在一个程度上达到一个数据量的处理加大，只是这个而已。比如说你从K然后是M，然后是G再就是T，只是说现在计算能力更强了，你的数据更多了，但是现在都炒这个热点，但是这个热点会很快的散热。但是大数据就不对吗，完全不是。大数据很有用，其实我觉得有用不是说怎么样处理这个数据，而是说怎么在这个数据抽取一些有用的东西，最原始数据从date变成信息，再把这个信息叠加成商业。举个很简单的例子，我们现在大数据是很好的工具，怎么用这个工具呢，举个例子看可能大家都玩摄影，有一句话说，一个很牛的机器装一个牛头就成了摄影大师了。如果摄影大师的话会在任何狗头下面，在很差的镜头下面都可以拍出旷世之作。

所以大数据在一个程度上是给人一个很好的工具，关键是说怎么样去用这个工具，换算成数值理论的说法就是怎么建立网络，很多商业的模式怎么建立起来。举个例子，我们的商品要在超市里面卖，在卖的时候也要知道说我们在有一天推出用什么款，有什么方式推出会销售到多少，这是有复杂的过程，如果不把这个过程做的很好，如果不配合到一块，这些东西就不会转化成一个大量的数据。

金错刀：我想再追问一句，因为像梁总所在传统的零售企业特别是今年遇到很大的危机，比如说李宁，李宁2012年关掉1821家，亏损大概19亿左右。什么概念呢？大概每一天关店5家，最重要的原因我觉得他没有跟用户产生直接的关系，全靠商场。没有对用户的数据精耕细作，但是相反的比如说阿迪达斯做得不错，做的最好是另外一家企业是ZARA，现在他对数据的分析会提前判断，我也追问一下，你们觉得目前通过企业推行大数据，最大的难题到底是什么？

我先简单解读一下因为我最近跟很多做大数据的人聊，他们觉得做大数据很重要的是数据改革，大家对数据有没有尊重，过去觉得大数据好像不就是技术吗，不就是诚信吗，梁总其实吐槽了一下很多大数据是泡沫，你觉得在内部来讲什么是大数据的最大难题？

梁海璇：我觉得首先整个企业观念变化不大，就举达夫妮的例子，其实一个企业像我们这样零售的话如果达到一千家店的时候其实可以让这个CIO去做，可能IT受益了，到4000家的时候一定要建立一个很好的团队，再往上。首先你要让这个企业知道说你这个技术在整个商业当中是一个很强的复印，像零售我们说是劳动密集型的，但是大到一定程度的时候我们看到人力和原料大幅度的上升，传统的方式来说这个成本是上升的，所以要靠很多新的技术把它从上升变成比较平缓的成本，这样才可以让公司真正的去扩张。用少的钱来买更大的盘子，定一个点就是让整个公司的技术含量要提高，这是最重要的。所以在座如果有CIO的话首先要讲通CEO，先搞定CEO。

第二个就是怎么样用创新型的用大数据，我这里借一个我同行的例子，这也叫大数据的应用。大家知道林彪打仗很厉害，每一次他打一次战役以后会把所有的枪收起来研究一下，这是德式装备还是美军装备，收缴一下看看这是什么兵团的，大概它在这个军团里面是在什么位置，用这个方法很快速的就知道说敌军司令部在哪里，就把这个司令部给敲掉了。举个例子，比如说他消灭了一看全部是最新的德式武器，这绝对警卫团，肯定司令部是在南京，就把它端掉了。现在不是缺数据的处理能力，还是怎么样用。

金错刀：借这个问题问一下李曦，李曦的老板刘总肯定对这个很重视，你觉得推行大数据最难的问题是什么？

李曦：我觉得京东是数据驱动比较准的公司，如果说一个企业首先就是数据驱动的意识，作为一个领导，如果说想把数据做起来的话首先跟你们的决策，想做一百个决定有多少是数据驱动，至少是要看一些东西有很好的分析团队支持你，当然这并没有对和错。因为更多是在执行层面，你做到更精细化这是数据一个作用。另外一个经常看到的难题就是数据的整合，因为这真的是要精耕细作的。各个系统数据模型都是不一样，有一些东西应该是共有的，有一些东西应该是新的，这些东西怎么整合起来做一个很好的数据模型，这是一个非常有趣的事情。

金错刀：刚才大家都提到数据感觉，高层中层可能会有，但是到了一线有没有这种感觉其实挺重要的，像京东的同行比如说亚马逊。亚马逊可能是做数据最强的公司，这个公司有一个习惯，开会的时候一般是数据说或者是用户认为，假如一个集团副总裁说我认为，说完一遍立马觉得特别不好意思，立马道歉。就是你个体的认为不重要，一定要想办法变成数据，对中粮这样的公司介于传统互联网之间，你刚才说是中数据，对你来讲这些实行数据化管理最大的问题是什么？

刘百善：我觉得跟刚才各位专家的分享有相似的地方，第一个是对数据的认同感，就是公司是否能够按照数据的渠道追踪这个数据，这确实是从传统到互联网转型一个比较大的改变。包括中粮很多集团来讲，它现在也在逐渐向数据决策，数据支持这个方向来靠，包括举个例子讲，西单大悦城做的东西和我们决策的分析是差不多的，他会分析客户是从哪个门进来的，进入到大悦城里面他的提单率怎么样。当然这整个方向也是往这一边转，总体来讲如果跟京东比较的话还是差一些。因为具体涉及到很多方面的，你如果组织认可的话，不仅是技术知识，你的数据结构有没有鼓励它，他有没有一个独立的运作，有没有一个独立的团队或者是强大的团队支撑，这是一方面。

第二方面是从执行层面，第一个来讲也是数据的整合，我们的系统里面比较多有一些是类似于司机提供我们的，每一个提供商他们的结构又千差万别，数据的结构千差万别，怎么整合他的数据。还有另外一个来讲分析的角度，你的数据分析团队，分析的角度是否正确，有没有可能你的分析出现了一定的差错。

举个例子来看，我们得到都觉得说有一个公鸡打鸣天就亮了，这公鸡打鸣跟天就亮这是必要的关系，其实不是。在数据分析中可能往往会出现这样的误差性的，换一句话说你怎么建立你的模型，你从什么角度去分析最后落实在你的业务层面，有一些感性的判断在里面，不仅是数据。

金错刀：关于最大的敌人这一块，王燕萍女士有没有观点？

王燕萍：最大的还是观念上的，因为零售业的历史比较长，对大家仍然是经验驱动性为主，数据的作用和他未来可能对企业产生的经营上活动的影响，我觉得大部分的零售商目前认识不是特别到位，像刚刚京东李总介绍的他们老总很明白这个数据能干吗，大部分的传统的零售业拿不到这种程度，这可能是最难的事情，因为老大看不懂，底下的人就很难做一些动作。

我倒觉得现在可以分析数据的人也缺，但是缺的是既懂数据分析又懂零售业务的人，这样的人其实是最重要的人。他们把这个数据翻译成老板可以看得懂的东西，比如刚才京东呈现的报表老板你去看他有他的角度，但是你是不是有一个人能够把这个数据翻译成经营的思路和经营的策略这种人太缺了，建立模型毕竟是一个技术问题，我觉得这种人才还好找一些。

金错刀：接下来我们想把这个问题升级一下，刚才谈到一些数据观念的，我现在看到是另外一个景象就是市场环境发生很大的变化，市场环境根本不管你们是不是入门，举个例子比如说淘宝，现在CEO是淘宝首席数据官，就是说淘宝这样的公司，正在发起一个很强烈的冲击，第一他当然是跟同行之间有强烈的竞争，第二对线，下比如说达夫妮这样的传统企业也是巨大冲击性的，我们知道马云说过一句话就是小而美，未来是一个小而美的时代，很多人觉得是忽悠的，我觉得他讲的是一个事实，怎么样靠小而美就是靠数据，这一次淘宝CEO给我们一个很重要的信号，你看一个公司的CEO是一个首席信息官出身。

换一句话说阿里公司曾经认为他公司最优质的资产不是其他的，不是淘宝，不是阿里巴巴，而是支付宝，很庞大的数据会成为他最大的秘密武器，我想简单请在座四位你们怎么看待这种系统和态势的升级，过去确实是要新精英，新价格，新渠道，怎么看待这种竞争的形态？

李曦：我觉得从整个业界和整个世界走向上，从竞争角度讲数据是一个支撑面，另外数据也有很重要的业务，也是一个赚钱的业务。我不觉得数据会决定。我们刘总曾经说过一句话，京东最重要做的最大价值是减少社会的交易成本，就是因为这个给了京东最大的经营能力，如果说到这有几个数据，发达国家整个物流成本是占到，日本是4%，欧美是5%，中国是18%，中国在物流链把这个货物供应商到最终的用户费用是非常大的，京东在这个链条里面想起到的作用是减少这个交易成本，从而把更好的价格转给用户，这是京东真正的体现。数据非常重要，而且也是公司非常重要的组成部分，而且就我们数据不断的挖掘，各个领域肯定在公司不断上一层楼，但是最核心的内容降低交易成本。

刘百善：因为在这个领域来讲淘宝，京东也好，现在都是逐渐的在走向平台性的公司，我们中粮我买网是坚守在食品这个垂直领域，对于我们来说，在这个层面的竞争力的核心要深耕，我们真正是从食品，懂食品里面一些很精细的东西，就像现在有超市也有数码大卖场，对我们来说在这个领域的深耕和处理是区分开来竞争力之一。

另外一个面对这个平台价格战也好或者是说大家扩张也好，我们选择的合作，现在中粮我买网在天猫在京东6月份马上就要开了，天猫大概运行了半年到一年的时间交易量也非常好，所以从这角度讲我们可能从业务角度是这样，从数据上讲也是立足于我们自己本身的平台，确实对于我们来说数据的深挖和数据的支持也是非常核心的竞争力之一。

但是我们确实垂直这个领域听起来有一些弱势是在整个大数据的变化中，互联网大数据的变化没有办法做全面的分析，这是不可避免的。

梁海璇：刚才金老师说为什么要把数据官变成一个CEO呢，很多原因我这样看，最主要是他对这个商业的敏感度，确实是很关键的。数据是很有用的东西，甚至说在订单一出来以后被所有的行业冲击，大家有没有发现为什么现在电商这么火，传统零售所谓的很艰苦，甚至马云还去打赌2020年之后50%，没有电商以前，我们有一个很传统的一套营销的方式或者是处理模式，但是电商一出来以后完全把原来那一套经营理论，经营理念全部打破了，感觉像是说以前打正规战的，现在突然有游击战出来就不知道怎么打了，在这个过程中新老交替的时候，公司还没有稳定的时候就有很多涌动和新一代替代，所以对做IT的来讲有很多新的领域出来创造无限的机会。

回到我们这个问题，达夫妮在数据方面或者是在电商方面做了很多工作，也走了很多弯路，但是我们发现其实回到最后还是说你怎么定位你，你本身电商的网站，如果把电商定位成一个纯的赚钱的网站你肯定拼不过京东和淘宝，所以如果你你没有这么多钱砸进去，随便砸几亿美金都是的不多回报的，所以你要非常准的定位，从我们定位来看，我们没有看到它是一个很特别的地方，我只当他是一个特殊的渠道，比如说我们有一些渠道有电商价格渠道，我们电商网站不是很简单的就是为了卖东西，我们有很多其他的定位在上面。除了挣钱以外我们的CIO客户服务，怎么跟客户拉近距离，我们本身这个市场形象的推广也放在上面，是这样的定位。

金错刀：我接着问各位一个问题，一个更加现实的问题，刚才谈到精准营销，现在大数据营销也很重要了，我们举个淘宝的例子，淘宝去年双十一大促做了190个亿，其实双十一是什么呢？就是光棍节，光棍节完全是一个子虚乌有的，是网络上造出来的词，为什么要做这个东西呢，因为数据上发现11月份，到年底12月份是一个购物高峰期，要想办法抢这样的高峰期，这就是叫大数据营销其实目前来讲对我们很多公司网站来讲都产生了一个新的机会，比如说亚马逊，有一个部门专门是做数据挖掘，每一年赚很多钱。

我在亚马逊上买过东西，就是根据你自己经常买的东西做推荐，推荐得特别靠谱，你会问这个网站怎么比我还懂我，所以大数据营销有时候就是这样的，基于数据，基于你更详细的信息来预测。我想问大家一个问题，你们怎么样看大数据营销？同时又没有一个公司给一个案例。

刘百善：这个数据分析本身来讲对于营销是有很大支持的，因为作为电商公司来讲实际上非常大一个费用非常花钱一部分是在营销口号里面，你怎么能够让你的广告更精准，怎么让你的客户就像大家说的怎么利用你的分析系统，让来的客户看到的东西不同，而且都是想要的。其实是基于数据分析了，从自己体会来讲，大数据整个的过程有两个层面，第一个层面是整合，从各个系统业务系统整合上来做各种各样的分析去出相应的报表，到线上浏览给他们决策的支持。

第二个就是让数据自己说话，能够通过数据本身来做，比如说刚才李总也分享了他的数据采购，我们现在也根据我们数据分析的结果去自动推荐你采购的数量，采购的频次，包括精准的推荐其实也是营销一部分，也是大数据分析一个结果。推荐这一块我们也做各式各样的工作可以让这个推荐包括搜索更精准，具体的例子因为这一段时间都在做，没有说哪个拿出来都是具体的，但是从数据本身的分析到数据能够产生自动的价值，我们一直在上市，但是现在看起来的话，营销可能是首当其冲一部分。

我们会根据米和面比如说常规的消耗品做周期，比如说你一月份来过了，我们分析你一袋大米可能吃三个月，我们会在第二月份什么时候会给你发邮件营销或者是短信营销，类似于商品周期的管理和分析营销的结合，这我们是有一点例子的。

另外一个是分享一下跟这个事情没有太大关系的，刚才说到营销它的一个精准广告，现在广告资源，广告的成本越来越高，互联网的成本越来越高，大部分互联网公司都有钱了开始做电视广告了，实际上互联网我觉得有一个天然的优势就是说去年这个CCTV也一直在讲酷K的事情，用户的信息被你收集到了。那手机上是整个对资源的协约，如果能够做到数据链占整个大的互联网做到数据链，能够知道你来我的网站买了一个大米，我知道你过了两天又去了京东，那我知道你经常浏览是和讯这个财经网站，如果是这样的话我可以精准的定位到我这个客户经常去哪些网站，我们的广告花的才会有价值，会更精准，不会乱去投。百度也是基于这种搜索，精准的一个典型案例。

李曦：其实京东对于数据营销是非常重视的，而且基本上特别是从流量优化上我们会做很多的分析，来到网上这些流量其实搜索引擎来的哪些是用户直接来的，哪些是通过我们的广告过去的，哪些是通过什么渠道过来的，其实最重要是每一个渠道都会计算到它，这个钱是用的很值的，这很值得我们在钱上面怎么样花钱，怎么样花这个市场营销的费用，这很重要。

另外一个就是我们每一天都会发各种各样的邮件跟我们产销部门配合，都是非常精准的，比如说，北京地区的通过数据分析就可以达到这个效果，另外你在网站上刚浏览过一个东西或者是刚关注过一个东西，我们有时候就会马上给你介绍这个照相机怎么选择一个好的照相机，基本营销就是一个引游的过程，你不管把用户引到你个网站上面来，包括你这个营销公式怎么样搭建起来，这对我们公司是很重要的，。并不是说某一个具体的例子，而是整个态势应该怎么样布局。

其实最好的例子我觉得去年815跟数据一点关系没有，我觉得那是历史上最成功的一次，我们去年双十一是达到另外一个新高，但是815那一天是超过它的。

梁海璇：说营销的话是在零售业做的很多的，中国零售业基本是15年的历程，我简单说一下其实在数据营销方面我分出几类，一类是推荐用品表，就是从广泛的浏览历史各方面和本身物品的类型来推荐，我们有一个很好的平台会把他们所有客户的行为，购买行为还有网上行为结合在一块，我们推荐一个很好的建议购买表，就定期用不同的渠道用邮件或者是短信推送到我们的客户。我们做完了以后起码是有一定的增量，另外一个数据营销的话寻找更多新的渠道，举个例子像以前我们经常看电视，所有的广告都在电视上，现在可能很多媒体，我现在发现有一些地方以前根本没有广告，比如说我喜欢看电影，我发现在电影院里面很多的网游游戏在上面，我想也有道理，能看电影是相对比较年轻的人，比较活跃，可能年龄段是20岁到30岁之间，可能目标人群在这里放这个电影，在电影之前放这样的广告是十分有效的。我相信这数据营销的方式可以挖掘出像这样一些人群可能去什么地方，这样投放这样的广告可能会得到更好的回报。

王燕萍：我觉得刚才主持人谈到大数据营销，我是觉得不管是大数据营销还是数据营销从目的上应该没有什么太大区别，可能最大的区别就是数据的来源和数据的结构有很大的不同，说到案例我可以给大家分享两个案例，一个是我们部门做的行业研究案例，还有一个是我们去年年底刚刚完成一个客户的服务项目。

北京市甘家口百货是一个传统的百货，现在传统企业面临最大的问题是客流量显著下降，尤其是去年，今年这情况到目前为止还没有明显的好转，所以这些企业的管理者非常着急，因为人都被电商吸引走了，所以为了提高客流量他们也想了很多办法，我们给客户的解决方案就是说让他开展数据营销，我们有一些工具叫微店，这个工具使用以后，仅仅三个月的时间，客户的到店频率和客单价有很明显的上升，这让甘家口百货完全出乎他们的意料，非常的满意。所以从这事情上我们也有很多的感受，这个数据营销虽然不像京东和像中粮我买网的数据量这么庞大，但是即使这么一个小小的改变，我觉得对企业的经营还是很有非常显著效果的。我觉得这是一个传统的零售企业大数据应用一个雏形，还不能说真真正正到了大数据的那么庞大的结构。还没有到那种程度。

金错刀：我们今天时间也差不多了，最后每人一句话把观点进行总结，今天大家谈到大数据感，谈到大数据营销，谈到用户体验，我的一句话是给创新必须是要有大数据，我们每人一句话做一个简单的总结。

刘百善：一句话比较难说，我觉得数据支撑未来会支撑我们整个运营体系，用数据来改善我们整个对客户的服务，这是我们未来的核心价值。

李曦：这一句话也是帮我做一个广告，如果你对电商的数据有兴趣的，而且你自己想通过这个数据觉得自己有很好的注意，想通过数据验证你可以来找我。

梁海璇：大数据很高但是怎么用大数据更加难。

王燕萍：我是觉得大数据是我们任何行业进入未来一个钥匙。

金错刀：非常鲜明，感谢各位也感谢在座的嘉宾，谢谢大家！