大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。

本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率;二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率;三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化;在产品运营阶段，则强调迭代式创新。

上篇 天然数据公司的各种套餐

从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件 数据”的整体解决方案。我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。

下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。

01 亚马逊的“信息公司”

如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

亚马逊预测：用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品”——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。