守着“伪需求”闭门造车，还谈什么大数据价值变现
除了BAT和部分500强企业的内部应用，你几乎找不到真正带来规模化经济效益的大数据产品？面对“伪需求”与“假产品”，应该如何杜绝臆想，建立有效的应用场景，实现真正的大数据价值变现呢？
在本期线上数据侠实验室中，原力大数据CEO江颖博士为我们揭露了大数据业态繁荣背后的另一面，也分享了自己所进行的探索。
本文转自公众号原力大数据（ID：wislife）
我们看似已经进入大数据时代，到处都是各种各样的大数据产品。但我可以负责任的讲：90%的大数据产品，要么，是闭门造车、臆想出来的“伪需求”，没有真正解决客户的需求和痛点，所以才会没人买单；要么，是概念导向、占领客户大数据认知的“假产品”，已经先入为主，让真正的大数据产品推广更加困难。
这就是大数据行业今天真实的业态，也是我们共同面临的问题。
今天，你几乎找不到带来规模化收入的大数据产品。
目前大数据行情是，市场上出现了很多大数据产品——大数据精准广告系统、智能营销平台、舆情监测系统……
但如果你是业内人，你会发现，除了BAT和一些寡头级别公司的大数据内部应用，绝大多数的大数据产品并没有如同预期的被市场接受。
以至于行业内几乎没有靠谱的大数据工具和大数据应用产品，没有几个大数据产品真正的带来规模化收入，也就是说并没有那么多客户有意愿为这些大数据的应用产品去买单。
我们可以一起来看今天真实的大数据业态。
精准广告投放：做的是中介，靠的是概念包装。
精准广告投放，最可能是我们今天听到最多、影响力最强的大数据产品。
其实我们都清楚，除了百度和腾讯的广点通等少数几个公司有大数据能力，诸多的DSP公司和广告投放公司是打着大数据到概念，做到是广告投放、赚的是广告位的差价。
可是这些广告投放公司和分发公司，占领了客户对于大数据的认知，让客户认为他们做的就是大数据、就是精准营销。
如果有任何其他公司、其他人再去和这些客户谈大数据、谈精准广告、哪怕其他相关大数据时，他们都会认为都是一样的。
舆情监控产品：普遍同质化、商业结合度低。
舆情监测类产品可能是目前市面上同质化最严重的大数据产品之一。市面上有大量的舆情监测产品，所有的舆情监测工具都会提供类似的功能：曝光量、曝光用户数、影响力指数、正向/负向情绪指数、传播趋势图。
比如，高考事件，在微博的曝光量是1.2亿，曝光用户量783万，影响力指数80，公众对此事的情绪偏向正面、数值为72，但传播热度的趋势如何？
高考这个事情是热点事件，很多人关注，大家基本是正面情绪的。可是然后呢？没有用啊。我知道这些，我能做什么？
如果这是一个负面事件，我希望压制——
什么时候来控制才不会产生反效果？
哪一类人是决定这次舆论事件的重点？
要控制和引导舆论，到底怎么做？
如果高考热点事件对我来说是一个难得的商业机会，我希望利用这个事件来宣传我的产品——
如何来利用不同的人对这个事情的不同看法来设计差异化的广告？
如何利用这个事件让我的产品扩大销量？
可是你会发现，市面上大多数大数据舆情产品并不能解决客户真正的痛点和需求。
拒绝臆想，构建有效的大数据应用场景的三个认知与实践
1. 从“重”到“轻”,从“平台系统”到“简单工具”
事实上，今天90%的企业，特别是传统行业和中小企业，既没有为大数据付费的意愿，也没有为大数据付费的能力。
而有能力去购买大数据的应用、服务，有能力使用大数据的技术的，更多的是国企、政府和一些巨无霸型的公司。
这些有能力为大数据买单的巨头级企业必然具备3个特点：
第一，他们内部一定已经有大量的IT系统；
第二，他们必然有非常庞大的组织架构；
第三，他们的流程制度也一定非常复杂 。
我见过太多大型、复杂的大数据系统，最终却没有用起来。反思原因，就是因为做的系统平台过“大”、过“重”，要把这个大数据平台用起来，就涉及到了现有组织机构、工作流程的改变，做过这件事的人都知道，这个真的太难了。
所以，要把大数据的应用快速切入，让企业立刻用起来，就必须非常的“轻”。为了解决这个问题，我们是这样做的：
我们说的从重到轻的第一个“轻”——轻实施。
把我们的大数据营销工具做的非常的轻量级，只需要做简单的数据接口对接，就让我们的大数据营销工具能够被使用。把实施难度降低到最小、让我们的大数据工具与企业现有的平台对接变得最简单。
从重到轻的第二个“轻”——简单化，坚决不做复杂系统，只做简单工具。
坚决只解决客户在实际工作中的最痛点、最重要的那几个问题，坚决让我们的大数据工具不涉及任何流程、不涉及任何组织架构。
从重到轻的第三个“轻”——轻松用。
任何大数据工具必须自动化，坚决不能给这个岗位的人员增加工作量，相反还得减轻他们的工作量，才能把大数据产品被用起来。
2. 从“无”到“有”，创造新的“蓝海”场景
只要提到大数据应用场景的构建，大家都觉得非常困难，推出的很多大数据应用工具或是应用产品客户并不认可。
我的理解是，有大量的需求和客户的问题用传统的方法无法解决，但可以通过大数据来解决。只要找到这些需求，并且用大数据的方法来帮助客户解决问题，客户就会买单。
分享一个自己的大数据应用工具——线下广告效果监测工具。广告效果的统计分析绝对是世纪性难题，特别是线下渠道的广告投放效果从来无法衡量。
地铁广告牌、公交车站点广告牌、户外大型LED广告牌……每一个广告牌的投放都是真金白银的投入，但是到底效果如何从来都是没有办法统计的。
我们是怎么做的呢？借助运营商的基站数据对某个特定地点的广告牌覆盖人群进行拍照，通过分析对比这个人群在某个产品广告投放前后的行为差异，最终得到一个具体广告牌的投放效果。
比如，我在广州的某个地铁站的LED广告牌投了某个App产品的广告，投放时间为10天；这10天中，有20万人曾经在这个地铁站出入、搭乘过地铁。
通过监测这20万用户关于这个App产品的使用行为，跟踪这20万用户看到这个广告之前和看到这支广告之后行为有没有发生变化，比如：
广告投放前，有3万用户使用这个App产品，但是在广告投放之后有3.6万客户使用这个产品；
广告投放前，这20万客户中使用这个App产品的活跃客户比例是2.3%，但是在广告投放之后这个产品的活跃客户占比是3.1%。
也就是说，这个广告牌带来了6000个新增客户、0.9%的活跃客户占比提升。借助运营商大数据和新的大数据应用场景的构建，实现了对每一个广告牌的价值产出进行清晰的衡量。因为它解决的是真正的行业的痛点和需求，所以这个应用场景必然是客户会愿意买单和愿意接受的。
3. 从“增值品”到“ 刚需品”,搞定客户的刚需型痛点
今天有大量的大数据的应用场景是可有可无的，说白了就是你没有真正解决问题，客户用与不用是一样的，所以大数据产品用不起来。
而搞定客户刚需型的痛点，核心并不在技术，而在于应用、在于通过构建有效的场景的构建帮助客户解决问题。我们做的每一个场景都必须是让客户真正能够使用起来、是有效果的。
要知道,今天很多的企业根本不懂大数据、更不知道如何来用爬虫。
有一些企业客户，他们现在去收集信息，扫楼、扫街、第三方渠道购买数据，很可能还会买到黑市数据，我们告诉他我们可以通过爬虫帮他搞定，他们特别高兴。
因为我们这个工具的核心是解决了从需求到最终实现的全部环节，而不单单是做爬虫本身，效果也非常显著——把数据的获取的比例从43%提升到92%，准确度从61%提升到85%。
我们把增值品做成刚需品的另一个例子是市场调研。市场调研，对于很多大企业来讲是绝对刚需，那我们如何用新的手段去帮他解决原有的问题，这个也是把增值品做成刚需品的一条思路。
我们有一个案例，客户希望通过电话调研和邮件调研的方式来了解某一类App的产品需求和使用现状。我们告知客户，可以用运营商的互联网产品行为数据来做这件事情。这样只需要原有预算的20%；而且可以把原有的2个月到3个月的一个项目执行周期减少为1周到2周。
结语
今天的大数据产品中，有90%的大数据产品是闭门造车、臆想出来的伪需求，所以客户很难为此买单；还有一类产品打着大数据的概念，占领了客户的认知，做的并不是大数据的产品，是“伪大数据产品“，让真正的大数据产品的认知和销售变得更加困难。
我一直认为相对于技术而言，如何才能把大数据技术和应用场景打通，构建有效的大数据应用场景更加困难。
拒绝臆想、拒绝闭门造车，构建有效的大数据应用场景，才是大数据产品可以带来规模化收入、得到市场认可的根本。
注：以上内容为原力大数据CEO江颖在数据侠实验室的演讲内容节选，点击“阅读原文”可听取完整直播回放。后台回复"数据价值变现"，获取嘉宾完整PPT。本文仅为作者观点，不代表DT财经立场。
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