在大数据时代,数据是企业的生财工具,我们先前已谈过数据的许多类型,都是从数据的本质出发,但这一次我们从个别数据和累加数据的观点着眼,又产生出总体(宏观)数据与个体(微观)数据。
所谓总体数据(Macro Data)与个体数据(Micro Data)定义如下:
1.总体数据(Macro Data)
总体数据是使用者以「宏观」的角度来看待的「大众数据」。对总体数据进行分析称为「总体分析」,是一种对「大众集体行为」进行分析的方式。举例来说,我们会统计居住在特定地理区域的「总人数」,再以年龄结构,性别和收入水平,算出各个级距的人数。它是一种由个别数据累加而成的概念。而如果以营销来说,「区隔」营销可以算是一种总体分析。
2.个体数据(Micro Data)
个体数据乃是采用「微观」角度来看待「个人数据」。对个体数据进行分析称为「个体分析」,是一种对「个人行为」进行分析的方式。以营销领域来说,「一对一营销」或「精准营销」就是属于个体分析。
举个例子,美国人口普查局的「摘要性磁带档案(Summary Tape Files)」中,即包含各类的汇总数据,包括特定地理区域中具有各种特定属性的个人总数数据。从某种角度来看,它们是一种汇总表格,此即为总体数据。然而,同样在该局的「公众使用微数据样本(Public Use Microdata Sample,PUMS)档案里头,则包含有原始普查的个人数据(其中已删除特定个资,以保护受被访者的机密性),此即为个体数据。
以下是总体(宏观)数据与个体(微观)数据简单的比较,如图1所示。
以往企业的营销,比较少注意到消费者的个体数据,只有在做「质性访谈」或者「焦点群体」访谈时,会聚焦到个别消费者。过去,企业通常以总体数据为出发点,大量生产相同的产品,促销给普罗大众。后来,消费者个人主义兴起,客制化营销的概念出现,厂商开始号称产品是为顾客「量身定制」。
不过,在这个阶段,其实企业所做的只是「大量定制化」。举例来说,国际车厂宣称消费者可以在它的官网上自由选择车型、款式、颜色,甚至是内装的皮椅。尽管这样的组合,已达到所谓的一对一营销,但从另一个角度看,即便厂商的选择可以排列出十万种组合,对于其一百万的汽车客户来说,也只是平均不同的十个人,得到一种一模一样的汽车,所以算不上是「完全定制化」。不过,企业这样做,起码看起来似乎比较有诚意。
大数据时代来临后,让一对一营销的变得相对简单,因为各类的营销数据在交叉比对和运用之后,企业很容易抓到客户的真实喜好,只要在生产端再加以变化,就可以精确瞄准消费者的胃口来做生意了。
了解以上数据的类别,有助于数据的收集。毕竟,拥有越多正确且多元的数据,将有助于企业进行营销数据科学的分析。
作者:罗凯扬(台湾科大兼任助理教授)、苏宇晖(台湾科大管研所博士生)、杨竣宇(厦门大学知识产权所博士生)
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