我先谈谈大数据技术吧。大家都在讲大数据，我想大数据主要是运用在互联网上，比如说淘宝天猫，记录非常多的实时发生的数据，比如说浏览行为，购买过什么样的东西，送货地址，手机号码等等。现在阿里巴巴买了友盟，友盟通过一个手机号码跟淘宝客户端的绑定，就能知道这个手机上面还有什么客户端。比如手机上装了航班管家，可能认为你对商务旅行感兴趣，等等。回过来说现在微博和阿里巴巴绑定了之后，我们可以看到这个消费者在微博上所有发言的关键字都被抓取，很多的行为、新鲜事都被抓取，那么这些分析也会给这个人的描述和模拟带来更大的帮助。

       我们看到大数据技术应用，现在阿里有参股的高德导航，当用户去往哪些路径，去往哪些地方的时候，大家都看到这些地点透露了这个人更多的行为轨迹。像这样阿里能够渗透到很多客户端中去，集中起来研究消费者。如果在同一个平台上被打通，比如在支付宝平台，不仅知道在淘宝天猫上的购买，在其他地方利用支付宝的购买信息也被收集，这么多的信息汇总在同一个平台，我想这样的大数据技术对于整个消费市场是极大的帮助，对于供需之间的对接也是极大的有效性的提升。

      我觉得对于很多传统媒体来说，不是在网上实时发生交易的，以前说cookie追踪，来收集这个人喜欢看财经频道、体育频道还是娱乐频道等等，我认为这些收集的意义不太大，这收集的是人的兴趣爱好的一些取向，这些能够反映人的实际行为是非常少的。我认为真正有价值的大数据信息是来自于消费者的购买信息，对品牌的偏好信息，所以我认为淘宝、天猫、京东、1号店等等所透露的信息才是真正有效的。比起网络浏览行为的追踪会有效得多得多。从数据信息所带来的商业价值角度来说，今天大家都说阿里是一个千亿美金市值的公司，很大程度上源于他对消费者信息的了解，不仅仅是兴趣爱好，更重要是购买行为、品牌偏好，和他个人更多的偏好习惯。

      很多大数据的应用都太拐弯抹角了，通过太多个拐点所形成的数据，和一个可以知道消费者直接的购买倾向的所带来的结果是完全不同的。所以分众也自己一直在思考，我们也在2009年就开始考虑大数据。09年框架做了一个FPS系统，即frame media position system，跟物业签约的时候我们签了82个问题，把数据统计之后我们得到了这个物业里面很多相关的信息，以此来推断什么样的客户，需要什么样的受众，来帮他选择需要什么样的楼盘。比如说茅台五粮液，在很多年以前他是政务消费市场为主，所以我们帮他找的是政府官员小区，电脑输进去，哪些是国家相关部门部委的楼盘，这在北京是最明显的。如果是国美苏宁，我们就会从楼龄角度去研究，刚交楼入住率低于30%的，或者交楼之后6到10年的，家电要换了，或者是家电还没买。比如说某一个公司要卖网球鞋，电脑输进去，小区里有网球场的。

       分众媒体的汽车投放是最大的。为什么汽车品牌喜欢楼宇电视和框架呢？喜欢框架的很大原因是，框架是能够非常清楚地细分社会等级的，比如卖polo汽车，就选1万块的楼，你卖奔驰汽车可能是4万块的楼，小区的楼价很大程度上透露了受众的消费力。再从商圈来分析，现在的电视也好，报纸也好，上海的浦东浦西都不一定分得清楚，但是分众是可以进行相关的分析的。比如这个地方有50个售点，可以在售点附近3公里之内选择小区去做投放。FPS系统所做的大数据能够比较精准地帮助客户找到对应的人群在哪些地方。但如果对比天猫淘宝这样，能够清楚地知道品牌偏好和购买行为，我们的FPS系统还是效率低很多了。所以我们在学习了淘宝天猫之后，我们开始做另外一件事，就是垃圾分析法。所谓垃圾分析法是在小区里面，比如丢弃的矿泉水瓶，用扫描枪去扫瓶上的条形码，扫了之后发回2个信息，第一个是枪的号码，就知道这是哪个小区，第二就知道这个小区里发生的垃圾是什么，是什么品牌的水，是矿泉水、矿物质水、还是纯水等等。从这个意义而言，我们数据的商业价值在帮助客户挑选楼盘的时候，就会带来更强的方法。比如兰蔻今天要投广告，他可能要去找一个迪奥、娇韵诗等等这种盒子最多的地方。甚至兰蔻的小黑瓶可能要去针对他竞争对手的某一款产品用的最多的小区。所以我们不仅仅是分析小区的经济状况、售楼情况，有助于商圈定位，更重要的是加上了消费者在小区里的品牌偏好，我们知道这个小区里的受众喝的是康师傅矿泉水、农夫山泉还是依云矿泉水、恒大冰泉水。这些品牌的偏好了解的更清楚，使我们的相关品牌的投放就显得更有针对性。
                                                  ----编选自江南春在2013第六届金投赏全球创意领袖峰会上的演讲

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