A. 案例 如何利用數據分析目標客戶群
案例：如何利用數據分析目標客戶群
傳統線下渠道獲取消費者信息的方式一般是通過向數據公司購買數據，或者委託調研公司經過周密漫長的用戶調研得出一份報告。而電商模式下，我們可以用更小成本獲取海量交易數據，進而分析消費者特徵，定位目標消費人群。
魔方的大量數據都是源自成交，可以幫助商家理解消費行為。舉一個實際的案例：我們來查看「面膜」類目的成交數據，包括標價分布和客單價分布之間的對比。一個月內，面膜的成交商品標價分布最多區間是5.5~7元，而成交人數的客單價（消費者累計購買金額）分布最多的區間是58~67元，就可算出平均一個用戶會購買的面膜數量為10片。
繼續查看消費者的購買頻次分布：在該時段內購買的消費者數量佔8成，我們可得出大致的結論：一般購買面膜的消費者通常在一個月內購買一次，並且一次購買的面膜片數大概是10片。因此搭配銷售、組合銷售時推出10片裝優惠套裝，或者關聯其他不同類的面膜，最符合消費者購物特性。大多數消費者在網上一次購買的片數是10片，只要套裝組合不偏離太多，消費者在潛意識里就更容易接受賣家的商品。
而實際的抽樣采訪結論是：一般的女性消費者一個月內的面膜使用量約為4~8片。
再來看買家來訪時間：不同類目的來訪和購買時間還是有明顯差異的，針對面膜類目買家的來訪時間，就可以做出對應的限時打折或者定向促銷，甚至可據此安排上下架時間。
面膜類目買家的來訪高峰時段是下午14:00~15:00，次高來訪時段是上午10:00~11:00，成交高峰時段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的時段是下午14:00~15:00，來訪和成交的高峰時段並不是一一對應。
致寧
我們更換一個類目查看，比如住宅傢具行業的餐桌子類，可以看到來訪和成交的高峰時段都在深夜。揣測消費者的購買常理就可以得到答案，那就是一般大件物品購買都以家庭為單位，不是下單者一人做出決策。所以掌握不同類目消費者的購物習慣，調整推廣時段，對提升整個網店的轉化率有很好的效果。
消費者數據中其他的重要維度，包括性別、年齡、地域分布，決定了消費群體的人口統計屬性。在數據魔方里我們不僅可以查看某行業的人口統計數據，還可以查看某個具體品牌、產品以及屬性下商品的消費者數據。以iPhone4S和SamsungGalaxy3為例，三星的男性消費者比例比蘋果高；蘋果的主力購買人群是18~24歲，和三星的25歲以上相比更年輕；江浙滬和珠三角地區對蘋果的鍾愛度更高。
而偏愛三星的人群更多分布在北方和西南等地區的城市，地域的差異性也是非常大的。
賣家想要更多地挖掘人群細分數據，可以關注魔方團隊產出的免費數據產品「淘寶指數」（shu.taobao.com）。這個產品公布的一些數據可以簡單分析出淘寶買家的人群細分，告訴賣家消費者都是誰，喜歡什麼。
我們搜索「愛情公寓」這個前段時間比較熱門的網路詞語，可以看到以下數據：
首先是該詞搜索和成交的消費人群層級處於中等，因為「愛情公寓」這個關鍵詞下的很多商品都是電視劇《愛情公寓》演員的同款服飾，而且是夏季服飾，所以這部分商品本身單價就不高，消費也偏向中等消費能力的人。
買家等級和人群身份中，新手和初級買家較多，白領和學生佔比較大，這個數據印證了上圖的中等水平消費能力。
致寧
指數還提供了一些消費者的星座分布數據，該數據用於直接分析的可能性不大，但可以從這里挖掘一些數據的趣味性。
最後我們看消費者的愛好，其實這部分數據就是通過該消費者的關聯收藏、購買的信息多維度定義消費者的興趣點。通過打標簽，幫助賣家更好地理解消費者形象。比如搜「愛情公寓」一詞的人最多的是愛美女生（會買很多女裝、女鞋等類目）；同時她也是寵物一族（購買過寵物用品）等等。
如果你覺得這些數據還不夠具體，不能落地到某個具體的寶貝和品牌的話，你可以查看「相關品牌」和「相關商品」，這些都能讓你更進一步了解這群消費者的興趣點。
可以查看到關聯品牌下的相關寶貝，點擊每個寶貝即可查看在淘寶上的鏈接。
除了上面說到的通過數據去做消費者研究以外，一些店鋪、寶貝的圖片頁面展示也需要仔細研究。數據分析最終要落地到提高成交轉化，所以對於網店而言，裝修風格就是一種銷售的語言，在你定位清楚你的目標人群是誰的時候，你需要知道他們喜歡什麼風格，然後找到最適合他們的視覺系，這樣子你所做的一切工作才會落地到轉化。
互聯網時代，做電商除了要熟知規則和數據分析外，最終落地還是寶貝陳列和描述。淘寶這么多消費者當中，女性居多，而女性多數是視覺系動物，如何引導她們去對你的商品感興趣，除了強大的品牌背書以外，做好消費者研究，做好營銷傳播都是非常非常重要的。
希望本次探尋消費數據和定位目標人群，能為大家拋磚引玉，多提供一些思路去提升網店的運營。接下來我們還將努力挖掘淘寶行業數據的價值，為大家繼續解析數據、診斷店鋪。
B. 在利用大數據技術進行營銷時哪些數據屬於用戶的隱私信息
對大數據運用和安全保護的思考
萬平：商務智能分析師，風險計量和模型研發專家
大數據時代，對於普通客戶來講，對於所謂隱私安全、信息安全的憂慮其實已經很難自行緩釋了。筆者一直致力於企業數據分析和數據應用，特從企業數據用途角度來談談對於數據安全的思考。
一、專業分析數據，使用正確數據
在大數據運用過程中，企業要明確數據屬性和數據用途。對於企業不經常用但涉及客戶隱私的信息要嚴格保密，如姓名、身份證號、手機、郵箱、工作單位、家庭住址、車牌號碼等基礎信息，這些對於客戶來講絕對具有唯一性，是客戶最為關鍵的私密信息，而本質上不具備任何的分析功能，對於企業研究消費者消費習慣、社交網路、市場偏好、產品研發、服務運營等來講其意義並不直接，而從客戶信息安全的角度來講，這卻是最為重要的，需嚴格加密，與一般常用信息隔離存儲，以保證安全。
二、切不可隨意濫用客戶的唯一性信息
企業努力去獲取並分析客戶的消費習慣、交易行為、社會網路、產品偏好等數據，用以改善自己的運營服務、產品供給、定價策略無可厚非，這也是企業市場競爭力的表現，然而生活在互聯網時代的人們已經被各種營銷簡訊、欺詐電話困繞很長時間了。這種困局的出現，不管是企業自主還是被不法分子盜用，都是在隨意、濫用客戶的隱私信息，是對客戶人身、財產、安全的一種不道德的踐踏行為。
三、大數據時代，法律要強調保護弱者
盡管大數據時代對個人信息安全保護有各種先進的技術，但這是遠遠不夠的。比如，有報道稱儲戶遇到的銀行賬戶內資金失蹤、ATM機取假鈔、信用卡盜刷時，掌握著音頻、視頻、交易記錄等大數據的銀行卻要求客戶舉證，這無疑讓客戶淪為弱者，而法律卻無條款規定，這顯然是不科學的。同時，對於故意欺詐金融機構、欠債跑路的老賴們，公安機關要充分聯合各行業大數據維護正義。
大數據，是時代進步的必然產物，但伴隨而來的信息安全是考驗企業道德和社會法制健全的重要方面。因此，我們一方面要藉助大數據來提高企業的產品質量和服務品質；另一方面，也要切實保護客戶的信息安全。
大數據時代，客戶隱私會變得越來越少
石雲：CC－CMM標准組織常務理事、研發總監
日前網上流傳了這么一個段子：一個客戶打電話訂購比薩，客服人員根據他的會員卡號報出他的家庭住址和所有電話號碼，根據他的醫療記錄和圖書館借閱信息推薦適合他的披薩口味，根據他的信用卡和房貸欠款信息推薦現金支付，甚至還准確定位出他正在離比薩店30分鍾路程的地方騎著一輛摩托車……
我們生活在大數據的時代，「大數據」之大，不僅僅是數據容量之大，更是數據抓取、整合和分析能力的強大。不可否認，大數據在為我們帶來方便生活的同時也為企業帶來了不可估量的商業價值，尤其是移動互聯網的到來，讓每個人無論何時何地都能以不同的終端入口連接在互聯網上，一切數據都被企業以各種形式進行抓取、整合和分析。於是，我們的一舉一動企業都了如指掌，根據你的興趣愛好、你的定位信息，企業可以隨時隨地向你發送廣告和促銷活動。在這個時代，數據安全，尤其是個人隱私問題，正在日益困擾我們身邊越來越多的人。毫無疑問，客戶的數據越多，能夠分析得到的信息量就越大，但其中客戶的隱私就會變得越來越少。如何在大數據時代保護客戶數據和隱私，是我們不得不面對的問題。
企業大數據與大數據安全初探
程學勇：華遠智德(北京)科技有限公司總經理，企業績效管理資深咨詢顧問
大數據並不是一個新的概念，任何一個企業從一誕生開始便持續創造並擁有大數據。大數據環境下數據安全的首要任務仍然是對數據的非法訪問和入侵的防範，但由於大數據的特點，其安全架構也異於傳統的企業信息系統安全。針對大數據安全，企業將面臨更多更加艱難的挑戰，例如企業很難對文件丟失的原因進行追溯，很難確認一個包含敏感數據信息的非結構化文件（如Word，Excel文件）是否傳遞給了不應該擁有它的人。
即便如此，大數據技術的出現又為大數據安全帶來契機。當前的大數據技術能夠針對結構化、非結構化數據進行採集，按照預定規則進行數據採集、歸類，並按照預定規則進行實時監控分析，這大大提高了企業對大數據非法訪問和入侵檢測的技術手段。在此背景帶動下，未來的數據安全監控對象將不僅僅是信息系統賬號、許可權、數據的安全，在企業中存在於各種載體形式之下的數據都將成為安全管理對象，如電子郵件、標書報價單的內容等等。
在這一架構中，除了大數據技術，藉助於商務智能的信息安全可視化同樣為企業的信息安全防範帶來幫助。建立企業統一的數據安全視圖，使按照安全特性、安全對象、業務對象進行分類的多維度下的安全甄別線索、證據的展現更加容易讓管理員了解安全問題發生的節點、原因及可能出現的安全風險趨勢，以便制定更加完善的安全策略。
大數據時代的企業及個人隱私保護
黃成明：數據化管理咨詢顧問、培訓師
從2014年開始，大家真真正正地感覺到大數據時代的來臨，每個人都能說出幾個大數據的案例，例如大數據幫助奧巴馬連任成功、微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎、大數據測算出來的熱播電視劇《紙牌屋》、網路預測2014年高考作文等等。
但是，大數據帶來的副作用是個人的隱私無處遁形，我們每天產生各種數據，這些數據基本上都能被機器、程序等捕捉到。瀏覽網頁記錄會被機器追蹤，買東西的消費記錄會被商家利用，在大街上行走也會被無處不在的Wi-Fi跟蹤……
那麼，在大數據時代個人如何保護自己的隱私呢？
1、提高個人的安全防範意識，不要輕易將自己的個人信息上傳到網路或留給商家。現在的商家辦個會員卡都恨不得你把所有的家庭信息都填上，比如不久前筆者剛辦過一張健身卡，申請登記時竟然要求填身份證號碼，這當然被我拒絕。個人重要的信息包括手機號、微信微博號、QQ號、身份證號、銀行卡號、社保號等。
2、養成隨時清除無用信息的習慣，比如定時刪除自己上網的歷史記錄，將記錄了自己重要信息的文件（包括通話記錄單，銀行卡賬單等）撕碎然後扔到不同的垃圾筐中等等。
3、不要隨意下載陌生軟體，不要添加如微信中的陌生賬號，不要隨意掃二維碼，謹慎使用社交網路。
對於企業來說，保護企業的商業秘密也是重中之重：
1、需要建立一套企業信息保密制度，例如將重要信息分級管理，培訓並監督員工認真執行。可能的情況下，企業可以設立一個隱私官的職位。
2、企業必須部署網路安全設備，一是防止被外部攻擊，其次也可以追蹤企業信息流向。
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有用
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