2000年，彼得·萊曼（Peter Lyman）和哈爾·瓦里安（HalR. Varian）開展了一項史無前例的研究。用計算機存儲術語來說，他們的目標是弄清楚全球每年產生多少原始數據。他們發現，在1999年，全球產生了大約1.5EB（相當于15億GB）的非重復原始數據。

18年后的今天，我們正身處于數據爆炸的時代。現在，僅僅一天產生的數據量就可以輕松超過那個數字。據IBM表示，現在每天產生的數據量為25億GB，而且這種增長趨勢沒有表現出放緩的跡象。

組織機構正在以越來越具有創造力的方式應對這股數據洪流。美國宇航局（NASA）最近宣布，依靠其龐大的“經驗教訓”（Lessons Learned）數據庫來規劃以后的項目和太空探索。這個數據庫收集了以前發射任務的經驗教訓。

這種對此類“大”數據的依賴在其他很多行業里也有所體現。IBM分析了世界衛生組織的數據，以弄清楚當地氣候和氣溫如何影響瘧疾的傳播；Mt. Hood Meadows滑雪度假村把追蹤器嵌入纜車票，好幫助他們了解哪些纜車道和滑雪道在什么時段最受歡迎，以便減少排隊等候時間。

這一切還不包括消費者和企業每天在不知不覺中使用的眾多算法，比如Facebook上的社交媒體信息和眾所周知又莫測高深的谷歌網頁排名算法。

對數據的這些創新應用引發了一個疑問：大數據還有哪些發展前景？隨著時間推移，將會創造出更多的數據并加以使用，大數據的應用范圍將從單純的工程和軟件開發領域，逐漸擴大到其他領域，幫助我們簡化流程、改善客戶服務和計算風險。

以下是大數據可能在未來改善企業與客戶互動的幾種方式。

1.個性化

當顧客來買東西的時候，本地店主和雜貨商記得顧客姓名，并向他們的家人問好，這樣的事情在以前并不罕見。但現在，由于企業與客戶的很多互動都發生在網上，零售顧客可能覺得那種人情味已經消失了。

考慮到競爭如此激烈，這種人情味的缺失會讓企業很難吸引和留住顧客。在不可能創造面對面機會的情況下，個性化的靶向營銷卻為數字化人情關系的建立創造了條件。Netflix就是這方面的一個成功例子。該公司成功發揮了大數據的潛力，通過分析用戶的觀影習慣，向他們提供合理的觀影推薦。

我們有很大可能看到大數據在個性化方面的更多應用。近年來，我們已經看到社交聆聽工具（用于監查社交媒體上的相關對話）的應用日益增多，這類工具讓企業可以在一定程度上衡量消費者行為，但僅僅知道他們的贊、踩和行為動機，還不足以讓企業真正了解他們的顧客。

而大數據分析超越了這種局限，能夠分析顧客的整個數字足跡，讓企業完全洞察顧客的興趣、活動和未來行為。現在，先進的大數據和文本分析使企業可以從非結構化數據中獲取有價值的信息，弄清楚消費者喜歡什么，熱衷什么，希望通過什么方式進行交流，即將參加什么活動，和誰在一起。

企業不僅能知道某人對體育運動感興趣，還能知道他喜歡橄欖球，支持德克薩斯長角牛隊，家里的兒子即將畢業。這有助于企業進行個性化的營銷宣傳，為長期、可持續的客戶關系奠定基礎，這比地毯式營銷和人口統計定向營銷更加有效得多。

2.身份驗證

按照聯合國貿易和發展會議的說法，從2013年到2018年，全球網上購物者的數量預計將增長五成。隨著網購活動的日益增多，人們也越來越需要嚴格的身份驗證。游戲、零售和飲食等行業紛紛在網上銷售有年齡限制的產品，但其中很多企業并沒有完善的身份驗證流程。

LexisNexis Risk Solutions近期對200名電商高管的調查顯示，超過61%的受訪者采用的方式都是自行驗證，通過勾選框或者輸入生日日期來驗證用戶的年齡。

對很多行業來說，缺乏嚴格的身份驗證是個實實在在的問題。年齡限制對游戲行業的影響尤其大。然而，要在易用性和高效的身份驗證流程之間取得平衡卻很難。可想而知，企業希望能讓線上購買產品或注冊服務的流程盡可能地簡單高效。

這就是大數據的用武之地。雖然用戶很容易創建虛假的電子郵件地址或賬戶，但幾乎不可能偽造一個全面、活躍且互相關聯的數字化存在。現在，很多顧客都擁有自己的網絡生活，企業很可能會與顧客合作，從而充分利用這一點。大數據分析工具讓企業能夠評估一名顧客的數據質量與數量，確保數據的一致性、價值性和真實性。對大數據的這種應用能夠幫助驗證顧客的真實身份，又不用在易用性上作出讓步。

3.欺詐預防

與零售和游戲行業一樣，金融業也可以利用大數據分析工具來避免身份欺詐，同時令消費者的旅程變得更加輕松省心。一般來說，通過身份驗證避免欺詐的流程非常耗時，像申請貸款或者建立銀行賬戶時，就經常要求消費者提供水電費賬單或者披露個人資料。

在這方面，大數據能夠幫上忙。企業不再要求顧客自證身份，而是利用大數據分析工具，為消費者提供方便，同時避免欺詐。這些工具讓銀行等企業可以分析線上現成的個人數據，對照已知欺詐郵件清單進行審查。一切均在后臺實時完成，這意味著不會干擾到客戶體驗。

隨著大數據行業的發展，很可能將有更多的企業利用數字足跡的威力。由此產生的結果是，數據分析將在企業與消費者的更多互動中發揮作用。

工程和醫療領域的大數據創新層出不窮，企業利用這些工具來強化與客戶的關系，似乎也就變得理所當然。只要這能帶來更有價值的互動、更高效的消費者旅程和更高的品牌忠誠度，這就必定是一件好事。

當前名稱：未來數據分析用戶互動的三種方式
URL網址：http://m.newbst.com/news3/45703.html

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