以下為葉俊楠先生演講實錄：
大家早上好！非常感謝界面新聞的邀請，我是葉俊楠，我是奧緯咨詢的一位合伙人，也是數(shù)字化業(yè)務的負責人。
首先向大家介紹一下我們公司。奧緯咨詢是全球最著名的戰(zhàn)略管理咨詢公司之一，我們在全球大概有五千名員工，2006年進入中國，國內大約有150名員工。
在中國，我們深耕兩塊業(yè)務，一塊是金融，另外一塊是零售和消費品，共有三個辦公地點，分別是北京、上海、香港。
我本人是負責數(shù)字化業(yè)務的，很多客戶都不太理解數(shù)字化這個事情具體如何去做，我們的職責就是為他們進行詳細的規(guī)劃。
首先，我們會為相關企業(yè)制定數(shù)字化戰(zhàn)略，甚至會幫他們做深度的數(shù)據分析。同時，我們還會提供戰(zhàn)略背后技術的支持，給他們一些建議，包括如何去打造他們的系統(tǒng)，背后的云端如何設計等等。我們不僅僅是給他們做規(guī)劃，還會利用我們公司自己的數(shù)字化戰(zhàn)略、數(shù)據科學、技術等等去做支持，幫他們一起把數(shù)字化系統(tǒng)建立起來。
今天論壇的主題是關于消費和消費者。消費是一個增長的力量，基于此我們客戶常常會問三個問題：第一個問題是在他們所在的領域，下一個最熱門的或者爆款的商品，或者服務到底是什么？他們非常關注未來六個月最火的東西是什么。
第二個問題就是所謂的90后、95后、00后他們到底需要什么，他們的行為改變跟我們有什么不一樣？
第三個問題，現(xiàn)在很流行用KOL來賣廣告，每一個KOL都說我有很多的粉絲，到底哪一個KOL真正為品牌帶來最大的價值，他們應該把錢花到哪里去，是不是粉絲比較多就代表著影響力比較高？
每個品牌、每個產品的需求都是不一樣的，往往我們客戶想多了解這些問題，背后的意義是希望可以加速他們收入的增長，希望可以推出更多新的產品，可以配合未來消費者的需求，而且提高他們的研發(fā)等等。
為了回答這些問題，傳統(tǒng)的方法是去做市場調查。例如去做消費者訪談、去做問卷、去對CRM系統(tǒng)數(shù)據做一些挖掘，這些都沒錯。但是我們發(fā)現(xiàn)這些方法往往難以準確判斷消費者現(xiàn)在的行為趨勢。
短板在哪里呢？第一點在于調查的往往樣本是有限的，調研問的是什么、問的什么人，就直接決定了整個調研的結論，所以會有偏差。
第二，準備調研、訪談往往需要一定時間，可能需要一個月的時間去做好準備，往往風口已經發(fā)生了變化你才知道答案，不足以滿足我們現(xiàn)在客戶的需求。
第三，當訪問消費者的時候，你問他到底需要什么？他告訴你的答案往往都與他實際的行為有很大的偏差。
舉個例子，你問消費者這個東西你會買嗎？他往往說我會考慮。他到底是真的會買，還是他會在做決定的那一瞬間有可能會考慮，這對調研的結果往往有很大的差別。在過去幾年，我們的客戶常常會困惑：到底怎么樣利用各類數(shù)據源才能幫助我們更快、更精準地理解消費者？
其實，最好的數(shù)據源就是公開的數(shù)據，就是我們每天上億的消費者在網上拋出的評論、評價、論壇的討論等等，這些不是我們跟朋友之間在微信上私人的討論，而是完全公開的數(shù)據。
這些信息當中，我們不是提問者，而是去主動去分享一些問題，或者是要回復其他人的討論和提問。這些情境中，消費者所主動表達的內容往往更能反映他真實的行為。同時，網上消費者與消費者之間的互動也更能讓我們知道群體之間的關聯(lián)是怎么樣的。
舉個例子，我們在幫一個品牌商客戶進行數(shù)據挖掘時，發(fā)現(xiàn)一些女生特別喜歡攝影。這些攝影愛好者群體、尤其是女生，會在線上相互討論攝影的話題，交流一些心得。除了攝影以外，這個群體也會討論其他的東西。一旦發(fā)現(xiàn)這個群體成員之間的關聯(lián)，就可以與群體合作推出一些信息，讓他們討論你們的產品等等，這都是一些新的模式。
通過數(shù)據我們可以發(fā)現(xiàn)不同的群體，跟我們的客戶來定制一些不同營銷的方法。
最后一點，這些信息都是實時的。我們有一個客戶推出了新的產品，推出新產品之前做了很多的調研，主要關注消費者是否會購買這個產品、產品哪些方面需要改良等等。而在產品推出之后，他們則更想了解市場的反映怎么樣。我們利用社交媒體的數(shù)據，當天推出2小時后就可以馬上給到結果，具體信息包括：目前消費者的反響究竟如何？他們對你的產品哪些地方比較滿意？哪些不夠滿意？通過這些及時的反饋，他們可以改進市場營銷的手法，根據消費者的需要來做出更具針對性的修正。
輿情分析已經是十年前的產品，當微博出現(xiàn)的時候就有了輿情分析。但今天的輿情分析與過去相比有什么區(qū)別？我們認為區(qū)別在于面對相同的數(shù)據，有沒有使用更好的方法去挖掘。在當下，數(shù)據挖掘的方法和技術都尤為重要。用什么方法去挖掘就決定了你能不能真正利用每一個信息里面的力量。
最后很重要的一點，就是數(shù)據分析是否是以商業(yè)的洞見來做驅動的。我們發(fā)現(xiàn)很多市場上的分析在這最后一點上都有所欠缺，所以沒有達到客戶的預期，做不到預想的效果。
今天我給大家舉些例子，來從數(shù)據分析技術的角度思考如何更好地利用數(shù)據。
第一個例子，如果你看到一條微博，你覺得它有什么價值呢？比如網友說今天去了游樂園玩了木馬覺得很開心，他說了幾個關鍵詞，“游樂園”、“木馬”、“開心”，你覺得這是關鍵嗎？我們發(fā)現(xiàn)，其實最有用的是他的圖片。
我們的客戶往往非常關注，現(xiàn)在最流行的發(fā)色到底是什么，口紅的熱門色號是什么，大家都會穿什么衣服。現(xiàn)在進入了秋冬季節(jié)，氣溫日漸下降，消費者們面臨著服裝的換季問題，如果我們是做服裝的，就會非常關注今年冬季最流行的是什么款，我能不能在冬季結束之前推出這些產品迎合現(xiàn)在的趨勢。
發(fā)色也是一樣。有些染發(fā)產品是大家海淘買過來的，國內品牌商也許都不知道這些商品在中國特別熱銷，但是通過圖像識別技術就可以挖掘到一些信息。一張圖肯定是不夠的，所以我們需要對海量的的照片進行分析，才能發(fā)現(xiàn)一些明顯的趨勢，在他們做商品研發(fā)的時候能夠給到他們一些洞見。
第二個例子。這里有兩句話，第一個網友說這個蘋果味道真好，另外一個說新出的蘋果實在太爛了、太差了。作為消費者，我們能夠明白第一句話指的就是真正的蘋果，是一種水果；第二個人說的蘋果則是指手機，盡管他并沒有具體指出他所說的是蘋果手機。人類要做這個識別非常容易，但是當要處理上億條的數(shù)據時，怎么樣讓機器判斷出這個“蘋果”是指的蘋果手機而不是吃的蘋果，卻是對技術要求比較高的，同時這也是數(shù)據挖掘和處理的關鍵。
如果我們不能正確判斷這些簡單詞的意義，那么后續(xù)所有的分析都是誤導，最終結果就是錯誤的。通過機器學習，我們就可以更精準地識別每一個詞。比如一個客戶想要研究產品中的新成分，假如使用一個食品名稱為這個化妝品新成分命名，機器如何理解這個食品名稱實際指的是一個化妝品成分？這跟蘋果的例子很類似，“蘋果”既可能是水果，也可能是一個手機品牌，到底怎么做這個判斷，往往成敗就由分析精準度決定。
第三個例子，選華為還是蘋果11？這里有一個回答：建議買華為，首先考慮的是續(xù)航能力，其次是信號。問題是在于怎樣讓機器從上億條的數(shù)據里抓取重要的信息。傳統(tǒng)的方法能夠抓到一些關鍵字，充電寶、大學、習慣、蘋果、華為、續(xù)航、不方便、沒信號等等。
但還有更多的詞都是沒有意義的，機器怎么知道這些詞是沒有意義的？如果你用傳統(tǒng)標注的方法，或許能抓取到這些詞，但怎樣將它篩選出來？這是第一個難題。
第二個難題是關聯(lián)。這里有兩個主體，有蘋果，有華為，以及一連串的形容詞。如果單看每一個句子，是看不到主體的，必須要整體剖析才能知道這句話在說華為的續(xù)航好，蘋果續(xù)航的能力不夠好。
將這些獲取的簡單詞進行關聯(lián)也是數(shù)據分析的重點，只有正確地關聯(lián)才能準確抓住這句話的商業(yè)價值。我們就通過自然語言的分析可以準確地把他說蘋果不夠好的地方準確描述出來，通過這些方法才能分析海量的數(shù)據、去做比較有商業(yè)價值的統(tǒng)計。
輿論分析并不是新事物，這種傳統(tǒng)方法一直都存在，且確實有他自身的優(yōu)勢，其中最大的優(yōu)勢在于快，因為輿論分析都是標準化的，所有的方法都是現(xiàn)成的，可以很快速地從中抓取到一些信息。
劣勢在哪里？客戶在向我們咨詢時常常會提到這些傳統(tǒng)分析運用的主要指標是KPI，且所有公司都用一樣的KPI，比如賣化妝品的，做食品的，做服裝的，大家都看一樣的KPI，但大家的業(yè)務真的一樣嗎？往往這些供應商給他們的都是一些標準的KPI，對具體的某一個企業(yè)沒有真正可供借鑒的價值，這些KPI往往無法幫他們做任何的決策，這就需要更定制化，用更好的技術來抓取這些數(shù)據。
具體可以做什么？我們幫客戶做過怎么樣的分析，幫他們做過怎么樣的決策？第一個是優(yōu)化營銷活動，例如我剛剛提過攝影的例子；二是了解消費者最新的消費行為及其發(fā)展趨勢。
第三是優(yōu)化運營?，F(xiàn)在，消費者常常會在大眾點評或者微博上討論哪一家店怎么樣，以及消費的體驗怎么樣。我們通過幫助客戶抓取這些信息，促使他們及時修正運營方面的問題。
第四是創(chuàng)新產品和服務。怎么樣用海量的數(shù)據幫你達到更好的效果。
第五是危機的處理。當前，很多消費者可能會在網上拋出對相關產品的負面反饋，我們抓取這些信息，讓企業(yè)在危機出現(xiàn)之前做最快的處理。
第六是比較特別的并購活動。我們有些客戶往往要購買一些國外的產品或者品牌，這類并購的傳統(tǒng)方法往往就是組建一個團隊，通過投行去尋找合適的收購目標。而現(xiàn)在，越來越多的客戶會向我們尋求幫助，希望通過對海外品牌、海外產品、海外消費者相關數(shù)據的分析，獲得更加準確地認知。比如說日本的品牌屬性到底能不能有效解決中國消費者的痛點和問題？通過這些輿論分析也許可以幫助他們找到更合適的并購目標。
這類輿論分析并不是新近才有的，但是要真正挖掘其中的數(shù)據、創(chuàng)造他們的價值有兩大關鍵點。第一點，必須要針對業(yè)務來定制這個問題。過于標準化的分析往往不能幫助我們客戶做好商業(yè)的決策。
第二點，必須要用到我剛剛提到的技術，精確地抓取到一些信息。我會們發(fā)現(xiàn)當前99%的信息是被浪費的。我們公司目前所使用的技術也許也只能抓取到30%的有用信息，但已經比以前的技術好很多。
所以怎么樣用更好的技術來抓取這些信息，我覺得是未來發(fā)展的趨勢。
以上是我的分享，謝謝大家！
