02 大數據在社交媒體中的應用的個別案例(社交媒體中大數據的缺點有哪些？)

觸網絡時，憑著對新技術的敏銳，戴爾率先搭上了最新因特網班車。“我們就應該擴大網站的功能，做到在線銷售。”戴爾在出席董事會時，堅定地表示：“網絡可以進行低成本、一對一而且高品質的顧客互動，在線銷售最終會徹底改變戴爾公司做生意的基本方式”。1996年8月，戴爾公司的在線銷售開通，6個月后，網上銷售每天達100萬美元。1997年高峰期，已突破600萬美元。Inter買粉絲商務給戴爾的直銷模式帶來了新的動力，并把這一商業模式推向海外。在頭6個月的時間里，戴爾電腦的在線國際銷售額從零增加到了占總體銷售額的17%。經過近10年的發展，到2006年，公司收入已經有60—70%來自網上銷售。網絡是一個信息與服務泛濫的江湖，營銷活動不能為目標受眾提供利益，但是設身處地的思考消費者的需要，為消費者提供更多的資訊，然而面對免費利益，消費者接受度也自然會大增。

Interaction互動原則

網絡媒體區別于傳統媒體的另一個重要的特征是其互動性。如果不能充分的挖掘運用這個usp，新瓶裝舊酒，直接沿用傳統廣告的手法手法，無異于買櫝還珠，再加上網絡媒體在傳播層面上失去了傳統媒體的“強制性”，如此的“揚短避長”，單向布告式的營銷，肯定不是網絡營銷的前途所在，只有充分挖掘網絡的交互性。充分挖掘網絡的交互性，充分地利用網絡的特性與消費者交流，才能揚長避短，讓網絡營銷的功能發揮至極致。不要再讓消費者僅僅單純接受信息，數字媒體技術的進步，已經允許我們能以極低的成本與極大的便捷性，讓互動在營銷平臺上大展拳腳。而消費者們完全可以參與到網絡營銷的互動與創造中來。Dell為消費者提供了互動交流的平臺為消費者提供售后的技術支持。dell以博客的形式為消費者提供資訊，產品介紹，發布新品。

另外這里還設置了視頻區你可以看到設計師，工程師設計研發的過程。把消費者作為一個主體，發起其與品牌之間的平等互動交流，可以為營銷帶來獨特的競爭優勢。未來的品牌將是半成品，一半由消費者體驗、參與來確定。當然，營銷人找到能夠引領和主導兩者之間互動的 方法 很重要他們會逐一做著介紹，讓大家看到自己的研發過程，給予消費者對產品質量的信賴感，這也滿足了不分消費者對產品制造研發的好奇心理。

開設網上在線論壇。不僅是大客戶，那些小型企業、大批的居家辦公者也被吸引在Dell品牌的周圍。從1998年秋季開始，DELL設立的高層主管與客戶的在線論壇“與Dell共進早餐”，擴大到小型的商業用戶，這種現場聊天的話題包括服務器市場走勢等大題目，而且還設法讓一般用戶有機會提出各種各樣的問題，然后通過Dell的在線知識庫在人工智能軟件幫助下給予自動回答。

提供搜索服務。Dell也提供了全方位的搜索服務。設置搜索服務可以方便用戶查找自己所想要的產品和技術支持。搜索的范圍很寬，既有對硬件的搜索，也有對軟件的搜索;既有對各種組裝好的整機的搜索，也有對各種零配件的搜索等。

Indiviality個性原則

進入Dell主頁，給人一目了然，井井有條的感覺。Dell計算機公司將其產品分別按照產品種類或者應用領域進行分類。例如，按產品種類可以分為： 臺式機 、便攜機、服務器和工作站等等。按應用領域可以分為：家庭用、小型商業用、大型商業用、教育用和政府用。不同的產品面向不同的市場，因而實行不同的策略，這實際上也是一種市場策略。

DELL根據顧客需要，為顧客量身訂做電腦，正所謂【量體裁衣】

每一位顧客對電腦的要求是不一樣的所以DELL公司為消費者【分門別類】

針對不同人群，為不同的人群，不同的資訊

也對不同國家的人群，提供不同語言的服務 還添加了友情鏈接

用戶可以根據顯示內容和提示，很快的可以找符合你要求的產品，并且了解到產品的價格和各項功能。

戴爾一直堅持以客戶為中心組織企業內部的架構，忠誠地執行最好的“客戶體驗”的企業 口號 ，從市場、銷售到后勤、客戶服務部門都以統一的面貌出現在客戶面前，客戶找到任何一個部門，都能得到統一的答復。在提高客戶體驗的同時，戴爾的市場、銷售成本卻大量縮減，這就是戴爾公開的秘密。

大數據的來源有哪些

網絡和通信數據：互聯網和移動通信技術產生的數據是大數據的一個重要來源。這些數據包括用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、聊天記錄、購物行為等，可以通過分析這些數據來了解用戶需求和行為。

2. 社交媒體數據：社交媒體平臺的數據也是大數據的重要來源之一。這些數據包括用戶的關注、點贊、評論等行為，可以通過分析這些數據來了解用戶的興趣和需求。 

3. 物聯網數據：物聯網是指將各種設備、傳感器和網絡連接起來，實現信息共享和交換的技術。物聯網的數據包括設備運行數據、傳感器數據、位置數據等，可以通過分析這些數據來了解設備的狀態和使用情況。

4. 視頻和音頻數據：視頻和音頻數據是大數據的另一個重要來源。這些數據包括視頻監控數據、音頻記錄數據等，可以通過分析這些數據來了解事件發生的情況。 

5. 地理位置數據：地理位置數據是大數據的另一個重要來源。這些數據包括GPS數據、基站位置數據等，可以通過分析這些數據來了解設備的地理位置和使用情況。 

6. 電子商務數據：電子商務平臺的數據也是大數據的重要來源之一。這些數據包括用戶的購買記錄、瀏覽歷史等，可以通過分析這些數據來了解用戶的消費習慣和需求。

7. 醫療健康數據：醫療健康數據是大數據的另一個重要來源之一。這些數據包括患者的健康記錄、醫療設備的數據等，可以通過分析這些數據來了解患者的健康狀況和治療情況。

8. 金融交易數據：金融交易數據是大數據的另一個重要來源之一。這些數據包括用戶的交易記錄、投資行為等，可以通過分析這些數據來了解用戶的投資偏好和風險承受能力。

OTA頻發的“大數據殺熟”，想要治你不容易？

九月初的時候，因為對國慶假期比較期待，一來本著“假期機票緊張”的想法，一來有著機票“越早定越便宜”的心理，便早早地在某寶旗下的某豬預定了全家往返的機票，后面就是一心等著假期到來，合家歡出游了。

正好最近看到了文旅部出臺了《在線旅游經營服務管理暫行規定》，預計在10月1日正式執行，其中第十五條的規定就是“不得濫用大數據分析侵犯旅游者的合法權益”。這一條也就是劍指我們常說的“大數據殺熟”。

“大數據殺熟”，可能我們都并不陌生，我們自己就可能親身經驗或者身邊有人經歷。比如，自己打開的商品頁面的價格要比別人貴，自己叫的車比朋友叫的車多出幾塊錢，自己經常訂的機票、酒店的價格要比新手高出不少。

為什么稱為“殺熟”，就是這些互聯網電商、OTA平臺對你越了解，就越知道你的價格承受度和是否有比價習慣，一旦認定你是價格不敏感用戶，就會很容易對你下手，反而是新用戶，這些平臺為了留存還會給予一定的優惠，當然也留出一段“養熟期”。

在這條規定的啟發之下，我又打開某豬的機票訂單，發現返程的機票已經大幅下降20%，但剛剛我的退票手續費也是20%。即便我退票再買，還是花一樣的錢，真是讓人情何以堪。

至于這一“跳價”，是否屬于航空公司的正常降價，還是平臺方的“大數據殺熟”，我還需要再去買粉絲，我們需要先說回這一規定。

很多人認為規定一出，就能對“大數據殺熟”進行有效的遏制。但顯然，對于“大數據殺熟”仍然存在著諸多爭論，一面是眾多互聯網用戶親身體驗到的“大數據殺熟”，一邊是各大平臺紛紛堅定地否認自己存在“大數據殺熟”。

由于平臺和用戶之間有著巨大的信息不對稱優勢，并且聲稱遭遇“殺熟”的用戶難以舉證，“大數據殺熟”其實處在一種難以名狀的“薛定諤的貓”的狀態，到底有沒有“大數據殺熟”，《規定》能否遏制這一亂象，我們又該如何應對？這些需要我們認真地聊一聊。

“薛定諤”的大數據殺熟

國人真正開始關注“大數據殺熟”是在2018年。大量電商平臺、生活服務、網約車、OTA在線差旅服務、視頻、電影訂票類互聯網平臺都紛紛被曝出存在疑似“大數據殺熟”的案例，其中OTA平臺問題最為嚴重。因為事關無數互聯網消費者的錢袋子，一時間在互聯網上引發人們的強烈關注和質疑。

當時的一個典型案例就是，一個平臺用戶長期在該網站預訂價格在380—400元之間的酒店房間，而用朋友賬號查詢，同一房間卻顯示為300元左右。也就是該用戶屬于網站的老客戶，可能被網站標記為“價格不敏感”的粘性客戶，那么自然就不享有平臺的任何價格優惠，甚至可能還承受了漲價后的價格。而他的朋友則屬于低頻預定甚至是新注冊的用戶，平臺則給出了一定的優惠價格。

也有媒體報道，一位北京的周女士準備帶家人去海南度假，為節約路費，從一個月前就在某OTA平臺開始關注機票價格，結果多次搜索后，機票價格比最初價格貴了1000元，而朋友去預定同天同一趟航班的價格卻比自己低幾百元。除去考慮機票數量減少而導致的價格變動，那么這位女士也很可能因為平臺發現她的強出行需求后被“套路”了。

根據北京市消費者協會2019年3月發布的“大數據殺熟”問題調查結果，88.32%被調查者認為“大數據殺熟”現象普遍或很普遍，且56.92% 被調查者表示有過被“大數據殺熟”的經歷。

但可能這只是消費者們的“主觀”感受，北京消協根據這些反饋，隨后做過一次實際的調查，發現調查結果與網友的反饋感受大相徑庭，也就是“大數據殺熟”問題并不明顯，只是點名了個別平臺的個別價格存在“大數據殺熟”的“嫌疑”。

盡管這一調研是權威機構給出，但是調查結果仍然值得商榷。一來是調查樣本過小，二是調查的手段沒有公布，機構的取樣調查可能并沒有找到足夠的差異化比價的方法。

“大數據殺熟”本身肯定不是任何一家平臺的大規模的主流行為，肯定難以通過小樣本調查就能輕而易舉發現，此外，“大數據”的特性就決定了其存在的復雜性和隱蔽性，別說普通消費者，甚至機構也難以舉證，平臺可以用AB用戶享受不同的平臺優惠等理由來推脫。

那么，“大數據殺熟”到底存不存在？居然成為一個類似“既有又沒有”的“薛定諤的貓”的問題。一些支持不存在“殺熟”的觀點認為，是那些價格敏感型用戶出于對大數據的恐懼而產生的先入為主的“偏見”，是個人用戶共同情緒構想出來的“非理性”產物。由于用戶在實際上難以舉證，基本都是單方面的宣判，使得這些互聯網平臺處在“欲加之罪何患無辭”的百口莫辯的地步。實際上是用戶冤枉了互聯網平臺，而這些互聯網平臺是不敢拿著商業信譽來冒險的。

這些理由確實是有一定道理，但是這些互聯網平臺真的純潔如“白蓮花”一樣，不會因為利益驅使去做這種暗中“薅羊毛”的事情嗎？

在我看來，由于平臺方始終處在占據信息優勢和解釋主動權的一方，我們必須以“有罪推定”和“陰謀論”動機的方式設定其存在“大數據殺熟”的可能。為什么？因為平臺掌握的大數據確實可以做到“殺熟”，而且可以做到非常隱蔽。

大數據的“殺熟”

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