大資料時代「標籤效應」可以用來做什麼

有沒有注意這樣一個有趣的現象：很多人常以「屌絲」自嘲，卻在別人眼中成了「高富帥」。 出自90後口中的「大叔」，卻成為70後眼裡的「小青年」。 這就是標籤，同樣人或事，不同人就會給出不一樣的標籤。

在標籤面前，每個人都不能「倖免」。 從小到大一定被貼過各種不同的標籤，還記得讓你印象最深的標籤是什麼？ 你認為最能代表自己的標籤又是什麼？

起初，標籤是為了區分個體差異，以便形成和保存清晰的記憶。

剛出生時，人先被區分性別，男或女。

接著又為區分年齡大小，因此有兒童、少年，青年，中年、老年......

到後來，標籤成為一種評價。

學習優品德好的是「三好學生」，反之就是差生。 聽家長老師指揮的就是「乖孩子」，頑皮搗蛋的又是「壞孩子」。

如今，標籤又發展到被用於人群劃分歸類，如「剁手党」、「廣場舞大媽」、「暖男」等等。 與此同時，標籤開始發揮其定性導向的作用，影響著人的行為習慣。

標籤無論是「好」是「壞」，它對一個人的「個性意識的自我認同」都有強烈的影響作用。 當一個人被一種詞語名稱貼上標籤時，他就會作出自我印象管理，使自己的行為與所貼的標籤內容相一致。 這種現象被稱為「標籤效應」。

而標籤效應，如今又被廣泛應用於電子商務的行銷推廣。 通過資料分析，將被貼標籤人群繼續細分，針對細分人群，進行匹配的商品推薦，以達到精准行銷的商業化運用。

就拿「剁手党」例舉。 （專指沉溺于網路購物的人群，以女生居多。 這些人每日遊蕩于各大購物網站，興致勃勃地搜索、比價、秒拍、購物。 周而復始，樂此不疲。 ）

首先按照網購花費不同，剁手党一般被分為六個等級：

500元以下：勤儉持家型；

500～5000元：普通青年型；

5000～1萬元：鋪張浪費型；

1～3萬元：剁手型；

3～5萬元：應該被拉出去槍斃型；

5萬元以上：槍斃10分鐘都不為過分。

第二步，再分析出每個等級的人數占比，依次排名：

令人意外的是，該槍斃的人數占比最大，超過40%，其次是剁手型25%，要被槍斃10分鐘有20%。 顯然，鋪張浪費型如今已經算不上浪費，和普通青年、勤儉持家型一起組成了剩餘15%的人群。

通過對標籤人群的初步分類，再往深一步，對剁手党的購物資料、位置資料、社交資料等多維資料進行挖掘，將分散資料集中化，商家就能準確找到自己的目標客戶，管理自己的客戶，直接提升行銷效果。

「標籤效應」引導剁手党尋找與購買想要的商品，而商家通過標籤尋找目標客戶，「標籤效應」好比兩者間的橋樑，架接匹配了雙方的需求。

又如目前網路流行的關鍵字：「拖延症患者」、「窮癌晚期」，探究適合這樣標籤的又是怎樣一群人？ 什麼年齡段？ 男女比例？ 他們的喜好是什麼？ 什麼商品他們最喜歡？ 哪些商家是他們最迫切想找到的......

人人都在談論大資料，但其實大資料並不一定是「大」的，不意味著它的量級有多大，覆蓋的範圍有多寬廣，而是可以接地氣，僅僅只是用來分析某一標籤人群的喜好和最適合他的商品，並付之推薦。

大資料，標籤效應，如果將兩者融合，又會產生怎樣的化學反應？

近日，無意間發現，居然真有這樣一個比賽，阿裡巴巴集團和阿裡媽媽把大資料和標籤效應結合運用到商業實戰當中——資料科學家大賽。

大賽向任何人開放，給你一個真實的案例標籤，你可以展開自己的思維天馬行空，運用資料去計算去分析，根據商家的行銷需求，對某一標籤人群做一個畫像描述，然後找到最匹配的商家，完成一套完整的行銷方案設計，參加評比，還有豐厚獎勵。

不管你是資料方面的專家，或是網購達人，只要能運用資料分析，能自圓其說，是比賽展示，也是相互切磋學習，何不一試身手。