最後一個問題就是問大資料的時代

各位來賓下午好，剛才最後一個問題就是問大資料的時代，好像提前預告了我將要分享的15分鐘的內容。 我下面介紹一下百度的觀點，怎麼用大資料驅動電子商務。

首先說大資料，先說資料有多大，說資料多大之前先來一個概念，從人類文明誕生一直到2003年，5000年之間人類總共才產生了多少？ 也就產生了5個EB的資料容量，2003年到2013年5個EB膨脹到7900個EB，2013年到2020年資料容量會擴44倍，也就是說會用到ZB，大概35.2ZB。

大資料作用是什麼？ 行銷觀點來看，無非就是三個字，挖掘，預測，關聯。 我想起一個典型的例子，熟悉美劇的朋友都喜歡看紙牌屋，本身是大資料帶來的商業契機，他根據海量的資料，分析受眾最歡迎導演是誰，最喜歡的編劇是誰，最希望看到的劇情是什麼，根據海量資料結果接著寫下去，編下去， 紙牌屋的成功就是大資料帶來的商業奇跡，從百度的角度來說，我們擁有資料可以幫你做同樣的事情。

大家知道近期最受關注的電影，ABC環太平洋，小時代等等，是小時代，近期最受關注男演員是誰？ 馮紹峰，第三個問題比較簡單，中國好聲音受眾主要分佈在30到39歲，中國好聲音一般是家庭聚集在一起看的，如果是快男的話，年齡層低很多，這是簡單的受眾畫像例子。 一個電影正式公映之前我們可以準確預測他的票房。

在中國合夥人上映以前我們根據他預告片被搜索，我們做出準確預測，中國合作人最終票房是5個億，到不了6個億，我們歷史上預測的票房量是相當的吻合。 大資料時代也在改變我們行銷模式，我們曾經做過資料分析，下雨天什麼食物銷量高？ 小蛋糕，如果我們事先把這樣的資料結合天氣預報，讓他們多準備小蛋糕，一定可以很有效的知道他們的趨勢。 比如說寶潔的資料分析結果，在濕潤的地方推廣柔順性的東西，在乾燥的地方推廣保濕的、彈性的產品。

百度作為全球最大的中國引擎，天生就是含著大資料的鑰匙出生的，根據60億的搜索請求，説明大家對搜尋結果進行分析，我們的大資料體系，是中國最大的一個使用者行為資料庫，很多資料不僅僅存在搜索框，圖片，視頻等等。 技術手段怎麼去做，這裡簡單說一下。 多媒體去切使用者，不管根據他的行為切分，登陸什麼網站，點擊什麼廣告等等，也可以定位。 根據人群的統計數字，性別，收入，行業，年齡，愛好等等，其他的行為等等，是否購房，購車等等。 對目標客戶進行切分，根據廣告組需求，他在頻道上怎麼分佈的，怎麼搜索的，最後有限的市場預算花到最精准上去，反過來助力電商行銷。 首先挖掘，關聯預測，最後進行有效的應用。

今天我們看我們的電商流量保持一個高速的增長，09年到12年電商流量翻好幾倍，在百度搜索庫裡面第一位數碼家電，第二服裝服飾，第三是化妝品，線民檢索高，市場潛力大，市場多。 服飾行業整體檢索的趨勢可以看到，出現幾個峰值，一個換季，網購平臺雙十一這樣的活動，下一個搜索高峰9月來到了，相信各位服飾行業電商要為此提前做好準備。

首先看到對服飾行業搜索有非常強烈的偏好，有58%的消費者不會搜索品牌的，互聯網品牌的建設如箭在弦。 這是百度搜索品牌排行，傳統品牌的排行反應搜索量，反應品牌的認知度，這個是服飾電商的品牌凡客等等，這麼一個資料可以看出來目前各家品牌認知度是什麼狀況。

大資料行銷是人的行銷，搜索者的人群的分析，首先是品牌交叉的分析，凡客顯示是比較年輕的品牌，是美邦這樣的。 韓都衣舍、裂帛是女生的衣服等等。 凡客愛好者比較大眾化一點，裂帛都是美容美體等等。 從另一個角度看他們喜歡的電影，凡客的喜歡比較大眾等等。

剛才給大家看一些資料的例子，百度擁有大量海量的資料，你們有效的分析你們品牌關聯目標人群的喜歡的電視電影，娛樂活動，其他的行為，把這些行為有效的提供起來一定會有效的回報你的投資率。

2013年服飾行業無線搜索流量占三分之一，我們預測明年是一半一半，2015年服飾行業無線將會是主流。 服飾行業移動人群我們根據搜索人群分三類，30%是制服簡約，30%是時尚型的，30%是高端的。 這裡大概提到一個問題，根據他們有效的地理位置結合起來是不是能產生更好的效果。 比如說西單5公里之內，三裡屯不同品牌廣告，動物園，凡客，我們可以精准定向方式組合，什麼樣的手機設備，根據過往的特性產生什麼樣的行為，最終可以進行定向，訪問的時間，移動的軌跡，是否重複定向，這樣讓電商發過去的廣告， 讓消費者感覺是為他所做的。 因為百度擁有全球最大中文的消費者行為資料庫，海量資料基礎上提供多種工具，挖掘，預測和應用，使電商在這上面投資回報率達到最理想的狀態，這就是大資料時代百度是如何基於使用者行為説明電商的。