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二. 百分點在不同行業對大數據的應用
百分點集團創始人之一柏林森認為，當大數據被應用到一個新的行業和領域時，該行業需具備以下幾項特征：規模大，有利潤空間，最好因行業挑戰而處在轉型期，百分點集團已步入的3個領域（電商平臺、線下零售與O2O業務、金融業）幾乎都具備了這樣的特征。
1．電商平臺
（1）電商發展的現狀
近十年是電子商務在中國飛躍的十年，據艾瑞研究（圖3）顯示，2014年我國B2C, C2C市場已突破萬億并仍以20%的速度增長，B2C占比也逐年提高。同時，阿里巴巴這一電商航空母艦正準備在年內赴美上市，預估市值2000億美元；京東股票已在今年5月敲響上市鐘后一路上浮，截至今年8月21日市值已超過400億美元。這表現了我國的電子商務市場被海外一致看好，然而在這一片繁榮背后，仍不斷有媒體報道電商平臺的倒閉浪潮。盡管電商市場的規模不斷擴大，但淘汰率仍很高，競爭十分激烈。
圖3. 04-14年，中國B2C, C2C市場規模總量已突破萬億，并且B2C市場占比逐年上升。
（2）百分點在電商市場中的市場份額及發展空間
在電商行業面臨發展與挑戰的時期，百分點加入了這一產業并迅速發展，到今天已為超過1000家電子商務平臺提供大數據服務，包括1號店、銀泰網等。盡管百分點集團已擁有了大量與其合作的電商平臺，但巨型電商如天貓、京東由于規模較大，相比與百分點合作，更看重保護自己平臺的數據，且其自身平臺已產生了足夠的數據量使其可以自己研發推薦引擎，美國B2C巨頭Amazon就是這樣的例子。（Amazon并沒有依靠大數據服務公司的力量，利用對自身數據的有效利用建立了自己的大數據推薦引擎，并且創造平臺35%的銷售額，被公認為電商大數據推薦的標桿。）
今天，阿里巴巴占據著電子商務78%的市場份額，像百分點集團這樣的第三方大數據公司可提供的服務空間相對有限，因此百分點積極為中小規模的電商平臺提供服務，并且試圖聯盟大量小電商平臺，為無競爭關系的電商平臺提供交叉推薦，從而提高推薦效果并吸引更多用戶。隨著B2C市場近一步擴大，也產生了細分市場的空間，專注于某一領域的電商（如奢侈品、化妝品、運動品牌等）成長迅速，也逐漸開始具有了挑戰阿里的機會。電商市場若能在今后的發展中呈現出多元化或激烈的競爭局面，則是百分點集團發展的真正時機。
（3）百分點在電商平臺方面的技術特色
百分點的技術主要是：分析引擎（BAE）和推薦引擎（BRE），兩者在功能上都分為基礎版（免費）及高級版 （收費）。兩款引擎的收費方式不同，分析引擎向客戶按時間一次性收取費用，推薦引擎則是根據客戶使用該引擎后的業績情況，對其銷售額的相應比例進行費用收取。
具體來看分析引擎（BAE），使用這一引擎可以作為一家電商平臺的"診斷環節"，當一個電商平臺將分析引擎使用在自己平臺之后，通過平臺后臺數據的獲取，如漏斗模型（圖4）所示，那么電商將了解用戶在購物的不同環節中的逃離率，就可以更直觀的了解應該在哪一環節進行優化來增加平臺的銷售額。同時，分析引擎還可以得到訪客的地區分布、到訪時間段分布與新老訪客占比分布。
圖5. 漏斗模型，用于為電商顯示不同環節用戶的逃離率。
如果分析引擎是"診斷環節"，那么推薦引擎（BRE）就是真正能幫助電商平臺提高銷售額的"靈丹妙藥"，也是大數據技術的一大重要應用。而推薦引擎的這一技術早在1998年，就被24歲的華盛頓大學在讀博士格雷格林登申請了著名專利 "Item-to-item"協同過濾技術，并很快利用在Amazon上。如今，電商推薦技術在美國已得到了廣泛應用。對于網購迷們推薦引擎并不陌生：當我們點入某電商平臺主頁，在醒目位置通常是"猜你喜歡"這一環節；通常購買之后平臺還會繼續為你推薦產品……
首席數據官張韶峰在百分點集團的展示會上進行了兩個有趣的演示：
1. A, B兩家電子商務平臺均是百分點集團的客戶并使用了推薦引擎。首先在電腦上登錄了A網站的平臺，在"猜你喜歡"欄目顯示的是各類女包。之后登陸B網站并搜索瀏覽幾款男士運動背包。再回到A網站，刷新頁面，在"猜你喜歡"欄目的產品變成了各式男士運動背包。而且，在瀏覽A網站和瀏覽B網站的時候，使用的瀏覽器不同。可見推薦引擎的運作是跨瀏覽器、跨平臺的，但所跨平臺局限于百分點集團的客戶
2. C, D兩家電子商務平臺均是百分點集團的客戶并使用了推薦引擎。首先只用電腦，在電子郵箱中查到2013年7月收到的一封來自C網站的商品促銷郵件，其中推薦的是幾款女士首飾。之后使用IPAD，打開D網站，搜索并瀏覽幾款男士手表。再回到電腦上的電子郵箱，點開C網站發來的電子郵件。其中推薦的商品已變為了各式男士手表。原因在于推薦引擎技術可以識別并匹配各電商平臺的賬戶與所使用設備，這意味著只要消費者在2個終端中使用過相同的賬號，推薦引擎會自動將2個終端進行"捆綁"，最終識別到使用者。
（4）百分點在電商平臺大數據應用的效果
推薦引擎可以跨平臺，跨瀏覽器，甚至跨設備的獲取電商中用戶的偏好并即時反應到推薦欄目中。同時用戶的偏好將會被保存到百分點的偏好系統數據庫，也就是當該用戶訪問其他百分點集團所服務的電商平臺，推薦引擎將識別該用戶并進行"私人定制"的推薦。
在推薦引擎方面，Amazon是行業的標桿。在Amazon上，其自制的推薦引擎為平臺帶來了35%的銷售。那么百分點推薦引擎的效果怎樣呢（圖5）？相比2012年，在2013年中，推薦銷售金額增長18.5倍；活躍用戶量增長2.8倍；全年客戶收入增長4.33倍；點擊率與轉化率都已增長50%以上。可見大數據在電子商務上的價值已十分明顯，同時，更高的訂單轉換率和更多的客戶意味著推薦引擎正在逐步完善，而且正在被更多的電商認可并使用。未來隨著技術的逐漸完善以及數據庫對于用戶習慣的不斷保存，電商的推薦引擎將會更加準確，更有效果。
2．線下零售與O2O業務
（1）百分點為何進軍線下零售
我國現在仍處在向消費型經濟轉型的階段，消費品零售總額的增長將繼續強勁。盡管電子商務持續騰飛，其業務規模只占零售總量的不足一成。根據國家統計局提供的數據（圖7），在2012年，我國的消費品零售總額已超過20萬億人民幣，而電子商務僅占6.2%。可見，線下零售和因線上引起的線下銷售（O2O）業務將繼續占據主導地位。
柏林森透漏，百分點未來將更加傾向于向線下零售發展，現今已與銀泰等線下門店展開合作。他認為線上零售行業將會繼續發展，但總量不會超過總零售量的30%，主要原因在于物理位置性與物理體驗的不可復制性。盡管如此，傳統線下零售仍然受到來自電子商務的沖擊，這也促使其需要尋求大數據的幫助，也為百分點集團帶來了進軍線下零售的契機。那么百分點集團從為電子商務平臺服務到與線下零售和其他傳統行業合作，意味著百分點集團的大數據系統將獲取更大、更有深度的數據庫，并且將應用在更多領域，面向更大的市場。另外，線下零售并不像電子商務一樣容易產生壟斷的市場狀況，這將為百分點集團這類的企業提供更寬闊的發展空間。
圖8.大數據在金融業的使用率以及使用方式
（來源IBM & OXFORD SAID Business School）
（2）百分點在線下零售的大數據應用
百分點在線下零售的大數據應用主要得益于移動終端（如智能手機）的發展。當顧客的手機連接到購物中心的無線網絡Wi-Fi之后，其在商場中的位置就可以被精準定位，就如同用戶在線上瀏覽過哪些商品、所用時間、路徑等等，都可以被記錄并加以分析相類似，進而就可以套用與百分點集團服務于電商的分析引擎或推薦引擎。
作為對購物中心的服務，百分點將基于對用戶的定位信息，附加數據庫中對用戶偏好信息的記錄（可能來源于電商平臺與新媒體），對用戶以短信形式進行推薦。比如，該用戶在數據庫的網購記錄中擁有對某一運動品牌的偏好，恰好該購物中心的3樓有這一品牌的商鋪，通過定位系統，當用戶抵達3樓時百分點就可以幫助購物中心向用戶推薦該商鋪。相比之前的發宣傳單等傳統手段，既提高了推廣精準度、減少了操作成本，也提高了用戶體驗。
3．金融行業
（1）大數據在金融行業的使用概況
百分點集團目前已經在金融行業開始拓展其業務，與信貸業、保險業等都展開了合作。大數據能在金融行業中具有怎樣的作用呢？在IBM與牛津大學賽德商學院對金融行業中大數據使用的研究中顯示（見圖8），在金融業中，大數據已有相當多的應用。而在應用方面，大數據主要應用于精準營銷，其次是風險管理與新商業模型的測試，在運營優化與員工合作上也有應用。百分點集團現階段為金融行業提供的大數據服務主要是風險控制和精準營銷。
（2）百分點在銀行業的大數據應用
百分點集團與銀行的合作就是風險控制上大數據應用的一大表現。據透露，一部分客戶在申請信用卡與貸款上，使用了虛假信息，這對銀行貸款業務造成了很大的損失。由于百分點集團已與多行業展開了業務合作，在系統中已積累大量的數據，這些數據可以被利用對銀行客戶的虛假信息進行甄別。據百分點集團透露，某銀行線上申請的信用卡壞賬率為3a，線下的為2a，而百分點集團利用大數據甄別的線上或線下申請信用卡用戶的壞賬率僅為a，大大降低了壞賬率。貸款方面，也會利用大量百分點集團的跨行業數據。比如，在某媒體瀏覽器上經常瀏覽新聞和所在行業相關信息的用戶，在創業的成功率上較沉迷某網絡游戲的用戶要高，意味著造成貸款壞賬的可能性更低。從結果可以看出，百分點集團利用大量跨行業數據的確使傳統的風險控制得到提升。可以看出大數據對于征信的重要性，相信未來在P2P，眾籌等互聯網金融平臺上，也將看見越來越多大數據的影子。
（3）百分點在保險業的大數據應用
保險業希望與大數據在精準營銷方面進行合作。可能有很多人都對保險公司打來的電話深惡痛絕，主要原因在于營銷不精準，比如電話中的保險推銷人員并不了解客戶就為年輕人推薦養老保險，向無車族推銷車險等等。通過跟百分點集團合作，保險業就可以根據大數據更了解客戶是誰，想要什么。跟過去的大批量電話營銷相比，將節省成本，并提高用戶體驗。
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