十一、大數據的用戶體驗
用戶體驗的威力
1997年，喬布斯重返蘋果公司。那時的蘋果公司已經是奄奄一息，很多人認為蘋果公司會在3個月內倒閉。戴爾公司的創始人甚至建議蘋果趕緊關門，將錢還給股東，別浪費錢。然而，蘋果並沒有關門，喬布斯慢慢地把蘋果帶回了正軌。2006年1月，蘋果電腦的股票瘋狂上漲了12％，使得公司股票市場總價值達到721.3億美元，一舉超過了當時的電腦巨頭戴爾的719.7億美元。喬布斯終於可以揚眉吐氣了，他向公司旗下所有員工發送了一封電子郵件，其中寫道：“同伴們，看起來麥克·戴爾先生並沒有很好地預測蘋果的未來，從今天的股票價格來看，蘋果已經擊敗了戴爾。也許股票市場還會波動，不過今天仍然是值得紀念的一天。”2007年，蘋果推出了聞名於世的iPhone，重新定義了智能手機，之後的幾年，其他手機廠商的命運完全改變：諾基亞業績滑坡嚴重，最終被微軟收購；摩托羅拉一蹶不振，被穀歌收購……2010年，蘋果推出了平板電腦iPad，雖說這不是第一款平板電腦，卻是第一款真正走進千家萬戶的平板電腦，從此，平板電腦開始普及，人們進入喬布斯所說的“後PC時代”。 1997年喬布斯回歸蘋果公司時，蘋果公司的股價徘徊在5美元左右。在喬布斯回歸之後的13年間，喬布斯把蘋果帶到了全球市值最高公司的位置，蘋果公司的股價漲幅為70倍。是什麼造就了蘋果公司今天的輝煌？
主要是因為喬布斯追求完美的態度，他極度追求完美的產品用戶體驗。蘋果的產品是個人工具，幫助個人解決問題。蘋果一直是麵向普通消費者的，以個人作為目標客戶，而沒有選擇機構或企業。事實上，蘋果公司也從來沒有推出過一款成功的麵向企業的產品，這也使得蘋果公司對個人用戶體驗相當專注。甚至，在某種意義上可以說，蘋果公司的成功來自蘋果對人們如何使用電腦設備的透徹理解，以及開發“酷斃了的產品”的高度承諾。
作為一個生產各類電子數碼產品的企業，蘋果一直堅持不變的是滿足消費者的體驗需求，不斷推出能更好滿足消費者體驗的產品。即使在產品非常暢銷的時候，蘋果也沒有止步不前，依然推陳出新。從iPod到iPod Touch，從iPhone 到iPhone5S，從iPad到iPad Air，蘋果公司每一次產品升級，都大大提升了消費者的用戶體驗。在上一代iPod Touch、iPhone、iPad依然熱銷之際，蘋果公司還在不斷研發並連續推出新一代產品。作為一個高科技公司，蘋果公司對產品創新和用戶體驗的追求從來沒有改變過。
那麼，問題來了，到底什麼是用戶體驗？為什麼蘋果對用戶體驗如此關注？在大數據時代，我們要通過怎樣的方式提升用戶體驗？
用戶體驗是指人們對於針對使用或期望使用的產品、係統或者服務的認知印象和回應。事實上，大部分的公司早已從以產品為中心轉為現在的以客戶為中心。這樣看來，用戶體驗的重要性就不用多說了。
比如，360公司董事長周鴻禕曾經對他公司的員工多次強調，所有的員工要像“小白”一樣思考，像專家一樣行動。也就是說，他希望員工能將每一個潛在用戶設想為電腦白癡，從而創造出最簡便、最易操作的客戶體驗。反映在產品上的例子則是：你安裝其他瀏覽器需要花費幾分鍾時間，而安裝360瀏覽器隻要一秒鍾。這樣，你享受到的用戶體驗更好，對於360這個品牌的親切感也會相應提升。又比如，蘇寧易購對電子商務業務一直雄心勃勃，但現在還是沒辦法戰勝當當和京東，原因之一便輸在用戶體驗上。京東的送貨在全國20多個城市已經實現了 “211限時達”，意思是上午11點前提交訂單當日送達，夜裏11點前提交訂單第二天上午送達。而此時，蘇寧易購的送貨速度還比不上一些單一的淘寶賣家，這樣的用戶體驗自然不會很好，評價不會很高。
在越來越多的企業越來越關注用戶體驗設計的背後，不能忽視的是，我們已經進入大數據時代。在這樣一個時代，消費者的行為和思維都發生了巨大變化，以前買個東西貨比三家就算是很仔細很辛苦的了，現在客戶鼠標輕輕一點，就能夠貨比萬家，而且還可以從銷量、信用評價、好評等多個維度來進行比較。這些現象讓企業不能以和他們的祖輩父輩一樣的方式去賺錢，而是需要進行更多的數據分析。在大數據時代，消費者和商家之間的關係發生了革命性的逆轉。基於這樣的對客戶需求變化和社會化行為演變的深入思考，IBM甚至提出了CEC（Chief Executive Customer）——“首席執行客戶”的概念。
事實上，大數據時代的到來為提升用戶體驗帶來更大的可能性。首先，以雲計算為基礎的大數據，能夠最大限度地獲取整體數據，不會出現一萬名消費者購買了，商家手裏卻隻有其中一百個人的相關數據，這樣可以完全消除抽樣調查帶來的誤差。這些可信的整體數據將為判斷客戶的需求與喜好提供參考，進而有助於用戶體驗設計。穀歌公司就是這麼做的，穀歌打通了旗下多個產品與渠道的用戶信息，這些信息可以讓穀歌給每個用戶勾勒出一幅畫像，了解每個用戶的偏好和需求。通過打通並集中管理用戶偏好信息的方式，穀歌可以讓旗下的每一個產品都為用戶提供更好的用戶體驗。
另外，大數據可以幫助企業進行個性化分析，這樣有助於企業為每個不同特征的用戶群量體裁衣，進行個性化營銷。大數據時代，用戶需求逐漸細分，市場越來越關注用戶的個性化。而大數據可以憑借強大的數據分析，讓企業有針對性地提供個性化服務和營銷。針對不同的客戶，在不同的時間，說不同的話，做不同的營銷，最終將用戶群變成企業或產品的粉絲群。個性化營銷給客戶帶來快捷、舒適和親密無間的體驗。你可以成為用戶的“好基友”，也可以充當用戶的“閨密”，知道他們在想什麼，這有助於建立牢固的品牌忠誠度。阿裏巴巴曾經推出一項針對商家的大數據業務，叫作“聚石塔”。凡是購買該項業務的商家，都可對消費者進行多種數據分析。這意味著，隻要有顧客來詢問過，商家就能通過大數據分析平台了解到這個顧客以前購買過什麼樣的東西、瀏覽過什麼樣的網頁、有什麼樣的購買偏好，這樣就可以針對特定特征的用戶“對症下藥”，為顧客推薦最適合的商品。當用戶接觸這樣的商家，感覺就像遇到一個老朋友一樣，這樣的用戶體驗當然會很好。
從蘋果公司重視用戶體驗逐漸成為科技霸主到現在幾乎每個企業都在重視用戶體驗，用戶體驗的威力不言而喻。如果說蘋果當年的用戶體驗，更多來自喬布斯追求完美的態度，那麼，大數據時代的用戶體驗，則更多來自大數據分析的結果。
LinkedIn的成功
2002年，一款叫作朗瑪UC的聊天軟件在中國互聯網上出現。2004年，新浪收購了朗瑪UC所在的公司，朗瑪UC也順理成章地改名為新浪UC。那幾年中國互聯網上的聊天軟件特別多：騰訊QQ、新浪UC、微軟MSN、雅虎通、網易泡泡、盛大圈圈、skype……可是，騰訊QQ一家獨大，大部分人說起網上聊天，想到的就是QQ。
這個時候，騰訊QQ作為一款中國網民必不可少的聊天軟件，正在收緊免費QQ號的注冊。很多剛接觸互聯網的人需要QQ號和已經有QQ的好友聊天，結果沒法順利申請到，他們對騰訊的抱怨非常多，其中很多人都轉向了新浪UC聊天軟件。那時剛上大學的孫靜就是其中一個。
孫靜剛剛接觸互聯網時，孫靜的朋友和同學們都在使用騰訊QQ，每次見麵或者打電話，都有人問她的QQ號是多少，要加她為好友。可是她申請了很久都沒有申請到QQ號碼，這時她想到了使用別的聊天軟件。通過搜索，她發現一款叫作新浪UC的聊天軟件功能和QQ很相似，就這樣，她開始使用新浪UC。“別人都在使用QQ，而我在使用一款與眾不同的軟件。”開始，孫靜覺得這是一件很酷的事情，但很快她就發現，這是一件無聊的事情。每天她打開新浪UC，上麵一個好友都沒有。她可以通過軟件裏的搜索功能添加好友，可是她隻想和認識的朋友們聊聊。看著別人聊天聊得不亦樂乎，隻有她的聊天工具始終都沒有閃爍一下。於是她開始鼓動朋友和同學都使用這款軟件，很多人在她的鼓動下，都申請了新浪UC的賬號，也和孫靜互加了好友。孫靜的UC終於不再“孤單寂寞冷”了。
好景並沒有維持多久。孫靜發現，她鼓動來的好友不經常登陸新浪UC，現在她的賬號上有不少好友，但基本都是灰色頭像，這說明他們根本沒上線。原來，孫靜的朋友和同學們在注冊新浪UC賬號後麵臨了和孫靜一樣的問題：沒有認識的好友。他們可能沒有像孫靜那樣再去爭取好友，而是放棄了努力。
後來騰訊QQ麵臨其他所有聊天軟件的圍攻夾擊，也擔心會失去新用戶，終於放開了QQ號的注冊。當然，孫靜最後也放棄了新浪UC，和同學朋友們在騰訊QQ裏聊得不亦樂乎。多年以後，她和朋友們在QQ群裏聊起新浪UC時，發現很多朋友也都在UC注冊過，但彼此都不知道對方的存在。大家都感歎這是“世界上最遠的距離”。
孫靜的故事是很典型的，代表了那個時期很多網民的選擇。這是騰訊QQ的勝利，是其他所有同時期中國互聯網上聊天軟件的失敗。為什麼會出現這樣的情形呢？這當然是用戶體驗的問題。當用戶覺得這個軟件沒什麼用途時，自然不會再用。
後來，國外有一家商業社交網站名叫LinkedIn解決了這個問題。作為一支創業團隊，他們在創業不久後獲得了巨大的成功，注冊人數很快就達到近800萬。然而，LinkedIn的管理者很快發現，用戶注冊後要在上麵找到一個認識的人不是件容易的事情。看來，LinkedIn的用戶和孫靜在新浪UC的遭遇是一樣的。這可不是個好消息，就好像現在你去參加一個同學的婚禮，卻發現除了你的同學外，其餘人你一個都不認識。婚宴上的你隻好一個人安安靜靜地吃完飯，然後悄悄地離開。參加這次婚禮，怎麼說也不是件非常令人愉快的事情。如果任其發展下去，LinkedIn的用戶遲早離開LinkedIn，投奔別的同類網站。
喬納森·高曼就在這個時候來到LinkedIn工作，他想解決這個問題。他是斯坦福物理學的博士，對越來越多的用戶關聯和豐富的用戶個人資料非常著迷。這些資料不過是一堆雜亂的數據，要分析起來非常困難，但當他開始探究用戶之間的聯係時，他看到一些新的可能。於是他開始整理自己的理論，檢驗他的猜想、建立模型、預測用戶願意與誰建立聯係。他覺得，他正在開發的新功能會很有用，能帶給用戶價值。那時，LinkedIn的工程師們都在忙於提升網站的性能，並沒有怎麼去了解高曼的想法。有些了解其想法的同事則公開表示不看好高曼的想法：LinkedIn上已經有一個導入通訊錄的功能，能讓用戶導入所有聯係人。這個功能就夠了，為什麼用戶想要LinkedIn告訴他們該和哪些用戶建立聯係呢？
高曼並沒有放棄自己的想法。幸運的是，LinkedIn的創始人兼CEO以前在另一家叫作PayPal的公司工作過，而這家公司對數據分析是非常重視的。LinkedIn的CEO相信數據分析的強大力量，於是，他授予高曼高度的自主權。其中一項就是高曼可以繞開傳統的產品發布流程，並以廣告的形式把他研究好的這個小模塊發布在網站最顯眼的頁麵上。
通過這個模塊，高曼開始了他的試驗。比如，用戶的資料顯示用戶某年畢業於某一所高校某專業，現在在某公司工作，而很多同一年同一高校同一專業畢業的用戶及和他在同一個公司工作的用戶並不是他的好友，這樣這個模塊就會給出建議，問用戶是不是認識這些朋友，是否需要添加他們為好友。
這個模塊上線後，效果非常好，很多用戶一注冊好賬號後，就能迅速找到很多認識的朋友，甚至能在上麵找到多年沒有聯係、已經失去聯係方式的朋友。
再到後來，高曼改進了推薦方法，他的新方法基於“閉環理論”。閉環理論指的是如果你同時認識張三和李四，那麼張三和李四很可能也相互認識，於是係統會把張三推薦給李四，把李四推薦給張三。同時，高曼改進了添加推薦好友的操作，讓添加好友可以一鍵搞定。 很快，LinkedIn的問題解決了，“你可能認識的人”這個模塊獲得了30%的點擊率。得益於這項新功能，LinkedIn的成長速度大幅提升。
高曼的故事是對孫靜的故事的一個很好的補充，這個補充恰好可以回答為什麼騰訊QQ成功了而其他聊天軟件失敗了。騰訊QQ作為國內最早的聊天軟件，有先發優勢。當最早的網民在尋找聊天軟件時，他們隻能找到騰訊QQ可以用，當他們想讓朋友們也到互聯網上和他們聊天時，他們自身就發揮了“你可能認識的人”這個模塊的作用。當他們都在騰訊QQ裏聊天並形成自己的朋友圈子時，再讓他們到一個新的軟件裏一個個拉好友幾乎是不可能的事情了——那會耗費非常多的精力，而且好友們未必肯花費同樣多的精力去拉自己的好友。這樣，後來的聊天軟件如果想要成功，就必須想辦法彌補這個功能缺失。可惜的是，那時的其他聊天軟件並沒有做到這一點。
雖然LinkedIn的定位和騰訊QQ、新浪UC等聊天軟件完全不同，但這不表明它的成功就沒有借鑒意義。現在，基於大數據分析的好友推薦係統在互聯網的各個角落都得到了應用。
十二、大數據的粉絲經濟
大悅城的大數據營銷
2011年，北京朝陽大悅城銷售額突破10億元。對於地處非核心商圈的大悅城來說，這個成績已經是相當不錯的了。大悅城成功的因素可能不少，而他們的數據團隊是絕對不能忽視的一個重要因素。