大数据时代“标签效应”可以用来做什么

有没有注意这样一个有趣的现象：很多人常以“屌丝”自嘲，却在别人眼中成了“高富帅”。出自90后口中的“大叔”，却成为70后眼里的“小青年”。这就是标签，同样人或事，不同人就会给出不一样的标签。

　　在标签面前，每个人都不能“幸免”。从小到大一定被贴过各种不同的标签，还记得让你印象最深的标签是什么？你认为最能代表自己的标签又是什么？

　　起初，标签是为了区分个体差异，以便形成和保存清晰的记忆。

　　刚出生时，人先被区分性别，男或女。

　　接着又为区分年龄大小，因此有儿童、少年，青年，中年、老年……

　　到后来，标签成为一种评价。

　　学习优品德好的是“三好学生”，反之就是差生。听家长老师指挥的就是“乖孩子”，顽皮捣蛋的又是“坏孩子”。

　　如今，标签又发展到被用于人群划分归类，如“剁手党”、“广场舞大妈”、“暖男”等等。与此同时，标签开始发挥其定性导向的作用，影响着人的行为习惯。

　　标签无论是“好”是“坏”，它对一个人的“个性意识的自我认同”都有强烈的影响作用。当一个人被一种词语名称贴上标签时，他就会作出自我印象管理，使自己的行为与所贴的标签内容相一致。这种现象被称为“标签效应”。

　　而标签效应，如今又被广泛应用于电子商务的营销推广。通过数据分析，将被贴标签人群继续细分，针对细分人群，进行匹配的商品推荐，以达到精准营销的商业化运用。

　　就拿“剁手党”例举。（专指沉溺于网络购物的人群，以女生居多。这些人每日游荡于各大购物网站，兴致勃勃地搜索、比价、秒拍、购物。周而复始，乐此不疲。）

　　首先按照网购花费不同，剁手党一般被分为六个等级：

　　500元以下：勤俭持家型；

　　500～5000元：普通青年型；

　　5000～1万元：铺张浪费型；

　　1～3万元：剁手型；

　　3～5万元：应该被拉出去枪毙型；

　　5万元以上：枪毙10分钟都不为过分。

　　第二步，再分析出每个等级的人数占比，依次排名：

　　令人意外的是，该枪毙的人数占比最大，超过40%，其次是剁手型25%，要被枪毙10分钟有20%。显然，铺张浪费型如今已经算不上浪费，和普通青年、勤俭持家型一起组成了剩余15%的人群。

　　通过对标签人群的初步分类，再往深一步，对剁手党的购物数据、位置数据、社交数据等多维数据进行挖掘，将分散数据集中化，商家就能准确找到自己的目标客户，管理自己的客户，直接提升营销效果。

　　“标签效应”引导剁手党寻找与购买想要的商品，而商家通过标签寻找目标客户，“标签效应”好比两者间的桥梁，架接匹配了双方的需求。

　　又如目前网络流行的关键词：“拖延症患者”、“穷癌晚期”，探究适合这样标签的又是怎样一群人？什么年龄段？男女比例？他们的喜好是什么？什么商品他们最喜欢？哪些商家是他们最迫切想找到的……

　　人人都在谈论大数据，但其实大数据并不一定是“大”的，不意味着它的量级有多大，覆盖的范围有多宽广，而是可以接地气，仅仅只是用来分析某一标签人群的喜好和最适合他的商品，并付之推荐。

　　大数据，标签效应，如果将两者融合，又会产生怎样的化学反应？

近日，无意间发现，居然真有这样一个比赛，阿里巴巴集团和阿里妈妈把大数据和标签效应结合运用到商业实战当中——数据科学家大赛。

　　大赛向任何人开放，给你一个真实的案例标签，你可以展开自己的思维天马行空，运用数据去计算去分析，根据商家的营销需求，对某一标签人群做一个画像描述，然后找到最匹配的商家，完成一套完整的营销方案设计，参加评比，还有丰厚奖励。

　　不管你是数据方面的专家，或是网购达人，只要能运用数据分析，能自圆其说，是比赛展示，也是相互切磋学习，何不一试身手。