（关注微博@全面社交，私信回复关键词【第十章】，听新浪网地方站业务部副总经理李少宇的语音推荐。）
你想知道中国互联网中苍老师的接班人会是什么样子吗？你想知道为什么一部豆瓣打分不足5分的《小时代》会卖出近5亿元的票房吗？这些，数据都会告诉你。有人不付出额外成本让数据给企业挣钱，也有人花高价买来一堆数据却读不出内涵。数据到底是什么？数据到底该如何用？本章我们将走入大数据的内心世界。
先说两个将自有数据合理应用到商业运作中的成功例子
沃尔玛利用自身后台数据发现，每当下雨天的时候，蜡烛、手电筒和电池的销量会比其他时候要高一些，得到这样一个信息后，运营人员对货架进行了调整。每当天气预报预测将要有雨的时候，将这三种货品摆到收银台附近，神奇的事情发生了。原来下雨天这三种货品的销售额占总体销售额的5%，由于这个变动直接拉升到了15%。你没有看错，拉升幅度非常大，而数据所释放的信号也让沃尔玛自身受益。
另一个例子发生在国外。我们在国内开车，加油后直接就将车开走了，但国外不同，一般情况下，加完油会去找餐厅吃个饭。VISA根据刷卡消费记录得知这个信息后，迅速嗅到了商机，将加油站的刷卡消费单背面全部开发成广告位，直接印上加油站附近餐馆的信息。
看完这两个例子你有什么感受吗？是的，数据不是摆在数据库里的数字或文字，而是能够为商业行为指引道路的明灯啊！那放到我们实际的商业环境中，我们又该如何使用呢？别着急，听我申晨慢慢给大家展开。
用大数据找到下一个苍老师
@苍井空 已经老大不小了，虽然在AV女优界仍然火爆，但随着年龄的增长，苍老师的身体状态已经大不如从前了。为了苍老师的健康，找到相应接班人也是势在必行的需求。无节操技术男“快刀青衣”在克服语言不通、网络封锁等重重障碍后搜集了1129名AV女优的私密资料作为数据样本，通过个性媒体@壹读 的微博发布了基于大数据预测的苍老师未来接班人。
具体分析基于星座、身高、胸围等重重参数获得，大家可以在本书微博中私信回复关键词【苍老师】查看。（感谢微奥传媒提供本书新媒体互动）
最终的分析结果是：“她家境比较富裕，并不是苦大仇深、卖身葬父；她是射手座A型血；从小喜欢跳芭蕾舞和骑马；性格外向，渴望尝试不同的生活，追求刺激和成就感；身高在165厘米左右，E罩杯”。觉得怎样？这样一个AV女优，会成为宅男们心中的女神吗？她的容貌会不会深深地长存在你们的脑海里？你会不会在新媒体中成为她的粉丝呢？
当然，这些都不会是我关心的问题。（喂，你们翻个白眼后用一脸充满鄙视的眼神看着我是什么意思？）我们回看这种数据分析非常有趣，也很抓眼球，但对企业的启示是什么？你对行业中的产品信息有无类似的分析过？是否懂得如何去优化你的产品呢？
利用淘宝数据优化内衣生产量
说完苍老师，我们不妨接着说说内衣。不要说我色，我是很认真地跟你探讨人生。
看看下面这张图，你能得出什么结论？
没错，一个比一个大。具体说的是什么？你懂的！虽然你读懂了这幅图，但内衣卖家却不得不面对一个很严峻的问题：由于各位女性朋友的尺寸不同，从A罩杯到G罩杯，我们该如何备货，才能让这样一款不同型号的商品货量足够又不至于压货呢？这时候，数据又发挥了其非常有价值的指导作用。
从这个数据表中，我们很清楚地知道：75B是最常见的尺寸，而D以上的型号基本上可以忽略了。因为这幅图上的型号占了总体出货量的75%以上。
不仅如此，我们换个维度来看销量数据还能更进一步对铺货和消费引导进行优化。
是的，你没看错，黑龙江的女孩子在消费A罩杯的数量上做出了最为突出的贡献；而C罩及以上的购买占比中，新疆的女孩子们有了足够的优势。小伙伴们是否有点儿不敢相信自己的眼睛啊？不过数据在这里，给出了最真实的结论。所以，把妹这件事情上，你们自行斟酌。不过话说回来，我们做社会化营销的时候，知道了每个省份在内衣尺寸上的差异，比如投放粉丝通广告，我们就更能恰当地做人群地域性筛选了。
接下来，我们继续深挖这个行业的淘宝数据，看看还有什么值得运营者们优化产品的信息。
颜色、风格，这些都能在数据中得到足够的优化，从而提升消费者对产品的购买欲望。当然，从后两幅图中我们也可以看到，有钢圈的内衣呈现出的“聚拢”状态，也是买家们的绝对首选啊。如果你卖内衣，通过这个案例知道怎么备货了吗？
有人说，不是在讲新媒体吗？为什么扯到了淘宝？那么我们来想，你知道一件商品下面的评论对消费者的购买影响有多大吗？那可是口碑营销的最直接入口啊。淘宝信息在新媒体中的分享和与新媒体信息流的融合，是可以让淘宝站在新媒体的大队列中，一起为商业产生价值的。
说了这么多与女人有关的内容，想必大家也乏了。接下来我们看看在社会媒体中的数据应用是如何帮助企业做营销的。
可口可乐昵称瓶引爆销量
两年前在澳洲的“Share A Coke”广告广受欢迎，他们将最常见的Amy和Kate等澳洲人的名字印上产品包装。正是借鉴于此，2013年5月，可口可乐利用大数据进行了一次有效的昵称瓶事件营销，这次营销的成功从数据上可见一斑。6月初，可口可乐在中国的销量较去年同期实现了两位数的增长。
可口可乐本次营销最初的入手点是找出网络上的热词，通过声量、互动性以及发帖率三重标准的筛选，最终确定300个积极向上且符合可口可乐形象的网络热词作为本次昵称瓶的主角。这些热词被印上了可口可乐的包装，取代了我们已经习惯的“可口可乐”字样。
这些词由于是通过大数据的方法在网络上筛选出来的，从而更加贴近用户的喜好。这一点上，是传统媒体无法做到的，因为传统媒体中我们很难知道网民喜欢什么样的词汇。
接下来便是如何将这件事传播出去。在这个节点上，可口可乐选择了以黄晓明发送微博的方式进行。
当明星背书这件事完成之后，可口可乐对昵称瓶产品进行了市场投放。在整个投放过程中，可口可乐仍进行了数据的跟踪。网络上如果哪个昵称被提及的多，可口可乐官方就会发布与其相关的内容进行及时的互动。我就一不小心地收到了这个昵称瓶子，还真是很贴心，很精准啊！
就这样，可口可乐昵称瓶在新媒体中广为流传，也最终促成了其销量的完成。
这个案例的前期及中期，在互联网的海量数据中挖掘出有效信息，从而能够用消费者的语言与消费者交流，在沟通上发挥了非常大的作用。因为数据帮助企业进行了有效的前中期决策，从而让企业在整个操作过程中更加有据可依。这也是数据能够提供给企业用作营销最典型的做法之一。但不得不说的是，创意和可口可乐强大的渠道资源，也在本次营销活动中发挥了巨大的作用。创意自不必重复，但我们可以看出，可口可乐非常熟练地运用其多年经营的渠道优势转化成销量，产品及媒体的运用也是恰到好处。因为将昵称印制到可乐瓶上，被驱动了好奇心进行购买的消费者，第一反应并不是喝掉，而是发微博、发微信朋友圈进行炫耀。正是对于人性的把握和运用，使得可口可乐本次营销从创意出发，明星做话题发散后，真实消费者的大量曝光才是促成整个事件最终转化为销量的决定性因素。所以我当初很庆幸可口可乐公司没有印关于“胖纸”的昵称瓶，否则我一定是被重点@ 的对象！
不过，在这里我还有一个观点要跟大家分享，其实可口可乐本次的数据营销并不是那么完美。试想一个问题，由于最开始可口可乐在网络上透过@黄晓明 的广告推送挑起了受众的好奇心，当产品大量投放之初，一定会引发部分消费者的购买，因为会觉得印有不同网络用语的可乐瓶拿在手中，发到新媒体中都是一件很酷的事情。但如果炫耀的人多了，你还会觉得酷吗？这时候，假设一个竞争对手在新媒体中振臂一呼：一个人人都有的破瓶子有什么好炫耀的！作为消费者，元芳你怎么看？
人性是把双刃剑，在新媒体中受众处理信息的能力是差别巨大的。他们会为获得某些信息而炫耀，同样也会因为收到某些信息而产生情绪反弹。当大量昵称瓶出现在销售渠道中，之前由明星们积累起来的稀缺感荡然无存。去购买一个昵称瓶可口可乐，在这种负面信息的充斥下将变成一件跟风甚至很low的事情。甚至于你的父母因为看到昵称瓶，本来以为购买后能跟你有共同语言，但发现你已经对此嗤之以鼻的时候，这种情绪的反弹将会更加严重。伤害到的不仅仅是销量，甚至对品牌的认知也会有不小的打击。
不过谢天谢地，整个活动过程中，没有可口可乐的任何一个竞争对手站出来对此进行有效的舆论引导，这也就成就了昵称瓶成为大数据营销的经典。无论怎样，可口可乐在互联网中清洗数据，并筛选出能与消费者对话的词语，同时根据数据在整个事件中进行有效互动方面的应用是值得营销人借鉴的。
申晨说大数据
在新媒体中，数据不仅可以帮助企业找到与消费者对话的语言，甚至于可以帮助企业找到消费者本身。由于新媒体中的“发布”“评论”“转发”“关注”等行为，和以微博为典型的平台开放性，我们可以根据受众在新媒体中的足迹挖掘他们更深入的信息，这叫为用户画像，从而打上潜在消费者的标签。通过场景的设置，从而在海量粉丝中找出我们最想寻找的特定人群，这叫作基于场景的数据挖掘；或者目的性很强地找到消费群体的聚集地，分析出精准的消费群体特征，而这一点可看作为商业行为布局打下最有力的基础。更有甚者，透过场景布局让数据自组，把基于兴趣点的人群在新媒体大数据环境中召唤出来，在这种情况下可以快速将企业的活动或者商业口碑下发到最精准的人群中。
1.为用户画像
通过深入阅读一个受众的微博，我们可以得到如下信息：
而这些信息，可以非常方便地为她打上标签：
年龄星座、性别及婚姻状况、常住地点、学历、兴趣爱好、活动地点、职业、资产状况、消费能力……有了这些信息，你就能非常方便地了解到她是否可以成为你的潜在受众，也就知道是否要给她推送广告信息了。在这种情况下，往往我们挖掘的标签越丰富，对企业的价值就会越高，而精准投放也会越好做。
2.基于场景的用户挖掘
我曾做过一个通过内容做用户数据清洗的实验。在我的60多万微博粉丝中成功找出身材姣好、一笑带两个酒窝的空姐。这时，某些男同学猴眼中一定又开始放出了异样的光芒，其实我做学术，十分严谨的心，又岂是你能轻易理解的啊？好了，闲话少说，我们往下看。