基于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)一直在呈現(xiàn)幾何級數(shù)增長，而這些增長的海量數(shù)據(jù)大多數(shù)是用戶留下來的，也許是一個單詞，也許是一句評論，或者是一個表情，也有可能只是一次點擊。這些數(shù)據(jù)極其無規(guī)律，存在形式多種多樣，其價值也很難體現(xiàn)。沒有經(jīng)過梳理的大數(shù)據(jù)，那就只是一堆代碼而已。

在奧維咨詢（AVC）看來，大數(shù)據(jù)除了要有海量的數(shù)據(jù)做基礎、即時性的展示為平臺，中間環(huán)節(jié)還必須要有對大量的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的整合、匹配以及對這些海量數(shù)據(jù)的深度挖掘——挖掘大數(shù)據(jù)，就像面對一片沙漠，最后要挖出的只是那一粒金子而已。而且這金子一定離不開用戶。

如家電行業(yè)的大數(shù)據(jù)，奧維咨詢（AVC）認為至少應該分成以下三類：

一是大交易數(shù)據(jù)。與以往企業(yè)僅僅關注的終端零售數(shù)據(jù)不同，大交易數(shù)據(jù)應該包括傳統(tǒng)渠道銷售數(shù)據(jù)，新興渠道銷售數(shù)據(jù)，線下購買數(shù)據(jù)，線上購買數(shù)據(jù)，商務工程數(shù)據(jù)等等。當這些數(shù)據(jù)被整合到一起，反映的是市場對產(chǎn)品需求的熱點區(qū)域，對這些重點區(qū)域企業(yè)可以實行重點“打擊”。

二是大行為數(shù)據(jù)。行為能夠反應用戶的真實的購物心理變化，僅僅在線上，我們就可以看到用戶在選購過程中存在著一系列的行為變化，比如用戶所使用的關鍵詞、所瀏覽產(chǎn)品的用時長短、用戶的跳轉(zhuǎn)行為、放入購物車與最后成交時的差異……等等，這些構(gòu)成了極為豐富的行為數(shù)據(jù)，不僅可以對企業(yè)的產(chǎn)品營銷實現(xiàn)精準打擊，也可以對渠道的產(chǎn)品布局、結(jié)構(gòu)調(diào)整、銷售引導起到不可低估的作用。這些還僅僅是線上的行為數(shù)據(jù)，如果再包含到線下，那么還有用戶的表情、情緒、語言、肢體動作……這些數(shù)據(jù)的整合，所體現(xiàn)的價值是不可估量的。

三是大交互數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)尤其是新媒體的發(fā)展，讓企業(yè)與用戶之間的互動增多了起來，互動方式變得多種多樣，但是這種增加也讓企業(yè)要增大成本提高用戶的粘性，而且效率并不高，且目的也僅僅限于單純的介紹和解釋。大交互數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以把線上的用戶數(shù)據(jù)整合到一起，如用戶在線上購買后進行的產(chǎn)品評價，在微博、微信上抒發(fā)的個人意見，在論壇上進行的咨詢、討論和形成的輿論傾向，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過整理，將形成規(guī)律性的結(jié)果，不僅對企業(yè)的產(chǎn)品銷售，甚至是對產(chǎn)品的研發(fā)、設計和生產(chǎn)都有極為重大的意義。

構(gòu)建大交互數(shù)據(jù)，必須搭建消費者體驗分析系統(tǒng)，其目的是針對用戶的交互性評論，通過語義分析技術進行維度分解和情感判斷；通過多層級深挖，實現(xiàn)用戶的洞察。

該系統(tǒng)的核心是消費者體驗分析數(shù)據(jù)庫。如奧維咨詢（AVC）搭建的消費者體驗三級維度管理系統(tǒng)（如圖）。該系統(tǒng)把用戶的評價分成三級，所有的用戶評價都可以歸納為綜合評價、商品體驗、購買體驗、售后體驗四個維度，然后在對每一個評價進行第二次分類和第三次分類，由此形成了三級管理系統(tǒng)，便于數(shù)據(jù)的調(diào)取和解讀。

通過2013年線上大家電（彩電、冰箱、空調(diào)、洗衣機）和廚電（油煙機、燃氣灶、消毒柜、廚電套餐、微波爐、熱水器）146萬條消費者評論分析，奧維咨詢（AVC）發(fā)現(xiàn)家電行業(yè)整體好評率為88.9%，差評率8.6%。洗衣機、空調(diào)和燃氣灶的消費者差評率是最高的，達到9.5%以上，而廚電套餐和消毒柜的差評率較低，在7%左右。

從各消費環(huán)節(jié)來看，除綜合體驗外，消費者對商品體驗的關注度最高，為27.3%，其次為售后體驗15.2%；在商品體驗環(huán)節(jié)，消費者對產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)品功能的關注度較高，分別為6.6%和6.3%；在售后體驗環(huán)節(jié)，消費者對物流配送的關注度最高，為7.9%。

根據(jù)更加細分的分析，我們就可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)如何把這些研究成果與產(chǎn)品設計和開發(fā)結(jié)合起來：如在產(chǎn)品功能上，彩電、冰箱、微波爐關注度最高，尤其是彩電產(chǎn)品功能關注度高達30.9%，同時空調(diào)、彩電、洗衣機差評率高；那么關注度和差評率雙高的產(chǎn)品，就需要在設計和研發(fā)上有針對性的改進；在使用感受上，大家電關注度較高，尤以空調(diào)和冰箱最為明顯；大家電差評率高，娛樂性家電彩電差評率最高，其次為洗衣機、空調(diào)；所以企業(yè)對于大家電的使用體驗在更加重視，比如在畫質(zhì)、噪音、制冷制熱速度等硬性功能上，要有針對性的改善。

有關于大數(shù)據(jù)的挖掘，還有相當多的成果，也還有相當多的工作要做。對用戶留下的金子，希望我們與企業(yè)共同來挖掘。