百度大数据 商业新能源

　　近日，在“未来已来”大数据+产业大会上，百度大数据专家李化东为我们分享了大数据如何影响互联网，帮助传统产业焕发生机的奥秘。主要表现为百度大数据与行业应用的完美融合，在广泛的市场刺激下将大数据的资产以及数据处理能力有效作用在传统行业中，进而转化为商业发展的新能源。

　　李化东表示，百度早已经是一个大数据公司，主要体现在两个方面。首先对于C端消费者，每天都在使用百度搜索，运行机制就是检索海量的互联网网页以及把网页内容与搜索引擎海量数据进行匹配分析以及应用；对B端广告主来说，百度做了很多营销举措，把广告主的物料、创意信息与消费者的需求进行精准匹配，这两方面都是典型的大数据应用表现。

　　百度大数据优势所在

　　随着行业发展和市场成熟，大数据从概念进入落地阶段。不仅是线上大数据，许多线下大数据也愈发成熟。探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展作为百度大数据积极的着力点，在不断进行中。

　　着眼数据方面，百度拥有比之前更全面、更立体丰富的数据体系。目前百度已经覆盖了很多PC客户端，逐渐呈现了向APP客户端进军的发展趋势，不断有很多新数据在应用。除了搜索请求之外，每天还会响应150亿次的定位请求，这个数据来源能够更好地应用在传统行业中。除此之外百度大数据还应用了非线性数据，其中包括O2O数据、信息社区数据以及智能硬件数据等。

　　“从技术层面上，百度更是有很多彰显优势的点。首先在跨屏多端用户识别方面，在手机、APP以及iPad等多种客户端中，百度有能力识别为同一个人。多维深度刻画方面，对人的刻画有几十个维度，并以百以千来计算。EB级数据分析以及千亿维特征，汇集了人们方方面面各种信息。”李化东说。

　　总结看来，百度大数据已经可以作为一种商业新能源，储量大、技术强、价值高。从能源角度列举形象生动的例子说明，数据资产作为能源能够补给应用行业：首先百度矿藏有很多相关数据信息，其次百度大数据冶炼工厂，通过实时处理技术能力对这些地底下打出来的原油进行清洗提炼；最后把原油提炼好后，百度还有新能源数据库，应用于用户特征各个方面的资产、能力。

　　面对各行各业开放大数据的平台，百度把这些资源和能力汇总到产品并且能够面向很多行业开放，不再只是线下谈合作。

　　“百度大数据+”与房地产“合适化”

　　如果单单从底层数据融合的立场出发，百度大数据希望可以和很多行业的数据沟通交流，几方面利用数据做很多用户洞察方面的工作，包括立体画像描绘、线上线下行为分析等；更进一步，百度推出了智能模型包括决策模型、推荐模型以及预测模型等，都是行业应用中最常见的模块类型；从应用角度或从显而易见的产品展现维度分类，则包括行业洞察、营销决策、客群分析、店铺分析、舆情监控、推荐引擎，数据加油站等。

　　“百度大数据+”对房地产行业有几个立足点，即“选合适的地，建合适的楼，卖合适的人”。房地产的厂商对此需求也特别强烈，因为在房地产营销过程中很多无效的电话也会骚扰到客户，这对知名的房地产厂商是个不小的影响因素，会对其品牌带来一定伤害。百度同时希望解决这些问题，做到科学选地、降低运营成本、辅助优化决策等各方面。

　　针对房地产的“合适化”，李化东认为：“首先，我们需要找到买房子的需求客户群，如果只局限于网络搜索的角度，得到的数据并不一定精准可靠，我们还希望做到更精准有效。同房地产厂商合作，例如在线下售楼处或样板房采集客户信息特征，我们把线下行为跟线上行为打通，之后和线上信息匹配，让用户画像很丰满地表达出来，同时把这个泛化到互联网网民中间进行精准投放，这就是‘百度大数据+’在房地产行业营销方面的典型应用。我们希望这套模式可以推广泛化开来，让不该接到电话的人不要接到房地产推销的电话，需要的人知道房子究竟怎样。”

　　其次，选地决策、投资决策。选地都是动辄上亿的资金，传统模式下采用静态数据，百度认为如此的方式来做这么大量级的投资决策，本身就不科学。立足这样的痛点，“百度大数据+”帮助房地产厂商进行科学选地的决策，通过常住人口分析、住宅区、休闲区位置分布、移动轨迹判断以及移动距离目的地、工作日、周末情况等研究，通过产生数据报告的形式进行充分验证，这样的沟通会非常有效。

　　“百度大数据+”助力商家精细化运营

　　一直以来，百度希望开放O2O的能力助力商家精细化运营，提升销量。之前宣布的O2O战略，作为大数据方向，相信对单一公司的发展还是整个行业的进步都作用非凡。

　　谈及“百度大数据+”对大数据店铺的贡献，李化东强调：“现在我们大概已经有几个方向正在逐步完善，其中包括店铺客流分析，顾客分析、舆情口碑分析等，这些数据可以帮助商家提升店铺竞争力。例如，实时客流统计、回头客分析等。我们经过前期调研包括跟客户沟通探讨达成的店铺分析模式，即统计线下客流和线上数据打通，洞察到店客户群，帮助门店优化运营策略。另外，客流趋势分析，即按小时颗粒度客流统计，从指标指数，到店量到店率等多维度统计分析都很成功。”

　　对于餐饮店铺间的合作沟通，如果整个O2O的业态通过数据联合在一起，并把B端运营的效率提升，同时也能给C端更好的体验，这种沟通的简化并不是没有可能性。大数据资源能力以及很多应用场景在O2O、餐饮以及房地产行业均已取得很多典型案例，相信会在不断的完善优化以及规模化经济过程中做得更好。

　　相关链接

　　百度大数据+，是百度利用积累已久的海量数据和技术能力，正式对外发布的大数据+平台，面向行业关键诉求。这标志着百度开放数据优势，锁定海量数据积累、目标用户分析、前沿模型算法、高效计算能力并提供七大产品服务组件——行业洞察、营销决策、客群分析、舆情监控、店铺分析、推荐引擎以及数据加油站等。

　　目前涉及开放的六大行业包括O2O、零售、旅游、房地产、金融、保险，共同助力行业实现大数据应用的落地和突破以及行业趋势洞察、客群精准触达的目标。

　　本报记者 刘晶晶