大数据可以实现哪些功能？

大数据时代，数据应用已经十分普及，大数据的应用场景也十分广泛，从企业经营管理、到商家营销与流量分发，ToB、ToC产品中都可以看到数据应用的痕迹。

同一个产品卖给用1000块的杂牌Android机的张三10块，卖给用8000块钱iPhone12的李四20，这叫“杀熟”。张三经济水平一般，出门住酒店一般选择200~300价格的，给他推荐经济型酒店；李四消费能力高，推荐高星级品牌酒店，这叫千人千面个性化推荐。

1.精准营销

基于用户画像标签进行用户分层，精准触达，实现精细化运营。

互联网上半场，流量获取成本相对较低，且公司融资相对容易，为了跑马圈地圈用户甚至可以不计成本，很多公司为了快速实现用户增长采用的是粗放式、广撒网的方式进行用户获取或运营，比如给所有用户发补贴红包，给所有下过单或没下过单的用户发营销短信。

而流量红利过后的下半场，一方面用户要持续增长，另一方面也要管控成本，提升ROI。

此时，需要基于大数据将用户标签化，构建用户的画像标签，按照不同的业务场景进行人群的精细化分层后，精准触达，把资源倾斜给高潜客户。

2.流量智能分发

基于算法挖掘用户行为意向，匹配最佳产品或服务，实现人货场的智能匹配。

精准营销平台更多地是提供人群圈选的能力，产品或运营人员基于经验，进行用户的条件筛选。

流量智能分发则是基于用户历史行为，采用用户或商品维度的协同过滤、聚类分析、逻辑回归等算法，识别进站用户的行为意向，为用户提供差异化的产品功能或页面模块。

比如，大众点评在做10.0版本改版时，首页从商户列表改成了类似小红书的信息流模式，且是作为一次比较重大的战略改版，力推信息流。

对于“爱逛”的女性用户群体，觉得是不错的改版；而对于用完即走，直截了当的钢铁直男，觉得改版后很难用，应用市场大批吐槽。

基于数据和算法能力，对于不爱逛的用户，可以默认展示分类金刚位，爱逛的人则可以默认优先展示信息流。

3.个性化推荐服务

提供App、小程序等应用端产品的千人千面推荐，促进用户转化，提升用户体验。

流量分发侧重于用户行为意向、下单概率预测等宏观层面，提供产品功能和服务的匹配推荐。

个性化推荐则侧重于内容本身的精准匹配，比如算法推荐用户可能会喜欢的酒店、景点、旅游线路、美食商家、淘宝产品等，目标是实现人和商品的匹配，缩短用户决策周期，快速引导用户下单转化。

举个例子，当你打开某旅游APP，首页推荐的是你刚好想去的城市，以及对应的酒店、景点、旅游线路。此时，你是不是更愿意去点击浏览，并且更快速地下单呢？

4.API服务

为产品功能迭代、运营活动提供用户订单、行为数据查询服务，以数据赋能产品创新。

API服务相比算法推荐，主要统计分析数据的服务化。比如APP产品新客专区模块，当用户进入页面时，调用新老客的接口，判断当前用户ID是否有过订单，符合新客条件的才展示对应的运营位。

5.风控和反欺诈

基于算法模型（知识图谱、聚类分析等）识别黑产用户特征，防止薅羊毛等黑产或欺诈行为，减少业务损失。

互联网发展早期，比如2013年外卖、打车业务多家平台疯狂补贴拉客，但产品、技术并不完善，诞生了一大批靠刷单赚补贴的黑产。

随着数据的完备和大数据算法能力，可以更准确地判断羊毛党或欺诈用户特征，针对风控用户不提供优惠或禁用相应服务。

6.舆情监控

有时候舆论导向足以摧毁一家公司，前几年知名女星炮轰某旅游公司，指责其机票产品存在强制捆绑销售，微博上一石激起千层浪，甚至整个OTA行业都受到了冲击，对公司口碑及业务营收都产生了非常大的影响。

7.AI应用

都说大数据的出口是AI，可以理解成AI是大数据的重要应用方向，但AI并不是一切。

机器学习算法、神经网络模型并不是新鲜词汇，早在90年代就已经出现了，但是由于当时计算机资源计算力的限制，应用无法落地。现在随着计算机性能的不断提升，CPU到GPU，以及分布式集群、云资源的弹性扩容，这些模型的应用价值开始凸显。

AI的本质是基于大量的数据对算法模型进行训练（有监督、无监督、半监督等），当输入新的内容时可以自动进行分类或识别，比如图像识别技术、语音识别等。

业务上可以应用在商家图片优化，即产品列表页通过算法自动确定视觉效果最好的图片进行展示，吸引用户提升点击转化率，因为爱美之心人皆有之，一个酒店首页放漂亮的海景图的效果要远比放一张马桶照要强的多。