现如今进入大数据时代,不仅是企业开始利用大数据浪潮为自身创造价值,个人或组织也开始利用此机会谋求发展。对于普通的信息或数据来说,在这个时代最明显的特征就是去中心化,去中心化让各大企业都能够建立自己的用户数据和流量池。而数据和流量产生的最终价值还是广告和营销。那么一旦关联到营销,数据分析带来的价值就会马上凸显。很多和用户数据打交道的营销人员或运营人员也渐渐的开始使用一些个人能够轻松使用的BI工具,如DataFocus MINI等。而自己的用户数据,不仅需要分析,更需要保护,分析是让数据产生价值,保护是让有用的数据不流失,并且越滚越大。

最常见的保护思路就是我们前面说的,使用关系链数据的处理思路,在用户数据池上打造一个关系壁垒,让其不流失。否则后果就是客户的流失,这就意味着数据要不断地进行清洗,甚至会影响到既定的数据分析模型和思路,对企业来说沉没成本是很大的。因此,用户的关系链像保护墙一样保护着优质数据。

那对于用户的数据保护如何实施呢。我们可以理解为,每位用户可以通过三个不同阶段为自己构建不同的圈子,将亲朋好友、商务伙伴、感兴趣(也包括有用或可能有用)的人,拉入或剔除出去,通过这种方式,每位用户为自己树立了一道壁垒,屏蔽着这个关系链之外的其他数据或信息。对营销者或运营者而言,这道关系链壁垒带来了最坏的局面,也提供了最好的机会窗口,前者是平台用户在构建自己世界的时候,许多数据并不在这个世界之内,但也通过用户数据构建关系链的三个阶段,让企业一直有机会和用户做“朋友”,要么是好玩,要么是提供优质的内容和服务,以扩大有用的用户数据量。对于被剔除在外的其他企业的“数据挖角者”来说这是一个信号,暗示帐号发布内容可能没有满足目标用户需求,值得后续展开优化。而对于将用户数据挖过来的运营者,它们的数据则被用户的关系链壁垒牢牢拱卫,给其营销创造了无限可能。

但如果被拉入壁垒中的帐号发放消息数量超过受众负荷,或者壁垒中的太多帐号做的内容不再好玩或有用,就产生了过载危机,前者将有极大可能导致用户放弃这个关注帐号,对于数据分析师而言就是大量有效数据的丢失并需要重组数据分析方案。比如我们在使用微信时会经常碰到这样的公号,里面有大量的未读信息及文章,你认为它对你不再有用,直接予以取关。而后者则有可能促使用户放弃整个平台,好比随着朋友圈中微商的增多,一部分人或许采取屏蔽或删好友的手段。但也有一部分人因为懒得清理,会直接选择尽可能少的甚至完全不再去关注朋友圈。不管哪种情况,对内容营销的人员而言,前期努力都付诸东流。

因此,数据不仅需要分析,更需要保护。保护起来的目的,就是让有效的数据不流失,和数据分析起到相辅相成的作用。

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