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           English

          關于會展業大數據的幾點認識

          2018-12-20 16:21

          會展業與大數據結合的話題常被業內提及,但是大數據如何影響和服務于會展業、兩者之間關系目前處于什么狀態,至今還沒有看到詳盡的闡述。我們寄希望于技術人士對大數據之于會展的話題作詳細的解讀,因為泛泛而談總有“忽悠”的感覺。在此,筆者從非技術的角度嘗試對會展業的大數據問題談幾點認識,借以拋磚引玉。
               首先,一個最基本的判斷是,會展業仍處在大數據運用的初級階段。會展設計是最重視數據的行業之一,但是在從一般數據向大數據過渡的過程中,會展業仍處在探索的初級階段。
          大數據的主要用途之一在于預測,即基于消費者洞察的分析和推斷。因此,理想情況下產品的研發、設計應該基于大數據對消費者偏好的“捕捉”和歸納。具體到展覽,在“展覽立項”分析上,大數據還很少發揮作用。
               在營銷方面,會展設計對大數據的利用也乏善可陳。無論在營銷渠道的拓展和對營銷渠道有效性的評估方面,都沒有看到典型的案例。此外,大數據時代的一個重要特征是對數據的專業分析。即便從技術手段上可以實現海量數據的收集,沒有專業的數據分析人員,對大數據的分析解讀也無法完成,實現大數據效應最大化更無從談起。在這方面,會展業還“任重道遠”。
               在會展大數據方面值得稱道的領域主要體現在會展現場的管理方面。通過觀眾“跟蹤”技術(RFID技術或藍牙NFC技術),優化門禁系統,特別是跟蹤觀眾在會展場館的活動軌跡和規律,分析人們對產品及企業的關注度,并調整展覽的運營管理。這方面已經有一些很好的實踐和探索。利用上述技術,一方面,展商和買家(終端)可以在現場利用相關技術實現對彼此位置的準確感知,嘗試更高效率的貿易合作;在展后,展商也可以查詢哪些客戶到過展臺,對哪些產品感興趣,以實現精準營銷和產品結構及功能的調整。另一方面,主辦方通過大數據了解客戶喜好和感興趣的產品信息,可以更好地對展覽項目進行調整,為客戶服務。
               其次,會展設計大數據面臨的問題還有很多,主要涉及以下幾點:
               一、從數據來看,精準的數據庫仍是會展項目主辦方的主要工具,原因在于數據量。對比其他諸多行業,會展業支配的數據量并不大。大數據之所以比數據多了個大字,是因為在數據的數量上、獲取數據的速度和方式上、包括對數據的分析處理上的差異。其中,量是大數據的一個維度。從舉辦單個展覽項目來看,目前主辦方處理數據的量是有限的,即使規模達到幾萬平方米的大型展覽項目,通過傳統數據庫以及傳統的數據處理方式也能從容應對。
               大數據關于樣本=全部、重關聯不求因果的理念,更多的是基于海量數據的現實。筆者個人觀點:一旦數據數量可控,人們自然會回到因果分析上來。因果分析是人類探索自身和自然的終極理想,過去是將來也是。從這個意義上說,傳統數據庫通過因果分析實現精準營銷和精細化運營仍然是會展業的主要操作方式。
              二、大數據需要專業的數據分析能力。筆者曾看過勵展對中國部分行業出口目標市場的分析,總體感覺是,即使在對傳統數據的挖掘和分析上,很多展覽企業做得很不夠,需要提高的地方還有很多。對于大數據,分析技術和能力要求更高。業內目前有一種傾向,過度關注數據采集技術和大數據的意義,對于數據分析能力關注極少。對于大多數企業而言,不要好高騖遠,即便是踏踏實實地做好對傳統數據的分析,也是個挑戰。
              三、在場館的數據基礎設施建設方面目前還有令人困惑的地方。一方面,主辦方對基礎設施要求逐漸提高,最基本的帶寬要求在很多場館都沒有達到;另一方面,一旦場館對IT基礎設施進行大幅度升級,學習重慶會展中心的做法,又會造成主辦方的矛盾心理,對數據安全的擔心增加。當然,這是個具有中國特色的問題,中國的展覽場館經營方對自辦展的喜好或者說“情結”,盡人皆知。在中國的誠信環境下,主辦方產生疑慮難以避免。
              四、投入產出問題。不同的企業對于大數據應該有不同的態度和方式??紤]問題的原則應該是投入產出比??偟恼f來,由于投入巨大,無論場館方還是組織方只有比較有實力的企業才可以考慮在大數據方面進行投入。小企業即使有在大數據方面探索的雄心,也只能退而求其次,尋求與第三方服務商的合作。
              最后,對展覽大數據的研究和應用,目前所做的只是“九牛一毛”,遠談不上窮盡。大數據除了在會展立項、營銷、管理和運營等方面將產生積極作用之外,圍繞人員流動密集、物流集中的會展活動應該還有其他層面的應用。其中,關鍵是投入產出比和利潤模式問題。在利潤模式方面,是有了清晰的利潤模式再去收集數據,還是在數據的收集之后再去挖掘數據的其他使用價值和利潤模式,是很多行業都會碰到的、令人困惑的問題。

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