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关于会展业大数据的几点认识
发布时间:2015-05-18  更新时间:2015-05-18  作者:沙克仲  点击次数:5438

        会展业与大数据结合的话题常被业内提及,但是大数据如何影响和服务于会展业、两者之间关系目前处于什么状态,至今还没有看到详尽的阐述。我们寄希望于技术人士对大数据之于会展业的话题作详细的解读,因为泛泛而谈总有“忽悠”的感觉。在此,笔者从非技术的角度尝试对会展业的大数据问题谈几点认识,借以抛砖引玉。
        首先,一个最基本的判断是,会展业仍处在大数据运用的初级阶段。会展业是最重视数据的行业之一,但是在从一般数据向大数据过渡的过程中,会展业仍处在探索的初级阶段。
        大数据的主要用途之一在于预测,即基于消费者洞察的分析和推断。因此,理想情况下产品的研发、设计应该基于大数据对消费者偏好的“捕捉”和归纳。具体到展览,在“展览立项”分析上,大数据还很少发挥作用。
        在营销方面,会展业对大数据的利用也乏善可陈。无论在营销渠道的拓展和对营销渠道有效性的评估方面,都没有看到典型的案例。此外,大数据时代的一个重要特征是对数据的专业分析。即便从技术手段上可以实现海量数据的收集,没有专业的数据分析人员,对大数据的分析解读也无法完成,实现大数据效应最大化更无从谈起。在这方面,会展业还“任重道远”。
        在会展大数据方面值得称道的领域主要体现在会展现场的管理方面。通过观众“跟踪”技术(RFID技术或蓝牙NFC技术),优化门禁系统,特别是跟踪观众在会展场馆的活动轨迹和规律,分析人们对产品及企业的关注度,并调整展览的运营管理。这方面已经有一些很好的实践和探索。利用上述技术,一方面,展商和买家(终端)可以在现场利用相关技术实现对彼此位置的准确感知,尝试更高效率的贸易合作;在展后,展商也可以查询哪些客户到过展台,对哪些产品感兴趣,以实现精准营销和产品结构及功能的调整。另一方面,主办方通过大数据了解客户喜好和感兴趣的产品信息,可以更好地对展览项目进行调整,为客户服务。
        其次,会展业大数据面临的问题还有很多,主要涉及以下几点:
        一、从数据来看,精准的数据库仍是会展项目主办方的主要工具,原因在于数据量。对比其他诸多行业,会展业支配的数据量并不大。大数据之所以比数据多了个大字,是因为在数据的数量上、获取数据的速度和方式上、包括对数据的分析处理上的差异。其中,量是大数据的一个维度。从举办单个展览项目来看,目前主办方处理数据的量是有限的,即使规模达到几万平方米的大型展览项目,通过传统数据库以及传统的数据处理方式也能从容应对。
        大数据关于样本=全部、重关联不求因果的理念,更多的是基于海量数据的现实。笔者个人观点:一旦数据数量可控,人们自然会回到因果分析上来。因果分析是人类探索自身和自然的终极理想,过去是将来也是。从这个意义上说,传统数据库通过因果分析实现精准营销和精细化运营仍然是会展业的主要操作方式。
        二、大数据需要专业的数据分析能力。笔者曾看过励展对中国部分行业出口目标市场的分析,总体感觉是,即使在对传统数据的挖掘和分析上,很多展览企业做得很不够,需要提高的地方还有很多。对于大数据,分析技术和能力要求更高。业内目前有一种倾向,过度关注数据采集技术和大数据的意义,对于数据分析能力关注极少。对于大多数企业而言,不要好高骛远,即便是踏踏实实地做好对传统数据的分析,也是个挑战。
        三、在展览场馆的数据基础设施建设方面目前还有令人困惑的地方。一方面,主办方对基础设施要求逐渐提高,最基本的带宽要求在很多场馆都没有达到;另一方面,一旦场馆对IT基础设施进行大幅度升级,学习重庆会展中心的做法,又会造成主办方的矛盾心理,对数据安全的担心增加。当然,这是个具有中国特色的问题,中国的场馆经营方对自办展的喜好或者说“情结”,尽人皆知。在中国的诚信环境下,主办方产生疑虑难以避免。
        四、投入产出问题。不同的企业对于大数据应该有不同的态度和方式。考虑问题的原则应该是投入产出比。总的说来,由于投入巨大,无论场馆方还是组织方只有比较有实力的企业才可以考虑在大数据方面进行投入。小企业即使有在大数据方面探索的雄心,也只能退而求其次,寻求与第三方服务商的合作。
        最后,对会展大数据的研究和应用,目前所做的只是“九牛一毛”,远谈不上穷尽。大数据除了在会展立项、营销、管理和运营等方面将产生积极作用之外,围绕人员流动密集、物流集中的会展活动应该还有其他层面的应用。其中,关键是投入产出比和利润模式问题。在利润模式方面,是有了清晰的利润模式再去收集数据,还是在数据的收集之后再去挖掘数据的其他使用价值和利润模式,是很多行业都会碰到的、令人困惑的问题。
        以上是从非技术角度对会展大数据的粗浅看法,仅作引玉之砖。
 


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