在應用大數據的能力上，商家與消費者是在同步提高的，消費者從來(lái)都不傻。

借助大數據，企業(yè)可以精準地定位消費者、根據消費者的喜好設計產(chǎn)品、建立合適的渠道、對消費趨勢進(jìn)行預測……于是，很多人認為，大數據時(shí)代，消費者就成為“傻子”。

事實(shí)可能不是這樣。消費者可以上網(wǎng)查詢(xún)資料、比較價(jià)格，甚至進(jìn)行虛擬試用。信息透明化讓商家的方方面面都徹底曝露在消費者面前，一些專(zhuān)業(yè)機構還可以匯總各種數據提供專(zhuān)業(yè)化的消費建議和參考服務(wù)。與商家孤立和割裂的數據相比，社會(huì )化的大數據更具有優(yōu)勢，也成為消費者對抗商家大數據“忽悠”的利器。

更嚴重的威脅來(lái)自與競爭對手的面對面對抗。

在世界各地擁有1 200家酒店的喜達屋酒店集團通過(guò)分析世界經(jīng)濟因素和天氣預報，計算出旅游者在加勒比海岸的消費趨勢。從而提前安排了促銷(xiāo)與營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，讓其每間客房的收入增長(cháng)了近5%。這樣的策略當然有效?？蛇@會(huì )是它一家獨享的方案嗎？

一家企業(yè)開(kāi)展的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，很可能在發(fā)起的初期甚至還沒(méi)有正式上線(xiàn)的時(shí)候就被對手獲知，商家已經(jīng)很難建立起差異化的營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)勢。

新產(chǎn)品上市，通過(guò)大數據分析出的產(chǎn)品優(yōu)缺點(diǎn)與消費者痛點(diǎn)，在競爭對手刻意地模仿與微創(chuàng )新之下，也很難長(cháng)期保持優(yōu)勢。因為大數據反應的是現象，而非建立了壁壘。通過(guò)大數據進(jìn)行的決策，很容易被競爭對手反向推測出原因，從而被模仿。信息爆炸造成信息風(fēng)暴，一招可以制勝，反過(guò)來(lái)，一個(gè)爛招就可能變得一敗涂地。

有些時(shí)候，大數據真有點(diǎn)像算命先生。即便很多次預測準確，但只要一次失手，就有可能前功盡棄，一世英名付諸流水。 2008年，Google第一次預測流感趨勢取得了很好的效果，比美國疾病預防控制中心提前兩禮拜預測到了流感的爆發(fā)。但是，幾年之后，Google的預測比實(shí)際情況高出50%。媒體過(guò)于渲染了Google的成功，導致當年大批企業(yè)跟風(fēng)用“防流感”做營(yíng)銷(xiāo)，結果紛紛打臉。

信息多是好的，但信息太多也有可能呈現負面結果。大數據需要大量全面的數據資料，可越大越全面的數據，就越容易受到噪聲的影響，分析結論的可靠性反而會(huì )下降，錯誤的使用大數據，還不如沒(méi)有大數據。

一家保險公司想了解日常習慣和購買(mǎi)生命保險意愿之間的關(guān)聯(lián)性。由于覺(jué)得習慣太過(guò)于寬泛，該公司將調查范疇限定到是否吸煙上。但是，工作仍然沒(méi)有實(shí)質(zhì)進(jìn)展。不到半年，他們就終止了整個(gè)項目，因為一直未能發(fā)現任何有價(jià)值的信息。

就消費者行為分析來(lái)說(shuō)，商家借助各種手段來(lái)研究消費者，包括消費者的個(gè)人資料、家庭信息、收入情況、歷史消費行為、愛(ài)好，甚至開(kāi)什么車(chē)、吃什么飯、經(jīng)常與怎樣的異性約會(huì )，但這些信息太多太雜以后，也會(huì )讓分析者無(wú)所適從。

即便分析出來(lái)，因為現在的消費者追求個(gè)性化的程度很高，同時(shí)有跟風(fēng)的習慣，其他人的消費行為也對每個(gè)人的決策構成巨大的影響，分析出來(lái)的結論在應用過(guò)程中時(shí)刻會(huì )發(fā)生場(chǎng)景變動(dòng)，大數據也會(huì )表現得不如預期。不過(guò)這不是大數據錯了，是這個(gè)世界變化太快。企業(yè)在做決策時(shí)，需要考慮更多的維度。