会展大数据的未来趋势-商业化

11月6日下午，厦门会展周各项活动继续开展。海峡会展合作论坛之会展创新发展培训班在厦门城市职业学院演播厅举行。展酷网CTO廖赛、台湾贸易中心展览业务处副主任施玉霞、西安远华软件负责人呼庆源分别在会展大数据应用、会展市场营销、会展新商业模式方面发表了主题演讲。现场250多名业内人士参加了培训和讨论，以下是展酷网CTO廖赛发言：

现在人人都在讲大数据，而且大数据已经在很多的行业和领域得到了比较好的使用。比如大帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果。

这里我们看看几个大数据应用的例子:

第一个，数学家通过大数据找到心仪对象

来自美国的麦金利是来自美国的数据系博士生，35岁，在交友网站上迟迟找不到女朋友，后来通过黑科技和自己设计的算法，仅仅三周，他收集到了600多个问题的答案，数据来自全美的数万个女性。

通过比较，McKinlay选择了贝尔实验室的K-Modes算法来给这些女人分类。于是乎，2万个来自洛杉矶的待选女性被自动分成了七组。现在，他只要在七个群组里头挑出最适合他的那些个。

综合考虑了下，去掉太老太小太迷信的，两队人马脱颖而出：一是二十出头，特立独行，爱音乐爱艺术的年轻姑娘们，他把她们叫做A组；二是年龄稍长，主要从事设计类工作的事业女性，他把她们叫做B组。

同样在计算机的帮助下，McKinlay了解了这两拨姑娘的喜好，对此精挑细选了500个最让她们关心的问题，如实填写了自己的答案(他可不想用电脑替他撒谎，毕竟这关系到他的真实人生)。就这样，他创建了两份最终档案，针对性地附上不同的照片：给A组年轻姑娘们看的是他正在攀岩的照片，而给B组秀的是他演奏吉他的样子。

当这一切都完成的时候，他运行了OkCupid的配对搜索，结果很惊人：99%匹配度的女人就有好多页，滚也滚不完，一直拉到了第一万个，都还有90%的匹配度。

有了匹配度，还得让那些姑娘们注意到自己。他又写了个程序，自动在对方的主页上踩下痕迹。这样姑娘们登陆OkCupid之后就会发现，有个超速配的帅哥关注过自己。

之后，他的收件箱自然就被塞满了。每天不停的有美女主动来跟他问候，闲聊，要求见面。

第二个，2012年，美国一名男子闯入他家附近的一家零售连锁超市塔吉特内抗议：你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车优惠券。店铺经理立刻向来者承认错误，但是该经理并不知道这一行为是总公司运行数据挖掘和个性化推荐的结果。一个月后，这位父亲前来道歉，因为这时他知道自己的女儿的确怀孕了。塔吉特比这位父亲知道自己女儿怀孕足足早了一个月。

几十年来，塔吉特收集了海量的数据，记录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。只要有可能，塔吉特就给一名顾客分配一个特定代码——公司内部称之为顾客号——利用它密切关注顾客所购物品。“你要是用了信用卡或优惠券、填了信息反馈表、邮寄了退款单，或者打过客户帮助热线，或者查看了我们发给你的电子邮件，或者登录了我们的网站，我们都会记录下来，并且跟你的顾客号绑定在一起，”波尔说。“我们想尽我们所能了解一切信息。”

第三个，PRADA在纽约的旗舰店。每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别，试衣间里的屏幕会自动播放模特穿着这件衣服走台步的视频。人一看见模特，就会下意识里美化自己。

同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来，再配合prada对衣服的设计、面料、价格、目标用户等一系列数据加以综合分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能说明一些问题，可能是因为价格的问题，也可能是目标用户的问题，这样这件衣服的下场就会截然不同。

说了这么多大数据的真实应用，但其实我们知道，大数据的门槛是很高的，首先要求数据量大，且具有多样性和真实性；但有了这些基础数据之后，却并不会产生价值，为什么？缺少高速运算能力。（如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。）

还有很重要的一点，数据是流动的，是不断变化的，不确定性是当今世界的重要特征，每一刻都有大量的变数，下一秒总是存在无数的可能。就像10年前我们还以为宇宙是弯曲的，像地球一样，可是现在物理学家告诉我们宇宙是平的，那么很多基于曲面宇宙的假设就不成立了。而对我们而言，所有用于分析和预测未来的数据都是已经发生的，过去的，我们要保证数据的分析和使用是可靠的，那么数据就一定是连续的，并且最新的，实时的。

在此，我承认传统会展企业已经累积了大量的展商数据、观众数据、产品数据，然而，事实上，主办机构及展商通过多年积累获得的数据库资源多是单一、多变的数据，甚至在很长一段时间里，我们会展企业是放任这些数据流失的，所以导致数据陈旧、不连续，或者是因为不够重视，或者是因为IT力量不够。

今年7月18日，展酷进行了全面的形象升级，展酷网CEO赵洋赵总发表了一个演讲，叫做《向未来会展致敬》。那么，什么是未来会展？未来会展一定是大数据运算之下的会展，并且大数据的呈现状态应该是商业化的，即商品化、产品化。

那么，我着重讲一下，为什么我们能利用大数据提供商业化产品，要知道，商业是最真实的，也是最考验技术实力的，因为需要有人买单，我们不希望用户用脚投票，我们倒是一直在让用户用钞票投票。

先说第一点：我们对大数据在会展行业商业应用的理解，展酷认为，我们要区分小数据和大数据。单个展会，单个展馆产生的数据量实际上非常有限，可能几年下来也就几个G或者几十个G，而且数据存储比较单一，通常都只是参展商和观众的企业或者个人信息，可能还都是excel文件。可是对大数据而言，我们都是以TB，PB, EB为单位来进行计算的。而且数据类型和存储格式非常多样，比如通过日志文件，各种类型地数据库，各种自定义文件格式，除了用户的基本信息，各种浏览数据，操作数据，交易数据，日志数据等等汇总起来。有统计称特斯拉每10个小时手机百万英里的汽车数据，google每天处理超过85TB的数据，淘宝每天也要生成50TB的数据量。这就是小数据和大数据地区别。

第二点：我们有没有计算能力，因为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，如果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。我们刚刚说了，像淘宝这样地公司，每天产生这么大量地数据，如果就放任这些数据存在于硬盘上，那也没有任何价值，他们需要强大地计算和分析能力，把所有数据整合起来，提炼出有价值的点。这就需要有专业地设备和人员。

最重要的一点：大数据的本质是消除不确定性，是预测，需要基于消费者的行为进行分析和判断，从而优化资源配置，对业务产生帮助，这才是大数据应用的落地点和真正价值，就像我们刚刚举的几个例子。亚马逊有句话“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”

这就是我们刚刚提到的，对用户有用的数据才是真正有价值的。

在这里，我为大家介绍一下展酷网在大数据产品上所走过的历程，按照大数据商业化标准的操作流程，展酷3年，走过了以下5步：数据收集，数据清洗，数据加工，数据应用，数据可视化。

或者严格的说，展酷用了3年时间，走过了前面3步，这也是为什么我说会展行业大数据商业化应用刚刚启程——因为展酷现在正处于提供会展行业深度服务的数据应用阶段；以及对我们的用户更加友好、直接的数据可视化阶段。

刚才说的是展酷对大数据商业化产品的理解和设计原理，但就像现在年轻人常说的：“道理我都懂，但就过不好这一生。”说展酷大数据产品的诞生，不能借用这句话，但也差不多：“道理我都懂，但我怎么从一穷二白开始一生。”

展酷的大数据应用，走到今天，确实是从一穷二白走过来的，但经历了3年的数据沉淀，展酷大数据资源覆盖全球80个国家、200余座城市、细分176个行业18000+场展会、入驻组展商3000+、服务商4000+。同时有100w注册用户。

现在，每天有超过10万用户通过展酷网查找浏览展会展装相关的信息、数据、资讯，收藏、点评、分享他们关心的内容。

大数据圈子有一个很经典的问句：全中国最熟悉老百姓消费习惯的是谁？工商局？行业协会？还是哪个科研机构？都不是，是淘宝。为什么？

因为有阿里的互联网生态圈（阿里巴巴，淘宝网，天猫，支付宝，阿里云，高德，UC等等一系列产品），有各种各样地数据来源，所以淘宝能掌握用户的人口属性（姓名性别等）、浏览数据、线上线下消费数据、交易数据等等，还原一个真实的消费者形象，这就是我们说的数据加工和对用户的完整画像。同时，对产品通过6个层次的数据来建立模型，如图，我们看到有类目、时间、卖家、服务、人气、商业模型，这样，通过底层的数据算法，不同的用户来到淘宝网，看到的都是最匹配他喜好和需求的产品，最大程度的提高了用户的购物体验，也提升了商户营销推广的效率。

这就是数据的力量。

展酷现在是会展行业最大的流量平台，这一点毫无疑问，但我们在数据收集和数据加工上比淘宝辛苦、认真多了，和淘宝简单直接的交易数据不同，我们都是圈内人，知道组展、参展、展装以及观展的种种痛点，所以我们利用大数据，做了全场景化的服务。

我们为每天百万级的用户做了用户画像系统，数据来源除了他的个人注册信息之外（当然，注册信息就能够判断用户的地域、行业），另外还包括他在展酷的页面浏览权重、页面停留时长、评论、分享等一系列数据。我知道很多人不重视这些数据，或者想重视但没有展酷这样一个流量平台，或者什么都具备，但没有运算能力，但不管怎么样，展酷做到了。这是线上的数据。

与此同时，展酷的买家团也在全国进行地推活动，现在已经有超过12万专业买家加入。举个简单的例子，8月16日深圳国际智能建筑电气&智能家居博览会开展，一天时间，有接近1000位专业买家加入了展酷买家团，当天在上海和广州还有其他两场展览，在这3场展会上，就有2000多位专业买家加入了买家团。那么，这些专业买家会留下哪些信息呢？首先，他在哪个地区的、哪个展会上加入买家团的，这个原始数据我们留下了，有没有价值？这就是线下的数据。

线上线下数据结合起来，我们就有了会展行业用户的完整画像。

同时，我们也为商家建立了产品模型，以组展商为例，我们通过对展会的分析也建立了6层的数据模型。

最终我们想要达到的效果就是千人千面，精准营销。举个例子，比如一个用户来到我们网站，我们发现他是一个电力行业的用户，浏览了很多关于出展方面的资讯，而且特别关注中东地区的信息。我们就会在他搜索、浏览或者进入到个人中心的时候推送中东电力展的展会给到他。

基于这个原理，我们为商家打造了一个产品叫“展推云”，就是基于大数据进行精准营销的，针对组展商、服务商和展馆都有不同的版本。以组展商为例，它主要有四大块功能。店铺管理，创建和维护自己的展会信息，自动适配PC和移动端；精准营销模块，我们不仅在后端提供了像H5工具，短信，自主发布推广活动等功能，还在不同的信息页面有各种不同维度的关联推荐，这就是基于我们之前说的大数据匹配原则，让用户在适当的时间和适当地场景看到最想要的信息；商机管理模块，用户提交的观展和参展需求，我们能自动匹配到组展商的后台，组展商除了对这些用户需求进行管理，还能处理订单和交易；最后说到我们的数据分析模块，组展商能看个单个展会或者所有展会在7天，半个月，1个月内的各种用户数据统计，包括像访问量，点评量，点赞量，需求量，订单量等等地数据变化，以及用户画像分析等等。帮助组展商用最智慧地方式来做宣传和推广。

这是我们展酷网围绕大数据打造的生态圈。大数据地核心应用，在我看来就是三个方面，用户洞察（我们有针对参展商的展顾问，和针对观众的2买家团）、精准营销（我们有刚刚介绍过地展推云和会展名城），以及决策支持（我们有基于展酷研究院地研究咨询，评估认证和专业培训）。

这里面有个产品叫展顾问，做的是组展商和服务商的交易闭环，参展商只需向展酷提交参展需求，展酷将通过云推荐系统、大数据中心形成的需求分析、市场分析、业务分析能力，向参展商提供精准的参展计划；在参展商筹展的过程中，展酷可以为参展商提供从展位预定、展位装修、门票预定，到物流运输、商旅行程乃至礼仪、翻译等等全程服务；在他们参展过程中，我们通过多年来积累的经验，为他们提供参展建议，还可以提供特色展位、专属服务区，组织买家配对活动。

截至目前，展顾问已经为超过25000家客户提供服务，其中通过展顾问完成展装工作的就超过5000家。

会展名城这个产品也是展酷网基于百万用户、千万大数据及专业媒体能力，整合会展产业上下游生态资源及跨平台媒体资源，专为会展城市量身打造，从城市建设和城市会展业环境的软硬件、会展政策及招商引资等维度，提供全方位立体化整合营销服务，深度解析和记录城市发展，为城市招商和会展业发展提供助推剂。

我们要坚信，大数据并不是以我们为代表的资源丰富的公司和技术精英的工具，而是大部分人在日常生活中已经从中受益的东西，我们的用户会深受其影响。

随着越来越多的数据变得容易获取，越来越复杂的工具涌现出来、从中获得价值，肯定会有更多的数据产生。

会展业的人都知道拉斯维加斯，但除了CES展览之外，拉斯维加斯还有一家著名的企业——凯撒娱乐，这是全球博彩第一公司，他们正是以顾客为导向，实施顾客忠诚度计划，并且对顾客的住宿、住址、爱好等等了如指掌，通过行为数据的分析，得以巍然屹立于大数据潮之中。

尼古拉斯·凯奇在《预见未来》片尾的一段话：关于未来有一个重要的特征，每一次你看到了未来，它会跟着发生改变，因为你看到了它，然后其它事也跟着一起改变了。既然未来一定会改变，那我们就要大胆一些，在今天的会展行业，大数据的应用和建设已经是必然的趋势了。

 

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