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客观分析网络营销的秘诀到底在哪里？
让万老师说给你听，
这个章节啊，
其实跟大家现在越来越相关了啊，
越来越相关了，
我们先来看个段子啊，
先来看个段子。
说有有一个人啊，
他想买个披萨啊，
买个披萨，
哎，
他打电话过去。
客服说，
请问你有什么需求啊？
他说我想要一份什么什么披萨。
啊，
他说好，
他说我们已经知道，
嗯，
你住在泉州一号，
嗯，
几几幢楼几号几单元啊，
你电话是多少，
你的移动电话是多少啊，
呃，
请问你是用什么方式，
呃，
这个。
这个付费哈，
因为。
基本上都可以用电话付费了哈，
他说你怎么知道我的电话号码，
他说因为我们有联机的CRM系统啊CM知道吗？
CMCRM。
客户资源管理系统。
Resource啊。
Na。
啊，
那他说我要一个海鲜披萨。
他说陈先生啊，
海鲜披萨不适合你，
为什么？
因为根据你的医疗记录，
你的这个血压和胆固醇，
还有那个啊，
那个还有痛风的症状，
所以呢，
不建议你使用吃那个海鲜披萨啊，
那你有什么可以推荐的，
他说你可以试试我们的低脂健康披萨好。
他说你怎么知道我偏爱这种？
他说，
因为你上个礼拜在图书馆借了一本低脂健康食谱。
他说那好吧，
那我一个家庭版的大好披萨。
他说，
99块足够你们家六口人吃了啊，
但是你的老妈应该少吃。
为什么？
因为我们知道他上个月刚刚做了心脏搭桥手术啊，
你们家这个心血管系统是遗传啊，
所以啊，
你老妈刚刚做完心血管啊。
他说我不用电话支付，
我可不可以刷卡？
他说不行，
因为你的信用卡已经刷爆了，
你现在还欠银行4807块，
而且还不包括房贷利息。
他说那好吧，
那我只能到附近的提款机去提款。
陈先生，
根据你的记录，
你今天提款的已经超额了，
就是你想到。
在TM机上提款提不出来了。
说好吧，
那算了，
你把披萨送来，
我给你现金吧。
大概要多久？
啊，
应该是30分钟啊，
如果你不想等，
你可以自己骑车来。
为什么？
根据我们CRM全球车辆定位系统，
我们发现你有一辆车牌号为某某某的车正行驶在解放路东段。
离我们不远。
顾客当场晕翻。
那请问这个事实有没有可能发生啊？
有没有可能啊？
很多同学说，
汪老师你这个段子恐怕都赚了吧？
啊，
嗯，
那事实上刚才描绘的景象是有可能的。
以后我给大家讲到啊。
用户画像的时候，
你就会知道，
实际上你们现在每个人的年龄、
身份、
性别、
爱好。
计算器里面全部能给你做一个模拟出来。
甚至于有些爱好，
你自己都不是很清楚明白我意思。
他都能帮你模拟出来，
那么我等一下会讲到一个著名的案例，
说亚马逊现在能做到的最快的物流速度是几秒？
你们认为现在物流最快是多久？
你最快的物流经过到现在为止。
半天，
那请问有没有可能？
你这个单刚一下完，
钱刚一付掉。
那个货就已经送到你们家了，
有没有可能？
没有可能啊。
******，
我们干脆先跳到这个案例，
再给大家看一个案例啊，
我们来假设一个场景，
好吧，
假设一个场景。
这个场景发生在我们家。
说有一次，
有一次早晨醒来休息天。
我刚吃完早饭，
准备开始工作，
我们女儿跑过来，
请注意啊，
我们女儿是一个读初二的女生啊。
跑过来哈。
假设啊，
假设。
他跟我说老爸，
他说我的阿迪达斯的球鞋昨天破了。
我说那怎么样呢？
他说我想买一双现在最新款的刀锋，
阿迪达斯。
阿迪达斯球鞋里面有一款很有名的叫刀锋球鞋，
高锋球鞋呢，
我也买了一双啊，
什么样的呢，
就是。
它那个底上那个底啊，
不是像我这平的，
它是由一片一片刀锋组成的。
那个抓地力跟弹性特别好啊。
他说我要这双。
那你想啊，
作为一个老爸啊，
网上也有段子啊，
世界上男人对哪一个女人是特别好的？
对呀，
女儿对老婆对，
对爱人对女朋友都超不过对自己的女儿啊，
说我宝贝女儿过来说要买一双球衣。
你说我是同意还是拒绝同意啊，
没话说啊，
接着我会干嘛啊，
接着我会干嘛？
我说来来来，
我们等到晚上吃完饭以后到外面去逛逛街去买是吗？
不是，
那怎么弄。
我肯定是掏出手机，
或者我打开PC机上网购买，
OK。
假设。
我是在。
亚马逊上下单购买OK可以吗？
我一登录亚马逊，
请问他知不知道我。
他一定知道我，
因为我以前经常登录啊，
同意吗？
请注意我登录上去怎么找。
我是不是会打关键词寻找，
或者到鞋类的分类里面去寻找，
不管我怎么找，
在我找的同时，
亚马逊已经知道第一。
我是水第二，
我想要找哪些东西，
OK？
第三，
他马上后台进行精准的判断，
说你这个人历史上。
一共来过几次？
每次平均浏览了多久？
可以吗？
历史上最后下单的那个商品。
听懂吗？
就是付钱的那个商品。
你平均浏览超过多少，
你下单率就会高于70%。
OK，
明白我意思，
这可不可以算出来？
请问你最后买的东西，
你是看得越久呢，
还是看的越少？
肯定是看的越久，
OK，
这毋庸置疑，
对吗？
看看看看看，
今天不买，
明天又看又看又看，
有没有可能。
有时候你盯住一样东西要看好久，
对不对？
好，
他就能够算出来。
接着他来判断。
你今天看的那样东西，
似乎是一个十几岁女孩用的一双球鞋，
OK，
可以吗？
他马上进行比对，
你在历史上买这些十几岁少女用的东西。
是吧，
浏览时间特别短。
有没有可能？
这时候亚马逊在后台算我在干嘛？
我找到了这件东西，
对不起，
我还没买，
我找到了这件东西的时候，
拿过去给我女儿，
或者叫我女儿到我旁边看是不是这双鞋子，
OK。
同意吗？
好，
四。
请注意，
这时候亚马逊那边已经发生动作了，
请问什么动作？
它根据你的以往的浏览什么历史和。
浏览是吧，
轨迹啊，
来判断你今天买这双鞋子的概率会超过80%。
请注意，
你还没动手啊，
明白我意思。
接着呢？
你还在跟女儿商量，
是不是最伤的时候，
对不起。
亚马逊的后台已经把这样东西从仓库拿出来送上流水线，
一下什么，
装上了一个无人机。
这个无人机已经朝你家在飞了。
我现在讲到现在都是真的，
不是假的啊OK。
已经朝你们家在飞了。
当你跟女儿终于确定是这双鞋子的时候，
请注意他怎么知道尺码的。
啊。
根据以前的历史判断啊。
他完全有非常充足的理由来相信你买的是哪一双，
OK，
好？
当你在家里跟女儿终于商量完毕说这双的时候。
你进入了支付流程，
OK，
可以吗？
选择用什么方式付款？
最后确定要付卡。
支付完毕。
请注意，
这时候那个直升机已经在你们家草坪前盘旋了大概半分钟了。
你这里咔一支付成功，
那个东西它E吐出来，
掉在你们家草坪上了。
直升飞机飞回去了。
当然是无人机啊。
飞回去了。
你惊喜的发现，
你要买的东西实现了秒到。
同意吧。
请问这是不是大数据的结果？
对，
有可能，
那有同学马上聪明的问了汪老师，
我对这个东西不满意怎么办？
不满意你退货。
但是你不得不承认。
在这个事物上，
亚马逊已经实现了。
亚马逊在美国好多城市，
只要你离那个中央仓库距离不超过30公里。
它就能实现秒送。
用直升飞机，
无人直升机送这个货物不能超过五公斤，
这篇文章你们可以看看，
里面有好多动画。
包括小视频，
你立马就知道了他们是怎么工作的。
那么，
呃，
在网上收听节目的，
可以到喜马拉雅荔枝啊，
收听我们以前的课程内容。
也可以关注万老师的个人订阅号。
非常网银网络的网。
输，
赢的赢，
你就能获取大量的文章、
音频。
和势力，
那么如果你想要这篇关于亚马逊无人机秒送的这篇文章，
可以到。
非常网银。
微信订阅号上发送114，
就可以得到文章的目录。
好，
我们刚才两个案例，
两个案例一个是卖披萨的啊，
那是比较。
形象的说明了大数据的作用啊，
第二个案例呢，
呃，
已经涉及到大数据的应用了啊，
那么事实上大数据用在好多方面，
我们可能每个人都能感受到。
比如说可能应该是一五年年底开始淘宝，
你们上淘宝和天猫购买，
就会发现每个人上去的主页都不同。
同意吗？
为什么会每个人上去的主页各不相同啊？
它根据什么在调整。
根据你的。
什么浏览记录和什么行为数据在调整。
一浏览记录告诉。
这个天猫或者是淘宝，
你以往看了哪些东西，
对哪些感兴趣，
OK。
行为数据是表明什么？
你对哪些东西特别有兴趣，
他就把这些东西推在最前面。
明白我意思。
这是两个层面的。
这个应用啊，
那么其实啊，
数据这样东西啊。
在人类历史上是越来越厉害了。
啊，
上次我看到一个数据，
说现在一个人一天接收的数据量相当于19世纪一个人。
什么两年的数据量？
听懂没有？
你想啊，
那个时代一个人能接收到什么数据啊，
没有数据还接受，
除非你到村口那个茶馆去听一下，
就知道张家发生的什么事，
李家发生了什么事，
对吧？
出了这个村庄的事情，
你可能一无所知啊。
同不同意啊，
但现在不一样啊。
当然对数据这个处理的，
这个人类对数据处理的能力也不断要求加强，
那么这个里面有个叫摩尔定律。
什么叫摩尔定律？
CPU的性能每18个月翻几番？
翻一翻。
全球的数据量。
年平均增长50%，
最后一个就更厉害了啦啦啦，
欢迎大家关注我们的微信公众号非常网赢，
非常就是非常好的非常网络的网赢呢，
就是输赢的赢，
网口越被凡那个赢上面呢有我们最新的文章和我们粉丝的福利。
21世纪人类进步的速度是20世纪的多少倍啊？
1000倍以后我还要给大家讲一个参数，
叫吓尿指数。
啊，
吓尿指数是什么意思？
以后我们对大家讲，
那么在我们中国BAT3个公司。
掌握这三大数据。
哪三大？
第一，
信息层面，
第二行为层面，
第三最厉害？
什么关系层面？
信息层面就相当于我刚才登录的数据啊，
你的电话号码，
你的银行卡是吧。
这是叫什么？
兴趣层面，
这是最低级的，
你的家庭住址啊，
你的年龄啊，
你的家庭成员啊。
是最低级的。
行为呢，
就我刚才讲了，
他能追踪你的行动，
你过去的浏览轨迹，
明白停留了多久，
主要看哪些方面的东西，
是吧？
一个礼拜上网几次，
上了网以后看了看了购物，
看了多少信息，
看了多少。
一个人要是老是在关注留学。
那他可能推你什么广告，
结果是什么结果就是精准度很高啊，
明白我意思啊，
一个人如果经常在看留学方面的内容，
他可以推给你什么英语培训可以吗？
移民可以吗？
资金怎么样，
银行就会。
给你资金的贷款，
留学贷款，
或者是告诉你怎么样把国内的钱快速的安全的转移到国外的账户上，
OK，
要不要开国外账户，
OK。
精准度就会提高。
这是行为层面的数据。
那第三个就厉害了，
叫什么？
P系层面。
关系层面是目前最厉害的一个层面啊，
他能够算出来。
那这个关系层面的这个数据啊，
就非常重要，
那么实际上我认为啊，
掌握中国人关系数据最多的那个公司是哪一个。
BAT里面哪个最厉害？
T嘛，
就是腾讯嘛，
是吧，
B为什么不厉害。
B最多知道你对什么东西感兴趣，
同意吗？
An呢？
嗯。
A，
他信息层面的数据掌握最多。
你买过什么东西，
寄到哪里，
送给了谁，
对吧？
但是。
T是掌握最多的，
为什么微信是不是他的，
QQ是不是他的？
空间是不是它了。
所以他所有的这个关系数据掌握的，
甚至于他更比你更了解你那些朋友。
听懂吗？
一个朋友可能在你面前什么骗你？
但他可能未必长时间能骗，
骗得过腾讯。
听懂没有？
所以对大数据的理解有几个特别要注意的。
在以前这个时代，
对数据的调查往往叫抽样。
听懂没有？
抽样这个问题有什么？
有什么问题？
第一不是全部，
第二，
它难免失去什么。
准确性，
如果他抽样的这个样本搞错的话，
同意吗？
打个比方说，
我们要对某个同学。
进行。
总评分是吧，
那其中一环，
比如说我们要到调查同学们对他的这评价对不对。
那不可能全部调查，
我们抽样是吧，
抽样我们说一个班50个人抽十个人。
这四个人对这个同学的评价都很负面。
啊，
那这个同学一定是不好吗。
不是为什么。
万一就像童荣倩一样，
早晨去到这个班里，
对他们进行了批评和指正，
他们对你都心怀怨恨，
正好到这个班里抽样都给你打最差。
但是这个时代不是。
这个时代不搞抽样，
这个时代是因为人类掌握和获取以及分析。
数据的门槛降低了。
所以在这个时代，
抽样的成本反而比什么获取整体数据还要高，
听懂没有，
所以他把整体数据都包含进来，
它不存在抽样的问题。
所以这个时代样本就是总体。
样本就是总体，
所有的数据全部包含进来，
因为人类已经足够什么。
处理这些数据的能力已经有了。
第二个。
我们要求复杂。
混乱。
反而抛弃了精准精确性。
为什么说这句话呢？
因为在以往的历史下，
我们人类处理数据的能力是很弱的，
他只能拿5%最准确最可靠的数据来判断听懂没有。
就是这部分数据肯定对的，
那我就用这个5%的数据来进行判断，
95%，
因为太混乱了，
你没有能力去处理，
所以抛掉了不要了，
听到没有。
没有用。
但这个时代不一样了。
这句话应该这么说，
叫大数据的简单算法比小小数据的复杂算法更有效。
听懂没有？
因为大数据代表的是一种什么潮流趋势？
听懂吗？
小数据你算的再准都没用，
为什么它只代表了一小部分人啊？
所以我们要接受什么不确定性，
不精确性啊，
我们才能拿到更多。
我刚才讲的那个数据里面啊，
讲的案例里面，
亚马逊是不是接受了不精确性啊。
你可能买也可能不买啊，
但是他这个飞机为什么提早飞出来了。
正因为他接受了不确定性，
同意吧。
他就算你百分之多少可以买，
当然你说看一圈以后，
我们要说这款还是不喜欢换一款。
怎么办，
那个飞机怎么办，
飞回去呗，
那个成本又不高，
对不对，
但是你别忘了，
他用这个无人机来投放的话，
用户的体验都会是吧，
极大提升啊。
这叫接受不确定性，
接受不精确性，
这个就厉害了。
最后一个万老师的非常网银课，
今天就先到这里喽，
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别忘了收听。