大数据给我带来最震撼的一幅画面，是当一个人从出生开始，其实就已经注定了死亡的方式。

因为按照基因的遗传理论，只要有足够数量的、向上追溯的祖先基因数据可供统计分析，那么一辈一辈基因传承下来的缺陷，就决定了一个人，将在某一个时间点，是肝脏会出问题，还是心脏会有毛病。而通过医学手段帮助消费者（我觉得不是患者，而是消费者更合适，因为每一个人都会无一例外的成为患者）延长寿命，就是采用提前介入的方式，为消费者提供针对性的解决方案。

在云数据的逻辑框架里，医院的这种生意模式就非常“恐怖”了。因为在大数据驱动下的生意，鲜有人可以拿得出拒绝生命的勇气。而这种用数据直击消费者痛点的生意模式，正是我们每一个经销商所期盼的转型升级的模式。

事实上，营销数字化，说了好多年，但效果都不好。2000年左右的一波信息化浪潮，集中解决的是品牌企业的商品数字化的问题，但是对于消费者本身的数字化一直徘徊不前，经销商也基本处于观望阶段。2010年左右，互联网浪潮真正起来的时候，大部分经销商补了一下课，但也仅仅是补课。商品数字化跟上来了，但消费者数字化的问题依然是个老大难。

晚清时期的北京城三教九流龙蛇混杂。京城有个头脑灵活的生意人，趁着这节点开了家靴坊。这家靴坊是专门为皇亲国戚、朝廷文武百官做朝靴的。他的团队对来店做靴子的文武官员的靴鞋尺寸、式样以及他们的兴趣、爱好、官衔、住址包括靴子的更换时间，甚至为官理政的时间，都会逐一记录并制成《履中备载》的资册。

店里的伙计就不解，记录靴子更换的时间，是为了做回头生意，还好理解，但是为什么要记录官员为官理政的时间？

掌柜给店里的伙计解释道：一般来讲，新做官的人初尝权力，气势很盛，走路必然趾高气扬，后跟鞋底的磨损肯定就快；而那些为官时间比较长的大臣，必定谨小慎微，含胸勾背的情况比较多，前脚掌鞋垫位置的磨损肯定也比一般人大。这两类官员，换靴子的频率肯定也比其他人快，服务的频率肯定要更高一些。

当然，随着靴子生意的红火，又滋生了另外一个赚钱的行业——信息数据中心。每一个进京的想谋求官职的人，都会来到他这里，或用钱，或用礼物买他的官员相关信息。

而这家靴坊，就是我们今天的某个著名的中华老字号。

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。以我们今天的数据积累，可能还远远不能达到基因数据的分析能力，但是作为线下门店，在中华老字号的基础上，做得更好一点，是完全有可能的。

数字化其实分了两个部分，一个是商品的数字化，一个是消费者的数字化。现在商品的数字化做得不错，扫码技术的发展，也在最大限度地降低单个商品的数字成本。某些商品从原材料开始，到最后被消费者购买，包括整个使用过程，都可以在后台查看到相关数据，比如手机产品。但是对于如何将消费者进行数字化标签，现在还没有比较统一的标准。

从商家的角度上来说，消费者的数据肯定是越多越好。但是过多的数据会增加消费者的负担，引起消费者反感，从收集的手段上来说，也会有一些困难。所以，对于消费者数据的收集，肯定还是应该要有一个合理的边界。

那么，对于一个完整的数字化的消费者形象，它必须包括哪些基本信息呢？

当然，最理想的状态是什么？现在人脸识别技术越来越成熟，当每一个消费者走进来的时候，系统能进行快速识别，这是个新客户，还是老客户？如果是老客户，叫什么名字，购买记录等资料能快速调拨、显示。甚至能够根据客户的历史购买记录，根据对应的分类，按照固定的参数，评估出这个消费者的终身价值。这时，经销商看到的就不是一个人在走过来，而是一堆钱在走过来！

但是显然，人脸识别技术在门店的全面应用还需要一定的时间。并且，即使人脸识别技术完全应用到门店，也仍然需要经销商引导消费者完成基础信息的收集。我将这些基础性的信息分为四大类，也可以看作信息收集的框架，每类信息对生意的驱动方式也有其内在的逻辑。

一、确认型信息

确认型信息，就是将某个消费者与其他人完全区分开来的信息，比如身份证号、姓名、特定的联系方式等。对于普通商家，获取消费者的身份证号码是比较难的，但是获取姓名、联系方式肯定相对容易。我们可以先看一下，互联网的APP运营商一般是如何利用确认型的信息，来进行生意驱动的。

安装APP的时候，在我们快速点击确认按钮时，如果稍微慢一点，留意一下，就会发现通常有“读取您的通讯录”这样一个选项。一旦点击确认，这个APP就会抓取你手机里存储的所有手机号码，它会默认为这些号码持有人都是你的朋友。他们是怎么用这些数据来驱动生意呢？

当这个APP的增长流量不够时，这些储备的联系方式，就会成为可选的保增长方式之一。比如，它就会以你的口吻，给你手机存储的号码用户群发短信息“XXX，我（XX）把你拉进了我的关键人脉圈并认可你为‘专业靠谱’，帮个忙拆人脉推荐金，31个朋友也在等你，还差你一个……24小时有效……”后面附带一个APP的下载地址。由于是以熟人口吻发送的短信息，拉你成为下一个用户，还是具有一定的诱导性的。

那线下的经销商门店如何利用确认型信息呢？合肥的一个经销商，给我介绍了一套数据连续驱动的方法，我觉得是很有创新精神的。

一般只要交易成功，获取消费者的手机号码、姓名并不难。有了手机号码之后，由于一般手机和微信号是绑在一起的，这样可以先添加微信好友。

添加微信好友，可以看到消费者的微信号和昵称，现代人的微信和微博的昵称，大部分其实是相同的。如果我们在微博里面用微信这个昵称去搜，你也很有可能搜到这个人的微博。

作为商家，添加其为微博好友，并与之互动，消费者还是蛮惊喜的，尤其是购买行为刚刚完成的时候。由于微博是开放的，可以看到消费者的微博好友。当发送客户购买过的套餐产品时，以已成交客户的购买行为为信誉背书，主动@已成交客户的好友来点赞、捧场，也能够增加微博的活跃度和潜在客户的基数。

二、类别型信息

类别型信息就是用来将消费者分类的，比如男女、职业、家庭角色等。这些信息有什么用呢？这类信息主要是为消费者画像提供参考，解决谁是我们的消费者的问题。这类信息能够帮助我们做预判，抓住我们的精准消费者。

早年以照明设计见长的KOOP，进驻国内的工程照明领域。由于是全新领域，公司的业务模式只能跟着当时的领跑者雷士照明全面模仿和学习。雷士跑工地，KOOP也跑工地；雷士跑设计院，KOOP也跑设计院；雷士跑酒店工程甲方，KOOP也跑酒店工程甲方。

但是干了大半年以后，跟着雷士跑的那些大项目一个都没成，反倒是无心插柳的一些小型商业店铺成交比例非常高。

公司将这些数据拿出来一看，比如北京的燕山石化便利店、上海的无印良品、杭州的江南布衣、广州的康升家具、深圳移动的营业厅。这些面积在100平方米左右、商业性质的连锁店铺，由于对灯光的售卖要求更高，1+N的建店模式也允许有更多的试错空间，这就为以照明设计见长的KOOP快速成长留下了大量空间。

根据实际用户的购买特征，后期KOOP全国的经销商，专攻商业性质的小型连锁店铺，在一家独大的市场上终于杀出一条血路。

三、价值型信息

价值型信息包括购买型号、购买金额、收入水平等，表明的是某个消费者的消费能力。这些信息对于生意驱动，主要是测评消费者的未来价值，也就是我们常说的消费者终身价值，从生意的角度上来说，消费者的未来价值决定了我们的投入力度。

消费者在我们的门店进行了一次购买行为后，对于耐用消费品，由于复购的时间间隔比较长，不少经销商在老客户身上的投入并不太多。

事实上，即使是消费者在一次性购买了6000元的热水器以后，他未来还有多种途径再一次提供价值。比如通过转介绍为我们介绍新客户，比如二套房以上的消费需求，比如使用过程中的配件更换需求，比如对于两厕房型的新增需求等方式，按概率来算，一位消费者的终身价值可能是30000元。

当经销商在接待一位购买金额为6000元的消费者时，投放的资源和精力，就应该参照30000元的购买标准。有了这个标准，经销商就不会纠结于该不该给消费者送个礼物、给个折扣等投入性的行为了。这就是价值型信息带来的改变。

当然，消费者终身价值的测算，是通过固定公式计算出来的价值，这个价值也是概率价值。但是，当经销商有了参考价值来进行消费者评判时，服务的意愿肯定也就不一样了。这个公式不展开了，有兴趣的人可以去《用数字解放营销人》了解一下。只要有电脑系统和数据基础，得出这个参考值，其实是不难的。

四、预判型信息

虽然价值型信息也能做些预判，但是预判型信息的结果相对比较量化，比如购买时间、使用频率、使用习惯等基本信息，决定消费者复购的结果比较明确。而且，这类信息也是目前经销商使用频率比较多的一类。

我爱人以吃营养餐代替晚餐来调节饮食。每次去买营养粉，店老板对以下三个问题一定会想着法子、变着花样来问：

家里的营养餐吃完了没有？

最近每餐的食用量是多少克？

最近是每天都在坚持食用，还是会有间断？

我发现这三个问题问得很有学问，如果我爱人如实回答了三个问题，基本上营养餐的食用进度，就都在这个老板的掌握之中了。而事实上，结果也正是如此。

每当我爱人的营养粉快要吃完的时候，前后不超过三天，这家门店就开始往我爱人手机上发送产品信息和促销信息了。如果超过一个星期，我爱人没过去，他的电话就来了，送货上门绝对没有问题，就怕老客户转投其他商家。