华住1.23亿条用户数据买家何在，数据载舟更覆舟？

2018 年 8 月 29 日 线性资本

小线菌

8月28日，一张“黑客在黑市出售华住酒店集团客户数据”的截图在社交平台上不胫而走，华住酒店数据泄露一事激起极大波澜。

对营销者而言，对「数据」可谓是又爱又恨。获取数据并不是什么难事，可是从庞大的、不停更新的数据库里找到最想要的数据，无异于在成垛的稻草堆里找一根银针。同时，倘若数据使用得当，自然皆大欢喜，但一旦越界、涉及用户隐私则可能跌入深渊。今天这篇文章，小线菌将为大家具体介绍数据和营销的结合——营销分析中的AI应用。

8月28日下午，华住集团运营负责人报案称，有人在境外网站兜售华住旗下酒店数据，客户信息疑遭泄露。卖家发布的内容既包括华住官网用户注册数据1.23亿条，也包括旅客入住酒店时的登记身份信息（1.3亿条）、以及详细开房记录（约2.4亿条），全部数据售价为8个比特币（约5.6万美元）或520门罗币。

多位网络安全行业人士评价说，华住酒店数据泄漏一事大概率属实，并且他们还认为数据之所以泄漏可能并非黑客技术手段有多高明，而是因为有“内鬼”主动泄暴露相关信息。

想要雁过无痕，在这个时代谈何容易？华住风波尚未平息，不论结果如何，数据泄露的最终受害者仍然是公众。但不知是否有人意识到，数据并不总是面目可憎的魔鬼，适当地运用数据可以给客户带来更好的消费体验，载舟还是覆舟，看的是获取数据的方式和使用数据的目的。今天，就让我们抛开成见，走进这个让人爱恨交加的「数据」，了解它背后的AI营销。

营销分析中的AI应用

AI技术的应用，特别是机器学习的应用一直在挖掘大量数据，并从中获得可行的见解；其中系统大多运用从数据中获得的指导人类去做一些的营销活动的决策和优化策略。在自主的无人监督的环境说法中，AI系统直接利用其机器驱动的洞察来优化某些机器驱动行为。下面我们介绍在市场营销学的世界里，最为常见的三种方法。

1.程序化广告购买

程序化广告是今天大量使用AI的最常用和最成熟的数字营销技术之一。基于机器学习算法，程序化广告工具能够学习一种优化的决策策略，用于广告的程序化购买。因为程序化购买，往往会考虑涉及到哪些受众，消费者的个人信息和关键字以及价格。

基于行业领先的付费广告平台的实时竞价投标和实时销售机制，复杂媒体购买的精细的媒体程序化购买方法通常远胜于传统的媒介购买策略。因此，程式化广告是很有必要的，不论是什么类型的公司，如果希望优化在线媒体支出并提高其广告系列效果，这会被认为是必须要做的事情。

2.相似用户模型

另一项AI在市场营销中的成熟应用是机器驱动的语言生成。该技术提供了以真正个性化的方式与每一位客户和潜在客户进行沟通的承诺，其目的是建立完全相关的和情感上的联系以触发特定行为。相似用户扩展模型是正在被迅速采用的营销技术中的另一个趋势。通常，这种技术被集合成所谓的数据管理平台(DMP，Data Management Platform)，允许公司整合第一，第二和第三方数据，以确定和管理目标客户群段并整合他们用户的个人信息。

相似用户扩展模型的功能基于机器学习算法，并根据现有客户的特征重叠重大重叠自动发现新的目标客户群细分。例如，零售商的学习算法可能会发现，最近转换的购买冬季夹克的客户的特征与访问美国滑雪门户网站的用户个人的人口特征(比如，住在哪儿，收入多少，性别以及年龄等等)有明显的重叠。那么后面的这个客户群就可以被精准定位：后来的细分市场现在可以是具体目标，如通过在滑雪门户网站上的投放展示广告，来扩大客户群，从而提高了营销投资回报率。

3.基于算法的实时个性化推荐

目前在市面上使用的大多数个性化推荐，大多是有人为策划的规则驱动的，这些规则通过中查找某些上下文中的某些数据点，例如用户的位置，客户状态或预计的家庭收入。然后基于这些信息对用户的作者对相关性的进行评估从而传送不同的内容和消息。

基于算法的个性化旨在使用机器学习技术在用户浏览窗口时的浏览会话中可以实时动态地个性调整网站。在应用中，基于已经建立的概率模型，当计算出某个用户放弃购物车的概率，或者关于浏览窗口的概率达到某个阈值时，就会驱动某个规则，从而动态地向该用户提供折扣来挽留客户。这些提供者使用的机器学习技术通常基于一个被称为强化学习的无监督学习方法。在该方法中，算法针对固定的奖励函数功能优化其行为动作，例如用户更改购物车的大小。每次得到积极的结果(例如客户购买一组产品)，AI系统会回顾其以前的决定，也就是在这个情况中应用的个性化行为，并对其进行奖励。在相反的情况下，如果用户购买窗口的会话在没有结帐的情况下被放弃，那么它将减小未来购买界面采用的个性化推荐的概率。该算法会不断探索替代动作，因此可以适应购买环境变化，如节日期间的购物行为。这被称为balance of exploitation – 利用过去的个性化行为表现优异的数据，去不断尝试新的行动并观察是否有效。

从Facebook操纵大选风波，到如今华住酒店的人心惶惶，无一不是数据时代触目惊心的教训。人们可能会对一个技术的好处熟视无睹，但一定会对技术带来的伤害印象深刻，营销和数据分析，也因此还有很长的路要走。