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当我们分析每单的购物篮的时候，发现男性账买的都是女性用品。其实就是女生用了男朋友/老公的账买单。所以如果单单迷信一个面板上呈现的数据，我们的判断很可能会被误导，因为从数据上看到的消费者，不一定是他们现实中的样子。2.归纳推理谬误现阶段很多大公司对于大数据的引用停留在归纳推理的阶段。就是数据显示自己的消费者大部分的特点是A,B,C然后就推断消费者的标签是D。

然后进行信息触达。比如一个酒店，发现自己的住客大多都有这些特征需要停车位短住一到两晚居多没有或少量房间迷你吧消费根据这三个条件，很容易得出一个结论是这个酒店的主要顾客是短途家庭游的一家人。所以对于酒店来说可以通过增加家庭饮食套餐，附近景点家庭套票来增加用户的粘性。然后会通过家庭游的，公众来做宣传。看似很正常的推理，这个标签却有可能是完全错误的。符合以上三个条件的，并不止是家庭游的游客。还有可能是到附近公司开会的商务人士，他们会自带好的酒水做招待，甚至到外面过夜生活。也有可能是附近出了一个网红店，附近的情侣专门开车过来打卡的，这就属于短时效性目的。要避免这种归纳推理的错误，好的方法就是在不同数据的维度里面找到“关键间接证据”。就像福尔摩斯看到一个烟斗烧焦的位置在右侧，进而推断使用者是一个左撇子一样。长春白领网址客户,学生公众号

比如上面的例子，用三个条件都筛选不出一个准确的标签。但如果用加上一个额外的数据维度“这些客人的房间都会需求加床”，那基本上就可以确认是一家子旅游的顾客了。所以在用大数据标签目标顾客的时候，找准关键标签能够有效增加后续的转化率，毕竟标签错了那营销也就无从谈起。然而这种“标签+营销”的方式还是有一个很大的缺陷。从消费者行为来说，就算标签对了但是在不恰当的时间和地点推送营销信息也是没用的。就像一个新生儿妈妈被精确地标签，也不带表她随时随地都需要买奶粉和尿布。更别提一个消费者是中高收入的时尚达人并不代表就要为某个潮牌买单。从根本上来讲，是因为消费者的购买动机是多种多样的。标签消费者并进行营销的另外一个弊端就是降低了非目标客群标签的人购买自己产品的可能性。比如我是一个爱学习。

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