我想先问一个问题，在座的同学，除了老师，有哪一位是连续三年都来这儿听的？我原来是打算讲去年的东西，有同学居然再来，我就不敢了。所以当受到阳翼老师的嘱托之后，我就在想：要讲什么呢？因为我是连续第三年在这里讲了，事不过三，第一年我讲了大数据，就是网络大数据，第二年我讲了网络调研及研究方法，所以我一直在想今天要讲什么。要不我把之前的网络大数据和研究方法结合起来讲吧，然后我再想想，如果我讲大数据，惨了，还好我今天用的不是大数据，而是微小数据。因为今天早上还有刚才都是些高大上的人在“云端”讲的，我现在是用微小数据讲的，是在“霾”这个层面的，不是在云端，或许你说我是在雾端，为什么我要这样说呢？因为我今天讲的这个也是小小的微创新吧，也不算一个全新的东西。不过在我开始之前，我也想介绍一下我们学会，我们学会本身成立四年了，但是我们研究互联网的团队已经有十几年了，我们从2000年开始就加入了两个项目，一个是全球互联网的项目，有三十多个国家来参与的项目；还有在2004年我们也成立了一个亚太区互联网联盟，是由中国互联网络信息中心（CNNIC）发起的，也有好几个国家和地区参与这个项目。我们一直都在做和互联网息息相关的分析，这是全球性的，我们也搞大数据，比如说举办一些大数据论坛，我们每年都会做澳门居民使用网络行为跟影响的研究。过去十几年，我们每年都会发布一些研究报告，关于互联网方面的，包括我们也出了些数码生活的成果，我们也参与了社科院蓝皮书的研究报告撰写，这些都是我们团队过去十几年通过研究互联网得到的。我还有一个身份就是民意研究这块的——亚洲民意研究联盟的理事。我们希望把我们理解的消费者还有他们的网络行为、互联网技术的发展、互联网技术的应用与创新等结合在一起。我们是从做研究开始的，传统的研究都是非常单一的，就是研究。但是现在随着技术的发展慢慢要往技术这边靠，搞技术也要向研究这边靠，这些传统模式都是以数字的形式呈现的，我们就利用这种共生的形式，就是技术与研究结合在一起做。

我们是怎么做的呢？最重要的当然是数据，数据今天讲了很多了，我们讲的数据包括全方位数据的收集，包括网络的数据、调研的数据、记录的数据，包括传感器设备的数据，全方位去关注这些数据。我本身是在大学里教研究方法的，思维是比较倾向批判性的，因为不管做大数据还是小数据、微数据，其实最后还是要回到最根本的：我们认为科学的层面就是数据本身信度和效度的问题、测量的问题。所以从数据的角度来说，不管是大数据还是其他类型的数据，必须要通过科学的检验。数据处理跟分析现在有很多很时髦的词语，我们通过这些最终还是要得到一些很有意义的东西，这个“很有意义”就是要产生价值，这些价值最终会为客户提供一个解决方案，我们整个思路就是这样子。

今天我讲的微数据平台，就是希望能够利用及时采集的微信公众号数据，事实上我们整个构想是从Facebook开始的，然后是微信、微博。我今天要讲的主要是微信公众号数据，用线上线下、意见反馈、网络挖掘和推荐系统等方法来打造可以实时推送内容、实时反馈的数据。持续进行闭环的公众号诊断，评估优化，建立粉丝画像及推荐内容的微数据平台，最终实现精准客户关系管理。我这里主要是拿微信的数据来讲，其实我们不单纯涵盖微信这个平台。今天我讲的为什么是在“霾”这个层面？因为我们希望在客户关系管理里面不光是讲好的东西，不单是找客户（买的这个人），不单是对你非常满意的人，更重要的就是要找到对你不满意的人。如果你能解决问题，让一个不满你的人对你满意的话，你不单是找到一个对你满意的人，而且能找到跟他相关的更多的人。我们是通过这样的数据收集和分析，通过一个闭环的过程来发现我们不好的地方，然后去改善它们。

这个微创新里面包括两组数据，一个是微数据，包括微信、微博、Facebook，用户个人数据、意见数据、行为数据、消费数据和地理位置数据；小数据部分包括抽样调查、问卷调查、深度访谈、观察、小组讨论、意见卡等等。这两块一个就是技术方面，另外一个就是技术的获取，刚才原理也讲过。还有一个小数据部分，这是我们一直以来都非常强调的，就是你怎样找到跟它匹配又具有微数据的特征，还能重现小数据，最终带来效益。

关于闭环式的管理，我们来界定一个用户，或者是粉丝，你接触到粉丝或者用户之后不间断地向其推送信息，通过我们的诊断，通过不断的优化、搜集，发现问题，然后维护现有的用户，还要发现新用户的整个闭环过程，这就涉及每一个环节要采取一些什么样的措施。我们大体在网络上可以查到大量架构图之类的信息，但是在真正操作过程中，能不能形成有价值的真正能用来分析的数据，这需要一个非常严谨的运作过程。它里面包括用户的画像、行为和态度，包括诊断、评估、推荐、信任，这些都是闭环客户关系管理里面必须要有的元素，还包括线上的和线下的。

这个就是我们运行的实时推送、跟踪、记录、反馈及引流的信息闭环模式，有一个是信息传播的闭环，第二个就是用户、粉丝关系管理的闭环。我们通过网络挖掘从不同的渠道采集数据，而且对这些数据做实时更新，然后通过机器与人的建构有针对性地进行清理工作。我们也有公众号的咨询，通过这些自身的账号和竞争对手账号的信息来做内容抽取，抽取之后通过智能的推荐系统，根据画像信息来做推送。整个过程包括推送、反馈意见，包括线下，包括调研，通过访谈，通过社交媒体数据挖掘，找出哪些是好的东西，哪些是有问题的，通过这种循环的过程产生一次传播、二次传播，完成微数据平台机制。我们整个平台里面，可以做一个粉丝分析，我举的例子是微信的。用你的用户、粉丝信息来建立每个用户粉丝微数据的画像，再加上我们通过小数据部分来完善每一个用户的信息，然后在粉丝使用你的服务、阅读你的图文过程中发现粉丝的兴趣，发现粉丝对你的信息是怎样的态度或者意见，同时再把粉丝的画像作进一步的完善。传播分析方面，我们可以通过你跟用户之间、粉丝之间沟通的过程，或者是他们使用你的信息、阅读你的信息、接受你的信息，在这个过程中发现有哪些地方你做得不足，有哪些地方出现问题，通过这个平台作及时的分析。

我的时间差不多了，谢谢大家！