互聯網金融融入社會環(huán)境的發(fā)展前期，處于初創(chuàng)期的企業(yè)通常會依賴產品的規(guī)?；癄I銷推廣方式，長此以往，這會致使其陷入規(guī)模化發(fā)展與成本浪費的非零和博弈之中，但隨著互聯網技術的全方位滲透，越來越多的企業(yè)重視大數據的分析和報告，便于實時洞察社會經濟的發(fā)展趨勢及變化，緊跟市場需求改進產品和提升服務。如何從海量業(yè)務數據中挖掘有價值的信息和知識，提高運營效率和盈利能力，以數據獲取產品的精準推送的營銷取代了原有的粗獷式利潤增長方式顯得尤為重要，由此黑客營銷應用而生。
現如今黑客已不僅僅代表著某個編程人員，而是一個綜合體，黑客這一說法起源于硅谷，是2010年最早由Qualaroo的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sean Ellis提出來的。但它真正引起業(yè)界廣泛關注與交流的是Andrew Chen于2012年提出，在他看來，互聯網技術擁有者試圖用更聰明的方式解答產品得以增長的奧秘，并使之成為助力產品增長的長效機制。這種基于數據挖掘和數據分析的方式，通過使用可伸縮參數和可重復的技術性手段實現了用戶資源的急劇增長，為企業(yè)的迅速崛起提供了行之有效的途徑。
數據分析是增長黑客日常工作的基本組成部分。產品功能邏輯越復雜，用戶量越大，涉及的利益方也越多，數據分析的成本和要求就越高。對數據分析內容的界定是進行大數據分析和動態(tài)市場測試的首要環(huán)節(jié)。例如聚類分析有助于進行目標人群的精準定位，消費需求分析有助于企業(yè)把握核心資源的投入配額，相關性數據分析有助于企業(yè)明確市場定位與目標消費群體，動態(tài)市場預測有助于不斷矯正與市場需求的匹配度。增長黑客經過定性分析與定量分析的相互結合、不斷驗證，最大程度地還原市場狀態(tài)。
移動智能終端設備以及互聯網的普及，使得大數據的應用已經滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為企業(yè)預測市場、制定決策、洞悉消費者和競爭對手的重要依據。對于企業(yè)而言，隨著市場經濟的發(fā)展和新經濟秩序的出現，大數據已經超越資產、技術、規(guī)模等因素，成為品牌參與新經濟競爭格局中的核心資本。
但在這個過程中，不可避免的會出現問題，縱觀營銷技術本身并不存在任何好與壞，只是其中行為主體可能存在自身規(guī)范不足的情況，究其原因，主要表現為兩個方面：一方面是市場環(huán)境的變化會刺激新興產業(yè)采取激進式發(fā)展態(tài)度，妄想通過非正當手段對用戶數據進行收集，以此提升現有的影響力;另一方面是黑客營銷作為新興的營銷手段，伴隨著大數據的出現而備受青睞，整個市場環(huán)境并未形成規(guī)范化的約束準則。此外，現階段網絡行為主體更加難以預測，不少非法主體往往采取身份盜用、技術規(guī)避等行為侵犯用戶隱私。由此看來，需要恰當的處理網絡行為規(guī)范與道德損害之間的平衡，防止網絡環(huán)境的風險再現。
越來越開放的網絡環(huán)境造成了技術的濫用和權限的粗放，同時出現的是對技術細節(jié)缺乏了解的網民。兩者結合的結果是，只要開發(fā)者愿意，軟件總能輕易地獲取大量的用戶隱私，輕則冠以改進體驗、提供個性化服務，重則挪為他用滲著兜售出賣。用戶并沒有了解技術的義務，卻要為此承擔后果，這就要求開發(fā)者更加具有道德上的責任感與法律上的敏感度，在用戶已知的前提下，盡可能用最小程度的授權，提供最大程度的用戶知情服務。
與國外明確的界定與嚴格的懲罰措施相比，國內的相關法律法規(guī)仍存在一定的盲點。愿景宏大，渴望成為世界級出色公司的團結，應當在籌建伊始就樹立正確的價值觀，用國際化的視野規(guī)劃每一步發(fā)展戰(zhàn)略，謹守契約精神，讓企業(yè)的品牌更具國際競爭力。
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