企业的金矿藏在大数据中？-企业运营-QPDCA质量论坛

木森林2012

发表于 2013-3-26 11:35:15 | 显示全部楼层 |阅读模式

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根据IBM的一项研究：一天之中互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD。不仅如此，随着智能手机的普及，移动互联网也成为数据的重要来源之一。据“互联网女皇”玛丽?米克(Mary Meeker)发布的《2012互联网趋势报告》预计，2012年全球智能手机用户人数可达11亿。众多在PC端的行为都能够在移动终端实现，全球移动互联网流量已经占到互联网总流量的13%。再加上物联网的智能化识别、定位、跟踪，数据之“大”似乎可以用“无限”来形容。因此，大数据时代正在来临。

　　在这些碎片化、多样化、分散在不同地方的体量庞大的数据下“隐藏”着的巨大商业价值已经被越来越多的企业意识到。根据世界经理人网站读者调查，85.58%的受访对象认为“大数据是企业创造未来的资源金矿”。全球IT咨询公司ThoughtWorks中国地区敏捷转型首席咨询师骆国程指出，所谓的“金矿”就是“对数据进行实时分析、预测性分析和可视化，帮助企业了解客户在情景中的行为，把握市场趋势，并把分析结果纳入到业务决策中，为业务提供持续的反馈，使企业保持对市场变化的敏感度。” 麦肯锡公司预计，数据将与企业的固定资产和人力资源一样，成为生产过程中的基本要素，“大数据将成为竞争的关键性基础，并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱”。

　　世界经理人网站调查还显示，18.63%的人认为通过数据分析可以帮助企业迅速地响应客户需求；33.33%的人认为可以帮助企业进行有效的目标营销；40.20%的人认为可以帮助企业制定重大战略决策，但在这其中，大数据的营销价值可能是谈论最多的方向。

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　　实现与消费者“实时”、“一对一”沟通

　　不少网购爱好者都会有这样的发现：如果你曾经在一家电商网站买过一本关于管理的书，当你再次登录该网站时，它会推荐同类的书籍给你。如果你觉得这还只是雕虫小技，那么当你在浏览不同的网站看到相似的商品推荐时，会不会也小小“惊异”一下呢？其实，不少互联网公司，从亚马逊、谷歌、Facebook，到淘宝、京东都在通过数据分析来解决精准营销和个性化广告推介的问题。

　　过去我们理解的精准营销，无非是先进行市场细分，找到目标客户，分析其特征和倾向，然后针对性地考虑推广营销方式。精准营销的终极目标是实现与客户、消费者一对一的沟通，对于B2B企业来说，CRM可以帮助进行一对一的客户管理，但是B2C企业不可能将所有的产品购买者，或者潜在购买者都列入自己的会员系统。所以很多时候这些企业的精准营销都是建立在自有的会员系统，向它们进行DM、EDM、电话、短信等形式的营销。比如日化巨头宝洁的“生活家”会员系统，根据会员注册的信息和以往的购买记录来向他推荐合适的产品资讯。宝洁品牌运营对外合作总监刘岚说：“通过对会员数据库的分类，我们可以根据消费者不同的喜好推荐不同的产品，同时，也根据他们在系统里的活跃程度，和在沟通方式上的偏好，来选择合适的营销方式。”比如，同一个会员，宝洁可以分析他EDM的打开率、微博上的回复率，到网站上的购买频次，以及发放问卷的反馈如何等信息，来了解哪种沟通方式，沟通频次，和沟通内容最适合他，从而进行精准投放。但是有多少在超市或者网上购买了宝洁产品的消费者会是“生活家”的会员呢？传统的招募会员的局限性众所周知，但似乎也没有更多的办法。然而，在大数据的资源池里，还能做什么？

　　资深互联网数据专家宋星指出：“大数据就是对每一个个体的精确描述，就是从百万中间找到一个具体的人。”过去我们营销的对象是一群人，一群被标上各类标签的人，年龄、职业、爱好等。现在互联网大数据能使企业从一群人当中更细分地去对待每一个消费者、用户。“过去‘不能’，但现在我们正步入‘能’的通道。”宋星说。

　　互联网上可以留下每一个人的行为轨迹，看过什么新闻、视频，玩过什么游戏，发过什么言，这些都是真实的属性记录，甚至比起注册时填写的社会属性等信息更真实。有了大数据可以捕捉到每一个人的网上行为，能够更全面地描述目标受众的属性特征，进而非常精准的“有的放矢”。比如，给一个喜欢汽车的人推送汽车广告，或者其他营销活动。可是，当你知道一个IP地址上的用户喜欢汽车，也知道他喜欢上汽车等相关网站，那广告主是应该在这些网站都投放汽车广告吗？每个网站上的广告内容都是一样的吗？

　　易传媒副总裁王华给出了答案：“我们不仅可以让不同的用户看到不同的广告，而且可以让同一个用户在不同的时刻，不同的网页，看到不同或相同的广告。可以说广告主可以与消费者进行‘实时’的沟通。”比如，当你知道一个喜欢汽车的人正在访问新浪，而这时候你只在网易做了广告，怎么办？王华说，“我们可以实时地监控用户的浏览行为，并将广告需求信息传递给广告主，广告主根据该用户的特征给出广告位的价格，实时竞价，出价高的获得这一次广告的投放机会。请注意，整个过程非常短暂，都是在0.1秒，甚至0.075秒之内完成的。”王华所说的就是目前在互联网广告领域非常流行的RTB（RealTime Bidding）实时竞价模式，这是一种利用第三方技术在数以万计的网站上针对每一个用户进行评估以及实时出价的媒体购买方式。与传统以天为单位进行的媒体购买投放不同，实时竞价规避了无效的受众到达，只针对有意义的用户进行购买。

　　过去的媒介是按天来销售自己的广告，而RTB的出现使得广告位就是一个“天窗”，只有当某一个浏览者访问这个网页，并且通过多种数据确定了该用户的身份，同时发送指示到广告主那里时，广告主决定是否购买该时、该地的广告展示。“比如，一位女士上午看了雅虎的邮件，看了CNN的新闻报道，中午她想吃饭了，打开了凤凰的网站，因为有大数据的支持，知道这一刻这位女士想要看到与食物有关的信息，所以凤凰网站上的广告‘天窗’会自动匹配一个食物的广告给她。”宋星举例说。

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金矿, 企业

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木森林2012

楼主| 发表于 2013-3-26 11:35:39 | 显示全部楼层

对消费者进行360“画像”
　　能够准确地推送合时、合适的广告内容的前提是，企业了解该消费者的特征属性，为其画出“3D”效果的形象。王华说：“我们利用数据模型，根据已知的部分的行为特征，去推及未知的特征。”比如，对已知行为信息的一群人的人口统计学特征进行推断。
　　通过分类，企业给这些人群打上不同的标签，比如，一个在携程网上订过票，在希尔顿官网上注册过的人定义为商旅人士；一个点击过奔驰广告，参加过试驾，经常浏览汽车网站的人被贴上汽车爱好者的标签。这只是简单的划分，随着人们在社交网络，以及智能手机上行为的增多，划分人群的标签也增加到上千类。比如，通过手机定位可以知道使用者是生活在北京的，隔三差五会去上海出差，那么可以根据地点进行不同的内容推送；又通过手机型号，可以了解他收入状况，和对新鲜事物接受能力；通过他经常打开的APP类型又可以进一步判断他的性别和个人兴趣爱好。虽然我们不知道这个人姓甚名谁，但是一个栩栩如生的消费者形象已经被勾勒在我们面前。
　　然而，在这其中消费者与品牌的关系紧密程度也直接影响了营销内容的不同。那些看过某品牌广告的人，和购买过其产品的人，与品牌的关系紧密程度不同，从营销角度来说，就应当进行不同的内容投放。大数据可以帮助企业对这些处于不同营销点的消费者进行分类管理。对还在寻求解决方案的人给予品牌功能展现；对看过广告的人给予促销优惠鼓励其实施购买等。与传统的会员系统不同的是，这些人群数据是实时更新的，精确到毫秒，并且不断累积，帮助企业随时调整广告的传播和投放。
　　为首席执行客户服务
　　IBM大中华区电子商务总监陈靖提出了一个新的名词：首席执行客户。他认为，大数据把每一个消费者放到了显微镜下，对于企业来说，大数据应当被上升至战略地位。“现在的消费者的消费习性发生了很多变化，他有多种获取信息的途径，同时对服务、价格和交付日期需求也更多。这些需求反馈给企业，就需要企业在内部将产品的查询、生产、分销过程变得更智慧。“这样的消费者就是一个‘首席执行客户’。”陈靖说。
　　“消费者把订单在网站下了之后可以到门店退换货，或者通过呼叫中心退换货，同时影响内部向上游供应商的协同，优化你的采购环节，同时在你的供应链网络以及区域配送中心有一个非常清晰的可见性，让消费者知道我的商品现在哪里有货，怎么退怎么换，都可以清楚地看到。这时候CMO（首席信息官）可以做更加精准的有效营销。而这些都需要企业内部进行转型和变化，一切都围绕着首席执行客户。
　　在“首席执行客户”时代，消费者洞察是所有企业活动的起源。大数据不仅能帮助我们对客户的需求做出及时的反应，同时，能够模拟和预测趋势。美国总统大选期间奥巴马团队通过对社会化数据的分析，对50个州的竞选结果都做出了百分之百正确的预测。还有美国一家社交媒体在Facebook上市当天，成功预测了股价走势。他们利用的就是当天Twitter上的情感倾向分析。如果大数据能够极早地捕获消费者的兴趣和爱好，反推在产品设计、营销、供应链生产环节，那么就能避免库存积压危机。
　　同时，通过对用户网上行为数据的分析，我们还可以对已推出的品牌定位进行及时修正和调整。例如，宝洁通过人们在搜索引擎上的行为发现了玉兰油品牌宣传的盲点：在搜索玉兰油的人里面有24.8%的人是询问“玉兰油适合什么年龄”的问题。这个信息说明，消费者在接收到大量的玉兰油产品价值的信息之后，不知道是不是适合自己的年龄。随后，玉兰油在品牌宣观中重点提出“帮你恢复25岁皮肤”的要点，从而把玉兰油的品牌形象进一步明确和加强。
　　大数据能够让企业发现新的蓝海。在调查中，我们还发现， 29.81%的企业已经运用了大数据，41.35%的企业想用，但是因为资金、人力或其他原因暂时没实行。由于技术和基因的原因，传统企业在数据应用上的能力与互联网企业相比还有差距。在“企业应当最先培养哪种能力”的调查选项中，40.78%的人认为，整合企业数据的能力、探索数据背后价值和制定行动纲领能力，以及进行精确快速实时行动的能力应当同时培养。