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企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的六大應(yīng)用

責(zé)任編輯:editor007

作者:屈麗麗

2015-08-28 17:04:50

摘自:商學(xué)院

“D世代”企業(yè)是完全以數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的企業(yè),企業(yè)要擁抱大數(shù)據(jù)時代,利用大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化成洞察的能力釋放企業(yè)潛能,實現(xiàn)轉(zhuǎn)型與進(jìn)化,需要大數(shù)據(jù)應(yīng)用的方法論

D世代方法論

“D世代”企業(yè)是完全以數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的企業(yè),企業(yè)要擁抱大數(shù)據(jù)時代,利用大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化成洞察的能力釋放企業(yè)潛能,實現(xiàn)轉(zhuǎn)型與進(jìn)化,需要大數(shù)據(jù)應(yīng)用的方法論。

企業(yè)要擁抱大數(shù)據(jù),個性化營銷、對客戶價值的識別和挖掘、客戶流失預(yù)警、數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)廣告、企業(yè)商業(yè)決策、庫存管理和物流配送等大數(shù)據(jù)的六種典型應(yīng)用,可以幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)應(yīng)用中創(chuàng)造價值。

美國的一家信.用卡公司,在對客戶流失問題進(jìn)行分析的時候,發(fā)現(xiàn)借助一些變量指標(biāo)對客戶進(jìn)行分類,不同項下的指標(biāo)分組下客戶的流失傾向是不同的,比如同時滿足A1、B1、X1條件的用戶流失概率為66.7%,而滿足A1、B3的客戶流失率僅為5%,從而建立起了客戶流失預(yù)警的內(nèi)部機制,對新客戶開發(fā)的資源分配也起到了重要的指導(dǎo)作用。

同樣的事情發(fā)生在中國電信業(yè)的客.戶保留案例中,一家中國電信運營商在對客戶價值的識別和挖掘中發(fā)現(xiàn),老客戶擁有更高的客戶終身價值,他們購買更加頻繁,對企業(yè)更加忠誠,服務(wù)成本更低,對價格更不敏感。詳細(xì)的客戶.數(shù)據(jù)分析最終幫助企業(yè)優(yōu)化配置了有限的資源,比如在開發(fā)新客戶,保留舊客戶以及交叉銷售提升客戶價值方面的資源分配,從而建立起創(chuàng)造企業(yè)價值最大化的戰(zhàn)略。

與此同時,更多的通過大數(shù)據(jù)的分析和挖掘的企業(yè)案例不斷涌現(xiàn),在這個從產(chǎn)品為中心到以用戶為中心的時代,如何利用用戶的數(shù)據(jù)資產(chǎn)為企業(yè)建構(gòu)更好的商業(yè)模式,創(chuàng)造更好的商業(yè)收益正成為企業(yè)們面臨的最大挑戰(zhàn)。當(dāng)然,這本身也意味著巨大的機會。

百分點創(chuàng)始人兼董事長、北大光華管理學(xué)院研究教授蘇萌告訴《商學(xué)院》記者,“數(shù)據(jù)將是‘未來的新石油’,中國將成為全球最重要的大數(shù)據(jù)市場,大數(shù)據(jù)有望引領(lǐng)自IT和互聯(lián)網(wǎng)泡沫以來的下一輪經(jīng)濟(jì)增長浪潮,未來公司之間的競爭將是對于數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用的競爭。”

但是,對于撲面而來的大數(shù)據(jù)時代,還有不少的企業(yè)感到困惑和迷茫,比如我們的企業(yè)到底能積累什么樣的數(shù)據(jù),如何發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價值,面向未來的商業(yè)創(chuàng)新又需要增加或抓取哪些新的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)到底能幫助企業(yè)做什么,如何獲取這些想要的數(shù)據(jù),企業(yè)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略到底是什么等等一系列的問題,當(dāng)然,還有更重要的一點,這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用能在哪些方面發(fā)揮作用-

打造大數(shù)據(jù)管理的兩極

對企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理來說,兩大系統(tǒng)不容忽視,一是用戶管理系統(tǒng),另一個就是商品(內(nèi)容)管理系統(tǒng)。這也就是很多企業(yè),尤其是電商企業(yè),會推出“用戶畫像”和“商品標(biāo)識庫”的原因,當(dāng)然,它也是制造企業(yè)推動“定制化生產(chǎn)”,“數(shù)據(jù)工廠”的重要前提和基礎(chǔ)。

然而,要建構(gòu)企業(yè)的用戶管理系統(tǒng)和商品(內(nèi)容)管理系統(tǒng),需要大量數(shù)據(jù)的支撐,這些數(shù)據(jù)到底如何獲取,又如何建適合本企業(yè)的商業(yè)模型呢-

“企業(yè)要擁抱大數(shù)據(jù)時代,需要做好數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個方面的工作,在此基礎(chǔ)上,企業(yè)才能進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和挖掘,也就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。”在蘇萌看來,數(shù)據(jù)收集是幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島的重要工作,在收集過程中,企業(yè)需要建立起第一方數(shù)據(jù)(企業(yè)自身)、第三方數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)(客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù))、交易數(shù)據(jù)等在內(nèi)的多重數(shù)據(jù)匹配系統(tǒng),同時構(gòu)建起針對客戶的統(tǒng)一視圖,即將企業(yè)網(wǎng)站、移動設(shè)備、展示廣告、線下數(shù)據(jù)、企業(yè)營銷數(shù)據(jù)庫、社會化媒體、電子郵件、呼叫中心、MINI-SITE上所有企業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整合。

以蘇寧為例,蘇寧大數(shù)據(jù)相關(guān)部門負(fù)責(zé)人就告訴記者,“蘇寧會整合其門店、PC、移動以及TV的四端數(shù)據(jù),覆蓋全國所有城市的1600家門店,以及線上在B2C領(lǐng)域排名前三的蘇寧易購,以及數(shù)千上萬家移動微店,客廳端PPTV的數(shù)據(jù)。”此外,蘇寧還會注意到這些數(shù)據(jù)不同服務(wù)方面上的收集和整合,比如零售數(shù)據(jù)、娛樂、金融、理財方面的商品和服務(wù)數(shù)據(jù),最終通過這些數(shù)據(jù)的整合為用戶創(chuàng)造最佳體驗。

“以門店端為例,蘇寧在門店端布局了相關(guān)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和分析:一是對整個門店的客流分析,比如說今天有多少人到了這個門店,二是對于用戶身份的識別以及定位,比如今天來這間門店的,有多少是會員,有多少是非會員,會員里面有多少是新注冊的會員,有多少是老會員等。由此,借助數(shù)據(jù)的支撐和數(shù)據(jù)的說明,會讓我們看到會員發(fā)展的速度和質(zhì)量。”蘇寧方面表示。

事實上,不只是蘇寧,包括華為、TCL等很多企業(yè)都在打造包括電商、媒體、金融在內(nèi)的數(shù)據(jù)客理平臺,由此沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn),掌握用戶。而奇虎360在建構(gòu)其金融生態(tài)的同時,也提出了要將搜索、電商、社交數(shù)據(jù)三方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和管理。

由此,數(shù)據(jù)管理成為數(shù)據(jù)收集之后的第二項工作,按照蘇萌的分析,“數(shù)據(jù)管理需要精確到個體消費者的洞察。”它包括數(shù)據(jù)的存儲/倉庫,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,篩選/細(xì)分,分析/決策,最終形成客戶的群體劃分和基于消費偏好的個體畫像。

在客戶的群體劃分中,RFM模型非常有用,R即Recently(最近),表示客戶最近一次購買的時間,為方便統(tǒng)計量,可以停止交易的時間,或者持續(xù)交易的時間;F即Frequently(頻率),表示客戶在統(tǒng)計周期內(nèi)購買的次數(shù);M即Monetary Value,表示客戶在統(tǒng)計周期內(nèi)每次購買的平均金額(如圖)。

不難看出,RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。它通過一個客戶的近期購買行為,購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況,并將用戶分層為:一般發(fā)展用戶、一般價值用戶、一般挽留客戶、一般保持客戶重要價值用戶,重要發(fā)展用戶、重要挽留用戶、重要保持客戶,進(jìn)而幫助企業(yè)制定不同的營銷策略。

而在基于消費偏好的個體畫像方面,很多用戶的個性化數(shù)據(jù)被提.煉出來,包括年齡、性別、職業(yè)、興趣、對品牌的特殊偏好、其關(guān)注的領(lǐng)域等等,這也就是常被提及的用戶畫像或用戶標(biāo)簽庫。這個標(biāo)簽庫的數(shù)據(jù),除了需要足夠豐富,完整,準(zhǔn)確之外,它往往還需要上面提到的用戶分層、用戶畫像、用戶的購買預(yù)測,本質(zhì)上就是要用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)去解決商業(yè)上的命題。

而這一商業(yè)命題,就是數(shù)據(jù)的應(yīng)用,就是企業(yè)如何從數(shù)據(jù)應(yīng)用中獲益,它包括如何幫助企業(yè)進(jìn)行消費者觀察,如何進(jìn)行用戶體驗優(yōu)化,如何提高營銷效能,如何提升運營效率等。

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