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企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的六大應(yīng)用
2015-09-05
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企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的六大應(yīng)用



“D世代”企業(yè)是完全以 數(shù)據(jù)分析 驅(qū)動(dòng)的企業(yè)，企業(yè)要擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)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(gè)性化營銷、對(duì)客戶價(jià)值的識(shí)別和挖掘、客戶流失預(yù)警、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(jià)值。
美國的一家信.用卡公司，在對(duì)客戶流失問題進(jìn)行分析的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)借助一些變量指標(biāo)對(duì)客戶進(jìn)行分類，不同項(xiàng)下的指標(biāo)分組下客戶的流失傾向是不同的，比如同時(shí)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(jī)制，對(duì)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(yùn)營商在對(duì)客戶價(jià)值的識(shí)別和挖掘中發(fā)現(xiàn)，老客戶擁有更高的客戶終身價(jià)值，他們購買更加頻繁，對(duì)企業(yè)更加忠誠，服務(wù)成本更低，對(duì)價(jià)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(jià)值方面的資源分配，從而建立起創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值最大化的戰(zhàn)略。
與此同時(shí)，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(gè)從產(chǎn)品為中心到以用戶為中心的時(shí)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(jī)會(huì)。
百分點(diǎn)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(chǎng)，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(duì)于數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用的競爭?！?/span>
但是，對(duì)于撲面而來的大數(shù)據(jù)時(shí)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(jià)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(diǎn)，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(duì)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(gè)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(huì)推出“用戶畫像”和“商品標(biāo)識(shí)庫”的原因，當(dāng)然，它也是制造企業(yè)推動(dòng)“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(shí)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(gè)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?！痹谔K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?cái)?shù)據(jù)匹配系統(tǒng)，同時(shí)構(gòu)建起針對(duì)客戶的統(tǒng)一視圖，即將企業(yè)網(wǎng)站、移動(dòng)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(huì)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(huì)整合其門店、PC、移動(dòng)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(dòng)微店，客廳端PPTV的數(shù)據(jù)?！贝送?，蘇寧還會(huì)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(cái)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(yàn)。
“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(duì)整個(gè)門店的客流分析，比如說今天有多少人到了這個(gè)門店，二是對(duì)于用戶身份的識(shí)別以及定位，比如今天來這間門店的，有多少是會(huì)員，有多少是非會(huì)員，會(huì)員里面有多少是新注冊(cè)的會(huì)員，有多少是老會(huì)員等。由此，借助數(shù)據(jù)的支撐和數(shù)據(jù)的說明，會(huì)讓我們看到會(huì)員發(fā)展的速度和質(zhì)量?！碧K寧方面表示。
事實(shí)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(tái)，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(shí)，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(xiàng)工作，按照蘇萌的分析，“數(shù)據(jù)管理需要精確到個(gè)體消費(fèi)者的洞察。”它包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)/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(fèi)偏好的個(gè)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(shí)間，為方便統(tǒng)計(jì)量，可以停止交易的時(shí)間，或者持續(xù)交易的時(shí)間;F即Frequently(頻率)，表示客戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)購買的次數(shù);M即Monetary Value，表示客戶在統(tǒng)計(jì)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(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。它通過一個(gè)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(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價(jià)值狀況，并將用戶分層為：一般發(fā)展用戶、一般價(jià)值用戶、一般挽留客戶、一般保持客戶重要價(jià)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(fèi)偏好的個(gè)體畫像方面，很多用戶的個(gè)性化數(shù)據(jù)被提.煉出來，包括年齡、性別、職業(yè)、興趣、對(duì)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(gè)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(cè)，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(fèi)者觀察，如何進(jìn)行用戶體驗(yàn)優(yōu)化，如何提高營銷效能，如何提升運(yùn)營效率等。CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)


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