企業(yè)最有價值的數(shù)據(jù)在哪里

當前，傳統(tǒng)(非互聯(lián)網(wǎng)類)企業(yè)已認識到大數(shù)據(jù)的價值，但如何結合企業(yè)現(xiàn)狀有效應用大數(shù)據(jù)，仍普遍存在著迷茫。針對這種現(xiàn)狀，HCR基于企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的相關服務經(jīng)驗，提出一些可行性的思路和建議，供企業(yè)客戶了解和實施。

本文內(nèi)容適合擁有較多客戶資源(ToC和部分ToB)和內(nèi)部數(shù)據(jù)的大中型企業(yè)，對擁有大量企業(yè)/個人管理數(shù)據(jù)的政府機構(如稅務)的大數(shù)據(jù)應用也有借鑒意義。

一、企業(yè)最有價值的數(shù)據(jù)在哪里

大數(shù)據(jù)的價值基礎來自于數(shù)據(jù)，對于企業(yè)最有價值的數(shù)據(jù)，我們認為有兩點：

1)內(nèi)部業(yè)務大數(shù)據(jù)(而非外部大數(shù)據(jù))具有最高的應用價值

企業(yè)的大數(shù)據(jù)，從來源講可分為內(nèi)部(自身業(yè)務生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù))和外部(來自外部，如第三方/互聯(lián)網(wǎng))。當前企業(yè)熱衷于引入來自外部的大數(shù)據(jù)(如互聯(lián)網(wǎng)/電商/移動互聯(lián)網(wǎng))和相關服務應用，而忽視了一個事實：現(xiàn)有的內(nèi)部業(yè)務大數(shù)據(jù)才是最大的價值挖掘目標。

大中型企業(yè)在信息化與數(shù)據(jù)應用過程中，大都已經(jīng)完成了第一階段(信息化系統(tǒng)建設與業(yè)務數(shù)據(jù)采集的自動化/常態(tài)化)的工作。多年來建立的各種業(yè)務信息系統(tǒng)已積累了大量業(yè)務數(shù)據(jù)。而進入第二階段(挖掘數(shù)據(jù)提升企業(yè)業(yè)務經(jīng)營管理)后，卻進度緩慢。相比外部數(shù)據(jù)，內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)體量大，內(nèi)容多樣，時間跨度長，是企業(yè)大數(shù)據(jù)的主體。因其與企業(yè)特性直接相關，深入覆蓋經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)，其對企業(yè)的價值遠大于各種外部數(shù)據(jù)。然而，這些數(shù)據(jù)很少發(fā)揮出應有的價值，大都沉睡在那里，甚至成為負擔。

2)內(nèi)部業(yè)務大數(shù)據(jù)中，應優(yōu)先關注服務客戶相關的數(shù)據(jù)

企業(yè)內(nèi)部業(yè)務大數(shù)據(jù)，如果按邏輯屬性劃分，可分為兩大類：

1) 產(chǎn)品/服務相關：圍繞企業(yè)產(chǎn)品/服務相關的(研發(fā)/設計/原材料/生產(chǎn)/制造/反饋)的數(shù)據(jù)

2)服務客戶相關：圍繞著目標客戶(可為B或者C)的相關(售前/銷售/客服/運維/活動/CRM等等)數(shù)據(jù)

以上兩類數(shù)據(jù)中，服務客戶相關的業(yè)務行為對企業(yè)經(jīng)營影響巨大。其數(shù)據(jù)也是企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)的主體，應優(yōu)先作為內(nèi)部大數(shù)據(jù)挖掘應用的目標。

二、實施的流程

下面，針對企業(yè)最有價值的內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)集，結合消費者研究與標簽化研究方法，我們來介紹如何有效挖掘其大數(shù)據(jù)價值的機制。

首先我們給出一個主要的流程，后續(xù)將對每個步驟進行詳細說明。

數(shù)據(jù)來源：大數(shù)據(jù)平臺部@HCR

Step1總體體系設計： 對現(xiàn)有內(nèi)部數(shù)據(jù)進行重構設計

對現(xiàn)有的業(yè)務數(shù)據(jù)體系，結合實際情況與未來的應用目標，重新進行數(shù)據(jù)組織和規(guī)劃。過程中要關注兩點：

要點1：數(shù)據(jù)的組織，要從功能為中心轉向以客戶為中心(按生命期階段組織)。企業(yè)內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)，當前大多是以業(yè)務功能(系統(tǒng))為中心組織，相互間未充分打通。用于價值挖掘的業(yè)務數(shù)據(jù)，要以每個客戶為中心，以用戶生命期為線，將其所有業(yè)務功能階段的數(shù)據(jù)串起來。

要點2：以類標簽化的思想建立客戶的數(shù)據(jù)描述體系，作為未來全景數(shù)據(jù)整合的框架。描述體系的來源數(shù)據(jù)不僅有內(nèi)部數(shù)據(jù)，也包含外部數(shù)據(jù)(輔助)。實際的數(shù)據(jù)整合處理將基于該體系進行：已有的數(shù)據(jù)可直接引入，缺失數(shù)據(jù)內(nèi)容作為后續(xù)采集/外購的主要目標。

以某車企客戶為例，其相關的大數(shù)據(jù)，對應由9大內(nèi)部業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生，各自獨立。在數(shù)據(jù)體系重構整合中，重構的示意圖如下：

數(shù)據(jù)來源：大數(shù)據(jù)平臺部@HCR

Step2 數(shù)據(jù)整合集中：對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行實際整合，建立一個統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺

基于step1得到的規(guī)劃方案，對現(xiàn)有的業(yè)務數(shù)據(jù)通過技術手段從各業(yè)務系統(tǒng)整合到統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺上。該平臺作為數(shù)據(jù)分析平臺，與生產(chǎn)業(yè)務系統(tǒng)分離，提供對數(shù)據(jù)倉庫/結構化/非結構化數(shù)據(jù)的支持。

整合中要注意：

(1) 數(shù)據(jù)模型的設計以及數(shù)據(jù)ETL(清洗/轉化)，都需要以客戶為中心進行統(tǒng)一規(guī)劃

(2) 充分考慮新數(shù)據(jù)體系中缺失/不足的數(shù)據(jù)內(nèi)容未來的融入和整合機制。

Step3 標簽化分析：對客戶進行全方位標簽化分析，生成標簽化描述結果

在step2整合得到的以用戶為中心的多維度數(shù)據(jù)空間上，基于消費者研究與業(yè)務特性建立用戶標簽體系，并對客戶進行實際的標簽化分析。標簽體系的定義，要兼顧用戶基本信息、業(yè)務特點和未來應用的目的，并不斷擴展。

比如前述的車企客戶，對用戶標簽，已經(jīng)定義了如下幾類：基本屬性(性別、年齡段、購買能力、職業(yè)階層…)、家庭情況(家有兒童,第二輛車)、車型/駕駛偏好(如偏好SUV 、注重安全性.、追求速度感…)、配件關注點(喜歡原裝、喜歡功能性配件)、內(nèi)裝偏好、保養(yǎng)習慣、參與活動偏好、觸媒習慣等。

Step4 業(yè)務實際應用/挖掘：通過業(yè)務活動，進行客戶大數(shù)據(jù)價值的實際挖掘和應用

對所有客戶分析得到標簽化描述結果，可通過統(tǒng)一的客戶分析平臺，提供給企業(yè)內(nèi)部所有部門實際應用。各部門可根據(jù)實際業(yè)務需要，通過標簽靈活準確篩選目標客戶(如市場部可以查找80后家有兒童且購買能力強的目標客戶做MPV家用車型推廣)，或發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品客戶群的深層特性(產(chǎn)品設計部門可分析車型的目標客戶與實際購買客戶是否一致)。

三、如何實施

在內(nèi)部大數(shù)據(jù)應用流程閉環(huán)的5個主要步驟中，每一步工作都有著不同的重點：

Step1總體體系設計

總體體系設計，決定了企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)應用未來可以發(fā)揮的價值空間，所以需要高度重視。前期要做踏實，不要急于求成。

主要工作包括：

● 對企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況深入摸底，確定客戶相關數(shù)據(jù)在各業(yè)務系統(tǒng)中的情況(分布/數(shù)據(jù)屬性/關聯(lián)性/數(shù)據(jù)質量等)

● 通過在各業(yè)務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發(fā)展趨勢，確定企業(yè)各部門未來的應用總體需求目標，并抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。

● 在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數(shù)據(jù)架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。

輸出結果至少包括：

● 新數(shù)據(jù)體系的設計與重構方案，定義以客戶為中心的新數(shù)據(jù)模型的抽象/關聯(lián)性/屬性來源/生成機制等，包括對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的整合機制，以及對當前(基于標簽體系要求)缺失數(shù)據(jù)屬性的采集和融合機制。

● 客戶標簽應用體系的框架性實現(xiàn)方案，包括對客戶標簽體系的框架與分類體系、重要標簽設計與分析思路，以及未來的應用模式等

Step2 數(shù)據(jù)整合集中

基于新數(shù)據(jù)體系的設計要求，建立一個統(tǒng)一的內(nèi)部大數(shù)據(jù)平臺，將相關的數(shù)據(jù)整合于其中并進行有效管理。

主要的工作包括：

● 搭建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺的軟硬件/網(wǎng)絡的基礎架構(包括應用與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng))

● 對于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，基于新數(shù)據(jù)體系的設計，設計數(shù)據(jù)物理模型和對接方案，并通過技術手段(ETL/編程)對接各內(nèi)部業(yè)務系統(tǒng)，將各業(yè)務系統(tǒng)的相關數(shù)據(jù)統(tǒng)一整合到大數(shù)據(jù)平臺

● 對于缺失數(shù)據(jù)和外部來源的大數(shù)據(jù)，建立一套相應的機制，保證后續(xù)持續(xù)有效的整合此類數(shù)據(jù)。

輸出結果包括：

● 一個統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，能夠持續(xù)整合和管理來自企業(yè)內(nèi)外部的用戶相關的所有數(shù)據(jù)資源。

● 一套技術與業(yè)務實施機制，確保數(shù)據(jù)整合和采集的可持續(xù)性和有效性。

在現(xiàn)有數(shù)據(jù)整合時，企業(yè)由于內(nèi)部業(yè)務信息系統(tǒng)眾多，且往往對應不同的IT開發(fā)商，為保證整合多業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準確性和效率，本步驟的實施者，建議優(yōu)先選擇企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)有業(yè)務信息系統(tǒng)的核心IT開發(fā)商，或由企業(yè)的信息中心完成，注意：實施過程中需要有大數(shù)據(jù)架構與數(shù)據(jù)專家提供咨詢和指導。

Step3 用戶標簽化分析

本階段工作對數(shù)據(jù)未來價值的影響最大。在實際的實施中不是一蹴而就的，是個長期遞進的過程，需要根據(jù)業(yè)務變化和應用需要，不斷優(yōu)化和擴展用戶標簽體系。相關工作主要由熟悉行業(yè)的用戶研究人員和數(shù)據(jù)挖掘/算法工程師根據(jù)企業(yè)業(yè)務的需要配合完成。

● 用戶研究人員：基于全局的客戶標簽體系，對數(shù)據(jù)體現(xiàn)的用戶行為進行深入研究和分析，并針對業(yè)務的需求，定義高應用價值的標簽，并發(fā)現(xiàn)相關分析規(guī)則

● 數(shù)據(jù)挖掘/算法工程師：綜合運用大數(shù)據(jù)技術(數(shù)據(jù)挖掘/機器學習等)方法，配合研究員進行挖掘，并完成標簽分析的算法編程，使得大量標簽的分析處理能以自動化方式來實現(xiàn)。

輸出結果包括：

● 所有客戶的標簽化分析和描述結果。

● 特定客戶群體/業(yè)務需求相關的深入分析報告。

Step4 業(yè)務實際應用

由企業(yè)各部門人員完成，業(yè)務人員對step3中產(chǎn)生的客戶標簽分析結果，結合實際業(yè)務需求提取和分析所需要的內(nèi)容，并在后續(xù)的業(yè)務活動(如針對所選擇客戶的廣告宣傳、營銷..)和決策分析中進行應用。

為了便于實際使用，對Step 3 中的分析結果建立統(tǒng)一的應用分析平臺，支持業(yè)務人員靈活篩選/分析所有客戶的標簽化屬性，并能夠提供更深入的研究報告和最新的可視化分析工具，以支持企業(yè)更多更深層次的數(shù)據(jù)應用。

對于業(yè)務人員，如果缺乏使用分析結果的思路和想法，可通過培訓和案例拓展其思路。同時在使用之后，需要根據(jù)業(yè)務情況與數(shù)據(jù)研究人員交流和不斷反饋，協(xié)助提升標簽分析模型的精度。

Step5 應用結果的反饋

在各部門使用數(shù)據(jù)開展業(yè)務后，需盡可能收集所接觸客戶的反饋結果。反饋結果的采集內(nèi)容要參照全局數(shù)據(jù)體系的定義，通過便捷的電子化形式(如二維碼問卷)完成和提交。這種反饋的閉環(huán)機制，可有效避免長期以來對客戶實際感知的斷裂，能有效提升用戶標簽化畫像的準確度與后續(xù)應用價值。我們的一家外資藥品企業(yè)客戶，已經(jīng)開始進行相關嘗試，收到了良好的效果。

四、要注意的問題和解決方法

企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)整合挖掘與應用，當前已經(jīng)受到許多行業(yè)內(nèi)的領頭企業(yè)的關注，并開始嘗試。但由于缺乏體系化的思路和經(jīng)驗，遇到不少困難。企業(yè)在進行計劃相關實施時，首先要注意如下問題：

1、建設思路與實施者的選擇

從前面的闡述可以發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部大數(shù)據(jù)整合與應用挖掘，本質是用戶深入研究與相關應用。不僅數(shù)據(jù)組織和標簽體系，甚至IT相關的數(shù)據(jù)平臺整合與建設，也遵循用戶研究的思路來完成。用戶研究/大數(shù)據(jù)挖掘技術(如數(shù)據(jù)挖掘/算法)人員是實施的核心團隊。

遺憾的是，在我們接觸的一些企業(yè)中，建設思路仍有很大偏差。有的仍然遵循IT系統(tǒng)建設的思路，認為應由IT企業(yè)來完成此事。實際上，IT企業(yè)并不具備實施中最重要的用戶研究/數(shù)據(jù)挖掘等專業(yè)能力(其更適合step2/4所需的相關IT平臺的開發(fā))。而有的企業(yè)則認為這是CRM業(yè)務的延伸，適合CRM服務商完成。這也是不對的，CRM數(shù)據(jù) /業(yè)務只是企業(yè)用戶大數(shù)據(jù)/應用中的子集，CRM人員是用戶研究結果的應用者而不是建立者。

以上錯誤認識直接影響了諸多企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)挖掘與相關應用的有效推進。某主流手機制造廠商，就是重技術平臺，不重深入研究，覺得采集整合了大量數(shù)據(jù)后應用價值就水到渠成了。而某合資車企則是意向將該項目由國際著名it服務咨詢企業(yè)來完成(事實上我們并不認為該咨詢企業(yè)能夠深入了解汽車行業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)律與用戶特點)。某省移動運營商，在針對集團客戶進行大數(shù)據(jù)整合與營銷支撐服務時，由某上市it企業(yè)進行實施。雖然該企業(yè)的it研發(fā)能力很強，但由于因循傳統(tǒng)業(yè)務流程管理的思路，一線客戶經(jīng)理無法從系統(tǒng)中獲得對所服務集團客戶的深入認識，也難以進行針對性的業(yè)務推廣。

因此，企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)應用的實施，選擇一個能力全面的實施者很重要。該實施者既要熟悉企業(yè)業(yè)務特性、具有專業(yè)的用戶研究能力外，也要具有大數(shù)據(jù)相關的技術(平臺架構設計/數(shù)據(jù)挖掘/大數(shù)據(jù)算法分析)能力，兩者缺一不可。

2、整合數(shù)據(jù)時會遇到較大困難

企業(yè)在實施step2(數(shù)據(jù)整合集中)時大都遇到相同的問題：進度延誤和數(shù)據(jù)集中未達設計目標，大大影響了后續(xù)的數(shù)據(jù)應用。

其原因主要如下：

●數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)部業(yè)務系統(tǒng)眾多，而且開發(fā)商往往不同，加上各系統(tǒng)通常又被不同業(yè)務部門管理。因此，從各部門各業(yè)務系統(tǒng)整合數(shù)據(jù)，要牽扯多方(管理方、開發(fā)方)的部門權限、利益和精力。相關的協(xié)調/推進通常比較低效。

●實施整合的it企業(yè)，雖然熟悉內(nèi)部數(shù)據(jù)細節(jié)，但大都是開發(fā)能力強，對大數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)的主要工作(對接、同步和數(shù)據(jù)清洗等)缺乏經(jīng)驗和最優(yōu)的方法

以上原因，再加上全局目標不明確，導致整合集中成為企業(yè)數(shù)據(jù)價值應用環(huán)節(jié)上最大的障礙。以某省運營商為例，其內(nèi)部用戶大數(shù)據(jù)整合工作，斷斷續(xù)續(xù)已經(jīng)進行了近兩年，仍未完成預期目標。

而要想避免此事，需要做到以下兩點：

●高層要重視，且要有強有力的內(nèi)部實施控制。公司層面的重視對打破各業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)壁壘有很大幫助，而專業(yè)的總控團隊對進度和效果影響較大。以某大型企業(yè)客戶為例，整合數(shù)據(jù)時涉及6個部門9大系統(tǒng)，難度相當大。公司由副總擔任專項組長，信息中心組建專門團隊負責實際協(xié)調和考核，最終按計劃完成了相關工作，走在了同行的前列。

●由大數(shù)據(jù)處理與整合方面的技術專家，通過咨詢/培訓等手段，幫助it實施企業(yè)提升在數(shù)據(jù)整合技術方面的能力。

3、內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)的完善任重而道遠

數(shù)據(jù)屬性缺失和數(shù)據(jù)質量問題，是企業(yè)內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)最常見的問題，也很大影響了未來的應用價值。同時，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，客戶數(shù)據(jù)的粒度/深度的不足也逐漸明顯。如對某上市藥企進行相關數(shù)據(jù)摸底時，發(fā)現(xiàn)客戶相關的數(shù)據(jù)只到渠道級別，沒有到達最終用戶，導致大量最有價值的內(nèi)容缺失。造成這些問題的核心原因是之前缺乏全局、體系性的數(shù)據(jù)框架和實施機制，業(yè)務各環(huán)節(jié)中采集數(shù)據(jù)的目標、方法和主動性都有不足，而這相關改變非一朝一夕可以完成。

對此，企業(yè)要注意：

●客戶識別/接觸體系不完善的，需盡快建立公司統(tǒng)一的客戶體系(如會員系統(tǒng))。

●要有明確的全局數(shù)據(jù)體系作為指導，相應建立采集和整合的制度化機制，使得各環(huán)節(jié)的業(yè)務人員對相關工作從自發(fā)變?yōu)樽杂X。

●要把外部大數(shù)據(jù)/應用反饋數(shù)據(jù)也納入到數(shù)據(jù)體系中，統(tǒng)一規(guī)劃構建相關的收集機制和融合方法。

●在此過程中不要攤子過大，結合情況分步驟實施，優(yōu)先考慮最重要/最容易采集的數(shù)據(jù)資源。

三、hcr助力企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)應用

企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)研究應用要求實施者在行業(yè)/應用研究與大數(shù)據(jù)應用技術上具有全面而深入的綜合能力。當前國內(nèi)無論是研究行業(yè)還是it行業(yè)，符合相關要求的實施企業(yè)鳳毛麟角。

而hcr作為領先的大小數(shù)據(jù)結合的數(shù)據(jù)研究公司，則完全具備相關能力：

●10多個行業(yè)的資深研究人員，長期面向企業(yè)研究，具有豐富的行業(yè)/用戶研究經(jīng)驗。以bdu，qgroup為代表的研究團隊，在幫助企業(yè)進行內(nèi)外大數(shù)據(jù)研究方面經(jīng)驗豐富。

●hcr大數(shù)據(jù)平臺部具有行業(yè)最強的大數(shù)據(jù)技術能力。數(shù)據(jù)架構組可幫助企業(yè)進行業(yè)務數(shù)據(jù)摸底，設計/規(guī)劃適合企業(yè)特點的大數(shù)據(jù)體系與平臺，并具有實際的技術實施能力。而挖掘算法組，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的挖掘算法/機器學習/非結構化文本分析方面實力強大，在配合研究人員進行用戶標簽化分析方面已經(jīng)取得了豐富成果。

正是由于研究與技術的綜合優(yōu)勢，hcr當前在幫助多個客戶企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部業(yè)務大數(shù)據(jù)的價值挖掘，使得客戶能夠通過大數(shù)據(jù)應用，為企業(yè)經(jīng)營帶來新的提升。