大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造業(yè)務價值

大數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶關系管理

京東作為中國最大的B2C電商，積累了海量的高質(zhì)量客戶數(shù)據(jù)，結合當前AI的熱潮，讓京東的未來充滿了想象力。那么，大數(shù)據(jù)的價值到底在哪里？只是統(tǒng)計指標、生成報表支持業(yè)務決策嗎？和大數(shù)據(jù)相關的機器學習和算法就是用復雜的數(shù)學模型來將某些指標數(shù)據(jù)算的更準嗎？大數(shù)據(jù)的應用是不是就是提升轉(zhuǎn)化率？大數(shù)據(jù)對業(yè)務的價值和作用在哪里？

1 企業(yè)經(jīng)營面臨的挑戰(zhàn)

讓我們從一個企業(yè)的最終表現(xiàn)——財務報表出發(fā)，剖析企業(yè)業(yè)務發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)和待解決的問題，從而引出大數(shù)據(jù)和機器學習的機遇、挑戰(zhàn)及其中所蘊藏著的巨大價值。

企業(yè)的財務報表，會給出公司在前一階段經(jīng)營中的各項指標和重要舉措；財報的發(fā)布，會極大的影響一個企業(yè)的估值。其中的幾個關鍵指標，充分說明了企業(yè)經(jīng)營面臨的挑戰(zhàn)和業(yè)務關注的重點。

現(xiàn)金流量

現(xiàn)金流量是第一個指標，展示了企業(yè)經(jīng)營的健康程度。現(xiàn)金流為正，說明企業(yè)經(jīng)營狀況健康，有大量現(xiàn)金盈余?，F(xiàn)金盈余是由企業(yè)的快速銷售回款和GMV增長所帶來的。

利潤率

其次是利潤率，也就是毛利。說明了企業(yè)日常經(jīng)營是否賺錢。同樣的行業(yè)里，利潤率基本一致。

周轉(zhuǎn)率

準確來說是高周轉(zhuǎn)率，是企業(yè)尤其是零售企業(yè)盈利和獲勝的關鍵。周轉(zhuǎn)率與毛利相乘，得到企業(yè)總體的運營利潤水平。周轉(zhuǎn)率越高，毛利就會越高。周轉(zhuǎn)率的高低受兩個能力影響，企業(yè)的庫存周轉(zhuǎn)的能力，以及銷售的速度。

銷售速度

銷售速度，即銷售額的速度，同樣受多個因素的影響，一是活躍客戶數(shù)，一般稱為客流量，二是轉(zhuǎn)化率，即銷售漏斗的逐層轉(zhuǎn)化。企業(yè)會投入大量資源進行廣告營銷，以提高活躍客戶數(shù)量，吸引客流量，實現(xiàn)銷售額的快速增長。

企業(yè)通過不斷加大營銷的投入和力度，不斷發(fā)展新用戶的數(shù)量，不斷提升客流量?；钴S用戶數(shù)的快速增長，就產(chǎn)生了銷售額的快速增長。

2 營銷極限

產(chǎn)生活躍客戶的方法，主要是通過各種渠道的營銷活動。各種營銷活動的策劃和資源的投入是企業(yè)日常經(jīng)營的重點。包括策劃各種促銷活動，各種優(yōu)惠措施，在線或離線的各種廣告。

為了銷售額不斷增長，企業(yè)的營銷活動會越來越頻繁。這種營銷活動提升活躍用戶是有邊界的，即你的目標用戶的全體，尤其是有購買能力的人群。通過吸引新客戶來保持快速增長，會逐漸達到一個極限；因此在市場成熟后，企業(yè)還是要回到老客戶的經(jīng)營和活躍度的提升上。

促銷活動數(shù)量和強度的不斷增長，會不斷消耗客戶的注意力?？蛻魰盏皆絹碓蕉嗟拇黉N信息，并逐漸變得對促銷信息不再有敏感；即使優(yōu)惠力度越來越大，客戶的購買欲望卻越來越低；甚至不勝打擾，屏蔽營銷信息。結果，營銷活動的轉(zhuǎn)化率不斷降低，效果越來越差，活躍客戶數(shù)卻不再有明顯增長。到了這種程度，就可以稱其為過度營銷。

3大數(shù)據(jù)和機器學習

企業(yè)的增長，最終是要從外生性的擴張逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)生性增長的。精細化的客戶經(jīng)營，需要大數(shù)據(jù)的支撐，需要機器學習和人工智能的實現(xiàn)，需要對客戶的需求和滿意度做精準的建模和把握。

當前的企業(yè)都會利用大數(shù)據(jù)，建立客戶的需求偏好模型、點擊率預估模型、優(yōu)惠促銷響應模型、客戶流失預警模型等一系列客戶模型。這些模型，在客戶價值管理的某些具體應用點上，發(fā)揮了重要作用，提升了當期的轉(zhuǎn)化率。
但是，要實現(xiàn)客戶價值最大化，還需要從整個公司的視角，充分利用大數(shù)據(jù)，將目標從短期和具體應用點上的價值最大化，切換為長期的、全局的客戶價值的最大化，實現(xiàn)客戶和企業(yè)的雙贏。

4客戶資源價值最大化

如果我們將客戶看作一種資源，這種資源的使用是有代價的，其恢復也是有一定周期的。過度頻繁使用客戶資源來做營銷，會導致資源的枯竭?？蛻舻馁徺I需求和對營銷信息的注意力質(zhì)量會不斷下降，直至最終耗竭。從而產(chǎn)生客戶流失。

作為公司共同資源的客戶群，如果沒有合理的使用規(guī)則，就會產(chǎn)生經(jīng)濟學中的“公地悲劇”效應。即大家都無節(jié)制的使用公共資源，從而導致客戶資源的耗竭。

解決這種問題，需要進行客戶資源成本化，并從總體上合理規(guī)劃客戶資源的使用，實現(xiàn)客戶價值的全局最大化。這需要通過大數(shù)據(jù)和機器學習，用全局最優(yōu)的分配算法來代替局部的業(yè)務規(guī)則決策，實現(xiàn)客戶服務的精細化。
可以在大數(shù)據(jù)和機器學習的支撐下，實現(xiàn)以下優(yōu)化：

準確評估客戶對公司的粘性和滿意度，計算營銷投入產(chǎn)出比時考慮客戶資源的損耗，以客戶價值最大的視角來展開客戶營銷。
對客戶資源進行精細化經(jīng)營，通過大數(shù)據(jù)和機器學習實現(xiàn)對個體客戶需求的深層次把握，實現(xiàn)客戶與商品的最佳匹配，降低客戶注意力資源的浪費。

對客戶進行全生命周期價值估計，從只關注和優(yōu)化短期轉(zhuǎn)化率，轉(zhuǎn)變?yōu)殛P注客戶長期價值。