
大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)精確地尋找潛在客戶
最近看到一則海外的新聞,一家人在收到一貫準(zhǔn)確投遞到家中的商業(yè)促銷信函時(shí),看到其中一封的促銷產(chǎn)品函中標(biāo)注著“該名客戶親人近期在車禍中喪生”的信息。
如果家人全部健康平安,收到這么一封少許帶有點(diǎn)詛咒內(nèi)容的信件,我們頂多會(huì)心里罵幾句這家不靠譜的公司而已,但是,恰恰相反,這家公司的大數(shù)據(jù)收集能力和備注能力都極其出色,信中關(guān)于收件人家庭的信息非常準(zhǔn)確?。?tīng)著真有點(diǎn)像現(xiàn)實(shí)中的驚悚片)。
一直被商家寄予厚望的大數(shù)據(jù),終于以一種夸張的方式獲取了娛樂(lè)媒體的關(guān)注!(要知道,過(guò)去,大數(shù)據(jù)從來(lái)都只有枯燥的IT業(yè)界才舍得關(guān)注)
關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義以及對(duì)人類的意義,我就不贅述了,反正有無(wú)數(shù)的專家會(huì)前仆后繼地去解釋,簡(jiǎn)單的聊下這個(gè)事件中商家可能運(yùn)用大數(shù)據(jù)的線路圖:
這里面浮現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)企業(yè)獲取客戶的基本供應(yīng)鏈:
A公司是需要潛在客戶信息的企業(yè);
B公司是信息經(jīng)紀(jì)公司或數(shù)據(jù)收集分析公司,負(fù)責(zé)收集整理篩選潛在客戶信息提供給需要的企業(yè),這些數(shù)據(jù)幫助企業(yè)促銷推廣產(chǎn)品獲得客戶時(shí)使用;
C公司有可能是一家連鎖超市或者能夠接觸到最終客戶的企業(yè),它的數(shù)據(jù)庫(kù)有著大量的一手客戶詳細(xì)信息;
D是被像小白鼠一般準(zhǔn)確分析的客戶(當(dāng)然,在隱私充分保護(hù)的情況下,大數(shù)據(jù)其實(shí)反而減少了我們被垃圾廣告騷擾的次數(shù),因?yàn)樗鶎?dǎo)致的銷售行為更精準(zhǔn)更符合我們的個(gè)性化需 求)。
上述的故事脈絡(luò)基本就是:B從C處獲得了客戶信息,篩選出滿足A需要的信息,并根據(jù)A的產(chǎn)品內(nèi)容針對(duì)特定客戶寄發(fā)信函給D。一個(gè)很完美的流程,但是在這個(gè)過(guò)程中,可能就是人
為操作的疏忽,客服代表不小心把原本后臺(tái)隱藏的客戶背景信息放入了信函中(估計(jì)是多次枯燥的拷貝粘貼中出現(xiàn)的失誤),結(jié)果出現(xiàn)了這尷尬的一幕。
現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)收集可以分為被動(dòng)數(shù)據(jù)和主動(dòng)數(shù)據(jù),也許我這樣的劃分很不科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn),會(huì)讓很多專家憤怒,但是,我已經(jīng)習(xí)慣了把復(fù)雜的東西簡(jiǎn)單化通俗化,就原諒我一次吧。
被動(dòng)數(shù)據(jù)
比如我們?cè)谒阉饕嬷忻恳淮嗡阉鞯挠涗洝⒃陔娮由坛侵忻恳淮蔚纳唐窞g覽和購(gòu)買記錄、每一次電子支付的數(shù)據(jù)…這些看似不相干的龐雜數(shù)據(jù),匯總在一起,經(jīng)過(guò)分析提煉,一般 即可描繪出你這個(gè)人的行為習(xí)慣概況,并對(duì)你未來(lái)可能采取的行為做出概率相當(dāng)高的預(yù)測(cè)(最早的大數(shù)據(jù)大師應(yīng)該是福爾摩斯,和他相比,現(xiàn)在很多自稱大數(shù)據(jù)專家的,則只能成為 雷斯垂德警探)。
主動(dòng)數(shù)據(jù)
主要依靠人為收集、篩選、生成。
制度健全的大公司的優(yōu)秀員工,都會(huì)在入職時(shí)被培訓(xùn)出像鼴鼠一樣的嗅覺(jué),在他們邊和客戶交談時(shí),邊豎起耳朵細(xì)心傾聽(tīng)客戶透露的信息,事后再整理進(jìn)公司的客戶資源管理系統(tǒng)。
在正常的如姓名、性別、公司信息、職位等客戶個(gè)人信息之外,還有一個(gè)非常重要的備注欄,那里面充斥著關(guān)于客戶的八卦:出過(guò)的書(shū)籍、家庭成員狀況、愛(ài)旅游還是愛(ài)寵物…這
些信息都是銷售或客服在日常與客戶的接觸中交談溝通得來(lái),當(dāng)然,這樣做的目的我們通常會(huì)認(rèn)為是以后可以更好的服務(wù)客戶。
利用大數(shù)據(jù)技術(shù),不管是被動(dòng)數(shù)據(jù),還是主動(dòng)數(shù)據(jù),將這些無(wú)頭緒的信息編織在一起,經(jīng)過(guò)分析篩查,就能夠精確地指向潛在客戶。
這也是它被商業(yè)專家們寄予厚望的所在。但這一次的事件給了我們一個(gè)小小的提醒,如何防范無(wú)心的隱私冒犯?哪怕是打著精準(zhǔn)營(yíng)銷的旗幟,這樣的失誤都讓我們難以承受,更不要說(shuō)故意的隱私侵犯了。
從海外的信用卡客戶隱私數(shù)據(jù)泄露,到近期國(guó)內(nèi)的開(kāi)房數(shù)據(jù)曝光,數(shù)據(jù)越來(lái)越大,擔(dān)憂似乎越來(lái)越多。在電子化時(shí)代,所有跟我們個(gè)人信息相關(guān)的數(shù)據(jù)幾乎都流淌在網(wǎng)絡(luò)中,未來(lái), 也許一個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)泄露,就是你個(gè)人甚至你周邊人的整個(gè)人生的信息曝光…
也許有一天你的女朋友會(huì)收到你為她精心準(zhǔn)備的,并且從網(wǎng)上商城訂購(gòu)的生日禮物,同時(shí)可能在隨禮物寄來(lái)的包裹里有著打印好的固定格式的感謝購(gòu)買函,以及系統(tǒng)不小心出錯(cuò)打印
上的“(根據(jù)以往購(gòu)買記錄,該名客戶有86%的可能會(huì)喜歡黑絲鏤花,并且花費(fèi)預(yù)計(jì)不會(huì)超過(guò)80元,他的女友不喜歡的概率可能為43%…)”。
當(dāng)然,這種建立在對(duì)客戶過(guò)往交易數(shù)據(jù)分析上的“溫馨的”隱私判斷通常不會(huì)出現(xiàn),即使出現(xiàn),也會(huì)出現(xiàn)在括號(hào)內(nèi)。
當(dāng)然,大數(shù)據(jù)還是帶給了我們一些便利, 商家不用偷窺,也能知道你有什么癖好,以及如何精準(zhǔn)的滿足你這種癖好…
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