如今我們處在一個人人談?wù)摯髷?shù)據(jù)的時代。為何大數(shù)據(jù)如此火爆?就是因?yàn)閿?shù)據(jù)蘊(yùn)含無限價值。而這個價值如何挖掘卻是個費(fèi)解的難題。一些企業(yè)已經(jīng)意識到這一點(diǎn)，開始擁抱大數(shù)據(jù)。下面介紹一些國內(nèi)外利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值的代表案例。

大數(shù)據(jù)幫零售企業(yè)制定促銷策略

　 　北美零售商百思買在北美的銷售活動非?；钴S，產(chǎn)品總數(shù)達(dá)到3萬多種，產(chǎn)品的價格也隨地區(qū)和市場條件而異。由于產(chǎn)品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之 中，變化可達(dá)四次之多。結(jié)果，每年的調(diào)價次數(shù)高達(dá)12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團(tuán)隊(duì)，希望透過分析消費(fèi)者的購買記錄和 相關(guān)信息，提高定價的準(zhǔn)確度和響應(yīng)速度。

定價團(tuán)隊(duì)的分析圍繞著三個關(guān)鍵維度：

　　數(shù)量：團(tuán)隊(duì)需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費(fèi)者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產(chǎn)品種類的最高接受能力，從而為產(chǎn)品定出最佳價位。

　　多樣性：團(tuán)隊(duì)除了分析了購買記錄這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)外，他們也利用社交媒體發(fā)帖這種新型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。由于消費(fèi)者需要在零售商專頁上點(diǎn)贊或留言以獲得優(yōu)惠券，團(tuán)隊(duì)利用情感分析公式來分析專頁上消費(fèi)者的情緒，從而判斷他們對于公司的促銷活動是否滿意，并微調(diào)促銷策略。

　　速度：為了實(shí)現(xiàn)價值最大化，團(tuán)隊(duì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時或近似實(shí)時的處理。他們成功地根據(jù)一個消費(fèi)者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專柜的他/她即時發(fā)送優(yōu)惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

　　透過這一系列的活動，團(tuán)隊(duì)提高了定價的準(zhǔn)確度和響應(yīng)速度，為零售商新增銷售額和利潤數(shù)千萬美元。

電信公司通過大數(shù)據(jù)分析挽回核心客戶

　 　法國電信-Orange集團(tuán)旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬帶固網(wǎng)供應(yīng)商，希望有效的途徑來準(zhǔn)確預(yù)測并解決客戶流失問題。他們決定進(jìn)行客戶細(xì)分，方法是構(gòu)建一張“社交圖譜”- 分析客戶數(shù)百萬個電話的數(shù)據(jù)記錄，特別關(guān)注 “誰給誰打了電話”以及“打電話的頻率”兩個方面?！吧缃粓D譜”把公司用戶分成幾大類，如：“聯(lián)網(wǎng)型”、“橋梁型”、“領(lǐng)導(dǎo)型”以及“跟隨型”。這樣的關(guān) 系數(shù)據(jù)有助電信服務(wù)供應(yīng)商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能“棄用”公司服務(wù)的客戶產(chǎn)生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運(yùn)用這一方法， 公司客戶流失預(yù)測模型的準(zhǔn)確率提升了47%。

大數(shù)據(jù)幫能源企業(yè)設(shè)置發(fā)電機(jī)地點(diǎn)

　　丹麥的維斯塔斯風(fēng)能系統(tǒng)(Vestas Wind Systems)運(yùn)用大數(shù)據(jù)，分析出應(yīng)該在哪里設(shè)置渦輪發(fā)電機(jī)，事實(shí)上這是風(fēng)能領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。在一個風(fēng)電場20多年的運(yùn)營過程中，準(zhǔn)確的定位能幫助工廠 實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)出的最大化。為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風(fēng)力和天氣數(shù)據(jù)、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦 輪機(jī)組發(fā)回的傳感器數(shù)據(jù)。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨(dú)特的競爭優(yōu)勢，幫助其客戶實(shí)現(xiàn)投資回報的最大化。

電商企業(yè)通過大數(shù)據(jù)制定銷售戰(zhàn)略

　 　與外國同行相比，國內(nèi)最大母嬰電商寶寶樹的辦法更簡單直接，它直接購買了一款數(shù)據(jù)可視化分析軟件永洪BI。這個軟件可以快速分析海量數(shù)據(jù)，快速響應(yīng)不同 需求，即時生成復(fù)雜報表。寶寶樹在永洪BI平臺上，通過拖拉拽操作，生成關(guān)聯(lián)不同指標(biāo)的分析模型，包括環(huán)比、同比、用戶快照分析、沉睡率、喚醒率、平均回 購周期等。

　　有了這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)后，寶寶樹的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)再來做更進(jìn)一步的分析，比如上周有多少新用戶?推的新品收入怎樣?上月的新用戶這個月 的購買表現(xiàn)如何?用戶的平均回購周期相對環(huán)比是縮短了還是延長了?各渠道引流占比有何變化?……基于對這些問題的全面回答，他們不斷制定和調(diào)整產(chǎn)品和銷售 戰(zhàn)略。

　　一次，寶寶樹發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵詞排序報表上多了污染這個詞，就想到空氣凈化器可能會火，于是在B端找到客戶投放廣告，大獲成功?，F(xiàn)在空氣凈化器市場基本被母嬰電商壟斷。

　 　從上文的案例中可以看出，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的價值創(chuàng)造機(jī)會因行業(yè)而異。在零售業(yè)，先進(jìn)的分析方法往往與戰(zhàn)略相得益彰，涵蓋促銷增效、定價、門店選址、市場營銷 等多個領(lǐng)域。而在能源行業(yè)，大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造重點(diǎn)更體現(xiàn)在對實(shí)體資產(chǎn)(如設(shè)備和工廠)的優(yōu)化上。在金融服務(wù)業(yè)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可能會體現(xiàn)在風(fēng)險評分、動態(tài)定 價以及為ATM和分行網(wǎng)點(diǎn)尋找最佳地點(diǎn)等方面。而在保險業(yè)，大數(shù)據(jù)的價值可能體現(xiàn)在防范理賠欺詐、優(yōu)化保險金給付以及跟蹤駕駛行為等方面。

　　總的來說，大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)并不僅僅是改變競爭環(huán)境，而是徹底扭轉(zhuǎn)整個競爭環(huán)境，帶來新機(jī)遇，企業(yè)需要應(yīng)勢而變。企業(yè)只有認(rèn)識到這一點(diǎn)，使用合適的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、聰明地使用和管理數(shù)據(jù)，才能在長期競爭中成為終極贏家。