陳憲宇
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),為數(shù)據(jù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中打破時(shí)空局限提供了新思路,為“解放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力”提供了新辦法。海量的用戶訪問(wèn)行為數(shù)據(jù)信息看似零散,但背后隱藏著必然的消費(fèi)行為邏輯,哪些產(chǎn)品吸引特定客戶群體,哪些手段最具營(yíng)銷感召力,哪些網(wǎng)絡(luò)廣告帶來(lái)的受眾是高質(zhì)量的,哪些影響因素才最重要?這些答案往往隱藏在看似孤島的碎片信息中,需要一個(gè)鏈條把碎片信息串聯(lián)起來(lái),從軟件技術(shù)、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)挖掘和分析緯度等方面,更好地實(shí)現(xiàn)價(jià)值數(shù)據(jù)輸出,讓營(yíng)銷變得更智能、更快捷、更精準(zhǔn)、更高效,其意義尤其重大。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)㈦娚叹W(wǎng)站內(nèi)的用戶、產(chǎn)品、內(nèi)容與營(yíng)銷計(jì)劃有機(jī)結(jié)合,使?fàn)I銷形成閉環(huán),從而可以客觀地評(píng)估和分析營(yíng)銷的效果,發(fā)掘客戶的潛在真實(shí)需求。此外,大數(shù)據(jù)分析還能獲悉產(chǎn)品在各區(qū)域、各時(shí)間段、各消費(fèi)群的庫(kù)存和預(yù)售情況,進(jìn)而判斷市場(chǎng)趨勢(shì),有的放矢地刺激用戶需求,并依此按需配產(chǎn)并優(yōu)化產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)、銷售到物流等整個(gè)鏈條的智能化和快速反應(yīng)。
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)的典型應(yīng)用
1.基于客戶行為分析的產(chǎn)品推薦。產(chǎn)品推薦的一個(gè)重要方面是基于客戶交易行為分析的交叉銷售。根據(jù)客戶信息、客戶交易歷史、客戶購(gòu)買過(guò)程的行為軌跡等客戶行為數(shù)據(jù),以及同一商品其他訪問(wèn)或成交客戶的客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶行為的相似性分析,為客戶推薦產(chǎn)品??蛻暨€瀏覽了哪些產(chǎn)品、購(gòu)買這一產(chǎn)品的客戶還購(gòu)買了哪些產(chǎn)品、預(yù)測(cè)客戶還喜歡哪些產(chǎn)品等。產(chǎn)品推薦是Amazon的發(fā)明,它為Amazon等電子商務(wù)公司贏得了近三分之一的新增商品交易。產(chǎn)品推薦的另一個(gè)重要方面是基于客戶社交行為分析的社區(qū)營(yíng)銷。通過(guò)分析客戶在微博、微信、社區(qū)里的興趣、關(guān)注、愛(ài)好和觀點(diǎn)等數(shù)據(jù),投其所好,為客戶推薦他本人喜歡的或者是他的圈子流行的或推薦給他朋友的相關(guān)產(chǎn)品。通過(guò)對(duì)客戶行為數(shù)據(jù)的分析,產(chǎn)品推薦將更加精準(zhǔn)、個(gè)性化。
2.基于客戶評(píng)價(jià)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。客戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)具有非常大的潛在價(jià)值,它是企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品定價(jià)、運(yùn)營(yíng)效率、客戶服務(wù)等方面的一個(gè)很好的數(shù)據(jù)渠道,也是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新的重要方式之一??蛻舻脑u(píng)價(jià)既有對(duì)產(chǎn)品滿意度、物流效率、客戶服務(wù)質(zhì)量等方面的建設(shè)性改進(jìn)意見(jiàn),也有客戶對(duì)產(chǎn)品的外觀、功能、性能等方面的體驗(yàn)和期望,有效采集和分析客戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),將有助于企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)和服務(wù),有助于企業(yè)建立以客戶為中心的產(chǎn)品創(chuàng)新。
3.基于數(shù)據(jù)分析的廣告投放。DSP為廣告主提供數(shù)據(jù)分析服務(wù),包括廣告投放試驗(yàn)、時(shí)段分析和效果分析。例如,依托數(shù)據(jù)平臺(tái)記錄每次用戶會(huì)話中每個(gè)頁(yè)面事件的海量數(shù)據(jù),可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成一次廣告位置、顏色、大小、用詞和其他特征的試驗(yàn)。當(dāng)試驗(yàn)表明廣告中的這種特征更改促成了更好的點(diǎn)擊行為,這個(gè)更改和優(yōu)化就可以實(shí)時(shí)實(shí)施。再如,根據(jù)廣告被點(diǎn)擊和購(gòu)買的效果數(shù)據(jù)分析,根據(jù)廣告點(diǎn)擊時(shí)段分析等,針對(duì)性進(jìn)行廣告投放的策劃。
4.基于社區(qū)熱點(diǎn)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)和病毒式營(yíng)銷。社區(qū)中熱點(diǎn)和熱門(mén)是大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。在社區(qū)中熱門(mén)話題、在搜索引擎中熱點(diǎn)分析,通常具有先兆性的特征,能夠成為一種流行趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。比如,蘋(píng)果的土豪金讓土豪色成為一種流行。同時(shí)由于社區(qū)傳播的廣泛、快捷性,也能夠幫助企業(yè)通過(guò)病毒式營(yíng)銷獲得更多關(guān)注,比如小米的病毒式營(yíng)銷的策劃。
5.基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品定價(jià)。產(chǎn)品定價(jià)的合理性需要進(jìn)行數(shù)據(jù)試驗(yàn)和分析,主要研究客戶對(duì)產(chǎn)品定價(jià)的敏感度,將客戶按照敏感度進(jìn)行分類,測(cè)量不同價(jià)格敏感度的客戶群對(duì)產(chǎn)品價(jià)格變化的直接反應(yīng)和容忍度,通過(guò)這些數(shù)據(jù)試驗(yàn),為產(chǎn)品定價(jià)提供決策參考。
6.基于客戶異常行為的客戶流失預(yù)測(cè)??蛻魯?shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)客戶的投訴增多,客戶評(píng)價(jià)出現(xiàn)負(fù)面情緒,客戶購(gòu)買量明顯減少等現(xiàn)象,根據(jù)客戶行為模型,預(yù)測(cè)客戶流失的可能性,并采取針對(duì)性措施。
7.基于環(huán)境數(shù)據(jù)的外部形勢(shì)分析。從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的產(chǎn)品、促銷等數(shù)據(jù),從外部環(huán)境的數(shù)據(jù),例如天氣(如霧霾)、重大節(jié)日、國(guó)家大事、熱門(mén)話題、社交媒體上人們的情緒等中找到對(duì)外部形勢(shì)演變的先導(dǎo)性的預(yù)測(cè),幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)環(huán)境變化。
8.基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品生命周期管理。條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標(biāo)識(shí)產(chǎn)品,傳感器、可穿戴設(shè)備、智能感知、視頻采集、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)能將產(chǎn)品生命周期的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析,這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)在供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)跟蹤產(chǎn)品,收集產(chǎn)品使用信息,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期的管理。
企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用遠(yuǎn)不止此,理論上看,業(yè)務(wù)價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)都有數(shù)據(jù)分析的必要性,隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的進(jìn)一步深化,會(huì)有越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景,最大程度發(fā)揮大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值。
二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐方法
1.業(yè)務(wù)需求定義。成功的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常是以使命和目標(biāo)開(kāi)始的,這是與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)一致的、具體的、很好被定義的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的使命和目標(biāo)。為了明晰目標(biāo),需要有一個(gè)大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求定義,解決“為什么要做”、“做成什么”的問(wèn)題。業(yè)務(wù)需求定義階段要分析組織的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略,總結(jié)對(duì)戰(zhàn)略決策具有關(guān)鍵性意義的分析數(shù)據(jù)需求,通過(guò)業(yè)務(wù)部門(mén)、客戶和合作伙伴的調(diào)研和分析,根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)確定分析能力的優(yōu)先級(jí),確定逐步建立分析能力的策略。要進(jìn)行大數(shù)據(jù)的SWTO分析,分析定義大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)和使命的挑戰(zhàn)。要調(diào)研初始的用例或用例集,業(yè)務(wù)需求滿足度以及大數(shù)據(jù)能夠交付的價(jià)值。
2.數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析與標(biāo)桿比較。從現(xiàn)有數(shù)據(jù)開(kāi)始做分析,并與業(yè)界標(biāo)桿進(jìn)行比較,確定出差距,著眼企業(yè)數(shù)據(jù)利用的基礎(chǔ)來(lái)確定近期的目標(biāo)。從內(nèi)部著眼,允許企業(yè)利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)、軟件和技能,提供近期業(yè)務(wù)價(jià)值,并且在考慮擴(kuò)展現(xiàn)有能力而處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)來(lái)源和類型之前積累重要的經(jīng)驗(yàn)。大多數(shù)企業(yè)希望通過(guò)這樣做而充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息,同時(shí)擴(kuò)展其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),以處理更大數(shù)量和更多類型的數(shù)據(jù)。
3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃和設(shè)計(jì)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃和設(shè)計(jì)階段,要以業(yè)務(wù)價(jià)值為基礎(chǔ)、以分析戰(zhàn)略為驅(qū)動(dòng)、以靈活性和擴(kuò)展性為原則,設(shè)計(jì)一個(gè)將來(lái)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用架構(gòu)。規(guī)劃整個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,戰(zhàn)略規(guī)劃包括企業(yè)內(nèi)的大數(shù)據(jù)愿景、戰(zhàn)略目標(biāo)和要求,它對(duì)于在業(yè)務(wù)用戶的需求與IT實(shí)施路線圖之間做到協(xié)調(diào)非常關(guān)鍵,它實(shí)現(xiàn)了關(guān)于企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)和分析驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略來(lái)改進(jìn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的一致理解。規(guī)劃大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu),包括采集、處理、存儲(chǔ)和分析的模塊規(guī)劃,以及實(shí)現(xiàn)該架構(gòu)所需數(shù)據(jù)、工具和硬件,從而定義了企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)的建設(shè)和實(shí)施范圍。
4.大數(shù)據(jù)技術(shù)切入與實(shí)施。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)實(shí)施階段將按照設(shè)計(jì)方案進(jìn)行系統(tǒng)采購(gòu)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、系統(tǒng)集成、安裝調(diào)試、技術(shù)開(kāi)發(fā)、模型開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)整合、系統(tǒng)聯(lián)調(diào)等工作。
5.大數(shù)據(jù)試用和評(píng)估。組織開(kāi)始利用現(xiàn)有和新的數(shù)據(jù)源進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用試點(diǎn)。一個(gè)典型的業(yè)務(wù)需求被用于試點(diǎn),相應(yīng)的真實(shí)數(shù)據(jù)被用于采集和分析,并設(shè)法做出第一次評(píng)估,評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)應(yīng)用是否滿足了設(shè)定的業(yè)務(wù)目標(biāo)和技術(shù)性能指標(biāo)。找出當(dāng)前的技術(shù)實(shí)施與大數(shù)據(jù)應(yīng)用參考體系架構(gòu)仍然存在的差距,為項(xiàng)目的改進(jìn)和持續(xù)實(shí)施提供依據(jù)。在試用過(guò)程中,還要第一次評(píng)估業(yè)務(wù)流程、政策、數(shù)據(jù)治理、隱私保護(hù)和安全方面的滿足程度。評(píng)估一個(gè)持續(xù)的過(guò)程,需要不斷審核部署的體系架構(gòu)和技術(shù)是不是能滿足組織更廣泛的業(yè)務(wù)需求;需要評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)投資回報(bào)率如何;需要連續(xù)審計(jì)計(jì)劃執(zhí)行是否與數(shù)據(jù)治理、隱私保護(hù)和安全政策一致,審核大數(shù)據(jù)目標(biāo)是不是與當(dāng)前的政府和法律法規(guī)相背;通過(guò)持續(xù)不斷地評(píng)估和反饋,持續(xù)地改進(jìn)和優(yōu)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
6.大數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣。通過(guò)上述階段的成功實(shí)踐,組織會(huì)把在一個(gè)領(lǐng)域成功的經(jīng)驗(yàn)推廣到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域,建立一個(gè)更強(qiáng)大、一致和企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的背景下,企業(yè)開(kāi)始關(guān)注過(guò)去不重視、丟棄或者無(wú)能力處理的數(shù)據(jù),從中分析潛在的信息和知識(shí),用于以客戶為中心的客戶拓展、市場(chǎng)營(yíng)銷等。例如,企業(yè)在進(jìn)行新客戶開(kāi)發(fā)、新訂單交易和新產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中,產(chǎn)生了很多瀏覽的日志、呼叫中心的投訴和反饋。這些數(shù)據(jù)過(guò)去一直為企業(yè)所忽視,通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析和利用,這些數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)的客戶關(guān)懷、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和市場(chǎng)策略提供非常有價(jià)值的信息。在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,企業(yè)收集了來(lái)自網(wǎng)站、電子商務(wù)、客戶記分卡、移動(dòng)應(yīng)用、呼叫中心、企業(yè)官方微信公眾平臺(tái)等不同渠道的客戶訪問(wèn)、交易和反饋數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)整合起來(lái),形成客戶的全方位信息,這將有助于企業(yè)給客戶提供更有針對(duì)性、更貼心的產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)是企業(yè)的寶貴資源,特別是客戶數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等。當(dāng)企業(yè)把這些數(shù)據(jù)從一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域向另外一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行再利用,發(fā)揮了數(shù)據(jù)低成本復(fù)制和增值的價(jià)值。很多成功的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就是基于原始用戶群的數(shù)據(jù)再利用,不斷進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新,在新的領(lǐng)域發(fā)揮現(xiàn)有數(shù)據(jù)的價(jià)值。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,誰(shuí)擁有數(shù)據(jù),誰(shuí)就擁有客戶。以往,企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理一直依賴于規(guī)范的流程和制度,使得主觀能動(dòng)性甚至被流程所僵化。依靠大數(shù)據(jù)應(yīng)用,分析驅(qū)動(dòng)的決策代替了直覺(jué)和常識(shí),流程中每一環(huán)節(jié)的智慧被激發(fā)出來(lái),企業(yè)將變得更有洞察力,更具有執(zhí)行力,也更有智慧。商家與客戶的關(guān)系不再是簡(jiǎn)單的賣方和買方的關(guān)系,依靠大數(shù)據(jù)應(yīng)用,商家可能成為客戶最信賴的朋友。他們了解客戶的愛(ài)好,熟悉客戶的朋友圈,能夠給客戶更多中肯的建議。
(作者單位:浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院)