大数据与精准营销沙龙活动

2016/4/18 18:50:57  浏览次数:1356  
信息来源:宁夏企业家协会  作者:企业家协会



现在每个行业都在谈大数据,大家都很关心大数据的应用,圈里圈外也都流传着一些经典案例。但是,实际上就我们身边的企业来看,真正落地大数据的,并从大数据应用中取得显而易见的业务价值的好像并不是太多。这看似有些矛盾,为什么存在这样的现象?包括就一般的企业来说,大数据是否真的能够落地?落地能创造什么样的价值?


今天宁夏企业家协会举办第一次大数据沙龙,我们的交流就从企业应用大数据的现实出发:第一个问题,现实问题到底是什么?第二个,这些现实的背后都是哪些因素造成的?第三个,我们要如何应对这些挑战?对每家企业是否都有机会做些有益的尝试。


1企业大数据应用的现实是什么?

首先,我想结合过去的一些个人经历与项目经验来谈第一个问题。


第一段经历2005我加入了蓝色巨人,当时我的一部分工作是负责咨询业务线上的一些数字化营销的转变。当我要负责重塑一些线上平台营销传播的时候,老板提了三个基本要求:1).未来我们要知道用户是谁?这些内容到底是谁在看?2).能否和客户形成一些互动? 3)我们的观点和思想哪些是客户最喜欢的?哪一些是客户不太关注的?


关于想知道用户到底是谁——当时的环境是,公司是全球集中管理的IT部署,网站的管理非常统一且保守。全球没有一个子站提供持续的、永久的数据库来累积线上用户的信息。因此,在接手这件事情之前,我们并不知道我们的网站用户是谁。很多时候基于我们的营销推送,创造一个闭环,在着陆页(landingpage)会设计一个一次性注册表单,来暂存客户信息。然后,当我们要做一个相对固定的客户数据库来支撑持续的客户画像认知,这一目标其实是非常困难的。它意味着要走一个全球范围的层层例外审批,因为是IT集中式管理。客户数据库建设的工作本身并不算复杂,多个团队相互配合,但获得审批使这件事情能够落地非常繁琐,我足足花了4个多月的时间走审核流程。每个星期面对全球不知从哪里飞过来的邮件质询为何我们要有这样的例外?建立这样的客户数据库真的很重要吗?(问这样的问题可能在互联网公司有人会呵呵~


其次,在2005年,实际上我们已经有很好的专有工具去做网站流量监测,但我接手这个任务时发现,大量的监测数据被对接部门导出到excel后,通常并没有进一步的数据分析及呈现,业务部门只看一些比较简单直观的汇总,并不会深入研究数据间的关联与转化关系等等。在一些好奇心驱动下,我开始认真研究那些存量以及持续增加的流量数据,每个月做分析报告,然后利用数据分析的结果指导我们进行网站迭代。事实上,当时我们是不用迭代这个词的,迭代这个词是在近两年来大家讲的比较多。我们当时说是利用数据做持续的优化。确实是看到这种重复迭代的价值,在一年之内,我们累计了3万多的LOB(line of business)会员,每月投入不到1万美金,线上销售生成超过100万美金。就这样一不小心还成了可以拿出去和其他BU相比的业务最佳实践。


这段经历给予两点启示:其一,从企业的视角来看,老板永远都会关心终端的用户/客户是谁。其二,从业务线的角度来说,很多数据洞见没有被发掘,但一些可以产生这种价值的数据虽能被监测导出,但跨部门的沟通与协作不畅可能会成为障碍。


第二个实践经历举例是在2011,我有幸参与了国内三大B2C电商之一的企业上市前的3年管理能力提升项目。创始人老刘希望有一个三年的成长计划,即打造比较扎实的企业核心能力,支撑未来更快的成长。在这个项目中我们看到了一些实际的问题,这家企业从6年前的一切从零开始到2010年交易额达到了100亿,甚至2011年的280亿交易规模。理论上,作为一家互联网公司或电商来说,他们的数据很多,但数据很多是一回事,能不能发挥实际的价值又是另一回事。那我们在这个项目看到的,这么大的交易规模其实有70%的收入来自于3C业务(大家都知道它是做3C业务起家的),那背后的客户是谁呢?大家可以猜一下其实从他们自己的认知来看的话,是一群追求性价比的宅男、IT男等等比较多,这和他们当时起家的一些粉丝圈打造以及产品的价值主张都有很大关系,这是企业方的认知。


从老刘的视角来看,他需要未来有更快的成长,他希望把客户体验视为核心竞争优势之一来打造。大家都知道,亚马逊是这么做的,但是这个客户体验如果在这家本土电商的场景上应用就需要达成两个目标,第一个目标,所谓客户体验逐渐上升,从外部平台进入到他们的首页/着陆页,再最终转化到下单完成支付,他们需要把整个客户购买历程进行逐一跟踪并持续提升转化率。


另一个来说是之前提到的,他们希望女性,例如宅女、白富美等也能够更多转化到平台购物(这也是对猫他家羡慕嫉妒恨啊~)。这个问题直观上来说,也简单,无非就是品类嘛,我们把一些奢侈品和淘宝上比较火爆的产品拿来卖就好了,但是电商没有这么简单的事情。这样可以做到的话,大家都可以做大电商了。


面对这样的问题,我们在项目里回归本源,即我们能不能把这家企业的现有客群看清楚?真的看清楚了吗?该电商的客群除了宅男,这么大的交易规模事实上已经有一定规模的女性客群在里面,她们有怎样的购买偏好和背景特征?所以我们当时希望从客户画像与现有客群细分的角度出发来做第一个子项目。当我们双方明确这样的意向的时候,我们继续往下走又发现,浏览记录、订单记录、售后服务记录,包括第四层的顾客注册信息都是有被跟踪衡量的。但问题是一个客户注册信息严重不完整(虽然预定义的结构是好的),另一个网站流量数据事实上是通过某第三方免费工具来做的,不可能做到与客户ID或手机号的关联,这也就意味着要想实现所谓客户的360度客户画像有很大的局限与不足


 

第三段实践经历2012年时我曾在某个人电脑领军企业的全球战略规划部,那一年公司超过了惠普,大家都很高兴。我们的团队当时专门做了一个大数据评估的项目,即公司最大的大数据应用机会是什么?其中很重要一点,既然已成为世界上规模最大的PC公司,即拥有全世界最大的客户基数,那我们应该可以有很多客户数据可以被利用才对。


但实际客观来说,当时有很多现实问题,因为整个销售是通过多级分销展开的。客户在经销商门店买了电脑,但回家很少有填写保修卡做回执的,且回执多数还是留存到经销商的服务端,另一方面消费者在初次电脑开机时并不需要必然提交任何注册信息,也就没有终端客户数据的回流。而对比现在的苹果,我们多数都有体验,不管是用Macbook还是iPad, iPhone, 每一个用户初次开机都需要注册信息,通过接入wifi回传到公司服务器完成客户信息的录入,并且通过日后各种应用情景不断要客户完善自身的信息与偏好记载。这看似只是一个细节,但这对大数据的应用会产生质的不同。这个小细节可能让这家设备厂商失掉了更大的数据驱动的业务成长机会。


 

2大数据应用现实背后的成因是哪些?

这四个现实问题是如何造成的?它们背后的原因又是什么?谈四点:


第一,我们认为这是很先天的因素,我们都是做过统计的,比如至少70%的外企在中国都是通过一级以上的经销商来分销的,面对终端消费者,例如宝洁,它们的中间层级非常多。而经销商掌握的终端消费数据是不会直接分享的,每个企业都把客户数据视为核心资产。那么现在谈大数据应用,对于宝洁这种品牌制造商来说,宝洁的处境有些尴尬。从近来的报道我们也可以观察到,宝洁会去找阿里谈,是否能把阿里的数据共享出来。宝洁希望了解其产品的终端消费者,同时包括宝洁自己也在反思,中国消费者的需求的确在发生变化,其变化的速度与多样性可能被低估了。由于在中国这样庞大的地理区域上,产品制造商普遍采用多级分销触及终端消费者,因此把握线下甚至是线上(因为很多第三方旗舰店仍然由经销商经营)的最终消费数据的确因为分销模式具有现实的挑战。


第二个,从组织设计与考核体系来看,对于做大数据会有一些障碍。在当前许多传统企业做大数据之前,通常已经成立了电商的业务,其实他们只要做到一定的规模(比如过亿),他们一般都会成立电子商务子公司。而国内的集团公司管理通常是更多的给子公司授权,线下是一个销售公司,线上是电子商务公司,它们整个考核是分开的,独立经营,自负盈亏。包括IT的规划与管理可能都是分散式的,也就是说,当这个数据回来的时候都是各个子公司自己的核心资产,这个会增加整个集团关于线上、线下数据整合的难度,或者说如果集团没有很强的统筹经营决策职能的话,从单个子公司来说基本不太可能做成这种大数据整合。这是我们看到的很多集团公司的现实问题,中国现在的集团企业分散经营的居多,同一业态线上的和线下的多源数据要进行整合产生洞察会有管理瓶颈。


第三,企业现在可能有很多的客户接触点,除了自建的电商平台、自建的线下体验店,绝大部分企业开设了微信公众号,包括麦当劳和肯德基都开始建立自己的微信公众号,希望以此去获得客户的数据增加互动。但问题是绝大部分企业把这些数据收集变成了一次性工作。每家企业可能都会定义完备的会员信息的数据结构,字段多达几十个。但让会员初次注册通常要求填写3-5个字段信息就足够多了,如果再让客户填写,很可能被拒绝或流失掉。要完整的落到这个会员信息管理的大表,实现360度的客户画像,需要后续通过各种各样的互动方式来迭代,但是不少企业让客户完成注册会员就不再跟进了。也就意味着,当我们其实真的想去认识客户画像的时候,我们会感到缺很多数据,包括已经有的字段信息可能也是不准确的(比如手机号都不做验证)。


第四,很多企业认为,我们有BI(商务智能)了,但有BI就是有了大数据洞察吗?如果你真的接触过BI,就可以发现,包括微软的BI产品,BI在中国企业的使用就是销售报表的线上化,你可以持续的看销售进度是否达标了。职业经理人根据进度情况去推进销售业绩达成的各项举措,BI本身没有产生洞察。要产生洞察,那就要有能内外兼顾、动态导出数据进行分析与展示的大数据平台,这样对企业家的战略决策才有帮助。但目前许多企业连开发BI的能力都没有,而大数据平台的能力要求更高, 一般企业在当前阶段不太可能具备这样的开发与分析能力。


3跨越挑战,四招马上开启大数据创新

刚才谈了企业大数据应用比较现实的四个问题,又与大家分析了这四个问题背后真实的成因是什么。那么,对于一般的企业要开启大数据之旅,要如何入手呢?



首先,您的企业可以通过创新客户互动来获得意向不到的大数据洞察。这里举个例子,大家都知道政府部门都会定期做各种调查,如人口普查等,在澳大利亚也不例外。澳大利亚的统计局近年在实际工作中发现,他们在推进一些面向民众的统计调查的时候,事实上民众的参与热情并不高。那么为了让更广泛的人群能够提高参与意识,更真实的表达他们的想法。澳大利亚统计局非常大胆的做了一项创新尝试,那就是开发了一款名为Run That Town(译为“运转您的街区”)的城市虚拟游戏。


你只要通过智能手机打开了这款游戏,输入你所在的街区邮编号码,就会定制化的还原你所生活的街区实际的物理空间环境,然后可以让你像城市的管理者或规划者那样为街区未来的发展进行设计。比如,你是希望在家门口多增加一个医院?还是增设一个体育馆?等等。澳大利亚统计局实际上通过这款游戏让更多的人参与,更自然的表达城市居民的想法,从而获得相较传统方式更准确、更全面和更客观的数据输入。这是创新与客户互动的巨大力量!


 

其次,综合利用开放的第三方大数据平台获得洞察。现在国内如百度、阿里等各大互联网公司都在不同程度上开发自己的大数据平台,比如百度指数。你可以通过百度指数,通过关键词搜索,来看这个热词在一段时间内在百度上实际的搜索热度,都是什么样背景的人在搜索?等等。那么,我们就借用百度指数来谈如何利用开放的大数据平台辅助获得业务洞察,优化业务举措。这个例子是最近吴晓波先生入资的国内第一酒业新媒体《酒业家》特约我做的芈酒粉丝经济的分析。


可能有朋友注意到,刚刚热播的《芈月传》带火了一款IP衍生品——芈酒。芈酒启动预售后第一周销售额即已达76万元,超过天猫某配置酒/果酒类爆款产品当月整体销售额的6倍。在《芈月传》热播的近两月时间,据称完成了10万套的销量,考虑到芈酒实际主打两个单品,粗略估算芈酒完成了1600万左右的销售额,这一成绩已经远超过了天猫果酒单品类的全年销售冠军。网酒网因此决定将芈酒变成一个常态化的米酒品牌,也作为填补聚焦年轻女性客群的米酒细分市场空白的有益尝试。


然而,芈酒的这一套首发传播真的不懈可击吗?《芈月传》去年11月30日通过主要地方卫视以及网络同步首播,自开播后关注度持续走高,直到首播接近尾声,这也清晰地体现在百度指数所提供的关于该剧搜索量的跟踪上。如下图,有趣的是,芈酒尽管临近开播推出预售,而且预售的11天内以及后续的订单量保持还不错,但真正爆发性的搜索关注到了12月20日才出现,这看起来有点有悖常理。于是我们综合分析发现,在12月7日策划方完成预售测试后,还远远没有到配货的阶段,真正开始发货已经到了12月20日以后,前后过了整整24天。当然,这24天我们都理解是在确认适销上市的单品,然后组织采购生产与配货等。


 

最早的一批用户是在12月25日才收到货做的评论(90%以上都是非常正项的评价),天猫旗舰店略早(20日即有评论出现)。那么,参照百度指数到24日的波峰,共28天为何才引起了高搜索关注?以上数据的关联可谓一针见血,即前期虽然出现持续的《芈月传》粉丝在线上预定,但至少24天时间里谁也没有喝到过芈月酒。你大可以理解为这是在学“小米”玩饥饿营销,但请不要忘了酒是强体验的产品,如果不能亲身体验赢得认同,再“铁的粉丝”也只是一次性捧个场罢了。所以,大家就可以理解,试想如果在预售之初能够让芈酒的忠实粉丝就能够试喝体验到产品,这种网络口碑将随芈月传的首播持续放大,那么填补这24天的真空将至少带来翻番的销量变化。当然,芈酒这个案例更完整的分析及价值发现,大家可以通过关注华兴力拓微信公众号来阅读全文。


第三,物联网技术(IoT)的落地应用能够捕捉传统行业一直无法获取的多层次数据(特别是客户层)以百货商场为例,现在受电商冲击,客户流失严重,而线下Shopping Mall发展势头良好。我们借助于Wifi定位、或iBeacon做物理的感知,以及与购物者的移动设备互联,一方面是对客户购物动线的跟踪,另一方面也能为客户进行智能购物导引。比如在北京5万平米以上的Shopping Mall比较的,经营面积很大。以前百货商场一层卖的是珠宝、鞋,二层卖的是青春女装等,分得非常清楚。


Shopping Mall完全都是混搭的,餐饮、服装、鞋帽、珠宝首饰、娱乐业态很可能都在同一层。但每一家购物广场的管理者都希望知道客户动线的设计是否合理?是否能够起到均衡导流的作用?品牌商铺之间的消费会有哪些意想不到的关联?刚才提到借助物理感知的工具,再加上移动互联,就能够捕捉到这些数据,为经营者提供决策支持同时创造更好的购物体验。


 


最后,网络爬虫工具(如Python)的使用几乎可以让所有互联网HTML页面的数据唾手可得。即使企业现在没有自己的直营电商平台,只要需要理解线上客群的特点与电商业务的竞争洞察,都可以应用网络爬虫工具来实现,其数据抓取可以涵盖包括各大电商平台产品维度与客户维度的多元数据,以及社交媒体、新闻网站、网上论坛等相关的内容。


所以上面提到的互联网抓取与物联网技术的应用,今天在这里只是抛砖引玉。各位嘉宾如果有兴趣,我们可以后续再通过宁夏企业家协会的沙龙形式与大家做分享,或探讨通过专业服务提供的方式进行企业创新协作。


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本文取自华兴力拓管理咨询合伙人及联合创始人华晓亮在宁夏企业家协会所做的大数据创新沙龙的主题演讲,内容为节选,部分细节有删改。


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