未来几年,全球数据量将呈指数级增长。据国际数据公司(IDC)统 计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球 数据总量的18%。
如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。除了为应对长期存在的业务挑战提 供解决方案之外,大数据还为流程、组织、整个行业、甚至社会本身的转型 激发了许多新的方式。研究表明,72%的企业首选大数据应用需求是基于客 户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应链管理、客户服 务等也是企业优先考虑的大数据应用。
提升客户洞察力
传统的拍脑袋的决策方式和营销手段,对大数据时代消费模式的战略决策 已经不再那么适用,尤其是越到后来,市场、媒体、渠道成本就越高,企业所 换取的收益越来越少。那么,如何才能在新时代里,寻找到投资和回报的平衡 点,就需要利用大数据去预测消费者的行为,提高其购买力,从而获得利益。
大数据的核心就是预测,大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是 要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测 事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一 样,没有本质变化,所以商家会比消费者更了消费者的行为。
沃尔玛是数据挖掘分析领域的先行者,建立了全新超大数据中心,利用 大数据技术和方法使得自己可以更好地优化物流、商品陈列和价格,还能够 对客户行为做出预测,巧妙利用顾客数据实现盈利增长的有效经验,推出有 前瞻性的促销。相类似的是,银行业、航空业、汽车业而今也在使用大数据 技术和方法来推进营销预测,这些行业中也不存在所谓线上渠道和线下渠道 之争,企业可以根据规划需要灵活投入,并捕捉实时数据进行动态调整。
《大数据变革:让客户数据驱动利润奔跑》一书的作者指出,包括已知行 为动机和必要的实际客户行为数据的细粒化市场图景,可以为企业提供更广泛 且有数据支持的客户价值理解,企业将可能因此实现恰当的、有针对性的向上 和交叉销售,促成替代效应,缩短客户数据反馈至研发和制造等环节的周期。 客户数据带来更多的客户价值,指的是数据能够帮助企业较为精准地找到单个 客户层级所处的市场,留住客户,促进客户的推荐,降低营销成本。
Automercados Plaza’s是委内瑞拉的一个家族式食品连锁店,拥有超过6TB 产品和客户数据,分布在不同系统和数据库中。因此,公司难以轻松地评估每个商店的运行情况,而且高管 知道他们需要从数据中获得 宝贵的洞察力。
Automercados Plaza’s公 司CIO Jesus Romero说:“在 定价、库存、销售、配送和 销售方面,我们面临着严重 的混乱。我们拥有近2000万美 元的库存,而且我们追踪不 同系统中的相关信息,并且 手动进行编辑。我们需要一 个整合的视图,以确切地了 解我们拥有什么。”
通过整合企业内的信息,这家食品连锁店的收入增加了近30%,年利 润提高了700万美元。Romero先生将这些成绩归功于更好的库存管理以及更 快适应不断变化的市场形势的能力。例如,公司避免了大约35%的产品的损 失,因为公司能够提前安排降价,在食物变质前将其销售出去。
重构商业模式
一些成熟的企业可能会发现他们很难摆脱根深蒂固的做事方式,而初创 企业却有能力创造新的商业模式。
——免费数据收集器和聚合器:社交数据流服务提供商Gnip公司,通过 各种渠道收集数据,大部分都是免费的,然后对数据进行过滤和完善,并根 据客户需要的格式向他们提供数据。
——数据分析服务:这些公司通常为客户提供分析数据的服务,这些数 据通常是由客户提供的。例如Sendify公司,为企业提供实时的调用者情报, 所以当有电话打进时他们看到打电话的人的很多相关的附加信息,这会帮助 企业增加他们的销售机会。
——数据生成和分析:公司通过众包、智能手机或其他传感器生成自己的数 据,他们也提供分析服务。这个例子包括GoSquared Mixpanel和Spinnakr公司, 他们通过使用一个跟踪代码在他们客户的网站上收集数据,分析数据并使用web界面提供报告。