未來幾年,全球數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)統(tǒng) 計(jì),全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)2020年達(dá)到44ZB,中國(guó)數(shù)據(jù)量將達(dá)到8060EB,占全球 數(shù)據(jù)總量的18%。

如今,已成為一項(xiàng)業(yè)務(wù)上優(yōu)先考慮的工作任務(wù),因?yàn)樗軌驅(qū)θ蛘辖?jīng)濟(jì)時(shí)代的商務(wù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。除了為應(yīng)對(duì)長(zhǎng)期存在的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)提 供解決方案之外,大數(shù)據(jù)還為流程、組織、整個(gè)行業(yè)、甚至社會(huì)本身的轉(zhuǎn)型 激發(fā)了許多新的方式。研究表明,72%的企業(yè)首選大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求是基于客 戶行為分析的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷,其次產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈管理、客戶服 務(wù)等也是企業(yè)優(yōu)先考慮的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

提升客戶洞察力

傳統(tǒng)的拍腦袋的決策方式和營(yíng)銷手段,對(duì)消費(fèi)模式的戰(zhàn)略決策 已經(jīng)不再那么適用,尤其是越到后來,市場(chǎng)、媒體、渠道成本就越高,企業(yè)所 換取的收益越來越少。那么,如何才能在新時(shí)代里,尋找到投資和回報(bào)的平衡 點(diǎn),就需要利用大數(shù)據(jù)去預(yù)測(cè)消費(fèi)者的行為,提高其購買力,從而獲得利益。

大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè),大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測(cè)體現(xiàn)在很多方面。大數(shù)據(jù)不是 要教機(jī)器像人一樣思考,相反,它是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測(cè) 事情發(fā)生的可能性。正因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)規(guī)律面前,每個(gè)人的行為都跟別人一 樣,沒有本質(zhì)變化,所以商家會(huì)比消費(fèi)者更了消費(fèi)者的行為。

沃爾瑪是領(lǐng)域的先行者,建立了全新超大數(shù)據(jù)中心,利用 大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法使得自己可以更好地優(yōu)化物流、商品陳列和價(jià)格,還能夠 對(duì)客戶行為做出預(yù)測(cè),巧妙利用顧客數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)盈利增長(zhǎng)的有效經(jīng)驗(yàn),推出有 前瞻性的促銷。相類似的是,銀行業(yè)、航空業(yè)、汽車業(yè)而今也在使用大數(shù)據(jù) 技術(shù)和方法來推進(jìn)營(yíng)銷預(yù)測(cè),這些行業(yè)中也不存在所謂線上渠道和線下渠道 之爭(zhēng),企業(yè)可以根據(jù)規(guī)劃需要靈活投入,并捕捉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

《大數(shù)據(jù)變革:讓客戶數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)利潤(rùn)奔跑》一書的作者指出,包括已知行 為動(dòng)機(jī)和必要的實(shí)際客戶行為數(shù)據(jù)的細(xì)粒化市場(chǎng)圖景,可以為企業(yè)提供更廣泛 且有數(shù)據(jù)支持的客戶價(jià)值理解,企業(yè)將可能因此實(shí)現(xiàn)恰當(dāng)?shù)摹⒂嗅槍?duì)性的向上 和交叉銷售,促成替代效應(yīng),縮短客戶數(shù)據(jù)反饋至研發(fā)和制造等環(huán)節(jié)的周期。 客戶數(shù)據(jù)帶來更多的客戶價(jià)值,指的是數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)較為精準(zhǔn)地找到單個(gè) 客戶層級(jí)所處的市場(chǎng),留住客戶,促進(jìn)客戶的推薦,降低營(yíng)銷成本。

Automercados Plaza’s是委內(nèi)瑞拉的一個(gè)家族式食品連鎖店,擁有超過6TB 產(chǎn)品和客戶數(shù)據(jù),分布在不同系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中。因此,公司難以輕松地評(píng)估每個(gè)商店的運(yùn)行情況,而且高管 知道他們需要從數(shù)據(jù)中獲得 寶貴的洞察力。

Automercados Plaza’s公 司CIO Jesus Romero說:“在 定價(jià)、庫存、銷售、配送和 銷售方面,我們面臨著嚴(yán)重 的混亂。我們擁有近2000萬美 元的庫存,而且我們追蹤不 同系統(tǒng)中的相關(guān)信息,并且 手動(dòng)進(jìn)行編輯。我們需要一 個(gè)整合的視圖,以確切地了 解我們擁有什么。”

通過整合企業(yè)內(nèi)的信息,這家食品連鎖店的收入增加了近30%,年利 潤(rùn)提高了700萬美元。Romero先生將這些成績(jī)歸功于更好的庫存管理以及更 快適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)形勢(shì)的能力。例如,公司避免了大約35%的產(chǎn)品的損 失,因?yàn)楣灸軌蛱崆鞍才沤祪r(jià),在食物變質(zhì)前將其銷售出去。

重構(gòu)商業(yè)模式

一些成熟的企業(yè)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)他們很難擺脫根深蒂固的做事方式,而初創(chuàng) 企業(yè)卻有能力創(chuàng)造新的商業(yè)模式。

• 免費(fèi)數(shù)據(jù)收集器和聚合器:社交數(shù)據(jù)流服務(wù)提供商Gnip公司,通過 各種渠道收集數(shù)據(jù),大部分都是免費(fèi)的,然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和完善,并根 據(jù)客戶需要的格式向他們提供數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)分析服務(wù):這些公司通常為客戶提供分析數(shù)據(jù)的服務(wù),這些數(shù) 據(jù)通常是由客戶提供的。例如Sendify公司,為企業(yè)提供實(shí)時(shí)的調(diào)用者情報(bào), 所以當(dāng)有電話打進(jìn)時(shí)他們看到打電話的人的很多相關(guān)的附加信息,這會(huì)幫助 企業(yè)增加他們的銷售機(jī)會(huì)。
• 數(shù)據(jù)生成和分析:公司通過眾包、智能手機(jī)或其他傳感器生成自己的數(shù) 據(jù),他們也提供分析服務(wù)。這個(gè)例子包括GoSquared Mixpanel和Spinnakr公司, 他們通過使用一個(gè)跟蹤代碼在他們客戶的網(wǎng)站上收集數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)并使用web界面提供報(bào)告。
• 免費(fèi)數(shù)據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn):這個(gè)模式是免費(fèi)提供數(shù)據(jù)和分析。例如,Gild公司通過自動(dòng)評(píng)估應(yīng)聘者發(fā)布的代碼并進(jìn)行打分,來幫助企業(yè)招聘開發(fā)人員。
• 數(shù)據(jù)集成服務(wù):這些公司從多個(gè)內(nèi)部源獲取數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總, 然后通過一系列用戶友好、通常是可視化界面,將結(jié)果反饋給用戶。在教育領(lǐng)域,從多個(gè)教育項(xiàng)目和網(wǎng)站匯總的數(shù)據(jù)時(shí)刻幫助教師監(jiān)控學(xué)生的表現(xiàn)。
• 多源數(shù)據(jù)混聚和分析:這些公司將客戶提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總,大多是 免費(fèi)的數(shù)據(jù)源,并對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以豐富或基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。例如welovroi是 一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字營(yíng)銷公司,監(jiān)控和分析工具能夠使企業(yè)跟蹤大量不同指標(biāo)。它還能集成外部數(shù)據(jù),并保證營(yíng)銷活動(dòng)的成功的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)。

助力精細(xì)化運(yùn)營(yíng)

好產(chǎn)品是運(yùn)營(yíng)出來的,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品需要不斷運(yùn)營(yíng)、持續(xù)打磨。產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) 的目的是為了擴(kuò)大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適的商業(yè)模式并增加收 入。成功的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)要做到精細(xì)化運(yùn)營(yíng),成功的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)需要大數(shù)據(jù)支 撐。大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)思維在此方面關(guān)聯(lián)度最高。所以,企業(yè)在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 場(chǎng)景上,一定是要優(yōu)先考慮如何通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng),以驅(qū)動(dòng)更好的 運(yùn)營(yíng)效率和效果的提升。

欺詐是全球各地的保險(xiǎn)公司面臨的一個(gè)切實(shí)挑戰(zhàn)。無論是大規(guī)模欺詐, 例如縱火,或者涉及到較小金額的索賠,例如虛報(bào)價(jià)格的汽車修理賬單,欺 詐索賠每年可使企業(yè)支付數(shù)百萬美元的費(fèi)用,而且成本會(huì)以更高保費(fèi)的形式轉(zhuǎn)嫁給客戶。保險(xiǎn)公司不斷應(yīng)對(duì)欺詐,但法律訴訟和私人調(diào)查等傳統(tǒng)方法不 僅費(fèi)時(shí),而且要支付高昂的費(fèi)用。

作為南非最大的短期保險(xiǎn)提供商,Santam切實(shí)感到保險(xiǎn)欺詐的嚴(yán)重性。 欺詐損失占Santam客戶每年保費(fèi)的6%至10%。欺詐還有另外一個(gè)后果——運(yùn) 行效率低下。由于代理必須處理并調(diào)查高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)索賠,所有索賠至少 需要三天才能解決,而且Santam開始感覺到,公司在客戶服務(wù)方面的良好聲 譽(yù)在客戶希望快速獲得結(jié)果的時(shí)代受到了損害。

通過采用先進(jìn)的分析解決方案從收到的索賠中獲取數(shù)據(jù),Santam有能力 及早發(fā)現(xiàn)欺詐,根據(jù)已經(jīng)確定的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估每個(gè)索賠,并且將索賠劃分為 五個(gè)風(fēng)險(xiǎn)類別,并將可能的欺詐索賠和更高風(fēng)險(xiǎn)與低風(fēng)險(xiǎn)案例區(qū)分開。借助 新系統(tǒng),公司不僅節(jié)省了數(shù)百萬元的保險(xiǎn)欺詐損失,而且顯著縮短了低風(fēng)險(xiǎn) 索賠的處理時(shí)間,最終使某些客戶的處理在不到一個(gè)小時(shí)內(nèi)即可完成。在實(shí) 施后的前幾個(gè)月內(nèi),Santam還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)著名的汽車保險(xiǎn)欺詐團(tuán)伙。大數(shù) 據(jù)、預(yù)測(cè)分析和風(fēng)險(xiǎn)劃分幫助公司識(shí)別出了導(dǎo)致欺詐監(jiān)測(cè)的模式。

企業(yè)如何推動(dòng)大數(shù)據(jù)采用

受應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)這一需求的推動(dòng),并且根據(jù)不斷進(jìn)步的技術(shù)和數(shù)據(jù)不斷變化的特點(diǎn),企業(yè)已經(jīng)開始更深入地考察大數(shù)據(jù)的潛在收益。為了從大數(shù)據(jù)中獲取更多價(jià)值,IBM商業(yè)價(jià)值研究院為企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)舉措提供了如下的建議。

以客戶為中心推動(dòng)初始舉措

最初的大數(shù)據(jù)舉措必須注重能夠?yàn)槠髽I(yè)提供最大價(jià)值的領(lǐng)域,這一點(diǎn)勢(shì) 在必行。對(duì)許多行業(yè)來說,這意味著從客戶分析開始,通過真正了解客戶需 求,并預(yù)測(cè)未來行為,從而為客戶提供更好的服務(wù)。

全面數(shù)字化是有助于帶來大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展的一個(gè)推動(dòng)力,已經(jīng)改變了個(gè) 人和組織之間的力量平衡。如果企業(yè)希望了解并向有能力的客戶和市民提供 價(jià)值,他們必須集中精力將客戶作為個(gè)體進(jìn)行了解。企業(yè)還需要向新技術(shù)和 高級(jí)分析能力投資,以更好地了解各個(gè)客戶的交互和偏好。

但是,當(dāng)今的客戶 ——包括最終消費(fèi)者或者企業(yè)對(duì)企業(yè)客戶,需要的不 僅僅是了解。要想有效地培養(yǎng)與客戶之間有意義的關(guān)系,企業(yè)必須以客戶認(rèn) 為有價(jià)值的方式與客戶聯(lián)系。

價(jià)值可能來自更及時(shí)、更明智或者更相關(guān)的交互;也可能來自于企業(yè)通 過改進(jìn)底層運(yùn)作而增強(qiáng)交互的整體體驗(yàn)。無論來自何處,分析都有助于從大 數(shù)據(jù)中獲得洞察力,這對(duì)于在這些關(guān)系中達(dá)到這一深度日益重要。

制定整個(gè)企業(yè)的大數(shù)藍(lán)圖

藍(lán)圖包含企業(yè)內(nèi)的大數(shù)據(jù)愿景、戰(zhàn)略和要求,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)改進(jìn) 業(yè)務(wù)目標(biāo)的一致理解。

有效的藍(lán)圖通過確定大數(shù)據(jù)適用的關(guān)鍵業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)、規(guī)定如何使用大數(shù)據(jù) 的業(yè)務(wù)流程要求,以及包含實(shí)現(xiàn)該藍(lán)圖所需數(shù)據(jù)、工具和硬件的架構(gòu),從而 定義了企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)的范圍。這是為指導(dǎo)企業(yè)以實(shí)用的方式,并以創(chuàng)造可持 續(xù)的商業(yè)價(jià)值為出發(fā)點(diǎn),開發(fā)并實(shí)施大數(shù)據(jù)解決方案而制定藍(lán)圖的基礎(chǔ)。

從現(xiàn)有數(shù)據(jù)開始,實(shí)現(xiàn)近期目標(biāo)

要實(shí)現(xiàn)近期目標(biāo),同時(shí)為持續(xù)開展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目創(chuàng)造發(fā)展動(dòng)力和專業(yè)知 識(shí),企業(yè)必須采取實(shí)用的方法。我們的調(diào)研表明,要開始尋求新的洞察力, 最具邏輯性和性價(jià)比的地點(diǎn)就是企業(yè)內(nèi)部。

從內(nèi)部著眼允許企業(yè)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)、軟件和技能,提供近期業(yè)務(wù)價(jià)值, 并且在考慮提升現(xiàn)有的能力而處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)來源和類型之前積累重要的 經(jīng)驗(yàn)。大多數(shù)企業(yè)希望通過這樣做而充分利用現(xiàn)有存儲(chǔ)庫中的信息,同時(shí)擴(kuò) 展其數(shù)據(jù)倉庫,以處理更大數(shù)量和更多類型的數(shù)據(jù)。

受應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)這一需求的推動(dòng)，并且根據(jù)不斷進(jìn)步的技術(shù)和數(shù)據(jù)不斷變化的特點(diǎn)，企業(yè)已經(jīng)開始更深入地考察大數(shù)據(jù)的潛在收益

根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)逐步建立分析能力

在世界范圍內(nèi),越來越多的分析工具使企業(yè)目不暇接,同時(shí)企業(yè)也面臨著分析技能的嚴(yán)重缺乏。大數(shù)據(jù)效率取決于消除這一巨大差距。簡(jiǎn)言之,企 業(yè)必須獲取工具和技能。在這個(gè)過程中,隨著分析、功能和IT技能的完美平 衡,預(yù)計(jì)新角色和事業(yè)模式將會(huì)出現(xiàn)。

關(guān)注內(nèi)部分析人員的專業(yè)發(fā)展和事業(yè)進(jìn)步,他們已經(jīng)熟悉企業(yè)獨(dú)特的業(yè) 務(wù)流程和挑戰(zhàn),這應(yīng)是業(yè)務(wù)高管的首要任務(wù)。同時(shí),大學(xué)和個(gè)人自身(無論什 么背景或?qū)I(yè))都有義務(wù)培養(yǎng)強(qiáng)大的分析技能。

基于可衡量的指標(biāo)制定投資回報(bào)分析

制定綜合且可行的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以及后續(xù)的路線圖需要可靠且可量化的投 資回報(bào)分析。因此,一位或多位業(yè)務(wù)高管積極參與并支持這一流程非常重 要。要實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的成功,強(qiáng)大、持續(xù)的業(yè)務(wù)和IT的協(xié)作同樣重要。

許多企業(yè)的投資回報(bào)分析基于以下可從大數(shù)據(jù)獲得的益處:

• 更聰明的決策-利用新的數(shù)據(jù)源提高決策質(zhì)量;
• 更快的決策-實(shí)現(xiàn)更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)獲取與分析,支持在“影響點(diǎn)”做出決策,例如在客戶訪問您的網(wǎng)站或者與客戶服務(wù)代表通電話時(shí);
• 創(chuàng)造奇跡的決策-使大數(shù)據(jù)舉措注重于那些能夠提供真正差異化的領(lǐng)域。

這些建議中有一個(gè)基本原則:業(yè)務(wù)和IT專業(yè)人員必須在整個(gè)大數(shù)據(jù)實(shí)施過程中通力合作。最有效的大數(shù)據(jù)解決方案首先確定業(yè)務(wù)要求,然后定制基 礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)源和量化分析,以支持該業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。