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对许多行业来说,大数据不再是“大忽悠”,其应用意味着从客户分析开始, 通过真正了解客户需求,并预测未来行为,从而为客户提供更好的服务.
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,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.
——免费数据知识发现:这个模式是免费提供数据和分析.例如,Gild公司通过自动评估应聘者发布的代码并进行打分,来帮助企业招聘开发人员.
——数据集成服务:这些公司从多个内部源获取数据并对数据进行汇总, 然后通过一系列用户友好、通常是可视化界面,将结果反馈给用户.在教育领域,从多个教育项目和网站汇总的数据时刻帮助教师监控学生的表现.
——多源数据混聚和分析:这些公司将客户提供的数据进行汇总,大多是 免费的数据源,并对客户数据进行分析,以丰富或基准数据.例如welovroi是 一个基于网络的数字营销公司,监控和分析工具能够使企业跟踪大量不同指标.它还能集成外部数据,并保证营销活动的成功的基准测试数据.
助力精细化运营
好产品是运营出来的,互联网产品需要不断运营、持续打磨.产品运营 的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适的商业模式并增加收 入.成功的互联网运营要做到精细化运营,成功的精细化运营需要大数据支 撑.大数据和互联网思维在此方面关联度最高.所以,企业在大数据的应用 场景上,一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营,以驱动更好的 运营效率和效果的提升.
欺诈是全球各地的保险公司面临的一个切实挑战.无论是大规模欺诈, 例如纵火,或者涉及到较小金额的索赔,例如虚报的汽车修理账单,欺 诈索赔每年可使企业支付数百万美元的费用,而且成本会以更高保费的形式转嫁给客户.保险公司不断应对欺诈,但法律诉讼和私人调查等传统方法不 仅费时,而且要支付高昂的费用.
作为南非最大的短期保险提供商,Santam切实感到保险欺诈的严重性. 欺诈损失占Santam客户每年保费的6%至10%.欺诈还有另外一个后果——运 行效率低下.由于*必须处理并调查高风险和低风险索赔,所有索赔至少 需要三天才能解决,而且Santam开始感觉到,公司在客户服务方面的良好声 誉在客户希望快速获得结果的时代受到了损害.
通过采用先进的分析解决方案从收到的索赔中获取数据,Santam有能力 及早发现欺诈,根据已经确定的风险因素评估每个索赔,并且将索赔划分为 五个风险类别,并将可能的欺诈索赔和更高风险与低风险案例区分开.借助 新系统,公司不仅节省了数百万元的保险欺诈损失,而且显著缩短了低风险 索赔的处理时间,最终使某些客户的处理在不到一个小时内即可完成.在实 施后的前几个月内,Santam还发现了一个著名的汽车保险欺诈团伙.大数 据、预测分析和风险划分帮助公司识别出了导致欺诈监测的模式.
企业如何推动大数据采用
受应对业务挑战这一需求的推动,并且根据不断进步的技术和数据不断变
化的特点,企业已经开始更深入地考察大数据的潜在收益.为了从大数据中获
取更多价值,IBM商业价值研究院为企业实施大数据举措提供了如下的建议.
以客户为中心推动初始举措
最初的大数据举措必须注重能够为企业提供最大价值的领域,这一点势 在必行.对许多行业来说,这意味着从客户分析开始,通过真正了解客户需 求,并预测未来行为,从而为客户提供更好的服务.
全面数字化是有助于带来大数据迅猛发展的一个推动力,已经改变了个 人和组织之间的力量平衡.如果企业希望了解并向有能力的客户和市民提供 价值,他们必须集中精力将客户作为个体进行了解.企业还需要向新技术和 高级分析能力投资,以更好地了解各个客户的交互和偏好.
但是,当今的客户 ——包括最终消费者或者企业对企业客户,需要的不 仅仅是了解.要想有效地培养与客户之间有意义的关系,企业必须以客户认 为有价值的方式与客户联系.
价值可能来自更及时、更明智或者更相关的交互;也可能来自于企业通 过改进底层运作而增强交互的整体体验.无论来自何处,分析都有助于从大 数据中获得洞察力,这对于在这些关系中达到这一深度日益重要.
制定整个企业的大数蓝图
蓝图包含企业内的大数据愿景、战略和要求,对于在业务用户的需求与 IT实施路线图之间做到协调非常关键.它实现了关于企业如何利用数据改进 业务目标的一致理解.
有效的蓝图通过确定大数据适用的关键业务挑战、规定如何使用大数据 的业务流程要求,以及包含实现该蓝图所需数据、工具和硬件的架构,从而 定义了企业内大数据的范围.这是为指导企业以实用的方式,并以创造可持 续的商业价值为出发点,开发并实施大数据解决方案而制定蓝图的基础.
从现有数据开始,实现近期目标
要实现近期目标,同时为持续开展大数据项目创造发展动力和专业知 识,企业必须采取实用的方法.我们的调研表明,要开始寻求新的洞察力, 最具逻辑性和性价比的地点就是企业内部.
从内部着眼允许企业利用现有数据、软件和技能,提供近期业务价值, 并且在考虑提升现有的能力而处理更复杂的数据来源和类型之前积累重要的 经验.大多数企业希望通过这样做而充分利用现有存储库中的信息,同时扩 展其数据仓库,以处理更大数量和更多类型的数据.
根据业务优先级逐步建立分析能力
在世界范围内,越来越多的分析工具使企业目不暇接,同时企业也面临着分析技能的严重缺乏.大数据效率取决于消除这一巨大差距.简言之,企 业必须获取工具和技能.在这个过程中,随着分析、功能和IT技能的完美平 衡,预计新角色和事业模式将会出现.
关注内部分析人员的专业发展和事业进步,他们已经熟悉企业独特的业 务流程和挑战,这应是业务高管的首要任务.同时,大学和个人自身(无论什 么背景或专业)都有义务培养强大的分析技能.
基于可衡量的指标制定投资回报分析
制定综合且可行的大数据战略以及后续的路线图需要可靠且可量化的投 资回报分析.因此,一位或多位业务高管积极参与并支持这一流程非常重 要.要实现长期的成功,强大、持续的业务和IT的协作同样重要.
许多企业的投资回报分析基于以下可从大数据获得的益处: 更聪明的决策-利用新的数据源提高决策质量; 更快的决策-实现更实时的数据获取与分析,支持在“影响点”做出决
策,例如在客户访问您的网站或者与客户服务代表通电话时; 创造奇迹的决策-使大数据举措注重于那些能够提供真正差异化的领域. 这些建议中有一个基本原则:业务和IT专业人员必须在整个大数据实施
过程中通力合作.最有效的大数据解决方案首先确定业务要求,然后基 础设施、数据源和量化分析,以支持该业务机会.
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