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傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級 傳統(tǒng)企業(yè)如何通過“大數(shù)據(jù)+O2O”轉(zhuǎn)型升級?



系列專題:大數(shù)據(jù)營銷

? ? ? 大數(shù)據(jù)和O2O都是當(dāng)今的時髦名詞,據(jù)《2013電商十大新發(fā)展趨勢》報告,大數(shù)據(jù)在排名中名列第3,O2O名列第5,可以說是炙手可熱。但這只是電商的排名,如果在傳統(tǒng)行業(yè)“大數(shù)據(jù)”與“O2O”強強結(jié)合,那又該是個怎樣的場景?

  眾所周知,大數(shù)據(jù)已是一個存在的現(xiàn)實,已超脫傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等范疇,體現(xiàn)的不僅僅是技術(shù)上的革命,更是思維和管理上的變革。不過,由于數(shù)據(jù)采集的便利性,大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的應(yīng)用比較熱門,雖然在金融業(yè)、電信業(yè)、電力業(yè)、零售業(yè)、物流業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)也已有不同層次的實際應(yīng)用,但大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)行業(yè)中仍是一個不接地氣的高端概念,尤其是在企業(yè)營銷領(lǐng)域。

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  營銷是企業(yè)存在和發(fā)展的基礎(chǔ),在傳統(tǒng)企業(yè),我們不難知道營銷的結(jié)果如何,還可以通過多維度和精細(xì)化的BI分析工具,得知不同產(chǎn)品不同區(qū)域甚至單個客戶的銷售結(jié)果,溯因分析和縱向挖掘都不成問題。但我們對產(chǎn)生這個結(jié)果的過程一無所知,因為大家不知道客戶在買自己的產(chǎn)品之前是如何做決策的。所以我們不斷嘗試用各種廣告策略和促銷方式來引導(dǎo)客戶,不過從很多的營銷活動失敗的事實來看,顯然人們的嘗試有很多錯誤,否則就不會有“不知道哪一半廣告費是浪費的”這么一說了。

  但與傳統(tǒng)企業(yè)不同,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以根據(jù)“搜索記錄”、“瀏覽記錄”、“評價記錄”等進行“用戶行為分析”,從而可以側(cè)面了解客戶的購買決策過程以及顧客的關(guān)注點。由于一個用戶的購買可能會受數(shù)千個行為維度的影響,隨便一個中型電商,每天所產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)都是多類型的海量數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)就在這里展現(xiàn)了它的存在和價值。但這對于傳統(tǒng)企業(yè)又有什么意義呢?傳統(tǒng)企業(yè)又如何進行便利的“客戶行為分析”呢?

  2013年5月,馬云攜手眾多大佬成立智能物流骨干網(wǎng)絡(luò),將讓全國任何一個地區(qū)做到24小時內(nèi)送貨必達,這是對傳統(tǒng)零售業(yè)的莫大威脅,卻是更多實體企業(yè)的福音。有了這個基礎(chǔ)商業(yè)平臺,將會吸引更多的傳統(tǒng)企業(yè)將其線下業(yè)務(wù)和線上有機融合,這將形成一個巨大的O2O生態(tài)圈。在這個生態(tài)圈,實體企業(yè)將更快地轉(zhuǎn)型為互聯(lián)網(wǎng)元素的雙棲新型企業(yè),到那時,現(xiàn)在的傳統(tǒng)企業(yè)也會像互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一樣,可以利用成熟的數(shù)據(jù)技術(shù),建立自己的大數(shù)據(jù)分析體系,從而進行更精準(zhǔn)的營銷服務(wù)。相信用不了多久,傳統(tǒng)行業(yè)除了渾身流著資本的血之外,還會渾身散發(fā)著互聯(lián)網(wǎng)的氣味。

  所以有了O2O,傳統(tǒng)行業(yè)就有了與互聯(lián)網(wǎng)綁定的機會,就有了獲取營銷海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),從而傳統(tǒng)行業(yè)營銷領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)管理才有可能。在O2O的基礎(chǔ)上,傳統(tǒng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)不再是星星之火,而是星火燎原,當(dāng)然“大數(shù)據(jù)”和“O2O”的結(jié)合的優(yōu)勢還不只如此。

  傳統(tǒng)企業(yè)的營銷管理還有另一個缺陷,那就是“對事不對人”,也就是說,只能對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析,如銷量、營銷投入、渠道等,但對客戶這個“人”的分析卻無從下手。畢竟購買決策是客戶做的,而客戶是一個個活生生的人,他自己的七情六欲的每一點都有可能影響決策。我們天天談“客戶關(guān)系管理”,卻不能對客戶這個“人”有著具體的描述,不能不說這是件相當(dāng)令營銷人尷尬的事情。比如客戶的真實年齡、性別、職業(yè)、收入水平、住址、興趣愛好等,這些信息都是進行客戶關(guān)系管理、客戶購買決策分析等的最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù),重要性不多說,問題在于數(shù)據(jù)采集的難度,因為傳統(tǒng)的手工采集數(shù)據(jù)的方式在準(zhǔn)確及時性方面往往不靠譜,而且成本又高得要命。

  當(dāng)有了O2O的條件之后,客戶在線上交易,線下交付,只要觸網(wǎng),這些關(guān)于“人”的信息的自動化采集就有了可能,再輔以大數(shù)據(jù)的分析技術(shù),那些美好的愿望將不再是憧憬。我們不會幻想用戶在網(wǎng)站上注冊時給的都是真實的信息,但我們可以從用戶的網(wǎng)絡(luò)日志、相片分析出其家庭結(jié)構(gòu)和年齡性別,可以從用戶的QQ、FACEBOOK分析出其朋友圈和職業(yè)結(jié)構(gòu),可以從用戶的社區(qū)網(wǎng)站得知其興趣愛好等等。就這么一個點一個點地填補,一張活生生的畫像就這么漸漸成形。當(dāng)有了這些信息的時候,我們的營銷、客服、產(chǎn)品研發(fā)等,還會那么如履薄冰嗎?

  當(dāng)然,如果用戶知道居然有人在分析他的一切,這會令人吃驚和憤怒,因為畢竟這涉及到了用戶的隱私條款,不過“棱鏡”事件已告訴我們,在國家的眼里,我們每個人都在信息的海洋里裸泳。但企業(yè)沒這份強權(quán),不過仍有應(yīng)對辦法:屏蔽個人身份的蒙面客戶分析是個辦法;另外用戶的一些潛意識,雖然連他自己都沒有直白表現(xiàn),但計算機可以根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為進行推測,比如說時興的“猜你喜歡”,準(zhǔn)確度往往相當(dāng)不錯,計算機有時會比你還了解你自己;還有,很多網(wǎng)站提供的便捷登錄方式,如直接用QQ號登錄,用戶覺得方便之余,無形中也就向電商敞開了一道大門,當(dāng)然還有更多好的點子。歷史的經(jīng)驗告訴我們,在技術(shù)上從來都不是問題,以今天和未來的數(shù)據(jù)分析和處理能力,解決問題的速度只會越來越快。何況,從國家管制的角度,實名制的范圍正在逐步擴大,社會信息互聯(lián)互通的大集成已漸具基礎(chǔ)。

  維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》描述了大數(shù)據(jù)的三個特征,其中第三個特征——“不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系”。關(guān)于這個論點,學(xué)術(shù)上也有頗多不認(rèn)同的爭鳴之聲。從上文也可以看出與舍恩伯格觀點徑庭之處:這里更強調(diào)“因果關(guān)系”,通過“大數(shù)據(jù)”與“O2O”的結(jié)合,前者進行數(shù)據(jù)分析,后者解決數(shù)據(jù)采集,從而找到經(jīng)營結(jié)果的真正動因,這樣把“業(yè)務(wù)”和“人”的數(shù)據(jù)都囊括其中,我們當(dāng)然也就對未來的銷售預(yù)測與引導(dǎo)有了把握。

  不管是傳統(tǒng)企業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),有一個共同的難點,即數(shù)據(jù)多了,在某個分析主題之下,如何選擇合適有用的數(shù)據(jù),如何判斷數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度,就變得重要了,否則本來想通過數(shù)據(jù)點畫個像,結(jié)果畫虎不成反類犬,則讓人笑話。所以在技術(shù)變革的同時,管理上也需要同步進步,這樣一硬一軟相結(jié)合,大數(shù)據(jù)的價值才能得到最大程度的發(fā)揮。

  

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