未來(lái)企業(yè)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略關(guān)鍵因素

　　未來(lái)是大數(shù)據(jù)時(shí)代，沒(méi)有跟上數(shù)據(jù)的企業(yè)只有被淘汰，不管是電子商務(wù)網(wǎng)站建設(shè)，還是企業(yè)其他長(zhǎng)遠(yuǎn)的目標(biāo)，都離不開(kāi)的大數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)某在線視頻網(wǎng)站準(zhǔn)備推出自制劇的時(shí)候，評(píng)論家紛紛嘲笑他們把握觀眾品味的能力。很難有誰(shuí)會(huì)想到，該公司通過(guò)分析其積累的多年用戶觀影偏好的大數(shù)據(jù)，來(lái)指導(dǎo)制片人、主演選擇和編劇內(nèi)容并一炮走紅，幫助其在一個(gè)季度內(nèi)獲取數(shù)百萬(wàn)新增用戶，并在接下來(lái)的一兩年內(nèi)里獲得數(shù)倍的股價(jià)提升。

　　打造大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的四大挑戰(zhàn)

　　我們正在迎來(lái)一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代：各類(lèi)設(shè)備和互動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以年均大于50%的速度增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)在2020年可能會(huì)達(dá)到44ZB(44萬(wàn)億GB)。

　　全球企業(yè)越來(lái)越關(guān)注大數(shù)據(jù)給自己帶來(lái)的機(jī)會(huì)或者沖擊，貝恩公司的大數(shù)據(jù)行業(yè)調(diào)研顯示，北美和歐洲400多家大型企業(yè)(年?duì)I業(yè)額高于5億美元)中，大約60%的企業(yè)積極在大數(shù)據(jù)方面進(jìn)行投資，希望能夠帶來(lái)顯著的收益。

　　據(jù)調(diào)查顯示，擁有優(yōu)秀大數(shù)據(jù)能力的企業(yè)，它的財(cái)務(wù)表現(xiàn)排在行業(yè)前25分位的可能性是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的2倍、做出正確決策的可能性高出競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手3倍、決策速度比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手快5倍。可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)的重要性不言而喻。

　　大數(shù)據(jù)之所以“大”，在于數(shù)量(Volume)、種類(lèi)(Variety)和產(chǎn)生速度(Velocity)的特征。

　　Volume：數(shù)據(jù)體量大，許多企業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模可達(dá)數(shù)百TB、甚至EB級(jí)別(1EB=1024PB、1PB=1024TB、1TB=1024GB)。

　　Variety：數(shù)據(jù)類(lèi)型多，包括各種格式與形態(tài)。

　　Velocity：大量數(shù)據(jù)每一秒都在產(chǎn)生，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)收集、處理與分析應(yīng)用的速度要求很高。

　　無(wú)論數(shù)據(jù)如何變化，它們是“金礦”還是“垃圾”，取決于企業(yè)是否了解自身?yè)碛?或能夠獲得)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并以此建立清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，從而在戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)和一線層面產(chǎn)生價(jià)值。無(wú)法持續(xù)地產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的。

　　圖1：全球數(shù)據(jù)的數(shù)量、種類(lèi)和產(chǎn)生速度正在爆發(fā)性增長(zhǎng)

　　基于大數(shù)據(jù)行業(yè)調(diào)研，企業(yè)今天在運(yùn)用大數(shù)據(jù)時(shí)還面臨不少困難。

　　主要包括戰(zhàn)略、人才、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和工具等四大類(lèi)挑戰(zhàn)。

　　戰(zhàn)略：

　　僅有約23%的企業(yè)擁有明確的大數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略，決定并知道如何將大數(shù)據(jù)分析有效地應(yīng)用于企業(yè)運(yùn)營(yíng)，并建立相應(yīng)的組織能力、流程和激勵(lì)機(jī)制來(lái)賦能數(shù)據(jù)分析以支持決策。

　　人才：

　　僅有約36%的企業(yè)擁有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)洞察團(tuán)隊(duì)，并擁有同時(shí)具備數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)能力和商業(yè)敏感度的人才。

　　數(shù)據(jù)資產(chǎn)：

　　僅有約19%的企業(yè)擁有高質(zhì)量、一致性較好、易于獲取和應(yīng)用的大數(shù)據(jù)。

　　工具：

　　僅有38%的企業(yè)正在使用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)工具，如Hadoop、NoSQL、HPCC和自動(dòng)數(shù)據(jù)清洗算法等。

　　建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與能力的關(guān)鍵因素

　　企業(yè)如何建立清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)能力?貝恩總結(jié)出企業(yè)建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與能力的6大關(guān)鍵因素。

　　關(guān)鍵成功因素1：發(fā)現(xiàn)獨(dú)有的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。

　　你拖動(dòng)某部電影視頻滾動(dòng)條的時(shí)候，視頻網(wǎng)站正在分析整體觀眾的偏好數(shù)據(jù)并指導(dǎo)下一步劇集的劇情走向;當(dāng)你在店里購(gòu)物的時(shí)候，零售商正在分析整體客流軌跡數(shù)據(jù)并指導(dǎo)店面的布局和商品的上下架;

　　當(dāng)工廠每天使用機(jī)器設(shè)備的時(shí)候，廠商正在分析整體設(shè)備的使用習(xí)慣并指導(dǎo)下一代產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、維修保養(yǎng)的主動(dòng)性變動(dòng)以提升效率……這樣的例子非常多。

　　作為建立大數(shù)據(jù)能力的基礎(chǔ)，企業(yè)應(yīng)像對(duì)待其他重要資產(chǎn)一樣，發(fā)現(xiàn)、評(píng)估和管理好并不斷擴(kuò)充數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　首先，

　　應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀開(kāi)展深入評(píng)估，明確目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來(lái)源、類(lèi)型與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備情況，評(píng)估數(shù)據(jù)是否足夠完整、是否與業(yè)務(wù)發(fā)展直接相關(guān);

　　其次，

　　根據(jù)評(píng)估結(jié)果以及企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略目標(biāo)，應(yīng)明確目前還有哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)與目標(biāo)存在顯著差距，彌補(bǔ)差距的優(yōu)先級(jí)是什么;

　　然后，

　　對(duì)所有可進(jìn)一步獲取的內(nèi)外部數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行識(shí)別與評(píng)估，在深入考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、重要性與相關(guān)度、獲取成本與時(shí)間要求等相關(guān)因素之后，選擇獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最佳方式，諸如自行采集整理、對(duì)外采購(gòu)數(shù)據(jù)、與外部合作伙伴進(jìn)行交換等;

　　在獲取新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，企業(yè)還需建立數(shù)據(jù)治理機(jī)制，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行妥善清洗與存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的可用性與一致性，并明確數(shù)據(jù)授權(quán)和更新制度。

　　關(guān)鍵成功因素2：明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何“創(chuàng)造價(jià)值”。

　　在評(píng)估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，需確定如何運(yùn)用其對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略進(jìn)行支撐與引領(lǐng)。具體而言，大數(shù)據(jù)可為企業(yè)帶來(lái)五方面的價(jià)值：

　　優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)流程：

　　例如，某飲料公司運(yùn)用復(fù)雜算法分析社交媒體大數(shù)據(jù)，識(shí)別對(duì)于重要議題具有影響力的品牌意見(jiàn)領(lǐng)袖，并對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性的引領(lǐng)，以提升營(yíng)銷(xiāo)效果;某連鎖零售公司通過(guò)分析大量門(mén)店銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，尋找產(chǎn)品之間的未知聯(lián)系，以提升捆綁銷(xiāo)售。

　　優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)：

　　例如，某娛樂(lè)公司運(yùn)用電子公園通行證來(lái)采集游客在其主題公園中的活動(dòng)數(shù)據(jù)信息，以此來(lái)優(yōu)化游客在公園中的體驗(yàn);某汽車(chē)安全信息系統(tǒng)服務(wù)商使用傳感器來(lái)收集車(chē)輛駕駛數(shù)據(jù)，以改進(jìn)其產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)與維修流程。

　　開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品新服務(wù)：

　　例如，某保險(xiǎn)公司使用插入式設(shè)備來(lái)收集駕駛行為數(shù)據(jù)、通過(guò)分析司機(jī)的駕駛習(xí)慣對(duì)其保險(xiǎn)提供相應(yīng)折扣，以主動(dòng)保留駕駛行為較安全的客戶;某在線影片租賃提供商通過(guò)分析觀影檔案數(shù)據(jù)來(lái)針對(duì)性提升用戶觀影體驗(yàn)，并提供分析結(jié)果給影片投資方以優(yōu)化影片制作內(nèi)容。

　　建立新業(yè)務(wù)模式：

　　例如，某醫(yī)療保險(xiǎn)公司通過(guò)對(duì)病人信息數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性分析，向易患病的人群提供預(yù)防性關(guān)懷服務(wù)，以提高服務(wù)此類(lèi)客戶的利潤(rùn)率;某理財(cái)服務(wù)公司免費(fèi)贈(zèng)送個(gè)人財(cái)務(wù)軟件給用戶，在用戶使用時(shí)分析其消費(fèi)數(shù)據(jù)，再向其精準(zhǔn)推送相關(guān)廣告。

　　獲取生態(tài)系統(tǒng)控制力：

　　例如，某企業(yè)級(jí)軟件公司通過(guò)對(duì)渠道伙伴的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)開(kāi)展智能化管理與分析，鑒別渠道商的資質(zhì)與能力，并對(duì)業(yè)績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警;某電子商務(wù)公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)基于其電商平臺(tái)沉淀的大量交易數(shù)據(jù)，為平臺(tái)上的賣(mài)家開(kāi)發(fā)各類(lèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，幫助它實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和增收，提升電商生態(tài)系統(tǒng)對(duì)賣(mài)家的吸引力。

　　關(guān)鍵成功因素3：識(shí)別優(yōu)先應(yīng)用場(chǎng)景。

　　對(duì)于公司業(yè)務(wù)部門(mén)(營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售和服務(wù)等部門(mén))，大數(shù)據(jù)可以幫助其創(chuàng)造以上五種戰(zhàn)略價(jià)值;對(duì)于公司職能部門(mén)(研發(fā)、供應(yīng)鏈和人力資源等部門(mén))，大數(shù)據(jù)也可以幫助其優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營(yíng)流程。

　　為識(shí)別公司業(yè)務(wù)與職能部門(mén)具體可能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，可對(duì)標(biāo)業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐、基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀評(píng)估、剖析業(yè)務(wù)與職能流程中可能進(jìn)一步采集的數(shù)據(jù)與應(yīng)用方式，運(yùn)用頭腦風(fēng)暴和內(nèi)部研討會(huì)列出所有可能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　需注意的是，大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景必須契合業(yè)務(wù)與職能部門(mén)的現(xiàn)實(shí)需求，切忌閉門(mén)造車(chē)、脫離實(shí)際。

　　表：各領(lǐng)域常見(jiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景示例

　　在確定可能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用之后，可通過(guò)價(jià)值創(chuàng)造與業(yè)務(wù)成熟度兩個(gè)維度對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)先級(jí)排序，以按順序推動(dòng)相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地實(shí)施。對(duì)于價(jià)值創(chuàng)造維度，可以用創(chuàng)造價(jià)值的多少(如提升運(yùn)營(yíng)效率、提升投資回報(bào)等)作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn);對(duì)于業(yè)務(wù)成熟度維度，可以將所需數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可獲得性以及所需資源投入和大數(shù)據(jù)能力支撐(如資金、人才和跨部門(mén)合作等)等標(biāo)準(zhǔn)用于評(píng)估。

　　圖2：大數(shù)據(jù)應(yīng)用優(yōu)先級(jí)評(píng)估與排序框架

　　關(guān)鍵成功因素4：數(shù)據(jù)→分析→洞察→決策支撐的產(chǎn)品化、常態(tài)化。

　　為將大數(shù)據(jù)高效應(yīng)用于企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)，需要不斷將數(shù)據(jù)分析能力轉(zhuǎn)化為內(nèi)部應(yīng)用產(chǎn)品，并將數(shù)據(jù)分析工作常態(tài)化。

　　對(duì)于數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品化，可通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略規(guī)劃、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)、分析大數(shù)據(jù)以獲取洞察這一過(guò)程的牽引，不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的可持續(xù)運(yùn)營(yíng)。

　　而對(duì)于分析工作常態(tài)化，需要持續(xù)維護(hù)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品并監(jiān)測(cè)實(shí)際使用效果，為業(yè)務(wù)與職能部門(mén)提供數(shù)據(jù)分析支持，并對(duì)其日常使用中的問(wèn)題及時(shí)進(jìn)行解答。

　　以某家電公司為例，其借助于收集存儲(chǔ)了上億用戶數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立了需求預(yù)測(cè)和用戶活躍度等數(shù)據(jù)模型。

　　以此為基礎(chǔ)，該公司為營(yíng)銷(xiāo)及銷(xiāo)售人員開(kāi)發(fā)了具有精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)功能的應(yīng)用軟件，可輔助其面向區(qū)域、社區(qū)和用戶個(gè)體開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);此外，還為研發(fā)人員開(kāi)發(fā)了具有用戶交互功能的應(yīng)用軟件，可幫助研發(fā)人員更全面地了解用戶痛點(diǎn)、受歡迎的產(chǎn)品特征、用戶興趣分布與可參與交互的活躍用戶。

　　這些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品在日常應(yīng)用中取得了巨大的成效，在系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的近一年里，該公司開(kāi)展了數(shù)百場(chǎng)基于數(shù)據(jù)挖掘和需求預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，轉(zhuǎn)化的銷(xiāo)售額達(dá)60億元。

　　關(guān)鍵成功因素5：通過(guò)組織、人才與IT，為大數(shù)據(jù)提供強(qiáng)力保障與支撐。

　　大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的落地離不開(kāi)組織、人才與IT能力的支持，而這些關(guān)鍵要素與能力的建設(shè)，需要既能貼近業(yè)務(wù)一線、又能與戰(zhàn)略保持一致。

　　對(duì)于大數(shù)據(jù)組織運(yùn)作方式，由于大數(shù)據(jù)核心分析能力、工具投資等在各業(yè)務(wù)部門(mén)之間協(xié)同效應(yīng)突出，企業(yè)(尤其是大型企業(yè))一般采用集中化運(yùn)營(yíng)中心模式。

　　同時(shí)，與業(yè)務(wù)決策、應(yīng)用相關(guān)的權(quán)利被授予前線部門(mén)，以確保數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)決策的無(wú)縫銜接。無(wú)論如何設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)組織運(yùn)作模式，核心原則是根據(jù)公司自身情況與需要，確保大數(shù)據(jù)分析能力能夠最有效地支持一線決策。

　　此外，大數(shù)據(jù)組織需要多種具備關(guān)鍵能力的人才隊(duì)伍，來(lái)共同支持大數(shù)據(jù)組織架構(gòu)的運(yùn)營(yíng)。其需要的人才團(tuán)隊(duì)包括大數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)經(jīng)理團(tuán)隊(duì)、大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理團(tuán)隊(duì)、技術(shù)開(kāi)發(fā)與維護(hù)團(tuán)隊(duì)以及風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)等等。

　　除了組織與人才之外，大數(shù)據(jù)的落地還需要強(qiáng)大的IT系統(tǒng)架構(gòu)作為支撐。企業(yè)需要建立強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)，從不同數(shù)據(jù)源調(diào)取并分析數(shù)據(jù)，拉通數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析，以統(tǒng)一服務(wù)各部門(mén)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。

　　同時(shí)，該數(shù)據(jù)平臺(tái)還需具備對(duì)跨數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一清洗和存儲(chǔ)，以確保數(shù)據(jù)可用性與一致性的能力。除此之外，企業(yè)可以建立或優(yōu)化主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，為大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)以及各業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供統(tǒng)一、便捷的數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)交易服務(wù)，以支撐企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。

　　關(guān)鍵成功因素6：通過(guò)大數(shù)據(jù)隱私和安全管理，消除法律及消費(fèi)者認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)。

　　大數(shù)據(jù)帶來(lái)機(jī)遇與價(jià)值的同時(shí)，也帶來(lái)了一定的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，特別是涉及法律(例如某社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)由于違反其隱私政策，遭到美國(guó)貿(mào)易委員會(huì)起訴)與消費(fèi)者認(rèn)知的風(fēng)險(xiǎn)(例如某互聯(lián)網(wǎng)公司街景項(xiàng)目由于拍攝的很多照片涉及當(dāng)?shù)鼐用耠[私，遭到后者大規(guī)?？棺h)。

　　為此，可按數(shù)據(jù)類(lèi)型及從數(shù)據(jù)收集到分析使用各環(huán)節(jié)來(lái)識(shí)別不同類(lèi)型、地域的法規(guī)與認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)，并予以及時(shí)應(yīng)對(duì)。

　　以隱私風(fēng)險(xiǎn)程度較高的數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)為例：對(duì)于個(gè)人可識(shí)別數(shù)據(jù)(如身份號(hào)等)，由于法律規(guī)定最高級(jí)別保護(hù)，故若無(wú)明確用途不建議采集;對(duì)于敏感數(shù)據(jù)(如交易和信用信息等)，數(shù)據(jù)采集需明確告知用戶并獲得其同意;對(duì)于非敏感數(shù)據(jù)(如產(chǎn)品數(shù)據(jù)等)可按需采集。

　　此外，企業(yè)應(yīng)建立統(tǒng)一的國(guó)際政策法規(guī)團(tuán)隊(duì)，通過(guò)基于全球標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)流程來(lái)管理數(shù)據(jù)隱私，并在此基礎(chǔ)上根據(jù)各國(guó)不同法規(guī)進(jìn)行合法的數(shù)據(jù)隱私本土化管理。

　　同時(shí)，還可通過(guò)主動(dòng)披露客戶隱私政策以獲取數(shù)據(jù)使用分析授權(quán)、向用戶提供自身隱私信息控制與刪除權(quán)限或?qū)€(gè)人隱私數(shù)據(jù)整合為群體匿名數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及獲取第三方隱私風(fēng)險(xiǎn)管理認(rèn)證等方式，來(lái)降低用戶的擔(dān)憂。

　　企業(yè)在建立大數(shù)據(jù)能力過(guò)程中，需要專(zhuān)業(yè)公司的幫助和支持。

　　大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展對(duì)于企業(yè)既是挑戰(zhàn)，更是機(jī)會(huì)。企業(yè)必須及時(shí)抓住大數(shù)據(jù)帶來(lái)的戰(zhàn)略機(jī)遇，制定明確的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、建立強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)決策支持體系與各方面能力，以充分挖掘大數(shù)據(jù)時(shí)代蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值。

　　大數(shù)據(jù)的六種典型應(yīng)用

　　1、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)

　　《一對(duì)一的未來(lái)》一書(shū)的作者羅杰斯和派柏斯在該書(shū)中曾這樣表示，“我們正經(jīng)歷從工業(yè)時(shí)代到信息時(shí)代史詩(shī)般宏偉的轉(zhuǎn)型。我們也隨之目睹了大眾營(yíng)業(yè)員銷(xiāo)的衰亡，一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)的興起。”

　　事實(shí)上，在這場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)革.命的背后，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用恰恰是始作俑者。這也是大數(shù)據(jù)在當(dāng)前商業(yè)方面最典型的一項(xiàng)應(yīng)用。可以說(shuō)，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)正成為任何企業(yè)不容回避的重要趨勢(shì)。

　　伴隨信息過(guò)載與消費(fèi)者異質(zhì)化，一方面是海量數(shù)據(jù)和海量信息導(dǎo)致用戶信息饑餓感，用戶對(duì)非關(guān)聯(lián)信息的容忍度與日俱減。

　　同時(shí)，用戶興趣數(shù)據(jù)與日俱增，但用戶甄別信息能力占比與日俱減，消費(fèi)者呈現(xiàn)長(zhǎng)尾化趨勢(shì)，這一切，導(dǎo)致了個(gè)性化成為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向。

　　由此個(gè)性化的技術(shù)被關(guān)注和應(yīng)用，并進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)在生產(chǎn)領(lǐng)域由單純追求成本最優(yōu)的規(guī)?；a(chǎn)向客戶化定制方向轉(zhuǎn)變。同時(shí)，個(gè)性化推薦、移動(dòng)跨屏推薦成為典型應(yīng)用。而這些應(yīng)用的背后，是計(jì)算機(jī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、營(yíng)銷(xiāo)學(xué)的集成。

　　2、對(duì)客戶價(jià)值的識(shí)別和挖掘

　　按照科特勒在1995年對(duì)客戶終身價(jià)值的定義，客戶終身價(jià)值是“從一個(gè)客戶身上所得到的其生命周期中全部銷(xiāo)售額減少公司用來(lái)獲取該客戶和銷(xiāo)售與服務(wù)于該客戶所花費(fèi)的總成本的凈值。”就是公司將從該客戶身上所得到的未來(lái)所有現(xiàn)金流的凈現(xiàn)值。

　　這意味著，以數(shù)據(jù)為支撐的客戶終身價(jià)值的評(píng)價(jià)和分析將有助于公司建立市場(chǎng)細(xì)分的策略，確認(rèn)哪一類(lèi)客戶才是值得花費(fèi)成本來(lái)建立客戶關(guān)系的，并最終找到自己真正的目標(biāo)客戶群。同時(shí)，它將幫助企業(yè)更好地推進(jìn)客戶關(guān)系管理，比如通過(guò)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以知道究竟百分之多少的銷(xiāo)售額分別來(lái)自于現(xiàn)有客戶和新客戶。

　　當(dāng)然，它還會(huì)影響到企業(yè)的定價(jià)行為，比如降價(jià)可以迅速提升老客戶保留比率和新客戶獲取比率，但同時(shí)也會(huì)降低利潤(rùn)率。漲價(jià)將提高利潤(rùn)率，但同時(shí)也會(huì)降低老客戶保留比率和新客戶獲取比率，這意味著企業(yè)需要用數(shù)據(jù)支持決策，最終獲得一個(gè)最優(yōu)化的平衡。

　　3、客戶流失預(yù)警

　　在用戶即資產(chǎn)的時(shí)代，客戶流失預(yù)警對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略制定有著重要意義，流失的是否是目標(biāo)客戶，這些客戶流失是否代表進(jìn)攻者的強(qiáng)勢(shì)進(jìn)攻，還是自然選擇的一個(gè)過(guò)程，哪一類(lèi)型的客戶，或者滿足哪些條件的用戶更容易流失，而滿足哪些條件的用戶則不易流失等等，通過(guò)不同的算法，可以發(fā)現(xiàn)最終客戶流失的特殊及其原因，最終幫助企業(yè)決定是否需要挽留這些用戶。

　　4、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)廣告

　　值得注意的是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，營(yíng)銷(xiāo)理論正在經(jīng)歷重要演變，在歷史上，包括產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷(xiāo)在內(nèi)的4P理論，由于科特勒的創(chuàng)新變?yōu)榱?P，加上了權(quán)力和公共關(guān)系。1990年，美國(guó)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家羅伯特·勞特朋教授提出了4G理論，以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向，重新設(shè)定了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)組合的四個(gè)基本要素，即消費(fèi)者、成本、便利和溝通。但是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)，尤其是由因果關(guān)系向相關(guān)關(guān)系的轉(zhuǎn)變，4R理論正變得越來(lái)越適時(shí)，即關(guān)聯(lián)、反應(yīng)、關(guān)系和回報(bào)。

　　營(yíng)銷(xiāo)理論的變遷背后，恰恰是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)廣告時(shí)代的來(lái)臨，它要求廣告主在投放廣告前要識(shí)別目標(biāo)消費(fèi)者，在投放中要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位，投放后要用一系列的數(shù)據(jù)工具進(jìn)行廣告效果監(jiān)控。

　　5、企業(yè)商業(yè)決策

　　如前所述，企業(yè)的諸多重要的商業(yè)決策已經(jīng)變得與數(shù)據(jù)密不可分，在很多企業(yè)里，用數(shù)據(jù)說(shuō)話，拿數(shù)據(jù)指路已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程的必備準(zhǔn)則。同樣以蘇寧為例子，其數(shù)據(jù)部門(mén)需要為業(yè)務(wù)部門(mén)提供多重服務(wù)。

　　首先就是報(bào)表服務(wù)，即通過(guò)Adhoc的技術(shù)，為運(yùn)營(yíng)部門(mén)提供實(shí)時(shí)的、豐富的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，幫助所有的運(yùn)營(yíng)部門(mén)拿數(shù)據(jù)說(shuō)話的問(wèn)題。比如說(shuō)你今天做一個(gè)活動(dòng)，你需要直接把流量的數(shù)據(jù)拿出來(lái)。

　　其次，就是引擎服務(wù)，引擎的意思就是說(shuō)，它能夠應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)去驅(qū)動(dòng)前臺(tái)的業(yè)務(wù)，它與報(bào)表報(bào)務(wù)的差別在于它已經(jīng)直接嵌入到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，出來(lái)的數(shù)據(jù)會(huì)直接影響到企業(yè)的整個(gè)業(yè)務(wù)。

　　6、庫(kù)存管理和物流配送

　　對(duì)于很多電商公司，或者是O2O公司來(lái)說(shuō)，庫(kù)存管理和物流配送正成為企業(yè)重要的競(jìng)爭(zhēng)力，它不僅直接關(guān)系到企業(yè)的成本、利潤(rùn)，同時(shí)還直接關(guān)系到用戶體驗(yàn)。由此，通過(guò)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以精準(zhǔn)測(cè)算出不同品類(lèi)不同規(guī)格段商品的庫(kù)存水平，同時(shí)獲取物流配送的時(shí)間效率、最佳用戶體驗(yàn)與物流整體配送效益的平衡。

　　企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是未來(lái)必須要走的，不管是在電子商務(wù)網(wǎng)站建設(shè)上，還是在其他目標(biāo)上，建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是關(guān)鍵。