從谷歌、亞馬遜、Facebook、LinkedIn,到阿里、百度、騰訊,都因其擁有大量的用戶注冊(cè)和運(yùn)營(yíng)信息,成為天然的大數(shù)據(jù)公司。而像IBM、Oracle、EMC、惠普這類(lèi)大型技術(shù)公司紛紛投身大數(shù)據(jù),通過(guò)整合大數(shù)據(jù)的信息和應(yīng)用,給其他公司提供“硬件+軟件+數(shù)據(jù)”的整體解決方案。我們關(guān)注的重點(diǎn)是大數(shù)據(jù)的價(jià)值,第一類(lèi)公司首當(dāng)其沖。
這些天然的大數(shù)據(jù)公司,通過(guò)對(duì)用戶信息的大數(shù)據(jù)分析,基本解決自己公司的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化廣告推介等問(wèn)題,基本上做到了以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)(data-driven processes)。
沒(méi)有數(shù)據(jù)分析支撐的決定將越來(lái)越不具有可靠性,這類(lèi)公司正在改變管理理念和策略制定方式,大部分公司做到了以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策(data-driven decision)。
在用戶分析和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上,對(duì)于自己產(chǎn)品和服務(wù)隨時(shí)進(jìn)行改進(jìn)。部分公司實(shí)現(xiàn)了以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品(data-driven products),但是這需要迭代式創(chuàng)新能力,并不容易。
亞馬遜、Facebook、LinkedIn、阿里、騰訊等大公司都在致力于發(fā)展橫向的大數(shù)據(jù)整體解決方案。這些方案將改變營(yíng)銷(xiāo)學(xué)的基礎(chǔ),精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)將有針對(duì)性地找到用戶,多重渠道的營(yíng)銷(xiāo)手段將逐漸消失,這也許就是傳說(shuō)中的互聯(lián)網(wǎng)思維。
很多傳統(tǒng)企業(yè)也是天然的大數(shù)據(jù)公司,比如沃爾瑪、中國(guó)移動(dòng)等,也在追趕大數(shù)據(jù)前進(jìn)的步伐,在挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值方面,盡力修煉自己的獨(dú)門(mén)絕技。下面就是這些天然大數(shù)據(jù)公司的挖掘價(jià)值的典型案例。
01.亞馬遜的“信息公司”
【如果全球哪家公司從大數(shù)據(jù)發(fā)掘出了最大價(jià)值,截至目前,答案可能非亞馬遜莫屬。亞馬遜也要處理海量數(shù)據(jù),這些交易數(shù)據(jù)的直接價(jià)值更大。作為一家“信息公司”(而非國(guó)內(nèi)許多電商自己定位的“零售公司”),亞馬遜不僅從每個(gè)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為中獲得信息,還將每個(gè)用戶在其網(wǎng)站上的所有行為都記錄下來(lái):頁(yè)面停留時(shí)間、用戶是否查看評(píng)論、每個(gè)搜索的關(guān)鍵詞、瀏覽的商品等等。這種對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的高度敏感和重視,以及強(qiáng)大的挖掘能力,使得亞馬遜早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了它的傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)方式。
亞馬遜CTO Werner Vogels在CeBIT上關(guān)于大數(shù)據(jù)的演講,向與會(huì)者描述了亞馬遜在大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)藍(lán)圖。長(zhǎng)期以來(lái),亞馬遜一直通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,嘗試定位客戶和和獲取客戶反饋。“在此過(guò)程中,你會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)越大,結(jié)果越好。為什么有的企業(yè)在商業(yè)上不斷犯錯(cuò)?那是因?yàn)樗麄儧](méi)有足夠的數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)和決策提供支持,”Vogels說(shuō),“一旦進(jìn)入大數(shù)據(jù)的世界,企業(yè)的手中將握有無(wú)限可能。”從支撐新興技術(shù)企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施到消費(fèi)內(nèi)容的移動(dòng)設(shè)備,亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領(lǐng)域?!?/p>
亞馬遜推薦:
亞馬遜的各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都離不開(kāi)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的身影。在亞馬遜上買(mǎi)過(guò)東西的朋友可能對(duì)它的推薦功能都很熟悉,“買(mǎi)過(guò)X商品的人,也同時(shí)買(mǎi)過(guò)Y商品”的推薦功能看上去很簡(jiǎn)單,卻非常有效,同時(shí)這些精準(zhǔn)推薦結(jié)果的得出過(guò)程也非常復(fù)雜。
亞馬遜預(yù)測(cè):
用戶需求預(yù)測(cè)(Demand Forecasting)是通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的需求。對(duì)于書(shū)、手機(jī)、家電這些東西——亞馬遜內(nèi)部叫硬需求(Hard Line)的產(chǎn)品,你可以認(rèn)為是“標(biāo)品”(但也不一定)——預(yù)測(cè)是比較準(zhǔn)的,甚至可以預(yù)測(cè)到相關(guān)產(chǎn)品屬性的需求。但是對(duì)于服裝這樣軟需求(Soft Line)產(chǎn)品,亞馬遜干了十多年都沒(méi)有辦法預(yù)測(cè)得很好,因?yàn)檫@類(lèi)東西受到的干擾因素太多了,比如:用戶的對(duì)顏色款式的喜好,穿上去合不合身,愛(ài)人朋友喜不喜歡…… 這類(lèi)東西太易變,買(mǎi)得人多反而會(huì)賣(mài)不好,所以需要更為復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型。
亞馬遜測(cè)試:
你會(huì)認(rèn)為亞馬遜網(wǎng)站上的某段頁(yè)面文字只是碰巧出現(xiàn)的嗎?其實(shí),亞馬遜會(huì)在網(wǎng)站上持續(xù)不斷地測(cè)試新的設(shè)計(jì)方案,從而找出轉(zhuǎn)化率最高的方案。整個(gè)網(wǎng)站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設(shè)計(jì),其實(shí)都是在多次審慎測(cè)試后的最優(yōu)結(jié)果。
亞馬遜記錄:
亞馬遜的移動(dòng)應(yīng)用讓用戶有一個(gè)流暢的無(wú)處不在的體驗(yàn)的同時(shí),也通過(guò)收集手機(jī)上的數(shù)據(jù)深入地了解了每個(gè)用戶的喜好信息;更值得一提的是Kindle Fire,內(nèi)嵌的Silk瀏覽器可以將用戶的行為數(shù)據(jù)一一記錄下來(lái)。
以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的方法并不僅限于以上領(lǐng)域,亞馬遜的企業(yè)文化就是冷冰冰的數(shù)據(jù)導(dǎo)向型文化。對(duì)于亞馬遜來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)意味著大銷(xiāo)售量。數(shù)據(jù)顯示出什么是有效的、什么是無(wú)效的,新的商業(yè)投資項(xiàng)目必須要有數(shù)據(jù)的支撐。對(duì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期專(zhuān)注讓亞馬遜能夠以更低的售價(jià)提供更好的服務(wù)。
02.谷歌的意圖
【如果說(shuō)有一家科技公司準(zhǔn)確定義了“大數(shù)據(jù)”概念的話,那一定是谷歌。根據(jù)搜索研究公司comScore的數(shù)據(jù),僅2012年3月一個(gè)月的時(shí)間,谷歌處理的搜索詞條數(shù)量就高達(dá)122億條。谷歌的體量和規(guī)模,使它擁有比其他大多數(shù)企業(yè)更多的應(yīng)用大數(shù)據(jù)的途徑。
谷歌搜索引擎本身的設(shè)計(jì),就旨在讓它能夠無(wú)縫鏈接成千上萬(wàn)的服務(wù)器。如果出現(xiàn)更多的處理或存儲(chǔ)需要,抑或某臺(tái)服務(wù)器崩潰,谷歌的工程師們只要再添加更多的服務(wù)器就能輕松搞定。將所有這些數(shù)據(jù)集合在一起所帶來(lái)的結(jié)果是:企業(yè)不僅從最好的技術(shù)中獲益,同樣還可以從最好的信息中獲益。下面選擇谷歌公司的其中三個(gè)亮點(diǎn)?!?/p>
谷歌意圖:
谷歌不僅存儲(chǔ)了搜索結(jié)果中出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)連接,還會(huì)儲(chǔ)存用戶搜索關(guān)鍵詞的行為,它能夠精準(zhǔn)地記錄下人們進(jìn)行搜索行為的時(shí)間、內(nèi)容和方式,坐擁人們?cè)诠雀杈W(wǎng)站進(jìn)行搜索及經(jīng)過(guò)其網(wǎng)絡(luò)時(shí)所產(chǎn)生的大量機(jī)器數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠讓谷歌優(yōu)化廣告排序,并將搜索流量轉(zhuǎn)化為盈利模式。谷歌不僅能追蹤人們的搜索行為,而且還能夠預(yù)測(cè)出搜索者下一步將要做什么。用戶所輸入的每一個(gè)搜索請(qǐng)求,都會(huì)讓谷歌知道他在尋找什么,所有人類(lèi)行為都會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上留下痕跡路徑,谷歌占領(lǐng)了一個(gè)絕佳的點(diǎn)位來(lái)捕捉和分析該路徑。換言之,谷歌能在你意識(shí)到自己要找什么之前預(yù)測(cè)出你的意圖。這種抓取、存儲(chǔ)并對(duì)海量人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,然后據(jù)此進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力,就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品。
谷歌分析:
谷歌在搜索之外還有更多獲取數(shù)據(jù)的途徑。企業(yè)安裝“谷歌分析(Google Analytics)”之類(lèi)的產(chǎn)品來(lái)追蹤訪問(wèn)者在其站點(diǎn)的足跡,而谷歌也可獲得這些數(shù)據(jù)。網(wǎng)站還使用“谷歌廣告聯(lián)盟(Google Adsense)”,將來(lái)自谷歌廣告客戶網(wǎng)的廣告展示在其站點(diǎn),因此,谷歌不僅可以洞察自己網(wǎng)站上廣告的展示效果,同樣還可以對(duì)其他廣告發(fā)布站點(diǎn)的展示效果一覽無(wú)余。
谷歌趨勢(shì):
既然搜索本身是網(wǎng)民的“意圖數(shù)據(jù)庫(kù)”,當(dāng)然可以根據(jù)某一專(zhuān)題搜索量的漲跌,預(yù)測(cè)下一步的走勢(shì)。谷歌趨勢(shì)可以預(yù)測(cè)旅游、地產(chǎn)、汽車(chē)的銷(xiāo)售。此類(lèi)預(yù)測(cè)最著名的就是谷歌流感趨勢(shì),跟蹤全球范圍的流感等病疫傳播,依據(jù)網(wǎng)民搜索,分析全球范圍內(nèi)流感等病疫的傳播狀況。
03.eBay的分析平臺(tái)
【早在2006年,eBay就成立了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。為了準(zhǔn)確分析用戶的購(gòu)物行為,eBay定義了超過(guò)500種類(lèi)型的數(shù)據(jù),對(duì)顧客的行為進(jìn)行跟蹤分析。eBay分析平臺(tái)高級(jí)總監(jiān)Oliver Ratzesberger說(shuō):“在這個(gè)平臺(tái)上,可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,通過(guò)分析促進(jìn)eBay的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和利潤(rùn)增長(zhǎng)。”】
eBay行為分析:
在早期,eBay網(wǎng)頁(yè)上的每一個(gè)功能的更改,通常由對(duì)該功能非常了解的產(chǎn)品經(jīng)理決定,判斷的依據(jù)主要是產(chǎn)品經(jīng)理的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。而通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的分析,網(wǎng)頁(yè)上任何功能的修改都交由用戶去決定。“每當(dāng)有一個(gè)不錯(cuò)的創(chuàng)意或者點(diǎn)子,我們都會(huì)在網(wǎng)站上選定一定范圍的用戶進(jìn)行測(cè)試。通過(guò)對(duì)這些用戶的行為分析,來(lái)看這個(gè)創(chuàng)意是否帶來(lái)了預(yù)期的效果。”
eBay廣告分析:
更顯著的變化反映在廣告費(fèi)上。eBay對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告的投入一直很大,通過(guò)購(gòu)買(mǎi)一些網(wǎng)頁(yè)搜索的關(guān)鍵字,將潛在客戶引入eBay網(wǎng)站。為了對(duì)這些關(guān)鍵字廣告的投入產(chǎn)出進(jìn)行衡量,eBay建立了一個(gè)完全封閉式的優(yōu)
04.塔吉特(Target)的“數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘”
【利用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法,商家可以通過(guò)用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史記錄分析來(lái)建立模型,預(yù)測(cè)未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為,進(jìn)而設(shè)計(jì)促銷(xiāo)活動(dòng)和個(gè)性服務(wù)避免用戶流失到其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那邊。美國(guó)第三大零售商塔吉特,通過(guò)分析所有女性客戶購(gòu)買(mǎi)記錄,可以“猜出”哪些是孕婦。其發(fā)現(xiàn)女性客戶會(huì)在懷孕四個(gè)月左右,大量購(gòu)買(mǎi)無(wú)香味乳液。由此挖掘出25項(xiàng)與懷孕高度相關(guān)的商品,制作“懷孕預(yù)測(cè)”指數(shù)。推算出預(yù)產(chǎn)期后,就能搶先一步,將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。塔吉特還創(chuàng)建了一套購(gòu)買(mǎi)女性行為在懷孕期間產(chǎn)生變化的模型,不僅如此,如果用戶從它們的店鋪中購(gòu)買(mǎi)了嬰兒用品,它們?cè)诮酉聛?lái)的幾年中會(huì)根據(jù)嬰兒的生長(zhǎng)周期定期給這些顧客推送相關(guān)產(chǎn)品,使這些客戶形成長(zhǎng)期的忠誠(chéng)度。】
05.中國(guó)移動(dòng)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)
【通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,中國(guó)移動(dòng)能夠?qū)ζ髽I(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化,再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人,使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情?!?/p>
客戶流失預(yù)警:
一個(gè)客戶使用最新款的諾基亞手機(jī),每月準(zhǔn)時(shí)繳費(fèi)、平均一年致電客服3次,使用WEP和彩信業(yè)務(wù)。如果按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,可能這是一位客戶滿意度非常高、流失概率非常低的客戶。事實(shí)上,當(dāng)搜集了包括微博、社交網(wǎng)絡(luò)等新型來(lái)源的客戶數(shù)據(jù)之后,這位客戶的真實(shí)情況可能是這樣的:客戶在國(guó)外購(gòu)買(mǎi)的這款手機(jī),手機(jī)中的部分功能在國(guó)內(nèi)無(wú)法使用,在某個(gè)固定地點(diǎn)手機(jī)經(jīng)常斷線,彩信無(wú)法使用——他的使用體驗(yàn)極差,正在面臨流失風(fēng)險(xiǎn)。這就是中國(guó)移動(dòng)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)全面獲取業(yè)務(wù)信息,可能顛覆常規(guī)分析思路下做出的結(jié)論,打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的邊界,注重社交媒體等新型數(shù)據(jù)來(lái)源,通過(guò)各種渠道獲取盡可能多的客戶反饋信息,并從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多的價(jià)值。
數(shù)據(jù)增值應(yīng)用:
對(duì)運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)分析在政府服務(wù)市場(chǎng)上前景巨大。運(yùn)營(yíng)商也可以在交通、應(yīng)對(duì)突發(fā)災(zāi)害、維穩(wěn)等工作中使大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮更大的作用。運(yùn)營(yíng)商處在一個(gè)數(shù)據(jù)交換中心的地位,在掌握用戶行為方面具有先天的優(yōu)勢(shì)。作為信息技術(shù)的又一次變革,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)正在給技術(shù)進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)全新的方向,而誰(shuí)掌握了這一方向,誰(shuí)就可能成功。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō),在數(shù)據(jù)處理分析上,需要轉(zhuǎn)型的不僅是技巧和法律問(wèn)題,更需要轉(zhuǎn)變思維方式,以商業(yè)化角度思考大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)。
06.Twitter中的興趣和情緒
Twitter興趣聚類(lèi):
通過(guò)過(guò)濾用戶歸屬地、發(fā)推位置和相關(guān)關(guān)鍵詞,Twitter建立了一系列定制化的客戶數(shù)據(jù)流。比如,通過(guò)過(guò)濾電影片名、位置和情緒標(biāo)簽,你可以知道洛杉磯、紐約和倫敦等城市最受歡迎的電影是哪些。而根據(jù)用戶發(fā)布的個(gè)人行為描述,你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。從這個(gè)視角看,Twitter的興趣圖譜的效率優(yōu)于Facebook的社交圖譜。Twitter的用戶數(shù)據(jù)所能產(chǎn)生的潛在價(jià)值同樣令人驚嘆。在社交媒體網(wǎng)站正在收集越來(lái)越多的數(shù)據(jù)的形勢(shì)下,它們或許能找到更好的方式來(lái)利用這些數(shù)據(jù)盈利,并使其取代廣告成為自身提高收入的主要方式。這些社交網(wǎng)站真正的價(jià)值可能在于數(shù)據(jù)本身。相信在不久的將來(lái),如果尋找到既能充分利用用戶數(shù)據(jù),又可合理規(guī)避對(duì)用戶隱私的威脅,社交數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的巨大能量將會(huì)徹底被開(kāi)啟。
Twitter情緒分析:
Twitter自己并不經(jīng)營(yíng)每一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品,但它把數(shù)據(jù)授權(quán)給了像DataSift這樣的數(shù)據(jù)服務(wù)公司,很多公司利用Twitter社交數(shù)據(jù),做出了各種讓人吃驚的應(yīng)用,從社交監(jiān)測(cè)到醫(yī)療應(yīng)用,甚至可以去追蹤流感疫情爆發(fā),社交媒體監(jiān)測(cè)平臺(tái)DataSift還創(chuàng)造了一款金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品。華爾街“德溫特資本市場(chǎng)”公司首席執(zhí)行官保羅·霍廷每天的工作之一,就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言,進(jìn)而判斷民眾情緒,再以“1”到“50”進(jìn)行打分。根據(jù)打分結(jié)果,霍廷再?zèng)Q定如何處理手中數(shù)以百萬(wàn)美元計(jì)的股票。霍廷的判斷原則很簡(jiǎn)單:如果所有人似乎都高興,那就買(mǎi)入;如果大家的焦慮情緒上升,那就拋售。一些媒體公司會(huì)把觀眾收視率數(shù)據(jù)打包到產(chǎn)品里,再轉(zhuǎn)賣(mài)給頻道制作人和內(nèi)容創(chuàng)造者。
精確的數(shù)據(jù)一旦與社交媒體數(shù)據(jù)相結(jié)合,對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)會(huì)非常準(zhǔn)。
07.特易購(gòu)的精準(zhǔn)定向
【聰明的商家通過(guò)用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史記錄分析來(lái)建立模型,為他們量身預(yù)測(cè)未來(lái)的購(gòu)物清單,進(jìn)而設(shè)計(jì)促銷(xiāo)活動(dòng)和個(gè)性服務(wù),讓他們?cè)丛床粩嗟貫橹I(mǎi)單。特易購(gòu)(Tesco)是全球利潤(rùn)第二大的零售商(僅次于沃爾瑪),這家英國(guó)超級(jí)市場(chǎng)巨人從用戶行為分析中獲得了巨大的利益。從其會(huì)員卡的用戶購(gòu)買(mǎi)記錄中,特易購(gòu)可以了解一個(gè)用戶是什么“類(lèi)別”的客人,如速食者、單身、有上學(xué)孩子的家庭等等。這樣的分類(lèi)可以為提供很大的市場(chǎng)回報(bào),比如,通過(guò)郵件或信件寄給用戶的促銷(xiāo)可以變得十分個(gè)性化,店內(nèi)的促銷(xiāo)也可以根據(jù)周?chē)巳旱南埠谩⑾M(fèi)的時(shí)段來(lái)更加有針對(duì)性,從而提高貨品的流通。這樣的做法為特易購(gòu)獲得了豐厚的回報(bào),僅在市場(chǎng)宣傳一項(xiàng),就能幫助特易購(gòu)每年節(jié)省3.5億英鎊的費(fèi)用?!?/p>
Tesco的優(yōu)惠券:
特易購(gòu)每季會(huì)為顧客量身定做6張優(yōu)惠券。其中4張是客戶經(jīng)常購(gòu)買(mǎi)的貨品,而另外2張則是根據(jù)該客戶以往的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)分析,極有可能在未來(lái)會(huì)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。僅在1999年,特易購(gòu)就送出了14.5萬(wàn)份面向不同的細(xì)分客戶群的購(gòu)物指南雜志和優(yōu)惠券組合。更妙的是,這樣的低價(jià)無(wú)損公司整體的盈利水平。通過(guò)追蹤這些短期優(yōu)惠券的回籠率,了解到客戶在所有門(mén)店的消費(fèi)情況,特易購(gòu)還可以精確地計(jì)算出投資回報(bào)。發(fā)放優(yōu)惠券吸引顧客其實(shí)已經(jīng)是很老套的做法了,而且許多的促銷(xiāo)活動(dòng)實(shí)際只是來(lái)掠奪公司未來(lái)的銷(xiāo)售額。然而,依賴(lài)于扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析來(lái)定向發(fā)放優(yōu)惠券的特易購(gòu),卻可以維持每年超過(guò)1億英鎊的銷(xiāo)售額增長(zhǎng)。
特易購(gòu)?fù)瑯佑袝?huì)員數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)已有的數(shù)據(jù),就能找到那些對(duì)價(jià)格敏感的客戶,然后在公司可以接受的最低成本水平上,為這類(lèi)顧客傾向購(gòu)買(mǎi)的商品確定一個(gè)最低價(jià)。這樣的好處一是吸引了這部分顧客,二是不必在其他商品上浪費(fèi)錢(qián)降價(jià)促銷(xiāo)。
特易購(gòu)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng):這家連鎖超市在其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中收集了700萬(wàn)部冰箱的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析,進(jìn)行更全面的監(jiān)控并進(jìn)行主動(dòng)的維修以降低整體能耗。
08.Facebook的好友推薦
【Facebook是社交網(wǎng)絡(luò)巨擎,但是在挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值方面,好像辦法不多,值得一提的就是好友推薦。Facebook使用大數(shù)據(jù)來(lái)追蹤用戶在其網(wǎng)絡(luò)的行為,通過(guò)識(shí)別你在它的網(wǎng)絡(luò)中的好友,從而給出新的好友推薦建議,用戶擁有越多的好友,他們與Facebook之間的黏度就越高。更多的好友意味著用戶會(huì)分享更多照片、發(fā)布更多狀態(tài)更新、玩更多的游戲?!?/p>
09.LinkedIn的獵頭價(jià)值
【LinkedIn網(wǎng)站使用大數(shù)據(jù)在求職者和招聘職位之間建立關(guān)聯(lián)。有了LinkedIn,獵頭們?cè)僖膊挥孟驖撛诘氖芷刚叽蚰吧娫拋?lái)碰運(yùn)氣,而可以通過(guò)簡(jiǎn)單的搜索找出潛在受聘者并聯(lián)系他們。與此相似,求職者也可以通過(guò)聯(lián)系網(wǎng)站上其他人,自然而然地將自己推銷(xiāo)給潛在的雇主。有兩個(gè)例子能夠生動(dòng)呈現(xiàn)LinkedIn的數(shù)據(jù)價(jià)值:幾年前,LinkedIn忽然發(fā)現(xiàn)近期雷曼兄弟的來(lái)訪者多了起來(lái),當(dāng)時(shí)并沒(méi)引起重視,過(guò)了不久,雷曼兄弟宣布倒閉;而在谷歌宣布退出中國(guó)的前一個(gè)月,在LinkedIn發(fā)現(xiàn)了一些平時(shí)很少見(jiàn)的谷歌產(chǎn)品經(jīng)理在線,這也是相同的道理。如果LinkedIn針對(duì)性地分析某家上】
10.沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)基因
【早在1969年沃爾瑪就開(kāi)始使用計(jì)算機(jī)來(lái)跟蹤存貨,1974年就將其分銷(xiāo)中心與各家商場(chǎng)運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行庫(kù)存控制。1983年,沃爾瑪所有門(mén)店都開(kāi)始采用條形碼掃描系統(tǒng)。1987年,沃爾瑪完成了公司內(nèi)部的衛(wèi)星系統(tǒng)的安裝,該系統(tǒng)使得總部,分銷(xiāo)中心和各個(gè)商場(chǎng)之間可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí),雙向的數(shù)據(jù)和聲音傳輸。采用這些在當(dāng)時(shí)還是小眾和超前的信息技術(shù)來(lái)搜集運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)為沃爾瑪最近20年的崛起打下了堅(jiān)實(shí)的地基,從而發(fā)現(xiàn)了“啤酒與尿布”關(guān)聯(lián)。
如今,沃爾瑪擁有著全世界最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)著沃爾瑪數(shù)千家連鎖店在65周內(nèi)每一筆銷(xiāo)售的詳細(xì)記錄,這使得業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)分析購(gòu)買(mǎi)行為更加了解他們的客戶。通過(guò)這些數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)員可以分析顧客的購(gòu)買(mǎi)行為,從而供應(yīng)最佳的銷(xiāo)售服務(wù)。沃爾瑪一直致力于改善自身的數(shù)據(jù)收集技術(shù),從條形碼掃描,到安裝衛(wèi)星系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)雙向數(shù)據(jù)傳輸,整個(gè)公司都充滿了數(shù)據(jù)基因。2012年4月,沃爾瑪又收購(gòu)了一家研究網(wǎng)絡(luò)社交基因(基于用戶行為的偏好產(chǎn)品推薦)的公司Kosmix,在數(shù)據(jù)基因的基礎(chǔ)上,又增加了社交基因?!?/p>
11.阿里小貸和聚石塔
【雖然阿里系的余額寶如日中天,但其實(shí)阿里小貸才真正體現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)的價(jià)值。早在2010年阿里就已經(jīng)建立了“淘寶小貸”,通過(guò)對(duì)貸款客戶下游訂單、上游供應(yīng)商、經(jīng)營(yíng)信用等全方位的評(píng)估,就可以在沒(méi)有見(jiàn)面情況下,給客戶放款,這當(dāng)然是對(duì)阿里平臺(tái)上大數(shù)據(jù)的挖掘。數(shù)據(jù)來(lái)源于“聚石塔”——一個(gè)大型的數(shù)據(jù)分享平臺(tái),它通過(guò)共享阿里巴巴旗下各個(gè)子公司(淘寶、天貓、支付寶等)的數(shù)據(jù)資源來(lái)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。這款產(chǎn)品就是大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)把淘寶交易流程各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合互聯(lián),然后基于商業(yè)理解對(duì)信息進(jìn)行分類(lèi)儲(chǔ)存和分析加工,并與決策行為連接起來(lái)所產(chǎn)生的效果?!?/p>
12.西爾斯的數(shù)據(jù)大集成
【在過(guò)去,美國(guó)零售巨頭西爾斯控股公司(Sears Holding),需要八周時(shí)間才能制定出個(gè)性化的銷(xiāo)售方案,但往往做出來(lái)的時(shí)候,它已不再是最佳方案。痛定思痛,決定整合其專(zhuān)售的三個(gè)品牌——Sears、Craftsman、Lands'End的客戶、產(chǎn)品以及銷(xiāo)售數(shù)據(jù),使用群集(cluster)收集來(lái)自不同品牌的數(shù)據(jù),并在群集上直接分析數(shù)據(jù),而不是像以前那樣先存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),避免了浪費(fèi)時(shí)間——先把來(lái)自各處的數(shù)據(jù)合并之后再做分析。這種調(diào)整讓公司的推銷(xiāo)方案更快、更精準(zhǔn),可以從海量信息中挖掘價(jià)值,但是價(jià)值巨大,困難也巨大:這些數(shù)據(jù)需要超大規(guī)模分析,且分散在不同品牌的數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,不僅數(shù)量龐大而且支離破碎。
西爾斯的困境,在傳統(tǒng)企業(yè)中非常普遍,這些企業(yè)家一直想不通,既然互聯(lián)網(wǎng)零售商亞馬遜可以推薦閱讀書(shū)目、推薦電影、推薦可供購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品,為什么他們所在的企業(yè)卻做不到類(lèi)似的事情。西爾斯公司首席技術(shù)官菲里·謝利(Phil Shelley)說(shuō):如果要制定一系列復(fù)雜推薦方案質(zhì)量更高,需要更及時(shí)、更細(xì)致、更個(gè)性化的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)企業(yè)的IT架構(gòu)根本不能完成這些任務(wù),需要痛下決心,才能完成轉(zhuǎn)型?!?/p>