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    序幕初开的数据博弈|中欧商业评论

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    在未来,数据挖掘将从大企业向中小企业蔓延,数据种类也将极大化丰富,消费者将从数据生产者转变为受益者,成为这场博弈的主角之一。而社交网站在数据挖掘中的潜力,怎样预估都不为过

    数据挖掘正在让公司的运营和营销发生深刻变革。在美国,一些数据挖掘做得较好的行业包括银行、保险(例如在风险控制方面,通过挖掘,找到那些看似高风险而实际风险没那么高的客户)、互联网公司。

    数据可以用来做什么

    通过数据挖掘,零售商Target得知女孩怀孕的消息可能比她父亲还早!                                                                             

    以Google为例,它运用数据挖掘可以做好几件事:首先是广告的精准推送:在同一个计算机上用Google搜索,又用Gmail发邮件,它就会知道你是同一个人,会根据Gmail的内容推送相关广告;其次是增加搜索准确度和用户体验。不同的人搜索同一个关键词,得出的结果不一样,因为它会根据你过去的一些数据对搜索结果做出优化。比如同一个关键词“Kellogg”,这既是一个麦片厂商的名字,也是美国凯洛格商学院的名字。如果我用一台崭新的计算机搜索“Kellogg Marketing”,搜索结果是Kellogg这家公司如何做Marketing的,但如果我把这台电脑使用一段时间之后再搜索这个词,它出来的就直接是凯洛格商学院的Marketing部门信息了—Google根据我的搜索历史和对Gmail的使用,知道我和商学院的关系更密切。
    美国一家叫做Netflix的公司是做DVD出租起家的,很成功。Netflix能做得好,很大程度上其实是库存管理得好:若购买了DVD没人租,库存闲置浪费;若买得太少,又容易缺货,也是个问题。Netflix不仅做到随时随地跟踪库存,还把库存管理和促销结合在一起。它会根据自己的库存情况,再结合客户的喜好,给客户推荐某些DVD产品。一方面知道客户会喜欢看这类片子,另一方面,推荐的DVD也可能是库存多出来的。或者它知道客户想看一个热门影片,但库存可能不够,所以先推荐其他片子,让客户先不要提出热门影片的要求。这样客户也许会等两周再看热门的。现在这家公司正转型成为视频网站,供消费者下载正版DVD。对它来说,实际的“DVD库存”就转变为虚拟的“带宽库存”。同样的,Netflix通过数据分析将可以知道什么时候在线用户特别多,要增加多少个服务器;当带宽拥挤的时候,给谁优先分布带宽?这就要根据客户的终身价值来决定;另外还可以介绍用户看一些可能感兴趣的内容,而这些内容当下的流量不是那么高。
    一家名为Target超市的数据挖掘也做到了可谓“耸人听闻”的程度—《福布斯》杂志最近报道了真实发生的一件事情:他们给一个不到20岁的女孩子发了婴儿用品的折扣券。女孩的父亲看到后很生气:“我女儿这么小年纪怎么会需要这些呢?!”于是去投诉,店员只能赔礼道歉。过了几周,父亲发现女儿真的是怀孕了,又只好到店里去道歉。通过数据挖掘,Target超市得知女孩怀孕的消息可能比她父亲还早!
    这里反映了数据挖掘的一些最新进展—在过去,一个人来超市买了1号婴儿尿布,超市的数据挖掘系统可能会知道这个人刚刚有小孩,于是就会给这位客人发放一些婴儿用品相关的折价券,比如婴儿沐浴露。而现在的做法是什么呢?已经跳出了直接的理论推断,而是根据大量的新生婴儿母亲在怀孕期间的购物数据,看这些新妈妈们在怀孕十个月买了些什么东西,找到规律,据此能够判别一个前来购物的客户目前正处于怀孕的第几周。比如,一般在怀孕三个月后,孕妇们会开始买那些不带香料的护肤霜或沐浴露。于是,它根据这个年轻女孩最近在超市买的东西,推算出她已经怀孕。据说现在他们已经可以推算某位怀孕顾客的预产期。
    电子商务公司利用数据挖掘,也开始把线下的商场甩在身后。去年年底在圣诞节购物季中,传统商场受到了严重冲击。因为大家都用智能手机了,亚马逊及时推出了应用程序,人们可以去商场里面,用手机扫描一下某件商品条形码,然后亚马逊马上告诉你,我可以在这个价格上有一个折扣。传统商家惊呼说,线下商场已经变成了亚马逊的陈列室!

    我们要补哪些课

    国内企业对量化手段在营销中的价值认识不充分,往往会觉得营销可能更多是一种创意和点子,在国外,营销的概念已经完全不是这样了。  

    再来看看中国的情况。中国许多商家有自己的积分卡,一般形式就是买多少积多少分,满了多少分可以赠送礼品或现金抵扣。而在美国零售业,这种比较初级的积分返点形式已经过时了。有一家名为CVS的著名连锁药房,类似于中国的屈臣氏,它就胜在消费积分卡(Loyalty card)做得特别好,在全美大概拥有7000万用户。你去店里购物,付款打出收据的同时还会打出一串折价券供你下次使用,上面可能有十来种货品。这些折价券因人而异,都与你以前的购物习惯有关,所以顾客会觉得特别有用—这就比那种消费多少钱积分几点的传统做法进步多了,因为完全做到了根据你的历史购物情况,有针对性、差异化地推送。
    和美国企业相比,中国公司在数据挖掘方面主要有如下不足:
    第一,很多国内企业还没有意识到大数据能带来多大的益处,对数据的搜集保存意识不强,数据不一定都记录下来。比如超市的POS机,理论上,每个顾客购买的每一件东西都可以有记录,但我发现,中国超市的积分卡里面记录的往往只是消费总额而已,并没有消费明细。超市可能觉得内部数据库太大,维护起来不容易,就没有保存。但如果没有具体的消费数据,怎么做挖掘呢?当然,其中原因可能是中国经济发展比较快,机会很多,多开一家店带来的利润增长比投入挖掘技术要来得多。而在美国这样的成熟市场,若要进一步提高利润率,机会并不多,数据就是一个很大的投资方向。
    第二,国内的营销学科对量化手段在商业营销中的价值认识也不充分。大家往往会觉得营销可能更多是一种创意和点子,其实在国外,营销的概念已经完全不是这样了。中国人的数学是不错的,但有趣的是,中国人往往会觉得营销和数学似乎没什么关系。
    第三,技术上的问题。中国的数据挖掘起步比较晚,这方面的人才不是那么多。美国公司的数据挖掘之所以做得好,一个重要原因是它与学术界和各个高校科研机构的合作力度很大。以Netflix为例,它提供了1亿用户的数据,面向学校的学术科研团队举办预测用户租赁行为的建模竞赛,谁都可以拿到这些数据,预测效果最好的团队可以拿走100万美元。该竞赛连续搞了四五年,投资成本很低,效果却相当好。谷歌也是一样,每年会拿出一些数据资助大量学术团队的研究和竞赛,效果则是变相扩大了自己的研发队伍。

    未来会怎样

    社交网站所产生的数据对商业的大影响,可能要在5~10年后,才能真正显现出来。                              

    在我看来,未来商业世界对数据的运用,会朝着以下几个趋势去发展。
    从大企业蔓延到中小企业  现在智能手机都有基于用户所在地定位的营销,第三方服务商又可以提供基于云计算的数据服务,所以很多中小商家不一定自己去做数据,可以运用第三方服务。美国有一家提供这种第三方服务的公司叫做Catalina Marketing,帮助小型商家打造客户忠诚项目,在打收据的同时打出一些优惠券来。它做得很成功,据说现在总的数据量已经和沃尔玛一样多了。

    ……

    (本篇全文发表于《中欧商业评论》2012年07月号。订购热线:021—28905977,

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