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榮耀標識【商業前智】大數據攻略
我們將迎來一個“大數據時代”。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？
｛研究結論｝
怎樣才能用起來大數據？障礙如何解決?中國企業家研究院對１０多家在大數據應用方面的領先企業進行了采訪調研，更多家企業進行了書面資料調研，我們發現：
■?? ?當前中國企業的大數據應用可以歸類為：大數據運營、大數據產品、大數據平臺三大=領域，前兩者更多是企業內部的應用，后者則在于用大數據來繁榮整個平臺企業群落的生態。
■?? ?大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。
■?? ?對于傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。
■?? ?雖然大數據應用往往集中于大數據營銷，但對于一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。
■?? ?對于大部分企業，由于數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用于企業運營最大的阻力
■?? ?對于大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。
■?? ?對于大型互聯網平臺，大數據已經成為其生態循環中的血液，對于這些企業，最重要
的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平臺生態。
■?? ?對于平臺企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和
后者的差別在于，前者只是運營改進的動力，而后者則成為企業實現未來戰略的核心資源。
我們都已被反復告知：我們將迎來一個“大數據時代”。
大數據應用，將和云計算、3D打印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，并成為先行企業的制勝關鍵。
與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？
來自于互聯網、移動互聯網、物聯網傳感器、視頻采集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。
許 多企業希望將大數據用起來，帶動企業的經營，但不知從哪里著手。它們不惜重金投資大數據信息系統、分析系統，聘請更多的人才，希望能從這個新趨勢中獲益， 不過卻無奈地發現，大數據仍然停留在云端，沒有帶來多少實際收益。它們找不到大數據與業務結合的突破口。而一些真正將大數據應用于實戰的企業，卻在應用過 程中困難重重：大數據無法與業務結合；沒有收集、分析海量數據的能力；經營人員缺少應用大數據的動力；數據來源魚龍混雜難以使用……
中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，并提供領先企業的典型案例以資借鑒。
表1
表2
大數據運營—企業提升效率的助推力
對 于大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自于互聯網、物聯 網、各種傳感器的海量數據撲面而至。于是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用于企業外 部營銷、用于內部運營，以及用于領導層決策。
一、大數據營銷
大 數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費 者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對于線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的 營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。
大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：
實 現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最 多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網絡渠道如門戶網站、搜索和微 博的投放。
精準營銷信息推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網絡瀏覽、搜索行為被網絡留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。
一 些企業通過收集海量的消費者信息，然后利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然后進行分類，再 根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有“喜愛”相關關鍵詞的粉絲，然后打上 標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：“用大數據找出不同細分的顧客需求群，然后進行相應的營銷，是京東目前在做的事情?！毙∫不瘖y品 將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前 端。
打 通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式 為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注 冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷 活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對于促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打 通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然后根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大 數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。
二、大數據用于內部運營
相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對于企業內部的信息化水平，以及數據采集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）
表5
三、大數據用于決策
在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基于對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。
已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然后決定是否推出某個金融產品。
但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣于憑借歷史經驗和直覺。
大數據產品——企業利潤滋長的新源泉
大 數據除了用于運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背后競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企 業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，后者 則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平 臺以及眾多植根于移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。
表3
表4
一、大數據作為產品核心支持
它們主要在以下幾方面使用大數據：
1、 提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如百度、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生 等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測 機票價格走勢。
2、 分析用戶的個性化需求，借此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、百度、騰訊、廣告交易平臺品友互動以及一些互聯網游 戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網 站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定制和整合不同來源的信息。
3、 增強產品功能。對于很多互聯網產品，如殺毒軟件、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如 奇虎360公司的360殺毒軟件，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟件公司則無法做到這一點。
4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。
5、 實現智能匹配?；閼倬W站、交易平臺等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什么樣的評 論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然后主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出“輕騎兵”服務，由 阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。
大數據作為產品核心支撐的關鍵在于用戶量。對于大多數互聯網公司來說，用戶量越多，收集的數據越多，憑借更多的數據，其產品與商業模式會不斷改進，進而帶來更多的用戶。
二、大數據直接作為產品
對 一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據 和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平臺、民航、電信運營商、一些擁有 大數據的政府機構等等，后者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓 而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。
大數據平臺——企業群落繁榮的滋養劑
相 對企業本身對大數據的應用，大數據平臺更多是利用大數據來搭建企業生態。一些擁有龐大數據資源的大型互聯網平臺，已變為包含海量寄生者的生態系統。在這個 生態系統中，它們將海量用戶互聯網行為痕跡和分析提供給平臺上的企業，用于它們改善經營，推動整個平臺生態繁榮，在這一過程中，它們也收取數據服務費。阿 里巴巴就是一個典型的例子，從數據魔方、黃金策到聚石塔，阿里巴巴不斷地為平臺上中小電商提供數據產品和服務。
而百度已建成了包括百度指數、司南、風云榜、數據研究中心和百度統計在內的五大數據體系平臺，幫助其營銷平臺上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。
而 當大數據從企業內部運營的動力，變成平臺企業的產品和服務時，平臺企業也在經歷著一個從大數據運營到運營大數據的階段。數據從運營的支持工具，變成了生產 資料。此前平臺們的關注點，更多的是如何用好現有的大數據。而未來，它們的關注點則更多是如何將大數據這個生產資料管理好、經營好，如何更好地為平臺上的 企業服務。這就涉及到收集的數據質量怎樣？格式標準是否統一？數據作為一種原材料，其精細化程度如何？是否符合平臺上企業應用的具體場景？是平臺上企業拿 來就能用的，還是還需要平臺上的企業再加工？
為 解決這些問題，各個平臺在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標準、從源頭上保證數據的質量，采集和加工出精細化的數據，確保其能 符合平臺企業的應用場景等方面，不遺余力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版 騰訊網出現了“一鍵登錄”的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。
Tips
大數據實戰手冊
將大數據應用于內部運營中時，企業會遇到一些常見問題
1企業如何獲取與分析數據？
互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：
a? 和擁有或能抓取海量數據的平臺、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用于自身業務。再如卡夫通過與 IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關于自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。
b? 建立自己在互聯網上的平臺，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平臺收集消費者評論數據。
c? 許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以借助的力量。
2 如何避免大數據應用時的部門分割？
對于許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對于這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。
要 打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，“要真正用好大數據，企業要采用大集中的信息系 統。”從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在于企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對于顧客的大數據收集和分析效果大 打折扣。
IBM 智慧商務技術總監楊旭青認為，“很多時候由于組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了?！边@就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門 負責人輪崗制度，對于打破部門壁壘無疑是一劑好藥。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯 集、共享與應用創造了良好條件。
3 如何讓業務人員重視大數據的應用？
解決這個問題，一方面在于一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長于剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬云更是將大數據提升到了戰略高度。
另一方面，也在于數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，“因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然后再逐步一個個地引導?！?/p>
4 為何大數據工作與運營需求脫節？
這往往是由于數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？
有 的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對于朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中 的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張巖看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然后由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大 悅城對微信的數據挖掘，挖掘什么樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間 的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。
例 如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門 自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老板辦公 室上，就有一份“客戶運營健康體檢表”，讓老板對全國經銷商的當月銷售情況一目了然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分 析結果，拿車品覺的話說，“以數據之氧氣包圍經營人員。”
(本文在寫作過程中還得到SAP、IBM、艾瑞咨詢、新加坡經發局等企業和機構的支持)
原文來自：互聯網分析沙龍
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