洞察客户关系(第1页)

　　大数据时代给企业带来了什么影响？客户利用自媒体，给企业的品牌管理带来怎样的挑战？企业应该怎样利用客户产生的大数据信息进行管理和营销？利用大数据技术，企业可以从哪些方面改进以提升客户的体验满意度？I BM全球分析与优化服务中国区总经理谢国忠，清华大学经济管理学院副院长、《清华管理评论》执行主编夏冬林教授 ，艾瑞咨询集团资深电商产品线管理专家刘亚非应本刊之邀，分享了他们的见解。

　　世界经理人：什么是大数据？大数据有哪些特性？ 互动话题：大数据风暴席卷而来，你，迎风起舞还是趴在地下？

　　谢国忠：自媒体时代，企业面临两类数据环境：传统的人财物、产供销、客户关系管理系统等大交易数据环境，以及由社交网络、点击流、传感器、移动终端、物联网、地理位置信息、GPS信息等构成的大交互数据。大数据就是把大交易数据和大交互数据融合起来做分析，帮企业找到潜在的商机，实现新的业务创意或发展新的业务亮点。

　　夏冬林：具有相对广泛共识的大数据特征是所谓的4V( Volu me, Va r iet y, Value,Velocit y)。第一，大数据意味着数据规模( Volu me) 超常。每个人作为终端使用者，既是信息的使用者，又是信息的创造者。全社会的人都与数据发生关联，在社会活动的各个环节，形成社会化的企业数据。第二，大数据意味着多样性(Variety)。富媒体(Rich Media)大大扩展了人们的数字化生活体验，全球数据和数字流量的70% -80% 都是视频、语音、图像，而不是过去以二维的、规范化的、非常简单数据形式为主的结构化数据。第三，大数据的价值(Value)密度低。即数据量作为分母太大，对企业或个人决策有价值的信息占总量的比例就很小。第四，大数据的实时性强、速度快(Velocity)。信息就像开着的水龙头一样，源源不断地出来。人们打开手机看新闻、支付账单，都需要得到及时响应，而不是等到晚上再看新闻，要排个队才能支海报设计付账单。

　　世界经理人：大数据时代的到来，给企业带来了什么样的影响？最能影响企业决策流程的有哪些数据？

　　夏冬林：从管理领域和视角上来看，大数据时代带来“三个融合”，即：信息技术融合、内外融合和价值融合。信息技术融合是指越来越多的传统企业管理问题已经变成或正在变成数据管理或信息管理的问题，越来越多的企业决策已经变成或正在变成基于数据分析的决策。内外融合强调企业外部数据的重要性。用户生成内容(User Generated Content，UG C)、公共生成内容(Public Generated Content，PGC)正在发挥越来越大的作用，影响消费者的购买决策、商业舆情和企业形象，企业必须对此做出反应。价值融合是指企业因生产产品和提供服务而产生价值，消费者在使用产品的过程中产生价值。因此，企业不但要关注有形产品，还要关心附加价值，强调服务、内容等等。

　　刘亚非：艾瑞曾经为很多企业提供过基于异构大数据的消费者洞察、市场情报分析和咨询服务，最直接能够影响企业决策流程的，还是市场情报类的大数据分析，包括消费者的数据、竞争对手的数据以及渠道的数据。

　　对消费者的数据分析，可以用于优化产品策略、定价策略，包括消费者的行为、属性和评论信息。竞争对手的数据分析，可以为企业制定竞争策略提供决策支持，包括竞争品的价格、销量、促销活动等数据。渠道的数据，重点在于要将线上线下的渠道数据打通，不同的渠道带来的数据维度是不同的，结合多渠道异构的数据分析，互为验证，可以给企业带来更丰富的分析角度，更好的支持日常经营的决策。

　　世界经理人：面对大数据风暴，企业需要做什么准备？

　　夏冬林：眼下对企业而言，应对大数据的第一步是构建深度业务分析(Business A nalytics, BA)能力。以数据密集型业务为主体的移动通信行业为例，在面临语音应用饱和、传统业务单位效益下降以及移动互联网、内容经营和信息消费的替代性和多元化服务的双重压力下，升级和转型成为一种必然。升级需要更精细化的管理，更好地了解客户(如客户特征和细分、客户行为和黏性、客户喜好和新需求等)、更好地了解业务(如业务活动轨迹、产品体验与口碑、业务关联与因果分析等)、更好地了解对手和伙伴( 如行业动态与趋势、对手优势特征等)。而转型需要更创新性的思路，如通过内容服务和新业务平台(双边市场、LBS服务、长尾经营、营销平台等)，进行必要的模式创新和业务重组。其中，不管是在内部运作和管理还是外向扩展和创新方面，BA能力都将发挥关键作用。

　　谢国忠：一个很重要的前提是企业的思维方式、应用模式需要改变。原来业务部门需要做一个报表时，首先提出需求，然后IT部门写代码开发报表，之后每个季度都用这个报表。这是传统的结构化、重复分析的做法。大数据时代，将使用迭代、探索性的方法。IT人员搭载一个创意发现平台，并负责采集企业内外部、社交网络、视频、音频等相关数据，业务部门可以利用这个平台不断去探索什么业务可以被创新、什么问题可以被回答，这种探索和需求可以不断地去迭代。未来会将这两种方法结合使用，所以思维模式必须要改变。

　　世界经理人：自媒体时代，客户用手中的移动电子设备及时解读企业、产品，企业品牌面临着被误读的危机。企业要怎样应对这种由客户产生的大数据危机？

　　刘亚非：及时发现和参与到跟企业相关的社会热点中去，是企业在自媒体时代的必修课题，帮助有益的消息扩散，及时参与引导负|面消息转化，都是需要数据支持的，这里面包括了数据监控、热点分析、传播路径分析、语义分析，乃至公司内部管理流程优化等一系列的工作要做。

　　谢国忠：可以基于社交网络数据作舆情分析，预测并及时处理危机。以花旗银行为例，基于美国银行、花旗银行、汇丰银行等六家大金融机构在社交和媒体上的数据，花旗银行首先做了声誉度分析，分析了诉讼、欺诈、盗用、破产、准备金、流动性和危机处理等很多维度的数据；二是做客户情感的对比，通过正面评价、负|面评价的数据来监控客户和银行的关系；三是做客户关系的预警，怎样预测和应对负|面评价，及时处理品牌管理危机。

　　世界经理人：自媒体时代，客户产生了大量的数据信息。企业可以运用哪些由客户产生的大数据信息，提高管理及营销水平？

　　刘亚非：大数据下的客户关系管理的重点是企业得结合自身的行业特点和管理文化，制定适合于自身的管理方案。客户的社交网络关系数据是精准营销的一个金矿，核心在于信赖关系，广告学上称为信任度转移，比如你喜欢的某个作家推荐的一款空气净化器，就可能引起你的购买，但这个人可能并不是这方面的专家。国外有从社交关系链中进行大数据分析，找出那些不出名但有专业影响力的某领域专家，让这些人来影响他们的受众的营销方式。

　　谢国忠：首先，可以将客户标签化，对客户进行微关系营销。企业在知道姓名、手机号码、购买记录的基础上给客户贴一个标签，对什么感兴趣( 数码、旅游、财经等)；需求和应用场景是什么( 租房、买数码相机或单反相机) 等；同时挖掘客户的微关系，同事关系圈、家庭关系圈、喜好关系圈、网上互粉的关系圈等等。比方说金融机构，在客户的银行登记信息找到客户的社会属性关系，通过转账、汇款、留言、账户往来挖掘金融需求的关系群体，客户消费习惯里有很多地理位置信息，再加上社交网络的微关系，完善后就形成一个完整的客户关系图。在此基础上，企业就可以做到基于客户关系的业务拓展，基于客户关系延伸到更多的客户。

　　第二个是针对客服的。现在客户做产品查询或客户投诉有很多种渠道和途径，企业需要收集这些信息，做语义分析、字典查找、模式匹配，建立自动规则。当这个客户打电话过来，客服就能自动判断是什么问题和需求，该怎么应对。通过这个解决方案能实现四个目标：第一是发现隐藏的问题；第二预设舆论导向，知道我的话数提前怎么说；第三，很多客户打电话投诉其实是产品的诉求，可能是产品的销售机会；第四是可以提高客户的忠诚度。

　　世界经理人：对客户产生的大数据信息加以利用有助于企业营销，那么企业怎样利用大数据技术来优化企业内部流程等以提高客户体验满意度呢？

　　谢国忠：我可以提供几个案例来说明。第一个案例是国内某地铁公司利用视频信息、客流分析做内部网点的优化。首先，IBM研究院和该地铁公司合作把原来用来监控的人流轨迹影像数据做了仿真，通过分析发现在地铁某个点是一个人流拥堵瓶颈，地铁做了改进以后人流拥堵得到很大改善。

　　第二个案例是中远集团对物流供应链的优化。中远全国有10,000多物流车辆，700多艘集装箱船舶，GPS每十秒钟传送一次信息，10 0 多个配送中心，300多个业务网点，物流供应链特别庞大。基于这种情况，IBM通过采集中远所有的车辆信息、地图信息，车辆行驶轨迹、网络，做大数据的分析和处理，优化了网络、路由、行驶车辆和船舶调度、库存，最终实现全网碳排量减少12.6%，即节省4 4万吨的汽油，运输成本降低上海包装设计了23.4%，库存成本降低到原来的22.8%。