數據資產的“雪球效應”

趙建凱

160多年前，路透社為投資者提供一種最原始的信息服務，用信鴿在亞琛和布魯塞爾之間傳遞股票價格信息。投資者購買這種服務，然后買入或者賣出之前定價錯誤的證券，并從中獲利。“時間就是金錢”在此時已被闡釋地足夠透徹。之所以錯誤定價，在于交易的另一方沒有及時更新信息。

很顯然，哪個投資者手中的“信鴿”足夠多，哪個就能獲得比別人足夠高的利益。股票數量是有限的，先人一步的投資者所交易的股票數量總是比別人多，賺得錢自然也比別人多，然后用更多的錢來買更多的“信鴿”，再賺更多的錢。如此周而復始，他手中掌握的股票信息就像滾雪球一樣越滾越大，他用來裝錢的保險箱自然也越來越大。

這種一旦在最初獲得起始優勢，得以讓“雪球”越滾越大，優勢越來越明顯的現象被人們稱之為“滾雪球效應”。而在經濟學中則稱之為“報酬遞增率”規律，即由小開始，所獲利潤又轉換為資產，資產越來越多，利潤也越來越多，利潤再轉換成資產，“雪球”越滾越大。

如今，人們不再依靠信鴿來傳遞股票價格。但雪球效應并沒有消失，信息、數據仍然是其觸發機制，獲得起始優勢、越滾越大仍然是其根本“原理”。與之前所不同的是，這種信息、數據的“雪球效應”不僅僅發生在資本市場上，還發生在更多的實體經濟企業中，通過對企業內部大數據的收集與分析，讓數據變為企業的一種資產，并產生利潤；而在形成利潤的過程中，又生成出新的數據資產，再產生更多的利潤，“雪球”越滾越大。

讓“百貨數據”成為“百萬資產”

瑞士達沃斯經濟論壇的一份報告稱，數據已經成為一種同貨幣或黃金一樣的新型經濟資產類別。但長久以來，企業并沒有意識到數據是可以為其帶來經濟效益的一種資產，而往往把它看成是一種副產品，或者是企業計算中形成的被用來查詢的副產品，或者是企業經營活動中為追求其他商業目標而產生的副產品。

在如今競爭激烈的連鎖超市領域，得到有效利用的數據已經成為重要的企業資產。在其他的超市連鎖店里，顧客的購物小票只是店方用來最后結算的一張“賬單”。而在物美超市，卻把這張再普通不過的熱敏紙變成了實實在在的鈔票。物美會定期整理顧客購物小票的歷史數據，并依據會員卡信息，分析出以超市為圓心，半徑1.5公里地理范圍內顧客的購物習性。每天大概會有一萬多顧客來物美買東西，每人平均要買七八種商品，對這些小票數據進行分析，物美可以清楚地知道在什么季節，有什么東西好賣，賣出了多少，利潤是多少，賣了多少品種，庫存剩多少，要進多少貨等等。通常情況下，物美可以根據16周的小票歷史數據，成功預測出未來4周某種商品的具體需求量，并據此進行各種促銷活動。

通過對歷史數據的分析，物美發現每到入秋時節，食用油的銷量會增加。主要是因為隨著氣溫降低，人們會加大補充熱量和營養，炒菜時會加入更多的肉類食材，這就讓食用油的消耗隨之增加。物美據此在節氣立秋那天推出一款品牌食用油的促銷，顧客如果一次性累計消費48元，在POS機端結賬的時候，收銀員會告之只要再加10元，就可以換購一桶價值22.9元的花生油。這樣一來，物美把收銀區變成了促銷區，讓收銀員又兼職完成了促銷員的職責。結果發現，會有40%的顧客選擇加錢換購。而該品牌的花生油在三周內的換購促銷活動中的銷售額，超過以往一年的總銷售額。物美把從POS機端得來的歷史數據整理分析，然后又在POS機端“滾”出了自己的利潤“雪球”。

POS機成了物美的“造雪機”，而燕莎的“造雪機”卻在會員卡的方寸之間。

作為國內第一家高檔奢侈品商場，燕莎商城目前擁有超過20萬的會員。通過會員在購物結賬時刷會員卡，燕莎掌握著每一條“鮮活”的會員信息，比如32歲的男性顧客里，在秋季到來時，選擇購買正裝的有多少人，選擇休閑裝的有多少，偏愛戶外探險服裝的又有多少；每類人每年在同類服裝上的消費總額是多少；偏愛的品牌又是什么等等。

根據這些季節性的歷史銷售數據，再結合新品的上市營銷活動，燕莎會事先估算出這個營銷活動的預銷售金額——比如100萬元，然后限定諸如服裝款型、品牌、銷售時間、利潤回報等幾項條件。這時候，符合“條件”的目標會員信息就會全部顯示出來，數量會有5000人，姓氏名誰，每人在最近兩個月以及歷年同時期內的消費金額、頻率、消費時間、消費意向預測等數據和圖表都一清二楚。確定好了人群后，再按照預先設置好的格式和內容，自動為這5000人發去短信，告之活動的時間、品牌等信息。燕莎的“雪球效應”在這一張小小的會員卡上爆發，最終讓燕莎近幾年保持了12%～15%的漲幅。

讓雪球滾起來

把數據“玩”成資產，UPS應算是個中好手。

UPS自己有一支222架噴氣飛機的機隊，并同時租用了300架飛機，可謂是“飛機滿天飛”。而在地面上，UPS有超過12萬輛的運輸車也在滿地跑。作為一家全球性的物流公司，UPS管理著來自世界220多個國家和地區的物流、資金流和信息流，僅每天處理的包裹在線追蹤請求就超過2600萬次。

這家被《財富》雜志形容為“有卡車的技術型公司（A Technology Company with Trucks）”的物流企業，還擁有超過10萬個的信息收集設備，用來收集包裹數據，再通過遍布全球的15萬個工作站將每天所處理的包裹95%的信息傳回到總部。在平時的運輸中，UPS卡車就如同一個“捕捉器”，把某個地區在特定時間段的交通流量情況，甚至整個威尼斯城里每個陸上涵洞、每條巷子的高度和寬度情況都記錄下來，從而可以在不同的時間點上根據擁堵情況調整貨車的最佳線路。

上天入地的各種數據“捕捉器”為UPS繪制了一張只屬于自己的“世界交通圖”，有了它，UPS可以設計出最佳線路，大大節省了運輸成本和時間。除此之外，在長期的客戶服務中，UPS更積累了豐富的服務經驗數據，從而讓供應商把自己的物流采購、資金結算甚至人員調配都放心交給UPS來做。依靠數據的收集和分析，不僅讓UPS在2011年的營業額達到531億美元，更讓其從一家快遞公司迅速向一家全方位的綜合供應鏈服務提供商轉型。

在實際運作中，UPS把這些數據轉化成了每一客戶的每一包裹在每一秒鐘內每一運輸節點上節省運輸成本、提高運輸效率的“良劑”。而隨著貨物在運輸過程中的層層遞進，UPS利潤的雪球自然越滾越大。

UPS的“雪球效應”爆發地有點潤物細無聲，而安得物流在這方面則顯得“直白”得多。

安得物流目前在全國有500多萬平米的倉庫、4000多輛運輸車、200多個物流平臺，并對其實現了實時監控，正如自己所說的：“物暢其流，掌控自如”。安得物流的數千輛卡車上也都有非常靈敏的“感應器”， 每隔5分鐘就會把車輛所在的經緯度、行駛速度、車廂溫度等數據傳回到總部的監控中心里。更為“苛刻”的是，安得還對配送貨車在路上的駐留時間有嚴格規定和監控。司機正常的加油，甚至吃飯休息等所停留時間要控制在一個小時內。如果因為天氣、交通堵塞等原因而超過一個小時，數據及時回傳后，公司總部會及時聯系貨物的收貨員重新預約收貨時間，以免“窩工”。

有了這緊密銜接的數據，以及對以往歷史數據的分析結果，安得很清楚把什么貨運到什么地方的具體價格是多少，可以很精細地算出運10噸的棉花到北京，與運20噸的家用電器到北京相比，哪個的成本要高一些。在前期與客戶溝通時，安得就是據此增強了自己的議價能力，在談笑間就讓“雪球效應”瞬間爆發。

讓數據直接轉化為銷售

寶潔讓雪球效應變成了一場更大的“雪暴”。

對于每天要服務全球42億顧客的寶潔而言，每天撲面而來的海量客戶反饋數據并沒有讓其措手不及，而是應付自如。寶潔把消費者數據升華為董事會層面、企業級風險管理的重要議題，早在上世紀80年代，寶潔就會把消費者打來的熱線電話錄進磁帶里，反復聽，以便從中分析出客戶潛在的產品需求。如今，寶潔會用專門的數學分析法來查看博客、電子商務網站、社交網站上的客戶評論，并按品牌分類，把產品的評論內容與公司內的研發、生產、銷售、市場等相關聯的員工個人進行對接，上至公司CEO，下到一線銷售人員能直接看到。在一款新型香味添加劑的研發中，寶潔就是利用了數以萬計的客戶評價來制定營銷活動，并取得良好的效果。而通過分析全球80多個國家和地區嬰兒媽媽對尿布的評論，寶潔也設計出了最貼合不同地區嬰兒身體的尿布，用寶潔的話說：“可以為地球上所有嬰兒設計任何一款尿布。”

不只是收集分析消費者數據，寶潔甚至將消費者的感受直接在現場轉化成銷售策略。

在以往進行創新研究時，寶潔需要投入大量的人力、物力設計消費者調查小組，并對不同的種族和年齡分布，進行調查。這樣既費時又費力，而且調查樣本容量小，且不具有代表性。如今，有了海量的客戶數據后，寶潔可以把來自特定種族、不同文化背景、不同地理區域的客戶評價數據結合在一起，虛擬出一個適合某項新產品的特定消費人群，然后分析出這位“消費者”的習慣，比如產品顏色、形狀、貨架上的擺放位置等等，直接在現場就把數據轉化成了銷售策略，這既縮減了新品的開發成本和上市時間，加速了上市過程，搶得了商業先機，又可以提高客戶的消費體驗質量，讓用戶更愿意來使用、評價產品，刮起一場更大的“雪暴”。“正是數據幫助我們創建了品牌，維護了品牌的活力。”寶潔說。