回歸傳統的大數據營銷

麻省理工斯隆管理學院的艾瑞克·布約爾克松（Erik Brynjolfsson）教授主導的研究項目“大數據的管理革命”發現，數據主導的決策會給公司帶來5到6個百分點的績效提升。權威的研究結果公布后，媒體報道為了奪人眼球的目的給“大數據管理”紛紛冠以“下一件大事”、“下一波浪潮”的標題。但大多數相關文章都是在介紹炫目多樣的技術、羅列現象和數據以制造噱頭，這些背后的本質和精神內核究竟是什么？在我們看來，大數據對管理尤其是對營銷和銷售而言，在實質上，只是回歸傳統的營銷理念——“以客戶為中心創造價值”。

那么，大數據與營銷革命的關系究竟是怎樣的？在不同行業的領先企業又有哪些已經成熟的案例？具體到你的公司，大數據營銷應該如何展開？

便利店的古老啟示

“早上好，約翰！今天想買點什么？腌制的牛肉和魚都很新鮮。”

“今天就不吃牛肉了。”

于是約翰買了兩條魚和幾個土豆。

“少了荷蘭芹，土豆可不好吃。”

“對的。”

“魚、土豆和荷蘭芹，一共30英鎊。”

這是一家便利店店主與顧客最簡單的對話。從中可見店主是典型的以客戶為中心的管理，他在便箋上記著熟客的喜好，提供一對一服務甚至額外服務，與顧客關系緊密。因其地理位置、良好的客戶關系和個性化服務的優勢，促成了“整體打包銷售”——最終的售價并不低。這種銷售模式已經存在了幾個世紀之久，讓便利店具有大型超市無法替代的優勢。

大型超市是在二戰后為了滿足購買力的極大釋放而形成的主流購物場所，其銷售宗旨就是“堆得高，價格低”。隨后，在歐美20年的經濟高速增長期，大型超市也創造和滿足了同一化的大眾消費浪潮，可口可樂就是最典型的例證——隨時隨地，無處不在。同一性的銷售轟炸策略成為主流銷售模式，卻與1968年之后，歐美社會個人主義的發展、個性化的消費需求，形成了一種矛盾。

不可否認，老牌的市場調查公司會提供一些消費數據。但無論是泰勒一尼爾森一索福瑞集團（ Taylor NelsonSofres）統計的收視率，還是捷孚凱市場調查（ GfK）的“千人價格”，都隱藏了真正有價值的信息——消費者個性化的消費行為。傳統的市場研究已經在方法論上止步不前。

說到底，大數據分析的營銷和銷售想要解決的就是大規模生產與客戶個性需求之間的矛盾，重新擁有傳統便利商店所具備的優勢：便利店一對一的客戶關系管理——從店主的便箋本轉移到數據倉庫；他們擁有的客戶忠誠度和客戶留存率——從面對面的交流轉移到一對一的IM（Instant Message，即時工具）和個性化推送；他們的低庫存和產品快速流轉率——從第二天的老顧客的反饋轉移到柔性供應鏈。

技術是CRM的主心骨嗎？

是不是利用新技術——大數據——就能回歸到曾經美好的客戶關系管理時代？大數據分析之前的CRM（客戶關系管理系統）出了什么問題？

首先，數據搜集和分析真的不是時髦的前沿技術（最早的大數據應用是衛星云圖的繪制和對哈伯望遠鏡傳回數據的分析）。許多公司早在30多年前，就做過相關工作。其次，技術并非客戶關系管理的核心問題，曾經紅極一時的CRM系統，隨著互聯網泡沫破滅，就從“神器”變成了“詛咒”。1990年代中期，很多公司不惜代價地進行大規模技術投入，但買了技術系統卻不知拿來干什么，最終變成大型“數據墳墓”。

問題的癥結何在？

根據西北大學凱洛格管理學院的馬克·杰弗瑞教授（ Mark Jeffery）的調查，252家公司一共投入了530億美元的技術預算，但其中57%的公司沒有跟蹤和分析市場的數據庫，80%的公司沒有通過使用整合后的數據資源來實現結果為導向的自動營銷手段。究其根本，這些公司缺少三方面的配合：一是戰略的制定。公司在沒有搞清楚要用客戶數據做什么、達到什么目的之前，引進了技術系統。真正需要時，抽取不出什么有效的信息。二是組織的變革。技術與營銷、銷售部門究竟如何合作，在組織架構上是并行的關系、聽命于市場還是銷售，這些都有本質上的不同。另外，因為CRM花費了大筆預算，所以IT部門傾向于控制在自己手上，營銷和銷售人員插不上嘴。三是文化的養成。如果公司的員工并無“以客戶為中心”的理念，其他手段都徒勞無功。

正如一家豪華酒店的案例，傳統的做法是，常住客人在抵達酒店前臺時，接待人員會抽出一張卡片，上面記錄著客人的習慣和喜好。10多年前，這家豪華酒店引入了CRM，要求客人填寫滿意調查問卷，上面列出的問題類似于“你是否滿意早餐后的清潔工作？”這種過于詳細的調查反而令顧客難以回答，說明設計之初沒有站在客人角度思考問題，而是聽命于售后部門的需要，這還不如傳統的卡片有效。

卡片和CRM的比照，也印證了杰弗瑞的結論，只是單純地引入CRM系統，缺乏營銷和銷售的視角，缺乏戰略和組織的配合是毫無價值的技術投資：“正因為CRM太貴、太重要了，就不能放在技術部”。同時也說明了大數據也符合“帕累托法則”（又稱為二八定律），20%的信息能夠提供80%的價值。

他山之石——技術能夠解決什么？

按照理想的假設，如果我們能以一種方式將數字排列組合，它們就會像馬賽克一樣拼湊出整個市場的高清狀況——我們可以放大，看清每一個像素單位——個體，同時我們也可以退出放大模式看到一張全景圖。另外，我們可以根據不同的情景，獲得不同視角和層面的各種景圖，比如全球市場不同地區創造的價值。但是我們并不需要發明或重新定義衡量市場的坐標，對客戶價值和客戶行為的傳統理解已經足以用于以數據為基礎的市場分析。

在不同類型、不同行業的公司已有成熟的案例，它們運用大數據技術成功地進行客戶關系管理。

1.B2C公司

B2C的公司一般都會反復強調“以顧客為中心”的重要性，但客戶是誰？又如何以客戶為中心產生價值？銀行業、航空業和通信業的經驗如下。

銀行業

挪威銀行在15年前引入了Teradata數據庫，設置了“事件引發”機制以找到合適的客戶。比如，如果客戶有遺產繼承，系統會立刻提醒業務人員聯系該客戶提供理財咨詢服務。這套系統讓挪威銀行的“交叉銷售”業務提升了40%-50%。

被《華爾街日報》稱為“最前沿”公司的[1+x]股份有限公司，它為第一資本（Capital One，美國5大信用卡公司之一）設置cookie跟蹤和分析匿名網友的網上行為。如果一個人點擊了第一資本的廣告，[1+X]很快就能知道這位用戶的年收入、信用評級、IP地址、他/她經常在哪里購買了什么產品、是不是經常旅游，進而清楚地知道是向這位用戶推薦白金信用卡、旅行雙倍積分的金卡還是普通信用卡。今天第一資本的首頁對不同的點擊人顯示內容是不盡相同的，在他們看來首頁是找到潛在客戶的第一個接觸點。

航空業

一般航空公司會將里程數多視為標準。而大陸航空公司的CEO戈登·貝休恩 Gordon Bethune）和他的CRM團隊發現，有一批“銀卡”乘客才是真正的金主。他們不會提前訂票，愿意接受可以改期的高價機票。顯然，他們是商旅人士。公司立刻決定向他們提供只有白金卡乘客才有的特權服務，而服務的背后是大數據。大陸航空公司建立了25個數據庫系統，實時整合太字節量級的客戶數據。算法能夠算出哪位“有價值的乘客”可能要錯過轉機的航班，地勤人員會在飛機還沒有降落的時候就在出口守候他，提供便捷的轉機服務。系統算法也能預測出哪位有價值乘客可能會因體驗不佳而離去的風險。而對價格敏感型乘客，很容易利用價格優勢吸引他們。

通信業

俄羅斯的一家通信公司與Teradata公司合作建立了一套數據庫軟件系統，幫助這家電信公司預測哪位客戶可能想要更換服務商。如果幾位互通頻繁的聯系人之間突然有一個陌生號碼頻繁出現，說明這個圈子里有一位朋友換了一個新卡。系統能夠自動發現這樣的行為模式，并在這位用戶的預付卡還有余額時主動聯系他，并提供為其定制的“老客戶優惠套餐”。在客服中心的電腦上會顯示該用戶的性別、年齡等基本情況，這有助于溝通的順暢。另外，數據也能發現其他的技術問題幫助公司維持客戶黏性。

對于B2C的公司而言，你要清楚所謂“以顧客為中心價值最大化”的前提——客戶是誰，不同類型的客戶產生的價值到底有多大。更進一步，要比你的顧客更了解他們的需要，更清楚他們下一步的行為以及行為背后的動機和原因，實現他們的價值。

2.B2B公司

B2B公司的數據資源比較容易搜集和分析，但如果技高一籌的話，B2B公司要幫助你的客戶了解和找到他的客戶，在數據上做到B2B2C（并不代表商業模式上的B2B2C）。

一家歐洲的叉車制造商的主要客戶是叉車租賃公司和建筑工程公司。從1990年代開始，制造商開始注意評估維修服務數據，發現叉車的維修期會經歷一個“浴缸曲線”——設備購買初期咨詢和維修服務最多，然后逐漸減少，在一段較長的平穩期后，隨著設備的老化，維修服務又大幅增加。之后，制造商又開始搜集租賃的數據。在比照年度銷售額、租賃數據、維修服務數據、設備成本之后，制造商決定向他們的客戶——出租商和使用者——提供以小時收費的合作模式。出租商和租用者都希望使用性能穩定、比較新的設備，以小時收費的商業模式，這不僅讓他們的工作安排更加靈活，而且出現任何維修問題都不會占用他們的工作時間。

1908年，福特公司推出Model T系列，其價值不在于銷售量，而是它背后“以客戶為中心創造價值”的理念。這一理念后來被稱為“福特主義”，讓福特公司稱霸汽車制造業長達一個世紀之久。無論是2B還是2C，今天，那些相信數據多過相信靈感的公司，利用技術工具想要達到的仍然是這樣一個不可撼動的目標——以客戶為中心，創造價值。大數據能夠解決的，既是找到客戶的方法，也是創造價值、維護客戶黏性的手段；另外一個方面，“以客戶為中心創造價值”也是衡量大數據技術是否成功的惟一標準和指導大數據管理的深層精神內核。

大數據營銷5步法

根據我們咨詢經驗，大數據只是一個促使組織更加以客戶為中心進行轉型的催化劑。轉型的成功與否，事實上，還是遵循傳統的規則：明確你的目標，為達到目標創造條件；調整組織結構；選擇營銷組合；向公司內部和外部傳遞轉型的資訊；塑造公司文化。以下是5個具體步驟。

1.戰略目標明確。如果公司戰略不明確，自然無法找到二八定律里最有價值的20%，即使是展開數據分析也是毫無意義。毫無疑問，以客戶為中心的數據驅動轉型是一個重要的戰略決策，目標明確的變革必須從高層向下推進，其中CEO是數據驅動型公司成功的關鍵。亞馬遜的杰夫·貝索斯（ Jeff Bezos）、第一資本的理查德·費爾班（ Richard Fairbank）都有技術或科學的背景，不是信息科學家、就是統計經濟學家。高管必須是分析應用的倡導者和發起人。

2.調整組織結構。公司里采購團隊手握大權的時代將一去不返了。未來，回歸到“福特主義”的客戶中心，客戶的差異化需求是贏得市場的關鍵，這樣市場營銷和銷售將成為公司的中心。以加深對客戶的理解為起點將重塑公司的價值鏈，當然會直接導致公司組織結構的變革，匯報線和內部合作關系也會隨之發生改變。

3.視數據分析技術的提供商為合作伙伴。以數據為導向的營銷和廣告已經改變了傳統的行業圖景和營銷模式。你會發現，越來越多的技術公司加入了廣告業，你的合作伙伴可能是原來從未想過的公司，他們會和公司內部的營銷人員找到合作的方式，提供全新的服務。許多公司通過在電腦、手機等智能終端設置cookie了解用戶特征，他們給真正有需要的用戶精準地推送廣告，把廣告變成有價值的信息。另外還有一類公司被稱為“數據中立國”。供應鏈上下游的合作伙伴互相分享的數據，是非常有價值的——這是人盡皆知的事實。“數據中立國”是第三方機構，他們能技術性處理交易數據中敏感的部分，比如姓名，然后再售賣給需要數據的制造商、批發商和零售商。這樣制造商可以清楚地知道每一類產品在不同渠道的銷售狀況，批發商和零售商也可以減少貨品積壓。切記，找對適合你的合作伙伴，他們提供的應用和分析系統應該是適合你的，不適合的分析應用只會導致“垃圾進去，垃圾出來”的結果。

4.創造性交流。大數據分析得出結果后，創造性地設計營銷活動、選擇營銷組合和營銷語言，就顯得尤其重要。公司無法再讓負責營銷創意的主管為新品的失敗承擔責任。靠靈光一閃想出來的廣告標語和海量宣傳的模式，不再奏效。所有營銷活動必須以客戶為中心，個性化地溝通、針對性地交流。而交流本身就是種藝術，面對不同的細分人群、單個客戶，需要營銷人員占有大量的信息、習慣不同的交流方式甚至掌握網絡俚語。我們發現，把業務搬到IM或SNS上之后，傳統的營銷和服務人員在表達產品概念和展示產品性能的能力都大不如前。無論是理念表達還是圖形化的展示，與他們過去的工作并無二致，惟一不同的是，他們需要像“互聯網原住民”一代一樣思考。未來，更直接地與細分客戶群、客戶個體的交流會變得越來越重要——因為這是公司最直接、最獨特的第一手數據。一句題外話，現在跨國公司把“客戶服務電話中心”外包到印度的做法就是下下策，無異于主動放棄反饋渠道和服務數據的寶貴資源。

5.用胡蘿卜說服你的員工。人們習慣于舊有的標準和程序，管理者把員工帶出“舒適區”是件很難的事情。以數據為基礎的市場分析，需要公司高管做好三方面的準備：一是詳盡地闡述新標準背后的邏輯；二是用實驗性項目演示新的工作程序；三是招募“沒有過去”的新人。將短期的目標作為衡量項目成功的標準是比較現實的做法，階段性的獎勵可以推進項目的順利進行，也是促使員工脫離“舒適區”的有效辦法。與之同時，你會發現公司的數據文化也在悄然建立。