淺談大數(shù)據(jù)在家電企業(yè)中的應(yīng)用

文/廣東珠海格力電器股份有限公司 宿海生

淺談大數(shù)據(jù)在家電企業(yè)中的應(yīng)用

文/廣東珠海格力電器股份有限公司 宿海生

數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)在中國的潛在市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到2萬億元，是繼互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一次顛覆性技術(shù)變革。當(dāng)這些非結(jié)構(gòu)性的海量數(shù)據(jù)被統(tǒng)一收集以后，利用科學(xué)、專業(yè)的數(shù)據(jù)模型，高效客觀的分析方法和可視化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，其所產(chǎn)生的價(jià)值將無可估量。本文講述了應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析模式，如何幫助家電企業(yè)提前把握市場(chǎng)消費(fèi)需求、化解市場(chǎng)危機(jī)，為企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化定制服務(wù)提供關(guān)鍵的信息和決策支撐。

大數(shù)據(jù)；家電；新品規(guī)劃；市場(chǎng)營(yíng)銷

1 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)是一種前所未有的方式，但它并非一個(gè)確切的概念。最初，這個(gè)概念是指需要處理的信息量過大，已經(jīng)超出了一般電腦在處理數(shù)據(jù)時(shí)所使用的內(nèi)存量，新的處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，例如谷歌的MapReduce和開源Hadoop平臺(tái)。這些技術(shù)使得人們可以處理的數(shù)據(jù)量大大增加。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或者深刻的洞見，這些海量數(shù)據(jù)被統(tǒng)稱為大數(shù)據(jù)。

1.1 大數(shù)據(jù)從何而來

根據(jù)美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計(jì)，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長(zhǎng)50%，每?jī)赡瓯銓⒎环壳笆澜缟?0%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，全世界的電子設(shè)備、汽車、電表上無數(shù)的傳感器隨時(shí)測(cè)量和傳遞著有關(guān)位置、運(yùn)動(dòng)、震動(dòng)、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。

1.2 大數(shù)據(jù)特點(diǎn)(4個(gè)V)

Volume(大量)：數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

Variety(多樣)：數(shù)據(jù)類型繁多，數(shù)據(jù)來源于各種各樣的渠道。

Veracity(精確)：價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。

Velocity(高速)：一般要在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，時(shí)間太長(zhǎng)就會(huì)失去價(jià)值。速度要求是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別。

1.3 從技術(shù)上進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析處理

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)（圖1）。

注：云計(jì)算(cloudcomputing)是通過互聯(lián)網(wǎng)把多個(gè)成本較低的計(jì)算實(shí)體整合成一個(gè)具有強(qiáng)大計(jì)算能力的完美系統(tǒng)。簡(jiǎn)單理解就是,運(yùn)營(yíng)公司提供服務(wù)器、應(yīng)用程序、存儲(chǔ)空間,用戶通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程登錄服務(wù)器，并按照需要使用這些存儲(chǔ)空間和應(yīng)用程序。

圖1 技術(shù)層面分析大數(shù)據(jù)

2 大數(shù)據(jù)在家電行業(yè)的應(yīng)用

2.1 概述

目前對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以歸結(jié)為兩類：數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)挖掘；對(duì)于家電行業(yè)而言，數(shù)據(jù)交易在當(dāng)前大環(huán)境下并無吸引力，如何對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析將是家電企業(yè)在未來的數(shù)據(jù)藍(lán)海戰(zhàn)爭(zhēng)中取勝的重點(diǎn)。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，家電企業(yè)大舉布局進(jìn)入電商領(lǐng)域，數(shù)據(jù)收集除了傳統(tǒng)銷售渠道外又多了互聯(lián)網(wǎng)信息收集的方式，數(shù)據(jù)的收集變得更加龐大、迅速，結(jié)合大數(shù)據(jù)的快速分析，家電業(yè)創(chuàng)新的步伐將大大加快。

依據(jù)大數(shù)據(jù)來源，家電業(yè)大數(shù)據(jù)包括用戶數(shù)據(jù)與終端產(chǎn)品數(shù)據(jù)，按照數(shù)據(jù)的作用此處將家電業(yè)大數(shù)據(jù)分為

服務(wù)性數(shù)據(jù)與功能性數(shù)據(jù)。

服務(wù)性數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，為實(shí)現(xiàn)家電業(yè)智能家居智能管理提供指導(dǎo)；功能性數(shù)據(jù)則為智能人性化售后服務(wù)與公司新品規(guī)劃提供指導(dǎo)。

注：服務(wù)性數(shù)據(jù)：銷售地區(qū)、消費(fèi)者性別與年齡分布、購買數(shù)量與種類、購買原因、消費(fèi)者使用習(xí)慣（開關(guān)頻率、開關(guān)時(shí)間、功能參數(shù)設(shè)定、產(chǎn)品各功能使用頻率）、大眾互聯(lián)網(wǎng)搜索需求功能數(shù)據(jù)、消費(fèi)者售后反饋數(shù)據(jù)等。

功能性數(shù)據(jù)：使用環(huán)境外部空氣指數(shù)（溫度、濕度、PM2.5濃度）變化數(shù)據(jù)、使用環(huán)境內(nèi)部空氣指數(shù)（溫度、濕度、PM2.5濃度、CO2濃度、CO濃度、可燃?xì)鉂舛龋┳兓瘮?shù)據(jù)、產(chǎn)品故障數(shù)據(jù)、耗電量數(shù)據(jù)、使用壽命數(shù)據(jù)等。

2.2 大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用之精準(zhǔn)營(yíng)銷

2.2.1 精準(zhǔn)營(yíng)銷之專賣店選址

家電企業(yè)通常建有獨(dú)立銷售體系，擁有覆蓋全國的專賣店，根據(jù)服務(wù)性大數(shù)據(jù)分析某地區(qū)消費(fèi)者的家用電器購買地點(diǎn)、購買時(shí)間、購買習(xí)慣為依據(jù)進(jìn)行專賣店選址并精準(zhǔn)營(yíng)銷，麥當(dāng)勞、肯德基以及蘋果公司都是運(yùn)用此方式的先行者，且都已取得豐厚回報(bào)。

2.2.2 精準(zhǔn)營(yíng)銷之搭配銷售

正如沃爾瑪在颶風(fēng)來臨時(shí)將“手電筒”與“蛋撻”關(guān)聯(lián)營(yíng)銷一樣，大數(shù)據(jù)提倡的是放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，取而代之的是關(guān)注相關(guān)關(guān)系。

過去家電企業(yè)要做市場(chǎng)預(yù)測(cè)，大多靠自身資源、公共關(guān)系和以往的案例來進(jìn)行分析和判斷，得出的結(jié)論往往比較模糊，無法得到行業(yè)認(rèn)可。通過服務(wù)性大數(shù)據(jù)分析，對(duì)消費(fèi)者購買清單數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得出搭配銷售最多的機(jī)型，后期在所有專賣店實(shí)行搭配銷售。

2.2.3 精準(zhǔn)營(yíng)銷之區(qū)域賣點(diǎn)銷售

如今家電業(yè)國內(nèi)市場(chǎng)已基本飽和，各大企業(yè)都在努力開拓海外市場(chǎng)，但是不同地區(qū)的消費(fèi)者使用習(xí)慣可能大不相同，如何進(jìn)行賣點(diǎn)設(shè)定呢？利用服務(wù)性大數(shù)據(jù)分析挖掘出某地區(qū)消費(fèi)者最常用的功能種類與購買原因（新婚用、父母用、孩子用等等），抓住用戶的需求進(jìn)行針對(duì)性的宣傳，獲得黏性用戶。

2.3 大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用之新品規(guī)劃

首先企業(yè)需具備一定的大數(shù)據(jù)積累，10年、5年甚至1年都可以。大數(shù)據(jù)對(duì)家電企業(yè)新品規(guī)劃的作用主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一是通過對(duì)服務(wù)性數(shù)據(jù)的分析，挖掘出利潤(rùn)客戶最常用的功能，購買時(shí)最關(guān)心的機(jī)型特點(diǎn)，銷售最火爆機(jī)型的外觀特征進(jìn)行針對(duì)性的新品開發(fā)，此種開發(fā)方式可以避免不必要的功能開發(fā)、去掉無用的功能，降低開發(fā)與銷售成本；

二是通過對(duì)功能性數(shù)據(jù)的分析，挖掘產(chǎn)品使用的外部壞境特點(diǎn)、產(chǎn)品故障特點(diǎn)與原因、耗電量的變化數(shù)據(jù)，同樣進(jìn)行針對(duì)性的新品開發(fā)，此種開發(fā)方式可以對(duì)老機(jī)型易故障點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)有效改善，同時(shí)可以利用數(shù)據(jù)有的放矢的去降低大眾消費(fèi)者關(guān)心的產(chǎn)品耗電量。

服務(wù)性數(shù)據(jù)與功能性數(shù)據(jù)分析結(jié)果可反饋至公司的決策層、研發(fā)部門與銷售部門，為產(chǎn)品規(guī)劃提供極具權(quán)威的決策支持，能夠?qū)⒖蛻簟⒂脩艉彤a(chǎn)品有機(jī)串聯(lián)，生產(chǎn)出用戶驅(qū)動(dòng)型的產(chǎn)品，提供客戶導(dǎo)向性的服務(wù)，提高產(chǎn)品銷售率至90%以上。

2.4 大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用之售后服務(wù)

2.4.1 售后服務(wù)之生產(chǎn)與物流配送

依托服務(wù)性大數(shù)據(jù)對(duì)前期不同銷售區(qū)域淡旺季銷售數(shù)量、大眾網(wǎng)上電器搜索進(jìn)行分析，進(jìn)行提前生產(chǎn)備貨，降低淡旺季對(duì)家電業(yè)的影響；同時(shí)對(duì)預(yù)測(cè)銷售量比較大的區(qū)域提前進(jìn)行物流配送，建立買、送、裝一步完成的物流體系。

2.4.2 售后服務(wù)之故障處理與配件更換

故障處理方面對(duì)服務(wù)性大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到電器總運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間與開關(guān)頻率，對(duì)功能性大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到電器運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)境與故障數(shù)據(jù)，綜合兩類大數(shù)據(jù)結(jié)果建立數(shù)學(xué)模型（不同產(chǎn)品模型各不相同）分析產(chǎn)品壽命，可預(yù)判電器是否出現(xiàn)故障，同步傳送到售后服務(wù)公司進(jìn)行準(zhǔn)備，真正的實(shí)現(xiàn)故障智能預(yù)警、零延誤處理；與故障處理類似，配件更換同樣是依據(jù)產(chǎn)品使用環(huán)境與使用總時(shí)間進(jìn)行分析判斷配件是否需要更換后進(jìn)行方案推送，讓用戶真正享受到大數(shù)據(jù)智能的魅力。

3 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然是無法完全被取代的。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)的，我相信隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷完善，更好的方法和答案就在不久的未來。

[1] [英]維克托·邁爾-舍恩伯格, 肯尼思·庫克耶. 大數(shù)據(jù)時(shí)代：浙江人民出版社，2013.1

[2] 眾智研究：大數(shù)據(jù)對(duì)于家電企業(yè)的重要性.