传统企业如何通过“大数据+O2O”转型升级?
作者 : 未知

  大数据和O2O都是当今的时髦名词,据《2013电商十大新发展趋势》报告,大数据在排名中名列第3,O2O名列第5,可以说是炙手可热。但这只是电商的排名,如果在传统行业“大数据”与“O2O”强强结合,那又该是个怎样的场景?
  大数据和O2O都是当今的时髦名词,据《2013电商十大新发展趋势》报告,大数据在排名中名列第3,O2O名列第5,可以说是炙手可热。但这只是电商的排名,如果在传统行业“大数据”与“O2O”强强结合,那又该是个怎样的场景?
  众所周知,大数据已是一个存在的现实,已超脱传统的数据仓库、数据挖掘和数据分析等范畴,体现的不仅仅是技术上的革命,更是思维和管理上的变革。不过,由于数据采集的便利性,大数据在互联网企业中的应用比较热门,虽然在金融业、电信业、电力业、零售业、物流业等传统行业也已有不同层次的实际应用,但大数据在传统行业中仍是一个不接地气的高端概念,尤其是在企业营销领域。
  营销是企业存在和发展的基础,在传统企业,我们不难知道营销的结果如何,还可以通过多维度和精细化的BI分析工具,得知不同产品不同区域甚至单个客户的销售结果,溯因分析和纵向挖掘都不成问题。但我们对产生这个结果的过程一无所知,因为大家不知道客户在买自己的产品之前是如何做决策的。所以我们不断尝试用各种广告策略和促销方式来引导客户,不过从很多的营销活动失败的事实来看,显然人们的尝试有很多错误,否则就不会有“不知道哪一半广告费是浪费的”这么一说了。
  但与传统企业不同,互联网企业可以根据“搜索记录”、“浏览记录”、“评价记录”等进行“用户行为分析”,从而可以侧面了解客户的购买决策过程以及顾客的关注点。由于一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响,随便一个中型电商,每天所产生的用户行为数据都是多类型的海量数据,大数据就在这里展现了它的存在和价值。但这对于传统企业又有什么意义呢?传统企业又如何进行便利的“客户行为分析”呢?
  2013年5月,马云携手众多大佬成立智能物流骨干网络,将让全国任何一个地区做到24小时内送货必达,这是对传统零售业的莫大威胁,却是更多实体企业的福音。有了这个基础商业平台,将会吸引更多的传统企业将其线下业务和线上有机融合,这将形成一个巨大的O2O生态圈。在这个生态圈,实体企业将更快地转型为互联网元素的双栖新型企业,到那时,现在的传统企业也会像互联网企业一样,可以利用成熟的数据技术,建立自己的大数据分析体系,从而进行更精准的营销服务。相信用不了多久,传统行业除了浑身流着资本的血之外,还会浑身散发着互联网的气味。
  所以有了O2O,传统行业就有了与互联网绑定的机会,就有了获取营销海量数据的基础,从而传统行业营销领域的大数据管理才有可能。在O2O的基础上,传统行业的大数据不再是星星之火,而是星火燎原,当然“大数据”和“O2O”的结合的优势还不只如此。
  传统企业的营销管理还有另一个缺陷,那就是“对事不对人”,也就是说,只能对业务数据进行分析,如销量、营销投入、渠道等,但对客户这个“人”的分析却无从下手。毕竟购买决策是客户做的,而客户是一个个活生生的人,他自己的七情六欲的每一点都有可能影响决策。我们天天谈“客户关系管理”,却不能对客户这个“人”有着具体的描述,不能不说这是件相当令营销人尴尬的事情。比如客户的真实年龄、性别、职业、收入水平、住址、兴趣爱好等,这些信息都是进行客户关系管理、客户购买决策分析等的最基础的数据,重要性不多说,问题在于数据采集的难度,因为传统的手工采集数据的方式在准确及时性方面往往不靠谱,而且成本又高得要命。
  当有了O2O的条件之后,客户在线上交易,线下交付,只要触网,这些关于“人”的信息的自动化采集就有了可能,再辅以大数据的分析技术,那些美好的愿望将不再是憧憬。我们不会幻想用户在网站上注册时给的都是真实的信息,但我们可以从用户的网络日志、相片分析出其家庭结构和年龄性别,可以从用户的QQ、FACEBOOK分析出其朋友圈和职业结构,可以从用户的社区网站得知其兴趣爱好等等。就这么一个点一个点地填补,一张活生生的画像就这么渐渐成形。当有了这些信息的时候,我们的营销、客服、产品研发等,还会那么如履薄冰吗?
  当然,如果用户知道居然有人在分析他的一切,这会令人吃惊和愤怒,因为毕竟这涉及到了用户的隐私条款,不过“棱镜”事件已告诉我们,在国家的眼里,我们每个人都在信息的海洋里裸泳。但企业没这份强权,不过仍有应对办法:屏蔽个人身份的蒙面客户分析是个办法;另外用户的一些潜意识,虽然连他自己都没有直白表现,但计算机可以根据用户的网络行为进行推测,比如说时兴的“猜你喜欢”,准确度往往相当不错,计算机有时会比你还了解你自己;还有,很多网站提供的便捷登录方式,如直接用QQ号登录,用户觉得方便之余,无形中也就向电商敞开了一道大门,当然还有更多好的点子。历史的经验告诉我们,在技术上从来都不是问题,以今天和未来的数据分析和处理能力,解决问题的速度只会越来越快。何况,从国家管制的角度,实名制的范围正在逐步扩大,社会信息互联互通的大集成已渐具基础。
  维克托・迈尔・舍恩伯格在《大数据时代》描述了大数据的三个特征,其中第三个特征――“不是因果关系,而是相关关系”。关于这个论点,学术上也有颇多不认同的争鸣之声。从上文也可以看出与舍恩伯格观点径庭之处:这里更强调“因果关系”,通过“大数据”与“O2O”的结合,前者进行数据分析,后者解决数据采集,从而找到经营结果的真正动因,这样把“业务”和“人”的数据都囊括其中,我们当然也就对未来的销售预测与引导有了把握。
  不管是传统企业还是互联网企业,有一个共同的难点,即数据多了,在某个分析主题之下,如何选择合适有用的数据,如何判断数据之间的关联度,就变得重要了,否则本来想通过数据点画个像,结果画虎不成反类犬,则让人笑话。所以在技术变革的同时,管理上也需要同步进步,这样一硬一软相结合,大数据的价值才能得到最大程度的发挥。

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