数据在企业中的应用

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· 2014.03.27

关于大数据在企业级数据的应用,中科院吕本富教授将数据的驱动价值分为三类:数据驱动的决策、数据驱动的流程、数据驱动的产品。他认为,从企业决策到产品迭代,大数据将会改变企业的一整套运作结构。

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数据在企业中的应用

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钛媒体注:关于大数据在企业级数据的应用,中科院吕本富教授将数据的驱动价值分为三类:数据驱动的决策、数据驱动的流程、数据驱动的产品。他认为,从企业决策到产品迭代,大数据将会改变企业的一整套运作结构。

数据在企业中的应用

我们今天都在说大数据分析,但我认为要理解大数据,关健就是要知道大数据的应用价值在哪里。具体从从企业竞争的角度,就是大数据到底能够给我创造什么价值。

应用需求驱动的商业模式,商业模式的变动带来经济价值的创新,这就是大数据的最重要的分析的立足点。我们说的应用需求创造了商业模式,那么互联网上承载了太多的信息和信号,那我们从商业模式创新的角度看,我把他分为三类:

1.第一类,他们帮助企业确定用户和针对性的营销,确定谁是企业的客户,谁不是。

2.第二类就是用户的关联分析在我这个客户群中间是男人、女人、老的、少的,他们之间有什么关系。

3.第三类,可以延伸到对客户进行个性化的定制和分析。这是一个比较细致的做法:需要先确定一个大的圈子,然后圈子中间在分类。

在不同环境中,大数据也有不同的价值。

数据通过决策实现价值

无论是对哪一个学派而言,大家都认为管理的本质就是决策,而决策最重要是受信息不对称的影响。进一步而言,信息越对称决策的价值就越大。所以我们讨论大数据价值时,你能否通过大数据的分析寻找出对称的信息,是不是有助于企业的决策,这是核心。

决策完了以后,它会使得我们企业的竞争规则发生变化。很多人都知道迈克尔·波特说过企业的竞争要有低成本、差异化、聚焦化等等,那现在在大数据背景下,这个竞争规则可能会发生变化。

为什么呢,因为你这个所谓的竞争能力是一种技术创新,当然会带来一些竞争的优势,但是你容易被别人山寨。什么才是持久的能力呢?最终的看来还是需要回归到低成本、高效率上来。

这个低成本高效率的运营机制就需要来自于大数据的定制流线型商业过程,实现各个过程的无缝隙、无摩擦的对接。过去,我们认为运营机制是战术性的细节,但是现在看来这应该是一个企业的长期竞争力。

数据在企业运作中的三种驱动性价值

具体到企业运作当中,我们就把数据的价值分为三类:

一、数据驱动的决策;

二、数据驱动的流程;

三、数据驱动的产品;

数据驱动决策,本质就是提高预测的概率,提高决策的成功率。我们在研究数据科学的时候,我们发现和传统统计学还是不一样的。今天上午,来自阿里小微金服的朋友说“计划经济可能比市场经济还优越”,因为有大数据可以定制、预售等等。那其实就是我们第一个说的。

数据驱动流程,这是我们今天上午一个老师的,要形成闭环营销和提高漏斗的转化率。比如说我画了一个圈子,所有的我的客户都在圈子里面,我所谓的营销就是对他们来的。

数据驱动产品的叠盖式创新。我们说的创新有两类:一类是美国人老说的颠覆新创新,现在中国人也非常喜欢,但是我不喜欢;但叠盖的创新是另一类,就是通过小步快跑,改进产品。大数据指导下的产品创新的流程,一般就是小步快跑叠盖实现的。我今天改一个功能,明天改一个功能,客户有意见我就快速的改。

对一个企业来说,这三类都会带来价值。

消费者数据分析的三个层级

因为大数据最重要的是决策和优化对企业运行来说可以提高效率和竞争力,我们可以把决策的优化分为三个层级:

1.谁在圈子内

有一句名言“我为什么寻找50%的价值,就是寻找丢失的50%的价值”。现在我们就是要通过大数据排出非相关人员,确定圈子和利益相关者。这是你的有效的影响,其他的没有有效影响的基本上没有关系。比如郭敬明的小时代,我一看就不舒服,但是没有关系,人家的票房照卖三个亿。我就不是他的客户,就不是他的圈子。

数据分析师可以确定某一个价值的产品定价范围,或者是否挤占其他的定价等等,由此可以优化出你的定价策略和产品线。

2.圈子内属于哪个组群

这个层级就是我们通常说的在确定圈子以后,你需要把产品和人群分成不同的族群,然后通过组群和商品之间形成关联。比如过对消费者购物行为特别是购物篮的分析,这是一个常见的对大数据分析的方法。

营销数据和网站日交易的数据相联系,以确定市场推广是否有效。这个我们经常说就是行为数据和结果数据的关联性的分析。对于一些硬件产品比如说书、手机等,通过时间序列的预测应该还是比较准的,但是对一些服装等称为软线产品,由于颜色、款式等因素形成了多维变量,就难以通过时间序列来预测了。

3.组群中个体的画像,尤其是他的消费偏好和支付能力

这个层级主要确定圈子内个体的特征,由此提供个性化的定价、产品和服务。比如有一个电影叫《点石成金》,里面就是专门算球手的:我这个球队缺一个进攻的,我就分析球队中间哪个人进攻最好,然后就把那个人性能价格比最好的给买过来,所以我买的球员不是随便买的,是要精确的算出他的动作是不是和我匹配。

在消费者的个性化操作,完全也可以根据消费者的特性来定价。比如说我有一个芯片安装在你的汽车上,你可以测试你的驾驶习惯,你拐弯是不是很急,然后开车是不是很稳等等。

数据的分析在大数据概念之前已有,而大数据更大的价值在于在原来的基础上做的增量,通过大数据做得更精准。(口述/中科院大学管理学院教授 吕本富 整理/i天下网商)

 

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