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大数据非大企业特权,数字时代中小企业如何借力成长?

阅读量:3810553 2019-10-26



普化永道(普华永道会计师事务所是一家国际会计审计专业服务机构,由普华和永道于1998年合并组建而成,是四大国际会计师事务所之一。)报告显示,中国企业正越来越多地在制定决策时使用大数据,但调研同时表明,很多企业,尤其是中小企业在大数据应用上存在这一些误区。
那么大数据影响企业决策的重要趋势是什么,中小企业又将如何应对挑战呢?
 
一、大数据决策影响的趋势
企业对大数据的应用主要可分成三个阶段。
在2010年到2012年之间的第一阶段,大数据应用关注数据和机器的关系,局限于传统的IT思维,只不过在很多小数据应用上贴上了大数据标签;
从2013年开始的第二阶段关注数据与人的关系,可视化和预测应用成为了市场的宠儿;
2014年之后,大数据应用的重点已经转向分析数据和数据之间的关系,这要求对企业大数据应用进行开放式的创新:从数据的开放、共享和交易,到基础处理和分析平台的开放,再到价值提取能力的开放。

二、中小企业如何建立大数据思维?
在很多企业,尤其是中小型企业,大数据应用无法落地的原因是企业没有大数据思维。拥有大数据思维,并不是指任何决策都参考数据,也不是要求所有问题都足够精准,更不是花巨资打造大数据系统或平台。大数据思维是“数据借力”。
首先让我们了解一下建立大数据思维通常面对的几个挑战:
第一,大数据应用和商业回报间的矛盾。未来的大数据应用一定是可定制的、可在云上打包的服务,即将业务、数据、分析能力多面定制,一起打包。企业需要可快速部署和有明确ROI(投资回报率(ROI)是指通过投资而应返回的价值,即企业从一项投资活动中得到的经济回报。)回报的应用,这涉及到数据的质量和丰富度及业务人员对数据的依赖度。这需要企业内各个部门的有效协作,并规避无法确定的风险,比如分析结果的不确定性,业务场景的复杂性,人员的能力缺失等。
传统手段,比如通过社交媒体、邮件、网络文本等获得的数据量非常庞大,但解破这些数据的关系和价值却给企业带来巨大挑战。企业希望成为数据的主人,但在辨析数据的有效性、能带来哪些商业回报,以及如何帮助决策等方面却缺乏有效工具。
第二,海量数据与核心数据间的矛盾。要做大数据,首先要了解自己的企业,或者企业所在的行业的核心是什么。调研中我们发现,有很多企业在竞争过程中,最终不是被现有竞争对手打败,而是被很多潜在未知的竞争对手打败的。
举例,大部分人都认为亚马逊是做电商的,但其实亚马逊现在最主要的收入来自云服务,也就意味着亚马逊的核心数据价值是云服务。只有在此基础上,亚马逊建立的大数据才是有效的、服务于战略的。
第三,内部数据与外围数据间的矛盾。企业所获取的数据,很大一部分是内部数据,这让企业面对另一个挑战,如何让内部数据与外围相关数据产生联系并使之成长。只有让内外部数据的交融在用户场景中,才能为业务用户描绘更精准的业务发展空间。
第四,规律发现和规律失效间的矛盾。从大数据应用总结出的规律来看,建立失效预警是特别必要的。当企业通过大数据分析发现一个规律,并在现实中应用时,必须要设立一些预警指标。当指标达到一定程度,既表明之前发现的规律已经失效,必须发现新的规律、建立新相关指标,这称为数据价值的有效性。
没有根据实际应用场景的变化而及时更新的数据,挖掘得再多都是无谓的浪费,熟练应用失效预警,企业才能培养起团队对数据真实有效的敏感性。

大数据时代,消费行为又有何变化?
耶鲁大学管理学院教授莱维·多尔,是品牌营销策略领域的权威专家,他对数字时代消费者的决策行为很有研究。
小布分享一下多尔对数字营销时代品牌与消费者行为变化的看法。
第一,多尔认为,在社交媒体时代,人们在网购时,会看其他用户的评论,因为用户评论比品牌提供的产品信息更可信,所以口碑对品牌越来越重要。过去品牌取胜靠的是规模,但在今天,一个客户群小的品牌如果口碑好,客户足够忠诚,也能在互联网上脱颖而出。
第二,社交媒体对传统的广告投放模式造成了冲击。过去很多大品牌投广告时,都是花重金进行大制作,然后进行大规模的广告投放。但在社交媒体时代,情况不一样了。
举例,百事可乐曾花巨资制作了一个广告,但是这条广告在社交网络上引发潮水般的批评,百事可乐被迫在广告播出不到一天内就将其紧急下架,并公开道歉,可见社交媒体的负面情绪会给品牌带来多大的影响。所以,当品牌要大规模投广告的时候,要思考一下类似的问题。
第三,线下的“冲动消费”变少了。多尔认为,过去有很多像口香糖这样的产品,靠的是冲动消费。大部分口香糖货架是放在超市收银台旁边的,人们结账时顺手就买了。这样的冲动消费过去在线下还可以,但如今很多消费都是在网上,如果某个产品特别依赖这样的消费,那该怎么办?多尔说,即使消费渠道增加了,也未必能抵得上冲动消费的减少,而且两三年后这样的冲击就会到来。
第四,无现金支付让人更容易过度消费。很多研究都显示,付现金比刷卡更痛苦。多尔说,你去国外旅行,用外国钞票时,会因为感觉它们不像真的钞票,而容易花更多的钱。如今各种移动支付连卡都不用刷了,你完全感觉不到钱从你手里花出去,就容易花更多。此外,多尔还提到,无现金支付让交易双方感觉更平等了。他说过去打车的时候,如果出租车司机对他好一些,他不知道司机是真的友好,还是希望他能多给一些小费。现在用打车软件打车,乘客和司机都知道车费是改变不了的,这样就会淡化雇佣和被雇佣的关系。
第五,机器学习让网购的花样更多了。比如,随着语音技术的发展,你只要对着手机说话就可以下单了。而且这个过程正变得越来越智能。你只要说买一杯咖啡,机器会根据你过去的购买记录,分析你喜欢哪个牌子、什么口味、以及你是喝大杯还是小杯,来做出判断,帮你下单。物联网的普及会让你对产品更了解,比如,你在网上买苹果时,可以看到它们产于中国的哪个地区,生长的那片树林是什么样子的,等等。
第六,有可能会出现新型的垄断。前面提到的给我们生活带来改变的技术,需要巨大的资金支持。除了几家巨头,其他中小零售商很难做到。多尔预测,很快会有一两家巨头,比如亚马逊、阿里巴巴这样的公司,为所有零售商提供后台服务。这是一种新的垄断。这就是为什么当亚马逊宣布要收购全食超市的时候,几乎所有零售商的股价一起下跌,因为又一大块数据被亚马逊获取了。
第七,在未来,大数据不再关心“你买了什么”,而是关心“你为什么买”。多尔说,目前我们对客户数据的研究,大多还停留在客户在什么时候什么地点买了什么,这个太基础了。最有价值的信息其实是客户为什么买。未来的大数据会根据你的购买记录、你的日程、你的生活习惯,把点连成线,琢磨出这个“为什么”。比如,某女士最近买了条很贵的裙子,数据显示,是因为她要参加一个非常重要的会议,那下一次她的日程表上有会议或者聚会的时候,商家就可以给她推送高档服装的信息。这可以帮助品牌推送精确到个人的广告信息,极大提高市场营销支出的效率。多尔表示,想要获得这种“为什么”,既需要计算工具,也需要理解品牌和市场的人。大数据是自下而上的, 但你需要有人从上往下看这些数据,人工智能没有这样的视角。所以,对市场有洞见的人在未来更重要。

中小企业的大数据借力之道
对中小企业而言,购买大数据,雇佣专业团队成本偏高,建立大数据思维、理智对待大数据应用的热潮才能将数据对企业决策的影响最优化。应对以上建立大数据思维的四种挑战,中小企业“数据借力”可以尝试以下几种方法: 
第一,做好数据价值调研。企业在购买搜索关键字、投放DSP(精准定位人群)的广告等大数据业务前,要先做调研,对数据是否能带来期望的商业回报做到心中有数。比如,可以考察行业内是否有较多成功案例再做决定。若成功案例不多,必然有一些难以跨越的障碍,购买前就需要三思。
第二,确认核心数据属性,建立海量数据与核心数据;内部数据与外部数据间的关联标准。在此方面企业可遵循以下步骤:
第1步,确立核心数据标准。比如,CRM(客户关系管理简称为CRM,是企业用来管理客户关系的工具。)和客户营销数据一定是核心数据。
第2步,归档外围数据。比如,将线上线下举办的推广活动中收集的消费者的信息, 归纳入CRM的系统。
第3步,扩展常规上下游渠道的数据。比如,做快销行业的企业,就可以尽量获取沃尔玛、家乐福的数据,并与自己的CRM结合,为企业下一步做市场营销、推广、产品创新等建立指导。
第4步,与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体产生的数据是外围数据的一个重要来源,对于中小企业而言,它们在客户的获取和营销上没有强大的运营平台,因此社会化媒体产生的数据,对它们来说尤为重要。但如果只搜集而没有跟这些数据的发布者建立联系,那么这些数据就毫无价值。
第二,用虚拟人脉交换来获取数据。对中小企业而言,数据的缺失是一种常态。它们可以通过扩展人脉,来加强对数据的获取能力。比较常见的做法是建立企业自媒体。传统的虚拟人脉的建立主要基于社交媒体上的互粉、互相介绍,而企业自媒体的人脉互相交换,则能更好地实现各取所需,在不同行业领域的交换。企业还可以通过线下人脉寻找优质的高端群体用户。优质用户虽然人数不多,但通过收集其详细资料、分析其行为爱好,将相关分析存储到自己的系统中,就能形成优质的大数据资源。
第三,在关注大数据的同时要关注好小数据。企业的大数据起步,要从小数据开始,从核心数据开始。以业务为主导做好小数据,有助于企业做好企业内部的精细化管理、对市场的观察,以及未来发展方向的规划。
第四,赋予高管更多的权力。做好大数据应用需要企业内部建立大数据文化,比如,更灵活的部门间协作的机制,管理人员使用数据分析模型的习惯养成等。这要求企业赋予高管更多的决策权,以帮助高管突破制度限制、协调资源、协同合作,并积极应对大数据挑战。
大数据不是大企业所拥有的特权。通过各种手段因地制宜的打造企业在数据获取和分析上的能力,所有企业能面对新经济环境的挑战。
今天的分享就到这里,希望能给你带来新的思考价值!
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