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      林逸飛:企業(yè)需運(yùn)營出數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值 而非全靠買

      2016-12-24 09:01:02來源:IT經(jīng)理世界 編輯:沐子飛 關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析閱讀量:32502

      導(dǎo)讀:當(dāng)線上數(shù)據(jù)積累到地把用戶畫像描摹出來,新算法模型被引入,富有想象力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開始了。例如,尋找那些高凈值客戶。
        【中國智能制造網(wǎng) 名家論談】當(dāng)線上數(shù)據(jù)積累到地把用戶畫像描摹出來,新算法模型被引入,富有想象力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開始了。例如,尋找那些高凈值客戶。

       

      TalkingData合伙人&執(zhí)行副總裁 林逸飛
       
        TalkingData合伙人&執(zhí)行副總裁林逸飛開門見山說,國內(nèi)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用已進(jìn)入“下半場(chǎng)”。這家從事智能數(shù)據(jù)服務(wù)的公司發(fā)現(xiàn),企業(yè),尤其是受互聯(lián)網(wǎng)沖擊大的零售、金融和電信企業(yè),大數(shù)據(jù)應(yīng)用已具有相當(dāng)深度,基本完成基建,正在收集和運(yùn)營更多數(shù)據(jù),離企業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值越來越近。而自去年以來,房地產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的步伐也在加速。
       
        招商銀行的“交互門”
       
        3年前,招商銀行開始培養(yǎng)自己的“交互門數(shù)據(jù)”,就是客戶在移動(dòng)APP、微信端、PC端留下的“痕跡數(shù)據(jù)”,像各種點(diǎn)擊、瀏覽、流入的渠道、位置等,這與它“鼓搗”多年的內(nèi)部交易數(shù)據(jù)并不在一個(gè)維度上。
       
        TalkingData 參與了招行信用卡APP——“掌上生活”數(shù)據(jù)的深度運(yùn)營。招行的明確目標(biāo)是,既然線上支付正在沖擊銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù),銀行也要通過移動(dòng)APP爭奪戰(zhàn),發(fā)展線上業(yè)務(wù)。當(dāng)時(shí),招行“掌上生活”只有三四百萬下載量,約200萬用戶綁卡,月活用戶不到100萬人。
       
        經(jīng)過3年?duì)I銷活動(dòng)與大數(shù)據(jù)的閉環(huán)運(yùn)營,到2015年底,“掌上生活”APP上綁卡客戶已經(jīng)在整體招行信用卡客戶中占比超過80%。
       
        銀行APP如何與用戶建立強(qiáng)黏性?
       
        以前,銀行的營銷活動(dòng)都是單向的。現(xiàn)在,大數(shù)據(jù)把任何一次營銷都能做成閉環(huán)。通過一次次閉環(huán)運(yùn)營,招行將用戶一批批“牽引”到“掌上生活”上來,成為其線上用戶。
       
        以“六一”期間的母嬰營銷活動(dòng)為例。寶寶樹、小天才等應(yīng)用積聚了上千萬親子用戶。TalkingData的數(shù)據(jù)平臺(tái)把這類母嬰用戶通過數(shù)據(jù)勾勒出來,再與招行信用卡用戶做關(guān)聯(lián)分析,篩選出招行用戶中類似的“親子人群”,并向這一目標(biāo)人群發(fā)送優(yōu)惠卡券。
       
        這僅僅是數(shù)據(jù)運(yùn)營的步。當(dāng)對(duì)卡券有反饋的人群數(shù)據(jù)不斷地返回時(shí),人群分析模型被一次次校準(zhǔn)和迭代。這樣,“親子人群”模型的度越來越高。
       
        在這個(gè)過程中,雙方摸索出運(yùn)營體系和方法論,指導(dǎo)銀行采集什么樣有價(jià)值的數(shù)據(jù),在APP中做哪些埋點(diǎn)。
       
        3年中,游戲、親子、輕奢、出境游等一次次營銷活動(dòng)發(fā)起的閉環(huán)數(shù)據(jù)運(yùn)營,招行和TalkingData不僅把信用卡用戶拉到線上,還地把用戶畫像描摹出來。
       
        當(dāng)線上數(shù)據(jù)積累到這個(gè)階段,新算法模型被引入,富有想象力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開始了。例如,尋找那些高凈值客戶。
       
        在銀行自己的“交易門”——交易系統(tǒng)中,很多用戶看上去并不算高凈值客戶。但如果把這些客戶與幾種外部數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析后,有趣的事情發(fā)生了。
       
        比如,通過移動(dòng)終端的授權(quán)信息和公開數(shù)據(jù),可以針對(duì)不同圈群的客戶進(jìn)行描摹,比如金融理財(cái)相關(guān)的APP的使用偏好,或者股票相關(guān)的使用習(xí)性等;通過地理圍欄與LBS(地理位置信息)結(jié)合的分析,將客戶的“職、住、娛”位置信息進(jìn)行管理建模,與房產(chǎn)數(shù)據(jù)等疊加后,客戶的消費(fèi)潛力會(huì)浮出水面;再結(jié)合電信運(yùn)營商的提供的合作評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)等等,銀行可能找到一類客戶——沉睡的高凈值人群。他們?cè)谕獠肯M(fèi)活躍,但并沒有在這家銀行購買相應(yīng)水準(zhǔn)的理財(cái)產(chǎn)品。
       
        找到這群客戶后,再根據(jù)他們的地理位置信息模型、頻繁使用的線上線下服務(wù)、品牌傾向,選擇出效率高的手段觸達(dá)他們。
       
        今年上半年,一家銀行與TalkingData合作,通過對(duì)銀行客戶幾萬臺(tái)設(shè)備的分析刻畫,再與上述TalkingData積累的多種外部數(shù)據(jù)——人群移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)、地理位置形態(tài)、品牌偏好形態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)疊加,找到沉睡的高凈值客戶。通過傳統(tǒng)的短信方式,在兩個(gè)多月中推送了三組服務(wù),在客戶有效觸達(dá)率方面提升了數(shù)百倍,實(shí)現(xiàn)理財(cái)產(chǎn)品人均購入超過數(shù)萬元的驚人業(yè)績。
       
        如何運(yùn)營出數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值
       
        從銀行的應(yīng)用案例出發(fā),林逸飛對(duì)數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值進(jìn)行總結(jié):
       
        首先,企業(yè),尤其是大企業(yè),數(shù)據(jù)不能全靠買,要有自己的運(yùn)營能力。企業(yè)要投入新IT建設(shè),“養(yǎng)”出自己的數(shù)據(jù)。
       
        以一家住宅房地產(chǎn)商為例。在過去2年中,它只積累了4000個(gè)成交業(yè)主的數(shù)據(jù),看房人的數(shù)據(jù)全部在渠道商手中。今年,它在售樓處鋪設(shè)了免費(fèi)WiFi(一些企業(yè)還可以鋪設(shè)iBeacon、地磁傳感器等新IT設(shè)施),在四個(gè)月中培養(yǎng)出到訪售樓處的設(shè)備數(shù)據(jù)在四五萬的規(guī)模,而這些數(shù)據(jù)成為了刻畫其到訪客戶的種子數(shù)據(jù)樣本,從無到有建立自己的潛在意向人員的模型。
       
        這些數(shù)據(jù)讓它能對(duì)川流不息的人群進(jìn)行判斷,如人們?cè)谏潮P區(qū)、樣板間、洽談區(qū)等不同位置的逗留時(shí)長。當(dāng)把眾多設(shè)備數(shù)據(jù)與外部的多層數(shù)據(jù)疊加、關(guān)聯(lián)分析后,就能了解看房人的線上線下形態(tài)、品牌偏好和出沒區(qū)域。接下來,房地產(chǎn)商指導(dǎo)地推團(tuán)隊(duì),到哪里營銷效率會(huì)更高;也對(duì)它長期包租的幾十個(gè)昂貴的戶外廣告牌進(jìn)行調(diào)整;還投放了一個(gè)看房人群經(jīng)常使用,但并不的公交站APP應(yīng)用。
       
        同樣,在商業(yè)房地產(chǎn)中,房產(chǎn)商靠自己養(yǎng)出來的數(shù)據(jù),再與外部數(shù)據(jù)疊加打通,就能洞察商業(yè)品牌的選擇與落位、品牌活動(dòng)設(shè)計(jì)、錯(cuò)位競爭等價(jià)值。
       
        值得關(guān)注的是,很多企業(yè)營銷的錢花出去了,但什么也沒有留下。通過新IT建設(shè)和運(yùn)營,任何營銷活動(dòng)都能獲得數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為回報(bào)。
       
        再如,一家銀行贊助了一場(chǎng)馬拉松。參加者有3萬人,觀眾有超過10萬人。由于這類人群愛運(yùn)動(dòng)、愛自拍,從養(yǎng)數(shù)據(jù)的角度考慮問題,就應(yīng)該在出發(fā)和結(jié)束地分別提供自拍背景墻并鋪設(shè)WiFi,作為數(shù)據(jù)線索獲取的手段。
       
        其次,只建設(shè)IT設(shè)施還不夠,培養(yǎng)數(shù)據(jù)要靠運(yùn)營體系。很多企業(yè)無目的地投資建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),買了一堆存儲(chǔ),購買了不同的大數(shù)據(jù)平臺(tái),把數(shù)據(jù)壓進(jìn)去,但不知怎么發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。
       
        如一家電器制造商,在過去7年,收集存儲(chǔ)了超過5000萬個(gè)會(huì)員數(shù)據(jù),但會(huì)員狀況,近期上門維修、二次購買等基本情況一概沒有分析統(tǒng)計(jì)。企業(yè)APP和公眾號(hào)的數(shù)據(jù)也未與會(huì)員庫打通。投資IT設(shè)施,無目的地收集數(shù)據(jù),是很多企業(yè)的誤區(qū)。
       
        企業(yè)要有數(shù)據(jù)運(yùn)營的目標(biāo)和思路,但這其中任何環(huán)節(jié)都不簡單。僅僅在數(shù)據(jù)收集上,采集什么樣的數(shù)據(jù)有價(jià)值,怎么采集,怎么做埋點(diǎn),都是專業(yè)活。如一家銀行曾在APP中埋了數(shù)百甚至上千的數(shù)據(jù)采集點(diǎn),并隨著活動(dòng)、檔期等的不同,動(dòng)態(tài)進(jìn)行調(diào)整。這需要一套運(yùn)營體系和方法論。
       
        今年,TalkingData與興業(yè)銀行推出直銷銀行移動(dòng)運(yùn)營體系;與國泰君安推出移動(dòng)券商運(yùn)營體系;與華住推出酒店運(yùn)營體系;與東航及深航聯(lián)合推出航空公司運(yùn)營體系,這些都是在于TalkingData的客戶深度合作,共同開發(fā)使用的指標(biāo)體系。在此之前,TalkingData已推出通用類、游戲類和電商類運(yùn)營體系。
       
        再次,企業(yè)內(nèi)部ERP數(shù)據(jù)要做,外部交互數(shù)據(jù)也要養(yǎng),兩者要并行開展。外部數(shù)據(jù)早一天培養(yǎng),就多一天優(yōu)勢(shì)。
       
        如一些手機(jī)制造企業(yè),有內(nèi)部進(jìn)銷存系統(tǒng),能看到正常的渠道出貨;但通過外部的產(chǎn)品激活等數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析,可以看到真正的產(chǎn)品使用情況,真實(shí)的一二三四線城市分布狀態(tài)。通過統(tǒng)計(jì)分析激活產(chǎn)品上TOP10的APP應(yīng)用,還能幫助企業(yè)找到新的營銷渠道與交叉合作。
       
        后,不要迷信標(biāo)簽這件事。
       
        TalkingData在做數(shù)據(jù)獲取、打通、訓(xùn)練、算法與模型過程中發(fā)現(xiàn),很多企業(yè)熱衷于做數(shù)據(jù)標(biāo)簽,對(duì)自己的數(shù)據(jù)打了幾千個(gè)標(biāo)簽,但沒有獲得業(yè)務(wù)價(jià)值。TalkingData建議,在做標(biāo)簽之前,要找到問題域——是要喚醒沉睡客戶,捅一下瞌睡客戶,還是要找高凈值客戶?帶著問題把數(shù)據(jù)的基本屬性挑出來,再進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),找到細(xì)分問題的場(chǎng)景標(biāo)簽、動(dòng)作標(biāo)簽才有價(jià)值。
       
        (原標(biāo)題:企業(yè)要“養(yǎng)”出自己的數(shù)據(jù),不能全靠買
      我要評(píng)論
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        大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
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        大數(shù)據(jù)災(zāi)害分析平臺(tái)
        2025-03-19 10:47:45
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        大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
        2025-03-18 10:07:30
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        大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
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        大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
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