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大數據營銷的認識誤區(qū)

時間:2024-09-08 17:22:16 營銷管理 我要投稿
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大數據營銷的認識誤區(qū)

  首先要強調一點,本文討論的重點是大數據“應用”,尤其是針對企業(yè)營銷的大數據應用,對于大數據技術本文會有少量涉及,但是對于大數據工程、大數據科學等,不是這篇文章關注的范疇。

  在大數據帶來的各類應用中,大數據營銷應用恐怕是品牌企業(yè)最關注的一個方向。被許多媒體報道過的ZARA案例,就是一例典型的基于大數據獲取、分析,完成經營及營銷決策的案例。這個案例讓很多企業(yè)認識到,通過大數據了解客戶的喜好趨勢、提高利潤空間,可能是一個非常有效的途徑。但是我們要知道,因為大數據很大,從關注到真正做出適當的投入和適應的配套動作,對于企業(yè)來講,其間的距離并非舉步既至,反而往往充斥著各種認識誤區(qū)。就筆者所見,認識誤區(qū)至少有三大流派:刻舟求劍派、葉公好龍派和甩手掌柜派。

  刻舟求劍派

  報道ZARA案例的媒體,很少會將另一個案例拿出來進行對比性分析——H&M的大數據案例。在大數據方面,H&M與ZARA投入的熱情不相伯仲,但是從大數據獲得的收益卻判若云泥,最重要的一個原因就是,在如何落實大數據得出的經營決策上出現了較大的差異。ZARA對于大數據提供的決策信息落實得堅決而高效,配套大數據的管理鏈路非常通暢,直接指導到產品設計、生產、分區(qū)域投放的各個環(huán)節(jié)。對比而言,由于H&M產地分散到亞洲、中南美洲各地,使用大數據后,H&M又沒有采用有效措施縮短跨國溝通的時間,這拉長了生產和經營適應大數據決策的時間成本。如此一來,大數據即便及時反映了各區(qū)域市場的顧客意見,H&M卻無法立即改善,資訊和生產分離的結果,讓H&M內部的大數據系統(tǒng)功效受到限制——這造成了ZARA為大數據獲得的成績彈冠相慶之際,H&M卻認為大數據價值了了的現狀。

  上面這個案例是大數據應用的常見認識誤區(qū)之一,筆者稱之為刻舟求劍型認識誤區(qū),這種認識誤區(qū)最大的特點是,看到大數據的視角是孤立、靜止的,雖然愿意投入很大力量在大數據獲取和分析方面,但是企業(yè)的其他管理配套卻依然故我,并沒有針對大數據應用做出更多的適應性調整,導致大數據工作的最大成就,只是獲得了一堆數據而已。

  令人遺憾的是,其實多數企業(yè)在大數據應用上,都或多或少有一點刻舟求劍的毛病。判斷一個企業(yè)在大數據應用上是否刻舟求劍,只要看參與大數據項目的部門和主管在企業(yè)中的地位和驅動力就可以知道。如果一家企業(yè)的大數據項目,其主對口部門是企業(yè)中的會員部門或者是技術部門,或者其他五花八門的總監(jiān)級別的部門,除了這個對口部門外,并沒有能夠同時管理多個業(yè)務塊的更高級別的干部關注大數據項目,那么基本上可以判斷,大數據項目的成果多半跑不出數據范疇,想要對營銷決策、產生企劃和市場投放決策產生高效而持續(xù)的影響,基本上沒可能。

  企業(yè)的這種組織安排,顯示出他們基本上沒明白,大數據跟ERP有一點類似,要想產生效果,就要對舊有的一些管理鏈路、運營思路進行適應性改變,否則,希望大數據像一個模塊一樣,只要嵌入企業(yè)舊有營銷鏈路,就能運轉如神,那基本上屬于癡人說夢。

  葉公好龍派

  刻舟求劍派雖然問題多多,至少在行動上還是有其堅決一面的,當發(fā)現投入不能得到應有產出,企業(yè)也還有機會亡羊補牢,對管理鏈路進行調整,從而使得大數據獲得的決策信息、營銷數據能夠有效傳遞到相關部門。

  筆者最怕的是碰上葉公好龍派,說起大數據的時候極為熱情,上手實施的時候,要么手面極小,根本無法保證大數據所需要的資源總量;要么對于大數據必須有的一些工具建設、策略優(yōu)化、數據準備工作指指點點、不予配合——這兩種情況,都非常常見,往往讓大數據服務提供商哭笑不得。

  我們以面向營銷促銷的大數據挖掘應用為例,這種應用的目的都是通過精準的人群建模和工具體系建設,使企業(yè)能夠有效提高新客戶數量、新客戶下單轉化率、老客戶復購率等等指標。這種應用無非分成兩個大類:企業(yè)有數據,或者企業(yè)沒有數據。如果企業(yè)手中有大數據,那么必然要經過數據清洗、建模、挖掘、形成策略、建立營銷工具、支持營銷等多個步驟;如果企業(yè)手中沒有大數據,那么必然要考慮首先找到數據源、建設數據獲取工具,然后同樣是清洗、建模、挖掘、形成營銷策略、建立營銷工具、支持營銷等多個步驟。

  如果我們碰上的是一家葉公好龍的企業(yè),那就熱鬧了。比如服務提供商說數據要清洗,客戶就可能會質疑:“我做DM和EDM的時候這個數據都能用,不用清洗,你們直接建模吧。”服務商就解釋:“做DM或者EDM,只需要有聯系方式和一個粗略的人群分類就可以了,但是轉化率很低,通過數據清洗,我們要剔除其中所有不合格、不準確的數據,完成數據補齊等等工作,這是建模之前的必要步驟。”客戶不聽解釋,反而更加質疑:“你們是不是不夠專業(yè),才對數據質量有這么高要求?要是我的數據像你要求的那么好,我找你們來干嘛?”

  照這樣溝通,只有一個結果,服務商撤出項目,客戶還覺得自己被人騙了。

  甩手掌柜派

  還有一個門派,是最大的門派——甩手掌柜派。這個門派最大的認識誤區(qū)特點是:我找大數據服務商來,就是給我干活的,我要什么,他給我什么就可以了,到底大數據是怎么運作的,我才不需要去明白呢!我要是都懂了,要他們干什么?

  這個門派人數眾多,是前述兩個門派的火藥庫。就是由于“我不需要搞太懂”這個思維的存在,甩手掌柜們總會在該問的時候呆若木雞,不該問的時候橫加指責?偸谴羧裟倦u的企業(yè),最后往往走向刻舟求劍派——這種企業(yè)思維中,大數據就是大數據,搞完這一塊,等著結果出現就好了,為什么還要調整其他運營流程?而總是橫加指責的企業(yè),則往往變成葉公好龍者——這種企業(yè)的思維中,大數據“應該是我想的那個樣子”,于是當別人告訴他“大數據其實是這個樣子”的時候,質疑就如雜草般叢生了。

  所以,想搞好大數據應用的企業(yè),首先要檢查一下自己是否具備“學習型企業(yè)”的素質,牽頭的高層領導、具體對口的部門,是否有充分的學習熱情和能力。一個大數據營銷應用項目的建設,其實是一家企業(yè)特別好的一次學習和梳理營銷體系的機會,當一個項目在建設的過程中,所有參與項目的企業(yè)內員工,逐步成長為數據獲取、分析和形成決策、策略的個中好手,是一家企業(yè)非常幸福的事情,這意味著企業(yè)競爭力的提升!

  至于甩手掌柜派,對于大數據來說,那就是“死路一條”!

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