第一階段，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是玄學(xué)。它很牛、很神，它什么都能做，沒(méi)有它不行，未來(lái)全都是它的，你不懂它就會(huì)被社會(huì)無(wú)情拋棄，所有人都宣傳他們準(zhǔn)備或正在搞大數(shù)據(jù)。
第二階段，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)是在吹牛扯淡。它其實(shí)就是服務(wù)器公司、數(shù)據(jù)庫(kù)公司、硬盤(pán)公司、報(bào)表軟件公司、科技公司炒作的噱頭罷了。它來(lái)得很慢，它成本很高，它并不能迅速帶來(lái)直接的好處。
想要數(shù)據(jù)又大又快，那么數(shù)據(jù)很難做的很深，無(wú)法基于這些膚淺的數(shù)據(jù)深入洞察；想要數(shù)據(jù)又大又準(zhǔn)，這得花時(shí)間，想想我們企業(yè)最小的生理需求——期末編制財(cái)報(bào)要幾天？想要數(shù)據(jù)又快又準(zhǔn)，那么覆蓋的廣度又有問(wèn)題；想要數(shù)據(jù)又大、又準(zhǔn)、又快，則需要花很多很多錢。
第三階段，大數(shù)據(jù)成了一個(gè)中性詞。理想中的大數(shù)據(jù)，讓它成為詩(shī)成為遠(yuǎn)方好了，我們還是著手眼下或者未來(lái)三五年的事：把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)梳理好、把標(biāo)準(zhǔn)搞好；把核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)及時(shí)性和準(zhǔn)確性提高；把報(bào)表系統(tǒng)進(jìn)行更新，使出報(bào)表的速度從一周提升到一天以內(nèi)。
造成這段曲折的，其實(shí)是源于大數(shù)據(jù)前面的“大”字。但無(wú)論怎樣，“大”還是會(huì)被繼續(xù)沿用。
對(duì)車企而言，何謂我們的大數(shù)據(jù)？銷量不過(guò)100萬(wàn)輛的企業(yè)有沒(méi)有“大”數(shù)據(jù)？我們的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)算不算大數(shù)據(jù)？車主的購(gòu)物記錄、社交媒體上的印記屬不屬于我們的“大”數(shù)據(jù)？交通、天氣是不是我們的“大”數(shù)據(jù)？
我們認(rèn)為，車企大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)，不是在于如何獲取更多的數(shù)據(jù)，而是圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)和具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題，基于一定的數(shù)據(jù)分析，來(lái)解決問(wèn)題、達(dá)成目標(biāo)，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值——這和“大”沒(méi)有直接關(guān)系，甚至有點(diǎn)遠(yuǎn)離“大”，而強(qiáng)調(diào)小、深、精。
但隨著時(shí)間推移，當(dāng)市場(chǎng)變得成熟時(shí)，換車的買家比例也會(huì)增加，此時(shí)，穩(wěn)定的客戶保留就變得至關(guān)重要，它和可持續(xù)性增長(zhǎng)有著直接的聯(lián)系。為了保留客戶并促使他們?cè)俅钨?gòu)買，必須在接觸品牌的每一個(gè)環(huán)節(jié)和階段讓他們感到滿意。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，我們可以知道為此需要做些什么。
戰(zhàn)略：從業(yè)務(wù)目標(biāo)、企業(yè)價(jià)值體系、業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和IT規(guī)劃入手，以明確大數(shù)據(jù)應(yīng)用的定位、目標(biāo)與策略，并制定大數(shù)據(jù)應(yīng)用/平臺(tái)建設(shè)路線圖；
數(shù)據(jù)分析/價(jià)值模型：分析業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，構(gòu)建企業(yè)價(jià)值地圖及數(shù)據(jù)分析模型，通過(guò)數(shù)據(jù)算法的運(yùn)用，找到解決問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)價(jià)值的方法；
應(yīng)用場(chǎng)景：結(jié)合市場(chǎng)和公司的發(fā)展，從企業(yè)價(jià)值鏈和客戶生命周期入手，梳理大數(shù)據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景；
技術(shù)平臺(tái)：追蹤技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)并結(jié)合企業(yè)內(nèi)部各種應(yīng)用系統(tǒng)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)，滿足企業(yè)發(fā)展需要。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用的頂層框架設(shè)計(jì)對(duì)于企業(yè)而言相當(dāng)重要，它直接與公司戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)發(fā)展和IT系統(tǒng)建設(shè)相掛鉤。有了頂層框架設(shè)計(jì)，可以減少對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的過(guò)度投資或者投資浪費(fèi)。
IT如何摘掉只花錢不掙錢的帽子？未來(lái)的IT項(xiàng)目將會(huì)更加深入融合業(yè)務(wù)、推動(dòng)業(yè)務(wù)，IT部門(mén)將不僅僅是企業(yè)的成本中心，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深入利用，還將會(huì)促進(jìn)業(yè)務(wù)變革與創(chuàng)新，甚至創(chuàng)造出新的業(yè)務(wù)模式，成為企業(yè)發(fā)展的新引擎。
如何充分利用這些已有的數(shù)據(jù)，如何知道還缺哪些數(shù)據(jù)，使其被用來(lái)體現(xiàn)價(jià)值？需要建立數(shù)據(jù)分析模型以及數(shù)據(jù)能夠帶來(lái)的價(jià)值模型。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)模型和分析算法的運(yùn)用，這需要IT專家、業(yè)務(wù)專家以及算法專家密切配合。主要的工作重點(diǎn)包括：
業(yè)務(wù)理解與建模：基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，識(shí)別關(guān)鍵業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型；
數(shù)據(jù)獲取與清理（清洗）：識(shí)別模型所需的數(shù)據(jù)，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清理使其滿足模型需要；
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與整合：從業(yè)務(wù)與IT兩個(gè)角度構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型，并對(duì)不同來(lái)源，不同結(jié)構(gòu)，不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的整合；
數(shù)據(jù)挖掘算法運(yùn)用：通過(guò)多種數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)用，找尋數(shù)據(jù)表象之下的業(yè)務(wù)的真相以及問(wèn)題的答案。
大數(shù)據(jù)分析建模不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和匯總，所回答的問(wèn)題也不僅是明確的因果性問(wèn)題，更多的則是帶有不確定性的相關(guān)性問(wèn)題。通過(guò)對(duì)多種來(lái)源的數(shù)據(jù)分析，發(fā)掘潛在的業(yè)務(wù)動(dòng)因和模式，才能輔助業(yè)務(wù)決策，甚至驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)變革與創(chuàng)新。
以從客戶旅程角度分析為例，在客戶旅程的3大階段中，我們至少可以梳理出18個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，從這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，挖掘出眾多數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景：
為了分析客戶、把握網(wǎng)上輿情、預(yù)測(cè)客戶保養(yǎng)行為、分析不同客戶帶來(lái)的價(jià)值、為客戶流失預(yù)警，僅靠車企自己的CRM或者DMS系統(tǒng)、靠競(jìng)價(jià)排名、關(guān)鍵詞過(guò)濾、人肉評(píng)論篩選夠不夠？為擴(kuò)大銷售機(jī)會(huì)，以每條幾百上千的價(jià)格從三方平臺(tái)購(gòu)買線索值不值？自建垂直電商、自己充實(shí)門(mén)戶內(nèi)容還是依附第三方平臺(tái)開(kāi)旗艦店、贊助論壇？
顯然，車企在大數(shù)據(jù)的生態(tài)中，是處于劣勢(shì)地位的，我們必須以開(kāi)放的心態(tài)與第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商積極展開(kāi)合作，以獲得更準(zhǔn)確更全面的用戶信息。 (本文作者華思遠(yuǎn)為德勤管理咨詢上海有限公司技術(shù)戰(zhàn)略咨詢合伙人，鄧明輝為德勤管理咨詢上海有限公司技術(shù)戰(zhàn)略咨詢經(jīng)理)
聯(lián)系客服
