當某在線視頻網(wǎng)站準備推出自制劇的時候，評論家紛紛嘲笑他們把握觀眾品味的能力。很難有誰會想到，該公司通過分析其積累的多年用戶觀影偏好的大數(shù)據(jù)，來指導制片人、主演選擇和編劇內(nèi)容并一炮走紅，幫助其在一個季度內(nèi)獲取數(shù)百萬新增用戶，并在接下來的一兩年內(nèi)里獲得數(shù)倍的股價提升。

打造大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的四大挑戰(zhàn)

我們正在迎來一個數(shù)據(jù)爆炸的時代：各類設備和互動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以年均大于50%的速度增長，預計在2020年可能會達到44ZB(44萬億GB)。全球企業(yè)越來越關注大數(shù)據(jù)給自己帶來的機會或者沖擊，貝恩公司的大數(shù)據(jù)行業(yè)調研顯示，北美和歐洲400多家大型企業(yè)(年營業(yè)額高于5億美元)中，大約60%的企業(yè)積極在大數(shù)據(jù)方面進行投資，希望能夠帶來顯著的收益。

據(jù)調查顯示，擁有優(yōu)秀大數(shù)據(jù)能力的企業(yè)，它的財務表現(xiàn)排在行業(yè)前25分位的可能性是競爭對手的2倍、做出正確決策的可能性高出競爭對手3倍、決策速度比競爭對手快5倍。可見，大數(shù)據(jù)對于企業(yè)乃至整個社會的重要性不言而喻。

大數(shù)據(jù)之所以“大”，在于數(shù)量(Volume)、種類(Variety)和產(chǎn)生速度(Velocity)的特征。Volume：數(shù)據(jù)體量大，許多企業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模可達數(shù)百TB、甚至EB級別(1EB=1024PB、1PB=1024TB、1TB=1024GB)。Variety：數(shù)據(jù)類型多，包括各種格式與形態(tài)。Velocity：大量數(shù)據(jù)每一秒都在產(chǎn)生，對數(shù)據(jù)實時收集、處理與分析應用的速度要求很高。

無論數(shù)據(jù)如何變化，它們是“金礦”還是“垃圾”，取決于企業(yè)是否了解自身擁有(或能夠獲得)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并以此建立清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，從而在戰(zhàn)略、運營和一線層面產(chǎn)生價值。無法持續(xù)地產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)是沒有意義的。

基于貝恩公司的大數(shù)據(jù)行業(yè)調研，企業(yè)今天在運用大數(shù)據(jù)時還面臨不少困難。主要包括戰(zhàn)略、人才、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和工具等四大類挑戰(zhàn)。

戰(zhàn)略：僅有約23%的企業(yè)擁有明確的大數(shù)據(jù)相關戰(zhàn)略，決定并知道如何將大數(shù)據(jù)分析有效地應用于企業(yè)運營，并建立相應的組織能力、流程和激勵機制來賦能數(shù)據(jù)分析以支持決策。

人才：僅有約36%的企業(yè)擁有專門的數(shù)據(jù)洞察團隊，并擁有同時具備數(shù)據(jù)科學專業(yè)能力和商業(yè)敏感度的人才。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)：僅有約19%的企業(yè)擁有高質量、一致性較好、易于獲取和應用的大數(shù)據(jù)。

工具：僅有38%的企業(yè)正在使用先進的大數(shù)據(jù)工具，如Hadoop、NoSQL、HPCC和自動數(shù)據(jù)清洗算法等。

建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與能力的關鍵因素

企業(yè)如何建立清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和關鍵的大數(shù)據(jù)能力?貝恩根據(jù)與全球客戶合作的大數(shù)據(jù)相關項目經(jīng)驗，總結出企業(yè)建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與能力的6大關鍵因素。

關鍵成功因素1：發(fā)現(xiàn)獨有的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。

你拖動某部電影視頻滾動條的時候，視頻網(wǎng)站正在分析整體觀眾的偏好數(shù)據(jù)并指導下一步劇集的劇情走向;當你在店里購物的時候，零售商正在分析整體客流軌跡數(shù)據(jù)并指導店面的布局和商品的上下架;當工廠每天使用機器設備的時候，廠商正在分析整體設備的使用習慣并指導下一代產(chǎn)品的設計、維修保養(yǎng)的主動性變動以提升效率……這樣的例子非常多。

作為建立大數(shù)據(jù)能力的基礎，企業(yè)應像對待其他重要資產(chǎn)一樣，發(fā)現(xiàn)、評估和管理好并不斷擴充數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

首先，應對企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀開展深入評估，明確目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來源、類型與數(shù)據(jù)準備情況，評估數(shù)據(jù)是否足夠完整、是否與業(yè)務發(fā)展直接相關;

其次，根據(jù)評估結果以及企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略目標，應明確目前還有哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)與目標存在顯著差距，彌補差距的優(yōu)先級是什么;

然后，對所有可進一步獲取的內(nèi)外部數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行識別與評估，在深入考慮數(shù)據(jù)質量、重要性與相關度、獲取成本與時間要求等相關因素之后，選擇獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最佳方式，諸如自行采集整理、對外采購數(shù)據(jù)、與外部合作伙伴進行交換等;

在獲取新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，企業(yè)還需建立數(shù)據(jù)治理機制，對數(shù)據(jù)進行妥善清洗與存儲，確保數(shù)據(jù)的可用性與一致性，并明確數(shù)據(jù)授權和更新制度。

關鍵成功因素2：明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何“創(chuàng)造價值”。

在評估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，需確定如何運用其對企業(yè)戰(zhàn)略進行支撐與引領。具體而言，大數(shù)據(jù)可為企業(yè)帶來五方面的價值：

優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部運營流程：例如，某飲料公司運用復雜算法分析社交媒體大數(shù)據(jù)，識別對于重要議題具有影響力的品牌意見領袖，并對其進行針對性的引領，以提升營銷效果;某連鎖零售公司通過分析大量門店銷售數(shù)據(jù)，尋找產(chǎn)品之間的未知聯(lián)系，以提升捆綁銷售。

優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品與服務：例如，某娛樂公司運用電子公園通行證來采集游客在其主題公園中的活動數(shù)據(jù)信息，以此來優(yōu)化游客在公園中的體驗;某汽車安全信息系統(tǒng)服務商使用傳感器來收集車輛駕駛數(shù)據(jù)，以改進其產(chǎn)品的設計、生產(chǎn)與維修流程。

開發(fā)新產(chǎn)品新服務：例如，某保險公司使用插入式設備來收集駕駛行為數(shù)據(jù)、通過分析司機的駕駛習慣對其保險提供相應折扣，以主動保留駕駛行為較安全的客戶;某在線影片租賃提供商通過分析觀影檔案數(shù)據(jù)來針對性提升用戶觀影體驗，并提供分析結果給影片投資方以優(yōu)化影片制作內(nèi)容。

建立新業(yè)務模式：例如，某醫(yī)療保險公司通過對病人信息數(shù)據(jù)的預測性分析，向易患病的人群提供預防性關懷服務，以提高服務此類客戶的利潤率;某理財服務公司免費贈送個人財務軟件給用戶，在用戶使用時分析其消費數(shù)據(jù)，再向其精準推送相關廣告。

獲取生態(tài)系統(tǒng)控制力：例如，某企業(yè)級軟件公司通過對渠道伙伴的運營數(shù)據(jù)開展智能化管理與分析，鑒別渠道商的資質與能力，并對業(yè)績進行預測和預警;某電子商務公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品團隊基于其電商平臺沉淀的大量交易數(shù)據(jù)，為平臺上的賣家開發(fā)各類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，幫助它實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運營和增收，提升電商生態(tài)系統(tǒng)對賣家的吸引力。

關鍵成功因素3：識別優(yōu)先應用場景。

對于公司業(yè)務部門(營銷、銷售和服務等部門)，大數(shù)據(jù)可以幫助其創(chuàng)造以上五種戰(zhàn)略價值;對于公司職能部門(研發(fā)、供應鏈和人力資源等部門)，大數(shù)據(jù)也可以幫助其優(yōu)化內(nèi)部運營流程。為識別公司業(yè)務與職能部門具體可能的大數(shù)據(jù)應用場景，可對標業(yè)界大數(shù)據(jù)應用實踐、基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀評估、剖析業(yè)務與職能流程中可能進一步采集的數(shù)據(jù)與應用方式，運用頭腦風暴和內(nèi)部研討會列出所有可能的大數(shù)據(jù)應用。需注意的是，大數(shù)據(jù)應用場景必須契合業(yè)務與職能部門的現(xiàn)實需求，切忌閉門造車、脫離實際。

表：各領域常見大數(shù)據(jù)應用場景示例

在確定可能的大數(shù)據(jù)應用之后，可通過價值創(chuàng)造與業(yè)務成熟度兩個維度對大數(shù)據(jù)應用進行評估和優(yōu)先級排序，以按順序推動相關大數(shù)據(jù)應用的落地實施。對于價值創(chuàng)造維度，可以用創(chuàng)造價值的多少(如提升運營效率、提升投資回報等)作為評估標準;對于業(yè)務成熟度維度，可以將所需數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可獲得性以及所需資源投入和大數(shù)據(jù)能力支撐(如資金、人才和跨部門合作等)等標準用于評估。

圖2：大數(shù)據(jù)應用優(yōu)先級評估與排序框架

關鍵成功因素4：數(shù)據(jù)→分析→洞察→決策支撐的產(chǎn)品化、常態(tài)化。

為將大數(shù)據(jù)高效應用于企業(yè)的日常運營，需要不斷將數(shù)據(jù)分析能力轉化為內(nèi)部應用產(chǎn)品，并將數(shù)據(jù)分析工作常態(tài)化。對于數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品化，可通過大數(shù)據(jù)應用戰(zhàn)略規(guī)劃、大數(shù)據(jù)應用場景設計、分析大數(shù)據(jù)以獲取洞察這一過程的牽引，不斷推動大數(shù)據(jù)應用產(chǎn)品的設計、開發(fā)與應用，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的可持續(xù)運營。而對于分析工作常態(tài)化，需要持續(xù)維護數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品并監(jiān)測實際使用效果，為業(yè)務與職能部門提供數(shù)據(jù)分析支持，并對其日常使用中的問題及時進行解答。

以某家電公司為例，其借助于收集存儲了上億用戶數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺，建立了需求預測和用戶活躍度等數(shù)據(jù)模型。以此為基礎，該公司為營銷及銷售人員開發(fā)了具有精準營銷功能的應用軟件，可輔助其面向區(qū)域、社區(qū)和用戶個體開展精準營銷;此外，還為研發(fā)人員開發(fā)了具有用戶交互功能的應用軟件，可幫助研發(fā)人員更全面地了解用戶痛點、受歡迎的產(chǎn)品特征、用戶興趣分布與可參與交互的活躍用戶。這些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品在日常應用中取得了巨大的成效，在系統(tǒng)運營的近一年里，該公司開展了數(shù)百場基于數(shù)據(jù)挖掘和需求預測的精準營銷活動，轉化的銷售額達60億元。

關鍵成功因素5：通過組織、人才與IT，為大數(shù)據(jù)提供強力保障與支撐。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的落地離不開組織、人才與IT能力的支持，而這些關鍵要素與能力的建設，需要既能貼近業(yè)務一線、又能與戰(zhàn)略保持一致。

對于大數(shù)據(jù)組織運作方式，由于大數(shù)據(jù)核心分析能力、工具投資等在各業(yè)務部門之間協(xié)同效應突出，企業(yè)(尤其是大型企業(yè))一般采用集中化運營中心模式。同時，與業(yè)務決策、應用相關的權利被授予前線部門，以確保數(shù)據(jù)分析與業(yè)務決策的無縫銜接。無論如何設計大數(shù)據(jù)組織運作模式，核心原則是根據(jù)公司自身情況與需要，確保大數(shù)據(jù)分析能力能夠最有效地支持一線決策。

此外，大數(shù)據(jù)組織需要多種具備關鍵能力的人才隊伍，來共同支持大數(shù)據(jù)組織架構的運營。其需要的人才團隊包括大數(shù)據(jù)應用業(yè)務經(jīng)理團隊、大數(shù)據(jù)分析團隊、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理團隊、技術開發(fā)與維護團隊以及風險管理團隊等等。

除了組織與人才之外，大數(shù)據(jù)的落地還需要強大的IT系統(tǒng)架構作為支撐。企業(yè)需要建立強大的大數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)，從不同數(shù)據(jù)源調取并分析數(shù)據(jù)，拉通數(shù)據(jù)基礎分析，以統(tǒng)一服務各部門的大數(shù)據(jù)應用場景。同時，該數(shù)據(jù)平臺還需具備對跨數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一清洗和存儲，以確保數(shù)據(jù)可用性與一致性的能力。除此之外，企業(yè)可以建立或優(yōu)化主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，為大數(shù)據(jù)分析平臺以及各業(yè)務大數(shù)據(jù)應用提供統(tǒng)一、便捷的數(shù)據(jù)聯(lián)機交易服務，以支撐企業(yè)大數(shù)據(jù)運營。

關鍵成功因素6：通過大數(shù)據(jù)隱私和安全管理，消除法律及消費者認知風險。

大數(shù)據(jù)帶來機遇與價值的同時，也帶來了一定的商業(yè)風險，特別是涉及法律(例如某社交網(wǎng)絡平臺由于違反其隱私政策，遭到美國貿(mào)易委員會起訴)與消費者認知的風險(例如某互聯(lián)網(wǎng)公司街景項目由于拍攝的很多照片涉及當?shù)鼐用耠[私，遭到后者大規(guī)模抗議)。為此，可按數(shù)據(jù)類型及從數(shù)據(jù)收集到分析使用各環(huán)節(jié)來識別不同類型、地域的法規(guī)與認知風險，并予以及時應對。

以隱私風險程度較高的數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)為例：對于個人可識別數(shù)據(jù)(如身份號等)，由于法律規(guī)定最高級別保護，故若無明確用途不建議采集;對于敏感數(shù)據(jù)(如交易和信用信息等)，數(shù)據(jù)采集需明確告知用戶并獲得其同意;對于非敏感數(shù)據(jù)(如產(chǎn)品數(shù)據(jù)等)可按需采集。

此外，企業(yè)應建立統(tǒng)一的國際政策法規(guī)團隊，通過基于全球標準的數(shù)據(jù)流程來管理數(shù)據(jù)隱私，并在此基礎上根據(jù)各國不同法規(guī)進行合法的數(shù)據(jù)隱私本土化管理。同時，還可通過主動披露客戶隱私政策以獲取數(shù)據(jù)使用分析授權、向用戶提供自身隱私信息控制與刪除權限或將個人隱私數(shù)據(jù)整合為群體匿名數(shù)據(jù)進行分析以及獲取第三方隱私風險管理認證等方式，來降低用戶的擔憂。

企業(yè)在建立大數(shù)據(jù)能力過程中，需要專業(yè)公司的幫助和支持。貝恩公司的完整大數(shù)據(jù)方法論可助力企業(yè)建立制勝的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和能力。

圖3：貝恩可提供的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略制定、能力建設及決策支持與分析外包服務

大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展對于企業(yè)既是挑戰(zhàn)，更是機會。企業(yè)必須及時抓住大數(shù)據(jù)帶來的戰(zhàn)略機遇，制定明確的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、建立強大的大數(shù)據(jù)決策支持體系與各方面能力，以充分挖掘大數(shù)據(jù)時代蘊含的巨大商業(yè)價值。

大數(shù)據(jù)的六種典型應用

1、個性化營銷

《一對一的未來》一書的作者羅杰斯和派柏斯在該書中曾這樣表示，“我們正經(jīng)歷從工業(yè)時代到信息時代史詩般宏偉的轉型。我們也隨之目睹了大眾營業(yè)員銷的衰亡，一對一營銷的興起。”事實上，在這場營銷革.命的背后，大數(shù)據(jù)的應用恰恰是始作俑者。這也是大數(shù)據(jù)在當前商業(yè)方面最典型的一項應用?？梢哉f，由數(shù)據(jù)驅動的個性化營銷正成為任何企業(yè)不容回避的重要趨勢。

伴隨信息過載與消費者異質化，一方面是海量數(shù)據(jù)和海量信息導致用戶信息饑餓感，用戶對非關聯(lián)信息的容忍度與日俱減。同時，用戶興趣數(shù)據(jù)與日俱增，但用戶甄別信息能力占比與日俱減，消費者呈現(xiàn)長尾化趨勢，這一切，導致了個性化成為大數(shù)據(jù)的應用方向。

由此個性化的技術被關注和應用，并進而推動企業(yè)在生產(chǎn)領域由單純追求成本最優(yōu)的規(guī)?；a(chǎn)向客戶化定制方向轉變。同時，個性化推薦、移動跨屏推薦成為典型應用。而這些應用的背后，是計算機學、統(tǒng)計學、營銷學的集成。

2、對客戶價值的識別和挖掘

按照科特勒在1995年對客戶終身價值的定義，客戶終身價值是“從一個客戶身上所得到的其生命周期中全部銷售額減少公司用來獲取該客戶和銷售與服務于該客戶所花費的總成本的凈值。”就是公司將從該客戶身上所得到的未來所有現(xiàn)金流的凈現(xiàn)值。

這意味著，以數(shù)據(jù)為支撐的客戶終身價值的評價和分析將有助于公司建立市場細分的策略，確認哪一類客戶才是值得花費成本來建立客戶關系的，并最終找到自己真正的目標客戶群。同時，它將幫助企業(yè)更好地推進客戶關系管理，比如通過數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以知道究竟百分之多少的銷售額分別來自于現(xiàn)有客戶和新客戶。當然，它還會影響到企業(yè)的定價行為，比如降價可以迅速提升老客戶保留比率和新客戶獲取比率，但同時也會降低利潤率。漲價將提高利潤率，但同時也會降低老客戶保留比率和新客戶獲取比率，這意味著企業(yè)需要用數(shù)據(jù)支持決策，最終獲得一個最優(yōu)化的平衡。

3、客戶流失預警

在用戶即資產(chǎn)的時代，客戶流失預警對企業(yè)的戰(zhàn)略制定有著重要意義，流失的是否是目標客戶，這些客戶流失是否代表進攻者的強勢進攻，還是自然選擇的一個過程，哪一類型的客戶，或者滿足哪些條件的用戶更容易流失，而滿足哪些條件的用戶則不易流失等等，通過不同的算法，可以發(fā)現(xiàn)最終客戶流失的特殊及其原因，最終幫助企業(yè)決定是否需要挽留這些用戶。

4、數(shù)據(jù)驅動的精準廣告

值得注意的是，在大數(shù)據(jù)時代，營銷理論正在經(jīng)歷重要演變，在歷史上，包括產(chǎn)品、價格、渠道、促銷在內(nèi)的4P理論，由于科特勒的創(chuàng)新變?yōu)榱?P，加上了權力和公共關系。1990年，美國營銷專家羅伯特·勞特朋教授提出了4G理論，以消費者需求為導向，重新設定了市場營銷組合的四個基本要素，即消費者、成本、便利和溝通。但是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)，尤其是由因果關系向相關關系的轉變，4R理論正變得越來越適時，即關聯(lián)、反應、關系和回報。

營銷理論的變遷背后，恰恰是數(shù)據(jù)驅動的精準廣告時代的來臨，它要求廣告主在投放廣告前要識別目標消費者，在投放中要實現(xiàn)精準定位，投放后要用一系列的數(shù)據(jù)工具進行廣告效果監(jiān)控。

5、企業(yè)商業(yè)決策

如前所述，企業(yè)的諸多重要的商業(yè)決策已經(jīng)變得與數(shù)據(jù)密不可分，在很多企業(yè)里，用數(shù)據(jù)說話，拿數(shù)據(jù)指路已經(jīng)成為企業(yè)運營過程的必備準則。同樣以蘇寧為例子，其數(shù)據(jù)部門需要為業(yè)務部門提供多重服務。首先就是報表服務，即通過Adhoc的技術，為運營部門提供實時的、豐富的、準確的數(shù)據(jù)支持，幫助所有的運營部門拿數(shù)據(jù)說話的問題。比如說你今天做一個活動，你需要直接把流量的數(shù)據(jù)拿出來。其次，就是引擎服務，引擎的意思就是說，它能夠應用大數(shù)據(jù)的技術去驅動前臺的業(yè)務，它與報表報務的差別在于它已經(jīng)直接嵌入到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動中，出來的數(shù)據(jù)會直接影響到企業(yè)的整個業(yè)務。

6、庫存管理和物流配送

對于很多電商公司，或者是O2O公司來說，庫存管理和物流配送正成為企業(yè)重要的競爭力，它不僅直接關系到企業(yè)的成本、利潤，同時還直接關系到用戶體驗。由此，通過數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以精準測算出不同品類不同規(guī)格段商品的庫存水平，同時獲取物流配送的時間效率、最佳用戶體驗與物流整體配送效益的平衡。

來源：哈佛商業(yè)評論