分析：大數據營銷的認識誤區(qū)

分析：大數據營銷的認識誤區(qū)

大數據營銷應用，在大數據帶來的各類應用中，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的案例，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)至少有兩大流派：刻舟求劍派、葉公好龍派和甩手掌柜派?？讨矍髣ε蓤蟮繸ARA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。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，都或多或少的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。這種應用無非是兩個大類：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(lián)系方式，和一個粗略的人群分群，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，是最大的一個門派--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不是具備"學習型企業(yè)"的素質，牽頭的高層領導、具體對口的部門，是不是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