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WakeData聯(lián)合創(chuàng)始人譚必文:如何喚醒數(shù)據(jù),讓企業(yè)更懂自己的用戶

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WakeData聯(lián)合創(chuàng)始人譚必文:如何喚醒數(shù)據(jù),讓企業(yè)更懂自己的用戶

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人工智能朗讀:

19世紀零售早期形態(tài)主要是大型批發(fā)商為主,20世紀之初有超級市場的形態(tài)出現(xiàn),21世紀電子商務得到了極大程度的發(fā)展。再到現(xiàn)在我們提倡的新零售時代,我們是怎么定義的?

19世紀零售早期形態(tài)主要是大型批發(fā)商為主,20世紀之初有超級市場的形態(tài)出現(xiàn),21世紀電子商務得到了極大程度的發(fā)展。再到現(xiàn)在我們提倡的新零售時代,我們是怎么定義的?

首先核心關鍵詞是以用戶為核心。我覺得這個跟百果園的“偉大的顧客”的命題是不謀而合的。第二個是在全業(yè)態(tài)全渠道的整合,第三個是在線上線下的整合,包括屈臣氏在線上線下做出的一些努力。我們剛好跟屈臣氏在整個數(shù)字化建設的過程中有幸合作,一起參與了這個過程。

線下的零售現(xiàn)在有什么樣的困境?對屈臣氏來說,他們是“當事人”,會有一方的視角。對于我們這種外部團隊,我們也有一些外部視角。因為早前我們主攻的是互聯(lián)網行業(yè)。

我們看到了五個問題:

第一,現(xiàn)在的獲客很難,客戶留存變得很難,我們跟客戶之間缺少鏈接。

第二,線下商品的復購率低,線下商業(yè)可營銷手段遠沒有線上商業(yè)多。

第三,我們對客戶缺乏了解。我們都在說客戶運營,這件事情一定是因地制宜、因材施教的,如果對客戶沒有了解,很難進行精準服務。

第四,缺少數(shù)據(jù)驅動。即使我們了解用戶,每次做完活動、服務之后,結果是怎樣的?問題出在哪?有一個提升的空間,這些都需要用數(shù)據(jù)進行指導。

第五,缺少用數(shù)據(jù)運營為服務的經驗??赡苡泻玫墓ぞ?、數(shù)據(jù),但缺少好的方法論進行支撐。

我們本身不做零售,我們作為外部服務的視角,也總結了一個方法論。

屈臣氏的胡總提到“三個一”,我們的經營模式是“1+4+1”。

首先是“一個基礎”,它是支撐企業(yè)全面數(shù)字化經營的數(shù)據(jù)中臺。

四個要素,一是建立與用戶的連接。之前互聯(lián)網企業(yè)的運營非常高效,因為它跟用戶之間的連接是一直在線的;二是我們需要有更新穎的營銷手段。以前在線下是不斷做活動,有沒有更好更新穎的方式?三是用數(shù)據(jù)指導運營。包括像屈臣氏的胡總提到的,他們利用用戶價值模型做了用戶分層,這些都是通過數(shù)據(jù)進行指導的;四是做完所有的事情,一定要有分析和復盤。企業(yè)做的所有事情都是實實在在的成本,成本產生的價值是怎樣的?一定需要做數(shù)據(jù)分析和復盤。所以這四個要素也可以總結起來,叫做客戶運營中臺。

最后是“一項能力”,這就是前面我們提到的五個問題,有了好的工具和方法,但不具備靈活運用的能力,這也是現(xiàn)在的線下企業(yè)需要構建的能力,就是怎么用互聯(lián)網擁有運營用戶的能力。

我們講究用數(shù)據(jù)連接“人、貨、場”,我們分成數(shù)據(jù)中臺層和用戶運營中臺層,這一部分是給企業(yè)IT進行賦能的,核心是數(shù)據(jù)資產、數(shù)據(jù)產品、數(shù)據(jù)服務,以及我們如何給上層的業(yè)務部門做運營支撐。業(yè)務部門有了這些工具、數(shù)據(jù)之后,在運營的分析場景上怎樣做門店的診斷、用戶的洞察?做完分析,一定要用到具體的場景里,線上可能有O2O的微商城,線下也有客流,用戶到店后,要進行數(shù)據(jù)化的導客服務,這些都需要數(shù)據(jù)來指導。

總結起來就是幾個關鍵詞。第一,數(shù)據(jù)中臺層的數(shù)據(jù)資產;第二,用戶中臺層的私域流量?,F(xiàn)在線上的流量越來越貴了,既然他已經到了我們的門店,在這里產生了消費,有沒有可能把他變成自己的用戶?第三,我們希望給線下門店產生更強的科技感。比如廣泛用電子價簽。做生鮮也好,做乳制品也好,像這樣的商品保質期非常短暫,顧客對這類商品也非常強的價格敏感度。我們可以用算法結合更好的電子價簽這樣的硬件,在損耗和銷量之間達到非常好的平衡。像互動貨架、互動大屏,都是我們可以在線下門店做的數(shù)字化嘗試。

(PPT圖示)這是我們總結出來的企業(yè)數(shù)字化客戶經營全景圖,總結出來就是五件事情:一是建平臺;二是建設數(shù)據(jù)資產化;三是構建數(shù)字產品;四是發(fā)現(xiàn)企業(yè)的風險源,有一個關鍵詞叫輿情,就是在各個線上渠道和平臺里,包括在私域流量的用戶評價里,這些都是輿情;五是影響力的建設。對于企業(yè)IP構建這套東西,做完并不是自己在用,一定是業(yè)務部門在用,要說服業(yè)務部門,這是很先進的科學工具,是有數(shù)據(jù)作為支撐的,這都是內部的影響,進而把它放大到外部門店去。

為什么數(shù)據(jù)中臺很火?簡單做一個比較,數(shù)據(jù)中臺跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應用的對比下有什么優(yōu)勢?首先是規(guī)模上,在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用場景里,能處理的數(shù)據(jù)規(guī)模非常小?,F(xiàn)在我們講大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中臺,基本都是PB級的。第二個是數(shù)據(jù)的多樣性,以前只能處理一些結構化的數(shù)據(jù),本身在系統(tǒng)里,但還有大量非結構化和半結構化數(shù)據(jù),這些都可以被使用起來。第三個是數(shù)據(jù)的實時性,就像胡總提到的要做推薦,推薦這件事情一定是實時的,不能在現(xiàn)在的場景下給你推送過去你需要的東西,這是沒有意義的,所有這些都需要我們進行實時計算,這對我們的算力有非常大的要求,這也是我們在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫時代不太能夠做到的,這是我們本身在能力上的差別。

在應用場景上的差別:第一點,預測。第二點,以前只能看結果數(shù)據(jù),當有了更大的數(shù)據(jù)和更高算力之后,可以對未來做一定的預測,但預測這件事情本身有一個概率,我們永遠追求的都是每次預測更大的概率是對的,讓我們更多規(guī)避行為。第三點,智能,可以做更多商業(yè)智能決策模型。

(PPT圖示)這是數(shù)據(jù)中臺的價值體系,做完所有的事情,尤其是對于IT部門來說,一定要論證有什么樣的價值。往往我們會把價值分兩部分,一部分是在后端的管理側,在組織的管理效率上,會對員工進行畫像,對員工的工作狀態(tài)樹立各種各樣的指標,也可以看資源的使用效率。在前端的經營側,最核心的資產一定不是所謂的商品實物資產,一定是客戶資產。進店時有用戶身份的識別,還有畫像識別,這些都是資產。包括對人跟貨的歸因分析,這也是資產。包括在各個部門渠道把用戶線索展示下來,沉淀在自己的私有流量池。包括掃碼購、小程序的微商城,我們也會做很多的投放,會有大量的線索被收集進來,這都是我們應該施加影響的。

講完我們總結的方法論,我也想簡單跟大家分享一下我們是怎么來做這件事情的。其實不管是給屈臣氏也好,還是我們跟其他企業(yè)的合作中,我們總結了一些心得經驗。

首先,在服務過程中我們沉淀下來了一個平臺,叫惟數(shù)平臺,專門幫企業(yè)搭建平臺。圍繞大數(shù)據(jù)平臺進行構建,在計算層會有很多計算引擎,在平臺層從最開始的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)開發(fā)到運維監(jiān)控、數(shù)據(jù)質量的管理、權限管理等等都有。提供了平臺的開發(fā)層之后,中間這一層就是我們的數(shù)據(jù)資產,數(shù)據(jù)資產基本是圍繞數(shù)據(jù)開發(fā)平臺來產生的。在數(shù)據(jù)應用里有哪些?第一個是圍繞著客戶的畫像洞察分析,就是如何打標簽,如何進行圈人,如何進行人群管理。第二個是有大量的計算引擎,包括做查詢的引擎、分析的引擎、推薦的引擎、數(shù)據(jù)可視化的引擎,這些都是為了把數(shù)據(jù)放在一個一個應用場景中進行服務的。第三個是數(shù)據(jù)API,有一套數(shù)據(jù)中臺,還會有很多的業(yè)務系統(tǒng),我的業(yè)務系統(tǒng)要用到我的能力,那一定是通過數(shù)據(jù)的API來傳輸?shù)?。最上層是實實在在的應用場景,比如我們怎么做可視化報表,怎么做圈層的精準營銷,怎么做千人千面的個性化推薦,不同的企業(yè)一定也有自己的個性化場景。

這是數(shù)據(jù)中臺建設過程中最重要的一環(huán),就是客戶數(shù)據(jù)資產的閉環(huán)。第一步要做什么事情?就是整個客戶數(shù)據(jù)資產的建設,總共有三步,第一步是采集?,F(xiàn)在是一個非常好的時代,不管是線上還是線下,我們都有非常多非常豐富的數(shù)據(jù)采集手段。比如在第三方的媒體投放,不管是用戶點擊曝光的數(shù)據(jù),還是表單內的數(shù)據(jù),都可以被采集回來。包括線下可以提供免費wifi服務,或者攝像頭等等,可以采集到線下的客戶數(shù)據(jù),包括像第三方的外部渠道,都開放了API接口。

做完數(shù)據(jù)采集之后,在客戶數(shù)據(jù)資產這件事情上,最重要的事情就是做把控。因為在不同的渠道或者不同的應用場景里,都有一個屬于它的ID,但這些ID可能是不一樣的,有些是手機號,有些是Face ID,需要歸攏到同一個人身上,建立全景畫像,有價值維度、偏好維度等等。

做完數(shù)據(jù)資產的建設之后,資產這件事情一定是要變現(xiàn)的,主要是在經營、運營、服務的過程中來體現(xiàn),用自己的數(shù)據(jù)更好做投放,并指導運營部門更好地做精細化運營,包括門店里的導購人員怎樣根據(jù)用戶的畫像以及千人千面的推薦能力,第一時間把用戶可能需要的更基本的商品和服務推薦給他。包括做完所有事情之后的報表,需要更快更實時進行生產。最終產生的結果就是,對整個企業(yè)來說,我們可運營的用戶規(guī)模放大了,所以可以進行更多、更精細、更豐富的運營活動。

(PPT圖示)這是我們總結出的核心一環(huán),這是一個很復雜的網狀結構,所以說一定要放在大數(shù)據(jù)時代才能做這件事情,因為很多時候是我們通過算法算的,有時候是簡單規(guī)則就能匹配出來。最終我們想實現(xiàn)的是一個結果,所有不同渠道里用戶留下來的數(shù)據(jù),一定要歸攏到同一個人身上。

這是用戶畫像的生產過程,構建起數(shù)據(jù)結構后,需要構建用戶畫像。

這里有一個示例,對不同企業(yè)來說,構建用戶全景畫像的維度一定是不一樣的,因為每個企業(yè)本身的KPI和運營的核心方向都是不一樣的。

講完整個數(shù)據(jù)資產,就要說一下做運營。我們有自己的一個產品,叫惟客寶。一方面,做企業(yè)分析運營的數(shù)字化,包括對門店的分析,對市場輿情的分析,包括用大數(shù)據(jù)進行門店選址。門店相當于神經末梢,一定要拿著這些能力,變成更好的經營效率。前端門店有哪些東西可以用?比如導購,需要跟企業(yè)微信結合起來,持續(xù)建立與用戶之間的聯(lián)系,把商品在第一時間內推到消費者手上。第二個,要有更廣闊的渠道,不管是經營線上微商城,還是本身的門店。第三個,不管是線上門店還是線下微商城,都要做到千人千面。第四個,會員系統(tǒng)。第五個,營銷工具。過去我們會看到有一個奇跡版的公司——拼多多,雖然很多人不信,但有一點他們做的很好,可以在不同的用戶群做不同的營銷活動,像拼團、秒殺,現(xiàn)在市面上所有的公司,沒有一家公司能在這件事情上玩過拼多多。

(PPT圖示)這是我們標準化的應用場景,這個是典型的導購大屏的應用場景,不見得是真實場景中劃分的應用形態(tài),主要是當顧客進店的時候,因為我們在后端已經把人臉識別、會員ID等等數(shù)據(jù)都進行了打通,當這個會員進店的時候,我們可以在第一時間匹配到他所有完整的數(shù)據(jù),并且在第一時間給導購人員推薦他需要什么樣的商品和服務,甚至包括銷售的話術建議,都可以進行推薦。對于不同的銷售人員來說,不同線索產生的轉化率是完全不一樣的。

我們也有各種營銷工具,包括拉新應該用什么樣的營銷工具,留存應該用什么樣的營銷工具,都是有學問和方法的。之后再怎么做圈層營銷?我們之前給一家4S店做了方案。比如想推奔馳的車,怎么找到這些人,怎么把券發(fā)出去?做完這些事情,我們一樣要看數(shù)據(jù),我們總結了一個“門店健康模型”,是基于增長模型和獨立模型綜合出的門店健康度,包括客戶體驗健康、客戶本身健康、團隊組織健康、產品健康等方面綜合評價每個門店的狀態(tài)。

產生數(shù)據(jù)之后,會有一些結論跟指導,比如現(xiàn)在是不是流失率太高了。當門店末梢發(fā)生了指標異常,可以給總部產生反饋,就是需要什么樣的支持解決問題,這些都是可以通過營銷手段來解決的。

我們也分析了小程序客流報表,包括他們到店之后如何做提醒。當然,不管是銷售、會員、流量各種各樣的分析化報表我們都有,也可以定制很多企業(yè)需要的不同報表。

最后做一個總結。WakeData本身是一家很年輕的公司,雖然它很年輕,但不管跟很多企業(yè)都建立了廣泛和深度的合作。在現(xiàn)在這個時代,如何喚醒企業(yè)的數(shù)據(jù),讓企業(yè)更懂用戶?這個非常重要,因為經營品牌,其實就是在經營自己的用戶。

我們在過去的時間里,有幸跟很多優(yōu)秀的公司在整合企業(yè)數(shù)字化建設過程中一起努力,感謝這些公司能給WakeData機會,一起來做這件事情。

[見圳客戶端、深圳新聞網編輯:田志強]