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管理中国企业用户准备好大数据营销变革了吗？
中国企业用户准备好大数据营销变革了吗？ 作者：天天向上
来源：BNET商学院
时间： 15:44:14关键字：
　　上周五下午，本人有幸参加了哈佛商业评论和IBM公司共同组办的《大数据时代下的营销变革》的研讨会。本人也从这个会议上收获良多，而最主要的是今天面对媒体、企业对于大数据时代的狂轰乱砸下，在企业中真正做营销的人，如何来看待大数据？　　　　这次研讨会，哈佛商业评论请了不少企业界的代表，有传统的，也有互联网的新贵。虽然不同的企业对于数据的应用不同，但是一点是肯定的，大家都知道了数据是有价值的。不过对于如何挖掘数据的价值，却是真正知道的人很少很少。　　　　这里有几点，通过与会企业代表的发言，我看到的中国企业在面对即将来临的大数据营销变革时，有些必须要面对和解决的问题。　　　　1、企业的战略和目标不清晰，更不知道如何来实现目标　　　　大数据营销的变革是关于企业营销的转型，即原来企业以自己的产品和服务为中心，转变为以客户为中心。营销的转型应该是与企业的整体目标和战略相吻合的。如果企业营销部门根本不知道企业未来的目标是什么，自然不知道应该如何实现目标，也不会知道如何获取数据和使用数据了。其实对于大数据好处的尝试，不要什么都样样开花，哪怕局部小目标的尝试，只要取得效果，就会对全局有推动作用。　　　　2、对于数据如何积累，以及积累怎样的数据不清楚。　　　　知道了数据的重要性，但是不知道应该积累哪些数据。其实最有效的方法，就是开始注重客户满意度的数据收集。如果一个企业对于之前购买自己的服务或者产品的客户满意情况，不甚清楚，何谈向以客户为中心进行转型呢？丰富和更新已有客户的数据，可以说企业当务之急。其次就是需要收集客户的行为数据。这些数据的量大，但由于是自发的，所以比较容易分析出客户的真实购买意向。而客户行为的数据收集，就要求企业增加与客户的接触渠道，只有传统媒体的自吹自擂宣传，显然是不足够的，大部分也是企业单向的传递。唯有客户的反应才对企业有真正的价值。　　　　3、使用数据只是为了单纯满足企业获利的需要，全然不顾客户利益。　　　　其实大数据营销，如果弄不好，会伤及企业自身的信誉。其实大数据营销变革的初衷是以客户为中心的变革，而这一切的前提应该是尊重客户为先。这些年中国很多企业不注重客户信息的使用和保密，已经让企业获得真实的客户数据越来越难，当然，垃圾数据是不能为企业带来所有的获利的。这次会议上，其实还是发现一些看似大的保险公司，居然谈到希望和其他公司分享自己的VIP数据。其实这种想法一开始就已经触动了公民信息保护法，并别提后面的连锁效应了。虽然人们说大数据营销是科技和艺术的结合，但是核心还是你如何看待你的客户。　　　　4、现有数据的分析和使用尚不充分。　　　　很多企业其实都有自己的客户数据，比如我们看到的很多积分卡。但是即便是目前，企业多年积累的客户数据，还没有得到有效的开发和利用。一方面是企业缺少这方面的相应人才，而是还有很多精细化的管理工作并没有真正做扎实。企业都在忙于扩大市场，吸引更多的客户，而对既有客户的挖掘利用还远远不够。而且中国企业的管理体制和中国政府的管理体制相同，很多企业都是条块分割，部门之间由于KPI考核标准的不同，部门收集的数据都不能实现全公司范围内的分享，也给数据的复用和价值挖掘带来极大的成本压力。　　　　当然，这只是我从论坛上获得的一点初浅感受。大数据时代的营销，企业需要重新定义什么是最有价值的客户。而且最关键的是企业管理者的意识是否真正转向以客户为中心。毕竟大数据是一个新技术，也是一个新时代的开始，所有的人都会随着技术的发展和时代的前进，有不断学习和认识的阶段。但是当我们能够从一些现在暴露出的问题中，找到解决方法，会让我们的学习过程更加顺畅一些。
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克丽感悟：读懂大数据时代下的“客户心声”
作者：Daniel Ziv
分类 : 比特网
　　未来几年，随着、社交以及移动技术的深入发展，将继续高速增长并进入深耕与落地时期。在后，如何利用分析技术快速获取真正的业务力将成为制胜的关键。作为大数据的一个非常重要的组成部分，“客户心声大数据”与客户需求相关，有效分析“客户心声大数据”将能帮助企业洞察客户的真实需求，进而采取正确行动优化业务流程，提高客户满意度，提升业务能力。
　　“客户心声大数据”并非仅来自于社交媒体。事实上，对于大多数企业而言，大部分客户心声隐藏于客户来电、电子邮件、网络以及调查之中。“客户心声大数据”因此也同样具有海量、渠道多样化等特点。此外，调查发现“客户心声大数据”中有超过90%都是非结构化的，包括客户语音、文本、网页、图像、视频以及多媒体等不能用数字和符号标记的各种形式的。如何从这些繁杂、错综、无序的非结构化数据中挖掘客户心声已成为众多企业进行客户心声分析的最大挑战。凯捷管理顾问公司(Capgemini)在研究性著作《决定性因素：大数据与决策》(The Deciding Factor: Big Data & Decision Making)1显示，40%的企业高层受访者都表示难以利用和解析非结构化数据。
　　将非结构化数据转化为结构化数据
　　将非结构化数据转化为结构化数据需要使用高级数据分析工具。Verint的客户心声分析解决可以通过业务分类、业务梳理的方式将海量语音、文本数据进行结构化处理，通过找到客户的焦点、客户的共性发现问题以及客户投诉的原因及焦点。Verint的客户心声分析解决方案，主要有三个组成部分。
　　第一个最主要的组成部分是语音分析引擎。语音分析引擎不同于一般的语音识别，它建立在海量的录音识别的基础之上，通过寻找业务之间的共性找到在企业与客户交互过程中客户最关注或者最核心的问题，进而帮助企业针对这些问题去做进一步的分析处理，洞察客户的真实诉求。其次是文本分析引擎。文本分析引擎可以自动识别、Email、、微信等各种客户接触点上所产生的自然语言，深入挖掘和分析文本信息中蕴含的客户情绪，并通过报表的形式将客户情绪的分析结果呈现给企业决策者。最后是客户反馈分析，通过反馈分析可以将来自不同渠道的零散、杂乱的客户反馈信息整合在一个统一的报表里供企业使用。
　　建立协同统一的“客户心声大数据”分析平台
　　海量、多样化的“客户心声大数据”导致企业难以对来自不同渠道、杂乱无章的客户反馈信息进行统一分析。另一方面，由于企业各部门所接触的客户信息获取渠道不尽相同，所使用的挖掘客户信息应用工具也多种多样，因此导致企业各部门获得的客户心声也大相径庭，企业难以区分工作重点进而采取相应的行动，进而导致企业受到“无关联倾听”的困扰。凯捷管理顾问公司报告显示表明56%的调查受访者认为“组织孤岛”是利用大数据进行有效决策的最大障碍。
　　因此，建立协同统一的“客户心声大数据”分析平台有助于企业全面洞察客户的真实“心声”和诉求，真正为企业决策提供有用信息。在技术层面，企业可以应用能提供统一分析功能的解决方案。Verint的运营管理优化套件可以将来自不同渠道的数据协同处理，构建成一个统一的分析平台，将所有分析结果呈现在统一界面上。企业可以在这个统一的界面上看到来自于语音分析客户投诉抱怨的焦点在哪里，来自于文本分析当前媒体的热点在哪里，提到最多的关注点在哪里，以及客户的喜好心声。同时，企业还需优化组织结构来解决各部门在客户心声数据分析上各自为政的问题。
　　目前，虽然距离大数据真正落地还有一段距离，但是语音分析、文本分析等“客户心声”分析技术在国内已经不是比较新的技术，在电信、金融、保险等各行业的企业都有成功实践。在大数据时代，对企业而言，从海量非结构化数据中获取全面、真实的“客户心声”洞察力是挑战但更是机遇。借助有效的客户心声分析技术将有助于企业提高绩效，提升竞争力并实现企业智能化管理。
　　作者：慧锐系统公司客户心声分析部副总裁Daniel Ziv
[ 责任编辑：赵航 ]
比特网 12:11:01
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中国互联网消费市场,发展潜力一片大好
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发表于 5&天前
　　时代的不断发展带来的不仅仅是机遇，更多的还是挑战，尤其是对中小型企业来说，创新和改变势在必行！那么，应该如何改变才能不被淘汰呢？这就要涉及到营销这一个领域了，毕竟企业产品的销售业绩和营销工具的选择以及营销思路改变密不可分，尤其是企业自身的数据的建立！
　　说到营销，就不得不提到当下最火的自媒体了，微信端、微博端、QQ端、论坛端等等，基本上言论网络之地就是数据营销最密集的地方，也是企业在转变过程中需要多加注意的一个点。然而，企业想要利用自媒体做好营销却不是一件简单的事情，毕竟大部分的企业自身没有这方面的经验，但是国家趋势以及提倡的方向都是“互联网+”，企业该怎么样去做出一个调整？迈出这关键的一步？
　　企业必须要寻找一家资深的互联网实战经验公司，来帮助公司快速拓客，获取精准客户资源，帮助企业去迈出“互联网+”这关键的一步。从而在同行业中更具竞争力，“鱼塘智能营销大数据”正是企业务必要了解的一家专业扶持企业走出困境的公司，资深的行业服务经验让该公司可以服务于想要在互联网迈出关键一步的企业，能做到在较快的时间里获得优质客户资源，帮助企业提高竞争力！
　　举个例子来说，如果两家做加工制造的企业，一个选用了鱼塘智能大数据进行互联网思维调整，以及营销工具的扶持，手上有了很多的精准优质客户，短时间内其销售量就比较高了；而另外一个企业沿用传统的营销方法，不但速度较慢，而且客户群体复杂，整体销售量不高。两相对比之下，合作鱼塘智能营销大数据的优势显而易见！日积月累后失去的不仅仅是市场份额，更是企业在市场立足的信心。
　　当然鱼塘智能大数据带来的营销裂变也不仅仅是只为企业服务，为了扩大这一技术的知名度，鱼塘智能大数据也面向全国广招募独具慧眼合作商，共同去开发“互联网+”这个巨大的市场，在市场当中携手鱼塘，服务企业，共创一个清晰而前景巨大的未来！
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这个在大数据时代下诞生的公司 , 是怎样一个存在？
来源：互联网数据官
ID：internetcdo
上市、纳斯达克、神秘、低调、大数据第一股&&2017 年 Q1 季度财报显示，净收入 1 亿元，同比增长 57.3％，国双到底是一家怎样的公司？宋星对话国双科技联席总裁李峰，13 个精选问题，了解这家公司发展、战略、观点和行业洞见。
iCDO专访团队：宋星、侯蘇芸
国双科技联席总裁李峰与iCDO创始人宋星
宋星：国双 05 年就成立了，为什么一开始就选择了数据领域？
李峰：国双的名字 Gridsum 就是很好的解释，Gridsum 是分布式计算（Grid）与加和（Sum）的结合。05 年创立的时候，我们就意识到未来的数据增长快于硬件增长，即使是最简单的 Sum 加和计算，也需要 Grid 分布式计算处理。国双的成立就是基于对大数据时代的预判，那个时候 data house、data mining 这些概念远远还没有出现。
宋星：越来越多的公司被打上大数据的标签，国双作为典型的大数据公司，和其他大数据公司的区别是什么？
李峰：可以从市场、时间壁垒和商业模式三个方面来理解。
首先，市场是检验企业最有效的方式，对于大数据企业也不例外，具体来讲就是看客户群体。国双服务的商业客户中，汽车领域有克莱斯勒、上汽大众、沃尔沃、北京汽车，快消有可口可乐、宝洁，还有诸如迪士尼、北京人保、国家大剧院等。
其次，时间壁垒，大数据一方面是技术，另一方面是方法，最关键的是需要为客户解决某个问题，而这是一个具体实践的过程，积累的时间是不可逾越的。有时候客户甚至都没意识到问题的存在，但我们通过在大数据领域十多年的积累和实践，解决了他们在实际中遇到的困难和问题。
再深入一点，就是商业模式，中国免费的数据分析类工具非常多，但国双 2009 年推出数据产品的时候就明确了商业化目标，采取收费模式，提供专业化的工具和服务。
宋星：能否为我们举一个案例？
李峰：早在 2008 年我们服务的欧莱雅和兰蔻，利用热力图的办法帮助客户识别左祯到右祯的用户体验转化，用消费者路径甄别作弊流量，这在现在看来也是非常落地的应用。再比如，我们帮助京东进行批量大数据上传，用大数据方法解决上亿关键词的批量处理、上传，报表执行等问题。这是一个基本数据操作问题，看似简单，但实际上是需要相当大的数据能力，是否能在合理的时间内完成直接影响着整体的规划和 SEM 管理。
宋星：刚才您提到收费和免费，这在中国市场是一个很特殊的现象，国双当初是如何规划？
李峰：实际上，有些产品是可以做到免费的，比如百度统计，品牌知名度和资源能力决定百度可以不收费。但是，如果需要更详细的数据分析，收费则是一个必要条件。
收费能驱动进步，带来客户黏性，通常客户付费了，才会真正的使用起来。实际上，收费也是对数据的尊重，证明这个产品的实效性和稳定性。比如，能够保证客户用了三年之后还能回溯数据，这是服务的承诺。收费产品也意味着我们需要服务好每一个客户，才能够保证市场推广的有效性，做有口碑的市场推广。
宋星：据我了解，客户对国双的满意度很高，你们是怎么来保证客户的满意度的？是否有一个衡量的标准？&
李峰：是的，你了解的没错。国双十余年来，一直将&专注数据 创造价值&作为企业的使命，客户的满意是我们所有工作的出发点。现在是信息社会，坏事可以传千里，好事也可以传千里。
我们对服务团队的要求就是&客户满意度&必须保证在高位，为此我们内部有很完善的机制，包括对团队进行专业培训、内部奖惩、以及考核要求等等。
对这方面的考核，我们采用的是业内通常的做法，就是看&客户流失率&。国双的客户满意度高，也就是说我们的客户流失率一直保持在较低的水平，低于行业的平均水平。
针对具体的客户流失，我们内部会进行总结，甚至会复盘该客户服务的全过程，从中找到原因，总结经验。
实际上，在流失的客户中，因为一些不可抗力的原因而流失的占了大多数。对于流失的客户，我们也会继续跟踪，希望陪伴客户一起成长。
宋星：回归到数据本身，国双在数据上的优势和规划是什么？
李峰：从国双的商业类产品线就能看出我们希望一站式解决客户的问题。
因为国双不但有广告数据，后端数据，还有搜索数据等等，包括正在推进的 CRM 系统，从分析型 A-CRM 到运营型 O-CRM，触及生态链的另一端，因为我们都清楚，CRM 是企业营销不可回避的环节，最后一定会在这里沉淀。
今年，我们的发展,明确深入 CRM 领域，希望用国双的 DMP 对接客户后台 CRM，这样做未必是替代掉 CRM，但是能够扩充企业的 CRM，产生业务价值。
宋星：国双把数据能力、计算能力和客户的 CRM 进行业务的对接，是否可以理解为希望进一步把数据分析落到实处，解决实际问题？
李峰：是的，大数据分析最关键的是要努力解决问题，落地价值，而不是停留在分析层面。从客户的角度考虑，你给我做一堆分析能怎么样，能比咨询公司分析的更好吗？
数据的运用有几个层次。第一个是采集，打通客户数据，这个难度不小；第二步是分析，这是国双最开始专注的领域，比如分析网站的用户体验，但是分析是不够的；第三步是预测，预测数据的趋势，大部分企业做到这里就停下了，但其实也是不够的。就像一个病人看医生，医生说，你今天有病，病的很严重。病人说那怎么办，结果你说不知道，那病人肯定很懊恼，还不如不知道。
国双是努力从收集、分析、预测，再到 to do，由浅入深的往前推进。比如，我们商业线最近成立了汽车事业部，运营商事业部，通过更专业的流程管理，真正深入业务，结合大数据场景，解决具体的业务问题。
宋星：所以是要做定制化，针对不同企业的解决方案？
李峰：商业线客户的解决方案不一定是单个客户化，但至少是行业化。汽车和快消的解决方案是不一样的，比如，上汽大众和可口可乐对 CRM 的重视程度就是不一样的。
行业定制是必然的、不可回避的，最起码我们要了解一个行业，这是入门大数据的一个最基本的路径。如果不站在客户的角度思考，不结合他的场景和语言是没有意义的。
同时，我们服务多个行业的好处是可以把这些营养都给到一个客户，这比行业内的借鉴更重要。行业内的借鉴最多是帮助你追上竞争对手，而跨行业的经验是独特的，具有创新性的。比如，服务汽车客户的时候，我们可以借助运营商业务支撑体系的经验，帮助客户在 CRM 和电商里面参考这样一个其他行业的先进体系。
宋星：这种行业化解决方案是否也意味着国双在组织架构上的调整？&
李峰：是的，国双商业线今年的重点就是在行业的解决方案和组织架构。比如，在销售体系内部有六大事业部，其中最有代表性的是汽车事业部和运营商事业部，另外还有汽车以外解决方案的事业部，传统的媒体事业部，做 CRM 的增值事业部和渠道事业部。
每一个事业部都像一个独立运作的实体，有商务拓展、数据分析和媒介等等，每个部门从研发到产品一条龙的服务客户，这样我们的服务会更深入，反应更快。大家也能够提高专业性，而且晋升通道也更明显了。
实际上，现在的一个大趋势就是每个人都必须是专家，而且必须是业务专家，纯粹的客情关系已经无法维系了，这是非常深刻的感受。
宋星：那么，国双是如何培养团队？
李峰：首先，国双重视产学合作，我们捐资了哈工大、人大、传媒大学，每年投入的研发经费超过千万，这让我们有机会接触到学术，引用学界领先的技术，惠及客户；数据科学团队和咨询师可以一起学习；咨询师又进一步影响销售和售前，让整个内部都有机会接触到研发和院校。
其次，我们在各大院校进行校园招聘，并不断改进内部培训体系，一步一步培养人才，国双大部分干部都是内部提拔的。
然后，我们很幸运的在社招中收获了一批非常棒的同事，一批和我们价值观一致的人。比如我们的 CTO 刘激扬，他是微软的 Top 5 资深工程师，也是微软亚洲互联网研究院苏州分院的创始人。
同时，企业文化也是非常重要的一环，国双有足够强大的技术学习环境，比如大家可以转岗学习，一个运营科学团队还可以同时到各个团队驻岗，数据分析团队也会到运营科学团队驻岗，团队之间能够保持畅通的交流。
最后，国双是一个技术公司，而不是一家广告公司。对于技术的投入很大，CEO 也是技术出身，整个团队的氛围和开放性也让更多技术实力强的牛人愿意加入国双。
宋星：深耕营销领域多年，您认为近十年来客户和市场环境有哪些变化？中国数据行业发展的机会和挑战是什么？
李峰：过去几年客户的变化是非常明显的，经过大数据的市场教育，无论是传统客户，还是互联网客户，进步的非常快，对于大数据营销、精准营销不仅不陌生，还很有判断力。这是一个非常好的变化，也正是由于客户的进步，让一些思维保守的人很痛苦，这是行业必须面对的，要求我们必须加快学习，提升专业度。
可以更好的地方在于，虽然客户要求变得苛刻，但审美观并没有提高。什么是审美呢？就是一些客户知道什么是好技术，但很难为此支付合理的预算。在国外，3%-5%的系统使用费是非常合理的，但在国内 1%都很不容易容被接受。
部分客户需要更好的技术，但不愿意付出更多的费用，不愿意为更好的服务和结果负责，这样很大程度上影响了整个行业的长远发展。有时候，客户也愿意支付更高的溢价，但是他的竞标是商务优先，零付费就会中标，遗憾的是，大家为什么会认为零付费会真正做事情呢？
在中国，不仅是广告业、技术业，很多行业也都存在同样的问题，努力和进步很多时候得不到相应的承认和溢价。
不过，我们在某些最传统的领域看到了进步，比如原麦山丘的面包，人们都慕名前往它的门店排队购买，因为它的面包质量很好，口感松软、味道好，价格贵一点，大家也会购买。我们也希望在软件技术领域，有更多的客户接受消费升级，愿意为有价值的解决方案和服务买单。
宋星: 那么，为什么在选择技术服务商会出现这么多挑战？
李峰：这是一个很好的问题，但也很难回答，但至少有几点可以和大家分享。
第一，技术和数据不像是面包，如果好吃大家都能分辨，但是技术是看不见、摸不着的，更多时候人们没有能力去区分&好的&与&不好的&技术。
第二，整个 to B 的采购决策很复杂，牵扯到很多部门，链条很长，影响因素很多。
第三，市场中仍充斥著不少急功近利的公司，追求短期利益，不在乎利润，为了留住客户，每年不得不以更低的价格服务客户，模糊了整个行业的标准。
所以，这个行业的发展特别需要大家共同维持，共同努力。比如一些媒体、一些行业观察者一起去推动，大家一起受益。
宋星：国双现在已经走在了行业前列，成功上市是一个非常鼓舞人心的事情，不仅对国双，对行业也是一个激励。但是，今天涌现出越来越多的大数据公司，也都获得了投资，会有压力吗？
李峰：非常高兴听到国双上市也是对行业的激励，其实，胜利还远谈不上，过去我们花很多时间不一定让自己变得多么聪明，而是从市场实战中学习与成长。
对于越来越多的竞争对手，肯定是有压力的。其中，很多更晚的开始，都有聪明的起点，看到了其他人走过的弯路，有些已经做的很不错了。我们团队的同事，每个月都有一个专门的会议去研究这些企业：他们是谁？为什么是他们？带来了哪些新的进步？比我们特殊的地方在哪里？我们是带着敬畏心去研究，也希望在成功的路上，坚持十年，最后一朝成功的是我们。
从另一个角度，我也相信，只有这些对手的存在，才能让一个行业进步。
过去我们常说抢蛋糕抢的人越多，蛋糕也越大，但现在我们做的蛋糕太小了，整个产业没有获得足够多的重视，没有形成规模化的预算。
所以，我们希望友商参与进来，与我们一起让客户意识到数据和技术的价值；我们也希望更多资本的投入，推动大家提升服务价值，一起把蛋糕做大。
本周新增职位数：115个
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