机会是被一刀刀“切走”的 好的营销是理性与感性结合的“厚数据”

大数据营销如何突破传统CRM？

“目前电商面临重新洗牌，商家越来越多，分到的流量越来越少，广告投资回报率连年降低，这些问题正是大数据营销可以解决的，我们正在帮阿里巴巴做这件事。”功典集团首席执行官陈杰豪，在近日一次由中欧国际工商学院举办的分享会间歇告诉记者，入驻阿里巴巴平台的多以中小规模网络卖家为主，随着线上商家数量急剧增加，分流量时“僧多粥少”的局面开始显现，对合理消耗广告量以及广告投放的精准程度有了更苛刻的要求，“我们所做的大数据营销正是解决这类问题的关键。”

陈杰豪有14年的CRM实务经验，在对比过去CRM与当下流行的 大数据营销 时，陈杰豪感到大数据营销可以突破过去工作方式的很多漏洞，“当人们被超过一百页的报表包围着的时候，真正的商机已经从指尖溜走了。”

功典集团首席执行官 陈杰豪(左)、中欧国际工商学院营销学副教授 王婧(右)

机会是被一刀刀“切走”的

在分享会上，陈杰豪将过去的CRM工作方式比喻成用各种方式将人群“一刀一刀切开，在切的过程中，机会都溜走了”。陈杰豪举例说，如果我们想要推出去一瓶矿泉水，屋里面一共有十个人，需要寻找下一秒谁会最快想买这瓶矿泉水，大数据营销会有与传统CRM完全不同的做法。

“如果是CRM，一开始就会对这间屋子中的十个人以各种手段分门别类，也是‘用刀切’;假设这间屋子里的十个人里面有八个男人，两个女人，多数人会倾向‘抛开’两位女士，以更偏男性化的方式营销这瓶水，毕竟男士的确在数量上是大多数”，陈杰豪说，但是大数据营销则完全不会这么做，“现在我们的工作方法是不错过任何一个机会，完全按照购买意愿出现的概率来测算，决定针对哪一个人推销这瓶水。”陈杰豪认为，营销不应该是这样的思路的，“营销其实应该直奔主题，管你是男士女士，或者身上有哪些别的标签，我只要根据他的行为记录，购买历史，就可以比较准确地推算出他下一次产生购买意愿的概率会是多少，然后找到概率最高的那个人，把这瓶水的广告推给他，我们这样做的概率是相当高的，差不多可以达到五中四的命中率。”陈杰豪说，如果根据大数据推测出来的下一次购买意愿概率最高的不幸是一位占少数的女性，那么CRM一上来的这第一刀，就已经将机会错过了，后面的营销将会越来越难，因为目标已经被锁定为购买意愿不是最高的人;如果继续这样一刀一刀地按照标签向下切，机会最终会都被切完。

另外一个例子是零售商对物品分类的方式，“很多零售店喜欢将商品分成方便型产品、必需品、顺手拿起来的偶然性产品以及季节性产品，这一下去就是四刀，很多的东西就错了。”陈杰豪认为，从大数据的角度来分析，之前的这种分类方式十分不科学，“应该按照某一个商品能给商家带来什么进行分类，比如鸡蛋这类产品是冲量的，毛利低但以量取胜，而像口香糖、红酒这一类产品是毛利率较高的，这两种产品对企业的意义完全不同，带来收益的方式也完全不同，如果按照之前那样切四刀，很可能将鸡蛋与口香糖都看做食品，去制定相似的营销策略，这是会有大麻烦的。”

告别上千张报表

除了“一刀一刀地切”之外，还有很多营销人与陈杰豪一样有着另外一个痛苦记忆是报表，在被上百张报表围绕的时候，机会就在研究报表中溜走了。“CRM的报表相比较大数据而言，不太具有预测动力，预测性不及大数据”，陈杰豪说，报表中累积到的数据最多能做一些有关趋势的判断，而大数据可以通过多种维度收集数据，并且直接运算出一个下一次发生购买的概率，这就会满足广告主对广告投放精准程度的要求。“CRM是企业自己将数据输入进去，再用报表呈现，有时候整个会议都是在看报表，对正在发生的事情没有准确的把握，而是在翻‘旧账’;大数据要做的则是捕捉动态数据，直接将手按在消费者的脉搏上，对他们的下一个举动进行快速决策。”

在由中信出版社出版的《颠覆营销： 大数据时代 的商业革命》一书当中，陈杰豪写道：大数据时代的营销就像赛跑，只有两种结果，跑在数据之前，或者落在数据之后。过去人们看数据的方式是关注这样几项：年限、最后购买日期、购买频次以及购买金额;但在大数据视角下，应该关注的是未来存活的概率、下次购买时间、购买间隔以及顾客终身价值。显然，这些项在企业自己录入数据，然后在被一堆报表围绕的时代中是根本无法获得的，最多只能猜测。

一个最简单的例子是：当我们手上拥有顾客身份数据以及交易数据时，通过分析只能提供消费金额统计，平均客单价统计，或单一顾客累积消费总金额等数据，但这些都只能反映现状，不能进一步推测未来;但同样的数据来源，经过大数据分析就可以产出NES标签，即是一种完全不在乎年龄、性别等标签，完全按照购买行为记录将消费者分成新顾客(New)、既有顾客(Existing)和沉睡顾客(Sleeping)三类人群的数据模型细分标签，可以预测单一消费者多久后可能进入瞌睡期或沉睡期，以及最有可能产生再次购买的时间点，甚至通过顾客交易数据，推算商品推荐模型，这都是过去营销人不敢想象的。

我们更需要“厚”数据

大数据这么厉害，可以代替人进行无人管理的营销行为么?陈杰豪与中欧国际工商学院营销学副教授王婧老师的答案都是No。二者不约而同地提出了相对于“大数据”概念的“厚数据”。

“除了表面上看到的两组数据相关性外，我们还应该有洞察的能力，去寻找相关性背后的原因。”王婧说，厚数据的获取难度大、成本高，需要的是针对庞大信息所呈现的行为模式作出分析和解释，探究行为背后的动机和驱动力，才能真正预测未来市场和客户的反应。厚数据的概念是有关人类行为背后动机的概念是营销学消费心理学的本源概念。只有把大数据和营销以及消费心理结合起来，才能真正赋予 企业 前所未有的洞察力。需要数据分析之外的人力支出，进行探访或者调查，以便找到数据背后的深层原因;但是一旦获得了厚数据，企业才能发现真正的问题所在。“美国的可口可乐公司遇到过一个真实案例，公司决定开始促销之后，走货量在短时间内非常大，但一段时间后马上就停滞不前了，消费者似乎并没有将买回家的大量可乐很快地喝完，而是囤积了起来。可口可乐想调查一下背后的原因，有什么办法能促使消费者尽快地喝掉大量已经买回家的可乐，而不出现囤积?”于是可口可乐付出了大量人力，走街串巷地探访，发现美国消费者只喝冰镇可乐，不放在冰箱里的可乐他们基本都是不喝的，而从超市采购回来的可乐不是很方便大量地放进冰箱里，导致可乐囤积在家中未能尽快喝掉。获得了这个“厚数据”之后，可口可乐公司改变了自己的产品设计，改成了可以一次将二十多罐可乐全放进冰箱底层，同时又比较节省空间的包装，解决了这个问题。

陈杰豪对“厚数据”评论说：“好的营销是理性与感性结合的‘厚数据’。如果商人可以通过数据就看到哪些产品好卖或者不好卖，为什么他们还要走进大卖场实地观察人的购买行为?大卖场还是需要人类学家的。”他认为，通过量化统计，可以知道97%的人如何出众，但那3%的例外人口，却需要靠质化研究深入分析。“人是无法单凭科学预测的生物，所以好的营销需要左右脑配合起来的全脑思考，是哲学和科学的完美结合。”

作者丨银昕

责任编辑：王培