大數據如何給企業創利?
給每個客户建立一個終身檔案,終身追蹤、監察每個客户,捕捉其不同生活階段的不同需要。在其一生中,持續地向其推介時下最適合他的新業務,從而最大限度地發掘顧客的消費潛力。

大數據是近來的熱點,越來越多傳統企業互聯網化之後,更凸顯其重要性。未來十年,最有可能誕生大公司的領域,首先是傳統企業的互聯網化.這是真正的02 0模式,傳統企業通過互聯網調配全世界資源進行生產.利用互聯網最省錢、最省事地知道每個用户的需求。但大數據和互聯網,到底如何幫助企業創造價值和利潤呢?
創造顧客滿意度
服務業經常説要讓顧客賓至如歸,就是讓登門的顧客感覺不到自己是在商場、酒店,而是覺得在自家一樣,顧客不覺得他面對的是服務人員,而是朋友或家人。在什麼情形下,顧客才會有這種感覺呢?最簡單、最基本的一點,就是服務人員要認得他,能馬上叫出他的名字。
在顧客不太多的時候這是有可能的。但如果顧客太多,就有困難了,畢竟記憶力也是講天分的,記憶力天生不佳的人很難通過培訓做到這點。如果再加上服務人員流動頻繁,那就更難做到了。
不過在大數據時代,我們就有解決方案了。谷歌眼鏡是一部戴在眼眶上的微型電腦,也稱眼鏡式終端,有顯示屏、攝像頭、耳機、話筒,可上網.藉此可以提供個性化服務。
首先,對在本店消費過的每位客人,都建一份客户檔案,裏面除了姓名、消費記錄以外,還有用收銀台上的攝像頭自動拍下來保存的頭像。然後.服務員或銷售人員,每人配一幅眼鏡式終端。當客人進門時,眼鏡上的攝像頭自動拍下客人的頭像,並通過網絡傳回中央電腦。中央電腦利用面相匹配技術,在幾秒鐘之內就可以匹配出客人的檔案.店員馬上就能叫出客人的姓名。
中央電腦還可以向眼鏡式終端傳回該客人上次光顧的日期。於是,店員除了用姓名問候客人之外,還可以用類似這樣的語言與客人溝通:“周小姐,您好像有3個月沒來了吧,最近是不是很忙啊?我們上了很多新款喔。”
認人和叫出姓名,只是優良服務的基礎,要做到賓至如歸或個性化服務,還遠遠不夠。譬如在一家服裝店,店員應該能主動向客人推薦適合她的款式。問題是店內有幾百款服裝,店員該推薦哪款?如果推薦得好,能迅速成交;如果推薦不好,跟客人喜好完全不搭調,那就適得其反了。
如果數據倉庫儲存了該客户在店內的所有消費記錄,並且,設計部在設計每一款服裝時,早已為每款服裝定義了一些描述其特色的關鍵詞。例如,適合性別:女;適合年齡:25-35歲;適合身材:瘦、中等;服裝類別:連衣裙;風格關鍵詞:簡約、職業、淑女;顏色:白…
當中央電腦得知該顧客進店時,立即調出該顧客的檔案,得知該顧客的基本信息為:性別女,年齡30左右,身材偏瘦,髮型為短捲髮。同時瀏覽該顧客過去所有消費記錄,並對其消費習慣做出統計如下:
類別:60%為連衣裙,10%為襯衣,10%為長褲,8%為長裙,12%為T恤.;顏色:50%白,30%黑,20%紫;圖案:無圖案60%,簡單圖案40%,複雜圖案O%;風格:簡約70%,職業55%,淑女52%,波西米亞21%,少女12%….
中央電腦把這份消費習慣統計,與店內所有在售款式的數據進行比對,即刻匹配出10款最符合該顧客品位的服裝。這10款服裝的圖案和款號,馬上傳到店員的眼鏡式終端上。店員於是開始向顧客推薦這10款服裝。如果很不巧地,這10款顧客都沒看上,店員會通過眼鏡式終端告知中央電腦,中央電腦就把下10款符合該顧客品位的服裝再傳到店員的眼鏡式終端。
幫助企業規避風險
生意帶來的並不總是利潤,也可能是虧損。譬如:銀行、信用卡公司遇到欠債不還的客人,或保險公司遇到理賠大户。大數據營銷可在早期發現風險徵兆,及早採取預防措施;或從一開始就過濾掉高風險的客人,不做他們的生意。
舉個例子,馬洛先生使用某信用卡多年,有大量在高檔餐廳、賓館、娛樂場所和商場消費的記錄。平均每月刷卡額基本都在10萬元以上,時不時會過20萬元,買阿瑪尼西裝、卡地亞首飾、LV包,對他來説是家常便飯,而且一直按時還款,從無拖欠。相應地,信用卡公司也把馬先生的透支額度.從最初辦卡時的8000元,一路提升到30萬元:
但從兩個月前開始,他的月刷卡額突然急降到三四千,連續兩個月均如此。系統做的正常判斷是.馬洛轉用別家的信用卡,所以刷卡額劇降?在大部分情況下,這個判斷是正確的,但還有另一種可能:如果他經濟狀況惡化,也會導致刷卡額劇降。
所有安裝了刷卡機的商户,在銀行和信用卡公司都建有檔案,所有刷卡交易記錄,也都在數據倉庫裏。譬如,我們把每一家餐飲企業的每單平均刷卡金額進行統計,可以得出類似這樣的數據。
每單刷卡金額平均值:576元;每單刷卡金額中位數:493元。把每單平均刷卡金額最低的20%定義為:低端餐飲;把每單平均刷卡金額最高的20%定義為:高端餐飲;把每單平均刷卡金額居中的60%定義為:中端餐飲。這樣我們就得到了高、中、低端餐飲企業的名單。
回到馬洛的案例,系統會找出他歷年來的餐飲刷卡記錄,統計得知,他從辦卡之日起,直到兩個月前的餐飲消費,在各種不同檔次餐廳消費的比例顯示為:高端餐飲86%,中端餐飲11%,低端餐飲3%:而最近兩個月(就是在刷卡額暴跌之後).在各種不同檔次餐廳消費的比例為:高端餐飲O%,中端餐飲10%,低端餐飲90%。也就是説,以前基本上只去高端餐廳吃飯的馬洛,最近兩個月,大多光顧大排檔式的低檔餐廳。綜合以上各種信息判斷,他最近刷卡額暴跌,是源於經濟狀況惡化.可能是因為生意失敗、失業或其他原因。在這種情況下,繼續維持他30萬元信用額度是非常危險的,可能導致壞賬或惡意套現。於是,信用卡公司會把馬洛的信用額度降到2萬元,快速對潛在風險做出判斷,並及早採取防範措施。