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用大数据深入洞察客户 IBM提供预测与解决方案

来源: 联商网 2015-04-10 17:41

  联商网消息:由中国零售业第一门户网站联商网主办的零售业年度盛会——2015联商网大会暨全球零售创新峰会于4月9日-11日在杭州举行。

  本届大会主题为“决战供应链,决胜服务力”,会议重点围绕“如何变革供应链”、“如何整合全球商品资源”、“如何提升服务力”、“如何创新门店顾客体验”等话题,邀请海内外知名零售企业高管,站在全球的高度,共同开启年度行业交流盛宴。

  

  IBM预测与优化解决方案——中国区总经理周庆伟分享了“如何用大数据深入洞察客户”的演讲。以下为演讲实录:

  周庆伟:

  谢谢朱总,谢谢各位嘉宾,很高兴有时间来到杭州,我就是浙江人,我的父亲就是杭州人。

  大家知道浙江做生意很多的,我自己家里面他们也是在做零售业。我印象很深的是几年前我春节回家的时候,我的各个就会很高兴把我叫到他的书房,打开他的电脑,说今年我赚了这么多钱,你就不要在北京了,回来吧。这两年每次跟我聊的话题,生意好象有点难做,你看看你是做IT的,能不能帮帮我,VIP客户我觉得还是要花一些功夫拿回来。其实对于零售业的变革来讲我自己也是感同身受的。今天我给大家带来的就是IBM大数据的解决方案。我相信昨天和今天各位嘉宾已经听过了很多关于大数据的话题。大家也很清楚大数据现在应该是可以帮助我们零售业做一些突破非常有效的工具。

  今天我看了一下演讲嘉宾当中,我可能是年龄最小的一位。但参加这次会议所有的公司,IBM应该是年龄最大的一位。大家知不知道IBM在今年的年龄是多少岁?今年已经104岁了。

  IBM一开始不是做IT的,他是做打字机,就是放在秘书桌上打字机的。这么多年里面IBM一直在顺应这个潮流的变化,一直在关注他的客户,一直在创新、变革。所以他一直在非常有创造力有生命力的商业机器领域活跃当中,IBM在今天为止在大数据领域已经投资了230亿的美元。这些钱在今天已经变成了一些可以实实在帮助大家获取新的竞争力的新工具和方法。

  今天我要讲的是客户,IBM认为一个行业的变革不在于我们有什么样的产品,或者我们有怎么样的员工。或者我们有怎么样的渠道。而在于我们拥有怎么样的客户,今天我来会场遇到一个小小的问题,我在武林广场这边打不到车,所有出租车都是满的。我用嘀嘀打车只用了2分钟就有8位司机在抢单子,作为我本人来讲,我去年开始90%的打车都是通过嘀嘀打车完成的。大家可以想,一个公司他从来不在出租业当中做了多少工作,但就是因为改变了客户,抓住了客户就重新改写了这个行业的游戏规则,成为一个非常有影响力的公司,所以客户是这个行业真正的驱动力,也是我们未来企业一个新的资源。另外刚才很多嘉宾也讲到了,这个时代速度是非常重要的。我相信各位已经有了很多客户的资料,包括客户基本的信息,他在商店做了哪些消费,大家有没有真正去用客户的数据,这些数据拿来以后有没有对我们客户产生什么影响。

  数据是有时效性的,假如说你拿到的是去年的数据,今年再用其实价值就会大大降低。我们有一个客户,是做富有婴儿用品的公司,乐友,用我们的技术就可以很快的判断出每个客户未来潜在的生命价值是多大。比如说这个客户第一天到乐友网站或者实体店购买了一段婴儿奶粉,其实我们可以计算出来未来三到五年之内,他在乐友可能会产生多大的消费额。我们现在客户群体当中也10%的客户假设都是1周岁以内婴儿父母的话,未来3年我企业的财务情况会怎么样,其实是可以预算出来的。

  刚才嘉宾也分享了在零售业我们会做很多IT的项目,我罗列了一些,都是大家比较关心的,一如说SKU管理、客户忠诚度管理、市场活动的投资收益管理,所有这些大家看到是非常多的。对于一个零售业的企业来讲,我们IT的投入往往不会特别大,我们IT人才也不会特别的多。不像银行或者保险有这么庞大的银行团队,看似非常重要的点上面,我们怎么样选择最关键的点呢,是摆在我们大家眼前的问题。

  所以IBM想一些办法,IBM不是一家单纯的IT公司。大家知不知道在IBM我们有多少位数学家?我们有400多位数学家,这些数学家是完全专注在公式和数字当中的。另外还有一些心理学家,这些人IBM把他们组织起来,在一起研究大数据怎么样在零售行业能够帮到大家。这些研究几年前就开始了,到今天形成了一个针对客户的解决方案,叫预测性的客户分析。在这边他首先是完成了360度的客户分析。第二个有一个预测性的概念,可以站在今天帮你看到明天的变化。

  下面我给大家演示一下这套系统实际应用场景是怎么样的。我们这个客户是一家购物商场,很大的零售实体。他已经做了O2O的整合,我们有一个客户叫Lily,是一个比较自身的客户,他非常聪明的选择他要的商品。这个场景是这样的,再一个星期六的早上,在他的居所打开他的手机,找到他想要的商品,他浏览的商品是两种,一种是天然竹子的切菜板,一个是有机棉花的床单。他看完以后就起床了,没有在手机完成下单的动作。然后他就到达了实体店,到了实体店之后,因为实体店提供了WIFI,他就通过扫描二维码的方式,登陆了商场的免费WIFI系统,这时候我们这个平台就能看到这位客户在哪个区间活动了。我们系统给他发一个短信,欢迎他来这家店。告诉他所关注的有机棉床单在哪个门店目前正在销售,而且告诉他基于你现在的位置,你怎么样能够在几千平米的购物商场里面找到那家店,这样能够让他非常直接的完成他今天早上出门前没有完成的交易。

  当他在商店有机棉床单之后会立刻收到第二个短消息,有几款品牌的竹子切菜板目前正在做9折优惠,而且只在今天。这时候他又会被引导去买有机切菜板的购买。lily回家以后,又会发另外一个信息,会收到一个家用苏打水推荐的广告,告诉他这两天如果购买的话,我们会提供免费送货上门的服务。Lily完成这些之后,在微信、微博分享这些购物经历的话,我们平台上会马上看到,并且给他一些优惠券的反馈活动。这些活动后面用户是完全透明的,他不知道发生了什么,这背后除了IBM系统之外,还有商场两个角色的人支撑这个行动。第一个是商场市场总监,第二位就是这个平台的市场分析师。其实这个数据是针对这个系统两到三年以来Lily所有跟我们这个商场所有的信息互动得来的。

  比如说一瓶水,我看到今天会场的水是比较高端的,这个水的价格在超市应该是3块钱左右,也许在小的零售店要4到5元,如果这个客户每次到店超市当中购买的水是3元、4元,而不是1元、2元的,而这个客户就可能是比较注重生活品质的客户。如果挑选每次都是1块钱矿泉水的话,可能就是比较会过日子的客户。每次客户反应都是不一样的,有的客户是8到7折的商品比较感兴趣,有的对9或者9.5折的商品比较感兴趣,对8折以下的商品就不会去看,这就可以给我们定位这个客户是哪种的客户。

  这套系统在Lily完成交易以后,他会自动更新Lily的标签,说他是热中并倾向于购买环保产品,因为他的被单是有机的,切菜板是竹子的而不是塑料的。这个画像贴上之后,商场就会知道未来我可能要推荐一个商品,比如说有苏打水的机器,也是这类客户比较关心的。我们曾经一个顾客,他觉得可以帮助他们的是,每个店要10万块钱给用户发短消息,但很多用户觉得是骚扰。比如你是一个男士,可以发4折女性服装打折的时候,你觉得是骚扰,因为你的女朋友也不会穿4折的衣服。他说如果用这套系统能帮他把10万块钱且到5万块钱,他全国有一百家店,就能省不少钱。但这笔帐只算了一半,只是算了原来10万变成了5万,但有没有想过用了这套系统之后,你发给的5万块钱客户响应度会比原来提升一倍,其实你的盈利会再提升50%。

  这个表不知道大家之前有没有用过,就是客户活跃度分析,行和列和第一个标题是一样的,第一列是这个客户第一次来,第二列是这个客户一周之内来过。列上也是一样的。就可以看到有哪些客户从来不来的,突然最近来的特别频繁,这些就是我需要关注的客户。原来是每个月只来三次,现在是只来一次。这些客户就是需要你去及时敢于可能潜在流失的客户。另外商场会有各种各样的推荐,有时候每个客户推荐产品的喜好程度是不一样的。比如说为什么我们给Lily推荐的是一个两天之内免费送货的服务,而不是推荐这个产品打九折或者打八折。因为我们发现Lily他还没有结婚。他自己买的商品都是自己用的,而不是家庭用的。所以对货品比较重的东西,每次逛商场的时候拿回家的可能性是很少的,因为可能更喜欢拿几件轻便的衣服或者小食品回家。像机器这些,如果能给他提供免费送货,对他来说是非常有价值的了。

  所以企业已经做了很多的IT系统,我这里做一个比较,比如说现在的CRM系统我们也花了很多时间做,这个能做的只是简单的记录和实时的查询,关注的信息只是这个人基本的信息,以及他曾经有过哪些交易的信息。这些信息往往是有一些滞后的,往往是在统计汇总的方面,不能去参与我们实际每天交易的影响。现在IBM这个系统称之为参与型的系统,这个系统当中他用了大数据的技术,可以把各种各样,各种结构的数据统一结合起来,统一的分析。比如说我们可以把我们微信、微博、呼叫中心记录客户来电,客户退换货信息,还有购买的属性、平均次数,结合起来做360度的分析,而且这个是实时的,后面有一个案例可以看到,当用户进店的时候,或者打电话的时候,系统会自动告诉你这个客户目前的满意度是多少,他可以给一个脸。这个客户如果是不高兴脸的话,接电话的员工说话语气是更加客气一点。如果这个客户未来可能的潜在价值是多大。比如说这个客户现在只是每次在我们门店买很少的产品,但根据他的年龄还有购买商品的品类,我们可以算出未来是很有潜力的客户。

  这些信息会实时的跟我们促销信息,跟我们的折扣信息去实时捆绑起来。让你更加智能的完成跟客户的交互。所以这套方案里面,大家看到它的功能是非常多的,比如说我们可以做客户忠诚度的分析。

  刚才也有嘉宾讲到客户是没有忠诚度的,这是非常正确的。所以我们要实时的去看他的忠诚度现在是在哪一个范围之内。这个跟谈恋爱很像,每时每刻都要关注对方对你的感觉,体会他和你的温度是有多高。

  另外还有社交媒体的分析,比如说之前大家讲到我们有微信、微博,这些我们叫做内部数据,就是企业自有的数据。还有外面的数据,就是在百度、新浪的频道里面,这是外面的,你不能控制的对你企业相关的信息就在那上面。不管是自有的信息还是外部的信息,这个太都可以把他们有机的结合起来,统一帮你,知道你目前消费者当中口碑和形象是怎么样的。

  360度,大家都在讲大数据,但在目前真正能够帮助你落地的,目前业界厂商不是很多。IBM是其中一家,他可以帮助你所有涉及到你所关心的数据连接进来,你所需要做的就是买一个机器把我们软件装上,就会自动把互联网上你想要的大数据抓回来。

  所以我们对客户的观察角度就会更加多,而且观察的深度也会更加深。我们跟客户之间的关系就不简简单单的是一次简单的偶遇,在商场当中向见,然后把交易完成。如果有这个系统的话,我们导购就会非常有针对性的展开这个活动。

  这边我给大家举个例子,乐友也有很多门店。有一次他的老总说他发现一个很奇怪的现象,下雨天的时候,他们的收入反而会上升,大家觉得是不是很奇怪。因为零售业最怕天气不好,为什么乐友天气不好的时候生意反而会更好?因为他的店员其实通过天气不好这个事情,有了更多的时间跟每一位到店的顾客做更多的沟通和交流。当然这个沟通和交流是基于这个平台给他的一些信息。他更加有针对性的做营销,比如说客户进来他就知道你的小孩是几岁,比如说是3、4岁,现在我们这里卖的比较好的产品是什么。这样就比你跟在客户后面察言观色强很多。顾客也会觉得你很了解他,对你更加信任。

  时间关系简单过一下这些功能,首先是这个全景系统,不仅可以看到你目前生意情况怎么样,而且可以知道你的电商平台和实体店多个销售渠道情况是怎么样。另外可以把外面所有的互联网信息给你拿过来,通过大数据的技术,让你知道在客户当中口碑是怎么样的,你营销活动的影响是怎么样的。

  另外客户流失我们可以在第一时间找到客户流失的模式,比如说客户的活跃度降低,或者客户购买产品的品类发生了变化,第一时间告诉你这个客户流失的可能性是多大。还会推荐给你认为比较好可行的挽留客户的手段有哪些。客户价值分析刚才讲了,我们可以预判这个客户未来几年内可能给你提供多大的收益。这是产品使用的界面。当客户打今典花或者进店的时候,客户的基本信息就会出现在界面上。另外我们告诉他这个客户比较喜欢的促销方式有哪些。客户流失的可能性有多大,客户未来潜在对企业的价值是多大,丢单的可能性是多大,客户喜欢哪些东西,他是属于哪一种类型的客户,是时尚的还是经济型的,还是环境型的客户。

  用最后一张图做一个总结,大家已经看到零售业是一个非常古老的行业,甚至比IBM还要古老,应该有好几百年的历史,在这个历史长河当中零售业不停的发生变更,每一次变更都跟技术的更新分不开,包括供应链、物流、新的互联网技术。今天对客户的识别、大数据技术,就是现在新一轮的零售业的竞争最主要的核心竞争点。所以这个图上大家可以想像,很多企业现在都已经站在这个新的起跑线上,需要往前冲,这时候IBM就是一双比较好的有钉子的跑鞋,可以让你每一步都踏的更加轻松,但得到的动力会更加大。希望我们能够有更多的机会倾听你们的声音,跟你们一起去为零售业的革新做出一些贡献。谢谢大家!

  (联商网 杭州报道)

  2015联商网大会直播专题:http://www.wzxxx.cn.cn/z/2015Meeting/live.aspx

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