[摘 要] 大数据营销衍生于互联网行业,又依托多平台的大数据采集。大数据技术的分析与预测能力,给企业带来更高的投资回报率。当今信息化时代的到来带来了大量的个体消费者原始数据,这些大量的数据导致大数据革命的爆发。而这场数据革命将会产生理解消费者行为和制定营销策略的全新方式。
[关键词] 大数据分析;消费洞察力;创造价值
[中图分类号] F713.55
现阶段相信每个企业都需要数据,都喜欢收集数据。信息数字化为确保公司就如何更高效地运营以及做出精准决策提供了最有效的方式。在大数据AI公司与Rock Fuel公司联合进行的调查中发现,运用大数据进行销售的人员明显高于不使用数据分析进行营销的公司,而且大数据分析所产生的价值远远大于其本身原有的实际价值。这些使用数据分析消费者公司,对发现市场趋势走向和消费者消费趋势有更准确的判断。大量的个体消费者原始数据收集和运用,将会产生理解消费者行为和制定营销策略的全新方式。
随着数据量积累,数据变得超强大,变得越来越难以理解。为了更好地运用这些数据,人们探究出了一个重大的数据方法的转变,即:将科学数据分析法从拟合数据转变为市场先入为主理论,再到使用数据框架理论(Firestein,2012)。这种技术和方法的运用极大地提高了人们的工作效率,也使得大数据变得更有价值,更容易被人类所利用。这就是大数据的魅力,让我们能够“感知未来”。
为了激发营销学者对大数据的更多讨论,本文引入了大数据概念框架来说明大数据对各种营销活动的影响。利用这个框架,探讨以下两个问题:一是大数据如何帮助企业更好地创造价值并获得可持续的竞争优势? 二是企业利用大数据获得持续竞争优势的具体资源要求是什么?
1 消费者大数据的定义
互联网技术的应用,已经将传统结构化的消费者转变成了现代化非结构化的行为数据生产者。其中所产生的数据规模、数据的速度以及数据丰富的多样性,正在不断影响着营销决策。通常国外学者使用三个维度来定义大数据:规模、速度、多样性。
1.1 大数据的规模
大数据的规模(Volume)通常以PB(Petabytes)、EB(Exabyte)、ZB(Zettabytes)为单位来计算。一个PB单位相当于2000万个传统的文本文件( 1PB=1024TB,1EB=1024PB,1ZB=1024EB)。当然随着产生的数据规模越来越庞大,还会产生更大的计量单位。据思科(Cisco)2013年全年统计,2013年的世界数据规模已经达到了4.4ZB,到2020年世界数据规模将会达到52ZB。尽管数据规模是定义大数据的主要标准之一,但是很多公司虽然拥有大量的数据积累,但是还是缺乏大数据的速度和多样性,从而导致所拥有的大数据对公司的贡献寥寥无几。
1.2 大数据的速度
大数据的第二个关键要素是速度(Velocity)。当一个销售人员能够获得数据有价值时,是可以帮助他做出销售决策的,当然这些数据一定要具有时效性。
1.3 大数据的丰富性
大数据的丰富性(Variety)是传统数据所不能匹敌的。当前大数据与传统数据最大的区别在于大数据是非结构化数据,然而非结构化数据包括文本数据和非文本数据。这些非结构化数据组成了今天的大数据,这些数据所包含的内容更加丰富,同样也更加准确地反映了数据生产者的行为与意愿。
2 理论框架
2.1 资源基础理论(Resource-Based Theory,RBT)
2.1.1 资源的种类
近年来RBT理论被许多营销学者所认可,也为大数据对市场营销的影响提供了有力的理论支持。RBT中提及当企业所拥有的资源是有价值的、稀有的,并且不可被其他组织所模仿的时候,该企业中的有形资源与无形资源有助于提高该企业的竞争优势(Barney, 1991; Lee和Grewal, 2004)。当数据为企业提供了竞争对手无法实现的价值时,这个资源就是有价值有意义的资源。
组织的资源包括物质资本资源、人力资本资源与组织资本资源。在大数据背景下,物质资本资源通常是公司用来收集大数据的平台。传统的软件通常无法有力地分析解析大数据,因此企业需要建立一个能够存储、分析大规模数据的平台。人力资本资源包括了挖掘数据和运用数据的人才。组织资本资源包括组织结构,使企业能够将“观察”转变为“行动”。企业可以通过改变组织框架和业务流程,更好地使用大数据带来的信息化资源。将物质资本资源、人力资本资源与组织资本资源对不同阶段的消费者活动转变为企业的可持续性竞争优势。
2.1.2 动态能力与自适应能力
企业为了适应不断变化的外部环境,必须不断地更新资源、分配资源,维持企业的可持续性竞争力,这就是企业的动态能力。如果企业从大数据中提取了消费者个性化消费需求,企业的动态能力会更加及时准确。
在阿里巴巴,保持组织的灵活性是重中之重。阿里从自身竞争中总结出几个要点,从一开始就将接受变革注入公司企业文化中,“拥抱变化”就成了阿里巴巴六大核心价值观之一。马云曾说:“在信息时代,变化才是最好的稳定,没有一个组织的架构是完善的,可以解决所有问题。”
企业通过从大数据分析中获取的有关消费者行为信息,从而提高了企业的适应能力与动态能力,这两种能力都促进了营销活动的价值的创造。但是RBT的局限之一是与这些资源和能力的起源有关(Barney,2014)。為了解决这个问题,引入了未知概念作为企业利用大数据实现可持续竞争优势的资源需求。
2.2 未知和归纳推理
科学的目的是追求知识,追求知识有时需要研究者认识到他们所不知道的知识和信息。开放式思维有助于研究人员构建更好的设想,这对于发现知识至关重要(Firestein,2012)。
归纳推理是一种由个别到一般的推理方法,与大数据相关的分析能力应该有利于归纳推理,在这种背景下,研究人员可以基于未知的观点来使用归纳推理的方法观察商业现象,在不会受到现有知识的影响前提下,从大数据中发现更多隐藏的信息。
3 大数据的应用
3.1 扩大营销人员认知
随着信息技术和生活方式的改变,消费者行为变得越来越复杂。科学技术的进步也使营销人员能够以更快更准的方式捕获消费数据。通常这些大数据可以帮助营销人员更好地发现消费者行为中未知的领域(Firestein,2012)。随着数据多样性增加,营销人员能够更好地认识到消费者行为中的差异性以及其中未知的领域。比如我们所购买的手环运动手表,可以记录消费者地理空间数据,销售公司可以收集用户的空间信息分析出消费者活动轨迹,并结合其他购买历史记录分析出消费者大致的生活轨迹、生活习惯及购买能力,从而制定更加精准的营销活动。
3.2 部分未知与适应能力
“当人们不了解他们所不知道的事物的时候,他们就会以为他们是了解的” (Laing,1999; Smithson,1985)。这种错误的对知识的认知抑制了探索发现隐性的消费者行为的机会。同样完全地未知也会带来一个问题,就是人们根本不清楚什么是他们不知道的。
相反,部分未知使企业能够利用对大数据的理解来促进企业的适应能力,使公司能够利用所发现的隐性的消费者行为。探索隐性消费者行为可以帮助营销人员更好地去预测消费者活动,进而使公司能够抢先进行变革或积极应对市场环境的变化。
3.3 通过大数据实现增量式与激进式创新
为适应环境的多样性及变化性, 公司需要不断进行创新并且创造更多价值。如:谷歌公司通过结合用户的位置信息与搜索历史记录,确定用户进行谷歌搜索服务期间手机上显示的广告是否有效地促使顾客光临了商店。企业可以利用从大数据获得的消费者信息,为创新提供更快更准的决策依据。亚马逊使用大数据预测用户何时进行购买并提前将产品运送到离消费者最近的货运仓库(Banker,2014;Ritson,2014)。亚马逊利用大数据所带来的价值重新创建了分销策略,这种激进式的创新使公司节约了成本,提高了客户满意度,进一步提高了公司的商业效率。
3.4 创造力
创新对于每一个公司来说都是至关重要的。所以创新的公司必须设计一套适用于分析大数据实现大数据的价值新的体系平台,从而实施创新性的营销活动。然而在竞争激烈的商业环境中任何创新性的营销活动都会被模仿。因此企业必须加快将大数据转化为有价值的信息的速度,这对于想要利用大数据取得竞争优势的企业来说至关重要。
4 通过大数据创造价值
4.1 价格
对于每一个产品的价格而言,企业在考虑到影响价格的多重因素的前提下,都能够找到客户愿意支付的最优价格。如下一个极具竞争力的产品的成本与此产品对于顾客的价值,然后达成最佳定价。
当产品编号种类激增,这种方法就比较麻烦。大约75%的典型公司的收入来自他们的标准产品,而这些产品的种类成千上万,对于规模庞大的大企业而言,做到事无巨细的分析和管理这些不断发生变化的定价变量的复杂性是压力巨大的。问题的核心是,这是一个大数据问题。动态价格使企业可以根据不断变化的供需关系实施灵活的定价策略。
许多营销人员一味地回避产品定价问题。他们开发产品定價只是基于简单的产品成本、标准的利润率、同类产品的价格、批量折扣等。他们依照过去惯例来管理产品,或者引用“市场价格”作为不主动出击的借口。
4.2 产品
为了面对不断强大的竞争对手,福特汽车利用消费者数据分析来开展他们在产品上的变革。福特通过传感器和远程应用程序获得了大约400万辆汽车的车主信息。在分析了汽车语音识别系统收集的数据后,福特意识到噪声对驾驶员干扰占到了驾驶员不喜欢用汽车语音比例的最大部分,福特积极整改,引入了自动降噪技术和重新定义了麦克风位置。福特的这一创新举措,使得用户使用汽车语音识别系统的比例有了显著提升,满意程度也得到了消费者的认可。
5 总 结
大数据对企业来说有着潜在的价值,但一些企业未能优化大数据。为了使公司能够更好地利用大数据,本文引入了一个理论框架,以探索大数据如何提高公司的持续竞争优势。
首先,物质、人力和组织的资本资源将实施以下三个过程:(1)收集和存储消费者活动记录作为大数据的过程;(2)从大数据中提取有价值的信息的过程;(3)利用所分析出来的消费者行为信息来提高动态和适应能力的过程。
其次,识别隐性的消费者行为趋势,对促进适应能力起到了至关重要的作用。换句话说,预测未来通常需要企业发现客户隐藏的消费者行为规律。
最后,讨论大数据特定资源需求对于RBT的发展至关重要,因为RBT并未确定获得竞争优势的具体资源需求(Kunc和Morecroft,2010; Teece等,1997)。本文描述了实体与大数据的影响,定义了消费者大数据,并讨论了其三大主要区别因素:规模、速度和多样性。此外,还提供了关于大数据对营销活动和可持续竞争优势的潜在影响,调节和调解因素的路线图。
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[作者简介] 宋辉(1968—),女,汉族,硕士,讲师,研究方向:管理、营销方向。