大数据价值发现之路 企业如何通过分析实现竞争优势
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大数据价值发现之路
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目录 • 问题提出 • 企业有什么数据需求？ • 我们如何发现价值？ • 机遇与阻碍 • 定位与实现
价值发现：领域知识交叉融合
案例1 CRM与电商数据化营销 • CRM理念：客户忠诚度 商家：重复购买 • 相关指标：重复购买率，需求满足率，品 牌关注度，对竞争对手关注度，购买决策 时间，对商家过失的容忍度。。。。。。 • 问题： 根据拥有的数据资源，哪些是可实现的？ 如何创造性地使用这些指标，为商家带 来价值？
客户服务体系
质量、满意度追踪回 访（第四步） -需要建立质量跟踪， 客户满意度的回访来 确保服务质量，这个 就是质量体系的建立
建立团队 （第三步） -建立两支服务团队， 客户经理团队和投资 顾问团队，这个就是 组织体系的建立
价值发现：增量数据源的价值 探索
• 案例1 电商企业数据化营销 • 现状：绝大多数企业只依赖淘宝平台提供 的数据和数据工具 • 增量数据源1：和销售明细表关联的企业商 品分类信息。 • 价值增量：更多地了解客户和本企业相关 的关联销售信息，用于如需求满足率分析 与应用，客户需求预测和价值评估等。 • 增量数据源2：相关微博、微信等社交圈等 数据
• 问题解析：数据交叉获取更多的分类维度 • 技术实现：数据支持，技术可行？ • 结果及价值分析：投资风格 空间维度：投资组合 时间维度：买卖频度 细分价值实现：研究人员与客户经理整合 的服务模式 • 拓展思维：基于信息的业务流程再造
价值发现：工作流+信息流探索 模式
• 案例1 淘宝工作流_信息流分析
IBM报告：企业的分析需求
• 掌握和完善分析能力
IBM报告：企业的分析需求
目录 • 问题提出 • 企业有什么数据需求？ • 我们如何发现价值？ • 机遇与阻碍 • 定位与实现
我们如何发现价值？
• 领域知识交叉融合
• 工作流+信息流的探索模式 • 多源数据交叉：增量数据源的价值探索 • 从用户角度观察与表达
价值发现：领域知识交叉融合
• 问题解析1：重复购买率 • 技术实现：数据支持，技术可行 • 结果价值分析：重复购买动因？ 短期内再次购买同一商品 较长时间后再次购买同一商品
• 拓展思维：e_忠诚（忠诚不仅仅是购买）
价值发现：领域知识交叉融合
• 问题解析2：需求满足率 • 技术实现：数据支持，技术可行？ • 结果价值分析：总需求？ 空间维度总需求 时间维度总需求
价值发现：增量数据源的价值 探索
• 案例2 证券信息 • 现状：多数投资者根据行情软件提供的信 息进行投资判断 • 增量信息：互联网大量的证券信息。 • 问题：1 如何利用大数据技术提取信息价值？ 2 如何适度地选择信息源？ 3 如何整合原有的结构化数据和新的 信息源信息？
价值发现：增量数据源的价值探索
问题提出
• • • • • “数据是资产”的观点已经普遍得到认可 谁需要把数据变成资产？ 谁能将数据变成资产？ 从何着手？ 有哪些正反面的影响因素？
目录 • 问题提出 • 企业有什么数据需求？ • 我们如何发现价值？ • 机遇与阻碍 • 定位与实现
企业的数据需求？
• 《分析：日益扩大的差距—企业如何通过 分析实现竞争优势》 《麻省理工学院斯隆管理评论》与IBM商业价 值研究院，2011年调查报告 涉及来自全球企业的4,500多位高管、经理和 分析人员 包含了120多个国家，来自30多个行业，并且 涉及各种规模的企业
IBM报告：企业的分析需求
分析：使用通过分析技能(例如统计、
上下文、定量、预测、认知和其它模 型)而开发的数据和相关洞察力推动基 于事实的计划、决策、执行、管理、 测量和学习。
分析可以是描述性、预测性或规定性 的。
IBM报告：企业的分析需求
• 2011年，58%的企业已经将分析技术用于 在市场或行业内创造竞争优势，而2010年 这一比例仅为37% • 值得注意的是，采用分析技术的企业持续 超越同行的可能性要高两倍。
价值发现：工作流+信息流探索 模式
价值发现：工作流+信息流探索 模式
• 案例2 证券公司客户培育与维护
离成功仅以步之遥
筛选与过滤不合适的对象
成功就在前面
接触、联系培养关系
离成功近了一步
整理与分析资料
成功向你招手
建立准客户卡
价值发现：工作流+信息流探索 模式
客户维护
细分客户 （第一步） -通过数据分析，找 到核心客户群体，建 立客户体系。 创建产品 （第二步） - 将投资咨询、亲情 化服务等方便客户的 内容进行产品化设计， 建立产品体系。
IBM报告：企业的分析需求
三个递进等级：有志向、经验丰富和已转 型
IBM报告：企业的分析需求
数据分析能力主要应用领域及认知
IBM报告：企业的分析需求
利用分析技术更快采取行动 • 大数据以及当前市场的快速发展和复杂度 要求领导者比以前更快地做出决策。 • 在IBM 2010年全球CEO调研中，近70%的 受访者表示，他们已经面临着前所未有的 不确定性和变化 — 而且预计未来会更高。 • 已转型企业非常看重更准确且准实时决策 的价值，这比有志向的企业高度关注决策 速度的比例还高三倍
IBM报告：企业的分析需求
通过管理风险获得战略优势 • 近四分之三的已转型企业使用分析技术指 导未来的战略，而有志向的企业的比例还 不到七分之一。 • 56%的受访者承认，他们未准备好管理这 些风险。。 • 86%的已转型企业非常注重全面了解那些 可影响其业务的企业风险。没有任何一家 有志向的企业有这样的关注度
• 拓展思维：获取更多的客户知识
价值发现：领域知识交叉融合
案例2 CRM与证券客户管理 • CRM理念：一对一服务 券商：更优质的 服务 • 相关指标：客户细分 • 问题： 目前券商多按客户资金量来划分客户 如何综合拥有的数据资源，提供更好的方 案？ 如何创造性地使用这些指标，为券商带
价值发现：领域知识交叉融合
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上课时间请勿：
--请将您手机改为“震动” 避免在课室里使用手机 --交谈其他事宜 --随意进出教室
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--提问题和积极回答问题 --随时指出授课内容的不当之处
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目录 • 问题提出 • 企业有什么数据需求？ • 我们如何发现价值？ • 机遇与阻碍 • 定位与实现
价值发现：领域知识交叉融合
案例1 CRM与电商数据化营销 • CRM理念：客户忠诚度 商家：重复购买 • 相关指标：重复购买率，需求满足率，品 牌关注度，对竞争对手关注度，购买决策 时间，对商家过失的容忍度。。。。。。 • 问题： 根据拥有的数据资源，哪些是可实现的？ 如何创造性地使用这些指标，为商家带 来价值？
客户服务体系
质量、满意度追踪回 访（第四步） -需要建立质量跟踪， 客户满意度的回访来 确保服务质量，这个 就是质量体系的建立
建立团队 （第三步） -建立两支服务团队， 客户经理团队和投资 顾问团队，这个就是 组织体系的建立
价值发现：增量数据源的价值 探索
• 案例1 电商企业数据化营销 • 现状：绝大多数企业只依赖淘宝平台提供 的数据和数据工具 • 增量数据源1：和销售明细表关联的企业商 品分类信息。 • 价值增量：更多地了解客户和本企业相关 的关联销售信息，用于如需求满足率分析 与应用，客户需求预测和价值评估等。 • 增量数据源2：相关微博、微信等社交圈等 数据
• 问题解析：数据交叉获取更多的分类维度 • 技术实现：数据支持，技术可行？ • 结果及价值分析：投资风格 空间维度：投资组合 时间维度：买卖频度 细分价值实现：研究人员与客户经理整合 的服务模式 • 拓展思维：基于信息的业务流程再造
价值发现：工作流+信息流探索 模式
• 案例1 淘宝工作流_信息流分析
IBM报告：企业的分析需求
• 掌握和完善分析能力
IBM报告：企业的分析需求
目录 • 问题提出 • 企业有什么数据需求？ • 我们如何发现价值？ • 机遇与阻碍 • 定位与实现
我们如何发现价值？
• 领域知识交叉融合
• 工作流+信息流的探索模式 • 多源数据交叉：增量数据源的价值探索 • 从用户角度观察与表达
价值发现：领域知识交叉融合
• 问题解析1：重复购买率 • 技术实现：数据支持，技术可行 • 结果价值分析：重复购买动因？ 短期内再次购买同一商品 较长时间后再次购买同一商品
• 拓展思维：e_忠诚（忠诚不仅仅是购买）
价值发现：领域知识交叉融合
• 问题解析2：需求满足率 • 技术实现：数据支持，技术可行？ • 结果价值分析：总需求？ 空间维度总需求 时间维度总需求
价值发现：增量数据源的价值 探索
• 案例2 证券信息 • 现状：多数投资者根据行情软件提供的信 息进行投资判断 • 增量信息：互联网大量的证券信息。 • 问题：1 如何利用大数据技术提取信息价值？ 2 如何适度地选择信息源？ 3 如何整合原有的结构化数据和新的 信息源信息？
价值发现：增量数据源的价值探索
问题提出
• • • • • “数据是资产”的观点已经普遍得到认可 谁需要把数据变成资产？ 谁能将数据变成资产？ 从何着手？ 有哪些正反面的影响因素？
目录 • 问题提出 • 企业有什么数据需求？ • 我们如何发现价值？ • 机遇与阻碍 • 定位与实现
企业的数据需求？
• 《分析：日益扩大的差距—企业如何通过 分析实现竞争优势》 《麻省理工学院斯隆管理评论》与IBM商业价 值研究院，2011年调查报告 涉及来自全球企业的4,500多位高管、经理和 分析人员 包含了120多个国家，来自30多个行业，并且 涉及各种规模的企业
IBM报告：企业的分析需求
分析：使用通过分析技能(例如统计、
上下文、定量、预测、认知和其它模 型)而开发的数据和相关洞察力推动基 于事实的计划、决策、执行、管理、 测量和学习。
分析可以是描述性、预测性或规定性 的。
IBM报告：企业的分析需求
• 2011年，58%的企业已经将分析技术用于 在市场或行业内创造竞争优势，而2010年 这一比例仅为37% • 值得注意的是，采用分析技术的企业持续 超越同行的可能性要高两倍。
价值发现：工作流+信息流探索 模式
价值发现：工作流+信息流探索 模式
• 案例2 证券公司客户培育与维护
离成功仅以步之遥
筛选与过滤不合适的对象
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离成功近了一步
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成功向你招手
建立准客户卡
价值发现：工作流+信息流探索 模式
客户维护
细分客户 （第一步） -通过数据分析，找 到核心客户群体，建 立客户体系。 创建产品 （第二步） - 将投资咨询、亲情 化服务等方便客户的 内容进行产品化设计， 建立产品体系。
IBM报告：企业的分析需求
三个递进等级：有志向、经验丰富和已转 型
IBM报告：企业的分析需求
数据分析能力主要应用领域及认知
IBM报告：企业的分析需求
利用分析技术更快采取行动 • 大数据以及当前市场的快速发展和复杂度 要求领导者比以前更快地做出决策。 • 在IBM 2010年全球CEO调研中，近70%的 受访者表示，他们已经面临着前所未有的 不确定性和变化 — 而且预计未来会更高。 • 已转型企业非常看重更准确且准实时决策 的价值，这比有志向的企业高度关注决策 速度的比例还高三倍
IBM报告：企业的分析需求
通过管理风险获得战略优势 • 近四分之三的已转型企业使用分析技术指 导未来的战略，而有志向的企业的比例还 不到七分之一。 • 56%的受访者承认，他们未准备好管理这 些风险。。 • 86%的已转型企业非常注重全面了解那些 可影响其业务的企业风险。没有任何一家 有志向的企业有这样的关注度
• 拓展思维：获取更多的客户知识
价值发现：领域知识交叉融合
案例2 CRM与证券客户管理 • CRM理念：一对一服务 券商：更优质的 服务 • 相关指标：客户细分 • 问题： 目前券商多按客户资金量来划分客户 如何综合拥有的数据资源，提供更好的方 案？ 如何创造性地使用这些指标，为券商带
价值发现：领域知识交叉融合