【編者按】數據已經成爲一(yī)種商(shāng)業資本，可以創造新(xīn)的經濟利益。事(shì)實上(shàng)，一(yī)旦思維轉變過來，數據就(jiù)能(néng)被巧妙的用來激發新(xīn)産品和新(xīn)型服務。
銀泰網COO林琛
此前，銀泰網COO林琛曾向億邦動力網介紹了(le)銀泰百貨如(rú)何借助線下(xià)大數據實施個性化(huà)營銷方案。而在這一(yī)系列商(shāng)業創新(xīn)背後，則是對用戶、對數據的深入洞察。
爲了(le)進一(yī)步闡釋其完整的思維邏輯，億邦動力網整理(lǐ)了(le)林琛近期在某論壇上(shàng)的一(yī)次講話。這篇文字切中肯綮地道出了(le)大數據時代下(xià)，林琛對于傳統零售業的新(xīn)思考。或許有些(xiē)深奧，但(dàn)數據的奧妙向來隻爲謙遜、願意聆聽且掌握聆聽手段的人(rén)所知。
以下(xià)爲林琛講述原文：
作(zuò)爲一(yī)個零售的從業者，我時常思考是互聯網零售對于傳統零售的沖擊和變革在哪裏？
在傳統零售裏面，客戶會在整個鏈條的最後一(yī)個環節，被動的接收産品和服務。互聯網則讓處于終端的用戶跟鏈條源頭之間發生(shēng)了(le)點對點的鏈接，最終形成閉環。同時，用戶一(yī)些(xiē)個性化(huà)的需求，通過互聯網的聚合效應變成規模化(huà)，這種規模化(huà)驅動這個閉環快(kuài)速的滾動。這是今天互聯網零售對于傳統零售在結構方面最大的沖擊。
我會思考如(rú)何去圍繞基于用戶的洞察來展開我們的商(shāng)業結構。最主要的有四部分(fēn)，包括數據洞察、可衡量結果、個性化(huà)和組織變革。
【數據洞察】
數據洞察部分(fēn)是比較老套的東西(xī)，所有的數據公司或者是咨詢公司都會給我們做一(yī)些(xiē)相關的架構分(fēn)析，比如(rú)客戶的數據、客戶的洞察、客戶管理(lǐ)以及客戶的長期價值。
客戶數據裏主要是客戶的屬性，點擊流數據以及交互的數據。以今天的銀泰百貨爲例，主要做的工作(zuò)就(jiù)是在百貨裏面鋪 WiFi，通過WiFi來識别用戶決策的路(lù)徑。我們之前拿到的路(lù)徑隻是他在POS機之後形成的交易數據，現在我們需要拿到更多交易之前的過程和路(lù)徑，比如(rú)要用一(yī)些(xiē)電子(zǐ)小票(piào)的方法把交易數據化(huà)。
在用戶洞察這邊，主要是兩大模塊，包括購物車的細分(fēn)和用戶的細分(fēn)，其實就(jiù)是貨的概念和人(rén)的概念。
在客戶管理(lǐ)部分(fēn)，我們的重點是在于如(rú)何建立跟客戶之間的互動關系和通路(lù)。這個通路(lù)其實是我們以後所做的任何營銷以及數據獲取的一(yī)個最根本前提。在這個通路(lù)方面，也(yě)包含了(le)我們做的一(yī)些(xiē)營銷手段的反饋。所以在傳統零售裏面我們認爲有三件東西(xī)是最重要的，那就(jiù)是人(rén)、貨和場。這裏就(jiù)含有了(le)購物車的細分(fēn)就(jiù)是“貨”，客戶的細分(fēn)就(jiù)是“人(rén)”，我們跟客戶之間的管理(lǐ)就(jiù)是“場”。我們建立了(le)這個反饋的通路(lù)，去驗證所做的營銷手段是否有效。
客戶的長期價值，包含了(le)客戶的購買潛能(néng)以及客戶的傳播價值。購買潛能(néng)比較有趣，我們希望在一(yī)個非常嚴謹和科學的類目體系下(xià)建立典型用戶的購買路(lù)徑，然後通過這個典型用戶的購買路(lù)徑去匹配用戶可能(néng)還會存在的一(yī)些(xiē)路(lù)徑。
【可衡量結果】
上(shàng)述的這些(xiē)數據同差，其實是爲接下(xià)來三部分(fēn)工作(zuò)奠定了(le)底層的基礎，可以理(lǐ)解爲我們展開新(xīn)的變革前具備的基礎智慧能(néng)力。當有了(le)一(yī)些(xiē)基礎智慧以後，接下(xià)來就(jiù)要去了(le)解他的一(yī)些(xiē)因果關系，這個因果關系我定義爲“可衡量的結果”。
可衡量的結果主要是分(fēn)兩部分(fēn)，一(yī)部分(fēn)是對于未來的預測，另外一(yī)部分(fēn)是對于我們行動目标的一(yī)個拆解。通常的做法是一(yī)個九宮格的算(suàn)法，縱向上(shàng)把用戶分(fēn)成新(xīn)用戶、老用戶以及可激活用戶，分(fēn)别去乘以橫向的用戶的數量，用戶的人(rén)均貢獻，用戶的轉化(huà)。
用這個九宮格的方法我們可以推導出整個九宮格的拆解，可以預判在用戶層面一(yī)些(xiē)指标的變化(huà)，會對整體銷售有一(yī)個影響。比如(rú)說我們9月(yuè)(yuè)份做年中慶的時候，我們的銷售目标如(rú)何用這個九宮格的方法拆解到各個用戶的指标上(shàng)去。
【個性化(huà)】
這是存在一(yī)個因果關系的，當了(le)解因果關系以後，我們會把它轉化(huà)爲一(yī)些(xiē)行動，比如(rú)針對我們細分(fēn)用戶的一(yī)些(xiē)個性化(huà)需求做一(yī)些(xiē)精準性的營銷。營銷主要是包含兩部分(fēn)，包含推薦和組合。比如(rú)像啤酒加尿布的事(shì)情，報道的比較多，大家衆所周知。但(dàn)我希望大家是一(yī)種謹慎和嚴謹的态度去看待，而不是在一(yī)些(xiē)宣傳。我提出來兩個思考，一(yī)個是精準或者幹擾，一(yī)個是成本和顆粒度。
【組織變革】
當我們具備了(le)上(shàng)述的基礎知識，了(le)解了(le)一(yī)些(xiē)因果關系，把它付諸行動的時候，可能(néng)會導緻一(yī)個從量變到質變的過程，這個過程可能(néng)會是對公司組織架構的一(yī)個涅磐或者是重組的過程。
在傳統零售領域，如(rú)果用戶的一(yī)個行爲路(lù)徑是這麽一(yī)個形狀的時候，我們通常零售的組織是按照現行的線性串聯方式做成一(yī)個管道狀，然後去匹配用戶的路(lù)徑。在這個路(lù)徑裏面我們找到一(yī)個匹配點，然後把用戶導入到我們這個管狀裏面。之後，需要考慮到在這個管狀結構裏面每個功能(néng)模塊會出現衰竭的狀況，以期得到一(yī)個非常滿意的輸出，這是傳統的一(yī)個組織架構的布局，是呈線形串聯的方式去布局的。
但(dàn)是我們發現，突然之間用戶的行爲發生(shēng)改變了(le)，特别是我們移動互聯網技術的應用。用戶在他的一(yī)個決策路(lù)徑裏面，他會産生(shēng)非常多的觸發點。利用移動互聯網的技術，他希望在這個觸發點能(néng)夠随時随地得到一(yī)個閉環的完成。基于這樣一(yī)個判斷，有可能(néng)新(xīn)的一(yī)種基于用戶感知的組織架構就(jiù)會變成把原來的串行的結構拆成一(yī)個并發的，以相互接觸點作(zuò)爲導出的一(yī)個價值架構。
在這張圖裏，我們的用戶有典型的行爲，有“比”的行爲，“逛”的行爲，“買”的行爲，“售後服務”的行爲等等，他可以通過各種渠道跟我們接觸，包括微信、微博、手機端、呼叫中心。這些(xiē)需求與這些(xiē)觸點之間，我們會導出一(yī)些(xiē)相對應的技術産品。我們希望這個技術産品以觸點作(zuò)爲出發點，來完成在這個觸點裏面的閉環。這個閉環是基于一(yī)個公共的交付和變現的基礎上(shàng)面。比如(rú)，我們在底層做的我們的支付、物流、倉儲以及變現的方法，這是一(yī)個公共的平台。
如(rú)果按照這樣的組織架構去做的時候，我們整個組織的應用、聯動就(jiù)會是基于用戶的需求感知來進行的，這是一(yī)個并發的很靈活性的組織架構。每個小組織架構裏面能(néng)完成閉環，也(yě)可以完成從一(yī)個觸點到另一(yī)個觸點的引導。
我們很多的企業裏面存在着内部的數據孤島，那是在一(yī)個串聯結構下(xià)面的内部數據孤島。如(rú)果打成一(yī)個并聯的組織架構的時候，則更需要有一(yī)個東西(xī)來把各個觸點上(shàng)面的結構串起來。當我們完成了(le)這樣的組織架構和組織變革的時候，再回到數據洞察的時候，我們會突然發現，數據結構增加了(le)一(yī)個全新(xīn)的緯度，那就(jiù)是一(yī)個結束點的緯度。我們的九宮格從原來平面的直接拉成了(le)一(yī)個立體狀的。
至于接下(xià)去還會發生(shēng)什(shén)麽，我無法預測。但(dàn)是我希望這會是一(yī)個真正靈活、可變、高效，以客戶需求爲出發點，以需求爲引導的零售模式。
