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大数据带来企业关系的颠覆性革命

2018/3/2    来源:互联网    作者:佚名      
关键字:大数据  
数据将对企业的决策产生重大的影响,通过大数据分析,企业通过量化分析,可以提升决策质量和业绩表现。

    “不会量化就无法管理!”这个观点是管理大师德鲁克、戴明都赞同的管理实践,很多企业往往依靠领导直觉做决策。这种通过直觉和感性做出的决策,容易因得不到本应得到的充分信息,而导致出错率增加,甚至资源被错配,资金被浪费。关键数据将对企业的决策产生重大的影响,通过大数据分析,企业通过量化分析,可以提升决策质量和业绩表现。

    台湾的“全家”便利店,在台湾拥有2000多家门店。他们发现部分消费者青睐现煮咖啡,这会是个未来的发展方向。但是如何推广现现煮咖啡?新产品是否会挤占店里其他咖啡饮料老产品的销售?

    这些问题以往主要靠市场调研和开会讨论决策,但是现在通过借助大数据分析手段,两个月内为每一家门店建立一个属性档案,包括店铺大小、周边人口年龄、就业状况、竞争商家的距离、地理位置等等关乎经营的所有要素,找出对公司营收、净利润、投资回报、市场占有率最成功的版本,以数据为牵引设计出一套最佳的推广方案。最后取得明显市场效果。

    大数据对企业管理的颠覆,是全方位的,包括对商业模式的颠覆,对传统营销模式的颠覆,对企业内部组织工作模式的颠覆等。

    我们必须看到,“大数据”不是“数据分析”的另一种说法!大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点,具体地说,是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础,针对企业的运作模式提出有针对性的方案。

    美国麻省理工的数字商业中心组织了一个团队,考察了北美330家上市公司,调研其对大数据的组织与技术管理实践,然后通过年报分析他们的业绩数据,结果发现:越是自定义为数据驱动型的公司,越会运用数据的方法客观地衡量公司的财务与运营结果的企业,比其竞争对手在产能上高5%,利润上高6%,而且这份成果也反映在其股票估价的增值上。

    我们今天再来重新审视LinkedIn公司,与传统的招聘网站的区别。传统的招聘网站完成了将企业招聘信息从纸面搬移到互联网的动作,但其基本功能还是“静态展示”,人们只是在需要招骋或应骋时才会访问招聘网站。

    而LinkedIn,只要提供对商务人士有用的信息,更重要的提供基于大数据分析的交友,交互,招聘工具。LinkedIn上通过对800万用户分析出的“你可能认识的人(People You May Know)”一键关注功能受到用户的喜爱,比其他任何的站内推广广告点击率都要高,共计产生了数百万个新页面浏览。得益于这项新功能,LinkedIn的成长速度大幅提升,很快发展到2亿用户。

    LinkedIn是家大数据公司,而不是传统意义上的招聘网站。大数据分析深刻改变了这家企业的商业模式,所以得以快速发展。

    美国的生物医疗企业已经不仅是以专业是生物技术人员为主,80%工作在于大数据分析,包括检测药物的相互作用,初步诊断,疾病控制等方面。这里提美国的生物医疗企业主要因为在中国生物医疗企业中数据的应用还相当初级。

    而金融系统,大数据分析对信用评分、欺诈检测、金融产品的定价、程式交易、索赔分析等传统金融业务带来颠覆式的影响,以往很难做到实时在线,而如今实时在线大数据分析是基本要求。

    对零售业,大数据帮助其进行精准的需求预测,对用户有针对性促销活动,企业内及时调整货架,补充货源。

    大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节,使营销无处不在。如用户的偏好?上网的时间段?上网主要浏览页?对页面和产品的点击次数?网站上的用户评价对他的影响?他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验?这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析,可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。

    Customer Inside,大数据手析手段可以提供量化数据为基础的深度用户消费行业的观察。

    大数据彻底改变企业内部运作模式,以往的管理是“领导怎么说?”现在变成“大数据的分析结果”,这是对传统领导力的挑战,也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程,还要成为数据专家,跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上,如今熟练掌握大数据分析工具,善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。

    由于大数据对营销产生的商业模式的改变,而不只是节省成本和提高效率,传统IT中心所起的作用,大数据部门比较合理的归于销售部门,是利润的中心而不再是成本的中心。

    Hadoop,是当前大数据分析最通用的平台,整合了实体硬件和开源软件,它接收涌入的数据流并将其分配至很便宜的存储盘,同时它也提供分析数据的工具。虽然Hadoop可以做到传统的数据分析工具远远达不到的程度,但是这些都是全新的企业营销工具和营销技术需要企业做新的投资,特别是定制化的开发。这些是大数据时代产生的新的技术要求,和技术投入。

    企业是否应该将传统营销费用的一部分转移为大数据分析的投入?这个观点目前在国外也比较前卫,但是美国大数据已经形成产业化,可以形成产业化说明作用明显,得到众多企业的持续投入。在中国预计未来也会潮流,就像曾经的ERPCRM等系统。

    大数据对企业商业模式的颠覆还包括,由于物联网和智能可穿戴的普及带来的,生产线上普通的蓝领员工,前台电话员,等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分,数据的产生除了来自社交网络,网站,电子商务网站,邮箱外,智能手机,各种传感器,和物联网,智能可穿戴设备。

    当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量,有句话叫“垃圾进,垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外,企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛,数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力,导致数据不能得到实时有效地分享,这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。

    毋庸置疑的是,大数据将企业管理推动到3.0阶段,企业管理1.0是以产品为中心的阶段,企业管理2.0是以用户为中心的阶段,3.0阶段并不是说不要产品,不要用户了,而是指企业管理的中心进化到以数据中心的阶段。用大数据分析的结果,实时指导产品的创新和开发,以及对用户有针对性的无时不在的营销。

    在我担任企业咨询顾问的上百家企业,虽然有的还处于产品阶段,即因为产品不够创新而影响了市场发展,有的处于2.0阶段,即由于不能很好地把握市场需求导致开发的产品没有产生很好的作用,但是进入大数据阶段是一个已经被时代推着走的状态,即竞争对手或客户或供应商正在影响和推进企业迈向大数据时代的步伐。

    大数据对企业管理产生的颠覆性影响正逐步走向现实。

责任编辑:程玥
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