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重视顾客数据管理的4个理由

首先分享一个发生在我身上的真实故事。一天晚上,我收到一封有趣的电子邮件,这封广告邮件通过了我的垃圾邮件筛查系统,告诉我一些关于加勒比游轮的信息。这还是我第一次收到关于这类游轮的广告,觉得新鲜有趣之下,我读完了邮件,点了“删除”,走到厨房想去喝杯茶。而就在那时,我发现妻子正在为孩子们检索“迪斯尼游轮”的相关信息。

而我知道“大数据”(Big Data)服务系统是知道我们之间的关系的,这是不是能够解释我们同时收到有关游轮信息一事呢?抑或就是大数据系统让这些广告通过了垃圾邮件筛查系统?——从我个人方面,并不把这件小事看作偶然。

不知不觉之中,人们在网上(甚至线下)的一举一动都能通过人们留下的数据信息,被任何人追踪、监视、分析和传播,所有人都能通过各种各样的方式获得有关你的数据。

信息的交换是首当其冲的方式,比如Facebook上的更新,在Foursquare“签到”,Google上搜索的主题等。除非你对当前状态进行加密,这些信息一旦被发布到网络上,都是以呈现赤裸裸的状态公开——这里说的“加密”,可不包括使用颜文字哦。

有些信息交换的方式显得不那么直接,比如图片,其中也包括大量的数据,比如使用何种相机,进行过怎样的处理,照相地点,GPS位置等。这些信息在你毫无意识的情况下被保留到图片里。每次你发布一张图片,实际上都等同于发布了无数关于你的个人信息。

那么对于商家来说,除了发布“目的广告”(target advertising,有时收效甚微)之外,还有那些值得关注的方面呢?

Netflex在利用数据推进商业发展方面是一个很好的例子。Netflex从三千三百万订阅用户中获取数据。这些数据不仅包括偏好,评分,收看过的电影等,还囊括使用者的操作记录(重复观看,暂停,或后退等)。从这些数据中,Netflix发现其订阅者偏好政治片,喜欢Kevin Spacey参演或David Fincher导演的片子。利用这些有用的信息,Netflix与电影创作商合作设立专线并发布了首个名叫“House of Cards”(纸牌屋)的独家放映。该片在二月份首映,成为Netflix上最受欢迎的点播。

Netflix已经开始利用同样的方法开发其首部儿童动画片服务:Turbo:F.A.S.T,该片与梦工厂动画联手。与此前的纸牌屋一样,该服务预先知道订阅用户的习惯和行为,这一事实就让他们比其他同类动画片系列领先一大步。优势之大,让人甚至质疑其是否公平。

Netflix是一家拥有丰富资源的巨头企业,我知道大多数小企业在资源拥有方面不能与之相比。但对一个重视企业成长和竞争的小型企业来说,收集和整理顾客数据是一个值得重视的长期战略。

下面是小型企业需要管理自己的数据的四个理由。

1,外来数据昂贵却可疑

所有通过购买顾客资料来推广自己商业的人都会知道,这是一种昂贵但却通常不可靠的方法。而通过你购买得到的数据来扩展业务的过程,通常也是事倍功半,到头来还会拖垮自己的投资回报率。

2,客户关系放首位

通过数据管理与客户的关系相对简单。借助顾客关系管理(Client relationship management)软件和服务是一种可行的途径,但这必须建立在对客户隐私的尊重上和以算法为基础。比如Wild Creations公司发现,顾客对促销的满意往往能促使他们成为回头客并投入更大的订单。

3,管理方法多样化与成本低廉化

如今涉及数据管理方面的软件公司数不胜数。其中大公司的代表,如Salesforce,Infusionsoft (Wild Creations公司采用的软件系统),Meltwater Press等,但他们的软件通常定价高,不适合小公司使用。小型的软件公司新进入市场时,会选择提供更加多样化的服务,更加贴合小公司的需求。最好的服务终将通过竞争获胜,而在这个过程中,不论选择怎样的公司,都要记得保证与他们签署的协议中明确你对数据的所有权。

4.数据资产化

有用的良性的客户数据越多,这项资产就会变得越有价值。Wild Creations就有自己所建立的有序增长的忠诚客户群作为公司一项骄傲的资本。通过提供有效的服务使这些客户对当前的雇佣关系表示满意。当Wild Creations就新产品于投资者进行洽谈时,这些忠诚客户就能成为一个优势卖点与谈判工具。所有商业行为都将被数据驱动已是当前大势所趋。

随着数据的积累与可用数据的增多,要想自己着手处理可能有些困难。有些机构就表示,公司自己处理数据可能导致商业中心的不明确,应当把处理数据的工作交给专业人员来做。但就我个人观点,这些数据整理的工作必须由公司自己完成,虽然耗时耗力,但却越早开始越好。哪怕是照搬Sear的数据系统服务(Metascale),也能给公司十分可观的帮助。

最后我想说,虽然一举一动都在大数据的监视之下,但同样你也可以获取对大数据中信息的主动权。

你对如今商业中日趋增长的数据信息有怎样的看法?在下面对这一话题进行评论吧~

(via Inc)

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