吉宁博士观点
麻省理工斯隆管理学院的艾瑞克·布约尔克松（Erik Brynjolfsson）教授主导的研究项目“大数据的管理革命”发现，数据主导的决策会给公司带来5到6个百分点的绩效提升。权威的研究结果公布后，媒体报道为了夺人眼球的目的给“大数据管理”纷纷冠以“下一件大事”、“下一波浪潮”的标题。但大多数相关文章都是在介绍炫目多样的技术、罗列现象和数据以制造噱头，这些背后的本质和精神内核究竟是什么？在我们看来，大数据对管理尤其是对营销和销售而言，在实质上，只是回归传统的营销理念——“以客户为中心创造价值”。
那么，大数据与营销革命的关系究竟是怎样的？在不同行业的领先企业又有哪些已经成熟的案例？具体到你的公司，大数据营销应该如何展开？
便利店的古老启示
“早上好，约翰！今天想买点什么？腌制的牛肉和鱼都很新鲜。”
“今天就不吃牛肉了。”
于是约翰买了两条鱼和几个土豆。
“少了荷兰芹，土豆可不好吃。”
“对的。”
“鱼、土豆和荷兰芹，一共30英镑。”
这是一家便利店店主与顾客最简单的对话。从中可见店主是典型的以客户为中心的管理，他在便笺上记着熟客的喜好，提供一对一服务甚至额外服务，与顾客关系紧密。因其地理位置、良好的客户关系和个性化服务的优势，促成了“整体打包销售”——最终的售价并不低。这种销售模式已经存在了几个世纪之久，让便利店具有大型超市无法替代的优势。
大型超市是在二战后为了满足购买力的极大释放而形成的主流购物场所，其销售宗旨就是“堆得高，价格低”。随后，在欧美20年的经济高速增长期，大型超市也创造和满足了同一化的大众消费浪潮，可口可乐就是最典型的例证——随时随地，无处不在。同一性的销售轰炸策略成为主流销售模式，却与1968年之后，欧美社会个人主义的发展、个性化的消费需求，形成了一种矛盾。
不可否认，老牌的市场调查公司会提供一些消费数据。但无论是泰勒-尼尔森-索福瑞集团（Taylor Nelson Sofres）统计的收视率，还是捷孚凯市场调查（GfK）的“千人价格”，都隐藏了真正有价值的信息——消费者个性化的消费行为。传统的市场研究已经在方法论上止步不前。
说到底，大数据分析的营销和销售想要解决的就是大规模生产与客户个性需求之间的矛盾，重新拥有传统便利商店所具备的优势：便利店一对一的客户关系管理——从店主的便笺本转移到数据仓库；他们拥有的客户忠诚度和客户留存率——从面对面的交流转移到一对一的IM（Instant Message，即时工具）和个性化推送；他们的低库存和产品快速流转率——从第二天的老顾客的反馈转移到柔性供应链。
技术是CRM的主心骨吗？
是不是利用新技术——大数据——就能回归到曾经美好的客户关系管理时代？大数据分析之前的CRM（客户关系管理系统）出了什么问题？
首先，数据搜集和分析真的不是时髦的前沿技术（最早的大数据应用是卫星云图的绘制和对哈伯望远镜传回数据的分析）。许多公司早在30多年前，就做过相关工作。其次，技术并非客户关系管理的核心问题，曾经红极一时的CRM系统，随着互联网泡沫破灭，就从“神器”变成了“诅咒”。1990年代中期，很多公司不惜代价地进行大规模技术投入，但买了技术系统却不知拿来干什么，最终变成大型“数据坟墓”。
问题的症结何在？
根据西北大学凯洛格管理学院的马克·杰弗瑞教授（Mark Jeffery）的调查，252家公司一共投入了530亿美元的技术预算，但其中57%的公司没有跟踪和分析市场的数据库，80%的公司没有通过使用整合后的数据资源来实现结果为导向的自动营销手段。究其根本，这些公司缺少三方面的配合：一是战略的制定。公司在没有搞清楚要用客户数据做什么、达到什么目的之前，引进了技术系统。真正需要时，抽取不出什么有效的信息。二是组织的变革。技术与营销、销售部门究竟如何合作，在组织架构上是并行的关系、听命于市场还是销售，这些都有本质上的不同。另外，因为CRM花费了大笔预算，所以IT部门倾向于控制在自己手上，营销和销售人员插不上嘴。三是文化的养成。如果公司的员工并无“以客户为中心”的理念，其他手段都徒劳无功。
正如一家豪华酒店的案例，传统的做法是，常住客人在抵达酒店前台时，接待人员会抽出一张卡片，上面记录着客人的习惯和喜好。10多年前，这家豪华酒店引入了CRM，要求客人填写满意调查问卷，上面列出的问题类似于“你是否满意早餐后的清洁工作？”这种过于详细的调查反而令顾客难以回答，说明设计之初没有站在客人角度思考问题，而是听命于售后部门的需要，这还不如传统的卡片有效。
卡片和CRM的比照，也印证了杰弗瑞的结论，只是单纯地引入CRM系统，缺乏营销和销售的视角，缺乏战略和组织的配合是毫无价值的技术投资：“正因为CRM太贵、太重要了，就不能放在技术部”。同时也说明了大数据也符合“帕累托法则”（又称为二八定律），20%的信息能够提供80%的价值。
他山之石——技术能够解决什么？
按照理想的假设，如果我们能以一种方式将数字排列组合，它们就会像马赛克一样拼凑出整个市场的高清状况——我们可以放大，看清每一个像素单位——个体，同时我们也可以退出放大模式看到一张全景图。另外，我们可以根据不同的情景，获得不同视角和层面的各种景图，比如全球市场不同地区创造的价值。但是我们并不需要发明或重新定义衡量市场的坐标，对客户价值和客户行为的传统理解已经足以用于以数据为基础的市场分析。
在不同类型、不同行业的公司已有成熟的案例，它们运用大数据技术成功地进行客户关系管理。
1、B2C公司
B2C的公司一般都会反复强调“以顾客为中心”的重要性，但客户是谁？又如何以客户为中心产生价值？银行业、航空业和通信业的经验如下。
银行业 挪威银行在15年前引入了Teradata数据库，设置了“事件引发”机制以找到合适的客户。比如，如果客户有遗产继承，系统会立刻提醒业务人员联系该客户提供理财咨询服务。这套系统让挪威银行的“交叉销售”业务提升了40%-50%。
被《华尔街日报》称为“最前沿”公司的[1+x]股份有限公司，它为第一资本（Capital One，美国5大信用卡公司之一）设置cookie跟踪和分析匿名网友的网上行为。如果一个人点击了第一资本的广告，[1+x]很快就能知道这位用户的年收入、信用评级、IP地址、他/她经常在哪里购买了什么产品、是不是经常旅游，进而清楚地知道是向这位用户推荐白金信用卡、旅行双倍积分的金卡还是普通信用卡。今天第一资本的首页对不同的点击人显示内容是不尽相同的，在他们看来首页是找到潜在客户的第一个接触点。
航空业 一般航空公司会将里程数多视为标准。而大陆航空公司的CEO戈登·贝休恩（Gordon Bethune）和他的CRM团队发现，有一批“银卡”乘客才是真正的金主。他们不会提前订票，愿意接受可以改期的高价机票。显然，他们是商旅人士。公司立刻决定向他们提供只有白金卡乘客才有的特权服务，而服务的背后是大数据。大陆航空公司建立了25个数据库系统，实时整合太字节量级的客户数据。算法能够算出哪位“有价值的乘客”可能要错过转机的航班，地勤人员会在飞机还没有降落的时候就在出口守候他，提供便捷的转机服务。系统算法也能预测出哪位有价值乘客可能会因体验不佳而离去的风险。而对价格敏感型乘客，很容易利用价格优势吸引他们。
通信业 俄罗斯的一家通信公司与Teradata公司合作建立了一套数据库软件系统，帮助这家电信公司预测哪位客户可能想要更换服务商。如果几位互通频繁的联系人之间突然有一个陌生号码频繁出现，说明这个圈子里有一位朋友换了一个新卡。系统能够自动发现这样的行为模式，并在这位用户的预付卡还有余额时主动联系他，并提供为其定制的“老客户优惠套餐”。在客服中心的电脑上会显示该用户的性别、年龄等基本情况，这有助于沟通的顺畅。另外，数据也能发现其他的技术问题帮助公司维持客户黏性。
对于B2C的公司而言，你要清楚所谓“以顾客为中心价值最大化”的前提——客户是谁，不同类型的客户产生的价值到底有多大。更进一步，要比你的顾客更了解他们的需要，更清楚他们下一步的行为以及行为背后的动机和原因，实现他们的价值。
2、B2B公司
B2B公司的数据资源比较容易搜集和分析，但如果技高一筹的话，B2B公司要帮助你的客户了解和找到他的客户，在数据上做到B2B2C（并不代表商业模式上的B2B2C）。
一家欧洲的叉车制造商的主要客户是叉车租赁公司和建筑工程公司。从1990年代开始，制造商注意评估维修服务数据，发现叉车的维修期会经历一个“浴缸曲线”——设备购买初期咨询和维修服务最多，然后逐渐减少，在一段较长的平稳期后，随着设备的老化，维修服务又大幅增加。之后，制造商又开始搜集租赁的数据。在比照年度销售额、租赁数据、维修服务数据、设备成本之后，制造商决定向他们的客户——出租商和使用者——提供以小时收费的合作模式。出租商和租用者都希望使用性能稳定、比较新的设备，以小时收费的商业模式，这不仅让他们的工作安排更加灵活，而且出现任何维修问题都不会占用他们的工作时间。
1908年，福特公司推出Model T系列，其价值不在于销售量，而是它背后“以客户为中心创造价值”的理念。这一理念后来被称为“福特主义”，让福特公司称霸汽车制造业长达一个世纪之久。无论是2B还是2C，今天，那些相信数据多过相信灵感的公司，利用技术工具想要达到的仍然是这样一个不可撼动的目标——以客户为中心，创造价值。大数据能够解决的，既是找到客户的方法，也是创造价值、维护客户黏性的手段；另外一个方面，“以客户为中心创造价值”也是衡量大数据技术是否成功的惟一标准和指导大数据管理的深层精神内核。
大数据营销5步法
根据我们咨询经验，大数据只是一个促使组织更加以客户为中心进行转型的催化剂。转型的成功与否，事实上，还是遵循传统的规则：明确你的目标，为达到目标创造条件；调整组织结构；选择营销组合；向公司内部和外部传递转型的资讯；塑造公司文化。以下是5个具体步骤。
1．战略目标明确 如果公司战略不明确，自然无法找到二八定律里最有价值的20%，即使是展开数据分析也是毫无意义。毫无疑问，以客户为中心的数据驱动转型是一个重要的战略决策，目标明确的变革必须从高层向下推进，其中CEO是数据驱动型公司成功的关键。亚马逊的杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）、第一资本的理查德·费尔班（Richard Fairbank）都有技术或科学的背景，不是信息科学家、就是统计经济学家。高管必须是分析应用的倡导者和发起人。
2．调整组织结构 公司里采购团队手握大权的时代将一去不返了。未来，回归到“福特主义”的客户中心，客户的差异化需求是赢得市场的关键，这样市场营销和销售将成为公司的中心。以加深对客户的理解为起点将重塑公司的价值链，当然会直接导致公司组织结构的变革，汇报线和内部合作关系也会随之发生改变。
3．视数据分析技术的提供商为合作伙伴 以数据为导向的营销和广告已经改变了传统的行业图景和营销模式。你会发现，越来越多的技术公司加入了广告业，你的合作伙伴可能是原来从未想过的公司，他们会和公司内部的营销人员找到合作的方式，提供全新的服务。许多公司通过在电脑、手机等智能终端设置cookie了解用户特征，他们给真正有需要的用户精准地推送广告，把广告变成有价值的信息。另外还有一类公司被称为 “数据中立国”。供应链上下游的合作伙伴互相分享的数据，是非常有价值的——这是人尽皆知的事实。“数据中立国”是第三方机构，他们能技术性处理交易数据中敏感的部分，比如姓名，然后再售卖给需要数据的制造商、批发商和零售商。这样制造商可以清楚地知道每一类产品在不同渠道的销售状况，批发商和零售商也可以减少货品积压。切记，找对适合你的合作伙伴，他们提供的应用和分析系统应该是适合你的，不适合的分析应用只会导致“垃圾进去，垃圾出来”的结果。
4．创造性交流 大数据分析得出结果后，创造性地设计营销活动、选择营销组合和营销语言，就显得尤其重要。公司无法再让负责营销创意的主管为新品的失败承担责任。靠灵光一闪想出来的广告标语和海量宣传的模式，不再奏效。所有营销活动必须以客户为中心，个性化地沟通、针对性地交流。而交流本身就是种艺术，面对不同的细分人群、单个客户，需要营销人员占有大量的信息、习惯不同的交流方式甚至掌握网络俚语。我们发现，把业务搬到IM或SNS上之后，传统的营销和服务人员在表达产品概念和展示产品性能的能力都大不如前。无论是理念表达还是图形化的展示，与他们过去的工作并无二致，惟一不同的是，他们需要像“互联网原住民”一代一样思考。未来，更直接地与细分客户群、客户个体的交流会越来越重要——因为这是公司最直接、最独特的第一手数据。一句题外话，现在跨国公司把“客户服务电话中心”外包到印度的做法就是下下策，无异于主动放弃反馈渠道和服务数据的宝贵资源。
5．用胡萝卜说服你的员工 人们习惯于旧有的标准和程序，管理者把员工带出“舒适区”是件很难的事情。以数据为基础的市场分析，需要公司高管做好三方面的准备：一是详尽地阐释新标准背后的逻辑；二是用实验性项目演示新的工作程序；三是招募“没有过去”的新人。将短期的目标作为衡量项目成功的标准是比较现实的做法，阶段性的奖励可以推进项目的顺利进行，也是促使员工脱离“舒适区”的有效办法。与之同时，你会发现公司的数据文化也在悄然建立。（李钊/编译）
比约·布劳卿是罗兰贝格咨询公司资深合伙人，与拉斯·拉克（Lars Luke）、托马斯·拉姆什（Thomas Ramge）共同撰写了《因数据而信仰》（In Data We Trust）。
