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          企業對數據與洞見的胃口增大,通過數據分析讓企業更上一層樓

          作者:admin 發表于:2014-08-14 點擊:1120  保護視力色:

          時尚觸覺沒有中間地帶:你要么有,要么沒有。如果沒有的話,StyleSeek 可以幫助你挖掘內心深處的時尚感。

          StyleSeek 網站的功能是通過一個小游戲幫助訪客及會員找到自己的“時尚 DNA”。用戶從一系列圖片中挑出他們最喜歡的生活方式形象,例如高檔奢華的大門、雜志封面、跑車等等。

          這些選擇的綜合結果就是用戶的時尚 DNA。

          接下來,StyleSeek 會依據你的 DNA,從與他們合作的 200 多家零售商──包括 Macy’s, Nordstrom, Anthropologie 和 J. Crew──里向你推薦衣物飾品。

          不過,這家位于芝加哥的公司不僅僅是一個線上推薦引擎,當用戶在 90 天內點擊鏈接去到零售商的網站購物時,它會從交易中抽取一定比例的提成。

          StyleSeek 的訪客點擊到零售商網站并發生購買行為的比例,遠遠高于業界平均水平。

          雖然 StyleSeek 還只是一家創業公司,但它已經開始將其商業模式變得多樣化。它的某些零售商伙伴希望能夠付費得到一個定制版的數據分析平臺,以便更好地理解顧客的偏好與行為模式。

          StyleSeek 的創始人泰勒·斯泊丁說:“我們可以把我們的技術針對合作伙伴的網站進行定制,讓他們對顧客有更深入的了解:哪些做法有效,哪些無效?!?/p>

          很多大型零售商伙伴都已經感受到了好處:“趕快給我們也做一個,只要能用上這套系統,我們全力配合?!?/p>

          像 StyleSeek 這樣的公司不只一家。它們滿足了企業對更優質的數據不斷增長的需求。

          在某些案例中,更優質的數據令企業的商業模式發生了改變。

          企業對數據與洞見的胃口增大

          最近,MIT 斯隆管理評論和 SAS Institute 聯手對 2037 位管理者進行了調查,發現在決策時倚賴數據分析的管理者開始增多,他們在整體管理者中的比例高得令我們意外。

          超過半數的受訪者強烈同意公司需要加強對數據分析的運用,以便做出更好的決策──若把“強烈同意”的說法“基本同意”,這個比例還會提高至 87%。

          這一發現──即大部分受訪者強烈同意公司需要增加對數據的運用──在多個行業中都成立。

          令管理者對數據分析的興趣提高的因素不只一個,包括市場復雜度的增加(例如包括了網店與實體店的全渠道零售)以及更好的分析工具與數據的出現。

          當然,若公司的競爭對手利用數據做出了更快、更好的決策,從而先拔頭籌,也會改變公司面對的競爭圖景。

          對更好的數據分析能力的需求正在改變部分公司對自己和他人的數據的看法。很多企業都希望通過更有效地運用數據來改善產品或服務。

          但還有一些公司(例如 StyleSeek)已開始改變那種思路。它們自己試圖成為更好的數據生產者和分析師,從而讓其它企業能更有效地利用數據分析。

          這一類公司把自己的數據分析平臺──即對自己的顧客或所處行業的深入了解與知識──視為具有戰略和商業價值的資產。

          我們以位于加州 Santa Monica 的西班牙語媒體公司 Entravision Communications 為例。該公司擁有或運營著超過50 家電視臺和 49 家電臺,還在 11 個區域性市場擁有多媒體資產,以及 106 項本地互聯網產業。

          所有這些加在一起,已經能夠到達美國大多數的西班牙裔消費者──這一市場在 2013 年的總體購買力約為 1.2 萬億美元。

          Entravision 的高層相信,通過整合他們擁有的 300 多個外部數據源的交易數據,可以為廣告主以及營銷人員提供更好的有關美國拉丁族裔的媒體投放信息。

          于是,他們設立了名為 Luminar 的分部,專門銷售此類信息,以及他們的數據分析平臺的訪問權限。

          Entravision 最初把這視為對其傳統媒體廣告主的一種服務,但管理層很快發現他們的顧客對于美國拉丁族群的信息很感興趣(而且愿意為之付費),這種興趣未必和他們作為廣告主的身份相關。

          于是,Entravision 開始改變其新興的信息服務的重點。

          數據共享與創新

          某些公司會把他們的數據以及分析與商業伙伴分享,從而達成戰略性的商業目標。

          舉例來說,WellPoint 這家位于美國印第安納波利斯的醫保公司,正在用數據分析幫助內科醫生設計一套具有戰略意義的支付模式。這種模式會獎勵那些降低了整體醫療費用、提高了醫療質量的醫生。

          具體而言,WellPoint 將行政數據轉化為關于病人地理分布的有用信息,并將這些信息與醫生及其團隊共享,以幫助他們更好地決策。

          這種創新的合作模式讓醫生對于成本以及病人受到的醫療質量有更清晰的認識,它標志著 WellPoint 與醫生的關系的重要轉變。

          大體而言,我們的調查數據顯示,從數據分析中獲益,提高了創新能力的公司,會更傾向于將數據與合作伙伴和供應商分享。

          今年有半數的受訪者同意,數據分析提高了自己企業的創新能力,其中有 16% 的人表示強烈同意。同意這一點的受訪者通常都會表示自己曾經通過數據分析與商業伙伴和供應商合作。

          我們采訪的部分通過數據提高了創新能力的公司開始使用外部數據來進行分析,將自己內部的海量數據與外部數據結合到一起。我們發現這是多數大數據項目采用的方法。

          我們的調查結果顯示,啟動了大數據項目的公司里有 88% 的受訪者表示他們混用了內部與外部數據。只有 10% 的受訪者說他們僅僅使用了公司內部數據,表示只用外部數據的受訪者僅有 2%。

          數據分析與商業轉型

          有趣的是,強烈同意數據分析可以提高企業創新能力的那 16% 受訪者里,有 85% 的人也同意或強烈同意數據分析改變了企業的商業模式。

          舉例來說,對于 MillerCoors 這家由美國 SABMiller 和波多黎各 Molson Coors 釀酒廠合并而來的公司而言,數據分析在他們內部的一項商業模式變革計劃中扮演了核心角色。該公司負責商業情報與數據分析變革的羅布·薩克說:

          成立合資公司有好處,可以提高效率。例如原來只有兩家釀酒廠,合并之后就有八家。另外也可以讓釀酒的地點離人們喝酒的地點更近。這里的挑戰在于我們一直沒有從系統的角度來執行這次合并。因此,領導層和董事會決定要促成一些變革,提高企業的整體效率。但他們希望事成之后能夠把整個公司迅速向前推進;

          數據分析在這場變革中非常關鍵。通過數據分析我們做出了更好的決策,對資源的分配也更加高效。我們可以在合適的地點把合適的信息推給合適的人。

          即便對于那些不認為數據分析提高了企業創新能力的受訪者而言,“提高創新能力”與數據分析以及基于數據分析的企業組織變化之間的關系也令他們吃驚。這些受訪者中沒有人強烈同意數據改變了企業的商業模式,只有 4% 的人基本同意這一點。

          強化決策及其它

          當然,數據分析本身不是目的。任何分析的價值都取決于它是否能夠幫助管理者更好地進行決策。

          我們的調查說明人們對于數據分析的胃口不斷提高,這反映了人們對于數據分析的信心。大家普遍相信,數據分析可以提升傳統的依靠經驗與直覺的決策方式。

          部分受訪者認為數據分析可以幫助企業提高創新能力,可以改變企業的商業模式,這同時也說明數據分析不僅僅會改變決策方式,可能也會對企業的組織行為產生影響。

          通過數據分析提高了創新能力、改變了商業模式的企業通常會采用“應急戰略”和“有意戰略”中的一種或兩種。

          應急戰略和有意戰略的特點不同,管理者應予以注意。應急戰略通常需要管理者對新點子保持開放態度,并愿意去追求那些看起來并不適合公司當前計劃的機會。有意戰略則要求管理者,對未來目標以及達到目標的方法,有更加明確的概念。

          多年以來,Entravision 使用過這兩種戰略。當媒體業開始發生變化時,他們立即開發了一套大數據基礎設施。隨后,他們和 StyleSeek 一樣對市場需求做出了反應。

          WellPoint 和 MillerCoors 也都通過數據分析開發了用來達到重要商業目標的戰略。不過所有這些努力都還屬于早期階段。

          不論管理者是否有意利用數據分析去改善決策過程,提高創新能力或是達成重要的戰略目標,都能從我們的調查結果中找到有用的信息。

          其中之一是,通過數據分析形成更有效的決策過程,在各行各業都逐漸成為不可或缺的能力。

          此外,企業在利用數據分析改善自身創新能力的同時,還會用數據創新加強對外合作:數據分析成了企業與內部及外部利益相關者互動的重要媒介。

          因此,利用數據創新的企業不只增加了數據在決策過程中的比重,也改變了數據分析在企業中的行為方式。

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