大數據如何創造業務價值

大數據驅動的客戶關系管理

京東作為中國最大的B2C電商，積累了海量的高質量客戶數據，結合當前AI的熱潮，讓京東的未來充滿了想象力。那么，大數據的價值到底在哪里？只是統計指標、生成報表支持業務決策嗎？和大數據相關的機器學習和算法就是用復雜的數學模型來將某些指標數據算的更準嗎？大數據的應用是不是就是提升轉化率？大數據對業務的價值和作用在哪里？

1 企業經營面臨的挑戰

讓我們從一個企業的最終表現——財務報表出發，剖析企業業務發展面臨的挑戰和待解決的問題，從而引出大數據和機器學習的機遇、挑戰及其中所蘊藏著的巨大價值。

企業的財務報表，會給出公司在前一階段經營中的各項指標和重要舉措；財報的發布，會極大的影響一個企業的估值。其中的幾個關鍵指標，充分說明了企業經營面臨的挑戰和業務關注的重點。

現金流量

現金流量是第一個指標，展示了企業經營的健康程度?，F金流為正，說明企業經營狀況健康，有大量現金盈余?，F金盈余是由企業的快速銷售回款和GMV增長所帶來的。

利潤率

其次是利潤率，也就是毛利。說明了企業日常經營是否賺錢。同樣的行業里，利潤率基本一致。

周轉率

準確來說是高周轉率，是企業尤其是零售企業盈利和獲勝的關鍵。周轉率與毛利相乘，得到企業總體的運營利潤水平。周轉率越高，毛利就會越高。周轉率的高低受兩個能力影響，企業的庫存周轉的能力，以及銷售的速度。

銷售速度

銷售速度，即銷售額的速度，同樣受多個因素的影響，一是活躍客戶數，一般稱為客流量，二是轉化率，即銷售漏斗的逐層轉化。企業會投入大量資源進行廣告營銷，以提高活躍客戶數量，吸引客流量，實現銷售額的快速增長。

企業通過不斷加大營銷的投入和力度，不斷發展新用戶的數量，不斷提升客流量?；钴S用戶數的快速增長，就產生了銷售額的快速增長。

2 營銷極限

產生活躍客戶的方法，主要是通過各種渠道的營銷活動。各種營銷活動的策劃和資源的投入是企業日常經營的重點。包括策劃各種促銷活動，各種優惠措施，在線或離線的各種廣告。

為了銷售額不斷增長，企業的營銷活動會越來越頻繁。這種營銷活動提升活躍用戶是有邊界的，即你的目標用戶的全體，尤其是有購買能力的人群。通過吸引新客戶來保持快速增長，會逐漸達到一個極限；因此在市場成熟后，企業還是要回到老客戶的經營和活躍度的提升上。

促銷活動數量和強度的不斷增長，會不斷消耗客戶的注意力?？蛻魰盏皆絹碓蕉嗟拇黉N信息，并逐漸變得對促銷信息不再有敏感；即使優惠力度越來越大，客戶的購買欲望卻越來越低；甚至不勝打擾，屏蔽營銷信息。結果，營銷活動的轉化率不斷降低，效果越來越差，活躍客戶數卻不再有明顯增長。到了這種程度，就可以稱其為過度營銷。

3大數據和機器學習

企業的增長，最終是要從外生性的擴張逐漸轉變為內生性增長的。精細化的客戶經營，需要大數據的支撐，需要機器學習和人工智能的實現，需要對客戶的需求和滿意度做精準的建模和把握。

當前的企業都會利用大數據，建立客戶的需求偏好模型、點擊率預估模型、優惠促銷響應模型、客戶流失預警模型等一系列客戶模型。這些模型，在客戶價值管理的某些具體應用點上，發揮了重要作用，提升了當期的轉化率。
但是，要實現客戶價值最大化，還需要從整個公司的視角，充分利用大數據，將目標從短期和具體應用點上的價值最大化，切換為長期的、全局的客戶價值的最大化，實現客戶和企業的雙贏。

4客戶資源價值最大化

如果我們將客戶看作一種資源，這種資源的使用是有代價的，其恢復也是有一定周期的。過度頻繁使用客戶資源來做營銷，會導致資源的枯竭?？蛻舻馁徺I需求和對營銷信息的注意力質量會不斷下降，直至最終耗竭。從而產生客戶流失。

作為公司共同資源的客戶群，如果沒有合理的使用規則，就會產生經濟學中的“公地悲劇”效應。即大家都無節制的使用公共資源，從而導致客戶資源的耗竭。

解決這種問題，需要進行客戶資源成本化，并從總體上合理規劃客戶資源的使用，實現客戶價值的全局最大化。這需要通過大數據和機器學習，用全局最優的分配算法來代替局部的業務規則決策，實現客戶服務的精細化。
可以在大數據和機器學習的支撐下，實現以下優化：

準確評估客戶對公司的粘性和滿意度，計算營銷投入產出比時考慮客戶資源的損耗，以客戶價值最大的視角來展開客戶營銷。
對客戶資源進行精細化經營，通過大數據和機器學習實現對個體客戶需求的深層次把握，實現客戶與商品的最佳匹配，降低客戶注意力資源的浪費。

對客戶進行全生命周期價值估計，從只關注和優化短期轉化率，轉變為關注客戶長期價值。