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Dunnhumby中国区商业总监李焕民:数据营销,以顾客为本

UBDC2016 发表于 2016-4-21 00:17:48 | |阅读模式

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UBDC2016 发表于 2016-4-21 00:17:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
4月20日,由【友盟+】主办的UBDC全域大数据峰会·2016在北京举办。会议以“无数据不智能”为主题,除主论坛之外,分别设立了“数据化运营”、“数据营销”、“IOT和O2O数据应用”、“数据开放与发展纵横谈”四个平行分论坛。在“数据营销”论坛专场中,Dunnhumby中国区商业总监李焕民做了对“数据创造商业价值”的主题分享。

以下是李焕民的演讲实录:目前我负责Dunnhumby中国区的业务,我们在2010年、2011年我们被邓韩贝公司收购,我们是为某一个零售公司的顾客来进行针对性的精准营销。但是那几个原理、数据、分析、触达和互动,这几个关键词大同小异。但是我们分析的角度不是从海量的里面去捞,而是对我们零售商、品牌商在某个渠道里面的顾客进行精准的分析以后,帮助他们做生意。因为我们的转化率可以转变为交易行为。

邓韩贝目前来讲是在全球将近25个市场有我们的服务,我们的商业模式非常独特,因为我们在任何一个市场,我们只跟一家零售公司合作,这也造成了很多人没有听过邓韩贝公司,我们在美国,如果在超市板块,我们只跟某家公司合作后,我们不会跟第二家合作。但是在中国,现在我们商业模式正在改变。从目前来看,我们的业务规模,我们分析的对象永远是顾客,我们员工大概是2000多人,是小型的公司。从我们成立以来,大数据分析在营销领域也是我们其中的业务之一,但并不是全部。目前通过我们的分析,我们影响了全球6000亿的销售额,这只是在零售领域的应用,我们还可以把我们的数据科学应用在电信、金融等,赋予数据的行业,就是大数据行业,包括线上也是一样。

我要讲的第一个关键词,第一是顾客,也就是说我们所有数据的分析都是围绕顾客来进行的,围绕人,而不是围绕物。从零售的术语来讲,我有什么卖什么,现在不一样,现在是我的顾客需要什么,我就为顾客提供他所需要的产品和服务。包括广告一样,以前广告卖的是渠道,广告卖的也是人,我首先要找出广告的定位,我的顾客是谁,我从这些人找准,也是从顾客开始。我们是通过使用数据和科学来取悦顾客。第一是数据,第二是科学,第三个是顾客。

从我们的角度来说,什么叫以顾客为中心?这是我们一个非常直观的流程,这也是一个方法论,我们从数据开始,我们现在用来分析的数据都有哪些数据源,有交易的历史数据,有用户忠实度数据,还有调研数据,呼叫中心数据,直邮回复。刚才大家提到我们怎么样做顾客的细分。在我们内部我们称之为顾客DNA的东西,每个顾客的行为都是不一样的,我们把具有高度相同的购物人变成一个族群,通过把这个族群,也就是顾客细分了,我们建立他们的这种偏好模型,比如我在乐购,比如在英国有1800万他的会员,这是真实有效的,我可以跟他沟通的。他们有喜欢车的,喜欢运动的,喜欢有机食品的,分成一个不同的群。每一个顾客可能属于不同的群,这是基于我们对他行为偏好的理解,就是他的DNA,我们会确定顾客的KPI,基于我们的模型。比如以前在80年代,我们做很多描述性的建模等等应用,把他变成顾客洞察,这些顾客洞察是零售商和品牌商可以听得懂的一些数据或者技术上的术语。帮助零售商或者品牌商转变成各种各样的零售行动。其中精准营销是我们的行动之一,其它的行动放在零售这样的业态里面,它还包括智能化的定价,促销的优化,品类的管理,店面的陈列,店址的选择等等更广泛。我们现在用的是用数据分析来解决零售商面临的问题,这是我们过去20年来做的。

今天我分享关于精准营销,也是我们的其中之一,无论是什么样的行动,落地以后,我们一定要衡量一切从数据出发,以数据作为结束。比如为某样的顾客群体推送了怎样的优惠券,通过什么渠道什么时间,我的目的是什么,我一定要通过交易数据,这个顾客有没有花这个优惠券,他的销售是多少,这个要能够衡量。通过持续的这种闭环,我们帮助零售商挖掘数据和挖掘数据的价值,周而复始,这是最简单的一个商业逻辑。

我们要做的就是要为顾客提供个性化的购物体验,我们认为未来的体验必须是个性化的。从我们的基础研究来讲,我们看一个顾客的购物之旅是有一个价值链的,态度是在最前端,态度之后是动机,之后是行为,行为是产生实际交易的商业价值的体现。我们如何在这一条价值链上把各个数据输进去,从而挖掘,他的态度是怎样的,怎么样一直转化成做成了生意这一条链,完整的呈现出来,这就是我们做的基础研究。

从我们来看,这个个性化的购物之旅的理解,我怎么能帮助顾客更快的购物,在国外,大家的购物不像中国那么频繁,美国可能是一周去超市购物一次,中国可能是一周去两三次,不太一样。但是我们如何帮助顾客更快的购物,这里有很多问题。比如我的商品都很好,但是我的收银这条线很挤,要我排10几分钟才行,这时候我可能篮子一丢就走了,这对零售商来说就不好了。第二,我怎么样改善服务,包括停车,包括我支付的体验,这都是服务。第三,怎么样为顾客省钱,如果你向顾客提供的这种优惠券或者推送的消息能够帮助顾客所能买到的,并且以更低的代价,顾客会感谢你。但是你推送出去的优惠券是不是顾客喜欢的呢?这就基于你对顾客的洞察,对他的了解有的。第四个是让顾客有参与感,购物不仅仅是买东西,还是一种体验。我们去到一个超市,我们会有很多的推荐,你买了一个牛排,可能会告诉你应该搭配什么样的红酒等等,那么你如何让顾客更有参与感,并且让顾客变得不那么烦或者是讨厌购物,这是我们称之为个性化购物之旅所要做的。

怎么个性化?这就来源于数据分析。我们对顾客互动的一个定义,利用数据科学来设计,并提高对顾客高度相关的这种购物体验,为零售商创造价值,为他提升那个ROI,零售商每年要花很多钱做各种各样的促销,做广告,包括品牌商也是一样。对品牌商来说,实体零售商是他很重要的通道,现在他也有很大的在线上做广告的预算。

我们来看顾客的购物之旅是相对复杂的。一个顾客在购物之前,购物过程中,以及购物之后,他会发现什么。在购物之前,他可能会比较,当然确定要买什么,3个月以后,我的朋友过生日,我买什么,在哪里买,比价,哪里的体验好,我是不是要事先收藏,等待某一个时机,比如双十一来了再买。在购物之前有发现之旅,要做很多探索。购物过程中,他可能会在线上进行搜索,购买下单,也有可能到线下,也有可能到线上下单,到线下去货。第四是购物购买,这不一样,如果是购买的话是涉及到支付,我如果是把东西放到了购物车,但我没有支付,这个是一件很糟糕的事情。有一家公司我忘了叫什么,他就是帮助这个公司来快速从购物车到订单的完整付钱的转化,他的估值高达几十亿美金,你有多少购物篮被抛弃,没有购买。这购买是很关键的一环。在最后一块回顾,我买完,在线上可能会点赞,去说这个购物体验非常好,我一个好评或差评会影响我的朋友。这些数据我们能不能捕捉到并且转化成相应的行动。

其实这里面有太多杂音在里面,我们要简化这个模型,从杂音里过滤我们最需要的信息,这个核心是基于深入的洞察顾客的需求跟需要。

第二是品牌及顾客指标的积极变化,品牌价值、知名度、满意度、估计价值等等,他有可能是为了这个品牌知名度或者品牌方面的建设来考虑。

第三是我们怎么解决效率和有效性的问题,我投这个钱,我的投资回报是多少。

第四竞争优势,差异化竞争,创新机会,创立独特的竞争优势。

我跟大家分享一个案例,我们为克落格用户寄送优惠券,一个组合10几张券,它的兑换率高达75%,这是一个奇迹,是相当高的。你寄出去的东西基本都被这些会员接收者花掉了,这对他们的整个生意来讲是非常稳定的贡献。克落格收入主要来源于他95%的现有顾客,今年应该能达到97%。他在顾客忠诚度方面做的相当高,他不会花很多钱获得新客户,他把精力集中在怎么留住老客户。我们在中国发现最好的最忠诚的顾客相当于你12个普通客户,你可以想象如果你流失掉你最好的顾客,你要做12笔生意才能弥补一个老顾客带来的损失,这是非常大的代价。

我再回到原点,从小数据时代走来,现在是大数据时代,我们这个模型发生了怎样的演变,第一,从数据源角度,我们补充了很多数据员和里面,第二,从分析的角度,从科学引擎的角度,我们加入了很多新的维度,用了新的数据分析和挖掘的工具和信息,包括神经科学、ABM、基于代理的建模,还有推荐个性化,手机优惠券,全渠道的沟通这块,从顾客行为这块,我们加入了口碑营销。所以形成了完善的闭环,这个大概就是我今天的分享,谢谢大家。





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