应对数据融合五大挑战

2017-09-06

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《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者之一维克托·迈尔-舍恩伯格曾表示,如同望远镜让人类能够感知宇宙,显微镜让人类能够观测微生物一样,大数据开启了一次重大的时代转型。

在大数据时代下,触点在分散,行为在变化,路径在泛化,消费者随时随地比较、分享、决策。营销的环境基础发生了根本改变,品牌向何方移动?

“企业需要将内外部数据整合,基于融合基础之上的数据分析和精细化运营对企业至关重要,”在近期举办的以“数据联动商业共赢”为主题的“数据枢纽”沙龙上,AdMaster 产品副总裁任佩禹对企业应该如何改变以掘金大数据进行了解读。

企业信息系统林立

为什么需要整合数据?

回答这个问题前,可以先看看目前企业的信息系统都有哪些。一般包含以下几种:

第一,直接触点系统,含外部合作的媒体、活动网站、官网、官微、电商、专柜、呼叫中心、自有 App、SMS、EDM等直接触达消费者的渠道。

第二,内部直接支撑系统,处理各触点消费者的互动。包括营销系统、会员系统、积分系统、工单系统等。

第三,内部间接支撑系统,例如BI系统、主数据管理系统、知识管理系统等。

最后,还有其他内部系统,包括供应商管理系统、销售管理系统、ERP、财务系统等等。


可以看到,在大型企业内部,不同的信息系统服务不同的应用场景,且相互都是割裂的。不同的信息系统,都收集到了一部分消费者的数据,但数据并未打通,数据孤岛现象很普遍。不过,数据整合所面临的挑战,远不止如此。

挑战来自内外部

尽管大数据融合意味着大机遇,拥有巨大的应用价值,但同时也遭遇技术、管理、环境等诸多领域的挑战。只有解决这些挑战问题,才能充分利用这个大机遇,让大数据为转化成商业价值。

数据整合的挑战主要来自五个方面:

第一,信息孤岛挑战。企业内部系统多,系统间数据没有打通,消费者信息存储碎片化,没有完整的消费者视图,很难做跨渠道消费者洞察和管理。

第二,组织架构挑战。不同业务部门负责不同的系统,如何在一致的利益下搭建统一的消费者数据管理平台,挑战巨大。另外,不同的部门,在自己掌控的渠道去面对消费者时通常只考虑自己的需求,而不会站在全盘触点的角度去考虑进行何种互动最合适。

第三,数据合作策略。在国内,消费者数据都在互联网巨头公司手里,且数据交易市场尚不规范,企业缺少外部数据补完,如何联合外部各类数据拥有方,结合内部数据,拼接完整的消费者画像是必经之路。

第四,碎片化渠道挑战。外部消费者触达渠道碎片化,触达方式、数据结构差异大,如何保证统一的触达管理和数据管理挑战大。

第五,效果评估挑战。平台建设后,如何逐步地选择适合的业务场景应用,或者说企业如何选择合适的 KPI 去评估数据整合后的效果,另外各个业务部门诉求也不同。如何制定合理的分阶段目标是保证成功落地的关键。

面对这些挑战,我们建议企业可以从如下几个方面着手改变:

第一、   制定数据整合战略,搭建统一消费者数据管理平台。

即将散落在各个系统中的消费者数据,尽可能的集中管理和呈现,使得品牌可以一站式、全面了解自己的消费者,知晓他们的特征和行为偏好,从而指导媒介、运营活动,与消费者更好的互动。


第二、  进行组织变革,集中消费者数据及互动管理。

一种是成立虚拟组织,即消费者数据策略委员会,所有的部门均需参与,共同决策跨渠道的消费者互动。此种方式组织变动少,更容易落地。另外一种形式是由IT部门牵头、其他部门配合,优势是可在系统层面确保数据的统一管理和应用。第三种是由业务部门牵头,其他部门配合,优势是切入快,直接服务某个业务场景。还有一种形式是成立独立的消费者管理部门,所有跨渠道的消费者数据向这个部门供应,且负责所有互动行为管理和互动管理,缺点是组织架构变化,推进较难。


第三、多种合作策略结合,广泛寻源,多点开花。

针对于数据巨头,例如 BAT,需要进行深入的战略合作,或利用好其提供的工具;针对行业垂直 App(例如母婴、汽车),适合与头部 App 深入合作,并寻找共赢的路线;针对社交平台,适合了解更多消费者行为及兴趣偏好和以效果为导向的行为定向;针对 Wifi&SDK 类外部数据源,适合进行数据标签增强,并在特定场景进行使用(例如车展);针对于运营商等数据,适合做会员数据激活,但成本较高。

第四、以应用场景出发,制定好分层数据策略及连接策略。

品牌需要构建完整的消费者信息采集体系,在活动及消费者路径规划初期,即想好要引导收集哪些数据,并基于自身数据的特点及转化效率,进行渠道的引流。例如,品牌会员转化率在微信公众账号高,若为招募会员且获取消费者手机号,所有的互动均需往公众账号引导。通过不断的调整寻找最优的转化路径,最终串联起消费者主数据。

第五、把控节奏,功能建设与 KPI 结合,满足不同部门诉求。

内外部数据整合是一个长期的系统工程,需制定好分阶段的目标,跟实际的业务场景结合。在设计评估体系时,功能层面的目标及实际活动效果 KPI 的目标都要有,并且要考虑到不同部门的诉求,这样才能构建良性的迭代节奏,避免不断产出功能而没效果,或只看短期活动 KPI效果不顾系统长期发展的问题。


当大数据被讨论得热火朝天时,我们更需要冷静地思考,如何让技术扎实而有效地落地。AdMaster在过去十多年中通过数据科技为品牌提供先进的大数据解决方案,帮助国际和国内超过80%的品牌企业更好应对商业挑战。未来,AdMaster将在“数据枢纽”战略下,继续推动技术探索,用数据赋能更多的品牌主。

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