喻亮星：大数据时代企业如何做好用户价值挖掘

2014年03月19日   来源： 新华科技

    新华科技讯 3月19日，2014中国家电产业渠道商大会暨“艾普兰”颁奖典礼在上海举行。 以下是奥维咨询总裁喻亮星先生演讲实录。

     喻亮星：各位领导，各位嘉宾，各位媒体朋友们，06年德国世界杯的时候，我相信喜欢看球的朋友还记得，当时有一场四分之一决赛，德国是通过点球大战赢得了这场比赛，当时守门员是莱曼，当时这个结果是德国赢了，但是德国当时交给守门员一张便签纸，是阿根廷足球习惯的射门的位置，这个是对阿根廷组员13000个射击得出的结果，这个想说明数据的价值和作用。今天我想花一点时间和大家聊一下用数据怎么去和我们的工作结合，和我们日常的销售相结合。

    大家可以看到，在我们日常工作过程中间产生了大量的数据，对我们家电行业来讲，我们可以看到最上面的交易数据，商务数据等等非常非常多的数据，也就是说数据非常非常多，非常广泛，这些数据我们认为它有四个方面的特点：第一个是成倍成倍的增长，基本上这是一个完全不缺数据的年代，我相信我们每一个企业都有非常非常多的数据，这个数据对我的企业究竟有什么作用，有什么价值，不知道或者说不清楚、没有用。第二个，我们对数据本身的认识已经发生了很大的变化，除了这些数字之外，我们今天的文字、图形等等相关的都是我们认为的数据，所以这是一个信息爆炸的时代，是一个数据泛滥的时代，也是一个充满了多种形态的数据时代。第三个特征是什么呢？其实是低价值的时代，刚才说数据很多但是价值又没有，我们看到它的价值非常非常低，也就是说我们需要从沙漠当中去找到美丽的黄金，那就是我们看到的数据，但是需要通过我们很多的挖掘手段，去经过很多很多的分析和筛选才能得到我们想要的东西。第四个，数据的速度呈现的方式已经发生了重要的变化，现在的数据我们认为是秒级的数据，也就是说它是一个实时的数据，它从产生到呈现的过程非常短，所以我们需要有很快的速度使得它的数据被挖掘，得到呈现。这是我们说的数据四个特征。

    我们也是对数据有了一个新的理解，我们认为未来的大数据由四个部分来构成，第一个是大交易数据，什么是大交易数据？就是我们现在销售的结果或者终端销售过程的数据，不管是传统渠道还是线上渠道，还是说O2O模式所产生的数据我们称之为交易数据。第二个我们称之为交互数据，通过互联网产生的评论、评价、互动等等，微博、微信、社区、论坛等等产生的数据我们称之为交互数据。第三个我们称之为行为数据，第四个数据是运营数据，这个运营就是我们在日常的运营过程中间，特别是企业运营过程中间产生的数据。我们认为未来的数据分为这四个方面，这四个方面构成了大数据不同的组成部分，这四个部分如果说让它产生价值的话，只有真正做到以用户为中心。所以我们有一个很重要的观点，就是过去的时代我们构建的数据都是以产品为中心的数据，现在的时代一定是以用户为中心，然后把这四种数据真正连接打通，才能产生价值。这样的话我们才能真正做到精准营销。

    在未来的大数据里面我们一定构建以用户为中心的这样一个价值体系，我们想通过这样四个步骤去实现，这也是我们认为企业做数据挖掘，未来做用户决策的一个很重要的方面，我们希望和大家一起搭建一个开放式的平台，让所有的企业通过这个开放式平台做到数据转化为资产的能力，真正在用户洞察的基础上面。交易数据，电子商务的数据，很多时候我们看到电子商务究竟卖了多少产品，今天我们不讲这个结果，我们讲用户的评价，老百姓买完电视、冰箱、空调之后，他们对这个渠道看法是什么样子，对这个产品评价是什么样子。

    我们通过研究分析构建了这样一个用户评价体系，这个评价体系基本上主要的维度就是四个，有一个综合评价，另外是对商品购买的体验，第二个是售后的体验，还有一个是购买的体验，我们通过也四个方面可以看到用户体验的全过程。如果说我们把线上网购用户对产品的关注分为四个维度的话，我们看到他的关注度在哪里，综合体验最高，现在的关注点依然在定价和促销，大家依然认为通过网购获得更加低成本的差别。第二个关注的是物流、配送和服务，这两个是消费者最关心的。我们从12年开始到13年做了很多的大量数据采集得出一个很有意思的结果，就是好评和差评指数跟未来一段时间的销量呈明显的正相关，如果把评价和销售数据对比来看的话，它的正相关大概在0.8左右，但是如果我们把这个数据关注度的数据，评价关注度的数据往后拉两周的话，它的相关性已经到了0.9以上，所以我们认为网络购买的这种评价指数是未来销售好坏一个非常重要的前驱性的指数，这对我们未来如何做好电子商务是非常至关重要的一个条件。

    这个数据我们大概是一百多万条，对于互联网是非常小的数据，通过这样一个数据的分析我们得出了这样一个基本的结论。通过我们对交互数据的理解，有这样一张图，我们主要家电产品线上购买的这样一个评价好坏度，得出这样一个结果，好评最高的是我们的厨电化妆产品，还有冰箱产品。差评比较高的，洗衣机、燃气灶。这样有一个什么样的背景因素在里面，我们以洗衣机为例，洗衣机是我们这些产品里面在线上比重销售比较高的产品，也是线上和线下价格最大一个产品，所以它的评价率得出这样一个结果。这是我们看到的用户在各个环节的一个体验，如果说现在差评率最高的几个部分的话我们可以看一下，产品安装差评最多，还有什么呢？物流配送、支付体验，这是我们消费者实实在在的一个结果的数据，我相信对我们未来在电子商务产品的用户更好的体验上有更多的思考。

    举个例子，空调，它的差评指数相对比较高，差评指数在10%，我这里把品牌去掉，差评9.9%是一个主流品牌，我们看用户对线上产品体验评价怎么样，这个品牌的关注度非常高，特别是售后体验差评的比重很高，就是第三根柱子都是同一个品牌。它的售后体验很差究竟是什么原因构成的呢，我们再看一下，很多的时候我们看到产品的是安装和售后服务。在产品安装环节又有问题，它的问题在哪里呢？最大的是安装费用太高，安装慢，安装差，安装费用高。售后服务的环节我们可以看到，售后服务不好，售后服务态度差，这是对这个品牌最新的一个评价。我们另外再看一个很重要的指标就是物流配送，在物流配送里面配送的及时性和配送的速度是体验比较差的，这里已经到19%了，通过这些环节我们可以看到在线上产品怎么样去改善用户体验，怎么样更能够正能量的传播我们这个品牌，我认为是线上销售非常重要的关键。

    总结一下，用户体验是网络购物的关键，改善用户评价是促进销售的核心。举这样一个例子是通过对大量数据挖掘之后的结果，我们也希望通过数据去帮助我们企业更多的改善我们的用户体验，促进产品销售，这就是我的演讲，谢谢。