【大数据】欧唯特唐颖：全链路大数据赋予用户生命价值

    欧唯特唐颖：全链路大数据赋予用户生命价值

12月21日消息，在2017亿邦未来零售大会上，欧唯特crm中国副总裁唐颖发表了题为《数字化生存：大数据孕育商业新大脑》的演讲。

据唐颖介绍，欧唯特主要是立足于数据为零售企业提供一站式服务。在业务过程中，其发现，要把碎片化的数据形成一个连贯的行为，需要从系统底层、分析层、应用层三个层面来理解和应用。

唐颖指出，目前，很多企业希望把数据变成所谓的数据资产，希望在各个渠道上把这些场景串联起来，然后去触达用户。这是因为，全链路的数据追踪及搜集已经变成很多品牌希望得到的用户生命价值。在这些数据的基础上，商家可以更好的认识和洞察客户，并通过自动化方式用更加吸引人的内容触达和转化客户。

据悉，2017亿邦未来零售大会由亿邦动力网主办，于12月20日-22日在广州香格里拉酒店举行。

本届大会以“智·商”为主题，包括两天的主论坛，5场主题分论坛，马蹄社等活动，国内外电商领域知名企业高管、专家学者、媒体代表共计4000人次出席。值得关注的是，在本届大会上，数字化、智能化、场景化已成为主旋律，大数据算法、内容、社交正在和产业紧密融合。反映了，商业正处在迭代进化的边缘，这是一个低维向高维迈进的历史性时刻。

欧唯特crm中国副总裁 唐颖

温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。

以下是演讲实录：

大家好，我是来自贝塔斯曼欧唯特的唐颖，提到贝塔斯曼，了解到我们在中国有书友会，可能大家也看过我们引入到中国的电视节目《中国达人秀》，或者看过我们的杂志《乔布斯传》、《瑞丽》，我们是一个媒体集团，欧唯特主要为企业提供一站式服务，这个服务基本上立足于数据。

从2000年开始，已经开始帮助客户管理他们的数据，我们的客户更多来自于零售，最早的数据大部分来自于线下门店。之后开始帮助客户完成电商，所以我们开始有一些电商方面的顾客在官网上的数据。2001年以后，已经有更多的渠道，帮助顾客获取很多在社交方面的数据，所有的数据对于顾客到底意味着什么？

如图所示，这是在十多年做数据应用上总结出来的内容，我们认为数据应用分成矩阵式结构，横向的结构是帮助企业带来更多的能力，当我们有了这样一些数据以后，其实我们应该有更多的能力去了解终端用户，知道终端用户的倾向，知道喜欢什么样的服务体验。但是对于很多的顾客来讲，其实只是一个意识上的内容，不能转化为商业，所以中纵坐标是商业化。当数据有了以后，赋能了以后，这些能力怎样能够真正帮助到品牌，帮助到零售，能够提供更好的顾客服务的体验和销售，这个方面最终发现应用到两个很大的场景：一是各个触点怎样给顾客更好的服务和提供更便利性体验。二是应用在市场营销方面，怎样提供更多的销售和更好的营销方式，以及触达顾客内容，和顾客更加相关。

前面嘉宾讲了很多关于终端用户现在的情况，我在这里不多讲，我们总结出三个关键词，现在顾客对于服务来说要求更加便利，更加快捷，以及希望沟通的时候内容更加有相关性。这三个顾客真正需要的关键词，我们现在很多企业希望把数据变成所谓的数据资产。当谈到数据资产的时候，我们很希望在各个渠道上能够把这些场景串联起来，我们经过串联以后开始知道当我们去触达这些用户的时候他们的反应是什么，当我们和他们做互动的过程当中更倾向于品牌体现在什么内容，我们在转化的时候他们有什么顾虑或者对产品、服务有什么样的担心。以及持续使用产品的时候，对产品评论怎么样，全链路的数据的追踪以及搜集变成非常多的品牌希望得到对于用户的生命价值。

刚才提到了当有了这些全链路，场景也有了，怎样变成商业价值。如图所示，这是从全景顾客视角中提出，我们现在有很多的渠道，每一个渠道在不同的品牌组织结构中可能会有一个部门或者是几个渠道由一个部门来负责。今天因为这个组织结构的构成和以前服务的情况导致这些数据其实都是并没有贯穿起来，可能分布在企业的数据库，或者应用到不同场景中，怎样把这些碎片数据形成一个连贯的行为，其实我们观察到今年很多品牌都在思考这个问题。

形成的过程中，按照我们理解总结出了三个方面：

第一，系统底层。在数据底层怎样把数据打通，不同id怎样能够串成，让他在不同的接触点可以识别，这是在系统底层需要去做。

第二，分析层。我们需要发现客户的痛点，我认为是分析层，当有了这些数据以后，对顾客跨渠道行为提供一些相应的分析，发现在不同渠道顾客可能有一些不被满足的例子，比如说我们服务的美妆顾客，可能有皮肤测试仪，很多顾客到了店里做了皮肤测试，但是并没有产生购买，他测试的肤质数据，顾客对测试结果是认可的，但是和现场销售人员沟通过程中对于产品推荐和你的产品是否能够解决他们的问题存疑，怎样利用这样一个机会和他们产生更多的互动，从而说服他们购买我们的产品？这是在分析上需要找到这样一些市场机会。

第三，应用层。这是在不同的场景中，后续也会给大家分享一些典型场景。

大家看图，这是现在在客户中看到的一些数据上的应用，第一层应用更多是在顾客的门店端，因为我们服务的大部分顾客都有实体，门店端常见场景是顾客来到柜台或者门店，店员会问有什么需要，他会讲一些诉求，店员会推荐产品。现在有了数据以后，我们会有很多沟通的点，比如说这个顾客原来关注了微信账号，并且对某一个营销活动或者某一个场景非常感兴趣，我们推荐的是感兴趣的产品和活动内容。这个顾客刚好是这个月生日，我会给他祝贺，并且告诉他在这个生日月有任何活动、沟通、购买你会获得更多的权益，如果是会员，可能有大量的积分，积分可能到这个月会有一部分过期，通过积分使用可以把你之前在我们这边累积的积分获得更多的礼品。这些会变成帮助前端的服务人员，不仅仅通过推荐产品和顾客沟通，根据每一个顾客在到店当时的状态产生不同的内容。这是一个例子，我们会智能终端展现这个顾客肌肤测试是什么情况，还会有一些推荐，包括智能推荐，包括在之前和我们的互动，还可以做的是在智能终端可以帮助一线销售人员总结他们过一段时间内的销售表现和差距，从而可以帮助他们提升他们的技能，这是在智能终端上看到的一些应用。

营销活动上的应用，这么多年帮助顾客做营销活动大部分的情况下，一个非常典型的场景是现在有了一个新的产品，或者这次准备针对一个热点做一个新的活动，我们其实会先把顾客做成一定的分群，根据不同的群体提供什么样的产品和服务，这个其实更多依靠的是大脑和经验。其实现在当我们累积做了这么多年的营销活动，累积了很多顾客对于每一类型的营销活动或者对这类营销活动提供的产品和营销方式反馈以后，我们可以形成一个数据模型，预测未来我们推出新的产品的时候是怎么样的，我们提供的场景是有一个的产品，这个模型帮助我选择什么样的顾客最有倾向性，可以参与这个活动并且产生购买，以及我们会根据这些顾客以前销售情况预测这个活动可能产生的销售额。根据现在做的测试，发现我们做的预测和实际销售情况误差不会超过5%。

其实很多品牌以前在社交上更多讲怎样和顾客互动，其实从去年开始已经开始在讲怎样在社交讲究商业价值，比较强的应用就是通过意见领袖可以推广企业的产品，怎样筛选意见领袖，以及当我和他做一轮活动，并且推广了某一些产品以后，这些产品的属性和意见领先之间的关联，其实也是我们可以通过数据去沉淀以及形成相应的数据模型，帮助我们未来当有一个新的产品出来以后怎样快速在中国超过十几万级的意见领袖中选出可以帮助我们推广的群体，达到我们的营销目标。

我们最常说的是帮助品牌做招募，怎样做招募？我们服务的很多集团客户他们旗下有很多品牌，每个品牌有不同的产品线，这些产品线以前做广告投放的时候发现很多顾客对某几类型的产品有兴趣，当你直接推广单品的时候可能没有办法完全满足他们的诉求，这是和其中一个客户把旗下不同品牌和线形成连接。

我们在跨渠道和跨品牌上的应用怎样激活，这是帮助服饰类做的，其实有两个品牌，我们今年帮助他们启动了针对家庭的推荐，也就是说你在微信也好、其他渠道也好，能够推荐这个活动给你的家人、朋友，他们通过官网、微信哦都可以注册活动，凭借注册码或者二维码直接到门店可以直接参与这样一个活动。

在忠诚度上的应用，因为触点变多，当顾客在不同渠道上应用的时候可能并不能很快识别，并且给到不同渠道上完全同等的权益，这也是帮助其中一个化妆品的顾客，他们在全渠道的渠道上把关于忠诚度、顾客体验以及等级、权益、积分统一，发现不但是顾客流失率出现明显下降，还帮助他们带来的更多年轻顾客。

最难做的是挽回流失顾客，单靠一个品牌自有产品，通常用新品。我们现在发现如果当你有多个品牌的时候，我们会开始尝试用其他的品牌来进行串联，我们在不同的时间，比如“双11”和平常的日子观察下来，发现和品牌本身对于顾客的吸引程度有非常强的关系，大部分的情况下会发现如果一个比较好的品牌，它对吸引你相对弱的品牌来说会产生一个效益。

我们相信在现在的数据上其实是能够帮助大家更好的认识你的客户，有更好的洞察，并且通过自动化的方式用更加吸引的内容触达和转化客户，谢谢大家！

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