模式的形态
客户数据杠杆化商业模式(Leverage Customer Data)主要受益于当今科技的进步,并在数据收集和处理领域创造了诸多可能性。那些聚焦于数据获取和分析(怎样做)的公司已经充分得到发展壮大,同时也反映出来了这一领域的巨大需求。与此同时,被反复提及的相关观点也充分印证了诸如“数据是新的石油”这类的理念。回到2006年,迈克尔·帕尔默(Michael Palmer)在其博客中表示,没有经过处理或分析的大量数据就像原油,没有什么用处。如果想要让它们对企业有用,就需要经过处理。
将数据的市场潜力比作石油行业,不仅因为它们内在的可能性,还因为它们在价值链方面也有着非常大的相似之处。这个价值创造过程是客户数据杠杆化模式的核心,把客户数据作为一个可以产生利润的资源,需要使用适当的工具进行处理(怎样做?为什么)。
收集到的客户数据用来建立个人的档案。个人的数据档案可能会上包含上千个的属性特征(怎样做)。考虑到可用数据的数量会不可估量地增长——目前计算的增长速度为每5年增长10倍——因此专门为某个大数据库命名就不足为奇了。我们用“大数据”这个术语来描述庞大的数据库,它们很难用传统的数据库和管理系统来估量。很多目前用来分析数据的方法都属于数据挖掘的范畴。感谢不断增强的计算能力,让我们现在能够大规模地分析数据,并且比以前要容易得多。
这些应用似乎是独立于一家公司所在的行业,如生产制造、能源、金融或者健康行业都在使用“大数据”。客户数据杠杆化商业模式能够帮助企业保持竞争优势,发掘潜在的能力,进行实时市场分析,创造更加有效的宣传推广,并发掘其中的关系所在。简言之,这个模式是一个非常有力的决策工具(怎样做?为什么)。
模式的起源
20世纪80年代,随着信息管理的普及,人们逐渐了解到数据的价 值。而随着创造个性化广告能力的提升,人们真正迎来了数据大潮。同时,首次尝试直接通过客服小组收集公司客户的通讯录,建立个人关系,从而更加有效地满足客户个性化的需求。20世纪90年代,数据库的发明便于企业掌握这类信息,并能更准确地收集小规模的客户群体的信息。我们这里讨论的是现代电子客户关系管理(CRM)系统的前身。这些早期的系统因客户忠诚度项目的设立而得到了快速发展,尤其是那些与信用卡相关的项目,因为这些项目提供了与购买模型相关的可直接拿来用的数据流。
随着互联网的普及,客户开始留下更多的数字化踪迹,对企业(特别是零售商)来说,收集此类信息,创建详细而个性化的客户档案变成了一件相对简单的事。这些数据的新用途也引发了社会的大量批评,并且目前对数据隐私的担忧也在日益增加。客户数据杠杆化模式如图所示。
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