在現(xiàn)今的商業(yè)世界中,經(jīng)常會有這樣的現(xiàn)象,就是你做了一款很棒的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,數(shù)據(jù)量很大,體驗(yàn)也很好,但客戶就是不愿買單。那如何才能讓數(shù)據(jù)被用戶認(rèn)可,最大化地實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值呢?北京大學(xué)商務(wù)智能研究中心主任王漢生教授在一篇文章中,提出了一個關(guān)于數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的理論框架,這個框架非常簡單,就三個關(guān)鍵詞:收入、支出、風(fēng)險(xiǎn)。
第一是收入。你要看自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品能否幫客戶帶來額外的收入。這里的關(guān)鍵詞是“額外”。比如客戶是賣豆?jié){的,以前沒有你的數(shù)據(jù)分析,他每天賣100碗。有了你的數(shù)據(jù)分析之后,每天能賣150碗,多賣出去的50碗豆?jié){,就是你的數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值。
王漢生教授說,最理想的額外收入應(yīng)該是新興市場。比如我們放假開車出去玩的時(shí)候,會遇到堵車。這時(shí)候能不能出一個堵車險(xiǎn)?每堵1分鐘,保險(xiǎn)公司賠你1塊錢,補(bǔ)償一下你郁悶的心情。傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司之所以不做,是因?yàn)闆]辦法實(shí)時(shí)監(jiān)控一輛車的狀態(tài),不知道有沒有堵車,更不知道堵了多久。但現(xiàn)在有了車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),這種監(jiān)控就有可能實(shí)現(xiàn)。這就是車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值。
第二個關(guān)鍵詞是“支出”。如果你的數(shù)據(jù)分析有可能給客戶節(jié)約不必要的支出那就更好了。因?yàn)槭杖氲脑黾油泻軓?qiáng)的不確定性,但相對來說,成本的控制是可以做到非常準(zhǔn)確的。就像堵車險(xiǎn)這個新興市場,究竟能帶來多少額外收入非常不確定。但如果你說有個超市,現(xiàn)在有100個收銀員,通過技術(shù)改造,數(shù)據(jù)分析,合理安排,發(fā)現(xiàn)20個人就夠了,直接節(jié)省了80個人的成本,這是非常確定的。
所以,如果數(shù)據(jù)分析可以節(jié)省支出,這件事更靠譜,更加可以預(yù)期。就拿中國的制造業(yè)來說,不管是生產(chǎn)汽車還是電腦,體量都很巨大。這些設(shè)備上的每個功能都是必須的嗎?電腦上真的需要那么多USB接口嗎?過去我們很難下判斷,因?yàn)椴恢烙脩羰窃趺词褂眠@個設(shè)備的。但是今天有了物聯(lián)網(wǎng)之后,這樣的數(shù)據(jù)分析就有可能變成現(xiàn)實(shí),這就是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值所在。
第三個關(guān)鍵詞是“風(fēng)險(xiǎn)”。如果你的數(shù)據(jù)不能直接增加收入,也不能直接節(jié)省成本,但是可以控制風(fēng)險(xiǎn),也有商業(yè)價(jià)值??匆粋€具體的例子。很多商業(yè)銀行都有網(wǎng)上申請系統(tǒng),用戶通過互聯(lián)網(wǎng)直接就能申請信用卡,或者別的產(chǎn)品。之所以在網(wǎng)上做,是因?yàn)榱髁看?、成本低、效率高。但缺點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)比較大,有些線下才能提供的材料無法獲得。這時(shí)銀行為了把控風(fēng)險(xiǎn),就只能提高在線申請的門檻,降低通過率。這樣做雖然增加了安全性,把壞人攔在了外面,但同時(shí)也可能擋住了很多好人,也就是銀行需要的客戶。這時(shí)候,如果你能提供獨(dú)特的數(shù)據(jù)和分析,幫銀行更準(zhǔn)確地區(qū)分哪些線上申請的人是好人,哪些是壞人,銀行就能放心地給更多人發(fā)卡,從而增加收入。數(shù)據(jù)在這里的價(jià)值,就是把對風(fēng)險(xiǎn)的把控轉(zhuǎn)化為收入的提高。
那有了收入、支出、風(fēng)險(xiǎn)這三方面是不是就足夠了呢?還不夠,你還需要一個可以量化的參照系。舉個例子,你給客戶做了一個客戶流失預(yù)警模型,準(zhǔn)確度75%,其實(shí)挺靠譜的,但對方一直不滿意,覺得你怎么連90%的準(zhǔn)確度都做不到。原因就在于,客戶對預(yù)測準(zhǔn)確度缺少參照,沒有一個合理的預(yù)期。所以,這時(shí)候,你要給他一個參照系,讓客戶明白,在沒有你的情況下,他自己能做到多少??赡茉谀愕絹碇埃蛻糇约菏怯辛魇ьA(yù)警得分的,這個得分一般都不會太高,你可以幫他評測一下。評測之后,你和客戶的交流就很容易了,你可以說,之前這邊的精準(zhǔn)度是65%,已經(jīng)挺好了,但現(xiàn)在咱們雙方共同努力,把這個精準(zhǔn)度提高到了75%,幫咱們公司節(jié)省了不少不必要的支出。這么做之所以有說服力就是因?yàn)橛辛艘粋€可量化的參照系。
大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為,在大數(shù)據(jù)技術(shù)成為信息社會基建設(shè)施之后,大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的商業(yè)化自然被提上日程。與傳統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展路徑類似,助力傳統(tǒng)行業(yè)節(jié)約成本、提升收入是大數(shù)據(jù)技術(shù)的首要著眼點(diǎn),而在未來商業(yè)中,對于風(fēng)險(xiǎn)管控將是另外一個更具普世意義的應(yīng)用嘗試。不同于前兩個目標(biāo)的顯性化,風(fēng)控的不確定性更大,且難于量化結(jié)果,但對于大數(shù)據(jù)技術(shù)而言,風(fēng)控的精確化成為可能,因?yàn)檫@是由大數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)決定的。大數(shù)據(jù)研究的目標(biāo)之一就是為決策提供依據(jù),更全面的數(shù)據(jù)可以更透徹地分析風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而為風(fēng)控提供必要的支持,而這是之前的業(yè)態(tài)很難達(dá)到的效果。
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