XTools观点:大数据太薄,CRM助企业探索厚数据

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许多人现在似乎相信,理解我们这个世界的最佳方式,就是坐在电脑屏幕前分析我们称之为“大数据”的海量信息。与此同时,随着智能设备和移动网络的发展,人们在线时长正在不断增长,于是这些数据以惊人的速度增长,以至于我们可以更快的去了解一个人。更诱人的是,对大量数据的分析预测和判断,这将会产生商业财富。

人的一生会给这个世界留下痕迹,呱呱坠地、童言无忌、青梅竹马;三两知己,把酒言欢,激情四射;大山大河、奇峰怪石、高峡平湖;浮华背后,机关算尽,如此种种。随着互联网时代的到来,更多的社交方式愈加普及,人们的痕迹,就像“孙悟空到此一游”一样,以数据的形式被记录下来。喜欢的书、音乐、电影、景色、同道中人 …… 数据之大,难以想象。

许多人现在似乎相信,理解我们这个世界的***方式,就是坐在电脑屏幕前分析我们称之为“大数据”的海量信息。与此同时,随着智能设备和移动网络的发展,人们在线时长正在不断增长,于是这些数据以惊人的速度增长,以至于我们可以更快的去了解一个人。更诱人的是,对大量数据的分析预测和判断,这将会产生商业财富。

但对于企业生存的重中之重:业务管理,恐怕不能这么简单的冠以大数据的方法论。如果缺乏对客户现实生活的实地调查,大数据没有什么意义。

大数据盛名之下也有短板:

有一个这样的故事:通过大量的数据分析,得出结论“一个国家的民众家庭电视机越被广泛普及,该国家越富裕。”(当然也可以是冰箱、洗衣机、空调、高跟鞋、牛仔裤神马的)于是他们就向贫困国家赠送了很多电视,认为此举可以促进经济发展。请问这是在逗我们吗,这样低端的本末倒置,是不是傻得太过于明显了!仔细想想,大数据的槽点其实还是蛮多的。

1.大数据与伪相关

大数据分析擅长于分析社会关系的数量,而非质量。比如,通过社交网络可以分辨出6个你的同事,你的一年中有大部分时间会和他们在一起。而却很难发现你一年只见两次面的亲人和挚友。更别说那些一见钟情或者一见如故的特殊人际关系了。大数据会忽略这些人性深层的数据,而仅仅局限于表面。

换句话说,用了大数据后,你再也找不到你的真爱了!

2.沦陷于主流和普通,忽视创新

这一点对于企业尤其重要,要知道在市场经济中需要的是活力,而不是体制内那种死气沉沉的稳定。当你掌握足够颠覆和边缘化的点子时,你就能在开疆扩土。但是大数据提供给你的只是普及的大趋势,是广袤的贫瘠土壤。而那些特立独行的创新,往往被忽略了,深埋于地下。有人说用大数据科学方法,更接近真理。可大数据貌似也该告诉你,真理掌握在少数人手里的吧。

3.大数据仅仅是数据,本身不能解决任何问题。

大数据不能处理真正的大问题,大数据也不擅长预测小概率事件,像预测什么时候会发生地震海啸,什么时候会发生恐怖袭击,这种事,数据分析是无能为力的。 何况就算有数据在手,不代表你就赢了,如果你是在运营一家企业,获得大量客户数据,而这些商业价值都待挖掘,是需要更大的精力、更多的投入的。总不能皮都不拨就啃香蕉吧,咱又不是猴。

4.无法洞察人性,大数据太“薄”了

大数据仅仅是大量的“薄数据”,它们是通过对人们的活动和行为进行跟踪而获得的。我们最常去的地点定位,我们在网上购买的东西,我们每天睡了多久,我们有多少联系人,我们喜欢的音乐书籍等等。这些信息无疑是重要的,但我们不能通过它们来获得对人的完整理解。

基于以上几点,如果你仍然对大数据的追求到了过分的地步,就大大贬低了自己。这不是笔者毒舌偏要黑你,大数据的兴起,不代表着世界将会变成代码的冰冷统治,人的直觉、情感,依然重要。如果把业务流如此机械化处理,这就是管理上的 “堕落”。 所以追求人性的营销,更深层次的情感与体验,才是企业发展的正道。

换句话说,你真的以为仅仅依靠大数据就可以做业务了吗?做业务不需要脑子了吗? 答案必然是否定的,那我们到底需要什么?

企业需要的是“厚数据”:

为了真正地了解人,我们不仅需要大数据,而且需要厚数据。厚数据不仅包括事实,而且包括事实的前后联系。比如说,你的客户多年来一直购买的你产品,你理所当然的需要给予客户一些客户关怀。通过大数据你所了解到的他是一个影视剧迷、歌迷、运动达人……但其实,这些认知仍然不够。因为你没有看到他的书房里的笔墨纸砚,墙壁上挂着国画,这些厚数据都没有得到深度挖掘,你不曾真正了解他。所以当你的生日祝福送达客户手里时,只会是一个高品质的低音炮。(谢谢,他会转交给他女儿的)

“厚数据”区别于这种不够精确的大数据,它是丰富的、具有前后关联性的数据,它们只能通过丢开电脑、深入实际生活才能获得。而对于企业管理来说,厚数据的挖掘更是显得尤其重要。那么原因何在,企业又该怎么做呢。

1.管理与数据

管理必须依赖数据。1)企业日常运行过程也是业务数据生产的过程;2)业务数据是企业运行的结果体现;3)数据反馈客观、长期的业务形态,避免人思维中主观和近期的偏差;4)数据有明确的标准和尺度,容易形成管理的指标。

管理也要注意数据的弊端。1)数据的产生与获取数据的途径、方法、指标设定有直接关系,你手中的数据可能本身就具备缺陷,比如:无法覆盖业务全体,搜集数据的关注点偏差等;2)宏观数据容易掩盖微观风险;企业风险在开始时往往在数据层表现很不明显,等发展到数据可查时,被挽回的机会已经大大降低;3)数据将管理层架空,远离一线业务,远离客户;4)KPI考核不当可能引发团队目标偏差,KPI依附于数据,过于重视结果会导致团队唯结果论,忽视业务员过程本身,忘却初心,难得始终。

2.深究数据背后的问题

大数据强调“是什么”,而企业的竞争力却体现于“解决问题的执行力”,解决问题则依赖于发现问题背后的“为什么”。每个企业的业务模型不同、销售流程和方法各异,但都建立了一套严谨的商务逻辑和习惯,贯穿在:客户关系维护、大项目跟踪、部门间协作、成本毛利核算等全业务环节。大数据所显像的问题,只有结合商务逻辑的过程,才能拨丝破茧,逐步发现隐蔽在数据背后的问题根源。

3. 厚数据是“我们真正需要的猛料”,而大数据只是 “我们能收集到的数据”

如果你的企业有能力引导客户,教育客户,重建他们的认知,那么“薄数据”将是有用的。但我们应该反思,大数据时代,在社交媒体的大时代,用户体验***的重要。浅层次的联系和相关性,是不能满足企业客户营销的,那不是我们真正需要的“猛料”。强调纯粹的大数据虽然可以反映统计规律,但会丢失现实过程中更为重要的信息。

企业需要通过厚数据弥补大数据,厚数据则需要离开电脑,在现实生活中积累。对此,值得一提的是,XTools一直强调的业务过程重现,产生数据的前后过程和事务之间的联系,更注重从人的角度去分析客户之间的联系。加上移动设备的功能实现,灵活辅助厚数据采集和应用的场景,XTools的功能群都跟厚数据的挖掘有异曲同工之妙。

4.运用CRM从人性的角度去理解我们的客户

如果说大数据擅长观察人们的行为,那么它不擅长的就是理解人们,我是怎么知道每次刷牙时该用多少牙膏的?我是怎么知道何时该进入另一个交通通道的?眨眼是表示“真有趣”还是“我的眼睛进了东西”? 这些都涉及人们的内在能力、无意识动作,它们控制着人们的大多数行为。而这些则需要人们去观察。

而企业渴望更好地理解客户,这不足为怪。毕竟,了解与客户行为信息,这对企业经营来说是必不可少的。但基于“我们做了什么”“客户做了什么”,类似这样的大数据对我们进行简单化的理解,是不够的;厚数据则试图通过我们与客户更深层次的关系来理解,如“我们下一步该怎么做”“客户为什么那么做”。在XTools里,最重视“客户视图”,这既是一个客户信息集成的界面,也是一个全方位立体服务客户的业务综合视角。在这个视图里,企业各个环节、部门,不同角色的人员与客户的每一次沟通、每一次文件交换、每一次承诺、和每一个业务动作都被完整地保留下来,成为可以直接实现“业务重现”的重要功能。客户视图把企业与客户关系,分解为每个岗位人员与客户的关系实现管理;更具备穿透性、更重视人与人的沟通。

所以,就算现在我们有能力处理越来越多的大量数据,但是还是要从人性的角度,更深层次去处理客户关系。

5.CRM中的分析能力

我看到的不只是大数据,更重要的是分析。大数据逐渐会变得更普遍也变得更容易采集,但是更多的公司缺少的是分析的能力,是对厚数据的深入研究,这才是关键。XTools CRM对于客户管理是可量化的,一切相关数据都将会被记录,并将在日后,被多次挖掘利用,挖掘数据中存在的潜在商业价值。各种同比环比分析、TOP统计、图表图形的统计分析以及销售机会预测,都大大提升企业对数据的分析能力。

6.SFA与CRM,大数据与厚数据的相辅相成

当你拥有强大的CRM管理客户诉数据,并不断探索厚数据时,你依然可以同时简化工作过程,运用大数据去规范执行力,实现自动批量办公。打个比方,如果你是一家婴幼儿用品销售公司,这样的公司业务流程比较规范化,在大数据之下有可以确定的规律,所以完全可以销售自动化,XTools的SFA功能,告诉我们什么时候该做什么事。这样新技术的相互结合使用,很有可能大幅提升企业的战斗力。毕竟,我们不能把大数据的运用全盘否认,一黑到底呀。

结束语:

不可否认,大数据本身是非常出色的科技进步,不过我们对它的期望都应该有个限度。它始终只是暂时的途径,我们的***目标还是厚数据,否则,人作为人的一项根本属性就不存在了。严重点说,人类要是就靠大数据而不去探讨厚数据的话,容易舍本而逐末。所以我们不仅要问这些数据有多“大”,还要问这些数据有多“厚”。

而对于中国中小企业,那些所谓的优势,比如廉价劳动力、丰富资源、生产效率等,都渐渐趋于一般水平了。此时,热气腾腾,野蛮生长的中国互联网迅猛来袭,对“人性”这一似乎很不商业的概念的把握,是一次***的挑战,将会决定很多公司的命运吧。

责任编辑:老门 来源: 速途网
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