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第四回“上海电通之视点”:大数据背后的新思路

来源:远藤弘畅   |   作者:   |   时间:2013-12-06

研讨会现场


在日益增加的海量信息中,如何寻找到客户、得到客户的回应并与之维持长期稳定合作关系?

数码终端与数码服务

生活面中的数码环境变化,电通从去年开始一直持续进行调研,并从中发现了一些变化:
我们首先看一下数码终端的接触时间。相比去年,笔记本电脑、智能手机、电视的接触时间几乎没有变化,而平板电脑的接触时间增加了10%以上。 有一个有趣的现象,平板电脑接触时间增加的同时,并没有给其他数码终端造成影响。而这些时间是从非数码的时间转换而来。随着Wearable(可穿着)终端或IOT(物联网)等更贴近人们生活的终端不断广泛普及,人们的生活也将更多地沉浸在数码中,也许一个遍布数码产品的时代即将来临。
接下来,我们再来看一下有关数码服务方面的变化。在各种各样的数码终端普及的状况下,提供从任何终端访问自己信息的云服务也同样开始普及。根据调查,几乎所有人都已了解云服务,而且实际利用的人已达到90%,可以明显地看出这些服务已深深渗透进人们的生活之中。其实,服务领域不仅局限于生活与商业,还扩展到医疗与教育方面。正因如此,随着数码终端的飞速普及和云服务的渗透,“生活者”的信息以多种形态持续大量地汇集到网上。由此可见接下来将要讲的“大数据” 的信息切入口是由终端及服务两方面扩张所决定的。


“大数据”成为新课题
再让我们把视线转移到商业面。如何寻找客户、拥有和连接接触点、并且长期维持与客户的稳定关系,是非常重要的课题。尤其是在近些年,随着“生活者”之间的沟通逐渐实现数码化、社交化,制造与客户的接触点变得越来越复杂化了。
与生活者的接触点,从仅有店头的单一渠道时代开始,到增加了通信销售、EC等进入多渠道时代,再转变到通过驱使店头、直邮广告、EC等各种渠道获取信息,并在其中任何渠道购买商品的交叉渠道。今后,随着智能手机与云服务的进一步发展,再结合EC与实体店铺的客户信息和库存信息,可以在任何渠道与个人客户间进行全方位接触。全方位渠道两年前在美国流通协会被提及之后,一直备受瞩目。但是在中国,我们认为全方位渠道时代已经近在眼前。

在全方位渠道时代,任何渠道中与客户的接触点将十分密集。客户会通过各种渠道获取信息,在自己想要购买的场所里购买所需的商品。在这里针对客户的需求,需要的不再是“在哪里”、“卖什么”等以商品中心的思考,取而代之的将是“卖给谁”、“如何让客户购买”等以消费者为中心的沟通内容。而这些沟通行为相比之前的市场营销手段更复杂化。而另一方面,人们的行动会通过数码终端、云服务等等以大数据的形式汇集积存,而活用这些“大数据”正是我们今后创新市场营销的目标。
也正因如此,大数据正受到更多的关注。

如何活用“大数据”
大数据实际上该如何活用呢?数据以各种各样的状态,频度、速度、容量持续堆积下去。但是,以人力的信息处理能力全面处理这些信息的可能性很低。对于以通过沟通让人们行动起来为目标的我们而言,必须知道主角是“生活者”而非“商品”,所以在这个大数据中我们关注了“生活者的行动”。为了让人们更容易理解,电通将“生活者的行动”可视化,直观地发现和探索具有更深入洞察的解决方案。
在此次研讨会上,以咖啡为主题,和大家分享了如何活用这个解决方案的案例。
至今为止,我们把人口统计和调查信息等按照各个类别信息图表化整理,但是现在通过将这些信息在地图的平台上可视化,可以更直观地捕捉事实,并更容易提取大量复合性的数据。


中国人口统计的表格-交叉分析(咖啡饮用率×个人月收入5000元以上)


很多数据实施可视化,从中发现了很多不同。在以上图表中就可以一目了然地了解到月收入5000元以上并且咖啡饮用频率较高的行为发生在哪个区域。


这是关于某零售流通的案例,通过把包含居住地的客户信息与其相关的销售信息结合到既存的外部数据,对每一家公司进行商圈分析、收益预测、沟通战略测定。
此外,在渠道战略中,若想与有效地覆盖目标群体的CVS结合起来,不仅仅只是根据店铺数的多少来判断,而是采用目标群
体的不重复覆盖范围来测定,如下面的图表。


在这个案例中,A系列与B系列的店铺数是1对2.79的比例,而500米店铺商圈内的目标群体不重复人口的比例为1对1.13,所以可以看出与店铺数的差距相比,目标群体人口并没有很多变化。
由于店铺数是可以明确知道的数字,所以通常把店铺数的多少作为流通选择时的依据,但却存在根据店铺数是无法正确地判断对于目标群体来说是否有效率的问题。
为了更具体地了解咖啡目标群体,我们实施了面向我们公司所有员工的饮食行动调查。在这次调查中,利用了智能手机和独自开发的调查用AP P(N a v i-p开发)。深入调研了关于员工是在什么时候、什么场所、什么场合喝咖啡的洞察。


员工的住处-员工休息日19点以前的停留-休息日的饮品

这些只是我们分析中的一部分,但却已经展现出实际上生活者在什么地方,停留多长时间。从而我们可以更多地了解到生活者移动、停留范围为离都市中心10公里圈内,可以从统计数据找出上海人经常去的商圈。而且从员工拍摄的照片中,可以得知休息日在咖啡店或甜品店喝咖啡的人数和次数比较多。就像这样,从实际行动的数据中捕捉到目标群体的行动。
在本次调查分析中,同时也了解城市功能的分布,根据调查数据把上海市大体分为人们居住的住宅区、以购物为中心的纯商业区、办公楼聚集的办公区以及商业区和办公区复合存在的复合区等四种区域。活用这些数据,结合分类区域的条件,可以把范围缩小到指定的区域或商圈。并且如果拥有与上海各区域、商圈相似个性的区域的话,也可以在别的城市活用。


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