「大数据的关键思考系列」3：企业价值和客户价值

「大数据的关键思考系列」3：企业价值和客户价值

作者 | 橙子

审核 | gongyouliu

编辑 | auroral-L

企业价值和客户价值

在上一期中和大家探讨了“模型数据从何而来”。今天和大家分享的是“企业价值和客户价值”。

数据收集的价值包含两个维度。一方面，你是否能衡量这个数据对企业产生的价值，你不必将用户的所有行为都记录下来，而是记录那些对企业自身有帮助的数据，即企业价值；另一方面，你是否能衡量这个数据对顾客的价值，这个数据如何帮助企业为客户提供更好的服务，即客户价值。

从企业价值来看，数据收集实现的是企业资源的合理分配。例如，把推荐系统做得更好，让更多的用户可以有更高的概率找到他们想要的商品，这样就能提高商品的购买率，为企业创造更大的经济效益。

从客户价值来看，数据收集实现的是顾客体验的提升。例如，便捷的搜索引擎可以使顾客更容易地找到他们所需要的商品，为他们创造更加优质的购物体验。数据提供的价值，从不同维度看会有不同的结果。比如说，每天下午两点钟左右，银行门口就会有很多客户排起长龙。如果以客户价值为核心，那么思考的角度就应该是：每个在下午两点钟去银行办业务的用户，平均到底需要多少分钟才会得到相应的服务。但是银行的做法是对大量数据进行研究，目的是想得出在下午两点钟时如何减少排队的人数，这就是以企业价值为核心的考量。

以企业价值为核心去审视，就是如何帮助企业在下午两点钟时分流排队的人数；以客户价值为核心去审视则是，如何让客户减少等候的时间，并得到所需的服务。同一件事情，这两者的提炼是不一样的：一是思考能否缩短在这家银行排队的时间，让客户提前两分钟享受服；二是思考能否使用手机来解决排队问题，通过手机银行减少实体银行里的排队人数。

数据价值的确要分是从谁的角度出发的。所以当我们谈到大数据价值的时候，第一点要注意的就是：角色不一样，对于数据价值的看法也就不同。所以在衡量价值时，要考虑到受众和给予者这两个对立面的不同看法。从上面银行的例子中，银行更多的是看到在两点钟有20多位客户在排队，而受众哪里会对排队人数敏感？他们只会觉得如果十分钟内没有得到服务，就是等了很久。

从电子商务的角度来看，推荐系统的做法跟银行类似。现在所有电子商务公司在考核推荐系统时，都是以点击率作为kpi的。

从企业考核推荐系统的角度来说，点击率是主要指标。他们想的是如何让用户更多的点击自己的产品，而对于消费者来说并非如此。用户想的是：“今天我有一个很想买的东西，但我能不能买到呢？”

所以，在使用数据改善用户的购物体验时，企业应该是仅仅改善推荐系统，还是要了解用户整个购买决策的链条结构呢？可能的答案是，企业需要知道用户在登录网站之前的情况，而不是登陆之后的情况，这就需要企业全面客观的去看自己的网站是不是有能力还原用户的需求了。

本期的内容到这里就结束了，下期视会和大家探讨“场景与还原”。欢迎大家关注数据与智能获取更多好内容。

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