當前位置:地產研究首頁 > 互聯網+ > 正文

客戶大數據要接地氣:通過場景應用提升業務效率

地產智庫
2017-06-23 16:28:47
關鍵字:利潤 朋友圈廣告 供應商 物業公司 置業顧問  
導讀:用戶喜歡住什么房就建什么房、用更少的錢獲取更多新客戶、提前預測用戶對項目的偏好以提高利潤率——這三句話也許是很多房企管理層最愛聽到的話了。 在過去的一年里,大數據的風吹到地產行業,掀起了一股浪潮,似乎哪家信息化服務商不掛上大數據的名頭,就LOW了,哪家地產企業不上馬大數據仿佛就要被淘汰了。于是形形色色的企業

用戶喜歡住什么房就建什么房、用更少的錢獲取更多新客戶、提前預測用戶對項目的偏好以提高利潤率——這三句話也許是很多房企管理層最愛聽到的話了。


在過去的一年里,大數據的風吹到地產行業,掀起了一股浪潮,似乎哪家信息化服務商不掛上大數據的名頭,就LOW了,哪家地產企業不上馬大數據仿佛就要被淘汰了。于是形形色色的企業都跟風加入,其中主要有三個流派:


一是地產企業的創新派,成立創新中心,采用自主開發加外包團隊,加足馬力干,但養100個開發人員的成本與最終效果難成比例;

二是互聯網派,LBS + look-alike + App長尾流量+電商消費數據+WiFi探針,一堆聽不明白的名詞讓人暈頭轉向,但法律會告訴你數據是存在灰色地帶的;

三是行業第三方營銷服務商,即借助行業數據積累為企業提供營銷服務的中間商,但數據卻是別人的。


調研顯示,當前不少百強企業的客戶大數據實踐,效果尚不明顯。


客戶大數據的三座“大山”:

怎么來?怎么用?有否價值?



雖然實踐效果不明顯,但是對于行業而言客戶大數據是大勢所趨,在推進大數據時,不妨先問三個問題:數據怎么來?數據怎么用?是否有價值(性價比)?


首先,數據怎么來?

既然叫大數據,普遍的理解是海量數據、多樣化數據、獲取速度快的數據。理論上包含企業內的客戶數據、行業第二方數據、互聯網數據,三者集合構成大數據的基礎。

對于互聯網數據來說,強在數據量大,多樣性好,但是企業往往不可獲得,或獲得的性價比不高,比如阿里巴巴是不可能將淘寶和支付寶的數據進行開放的,騰訊也不可能將微信的個體數據進行開放。在數據交換還沒有解決隱私和法律問題的時候,這個方向的數據只能是以指數化、歸一化的方式進行應用,第三方數據代采購的服務會受到極大制約。


對于行業的第二方數據來說,強在質量高,能最快為企業積累有效數據,數據量也不錯。很多企業可能會問自己能否利用其他項目的客戶數據?這個問題不需要回答,只需要反問企業愿不愿提供自己的客戶數據給其他企業使用,因為強烈的反對就是這個問題的答案。這說明在行業內部進行數據交換極難得到認同,最起碼在“客戶”這個敏感點上有一條不可逾越的紅線。


對于企業內部的客戶數據,強在可控性強,相對容易獲取。但是往往數據量少,千億規模企業多年經營積累的客戶數據往往也僅在1000萬級別,更遑論100億規模企業了。數據質量差,數據往往“缺胳膊少腿”,有的特征信息缺失,有的電話號碼更換,數據孤島嚴重,銷售系統、會員系統、物業系統、商業系統都有數據,但往往“老死不相往來”。


其次,數據怎么用?

從當前的大數據解決方案來看,更多的企業傾向于如下幾種主流用法:一種是獲得客戶的聯系方式直接CALL觸達,這種最高效,但存在較大的法律風險;一種是通過外部互聯網的通道進行營銷觸達,這是大數據公司最喜歡講的故事,但也最難驗證大數據有效性;一種是通過內部做類似客戶畫像的BI展示,這是傳統BI公司最愿意說的,但是價值往往停留在企業“逼格”上,難于對業務帶來直接改進;還有一種是在企業內部各個場景中進行數據價值的挖掘應用,這是最苦逼的干法,需要不斷地創新改進、逐步迭代,但也最容易實現。


再次,是否有價值?

一談到大數據,很多企業就血脈賁張,認為來了一劑靈丹妙藥,似乎只要啟動項目就能創造一個全新領域并實現彎道超車,但是據目前的實踐,價值并不如宣傳的那樣好,大部分大數據項目都處于投入環節。實際上,對于大部分企業而言,不如從眼前著手,先逐步展開再去探尋更大可能。


大數據的價值階梯主要體現在四個層面,第一個是能夠為企業建立一個可控的數據平臺,在這個基礎上能有效地實現內部數據統一,并建立內外部數據交換的借口;第二個是幫助企業實現高效的統計工作,借助大數據和云計算的超強運算能力,為日常管理提供更為強大的統計功能;第三個是借助內部積累的數據,為各個業務場景提供改進和提效的支撐;第四個才是考慮全新的創新模式,比如在物業中實現社區經濟,在商業、酒店等多元化板塊中實現業務的跨界整合。

底層、中層、表層三層實踐

實現從積累、應用到提升



相對于天馬行空的大數據暢想,一步一個腳印的大數據實踐更值得推崇,通過不斷的數據梳理、管理優化、場景洞察,不斷進行優化,迭代信息工具,小投入,小回報,逐步積累大數據實踐經驗。


1.底層數據打通,做好數據積累工作


對于地產企業而言,客戶是最重要的數據資產,但歷史上對數據的不重視,導致行業普遍存在數據數量少、質量差、孤島嚴重等問題。因此,企業在大數據實踐中首先應展開內部客戶主數據治理工作,包含四個主要步驟,分別是:客戶主數據指標定義、客戶數據采集規范建立、數據質量巡檢、數據質量治理行動。


就指標定義而言,首先從既有的信息化系統出發,整理所有信息化系統中涉及的客戶相關字段,建立客戶主要的識別碼,比如身份證號碼、電話號碼,同時建立次要的識別碼,比如車牌號碼,并明確各個字段數據的唯一性和有效性,建立沖突處理機制。其次,針對客戶的指標定義特征信息進行歸類,明確信息的優先級、獲取難度。



在指標數據采集規范建立環節,重點考察信息的重要性和實際采集的場景、工具、方法崗位。建立人如下表,并形成具體的指引。



在這個環節,需要重點考慮全面整合企業各板塊“客戶數據”,并形成全價值鏈數據,結合各個業務場景的實際工作狀態,綜合考量應該使用的數據采集工具。同時也要考慮數據的質量,比如來電時質量要求往往不能太高,但是來訪時對數據質量的要求就比較高。另外,對于數據采集人員而言,往往不關心對其工作沒有意義的數據,但這些信息對于后續其他人員比如營銷人員會有很大幫助,也需要進行適當采集。因此,在實踐中企業根據場景進行識別與細化,形成了近百個數據點的規范,極大地提升了內部客戶數據質量。



數據質量不過關,準備再好的分析方法也無法獲得應有價值,因此需要進行數據質量巡檢。在工作前期,企業的質量巡檢工作基本上依靠管理人員的監督與督促來完成,這種方式短期內、局部范圍能夠取得效果,但對于規模型房企而言,這種方式成本太高,數據一致性也難于得到保證。因此建議采用信息化工具來進行數據巡檢,其中企業數據大屏、質量巡檢表就是進行質量呈現的重要一環。實踐表明,通過質量巡檢,關鍵指標的完整性從40%、50%可快速提升到80%以上。


大數據依賴大量準確、動態更新的數據,因此企業需要經常性地開展質量治理行動,不斷優化數據的指標集合,對規范進行重新梳理,并采取行動對數據的真實性和有效性展開檢測。


總體而言,房地產企業在實踐大數據時,梳理內部客戶數據,從而建立一個客戶的數據中樞,把企業內部各業態的數據進行全面打通,把客戶與企業的所有觸點都作為客戶數據完善的場景,采用多種數據采集方法,包括PC端、移動端、紙質等,形成企業內部的客戶數據資產,為后續的業務場景應用打下堅實基礎。


2.中層管理打通,形成客戶數據應用引擎


企業的數據之所以存在數據孤島,導致數據質量問題,除了在信息化建設時沒有整體規劃這個因素外,最重要的原因往往是因為企業內部在管理上是割裂的。銷售人員只關注到訪客戶,也只關心銷售階段的客戶數據;客服人員往往關心客戶入會成為會員,并不關心如何給銷售提供支撐;物業公司更不會關心自己的數據是否滿足其他部門的需求。因此,一方面需要建立基于客戶整體經營的信息化平臺,另一方面需要在內部管理層面打破“鐵路警察各管一段”的部門隔墻。


首先,統一經營平臺。

有數據,但是不能應用,不能整合、連接,就不叫大數據。數據只是底層,在數據的具體應用中還需要一個中層將數據進行整合、輸出,起到引擎作用,才能形成數據應用的規模效應。這種中層,一來從管理上將客戶的生命周期打通,二來將業務數據進行跨板塊整合、畫像,三來為各個應用提供合適的、必要的數據。這種中層可簡稱為客戶整體經營平臺。



客戶經營平臺的典型特征之一就像擴展塢,它通過靈活的接口(往往表現為API、文件交換、數據庫連接等三種形態)進行數據的吞吐處理,為信息化供應商提供的PC端或云端的信息系統,或未來其他信息系統提供開放的接口工具,其不單單接地產企業的內部數據,也能接其他板塊的客戶數據,比如商業、物業、酒店等系統的數據。

客戶經營平臺的典型特征之二就像壓縮機,能夠像吸塵器一樣將企業內部各種現有信息化系統中與客戶相關的所有數據全部吸入到平臺中,并結合各個業務場景對數據的要求進行整理、分析,再將這些整理分析后的數據像“壓力泵”一樣,壓到前面提到的企業的客戶數據中樞中。


客戶經營平臺的典型特征之三就像抽水機,每當一個業務場景提出數據要求的時候,能夠按照預建的客戶標簽、分析模型從客戶數據中樞中將需要的數據抽離出來,用于業務場景,使具體的業務人員能夠快速地利用數據做出應對。比如公司需要向特定人群發送活動邀約時,客戶經營平臺能夠快速將符合條件的客戶篩選出來,然后通過前端應用將信息發送給相應群體,不再需要另外整理、篩選。


其次,統一經營策略。

每一家百億規模企業都有上百個公眾號,包含公司的、分公司的、項目的,乃至各專業領域的。每一個公眾號都有幾千到上萬不等的關注者,遺憾的是并不了解“粉絲”是誰,也無法進行有效經營。如果能將這些粉絲轉化成業主或是會員,都能為企業帶來極大的想象空間。這樣的場景在地產企業的客戶觸點中很常見,面臨大堆客戶,但無法進行身份校驗,難以將信息傳達給目標人群。


企業需要打通客戶全生命周期的整體經營策略,形成每一個觸點的客戶經營規范,并引導客戶校驗身份,提升客戶粘度,不斷獲取客戶的相關信息,并充實企業內部的數據庫。


3.表層場景應用打通,提升業務工作效率


在常見的大數據應用中,營銷推廣是重要環節,大數據解決方案往往都會將大數據的營銷推廣作用講的神乎其技,不可否認它給企業帶來了新的思路和推廣方法,但同時需要重點關注其另一個關鍵應用,即提升業務工作效率。以下從4個場景進行解讀。


場景1:為各業務場景服務提供適當數據


曾有企業提出,能不能在置業顧問第一次接待客戶的時候,對客戶訴求的了解就細化到學區房等,這樣置業顧問可以針對性帶著客戶去配套的學校,并圍繞學校做話術和銷售套路的展開,這將極大地提升銷售轉化率。事實上,現有的大數據技術還無法實現這種能力,因為大數據本身并不能單就個體進行全社會信息的整合并分享,也涉及較大的法律障礙。


但是如果這個客戶曾經到過企業其他項目案場、居住小區,或是在旗下商場停車等,企業內部的大數據平臺就能將更為全面的信息反饋給置業顧問。同樣的在交房場景、投訴報修場景,大數據都能及時將客戶的信息進行反饋,有效地提升工作效率。當然,實現這個場景,要求置業顧問、客服人員、物業接待配備相應的App應用。


場景2:定期出具各種客戶分析報告


大部分企業定期會生成銷售分析報告,但是卻很少會進行定期的客戶分析報告,其中一個重要的原因在于無法獲得企業到訪客戶、成交客戶的信息。

但是,內部大數據可以輕而易舉地為客戶分析人員提供相應數據,并進行多樣化展示,比如形成當月到訪客戶年齡分析餅圖、當月購買客戶的星座分析餅圖等。大數據平臺能夠在1分鐘之內生成幾十種乃至上百種客戶分析報告,涵蓋基本信息、交易信息、戶型、客服等。甚至有企業直接利用系統生成類似報告進行定期的品牌宣傳活動。


場景3:為外部大數據服務提供種子客戶


在外部大數據公司的方案中,要實行大數據營銷,需要企業提供種子客戶,比如完成一次微信朋友圈廣告的推廣活動,往往需要企業提供上萬個種子客戶資料,但是對于大部分第一次開盤項目而言,提供1萬個種子客戶還是需要較長的準備周期的,還經常發生因為種子客戶數量或質量問題,導致企業不能實現最佳推廣效果的情況。另外,通過Excel表進行數據傳遞對企業來說也有一定的數據風險。


內部大數據平臺能夠快速從企業內部數據庫中抽取符合要求的數據集合,同時通過加密的方式與微信進行數據交換,不需要經過人工數據傳遞,極大提升效率,同時降低風險。


場景4:同區跨項目客戶轉介


現在很多企業執行深耕戰略,往往在同城或同片區有不少項目按照節奏進行開盤,大數據能夠在后臺通過調度的方式將符合不同項目特征的客戶進行企業內跨項目轉介,提升客戶資源的利用率。


在傳統場合中,這種客戶轉介需要銷售總監在公司級別進行協同,并要求銷售經理進行Excel 表統計,然后信息傳遞,大部分人動力不足,實質上難于實現,而通過大數據的調度模型,能夠跨越管理和人性的局限,通過技術來實現跨項目客戶轉介。


此外,還有很多場景都存在大數據的應用價值,比如監控比對各渠道的客戶備案、到訪能力,又如利用拓客地圖和到訪人員分析進行拓客地點的快速糾偏等等。在實踐中,客戶大數據最關鍵的不是有沒有足夠的內部數據,而是在各個業務場景中有沒有合適的應用,以及在這些場景應用中,能不能借助企業的業務積累發現數據應用的價值。


 結束語 


總之,客戶大數據在地產企業的應用還屬于初步階段,企業在實踐中可以采用兩條腿走路:一方面連接外部大數據方案進行嘗試,另一方面從內部數據著手進行推動。有理由相信,只有對內部客戶數據進行更好的管理才能在未來的大數據浪潮中占得先機。


作者:吳浪雄;編輯:王亞輝。


群英会20选5稳赚