摩托羅拉系統 大數據營銷的“拼圖游戲”

電子商務、社交網絡是大數據最先觸及的產業，一方面是由于它們從一開始就具有業務前線化（FOT，Front Office Transformation）的思維，另一方面是由于它們的數據來得相對容易。如果從數據采集的角度看，大數據最先影響互聯網企業，其次是善于利用互聯網的企業。大數據不僅是一種工具，更是一種思維，它從根本上改變企業的組織決策。大數據對決策者的影響力，一定程度上反映了企業大數據應用邁出的步伐。

不同的企業對大數據有不同的理解，但是需要注意一點，過去所謂的數據決策分析，實際上是利用那些與決策相關的數字來分析，不能等同于今天的大數據分析。從邏輯上理解，數字是結果，大數據是預見。大數據分析除了需要用到相關的數字，還需要其它表面上毫無關聯的數據，需要海量的碎片化信息。

如何在海量數據中洞察每一個客戶，并精準地預測他們的需求？我們在探尋大數據先行者的過程中發現，企業對大數據的理解各不相同，因而大數據的實施過程也千差萬別。摩托羅拉系統（中國）有限公司市場總監潘益對本刊記者表示，包括摩托羅拉系統在內，“探尋”正是大多數企業所處的狀態。

在潘益眼里，大數據分析類似玩“拼圖游戲”?！靶畔⒊仕槠铝⒋嬖跁r就像廢紙，將碎片盡可能地收集到一起，并用一種方式將它們‘拼’起來，拼出來的圖像還需要很好地解讀出來，然后指導下一步決策。”潘益認為，大數據分析要基于“收集、拼接和解讀”這三個過程。其中，技術在收集和拼接過程中起很大的作用，但是在最關鍵的解讀部分，除了需要技術以外，還需要和業務密切結合。

對于專注于企業業務的摩托羅拉系統來說，利用大數據的方法洞察客戶，是其邁向大數據時代的第一步。據潘益介紹，摩托羅拉系統目前擁有一套自動化的營銷平臺，其職責是盡可能多地收集數據，通過一套流程去清洗數據并加以分析，最后將分析結果輸出給銷售管理系統。同時，銷售管理系統也會自動化地將銷售的結果會返回到市場營銷平臺，用以改進前面的流程。營銷平臺在對接銷售管理系統的時候，“開始設置的標準可能并不合適，通過一段時間的跟蹤來發現什么樣的標準能夠讓銷售人員事半功倍?！迸艘嬲f。

如何讓數據為更好地為業務服務？潘益提到了摩托羅拉系統關注的3個P——People（人才），Platform（技術平臺），Process（流程）。這里的“人才”，是指既懂技術又懂業務的跨界人才，能夠根據業務建立模型來解讀“拼圖”，讓大數據具有實際意義的人?！凹夹g平臺”自不必說，“流程”也很重要，不僅在抓取線下數據時需要設計合理的流程，而且在對接銷售系統的時候也一樣。

在我們交流的過程中，雖然潘益不斷提到了“大數據分析”、“大數據營銷”這些字眼，卻始終沒有用“大數據營銷平臺”或者“大數據分析平臺”來稱呼這套系統。但是，摩托羅拉系統正在通過這樣的一個閉環，探尋自動化營銷平臺和大數據的結合點，探尋如何獲得并利用海量數據完成對客戶“拼圖游戲”。

數據收集關

不同于消費類電商和社交服務，摩托羅拉系統的企業業務屬性讓數據收集成為一大難題。“我們不是京東，不是亞馬遜，怎么拿到（海量）數據？”潘益指出，B2B客戶的相關行為不完全在互聯網上，只靠互聯網收集的信息不足以支撐系統所需。“如果他有興趣，可能會訪問并停留在某一個網頁，可能在幾天后打電話給支持中心，最后如果有采購意向會參加新品發布會或者展覽。”潘益說，雖然摩托羅拉系統的營銷平臺同時連接了官方網站和電話支持中心，但獲取的數據有限；而且對于B2B業務來說，線下交流時獲得的信息更重要。

B2B業務的客戶有這樣一些特點：他不會過度依賴網上的信息，他要親身去體驗產品，他要同銷售人員做一些面對面的交流才可信。所以，決定銷售機會的不是一個行為而是若干個行為，既有線上也有線下的行為。因此，在數據收集環節要兼顧線上和線下數據。

在線上數據收集方面，摩托羅拉系統的官方網站承載很多任務，潛在客戶在官網留下的足跡，摩托羅拉系統會在合法的范圍之內，將這些數據反饋到營銷系統。線下的數據采集是難點，需要有一個很好的流程才容易抓取。潘益表示，線下活動從邀請環節開始，嘉賓簽到、互動、填寫反饋表甚至與銷售聊天，產生的信息數據都可以通過合理的流程獲取，繼而導入數據庫，同線上的數據一起用于分析。

銷售人員與客戶的交流中會獲得重要信息，但這些信息的采集也是最大的難點。潘益指出，“你要等銷售回來給你（信息）是不現實的。要在現場把事情搞定，實際上更多的是市場營銷人員主動地搜集。我們有特別的流程，舉個例子，某個展會銷售跟客戶談了一段時間，客戶意向明顯，我們的營銷人員會馬上跟銷售把大概的情況做一個總結，將信息數據進行過濾與清洗，然后導回到數據庫里去?！爆F場數據抓取要遵循三個原則，一是數據的抓取要及時，二是要有專人負責，三是記住最重要的信息。

角色分析關

在摩托羅拉系統大數據營銷的“拼圖游戲”中，攻克了數據采集這一關，接下來還要面對角色分析的難題。人們希望利用大數據洞察每一個客戶（代表），但是在B2B業務中，客戶采購的決策力復雜，決策力可能分散到10-20個人，而且很多人的關注點并不相同。潘益說：“有的小項目很像B2C，一兩個人就能決策；但大項目很復雜，你拿到數據之后需要一個‘畫像’的過程，即把這個人的輪廓搞清楚?！睖蚀_分析客戶（代表）在項目中的角色和決策力，是幫助銷售完成最終目標的關鍵。

市場變化關

數據經過收集、分析之后，還需要正確地解讀才能服務于業務，這里仍然面臨很大的挑戰。有時候建立一套模型去解讀并非難題，然而在變化的市場環境中，模型需要不斷地調整?！笆袌鍪亲兊模蛻舻男袨槭亲兊模枰煌５卣{整策略?！迸艘嬲f，“包括大數據的策略，市場的策略，使用新技術的策略等都要有一定的變化。我們有一個廣告詞‘Change is Good’，用在這里最恰當了?！?/p>

量化考核關

雖然營銷帶來的價值無法全部量化，但是大數據帶來的技術創新還是讓很多工作得以量化。大數據營銷對企業究竟有沒有價值，摩托羅拉系統通過MQL、SQL以及最終結單量來進行考核，同時，根據對每一次活動的總結和分析來不斷提升量化分析的準確性，潘益堅定地表示：“網絡營銷帶來大量的數據，由于技術的可能性，抓取的數據量跟以前比已經飛越了。對我們來說，這就是大數據帶來的一個巨大的好處?！?/p>

盡管如此，大數據給營銷帶來的改變顯而易見，例如管理角色在融合，組織結構和決策機制在適應實時性的需要。潘益指出，從業務需求來出發，讓最新的理念和技術找到一個結合點，“對市場工作來講，大家都在追求有一個好的ROI，每一分投入都要回報最大，如何將投入做得最科學，實際上離不開大數據。”