徐小良:
接下来给我们演讲的吕总,他是成功的将市场调查技术和自己的商业生意做了结合,他在2014年成功的将国际最领先的大数据公司IRI引进中国,并且担任中国董事总经理。接下来他要跟我们分享的是《增长基于液态数据的精准解决方案》,也许能够从他的演讲让我们洞察到一些他成功的基因,掌声有请吕总!
吕亮明:
大家好!
我觉得我们处在一个最好的时代,大家都知道昨天二胎政策已经放开了,这个对我们来说都是好消息,对我们做大数据的来讲也是好消息。二胎政策放开,我们大数据肯定会有更大的开放。
我想这也是一个不安分的时代,实际上我也是一个很不安分的人。刚才徐先生做了简单的介绍,今天我把这些年我做的事情,对传统研究到实战,再到大数据这样一个过程,把我们的经历给大家做一个分享。
实际上做了这么多市场研究,大家可能都有一个疑惑,传统调研的路在何方。我做到第十年的时候我就不安分了,我开始捣鼓一些事情,应该说有成有败,成的概率是很大的。正因为我们是做市场研究的,所以对大势的把握还是不错的,能够赢得资本的青睐,这是我们的强项。
但是我一直在想,为什么我不能够安心市场研究,实际上有两点,一是研究究竟有什么用,客户用不用我们的结果或者说我们这样一个结果究竟是帮人家,还是害了人家。二是做研究始终有一个感觉,就觉得不过瘾,就觉得穿着雨衣在洗澡,帮助别人成功了你也没有敏感,帮助别人失败了,人家也不理了,你也不知道是不是帮助别人了。
实际上我也没有离开研究,我的创业也是基于研究出来的,包括创立渠道,这也是跟我们市场建立的,包括跟我们的客户一起建立,应该不到一年的时间,从投入到产出翻了八十倍,这个在资本市场也是奇迹。
现在我重点讲一下农特产品我亲身的经历,在这里面我尝到了一些酸甜苦辣,我重点讲一下一条带鱼给我带来的酸甜苦辣。我做农产品,我觉得带鱼是可以卖的,因为它是深海鱼,我请一些人过来品尝,当时把锅架起来当场做品尝,它的肉质跟别的不一样,也做了在线调查,也做了小项目的调查,当时我信心爆棚。当时董事会说少近一点,进十吨差不多了,因为测量的结果非常好,在春节之前,我想这个肯定是一年卖下来,不翻五倍怎么卖呢?没有想到市场研究的结果本身没有错,但是有几个点是我们做市场研究非常忽略的。
第一个就是季节,北京人消费带鱼90%是春节前消费的,我们进货的价格是可以的,但是你跟商场相比有非常大的差距。因为商场零售价同一个款基本上三十块钱左右,12块钱进的货,30块钱怎么都可以卖出去,但是水分太大了,包括它的包装、品位,是不是带冰的等等。所以我自己亲手尝了一下我做小样本调研带来的痛苦,后来我把它甩卖了。
总结来讲,市场研究给我们带来三个大的同,一个是抽样,小样本的抽样,你要真正的市场行为决策的时候是非常有风险的。第二个是意愿,我们做的研究即使把他请过来做测试,他们当场买了,而且买的量是十斤、二十斤,从意愿到结果马上可以实现。但是你做调研的意愿要转化成购买决定,这个是千差万别的,有特别大的差别,我觉得这是非常不靠谱的。三是我们忽略了场景,调研只是在一个时点或者是一个阶段来做调研,你没有考虑到把它放到整个大的场景下考虑,所以这个给我留下了非常深的伤痛。
我们研究的出路在哪里,直接从小数据跳到大数据吗?这个过程也是最近我跟美国IRI合资以后一年多一直想的问题,如果要提供数据产品的话,它最根本的价值是要带来增长。增长主要取决于这四个方面,你对信息的整合,你要帮助客户做正确的决策,你要对它的客户进行追踪,要实时动态追踪它整个过程,在它不增加新的资源投入情况下,优化它的资源配置能够带来增效,这是我判断增长的四个依据。
对于传统市场研究来讲,实际上需要把三个数据打通,我们的小数据肯定有存在的价值,这是没有问题的。实际上在大数据之间有一个过程,还有中数据,现在企业经营过程中所产生的数据,实际上是大大的被浪费掉了。如果能够把这三个数据打通,应该能够得到非常好的洞察。
大数据的时代来临了,从我们的数据量来讲,从2009年到2020年有四十倍的增长,从数据分析的价值来看,从它的数据获得的能度和商业价值来考虑,今后大数据分析的价值,最主要是在于洞察,洞察出来以后必须要有好的工具能够给用户应用,这个是商业智能系统。
未来数据洞察要取决于这三个方面,我们怎么样把这三个打通。IRI第一次提出液态数据的概念,实际上现在做大数据或者是做中数据,因为它没有统一的标准来把数据整合起来。二是数据的存储和清洗,我们得到的数据可能是片断或者是一个截面,它没有纵深或者是全息的数据,最后是没有这样的分析框架,IRI针对这几点有它自己的解决方案,这是液态数据的框架。
现在我们怎么样把中数据做出来,一个是基于传统销售十年的数据,然后再叠加我们的交易数据。包括促销的数据,包括消费者会员的数据,供应链的数据,能够把这个数据帮企业打通,已经有非常大的价值,能够帮他们做到效率的提升,基于我们在美国的测试来讲,能够帮客户有5%的销售额的提升,这是非常大的增量。大的数据融合,除了结果数据以外,我们刚才讲了企业的经营数据,实际上是各种营销活动或者是媒体广告活动之后的一个结果数据。现在我们要把结果数据跟消费者的行为数据和社会化的数据、宏观产业的数据融合起来。现在在美国已经做到这点了。
怎样利用大数据为企业增效,相当于是企业的面板,实际上是决策系统和运营的支撑系统。刚才我们讲了一定要给企业提供正确的决策,我们可以做到五秒钟呈现一个报告,它的功能非常强大,现在我们的数据在国内已经开始做了,你把数据传上去,我们大概需要两天的时间清洗,清洗上传以后五秒钟报告就出来了。
这是实时追踪的系统,我简单做一下演示,以美国作为例子进行演示。我们在这样一个系统上面,可以看到你各地分品类的情况。还有就是民主化的终端,手机和apid都可以支持支持,你用一个手机可以监控公司所有的运营。还有品类管理和优化,新品上市的管理,一个新产品进入到超市以后,你怎么样观察它的动态成长,最难的是价格与促销的模拟,当你决定做一个定价或者是促销的时候,你怎么能预测未来的销量,回过头来算一算合不合算,这个是促销与模拟器。还有是媒体投放的模拟器,把媒体的投放跟零售的结果连接起来。
我们看一下美国大数据分析的情况,实际上我也做了思考,我认为未来的营销时代是一对一精准营销时代。美国的零售基本上一已经处于非常稳步的增长,不同的业态增长也是不一样的。但是预测到2020年一切都是可以移动的。广告的量也是爆炸式的增长,对于消费者购物过程,CPG市场可包装食品市场,2015年只有1%的数字化程度,中国可能比个高不了多少大概是1.5%左右。依据这样的结论,美国一对一的数据化营销正在到来。
对于数字化营销的到来,人是营销的根本,这是我要讲的重点,怎么样把人作为一个全息化的人,实际上是四个纬度,现在我们研究的纬度只是物理人的纬度或者是消费人的纬度。物理人是中产阶级,爱听歌等等,还是社会人,它的社会属性等等,消费的话就是场景,这是我们大家都忽略到的,怎样把这四个人数据化。
举一个例子,如果你给一个人推送一条信息的话,你不了解它的场景,以及更深度的信息,你对它的信息推送不了解。如果你了解他,包括他的场景,你对他的信息推送是关怀他。现在大数据就是要把这几个打通,我们想办法要把它的家庭和它的线上线下信息,以及客户的信息化信息不断完善,通过这个把它实现,能够把整个人进行打通。
这是美国队1.5亿家庭购物模型,他能够追踪到每一个家庭具体的情况。比如说对于零售商来讲,一个人进来的时候,我知道他不是张三,他不是李四,他身上标的是值多少钱的顾客,同样一个人外在的信息是一样的,但是根据购物的情况和购物的历史来看,他的价值是不一样的。
对于商业零售领域或者是客户精准直接的营销是非常有帮助的,现在我们跟百度也在进行合作,也是想把他们的搜索信息怎么样变为商业价值,这就是我跟大家分享的问题。
徐小良:
吕总是非常敏锐的人,看到我们二代的政策落实了,跟百度也在合作,有这么多成功的商业实践。我们市场研究仅仅是市场研究吗?我们真的在不断的拓展我们的疆界,我们从市场研究会进入物联网、大数据、营销推广,以及有一些前辈或者是朋友,他们在进行运营真正的商业实践。