近日，AWS和斯圖飛騰(Stratifyd Inc)聯(lián)合舉辦了主題為“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)價值，讓數(shù)據(jù)更聰明”的線上網(wǎng)絡(luò)研討會，以下為斯圖飛騰(Stratifyd Inc)高級解決方案經(jīng)理周冠男在會上的主要演講內(nèi)容，如需查看完整演講視頻或申領(lǐng)演講課件，請關(guān)注Stratifyd微信公眾號。
在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產(chǎn)。挖掘數(shù)據(jù)價值，用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的運營、決策以及創(chuàng)新，已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心工作。
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的本質(zhì)可以歸結(jié)為兩點：捕捉業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和釋放數(shù)據(jù)價值。需要明確的是，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)只是方法，不是目的，最終目的是為了幫助企業(yè)增加利潤。
驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“雙引擎”
從增加企業(yè)利潤這個最終目標(biāo)出發(fā)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的體系可以從兩種層面來執(zhí)行，一種是業(yè)務(wù)效率驅(qū)動型，一種是科學(xué)決策驅(qū)動型。
對于業(yè)務(wù)效率驅(qū)動型的業(yè)務(wù)體系，管理人員更加看中業(yè)務(wù)是否可以省時省力地完成，整個流程是否更加規(guī)范化，數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)架構(gòu)師更加關(guān)注業(yè)務(wù)運作過程中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)是否可以有效采集，說白了這個過程強(qiáng)調(diào)的是如何正確地做事;而從另一個角度來講，如何做正確的事，就要分析一下科學(xué)決策驅(qū)動型業(yè)務(wù)體系了，這是構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)體系非常關(guān)鍵和核心的一環(huán)。構(gòu)建科學(xué)決策驅(qū)動型業(yè)務(wù)體系要考慮的三個核心要素是：數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否廣泛、數(shù)據(jù)分析是否深入、獲得決策是否高效自動。
明確了構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)體系的兩條路徑，再來分析一下兩者之間的關(guān)系。實際業(yè)務(wù)運作過程中，這兩種業(yè)務(wù)驅(qū)動類型是相輔相成，缺一不可的。業(yè)務(wù)效率驅(qū)動型強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的沉淀和收集，科學(xué)決策驅(qū)動型強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)價值的釋放和應(yīng)用。無論是業(yè)務(wù)運營相關(guān)的數(shù)據(jù)還是客戶反饋相關(guān)的數(shù)據(jù)，都要通過一定的手段釋放數(shù)據(jù)的價值。簡言之，業(yè)務(wù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)，這樣方可構(gòu)成業(yè)務(wù)運作的良性閉環(huán)。只有業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)發(fā)生共振，相互循環(huán)，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的價值才能真正釋放。
這里列舉一個新西蘭能源行業(yè)的小案例：新西蘭某領(lǐng)先能源企業(yè)曾借助Stratifyd增強(qiáng)智能數(shù)據(jù)分析工具全方位洞察和分析員工及消費者的反饋信息，大幅提升NPS分值，提升客戶粘性和轉(zhuǎn)化留存率。
可以看出，像能源這種偏傳統(tǒng)基建領(lǐng)域的行業(yè)也在尋找數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新突破口，試圖通過釋放數(shù)據(jù)價值來驅(qū)動業(yè)績增長。在與斯圖飛騰(Stratifyd Inc)合作之前，該能源企業(yè)已經(jīng)部署了一套CRM系統(tǒng)，目的是為了及時、快速、高效地與客戶進(jìn)行溝通，方便業(yè)務(wù)人員及時響應(yīng)客戶需求。但是該企業(yè)并不滿足于此，雖然業(yè)務(wù)效率提高了，客戶滿意度卻沒有預(yù)期中那么好，于是該企業(yè)試圖尋求其他方法，深入洞察客戶所思所想，提升客戶體驗，斯圖飛騰(Stratifyd Inc)也由此與該企業(yè)結(jié)緣。
斯圖飛騰(Stratifyd Inc)幫助該能源企業(yè)挖掘和分析全渠道的客戶反饋數(shù)據(jù)，利用AI算法高效提煉和分析消費者的熱議重點和問題痛點，幫助企業(yè)深入洞察數(shù)據(jù)背后的商業(yè)洞察，提升客戶體驗，呼叫中心的客訴呼入率下降了43%，客戶凈推薦值(NPS)增加了40分!通過這個案例我們發(fā)現(xiàn)，只有收集、管理數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)是不夠的，還要借助科學(xué)工具充分挖掘和釋放數(shù)據(jù)價值，將數(shù)據(jù)價值再應(yīng)用于業(yè)務(wù)和產(chǎn)品本身，也就是形成“業(yè)務(wù)——產(chǎn)生數(shù)據(jù)——助力業(yè)務(wù)”的良性循環(huán)。
以客戶為中心構(gòu)建價值體系
以客戶為中心，就需要了解客戶的需求，需要更多的采集客戶數(shù)據(jù)，這其實是從思想到實踐一脈相承的體系。斯圖飛騰(Stratifyd Inc)合作的眾多行業(yè)客戶，都是以NPS為導(dǎo)向構(gòu)建指標(biāo)體系，接下來會重點介紹一下NPS和客戶生命價值(LTV)的含義。
什么是NPS?
在互聯(lián)網(wǎng)時代，消費者體驗以及消費者傳播的知識是非常重要的，客戶凈推薦值NPS(Net Promoter Score)是一種計量某個客戶將會向其他人推薦某個企業(yè)或服務(wù)可能性的指數(shù)。它是最流行的顧客忠誠度分析指標(biāo)，專注于顧客口碑如何影響企業(yè)成長。
NPS的計算方式
根據(jù)客戶愿意推薦的程度讓客戶在0-10之間來打分，然后根據(jù)得分情況來建立客戶忠誠度的3個范疇：
1、推薦者(Promoter，得分在9-10之間)：是具有狂熱忠誠度的人，他們會繼續(xù)購買并引薦給其他人。
2、被動者(Passive，得分在7-8之間)：總體滿意但并不狂熱，將會考慮其他競爭對手的產(chǎn)品。
3、貶損者(Detractor，得分在0-6之間)：使用并不滿意或者對你的公司沒有忠誠度。
凈推薦值(NPS)=(推薦者數(shù)/總樣本數(shù))×100%-(貶損者數(shù)/總樣本數(shù))×100%
NPS計算公式的邏輯是推薦者會繼續(xù)購買并且推薦給其他人來加速你的成長，而批評者則能破壞你的名聲，并讓你在負(fù)面的口碑中停止成長。
在互聯(lián)網(wǎng)時代，人是很容易受到影響的，所以很多企業(yè)把NPS作為衡量客戶忠誠度的指標(biāo)。
以NPS作為指標(biāo)是一種技術(shù)上的操作，企業(yè)商業(yè)上追求的是客戶的生命周期價值(LTV)。從概念上講其實比較容易理解，客戶生命周期價值就是從潛在客戶期到客戶開發(fā)期、成長期、成熟期、衰退期直至客戶流失整個生命周期過程所產(chǎn)生的價值。這是從長遠(yuǎn)的、以客戶為中心的角度去評價客戶的價值，所以是非常重要的。
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)整個體系搭建起來的話，以客戶為中心作為指導(dǎo)，以NPS作為具體指標(biāo)，想方設(shè)法去了解客戶對于公司和產(chǎn)品的想法，這樣，企業(yè)就可以有更好的協(xié)同體系去創(chuàng)造更滿足客戶需求的服務(wù)和產(chǎn)品，這時客戶的體驗度更高了，滿意度更高了，忠誠度更高了。從下圖可以看出，搭建了「數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)體系」的企業(yè)可以讓客戶的生命周期價值變得更長遠(yuǎn)、更持久，這對企業(yè)帶來的其實是更多正向的收益。
增強(qiáng)智能釋放數(shù)據(jù)價值
明確了以客戶為中心去構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的體系以后，接下來還有一個難點，就是如何釋放數(shù)據(jù)的價值。下面介紹一下如果利用增強(qiáng)智能去挖掘更廣的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、運用更多的算法技術(shù)、執(zhí)行更自動的決策方案，進(jìn)而找到客戶反饋數(shù)據(jù)中更深的故事含義。
斯圖飛騰(Stratifyd Inc)提出的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的體系框架如下圖所示，除了企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)(運營數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等)之外，Stratifyd還可以收集客戶在公開渠道反饋的數(shù)據(jù)，包括語音、聊天、問卷調(diào)研、電商、社交平臺等。數(shù)據(jù)收集起來之后，我們?nèi)グl(fā)揮它的價值，無論是定性地研究、抽取話題、判斷情感，還是定量地分析趨勢以及分布，在不同顆粒度上進(jìn)行研究，這些都會借助很多增強(qiáng)智能的技術(shù)。在這個過程中其實已經(jīng)構(gòu)建了一個數(shù)據(jù)收集、分析的自助式/自動化流程，那么在不同的決策階段都可以給到數(shù)據(jù)支持，包括體驗優(yōu)化、新品驗證、抱怨傾聽、需求研究、意圖情感、合規(guī)質(zhì)檢、商機(jī)識別、智能推薦，在這些場景里面都可以去發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。
以客戶為中心，以客戶需求作為出發(fā)點我們?nèi)ナ占蛻魯?shù)據(jù)，然后利用增強(qiáng)智能技術(shù)分析數(shù)據(jù)，再到可視化呈現(xiàn)分析結(jié)果，持續(xù)監(jiān)測聆聽客戶反饋，不斷完善、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，去更好地指導(dǎo)市場、產(chǎn)品以及客戶體驗團(tuán)隊，幫助管理者做出更科學(xué)的分析和決策。
Stratifyd不僅可以分析傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還可以分析語音、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們把數(shù)據(jù)資產(chǎn)擴(kuò)充之后，才能更廣泛地應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們更多會使用BI技術(shù)，通過數(shù)據(jù)可視化更直觀、更清晰地在不同顆粒度上去看到數(shù)據(jù)的分布和趨勢。Stratifyd在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析、處理上也非常有優(yōu)勢，比如自然語言處理和理解技術(shù)(抽取話題、預(yù)測情感)，語音轉(zhuǎn)寫技術(shù)、時間序列預(yù)測技術(shù)，這些應(yīng)用類的技術(shù)其實是得益于很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)領(lǐng)域的快速發(fā)展，從底層統(tǒng)計學(xué)的算法，到深層次的非監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，都可以幫助我們在現(xiàn)實中去應(yīng)用技術(shù)。
增強(qiáng)智能助您輕松找到數(shù)據(jù)背后的故事
數(shù)據(jù)收集好了，無論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化的語音、文本、視頻等數(shù)據(jù)，增強(qiáng)智能(Augmented Intelligence)是否可以給我們帶來更深入的商業(yè)洞察呢?答案是肯定的。增強(qiáng)智能的本質(zhì)就是將人類擅長的技能與機(jī)器能力相結(jié)合，賦予人類更強(qiáng)的分析能力，幫助人們更快地找到數(shù)據(jù)背后的故事。接下來會給大家介紹幾個有趣的案例，從數(shù)據(jù)分析的深度和自動化兩個角度去展開。
數(shù)據(jù)分析深度：只有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)體系：
電商數(shù)據(jù)收集 à NLU 分析 à 業(yè)務(wù)建議
美國某領(lǐng)先健康護(hù)理快消品牌借助 Stratifyd 挖掘非結(jié)構(gòu)化電商反饋，完成新品上市驗證。
故事背景：事業(yè)部打算推出新的卷紙 SKU。新款卷紙采用無中心紙筒的新設(shè)計，不僅降低了制造成本同時也節(jié)省了倉儲物流空間。為了驗證是否受消費者歡迎，他們在電商平臺上進(jìn)行了一次帶有試驗性質(zhì)的短期促銷活動，發(fā)現(xiàn)銷量不錯。
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的積極推論：無論從財務(wù)角度還是銷量角度，似乎都預(yù)示著如果正式將其推廣到市場中，公司將獲得高額利潤。
但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)卻得到相反的結(jié)論。
數(shù)據(jù)分析部門利用 Stratifyd NLU 模塊對消費者的評論進(jìn)行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)消費者的反饋是比較負(fù)面的，系統(tǒng)自動歸納出的主流話題為：
1、該產(chǎn)品銷量不錯只是因為很多消費者是沖著牌子和新品促銷折扣購買的;
2、很多消費者收到產(chǎn)品后才發(fā)現(xiàn)是無中心紙筒的卷紙，表示自己沒仔細(xì)看商品介紹買錯了;
3、很多消費者表示不喜歡這種設(shè)計，并聲稱不會再買這種卷紙了。
決策層聽取了數(shù)據(jù)分析部門的這些洞察發(fā)現(xiàn)，決定停止該產(chǎn)品的正式推廣計劃。
數(shù)據(jù)分析自動化：意圖識別模型，幫助人員判斷
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)體系：
收集數(shù)據(jù) à 相關(guān)性判斷à 意圖識別 à 運營執(zhí)行
中國某500 強(qiáng)集團(tuán)旗下人力資源外包及品牌咨詢服務(wù)公司，使用 Stratifyd AI AutoLearn 模塊，打造自動化多層意圖識別模型，完成運營業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
該企業(yè)幫助客戶運營品牌并提供咨詢服務(wù)，其中一個策略就是提升客戶品牌在社交媒體上的發(fā)聲并增加消費者互動。最開始該工作需先由人工團(tuán)隊對社交媒體內(nèi)容進(jìn)行篩選和分類，識別意圖后交由運營團(tuán)隊進(jìn)行消費者互動，但因為相關(guān)內(nèi)容體量大，產(chǎn)能有限無法實現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)?；?，效率低。借助 Stratifyd增強(qiáng)智能數(shù)據(jù)分析工具，數(shù)據(jù)分析師完成 AI 模型訓(xùn)練，實現(xiàn)文本的自動分類與意圖識別，大幅提升運營效率，產(chǎn)能得到指數(shù)級優(yōu)化。
出于篇幅考慮，本文僅整理部分案例供參閱，如需了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的趣味案例，可搜索“Stratifyd”關(guān)注微信公眾號查看完整回放視頻。斯圖飛騰(Stratifyd Inc)在全國誠募合作伙伴，如果對我們的產(chǎn)品感興趣或有合作意向，歡迎發(fā)郵件聯(lián)系。
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