唐人解讀新零售變革五：新零售如何應用大數據？（下）

C2M VS. “爆款”模式

互聯網的發展，使得個性化營銷的思潮又一次泛濫起來。我們一定聽到許多有關大數據的神奇：你剛報上大名，我們就知道你是誰并且知道你需要什么了，然后在你開口告訴我們你的需求之前就已經為你提供了你所需要的產品或服務。

我們似乎很在乎這樣的神奇，關鍵是我們是否能夠做到呢?更關鍵的是我們的消費者他們在乎這樣的神奇嗎?

或者說，我們的消費者是否那么在乎他們的個性化需求?他們又是否愿意為這種個性化服務買單?

互聯網信息互動的功能，似乎在促進這樣的個性化服務方式的誕生。甚至都不需要我來收集消費者的數據進而分析消費者的需求，我們只需要讓消費者直接告訴我們他們需要什么，進而我們根據消費者的個性化需求來生產就可以了。

于是，繼個性化營銷之后，又出現了所謂的C2M的潮流，即生產廠家根據消費者的需求來“定制”生產個性化的產品。一時間，C2M的話題被炒得熱火朝天。

一個被炒得很火的企業是紅領，是定制西服的企業。據說采用了C2M式的定制，很成功。以至于據說有多至一萬家企業到紅領企業去參觀學習。

模式很先進，運營很成功。不過都是據說而已。

可是，我們卻是找不到紅領成功的數據，于是就紅領的運營模式進行了詳細的分析。分析沒有發現紅領成功的數據，卻發現紅領模式其實并不是真正的定制，即消費者需要什么企業就能夠生產什么，因為紅領根本就不可能提供這樣強大的供應鏈體系。

也就是說，我們分析實現C2M的關鍵還不在所謂的工業4.0的柔性化生產體系，而在于所謂柔性化或者什么都有的供應鏈體系。比如說，某位消費者定制西服，他就要用加勒比海的貝殼做紐扣，紅領能夠滿足這樣的需求嗎?(百度閱讀《從紅領模式談工業4.0和家居定制》)

上面是從供應端來分析C2M的可能性，但關鍵的還是需求端：消費者果真都需要定制西服嗎?究竟什么樣的人才愿意化更多的錢來定制西服呢?本來非定制的西服是根據消費者的尺寸大小進行分類，分成各種標準尺碼(類似于我們營銷中的市場細分)，能夠滿足絕大多數消費者的需求。這樣的條件下，為什么他們還需要定制呢?

難道只是因為我們擁有能夠生產定制西服的業務流程?這讓我們想起了一句英語諺語：當你手里拿著一把榔頭時，你看什么都是釘子。當我們擁有柔性化生產線時，我們看什么都是定制。

雖然一些人竭力宣揚C2M模式，可是我們卻很難找到C2M模式成功的案例。(當然我們行業的定制生產不能算，因為這本來就是一個個性化生產的活。如果往遠里看，家居定制也要走標準化的道路。)恰恰相反，互聯網所有模式中我們能夠看到的，卻是電商的“爆款”模式。可以說是“爆款”模式比比皆是。

“爆款”甚至成為電商時代營銷模式的一大特征。可是那些鼓吹C2M的人硬是視而不見。

什么是“爆款”?簡單地說，就是很多人一起購買同一個產品。說白了，就是大家都買相同的產品。

說好的個性化需求上哪兒去了呢?說好的C2M需求又在哪兒呢?

我們考慮需要認真反思消費者的個性化需求。這一點不僅僅關系到我們怎樣規劃我們的數據體系，更關系到我們怎樣分析和應用我們的數據。

思想決定方法。我們之所以花了這許多篇幅來談論個性化營銷的問題，就是因為這是數據分析和運營道路上的一道坎。對消費者需求的認識是營銷中最本質的認識。

洞察需求 VS. 預測購買

是否個性化，實際上是要預測每個個體消費者需要購買什么產品，或者是洞察消費市場的集體需求，然后制定相應的營銷策略。這是兩種截然不同的數據分析和應用方法。其本質的區別，在于我們看待市場的角度：是把市場看作是具有不同消費需求的群體(細分市場)呢，還是把市場看作是一個個完全具備不同個性化需求的個體?

不同的市場觀，導致不同的數據觀，也導致不同的數據應用。

下面我們來看一個有關大數據分析的目標和實現方法的描述：首先是數據分析的終極目標，是對消費者進行個性化的標簽，實現千人千面的展示、推薦和服務。但作者也承認，目前還只能做到千人一面。而作者所推薦的實現方法，有以下幾個步驟：采集數據，包括線上和線下的數據;建立標簽。即給消費者打上各種標簽。此舉又稱用戶畫像;人群建模，也就是根據營銷任務的需要，找到目標消費者人群;重構人。即針對人群去匹配各類標簽組合，為每個人建立非常清晰的畫像，也即我們的人的全息畫像!

以上1-3步分別描述了數據收集、分析和應用的內容。這是標準的依據市場細分理論所做出的小數據時代的分析方法。最后一個步驟才是關鍵，它實際上是一個給每個消費者貼上各個細分市場標簽的過程。

說到這里，有必要介紹一下我們提出的“動態市場細分”的理論，這有助于我們理解最后一個步驟。

上世紀70年代市場細分理論提出后，給了我們一個正確看待市場的角度，即不是把市場看作是一個整體，而是要看到不同的需求。我們可以根據這些不同的需求來把市場細分為不同的部分，使得每個部分市場的消費者都有相同或相似的需求。然后針對細分的部分市場采取有效的營銷手段。

理論很好，也很有效。但是在實踐中卻遇到一個問題：根據什么來細分市場呢?這個問題，在科特勒的營銷管理書中也沒有答案。

一般歐美公司的做法，是把能夠有的數據變量都拿來做市場細分，然后找到相對而言有意義的細分市場結果，給數據庫中的每個消費者都分配到某個細分市場，然后在以后的營銷中，則針對不同細分市場的需求特點，有選擇地進行目標細分市場的選擇，然后再實行促銷宣傳。

比如說，我們對公司數據庫里的用戶進行了市場細分。我們要做一個營銷活動，需要針對那些比較傾向促銷活動購買的消費者。于是我們就在現有的細分市場中找到具有促銷傾向較多比例的那個細分市場，來進行這次促銷活動。

自從有了市場細分理論以來，似乎大家都是這么做的。

問題是：這樣做有問題嗎?當然有!而且問題還大了去了!

如果要了解這樣做的問題在哪里，我們不妨問這樣一個問題：我們為什么不直接根據消費者的促銷傾向重新進行市場細分呢?

根據原來的市場細分結果，可能促銷傾向最高的細分市場中，具有促銷傾向的消費者也只占到50%。如果選擇原有的市場細分結果來做促銷活動，可能50%是浪費的。試想如果我們重新根據消費者的促銷傾向來進行簡單的市場細分，把消費者分成“具有促銷傾向”與“缺乏促銷傾向”兩個細分市場，然后針對“具有促銷傾向”的細分市場進行促銷活動，那促銷的有效性一定會大幅度地提高。

這就是我們提出“動態市場細分”思想的核心：市場細分不是一成不變的，而是要根據營銷目標來動態地細分市場，從而極大地增強營銷活動的有效性。

這個“動態市場細分”的理論，是一次我們在與某高校一幫子博士生導師以及他們的博士生一起討論“一對一營銷”時提出來的。那時他們正在研究“一對一營銷”，認為“一對一營銷”很前沿，很酷。我們就用“動態市場細分”的理論說明：所謂“一對一營銷”，其實質并不是把每個消費者看作是不同的個體，而是依舊把消費者看作是具有相同需求的細分市場來處理。

也就是說，一些人企圖推翻市場細分理論，而以“一對一營銷”來取而代之。我們的“動態市場細分”理論卻告訴他們：他們所謂的“一對一營銷”，其本質還是市場細分，并且還是需要用到市場細分的理論和方法來實現。

比如說，如果促銷某個產品，我們可以把消費者細分成“喜歡該產品的”和“不喜歡該產品的”兩個細分市場，然后再針對“喜歡該產品的”細分市場進行促銷活動。表面上看，這是“一對一營銷”，而實際上這依舊是市場細分理論和方法的應用的結果。

前面所描述的第4步所謂“重構人”，應該就是應用“動態市場細分”的結果。所謂的“即針對人群去匹配各類標簽組合，為每個人建立非常清晰的畫像，也即我們的人的全息畫像”，實際上就是進行N個市場細分(比如說針對N個產品，細分出“喜歡的”和“不喜歡的”)，然后針對每個產品給每個消費者貼上“喜歡”或者“不喜歡”的標簽。這可能就是所謂“千人千面”的用戶畫像。

即使是要實現個性化營銷，實現“一對一”的產品或服務推薦，其基礎其實還是市場細分的理論和方法。所以，我們建議新零售中的數據分析，不要把精力放在個性化營銷的“預測”上，而是更多地通過數據分析，洞察消費者的需求，特別是消費者未被滿足的需求，來進行產品和服務的創新。

再談更好的用戶體驗

我們千萬不要忘記，新零售中的數據分析和應用的目的，是實現更好的用戶體驗和更高的運營效率。

延伸閱讀：唐人解讀新零售變革五：新零售如何應用大數據?(上)

然而，在企業收集運營中，更好的用戶體驗與更高的運營效率這兩個目標之間往往是有矛盾的，企業往往需要犧牲一方而獲得另一方的增長。這時我們需要切記：千萬不能以犧牲用戶體驗來獲得運營效率上的增長。

數據分析和應用是個雙刃劍。用好了，能夠促進更好的用戶體驗。但是如果用到了相反的方向，就可能損害用戶體驗，起到相反的效果。雖然在一定時期內企業可能能夠通過損害用戶體驗而獲得運營效率的提高。但這一定不是長久之計。

從網上訂酒店或其他服務“殺熟”現象就是一個很好的案例。根據數據分析研究，我們可以將用戶分為“價格敏感性”和“非價格敏感性”兩個細分市場，然后針對“價格敏感性”的用戶做促銷活動，而對“非價格敏感性”的用戶依然保持較高的價格。短期內，我們似乎確實能夠得到較高的利潤，但是一旦這樣的營銷策略被公諸于眾，則可能收到比較負面的影響。

在數據分析和研究中，我們似乎更應該把“更好的用戶體驗”放在首位，切忌用損害用戶體驗的手法來達成“更高的運營效率”。特別是不應該用損害老用戶的用戶體驗來達成“更高的運營效率”，因為往往老用戶對產品或服務的價格更不敏感。

另外，數據的收集、分析和應用也要考慮到消費者的隱私。因為這也將嚴重影響到消費者的用戶體驗。

以下是網絡上廣為傳播的一個關于大數據應用的段子：

某必勝客店的電話鈴響了，客服人員拿起電話。

客服：必勝客。您好，請問有什么需要我為您服務?

顧客：你好，我想要一份……

客服：先生，煩請先把您的會員卡號告訴我。

顧客：16846146***

客服：陳先生，您好!您是住在泉州路一號12樓1205室，您家電話是2624***，您公司電話是4666***，您手機號是1391234****。請問您想用哪一個電話付費?

顧客：你為什么知道我所有的電話號碼?

客服：陳先生，因為我們聯機到CRM系統。

顧客：我想要一個海鮮披薩……

客服：陳先生，海鮮披薩不適合您。

顧客：為什么?

客服：根據您的醫療記錄，您的血壓和膽固醇都偏高。

客服：您可以試試我們的低脂健康披薩。

顧客：你怎么知道我會喜歡吃這種的?

客服：您上星期一在國家圖書館借了一本《低脂健康食譜》。

顧客：好。那我要一個家庭特大號披薩，要付多少錢?

客服：99元，這個足夠您一家六口吃了。但您母親應該少吃，她上個月剛做了心臟搭橋手術，還處在恢復期。

顧客：那可以刷卡嗎?

客服：陳先生，對不起。請您付現款，因為您的信用卡已經刷爆了，您現在還欠銀行4807元，而且還不包括房貸利息。

顧客：那我先去附近的提款機提款。

客服：陳先生，根據您的記錄，您已經超過今日提款限額。

顧客：算了，你們直接把披薩送到我家吧，家里有現金。你們多久送到?

客服：大約30分鐘。如果您不想等，可以自己騎車來。

顧客：為什么?

客服：根據我們的CRM全球定位系統的車輛行駛自動跟蹤系統記錄，您登記有一輛車號為SB-748的摩托車，而且目前您正在解放路東段華聯商場右側騎著這兩摩托車。

顧客當即暈倒。

段子歸段子，但是我們看出這仍然是個性化營銷思維在主導，希望了解消費者的一切個人信息，然后主導消費者的消費行為。這樣的行為，將嚴重侵害消費者的個人隱私，不但不能增強消費者的用戶體驗，反倒會讓消費者敬而遠之。

我們用了整章的內容來分析說明：個性化營銷的主導思想是不正確的，也是難以實現的。反之，即使是所謂的個性化營銷，其基本指導理論和實現方法，依舊是市場細分。同時，數據分析用來洞察消費者的需求，要比“一對一營銷”更加重要。