数策软件任雁:保有大数据挖掘驱动客户营销

2018-07-17 16:54:56 未分类 0 FavoriteLoading收藏

2018年7月12日,以“新消费•新智联”为主题的“2018中国汽车CRM产业峰会” 在北京凯迪克格兰云天大酒店隆重举行。来自全国的知名车企代表、行业协会专家、跨界CRM营销大咖、行业媒体在内的150余位CRM精英共同出席并见证了这场营销峰会。

数策软件合伙人、智能营销总监任雁发表了以“保有大数据挖掘驱动客户营销”为主题的演讲。他认为,CRM保有大数据采用融合、提炼与识别新技术,推动汽车营销创造更大价值。

如下是其演讲实录:

非常有幸来到中国汽车CRM产业峰会。我今天分享的主题是保有大数据去展开的,重点来说一下保有大数据上面和一些营销领域进行深度的落地和进行一些价值变现的话。从技术层面上面和业务规划上面,我们有哪一些已经有的心得可以分享给到大家,可以进行共同的探讨。

我的团队带七年之前组建的,我们在汽车行业大数据应用里面深耕了七年,差不多四五年前左右的时间,我本人和所带领的团队聚焦于营销领域大数据的应用,我们重点来谈一下保有数据。首先我们来看一下我们主机厂商保有数据会有怎样的一些组成。

我们保有数据这两年发展非常快,我们谈到的主题除了客户直联保有数据,我们还有新的保有数据产生,包括叶博士提到车联网的相关数据,包括新的数据,包括未来已经现在看到的,在不久的将来自动驾驶的数据。

我们今天讲的客户直连的数据,这是谈的新的名词,围绕CRM数据,以CRM数据为中心我们扩展到其他一些数据。以我本人个人一些见解来说,我把CRM这些方面的演进分为三个阶段,第一个阶段,叶博士已经谈到,18年前中国主机厂商建立第一套CRM系统,在第二代的时候,一些经销商上报一些用户购车数据之外,还把与用户互动的数据加入到我们围绕CRM为中心的核心数据里面来,包括是说有早期比较常见的呼叫中心的数据,也包括说我们经销商,我们用户在进站售后行为数据。到这两年以客户数字化互动为中心的数据。这些数据最早期发展官网到前两年非常火热的APP,包括这两年比较新的应用微信的平台,利用腾讯生态体系建立数字化的数据。

我们其实不断改造我们的经销商,关于给我们经销商如何进行一些数字化的赋能,今天早上我们来自腾讯霍先生也介绍了很多。所有这些数据经过三代的发展,它的本质核心还是说目前的主营产品围绕我们车来展开的。

我们现在这么多用户互动的数据或者数字化的智联的数据,我们利用保有的数据中间其实有一些老问题和一些新的挑战。首先就是说,我们老问题一直是说我们的核心CRM的数据,是依赖于我们经销商,在各个经营体系里面进行上传的数据。我们经销商执行力和意愿很大程度上制约了我们保有数据相关的质量,尤其最核心的以客户相关的这些质量。

其次我们很多业务系统,是在过去多年里边分阶段去规划完成的。如果以互联网新的时代的眼光看待我们已有这些业务系统的时候,十几年前进行业务规划,主体架构五年、十年建立的业务系统,在今天看来在规划上面过于陈旧,在业务系统利用非常难。在数据厂商打通整车数据、业务销售数据非常难。

其次我们面临新挑战,在主机厂商和经销商谈得以产品为中心转化为以用户为中心。我们CRM部门其实被车企各大领导给予非常多的厚望,利用我们手上这些保有数据帮助我们营销领域实现新的突破,乃至新的营销方式的产生。

我们在数据价值变现和落地的应用场景结合上面,我们其实举步维艰,我们CRM部门本身并不承担具体的职能,就是我们直接会去运营客户,这一点叶博士也谈到,我们职能更多是数据的管理方和应用方。但是我们本身不是业务的运作方,我们作为数据的管理方怎么跟业务进行结合,如何帮助我们的数据去实现价值的变现。这是这几年面临比较多的一个挑战。

这些老问题的挑战,以我个人观点来说归结为两个方面的问题,一个是数据融合方面的问题,本身上面理解是一些技术手段,是一个技术的问题。还有一方面是我们怎么实现数据的价值变现,怎么去进行场景的规划,这一方面是业务的问题,更多是要规划来组成。西方谚语一句叫上帝的归上帝,凯撒的归凯撒,技术的问题用技术的问题去解决,业务方面的问题用业务去解决。在我看来技术难关的解决有非常直白的,非常明显,非常有成效的结果,是进行准确的解答。而业务方面的问题,就是受限于我们各个品牌的发展历史不同,我们CRM目前所处的职能不同,以及我们历史上面这些数据整合的基础不同,所以业务规划比较难有标准答案,简单分享一下场景方面个人心得,希望在这样一个场合起到抛砖引玉的作用。

我们先来看一下技术融合方面这件事情怎么样去做呢?这两年在主机厂上提的比较多的概念就是one ID,通过客户跟踪全生命周期贯穿起来,延展到守候和意向,甚至衍生服务,再到早期的兴趣发生,用one ID来进行设立。在规划上面一说就懂,很简单,很容易实现的一件事情,在技术手段上面非常难以实现。我在这边主机厂的关联关系,这是主机厂非常小的连接的手机号码,找到这些手机号码,这些手机号码关联的用户,我们从一台找到关联的6台手机,本背后有19个手机号码,按然后对应7个车牌号码,在车主的信息里面有身份证的上报,6台车有6个身份证的上报。我们从7个数字触点找到ONM,这就是我们现在目前厂商内部的CRM数据,我们以用户为中心打通数据,在数据连接上面遇到一个真实的问题。

接下来我播放一个简短的视频,大家可以通过这个视频来了解真实的联通状态和真实的连接结果。

在刚才的视频看到两类的信息,第一类我们与用户真实互动信息,包括用户购车的信息,也包括进店购买的信息。关于用户真实互动信息去体验和强化的,用户场景式营销上面找到所营销的本人。这些数字进行相应的提炼场景的话,应用两个方面,一个是业务直接场景,整车销售、售后以及衍生的场景方面。其次用于运营方面,用户运营是一个非常大的市场。刚才叶博士在提到,不久的将来有20%新车的购买来自老用户。中国整车经过长20年的发展,主机厂商尤其老牌的品牌,接触到全新的客户机会越来越少。提到这样一个场景之外,包括站外线索的激活和休眠线索的激活,也是一个应用非常重要的领域。如何激活这样的数据呢?首先要盘活,用一些算法的方式或者技术的手段去盘活我们的内部一些相关的数据。

我们主机厂商CRM部门,我们通常运营上面有一个误解,会认为说我们数据库里面的数据都是非常单一的,无非就是购车的信息和进店的信息。通过视频直接了解,会发现说在用户一个售后领域,包括未来可能延展到一些数字化触点的领域,我们其实关联到的用户不仅是车主本人,包括用这台车的本人。通过车联网的技术,把用车人这些信息很好的关联起来,可以驱动营销。

第二种关系,这是历史上面经销商的刻意或者无意的一些上报行为,或者是说关系的行为所导致的。这部分的行为提炼之后,用于数值变现的领域。和CRM相关的呼叫中心上面,可以用于整车销售部门和售后部门,面向经销商权益上面都可以提炼出来的数据。

刚才提到CSI、SSI外呼规避相关的权益的审核比较小的场景,有没有更大的场景呢?我认为是有的。在我们每年的相当大的体量就是索赔,索赔的审核和反欺诈利用到这些数据结果直接去做的。目前主机厂商索赔业务的发生,受限于商业的模式,我目前认为直接应用反欺诈的数据还是和我们一起。我们今天受限时长不会展开,如果大家感兴趣,进行数据应用的场景方面,大家会后进行交流。

CRM用到两个技术,一个是图计算,一个是知识图谱。这两个问题相对来说比较技术,用我们业务的语言解释一下为什么图计算和知识图谱关联到我们内部错综复杂的各种数据关系的一个非常好的钥匙。

在我们业务系统里面,其实我们各个业务系统是有很多ID存在的,我们身分证号码是一个ID,手机号码是一个ID,我们设备号也是一个ID。在我们各类系统里面总是有一个系统把这个ID配对的关系建立起来,在我们售后系统里面,客户进店所留的手机号码和车牌号进行关联的。在我们微信运营体系里面,可能一个会员的ID和会员的手机号可以关联到,某种程度关联到车牌号。所以ID配对的关系,ID配成的实体,在业务系统,业务环节组成的关系,组成ID关键,可以解释这些实体间的关系。这个对于业务上的利用,数据价值变现还不够。对于实体关系来进行相应的推测,比如说我直接要知道说,有一些相近的手机号码其实应该规避为一个,如果他和同一台车发生关系,选取可信度最高的手机号码作为最后的手机号码,把仅发生一次的错误的手机号码清洗掉,我们用到知识图谱推断的关系。发现一个跟很多手机号码发生关系的话,跟这些手机号码进行推断,谁是车主,谁是主要的用车人,送修人是哪些人?那些是手机号码跟经销商上报跟这些使用行为无关的这些号码,这些号码用知识图谱去推断。图计算和知识图谱把系统内部错综复杂的用户和车之间的关系,去加以非常好的解释,非常好的利用。

我们谈CRM数据融合上面主要的问题,或者说这是我这么多年,主机厂商看到的经常利用CRM数据的时候存在一些误区。

第一个误区刚才已经解释了,从业务规划上面用一个ID打通一个客户的全生命周期,用一个车企的内部和用户的车的联通,我们要打通的不是一个客户,是一个关系网,是一个图谱,不是一个ID,不是一个一组ID,这是一个one ID认知上的误区。

第二个标签与实体的关系。近两年我们很多主机厂商CRM部门启动了客户360视图或者客户全视图的关系。我们从各个维度跟用户打上标签,在这里提醒大家是说,我们用户行为并不完全一个用户身上,可能发生在多个用户身上,不同的实体身上。在微信里跟用户沟通的,还有一个微信里面实体行为,关联到的ID。还有入店维修、保养关联到一个车牌号码上面。我们标签不应该打到用户身上,而是打到彼此有关系的实体身上,使得我们标签更好的解释我们用户行为,在不同的场景进行相关的应用。

第三个基础标签与业务标签的关系。我们CRM部门在很多的环境,或者在很多的品牌里面,并不是担当直接的用户运营,或者直销的功能。我们使用用户功能的时候,直接告诉我们用户部门谁去增换过用户。哪一个用户售后进行延保或者续保的营销机会,这是我们常见的。直接面向业务场景营销的场景作为业务的标签,我们业务多变,CRM并不是实体运营业务本身,相比我们业务标签,基于我们数据,对于用户的理解,我们其实在实现上面更多应该做得各种基础标签的完善,以及维度极大丰富。

第四个业务数据和信息脱敏的技术。尤其这两年对于个人信息安全的关注程度,国内越高提到议事日程,也有相关的法案的出台。以往我们CRM部门服务各个业务部门,提供营销类的数据的时候,我们往往可能是把直接一些业务数据直接交由业务部门使用。我的建议,我们应该进行标签式的转移和脱敏,在未来应用上面直接应用用户的标签,而不是直接应用业务数据。

第五个前关联关系的留存。刚才我提到就是我们用户和车企之间,和各个车企触点之间在不同的时段,不同的触点或者不同的营销机会上面,跟不同的发生关系。在这个关系里面,如果要打通它的各个触点或者各个行为,把全生命价值去做一个连接或者变通的话,这样一个ID关系的配对打开关键性的钥匙。这种强ID关系留存做相应的业务规划和数据规划的时候,去需要考虑的职能。比如说我们现在很多的主机厂商都有做一些微信的公众号或者服务号,在我们公众号和服务号体系里面加入一些用户互动的,用户信息留存的。能够使得用户把手机号码和服务号关联起来的场景,把这些场景留存下来的数据和最终已有CRM的去打通。我们非常清楚,通过服务号营销某一批客户的时候,直接知道营销的哪一部分。如果不做关系,只能进行泛泛的群发,不是精准的营销。强关联关系的留存是比较重要的,也是比较容易忽视的环节。前面三个问题跟技术实现相关的程度比较大。后面三个环节跟业务规划层面比较大一些。

接下来浅谈一下个人应用场景规划的一些心得。这两年都在说互联网革命,在说数据革命。有非常多一些头部的独角兽的公司依据一些先进的技术和算法,证明说颠覆某个行业的一些能力。所以我们越来越多人用于说未来的革命主要的驱动力来自于技术和算法。但是我在这里面想说,在主机厂商直接的应用领域,我们人就是把我们应用场景,我们价值变现做我们第一驱动力。应用场景出发和数据算法出发,本身是一个两方出发中间相遇的过程。在这个过程中间,我们已经规划了挺多的一些场景,目前看到很多主机厂商在我们B端,尤其主机厂商端应用上面规划了很多的场景,也规划了很多C端的场景,我们在B端进行场景规划的时候,我们忘了说在现有的业务领域里面,我们还有一个不能够托底的环节就是我们经销商。我们在我们相关的规划做得比较少,我今天带来一个说,在我们经销商端如何进行精准营销场景方面的规划。这是我们面向于售后服务的顾问,通过移动端的工具向售后服务顾问去做保客一些进站的保养或者零配件的推荐的APP。在这个APP里面分层次去解答了售后服务顾问关心的问题,他可能关心是怎样一个用户,这个用户售后价值、贡献程度是怎么样的。跟我们这家站黏度怎么样,跟经销商忠诚度如何,以及现阶段推荐如何的服务。在这个背后整合了大量历史上的用户行为,把这些数据和标签以可视化的方式能够直接的呈现给到我们的服务顾问。

这样一个场景是不是一个非常好的场景呢?我认为就是说,其实是一个不错的场景,但是不够好。当我们去考虑我们业务场景变现的时候,我们首先要考虑清楚的是说我们的场景用户是谁?关心点是什么?我们有了这些信息和关心点如何进行结合?以及更好的呈现这些信息?我们刚才所说的这些场景里面,我们的场景用户是我们售后服务顾问,售后服务顾问真正关心说,我应该怎么样营销这个用户。其实关心营销用户本质的原因是更加关心说我这个月的指标是不是完成,是不是更好的销售提成。回到这个场景,再进一步进步,我这个销售营销顾问,还有哪些指标没有完成?我进站的用户正好有需求的潜在存在,这两者进行更好更直观关联联系的话,这个效果会更好。

最后简单介绍一下数策,是汽车CRM产业峰会的老朋友,我们汽车行业大数据分析专业的公司。目前成立已经有七年,在去年的时候新三板挂牌。在数策年轻的团队来自于数学算法的背景,我本人来自于业务咨询和业务规划的经验,我们在数策做到数学经验和算法经验,业务规划经验的碰撞。数策在各大品牌主机厂商,所有的业务环节有比较深入算法相结合,和大数据相结合的应用。我们也有非常多的行业的老客户和新客户,以及行业上面非常不错的一些合作伙伴。

非常感谢大家,这就是我今天所带来的一个分享的主题。

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