大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè),并悄然改變著傳統(tǒng)企業(yè)的運作模式,而外貿(mào)行業(yè)也正經(jīng)歷同樣的革命。
DATADETA則是推動這次革命浪潮的其中一員。作為一家通過大數(shù)據(jù)和機器來指導(dǎo)企業(yè)的外貿(mào)B2B營銷行為的企業(yè),DATADETA目前已經(jīng)為包括超過20個行業(yè)的200多家企業(yè)提供可視化大數(shù)據(jù)管理服務(wù)。
在多數(shù)人想象中,一家大數(shù)據(jù)企業(yè)普遍模式必然是聚集各種各樣的“碼農(nóng)”一起研發(fā)高新前沿的數(shù)據(jù)挖掘和處理技術(shù),然而從DATADETA走過的路來看,大數(shù)據(jù)分析企業(yè)要在行業(yè)中建立壁壘,事情并沒這么簡單……
從外貿(mào)低效環(huán)節(jié)中挖掘商機
進入大數(shù)據(jù)行業(yè),DATADETA切入的是外貿(mào)行業(yè)中既重要卻又略低效的一環(huán)——B2B營銷。
DATADETA的總經(jīng)理李文慧分析道,一家從事外貿(mào)超過3年以上的企業(yè),其數(shù)據(jù)庫至少有幾千上萬條客戶數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量是非常充足的。然而,對于外貿(mào)企業(yè)的銷售人員而言,只掌握了客戶的基礎(chǔ)信息,對客戶的畫像則非常模糊。這直接導(dǎo)致銷售人員只能通過撒網(wǎng)式營銷的方式去接觸客戶。
(DATADETA總經(jīng)理李文慧)
“為什么中國出口企業(yè)喜歡做郵件營銷?因為那是一個快速、不經(jīng)過篩選就能完成的營銷舉動?!崩钗幕壅J(rèn)為,這種“千人一面”的營銷方式會導(dǎo)致業(yè)務(wù)人員不知道哪些是需要重點跟進的優(yōu)質(zhì)客戶,哪些是可以省去營銷動作的不高產(chǎn)出客戶,銷售人員的時間就這樣被耗掉了。
針對該現(xiàn)象,DATADETA的解決方式是海外流行的ABM(Account Based Marketing)營銷,該種模式的核心價值在于“基于客戶賬戶的精準(zhǔn)營銷模式”,即通過篩選重要客戶采取針對性營銷策略。
首先,DATADETA會從外貿(mào)企業(yè)成交客戶數(shù)據(jù)分析中挖掘這些客戶的特征并建立成功客戶模型。針對該企業(yè)已有的數(shù)據(jù)庫DATATETA會做出成交預(yù)測,篩選成交潛力更大的客戶給企業(yè),尋找存量中的“優(yōu)質(zhì)股”。
與此同時,DATADETA將該特征模型跟自身企業(yè)庫進行匹配,給外貿(mào)企業(yè)推薦高價值客戶,以及這些客戶中的關(guān)鍵聯(lián)系人信息,來獲得增量。
“畢竟B2B最終是人對人的商業(yè)場景。有關(guān)鍵聯(lián)系人才能展開針對性的營銷?!崩钗幕壅f道。
當(dāng)然,這種ABM模式要實現(xiàn)的前提是外貿(mào)企業(yè)本身就有充足的成交案例。
李文慧分析道,當(dāng)一個外貿(mào)團隊達(dá)到七到八人的規(guī)模時就已經(jīng)是一個中型團隊。這樣的企業(yè)本身掌握的數(shù)據(jù)已具有一定存量,而且中等以上規(guī)模的企業(yè)在該發(fā)展階段也會開始對員工精力投入和業(yè)務(wù)產(chǎn)生進行精細(xì)化管理。這些企業(yè)則為DATDADETA瞄準(zhǔn)的用戶群體。
“而對于小型企業(yè),首先過往成交客戶很少,DATDADETA做成功客戶分析相當(dāng)于無本之木。其次,小型企業(yè)壓力更多在于生存而不是發(fā)展,在客戶有限時,撒網(wǎng)營銷去撞‘概率’的成本相比自己投入資金做ABM營銷更低,所以這類群體不是DATDETA的用戶。”他說道。
人做判斷VS機器干預(yù)判斷
值得注意的是,除了切入的環(huán)節(jié)外,在給企業(yè)提供大數(shù)據(jù)服務(wù)之時,DATADETA所切入的服務(wù)深度也是跟目前大部分大數(shù)據(jù)企業(yè)大相徑庭。
李文慧認(rèn)為,目前大部分大數(shù)據(jù)企業(yè)所提供的服務(wù)類型可以分為兩類:
第一、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)。企業(yè)需要什么信息就給其抓取什么類型的數(shù)據(jù),提供給企業(yè)進行參考。
第二、不僅提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)還給推薦數(shù)據(jù)。這類企業(yè)會基于一些低維信息的整合并圍繞企業(yè)本身情況給其進行數(shù)據(jù)推薦。
上述兩類數(shù)據(jù)服務(wù)最終的決策者是人,數(shù)據(jù)公司只是給企業(yè)抓取盡可能多的數(shù)據(jù)來輔助企業(yè)進行決策罷了。而DATADETA的特殊點在于,其解決方案最終是機器給企業(yè)去進行決策,給企業(yè)判斷哪些客戶才是優(yōu)質(zhì)客戶。
兩種服務(wù)模式相比較背后折射的卻是在外貿(mào)場景中人與機器在決策中的較量。李文慧認(rèn)為這場較量最終勝者會是機器。
“光靠人去做判斷能力是有限的。跟人思考不同,機器對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)時不只是基于幾個基礎(chǔ)維度而是從上萬個維度去深度學(xué)習(xí)的。這就是人與機器的差距所在?!彼f道。
除了維度優(yōu)勢外,機器也會基于生成的結(jié)果自動優(yōu)化自己的推薦模型。在DATADETA推薦企業(yè)給銷售人員進行精準(zhǔn)營銷后,其成交結(jié)果最終反過來會影響DATADETA自己的推薦算法,讓接下來預(yù)測和推薦的客戶成功率更高。而這種經(jīng)驗學(xué)習(xí)往往比人進行學(xué)習(xí)更加迅速。
“AlphaGo跟李世石的人機大戰(zhàn)向外界釋放一個很重要的信號——人工智能是可以跟人類比下去的?!崩钗幕壅J(rèn)為機器指導(dǎo)決策的潛力是非常大的,而DATADETA希望做的是利用機器學(xué)習(xí)給企業(yè)獲取更多業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化,更像一家提供解決方案的公司,而不是單純的一家賣數(shù)據(jù)的公司。
技術(shù)和模式外的勝負(fù)
當(dāng)然,雖說DATADETA做的不是賣數(shù)據(jù)的生意,但數(shù)據(jù)仍是這家企業(yè)立命之本。如何整合更豐富有效的數(shù)據(jù)則成了這家企業(yè)跟同行在技術(shù)之外的決勝點。
(DATADETA官網(wǎng)截圖)
李文慧指出,實際上,從技術(shù)層面上看,技術(shù)的高低在數(shù)據(jù)獲取上差不到什么程度。目前數(shù)據(jù)爬蟲在抓取數(shù)據(jù)的時候均只能從合法領(lǐng)域里面去抓取,DATADETA能抓取到的數(shù)據(jù),其他企業(yè)也同樣可以獲取到。而像一些社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù),看似大家都能接觸到,但如果社交平臺沒有開發(fā)接口,數(shù)據(jù)企業(yè)也不可能抓取到里面的信息。
“光靠自己的能力也不可能把全部有用的數(shù)據(jù)都匯總起來,所以必須借助外部數(shù)據(jù)整合的力量去攻克?!彼f道。
而DATADETA整合數(shù)據(jù)的方式具體而言分為兩種,一種是直接采購國外機構(gòu)已有的數(shù)據(jù);另一種是跟國外數(shù)據(jù)機構(gòu)進行合作,如成立社交數(shù)據(jù)研究院把雙方掌握的部分?jǐn)?shù)據(jù)合并在一起共用。
借助這些第三方機構(gòu)的數(shù)據(jù)合作,DATADETA則讓自己數(shù)據(jù)的維度更多更完善,從而反饋到DATADETA整個分析模型的立體度上。
“外貿(mào)數(shù)據(jù)企業(yè)中,海關(guān)數(shù)據(jù)成了較搶手的資源,然而不少數(shù)據(jù)企業(yè)只能利用這些資源給外貿(mào)企業(yè)提供基本的采購和供應(yīng)方基礎(chǔ)信息。但若DATADETA通過IP數(shù)據(jù)和瀏覽痕跡等多維的數(shù)據(jù)整合后,最終可以具體分析出哪家企業(yè)的哪個人會是意向客戶?!崩钗幕廴绱诵稳輸?shù)據(jù)立體度對大數(shù)據(jù)企業(yè)發(fā)展的重要性。
目前,DATADETA數(shù)據(jù)團隊中,爬蟲技術(shù)團隊跟對外合作團隊的人數(shù)是相當(dāng)?shù)?,兩者都是不可或缺的一部分。爬蟲團隊關(guān)注的是如何把更多的數(shù)據(jù)采集回來,對外合作團隊主要讓數(shù)據(jù)的立體度更強。
實際上,不僅是大數(shù)據(jù)行業(yè),在創(chuàng)業(yè)風(fēng)氣盛行的中國,對外資源合作往往成了各類企業(yè)建立壁壘的關(guān)鍵點。“除非你的產(chǎn)品在自身領(lǐng)域上絕對領(lǐng)先,不然,任何產(chǎn)品都沒有絕對優(yōu)勢,而只有比較優(yōu)勢,這個比較優(yōu)勢更多在于一些資源、系統(tǒng)和硬件的整合?!崩钗幕壅f道。
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