2011年10月4日 星期二

戰略與戰術

每天打開電子郵件信箱,通常都會有好幾封跟Customer Analytics有關的電子報等著我看,這些電子報裡除了提供一些專欄作者文章的連結,最常見的內容就是相關軟體廠商或顧問公司提供的white paper或webinar。由於是廠商贊助的內容,所以不免會偏向他們自己的產品或服務,但是多半還會帶一些案例分享,了解這些案例才是我訂電子報的目的。

我發現自從IBM買下SPSS之後,為了promote這家統計分析軟體公司的white paper和webinar就大量出現。而且有趣的是,這些promotion material幾乎都在強調所謂的Predictive Analytics(例如我剛剛看的一部短片)。以這部短片所介紹的內容為例,Predictive Analytics可以協助找出比較可能接受promotion offer的人,作為行銷的對象;也可以找出比較可能流失的客人,予以婉留。


軍事術語中有所謂的戰略與戰術,簡單來說,戰略是目的,戰術是達成目的的手段。假如某國的政經中心和工商重鎮都在南部,我為了癱瘓該國的運作決定先奪取南部,讓北部自動投降,就是我的戰略。至於我要用飛彈攻擊南部的A城,用潛艇封鎖南部的B港,則是我運用的戰術。

我喜歡把Predictive Analytics歸類為戰術的一部分,因為這基本上是一種手段。例如我準備郵寄女裝五折的coupon,我就可以用Predictive Analytics找出最可能使用這張coupon的顧客做為郵寄的對象,這裡的戰術就是用郵寄coupon的方式告知女裝打五折的offer,透過Predictive Analytics能讓我的戰術以更有效率的方式獲勝。

任何企業都需要制訂戰略,再用戰術來達成戰略目標。由此就可以看出,IBM主打Predictive Analytics,對於企業的需求而言,其實漏了很大一塊。Predictive Analytics能夠找出一批會被女裝五折coupon打動的顧客,但是並沒有回答為什麼要做女裝打五折的活動。事實上,Customer Analytics也可以用來協助企業制訂戰略,軟體廠商和顧問公司如果能夠從這個角度來切入,應該更容易讓企業主買單。

國內企業在導入Customer Analytics時,如果在這方面的認識與經驗比較缺乏,就得仰賴軟體公司與顧問的協助。然而並非每家軟體公司和顧問對於客戶企業的domain有深入的了解,因此通常就會從campaign切入,也就是從戰術面入手。久而久之,有些企業就以為Customer Analytics只是用來管理campaign、撈名單而已,非常可惜。

我個人認為Predictive Analytics的案子相對比較單調,因為題目一開始就被限定住了,而且大部分的時間都在調參數。改天有機會再聊聊Customer Analytics協助訂定戰略的案例。

7 則留言:

Maximus_99 提到...

需要訂戰略的人常常需要在資訊不完整及不完美下做決定

往往幾次走運後 大多在讚嘆自己的英明下 忽略掉決策品質之重要

因為比起要具體化決策品質及量化其利益 承認自己英明是一個太容易的選擇

能夠真正了解Customer Analytics精隨的人需要同時掌握系統能耐及營運之內涵本質

即便這些人也很難向別人說明 花XX錢能帶YY利益

這也解釋為什麼 Customer Analytics or Behavior Analysis真正完的好的是一些 Start Ups.

Chris

Wei-Bin Chang 張維斌 提到...

「天縱英明」的確是常見的,但我個人認為這仍有本土與外商的差異,在我看過的例子中,本土企業比較容易出現自認英明而忽視分析的結果,外商則往往是一板一眼的。
我比較難同意的是「玩得好是一些Start-ups」這部分,至少在台灣,我還沒有看到有Start-ups在玩的。一方面Analytics需要大量的投資,一方面Start-ups也還沒有累積到足夠的資料。不過這也可能是我看的案例不夠多,所以願聞其詳,謝謝!

Maximus_99 提到...

「玩得好是一些Start-ups」並不代表Start Up都在完或玩得好

個人『不負責』看法 還是認為Mindset才是決勝關鍵 決策者如果本身沒有此Mindset 因為技術及金錢門檻 會有很多發展限制

反過來 有些Start Ups知道利用一些pattern去創造價值 成就快速成長的資料 透過反饋及創新 再加速成長
(Facebook會是個好例子) 所以個人反倒不覺得資料量對 Start Up是天限

Wei-Bin Chang 張維斌 提到...

了解您的論點了,謝謝!

Ben 提到...

報告博士、
小弟淺見分享,軟體或是顧問公司通常是要短時間內就要讓客戶有甜頭吃,所以通常都是在提所謂的quick win,而predictive model的應用往往是比較快速直接的,而在model背後的規則也可以形成所謂經營策略沒錯,但往往會因為需要有更了解domain know-how且有sense的公司高階主管協助(這種人並不多見...),所以通常不易馬上有策略產生,就算有也無法立即讓公司有所收益!所以嚕~

Wei-Bin Chang 張維斌 提到...

Ben: 我完全同意你的看法。這有可能會讓問題「越陷越深」:因為企業對這不懂,所以找軟體或顧問公司協助;後者又為了能短期見效,就只注重戰術;企業因此以為只能作戰術上的運用,就繼續發展戰術...
什麼時候可以在台灣看到像Best Buy這樣的公司,敢利用顧客區隔的結果來改變分店的店型?

Ben 提到...

"敢" is a damn good description!ha~