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二. 百分点在不同行业对大数据的应用

百分点集团创始人之一柏林森认为,当大数据被应用到一个新的行业和领域时,该行业需具备以下几项特征:规模大,有利润空间,最好因行业挑战而处在转型期,百分点集团已步入的3个领域(电商平台、线下零售与O2O业务、金融业)几乎都具备了这样的特征。

1.电商平台

(1)电商发展的现状

近十年是电子商务在中国飞跃的十年,据艾瑞研究(图3)显示,2014年我国B2C, C2C市场已突破万亿并仍以20%的速度增长,B2C占比也逐年提高。同时,阿里巴巴这一电商航空母舰正准备在年内赴美上市,预估市值2000亿美元;京东股票已在今年5月敲响上市钟后一路上浮,截至今年8月21日市值已超过400亿美元。这表现了我国的电子商务市场被海外一致看好,然而在这一片繁荣背后,仍不断有媒体报道电商平台的倒闭浪潮。尽管电商市场的规模不断扩大,但淘汰率仍很高,竞争十分激烈。

图3. 04-14年,中国B2C, C2C市场规模总量已突破万亿,并且B2C市场占比逐年上升。

(2)百分点在电商市场中的市场份额及发展空间

在电商行业面临发展与挑战的时期,百分点加入了这一产业并迅速发展,到今天已为超过1000家电子商务平台提供大数据服务,包括1号店、银泰网等。尽管百分点集团已拥有了大量与其合作的电商平台,但巨型电商如天猫、京东由于规模较大,相比与百分点合作,更看重保护自己平台的数据,且其自身平台已产生了足够的数据量使其可以自己研发推荐引擎,美国B2C巨头Amazon就是这样的例子。(Amazon并没有依靠大数据服务公司的力量,利用对自身数据的有效利用建立了自己的大数据推荐引擎,并且创造平台35%的销售额,被公认为电商大数据推荐的标杆。)

今天,阿里巴巴占据着电子商务78%的市场份额,像百分点集团这样的第三方大数据公司可提供的服务空间相对有限,因此百分点积极为中小规模的电商平台提供服务,并且试图联盟大量小电商平台,为无竞争关系的电商平台提供交叉推荐,从而提高推荐效果并吸引更多用户。随着B2C市场近一步扩大,也产生了细分市场的空间,专注于某一领域的电商(如奢侈品、化妆品、运动品牌等)成长迅速,也逐渐开始具有了挑战阿里的机会。电商市场若能在今后的发展中呈现出多元化或激烈的竞争局面,则是百分点集团发展的真正时机。

(3)百分点在电商平台方面的技术特色

百分点的技术主要是:分析引擎(BAE)和推荐引擎(BRE),两者在功能上都分为基础版(免费)及高级版 (收费)。两款引擎的收费方式不同,分析引擎向客户按时间一次性收取费用,推荐引擎则是根据客户使用该引擎后的业绩情况,对其销售额的相应比例进行费用收取。

具体来看分析引擎(BAE),使用这一引擎可以作为一家电商平台的"诊断环节",当一个电商平台将分析引擎使用在自己平台之后,通过平台后台数据的获取,如漏斗模型(图4)所示,那么电商将了解用户在购物的不同环节中的逃离率,就可以更直观的了解应该在哪一环节进行优化来增加平台的销售额。同时,分析引擎还可以得到访客的地区分布、到访时间段分布与新老访客占比分布。

图5. 漏斗模型,用于为电商显示不同环节用户的逃离率。

如果分析引擎是"诊断环节",那么推荐引擎(BRE)就是真正能帮助电商平台提高销售额的"灵丹妙药",也是大数据技术的一大重要应用。而推荐引擎的这一技术早在1998年,就被24岁的华盛顿大学在读博士格雷格林登申请了著名专利 "Item-to-item"协同过滤技术,并很快利用在Amazon上。如今,电商推荐技术在美国已得到了广泛应用。对于网购迷们推荐引擎并不陌生:当我们点入某电商平台主页,在醒目位置通常是"猜你喜欢"这一环节;通常购买之后平台还会继续为你推荐产品……

首席数据官张韶峰在百分点集团的展示会上进行了两个有趣的演示:

1. A, B两家电子商务平台均是百分点集团的客户并使用了推荐引擎。首先在电脑上登录了A网站的平台,在"猜你喜欢"栏目显示的是各类女包。之后登陆B网站并搜索浏览几款男士运动背包。再回到A网站,刷新页面,在"猜你喜欢"栏目的产品变成了各式男士运动背包。而且,在浏览A网站和浏览B网站的时候,使用的浏览器不同。可见推荐引擎的运作是跨浏览器、跨平台的,但所跨平台局限于百分点集团的客户

2. C, D两家电子商务平台均是百分点集团的客户并使用了推荐引擎。首先只用电脑,在电子邮箱中查到2013年7月收到的一封来自C网站的商品促销邮件,其中推荐的是几款女士首饰。之后使用IPAD,打开D网站,搜索并浏览几款男士手表。再回到电脑上的电子邮箱,点开C网站发来的电子邮件。其中推荐的商品已变为了各式男士手表。原因在于推荐引擎技术可以识别并匹配各电商平台的账户与所使用设备,这意味着只要消费者在2个终端中使用过相同的账号,推荐引擎会自动将2个终端进行"捆绑",最终识别到使用者。

(4)百分点在电商平台大数据应用的效果

推荐引擎可以跨平台,跨浏览器,甚至跨设备的获取电商中用户的偏好并即时反应到推荐栏目中。同时用户的偏好将会被保存到百分点的偏好系统数据库,也就是当该用户访问其他百分点集团所服务的电商平台,推荐引擎将识别该用户并进行"私人定制"的推荐。

在推荐引擎方面,Amazon是行业的标杆。在Amazon上,其自制的推荐引擎为平台带来了35%的销售。那么百分点推荐引擎的效果怎样呢(图5)?相比2012年,在2013年中,推荐销售金额增长18.5倍;活跃用户量增长2.8倍;全年客户收入增长4.33倍;点击率与转化率都已增长50%以上。可见大数据在电子商务上的价值已十分明显,同时,更高的订单转换率和更多的客户意味着推荐引擎正在逐步完善,而且正在被更多的电商认可并使用。未来随着技术的逐渐完善以及数据库对于用户习惯的不断保存,电商的推荐引擎将会更加准确,更有效果。

2.线下零售与O2O业务

(1)百分点为何进军线下零售

我国现在仍处在向消费型经济转型的阶段,消费品零售总额的增长将继续强劲。尽管电子商务持续腾飞,其业务规模只占零售总量的不足一成。根据国家统计局提供的数据(图7),在2012年,我国的消费品零售总额已超过20万亿人民币,而电子商务仅占6.2%。可见,线下零售和因线上引起的线下销售(O2O)业务将继续占据主导地位。

柏林森透漏,百分点未来将更加倾向于向线下零售发展,现今已与银泰等线下门店展开合作。他认为线上零售行业将会继续发展,但总量不会超过总零售量的30%,主要原因在于物理位置性与物理体验的不可复制性。尽管如此,传统线下零售仍然受到来自电子商务的冲击,这也促使其需要寻求大数据的帮助,也为百分点集团带来了进军线下零售的契机。那么百分点集团从为电子商务平台服务到与线下零售和其他传统行业合作,意味着百分点集团的大数据系统将获取更大、更有深度的数据库,并且将应用在更多领域,面向更大的市场。另外,线下零售并不像电子商务一样容易产生垄断的市场状况,这将为百分点集团这类的企业提供更宽阔的发展空间。

图8.大数据在金融业的使用率以及使用方式

(来源IBM & OXFORD SAID Business School)

(2)百分点在线下零售的大数据应用

百分点在线下零售的大数据应用主要得益于移动终端(如智能手机)的发展。当顾客的手机连接到购物中心的无线网络Wi-Fi之后,其在商场中的位置就可以被精准定位,就如同用户在线上浏览过哪些商品、所用时间、路径等等,都可以被记录并加以分析相类似,进而就可以套用与百分点集团服务于电商的分析引擎或推荐引擎。

作为对购物中心的服务,百分点将基于对用户的定位信息,附加数据库中对用户偏好信息的记录(可能来源于电商平台与新媒体),对用户以短信形式进行推荐。比如,该用户在数据库的网购记录中拥有对某一运动品牌的偏好,恰好该购物中心的3楼有这一品牌的商铺,通过定位系统,当用户抵达3楼时百分点就可以帮助购物中心向用户推荐该商铺。相比之前的发宣传单等传统手段,既提高了推广精准度、减少了操作成本,也提高了用户体验。

3.金融行业

(1)大数据在金融行业的使用概况

百分点集团目前已经在金融行业开始拓展其业务,与信贷业、保险业等都展开了合作。大数据能在金融行业中具有怎样的作用呢?在IBM与牛津大学赛德商学院对金融行业中大数据使用的研究中显示(见图8),在金融业中,大数据已有相当多的应用。而在应用方面,大数据主要应用于精准营销,其次是风险管理与新商业模型的测试,在运营优化与员工合作上也有应用。百分点集团现阶段为金融行业提供的大数据服务主要是风险控制和精准营销。

(2)百分点在银行业的大数据应用

百分点集团与银行的合作就是风险控制上大数据应用的一大表现。据透露,一部分客户在申请信用卡与贷款上,使用了虚假信息,这对银行贷款业务造成了很大的损失。由于百分点集团已与多行业展开了业务合作,在系统中已积累大量的数据,这些数据可以被利用对银行客户的虚假信息进行甄别。据百分点集团透露,某银行线上申请的信用卡坏账率为3a,线下的为2a,而百分点集团利用大数据甄别的线上或线下申请信用卡用户的坏账率仅为a,大大降低了坏账率。贷款方面,也会利用大量百分点集团的跨行业数据。比如,在某媒体浏览器上经常浏览新闻和所在行业相关信息的用户,在创业的成功率上较沉迷某网络游戏的用户要高,意味着造成贷款坏账的可能性更低。从结果可以看出,百分点集团利用大量跨行业数据的确使传统的风险控制得到提升。可以看出大数据对于征信的重要性,相信未来在P2P,众筹等互联网金融平台上,也将看见越来越多大数据的影子。

(3)百分点在保险业的大数据应用

保险业希望与大数据在精准营销方面进行合作。可能有很多人都对保险公司打来的电话深恶痛绝,主要原因在于营销不精准,比如电话中的保险推销人员并不了解客户就为年轻人推荐养老保险,向无车族推销车险等等。通过跟百分点集团合作,保险业就可以根据大数据更了解客户是谁,想要什么。跟过去的大批量电话营销相比,将节省成本,并提高用户体验。

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