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2014年12月 竞博国际 > 企业内刊

让千亿条数据起来

作者:电子商务公司 李响

到目前为止,竞博电商会员已经超过3000万,他们每个人喜欢吃什么菜?穿什么风格的衣服?偏爱什么类型的电影?这些问题的答案,全部都需要大数据的支持。

累积数据1100亿条

用现代移动终端的先进技术,把会员消费的次数、额度、喜好等信息建立起来,然后做出分析,根据这些分析,有针对性地进行下一阶段的招商和调整商家布局。按照王健林董事长的规划,竞博电商正在加速建设一套过硬的大数据体系,分析和洞察每一位顾客的需求,实现对竞博智慧生活O2O最强大的支撑。截至目前,竞博电商的大数据平台已经对接百货、商管、大歌星、院线、酒店、房地产等线下业态,以及电商网站、智能Wi-Fi、APP移动端等线上产品的用户行为数据,累积的用户行为和交易数据量超过1100亿条。

什么是大数据?简单来说,大数据是指对海量个体数据进行分析处理,在合理的时间内达到撷取、管理、处理并整理成对企业经营决策有积极意义的资讯。

不同于传统的商业智能和数据仓库,大数据不采用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而是对所有个体数据进行分析处理。它的战略意义不仅仅是掌握庞大的数据信息,更重要的是,对这些含有意义的数据进行专业化处理,形成对市场环境、趋势、机会以及危机的准确预判,从而让企业在竞争中能够把有限的资源最大化地利用起来。如果说过去的商业决策是根据经验在黑暗中摸索,那么大数据就是从现实条件中抽丝剥茧,找到最有利于决策的趋势和依据。

目前,大数据已经被广泛应用在多个领域。在美国,医疗部门利用大数据预测慢性病的发展和评估医疗服务质量,让民众得到最有效的医疗服务;交通部门利用传感器获取实时交通信息,配合大数据分析和新型智能汽车的自动驾驶功能,既改善了交通堵塞,又提升了驾驶安全,未来可能彻底改变道路使用方式;而教育机构则通过深入跟踪和分析学生的在线学习活动,甚至精确到每个鼠标点击动作,从而确定学生的学习方式,并找出提高学习效率的方法。就连美国总统奥巴马也在竞选中充分利用大数据技术,对每一个选民进行分析和行为预测,使得他在每次竞选时,不但可以知道某个选民是谁,还清楚该如何去影响他们,最终打破了美国总统竞选70年以来谁筹钱多、花钱狠谁就赢的定律。

数据显示,在美国市场,大数据在医疗领域每年产生3000亿美元的潜在价值;在公共管理部门,每年产生2500亿美元的潜在价值;在个人位置数据领域,每年产生1000亿美元的市场;在零售业,能够增加60%的营业额;在制造业,能够降低50%的产品开发及装配成本。

而作为全球领先的不动产企业、中国最大的文化旅游企业、全球最大的电影院线运营商,竞博已成为国内最大的线下消费平台。数据显示,今年上半年竞博广场的总客流达到7.2亿人次,预计到今年年底,到竞博广场、酒店、度假区的消费者将超过15亿人次;保守估计,到2020年,每年进入竞博各业态的消费者总数将超过50亿人次,届时竞博将成为全球最大的线下消费平台。这些都意味着,竞博有庞大的数据累积。

每秒采集一次交易数据

据了解,竞博电商的大数据平台已经完成了底层系统搭建,进入数据整合的阶段,正在逐步将百货、商管、大歌星、院线、酒店、房地产、旅游等线下业态现有的数据纳入平台。目前,竞博电商大数据平台已经整合了除旅业外的所有离线数据,同时利用Wi-Fi、蓝牙、Web、APP、云POS等产品,同步采集所有新产生的用户数据。

竞博O2O数据的特色在于拥有强大的线下数据来源,能够掌握消费者的线下行为轨迹,同时,竞博全业态数据,涵盖了与用户生活圈里衣食住行相关的几乎全部偏好。目前,竞博电商大数据平台已经可以实现准实时采集数据,每10秒采集一次用户线下行为数据,每秒采集一次用户交易数据。这些实时数据的采集,相当于把竞博广场变成了一个可追踪的网站,那么每个商户就是一个页面,而顾客进出店铺和广场的客流,就是网站的PV(浏览/点击量),通过智能Wi-Fi采集的用户线下动线,就形成了UV(独立访客)——现在竞博广场和普通的互联网网站一样,也可以对用户在每个页面的停留时间、购买的东西、看的电影、吃过的餐厅等用户行为进行捕捉和记录,从而精准地描绘出用户画像。如果能够充分挖掘这些数据,并预知他们的消费动向,就可以进行更加精准的营销推送。

以百货为例,在竞博百货和集团信息中心相关领导的大力支持和协调下,竞博电商大数据平台和百货数据顺利对接。经过对已有数据的整理和归纳,电商为百货提供了初步的会员分析工具,包括会员消费、客单价模型、消费频次、品类品牌分析、RFM模型、节假日销售专题分析等。

在10月份的沟通中,百货系统提出希望对会员有更进一步的了解,最好对顾客的行为分析和预测可以精确到人。为此,电商数据技术中心发动现有人员,协调所有内外部资源,加班加点,从已有的数据出发,结合大数据大、广、专、深的特点,为百货提供了用户全息画像功能——只要输入会员号或手机号,就可以通过后台大数据分析和算法,将顾客进行人群归类,同时自动提取该用户过去的消费记录,并生成未来可能发生的消费。

比如,一位经常光顾星巴克、曾经多次参加欧洲旅游的35岁男顾客,大数据系统会将其归类为成功人士,并通过该用户的线上行为和线下逛店轨迹分析,预测出该顾客未来一周、一个月,甚至三个月可能光顾的店铺和概率。未来,随着数据规模的增长,竞博大数据平台将会做出更加精准的预测,终有一天,当用户正计划着去某家店逛逛的时候,就会收到我们的优惠推送信息。竞博电商数据技术中心相关负责人介绍说。

基于时间轴的可视化用户行为展示和漂亮的界面,让该功能得到了竞博百货相关领导的一致认可和好评,并希望电商数据部今后能多为百货提供支持,合作发现新的营销和市场突破口,巩固已有会员,发掘新的会员。

与此同时,为了更加直观地了解市场环境,竞博电商还综合广场销售额、客流量、顾客停留时长,以及消费人数、消费频次和客单价等不同维度数据,专门推出了竞博商户指数竞博用户指数,反映竞博广场顾客的活跃程度和消费能力,以及商户的经营状况和对顾客的吸引能力。

我们惊讶地发现,竞博指数和国家的居民消费价格指数增长幅度和趋势完全一致。竞博电商数据技术中心总经理郭炜说,这说明竞博庞大的线下数据正在发挥作用,市场观察宏观价格的变化不必再等到每月或每年的时间节点,而是可以将观察期细化到每日、每时、每刻。

引入外部平台数据

而除集团内部数据之外,竞博电商大数据平台还将通过外部战略合作和数据联盟,引入外部平台数据,以优化分析结果。这一点在商管、酒店的数据分析系统开发中,表现得尤为明显。

在对数据的分析中,竞博电商发现天气、商圈、酒店位置、交通和口碑等因素都会对住店产生影响,而且酒店的地区差异很大,不同等级的酒店会员特征也不尽相同。为了提供精准的等级信息,电商数据技术中心提出了T1?T9不同的酒店会员等级划分,依照住店天数、酒店类型、酒店消费等因素,赋予不同的权重,最终提出综合的准确酒店会员等级评分。

同时,电商数据技术中心的同事还采集了各城市历史天气数据、大众点评网地理位置及网友评价数据,并基于这些第三方数据和自有数据库,开发完成天气情况与广场客流、酒店入住、口碑评价,以及地理位置与销售额的关联性等分析功能。除此之外,基于和百度、腾讯的合作,竞博大数据平台已经和中国最有影响的两大互联网巨头开始数据对接,未来,随着合作的深入,百度在地图、搜索,以及腾讯基于社交和游戏的大数据平台,都将进一步向竞博开放。这意味着,到时竞博大数据平台不光了解顾客在竞博广场内干了什么,还能知道他们从哪里来,到哪里去,其他的偏好是什么等等。

根据麦肯锡对大数据的研究显示,大数据有四大商业价值:对顾客群体细分;运用大数据模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率;大数据成果在各相关部门的分享,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。麦肯锡估计,如果零售商能够充分发挥大数据的优势,就有可能获得营运利润率年均60%的增长空间,生产效率将会实现年均0.5%?1%的增长幅度。

竞博强大的线下资源,让我们拥有了对用户的线下行为了如指掌的可能,但仅现在而言,我们对数据的挖掘仍然还有很大空间。郭炜说。

按照现有规划,竞博电商一方面将加强数据的整合和充实,尽快将所有业态的数据打通,并结合外部数据提供更多样的分析模型;而另一方面,数据的展示和挖掘,将是下一步工作的重点。

据介绍,未来,竞博电商将利用先进的传输和运算技术,为集团高管提供实时数据展现的工具,并为集团客服提供实时客服的数据支持。目前,大数据中心已经为集团客服系统提供客户统一视图,客户服务人员可以在接到客户电话的时候,对会员过去消费的情况了如指掌,有针对性地解答会员问题,提升客户满意度。

与此同时,基于收集了一年的数据,竞博电商创新地提出了场景引擎的概念,利用Hadoop、Store等业内领先的大数据技术,展现此时此刻此地,用户最想做什么的答案,实现O2O级别的精准营销;除此之外,在目前分析工具的建设基础上,进一步加强业务部门直接的分析互动,推出更多指数系列产品,让每一个业务部门,都可以从不同维度了解用户方方面面的需求,从而提供更加贴近用户需求的服务。

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