商学院大百科专访Amazon前首席科学家 - Web 2.0时代，您准备好了吗？

                            Web2.0时代，您准备好了吗？
                   - 商学院大百科专访Amazon.com前首席科学家

作者: www.whichmba.net 商学院大百科总编辑  赵 鹰 

引言：
       最近编辑部的一个85年出生的实习生，顺利完成实习期，到英国留学去了，一切有关当地学校的情况他都在网络论坛里轻松找到了答案，该买的教课书，该定的锅碗瓢盆，从机场转火车的线路等一系列问题都在网上找到了咨询对象，是从未谋面的同学主动告诉他的。这在多年前，我自己开始留学生活的时候，真没现在这样方便。

       前几日，一个朋友往美国寄一个快递，需要安全可靠迅速的服务，所以他在网上搜索联邦快递，不幸的是，他点击了一个搜索排名靠前的李鬼网站，文件老早送出去了，转一大圈，终于在10天后到了收件人手里，把我那朋友急出一身汗。他的经历使我开始担心，如果公司不能尽快跟上互联网的发展，并适应它变化的节奏，花大价钱建立的品牌、形象可能被毁，生意也许会被人从网络上迅速夺走了。

       我们生活在一个不断变化的世界中。我们在谈80后、90后，我们不理解他们的生活，而他们认为我们太过时。他们熟悉开心网、校内网，它们在网上相亲、下载男女朋友；他们喜欢魔兽世界的游戏，在网上交易装备；他们在淘宝买东西，用支付宝付费，足不出户，百货送上门，今天是新疆的枣，明天是日本的化妆品，价钱绝对公道；他们在QQ上，给虚拟人物购买服装，装饰，送去一朵玫瑰花。

       作为产品的供应商，您将如何应对这些消费者行为的变化呢？有何方法去影响这批人？继续用原有的市场推广方式？在电视上打广告，他们不大看电视；在报纸上投广告？他们不怎么读报纸；在门户网站上投放旗帜广告，他们不怎么点击这些没兴趣的内容。一个巨大的挑战放在企业决策层和市场人员的面前，能否影响这批重要的消费力量？以怎样的方式去影响？通过什么渠道去影响他们？

       带着这些问题，我专门请教了世界最著名的电子商务公司亚马逊amazon.com的前首席科学家，现清华-INSEAD EMBA双学位EMBA教授Andreas Weigend先生，这位全球互联网界，赫赫有名的人物。通常，媒体对于web2.0的定义是，“一种互联网工具和技术的新类型，包括：博客，社交网络，例如Facebook, LinkedIn和Twitter，还有内容社区，例如YouTube和Flickr等鼓励合作和交流的平台。”

        Weigend教授的核心观点是：“Web 2.0的意思是人类2.0。人们共享信息。人们乐于把自己的信息和自己朋友的信息分享出去。”据他统计，每个月都有100多万条视频上传到YouTube；每个月有50亿条内容在Facebook上得到共享；网络上今年一年产生的数据量是以往所有年度产生的数据量的总和。我们要面对的是，web2.0时代的社会数据革命。


Web2.0解决了传统营销的盲点，

        通过C2B，客户与公司业务的交流与分享。
        Web2.0 能了解客户的愿望、关注重点和消费行为发生时所处的情境。

        想象一下，你知道和你同处一室的同事们都买过些什么商品；你也知道他们的朋友是谁；你甚至还知道同事和他们的朋友们最秘密的渴望。你将会拿这些认知怎么办？这不就是所有营销人员最愿意了解的信息吗？这已不再是梦想，已经在互联网上实现了。

        以Amazon.com为例，人们分享数据的方法之一是分享对于Amazon.com上商品的评价。例如，你查看一个硬盘，发现该硬盘已有116个评价，你知道这是一个不错的硬盘，人们乐于告诉你他们的看法。在综合考虑了产品的特性、价格水准和购买人的性别特征后，这种推荐使销售量提高了10%-25%左右。

        在Amazon.com的C2B数据战略中，以购买，点击、评论、愿望清单为数据收集的起点，推荐是基于这些来源而得出的结论。一个简单的例子，“查看过此商品的客户也察看过以下商品”这是Amazon在收集你的点击数据后，和其他人的点击数据综合计算呈现出的一个结果。Amazon收集了人们过往的行为数据后提供给你做决定时参考。

       现在我们也可以做购买数据分析。“购买过此商品的顾客，同时也购买了以下商品。”这和查询的差别是什么呢？察看时，你会同时看到同一商品的更多种选择。购买后，你会看到关联的更多商品，从而产生相关联的销售，提高销售量。Amazon呈现这些顾客提供的数据，是要帮助人们在购买时做出基于“集体智慧”的决策。人们觉得网站提供的参考信息，不是由商家主导的信息，而是消费者参与的意见，所以更容易做出购买决定。

       有关人们秘密愿望的数据是通过对消费者搜索行为的追踪而获得的。我们内心的很多愿望会通过搜索引擎去表露，这就是人们在同商家分享他们的内心渴望。这些愿望，任何公司只要注意跟踪公司网站的搜索关键字就可以获得。而这些愿望，也许您的顾客从没有同他的家人提起过。

        还有一个例子，在Amzon.com网页最下方有回馈按钮。网站浏览者，可以提出，网站哪些地方坏了，哪个产品的图片不对，哪个地方的语言有问题。每天Amazon会收到1000封左右的顾客建议。相比百万浏览人来说，这是个小数字，但是，这种方法，比自己的员工查找网站的漏洞更有效率。再加上，网站可以看到，客户是在哪个页面发送这些回馈的，这更能帮助我们Amazon改进工作。

小结：

        Web2.0的几个数据来源是，有关人们愿望的数据来源于搜索，有关人们关注的数据来自于交易和浏览点击，有关情境的数据来自于客户所用的设备，可能是您的黑莓或是iphone，或者您用IE或是火狐浏览器从位于上海或是墨西哥的计算机登录的。这些数据都是传统市场营销无法获得的。这些数据对于市场营销来说非常重要。


Web2.0解决了传统营销的弱点，

       通过C2C消费者与消费者交流与互动，商家获得了大量自发的销售人员和数据支持。

       在Amazon.com，当你完成一本书的购买过程后，Amazon问你，“你有没有朋友对这本书同样感兴趣？”你也许想起，是啊，是有朋友会感兴趣的。Amazon告知你“如果那个人在一周内购买此书，他会得到10％的折扣，我们也不会让您空手而归，您将获得相同金额的回报，在您下次购买时兑现。这些对话的转换率相当惊人，即拉到了新客人，推荐人自己也得到了好处，下次还来，留住了回头客。

        另外一个有关人与人连接数据实践的例子是，AT＆T公司在美国试图向市场推出一款新的手机产品。比较传统的营销方法是去看人口统计学，心理学，忠诚度等数据，然后制定一个市场计划，得到的销售达成率为2.8%。于是他们尝试扔掉所有传统数据，单纯只看人与人的连接数据，谁在给谁打电话。当我们观察到，A买了该手机产品，因为A经常给B打电话，所以ATAT＆T也给B打电话，“B先生，您的朋友A买了这个产品，您有兴趣吗？”结果，销售达成率提高了380%。

小结：

       商家一直要找到消费者，以前，谈话总是在商家和消费者之间进行，所有经典市场营销理论都说，企业的市场传讯部门的任务是把企业的信息传达出去。但我们现在发现，交谈并不仅仅在企业和消费者之间进行，也发生在消费者之间。这是社会数据的革命。人们知晓并且愿意分享数据。对于市场营销人员，这意味着要倾听消费者之间的对话，注重社会数据。分享也许是新的10年里最重要的按钮了。


Web2.0超越了传统营销的想象，

        通过C2W 消费者与世界的交流，使选择更多样，消费更个性。

        目前，在美国，C2W很有影响的例子是Twitter。人们可以通过手机向世界发布短消息，谈谈自己现在做什么，或是对于某件事情的看法。这条消息将汇聚到更多人发出的消息一起，供有需要的人群根据关键字查询。例如，您需要了解在某一特定餐厅内哪几个菜比较美味，您可以tweet查找，手机会告诉你哪几个菜是好的，这些推荐来自最新在该餐厅用餐后，在Twitter上发表自我看法的人，按照时间排序。很可能就是隔壁一桌的女士，刚刚兴致勃勃推荐的。这可真是实时查询了。

        百思买的美国公司派了专人时时照看在Twitter上百思买这个标签，也同时照看一些相关标签的内容。有的顾客很高兴，发表看法说我刚买了个游戏机，非常好玩，或是，维修队的服务很好等。也有不满意的客户，抱怨几句。这时候，百思买的客户服务人员就设法上网和那个顾客联系，“你好，我为百思买工作，我看到您在Twitter上的意见了，我可以为您解决问题。能否给你打电话？我们能为您做点什么？”

        美国现在还有的网站是给住店客人发表对酒店房间看法的。TripKick就是这样的网站。如果你在墨西哥城的希尔顿酒店下榻，事实证明，在04客房，有一个超大的空间，一个不错的安静的角落；在61房间可能旁边有制冰机，有噪音或是旁边是电梯口，这些都是曾经的住店客人在网站上发表的信息。这就能帮助您在入住时，做出选择。请问酒店会告诉您这些信息吗？酒店的预订人员了解这些信息吗？未必。网站知道。网站怎么知道的，客人们自己留言的。

小结：

       商家真正关心的是消费者的心态发生了如何的变化。人们信任评论。人们信任他们的朋友超过相信官方的专家。人们运用朋友的注意力来过滤信息，来做为发现事物的方法。企业需要了解，从“电子商务”我卖东西给你到我的商务“我想买什么东西”，从客户关系管理到由客户管理的关系。