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。
社交网络的七大发展趋势:
1、 社交网络正从传统的桌面市场向移动市场转移;
2、 社交网络不仅仅是个人的交流场所,同时也是企业的营销场所;
3、 社交网络将成为企业理想的广告媒介,可提供更具针对性的潜在客户;通过社交网络,广告主不仅仅销推广产品,还可以与潜在客户交流。
4、 企业需挖掘出社交网站上能够影响消费者购买决定的“灵魂人物”;
5、 众包(Crowd Source),发动群众的力量。众包指在产品和服务等开发项目中,以低工资或无偿招募愿意参加的不特定数目的人员来进行开发工作的开发形态。
6、 社交网络为企业提供越来越多的创收机会,社交网络企业家不断涌现。
7、 随着企业网络活动的日益频繁,企业需要保护好自己的网络形象。
Andreas Weigend教授简介 德国人,现居住在美国在日内瓦CERN大学接受本科教育,美国斯坦福大学获得计算机科学方面博士学位,90年代在纽约大学担任助理教授。 在网络泡沫时代开创MoodLogic公司,在网上分享歌曲。2001年开始在Amazon工作,出任首席科学家,与创始人贝索斯先生肩并肩工作。 离开Amazon后在斯坦福大学和清华大学等学校担任教职,并参与各种投资项目。 |