华住6500万会员数据还可以这样用！

　　(迈点新发现讯 孙秀英)9月13日-14日，由TalkingData主办的“T11 2016暨TalkingData智能大数据峰会”在北京中国大饭店隆重召开，本次会议主题为“智能数据生态”。

　　据悉，本次会议邀请了国内外各领域的数十位数据专家、行业精英、知名学者共同围绕一系列在业内既存在广泛共识又有较大话题性的议题展开深度沟通、交流探讨。

　　TalkingData合伙人&高级副总裁SVP蒋奇发表主题演讲《从数据运营到运营数据》，就数据如何被行业利用进行了探讨性发言。他认为，做好数据需要有创新的意愿和非常丰富的想象力，并且以解决客户问题为核心。对此，他以银行、酒店、房企等客户为例，对数据的处理运用作出具体分析，以此在不同行业领域找到相应的数据痛点。

　　以下为蒋奇现场演讲文字实录——：

　　在座的都是老朋友，我们经常讨论数据如何落地，如何被行业利用。因此，达成了一个共识，想做好数据，需要有创新的意愿和非常丰富的想象力。当然我本人还有另外一个经验，不管要做什么，怎么做，一定要解决客户的问题。很多熟悉我的同仁可能对老蒋有两个非常深刻的印象：第一这哥们身体好，没事穿着大短裤，而且很多兜；第二，不管什么时候，见到客户时基本会问这么几个问题——现在业务上有什么困难，有什么需要解决的问题，TalkingData能够帮助你们解决什么问题。幸运的是，这样的问题问多了，TalkingData就真的成为了一家离用户需求最近的公司。所以，后面我会跟大家简单揭示一下TalkingData看到的客户真实需求在哪里。

　　我把很多具体客户名称分门别类，来表述。举几个例子：比如银行，需求非常清晰。跟招商老大沟通时，他们提到一点，他们看到的都是人民币，只不过有些厚，有些薄，看到的只是这些数据，非常冷冰冰。但随着科技的进步，人们生活习惯不断改变。如果一个银行想对你的客户做更加精准和场景化的营销，必须对这个人有非常丰富的了解，比如有多少资产，多少存款等等。你要了解他是不是爱好二次元的人群，喜欢看美人鱼还是美国队长?

　　我们再看房地产企业，作为房企要转型，转型干什么。如果追随国外的潮流，从传统房地产交易转型去做资产的管理，甚至做资产证券化，那他们将会面对非常窘迫的情况。在之前，他们和业主之间是一个完全脱离的关系，他们想的就是到我这买房，剩下的事情跟我没有关系，我也不希望跟你有关系。当有一天想去经营存量业主的时候，想去向业主推金融产品的时候，就非常尴尬地发现完全不了解他的业主。应该怎么办?这需要想办法重新建立业主的相关数据信息，其实这就是在房地产行业以及几乎所有的企业对自己直接客户最直接的需求。

　　我再举一个例子，酒店集团华住，它非常典型，有6500万会员的数据，知道这些人什么时候入住什么酒店，做了哪些混业经营，除了有自己的电商甚至旅游景点，同时还卖哪些衍生产品等。它们除了住宿数据外，完全不了解家庭构成，平时有什么爱好，所以需要通过跟其他的合作，来做一个更全面的分析。通过对用户新行为数据采集，能够让自己的数据和别人共享，流动的数据可打通内外部的需求，从数据资产的一侧看到用户的痛点。

　　再举一个银行的例子，比如兴业，是目前跟TalkingData在整个基础数据咨询方法论这块合作最深的企业。什么逻辑和策略，如何展开宏大运营的体系，这种问题不仅仅兴业回答不了，TalkingData也回答不了。我们做出适用于基础数据的体系和方法论，整个兴业银行在组织结构上从业务展开，创新上面按照这套数据体系和方法论展开。所有的采集、使用都是有目的性的，不是盲目，不会做无用功，不会走很多弯路，这是我们在兴业做的比较基础的方法论。

　　在咨询方法论这块有更多深入业务的方法，比如万达。万达的需求在哪里，在于想做创新业务，规划的非常清晰，有这么多的加盟商铺，阿里蚂蚁金服能够放，我为什么不可以，我可以在线下商铺放。然而他并没有做好传统商铺的数据采集，没有这些数据准备去做放贷是不现实的。第二个需求是整体业务研发，从对中小加盟商铺演变到万达陌生人群放贷，这个问题里面我跟他们的CIO有比较深刻的沟通。他们的痛点非常清晰，每天在中国有四千万的人流在万达商业地产里边，但实际上完全不了解这些人，他们的背景是什么，他们从哪里来，为什么到万达，他们对什么感兴趣，他们想买什么，他们对什么不满意等等，统统不知道。所以TalkingData给万达梳理的是，什么是完全不具备的数据采集能力，怎么建立起来，而且按照短、中、长期的配置帮助他实现，这一切靠的就是咨询，需要先和万达梳理业务需求，已有的IT架构和可以重点投入的领域。

　　再举一个金融的例子，大家知道有一个人群叫羊毛党，做金融的客户可能比较了解。那是在去年的时候，在华南有一家不大的企业兴致勃勃做了他自己的互联网金融产品发布会，投了两个亿，做互联网金融产品，但是它的互联网金融产品在第一天非常好，直接被抢光，两个月后出现大笔抛售，大概八千万，就是产品买进来然后全部抛掉。后来了解到，原来是一个人分一万个帐户集中抢购进来的，在这个过程中把大量的返券、返现放到自己囊中。然后这家公司直接倒掉，这是很极端的例子。做互联网金融企业都会面对，而且有愈演愈烈的势头，这就是新的对反欺诈的诉求。

　　我们用传统的技术、策略能够解决这个问题吗?不可以，这需要专业的咨询和客户，一起通过数据的方法去把解决方案找到，这也是我举的一个比较典型的、需要人的智慧参与的一个案例。这块同样有一个汇总，数据咨询包含已经产出的一些所谓的指标体系，同一种语言讲话，包括关系模型等等，其实还有很多，这些都是人的智慧的积累。

　　我们来看第三类比较典型的需求。刚进数据行业应用这个领域，有一个观点是说数据要用在营销场景上。最早我对这件事情也是不信的，直到我去了房地产企业。去了之后，老板告诉我上海花桥有一块地，是较为重要的一块地，但是拿不走。团队有两个相反的建议，一个告诉他一定要拿，一个告诉他一定不要拿。他们只好求救于我们，我们非常精彩地解决了这个问题。但是他给我非常大的启示是，需要去解决的业务问题千奇百怪，能够解决很大问题的同时也应该解决很细微的问题。

　　体现在数据分析、运营平台，大数据管理平台的内容有很多，表达的其实就一个诉求——我们需要数据，我们需要应用。有好的技术，能够承载未来想去做的业务。大家对于技术的需求是很确定的，在数据基础之上基于这样的技术，做到数据处理、运营支撑、指标计算以及可视化等，这些都是需要解决的问题。