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太鸡贼?来瞅瞅「空间大数据」如何帮商业企业「杀熟」吧 | 独家

泰伯网2018-05-07 10:36:29

摘要: 两个人的位置不同,看到同一件商品的价格就不同,这就是商家在追求利润最大化背后的个人区别定价。

  商品价格的微小变化会给公司收益带来巨大影响,在海量数据中挖掘出有用数据来辅助定价,一直都是令企业高管头疼的问题。但随着客户数据的高度细化以及位置相关性逐渐加强,管理者没有理由不把定价策略重新重视起来。

  近日,Esri的布莱恩·克罗斯(Brian Cross)与商业实务主管约翰·莱纳汉(John Lenahan),一起讨论了当今个性化定价的新动向。他们谈到精准定价对于企业利润的影响;并用实例说明目前在保险和零售两大领域,位置数据是如何对商品个性化定价起作用的;此外,特定时间、特定地点的精确客流量也有助于商品区别定价,最后指出位置数据辅助个性化定价所需的技术及未来展望。

  布莱恩:此前,我曾与多位思想领袖讨论位置智能如何冲击商业领域,我们谈到了大数据、物联网中的位置信息对于当今商业环境的影响,还谈到了越来越多的企业更加重视位置数据的应用,他们都在以超本地化的方式解读消费者。您曾在多个行业工作过,所以您认为客户数据的下一个前沿领域将会是什么?

  约翰:我看到的一个重大转变就是:客户数据在大量增长,企业对客户的理解也在逐渐加深。在数字世界中,企业与客户之间的连接提供了大量的数据,包括销售数据、会员卡信息和实体店收集的数据。对于企业来说,这些数据的应用领域有很多,比如个性化定价,尤其是在使用在线工具和购物网站的时候。这其中我看到一个比较有趣问题:如何实现让顾客在商店或在线购物时,根据其所处位置的不同,而看到同一商品的不同价格?

  我们看到企业正在使用各种方式对位置数据进行分析,以更好地理解客户行为,制定更好的定价策略。对于某些领域来说,根据位置数据定价是一个全新的概念,但在保险业和零售业,这一概念正在迅速发展。

  布莱恩:首先我想问一下,企业管理者为什么认为定价如此重要?

  约翰:我认为大多数高管都非常明白定价的重要性,但他们可能还没有意识到定价的重要性究竟有多大。世界顶级会计师事务所普华永道发现,商品价格每上涨1%,通常会对公司的利润产生11%的影响。所以公司收集的每一条客户数据,在公司精确定价、甚至是特定客户区别定价方面,都会对盈利产生重大影响。

  保险业中的位置智能,为风险定价

  布莱恩:您刚刚提到消费者的位置可以改变商品和服务的价格,这在保险行业是如何进行的?

  约翰:保险公司相对比较擅长为风险定价,但他们却并不总能确切地知道哪里存在风险。而如今,许多保险公司都在通过远程信息处理或移动APP,与客户建立数字链接,并获得更准确的客户数据。这些数据流为保险公司提供了一种新型的、包含位置信息的风险情报。我们合作的保险公司正在使用这些数据。

  首先是针对固定地点的风险预估,包括更准确地追踪飓风、估算洪泛平原范围等,这将帮助保险公司更好地为住房保险额度定价,因为他们已经获得了有关这些风险的详细位置数据。

  另一种情况则是移动地点的风险评估。比如汽车保险公司使用远程信息技术,采集司机在驾驶过程中的各类行为,并加以分析,根据分析结果来调整司机的投保价格或折扣,这就是著名的UBI车险(驾驶人行为保险),在该模式下,客户同意由保险公司跟踪和分析其驾驶行为。

  本文作者注:在UBI保险模式下,保险公司除了采集司机的基本信息、驾驶时间、里程外,还采集司机的驾驶行为,包括司机是否经常突然加速减速、是否经常猛踩刹车、是否长按喇叭、是否违反交通规则等。

  布莱恩:大多数人想到UBI,我相信他们想到的都是跟踪超速驾驶、分心驾驶行为,而你却看到了其中有关位置的应用。

  约翰:是的。一个人的风险状况和保费不仅取决于他们的驾驶方式,而且还取决于他们驾驶的地点和路线。某人在投保UBI车险时,可能会告诉保险公司,“我90%的行程都是用来通勤,即往返于家和单位之间,而另外10%是在周末带着孩子一起去踢足球或者去外面吃饭。“

  但是,经过六个月的数据收集后,保险公司可能会发现,这个人实际上只有50%的行程是通勤,有25%的行程是绕道去洗衣店或杂货铺。保险公司可以将这些信息与交通事故数据、高风险道路数据、以及事故高发区数据叠加,甚至细微到分析司机的左转频率。这些位置相关的信息,将帮助保险公司更准确地确定风险,最终影响司机的保额。

  零售业中的个性化定价

  布莱恩:在零售领域,地理信息是如何改变商品定价的?

  约翰:零售业在全国或某个特定市场中的传统定价方式,是根据每个市场的人口统计数据和生活成本调整价格,而如今的在线旅游、购物网站等,已经向零售商提出了更多细化的挑战。例如,这些网站非常善于引导个人完成购买,他们分析购物者的浏览历史,如顾客浏览某产品已经五次,并将其放入购物车,但最终离开,网站根据这些数据向该顾客提供定制优惠,以促使其购买商品。

  在现实世界中,这些技术全部失效。那么在现实世界中,我们用于个性化定价的技术是什么呢?那就是将移动APP和室内定位技术结合。

  布莱恩:这让我想到制图行业的一个趋势,即制图业的重心正在向室内地图转移。那么,零售商在是室内地图方面都做了哪些尝试?

  约翰:我们已经和几家零售商进行了沟通,他们正在分析顾客在店内的移动模式,最后根据客户的忠诚度、购物历史以及他们在商店中的位置,实时调整购物体验和价格

  在现实生活中,一个拥有某超市app的购物者, 在工作日晚上购物的时候,可能还会选择这家超市。而当他在超市中靠近特定通道时,系统会识别出他刚刚路过他常买的牛奶货架,而这时系统会自动向他提供优惠券,以刺激其购买。

  此外,商家也绘制了顾客在商店中徘徊的热点地图,并利用该信息在商店的不同位置提供不同的价格。

  人类天气如何影响定价

  本文作者注:“人类天气”指的是有关人类活动的实时或近实时的大数据流,其中主要指的是位置数据,这个概念是一种类比,将人类活动预测比作天气预报。想要了解如何根据位置数据预测人类活动,请参阅《人类位置数据也可以像天气预报一样预测吗?》

  布莱恩:多数商店在长期经营过程中,已经比较了解宏观顾客流量对商品种类和价格的影响,比如某个商店位于市郊通往山区的路上,那么它可能会存放柴火,并适当提高啤酒的价格。但如今随着数据更加细化,零售商的决策会有什么哪些趋势?对定价将会产生哪些影响?

  约翰:的确,多年来流量模式一直在指导着商店定价,但现在,我们看到大量移动数据正在收集,尤其是在城市核心区,所以,零售商可以获得一个特定区域准确的人流量数据、以及商店潜在客户的种类,这些位置相关数据将会帮助商店分析商品的种类和价格。

  布莱恩:所以纽约市一条繁忙步行街上的一个小商店,可能会与数据分析公司或媒体公司合作,发现其目标客户群,进而调整特定商品的价格。

  约翰:此外,我们关心的不仅仅是人们在哪里,也关心他们何时在那里。商店会经历每天的早高峰、午餐密集人群和周末路过的人群,不同情形下的目标客户会发生剧烈变化。因此,管理者需要综合考虑流量模式的空间和时间因素,即客户所处的位置和时间点,在其接受某产品的价格上扮演什么角色,进而实时做出决策。

  根据位置定价所需的技术

  布莱恩:在位置定价方面,我们需要用到哪些技术?

  约翰:首先是数据采集技术,即从手机、汽车、传感器和其他物联网硬件中获取数据。其次是计算能力,零售、保险等行能够处理和使用这些海量的客户位置数据。第三是易用的工具,例如GIS技术正变得更加易用,在与非专业人员合作的时候变得更加容易。

  个性化定价未来怎样进一步发展

  布莱恩:个性化定价的未来发展路线如何?

  约翰:在保险方面,我认为UBI模式和远程信息处理只是一个开始。未来,当共享汽车和自动驾驶汽车广泛应用时,那时的司机将不再是一个人、或者根本没有司机,到那时保险公司必须更具创造性,根据不同的驾驶模式和交通模式,更好地了解他们应该提供什么样的产品。

  无论是哪个行业,我们都要遵循一个底线,即那些希望使用这些信息来更有效地定价的公司,必须以为客户提供价值为根本。只有当客户从这种合作方式中看到价值,才会愿意共享自己的数据,而最终个性化定价才会真正起作用。客户希望感受到的是一种联系,而不希望这是一种侵犯,这就是公司在获得越来越多的客户数据时,不得不罢手的平衡点。

  但正如我之前所说,我们现在面临的挑战和机遇,依旧是能够使用位置数据辅助定价,位置可以为定价策略提供重要输入,帮助公司与客户互动,推动利润增长。

[责任编辑:陈丽君]
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