分析競爭力，數字時代的差異化競爭優勢

　　大家好，我是Harry.火。

　　今天是2016年的最後一個工作日，辭舊迎新之際，不知道大家心境如何，我是有些不舍的，畢竟生命的篇章又翻過了一頁。無論紅橙黃綠青藍紫，我想只要這一頁不是白色的，便好。

　　本來臆想著寫一篇年度長文之類的，來畫上扉頁的句號，但蹉跎蹉跎著便擱置了下來。而今天這個題目，其實2個月前就想寫了，但無奈敵（懶）人（癌）太過強大，直到今天才算臨時抱了佛腳。

************下面進入正題************

　　現代商業社會競爭異常激烈，企業能夠實現差異性競爭優勢的方面所剩無幾，尤其像TMT行業，今天屬於你的「閃光」想法，可能明天就會被別人「借鑒」。你的商業模式、你的業務流程、你的產品、甚至你的人才都會被同（chao）質（xi）化。

　　這種情況下，除開傳統的競爭力維度，企業需要、也是時候給自己加上分析競爭力了。因為重視分析的企業會竭盡全力從每一個業務流程的環節上榨取每一滴「剩餘價值」，並將結果作用於業務拓展和內部營運。

　　而說到企業的分析競爭力，在其職能（價值鏈）上的分析結果，我們可以舉一些例子來說明是如何幫助企業獲取競爭優勢的：

零售（B2C）

• 企業對顧客需要的商品了如指掌

• 知道顧客會在哪個價位段進行購買

• 知道每位顧客在某一時間段內會購買多少商品以及是什麼因素會促使他們加大購買量等等

• 知道顧客曾經在哪裡、現在在哪裡、甚至他們講要去哪裡

• 清晰地認識到顧客經常關注的競品是什麼

• 了解顧客的決策路徑及消費動因，對於高捲入的商品可能是AIDMA（汽車、房產、大家電），而低捲入的則可能只是AIDA（快消）：

  AIDMA模型

  AIDA模型

• 了解顧客與顧客之間的關係（通常以關係圖譜方式）並能挖掘出意見領袖

銷售（B2B）

　　通常的做法是利用現有的客戶關係管理系統（CRM）來進行資料庫營銷，而客戶價值模型（CVM）、客戶生命周期（CLM）、RFM模型以及客戶終身價值（CLV）這些常用的理論在更多、更準的數據基礎上變得愈發有效。

客戶價值模型

　　企業還可以使用自動化的決策支持過程以及其他工具把金融、會計和企業資源管理系統與客戶、銷售和訂單數據連接起來，從而形成一個整合多方客戶的360度全方位的圖景。這個網路使得銷售團隊能夠獲取在與客戶面對面溝通前所需要的客戶服務、支持和金融信息，並且為運營團隊了解銷售的過程提供了更高的透明度，從而提供資源和執行計劃的協助。

市場洞察

• 企業對總體市場、目標市場、有效市場及滲透市場的規模及購買力可以量化、監控及預測

• 洞察企業自身在各級市場的經營情況及其潛在需求

• 對企業各類產品的市場份額以及目標競爭對手的份額可以量化對標

• 對企業品牌的影響力、滲透率等市場指標可以精細化衡量

• 得益於地理位置服務（LBS），企業不但可以知道線下敵我雙方的實際布局情況，甚至還能洞察對手的線下營銷活動細節並開發針對性的對策

市場營銷

　　市場營銷因為植根於心理學，一般是難以量化的；但是，現在企業能夠運用多屬性效用理論改進其市場研究的成效。與此類似，廣告行業也在運用計量經濟學的統計方法（例如銷售反應函數），來測定不同廣告和推廣活動將會提高多少銷量。甚至，歸因模型還被運用在渠道營銷上來優化營銷資源的使用、達成營銷開支的最大投資回報。

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*銷售反應函數：指在特定時期內，其他市場營銷組合因素不變，只有一個因素在各種可能的水平下變化時所導致的銷售數量。通常用來解決營銷預算制定困難的問題。

*多屬性效用理論：效用理論又稱消費者行為理論，一種了解和預測消費行為和決策的工具。一般運用多屬性效用理論對消費者的購買決策過程進行分析, 依據商品價格、商品性能、支付風險、質量風險、物流服務和售後服務等屬性構建消費者購買決策的效用曲線並加以分析。

*營銷歸因模型：應用統計方法為購物路徑上的每一個接觸點分配值，這個值反應了營銷接觸點在帶來銷售上的相對強度。通常絕大多數營銷方案將納入五個以上的營銷渠道，意味著我們不但需要構建消費者購買的整條轉化路徑，並且量化衡量路徑上每個接觸點的貢獻度，最終實現營銷渠道的有效管理及資源優化。

除此以外，企業還可以清楚地知道：

• 顧客喜歡以何種方式被觸達

• 線下到店人群他們經常活躍的場所

• 廣告主如何與消費者產生互動

• 目標人群更喜歡哪些類型的應用等

  

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  *付費渠道提高知名度，自媒體和口碑渠道塑造美譽度。企業在不同的區域、時間、所處競爭定位等，都有不同的推廣策略組合。央視廣告，地鐵廣告，院線廣告，視頻廣告，公交廣告，百度廣告，網路聯盟，明星代言，新聞發布會，大型路演，主題促銷等，都不是獨立存在的，他們都是企業市場推廣策略組合中的一。只有制定合理的推廣渠道組合，才能最大化實現廣告傳播的延生、重複和互補效應。

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　　除開現在企業數字化最熱門的市場與銷售領域外，在其他地方一個擁有分析競爭力的企業也能找到潛在的價值。例如在人力資源方面，企業對薪酬成本和人員流動率心裡有數，同時還能計算出員工對凈利潤做出的貢獻或造成的損失，並且知道工資水平是如何與個人業績掛鉤的。甚至得益於大數據應用，企業開始了精準招聘、預測及防止重要員工流失的工作。物流部門也可以利用數據分析來優化其時空管理、降低物流成本。而利用供應鏈方面的數據，企業則可以更好的實施其供應鏈金融的計劃。最後售後服務部可以利用直接對話消費者的機會並輔助以用戶行為與價值分析，不但獲取對商品、服務和品牌的反饋，甚至形成向上銷售或交叉銷售，降低邊際銷售成本、提高顧客的忠誠度。

　　企業的分析競爭力還不應該僅僅是在內部，最出色的分析型競爭者，不僅能衡量自己的核心業務，還能通過其平台分享給生態圈上下游的小夥伴，幫助客戶和供應商衡量其業務活動，互聯互通、共創共贏。例如，大型超市堅持讓供應商使用其零售鏈系統，以監控每家賣場的商品情況，規劃促銷推廣和賣場布局，並減少脫銷現象。另一方面，零售業的經銷商們不僅知道何時庫存不足，更能預見供需和供應鏈方面可能出現的問題，從而保持低庫存率、高優質訂單率和高履約率。向生態夥伴提供整合打通的數據與分析能力，幫助他們獲得業務洞察，從而達到「價值共創」的目標。

　　C2M/C2F柔性生產、製造業的2025、新零售、新製造、新金融都要求企業必須及時提高分析競爭力這一武器來應對瞬息萬變的市場、愈發複雜的顧客以及武裝到牙齒的競爭對手。

　　說了那麼多，那麼具體如何去實行呢？這樣的轉變需要在技術方面進行巨額投資，積累海量數據，並在全公司範圍內形成數據管理戰略。這裡拋磚引玉、主要從四個方面入手：

　　大多數行業中的大多數企業，都有充分的理由去追求基於分析能力的戰略。越來越多的企業都將自己的成功歸因於利用數據的能力。而日益激烈的全球化競爭，更加劇了對於此種能力的需求。然而可以斷言的是，所有這些企業都經歷了一個漫長的、艱難的過程。好事多磨也好、天降大任也罷，致勝之前，總需要付出不菲的代價，才能脫穎而出。無論是企業，還是人。

If you cant measure it, you cant improve it.

- Peter Drucker

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我是有底線的人。
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