智能搜索 突破 BI 应用瓶颈

    商业智能（ BI ）是由 Gartner 公司于上世纪 90 年代提出的。它主要包括四大功能：数据管理功能、数据分析功能、知识发现功能、企业优化功能。而前三个方面都是在与企业的数据信息打交道。在不断发展的 BI 领域，准确地挖掘、发现、呈现这些数据信息则显得有些力不从心。

    企业中的数据信息不仅包括结构化信息，更多的是非结构化信息，它以 Word 、 PPT 等形式存在于企业的信息系统中。据统计，企业中的非结构化数据已经占到 85 ％。如何找到他们成为 BI 应用的一大瓶颈。

    目前，国内各行业的 BI 应用还处在报表、查询、报告等简单的应用阶段。虽然这些能够满足企业局部应用的需要，但是，在企业战略管理、绩效管理、风险监控等企业级应用方面还有很多不足。随着企业用户应用的不断成熟，高级分析与决策支持的需求不断增强，更能够体现 BI 的商业价值的市场预测、风险分析、绩效管理等高级应用需求会不断加强， BI 的应用比率也会不断提高。
   
    在这方面，国外的经验值得国内企业借鉴。国外不少知名企业应用搜索技术，不仅为企业内部不同职位的人员提供搜索工具，还能呈现个性化的搜索结果，为决策提供良好保证。同时它还为企业内部员工提供了一个交流和学习的平台。

    作为这种智能搜索技术的提供者， Autonomy 拥有丰富的客户资源和实施经验。今年年初， Autonomy 完成了对 Verity 的收购， Autonomy 提出的智能化搜索技术将会进一步丰富与完善，一个基于企业级应用的基础软件平台初步形成。

    Autonomy 的解决方案是关注事物之间的关系，它不是基于第三方的定义来确定的，而是根据模式而定的。每个人对一个词的定义都会不同，但是 Autonomy 可以理解信息的意义和信息间的连接。它可以跟踪用户使用行为，实时确定专业技术和技能情况，监控信息，跟踪用户使用信息的模式，并且使用这些信息。

   业内人士认为， BI 应用下一步需要集成分析功能和搜索功能，能够以各种方式查询数据，以此推动企业内部各种资源的整合，寻求可以增加销售额、提高效率的市场机会。 Autonomy 的结构化技术使其成为自动内容提供服务系统，其功能类似于一个搜索人员：获取用户感兴趣的信息、将信息和感兴趣的人共享，并且将这些整理成演示文稿、报表和电子表格以便实际应用。其区别是，系统不仅可以自动查找必需的信息，而且可以足够灵敏地将那些需要的信息反馈回来。根据内容，而不只是根据关键字， Autonomy 提供的是更准确的信息 ，而不是提供一些包含关键字但彼此没有密切联系的页面信息。

    根据使用者的不同角色，提供更富个性化的搜索结果，系统可以自动判别使用者的身份，提供相应的结果。此外，系统还具有 “ 学习 ” 功能，通过使用者的搜索频率，更新系统的 “ 知识库 ” ，与使用者共同成长。 Autonomy 的智能搜索技术可以真正做到因人而宜。

    其实，作为目前的国内用户，只要能更好地访问目前生成的商业信息，大多数企业也就心满意足了。但是业内人士指出，中国的 BI 市场成长迅速。在全球化视野下，商业环境和竞争节奏发生急剧变化，客观上提升了中国企业对 BI 的需求。今后，企业需要改变原有的业务方式来应对竞争的变化：及时了解业务状况、进行快速决策等等。他表示，以智能搜索为代表的搜索技术将突破 BI 应用的瓶颈，推动中国 BI 市场的健康发展。

   “ 顾客就是上帝 ” 这是一句企业名言。仔细考虑一下，在商品流通如此发达的社会里，顾客的角色不仅仅是购买者，而成为了企业产品与服务的主导者。在商品短缺的时代，顾客购买食物、日用品都只看重其功能性，如今，顾客对产品的选购标准已经各式各样。像一台电脑的外壳颜色必须与书房里的色调相配；选购手机时，更看重手机外形是否符合个人的品位；连最常见的洗发水，也被分为洗发型、养发型和干洗型。这种变化是随着商品不断丰富而产生的必然结果。有些企业通过产品的设计差异化来寻求产品的卖点，而聪明的企业则是根据顾客的差异化来寻找生存之道。

堆积在企业面前的上帝 Profile

    那么企业如何衡量顾客呢？摆在某饮料企业赵总办公室桌面上是堆积如山的报表：某地区日销售报表、某店面销售报表、某市场费用报表、各种毛利报表 …… 唯独缺少的有关顾客的报表分析。 “ 谁能告诉我，现在的顾客心理在想什么？ ” 这是一句来自很多像赵总一样的管理者的疑虑。的确， “ 顾客 ” 是一种抽象的定义。它有着简单而统一的解释：凡是购买企业制造的产品并最终使用的人员都称为顾客。它也有复杂的区分：企业购买者常常会大量采购但频率很低，一般顾客是小量购买几乎天天都会发生；有些顾客是消费者，有些顾客是产品转移者（比如购买不是自己使用，而是送给他人使用）；有些顾客是品牌忠诚者，有些顾客是随意购买者 …… 顾客本身就有如此多的区分，难怪管理者无从下手。

    为了正确的衡量企业的上帝，我们先分析一下如何获取有关顾客的数据。 “ 巧妇难为无米之炊 ” 没有真实的数据作为分析的依据，任何结论都是主观的，不可靠的。制造企业的顾客就是下订单的客户，因此，通过企业内部的 ERP 就可以采集到客户的信息。像客户下订单的时间、平均订单额、付款方式等。零售企业的顾客数据采集可就不容易了，首先顾客是相对动态的，而且无法识别。例如，我们去同一个地点购买服装，服装店里的导购员可能知道我们是谁，而录入到电脑里的数据是无法区分购买者的身份。但有些企业的管理者是聪明的，于是，我们在各大超市里都能看到一种称为 “ 会员卡 ” 的东西。在超市办理 “ 会员卡 ” 不需要额外的花费，只要填上个人的信息即可。拥有会员卡的消费者可以在金额上可以得到一点优惠，而此举则可让电脑识别出顾客的身份，以便日后分析。即使没有办法去做 “ 会员卡 ” 的企业，也可以通过市场调查来分析自己的目标客户。当然，最后这种方法比较被动。

三种顾客衡量方法

   有了顾客的数据，下面我们看一下如何分析这些数据。

一、顾客常规划分。
    将顾客按其自身特性划分为不同的属性，比如性别、年龄段、经济基础、职业、家庭、婚姻、民族、学历、地域等多个维度进行区分。然后统计出各自的销售比例，以寻找产品的目标对象。我们将销售额按顾客的 “ 性别 ” ， “ 婚否 ” ， “ 学历 ” 放在一起比较，就会发现顾客的特性。首先，通过左下角的饼图，可以看出男性和女性的购买比率都在 50% 左右，这表示此产品对顾客的性别是不敏感的。同样，在右下角的饼图中，我们也可以看出已婚和未婚的顾客比率也是 1 ： 1 。如果企业根据以上结论而放弃寻找顾客差异的话，那会忽略一个关键的因素，学历分析（右上角图示）。在学历中可以看出， “ 高中学历 ” 的购买比率是最大的，因此企业的目标顾客群将是高中学历的顾客。

二、顾客频率分析。
    只购买一次产品的顾客不是企业的重点对象，企业在寻找购买频率高的顾客作为目标对象，因为他们才是为企业提供连续经济源泉的上帝。顾客的购买频率越高，表示企业的产品越畅销；反之表示市场对此款产品的冷淡，甚至会导致产品严重的滞销。顾客购买频率的计算公式：顾客购买频率 = （一段时间内客户的购买次数） / 时间单位。由于商品本身存在的生命周期，因此顾客在购买此商品的一段时间内是不会再购买相同的产品。洗发水、化妆品就属于此类产品。相比之下，食物和饮料的生命周期很短，当天购买后当天就会食用。下图是某日用品的客户频率分析，可以看出，客户的频率在 7 月达到了峰值。也就是说，在 7 月份有大量的客户不止一次购买本企业的产品。这是企业真正意义的销售旺季，应该被管理者重视。

三、挽留率分析。
    任何企业都希望有新的顾客来光顾，同时保证老的顾客不会减少。这样企业才会成长，并且取得优势的市场份额。但顾客的挽留率如何计算呢？挽留率 = （一段时间购买次数超过一次的顾客数量） / 一段时间所有顾客数量。那么企业如何观看这个指标呢？如果挽留率保持是一个稳定的状态，表示企业的经营是健康的，不断有新的顾客进入来补充遗失的老顾客购买量。如果挽留率突然下降，表示由于企业作出大量的促销而导致新顾客的数量增长，因此老顾客的比重也会随之下降。下图为每月新老顾客的比较图。柱形图的下部是老顾客的数量，而上部为新顾客的数量。

    以上所谈到的三种顾客衡量标准是企业最实用最简便的方法，无论制造型企业还是零售流通类企业都可以尝试着将顾客数据进行分析。除此分析方法外，还包括顾客消费行为分析、产品搭配分析、顾客价格敏感分析等多种分析方法。由于篇幅所限，在此就不一一阐述。

    顾客作为企业的上帝，并不是模糊的抽象的，只要采用正确的工具和方法，就可以使企业做的更好更有效率。你的企业有没有衡量 “ 上帝 ” 呢？

    注：以上图形来自明基商业智能软件截图，图示数据为展示数据。