数据资产的“雪球效应”

赵建凯

160多年前，路透社为投资者提供一种最原始的信息服务，用信鸽在亚琛和布鲁塞尔之间传递股票价格信息。投资者购买这种服务，然后买入或者卖出之前定价错误的证券，并从中获利。“时间就是金钱”在此时已被阐释地足够透彻。之所以错误定价，在于交易的另一方没有及时更新信息。

很显然，哪个投资者手中的“信鸽”足够多，哪个就能获得比别人足够高的利益。股票数量是有限的，先人一步的投资者所交易的股票数量总是比别人多，赚得钱自然也比别人多，然后用更多的钱来买更多的“信鸽”，再赚更多的钱。如此周而复始，他手中掌握的股票信息就像滚雪球一样越滚越大，他用来装钱的保险箱自然也越来越大。

这种一旦在最初获得起始优势，得以让“雪球”越滚越大，优势越来越明显的现象被人们称之为“滚雪球效应”。而在经济学中则称之为“报酬递增率”规律，即由小开始，所获利润又转换为资产，资产越来越多，利润也越来越多，利润再转换成资产，“雪球”越滚越大。

如今，人们不再依靠信鸽来传递股票价格。但雪球效应并没有消失，信息、数据仍然是其触发机制，获得起始优势、越滚越大仍然是其根本“原理”。与之前所不同的是，这种信息、数据的“雪球效应”不仅仅发生在资本市场上，还发生在更多的实体经济企业中，通过对企业内部大数据的收集与分析，让数据变为企业的一种资产，并产生利润；而在形成利润的过程中，又生成出新的数据资产，再产生更多的利润，“雪球”越滚越大。

让“百货数据”成为“百万资产”

瑞士达沃斯经济论坛的一份报告称，数据已经成为一种同货币或黄金一样的新型经济资产类别。但长久以来，企业并没有意识到数据是可以为其带来经济效益的一种资产，而往往把它看成是一种副产品，或者是企业计算中形成的被用来查询的副产品，或者是企业经营活动中为追求其他商业目标而产生的副产品。

在如今竞争激烈的连锁超市领域，得到有效利用的数据已经成为重要的企业资产。在其他的超市连锁店里，顾客的购物小票只是店方用来最后结算的一张“账单”。而在物美超市，却把这张再普通不过的热敏纸变成了实实在在的钞票。物美会定期整理顾客购物小票的历史数据，并依据会员卡信息，分析出以超市为圆心，半径1.5公里地理范围内顾客的购物习性。每天大概会有一万多顾客来物美买东西，每人平均要买七八种商品，对这些小票数据进行分析，物美可以清楚地知道在什么季节，有什么东西好卖，卖出了多少，利润是多少，卖了多少品种，库存剩多少，要进多少货等等。通常情况下，物美可以根据16周的小票历史数据，成功预测出未来4周某种商品的具体需求量，并据此进行各种促销活动。

通过对历史数据的分析，物美发现每到入秋时节，食用油的销量会增加。主要是因为随着气温降低，人们会加大补充热量和营养，炒菜时会加入更多的肉类食材，这就让食用油的消耗随之增加。物美据此在节气立秋那天推出一款品牌食用油的促销，顾客如果一次性累计消费48元，在POS机端结账的时候，收银员会告之只要再加10元，就可以换购一桶价值22.9元的花生油。这样一来，物美把收银区变成了促销区，让收银员又兼职完成了促销员的职责。结果发现，会有40%的顾客选择加钱换购。而该品牌的花生油在三周内的换购促销活动中的销售额，超过以往一年的总销售额。物美把从POS机端得来的历史数据整理分析，然后又在POS机端“滚”出了自己的利润“雪球”。

POS机成了物美的“造雪机”，而燕莎的“造雪机”却在会员卡的方寸之间。

作为国内第一家高档奢侈品商场，燕莎商城目前拥有超过20万的会员。通过会员在购物结账时刷会员卡，燕莎掌握着每一条“鲜活”的会员信息，比如32岁的男性顾客里，在秋季到来时，选择购买正装的有多少人，选择休闲装的有多少，偏爱户外探险服装的又有多少；每类人每年在同类服装上的消费总额是多少；偏爱的品牌又是什么等等。

根据这些季节性的历史销售数据，再结合新品的上市营销活动，燕莎会事先估算出这个营销活动的预销售金额——比如100万元，然后限定诸如服装款型、品牌、销售时间、利润回报等几项条件。这时候，符合“条件”的目标会员信息就会全部显示出来，数量会有5000人，姓氏名谁，每人在最近两个月以及历年同时期内的消费金额、频率、消费时间、消费意向预测等数据和图表都一清二楚。确定好了人群后，再按照预先设置好的格式和内容，自动为这5000人发去短信，告之活动的时间、品牌等信息。燕莎的“雪球效应”在这一张小小的会员卡上爆发，最终让燕莎近几年保持了12%～15%的涨幅。

让雪球滚起来

把数据“玩”成资产，UPS应算是个中好手。

UPS自己有一支222架喷气飞机的机队，并同时租用了300架飞机，可谓是“飞机满天飞”。而在地面上，UPS有超过12万辆的运输车也在满地跑。作为一家全球性的物流公司，UPS管理着来自世界220多个国家和地区的物流、资金流和信息流，仅每天处理的包裹在线追踪请求就超过2600万次。

这家被《财富》杂志形容为“有卡车的技术型公司（A Technology Company with Trucks）”的物流企业，还拥有超过10万个的信息收集设备，用来收集包裹数据，再通过遍布全球的15万个工作站将每天所处理的包裹95%的信息传回到总部。在平时的运输中，UPS卡车就如同一个“捕捉器”，把某个地区在特定时间段的交通流量情况，甚至整个威尼斯城里每个陆上涵洞、每条巷子的高度和宽度情况都记录下来，从而可以在不同的时间点上根据拥堵情况调整货车的最佳线路。

上天入地的各种数据“捕捉器”为UPS绘制了一张只属于自己的“世界交通图”，有了它，UPS可以设计出最佳线路，大大节省了运输成本和时间。除此之外，在长期的客户服务中，UPS更积累了丰富的服务经验数据，从而让供应商把自己的物流采购、资金结算甚至人员调配都放心交给UPS来做。依靠数据的收集和分析，不仅让UPS在2011年的营业额达到531亿美元，更让其从一家快递公司迅速向一家全方位的综合供应链服务提供商转型。

在实际运作中，UPS把这些数据转化成了每一客户的每一包裹在每一秒钟内每一运输节点上节省运输成本、提高运输效率的“良剂”。而随着货物在运输过程中的层层递进，UPS利润的雪球自然越滚越大。

UPS的“雪球效应”爆发地有点润物细无声，而安得物流在这方面则显得“直白”得多。

安得物流目前在全国有500多万平米的仓库、4000多辆运输车、200多个物流平台，并对其实现了实时监控，正如自己所说的：“物畅其流，掌控自如”。安得物流的数千辆卡车上也都有非常灵敏的“感应器”， 每隔5分钟就会把车辆所在的经纬度、行驶速度、车厢温度等数据传回到总部的监控中心里。更为“苛刻”的是，安得还对配送货车在路上的驻留时间有严格规定和监控。司机正常的加油，甚至吃饭休息等所停留时间要控制在一个小时内。如果因为天气、交通堵塞等原因而超过一个小时，数据及时回传后，公司总部会及时联系货物的收货员重新预约收货时间，以免“窝工”。

有了这紧密衔接的数据，以及对以往历史数据的分析结果，安得很清楚把什么货运到什么地方的具体价格是多少，可以很精细地算出运10吨的棉花到北京，与运20吨的家用电器到北京相比，哪个的成本要高一些。在前期与客户沟通时，安得就是据此增强了自己的议价能力，在谈笑间就让“雪球效应”瞬间爆发。

让数据直接转化为销售

宝洁让雪球效应变成了一场更大的“雪暴”。

对于每天要服务全球42亿顾客的宝洁而言，每天扑面而来的海量客户反馈数据并没有让其措手不及，而是应付自如。宝洁把消费者数据升华为董事会层面、企业级风险管理的重要议题，早在上世纪80年代，宝洁就会把消费者打来的热线电话录进磁带里，反复听，以便从中分析出客户潜在的产品需求。如今，宝洁会用专门的数学分析法来查看博客、电子商务网站、社交网站上的客户评论，并按品牌分类，把产品的评论内容与公司内的研发、生产、销售、市场等相关联的员工个人进行对接，上至公司CEO，下到一线销售人员能直接看到。在一款新型香味添加剂的研发中，宝洁就是利用了数以万计的客户评价来制定营销活动，并取得良好的效果。而通过分析全球80多个国家和地区婴儿妈妈对尿布的评论，宝洁也设计出了最贴合不同地区婴儿身体的尿布，用宝洁的话说：“可以为地球上所有婴儿设计任何一款尿布。”

不只是收集分析消费者数据，宝洁甚至将消费者的感受直接在现场转化成销售策略。

在以往进行创新研究时，宝洁需要投入大量的人力、物力设计消费者调查小组，并对不同的种族和年龄分布，进行调查。这样既费时又费力，而且调查样本容量小，且不具有代表性。如今，有了海量的客户数据后，宝洁可以把来自特定种族、不同文化背景、不同地理区域的客户评价数据结合在一起，虚拟出一个适合某项新产品的特定消费人群，然后分析出这位“消费者”的习惯，比如产品颜色、形状、货架上的摆放位置等等，直接在现场就把数据转化成了销售策略，这既缩减了新品的开发成本和上市时间，加速了上市过程，抢得了商业先机，又可以提高客户的消费体验质量，让用户更愿意来使用、评价产品，刮起一场更大的“雪暴”。“正是数据帮助我们创建了品牌，维护了品牌的活力。”宝洁说。