案例解析

数据是我们在日常生活、企业经营和政府管理过程中需要经常面对的，如何处理并利用这些数据是一门科学。我们将要学习的就是这样一门学科，即专门提供数据研究方法的统计学。统计研究的基本思路是：围绕所研究的问题，从量化研究的角度进行数据的采集、处理和分析，分析的结论成为决策的依据和参考。下面通过Dunnhumby的做法帮助大家认识什么是统计、统计是怎样帮助管理者决策的。

Tesco在选择合作伙伴时看中的就是Dunnhumby善于从业务角度出发利用数据的理念和能力。Dunnhumby是英国第一批致力于分析数据、精确计算出消费者消费模式的公司之一。其以一个统计学家的心态考虑如何让数据发挥作用，这也是那时的IT技术人员没有抓住的一点。Dunnhumby不负众望，不管是在Clubcard启动前的试验阶段，还是启动Clubcard后的十余年间，数据分析师们通过“比别人更好地理解客户”帮助 Tesco 完成了“为顾客创造价值以赢取他们终生的忠诚”的使命。

首先，Dunnhumby知道，不能根据顾客某一次的购物来对其下结论，分析结论应根据顾客经常性的、规律性的购买习惯做出。其次，在1995年，Tesco所拥有的数据已超出了当时计算机的处理能力，尝试分析100%的消费者数据在当时几乎是一个不可能完成的重大任务，而且费用很高，所以必须找出处理海量数据的方法。因此，他们只抽取了所有购物数据中的1%进行分析。Tesco有45 000种商品，数据分析发现8 500种商品贡献了90%的销售份额，对1%购物数据中的8 500种商品的购买情况进行分析也能得到对顾客购物模式足够深入的理解。再者，如何为顾客选择某些商品赋予意义呢？传统的市场分析人员习惯于用顾客的人口统计学信息对顾客进行分类，这种顾客细分的方法关注顾客“是谁”。显然，这些信息对于市场分析人员来说过于粗略了。例如，对食品零售商来说，“中年白人男子”这个群体的共性是性别、年龄、种族，而这个群体内部的差异可能远远大于其共性。Dunnhumby 的分析师们利用“桶”（是指顾客日常购物的一些常见组合）的概念来研究顾客的消费偏好，使用聚类分析方法寻找购物时动机或偏好相似的顾客，利用细分顾客数据设立了若干 Tesco“利基俱乐部”。针对计算机“只能简单地执行算法、处理输入数据，但不了解数据背后的业务意义”的风险，分析人员会对计算机给出的细分结果进行仔细验证，评估每个细分的有效性，最后得到几十个反映顾客生活习惯的细分群，并分别取名为“低消费的忠实顾客”“每周顾客”“精打细算的购物者”等。这些名字对应的顾客形象在 Tesco 内部员工心目中栩栩如生，当业务遇到问题时，可以利用这些顾客的生活形态发现并解决问题。这使 Tesco 的一线员工第一次能够将店里一个个活生生的顾客和顾客所属的细分群关联起来。这些细分群已经成为 Tesco 日常决策的重要依据。与业务人员的业务直觉相比，数据分析能够更准确地洞察客户需求。

源于对顾客发自内心的尊重和关怀，Tesco 对 Clubcard 的数据进行了深度分析和利用，并持续进行革新：简化积分规则，对会员分门别类，突出最有价值的顾客，将回报持之以恒等。这些行动使之与其他同行拉开了距离，并真正赢得了顾客的忠诚与尊重。统计成为帮助Tesco实现公司价值、为顾客提供价值的有力工具。