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企业如何从社交媒体获益

(2011-11-27 22:36:48)
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杂谈

问题:我们是一家制药公司,最近公司也开通了微博在尝试“社交媒体”的功能。请教刘教授,眼下风风火火的“社交媒体”或“社交网络”对企业的发展到底有什么作用?

 

答案:这是个时髦话题!在我接触的企业家或企业高管人员中,我觉得一个最大的误读是对“社交网络”(social networks)或“社交媒体”(social media)概念的理解。不清除这个概念的误解,很难去深层次谈对企业的益处。 今天的微博(国外的twitter)、开心网、人人网(国外的Facebook)等只是社交网络概念的一部分,远不是全部。其实,真正的社交网络概念是指,我们每一个人每天的行为都处在一种或几种网络中,而且随时被这些网络定义或格式化。比如,任何一个活着的地球人要么有他所属的朋友和家人的交往圈子(狭义的social networks)、要么有他归属的工作单位同事或客户等工作相关的“专业圈子”(professional network, 国外的LinkedIn就是典型例子)、要么有他业余爱好(比如摄影)和业余兼职(比如帮孩子学校义务组织球赛)的圈子(avocation networks),实在难以想像任何一个人会完全生活在这些圈子之外。因此,“社交网络”或“社交媒体”正确地理解应当是这些广义的人际关系网络,而互联网技术的迅猛发展只不过为各色各样的圈子,建立了技术的平台。这些名目繁多的技术平台(包括微博)只是从不同的维度极大地方便了人际关系网络的建立、延伸或行为信息的捕捉。

 

企业的运营有多个层面,比如招聘、技术创新、产品研发、把产品和服务卖出去等等。在互联网技术不发达的年代,一个销售员要找到潜在客户,可能要靠日积月累的客户关系数据、客户介绍客户、朋友介绍客户、或索性打电话挨着试;今天这个销售员可能在微博上查看一个客户的“粉丝”或“关注”者,就有可能轻松地找出一批潜在的客户。但这个例子简直是太“小儿科”了!因为从企业应用的角度,我们完全可以去建立一套系统地、实时地、有规模的方法来充分发挥网路技术平台的作用。作为医药制造公司,假如你的新药的推广成功很大是取决于医生的处方,通过互联网的社交平台和你原来传统的推销员信息收集渠道结合,你可以定期获取许多丰富的信息,比如“对此类新药评价最好的医生有哪些人?”、“他们和哪些医生平时沟通频次最高?”、“使用这些新药的病人和哪些人接触最多?”、“这些病人还就诊哪些其他的医生?”、“保险公司对该类病人的数据显示该类新药的使用模式有哪些?”等等。显然,如果你能定期收取这些信息,将大幅度提升贵公司新药的销售业绩。但你可能已经看出,者绝不是可靠一个“新浪微博”和一个“人人网”的查询能获得的,企业必须全方位地去构建自己的跨媒体、跨平台、线上线下结合的多元化社交网络分析技术,才能真正释放出“社交网络”的商业价值。这里需要强调两点,一是商业解析学(business analytics)是核心,它是一套分析和判读数据内容、演义结论的方法,即使在没有互联网技术的情况下,商业解析学也是需要的;二是传统的数据收集和分析不应被简单地摈弃,而是和互联网上的社交网路平台功能的有机结合。有人把“社交网路”在企业运营的应用理解成“微博营销”、“微招聘”等,的确是过于简单化了。

 

除了医药公司销售的例子,社交网络在企业的其他运营环节也大有用武之地。比如人力资源管理、技术和产品研发等等。最后我介绍一下宝洁公司在产品管理方面利用社交媒体的做法,或许对你有启发。宝洁公司有着60多年的历史,在洗衣粉、牙膏、尿不湿纸巾、护肤品、化妆品等品类拥有许多全球知名品牌。该公司一直坚持和客户保持最近的距离、定期测评客户对各品类的满意度。过去,宝洁公司获取客户对产品满意度的信息主要是两个手段:800免费访谈电话和面对面的抽样访谈(focus groups)。公司董事长马克多纳先生(Bob McDonald)回忆说,20年前他做产品经理那会儿,每天下班回家时经常带着一堆录音磁带,是当天客户打过来的投诉电话或表扬电话的录音,晚饭后就关起门来听这些磁带,记录下客户提出的问题,找出规律性的东西,第二天汇报改进。 如今随着社交媒体的兴起,宝洁公司在产品经理和客服经理、公司高层管理者的电脑终端上,建立了“客户驾驶舱”(customer cockpit) 的应用界面。每天上班或下班在家,打开这个界面你可以在菜单上选择来自各种电子渠道的客户信息,比如通过twitter发来的成百上千的关于某类产品的投诉信息,你可以随便设定参数进行分析整合;你也可以跟踪查看脸谱网站(Facebook)的相关信息,当然还可以轻松地进入到类似与BBS这样的客户“聊天室”旁听大家对某类产品的反映。宝洁当然还保留了传统方式,比如800免费电话热线。最重要的是,他们能把“客户驾驶舱”这个系统,通过技术设计能实现对不同类型的数据、不同来源的信息做加工整合,推导出依据商业解析学(business analytics)要求的有价值的、和你相关的信息或图表,极大地方便了决策、加深了对问题的理解,解决问题的精准度也大幅提高。

 

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