商业价值的定义【事件检测提升服务的商业价值】

　　将历史事件与实时事件的数据整合是科学决策的基础，也是先进商业智能的重要功能。目前的市场趋势显示，越来越多的企业已经开始运用这一商业智能的功能来支持企业的决策。 　　一位顾客来到某大型连锁超市退还瑕疵品，此交易记录立即被传送到该连锁超市的企业级数据仓库系统中，系统发现此交易为退回有瑕疵的某项主要商品后，依据先前制定的业务规则触发了一连串的分析操作，分析内容包括客户过去的购买记录、该客户对公司的价值、产品偏好、退货商品的替代性商品、当前商品库存量等，针对该客户及相关商品生成了对应的商业智能分析。
　　根据此商业智能分析的结果，为该客户提供了某项更适合的替代商品，并使客户享受到 20% 的优惠折扣。企业级数据仓库系统将这项替代商品的数据传送至客户服务中心的客服代表处，由客服代表第一时间致电该顾客，在向顾客道歉的同时，将享受20%折扣的替代新商品推荐给顾客。由此，该公司又成功为自己赢得了一位忠诚的客户。
　　同样事件在成千上万的顾客身上被反复演绎着，这正印证了事件检测技术对于企业的价值所在，即在最佳的时机为客户提供以事件为基础的精准服务。这不但有利于保留原客户，开拓新客户，而且可以提高企业交叉行销的成功率。
　　然而直到最近，结合事件与深入的历史数据、产品数据及客户基本数据的功能才得以实现。以前，从来都没有一套简单可靠的方法可以将事件检测、数据分析、商品提供乃至最后实时采取行动结合在一起。
　　
　　事件检测技术提升客服质量
　　
　　事实上，IT 分析研究及业务资询机构 META Group 的资深主管 Charles Garry 指出: “历史事件与实时事件的数据整合，是先进商业智能的基础。一个新的市场趋势正在形成，那就是越来越多的企业开始运用这一商业智能作为决策支持。”在此趋势普及之前就能率先出击的企业将比其他企业更能掌握致胜的先机。
　　在一些企业开始学习如何运用事件检测技术的同时，有些公司已经做到对事件进行实时响应。 虽然在客户离开店面之后，由客服专员打电话致歉也是非常好的业务技巧，但是一些领先企业已经可以结合客户的历史购买记录与当前的事件数据，在第一时间做到对事件进行响应。这能大幅提升企业各方面的获利能力。
　　美国大陆航空公司的案例显示，实现将3000万名旅客的数据存入数据仓库系统，并实现近乎实时的存取速度的确是成功的关键因素。大陆航空能够实时获得旅客历史数据，并在事件发生第一时间响应旅客预期性或非预期性的需求。其一线员工能根据最新的旅客数据，为因班机客满而无法搭乘飞机的旅客提供实时的适当补偿; 或者重新安排到达班机的停机口，以方便转机旅客搭乘下一班飞机; 或者记录长期服务旅客在总统俱乐部时最喜欢饮料的种类等。
　　在全球服务经济体系中，客户服务通常是影响企业竞争实力的关键因素。在过去的几年里，大多数企业通过市场细分和面向目标受众推行个性化行销等方式来提升其客户服务的水平。虽然此类公司从中还是可以获得一定的收效，但是更为先进的事件检测技术所发挥的价值要远高于此。
　　这一技术优势的秘诀在于在最适当的时机，即客户最急需某一服务的时候，向其提供最适当的商品，从而提高客户的接受比例。正如前面提及的例子一样，在关键性的时间段，企业通常可以赢得终身性的、高价值的客户。
　　其实上述例子中发生的能够让企业吸收更多高品质客户的机会是会经常发生的，几乎每次客户光临时都会发生。
　　
　　数据仓库技术的时效性突破
　　
　　目前，大多数的企业并没有能够实现即时反馈（Moment-to-Moment）的商业智能系统，原因有下列几项:
　　首先，虽然大多数企业已能根据某些参数设定检测到特定的交易，但是许多企业仍然无法实时获得客户个人数据或历史交易记录。再者，就算有办法将历史数据与实时事件结合，却仍要面对人为的错误。例如，当柜台员工在处理一位高价值客户的一大笔采购时 (譬如电子产品商店中遇到有青少年的家庭)，如果柜台员工没有受过适当训练，无法看出这是个销售机会，或是系统未能提醒员工有哪些商品可以销售，机会便稍纵即逝。另外，有些时候系统根本就来不及反应，不是系统无法立即加载交易数据，就是无法进行分析，或是无法迅速找出客户资料，因而错失良机。
　　攻克上述难关、满足新一代事件检测需求的关键在于数据仓库技术在近期取得了重大突破。
　　目前，企业数据仓库可以通过单一的平台在几秒钟的时间内获取并下载交易数据 (通常通过 trickle feeds或透过企业应用程序整合资讯排列的方式)。在同一平台上还有能执行高强度分析的应用程序，即所谓的业务活动监测软件，持续监控及检测事件，通过深入精确的商业智能分析在事件发生之时提出可能性服务建议。此项技术的重大突破帮助企业与其终端客户实现双赢。
　　此外，虽然许多操作在数据仓库内执行较佳，但若企业仍旧偏好原先存在于数据仓库外的架构与工具，由于交易数据能实时加载数据仓库，并与原有的历史数据以及个人数据整合，因此企业还是能够从中获益。
　　最终，企业在完成以上任务的同时，并没有妨碍日常传统数据仓库工作。如圈定某行销方案的目标客户、执行购物篮与产品预测分析以及其他依靠长期历史数据进行的相关分析等等。
　　大多数的企业已经意识到，不同商品之间的差异正在日益缩小，客户服务能力特别是能否准确而实时地响应客户需求才是企业胜负的关键。而实际上，事件检测技术所拥有的优势其实十分简单: 就是帮助企业在最适当的时候，将最合适的商品或服务提供给最需要的客户。只要能真正实现这一点，客户对企业的忠诚度将会居高不下。