摘要：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 现有SaaS数据分析功能已算完善，一些数据可视化功能也做得不错。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 这就涉及到两方面，一方面SaaS厂商需要提供更强大的数据抓取功能（例如通过人脸识别、摄像动线分析等技术，获取客户线下行为数据），另一方面机构需要设置更完善的数据目录，找到具有核心价值的数据。

"\u003Cdiv\u003E\u003Cp\u003ESaaS是Software - as - a - Service的简称 —— 软件即服务。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E跟常规软件相比，SaaS特征是：企业不用购买、构建、维护使用软件的基础设施，只需要向SaaS厂商购买软件服务，按服务内容和时间长短付费，通过互联网使用服务。这就类似，从自己买车到手机叫车。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ESaaS针对各行各业都有，针对美业的就是美业SaaS。在《中国美业报告2017》里，估算过市场上知名的15家美业SaaS，覆盖率不超过整个美业门店市场的10%，即使用SaaS的门店不超过20万家。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E时至今日，美业SaaS到底发展如何？机构对于SaaS真实需求是什么？SaaS未来可能发展方向是什么？今天我们做一个分析。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E大数据\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 谈到SaaS，就不得不谈下耳熟能详的“大数据”。SaaS就像汽车，数据就像汽油，用户就像油田，只有实现：用户生成数据（产油） → SaaS收集、分析和使用数据（用油）→ 机构通过SaaS提升运营效率（开车），SaaS价值才能体现。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 那么，到底什么是大数据？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 美国第一家信息技术研究和分析公司Gartner Group定义：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1、大数据是信息资产；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2、信息资产是海量的、多样化的、高增长率的；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3、具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的新处理模式，才能用好这种信息资产。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 全球最著名管理咨询公司McKinsey & Company全球研究所定义：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1、大数据是数据集合；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2、数据集合的规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3、具有海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型、价值密度低四大特征。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 需要明确的是，大数据涉及到“数据”和“信息”两个概念，这两个概念完全不同：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E数据：对信息的数字化记录，本身并无意义。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E信息：把数据放在一定背景下，对数字进行解释、赋予意义。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 进入信息时代后，人们趋向于把所有存储在计算机上的信息，无论是数字还是音乐、视频，都统称为数据。因此，SaaS储存的数据可能有客户数据、营收数据、进销存数据等，通过对这些数据分析后，才能获得信息。这些信息，才是真正的“大数据”，才能有商业使用价值。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 总之，大数据 = 数据存储 + 数据解读 + 数据使用。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-image pgc-card-fixWidth\"\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img-wrapper ttcore-relative\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp1.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002F847637dc2f2848e6ae6dfcccd82d8701\" img_width=\"1080\" img_height=\"608\" alt=\"美业机构到底怎么用好SaaS软件？\" inline=\"0\"\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E美业机构怎么用好SaaS？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ SaaS落地实施，不在于“机构花钱购买了软件”，不在于“机构已经安装了软件”，也不在于“机构已经培训所有人使用软件”，而在于“机构的SaaS是否产生持续增长的数据，且数据被用于持续提高机构运营效率”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 对于美业来说，SaaS可选择种类有：核心全流程SaaS，以及某个模块SaaS（例如：CRM、推广、预约）。同时，使用SaaS目的也分为：用作日常工具，用作增加收入。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 不少机构在采购SaaS时，自己需求也不明确，最常见的是希望SaaS能一次性解决所有问题，既能提升管理，又能拓客，还能提高客户满意度。然而，这显然不是SaaS能解决的，只是使用SaaS有这么一个工具和平台，会让解决这些问题的概率更大一些。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 那么，到底怎么用美业SaaS？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 正如上一节所说，SaaS分为数据存储、数据解读、数据使用3个步骤，先说数据存储。以医美为例，客户流程大致是：看到机构推广信息 → 在线\u002F电话询问客服 → 到机构见咨询师\u002F医生 → 成交 → 医生\u002F护士\u002F美容师服务 → 客服部维护。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 在这个流程里，医美机构有机会获得的数据有：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E身份数据：姓名、电话、性别、住址、身份证号等。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对接数据：哪个在线\u002F电话客服登记的？聊了什么？（在线聊天记录或电话录音）哪个咨询师接待的？聊了什么？（有些医院会在咨询时录音）哪个医生\u002F护士\u002F美容师服务的？哪个客服维护的？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E消费数据：买了什么项目？分别花了多少钱？做了哪些项目？存了哪些项目？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其它数据：从哪儿知道医院的？来医院做过几次？开什么车？家里有什么情况？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 接下来就引出一系列问题：假设机构已有强大SaaS系统，上面这些数据能在每个环节被全部录入系统吗？录入系统的数据真实吗？缺失的数据怎样补充？伪造的数据怎样识别？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 此外，还有很多数据，目前几乎是无法记录的：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E客户到院后等候了多长时间喝到水？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在等候过程中被关怀了几次？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E等候了多长时间做到治疗？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E治疗时间是多长？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E治疗使用了多少耗材？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E术后休息时间多长？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E客户今天一共在院内呆了多长时间？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E给今天医生\u002F美容师服务打多少分？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 事实上，恰是这些几乎无法记录的数据，对机构的使用价值更大。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 这就涉及到两方面，一方面SaaS厂商需要提供更强大的数据抓取功能（例如通过人脸识别、摄像动线分析等技术，获取客户线下行为数据），另一方面机构需要设置更完善的数据目录，找到具有核心价值的数据。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E美业机构需要怎样的SaaS？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 解决数据储存之后，更难的题目出现了：如何解读数据？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 现有SaaS数据分析功能已算完善，一些数据可视化功能也做得不错。但是，机构人员解读数据能力参差不齐，老板、高管扮演“看报表”的角色，把他们分析出的结论，转化成行动方案，让一线服务人员照此执行。而问题就容易出现在这里。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E▷ 服务业数据复杂度高于零售业，特别是“服务质量数据”本身来源就不太可靠，加上管理层跟客户之间始终隔着服务层，对数据解读难免出错，造成行动方案也跟着出错。理论上，让服务层解读数据，得出的信息更准；但是，服务层因为多种原因，数据解读能力极其有限，无法胜任。比起数据存储，机构或许更缺乏的是数据解读能力。数据解读能力提升以后，数据使用才更加可靠。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E而这些刚好伊智SaaS能够做到，通过人脸识别，可以清楚的分析出客户的消费习惯和偏好，给出你想要获取的顾客线下行为数据。而满意度评价功能，顾客离店3分钟后系统自动发送评价邀请，获取顾客的客观评价，好评赠送优惠券刺激二次消费，增加粘性；差评立即通知老板，从而解决了管理层与客户之间始终隔着服务层，而不能很好的获取“服务质量数据”的难题。\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E"'.slice(6, -6), groupId: '6718180087771972103