京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
关于大的内容已经铺天盖地了,其中包括很多能够让人们从中得到启发和洞察的数据科学观点,尤其是在这数据量极其丰富的市场行业中,这样的文章不胜枚举。
在人们谈论了很多关于的话题之后,那么小数据现在的境况如何呢?如果你的手中的数据量很少,甚至谈不上大数据的话,我们又将从这少量的数据当中得到怎样的启发呢?那么小数据什么时候可以适合市场、竞争对手以及采购商的研究需求呢?
作为一名研究人员,我对采购商、市场以及竞争对手的研究已有将近20年的时间,很多人都问过我这样的问题:到底需要多少数据观点才能让我们做出的决策“好的不要要不的”。其实,从事消费者市场研究的客户们都期待得到有这样关键词的答案:“可信度”和“偏差幅度”。
在B2B研究领域当中,研究人员经常会通过三角剖分方法捕捉采购商反馈的细节,对于每个项目而言,获取10个数据观点就能够得到对以下方面的洞察:
“10个数据观点怎么就够了呢?”,很多客户一直用这种不相信的语气问我。
伴随着采购商和企业正不断地向供应商提出更加具体的需求,因此B2B市场正在向高度专业化的方向发展。采购商非常明确地知道自己对于产品的功能、价格、服务以及售后支持等方面的需求和期待。
因为定价模式和价格标准当中存在的变量很少,B2B产业通常在市场及细分市场当中都是统一定价。企业已经在保证产品竞争力的前提下制定出了可以让买卖双方接受的利润。
推销综合型B2B平台的销售团队在他们自己的领域当中经验颇丰。他们这些人不仅仅精通自己所销售的解决方案技术,他们所在的公司也会抓取市场、竞争对手乃至定价方面的信息。
B2B的客户管理团队在和那些要求苛刻并且老练的采购商互动时,通常需要具备非常专业和娴熟的技巧。最优秀的B2B代表可能已经拥有十多年的销售经验,而且目前他们也正在不断接受新的培训和教育。
钻研B2B市场的研究人员在了解行业动态和发展成效的时候经常使用各种技术手段。那些采购周期很长(几个月甚至几年)的资深采购人员很少在网上发布一份由一百多个问题组成的意见征求表,因为这种方式在消费者调查当中很常见。相反,研究人员通过对采购专员情感上的细节的探究发现,其实他们更关心的是下面这些问题,包括:
产品/服务质量
销售团队的效率
供应商的看法
定价
当B2B的研究采用网上调查问卷方式进行的话,在调查问卷发布之后,经常还会有后续电话访问,这样可以让研究人员对入围名单当中的供应商的关键性优势和弱势有一个全新的审视,也可以为供应商的取舍提供更多细节方面的参考。
因为大多数的B2B产业研究人员在特定行业和细分市场当中都有很多经验,所以电话随访环节他们经常会问一些充满大智慧的问题,从而得到真正意义上对交易成果的理解。
和B2B采购商之间的交谈就像一场宴会上的谈话一样——这样的对话看起来更像两个行业专家之间反复好几个回合思想碰撞,而不像一个未经培训的研究人员那样照本宣科般生硬的电话访谈。
因为这样的访问大都是被录音的,这样的话,研究人员可以在谈话的过程当中随时思考对方正在说什么,而不会因为做笔记分散注意力,从而更能激发出下一个将要向对方要抛出的问题。
由于B2B市场有着自己的特质并且采取了上文列举的方法,研究人员和经理可以清晰并快速地发现数据当中存在的模式和趋势。下面就介绍几个在我的B2B研究职业生涯当中,利用小数据产生大发现的案例。
医疗保健公司A经过八次访问之后发现,客户最关心的就是A公司产品以及服务的成本和灵活性。他们从中还发现,竞争对手公司正在试图与A公司的客户群建立关系,试图暴露A公司可能存在的瑕疵,并使用竞争活动的方式剥离A公司的客户群。
一家网络储存公司经过九次调查访问后发现,客户认为该公司在市场中提供的服务是比较轻捷便利的。而且客户也对该公司缺少全球范围内7×24小时的客户服务以及缺少和其他行业关键成员之间的整合表示关心。
一家财产保险公司仅仅通过四次与关键客户之间的调查访问后就知道如何对自己进行定位并维持公司的业务,包括更改公司的续约时间政策,修正公司的定价策略,并突出公司的差异化竞争。
随着时间的流逝,企业收集到的越来越多的数据可以有助于公司弥补发展时遇到的空白,还可以帮助公司将困扰自身已久的问题转化成梦寐以求的答案。公司能够而且应该从他们的小数据研究项目当中获取学习总结,并据此找到采取行动的有效方式,尤其是当公司从客户处获得了一致的反馈信息,那么公司就更应该根据这些具体的指导建议做出下一步的发展计划。
千万不要等到你的公司有大数据的时候才想起来从中获取有价值的参考信息,如果等到那时候,你的采购商会因为你而感到很沮丧,同时你的优柔寡断和坐以待毙的行为会为竞争对手提供可乘之机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31