京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代: 招商思路如何脑洞大开
开发区需要抢抓大数据时代带来的发展机遇,破解现有盲目招商的问题,可以从以下三方面做出尝试:
1、建立项目库,确保招商精准化
根据开发区产业定位,建立项目库,且要尽可能地囊括国际、国内相关产业(统计学里,分析的样本越是趋同于总体,得到的结果越是有效,而互联网时代,使取得总体数据具备了可能性)。除了项目本身的产业类别、产业规模、总部地址、员工人数、生产工业、所需配套、上下游产品链、产品的主要消费群体等相关数据外,还要收集项目管理者,甚至是员工的微博、微信、空间等数据,并且对数据做动态追踪。
因为,在大数据时代,相关关系分析将会变得至关重要。往往通过找出一个或多个关联物并监控它,就能预测未来。美国折扣零售商塔吉特将大数据相关关系分析用到极致。他们通过一个人的购物方式发现她是否怀孕,甚至能够比较准确地预测预产期,这样就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。
同理,我们通过对项目方相关信息(如产品种类、产品规模、员工人数、管理层人员动态等)的收集、分析,掌握
同类企业在投资出现变化时会出现的相关变动,对收集到的信息做相关分析,进而推测企业动向,从而为招商人员提供攻坚方向。
2、记录并分析招商日志,确保招商精细化
在大数据时代,在获取信息更加方便快捷的前提下,我们理应能够通过招商人员记录招商日志,并对招商日志进行分析挖掘数据的潜在价值,从而得出更加有效的招商方式,使招商不再盲目,并且真正指引年轻的招商人员更快更好地从事招商工作。
招商日志应该至少包括以下三方面内容:一是招商档案的建立。即明确招商过程中的5W+1H,即Why(如,为什么
选择这个项目而不是别的项目、这个项目为什么要重新选址、为什么这个项目有可能选择你这个开发区而不是别的地方等);What(如,这个项目是什么类型、生产什么产品或提供什么服务、项目洽谈中对方提出了什么样的要求,你又是如何作答的等);Where(如,洽谈发生在什么地点、当时的洽谈环境如何、是否踏勘现场、项目选址选在哪儿、土地性质如何、是否需要土地修编及调整等);When(如,初次洽谈是什么时候,再次拜访的时间间隔及每次洽谈的时长等);Who(如,谁牵头洽谈该项目,过程中配合者有哪些,项目方代表是谁,什么职务等),How(如,事前是如何了解项目情况的、事中是如何跟进的、事后是如何保持联系联络感情的等)。二是招商成功的经验。若项目成功引进,则要记录在招商人员看来的成功经验是什么,知道“是什么”让项目方做出了选择,要善于洞察项目方做决定背后的真正原因。三是招商失败的教训。至于没有成功引进的项目,我们也要记录此次招商失败的原因,并尽量进行分类记录,如分清客观原因(如土地空间不足够、政策优惠力度不够、提供配套不足等)和主观原因(如招商人员没有及时掌握项目方的精确的投资信息、投资需求等)。
这些在大数据时代被称为数据废气,表面看起来没有什么价值,若能理解其更深层次的价值,加以巧妙利用(如分类归纳不同产业项目招商失败的原因,用数据来说明真相,招商人员在了解到真相之后,形成相应的风险预期,当下次遇到类似问题时,就可以提前做出准备尽力避免)则可以不
断提升招商服务水平,提高招商成功率。
3、巧妙利用数据,确保招商精确化
大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种权衡,而是通往未来的必然改变。我们所做的各种信息收集、整理的工作,目的在于通过分析让“数据”为开发区招商服务,那么如何分析数据,是必然要思考的问题。
美国一个征信机构益百利(Experian)有一种服务,可以根据个人的信用卡交易记录预测个人的收入情况。证明一个人的收入状况要花10美元左右,但是益百利的预测结果售价不足1美元。所以有时候,通过代理取得数据信息比自己去操作繁琐的程序要便宜的多。因此,并不是要每个开发区去组建一个专门的数据分析团队,高额聘请专业大数据算法师,购买收集、存储大数据的设备,开发区可以向代理机构购买相关数据。当然,代理机构的崛起、数据安全相关协议等会随着大数据的广泛利用而逐步规范。也许我们现在还做不到项目数据库的建立,但是可以从招商日志做起,建立招商档案,为大数据招商收集原始数据。
大数据是一种资源,也是一种工具。它告知信息但不解释信息,它指导人们去理解,但有时也会引起误解,这取决于是否被正确使用。本文只对大数据时代开发区招商方面略作探析,至于开发区如何顺应新时代的要求、依旧保持“弄潮儿”的优势地位,还有待深入思考。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10