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
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12