京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,营销驱动力的核引擎
企业如何才能获取更多的客户信息,靠企业去做市场调研?还是依靠第三方或者国家有关统计机构?如果说你还在依靠这些数据获取的方式,只能说,你还停留在原始社会,你OUT了。作为企业主,你OUT了,就意味着你的企业被市场抛弃也不远了。你要明白:当前社会,就是一个快鱼吃慢鱼的社会。你慢人一步就是死路一条!
商业社会时代,人与人相处,如何赢得别人的信任,关键在于能够实实在在解决别人的问题,投其所好。
与企业主打交道,核心在于我所提供的,是不是企业主需要的。
那么企业关注什么?企业主关心什么呢?
我认为这是两个层面的关注点:
企业——行业趋势,企业发展,市场占有率,品牌影响力;
老板——销售回款,营收,利润;
而这两个关注点的核心就是——营销。
生理学专家表示,就兴奋点、利益点和痛点来说,其实,人最怕的是痛点。据调查,人们逃避痛苦的力量是追求快乐的6倍以上。
那么,什么才是企业或者说企业主的痛点呢?每个企业面临的形势不一样,但有一个共通的痛点在营销方面。
营销是企业生存与发展的最基础的模块。
自人类商业社会出现以来,买卖,销售,营销就一直贯穿始终。营销领域也从来不缺乏概念,也不缺所谓的经典方法。但那些概念和方法能否对企业的营销起到作用,作用是一时的,还是长久的,是偶然的还是必然的,是片面的还是全面的,答案就不置可否了。套句广告语来说,试试才知道。互联网时代提倡试错,但真正对企业来说,又经得起几回试错的折腾呢?
当前,互联网时代背景下,各种营销思维和营销理念层出不穷,就最火的互联网思维来说,其本质和核心其实是在倡导营销回归本质:即回到客户需求上面来,围绕客户需要,吸引客户参与,让企业与客户有效互动,了解客户的消费心理,从客户身上获取更多的需求,进而针对性的提供产品和服务,针对性的生产产品,生产营销策略。
营销从一开始就是,从客户中来,到客户中去。
而且,就企业来说,营销是能够将企业与市场,企业与客户,相互连接的桥梁和纽带:只有了解了客户需求和市场动态,才可能去研发产品,采购原料,生产产品,与之相配套的,技术体系,采购体系,财务体系,整个企业的规划与管理体系,才可能有效嫁接和延伸。故,我们认为,营销,是支撑企业生产与发展的基石。
那么,企业如何围绕营销这一点,来做文章呢?
企业需要大量的跟市场相关联的、跟客户相关联的信息和数据。
那么企业如何才能获取更多的客户信息,靠企业去做市场调研?还是依靠第三方或者国家有关统计机构?如果说你还在依靠这些数据获取的方式,只能说,你还停留在原始社会,你OUT了。作为企业主,你OUT了,就意味着你的企业被市场抛弃也不远了。你要明白:当前社会,就是一个快鱼吃慢鱼的社会。你慢人一步就是死路一条!
当前,随着互联网技术的发展,数据获取的手段和资源有很多,而随着大数据采集挖掘技术的逐步实现,通过大数据技术手段获取行业和客户信息,才是时代主流。
我曾经跟国内某大型制冷设备企业的负责人聊过关于营销数据支撑的话题,他的企业规模也不小,全国都有相对成熟的渠道体系,每年的利润也比较惊人。但是,提起营销数据支持,他比较头疼:内部各区域的数据,报上来的可信度他只能信5成;第三方机构购买过来的数据,他只敢信3成;所以,很多时候,他会带着管理团队,去各地考察市场,去做调研,根据他自己的调研分析,再结合之前的两种渠道的数据,做出判断。他的这种做法,试问一下,是不是有很多的企业主也会这样去做?在决策过程中是不是也会采取类似的办法呢?都知道,做企业不能拍脑袋。但事实上,他拍脑袋也是没办法,因为,决策支持依据数据的缺失,他不得不去拍脑袋。为什么中国的中小企业死的快,寿命短?不是因为企业主不想做大做强,是我们在决策过程不够科学,是因为我们缺乏科学有效的数据和信息作为支撑!
了解大数据的朋友或者说读过老外几本关于大数据方面书的朋友,都应该知道,在国外,大数据的最早的应用案例,就是应用在营销上的,之后,才应用到社会生活的各个方面上来。
那么,为什么我们就不能用呢?就不能运用大数据来解决我们企业的营销问题,解决企业的其他问题呢?
有工具不用,傻吧?都什么时候了?还在抱着过去那种圈地,买设备,建渠道,多招人……之类的模式?地盘越来越大,包袱越来越多,有形资产越来越多,有什么用?这些年,以淘宝为代表的电商平台发展起来之后,你回头看看,大型的购物商场上面除了吃的东西越来越多,卖衣服,卖包包的有几家活的好的?
企业发展,要做大做强,最关键的是什么?是观念,是思路啊!思路决定出路嘛!
所以,接下来,你该用大数据的思维来解决你企业生存的基础——营销问题了。
如何用大数据来解决企业营销问题?
有个朋友是这样子做的:他依托大数据采集挖掘技术,将他所在行业的整个数据全部搜集过来,这当中包括了上下游产业相关信息,同行业相关信息,客户信息,国家政策信息,行业相关法律法规等等;第二步,在这些数据的基础上,他分门别类的进行分析,比如行业发展趋势研究,同质化产品研究,客户购买行为和心理研究,产品区域市场研究,采购信息分析与研究等等;光是一个采购信息的匹配,他当年就节约了5%的成本。第三步,在这些数据研究的基础上,他基于对消费者心理和行为需求的判断,针对性的改良了现有产品,对终端加强了支持,后来,实际销售的效果很明显,销量提升120%。他对我说,雷军的小米就是利用大数据获取消费者需求取得成功的典型,他是在向雷总学习。第四步,他重新调整了以营销体系为核心的整个企业管理体系,当中包含企业决策管理,风险管理,以及项目开发和投融资管理等。他跟我说,有了大数据做支撑,不是我要变,而是数据推动着我在变,更何况,我又是一个想要把企业做大的人。
从他的话中,我们不难得出这样一个结论:
企业的运营管理是一个庞大的体系,如何利用大数据技术,也是一个很大的命题,企业主要做的就是,利用大数据,首先切入企业营销这一个点,通过这个点,延伸到企业整个营销管理体系这条线,包含品牌管理、行业竞争管理、客户管理等等;再衍生到整个企业运作层面,如财务,采购,生产,研发,后勤等等。
那么,是不是只要解决企业营销层面的问题,企业就可以基业长青了呢?或者说,是不是用大数据把营销问题解决了,企业就可以万世流芳了?NO!利用大数据解决营销问题,活下来是没问题,但真正要解决企业的发展问题,并非只是仅仅解决营销问题就可以了的,还有关于商业模式的问题。因为利用大数据促成企业的发展,最关键的还不在营销层面。大家都知道,营销说到底,还只是生存阶段的有力工具,而企业发展的核心,则在商业模式上。所以,利用大数据,最为关键的是,构建或者创新企业商业运作模式。同时,你也应该知道,你手里拥有整个行业的数据资源,仅仅只用来解决你企业的营销问题的这一个点,有点资源浪费啊,大大的浪费哦~~~
试想想,当你拥有了丰富的数据资源,又有了好的商业idea,还有什么好发愁的呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27