
大数据时代 灯具企业如何借势发展_数据分析师考试
在大数据时代,灯具企业从生产到销售都需要数据支撑才能制定详细的方案,可以说这是一个信息为王的时代,谁拥有庞大的数据库,谁就将推出更能符合市场需求的产品。
首先,什么是大数据。据专业人士解释,“大数据”指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集或信息资产,它需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力。然而,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
随着“大数据”热潮的兴起,灯具企业也看到了大数据的重要性,开始转变策略研究“大数据”,以求跟上时代步伐。但是有的企业收效甚微,有的企业则凭借“大数据”的运用而风生水起。其中,作为高端铝合金灯具的领导品牌之一的致尚灯具则是发展较成功的一家企业,这引起了行业的关注。为了解详情,记者采访了致尚灯具相关负责人。
采访中,致尚灯具负责人告诉记者,要做好“大数据”的增值加工,企业要有专业的团队,随时关注数据变化,并对数据进行实时存储、管理和分析,让营销人员更好地了解客户,对客户个体进行全面的分析。然后,根据大数据分析的结果,对消费者的喜好进行判定,制定和调整相关策略。
“在信息时代,人们在上网的时候,他的浏览历史、行为习惯以及兴趣爱好都被记录下来,成为互联网的数据。而企业利用大数据来更有效地了解客户的需求,这比以前都更具有针对性和相关性。通过对这些数据的分析,我们不难发现,产品质量和服务永远是消费者关注的重点。”致尚负责人如此说道,为客户提供更加优质的产品和个性化的服务能够带来更多的销量,获得客户更多的忠诚度以及拥有优良的口碑。因此,企业根据大数据分析结果,制定更有效的营销策略,准确地对潜在用户需求进行深入挖掘和针对性投入,将更多的重心放在产品和服务上。
一方面,致尚灯具为打造优质产品,其采用进口硅镁钛铝合金材料,在很大程度上增加铝材的硬度、韧度、强度及光泽度。同时,致尚灯具采用德国进口的五金配件,使产品的使用寿命及推拉手感都达到极致。在产品设计上,致尚灯具斥巨资组建专业的设计团队,坚持以消费者需求为基础设计产品,力求设计新颖,为创造创造高端时尚灯具不断努力。现致尚灯具款式众多,产品种类丰富、可选颜色、材质款式均是同行的三倍以上,可满足不同消费群体的要求。
另一方面,为给消费者提供用心服务,致尚灯具秉承着“周到及时、顾客至尊”的服务理念,推出了一套完善的服务体系。在售前,企业提供免费测量实地考察之后,为消费者提供合理的 家装 建议;售中,企业会派人送货上门并安装;售后,致尚灯具承诺五金配件1年免费维护以及终身维修的服务,以求达到消费者最大的满意度,这也为致尚灯具赢得了强大的口碑支持。
最后,致尚灯具负责人表示,“大数据”的运用的确给市场带来了很多发展空间,为许多企业了解客户需求并制定策略提供了依据。但是大数据的运用还有待完善,灯具企业要用好大数据,除了要辨清其特性,还需结合自身的实际情况,才能紧跟市场步伐发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02