京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,招商引资为什么一定要这么做?
一个确信无疑的事实是,我们已经身处大数据时代。马云曾经说过,阿里巴巴最值钱的是数据。针对招商引资,马云也给出了如下建议:“我们政府过去招商引资是税收、土地和三通一平的优惠政策,未来的招商引资,企业会问政府有大计算的能力吗?提供数据和金融支撑吗?有跨境平台吗?未来商业没有这些将不会迎来人才,大数据已经成为未来招商引资的基础设施。” 招商引资内参此文帮助大家认识大数据时代对招商引资的重要性,以及我们如何利用大数据做好招商引资。
1、【案例篇】大数据让招商引资同比增长8倍!
2015年,某地开发区创新招商方式,开展产业精准招商取得明显成效。近前五个月,就吸引合同外资4597万美元,同比增长8倍,而且引进的项目均属于高端优质项目。
他们怎么做到了?该开发区的招商引资法宝是:精准招商。年初,开发区建设一个区内企业的“大数据”。区内近300家规模以上企业是首批进入“大数据”的企业。通过调研录入数据库的信息,不仅仅包括企业的规模、产业、技术等基本信息,还有市场空间、行业地位、发展规划、合作意向等信息。有了这些“大数据”,在招商时针对性地选取优势企业代表,到国外或国内的优势产业地区进行产业招商,就能很快实现信息匹配,企业往往现场就能“谈恋爱”。
在招引一家亚洲最大的工业生产企业过程中,该开发区利用大数据做精准招商,围绕该企业进行产业招商,建立一个下游产业园,成功获取了多个该企业的下游外资项目。该开发区负责人总结经验时认为:产业集聚更能吸引外商投资,人工、技术、物流、市场都是产业吸引力,产业链上下游企业相互协作,产业成长速度更快。
2、【理论篇】为什么大数据对招商引资是十分必要的?
目前,开发区采用的招商方式主要有敲门招商(有针对性走访发达地区相关企业)、驻点招商(即在投资密集地区设立招商联络处或办事处,派驻专人长年招商)、推介会招商(有目的地参加各类推介会,从会上获取企业信息)、以商引商(即以企业家为主体进行招商)、中介招商(通过专业的投资中介咨询机构招商)、商会招商(拜访所驻城市商会、协会会长、秘书长,谋求与协会、商会建立长期合作关系,获取会员企业信息)等。这些招商方式各有侧重,各有千秋,也取得了不菲的成绩,但是存在一个共性问题:发掘的项目资源有限,招商方向不明确,导致力量分散、效率低下。因为,无论是敲门招商、驻点招商还是更大范围内的推介会招商、中介招商、商会招商等,收集相关企业的信息都是小范围的、有限的,并且容易受主观偏好影响,具有一定的盲目性,重点不突出,但开发区招商人员力量有限,导致招商成功率偏低。
3、【方法篇】大数据精准招商,我们应该怎么做?
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
马修?方丹?莫里是一位美国海军军官,他洞察了以前海军上尉写的无章可循的航海日志里隐藏的巨大价值,并将航海日志里记录的信息绘制成了表格。在整合了数据之后,提供了更有效的航海路线。为进一步提高路线的精确度,他创建了一个标准表格来记录航海数据,并且要求美国所有的海军舰艇在海上使用,返航后再提交表格。莫里通过分析收集到的数据,知道了一些良好的天然航行路线,为商人们节省了一大笔钱,一个船长感激地说:“我在得到你的图表之前都是在盲目地航行,你的图表真正的指引了我。”在这些图表的帮助下,年轻的海员们不用再亲自去探索和总结经验,而能够通过这些图表立即得到来自成千上万名经验丰富的航海家的指导。
莫里通过对航海日志的分析,得出了有效的导航图,可以算是大数据的最早实践之一。那么同理,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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08