京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
关于大的内容已经铺天盖地了,其中包括很多能够让人们从中得到启发和洞察的数据科学观点,尤其是在这数据量极其丰富的市场行业中,这样的文章不胜枚举。
在人们谈论了很多关于的话题之后,那么小数据现在的境况如何呢?如果你的手中的数据量很少,甚至谈不上大数据的话,我们又将从这少量的数据当中得到怎样的启发呢?那么小数据什么时候可以适合市场、竞争对手以及采购商的研究需求呢?
作为一名研究人员,我对采购商、市场以及竞争对手的研究已有将近20年的时间,很多人都问过我这样的问题:到底需要多少数据观点才能让我们做出的决策“好的不要要不的”。其实,从事消费者市场研究的客户们都期待得到有这样关键词的答案:“可信度”和“偏差幅度”。
在B2B研究领域当中,研究人员经常会通过三角剖分方法捕捉采购商反馈的细节,对于每个项目而言,获取10个数据观点就能够得到对以下方面的洞察:
“10个数据观点怎么就够了呢?”,很多客户一直用这种不相信的语气问我。
伴随着采购商和企业正不断地向供应商提出更加具体的需求,因此B2B市场正在向高度专业化的方向发展。采购商非常明确地知道自己对于产品的功能、价格、服务以及售后支持等方面的需求和期待。
因为定价模式和价格标准当中存在的变量很少,B2B产业通常在市场及细分市场当中都是统一定价。企业已经在保证产品竞争力的前提下制定出了可以让买卖双方接受的利润。
推销综合型B2B平台的销售团队在他们自己的领域当中经验颇丰。他们这些人不仅仅精通自己所销售的解决方案技术,他们所在的公司也会抓取市场、竞争对手乃至定价方面的信息。
B2B的客户管理团队在和那些要求苛刻并且老练的采购商互动时,通常需要具备非常专业和娴熟的技巧。最优秀的B2B代表可能已经拥有十多年的销售经验,而且目前他们也正在不断接受新的培训和教育。
钻研B2B市场的研究人员在了解行业动态和发展成效的时候经常使用各种技术手段。那些采购周期很长(几个月甚至几年)的资深采购人员很少在网上发布一份由一百多个问题组成的意见征求表,因为这种方式在消费者调查当中很常见。相反,研究人员通过对采购专员情感上的细节的探究发现,其实他们更关心的是下面这些问题,包括:
产品/服务质量
销售团队的效率
供应商的看法
定价
当B2B的研究采用网上调查问卷方式进行的话,在调查问卷发布之后,经常还会有后续电话访问,这样可以让研究人员对入围名单当中的供应商的关键性优势和弱势有一个全新的审视,也可以为供应商的取舍提供更多细节方面的参考。
因为大多数的B2B产业研究人员在特定行业和细分市场当中都有很多经验,所以电话随访环节他们经常会问一些充满大智慧的问题,从而得到真正意义上对交易成果的理解。
和B2B采购商之间的交谈就像一场宴会上的谈话一样——这样的对话看起来更像两个行业专家之间反复好几个回合思想碰撞,而不像一个未经培训的研究人员那样照本宣科般生硬的电话访谈。
因为这样的访问大都是被录音的,这样的话,研究人员可以在谈话的过程当中随时思考对方正在说什么,而不会因为做笔记分散注意力,从而更能激发出下一个将要向对方要抛出的问题。
由于B2B市场有着自己的特质并且采取了上文列举的方法,研究人员和经理可以清晰并快速地发现数据当中存在的模式和趋势。下面就介绍几个在我的B2B研究职业生涯当中,利用小数据产生大发现的案例。
医疗保健公司A经过八次访问之后发现,客户最关心的就是A公司产品以及服务的成本和灵活性。他们从中还发现,竞争对手公司正在试图与A公司的客户群建立关系,试图暴露A公司可能存在的瑕疵,并使用竞争活动的方式剥离A公司的客户群。
一家网络储存公司经过九次调查访问后发现,客户认为该公司在市场中提供的服务是比较轻捷便利的。而且客户也对该公司缺少全球范围内7×24小时的客户服务以及缺少和其他行业关键成员之间的整合表示关心。
一家财产保险公司仅仅通过四次与关键客户之间的调查访问后就知道如何对自己进行定位并维持公司的业务,包括更改公司的续约时间政策,修正公司的定价策略,并突出公司的差异化竞争。
随着时间的流逝,企业收集到的越来越多的数据可以有助于公司弥补发展时遇到的空白,还可以帮助公司将困扰自身已久的问题转化成梦寐以求的答案。公司能够而且应该从他们的小数据研究项目当中获取学习总结,并据此找到采取行动的有效方式,尤其是当公司从客户处获得了一致的反馈信息,那么公司就更应该根据这些具体的指导建议做出下一步的发展计划。
千万不要等到你的公司有大数据的时候才想起来从中获取有价值的参考信息,如果等到那时候,你的采购商会因为你而感到很沮丧,同时你的优柔寡断和坐以待毙的行为会为竞争对手提供可乘之机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11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