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大数据到底能为企业节省多少成本
“信息”与“数据”是我们在日常生活中,时常互相替换的两个概念。但是事实上,它们的区别可谓泾渭分明:搜集而来的,是信息;沉淀下来的,才能叫数据。有了互联网之后,数据的沉淀和利用,变得更加容易,成本也更低。
以发动机制造企业为例。
波音公司的波音787,采用的是GEnx发动机,这一设备每次飞行会产生0.5TB的数据。而罗伊斯•罗尔斯公司以前的Trent发动机每次飞行会产生几M的数据,现在最新的Trent XWB发动机,每次飞行将得到几个G的数据。这时,一家发动机生产商的核心竞争力,除了材料、设计和制造工艺外,还包括了数据量。换言之,数据成为产品非常重要的组成部分,成为企业新的生产资料。
十多年前,企业可以通过购买或租赁一批服务器,来满足业务需求。但现在,数据量日益庞大,作为新时代的“原油”,大数据也需要用全新的方法来提炼。这种方法就是在线云计算。
博采公司的做法或许能更直观地解读这一现象。
博采出品的3D动画电影《昆塔》,是首次使用大规模云计算来进行后期渲染的电影。“渲染”这一关键步骤,如果要使用传统的技术,需要花费巨额投入。比如,维塔数码为完成影片《阿凡达》的渲染工作,就雇佣了超过900人的技术团队,并使用了占地1万平方英尺的4000台服务器群组。博采公司的做法,则是通过Web自助提交任务的方式,利用在线云计算技术开展云渲染。如此一来,博采以3个月的时间,就完成了传统技术方法需要40个月完成的渲染技术工作,而且减免了至少2800万元的硬件设备投入,这相当于节省了全片投入总成本的91%。
每个客户都是数据源。当成千上万的客户累积到一个平台上,就有成千上万个数据源,这些数据源需要用全新的方法来提炼,也就是云计算,云计算作为计算资源的底层,支撑着上层大数据,通过大数据的整合分析,就会总结出新的规律,从而帮助企业了解客户,实施合理的营销策略和市场规划,帮助企业节约成本。
企业的经营成本分很多种,但主要还是指在经营期内应该负担的全部成本,包括销售成本、销售税金、管理费用及财务费用等。
——对电商行业来说:大数据可以减少从生产到物流环节的成本。比如,消费者行为、商品属性都可以转化成数据,数据让企业实现“按需生产”,可以帮助降低生产成本;通过大数据平台对商品优缺点、消费者购物习惯分析,以及互联网商品用户反馈的评论数据等,还可以通过计算预判未来商品销售情况制定新的产品战略及营销战略;在运输成本上,大数据技术还可以将一车货物满载率从96%提高到97.9%,从而实现“装得最满、用时最少”。此外,大数据技术还可以帮助物流公司提前预测路况,帮助货车选择最佳行驶路线,减少运输成本。
——对金融银行业来说:与传统电商相比,银行缺少中小微企业及个人客户交易数据的积累,也不具备电商平台这样的自有交易场景,面对小微客户和个人客户发放信用贷款时,缺少此类数据的支撑。面对这一短板,各家商业银行开始搭建自有的电子商务平台,如工行的融e购平台,通过平台产生交易流、资金流、信息流。银行通过这些信息数据,便可以对客户进行数据分析,在信用分析的基础上为客户发放贷款数额或推销相应的金融理财产品,降低银行的风险,减少成本。
那么,大数据到底能帮企业节约哪些经营成本呢?
1、信息成本
信息成本同实物资产、人力资产、技术、财务资源及知识一样,已成为经济发展必不可少的生产要素。在多数情况下,信息并不形成企业产品实体,这与人力不构成产品实体的道理是一样的。信息产品的品种也纷繁多样。从本质上说,任何可以被数字化的事物都是信息。信息是消费者必须在试用一次后才能对它进行评价的产品,因而信息是“经验产品”。信息对不同的消费者有不同的价值,不管信息的具体来源是什么,人们都愿意为获得信息付出代价。比如房产企业会为了了解用户,去购买用户数据信息;互联网公司玩烧钱游戏,说到底圈的也是用户的数据。
在现如今的信息时代,面对如此复杂的需要和大量信息,早期的最简单的收集方式,仅靠个人的看、听、读早已不再适用,机器系统虽能满足对速度、批量和准确性的要求。借用大数据平台挖掘信息,将信息处理转化为数据,将会为企业带来意想不到的收获。
2、生产成本
生产成本包括材料费、人工费和制造费用。其中,材料费的控制主要是防止不必要的浪费;人工费的控制主要是提高工人的生产效率;制造费用的控制主要是防止在温度适宜的时候开空调、光线合适的时候开灯、不应该开水龙头的时候出现长流水、在可以维修的时候报废了某机器零件等。
生产部要获取的数据信息就是一周内或者半月内领了多少原材料、生产出多少产成品,将这些数据信息输入系统内,与以往的数据资料信息进行对比。人工费也要合理控制,可以综合比较计件工资模式和计时工资模式下的单个产品的生产成本数据信息,通过这种对比,找出提高生产工人生产效率的方法,降低单位人工费。
在生产过程中,数据信息全程监控,通过电量数据变化表,检查白天几点钟到几点钟是否开灯、开空调;根据水量数据变动表,检查是否出现长流水;根据机器维修记录表,看是否存在很多零件替换情况。以这种方式对生产车间进行控制,可以很好地降低生产成本,提高生产效率。 同时,销售部要实时监测市场变化,根据往年企业同类产品的销售情况,分析总结影响销售情况的因素。生产部要及时获取销售部实时数据,一旦市场出现和销售部当初预测不一致的情况,也可以及时改变策略,以免影响企业利润。
3、管理成本
据说90%的企业倒闭是因为管理不善造成的。如何让管理更高效、更轻松是每一位企业管理层最伤脑子的事情,毕竟企业管理不像流水线生产产品一样。企业管理的面很多,涉及到内部管理及外部经营管理。
基于现代化企业移动办公需求持续增长及客户关系管理难的现状,数企BDSaaS把企业OA(协同办公)功能和CRM(客户管理)的功能综合到一个平台,OA办公系统集成先进的CRM功能,对客户资源、销售订单等都进行深层次的挖掘。为企业内部的管理提供有效的支撑和规范,也为企业的营销提供有效的支持,极大地降低企业管理成本。
数企(OA+CRM)根据企业需求量身定制办公管理平台,不仅能让企业管理者管理企业更轻松,更简单,查看员工月度、周度任务及日常工作日志更便捷,清晰洞察每一位业务员的工作动态,实时掌握业务员的销售业绩。有效提高提高员工工作积极性、提升企业业绩、增进企业内部的沟通交流。
另一方面,也可以帮助企业员工随时随时提交工作日志,收发邮件,提交审批等,节省大量时间。用手机就可以轻松查看今日、明日、本周的日程安排,提升工作效率。帮助员工快速有效的管理客户资料,凝聚客户关系。全面详细的客户资料及客户跟进等功能,并且支持客户移交或共享。轻松查看今天需要联系的客户,已过期未联系的客户及未处理的服务等等。强大的数据导入导出功能,使员工快速掌握客户资源信息及销售业绩。
4、采购成本
在网络信息发展迅速的今天,电子商务平台离人们的生活越来越近,线上购买对企业对个人来说也越来越常见,企业的材料可以向实体供应商采购,也可以通过网络电子商务平台进行采购。
在线上采购,原材料的数据信息都可以获取到,包括价格、质量、评价、产地、用途等,由于供应商比较多,企业作为采购方有较强的议价能力,通过和线上供应商交流磋商协定合理的价格和批量,将协定结果进行汇总分析,最终选择适合企业的、质量优良而价格合适的原材料。用这种汇总数据信息然后分析得出的结论,有利于企业选择物美价廉的材料供应商,从而减少采购成本。
5、仓储成本
在大数据时代,数据获取的及时性很重要,企业仓储部门联系着采购部、生产部以及其他部门,仓储部的材料既不能太多以致闲置浪费,也不能太少以致延误生产。生产部门、管理部门或者销售部门以及后勤部门领用材料,填写领料申请单,将这些数据输入系统内,如果发现生产部门领料过于频繁,系统就会发出预警,提示是否出现车间用料浪费的情况,或者是否存在工人将材料挪用别处或者私自带离企业的情况。
仓储部的信息要实时更新,时时传送,时时总结和预测,生产部的生产计划要实时与仓储所存材料进行对比、核对,一旦发现不匹配就要检查仓储材料存量,及时采购。仓储部要及时获取生产部一段时间内计划生产所用总材料数量,并根据以往仓储数据资料分析出最佳订购批量,确保在不耽误生产及销售的情况下,最大程度上减少企业库存成本,为企业节省一笔支出。
6、营销成本
在实体店销售,往往会由于地理位置的 因素,企业的销售市场受到局限,而网络销售就可以避免这一点,网络面向的人群扩大了,自然而然就会增加销售量。至于在哪个或哪些网络电子商务平台上销售,企业可以收集各个平台的信誉、受欢迎度、被认可度、销售量等数据信息,还要结合该商务平台上同类产品的销售价格、销售数量、销售潜力等信息进行综合考虑。
企业选定了大数据平台后,可以制定合理的价格及促销方案,并成立专门的网络营销团队,激活网上销售渠道。 在网络销售平台上,可以比较容易地获得老客户的资料,甚至可以分析出他们的职业、年龄以及爱好等,也可以看到有哪些潜在的客户。针对这样的客户,我们可以发放一些网络优惠券,激发购买的积极性。这些方法在增大企业销售量的同时,可以减少企业销售成本,因为网络销售成本在一定程度上比实体销售成本低很多。
7、运输成本
企业在实体销售产品时,有时需要将批量产品运输至购买商,选择哪种运输渠道或者物流方,要根据具体情况分析,针对小批量、中批量和大批量的产品区别对待,搜集物流企业价格数据信息,分别进行洽谈以及汇总对比,找出能为企业节省更多运输成本的方法。
在网络销售中,物流显得更为重要,因为相对于大批量购买的厂家来说,零售商对物流速度的要求更高,所以企业在物流合作方的选择上,除了要考虑经济成本之外,还要考虑速度。由于物流企业的特殊性,针对不同地区,其收费标准不同,所以必要时可以选择与多家物流方合作,根据客户购买区域的不同,为其选用不同的物流方,确保用户在最短的时间内收到产品,这在某种程度上会增加客户对于产品的满意度。
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