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 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22