京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业核心竞争力与大数据决策_数据分析师培训
在很多有关企业核心竞争力的研究中,企业决策能力被放在首要位置。中国很多企业,决策集中在一些少数人手中,更多的一些私人企业老板,相信自己直觉和经验。在过去直觉和经验决策,让很多企业获得成功,随着商业环境的变化,我们发现决策风险比过去大很多。直觉和经验已越来越抵抗不了环境变化带来的风险,而这些环境变化相较过去更加复杂,速度更快。
企业核心竞争力
很多有关企业核心竞争力的研究中,企业决策能力被放在首要位置。常见的直接的定义方法,用这样一个公式表示:企业核心竞争力=决策力×支持力×执行力。在“张氏”核竞争力研究中,把核心分解10个组成部分,那么第一个也是最重要的一个便是企业决策力。这种竞争力,是企业辨别发展陷阱和市场机会,对环境变化作出及时有效反应的能力。不具有这一竞争力,核心竞争力也就成了一具腐尸。决策竞争力与企业决策力是一种同一关系。决策频频失误的企业,肯定没有决策竞争力。没有决策竞争力的企业,也就是企业决策力薄弱。
决策力中的经验和大数据
经验和数据是决策的两大方式,有的人执着于以往的经验,有的人相信数据,而有的人把数据和经验结合形成更为科学的决策模式。
调查显示,更多的大陆或香港企业愿意采用数据支持,进行决策。决策模式决定决策能力,而现实中,实现数据决策并不容易。
大数据与农夫山泉终端决策
产品摆放位置一直是销售终端研究主要课题,过去人们找到更为合理摆放位置,需要人工蹬守观察。
看一个农夫山泉的例子。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点,拍摄10张照片:水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……这样的点每个业务员一天要跑15个,按照规定,下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员,每天会产生的数据量在10M,这似乎并不是个大数字。但农夫山泉全国有10000个业务员,这样每天的数据就是100G,每月为3TB。
如果想知道:怎样摆放水堆更能促进销售?什么年龄的消费者在水堆前停留更久,他们一次购买的量多大?气温的变化让购买行为发生了哪些改变?竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响?不少问题目前也可以回答,但它们更多是基于经验,而不是基于数据。因为他们抱着一个金山,但没有开发,人工无法对影像进行分析,找到想要的结论。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息,如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析方法,所有以上通过大数据分析系统都会找到答案。
大数据应用与阿迪达斯战略转型
2008年之后,库存问题确实很严重,中国服装行业经历寒冬,不少企业出现库存危机。阿迪达斯也不例外,很多企业把降价、打折等手段作为清库存手段,然而这些手段只能制标不能制本。企业库存高企根本原因,是企业的管理模式出现问题。
阿迪达斯产品线丰富,过去,面对展厅里各式各样的产品,经销商很容易按个人偏好下订单。现在,阿迪达斯会用数据说话,帮助经销商选择最适合的产品。首先,从宏观上看,一、二线城市的消费者对品牌和时尚更为敏感,可以重点投放采用前沿科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市,消费者更关注产品的价值与功能,诸如纯棉制品这样高性价比的产品,在这些市场会更受欢迎。其次,阿迪达斯会参照经销商的终端数据,给予更具体的产品订购建议。比如,阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商,在其辖区,普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖;至于颜色,比起红色,当地消费者更偏爱蓝色。
挖掘大数据,让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部,那里部分城市受香港风尚影响非常大;而另一些地方,消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线城市,北京和上海消费趋势不同,气候是主要的原因。还有,高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟,当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要,上班、吃饭、喝咖啡、去夜店,需要不同风格的多套衣服,但在低线城市,一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比,高线城市,显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。
实际上,对大数据的运用,也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。库存危机后,阿迪达斯从“批发型”公司转为“零售驱动型”公司,它从过去只关注把产品卖给经销商,变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析,恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。
大数据应用决策例子还有很多,如何科学决策,提高决策能力,进而提高企业核心竞争力,是很多企业必须面临的问题。大数据时代到来,让过去不可能进行数据决策的,成为可能,在未来大数据在企业战略管理中也将占居越来越重要的位置。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21