三个案例告诉你，企业如何利用大数据撬动购买力

今天，云计算、社交媒介等都在驱动着大数据日益壮大，全球手机数量是总人口数量的两倍，每天通过手机等媒介产生的数据量巨大，达到数十亿之多，增长之势愈演愈烈。如今是一个大数据的时代，抓住了大数据的机遇，也就是抓住了企业发展的生命线。因此，我们应该努力的去驾驭好大数据，这样才有可能为企业带来卓越的商业价值。

传统的拍脑袋的决策方式和营销手段，对大数据时代消费模式的战略决策已经不再那么适用，尤其是越到后来，市场、媒体、渠道成本就越高，企业所换取的收益越来越少。那么，如何才能在新时代里，寻找到投资和回报的平衡点，那么，就需要利用大数据去预测消费者的行为，提高其购买力，从而获得利益。

机械工业出版社新近引进出版的《大数据变革：让客户数据驱动利润奔跑》一书，由世界知名咨询企业罗兰贝格管理咨询公司的两位合伙人比约·布劳卿、拉斯·拉克，以及财经作家托马斯·拉姆什合著。这本书回顾了20世纪80年代至今，全球多个行业领域内的领军企业启动企业信息化战略，开展商业智能应用、数据挖掘的历程，介绍了这方面积累的经验，阐述了大数据时代所实现的实时数据收集、分析和应用思路。

作者指出，包括已知行为动机和必要的实际客户行为数据的细粒化市场图景，可以为企业提供更广泛且有数据支持的客户价值理解，企业将可能因此实现恰当的、有针对性的向上和交叉销售，促成替代效应，缩短客户数据反馈至研发和制造等环节的周期。客户数据带来更多的客户价值，指的是数据能够帮助企业较为精准的找到单个客户层级所处的市场，留住客户，促进客户的推荐，降低营销成本。

各企业都开始逐渐认识到市场研究和消费者研究的价值，有的企业自己研究出一套应对大数据的体系，但是在很多时候，单凭企业自身对客户价值的研究，其能力往往是不够的，此时还需要和大数据厂商合作，以提高营销投入的效益。

如作为国内最大的电商公司之一的京东，在过去十年运营中积累了大量关于用户的蕴藏潜在价值的数据。京东利用大数据魔镜从营销体系、广告推送、捕获系统、销量预测系统、物流配送调用。乃至移动端数据分析等，都用大数据作为驱动力，从中提取价值点，去撬动购买力。京东最典型的使用大数据的场景，第一个是销售预测，通过数据分析预测销量做到自动补货，提高库存周转率，提升客户体验，第二个是用户画像，从多维度分析，定位出用户的属性类型和购买习惯，个性化的推荐商品。

而沃尔玛是数据挖掘分析领域的先行者，建立了全新超大数据中心，利用大数据技术和方法使得自己可以更好的优化物流、商品陈列和价格，还能够对客户行为作出预测，巧妙利用顾客数据实现盈利增长的有效经验，推出有前瞻性的促销。相类似的是，银行业、航空业、汽车业而今也在使用大数据技术和方法来推进营销预测，这些行业中也不存在所谓线上渠道和线下渠道之争，企业可以根据规划需要灵活投入，并捕捉实时数据进行动态调整。

上述案例，我们可以了解到，在大数据时代，有些电商光靠自身的力量往往还不够，如果能与大数据厂商合作，可以更有效整合并利用企业内外产生的海量数据，挖掘出客户价值，从而撬动客户的购买能力。