未來企業(yè)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略關(guān)鍵因素

　　未來是大數(shù)據(jù)時(shí)代，沒有跟上數(shù)據(jù)的企業(yè)只有被淘汰，不管是電子商務(wù)網(wǎng)站建設(shè)，還是企業(yè)其他長遠(yuǎn)的目標(biāo)，都離不開的大數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)某在線視頻網(wǎng)站準(zhǔn)備推出自制劇的時(shí)候，評(píng)論家紛紛嘲笑他們把握觀眾品味的能力。很難有誰會(huì)想到，該公司通過分析其積累的多年用戶觀影偏好的大數(shù)據(jù)，來指導(dǎo)制片人、主演選擇和編劇內(nèi)容并一炮走紅，幫助其在一個(gè)季度內(nèi)獲取數(shù)百萬新增用戶，并在接下來的一兩年內(nèi)里獲得數(shù)倍的股價(jià)提升。

　　打造大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的四大挑戰(zhàn)

　　我們正在迎來一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代：各類設(shè)備和互動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以年均大于50%的速度增長，預(yù)計(jì)在2020年可能會(huì)達(dá)到44ZB(44萬億GB)。

　　全球企業(yè)越來越關(guān)注大數(shù)據(jù)給自己帶來的機(jī)會(huì)或者沖擊，貝恩公司的大數(shù)據(jù)行業(yè)調(diào)研顯示，北美和歐洲400多家大型企業(yè)(年?duì)I業(yè)額高于5億美元)中，大約60%的企業(yè)積極在大數(shù)據(jù)方面進(jìn)行投資，希望能夠帶來顯著的收益。

　　據(jù)調(diào)查顯示，擁有優(yōu)秀大數(shù)據(jù)能力的企業(yè)，它的財(cái)務(wù)表現(xiàn)排在行業(yè)前25分位的可能性是競爭對手的2倍、做出正確決策的可能性高出競爭對手3倍、決策速度比競爭對手快5倍。可見，大數(shù)據(jù)對于企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)的重要性不言而喻。

　　大數(shù)據(jù)之所以“大”，在于數(shù)量(Volume)、種類(Variety)和產(chǎn)生速度(Velocity)的特征。

　　Volume：數(shù)據(jù)體量大，許多企業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模可達(dá)數(shù)百TB、甚至EB級(jí)別(1EB=1024PB、1PB=1024TB、1TB=1024GB)。

　　Variety：數(shù)據(jù)類型多，包括各種格式與形態(tài)。

　　Velocity：大量數(shù)據(jù)每一秒都在產(chǎn)生，對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)收集、處理與分析應(yīng)用的速度要求很高。

　　無論數(shù)據(jù)如何變化，它們是“金礦”還是“垃圾”，取決于企業(yè)是否了解自身擁有(或能夠獲得)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并以此建立清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，從而在戰(zhàn)略、運(yùn)營和一線層面產(chǎn)生價(jià)值。無法持續(xù)地產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)是沒有意義的。

　　圖1：全球數(shù)據(jù)的數(shù)量、種類和產(chǎn)生速度正在爆發(fā)性增長

　　基于大數(shù)據(jù)行業(yè)調(diào)研，企業(yè)今天在運(yùn)用大數(shù)據(jù)時(shí)還面臨不少困難。

　　主要包括戰(zhàn)略、人才、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和工具等四大類挑戰(zhàn)。

　　戰(zhàn)略：

　　僅有約23%的企業(yè)擁有明確的大數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略，決定并知道如何將大數(shù)據(jù)分析有效地應(yīng)用于企業(yè)運(yùn)營，并建立相應(yīng)的組織能力、流程和激勵(lì)機(jī)制來賦能數(shù)據(jù)分析以支持決策。

　　人才：

　　僅有約36%的企業(yè)擁有專門的數(shù)據(jù)洞察團(tuán)隊(duì)，并擁有同時(shí)具備數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)能力和商業(yè)敏感度的人才。

　　數(shù)據(jù)資產(chǎn)：

　　僅有約19%的企業(yè)擁有高質(zhì)量、一致性較好、易于獲取和應(yīng)用的大數(shù)據(jù)。

　　工具：

　　僅有38%的企業(yè)正在使用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)工具，如Hadoop、NoSQL、HPCC和自動(dòng)數(shù)據(jù)清洗算法等。

　　建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與能力的關(guān)鍵因素

　　企業(yè)如何建立清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)能力?貝恩總結(jié)出企業(yè)建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與能力的6大關(guān)鍵因素。

　　關(guān)鍵成功因素1：發(fā)現(xiàn)獨(dú)有的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。

　　你拖動(dòng)某部電影視頻滾動(dòng)條的時(shí)候，視頻網(wǎng)站正在分析整體觀眾的偏好數(shù)據(jù)并指導(dǎo)下一步劇集的劇情走向;當(dāng)你在店里購物的時(shí)候，零售商正在分析整體客流軌跡數(shù)據(jù)并指導(dǎo)店面的布局和商品的上下架;

　　當(dāng)工廠每天使用機(jī)器設(shè)備的時(shí)候，廠商正在分析整體設(shè)備的使用習(xí)慣并指導(dǎo)下一代產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、維修保養(yǎng)的主動(dòng)性變動(dòng)以提升效率……這樣的例子非常多。

　　作為建立大數(shù)據(jù)能力的基礎(chǔ)，企業(yè)應(yīng)像對待其他重要資產(chǎn)一樣，發(fā)現(xiàn)、評(píng)估和管理好并不斷擴(kuò)充數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　首先，

　　應(yīng)對企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀開展深入評(píng)估，明確目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)的來源、類型與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備情況，評(píng)估數(shù)據(jù)是否足夠完整、是否與業(yè)務(wù)發(fā)展直接相關(guān);

　　其次，

　　根據(jù)評(píng)估結(jié)果以及企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略目標(biāo)，應(yīng)明確目前還有哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)與目標(biāo)存在顯著差距，彌補(bǔ)差距的優(yōu)先級(jí)是什么;

　　然后，

　　對所有可進(jìn)一步獲取的內(nèi)外部數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行識(shí)別與評(píng)估，在深入考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、重要性與相關(guān)度、獲取成本與時(shí)間要求等相關(guān)因素之后，選擇獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最佳方式，諸如自行采集整理、對外采購數(shù)據(jù)、與外部合作伙伴進(jìn)行交換等;

　　在獲取新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，企業(yè)還需建立數(shù)據(jù)治理機(jī)制，對數(shù)據(jù)進(jìn)行妥善清洗與存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的可用性與一致性，并明確數(shù)據(jù)授權(quán)和更新制度。

　　關(guān)鍵成功因素2：明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何“創(chuàng)造價(jià)值”。

　　在評(píng)估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，需確定如何運(yùn)用其對企業(yè)戰(zhàn)略進(jìn)行支撐與引領(lǐng)。具體而言，大數(shù)據(jù)可為企業(yè)帶來五方面的價(jià)值：

　　優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營流程：

　　例如，某飲料公司運(yùn)用復(fù)雜算法分析社交媒體大數(shù)據(jù)，識(shí)別對于重要議題具有影響力的品牌意見領(lǐng)袖，并對其進(jìn)行針對性的引領(lǐng)，以提升營銷效果;某連鎖零售公司通過分析大量門店銷售數(shù)據(jù)，尋找產(chǎn)品之間的未知聯(lián)系，以提升捆綁銷售。

　　優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)：

　　例如，某娛樂公司運(yùn)用電子公園通行證來采集游客在其主題公園中的活動(dòng)數(shù)據(jù)信息，以此來優(yōu)化游客在公園中的體驗(yàn);某汽車安全信息系統(tǒng)服務(wù)商使用傳感器來收集車輛駕駛數(shù)據(jù)，以改進(jìn)其產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)與維修流程。

　　開發(fā)新產(chǎn)品新服務(wù)：

　　例如，某保險(xiǎn)公司使用插入式設(shè)備來收集駕駛行為數(shù)據(jù)、通過分析司機(jī)的駕駛習(xí)慣對其保險(xiǎn)提供相應(yīng)折扣，以主動(dòng)保留駕駛行為較安全的客戶;某在線影片租賃提供商通過分析觀影檔案數(shù)據(jù)來針對性提升用戶觀影體驗(yàn)，并提供分析結(jié)果給影片投資方以優(yōu)化影片制作內(nèi)容。

　　建立新業(yè)務(wù)模式：

　　例如，某醫(yī)療保險(xiǎn)公司通過對病人信息數(shù)據(jù)的預(yù)測性分析，向易患病的人群提供預(yù)防性關(guān)懷服務(wù)，以提高服務(wù)此類客戶的利潤率;某理財(cái)服務(wù)公司免費(fèi)贈(zèng)送個(gè)人財(cái)務(wù)軟件給用戶，在用戶使用時(shí)分析其消費(fèi)數(shù)據(jù)，再向其精準(zhǔn)推送相關(guān)廣告。

　　獲取生態(tài)系統(tǒng)控制力：

　　例如，某企業(yè)級(jí)軟件公司通過對渠道伙伴的運(yùn)營數(shù)據(jù)開展智能化管理與分析，鑒別渠道商的資質(zhì)與能力，并對業(yè)績進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警;某電子商務(wù)公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)基于其電商平臺(tái)沉淀的大量交易數(shù)據(jù)，為平臺(tái)上的賣家開發(fā)各類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，幫助它實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營和增收，提升電商生態(tài)系統(tǒng)對賣家的吸引力。

　　關(guān)鍵成功因素3：識(shí)別優(yōu)先應(yīng)用場景。

　　對于公司業(yè)務(wù)部門(營銷、銷售和服務(wù)等部門)，大數(shù)據(jù)可以幫助其創(chuàng)造以上五種戰(zhàn)略價(jià)值;對于公司職能部門(研發(fā)、供應(yīng)鏈和人力資源等部門)，大數(shù)據(jù)也可以幫助其優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營流程。

　　為識(shí)別公司業(yè)務(wù)與職能部門具體可能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，可對標(biāo)業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐、基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀評(píng)估、剖析業(yè)務(wù)與職能流程中可能進(jìn)一步采集的數(shù)據(jù)與應(yīng)用方式，運(yùn)用頭腦風(fēng)暴和內(nèi)部研討會(huì)列出所有可能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　需注意的是，大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景必須契合業(yè)務(wù)與職能部門的現(xiàn)實(shí)需求，切忌閉門造車、脫離實(shí)際。

　　表：各領(lǐng)域常見大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景示例

　　在確定可能的大數(shù)據(jù)應(yīng)用之后，可通過價(jià)值創(chuàng)造與業(yè)務(wù)成熟度兩個(gè)維度對大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)先級(jí)排序，以按順序推動(dòng)相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地實(shí)施。對于價(jià)值創(chuàng)造維度，可以用創(chuàng)造價(jià)值的多少(如提升運(yùn)營效率、提升投資回報(bào)等)作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn);對于業(yè)務(wù)成熟度維度，可以將所需數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可獲得性以及所需資源投入和大數(shù)據(jù)能力支撐(如資金、人才和跨部門合作等)等標(biāo)準(zhǔn)用于評(píng)估。

　　圖2：大數(shù)據(jù)應(yīng)用優(yōu)先級(jí)評(píng)估與排序框架

　　關(guān)鍵成功因素4：數(shù)據(jù)→分析→洞察→決策支撐的產(chǎn)品化、常態(tài)化。

　　為將大數(shù)據(jù)高效應(yīng)用于企業(yè)的日常運(yùn)營，需要不斷將數(shù)據(jù)分析能力轉(zhuǎn)化為內(nèi)部應(yīng)用產(chǎn)品，并將數(shù)據(jù)分析工作常態(tài)化。

　　對于數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品化，可通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略規(guī)劃、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景設(shè)計(jì)、分析大數(shù)據(jù)以獲取洞察這一過程的牽引，不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開發(fā)與應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的可持續(xù)運(yùn)營。

　　而對于分析工作常態(tài)化，需要持續(xù)維護(hù)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品并監(jiān)測實(shí)際使用效果，為業(yè)務(wù)與職能部門提供數(shù)據(jù)分析支持，并對其日常使用中的問題及時(shí)進(jìn)行解答。

　　以某家電公司為例，其借助于收集存儲(chǔ)了上億用戶數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立了需求預(yù)測和用戶活躍度等數(shù)據(jù)模型。

　　以此為基礎(chǔ)，該公司為營銷及銷售人員開發(fā)了具有精準(zhǔn)營銷功能的應(yīng)用軟件，可輔助其面向區(qū)域、社區(qū)和用戶個(gè)體開展精準(zhǔn)營銷;此外，還為研發(fā)人員開發(fā)了具有用戶交互功能的應(yīng)用軟件，可幫助研發(fā)人員更全面地了解用戶痛點(diǎn)、受歡迎的產(chǎn)品特征、用戶興趣分布與可參與交互的活躍用戶。

　　這些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品在日常應(yīng)用中取得了巨大的成效，在系統(tǒng)運(yùn)營的近一年里，該公司開展了數(shù)百場基于數(shù)據(jù)挖掘和需求預(yù)測的精準(zhǔn)營銷活動(dòng)，轉(zhuǎn)化的銷售額達(dá)60億元。

　　關(guān)鍵成功因素5：通過組織、人才與IT，為大數(shù)據(jù)提供強(qiáng)力保障與支撐。

　　大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的落地離不開組織、人才與IT能力的支持，而這些關(guān)鍵要素與能力的建設(shè)，需要既能貼近業(yè)務(wù)一線、又能與戰(zhàn)略保持一致。

　　對于大數(shù)據(jù)組織運(yùn)作方式，由于大數(shù)據(jù)核心分析能力、工具投資等在各業(yè)務(wù)部門之間協(xié)同效應(yīng)突出，企業(yè)(尤其是大型企業(yè))一般采用集中化運(yùn)營中心模式。

　　同時(shí)，與業(yè)務(wù)決策、應(yīng)用相關(guān)的權(quán)利被授予前線部門，以確保數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)決策的無縫銜接。無論如何設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)組織運(yùn)作模式，核心原則是根據(jù)公司自身情況與需要，確保大數(shù)據(jù)分析能力能夠最有效地支持一線決策。

　　此外，大數(shù)據(jù)組織需要多種具備關(guān)鍵能力的人才隊(duì)伍，來共同支持大數(shù)據(jù)組織架構(gòu)的運(yùn)營。其需要的人才團(tuán)隊(duì)包括大數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)經(jīng)理團(tuán)隊(duì)、大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理團(tuán)隊(duì)、技術(shù)開發(fā)與維護(hù)團(tuán)隊(duì)以及風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)等等。

　　除了組織與人才之外，大數(shù)據(jù)的落地還需要強(qiáng)大的IT系統(tǒng)架構(gòu)作為支撐。企業(yè)需要建立強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)，從不同數(shù)據(jù)源調(diào)取并分析數(shù)據(jù)，拉通數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析，以統(tǒng)一服務(wù)各部門的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

　　同時(shí)，該數(shù)據(jù)平臺(tái)還需具備對跨數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一清洗和存儲(chǔ)，以確保數(shù)據(jù)可用性與一致性的能力。除此之外，企業(yè)可以建立或優(yōu)化主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，為大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)以及各業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供統(tǒng)一、便捷的數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)交易服務(wù)，以支撐企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營。

　　關(guān)鍵成功因素6：通過大數(shù)據(jù)隱私和安全管理，消除法律及消費(fèi)者認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)。

　　大數(shù)據(jù)帶來機(jī)遇與價(jià)值的同時(shí)，也帶來了一定的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，特別是涉及法律(例如某社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)由于違反其隱私政策，遭到美國貿(mào)易委員會(huì)起訴)與消費(fèi)者認(rèn)知的風(fēng)險(xiǎn)(例如某互聯(lián)網(wǎng)公司街景項(xiàng)目由于拍攝的很多照片涉及當(dāng)?shù)鼐用耠[私，遭到后者大規(guī)?？棺h)。

　　為此，可按數(shù)據(jù)類型及從數(shù)據(jù)收集到分析使用各環(huán)節(jié)來識(shí)別不同類型、地域的法規(guī)與認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)，并予以及時(shí)應(yīng)對。

　　以隱私風(fēng)險(xiǎn)程度較高的數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)為例：對于個(gè)人可識(shí)別數(shù)據(jù)(如身份號(hào)等)，由于法律規(guī)定最高級(jí)別保護(hù)，故若無明確用途不建議采集;對于敏感數(shù)據(jù)(如交易和信用信息等)，數(shù)據(jù)采集需明確告知用戶并獲得其同意;對于非敏感數(shù)據(jù)(如產(chǎn)品數(shù)據(jù)等)可按需采集。

　　此外，企業(yè)應(yīng)建立統(tǒng)一的國際政策法規(guī)團(tuán)隊(duì)，通過基于全球標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)流程來管理數(shù)據(jù)隱私，并在此基礎(chǔ)上根據(jù)各國不同法規(guī)進(jìn)行合法的數(shù)據(jù)隱私本土化管理。

　　同時(shí)，還可通過主動(dòng)披露客戶隱私政策以獲取數(shù)據(jù)使用分析授權(quán)、向用戶提供自身隱私信息控制與刪除權(quán)限或?qū)€(gè)人隱私數(shù)據(jù)整合為群體匿名數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及獲取第三方隱私風(fēng)險(xiǎn)管理認(rèn)證等方式，來降低用戶的擔(dān)憂。

　　企業(yè)在建立大數(shù)據(jù)能力過程中，需要專業(yè)公司的幫助和支持。

　　大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展對于企業(yè)既是挑戰(zhàn)，更是機(jī)會(huì)。企業(yè)必須及時(shí)抓住大數(shù)據(jù)帶來的戰(zhàn)略機(jī)遇，制定明確的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、建立強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)決策支持體系與各方面能力，以充分挖掘大數(shù)據(jù)時(shí)代蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值。

　　大數(shù)據(jù)的六種典型應(yīng)用

　　1、個(gè)性化營銷

　　《一對一的未來》一書的作者羅杰斯和派柏斯在該書中曾這樣表示，“我們正經(jīng)歷從工業(yè)時(shí)代到信息時(shí)代史詩般宏偉的轉(zhuǎn)型。我們也隨之目睹了大眾營業(yè)員銷的衰亡，一對一營銷的興起。”

　　事實(shí)上，在這場營銷革.命的背后，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用恰恰是始作俑者。這也是大數(shù)據(jù)在當(dāng)前商業(yè)方面最典型的一項(xiàng)應(yīng)用?？梢哉f，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化營銷正成為任何企業(yè)不容回避的重要趨勢。

　　伴隨信息過載與消費(fèi)者異質(zhì)化，一方面是海量數(shù)據(jù)和海量信息導(dǎo)致用戶信息饑餓感，用戶對非關(guān)聯(lián)信息的容忍度與日俱減。

　　同時(shí)，用戶興趣數(shù)據(jù)與日俱增，但用戶甄別信息能力占比與日俱減，消費(fèi)者呈現(xiàn)長尾化趨勢，這一切，導(dǎo)致了個(gè)性化成為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向。

　　由此個(gè)性化的技術(shù)被關(guān)注和應(yīng)用，并進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)在生產(chǎn)領(lǐng)域由單純追求成本最優(yōu)的規(guī)?；a(chǎn)向客戶化定制方向轉(zhuǎn)變。同時(shí)，個(gè)性化推薦、移動(dòng)跨屏推薦成為典型應(yīng)用。而這些應(yīng)用的背后，是計(jì)算機(jī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、營銷學(xué)的集成。

　　2、對客戶價(jià)值的識(shí)別和挖掘

　　按照科特勒在1995年對客戶終身價(jià)值的定義，客戶終身價(jià)值是“從一個(gè)客戶身上所得到的其生命周期中全部銷售額減少公司用來獲取該客戶和銷售與服務(wù)于該客戶所花費(fèi)的總成本的凈值。”就是公司將從該客戶身上所得到的未來所有現(xiàn)金流的凈現(xiàn)值。

　　這意味著，以數(shù)據(jù)為支撐的客戶終身價(jià)值的評(píng)價(jià)和分析將有助于公司建立市場細(xì)分的策略，確認(rèn)哪一類客戶才是值得花費(fèi)成本來建立客戶關(guān)系的，并最終找到自己真正的目標(biāo)客戶群。同時(shí)，它將幫助企業(yè)更好地推進(jìn)客戶關(guān)系管理，比如通過數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以知道究竟百分之多少的銷售額分別來自于現(xiàn)有客戶和新客戶。

　　當(dāng)然，它還會(huì)影響到企業(yè)的定價(jià)行為，比如降價(jià)可以迅速提升老客戶保留比率和新客戶獲取比率，但同時(shí)也會(huì)降低利潤率。漲價(jià)將提高利潤率，但同時(shí)也會(huì)降低老客戶保留比率和新客戶獲取比率，這意味著企業(yè)需要用數(shù)據(jù)支持決策，最終獲得一個(gè)最優(yōu)化的平衡。

　　3、客戶流失預(yù)警

　　在用戶即資產(chǎn)的時(shí)代，客戶流失預(yù)警對企業(yè)的戰(zhàn)略制定有著重要意義，流失的是否是目標(biāo)客戶，這些客戶流失是否代表進(jìn)攻者的強(qiáng)勢進(jìn)攻，還是自然選擇的一個(gè)過程，哪一類型的客戶，或者滿足哪些條件的用戶更容易流失，而滿足哪些條件的用戶則不易流失等等，通過不同的算法，可以發(fā)現(xiàn)最終客戶流失的特殊及其原因，最終幫助企業(yè)決定是否需要挽留這些用戶。

　　4、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)廣告

　　值得注意的是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，營銷理論正在經(jīng)歷重要演變，在歷史上，包括產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷在內(nèi)的4P理論，由于科特勒的創(chuàng)新變?yōu)榱?P，加上了權(quán)力和公共關(guān)系。1990年，美國營銷專家羅伯特·勞特朋教授提出了4G理論，以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向，重新設(shè)定了市場營銷組合的四個(gè)基本要素，即消費(fèi)者、成本、便利和溝通。但是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)，尤其是由因果關(guān)系向相關(guān)關(guān)系的轉(zhuǎn)變，4R理論正變得越來越適時(shí)，即關(guān)聯(lián)、反應(yīng)、關(guān)系和回報(bào)。

　　營銷理論的變遷背后，恰恰是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)廣告時(shí)代的來臨，它要求廣告主在投放廣告前要識(shí)別目標(biāo)消費(fèi)者，在投放中要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位，投放后要用一系列的數(shù)據(jù)工具進(jìn)行廣告效果監(jiān)控。

　　5、企業(yè)商業(yè)決策

　　如前所述，企業(yè)的諸多重要的商業(yè)決策已經(jīng)變得與數(shù)據(jù)密不可分，在很多企業(yè)里，用數(shù)據(jù)說話，拿數(shù)據(jù)指路已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營過程的必備準(zhǔn)則。同樣以蘇寧為例子，其數(shù)據(jù)部門需要為業(yè)務(wù)部門提供多重服務(wù)。

　　首先就是報(bào)表服務(wù)，即通過Adhoc的技術(shù)，為運(yùn)營部門提供實(shí)時(shí)的、豐富的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，幫助所有的運(yùn)營部門拿數(shù)據(jù)說話的問題。比如說你今天做一個(gè)活動(dòng)，你需要直接把流量的數(shù)據(jù)拿出來。

　　其次，就是引擎服務(wù)，引擎的意思就是說，它能夠應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)去驅(qū)動(dòng)前臺(tái)的業(yè)務(wù)，它與報(bào)表報(bào)務(wù)的差別在于它已經(jīng)直接嵌入到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中，出來的數(shù)據(jù)會(huì)直接影響到企業(yè)的整個(gè)業(yè)務(wù)。

　　6、庫存管理和物流配送

　　對于很多電商公司，或者是O2O公司來說，庫存管理和物流配送正成為企業(yè)重要的競爭力，它不僅直接關(guān)系到企業(yè)的成本、利潤，同時(shí)還直接關(guān)系到用戶體驗(yàn)。由此，通過數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以精準(zhǔn)測算出不同品類不同規(guī)格段商品的庫存水平，同時(shí)獲取物流配送的時(shí)間效率、最佳用戶體驗(yàn)與物流整體配送效益的平衡。

　　企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是未來必須要走的，不管是在電子商務(wù)網(wǎng)站建設(shè)上，還是在其他目標(biāo)上，建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是關(guān)鍵。