“大數(shù)據(jù)”趨勢(shì)將會(huì)在5個(gè)方面提供價(jià)值：

　　1、數(shù)據(jù)的高透明度及廣泛可獲取性

　　一些制造商正試圖集成多種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，甚至從外部供應(yīng)商和客戶處獲取數(shù)據(jù)來共同制造產(chǎn)品。以汽車這類先進(jìn)制造行業(yè)為例，全球供應(yīng)商生產(chǎn)著成千上萬的部件。集成度更高的平臺(tái)將使公司及其供應(yīng)鏈合作伙伴在設(shè)計(jì)階段就開始協(xié)作。

　　2、決策驗(yàn)證對(duì)競爭方式的影響

　　大數(shù)據(jù)可能使決策制定發(fā)生根本性的改變。利用可控實(shí)驗(yàn)，公司可驗(yàn)證假設(shè)、分析結(jié)果以指導(dǎo)投資決策及運(yùn)作改變。

　　3、應(yīng)用于廣泛的實(shí)時(shí)的用戶定制及其對(duì)企業(yè)的影響

　　面向用戶的企業(yè)已長期利用數(shù)據(jù)來細(xì)分和定位用戶。大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了用戶定制的質(zhì)的飛躍，使得實(shí)時(shí)個(gè)性化成為可能。下一代零售商通過互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流可跟蹤個(gè)體用戶的行為，更新其偏愛，并實(shí)時(shí)模仿其可能的行為。

　　4、大數(shù)據(jù)對(duì)管理的改變及替代作用

　　大數(shù)據(jù)能進(jìn)一步提高算法和機(jī)器分析的作用。一些制造商利用算法來分析來自生產(chǎn)線的傳感數(shù)據(jù)，創(chuàng)建自動(dòng)調(diào)節(jié)過程以減少損失，避免成本高昂(且有時(shí)具危險(xiǎn)性)的人工干預(yù)，最終增加產(chǎn)出。

　　5、建立基于數(shù)據(jù)的商業(yè)模型

　　大數(shù)據(jù)催生了新類型的公司，其能建立由信息驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模型。許多公司都在價(jià)值鏈中發(fā)揮中間作用，通過商業(yè)交易創(chuàng)建極具價(jià)值的“排出數(shù)據(jù)”。如一家運(yùn)輸公司收集了大量的全球產(chǎn)品出貨信息，并專門建立一個(gè)部門負(fù)責(zé)向經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方銷售數(shù)據(jù)。

　　思維與應(yīng)用的鴻溝

　　大數(shù)據(jù)的價(jià)值聽起來十分鼓舞人心，而在實(shí)際的營銷策劃活動(dòng)中，營銷人對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況又如何?

　　Columbia Business School 今年推出報(bào)告《Marketing ROI in the Era of Big Data》中指出，雖然91%的公司高層營銷管理人員認(rèn)為成功的品牌需要使用客戶數(shù)據(jù)來做營銷決策，然而觀察他們收集數(shù)據(jù)的類型，只有35%的公司會(huì)收集社交媒體數(shù)據(jù)、19%會(huì)收集移動(dòng)數(shù)據(jù);其中51%的人指出在他們組織內(nèi)部缺乏分享客戶數(shù)據(jù)的機(jī)制，阻礙了他們有效衡量營銷ROI，45%的人認(rèn)為公司沒有利用數(shù)據(jù)有效地將營銷溝通個(gè)性化。

　　營銷領(lǐng)域真正的進(jìn)展似乎并不符合大數(shù)據(jù)熱浪的如火如荼之勢(shì)，正如報(bào)告撰寫者指出，“我們希望了解到底現(xiàn)在人們?cè)谟脭?shù)據(jù)做營銷這條路上走了多遠(yuǎn)，大數(shù)據(jù)的熱潮是否真正地促使營銷策劃者實(shí)踐的改變，但迄今為止，營銷領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)實(shí)踐依然剛剛開始，在許多公司組織中，有效利用數(shù)據(jù)做營銷的實(shí)際進(jìn)展要落后于人們實(shí)際的意愿?！?/span>

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