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大数据时代：如何提升大数据转化率？ 14:26:14&|&编辑：phpcms&|&查看：&|&评论：
在大数据时代下，用户即数据，数据即价值，这句话丝毫不错，用户，数据，价值，这三者之间的关系是密不可分的，想要挖掘大数据的价值，必须要拥有数据，拥有数据之后才能拥有用户，拥有用户之后，就能获得价值。
在下，大数据用户巨大价值，这一结论已经成为人们的共识，尤其是广大创业者，正试图借之力，实现自己的人生抱负。
但是，作为创业者，会有很多疑惑，比如，数据从哪里来?怎么能拿到这些数据?以服务换取数据，就拿百度来说，是用免费的查询换取用户需求的数据;云盘是用免费的存储空间，来换取喜好、偏好的数据;用提供的有限的、很有价值的服务，来换取个性化的倾向数据，再提供定点、定准的服务。&
经常网购的人会发现，当你在购物网站上浏览完某类商品后的一段时间内，你的QQ、新闻浏览页面就会跳出相应的商品信息来。
电商在中借助已有平台积累的&巨量&用户信息，通过分析大量的用户消费行为信息，挖掘不同的用户群体对产品的需求，掌握最新的流行趋势。在大数据分析的基础上，进行产品的个性化定制生产。即用户想要什么，喜欢什么，就生产什么。
网络公司采用新的商业模式&&&先让利培养消费习惯，再从后向收费。培养消费习惯最为典型的是阿里巴巴和腾讯的烧钱大战。为了培养用户打车习惯，两家公司对乘客和司机进行双向补贴，双方各补贴10多元钱。这让司机全部都用上了打车软件，有人甚至配两部手机分别使用两款打车软件。
如果使用微信打车，就要微信绑定银行卡，进行微信支付，这一教育用户如何使用微信支付的过程，因为高额补贴的诱惑，用户主动就学会了。这就是习惯的养成，在用户纷纷绑定微信银行卡之后，腾讯基于微信的商业模式就大有可为了。
在大数据时代，应用大数据分析模式，既能帮助企业提前把握市场消费需求，又能化解市场危机，为企业的精准营销和高效营销提供关键的信息和决策支撑。用户的每一个动作、每一句话、甚至每一个表情，都是我们值得研究的数据。
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> 如何通过大数据来获取商业价值
如何通过大数据来获取商业价值
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如今，我们已经可以从网上看到很多的企业利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，当然，我们也可以从大数据中挖掘出更多的商业价值。
据2013年TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。
此外，从大数据中获取商业价值的方法还包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。那么，我该如何从大数据的分析中获取到我们想要的商业价值呢？
1、从数据分析中获取商业价值
请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。
2、对已收集到的大数据进行分析
许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。
同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。
3、重点分析对行业有价值的大数据
大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据（具体可查看马海祥博客的《》相关介绍）。
4、理解非结构化的大数据
非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析，把基于文本内容的业务流程进行可视化展示。
比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。
5、使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析
客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。
我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题，我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。
6、把客户的意见整合到大数据中
通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个，新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析（具体的技巧，大家可以通过马海祥博客的《》相关介绍来详细的了解）。
7、整合大数据以改善原有的分析应用
对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本，尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如：统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。
8、探索大数据以发现新的商业机会
很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据都得去探索，通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如：在每月提交的数据报告分析表中的新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等（具体可查看马海祥博客的《》相关介绍）。
9、分析大数据流，提升业务动作水平
实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年，那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。
最近，从监控行业（网络安全、态势感知、欺诈检测）到物流行业（公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存），越来越多的组织正在利用大数据流的应用。
目前大数据分析仍主要以批量和离线的方式执行，但随着用户与技术的成熟，大数据分析将会进入实时分析的时代。
马海祥博客点评：
虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会，但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值，究其原因还在于大数据处理的技术。
对此，马海祥认为大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的&加工能力&，通过&加工&实现数据的&增值&。
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大数据定价：将数据转化为利润的四个步骤
制定合适的价格很重要，再怎么夸大都不过分。价格提高1%意味着经营利润平均可以增长8.7%（当然，假设销量没有损失）。不过我们估计，在许多公司每年制定的成千上万个定价决策中，多达30%未能给出最合适的价格——这意味着收入大量流失。而且考虑到如今海量数据为公司提供了难得的机会，可以做出合理得多的定价决策，这种现状尤其令人不安。对那些能够井然有序地应对复杂的大数据的公司而言，这蕴含着巨大价值。我们倒不是说制定合适的价格很容易：由于数字化促使多渠道越来越复杂，客户接触点的数量不断激增。不过，价位需要跟上来。由于许多公司没有发现大数据带来的机会，也没有见机行事，那无异于错失了丰厚的利润。提高利润率的秘诀在于，充分利用大数据，在产品层面、不是类别层面找到最合适的价格，而不是淹没在一大堆数字当中。大到不能成功对于每一个产品，公司应该能够找到顾客愿意支付的最合适价格。理想情况下，公司会将影响价格的非常具体的宝贵信息考虑在内，比如次好的竞争产品的成本与该产品对顾客而言具有的价值，然后敲定最合适的价格。的确，对一家拥有几种产品的公司而言，这种定价方法很简单。要是产品数量繁多，问题就比较棘手。一家普通公司的收入中大概75%来自标准的产品，这些产品往往数以千计。人工制定价格的做法很耗费时间，几乎不可能看到可以完全释放价值的定价模式。要是大公司有成千上万的产品，它们想获得精细的数据，并管理这些复杂的定价变量……这些定价变量不断变化，实在是勉为其难。从本质上来说，这其实是个大数据问题。许多营销人员最终只是把头埋在沙子里。他们根据过于简单的因素来制定价格，比如产品制造成本、标准利润、类似产品的价格和批量折扣等等。他们借助老方法来管理产品，因为他们动不动拿“市场价格”作为不认真处理问题的借口。可能最为糟糕的是，他们依赖“久经考验、屡试不爽”的历史方法，比如所有产品的价格普遍上调10%。林德气体公司（Linde Gases）的销售业务主管罗杰·布里奇吉（Roger Britschgi）说：“因此实际上发生的一幕是，每年我们根据规模和销量来提价，而不是科学合理地提价。我们的人根本不认为可以换一种方式来提价。而坦率地说，我们的人没有充分准备好说服顾客我们确实有必要提价。”将数据转化为利润的四个步骤想制定更合适的价格，关键是完全明白现在可供公司使用的数据。这就需要放大目标，而不是缩小目标。正如综合性能源和化工企业沙索（Sasol）集团副总裁兼营销和销售总经理汤姆·奥布赖恩（Tom O’Brien）提及这种做法时说：“销售团队知道价格，还可能知道销量，但这种做法需要了解更多信息：极其精细的数据，实际上来自每一张发票，按产品、客户和包装分门别类。”事实上，将大数据成功应用于B2B环境方面最激动人心的一些例子实际上不仅仅着眼于定价，还涉及一家公司的商业引擎的其他方面。比如说，“动态交易评分”（dynamic deal scoring）提供了单笔交易层面的价格指导，还提供了决策逐级上报点、激励机制、绩效评分及更多方面，立足于一系列相似的盈/亏交易。使用较小的、相关的交易样本很有必要，因为与任何一笔交易息息相关的因素会有变化，这导致一系列总体交易成为毫无用处的衡量基准。我们已见过这种方法应用于技术行业，取得了巨大成功。将销售利润率提高了4到8个百分点（相对于同一家公司的对照组）。想获得足够精细的数据，公司就要做好这四项工作倾听数据。制定最合理的价格不是牵涉数据的挑战（公司通常已经坐拥庞大的数据宝库），而是牵涉分析的挑战。最出色的B2C公司知道如何解释自己拥有的海量数据，并见机行事，但B2B公司往往一味管理数据，而不是利用数据推动决策。优秀的分析工具可以帮助公司确定经常被忽视的因素（比如更宏观的经济形势、产品偏好以及销售代表的洽谈），揭示什么因素左右针对每个客户群和产品的价格。提高自动化。人工分析数千种产品太耗费时间和财力。自动化系统可以识别狭小的客户群，确定什么因素左右每个客户群的价值，并且拿来与历史交易数据进行比较。这样一来，公司就可以根据数据，为产品群和客户群制定有针对性的价格。自动化还大大简化了复制和调整分析的工作，因此没必要每次都从头开始分析。培养技能、树立信心。实施新价格既在运营方面带来了挑战，又在沟通方面带来了挑战。成功的公司非常注重深思熟虑的变革计划，帮助销售队伍了解并接受新的定价方法。公司需要与销售代表们齐心协力，解释为什么实行建议价，这套价格体系是如何运作的，那样销售代表就会非常信任价格，从而竭力说服顾客。同样重要的是制定一套明确清晰的沟通方法，为价格给出一个理由，从而着重突出价值，然后针对具体顾客给出相应的理由。全面的洽谈培训也至关重要，以便让销售代表获得信心和工具，那样与客户面对面交流时，能拿出颇有说服力的理由。最优秀的领导陪同销售代表会见最难拿下的客户，专注于迅速见效，那样销售代表就能树立起信心，积极奉行新的定价方法。林德集团旗下瑞士PanGas AG公司的总经理罗伯特·克里格（Robert Krieger）说：“表明领导层支持这种新的定价方法这个立场，至关重要。为此，我们采取的做法就是领导层与销售代表一起拜见难缠的客户。我们不仅能够帮助销售代表，还能够阐明为什么制定新价格。”积极管理绩效。想改善绩效管理，公司就需要借助实用的绩效指标支持销售队伍。最大的影响来自确保销售一线对于客户带来的利润了然于胸；销售和营销部门拥有合适的分析技能，得以发现机会，并牢牢抓住机会。还需要将权力下放给销售队伍，让他们自行调整价格，而不是依赖集中式团队。这不仅需要创业理念，还需要在针对特定的客户制定价格策略时有一定的创造力。在改变定价策略和绩效衡量标准的同时，可能还要改变激励机制。我们已经看到了这一幕：软件、化工、建材和电信等众多行业的公司利用大数据，帮助制定更合理的定价决策，因而收到显著成效。这些公司都有数量众多的库存单位（SKU）和交易，还有一大批高度分散的客户；重新制定价格后，都发现利润率提高了3%到8%，这些价格是在极其精细的产品数据层面制定的。仅举一例，一家欧洲建材公司为几种有所选择的产品制定合适的价格后，利润增幅高达20%。如果公司想制定合适的价格，就应该充分利用大数据，并投入足够的资源来支持销售代表，否则它们会发现自己在为此付出高昂的代价：利润流失。（原载麦肯锡季刊英文版 文/沃尔特·贝克 迪特尔·基威尔和乔治·温克勒 沈建苗翻译）
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