大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

在传统的商业形态中,企业想要实现盈利,就要借助不同的场景作为获客入口去与用户建立连接,实现交易,这运用的是人找货的模式。

但在数字化和数据化时代,运用的是货找人的思路,是根据消费者的生活场景,通过大数据智能推送营销活动,通过不同的应用程序去连接消费者,从而达到智能匹配和精准营销的目的。

但如何实现货找人,实现智能化匹配和精准营销呢?从以下的内容中可以找到答案。

1、大数据隐藏着巨大资产

2、从信息化到数字化

3、数字化带来新的商业形态

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

在未来不论是什么企业和行业,想要提升整体的效益,从营销层面来讲,就要具备智能匹配和精准营销的能力。那么想要实现这个目标,就需要有云计算、物联网、互联网做支撑。

因为只有这样,才能通过互联网做用户的连接,通过物联网实现多端的交互,通过云计算,在不同的场景收集用户的信息和行为痕迹,这样能够更清楚消费者的购买动机和行为。

从目前的发展来看,这种大数据精准匹配的营销更多是互联网巨头的在运用的。就如我们打开购物APP,系统就会给我们推荐需要的商品,打开打车软件就会知道我们要去哪里,这些都是因为大数据产生的作用。

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

所有拥有大数据,就相当于拥有了巨大的资产,因为大数据可以了解消费者的未来需求。因此在未来我们想要跟上时代发展,一样也要借助大数据实现智能匹配和精准营销。

那么最快获取大数据的方法是借助互联网平台去完成竞争匹配,就是借助各大巨头去做精准营销。

但中小微企业想要实现长久的发展,也可以借助应用程序、物联网和云计算、获取用户的信息和行为痕迹,这样才能提高整体的效应。

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

在未来企业想要获取用户的大数据,首先认清信息化和数据化带来的价值,因为信息和数字是实现大数据化运营的前提。

商业经营中最原始的信息化,就是通过珠算和账本记录经营信息,把一家店或者企业的进货、出货量、利润等,统计下来。

到了PC互联网时代,企业实现信息化可以借助各种软件程序实现,比如进销存系统CRM,ERP系统等,都是实现信息化的一种方式。

有了这些信息,生产就有了基础的依据,可以根据经营信息做生产的预估,其次有了信息以后,也可以通过邮箱、电话等不同的方式二次连接消费者。

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

但在信息化时代,营销成本和库存风险还是比较高的,因为无法实现精准匹配和大数据生产。

所以在PC互联网时代,信息化只是做记录和单方面记录的一种方式,企业想要提升效益,就要在信息化的基础上实现数字化。

实现数字化转型,就要依托物联网、互联网、云计算、应用程序,在不同的场景,实时获取用户的信息和行为痕迹。

就是消费者不论是实体、APP、物联网场景或者其他的端和应用程序消费,所有的信息行为痕迹,都会记录下来,实现数字化。

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

那么从数字到大数据,需要通过云计算做分布式发储存和运算,最终得出用户的大数据结果。

信息、数据就是在应用程序或者在不同的端上购物,留下的注册信息,年龄、身高、联系方式等。那么行为痕迹,就是在应用程序的任何行为动态,都会被云计算记录下来,形成大数据。

这样就可以清楚的知道,每一个消费者是谁,他的经济情况,消费能力、购买动机、以及年龄、家庭情况等等,这样就可以不同消费者的特征,去实现精准营销和智能化匹配。

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

在信息化时代,商业形态是比较单一的,要么是通过线上经营卖货,或者通过线下获客交易,都是等客户上面的商业模式,在未来这些模式都将无法生存。

所以未来的企业想要发展,可以借助数字和数据做支撑,通过物联网、互联网、线下场景,结合应用程序,去连接消费者,实现货找人的精准匹配,提高整体的效应。

比如客户到线下店购物,可以引导下载我们的APP,通过APP做支付交易,这样不仅可以获取用户的信息和行为数据,而且可以与消费者实时连接。

可以根据消费者留下的行为痕迹和信息,判断用户的需求,根据需求推送对应的营销活动,通过APP激活消费者二次购物。

大数据时代,必须做好这3大布局:才能抢占新的造富机会

在未来所有的大数据都是相通的,不论在任何场景留下的痕迹,都会被云计算储存,形成消费者的大数据的一部分。

这样的话不但可以通过手机和APP与消费者连接,而且有了物联网支持以后,可以借助不同的端去激活消费者持续消费。

就如我们在网上搜索了某一个商品以后,在看电视的时候就会就会推荐相关的商品和服务,提升更多交易机会,这就是数字化和数据化带来的新的商业形态。

这节内容,更多是通过营销的角度来理解数字和数据带来的价值,后续我们会通过生产、管理等不同的维度去为大家分析,数字和数据的发展方向。

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威廉
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