每次我跟很多企業家在溝通的時候，總會說到一個問題，就是現在生意難做，為什么生意難做?我們看到幾點： ***，我們整個中國是制造業大國，但是我們產能高度過剩; 第二，我們的產成品庫存積壓周轉也不夠靈活，在交易過程中，不能將經濟效益更大化地提高?

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每次我跟很多企業家在溝通的時候，總會說到一個問題，就是現在生意難做，為什么生意難做?我們看到幾點：

***，我們整個中國是制造業大國，但是我們產能高度過剩;

第二，我們的產成品庫存積壓周轉也不夠靈活，在交易過程中，不能將經濟效益更大化地提高?

為此大家都感覺十分的困惑和無助......告訴大家，有一種技術解決的方案，可能會對我們整個經濟的福利帶來巨大的效益，那就是現在我們未來的大數據。
 

大數據勢不可擋

這里我分享三個真實案例：

***個案例發生在一家超市里面，人們發現了一個有趣的現象：尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和啤酒的銷量大幅增加了。這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾瑪連鎖超市的真實案例。原來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以她們經常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個發現讓商家決定將啤酒與尿布擺放在一起，結果帶來了兩者銷售量的劇增。

第二個案例發生在淘寶：有數據顯示，每一天上網高峰期主要集中在中午12點之后和晚上的12點之前。研究人員發現，出現這種“怪現象”的原因是因為現代人普遍睡覺前都會有上網的習慣，于是有些淘寶商家就利用消費者這種“強迫癥”在晚上12點進行促銷秒殺活動，帶動銷量的倍增。

第三個案例發生在我們的日常生活中：按照慣例，我們普通市民想要乘坐公共巴士，就必須到指定的巴士站被動的等待，有時候遇到路上塞車，等上個把小時的事情時有發生，而現在通過數據信息化手段可以直接進行客源組織，為處于相同區域、相同出行時間、具有相同出行需求的人群量身定做公共交通服務，并享受”一人一座“的定制服務，著實為出行提供了不少便利。

這三個小故事就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律，它通過對大量的數據系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。
 

數據服務于精準營銷

然而，讓數據產生價值，不是大數據One-link.cn自身能夠解決的。首先要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分，同時，要把數據和數據的相關性標注出來，這種相關性是反映客觀現象的核心。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，真正實現了從數據到知識的轉變，為領導決策提供服務依據。

數據，已經滲透到當今每一個行業和業務智能領域，成為重要的生產因素。數據庫的組織結構以網狀為主，復雜多變，程序和數據間你中有我，我中有你，彼此產生強烈的依賴性。用通俗的話來說，就是數據庫和程序之間連在一起，彼此交纏。我們對于這種數據規律的挖掘和運用，實質上也是為了精準營銷而做鋪墊。
 

壹串通，用數據說話

回到企業層面來講，中國幾乎所有的企業，尤其是傳統企業，都面臨著產能過剩的弊端，大部分企業不清楚消費者需求的精準性情況下，大量生產。而通過大數據的背景下，企業可以把上游和下游商品一直到末端個體消費者，整個鏈條里面的內容，甚至國民經濟社會環境其他的數據關聯起來，而這種關聯起來能給企業帶來什么東西呢?就是我的企業到底是為誰服務?他們到底在哪?

有一個消費者企業跟我說，它已經對客戶進行細分了，客戶類型有15類，按年齡、性別、需要等等，他說我們是針對這15類進行不同的定位和服務。可是更加領先的企業他們已經把這些分類從客戶細分，十類二十類到幾百類，還有一些能夠做到個性化營銷和定位，加強對客戶的認知，為客戶找到價值，從而帶動銷量。

我們在生長過剩的年代需要供需對接，利用大數據，恰到好處的匹配，預見性的生產已經是完全有可能實現的了。我們也一直在努力幫助客戶實現這一點，以前我們做策劃都是通過調研、采樣、簡單數據統計、消費者代表這幾種方式來研究消費者行為，這種方法***的問題是缺乏精準性，并不能完全夠代表整個消費者需求，而隨著大數據的進入，壹串通跟美國IRI數據公司形成戰略合作，利用美國先進的數據規律模型，用數據說話，幫助客戶拿到真正利于我們生產的數據，用技術能力為企業提高品牌影響力和銷量開辟另一種途徑。