当前我们处在一个大数据的时代,而数据价值化是大数据技术发展的重要目标之一。为了了解如何让数据产生价值,我们首先要明确当前阶段的大部分价值数据都是通过云计算、数据应用存储的企业或个人的行为信息,并最终沉淀下来的“精华”,因此数据价值需要借助数据应用来达成科学的商业决策。

而企业的数据分析针对To B和To C领域来讲,关注的重点也是不同的,与To C企业一切以“消费者为核心”的理念不同的是,To B端企业以重资产、重投入为特征,较To C类企业来讲,其更为关注整条供应链的协同效率以及原料、厂家、稳定客源等的掌控力。因To B类企业涉及的关联方较多,勾稽关系复杂,数据的采集、清洗也更加困难,具体来讲存在以下困难:

1、数据孤岛

To B类企业作为供应链的末端,与前端行为数据距离较远,难以及时响应前端市场的需求变化,且和线下、CRM、ERP等后端业务数据无法全渠道打通,容易形成数据孤岛,因此数据一直处于沉睡状态,并未有效盘活。

2、渠道量化难

以服务为主的To B类企业,前期需要非常关注各个推广渠道吸引的商机量、中期的转化、留存情况,以及后期的有效注册数、付费数等。遗憾的是,大部分企业的现状是,销售数据与企业的ERP系统没有打通,所以就不能具体衡量每个渠道的最终付费用户数,从而也不能计算出最优质、ROI(投资回报率)最高的推广渠道,优化营销投入产出比。

3、数据建模难

相较电子商务、互联网金融等行业而言,大部分To B类产品功能复杂,技术壁垒较高,动辄一个需求涉及上千个数据埋点,经常会出现埋点混乱无序、数据采集缺失等情况,而且这整个过程会涉及两个用户主体,一个是用户,一个是企业,技术人员通常不知道该如何定义和管理这类的数据模型。

4、跨部门管理难

To B类企业跨部门、多业务线沉淀的相关数据通常是独立存储部署的,难以整合到一起进行全局的统计分析,满足不同团队中不同角色人员的按需提数。企业常常需要向开发人员提出需求,等待漫长的排期,其数据的分析依赖于多业务线统一的前提,导致影响后续项目的推进速度。

针对以上的现状难点,To B类企业想要破局,挖掘数据的价值其实并不难,只需要盘活数据应用及ERP管理系统中庞大数据群组,并预先设置需要的数据结果及图表化展示形式即可。

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