大數據高成本

Ⅳ 如何將CRM中大數據的高成本轉變成高價值

建議上一套8Manage CRM系統，可以有效整理和分析數據，提高數據利用率，將數據轉化成信息，從而擬定營銷方案，提高企業業績

Ⅵ 大數據培訓大概要多少錢

您好，很開心為您解答。
大數據培訓大概在2萬左右（面授課），但如果是線上授課，估計會便宜點。
但費用不能作為評價一家大數據培訓機構好不好的決定性因素，需要從師資力量、機構口碑、就業情況等多方面考察。

Ⅶ 大數據的合理使用，可以很好地節約企業成本

大數據精準獲客。目前比較常看到的是運營商大數據獲客，以及互聯網大數據獲客。運營商大數據獲客，目前市面上的三大運營商都開辟了這塊業務，精準營銷業務，主要是電銷及簡訊的方式。互聯網大數據獲客主要是 用運營商大數據在相應的行業中進行數據抓取，相對高額的企業成本來說這種方式顯得更加簡潔和節約成本，最常見的行業，獲客效果很好的行業有：教育，房產，招商加盟，企業服務，裝飾裝房，包括金融行業等等全行業都有一定的好的獲客效果！

其實運營商大數據到底能不能精準獲客這個問題的關鍵點在於相關合作者所提供的抓取平台與自身是否垂直！因為運營商大數據可以通過建模抓取如網站（競價網站，推廣網頁，品牌官網等）每天的實時訪客數據；垂直行業手機App（如房產行業垂直App：安居客，裝修行業垂直App：土巴兔等等）可以抓取實時高頻活躍用戶，新注冊用戶數據；400電話，固話可以獲取實時來電咨詢者，主叫被叫通話記錄數據；關鍵詞，小程序同樣可以抓取。

運營商的數據抓取有很多其他方式不能比擬的優勢

1、數據范圍廣，目前移動，聯通的活躍用戶量達到總電話數的80%左右，所以說范圍還是很廣，很好挖掘

2、數據真實性高，因為運營商大數據可以通過建模抓取如網站每天的實時訪客數據；垂直行業手機App可以抓取實時高頻活躍用戶，不是一味的刷之前的老客戶

3、時效性好，數據新鮮——直接從運營商一手客源隔天就可以提供捕獲的數據。不僅精準而且高效。

4、成本低，談獲客，不得不說獲客的成本低。前面也介紹了目前傳統的營銷方式，獲客有效的客戶高達三位數，運營商大數據只需要幾塊錢的成本就可以獲取到潛在意向的客戶線索信息，只需要幾塊錢就可以截取同行幾百元做來的客戶，降低成本，精準打擊，彎道超車。

所以相關合作者在合作運營商大數據之前要考慮所抓取的平台是否與自身業務垂直，如果垂直，那麼通過運營商大數據抓取出來的數據就會精準，獲客效果也會大大提高！

Ⅷ 大數據時代，學習的成本越來越高，要怎樣提升自己呢

哈佛大學有一項研究表明，稀缺的資源會佔用你大量的注意力，然後導致這個資源對你來說會更加稀缺。

想要自己變得越來越值錢，一味省錢省不出來的，關鍵做好這三件事。

記住，凡是阻礙你成長的一切，該遠離遠離，該刪除刪除，該絕交絕交。

還有，學會偷懶，就是洗衣服、幹家務等的活，能用錢解決就解決。讓你的時間和金錢最大利潤化，就能提升你的個人價值。

最後記住：教你怎麼賺錢的人大部分都沒有賺到什麼錢，到處都是有才華的窮人。而賺到錢的人，大都會教你應該怎麼思考，再高一級就是怎麼做出判斷。

Ⅸ 大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響，大數據時代的到來為供應鏈管理提供了難得的機遇，但同時也會伴隨著一些不好的影響，有利也有弊，能順應時代而變化才是正確的方向，以下是關於大數據對供應鏈將產生哪些影響。

大數據對供應鏈將產生哪些影響1

傳統供應鏈管理模式所面臨的挑戰

大數據時代的來臨不僅僅是給我們提供了很大的發展機遇，重要的是傳統供應鏈模式所面臨的挑戰極大的加劇了新生產力條件下企業之間的競爭，正是因為大數據時代的生產力特徵這種新事物與傳統的生產力特徵供應鏈管理模式之間的矛盾

所以傳統的供應鏈管理模式所面臨的挑戰也是非常嚴重的，新事物取代舊事物必然是舊事物自身的轉型升級，適應新事物的發展，供應鏈管理模式也不例外。

1、響應速度較慢

傳統供應鏈管理在技術水平不斷提升的同時，經歷了從最基本的MIS到ERP，再從ERP到當前供應鏈一體化的進化，但是從整體水平上來看，傳統的供應鏈管理仍然存在著以訂貨訂單為驅動的庫存管理，周轉庫存的管理從本質上來看是一種應對傳統供應鏈管理的經營模式，再次種經營模式的管理水平下，周轉庫存構成了晶瑩的基本保障

安全庫存成為訂貨管理的服務水平底線。另一方面，此種模式的出現，也在一定程度上說明了產品生命周期理論的響應速度依靠周轉庫存和安全庫存來保障客戶的服務水平，所以在這種模式下顧客需求的響應速度比較慢。

2、終端消費需求不能有效滿足

傳統供應鏈模式對企業經營的貢獻主要在於企業對市場是一處永的形式滿足部分需求而進行產品的設計，在這種情況下，終端消費者的基本需求能夠得到滿足，但是現有產品不能滿足終端消費者的潛在的深層次需求

這種產品經營的設計和生態註定了終端消費需求和源頭的生產製造脫節的商業邏輯。供給側的生產製造不能夠針對終端用戶的體驗進行個性化設計，只能在短期內以批量的模式提升自己的生產效率。

例如，在互聯網時代出現之前，市場上的衣服大部分是根據設計師對終端用戶體驗的評估進行設計，而沒有針對更多用戶特別是普遍用戶的個性化需求進行定製，而且衣服定製成本非常高、時間比較長，這從根本上制約了終端消費需求的普遍性滿足。

3、庫存周期較長

傳統的供應鏈管理模式以存貨管理構成支撐企業經營的基本條件，庫存成為實現經營的流動資產，大部分行業的庫存檔點是以月為單位進行計算的，因為產品屬性的不同，庫存管理盤點有所差異

從整體的水平看庫存周期大部分在計算倉儲、包裝、搬運裝卸、運輸等時間的條件下基本上在途庫存和周轉庫存周期均在兩個月以上，從資金利用的角度來看，在很大程度上制約了流動資金的利用率。

4、協同效應差

供應鏈管理模式協同效應較差主要體現在，生產製造型企業不能夠快速的實現渠道的建立，銷售渠道未能實現和終端消費者有效的互動，終端消費者的反饋也不能其實的成為生產製造企業進行產品換的升級的依據

從整個供應鏈的管理水平可以看出各個環節都在實現自身利益的最大化，但是未能實現整體效益的最大化，在面臨市場的競爭時存在著互相擠壓，為維護自身環節的利益犧牲整體供應鏈整體效益的情況屢見不鮮。

5、管理成本非常高

傳統供應鏈模式的管理成本由於信息化水平低下，不能將各個環節所設計的的企業進行信息的有效傳遞最終造成了各自企業所付出的固定成本中的攤銷成本非常高，人工成本尤其突出，因為條塊分割的嚴重所造成的管理混亂進而導致的管理成本已經成為供應鏈管理當中佔比較高的部分之一。

供應鏈管理要順應大數據時代發展的歷史潮流

從馬克思主義對經濟學的深入研究理論來看，變革時代正確的研究方法應該從生產力與生產關系的矛盾入手，時間對生產力要素特徵的分析才能對生產關系各個方面進行針對性的改革，這一點是生產力決定生產關系的集中體現，同時也是生產關系必須順應生產力發展的必然要求。

（一）大數據時代生產力的主導因素分析

生產力的三個要素是勞動者、生產工具和勞動對象，大數據時代改變了傳統生產力的三個要素特徵使得科學技術特別是互聯網為核心的人工智慧為代表的數據獲取、處理、分析以及應用的技術成為生產力的核心特徵。這些核心特徵從根本上改變傳統供應鏈管理的生存環境，也就是改變了供應鏈管理的生態特徵。

1、大數據時代的生產力變革決定了供應鏈管理的變革

每個時代的生產力都決定了所在時代的生產關心的管理特徵和管理模式，這個是基於人類文明的發展所確定的，大數據時代也不例外。所以，當大數據時代生產力的三個要素發生了根本的變化之後，隨之而來的供應鏈管理也必須根據實際情況變革，符合生產力發展特徵才能提升競爭力量，實現效率的提升和發展。

2、勞動者發生了決定性變化

大數據時代出現之前，傳統的勞動者是以體力勞動和基本的腦力勞動來對供應鏈進行管理的，這種腦力勞動主要包括基本的信息處理、業務知識的一些規范、與業務相關的數據處理等內容，但是大數據時代出現之後，勞動者需要更多的參與和大數據相關的腦力勞動，例如數據的獲取、對供應鏈數據的分析、與消費者相關的數據研究和預測

與產品設計有關的產品性能的監測和分析等內容，這樣從根本上改變了勞動者對知識的掌握的需求水平，你改變了勞動者對供應鏈管理的思維模式認知的改變和理念的變革。進而包括人事行政管理，在招聘績效考核等各個方面都改變了原有對供應鏈管理者的要求。

供應鏈管理貼近消費者的前端，需要更多的去對數學的進行收集和消費者行為的描述，這樣的信息處理大大改變了原來依靠調研預測進行管理的模式，從而也改變了對消費端勞動者的要求

這些要求從本質上需要變革原來的管理模式，也是對勞動者創造價值的有效提升，但是這種創造的主體必須是勞動者自身的改變。所以從整體上來看對人力資源的需求是大數據時代生產力變革的第一要務。

3、生產資料中生產工具發生了很大的變化

傳統的供應鏈管理基本上是基於信息的傳遞而進行的傳統互聯網電腦網路的設置，在這種模式下互聯網僅僅是作為一種信息傳輸的工具電腦也是信息採集的輸入埠

大部分的電腦使用者都是用來錄入相關的信息或者使用電腦網路進行傳遞相關的業務數據。大數據時代電腦更多的傾向於採集分析處理相關的數據，更加強調軟體和智能硬體的結合

最終的目標可能會是實現人機一體化，而錄入和傳輸相關的數據成為最基本的`功能，所以從電腦計算機網路的用途來看，功能上已經完全改變了原來的目標。

4、勞動對象發生了很大的變化

大數據時代供應鏈管理的勞動對象逐漸從基於傳統庫存管理的產品生產製造、流通和銷售，逐漸轉化為對於產品生產製造的特徵也就是滿足消費者深度需求的特徵進行設計

數據的利用從原來的事後分析說明解釋逐漸轉化為大數據的相關性應用，這一點幾乎體現在每年大規模的支付信息的統計分析，例如近兩年微信發紅包數量的統計

支付寶對用戶指出每個月賬單的統計分析，跨進電商對消費者購買行為的統計分析，這樣的數據分析最後形成了供應鏈管理中對供給的判斷，也形成了對消費者未來深度需求的判斷和評估。原來的分析和預測逐漸轉變為大數據相關性的應用。

大數據對供應鏈將產生哪些影響2

大數據時代生產力特徵

大數據時代的生產力不同於以往技術變革所帶來的生產力要素的變化，可概括的總結為以下幾點。

從整個農業文明到工業文明時代各種變革的整體特徵來看，農業文明時代是以生產工具的變革為主要特徵，其中典型的變革包括青銅器的出現和應用、鐵器工具的出現和大范圍的普及和應用為主要特徵，極大的推動了生產效率的提高，從而推動整個社會效率的提升、物質財富大幅度積累，使封建文明出現前所未有的鼎盛時代。

工業文明主要集中在生產工具能源的變革方面所產生的生產工具動力變革，主要包括經過長期經驗的積累，18世紀蒸汽時代蒸汽機的發明和應用，工業化時代電力和以電力為動力能源的機器應用，極大提升了社會生產力的變革，促使人類文明從封建文明走向資本主義文明和社會主義文明，在政治制度方面發展延續到今天。

隨著時間的推移，20世紀初期部分學者提出了新技術為代表的生產力變革的來臨，這些新技術包括新能源、新材料和計算機技術，經過半個世紀的發展，這些技術的應用也極大的推動了生產效率的提高，改變了生產方式的具體特徵。

主要表現為新經濟學的興起和管理學派的細化。新的商業模式和企業組織方式層出不窮，資本市場以證券市場為代表，成為經濟發展的晴雨表。這些生產力發展現象已經成為人們的共識。

新技術時代網路信息的應用。而大數據時代出現的今天，可以概要的總結為是以信息化時代為基礎、智能化數據信息處理和應用所帶來生產力在生產工具、勞動者即人力資源變革、生產方式等方面革命為主要特徵的生產力的變革。

與上述人類歷史上其他生產力的變革相比較，大數據時代的變革從時間的角度看來的更加突然，對社會生產生活方式的影響更大，傳播速度更快，拉近了供應鏈的生產段和消費終端，依靠現代智能硬體和軟體相結合，極大的提升了兩端信息獲取的能力，供需充分結合高度統一起來，並加速了產品生命周期的周轉速度。

大數據對供應鏈將產生哪些影響3

大數據時代變革所帶來的機遇

隨著大數據時代生產力的變革，企業組織在供應鏈管理方面機遇難得，主要體現在以下幾個方面：

1、供應鏈管理理念精準化

管理理念隨著生產的進步技術的發展越來越成為先進生產管理方式的核心和精髓。大數據時代的變革使得供應鏈管理理念能夠實現深層次精準化的發展，包括供應鏈消費終端需求信息的收集以及用戶體驗反饋到生產端，對產品進行再次設計製造和生產，滿足終端消費者的深層次更精準的需求。

在供應渠道方面，信息通過網路的精準傳遞有利於渠道的多樣化，通過精準的營銷廣告的投放實現渠道的快速銷售能力。

在庫存方面主要意義消費需求拉動的庫存管理為主，時間庫存訂貨批量的同時安全庫存大大降低零庫存的概念已經能夠完全實現周轉庫存。水平大大降低所以從庫存成本的角度來看供應鏈管理裡面的精準化。

最終整體上。不僅滿足了消費者的終端需求深層次需求同時也滿足了生產者降低成本一嘯訂單公民及時用戶體驗完美的高層次目標。

2、協同效應作用加大

通過智能硬體和軟體技術的數據化處理,在供應鏈各個環節的信息處理收集分析和應用方面,均能及時有效地實現最優化,不但實現每個環節執行層面的學術性和敏捷性而且可以實現整體各個環節的協同作用,例如在當代電子商務的供應鏈管理中最典型的是以京東商城為代表的自營物流體系和平台的協同結合

不僅實現了訂單的快速處理，而且是京東商城的自營物流體系實現了庫存管理的最優化，更使商城的賣家能夠一大數據為基礎進行產品的選擇，營銷策略的制定，采購渠道的優化，從而最終實現了供應鏈一體化的最大協同效應。

除了電子商務企業這種行業的典型代表之外，在中國的汽車後市場特別是針對汽車配件供應鏈大數據的實現准確的進行分類包裝挑選等物流服務，有效地實現產品多品類、同一個產品多參數的復雜產品特性的供應鏈管理

為中國汽車後市場中小企業特別是最近消費者的終端企業實踐成功的用戶體驗奠定了堅實的基礎，與傳統的汽車修理廠門店相比，這種利用數據進行供應鏈管理的中小企業在競爭力方面特別是用戶體驗方面具有巨大的明顯優勢。

3、消費需求定製化驅動

大數據的應用對供應鏈管理中消費者精準需求實現了有效地滿足，不僅能夠對交易的分析和消費者購買行為的分析以及消費者對未來預期的分析而且可以根據這種分析實現生產定製化，把供給側問題存在的批量生產轉變為以個性化需求為滿足特徵的定製化生產。

例如，對衣服的生產，在傳統模式下幾乎都是設計者進行設計引導消費者進行購買，定製化需求在市場競爭中處於弱勢地位，沒有能夠實現消費者個人需求的滿足，而且衣服的定製化成本非常高，廣大消費者不能夠承擔這種定製化的成本，從而造成的定製化的發展緩慢。

近幾年以來一紅外技術對人體描繪使得軟體和硬體相結合，不僅能夠實現了消費者身體特徵的描述而且能夠根據不同的消費者對衣服的偏好進行設計，能夠快速的讓消費者根據自己的意願進行設計，在購買和交易的階段也能夠通過智能試衣鏡對現有的衣服進行挑選

在此過程中以數據收集和消費者之間的交互等環節實現了數據的分析與處理，對未來衣服的消費趨勢進行描述，而且能夠最終消費者為消費者提供深層次的長期的服務，這樣僅能從交易中獲得利潤而且能夠從的單一消費者的長期服務中，實現消費者粘性的提高，有利於廣大中小企業利用數據實現精益經營。

4、供給側結構管理優化

供給側改革是我國十三五期間的主導政策，大數據時代為供給側改革提供了有利的條件。當前，我國大部分行業在傳統模式，以投資需求和外貿為拉動的主要發展模式下普遍發生了產能過剩，解決產能過剩的問題主要從兩個方面入手，一方面有提高攻擊測產品生產製造的質量

實現產業的轉型升級，優化結構，提高生產製造的效率特別是注重保護環境等可持續發展策略；另一方面要針對終端消費者的消費需求，實現適銷對路、真正滿足消費者需求的競爭性產品。大數據時代為供給側改革提供了難得的機遇。

對供給側結構的優化管理以能源的利用為典型，隨著環境問題日益嚴重，我國對新能源代替傳統的化石能源必須採取非常有效地管理措施，其中主要體現在以數據為核心的管理處理新能源逐步代替傳統化石能源從而改善環境提高能源的利用率，2010年政府下達力度關閉了近百個火力發電廠同事計劃增加十三五期間核電站開發100所。

實現東部沿海地區和能源利用交大地區的清潔能源代替工程，必須利用大數據對能源的有效利用進行強力管控，對污染環境的傳統化石能源進行逐步改善，最終實現我國經濟的可持續發展。

5、中小企業大數據應用提升競爭力

在傳統的生產力條件下，中小企業面臨市場激烈的競爭，資源方面的不足創造力的不足效率利用地下等各個方面造成了大企業對中小企業的生存空間的擠壓，大數據出現之後，中小企業雖然在資源方面以及創新能力方面不如大企業強，但是中小企業利用戰略上的靈活性，充分發揮瞄準立即市場進行發力的敏捷。

利用大數據對市場進行再次細分，鎖定目標細分市場，對客戶進行深度挖掘，對產品進行二次創新，實現了市場競爭中的不對稱性，在微創新方面不斷滿足消費者的需求，提升自身產品和服務的競爭能力。

有效的完善了自身的不足，最終提升了生存競爭力，在國家大力倡導大眾創新萬眾創業的宏觀環境下中小企業使用大數據技術，在信息溝通、營銷競爭、戰略再投資等方面緊緊地把握住了細分市場目標客戶的有效需求，不但滿足了針對性的深度需求而且提升了掌控用戶體驗、滿足細分市場目標客戶潛在需求的工具和方法，在創造和實現顧客價值的同時，也創造了大量的就業崗位，從此品牌競爭深入人心。

從國家申請專利的數量來看，除了在市場競爭中佔主導地位的大型客機企業對研發投入比例大，而產生了大量的專利之外，廣大中小企業在滿足細分市場目標需求的同時，利用自身條件而進行重新申請專利的數量大幅度增長，競爭力提升的同時實現了價值重塑品牌塑造。

Ⅹ 互聯網大數據有哪些好處

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力回、洞察力與最佳化處答理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。