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小企业需要数据分析吗？( 三 )


那就是说大数据，或者说数据分析对小企业或者创业型企业就没用了吗？其实不是的，大数据也可以帮助这种企业去做一些事，我从三点来说：
利用大数据了解你的行业在你能想到的每一个市场，都有多个公开的数据来源。对于你想了解的任何问题，都有大量的信息，包括公司发布季度报告、分析机构汇总数据，整理为清晰的表格并指出趋势。但是使用传统的商业智能方法或者手动分析可能会耗费你大量的时间、金钱或者二者兼而有之。最好的方法是借助机器学习算法来实现。完成训练之后，它可以利用无服务器计算技术（AWS Lambda或者微软Azure Functions）按需提供当前行业现状的快照。或者，可以构建一个监控工具，针对当前市场趋势和模式的提供持续的监控以及历史数据。
像这样的方案仍旧不能以标准软件包的形式来提供，而必须从有经验的承包商进行服务订购。同时，鉴于第一波炒作期已经过去，在过去几年这种类型的服务价格已大幅度下降，并且也有很多公司开始提供大数据科学服务。
利用大数据了解你的竞争对手你的竞争对手所提供的产品和服务、以及所强调的功能，他们的客户留下的反馈和指出的缺陷，在各种论坛和社交媒体都有很多讨论和建议，可作为类似产品和服务发展方向的参考。 分析这个数据金矿将帮助您找出改善的空间、市场空白以及不同的趋势，避免犯竞争对手的错误，并提供目标受众所需的功能和服务。
这是一个持续的过程，需要利用大数据分析和机器学习算法去帮助企业保持耳聪目明从而能够快速的对于市场情况变化进行反应。
利用大数据了解你的客户忠诚的客户是任何企业的主要资产（当然，除了一个强大而充满激情的团队之外）。客户忠诚度是随着时间的推移而建立起来的，包括许多小的因素和效果，如折扣券、VIP俱乐部特权、忠诚奖金等等。然而，这其中很多被认为是理所当然的标配，创业公司应该发明新的方法来赢得和维持客户的忠诚度，这将带来品牌宣传和口碑的提升。
其中一种方法是使用大数据来跟踪客户的购买流程，就像我们在之前的文章中所描述的那样：为什么企业应该在竞争对手之前使用大数据。
简而言之，了解平均家庭主妇的购物习惯，可以让供应商发送有针对性的广告和有限时间的优惠券，从而能够打动客户并达成购买。
同样的原则也适用于刚刚开始旅程的创业公司，因为他们必须吸引观众，提供一些新鲜的产品或服务。可以看出，实现和超越客户的期望，正是帮助创业公司成功和扩张的事情。
结论这些是使用大数据来帮助您的创业成长和发展的三种方式，使用大数据不再是巨头企业的特权。 由于市场的民主化和数据科学服务公司数量的增加，提供了负担得起的大数据分析和机器学习服务，现在创业公司可以从一开始就实现数据驱动。 除了资源的优化配置和有效的市场营销举措外，使用大数据还可以利用快速变化的市场形势来获益。
■网友的回复
要明白数据本身是一种纠偏和预测的手段，所以小企业当然也需要数据分析。
小企业客户量本来不多，客户来源往往也比较单一，所以很少重视数据分析，一般老板或者管理层习惯通过个人经验做决策。
但是单纯的经验主义难免受限于管理者个人主观视角，存在很大局限性。如果能够引入科学的数据分析方法，往往会取得意想不到的效果。
那么小企业如何做数据分析呢？给三点建议：
1.拥抱趋势，将数据分析思维引入企业决策中；
小企业往往因为考虑到自己并没有太多的资源，所以对数据分析望城却步。其实，从数据思维角度上来说，并没有大小体量之分。大企业处理海量数据和小企业经理与业主在作决定时经常使用的机制是类似的。小企业只要能做好数据存储，在这个基础上把握适当的工具，清晰的意图和正确的问题，分析本身不是一件困难的事。
2.考虑一些小企业适用的分析工具
大企业一般会成立自己的BI部门，但这并不是最有效益的战略。小企业没有这个能力去购买劳动力，也没必要构建这样一个数据湖泊。小也有小的优势，小的好处是可以精确定位哪些问题是想要解决的。因为目标明确，往往更容易找到便宜的工具，实现价值最大化。
3.发挥小企业的优势
大企业体量大，决策成本高，不敢轻易试错；小企业正好相反，更加灵活敏捷。小企业利用数据分析，可以快速找到痛点，更新迭代，迎合市场。而大企业需要大量批文和层层审核，在这个时间差中，如果小企业能够抓住数据直觉，往往能迅速崭露头角。
最后如果还是没有思路，推荐大家一款数据分析工具ptengine，有免费版本，可以监控网站、小程序、app的数据。简单易上手，适合小企业做数据分析。
■网友的回复
当然需要，小企业也需要做决策，做决策都需要有数据驱动思维（Data Driven Decision Making)，而不是凭感觉拍脑门。
在企业还小的时候，有效的人力资源全部要用来投入业务的开展，所以销售和市场这类能直接或者间接带来营收的部门，非常值得投入一定的时间和资源，分析数据找到一些增长点。
举个我们自己的简单例子，我们有用第三方活动报名平台发布各类数据分析相关的免费和付费活动，报名的时候有些会要求提供职业部分职位和学校专业和毕业年限等信息，在积累了很多报名数据之后，你就会开始希望这些数据能回答一些问题，比如
持续参与付费活动的用户有什么特点？ 如果有共同点我们会在内容营销上更有针对性。什么样的用户从参加免费活动转化为付费用户了？如何能把更多的免费用户转化成付费用户？ 其实数据量并不大，典型的小数据量进行的分析，但是会带来非常显著的直接效果。任何时候，利用数据驱动的方式来做决定，都能给你带来更大的信心，因为你知道你在做的每一件事，是基于什么样的推理结果，这本身就让你更有底气。
■网友的回复
小企业也分很多种，在考虑是否需要做数据分析时应该从成本收益比出发，如果数据分析的成本要远大于收益，那就还不如做一些针对具体业务而做出的改变。理想化的情况当然很好，你开一个杂货铺，
后面站着个资深分析师帮你统计今天到底是什么商品卖量最大，什么商品放在显眼处获得的收益最大。这样有没有帮助？当然有，而这为杂货铺带来的效益提升的也很有可能不足分析师工资的千分之一。
我很反感那种倡导所有生意都需要数据化的论调，很多小企业都是这个口号的受害者。之前一个做军工产品加工的客户，招了个从大企业出来，十分倡导数据化的HR，一进公司就想把公司的内部协作体系升级，鼓捣了半年，公司内部倒是规范了，数据也齐全了，分析报表也漂漂亮亮的，最后根据数据分析得出了一个结论：公司业务和老板今年同军代表喝了多少酒正相关。这下好了，还分析个屁，不如多招一个会来事的天天和军队打交道。这样的小公司严重依赖于一项生产资料，核心业务就是拿单子，如果数据分析不能对核心业务产生正向影响，那只能是企业的自娱自乐。
当然不是所有小企业都不需要做数据分析，对于有些企业数据分析就是刚需，比如今年刚做的一家定制家具生产企业，专门为装修公司定制生产各个尺寸的柜体和门。他们倒是不愁业务，就是产量跟不上，生产环节因为各种不确定因素受到了阻碍，在为他们提供了数据服务，理清了库存和流程之后，产能马上就有了明显的提升。小企业是否需要数据分析，很大程度上取决于其核心业务对数据的依赖程度。
小企业靠的是什么生存？靠得是差异化和在细分领域的深耕，通过更为专业的社会分工减少竞争。反而言之，如果小企业进入到同质化竞争领域，必定会面临巨大的生存压力，被淘汰的可能性就会大幅度提升。这决定了长期存在的小企业都是一些独特领域的佼佼者，只要这些企业其核心业务需要数据支撑，那都是非常好的数据分析对象。不过现实情况是，这些企业肯定用不起咨询公司的服务，而同质化的软件也对他们没有什么帮助。这个空白市场规模巨大，如果有公司能做好这件事情肯定会有所作为。


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