国内大数据软件企业如何打“差异牌”？
大数据应用 实现企业差异化竞争
大数据应用实现企业差异化竞争随着科技的飞速发展，大数据应用已经成为现代企业实现差异化竞争的重要手段。
在过去，企业的竞争主要依靠产品价格、品质以及市场份额等方面的竞争，但如今，大数据的广泛应用已经改变了这种竞争格局。
本文将探讨大数据应用在实现企业差异化竞争方面的重要性，并对几个关键领域进行深入分析。
一、市场洞察大数据应用最直观的效果之一就是帮助企业进行市场洞察。
传统的市场调研通常是通过问卷调查、样本采集等方式进行的，收集数据的难度较大，且收集的数据量有限。
而大数据技术的应用能够通过实时收集和分析海量数据，从中挖掘出潜在的市场趋势、消费者需求等信息，为企业提供更准确的市场洞察。
以互联网巨头阿里巴巴为例，通过大数据技术的应用，他们能够实时追踪用户购买和浏览记录，准确预测用户的需求，从而提供更精准的推荐服务。
市场洞察的准确性和及时性将有助于企业根据市场需求调整产品和服务，实现差异化竞争。
二、供应链优化供应链管理对企业来说至关重要，而大数据技术的应用可以帮助企业实现供应链的优化。
通过对供应链的各个环节进行数据分析，企业可以实时掌握库存、生产情况、物流等关键信息，从而精确调配资源，并提高供应链的效率和灵活性。
例如，零售业巨头沃尔玛利用大数据技术对供应链进行优化，通过实时监控销售数据，精确预测需求，并将信息反馈给供应商，使得产品能够在最短时间内到达消费者手中。
供应链的优化将帮助企业实现更快的响应速度，提高顾客满意度，从而在市场中取得竞争优势。
三、个性化营销大数据应用能够帮助企业实现个性化营销，从而提升客户体验。
在传统的市场环境下，企业通常采用相同的广告和促销活动来覆盖尽可能多的消费者，但这种方式往往不能满足不同消费者的个性化需求。
而大数据技术的应用可以通过对海量数据的分析，了解消费者的兴趣爱好、购买习惯等信息，并为他们提供个性化的产品和服务。
例如，电商平台京东利用大数据技术进行个性化推荐，根据用户的购买记录和浏览行为，精确推送符合他们兴趣的商品，提高购买转化率。
企业如何借力大数据：打通企业内外部数据和线上线下数据
市场现状 营销在外 绩效在内 渠道分散 数据流失
企业大数据的应用
• 线上 • 线下 • 内部数据
数据 采集
数据 整合
• 用户去重 • 跨平台匹配 • 360档案
• 全样本调查 • 产品策略 • 个性化服务
数据 应用
数据 分析
客服人员
大数据案例（1）
大数据案例（2）
大数据案例（3）
智能城市：Gowex
纽约，巴黎，马德里，伦敦
无线覆盖 交通控制和优化 犯罪和安全控制 人流量分析和控制 运营费用来自广告收入
企业的大数据需求
市场环境 市场变化快，需要科学的数据支持产品迭代和市场拓展 内部外部数据的打通和共享（目前内外部数据处于割裂状态） 用户群体到用户单体的深度渗透（互联网式产品运营）
• 行为分析 • 兴趣分析 • 购买分析
37Degree 企业大数据服务
37degree Байду номын сангаас交大数据
企业内部 大数据
37degree 大数据服务
数据聚合 数据匹配 数据分析 数据挖掘 数据应用 反馈
新浪微博， 腾讯微博， 微信， 各大论坛 垂直社交
旅游 教育 母婴 汽车
（线上）
CRM
qkzhao@
客
其他社交平台
户
Phone Email
企业其它客户数据
企业 数据库
兴趣偏好
……
社交影响力
潜在
客户
交易信息
竞品
用户
其他信息
……
营销
宏观
（自动化）
客服
业 务
响
规
应
企业数据分析的最佳实践方法
企业数据分析的最佳实践方法在当今信息时代，大数据已经成为了一个非常热门的话题，企业数据分析也日益受到了越来越多企业的关注。
作为企业的核心竞争力，数据分析不仅可以帮助企业更好地了解市场和客户，还可以有效地提升企业的业绩和效率。
然而，想要真正实现高效的数据分析，企业需要采用最佳的实践方法。
本文将探讨企业数据分析的最佳实践方法，以帮助企业更好地利用数据抢占市场。
一、理清业务目标企业进行数据分析，首先需要将目光投向自身业务目标，明确自己企业的核心优势并找到与这一优势相关的指标。
通过对业务目标进行梳理和筛选，企业可以更好地了解自己所处的市场和行业，为未来的数据分析提供指引。
二、建立数据仓库建立数据仓库是企业进行数据分析的基础。
企业数据仓库可以将企业内部的各种数据进行整合，包括但不限于客户数据、销售数据、产品数据、财务数据等。
通过建立数据仓库，企业可以将数据集中存储，使得数据的获取和分析更为高效。
三、选择适合的数据分析工具企业进行数据分析离不开数据分析工具，不同的数据分析工具适用于不同的数据类型和分析方法。
因此，企业需要选择适合自己的数据分析工具。
目前市面上大部分数据分析工具都具有较高的灵活性和扩展性，这也为企业选择合适的数据分析工具提供了更大的空间。
四、进行数据清洗在进行数据分析之前，企业需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可信度。
数据清洗需要考虑数据异常值、缺失值、重复值等各种问题，有效地进行数据清洗能够让企业更好地利用数据，提高分析过程的有效性和精度。
五、选择合适的数据分析模型在进行数据分析过程中，选择合适的数据分析模型是关键。
不同的数据分析模型适用于不同的数据类型和分析问题，企业需要根据其实际情况来进行选择。
此外，企业还需要对所选择的模型进行优化和调整，以达到最好的分析效果。
六、进行数据可视化数据可视化是企业进行数据分析的必要过程。
现代数据可视化技术能够将数据以图表、地图、仪表板等形式呈现，使得数据分析结果更加直观、易于理解。
品牌大数据应用优化策略
品牌大数据应用优化策略在当今数字化时代，大数据已经成为企业发展和决策的重要依据。
在众多应用领域中，品牌大数据应用的优化策略尤为重要。
本文将从数据收集与整理、数据分析和挖掘以及数据应用与优化等方面，探讨品牌大数据应用的优化策略。
一、数据收集与整理品牌大数据应用的首要步骤是数据收集与整理。
通过合理的数据收集方法，企业能够获取大量的有关市场、消费者和竞争对手的数据。
在收集数据的过程中，要注意确保数据的准确性和完整性，以避免对后续分析造成影响。
数据的整理也是非常重要的一步。
合理的数据整理可以增加数据的可读性和可分析性。
例如，可以根据时间、地理位置、消费行为等因素对数据进行分类整理，从而更好地为品牌决策提供支持。
二、数据分析和挖掘在数据收集与整理完成后，接下来是数据分析和挖掘。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以发现隐藏在数据背后的价值和趋势，为品牌决策提供有力支持。
数据分析可以从多个维度对数据进行解读，包括统计分析、趋势分析等。
通过对海量的数据进行筛选和分析，企业可以发现产品的销售热点、消费者需求的变化趋势等信息，进而调整品牌策略和推出更加符合市场需求的产品。
数据挖掘则是通过应用数据挖掘算法来发掘数据中的隐藏规律和模式。
通过使用聚类分析、关联规则挖掘等方法，可以发现消费者的购物习惯、品牌偏好等信息，为品牌定位和市场营销提供依据。
三、数据应用与优化数据应用与优化是品牌大数据的最终目标。
通过合理的数据应用与优化策略，企业可以更精准地进行品牌定位和市场推广，提升品牌价值和市场竞争力。
首先，企业可以根据数据分析的结果，调整品牌定位和市场战略。
例如，根据消费者的购物习惯和偏好，推出更符合市场需求的产品，提供个性化的购物体验等。
其次，企业可以借助大数据技术，实施精准营销。
通过对消费者的行为数据进行分析，可以进行精准的客户细分和定向营销，提高市场推广的效果和投资回报率。
最后，企业可以通过数据优化策略，持续提升品牌的竞争力和市场地位。
高科技企业如何运用大数据分析技术优化运营和竞争力
高科技企业如何运用大数据分析技术优化运营和竞争力随着数字化和互联网技术的快速发展，大数据已经成为了企业竞争的重要资源和战略武器。
尤其是对于高科技企业来说，大数据分析技术更是可以优化运营和提升竞争力的利器。
在本文中，我将探讨在高科技企业中如何运用大数据分析技术来优化运营和提高竞争力。
一、收集和分析数据首先，在运用大数据分析技术来优化运营和提高竞争力之前，高科技企业需要收集和分析大量的数据。
这些数据可以来自于企业内部不同部门的业务流程，也可以来自于外部的市场、竞争对手和客户等。
通过收集和分析这些数据，高科技企业可以更好地了解市场趋势和竞争状况，以及客户需求和行为。
这些认识和理解可以被用来制定更加精细化和精确的策略，从而提高企业运营效率和竞争力。
二、优化产品设计和研发高科技企业通过运用大数据分析技术，可以更加精确地了解客户的需求和反应。
可以分析客户的消费习惯、产品偏好、服务评价等等，以便进行更好的产品设计和研发。
通过运用大数据分析技术，高科技企业可以更好地了解产品的优缺点，以及客户对产品的评价。
这样，企业就可以更加精细化地调整产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
三、提高营销策略效率通过运用大数据分析技术，高科技企业可以更好地了解消费者的需求和欲望。
可以分析消费者的购买习惯、行为和趋势等等，制定更加个性化和精确的营销策略。
通过加强客户关系管理和社交媒体互动，企业可以更好地抓住消费者的心理需求和互动情况，进而制定更加有效的营销策略。
四、提高供应链效率高科技企业通过运用大数据分析技术，可以更加精确地了解供应链的关键因素和影响因素。
可以分析供应商状况、物流流程、库存管理等等，制定更加高效和精确的供应链管理策略。
通过分析供应链的数据，高科技企业可以更加精确地调整物流流程和库存管理，以便更好地控制成本、提高效率和满足客户需求。
五、提高企业运营效率高科技企业可以通过运用大数据分析技术，更好地了解企业运营的核心因素和影响因素。
如何利用大数据分析进行产品定价优化(六)
在当今竞争激烈的市场中，产品定价是企业成功的关键之一。
随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业开始利用大数据分析来优化产品定价策略。
本文将分析如何利用大数据分析进行产品定价优化，以帮助企业更好地应对市场挑战。
第一部分：了解市场需求在进行产品定价优化之前，企业首先需要了解市场需求。
大数据分析可以帮助企业收集和分析海量的市场数据，包括消费者行为、竞争对手定价策略、市场趋势等。
通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者行为，为产品定价提供依据。
第二部分：制定定价策略基于对市场需求的深入了解，企业可以制定更具针对性的定价策略。
大数据分析可以帮助企业发现不同市场细分的需求差异，从而制定针对性的定价策略。
例如，针对不同地区、不同年龄段、不同收入水平的消费者，企业可以采取不同的定价策略，以满足不同消费群体的需求。
第三部分：优化定价策略定价策略的优化是一个持续的过程。
大数据分析可以帮助企业监测市场变化，及时调整定价策略。
通过对市场数据的持续分析，企业可以发现市场趋势和消费者行为的变化，从而及时调整定价策略，以保持竞争力。
第四部分：评估定价效果定价策略的实施后，企业需要对定价效果进行评估。
大数据分析可以帮助企业收集产品销售数据、市场反馈等信息，对定价策略的效果进行实时监测和评估。
通过对定价效果的评估，企业可以及时发现问题并进行调整，以保证定价策略的有效实施。
第五部分：案例分析以下通过一个案例来说明如何利用大数据分析进行产品定价优化。
某电商平台通过大数据分析发现，不同地区的消费者对同一产品的定价需求存在差异。
在北方地区，消费者更注重产品性价比，对价格敏感度较高；而在南方地区，消费者更注重产品品质和服务，对价格敏感度较低。
基于这一发现，电商平台针对不同地区的消费者制定了不同的定价策略，通过大数据分析对定价效果进行监测和评估，及时调整定价策略。
最终，电商平台实现了产品定价的优化，提高了销售额和市场份额。
大数据分析支持的商品价格优化与策略制定方案
大数据分析支持的商品价格优化与策略制定方案在当今竞争激烈的市场环境下，企业要保持竞争力，需要制定合理的商品价格优化与策略方案。
而大数据分析作为一种强大的工具，可以为企业提供有力的支持和指引。
本文将探讨大数据分析在商品价格优化和策略制定方面的应用，并提出相关的方案和建议。
一、大数据分析在商品价格优化中的应用1. 市场定价策略大数据分析可以帮助企业了解不同市场的需求、价格弹性和竞争对手的定价情况，从而制定合理的市场定价策略。
通过分析大数据，可以确定最佳定价点，以最大化销售和利润。
2. 动态定价大数据分析可以实时监测市场需求和竞争对手的价格变化，帮助企业进行动态定价。
通过分析大数据，企业可以根据市场需求的波动和竞争对手的反应，随时调整和优化产品价格，提高市场反应速度和灵活性。
3. 个性化定价大数据分析可以深入了解不同消费者群体的购买习惯和偏好，实现个性化定价。
通过分析大数据，企业可以根据消费者的购买历史、地理位置、购买频率等信息，为不同的消费者提供个性化的价格，增强其购买意愿和忠诚度。
二、大数据分析在策略制定中的应用1. 竞争分析大数据分析可以帮助企业进行竞争分析，了解竞争对手的价格策略、渠道布局、促销活动等信息。
通过分析大数据，企业可以了解竞争对手的优势和劣势，制定相应的竞争策略，并进行针对性的价格调整。
2. 产品定价策略大数据分析可以揭示产品的市场需求和价格敏感度，帮助企业制定合理的产品定价策略。
通过分析大数据，企业可以了解消费者对不同价格区间产品的购买意愿，确定产品的定价上限和下限，同时考虑产品的成本和竞争对手的定价情况。
3. 促销策略大数据分析可以帮助企业评估促销活动对销售和利润的影响，制定有效的促销策略。
通过分析大数据，企业可以了解促销活动的效果和回报率，确定促销力度和周期，最大化促销效益。
三、大数据分析支持的商品价格优化与策略制定方案1. 建立大数据分析团队企业应建立专门的大数据分析团队，包括数据分析师、业务经理和市场专家等，确保对市场和消费者的数据进行全面和深入的分析，并提供具体的价格优化和策略制定方案。
国内crm系统十大排名
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CRM管理系统十大品牌排行榜(注意不是排名、不是比谁好用!)1.Teamface企典专注于企业运行和管理的一站式云平台，代表软件有CRM、在线Office、邮箱、项目管理、团队协作、人事管理、财务管理、BI商业智能、应用开发平2.纷享销客知名连接型CRM优质服务商，具备完善的研发/实施能力的大型SaaS企业3.销售易Neocrm销售易Neocrm是融合新型互联网技术的企业级CRM开创者，创新性地利用AI、大数据、物联网等新型互联网技术，打造从营销、销售到服务管理一体化的企业级CRM平台。
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国内大数据软件企业如何打“差异牌”？
作者：徐恒
来源：《中国电子报》2015年第65期
编者按：当前，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。
近日，国务院正式出台《促进大数据发展行动纲要》，大数据发展上升为国家战略。
为更好地促进产业发展，《中国电子报》特推出《促进大数据发展系列报道》，围绕大数据产品、技术、应用、市场竞争以及标准研制、信息安全、人才培养等，探讨大数据产业发展之道。
在国务院对外发布《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《行动纲要》）后的第二天，天津南大通用数据技术股份有限公司（简称南大通用）“逆市”登场，正式挂牌登陆“新三板”。
面对当前变化莫测的股市环境，南大通用高层表示希望通过资本市场的补血增强技术实力，与国外企业比拼市场份额。
根据《行动纲要》，到2020年，我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品；并且培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。
面对国际大数据企业的竞争压力，国内企业如何突出重围实现目标，成为业界思考的焦点。
核心领域技术薄弱
作为大数据产业重要一环，我国数据库市场受制于人。
中国信息通信研究院近日发布的《2015年中国大数据发展调查报告》指出，2014年我国大数据市场规模达到84亿元，预计2015年将达到115.9亿元，增速达38%。
2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
然而，相比与日俱增的市场容量，国内企业在核心软件领域市场占有率并不高，数据库就是一例。
《中国电子报》记者通过采访了解到，目前整个大数据产业生态主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，三种类型企业分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
在大数据解决方案提供商中，除了大数据分析等应用软件企业外，还有一个重要的角色就是基础软件企业，这其中就包括数据库。
作为支撑大数据应用的基础，数据库起到了举足轻重的作用，是大数据产业重要一环。
然而，在多年的发展中，整个数据库市场一直被国外“四大金刚”瓜分，国内企业市场份额寥寥无几。
根据赛迪顾问发布的《中国平台软件市场研究年度报告》数据显示，国内数据库企业所占的国内市场份额总共不到5%，国内市场份额排名前两位的分别为甲骨文和IBM，前者获得了47.88%的市场份额，后者获得了18.5%的市场份额。
这一点已被国家战略层高度重视。
近期国务院发布的《行动纲要》提出了十项工程，其中就包括“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”。
该工程表示，要加强大数据基础研究和大数据技术产品研发，提升大数据技术服务能力。
南大通用首席运营官尹丽娜在接受《中国电子报》记者采访时强调，南大通用是一家技术型公司，以技术起家，也拥有自主可控的核心技术，登陆“新三板”的目的是通过资本运作进一步加强公司技术研发实力，拓展国产大数据软件市场份额。
目前，投资人的股票认购非常活跃，公司市值已达到22亿元，这也体现出投资人看好国产数据库未来发展前景。
走错位竞争之路
通过主打“差异牌”，国内数据库企业与国外同步竞争。
在大数据核心软件技术领域，面对“骨感”的现实，国内企业如何实现“丰满”的理想呢？差异化竞争策略成为上上策。
记者了解到，由于起步早，再加上技术、人才和资金的雄厚实力，面向结构化数据处理的数据库市场一直被甲骨文、IBM、微软、sybase（已被SAP收购）“四大金刚”垄断，国内企业难分一杯羹。
不过，在南大通用首席技术官武新看来，国外巨头影响力还是集中在事务型数据库，优势是事务处理。
如果国内企业通过自主研发事务型数据库与国外企业抗衡，确实很艰难，市场上没有支撑点和切入点。
于是，南大通用集中力量瞄准了另外一种类型的数据库技术，即分析型数据库，侧重在数据分析，通过差异化竞争寻找市场突破口。
“目前，国产分析型数据库产品技术水平与国外企业势均力敌，而且竞争对手也不是传统的四大金刚，大家在市场上都有机会。
随着《中国制造2025》的深入实施，在未来工业4.0阶段，分析型数据库在工业大数据市场更有发展前景，大有可为。
”武新向记者表示。
据介绍，分析型数据库主要是用于在大量数据中分析规律的，一般存储的数据时间跨度长，数据量大，对实时性要求不高，通过查询分析规律趋势，用于产品决策等，这恰恰能够满足工业大数据分析需求。
另外，记者了解到，随着IT时代走向DT时代，数据量会不断增大，半结构化、非结构化数据会越来越多。
因此，半结构化数据库、非结构化数据库产品及分析技术也将是国产软件企业的发力重点，谁先攻克难题满足市场需求谁就能在市场立足并进一步扩大市场份额。
抱团形成产品体系优势
健全的产品体系亟待国内产业链上下游协同建立。
在大数据市场，国产软件企业单打独斗显然不能“以一当十”，产业链协同变得至关重要，在协同过程中，形成产品体系优势已成为业界的共识。
北京赛智时代信息技术咨询有限公司总经理赵刚在接受《中国电子报》记者采访时表示，建立大数据产品体系是大数据产业发展的主要内容。
“大数据产品体系是由软件产品、硬件产品和核心基础产品以及大数据解决方案组成的，这些细分环节也共同构成了大数据的核心产业。
建议围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节，支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析发掘软件、数据可视化软件等软件产品发展。
支持海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品发展，支持大数据带动的芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展，支持与重点行业领域业务流程及数据应用需求深度融合的大数据解决方案发展等。
”赵刚表示。
《行动纲要》指出，围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节，支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析发掘软件、数据可视化软件等软件产品和海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品发展，带动芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展，打造较为健全的大数据产品体系。
记者了解到，目前国内数据库企业正在积极打造国产产业链，广泛与上下游产品进行了适配，龙芯3B、浪潮K1等国产平台，中标、凝思、普华、方德、红旗等国产操作系统，东方通、金蝶、中创等国产中间件产品，浪潮、华为、曙光、中兴、联想等国产服务器成为适配对象，并与金融、电信、政务等行业领域的集成商和用户合作，实现产业链整合。
值得一提的是，大数据关键技术的发展一直是以开源社区驱动的方式在发展，以谷歌、雅虎、阿里、腾讯、百度等公司为基础，在Apache基金会的支持下，通过产业界和学术界协同创新的方式，支持了Ha-doop/Spark等开源技术的发展，逐步建立起了大数据的核心技术体系。
赵刚建议，在我国，关键技术的攻关也可以采取类似的技术路线。
在海量数据存储、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域关键技术攻关可采取政产学研用相结合的协同创新模式和基于开源社区的开放创新模式。