数据产品对于营销人的意义
学了数据运营心得体会大全(23篇)
学了数据运营心得体会大全（23篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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浅谈大数据时代的精准营销
浅谈大数据时代的精准营销作者：陈稳来源：《商情》2016年第43期【摘要】随着大数据时代的到来，精准营销对于持续有效提高商业银行效益尤为重要。
为了促进商业银行的不断发展，提升银行效益，需要采取精准营销管理，推动银行的建设与发展。
对于当前商业银行精准营销管理进行分析，挖掘大数据下的顾客需求与商业银行营销之间的关系，为推动银行的发展提出建议与意见。
【关键词】大数据；精准营销；意见建议一、精准营销的概念精准营销是指在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，并以此来划分顾客群体，精准地找到目标顾客，以及精准地开展营销活动，以提高营销成本效益率的过程。
精准营销核心是“精准”。
依托强大的数据库资源，通过现代信息技术手段实现个性营销活动，以现代信息技术、市场定量分析为手段，对客户进行精确衡量和分析，做到合适的时间、合适的地点、以合适的价格、通过合适的营销渠道，向合适的顾客提供合适的产品，商业银行实现效益最大化。
二、精准营销的作用（一）精准营销降低营销成本随着精准营销的发展，借助于数据挖掘技术、用户定位技术、云计算等现代信息技术，实现了精准营销信息推送以及线上与线下营销的连接，商业银行的营销更加有的放矢，有效地降低了营销成本。
（二）精准营销缩短销售周期精准营销与传统营销的显著区别在于更加注重细分客户和精确定位，同时精准营销更侧重于顾客便利，通过细化社会分工，把销售渠道缩到最短。
第三方物流的兴起，也使得当前商品流通更加快速，从而有效缩短了销售周期。
（三）精准营销实现可持续发展先进科技手段的运用实现了商业银行与顾客之间的直接沟通，也使商业银行和客户的个性化互动成为可能，从而不断满足客户的需求，为商业银行建立稳定的顾客群，从而实现商业银行长期稳定的发展需求。
三、精准营销的要素（一）个性化的产品精准营销，通过大数据有效进行市场细分针对个性化、差异化的目标市场需求，设计、生产、提供个性化的产品和服务，适应精准的定位和沟通，实现商业银行理想的经济效益。
超市销售数据分析五大方面
超市销售数据分析五大方面在现代商业竞争激烈的市场环境下，超市销售数据的分析对于经营者和管理者来说具有重要的意义。
通过深入挖掘和分析超市销售数据，可以有效地改善产品定位、优化销售策略、提高销售额和利润率等方面。
本文将探讨超市销售数据分析的五个关键方面，帮助超市管理者更好地利用数据来推动业务增长。
1. 销售额分析超市销售额是衡量超市经营状况的重要指标之一。
通过分析销售额数据，可以了解销售额的季节性和周期性变化，从而制定相应的营销策略。
此外，还可以对不同产品类别、不同地区和不同销售渠道的销售额进行比较和分析，以确定销售的主要增长点和潜在风险点。
2. 顾客购买偏好分析了解顾客的购买偏好是超市成功的关键之一。
通过对顾客购买行为数据的分析，可以揭示顾客对不同产品的偏好和需求，进而进行产品定位和组合优化。
同时，还可以了解不同顾客群体在购买行为上的差异，为市场细分和目标定位提供参考。
3. 产品库存与销售的匹配程度分析超市销售分析还包括产品库存与销售的匹配程度分析。
通过对销售量、销售额和库存数据的对比分析，可以确保产品供应和销售的平衡，避免因库存积压或缺货而影响销售业绩。
此外，还可以通过分析库存周转率、库存金额等指标，优化超市的库存管理策略。
4. 促销活动效果评估超市常常通过促销活动来增加销售额和吸引顾客。
对于这些促销活动，需要进行效果评估和分析。
通过对促销活动前后销售数据的对比分析，可以了解促销活动对销售额和利润率的影响，从而判断促销活动是否得到了预期的效果，并对促销策略进行相应的调整。
5. 顾客流失分析顾客的流失对超市经营具有一定的风险。
超市销售数据分析可以帮助识别主要流失原因并制定相应的挽留措施。
通过分析顾客流失率、流失时间、流失渠道等指标，可以了解顾客流失的规律和趋势，进而进行针对性的客户保留活动，提高客户忠诚度。
综上所述，超市销售数据分析在优化经营策略、提高销售额和利润率方面具有重要的作用。
通过对销售额、顾客购买偏好、产品库存与销售的匹配程度、促销活动效果和顾客流失等方面的数据分析，超市管理者可以得出更准确的结论，从而制定相应的决策和战略，实现业务增长和竞争优势。
数据分析在电商中的应用
二、数据集与数据分析
2. 诊断性分析——旨在寻求一个已经发生的事件的发生原因。 这类分析的目标是通过获取一些与事件相关的信息来回答有关的问题，最 后得出事件发生的原因。如： （1）为什么Q2商品比Q1卖得多？ （2）为什么来自东部地区的求助电话比来自西部地区的要多？ （3）为什么最近三个月内病人再入院的比率有所提升？
去的销售数据、消费者信息、产品数
预测性分析
据和商业规则。外部数据可能包括社
会媒体数据、天气情况、政府公文等 等。
文本数据
规范性分析通过引入商业规则、内部数
据以及外部数据来进行深入彻底的分析。
二、数据集与数据分析
补充：关键绩效指标（KPI） 关键绩效指标（KPI）是一种用来衡量一次业务过程是否成功的度量标准。它
社交渠道分析
指针对分布式的社交渠道入口的分析，比如微淘、淘宝直播 等渠道，对投放在渠道的商品、内容进行分析，从而指导企业调 整社交渠道的运营策略。
PART FIVE 活动及广告分析
《大数据导论》
数据集与数据分析
一、导入
一、导入
数据的关联对比 产生智慧
二、数据集与数据分析
数据集：一组或者一个集合的相关联的数据。数据集中的每一个成员数据，都 应与数据集中的其他成员拥有相同的特征或者属性。
二、数据集与数据分析
诊断性分析比描述性分析提供了更加有价值的信息，但同时也要求更加高 级的训练集。
诊断性分析常常需要从不同的信息源搜集数据，并将它们以一种易于进行 分析的结构加以保存。而诊断性分析的结果可以由交互式可视化界面显示，让用 户能够清晰地了解模式与趋势。诊断性分析是基于分析处理系统中的多维数据进 行的，而且，与描述性分析相比，它的查询处理更加复杂。
大数据精准营销：文献综述和研究展
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
数据分析的作用和意义
数据分析的作用和意义引言概述：数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供依据和支持。
在当今信息爆炸的时代，数据分析在各个领域都发挥着重要的作用和意义。
本文将从五个大点来阐述数据分析的作用和意义，包括提升业务决策能力、优化运营效率、发现市场机会、改善产品设计和提供个性化服务。
正文内容：1. 提升业务决策能力1.1 数据分析可以帮助企业了解市场需求和竞争对手情况，从而制定更准确的市场营销策略。
1.2 数据分析可以帮助企业识别和分析关键业绩指标，及时发现问题并采取相应的措施。
1.3 数据分析可以帮助企业预测未来的趋势和变化，从而做出更明智的决策。
2. 优化运营效率2.1 数据分析可以帮助企业识别和改进业务流程，提高效率和生产力。
2.2 数据分析可以帮助企业发现并解决生产过程中的问题，减少资源浪费和成本。
2.3 数据分析可以帮助企业优化供应链管理，提高物流效率和库存管理。
3. 发现市场机会3.1 数据分析可以帮助企业了解消费者行为和偏好，发现市场需求和机会。
3.2 数据分析可以帮助企业分析市场趋势和竞争格局，制定更具竞争力的产品和服务策略。
3.3 数据分析可以帮助企业定位和开拓新的市场领域，提升市场份额和竞争力。
4. 改善产品设计4.1 数据分析可以帮助企业了解用户对产品的反馈和评价，从而改进产品设计和功能。
4.2 数据分析可以帮助企业分析产品使用情况和问题，及时解决用户遇到的困难和疑虑。
4.3 数据分析可以帮助企业预测产品的销售情况和市场反应，为产品改进提供依据。
5. 提供个性化服务5.1 数据分析可以帮助企业了解用户的个性化需求和偏好，提供更加精准的产品和服务。
5.2 数据分析可以帮助企业根据用户的行为和历史数据，推荐个性化的产品和服务。
5.3 数据分析可以帮助企业建立用户画像，为用户提供个性化的营销和服务体验。
总结：数据分析在当今社会中具有重要的作用和意义。
数字营销知识点
数字营销知识点数字营销，亦被称为在线营销或网络营销，是指利用互联网和数字技术手段来促进产品和服务的推广、销售和品牌建设的过程。
在当今数字化的时代，数字营销已成为企业营销战略中不可或缺的一部分。
本文将介绍数字营销的主要知识点，帮助读者了解数字营销的基础概念、策略和工具应用。
一、数字营销的基础知识1. 数字营销的定义和重要性：解释数字营销的概念，并强调数字营销对企业发展的重要性，尤其是对于与消费者日益数字化的互动关系。
2. 市场细分和目标定位：介绍将市场划分为不同细分市场，并确定目标市场的重要性，以便更准确地推广产品和服务。
3. 买家人格和买家旅程：介绍买家人格的概念，即根据消费者的特性和行为模式进行分类。
此外还讲述购买过程中的各个阶段，从认知到决策，为企业选择合适的数字营销策略并进行相应的推广。
二、数字营销策略1. 搜索引擎优化(SEO)：解释SEO的概念和作用，介绍如何通过关键词优化、网站结构优化等方式提升网站在搜索引擎中的排名，从而增加网站流量和曝光度。
2. 搜索引擎营销(SEM)：介绍SEM的概念和应用，重点讲述如何通过投放广告、关键词竞价等方式提升在搜索引擎中的曝光度和点击率。
3. 内容营销：解释内容营销的意义和方法，包括创作优质内容、发布内容、分发内容以及与用户互动等方面，帮助企业吸引目标受众，并促进品牌认知和信任度的建立。
4. 社交媒体营销：介绍社交媒体平台（如Facebook、Instagram等）的特点和应用，讲述如何通过建立社交媒体账号、发布有吸引力的内容、与用户进行互动等方式，吸引潜在客户和增加品牌影响力。
5. 电子邮件营销：解释电子邮件营销的概念和实施步骤，包括构建邮件列表、设计电子邮件内容、定期发送邮件等方面，帮助企业与潜在客户和现有客户进行有效的沟通和推广。
三、数字营销工具应用1. 分析工具和数据分析：介绍常用的数字营销分析工具，如Google Analytics和社交媒体分析工具等，讲述如何通过对数据的收集和分析，了解用户行为和营销活动的效果，并进行相应的优化和调整。
数据分析的作用和意义
数据分析的作用和意义引言概述：数据分析在当今信息时代扮演着重要的角色，它不仅仅是对数据进行整理和处理，更是为决策提供了有力的支持。
本文将从四个方面详细阐述数据分析的作用和意义。
一、提供决策支持1.1 数据分析可以帮助企业了解市场需求，通过对市场数据的分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、竞争对手的情况等，从而为产品策划和市场推广提供决策支持。
1.2 数据分析可以帮助企业优化运营，通过对业务数据的分析，企业可以了解生产效率、成本控制等方面的情况，从而优化运营流程，提高企业的竞争力。
1.3 数据分析可以帮助企业预测未来趋势，通过对历史数据的分析，企业可以发现潜在的规律和趋势，从而预测未来的市场走向，为企业的战略决策提供依据。
二、发现问题和机会2.1 数据分析可以帮助企业发现问题，通过对数据的分析，企业可以及时发现业务运营中的问题，比如产品质量问题、客户投诉问题等，从而及时采取措施解决问题，保护企业的声誉。
2.2 数据分析可以帮助企业发现机会，通过对数据的分析，企业可以发现潜在的市场机会，比如新产品的需求、新市场的开拓等，从而抓住机会，实现业务的增长。
2.3 数据分析可以帮助企业优化产品设计，通过对用户行为数据的分析，企业可以了解用户的需求和偏好，从而优化产品设计，提高用户的满意度和忠诚度。
三、提高效率和效果3.1 数据分析可以帮助企业提高生产效率，通过对生产数据的分析，企业可以找到生产过程中的瓶颈和问题，从而优化生产流程，提高生产效率。
3.2 数据分析可以帮助企业提高营销效果，通过对营销数据的分析，企业可以了解不同营销策略的效果，从而优化营销策略，提高销售额和市场份额。
3.3 数据分析可以帮助企业提高客户服务质量，通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的需求和反馈，从而改进产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
四、支持创新和发展4.1 数据分析可以帮助企业进行创新，通过对市场和用户数据的分析，企业可以发现新的商机和创新点，从而推动企业的创新和发展。
大数据背景下市场营销策略创新研究
大数据背景下市场营销策略创新研究第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究内容与目标 (3)1.3 研究方法与结构安排 (4)第一章引言，介绍研究背景、意义、内容、目标和方法； (4)第二章文献综述，梳理大数据与市场营销策略创新相关理论； (4)第三章大数据背景下市场营销环境分析，分析大数据对市场营销环境的影响； (4)第四章大数据技术在市场营销策略中的应用与优势分析； (4)第五章大数据背景下市场营销策略创新框架构建与策略建议； (4)第六章案例分析，对大数据背景下市场营销策略创新进行实证研究； (4)第七章结论与展望，总结研究成果，提出未来研究方向。
(4)第2章大数据概述 (4)2.1 大数据的概念与特征 (4)2.2 大数据技术的发展与应用 (5)2.3 大数据在市场营销领域的价值 (5)第3章市场营销理论的发展与变革 (6)3.1 传统市场营销理论 (6)3.2 网络市场营销理论 (6)3.3 大数据背景下市场营销理论的新发展 (6)第4章大数据营销策略框架构建 (7)4.1 大数据营销策略要素分析 (7)4.1.1 数据来源与分析 (7)4.1.2 目标市场与用户画像 (7)4.1.3 营销策略组合 (7)4.2 大数据营销策略模型构建 (8)4.2.1 数据采集与处理 (8)4.2.2 用户画像构建 (8)4.2.3 营销策略制定 (8)4.2.4 营销效果评估 (8)4.3 大数据营销策略实施步骤 (8)4.3.1 数据采集与处理 (8)4.3.2 用户画像构建 (8)4.3.3 营销策略制定 (8)4.3.4 营销策略实施 (8)4.3.5 营销效果评估 (8)4.3.6 策略优化与调整 (9)第5章数据采集与处理技术 (9)5.1 数据采集方法与工具 (9)5.1.1 数据采集方法 (9)5.1.2 数据采集工具 (9)5.2 数据预处理技术 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据集成 (10)5.2.3 数据转换 (10)5.3 数据存储与管理技术 (10)5.3.1 数据存储技术 (10)5.3.2 数据管理技术 (10)第6章数据挖掘与分析方法 (10)6.1 数据挖掘技术概述 (10)6.2 市场细分与目标客户识别 (11)6.3 消费者行为分析 (11)6.4 跨界营销与个性化推荐 (11)第7章基于大数据的市场预测与决策 (11)7.1 市场预测方法与模型 (11)7.1.1 定量预测方法 (11)7.1.2 定性预测方法 (11)7.1.3 综合预测方法 (12)7.2 大数据在市场预测中的应用 (12)7.2.1 大数据概述 (12)7.2.2 大数据在市场预测中的应用实践 (12)7.2.3 大数据在市场预测中的挑战与机遇 (12)7.3 基于大数据的市场决策方法 (12)7.3.1 基于大数据的消费者行为分析 (12)7.3.2 基于大数据的产品策略 (12)7.3.3 基于大数据的营销策略 (12)7.3.4 基于大数据的市场风险预警与控制 (12)第8章大数据背景下营销渠道创新 (12)8.1 传统营销渠道的变革 (13)8.1.1 渠道扁平化 (13)8.1.2 个性化定制 (13)8.1.3 精准营销 (13)8.2 线上线下融合的营销渠道 (13)8.2.1 O2O模式 (13)8.2.2 新零售业态 (13)8.3 社交媒体与口碑营销 (13)8.3.1 社交媒体营销 (13)8.3.2 口碑营销 (14)8.4 跨界合作与联盟营销 (14)8.4.1 跨界合作 (14)8.4.2 联盟营销 (14)第9章大数据营销案例分析与启示 (14)9.1 国内外大数据营销案例分析 (14)9.1.1 国内大数据营销案例 (14)9.1.2 国外大数据营销案例 (14)9.2 大数据营销成功的关键因素 (15)9.2.1 数据质量：高质量的数据是大数据营销的基础，保证数据分析结果的准确性。
人工智能时代企业的精准营销模式研究
现代营销中旬刊XDYX企业在人工智能时代构建精准营销模式，可通过人工智能技术进行客户的精准画像，准确定位客户的需求，制定针对性的营销工作方案和体系，通过科学有效的营销管理措施，保证营销模式的精准性和可行性，为企业经济效益的提升夯实基础。
一、人工智能分析人工智能是20世纪50年代正式被提出的新概念，标志着人工智能新兴学科的诞生。
2016年，阿尔法狗以4比1的比赛成绩战胜围棋界高手，人工智能技术因此受到广泛重视，得到各行各业的应用，尤其是在交通领域、医疗领域和安防领域等的应用，完善了各个领域的工作模式和体系。
企业营销中采用人工智能技术，能够提升营销工作的效果，精准进行客户的定位和产品定位，合理完成产品设计，精准选择营销渠道、广告投放的渠道等，提升企业营销的水平，预防出现营销资源浪费或营销工作不准确的现象，增强企业的经济实力。
同时，人工智能技术具有精密算法，能够帮助企业在营销期间深入准确分析不同客户的需求和市场客户的需求，按照客户的个性化需求，制定精准化的营销方案和体系，以便于企业根据客户的需求和特点，提升营销工作水平，提高经济效益。
二、人工智能时代企业构建精准营销模式的意义（一）有助于提升营销精准性目前，我国人工智能技术快速发展，为企业营销工作的创新和转型升级带来助力。
企业在人工智能时代构建精准营销的模式，能够借助现代化的人工智能技术，提升营销工作的精准性。
首先，企业客户画像的分析、准确，能够全面了解客户的关注点，按照客户的需求、个性化特点等，制定精准的产品营销方案和计划，以免因为营销工作和客户需求不符，出现营销工作不精准的问题。
其次，企业采用人工智能技术，深入进行客户个性化特点和需求的分析和研究，还能制定精准的营销广告投放方案，科学选择营销的策略，这在一定程度上能够提升各项营销工作的可靠性和有效性。
最后，企业传统的线下营销方式，存在新增用户和导入用户流量的困境，主要因为在线下营销的过程中，难以精准分析客户的实际需求；而采用人工智能技术的过程中，就可以通过网络营销等精准营销的方法，准确识别客户的画像内容，精准、合理开展客户定位工作，科学合理进行网络营销和产品宣传，保证营销工作的准确性，精准完成客户的导流，从而增加企业的客户量。
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数据产品对于营销人的意义
大多数营销人觉察到数据的重要性，但是真正拥有它并且能够很好的运用它的人不多。看完这篇
文章的分析和引证，或许能够给到大家一些新认识。
研究发现，任职于拥有数据库的公司的人相比任职于没有数据库的公司人所反映的数据库的重要
程度更高。同类型公司相比，拥有中心客户数据库的公司在市场成功方面拥有更少的阻碍。另一
方面，基于企业数据安全的层面的考虑，这也是不可忽略的一点。
企业获得有用数据的几大常见途径：
一般来说，除了单一营销系统公司不需要一个单独的数据库统一收集客户数据。对于其他的公司
来说都是很有必要的，目前已经建立统一的数据库以掌握自有数据的公司，他们的选择包括:
把营销系统直接互相连接
从理论上讲,每个系统都可以通过从其他渠道汇集数据，来创建自己的完整的数据库。在实
践中,尽管不同的系统有不同的数据集，但不同渠道之间依旧会呈现隔离状态，会对数据的连接
造成阻碍。但因为建立系统连接比建立一个共享的中央数据库要容易很多,目前这种方法仍常被
使用。
将营销系统和一个共享中央数据库相连
这里指的是创建一个主数据库,可以从所有来源加载数，转换成最有用的格式，供其他系统
使用。相比于直接连接所有系统，它只需要一个统一的API接口便能连接其他所有渠道。它确
保所有系统使用相同的数据,并为其他跨渠道活动创建一个了平台。这的确意味着创建一个新的
系统而不是简单地将数据附加到现有的系统。
不做任何连接
这是最简单的方案,但营销人没法获得统一的数据视图表。
管理者应该了解可以连接系统的数据库和简单地收集数据的数据库之间的区别。即使有14%的
受访者说他们的系统是通过一个数据库相连接，更高比例的受访者（42%）表明,客户数据仅仅
是被复制到中央数据库。Chinapex创略帮营销人搭建一个系统而非简单收集数据的中央数据库。
也可以称之为叫APEX NEXUS数据管理平台。首先，通过APEX PRISM数据收集系统，能够
将客户分散的数据统一抓取到一个统一的平台，当然这不是简单的复制过程。此外，还能将这些
数据统一对接到第二、三方数据源（来自于一个API接口APEX LINK对接到的各渠道数据），
实现多方数据的同步，最后再进行整合、分析，并激活到相应的使用渠道。
这里还能有效解决一个营销人普遍面临的挑战，即数据安全问题。由于在大数据环境下，数据的
管理者常常不是数据的所有者，使得数据在存储和处理过程中更容易被滥用，从而侵害数据所有
者的权益；另外，大数据的分布式存储使得对数据的访问控制更难实现，从而导致大数据环境下
数据泄露更容易出现等。
而APEX NEXUS这样一个集中的数据管理平台，不仅能够将数据全权交由营销人自己控制和监
测，还能消除数据分布式存储的安全隐患，提供实时和统一的数据视图以帮助营销人做出最新的
决策。
如何解决数据平台搭建中可能遇到的困难：
企业要创建一个统一的数据库来进行掌控数据并不容易。无论是从预算，公司政策到数据提取，
系统兼容性，都有着很多障碍。当管理层的重视程度够高时，预算和组织壁垒是可以被轻易克服
的, 但系统优化和技能的缺失却只能依靠时间。
对于有部署数据库需求的营销人来说，Chinapex在技术层面能够给到很好的支持，包括前期让
专业人员在营销投放的辅助和实时的优化。营销人也可以通过APEX ONE平台看到统一的可视
化报表，更直观的洞察ROI的实现情况和进行各种价值指标参考，实时切换预算，加强对于数
据的控制权。
传统的数据采集不能直接带来收益最大化，企业应寻找一些更前沿和有效的数据收集和管理方式，
帮助展现用户数据的全部价值。此时，选择一个中立、客观的数据技术供方，搭建属于自己数据
平台，将有用的数据牢牢握在自己手中。