企业大数据如何正确使用？

大数据在企业中的运用场景非常多，这里稍作总结：

个性化营销：

当下的大数据信息采集遵循以消费者和销售商为中心，利用电子媒介等方式建立资料库，然后通过科学分析确定可能购买的消费者，制订出一套可操性强的销售推广方案这一规律，通过收集消费者的资料和交易记录，甚至是社交关系，针对不同消费者的不同特征，指定精确的营销策略，提高市场转化率，从而提升企业的利润空间。

数据驱动的精准营销：

以数据为基础，建立用户画像，利用标签，让系统进行智能分组，获得不同类型的目标用户群，针对每一个群体策划并推送针对性的营销。精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互，而且一直以来都是快速获取用户和提高转化的利器。它不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约成本。

客户流失预警：

大数据技术解决了数据管理问题，通过解决存储、分析、检索大量多样化的结构化非结构化的数据，并且随着数据的增加可以弹性的扩展，这就让企业可以接触到用户的实时行为，能更好的提供流失预警。此外，精湛的数据匹配能力能链接客户在各个渠道上的交互数据，建立起一个全面的360度画像，全面了解客户，将它转化为可执行的数据决策。

企业商业决策：

如前所述，企业的商业决策已经变得与数据密不可分。以苏宁为例，其数据部门需要为业务部门提供多重服务。首先是报表服务，为运营部门提供实时的、丰富的、准确的数据支持，其次是引擎服务，应用大数据的技术去驱动前台的业务，它已经直接嵌入到企业的生产经营活动中，直接影响到企业的整个业务。

对客户价值的识别和挖掘：

嵌入商业智能的CRM可以或者或者对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户;从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品;从历史营业信息挖掘埋伏商机等等···多维度分析潜客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开拓的关键一步。利用CRM对客户数据结束多层次分析，可以或者或者帮助企业更深入地理解客户的其实意图，最大化地开拓客户价值。

库存管理和物流配送：

对于电商或O2O公司来说，库存管理和物流配送是业重要的竞争力。通过数据的分析和挖掘，可以精准测算出不同品类商品的库存水平，同时获取最佳用户体验与物流整体配送效益的平衡。