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大數據的風口上,企業數據如何進行價值變現


時間:2017-09-06 15:21      點擊:

對于大數據,研究機構Gartner給出了這樣的定義:大數據是需要新處理模式,才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力,來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
這兩年可以看到越來越多的大數據公司誕生,試圖挖掘公開數據這座礦山里的寶藏。大數據的價值不在數據本身,而在數據的應用上,而如何搭建應用場景,讓大家對數據產生需求,正是大數據公司在做的事。

大數據公司到底在做什么?
企業信息查詢和銷售線索挖掘是企業數據應用的兩個方向。
企業信息查詢屬于基礎應用,如天眼查、企查查等數據平臺,基于開放數據和共享的政府公共數據,實現數據采集、數據清洗、數據聚合和數據建模的一站式信息查詢服務。在數據應用上,企查查偏向金融征信方面,通過與金融機構達成合作,獲取第一手數據變動信息。對于個人用戶,可以查到企業的工商信息、股東法人信息、訴訟失信信息等等;同時,企查查會給金融機構提供服務,并收取服務費,這也是其收入來源。而天眼查除了企業信息查詢,還可以查到人和人、人和公司、公司和公司之間的關系,為用戶在商業調查過程中提供關系信息支撐。
銷售線索挖掘則是更深層次的大數據應用,將爬取到的互聯網公開數據和來自政府機構等官方網站的工商信息,進行清洗和加工,構建可量化的用戶畫像,為不同領域的用戶或企業提供銷售解決方案。
譬如商理事,它是一個給企業銷售人員提供線索的平臺,用戶在平臺注冊后就可以發布銷售線索和合作資源,除了與天眼查合作開放數據,它的信息部分是來自用戶自主上傳,更類似于信息資源交換平臺。
探跡則選擇了不同的領域作為切入點,作為To B企業的銷售預測解決方案提供商,探跡通過分析和挖掘全網在線企業數據信息,再結合企業內部的CRM系統,利用機器學習自動建立量化客戶模型,為To B企業在全國數千萬公司中精準挖掘潛在客戶的線索。
可見,同樣做大數據的公司,其具體業務也有根本差異,從企業信息查詢到銷售線索挖掘,企業數據逐漸向深層次、精細化的應用發展。

實際場景中的數據應用
個人篇
有時候,當求職者想應聘一家公司,除了官網信息和網絡上的新聞,還有哪些渠道可以看到這家公司的具體信息呢?幾乎沒有,而對于求職者來說,了解公司是否合法成立、是否有拖欠工資等勞資糾紛行為是十分必要的,一個人想要搜集這些重要信息往往無從入手。
當投資者看中了一家初創企業,想了解更多的信息以決定是否投資的時候,除了基本的企業工商信息,可能還需要了解企業是否和其他公司、其他投資人有關系,而這些信息并不容易獲取。
企業信息查詢平臺的出現,解決了這個痛點,用戶可以在上面查詢企業的工商信息、股東法人信息、訴訟失信信息等等,直觀地了解投資人和公司、公司和公司之間的關系等,節省了搜集、篩選信息的時間和精力。
 
企業篇
當下,大數據對企業的商業決策和行為越來越重要,依靠傳統的市場調研或購買調查報告等方式,得到的往往是滯后的數據信息,而企業自身又缺乏信息挖掘的技術和資源,難以獲取到實時、精準的商業數據信息。
譬如銷售,通常是企業收入來源的重要部門,對于新客營銷來說,對目標客戶群體的認知不夠充分、銷售線索和品牌客戶太少等問題,會讓企業在開拓新客戶上寸步難行;而在客戶維護上,企業CRM通常缺少優化的工具,難以從中篩選出有效的營銷線索。這導致傳統的企業銷售人員只能依靠人工經驗,在對方需求不明的情況下逐一聯系客戶進行銷售,客戶意向率自然不高。
像這類問題屬于銷售預測領域,這是目前企業數據的一個重要應用,尤其是對于To B企業,對銷售線索的需求量非常大,而企業自身難以提供大量資源去尋找潛在企業客戶的線索。
針對To B企業領域的銷售預測,探跡給出了更智能的解決方案:運用人工智能和大數據技術,挖掘全網在線企業信息,建立企業知識圖譜,幫企業從知識圖譜中匹配優質潛在客戶。此外,探跡還會對潛在客戶評分,通過豐富線索難度,計算與模型的契合度,幫助客戶把現有的銷售線索進行打分和排序,從而聚焦更高價值的潛在客戶。
對To B企業而言,通過探跡智能預測平臺,能夠方便快捷地獲取精準的潛在客戶線索,而無需做客戶調研、信息搜集等繁瑣的前端銷售工作,銷售人員能節省大量的時間精力放在精準客戶上。
企業數據做為大數據的一部分,在商業市場中越來越受到重視,而大數據公司要如何將數據變成寶藏,則需要深入到具體的應用場景去提供解決方案,增加用戶和數據的黏性。
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