为什么企业更应该关注小数据

　　1、绝大多数多数企业的核心数据实际上是CRM数据(未部署CRM或部署但未成功除外)，外围数据比如线上线下活动中人员名单和互动信息并没有同步到CRM、还有社会化媒体数据比如你的用户在社交软件上发言，你是否和他互动等渠道的数据,而这些外围和它渠道(比如你能不能获取其他平台购买A产品及相关数据)数据，在大数据分析中，又是异常重要的现阶段中小企业也不能获取

　　2、大数据呈现的是一个结论，一种预测，一各具体的数据百分比，它主张“让数据说话”，它无法如小数据那样为人们呈现一个完整的故事知晓事情是怎么变成这样子的(因果)，小数据和大数据需要有一个恰到好处的结合点，价值才能最大化，

　　3、挖掘大数据需要数据科学家、统计学家、大数据技术工程师、BI分析和IM分析团队、数据管理人员和分析师等高精尖职能人员，而且并不能通过短期快速培训获取，何况整个市场该类人才面临巨大缺口，供不应求。同时数据的存储和安全维护也需要额外成本，所以还是将大数据技术探索留给BAT;

　　4、大数据是由无数小数据集合而来的，如果不能全面洞察小数据，面对庞大的数据只能呵呵了或者不缺钱还能交给第三方机构出具分析报告。大数据就好像人体这个精密的机体一样，在人类还不能了解它的时候，只能从机体中某一“小块”开始研究，最终进行汇总，如果没有“小块”深入研究的经验和方法论，很抱歉，无法认知整体。

　　5、各种各样的小数据就在身边， 视而不见往往是人类天性，要不人人都能像牛顿那样发现万有引力。

　　小数据

　　小数据指的是在人们能力范围之内或者可以借助一些免费统计工具可以洞察出新商机并具备价值的数据或信息，主要包括企业CRM系统中的数据(占比较大)、也包括谷歌分析统计出来的数据、微信公众号中的分析图表等可被分析的数据。

　　挖掘数据的大致思路

　　首先，明确动机——你要干什么?这直接牵扯到你需要得到哪些层面的数据，需要与哪些人员联系并得到他们的帮助。接下来，设计思路——怎么“玩转“数据。假设你已经拿到了你要的数据，但现在这堆数据被全部打散了，他们不在被定义成客户投诉、续费率、服务满意度、跟单周期等数据，假设已经乱成这样，那么需要你围绕你的动机来设计你需要从这堆数据中得到哪些结论或内容。因为数据在某一些程度上会欺骗人，而聪明的人需要透过数据表层去知道背后的实质。比如从CRM全部的投诉列表中要去洞察客户需求，这些投诉建议中主要有对产品功能本身、服务能力响应时间是否解决问题、抱怨说其他家的如如好像某某这个功能等等之类，需对这些数据内容进行归类，将属于产品需求的投诉内容分析出来，逐渐的再扩大数据范围，从小到达，比如可以去客户现场、让销售客服反馈、市场调研等等，以这样的方式来收集客户需求并制作文档;这其中需要注重的一点是发现数据中一些具有关联性的信息，脉络也就逐渐清晰了。

　　CRM系统中数据挖掘可以实现什么

　　CRM行动历史中能还原业务人员的跟单思路;

　　集信电话录音能知晓业务人员业务能力;

　　集信电话录音能监管服务体系;

　　整合数据能挖掘客户需求;

　　透过CRM客户购买记录分析产品受众特征;

　　透过CRM客户购买记录分析潜在产品受众并做精准市场投放活动;

　　A客户跟单成功，经验保存了，去跟更多的”A’客户，以此类推(觉得这是CRM的神奇之处);

　　通过CRM产品销售统计预测趋势，合理安排量产;

　　责任编辑：余芯