大数据营销模式衍生 橱柜企业做决策需有支撑

    进入互联网时代以来，越来越多的新模式不断被衍生出来，为橱柜企业提供更多的战略支撑，大数据就是在此背景下掀起了一股新风潮。依靠庞大的网络用户行为累积，越来越多的行业认识到数据对于营销的重要性，以互联网为代表的IT时代产生的行业革命已经逐渐被以大数 据为代表的“DT”时代所取代。

　　大数据的重要性逐渐被各行各业认可，很多橱柜企业通过多年有效的积累，已经拥有了庞大的数据库资源，如何有效利用这些数据成为摆在这些企业面前的现实问题。

　　一是提高信息质量，实现多层数据采集。

　　作为支撑市场研究和需求预测的前期工程，当前橱柜企业的市场数据采集体系已经基本成型，客户信息管理系统、进销存管理系统、终端销售子系统产生了海量的经营数据，网上配货和信息采集样本都能为企业提供社会库存和市场价格等原始数据。但也客观存在系统数据各自独立、集成性差，终端数据的代表性、准确性和及时性不足等问题。

　　有鉴于此，橱柜企业要建立数据的检验、分类和转换标准，根据原始数据类型和使用目的不同，在后台数据库实施分层管理，增强数据的提取效率和应用性。

　　二是探索模型方法，开展大数据分析。

　　数据的意义不在于罗列，而在于发现背后隐含的价值。现阶段橱柜企业采集的数据并不少，但彼此间相互独立、缺乏关联，无法为营销决策提供多维度的信息支撑。

　　大数据分析客观要求橱柜企业根据不同的营销目标，使用统计、数学模型，从多层次的数据库中抽取数据，在消费者数据、终端动销数据和批零量价存数据的关联和聚类分析中，寻找出有价值的信息，以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式为后期的数据应用提供支撑。

　　三是精准把握市场，推动大数据应用。

　　橱柜营销业务流程是涵盖预测市场需求、组织适销货源、开展货源投放、平衡市场供求的完整闭环。充分利用大数据，可以有效提高营销各环节的效率，增强市场的把控能力。所以橱柜行业的大数据应用是结果导向型的，要从营销工作的实际需求出发，提取进入分析的相关数据，设计数据分析和数学模型的算法。

　　服务于需求预测，橱柜企业可以从消费者数据库和海量的零售终端交易数据入手，应用数据挖掘和智能计算技术，准确掌握消费趋势和市场行情的变化。