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銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告

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銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告

銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文第1篇

[關(guān)鍵詞]OLAP;數(shù)據(jù)挖掘;審計(jì);商業(yè)智能

1商業(yè)智能模型

本文利用SQLServer2005構(gòu)建基于商業(yè)智能的審計(jì)模型TAuditMin,如圖1所示。審計(jì)過(guò)程分為:采集審計(jì)數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP多維分析、數(shù)據(jù)挖掘、前端展示等。

1.1源系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是大量的歷史數(shù)據(jù)。這里的源系統(tǒng)是指與審計(jì)業(yè)務(wù)相關(guān)的各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),如金蝶數(shù)據(jù)庫(kù)、用友數(shù)據(jù)庫(kù)等。這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用SSIS(MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices),通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)等步驟載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),為多維分析和數(shù)據(jù)挖掘作準(zhǔn)備。

1.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

該部分的功能就是為數(shù)據(jù)挖掘提供多維數(shù)據(jù)集(Cube)和數(shù)據(jù)集(Dataset),用于數(shù)據(jù)挖掘的Cube也可以根據(jù)用戶的要求作相應(yīng)的更改。商業(yè)智能提供了自動(dòng)創(chuàng)建Cube的功能,用戶只需要設(shè)置好相應(yīng)的維度表和量度組,通過(guò)一些簡(jiǎn)單的命令就能實(shí)現(xiàn)Cube的自動(dòng)生成和重新生成。因此,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)主要在于設(shè)計(jì)維度表和量度組,以及兩者之間的關(guān)系。

1.3OLAP多維分析

OLAP為用戶提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建好后,輸入測(cè)試數(shù)據(jù),測(cè)試數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和模型。如果分析結(jié)果顯示創(chuàng)建的模型有問(wèn)題,則可以通過(guò)OLAP提供的功能重新創(chuàng)建模型,并且按照用戶喜好的方式顯示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。模型沒有問(wèn)題之后,就可以對(duì)ETL處理過(guò)的真實(shí)數(shù)據(jù)做相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析。

1.4數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘模型的建立以MDX語(yǔ)句為基礎(chǔ),同時(shí)也支持手工操作。模型建好以后,需要對(duì)選擇數(shù)據(jù)挖掘的模型進(jìn)行測(cè)試和訓(xùn)練。用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)可以來(lái)自于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成的Cube,也可以直接使用其他數(shù)據(jù)集,如文本文件。模型訓(xùn)練的結(jié)果既可以直接瀏覽也可以生成報(bào)表在客戶端展示,數(shù)據(jù)挖掘功能主要通過(guò)微軟的SSAS和AMO實(shí)現(xiàn)。

1.5客戶端

即數(shù)據(jù)挖掘模型、報(bào)表和OLAP分析結(jié)果的前端展現(xiàn),是用戶與系統(tǒng)交互界面。目前比較流行的方式是基于Web的B/S結(jié)構(gòu)。

1.6發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索

在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,定位重點(diǎn)審計(jì)對(duì)象,利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)或其他方式追蹤線索,重點(diǎn)審計(jì)該類數(shù)據(jù)。

1.7形成審計(jì)報(bào)告

針對(duì)審計(jì)線索,加以重點(diǎn)審計(jì),提交審計(jì)報(bào)告,以供分析和決策。

本文提出的解決方案將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)相結(jié)合,可指導(dǎo)審計(jì)人員高效地開展審計(jì)工作,增強(qiáng)審計(jì)人員的審計(jì)數(shù)據(jù)分析能力,提高審計(jì)的效率和效果。

2商業(yè)智能在審計(jì)中的應(yīng)用

商業(yè)智能在審計(jì)中的應(yīng)用主要包括OLAP和數(shù)據(jù)挖掘兩部分,以下具體介紹這兩部分的應(yīng)用。

2.1OLAP在審計(jì)中的應(yīng)用

通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可以利用OLAP技術(shù),采用包含結(jié)構(gòu)、趨勢(shì)、同比、因素、TOPN等多種分析方法,自動(dòng)生成圖文并茂的分析報(bào)告,并可以在任意時(shí)間,生成任意內(nèi)容(如財(cái)務(wù)、銷售、倉(cāng)庫(kù)、采購(gòu)、應(yīng)收、應(yīng)付),同時(shí)實(shí)現(xiàn)分析報(bào)告中的動(dòng)態(tài)鉆取,滿足審計(jì)人員的需要。我們可以利用OLAP進(jìn)行銷售分析、應(yīng)收款項(xiàng)分析、倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存分析以及財(cái)務(wù)決策評(píng)價(jià)等。

OLAP支持復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持,并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。如MDX查詢語(yǔ)句:

withset[TenBest]as

’TopCount([Product].[BrandName].Members,10,[UnitSales])’

set[LastMonth]as

’Tail(Filter([Time].[Month].Members,NotIsEmpty([Time].CurrentMember)),1)’

set[Last6Months]as’

[LastMonth].item(0).item(0).Lag(6):

[LastMonth].item(0).item(0)’

select[Last6Months]onCOLUMNS,

[TenBest]onROWS

fromSales

可以方便地查詢某商場(chǎng)最近6個(gè)月銷售趨勢(shì)最好的前10種商品及銷售量。

又如,對(duì)應(yīng)收賬款進(jìn)行分析,可以通過(guò)圖表,直觀顯示賬齡、金額等情況(如圖2所示)。

2.2數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)中的應(yīng)用

在審計(jì)中,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法,不僅能減輕審計(jì)人員的負(fù)擔(dān),而且能提高審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)管理的質(zhì)量[3]。具體包括決策樹算法、聚類分析算法、貝葉斯算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、時(shí)序算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸算法等。在審計(jì)中,運(yùn)用商業(yè)智能平臺(tái)TAuditMin,不僅能減輕審計(jì)人員的負(fù)擔(dān),而且能提高審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)管理的質(zhì)量。

銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文第2篇

因此,很多企業(yè)都會(huì)利用Hadoop實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),再通過(guò)其他工具實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的高速捕獲和實(shí)時(shí)分析。這里,我們將通過(guò)艾瑞咨詢集團(tuán)的一個(gè)真實(shí)案例,解讀一下敏捷BI如何和Hadoop進(jìn)行互補(bǔ),幫助其實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的。

定制化項(xiàng)目效率低下

艾瑞咨詢集團(tuán)(iResearch)是一家專注于網(wǎng)絡(luò)媒體、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)游戲、無(wú)線增值等新經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,深入研究和了解消費(fèi)者行為,并為網(wǎng)絡(luò)行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)客戶提供市場(chǎng)調(diào)查研究和戰(zhàn)略咨詢服務(wù)的專業(yè)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)。

目前,艾瑞咨詢集團(tuán)可以向企業(yè)提供線下報(bào)告和軟件兩種定制化咨詢報(bào)告服務(wù)。但是,企業(yè)客戶的定制化需求非常多變,艾瑞咨詢集團(tuán)生成一份線下報(bào)告交付周期需要3至4周,提供軟件的交付周期則需要半年。再加上項(xiàng)目所需人工成本升高、迭代周期延長(zhǎng),艾瑞咨詢集團(tuán)往往不敢承接太多定制化項(xiàng)目。

通過(guò)調(diào)研,筆者發(fā)現(xiàn)了艾瑞咨詢集團(tuán)的真正需求:根據(jù)時(shí)間維度和網(wǎng)站匯總對(duì)用戶的來(lái)源地區(qū)、來(lái)路域名、頁(yè)面訪問(wèn)次數(shù)、停留時(shí)間、有效訪問(wèn)次數(shù)、跳出率、回訪者、新訪問(wèn)者、回訪次數(shù)和回訪相隔天數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并且還能夠在動(dòng)態(tài)添加條件之后,通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)用戶行為獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以最終得出更加詳細(xì)、清楚的用戶行為習(xí)慣。

因此,艾瑞咨詢集團(tuán)迫切需要一種更加敏捷、高效的大數(shù)據(jù)分析工具提升定制化業(yè)務(wù)的效率。

大數(shù)據(jù)面前:敏捷BI PK傳統(tǒng)BI

在解決艾瑞咨詢集團(tuán)面臨的難題時(shí),傳統(tǒng)BI的做法是,IT人員事先根據(jù)需求分析進(jìn)行建模,建好二次表或打Cube并提前匯總好數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)人員才能在前端查看到分析結(jié)果的報(bào)表。雖然這種做法很成熟,但是解決不了艾瑞咨詢集團(tuán)的難題。

首先,業(yè)務(wù)人員查看的報(bào)表相對(duì)靜態(tài),分析的維度和度量的計(jì)算方式已在建模時(shí)預(yù)先設(shè)定好,不能更改。例如,定好了求和或求平均數(shù),再想改成求方差必須再去修改模型。

其次,分析需求變更時(shí),業(yè)務(wù)人員不能直接調(diào)整報(bào)表,需要IT人員重新建?;蛐薷囊延蟹治瞿P停臅r(shí)較長(zhǎng),響應(yīng)速度較慢。

最后,有些企業(yè)的數(shù)據(jù)量很小,也需要按照此流程和架構(gòu)來(lái)進(jìn)行大費(fèi)周折的數(shù)據(jù)分析。

造成這些問(wèn)題的本質(zhì)原因是,過(guò)去的技術(shù)架構(gòu)針對(duì)海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力不足,企業(yè)用戶需要通過(guò)建模、二次表、Cube提前進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算匯總。

艾瑞咨詢集團(tuán)希望為企業(yè)客戶提交這樣一份分析報(bào)告,不僅能看還能動(dòng)態(tài)分析。對(duì)于艾瑞咨詢集團(tuán)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)展現(xiàn)應(yīng)該是起點(diǎn)而不是終點(diǎn)??吹搅藬?shù)據(jù),要能交互式分析、深入向下挖掘,要能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并找到答案,還要能采取行動(dòng)。與數(shù)據(jù)交互的過(guò)程要足夠快,如果用戶每次點(diǎn)擊需要等三五分鐘才出結(jié)果,就無(wú)法進(jìn)行交互分析。

并且,分析報(bào)告應(yīng)能讓非IT部門的同事直接在分析平臺(tái)上做出來(lái)。不能把所有的分析報(bào)告需求都提交到IT部門,這樣會(huì)嚴(yán)重增加IT部門的工作負(fù)擔(dān)。同時(shí),敏捷BI的實(shí)施和操作要簡(jiǎn)單化,讓業(yè)務(wù)人員可直接使用。

同時(shí),分析報(bào)告需求經(jīng)常需要牽涉到數(shù)據(jù)層的改動(dòng),需要IT部門去改進(jìn)數(shù)據(jù)層和業(yè)務(wù)層,傳統(tǒng)BI平臺(tái)需要一兩個(gè)月才能完成模型梳理。敏捷BI無(wú)需事先建模,可以在分析過(guò)程中靈活調(diào)整分析維度和報(bào)表展現(xiàn),需求變更可以在一天之內(nèi)響應(yīng),提升企業(yè)的洞察力決策力。

與傳統(tǒng)BI的重量建模、統(tǒng)一視圖不同,敏捷BI采取輕量建模、N個(gè)視圖的方法,不建二次表和Cube,數(shù)據(jù)導(dǎo)入后可以直接進(jìn)行分析,并且業(yè)務(wù)人員可以實(shí)時(shí)調(diào)整分析的維度和度量的計(jì)算方式,極大地增加了靈活性,真正做到和數(shù)據(jù)對(duì)話。

既然有這么便捷的方式,為何傳統(tǒng)BI不采用這種架構(gòu)呢?那是因?yàn)?,傳統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)沒有引入大數(shù)據(jù)技術(shù),面對(duì)海量數(shù)據(jù)無(wú)法在用戶點(diǎn)擊后的幾秒內(nèi)就展現(xiàn)企業(yè)客戶需要的分析結(jié)果,因此必須通過(guò)建模提前把數(shù)據(jù)匯總好,才能保證分析報(bào)表展現(xiàn)時(shí)的速度。

因此,實(shí)現(xiàn)敏捷BI的前提是采用新架構(gòu)處理數(shù)據(jù),其涉及的技術(shù)包括分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、列存儲(chǔ)、庫(kù)內(nèi)計(jì)算等。敏捷BI可以通過(guò)更低的成本、更短的上線周期,快速讓企業(yè)洞察到數(shù)據(jù)的含義和價(jià)值。

業(yè)務(wù)效率數(shù)倍提升

深入研究艾瑞咨詢集團(tuán)要分析的數(shù)據(jù),筆者發(fā)現(xiàn),艾瑞咨詢集團(tuán)每天要分析的數(shù)據(jù)量達(dá)幾千萬(wàn)條,且不同企業(yè)客戶的分析需求各不相同。因此,復(fù)雜多變的多維度分析需求對(duì)分析工具的分析性能提出了更高的挑戰(zhàn),而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop架構(gòu)已經(jīng)無(wú)法滿足高性能和即時(shí)分析的需求。

為此,艾瑞咨詢集團(tuán)考察過(guò)國(guó)外一些知名的產(chǎn)品,但是當(dāng)他們獲知產(chǎn)品的價(jià)格和后續(xù)的服務(wù)費(fèi)用之后只能放棄。而國(guó)內(nèi)大多數(shù)的分析工具大多是上一代BI,需事先建模再進(jìn)行分析,難以應(yīng)對(duì)靈活的多維度分析變化需求,且針對(duì)大數(shù)據(jù)量的處理能力不能滿足要求。

最終,艾瑞咨詢集團(tuán)選擇了永洪敏捷BI技術(shù)。當(dāng)艾瑞咨詢集團(tuán)將三個(gè)月的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)(約50億條)導(dǎo)入敏捷BI系統(tǒng),直接就可以展現(xiàn)出定制分析報(bào)告。對(duì)比原先基于Excel和SQL編程的分析方法,艾瑞咨詢集團(tuán)的業(yè)務(wù)效率獲得數(shù)倍的提升:線下報(bào)告交付周期從3至4周縮短至小于1周,軟件交付從半年縮短至一個(gè)月。

同時(shí),艾瑞咨詢集團(tuán)原來(lái)由于擔(dān)心需求變化導(dǎo)致沒有能力交付的很多項(xiàng)目被收入囊中。采用敏捷BI工具后,艾瑞咨詢集團(tuán)可以在幾天內(nèi)快速搭建原型向客戶展示,任意的需求變更都可以一周內(nèi)調(diào)整完畢。這種快速原型試錯(cuò)的方式,使得艾瑞咨詢集團(tuán)有能力承接很多此類項(xiàng)目。

由于業(yè)務(wù)效率的極大提升,有能力承接更多的項(xiàng)目,艾瑞咨詢集團(tuán)的收入空間也出現(xiàn)了數(shù)倍的增長(zhǎng)。與此同時(shí),艾瑞咨詢集團(tuán)的客戶滿意度也穩(wěn)步提升。

不僅如此,為了提供更加直觀可交互的分析報(bào)告,提升企業(yè)用戶體驗(yàn),艾瑞咨詢集團(tuán)基于敏捷BI工具,構(gòu)建了一個(gè)新型SaaS平臺(tái)。艾瑞咨詢集團(tuán)把企業(yè)客戶用Hadoop架構(gòu)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),通過(guò)敏捷BI提供的接口導(dǎo)入到數(shù)據(jù)集市內(nèi),然后通過(guò)敏捷BI快速呈現(xiàn)出結(jié)果。

事實(shí)上,Hadoop和敏捷BI都有各自適用的不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景,兩者是相互補(bǔ)充的關(guān)系。當(dāng)前,很多企業(yè)都采用Hadoop實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),然后把Hadoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入敏捷BI基于分布式內(nèi)存計(jì)算的高性能數(shù)據(jù)集市中,之后再進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。鑒于現(xiàn)在Hadoop在企業(yè)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛,永洪敏捷BI產(chǎn)品也支持Hadoop數(shù)據(jù)源的連接。

銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文第3篇

一、客戶關(guān)系管理概念

客戶關(guān)系管理(CRM)是獲取、保持可獲利客戶的管理過(guò)程??蛻絷P(guān)系管理是利用先進(jìn)的管理系統(tǒng)及技術(shù)進(jìn)行有效整合,實(shí)現(xiàn)將企業(yè)所涉及消費(fèi)者的各領(lǐng)域提供完美集成,使企業(yè)可以低成本、高效率地滿足客戶的個(gè)性化需求,與客戶建立起一對(duì)一的營(yíng)銷模式,從而讓企業(yè)最大程度地提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。既可保有客戶,也可發(fā)展新的客戶。 客戶關(guān)系的管理主要通過(guò)管理系統(tǒng)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

二、客戶管理的功能實(shí)現(xiàn)

(1)實(shí)施目標(biāo):客戶關(guān)系管理的實(shí)施使企業(yè)更加看清市場(chǎng)和客戶。過(guò)去,企業(yè)把發(fā)展新客戶作為擴(kuò)大市場(chǎng)的關(guān)鍵。而現(xiàn)在,企業(yè)不但要注重新客戶的發(fā)展,更要注重對(duì)原有客戶的保有。通過(guò)對(duì)客戶消費(fèi)習(xí)慣的全面掌握和分析,才能不斷深化對(duì)客戶需求的認(rèn)識(shí),才能更有針對(duì)地的開發(fā)出適合客戶需求的產(chǎn)品,達(dá)到提高銷售額度、增加利潤(rùn)率及提高客戶滿意度等目標(biāo)。

(2)實(shí)施手段:如何能及時(shí)、準(zhǔn)確地捕捉到客戶的詳細(xì)信息呢?只有安裝和使用客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM,才能準(zhǔn)確地了解客戶需求及客戶消費(fèi)信息。只有掌握這些信息才能深入地分析客戶需求,開發(fā)出適合客戶的產(chǎn)品。

(3)實(shí)施步驟:客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM重要實(shí)施環(huán)節(jié)是對(duì)數(shù)據(jù)的分析和有效處理。CRM項(xiàng)目一共可分為三步實(shí)施:

第一步:系統(tǒng)的應(yīng)用業(yè)務(wù)集成

首先需要搭建一個(gè)平臺(tái),將以往獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的各個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行整合。如企業(yè)使用的銷售管理系統(tǒng)、市場(chǎng)管理系統(tǒng)和售后服務(wù)系統(tǒng)等各個(gè)管理系統(tǒng)模塊。通過(guò)對(duì)多渠道的數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行統(tǒng)一管理,才能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集合與共享。這一環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn),是為系統(tǒng)分析提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),是代表目前客戶真實(shí)發(fā)生的業(yè)務(wù)狀況,只有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)真實(shí),才能使分析的結(jié)果更貼近客戶實(shí)際需求。

第二步:系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

通過(guò)建立一個(gè)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的集中采集后,就需要針對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理與分析。通過(guò)采用OLAP(Online Analysis Processing)等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,分析之后生成需要的各種報(bào)告;也可通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Business Information Warehouse)等的處理手段,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的加工和數(shù)據(jù)挖掘,以此來(lái)分析各數(shù)據(jù)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,建立起關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。得到這一步的結(jié)果是至關(guān)重要的,它不單單可以反映出業(yè)務(wù)目前的實(shí)際狀況,同時(shí)也可對(duì)業(yè)務(wù)的未來(lái)發(fā)展計(jì)劃的調(diào)整起到方向性指導(dǎo)作用。

第三步:系統(tǒng)的決策執(zhí)行

通過(guò)平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集和使用相關(guān)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘以后,針對(duì)呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析和提供的可預(yù)見性的分析報(bào)告,企業(yè)的管理者要對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)過(guò)程中所存在的問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)和更正。并且根據(jù)分析報(bào)告對(duì)于出現(xiàn)方向性錯(cuò)誤的問(wèn)題進(jìn)行及時(shí)的糾正和業(yè)務(wù)計(jì)劃的調(diào)整。并且針對(duì)分析報(bào)告,調(diào)整企業(yè)發(fā)展方向和企業(yè)的營(yíng)銷策論等,來(lái)增強(qiáng)與客戶之間的聯(lián)系,生產(chǎn)更適合客戶使用的產(chǎn)品,才能使企業(yè)進(jìn)入良性的循環(huán),使業(yè)務(wù)運(yùn)作更適應(yīng)市場(chǎng)需求。

三、客戶關(guān)系管理重要作用

(一)提高客戶忠誠(chéng)度

許多企業(yè)想通過(guò)促銷、贈(zèng)券、返利等“賄賂”客戶,想得到顧客對(duì)企業(yè)的忠誠(chéng),但是往往事與愿違。當(dāng)今的顧客需要的是企業(yè)的關(guān)注和個(gè)性化需求的滿足,企業(yè)如果能及時(shí)了解客戶需求及購(gòu)物習(xí)慣等信息,并且能提供超乎客戶期望的可靠服務(wù),那將大大增強(qiáng)客戶的信任,才能實(shí)現(xiàn)客戶的長(zhǎng)期價(jià)值和客戶的忠誠(chéng)。從市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)的角度來(lái)說(shuō),企業(yè)培育忠誠(chéng)顧客是要樹立“客戶至上”的意識(shí),通過(guò)與客戶建立起一種長(zhǎng)久的、穩(wěn)固的合作、關(guān)注、互惠互利的關(guān)系,使各方利益得到滿足, 顧客才能成為企業(yè)的忠誠(chéng)顧客。

(二)建立商業(yè)壁壘

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),滿意并不是客戶關(guān)系管理的根本目的,客戶的忠誠(chéng)才是最重要的。那么如何建立起有效的商業(yè)壁壘,使對(duì)手不易模仿?只有對(duì)顧客的資料詳細(xì)掌握,并制定相關(guān)策略服務(wù),才能真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)壁壘,才能增加其他企業(yè)挖走客戶的難度。只要通過(guò)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM充分有效地為客戶提供個(gè)性化的服務(wù),顧客的忠誠(chéng)度才能大大提高。

(三)創(chuàng)造雙贏效果

由于良好的客戶關(guān)系管理對(duì)客戶與企業(yè)都是有利的,是一種雙贏的策略。對(duì)客戶來(lái)說(shuō),客戶關(guān)系管理的建立能夠?yàn)槠涮峁└玫姆?wù)、更適合的產(chǎn)品;而對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)通過(guò)客戶關(guān)系管理可以隨時(shí)了解顧客的構(gòu)成、需求變化等信息,并靈活地做出回應(yīng)。

(四)降低營(yíng)銷成本

銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文第4篇

關(guān)鍵詞:企業(yè)集團(tuán);經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析;實(shí)際操作

一、企業(yè)集團(tuán)建立經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析體系的意義

經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析是指運(yùn)用經(jīng)濟(jì)的、財(cái)務(wù)的分析方法對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行分析,以便于企業(yè)集團(tuán)及時(shí)掌握和評(píng)價(jià)各子公司在各時(shí)期的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況,是保障出資人資產(chǎn)安全的有效的監(jiān)督和管理手段。

深入分析經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢(shì),準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn),及時(shí)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的傾向性、苗頭性問(wèn)題,科學(xué)判斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展走勢(shì),是企業(yè)集團(tuán)科學(xué)決策、加強(qiáng)宏觀管理,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提和基礎(chǔ),是各子公司提高市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)駕馭能力的基本功。對(duì)于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)快速健康發(fā)展,順利實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)目標(biāo),具有特別重要的意義

二、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告的設(shè)計(jì)思路

經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告以“一條主線,三個(gè)方面”為宗旨開展編制工作,即緊緊圍繞主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目發(fā)展這一主線,重點(diǎn)做好動(dòng)態(tài)分析——準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行動(dòng)向與趨勢(shì);業(yè)務(wù)管理——及時(shí)進(jìn)行業(yè)務(wù)發(fā)展導(dǎo)向;綜合協(xié)調(diào)——積極推動(dòng)結(jié)構(gòu)調(diào)整,適時(shí)進(jìn)行綜合協(xié)調(diào)這三個(gè)方面工作。

經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告由運(yùn)行監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、匯總分析三個(gè)坐標(biāo)軸構(gòu)成,運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)經(jīng)濟(jì)理論和科學(xué)分析方法,形成一個(gè)三維立體的分析坐標(biāo)體系。其中,⑴運(yùn)行監(jiān)測(cè)是手段,通過(guò)對(duì)各子公司經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況的縱向監(jiān)測(cè)、對(duì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的橫向比較的二維模式構(gòu)成監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)網(wǎng),全面反映產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況;⑵數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是基石,通過(guò)搜集、整理經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、管理指標(biāo)等重點(diǎn)數(shù)據(jù),準(zhǔn)確地量化反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì);⑶匯總分析是結(jié)論,根據(jù)獲得的詳實(shí)資料,進(jìn)行分析、比較和判斷,從反映情況、歸納分析、問(wèn)題預(yù)警、措施建議四個(gè)層次逐步深入,為下一步工作的開展出具指導(dǎo)性意見和建議。

三、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告的主要內(nèi)容

企業(yè)集團(tuán)根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表和統(tǒng)計(jì)資料反映出的指標(biāo)狀況,從產(chǎn)品的合同、收入、支出、利潤(rùn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)運(yùn)行情況、資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況、人員情況、市場(chǎng)狀況及前景、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手對(duì)本單位的影響、年度重點(diǎn)工作進(jìn)展情況等方面,運(yùn)用財(cái)務(wù)和統(tǒng)計(jì)的分析方法,對(duì)本單位在一定時(shí)期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和分析,以揭示企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的現(xiàn)狀、規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)。

1、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行總體情況

通過(guò)銷售收入、利潤(rùn)、外貿(mào)收入等經(jīng)濟(jì)指標(biāo),以及科技創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)、科技創(chuàng)新成果、新產(chǎn)品研發(fā)投入費(fèi)用等內(nèi)容,概括反映企業(yè)集團(tuán)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,有一個(gè)總體的認(rèn)識(shí)。包括:⑴生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況,重點(diǎn)運(yùn)用銷售收入、利潤(rùn)、新簽訂合同額、外貿(mào)收入等效益指標(biāo)反映本年累計(jì)與去年同期的效益增減情況,對(duì)經(jīng)營(yíng)情況、財(cái)務(wù)狀況、盈利業(yè)績(jī)給予客觀的概括和預(yù)測(cè)。⑵科技創(chuàng)新情況,運(yùn)用科技創(chuàng)新強(qiáng)度(即研發(fā)費(fèi)用占銷售收入比重)、新產(chǎn)品開發(fā)費(fèi)用、科技創(chuàng)新平臺(tái)數(shù)量、科技創(chuàng)新成果數(shù)量、新產(chǎn)品銷售額等重點(diǎn)管理指標(biāo),闡明分析。

2、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn)及原因

⑴主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)情況。將本單位的主營(yíng)業(yè)務(wù)歸入主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的相應(yīng)類別,通過(guò)銷售收入、利潤(rùn)、應(yīng)收賬款、存貨、研發(fā)費(fèi)用、新簽訂合同額、外貿(mào)收入等數(shù)據(jù),反映主導(dǎo)業(yè)務(wù)領(lǐng)域經(jīng)營(yíng)情況。⑵經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn)及原因。分析本單位主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢(shì)以及在總業(yè)務(wù)發(fā)展中所占的比重,對(duì)總體盈利或虧損做出因素分析,為產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向、結(jié)構(gòu)調(diào)整提供依據(jù)。

3、重點(diǎn)產(chǎn)品/項(xiàng)目進(jìn)展與市場(chǎng)開況

⑴重點(diǎn)產(chǎn)品/項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,對(duì)本單位主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的重點(diǎn)產(chǎn)品/項(xiàng)目,通過(guò)本月新增銷售收入、環(huán)比增長(zhǎng)率、新簽訂合同額以及市場(chǎng)占有率等數(shù)據(jù),反映產(chǎn)品/項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益情況。⑵重點(diǎn)產(chǎn)品/項(xiàng)目市場(chǎng)開況,通過(guò)新合同簽訂/中標(biāo)、營(yíng)銷渠道建設(shè)、產(chǎn)業(yè)合作推進(jìn)等市場(chǎng)開拓的重大事項(xiàng),反映產(chǎn)品/項(xiàng)目的實(shí)施進(jìn)展情況。通過(guò)主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)劣勢(shì)等因素分析,說(shuō)明重點(diǎn)產(chǎn)品/項(xiàng)目的市場(chǎng)開況。⑶重大固定資產(chǎn)投資情況,對(duì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的重大固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目,通過(guò)項(xiàng)目簡(jiǎn)介,投資總額(包括自籌資金、國(guó)家撥款、銀行貸款),預(yù)期效益(產(chǎn)能、經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益)等三方面進(jìn)行說(shuō)明。

4、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的問(wèn)題、原因及解決措施

根據(jù)大量數(shù)據(jù)所反映出來(lái)的指標(biāo)的升降、市場(chǎng)的大小、環(huán)境的變化等多方面情況,通過(guò)總結(jié)、歸納與分析,找出存在的問(wèn)題,發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的因素和重要的原因,給出發(fā)展趨勢(shì)的判斷或提示,提出解決的措施建議。

四、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析體系的管理制度及保障

1、信息來(lái)源

各子公司每月搜集一次經(jīng)濟(jì)運(yùn)行材料,包括上月財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)(財(cái)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)報(bào)表)、產(chǎn)業(yè)實(shí)施情況,認(rèn)真編寫經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告。企業(yè)集團(tuán)對(duì)各子公司的月度經(jīng)濟(jì)運(yùn)行材料進(jìn)行綜合、分析,并提出意見和建議,形成企業(yè)集團(tuán)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告,報(bào)集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)。

2、工作要求

各子公司信息統(tǒng)計(jì)人員應(yīng)嚴(yán)格按照《中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)法實(shí)施細(xì)則》開展工作,對(duì)編制上報(bào)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表資料的統(tǒng)一性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性負(fù)責(zé);所有對(duì)外提供的統(tǒng)計(jì)報(bào)表必須保持內(nèi)外口徑、前后報(bào)表數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

3、日常評(píng)價(jià)與管理

企業(yè)集團(tuán)按月對(duì)各子公司上報(bào)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告和各類報(bào)表的及時(shí)性、準(zhǔn)確性、完整性等方面進(jìn)行考核和評(píng)價(jià)。按季度進(jìn)行情況通報(bào),對(duì)報(bào)送材料及時(shí)、內(nèi)容質(zhì)量好的單位進(jìn)行表?yè)P(yáng),對(duì)多次不能及時(shí)報(bào)送和材料內(nèi)容質(zhì)量差的單位提出警示。每半年召開一次經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析工作通報(bào)會(huì),總結(jié)分析企業(yè)集團(tuán)當(dāng)期產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析體系執(zhí)行情況,研究存在的困難和問(wèn)題,部署下一階段工作。

銷售數(shù)據(jù)分析報(bào)告范文第5篇

每臺(tái)電動(dòng)汽車每小時(shí)可產(chǎn)生數(shù)十GB的數(shù)據(jù)。搭載在車身上的傳感器、車載系統(tǒng)、OBD接口、GPS定位等,都是獲取車輛數(shù)據(jù)的方式。

隨著國(guó)內(nèi)車輛保有量的不斷上升,汽車將會(huì)成為數(shù)據(jù)量名列前茅的行業(yè),車企、服務(wù)公司、數(shù)據(jù)公司、維修零部件商,正在形成大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈。

數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題正在阻礙這個(gè)生態(tài)鏈進(jìn)一步的發(fā)展,由整車廠主導(dǎo)的制造和維修環(huán)節(jié)掌握了大量數(shù)據(jù),但形成了一個(gè)閉環(huán),無(wú)法變現(xiàn)和共享數(shù)據(jù)。售后市場(chǎng)雖已運(yùn)用檢測(cè)設(shè)備等各種方法試圖建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫(kù),卻由于無(wú)法獲取海量數(shù)據(jù),數(shù)字化程度還是很低。

大數(shù)據(jù)生意究竟是一張畫得很大的餅,還是下一個(gè)價(jià)值洼地? 數(shù)據(jù)多,難采集

杭州的車主鄭先生打算把開了幾年的大眾高爾夫2012款1.6L自動(dòng)舒適型賣掉,他在二手車電商平臺(tái)車置寶的網(wǎng)站上點(diǎn)擊“我要賣車”,填入汽車基本信息,車置寶為其分配一個(gè)專屬賣車顧問(wèn),根據(jù)其所在城市分派檢測(cè)人員上門服務(wù)。

核對(duì)了車輛信息之后,技術(shù)人員開始檢測(cè)車身問(wèn)題,特別是維修情況、故障碼等影響估值的數(shù)據(jù)。

檢測(cè)數(shù)據(jù)由“車檢寶”移動(dòng)端再上傳到后臺(tái)服務(wù)器,以檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),形成報(bào)告,主要涵蓋車輛概況、損傷、配置、4S店維修保養(yǎng)記錄這幾方面信息,然后由系統(tǒng)生成1級(jí)-6級(jí)的車輛檢測(cè)評(píng)級(jí)。

最后,通過(guò)競(jìng)拍中心,將車輛信息和數(shù)據(jù)報(bào)告推送到全國(guó)二手車零售端,進(jìn)行競(jìng)價(jià),價(jià)高者得。鄭先生最終成交價(jià)為9.71萬(wàn)元,比市面上的車商收購(gòu)價(jià)高出了約3個(gè)百分點(diǎn)。

“二手車市場(chǎng)太缺數(shù)據(jù)了?!避囍脤毬?lián)合創(chuàng)始人張煒告訴《財(cái)經(jīng)》記者,他指的是售后市場(chǎng)可用數(shù)據(jù)太少。

二手車一車一況,準(zhǔn)確獲取車輛數(shù)據(jù)很困難,每一輛車,都必須進(jìn)行人工檢測(cè)才能定價(jià)。由于數(shù)據(jù)碎片化,標(biāo)準(zhǔn)也不統(tǒng)一,二手車估值還是以經(jīng)驗(yàn)為主,價(jià)格區(qū)間浮動(dòng)較大。車置寶線下檢測(cè)團(tuán)隊(duì)有400多人,每日人均客單量至少10起。

車置寶這種類似于招拍掛的形式,正是找準(zhǔn)了二手車無(wú)法精準(zhǔn)估值的痛點(diǎn)。

目前汽車市場(chǎng)的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀是:海量信息分散在各個(gè)數(shù)據(jù)孤島上,龐大的數(shù)據(jù)量無(wú)法互相連接成為推動(dòng)汽車全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的基石。

任何一個(gè)駕駛行為都會(huì)產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量,車主每踩下一次油門,每去一次4S店維修,每行駛過(guò)一個(gè)紅綠燈,哪怕只是把車安靜地停在路邊,你的車況和駕駛行為都會(huì)被記錄下來(lái),進(jìn)行存儲(chǔ),繼而通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,提煉有價(jià)值的車況信息以及駕駛行為分析。車輛本身是數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生的地方,又是數(shù)據(jù)的使用者。

除了車況信息,人車交互產(chǎn)生的駕駛行為數(shù)據(jù)量也極大,由這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的車聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人駕駛技術(shù)是車企瞄準(zhǔn)的下一個(gè)藍(lán)海。 早在2D03年為防止汽車制造端對(duì)配件和維修市場(chǎng)的壟斷美國(guó)政府就已規(guī)定須開放車輛診斷、維修所必需的技術(shù)信息。

汽車全產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)菙?shù)據(jù)的生產(chǎn)端,如主機(jī)廠、4S店、快修店等,又成為數(shù)據(jù)的受益者。

車輛從生產(chǎn)初期、交易、維修、老化,整個(gè)生命周期中,信息在交易行為中不斷迭代,大數(shù)據(jù)都在高速運(yùn)轉(zhuǎn)著。

生產(chǎn)初期,車輛的原始數(shù)據(jù)是建立數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ),但是原車在經(jīng)過(guò)各種環(huán)節(jié)最終到達(dá)零售端的過(guò)程中,配置已有修改。力洋軟件科技有限公司開發(fā)的汽車VIN碼識(shí)別技術(shù)及車型庫(kù),就是基于實(shí)車數(shù)據(jù),結(jié)合人力校驗(yàn)整理,而形成的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)有了,生意就好做了。

力洋數(shù)據(jù)創(chuàng)始人馬程告訴《財(cái)經(jīng)》記者,公司用13萬(wàn)條汽車配置信息數(shù)據(jù)、價(jià)格數(shù)據(jù)和技術(shù)參數(shù)數(shù)據(jù),千萬(wàn)條原廠配件信息和售后品牌件信息,連接了340家用戶,進(jìn)而打通了二手車產(chǎn)業(yè)鏈上下游,包括:二手車電商、維修配件商甚至主機(jī)廠。

在汽車行業(yè)數(shù)字化程度較低的情況下,如能掌握數(shù)據(jù),統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),那自然就掌握了話語(yǔ)權(quán)。

在數(shù)據(jù)量這塊大蛋糕面前,各方力量拉鋸。

車管所、主機(jī)廠、維修商、電商平臺(tái),各自掌握著數(shù)據(jù),但又徘徊在信息的孤島上。近期國(guó)家八部委出臺(tái)法規(guī),要求公開車輛維修技術(shù)信息,以政策導(dǎo)向來(lái)推動(dòng)碎片化的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀。

反觀美國(guó),早在2003年,為防止汽車制造端對(duì)配件和維修市場(chǎng)的壟斷,美國(guó)政府就已規(guī)定須開放車輛診斷、維修所必需的技術(shù)信息。

孤立的數(shù)據(jù)平添了汽車后市場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)阻力。

馬程從2008年開始創(chuàng)業(yè),前三年,公司不超過(guò)十個(gè)人只做一件事,每天跑二手車市場(chǎng)、4S店,采集數(shù)據(jù)?!跋葎e提大數(shù)據(jù),這個(gè)行業(yè)連基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都沒完全建立好?!瘪R程告訴《財(cái)經(jīng)》記者。

張煒表示,整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中,整車廠擁有較大的數(shù)據(jù)量,通過(guò)品牌專營(yíng)4S店,掌握維修信息,并形成專有零部件的市場(chǎng)壟斷,又通過(guò)零售端掌握銷售數(shù)據(jù),目前這些信息都停留在車企內(nèi)部。而電商平臺(tái)只能通過(guò)與OBD廠家合作,OBD即車載自動(dòng)診斷系統(tǒng),包括發(fā)動(dòng)機(jī)、控制系統(tǒng)檢測(cè)等,讀取部分主機(jī)廠愿意公開的數(shù)據(jù)。

連接信息孤島,共享車輛維修數(shù)據(jù)只是開始。

SAP大中華區(qū)副總裁彭俊松博士向《財(cái)經(jīng)》記者直言,限于碎片化的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀,國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)具體應(yīng)用,目前仍處于初級(jí)階段。

汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度太低,主機(jī)廠的信息化建設(shè)仍然滯后,從生產(chǎn)端到銷售端,IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)就先需要整合。 變現(xiàn)渠道少

大數(shù)據(jù)的核心在于預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)性保養(yǎng)或維修是其一。力洋數(shù)據(jù)根據(jù)車輛的使用情況,形成市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告,包括:車輛問(wèn)題報(bào)告、預(yù)測(cè)性維護(hù)、分析報(bào)告、售后配件市場(chǎng)覆蓋率報(bào)告等,反饋給客戶,電商平臺(tái)、主機(jī)廠和零部件商都在其中。

用到數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景很多,比如:根據(jù)車輛的運(yùn)行情況,預(yù)測(cè)保養(yǎng)需求。又或是,對(duì)零部件進(jìn)行失效監(jiān)控和預(yù)測(cè)分析,廠商可以調(diào)度配件,提前備貨,并給出預(yù)防性維護(hù)建議,以避免保修費(fèi)用和潛在的召回風(fēng)險(xiǎn)。力洋數(shù)據(jù)還統(tǒng)計(jì)了歷年新車數(shù)量,對(duì)主機(jī)廠進(jìn)行上市車型分析、銷售分析。

數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)前景吸引了眾多公司。

SAP推出的SAP HANA平臺(tái),就是大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)。獲取了車輛傳感器數(shù)據(jù)以后,通過(guò)后臺(tái)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析計(jì)算,可改進(jìn)汽車前端的制造質(zhì)量,包括對(duì)車況數(shù)據(jù)的分析,找出產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題和背后的原因,反饋給主機(jī)廠。在新車開始量產(chǎn)前得到快速發(fā)現(xiàn)和消除,也降低今后進(jìn)行產(chǎn)品召回的風(fēng)險(xiǎn)。

IBM則通過(guò)大量原型車試駕的數(shù)據(jù)和維修商報(bào)告獲得數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)分析,對(duì)于重復(fù)出現(xiàn)的問(wèn)題,出具數(shù)據(jù)分析的解決方案。目前已有數(shù)百個(gè)分析應(yīng)用程序,為企業(yè)提供解決方案。2015年,IBM在商業(yè)分析和大數(shù)據(jù)方面的營(yíng)收為200億美元。

本田在一級(jí)方程式比賽中,采用的就是IBM的解決方案,將包括溫度、壓力和動(dòng)力水平的車輛數(shù)據(jù)直接分享到云中,從而快速高效地查看剩余燃油量,并且預(yù)估機(jī)械問(wèn)題出現(xiàn)的可能性。分析快速行駛的車輛和車手?jǐn)?shù)據(jù),實(shí)時(shí)調(diào)整比賽策略,包括補(bǔ)充燃油的方式,這些都是比賽需要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

精準(zhǔn)營(yíng)銷是其二。精準(zhǔn)營(yíng)銷的大數(shù)據(jù)來(lái)源主要為車企自有的數(shù)據(jù),比如官網(wǎng)信息、投放的廣告等,其次是媒體和第三方提供的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的廣告營(yíng)銷耗費(fèi)了車企每年幾十億元的費(fèi)用,而基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營(yíng)銷對(duì)特定人群定向投放,收獲了比傳統(tǒng)方式多3倍以上的覆蓋率。

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,可以準(zhǔn)確把握每個(gè)客戶的需求和購(gòu)買預(yù)期,推送給客戶是一方面,同時(shí)客戶的購(gòu)買行為也可以反饋給主機(jī)廠,幫助其更好理解客戶。車企早已意識(shí)到了精準(zhǔn)營(yíng)銷的重要性,比亞迪就專門成立了數(shù)字化營(yíng)銷部門,通過(guò)新型營(yíng)銷的探索,線上引導(dǎo)線下,這一方式占了將近50%的成交率。

車企的大數(shù)據(jù)邏輯在于個(gè)性化營(yíng)銷和提高轉(zhuǎn)換率,使用大數(shù)據(jù)分析建立詳細(xì)的客戶檔案,以觸及很多潛在客戶。車企希望了解目標(biāo)客戶的精準(zhǔn)圖像,知曉哪個(gè)環(huán)節(jié)會(huì)提高客戶訂單,再進(jìn)行定向營(yíng)銷。

預(yù)測(cè)與精準(zhǔn)營(yíng)銷是目前為數(shù)不多已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式。

然而,在大數(shù)據(jù)已經(jīng)如火如荼地被討論了好多年后,許多困境還是沒有得到解決。比如車險(xiǎn)的大數(shù)據(jù)運(yùn)用。

人保車險(xiǎn)部門相關(guān)人士告訴《財(cái)經(jīng)》記者,首先是樣本太小,形不成大數(shù)據(jù);其次,消費(fèi)者認(rèn)可度很低,如果基于駕駛行為得出車主事故風(fēng)險(xiǎn)較大,他多半不可能接受定制的高費(fèi)率保險(xiǎn)套餐。數(shù)據(jù)和商業(yè)模式的對(duì)接目前還是有很大距離。 未來(lái)愿景

停在車庫(kù)的汽車,可以啟動(dòng)自動(dòng)駕駛模式,開到加油站,加完油之后再自行倒車入庫(kù)。這個(gè)類似科幻小說(shuō)的情節(jié)或許能在未來(lái)實(shí)現(xiàn),得益于大數(shù)據(jù)分析運(yùn)算能力的發(fā)展。

這一場(chǎng)景是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)和無(wú)人駕駛技術(shù)的結(jié)合,其中大數(shù)據(jù)的采集是自動(dòng)駕駛發(fā)展的關(guān)鍵。

沃爾沃汽車集團(tuán)研發(fā)高級(jí)副總裁彼得?默滕斯(Peter Mertens)在接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)表示,為了推進(jìn)自動(dòng)駕駛,整車廠需要通過(guò)傳感器采集各種各樣的數(shù)據(jù),比如駕駛行為方式的數(shù)據(jù),人車交互的數(shù)據(jù)、以及環(huán)境的數(shù)據(jù),包括氣象數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)等。經(jīng)過(guò)不斷驗(yàn)證迭代,了解到在特定的氣象情況或道路交通狀況下,汽車表現(xiàn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)之后,無(wú)人駕駛技術(shù)才能趨于成熟。

一旦打通了人與人、人與車、人與環(huán)境之間的大數(shù)據(jù)之后,數(shù)據(jù)的變現(xiàn)能力驚人。

福特聯(lián)手IBM,在美國(guó)推出了動(dòng)態(tài)班車項(xiàng)目。如果班車發(fā)生故障,可以通過(guò)IBM云端和分析技術(shù)在后臺(tái)進(jìn)行分析,重新調(diào)配車輛任務(wù)。此智能移動(dòng)平臺(tái)還在特定區(qū)域搜集停車地點(diǎn)的車輛出入數(shù)據(jù),從而預(yù)測(cè)可用停車位信息,或在交通堵塞時(shí)及時(shí)提供高效出行建議。還有平時(shí)出行使用的地圖導(dǎo)航,也是基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算才能找到最便宜或距離最短的出行路線。

數(shù)據(jù)孤島開始慢慢轉(zhuǎn)變。

IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務(wù)部汽車行業(yè)總經(jīng)理王濤告訴《財(cái)經(jīng)》記者,整車廠已經(jīng)逐步形成了以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的新興業(yè)務(wù)模式,大多與認(rèn)知計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)等新技術(shù)休戚相關(guān)。

共享出行大熱的當(dāng)口,模糊了信息的邊界,整車廠看到了數(shù)據(jù)共享對(duì)于服務(wù)客戶的利處,也倒逼著車企開始分享數(shù)據(jù)。

豐田與微軟近期成立了一家名為“Toyota Connected”的數(shù)據(jù)公司,主要致力于搜集和分析車況、位置信息等大數(shù)據(jù),并將其應(yīng)用于新商品和新服務(wù)的研發(fā)工作之中。目前信息的用途主要是防止交通事故、改善駕駛習(xí)慣、改良和開發(fā)新車型、將數(shù)據(jù)產(chǎn)品出售給保險(xiǎn)公司、地圖公司等相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的企業(yè)等。

互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)性強(qiáng),地圖道路方面的數(shù)據(jù)量多。通過(guò)合作,豐田的野心不只在做智能駕駛,甚至要插一腳打造智慧城市。

封閉的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀開始改變,豐田邁出了第一步,和互聯(lián)網(wǎng)公司共享客戶數(shù)據(jù),聯(lián)手做起了大數(shù)據(jù)生意。