《运营与增值D1Com》3月15日北京

伴随着社交媒体、物联网和电子商务的蓬勃发展，社会化数据涌现，结构化数据和非结构化数据并存，其复杂的交互关系，使得现今的传统技术，已无法对其进行高效的分析。因此，捕获、存储、管理和分析大数据极其艰巨。而在市场营销方面，云、移动设备、社交网络正在影响企业理解客户和与客户互动的方式，营销所面临 的是分析的竞争，能及时掌握客户动态并提出有效响应的企业才能从竞争中胜出。

在大数据分析和整合营销管理方面的实力将以协助决策者掌握趋势、赢得先机。但许多企业去苦于不能发觉数据存在于何处。那就请大家看看星巴克是如何做的吧：

星巴克一直善于利用各类社交网平台进行产品宣传营销，包括：Facebook、Twitter、LinkedIn、YouTube以及该公司官方成立的My Starbucks Idea社交网平台，平台类型包含社交网站、微博、商务社交以及多媒体分享等。

星巴克采用了一款名为“PeekData”的社群监控工具。这款社群监控工具可使星巴克实时监控自家品牌在各大社交网平台上的动态与市场反应，并可经各项横断面及时间序列数据进行交叉比对，作为品牌营销的决策依据。此外，借助此工具，星巴克还可就不同项目进行分析比较，例如比较与麦当劳在社交网平台上 品牌关键词的提及次数，不同地区的社群活跃程度比较等。除上述基础分析功能之外，PeekData还结合定位服务功能，可对全美国不同地理区域的社群数据 进行监控与分析。该工具同时具有企业社群评价功能，依据个人在社交网平台上针对该品牌的活动讨论频率，给予一个平均计算指针，供企业营销人员参考并做进一 步管理。

同时，星巴克的客户也乐于主动在以相簿功能为主社交网平台Flickr上设立专属群组，分享个人在各分店内的体验情景照片。随着社交网的流行，这类情况越来越多。于是，在通过社交网成功营销之后，一些企业 开始试图通过社交网络手段分析客户的消费习惯，以此辅助企业决策。

善用社会化网络工具当然是发现数据的好办法，此外每一件流到顾客手中的商品，都会在销售前台产生一条记录，对这些数据进行分析，宏观上可以把握顾客群体的结构、周期流量、不同顾客群体的利润贡献率；具体 到每一名顾客，可以确定其购买频率，预测其感兴趣的商品、忠诚度和流失趋势。有了这些由面到点的分析，就可能预测顾客的消费意愿，主动为顾客提供个性化的 销售和促销服务，提高销售额和利润率。

此外如何为地域不同的分店确定最佳的商品组合和库存量，何时导入新商品、淘汰旧商品？既有的商品如何分类上架，该和什么商品摆在一起、或者捆绑销售？节前节后、淡季旺季、甚至上午和晚间，每一商品该如何定价、何时降价、以何种形式促销？这些都是要基于数据分析才能回答好的问题。个别的分析不仅需要企业内部的数据，还需要整合来自市场、行业研究以及同行竞争者等外部资源的数据。

还有各种收集信息的渠道：供应链、物流、仓储等各个环节，总之要把所有的细节量化、分析才得到改进的方法。竞争成败在于细节。(Rédiger)