现在的企业老板动辄就是要求数据部门利用大数据进行分析、营销，殊不知，很多时候数据部门却是巧媳妇难为无米之炊，因为企业只有那些干巴巴的进销存数据，没有能够对用户、客户、供应商等进行深入挖掘、画像的数据。
上一篇文章我讲了企业养数据的三个经典案例： 为什么便利店的收银员结账前要看你一眼？ 相信对大家有所启发，也知道了养数据的重要性。今天想讲的是每个企业都可以根据自身未来的发展方向，规划一个未来3-5年的养数据计划，养出更高质量、更全面的数据，这些将会对未来企业的经营决策提供更多的数据支持。
为了加深大家对养数据的认识，启发大家关于养数据的方法，今天会跟大家分享：企业养数据的三个层次。
/ 01 完善数据结构，把数据做大 /
现在大数据非常热门，传统企业的老板们也很希望大数据对经营产生价值。但因为他们对大数据并不是太了解，所以经常有个误解：以为数据量很大，就叫大数据……其实并不是这样的！很多企业都有进销存、ERP系统里的数据，但即使你企业在全国有几千家店，这些数据即使全部加在一起，也还叫不上大数据。
目前传统企业的数据，基本是些结构化的数据，还有非结构化、半结构化的数据：定位、语音、视频、评价……，还有更多的数据类型：之前我们提到的百丽，收集的鞋子试穿数据；收集更多的性别数据（很多企业连这个信息也还搞不清，即使办了会员卡，也有可能出现男的拿女的卡来消费，或者女的拿男的卡来消费……）
如果有评价文字数据、语音数据，通过分析里面的关键词，我们可以了解到哪些词语用得最频繁，消费者反馈的是质量问题，还是价格问题更多一些？
下面分享3个关于数据收集的案例
案例一：
我之前帮一个女装企业做数据化管理咨询，有个店铺的导购员，卖货特别厉害，一直业绩都是排第一名，而且领先第二名很多，非常厉害！但是问其他同事，也都没搞懂她为什么厉害，后来我通过观察，发现她在与顾客沟通过程中，非常注意收集数据，她主要收集2个数据：
1、客人每月什么日期发工资？
这个数据是非常关键的！因为你知道她什么发工资之后，她就能精准把握邀约顾客到店的时间，这样的成交率会比较高。这个工资问题当然不是直接问（直接问可能客人直接就不理你了，甚至直接就走了），她会有些话术套路：“姐，我们公司发工资特别不准时，说5号发，现在都15号了，还没发！姐，你们发工资的时间正常吗？”……通过这样的方式，就更容易把话套出来了。然后她会把这些数据记录在自己的小本本当中去。
2、客人每月的生理周期是哪几天？
有数据表明，女客人在生理周期期间消费的欲望是最强的，同样她也是通过话术把这个数据信息套出来，甚至通过经验直接观察出来。（是不是那时会觉得：不能亏待了自己）
对于这个女导购收集数据的做法，我们有些企业可能很难去复制，也不赞同这种收集数据的方法，但它能给我们一些启发。对于很多连锁品牌，也可以很多零售现在的做法，可以给一线员工配一个Pad（或者在手机上装一个APP），让导购在接待过程中，负责收集进店客人的信息，例如：性别（男、女）、手机（顾客用什么品牌的手机，也能把人群进行细分喔～）、穿着风格（商务、休闲、时尚……）、交通工具（是开车来还是坐车来）、购买用途（自用还是送礼）……有些数据直接通过肉眼观察即可发现，有些可能要通过沟通过程来收集。
案例二：
北京大悦城购物中心在收集客户数据方面做得比较好，目前有8大系统在获取客流的数据，包括收银系统、CRM系统、消费者调研系统、现场管理系统、租户管理系统、消费者调研系统、客流统计系统、车流统计系统……他们的客流统计，目前已能获取到每个时段的年龄范围，性别比例等，准确率达到90%以上。
通过整合这些数据，就可以进行数据挖掘，他们曾经挖掘过：在购物中心里，当两个品牌相邻落位的时候，销售的相互影响趋势是怎么样？当客人在叉路口，选择的行走选择路径是怎么样？
每个分店，都会配备6-10名的数据分析员，通过收集并分析数据（各种经营数据，租金数据等），会大大提高企业决策的准确性与效率！
案例三：
这是发生在我自己身上的案例，曾有一段时间，我经常接到英语、课程培训机构的电话，问我要不要帮孩子报名。因为我平时对自己的个人信息还是非常注意保护的，但是有那么多精准的推销电话打过来（知道我小孩大概的年龄），让我百思不得解……
直到有一天，我接小孩放学时，发现在学校门口有些小摊。居然是专门免费送气球给小学生的，条件就是：让小孩把家长的手机号码写下来……
不得不佩服这些信息收集小贩的智慧，几分钱的成本就换回来可以盗卖的精准的营销数据。当然他们的做法是犯法的，这点必须要看到。
对于传统企业来说，收集数据还是要花些功夫，要投入成本，要多想办法，一定要有成本意识。总之无论用什么办法，如果企业能收集到更多、更全的数据，对未来的经营将会是价值连城的！
/ 02 提高数据质量，把数据做精 /
把数据做大的同时，也要注意把控数据的质量。因为就目前的状况而言，很多企业的系统里还是有非常多的不规范，存在很多假数据、脏数据。
案例一：
我曾经在帮一个企业在做会员数据分析的时候，居然发现里面有一个会员的名字叫做“坑爹”……而且还发现这个会员隔三差五地就来消费。这就表明了这个企业的数据入口出了很大的问题！
因为第一次暂且先允许出错（有可能是输入法的原因，或者其他的什么原因），但是第二次、第三次……客户到店的时候，员工就应该把错误的数据进行修正处理。
案例二：
假数据、脏数据对我们后续的数据分析影响很大，会大大增加我们数据清洗的难度，甚至直接会导致结论错误，所以企业在养数据的过程中，要建立数据入库规则，有监督检查修正的机制，要重视数据入口，提高数据质量，把数据做精。
/ 03 养成数据入库的意识 /
我们企业虽然都会有数据库，但很多数据仍然没有在数据库里面。
例如促销活动数据，大部分可能是存在于员工的笔记本中，或者Excel文件中。其实这些促销数据是非常有用的，因为它记录着各种促销的方法，相应的促销效果，这些都对我们未来的促销活动有指导意义，例如：我们是不是应该针对不同的店铺采取不同的促销方式，以达到最大的效果。
再例如企业HR部门要收集的员工晋升数据、奖惩记录，这个数据存储起来，对于员工在职的生命周期管理有很大帮助，通过数据建模，我们甚至可以预测员工的离职时间。
对于物流企业来说，我们也可以记录他在职期间，所有的交通违章数据，也可以用于分析哪一些特点的员工违章纪录最多，对我们未来的招聘也有指导意义。
所以企业养的数据一定要建立起数据库，以便保证数据的安全性，也方便随时地调用分析。
好的，养数据的三个层次就讲到这里，看完今天的内容之后，大家可以用思维导图的方式，去规划一下公司未来养数据的计划，有条件的话就建立好制度实践起来，未来数据一定会在企业经营中产生价值的！返回搜狐，查看更多
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