大数据在2017年是感到幸福的！在一个以消费者为中心的世界里，一种能够整体获取并利用客户数据来塑造产品、找出解决办法并改善购买体验的能力显得至关重要。消费者大数据分析的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。研究告诉我们，能够利用客户行为洞察力的那些公司，在销售增长上要比同伴高出85%，在毛利润上要高出25%。但是，延伸遗留系统、孤立的数据库以及发散性的自动操作都会对全数据分析造成阻碍。而企业除了打破数据孤岛之外，还得花时间梳理出关键的模型，才能发挥数据的价值。
不管一家公司成立的时间是长是短，实际上每一家公司都有珍贵的客户数据资源，这些资源能够被更好、更有效地利用起来。虽然每一个战略性倡议的基础依然适用——阐明一个顽强的、凝聚力强的数字策略；保证强有力的领导班子；保证正确的资源，并且优先推出一到两个高影响力的试验项目——公司无需等到他们“完美”的系统和科技全部到位。只要有这两个基本步骤，就能够打开机会的源泉。
利用客户数据来个性化外展服务，通过整合丰富的客户档案以及严格地追踪应答率，市场营销人员就能够精确地知道，在关键区段和微小区段里，什么频道上用哪种格式的哪些内容比较有可能产生最大的影响。十年之前，还没有工具能够做到这些。而现在有了。几乎所有的公司都可以从中受益。
华兴力拓创始合伙人华晓亮先生3月10日主题为“赋能新消费、新零售、新认知、新成长”的ibm华兴力拓新经济业务创新论坛举了一个关于数据驱动运营的案例，以下是他的原话：
一个真实的项目，深交所上市的某时尚女鞋品牌。这家企业有2000多家直营门店，一年的销售规模是20多亿，一年卖400多万双鞋，但是三年的时间只累积了80万的会员，这是我们进场前的客观事实。未来要做多渠道协同，需要什么样的思路？首先是对于客群的认知，企业经验性的认知跟真实的认知往往可能不一样。在我们最早的访谈中，其品牌主管认为主力消费人群是四五十岁的女性人群；我们通过对80多万会员去分析，发现事实上这是一个偏正态的分布，80后是其主力客群。既然线下有一波很年轻的人是主力人群，到底线上线下的人群是否是一拨人？这是其从高管到ceo都很关心的问题。我们将线上订单数据和线下的vip会员及消费数据做了一个验证分析，可以看到交叉率非常低。如果这样的结论是真实的，那会让很多人如释重负，因为如果线上、线下是两拨不同的客群，那很多事情都好解决。但事实真的如此吗？我们接着去做了交叉验证，在热力图里我们可以看到，一线城市水滴是门店位置，热力代表的是线上的购物人群；我们将线上客户和线下门店的位置做完热力图后，发现其实是两者高度贴近，这意味着很多消费者之所以会到线上买，很可能是因为工作或生活的附近有该品牌的门店，大家有产品认知后才去买货，也就是说印证了“线下看货线上下单”。为了检验这个判断，我们又从sku角度来验证，线上线下的sku重合度是非常高的，线下有6000多个sku, 其中有3700多款都是跟线上重合的。如果看爆款，线上线下的爆款重合度更高，这意味着机会成本有一个亿。因为鞋的线上毛利大约15%，线下毛利近一半，线上卖得多亏得更多。后面两张图给他们很大的震撼，过去没有人能够说清楚线上线下的交叉度是怎样的，但是现在能够看到是有挺大的问题，一方面是客户都有捡便宜的心理，另一方面是内部电商部门为了业绩想要多卖线下同款，管理层看到这个问题后，明确说能否做到多渠道协同？是否通过数据洞察来做多渠道协同增长？后来华兴力拓进一步对每个主要渠道，基于大数据进行洞察。举个例子来说，电商我们怎么入手？阿里全网占到了线上女鞋销售的90%，将阿里全网的市场趋势看清楚就足够了，所以我们聚焦在阿里。我们看天猫旗舰店在时尚女鞋的价格带分布，女鞋真正的爆款是300元以下，意味着主要是pu鞋。而类似像百丽和百丽的竞争对手都是真皮女鞋，不可能卖到300元以下。如果要走量，做爆款，对于这家品牌而言，是否要做pu鞋？第二点对于300元以上的鞋，不走量怎么去做?会找到一个特色人群，保持利润。结合这一块，给他一个清晰的认知，如何更好地定位线上的产品，从品类到sku。我们做个举例，女孩都知道马丁靴很火，这个品牌的设计师认为马丁靴要遵循传统，是比较男性化气质的，而线上爆款是比较偏女性化的、经过改良的，比如说头是很多女性更喜欢的圆头。它的爆款逻辑是完全不一样的。包括我们说当年的雪地靴，因为iphone6的的玫瑰金带火了雪地靴的粉色款等等。从sku、品类、产品的爆款打造、定价等等，在进行综合的定位之后，这家公司线上和线下已经不再做线上和线下的同款，真正找到了线上线下的差异化思路。从去年来跟踪大数据方案落地之后11个月的销售业绩变化，销售均价提高了约5%，销量却提高了20%。比如如果对比另一家广州的真皮女鞋品牌，柯玛妮克，2015年它拿到idg约 1亿元的投资，相较于投资之前价格下降销量反而下降更多。资本助推现在对很多企业固然很重要，但通过这个对比可以看到，如果对当前动态的市场没有清晰的认识并形成有效的经营策略，即使用资本去做叠加本质上依然没法带动业务成长。
那么，问题来了：
我们能够获得哪种类型的外部数据？想要创造出数据驱动的价值，我们需要和什么样的第三方合作？
我们需要有什么样的技能组合与能力？又能在哪里找到并发展它们？