这是一家做企业培训的，主打的课程是互联网营销培训。他们开发客户的方式就是会议邀约，因为他们知道，我们也做这个，而且客户也完全一致，所以他们就邀请我来给他们做一个客户开发的标准化分析。
通过我的了解，他们的客户是销售型企业，还有一些想通过互联网转型的企业，但是比较泛泛，没法实际操作。就比如说，他们使用企客名录，上面有1000w家企业数据，南京的有10w条。但是这10w条数据，并不全是他们的客户，但是市面上的数据都是按照国家统计局划分的行业来划分的，不是按照是不是销售型企业来划分的，更不会标注他想做互联网转型这件事。所以我们共同探讨了他们现有的企业家的行业分布。锁定了几个比较可能的领域
做到这一步，基本都没什么问题，但如何借助企客名录搜索高匹配度的客户，就成了老大难。按照公司名字，不会有公司叫南京某某网站建设公司。而按照主营来搜，大家自己都是做公司的，也做过销售，工商注册上的主营范围太广了，我接触过一家最离奇的，他的公司是某某软件科技有限公司，主营业务里有软件开发，还有棺材定做。打过去一问，还真的是做白事的。
回到正题，于是我们希望通过经验，来得到一个初步的结论于是有了下面的结论：
根据经验，我们知道，不是所有名字里含有投资管理的，都一定是做投资理财销售的，但这5个关键词谁的合格比率最高，最值得我们最先投入人力去做呢？于是我们有了下面的表：
公司含有关键词的数据，是我们能找到的数据总量，我们希望通过一周的尝试，统计出符合合格标准的主营合格数，这个不知道大家能不能理解。就是说，在用投资管理这个关键词搜索出来的所有公司中，真正做投资理财销售的比例是多少。如果主营合格率高，开发客户的效率自然就更高。
紧接着，在一周的电话开发中，我们又发现，不是所有的客户都能打通，如果电话都不接，我们就无法确定他的主营业务情况。所以我们修改了一下这个表格，增加了一项，接听数量。于是就有了下表。
这样我们就可以大致的估算出来，主营合格率最高的，2个行业分别是100%的软件开发和93%的医疗器械公司。但是这个和他们实际的经验不符，就是说，实际他们的客户中，有大量的理财销售客户并不是医疗器械的，而直观感受上，投资理财的企业，对他们这种销售团队激励的课程是非常感兴趣的。所以我们认为，可能是数据难找，但是有效率非常高。于是我们增加了一个维度，只要电话通话超过3分钟的，就认为他是有效电话。于是就有了下面的统计：
从这个最终的数据统计上，我们就不难看出来，软件科技搜索出来的公司，和他们的匹配度是最高的。理财销售和房产中介，对他们的产品是最感兴趣的，但是通过投资管理和资产管理这个关键词来寻找效果比较差，需要在这个关键点上继续做优化，通过别的词来寻找，或者通过其他渠道获得客户数据。反观医疗器械的公司，对他们的产品并不是很感兴趣，他们可能是出于主观的认识，认为医疗器械经销商会选择他们的产品，所以这和实际数据不符。
刚才这些和在一起就是大数据中所谓的“数据模型”。是不是瞬间觉得自己掌握了超级高大上的东西？
只有迈出了数据积累和分析的第一步，才会意识到，企客云的重要性。统计这些数据花费的时间，往往和获取的利益不成正比，管理者每天需要处理大量的事物，这时对管理软件自动汇总和统计就变成了为企业节约成本的利器。希望大家，一起迈出这一小步，迎接即将到来的，大数据时代！