我们用了两篇文章从不同角度讲了数据和数据分析对生意的重要性。本篇将继续深入介绍数据的重要性以及讲解数据分析的6个步骤。 提问：在TOP的品牌供应商中，有哪些是通过互联网大数据实现业务成长的？
回答：我没有找到答案 
数据对生意成长的影响 1、大数据在快消品行业面临的尴尬。 一方面互联网大数据已经很厉害，以手机终端收集的消费行为数据堪称海量，可以通过大数据找到消费行为的规律； 另一方面，大数据并没有与品牌商相结合，创造新的生意增长。 在快消行业，大数据离品牌商太远。那些颠覆式创新并没有在快消行业出现。 关于大数据在快消行业的话题，我将用一篇单独的文章讨论。
2、快消行业“小数据”的现使用状 “小数据”的概念：非互联网大数据、已经在快消行业中使用的数据。小数据不一定小，只是为了区别大数据的叫法。例如，尼尔森市场份额、零售商的零售数据（Scandata）、零售商的会员数据以及供应链数据。还有企业内部的销售数据、门店执行、OI和费率、应收账款、订单、产品库存货龄等等。 从品牌商维度看：一些大型品牌供应商有部门在使用分析“小数据”。并且具备强大的分析能力。但也有一些大牌供应商没有自己的数据或数据很不准确。很多中小型品牌供应商完全没有数据和数据分析能力。 从企业的部门维度看：在KA、市场、渠道部门使用数据比较频繁。在销售部，使用频率相对较低。记得有一次区域经理培训，讲授如何计算增量机会，我给大家准备了三张Excel表格，把公式链接都做好了。观察发现不到50%的区域经理会用Excel分析，有些学员还拿着计算器，计算要用Excel才能做的数据分析。
总之，中国快消行业在使用数据上相对落后，在互联网大数据方面仅停留在一些概念上，互联网大数据离品牌供应商太远。在现有的数据方面，要么有些企业没有数据，要么有的企业没有很好的利用数据。 
对数据及数据分析的体会 企业对数据使用频率多少、分析能力的高低，跟企业的目标和要求直接相关。对生意增长的不同要求导致使用数据的差异很大。以重点客户管理为例有以下三种要求 对生意要求“增长”即可：指标关联的是“销量增长”和“收入增长”。不要求销量和收入的增长关系，只要增长就行。 对生意要求“健康增长”：不仅要求增长，还要有盈利地增长 。指标反馈的是收入增长快过销量增长快过费用增长。 对生意要求“可持续地健康成长”：这个要求最高，要保证五项指标均要达标即销量收入要好；份额要赢；门店执行要好；利润要达标；服务要好。这五项指标貌似冲突矛盾，但其内在关系是紧密相连并且环环相扣，可以让生意持续地健康发展。
在快消行业，数据分析能力是综合性能力，是经验+数据的闭环 数据在专业人士头脑中是一个现实和虚拟同在、数据与经验共存的综合模型 对生意、市场营销、公司运作有较完整的理解。通过“数值”和“经验值”得出结论、对短期和长期目标进行综合预判、再采取行动。
数 据 类 型 我们以“可持续地健康成长”的要求有以下指标。 1、企业内部： 2、企业外部： 为什么要做数据分析 数据是市场营销行为的记录，市场及消费者综合因素的结果。分析数据可以发现规律，找到问题的原因，做好规划，更好地达成目标！ 数据分析的方法步骤 
数据创造价值，需要通过数据分析方法结合对消费者洞察、营销经验、企业运营经验、行业经验一起会创造出新的生意价值。从数据分析的步骤看，有以下6步： 发现问题、确定分析主题：从问题中确定要分析的主题。 建立分析模型、确定分析方法：所谓建模是考虑从哪几个纬度，使用漏斗方法层层剥离数据。 收集整理数据，发现生意机会：从公司系统取数、向销售团队和客户收集数据。然后整理，根据分析的结果，得出当前问题产生的一些结论。这里注意分析的方法以及维度，结果的展示方式等。最后从数据中找到机会。 撰写报告和制定计划：向老板或主管报告分析结果，通过这些机会制定执行计划。 落地实施产生价值：销售团队根据计划进行落地实施，获得指标改善或生意增长，从而让数据创造价值。 回顾总结修正完善：按照PDCA原则，根据实施效果进行评估，比对执行与计划的差异。进而完善数据分析、完善计划、完善执行。以此循环往复。
上述6个步骤高度概括了数据分析的步骤，每一个步骤展开有会有详细的操作方法和经验技巧，由于篇幅所限不一一列举啦。 在通过数据创造价值的过程中，数据和数据分析担当了非常重要的角色，但请注意，不是有了数据就能创造价值，如果没有对消费行为的理解、没有行业经验、营销经验、企业运营经验。简单讲，有了数据但没有与品牌商经验相结合，数据产生不了更大的价值。 总之没有进行数据分析的企业应该尽快具备数据分析能力。而互联网大数据必须与品牌商结合，所谓合作共赢，共同把生意做大！
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