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汽车营销项目总结报告

总结

移动互联网的快速发展改变了人们的生活、消费方式，信息获取成本的极度降低也带来了信息的极大丰富化。消费者在进店之前对某一车型的了解甚至多过4S店内专业的销售顾问，这一切都有赖于越来越多的消费者在互联网上获取产品信息、分享产品使用感受。鉴于此，越来越多的消费者特征以“大数据”的方式呈现在企业营销人员面前。

大数据应用作为新兴技术，从研究到使用需要经历一个过程，应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBM研究，大数据应用建设分为四个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就，重在实践和迭代发展，在起步阶段可以结合具体痛点问题展开，在不断积累经验后逐步扩大应用范围。

大数据建设的关键是高质量的数据基础，没有数据质量就没有一切，只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况，需要在建设大数据的同时关注数据治理，一是建立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等；二是建立用于监控数据从获取、存储、分析、到运用的质量监控体系；三是建立数据问题从检查、反馈到修改的质量改进流程，使问题能够得到及时发现和根本解决。

大数据应用从数据获取、挖掘到运用是一个复杂的、跨部门、跨

领域的过程，需要各类专业人员共同协作完成，可考虑组建由多个部门联合参与的大数据研究团队，专门研究大数据带来的销售创新和服务创新，提供大数据应用服务。另外在人才队伍建设方面，一是要加快现有人员的培养，拓展在业务、大数据技术、统计方法上的技能；二是加强与大数据技术领先的互联网公司合作，借鉴先进经验加快人员经验积累；三是加快人才引进，吸引市场上高端的数据人才加入公司团队，有利于快速构建起大数据队伍，并为团队内其他人员的成长提供辅导帮助，带动整个团队的持续发展。