這些用戶資料，來自市場宣傳、活動推廣、展覽、電視廣告、地推等，是企業花費一定成本得來的，拿到手里之后最重要的是考慮如何將這些成本轉為資產，讓數據可以變現，能掙錢，能流通。
拿汽車行業來說，車企消費者數據包括CRM基礎數據、車企路演、車展、市場活動、電視節目等所有留資用戶。這些數據來源不完整、結構單一、零散、無序，但這些數據中蘊藏豐富的價值線索。
如何開采這座價值驚人的金礦?
如何甄別這其中的潛在用戶與毫無價值的用戶?
如何拉動消費者的購買?
對于企業而言，一組不完整的數據并不能告訴你這個消費者是否有購買需求，或何時有購買需求，也不清楚到底該如何進行數據盤活、轉化、變現。
那么問題來了，到底如何快速變現?下面溪姐就講講CRM數據資料如何通過大數據技術變現，其中變現分兩種，一種是篩出精準潛客線索進行銷售變現，另一種是信息補全之后應用于企業各個部門產生的商業價值。
通過大數據技術找到精準銷售線索，提升銷售轉化
還是以汽車為例，大數據可以利用機器學習算法，結合全網外部數據與企業CRM數據，通過檢測用戶瀏覽內容、評論、移動設備、汽車自媒體、汽車評論、車型提問、品牌口碑、搜索等網絡行為抓取到潛在價值用戶。
在篩選的過程中，通過各類模型層層過濾，篩選出特定車型的用戶，用戶的行為及購車階段數據，一步一步過濾出最終的潛客數據，直接交由銷售環節轉換變現。說白了，就是大數據通過多維數據的分析，最終確定這個消費者當前有強烈購買需求。
圖1 熱潛客數據輸出
這么說吧，通過企業自身渠道的轉化購買率在1-2%之間，而通過大數據抓取精準潛客線索之后的轉化率可以達到5%-6%。
這個轉化率是什么概念呢?舉個例子，車企通過線上線下的市場活動、車展、試駕等獲取到50萬留資用戶，我們來算一筆帳，車企對這部分資料進行激活需要花費250萬，激活成功線索2500條，產生500輛購買。大部分企業都是這么干的，效率比較低，當車企找到量江湖，通過大數據我們對這50萬用戶進行數據分析，監測跟蹤激活成本花費125萬，同樣產生2500條線索，1500輛購買。節省成本125萬，產生的購車用戶是車企的3倍。
大數據還有一個重要的價值，是CRM信息補全。面對企業CRM中單薄的消費者信息，很難發掘價值，大數據挖掘技術可以補全這些信息。
大數據通過對海量數據的采集、分析、建模、預測，將原本沒有價值的數據通過關聯、解析變成有價值的數據資產，再經由模型分析，形成個體用戶畫像，讓原本模糊的用戶畫像逐漸清晰，個體用戶分析最終還會聚集成清晰的群體特征。
群體特征包含社會學特征、觸媒習慣特征、保養維修服務特征、購車金融服務特征、車型偏好群體特征等。當這些數據匯聚到一起時，可以指導市場營銷策略，讓數據發揮出最大的商業價值。具體應用如下：
●產品定義與優化：以市場為導向數字化、定制化生產或對產品進行優化
●營銷/廣告：通過車主用戶畫像，制定精準營銷與精準投放策略，實現更高效的轉化
●銷售支持：選擇更高效接觸用戶的渠道與方式，提升銷售轉化率，提升企業整體盈利能力
●服務支持：通過大數據用戶洞察不僅可以挖掘客戶價值，還能更好的保留用戶，延長利潤曲線
●車后市場：通過用戶分析更好了解和管理用戶需求，促進衍生業務的開展，例如車共享、零部件、汽車金融市場等
CRM通過信息補全，等于把一塘死水變成活水，把一池子無用的數據信息變為價值無限的數據信息。不僅對企業的銷售部、售后服務部、衍生業務部、市場部等多個部門提供決策支持。還可以不斷循環利用，為企業帶來源源不斷的價值。
空談概念不叫大數據，提高轉化率才是王道
說實話，現在是大數據時代，廣告公司、營銷公司、互聯網公司、大數據公司，家家都提大數據 ，空談概念都是忽悠人，大數據技術應用在營銷上，真正幫企業挖掘出數據的價值，確實提高轉化率才是王道。
CRM庫是企業最有價值的數據資料，不僅是汽車企業，任何一個企業只要能玩轉自己的CRM數據，在轉化上提高2個3個百分點，那都是很驚人的銷量提升。
通過大數據技術，幫企業實現數據資料到資金的不斷轉化與循環，協助企業構建全新生態循環體系，這正是量江湖在為企業提供營銷數據服務時提出的理念，通過大數據技術幫助企業實現銷售變現的同時，全方位提升競爭力，實現市場突圍。溪姐想說，大數據不是空中樓閣，真正落到實處才是它的價值所在。
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