進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來，越來越多的新模式不斷被衍生出來，為櫥柜企業(yè)提供更多的戰(zhàn)略支撐，大數(shù)據(jù)就是在此背景下掀起了一股新風(fēng)潮。依靠龐大的網(wǎng)絡(luò)用戶行為累積，越來越多的行業(yè)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)于營(yíng)銷的重要性，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的IT時(shí)代產(chǎn)生的行業(yè)革命已經(jīng)逐漸被以大數(shù)據(jù)為代表的“DT”時(shí)代所取代。

　　大數(shù)據(jù)的重要性逐漸被各行各業(yè)認(rèn)可，很多櫥柜企業(yè)通過多年有效的積累，已經(jīng)擁有了龐大的數(shù)據(jù)庫資源，如何有效利用這些數(shù)據(jù)成為擺在這些企業(yè)面前的現(xiàn)實(shí)問題。

　　一是提高信息質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)多層數(shù)據(jù)采集。

　　作為支撐市場(chǎng)研究和需求預(yù)測(cè)的前期工程，當(dāng)前櫥柜企業(yè)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)采集體系已經(jīng)基本成型，客戶信息管理系統(tǒng)、進(jìn)銷存管理系統(tǒng)、終端銷售子系統(tǒng)產(chǎn)生了海量的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，網(wǎng)上配貨和信息采集樣本都能為企業(yè)提供社會(huì)庫存和市場(chǎng)價(jià)格等原始數(shù)據(jù)。但也客觀存在系統(tǒng)數(shù)據(jù)各自獨(dú)立、集成性差，終端數(shù)據(jù)的代表性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性不足等問題。

　　有鑒于此，櫥柜企業(yè)要建立數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)、分類和轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)原始數(shù)據(jù)類型和使用目的不同，在后臺(tái)數(shù)據(jù)庫實(shí)施分層管理，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的提取效率和應(yīng)用性。

　　二是探索模型方法，開展大數(shù)據(jù)分析。

　　數(shù)據(jù)的意義不在于羅列，而在于發(fā)現(xiàn)背后隱含的價(jià)值。現(xiàn)階段櫥柜企業(yè)采集的數(shù)據(jù)并不少，但彼此間相互獨(dú)立、缺乏關(guān)聯(lián)，無法為營(yíng)銷決策提供多維度的信息支撐。

　　大數(shù)據(jù)分析客觀要求櫥柜企業(yè)根據(jù)不同的營(yíng)銷目標(biāo)，使用統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)模型，從多層次的數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，在消費(fèi)者數(shù)據(jù)、終端動(dòng)銷數(shù)據(jù)和批零量?jī)r(jià)存數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚類分析中，尋找出有價(jià)值的信息，以趨勢(shì)圖表等通俗易懂、科學(xué)合理的形式為后期的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供支撐。

　　三是精準(zhǔn)把握市場(chǎng)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　櫥柜營(yíng)銷業(yè)務(wù)流程是涵蓋預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求、組織適銷貨源、開展貨源投放、平衡市場(chǎng)供求的完整閉環(huán)。充分利用大數(shù)據(jù)，可以有效提高營(yíng)銷各環(huán)節(jié)的效率，增強(qiáng)市場(chǎng)的把控能力。所以櫥柜行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用是結(jié)果導(dǎo)向型的，要從營(yíng)銷工作的實(shí)際需求出發(fā)，提取進(jìn)入分析的相關(guān)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析和數(shù)學(xué)模型的算法。

　　服務(wù)于需求預(yù)測(cè)，櫥柜企業(yè)可以從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫和海量的零售終端交易數(shù)據(jù)入手，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘和智能計(jì)算技術(shù)，準(zhǔn)確掌握消費(fèi)趨勢(shì)和市場(chǎng)行情的變化。