引言：

由大数据带来的需求分析技术（Demand Analytics）能够帮助企业深入发掘和洞察客户需求，为企业制定创新战略提供重要依据。欧洲工商管理学院市场营销学教授JoergNiessing与思略特（Strategy&）公司合伙人James Walker的一项研究调研了500多家不同规模的企业，证实了用好大数据的关键并不在于工具和技术本身，而在于企业是否建立了相匹配的机制和流程，并组建了合适的团队。如此，才能有效地将纷繁的数据转化为有价值的商业情报，支持正确的战略决策。

《纸牌屋》、大数据与需求分析技术

《纸牌屋》这部描述华盛顿特区政治全景的网络自制剧在评论界和美剧迷中都收获了不俗的口碑，同时也为制作方兼播放平台Netflix新增了百万用户。当初Netflix在决定投资制作《纸牌屋》时，可谓胸有成足。他们深入挖掘了2500多万订阅用户的观影偏好（例如：追踪用户重复播放的片段、统计男主角凯文·史派西的收视数据等），成功预测了政治类戏剧能吸引观众的注意力，并基于对大量数据的分析结果创作了剧集。不出所料，《纸牌屋》一经推出后便大受欢迎。

两位研究者认为，《纸牌屋》的成功正是源于近年来改变商业世界的以下三大趋势：

大数据：可用数据在未来几年继续呈指数级增长，且数据存储成本在不断降低（2005年1.3亿字节的存储成本，预计2015年可存储80亿字节）。

数字化转型：零售、金融服务、娱乐等行业向数字化商业模式转型，带来了用户数据的爆炸，这些数据来源于社交媒体、网店、流数据、地理位置信息等十分广泛的渠道。

“以用户为中心”：通过围绕用户需求来重新设定企业的整套运营模式，企业能够以最低的成本为其最忠实的客户提供最大的价值。同时，“以用户为中心”的趋势也与“大数据”和“数字化转型”的趋势相互促进。

随着数据总量以及数据类型的不断增加，企业越来越青睐于使用大数据技术来实时地分析数据、支持决策制定。这大大提升了需求分析技术和应用（Demand Analytics, 简称DA）在企业决策制定方面的潜在作用。尤其是在面向需求方的领域中（如品牌、市场、预算、定价等），以数据为中心的需求分析能够帮助企业制定出更优的决策。

需求分析能力对企业经营绩效的影响

Joerg和James在研究中获得了具体的数据，证明了企业在需求分析上的卓越表现与经营绩效提升（例如：销售、利润、股东回报）之间的相关性。他们发现，那些在需求分析领域表现最为卓越的公司都拥有较高的绩效水平；且这些公司中约有70%在提升需求分析技术和应用方面都进行了较大规模且持续稳定的投入。相反地，在需求分析方面表现滞后的公司中，超过50%的公司其绩效表现最好也只是达到平均水准。对那些需求分析领先企业的高管们的访谈结果也支持该项研究发现：80%的高管认为，需求分析是企业绩效非常重要的驱动力。此外，该项研究还发现：需求分析和企业经营绩效之间的相关性不仅存在于B2C领域，也存在于如化学及工业品这样的B2B领域。

领先者是如何做的？

对于任何公司而言，需求分析能力的提升都离不开在流程、数据可用性、人员以及技术这几方面进行投入，并且对前面三项的投入往往要高于对技术的投入。同时，这些公司需求分析能力的发展与企业战略之间必须要有明确的关联。那些在需求分析上做了重大投入的公司获得了可衡量的业务结果：26%的受访企业表示，需求分析有助于业务扭亏为盈，并提升利润率。这种相关性在消费性包装品、零售、金融服务这几个行业中尤为显著，且所有地域都明显呈现出该相关性。

而要在需求分析领域取得突破，企业必须专注于以下四项关键成功因素：

1.流程：拥有清晰的需求分析流程，且与企业的关键业务流程（如战略定义、年度计划、预算流程）协调一致。

2.数据可用性：提供易获取、高质量的数据，以及基础的自动分析功能。

3.人员专业性：所有参与需求分析的人员必须是各自领域的专家，或企业至少要配备需求分析领域的顶尖人才，外加一些专家。

4.团队资源：企业必须组建一支跨学科、包含多位专家的需求分析团队，或至少有一支专职于分析的小团队。

可能让人颇感意外的是，Joerg和James的研究表明：具备完善、合理的需求分析流程比拥有技术更为重要。创建一个既定的流程就意味着企业必须使数字化分析成为决策制定中必不可少的一部分；企业任何大的举动，从新产品落地到推动企业运营变革，都需要数据驱动作为决策依据。在需求分析领先企业中，90%的受访者表示他们的企业正是这样做的。需求分析能力从企业的一项竞争优势发展成为一项必备技能，可能只是时间问题。但我们相信，那些尽早在该领域居于领先位置的企业，将能够更好地支持企业创新战略的制定和执行，帮助企业提升经营绩效。