数据驱动的业务增长对于中小企业来说要容易得多，因为所收集的数据规模相对较小，而且可以使用的工具和所需的最低技能。大型企业需要具备高级分析技能的专业人员来收集和分析数据。

大数据对企业来说是一个巨大的福音，因此很多企业希望采用这样的业务增长战略。

决策是企业经营的重要组成部分，在当今世界，大数据推动了决策。而大数据的力量比以往任何时候都更加可用，并且对企业的业务发展非常有利。

而企业决定是否扩大某个部门部门或选择主要的承包商，在选择之前需要进行大量的数据分析、研究和规划工作。但是，那些看似很小的决定可以通过直觉或工作经验来确定——例如一天中的什么时间发送电子邮件活动，或者网站上的按钮应该是蓝色还是白色？

有了正确的数据，营销决策并不只是是凭直觉做出的，而且是根据既定的、可证实的事实做出的。数据是任何企业最重要的资源之一。数据分析可以帮助企业为业务和客户做出最佳选择。

以下是企业利用大数据发展业务的4种方法：

1.了解业务

这一看似显而易见的步骤很容易被忽视。乍一看，每家企业都在销售产品或服务，都有客户、目标、价值观等。除此之外，了解客户如何与企业的产品互动、购买趋势、使用什么设备、他们喜欢在什么时候购物等都很重要。

大多数企业已经跟踪了很多此类信息。通过跟踪电子邮件点击率、网络和社交媒体分析，可以轻松获得分析工具。企业已经拥有大量数据，但需要分析这些数据以确定数据需求——企业需要收集什么样的数据，以及是否收集了过多或过少的某些数据。收集太多的数据会让员工难以应对；而如果收集的数据太少，则可能效率低下。

正确的数据将有助于确定正确的结果并提出正确的问题。例如，谷歌分析（Google Analytics）允许企业跟踪访问和转换的趋势。这类数据可以帮助企业了解哪些页面转化率更高，并了解某些页面表现不佳的原因。

数据驱动的业务增长对于中小企业来说要容易得多，因为所收集的数据规模相对较小，而且可以使用的工具和所需的最低技能。大型企业需要具备高级分析技能的专业人员来收集和分析数据。

2.设定明确的目标

数据收集只是一步数据驱动的方法。企业需要清楚地了解如何使用这些信息来实现与其使命和价值观相一致的特定目标。为企业的业务中的关键问题或增长领域设定目标。

而企业可能的目标可能是提高表现不佳的产品的转化率或测试新产品的市场适应性。

在确定目标之后，企业需要确定如何衡量它们。根据可用数据，定义实现这些目标的策略。确定并建立将受到密切监控的关键绩效指标(KPI)。关键绩效指标(KPI)是重要的结果，积极或消极的变化表明了不同战略的有效性。

因此需要尽早设定目标和关键绩效指标(KPI)，以避免浪费宝贵的时间和资源。此外，要为企业和员工设定目标和标准。如果没有确定的目标，就无法完全理解结果。

3.首先测试

测试对于深入了解假设策略在实践中的表现非常重要。测试是为了确认大数据的推论或基于行业标准的假设，因此可以在收集数据之前、期间或之后进行测试。它包括测试由目标定义的策略。测试可以帮助企业发现客户如何与其业务互动，了解需要放弃的产品以及进入新市场的机会。

拆分测试是一种调查方法，在市场营销中常用于测试活动或方法的变化，可以了解哪一种表现更好。目标用户被随机分为控制组和测试组，并显示测试内容的变化。一次测试一个变量可以确定其性能。而当一次测试多个变量时，可能难以跟踪原因变化。

应将重点放在关键绩效指标(KPI)作为主要指标上，该指标会在测试变量被操纵时发生变化。避免分散注意力的数字和价值观，这可能会破坏企业进行的实验。例如，如果对社交媒体活动进行拆分测试，则关键绩效指标(KPI)可能是潜在客户生成或转化率。喜欢和关注者数量不是主要目标，因此获得最多参与但未转化为潜在客户的帖子在统计上不会被视为更好。

有时候，数据分析得出的结论可能不是人们喜欢的结论，但归根结底，数据驱动是关于相信数据而不是感觉。

4.迭代

技术、用户偏好和行业标准不断变化。趋势变化非常快，为了保持领先地位，企业应该不断重复研究、目标设定和测试的周期。

如果利用数据来跟踪适当的指标并专注于企业最重要的成果，那么将能够更好地获得见解，从而推动积极的变革和智能增长。

总之，通过正确的培训或知识以及正确的分析工具，企业可以开始利用数据做出更好的业务决策，从而使企业的业务更智能、更快地发展。