在自媒體和社交網絡野蠻生長的時代，B2B企業面臨的數據環境發生了前所未有的改變。大數據讓每個產業生態參與者都可以全方位參與到整個產業生態的生產、銷售以及消費的過程之中，企業已不再是單一的產品服務提供者，而是變成了產品和服務的平臺。如何運用這些不同數據幫助B2B企業找到潛在的商機，發現新的業務亮點，提升產品競爭力和客戶滿意度，成為企業關注的焦點。

一、傾聽用戶之聲

現在越來越多賣家希望供應商能提供能夠適合當地市場和消費者的獨特產品。所以，聆聽市場對B2B企業越來越重要。《世界經理人》網站每年都對外貿B2B企業進行出口展望調研，今年“市場開拓能力”已經排到中國制造所面臨的多項挑戰中第二位，以往只把眼光盯住產品質量和交貨時間的企業家們對市場需求變化的掌握越來越迫切。對于98%的企業來講，大數據的“大”字并不重要，分析客戶的消費行為和特征才是問題的關鍵。

然而，中小企業的制造商如何才能掌握200多個國家不同層次的消費者群體的需求呢？

社交媒體不僅能幫助B2B企業了解并篩選買家，還日漸成為企業與終端用戶交流互動、了解需求變化的首選渠道。供應商絕對應該看看自己和競爭對手生產的產品在網上的用戶評論。要與終端消費客戶保持緊密的聯系，了解他們的需求，這些人很有可能在博客、推特、Facebook上評論你生產的產品，發表他們對某個產品喜歡或討厭的看法。這種評論可以幫助供應商了解客戶的真實需求，并為今后的產品設計決策提供重大參考。

小米聯合創始人黃江吉則通過看用戶吐槽直接找到產品升級的方向。他說：“如果大數據分析到很多用戶特別關心功能A，但微博里被罵最多的是功能B，我會毫不猶豫在第一時間解決功能B需求，我更相信用戶直接的反饋。”

二、改變決策習慣

在公司決策中，永遠應該從事實和數據開始，以判斷結束。但事實上，目前國內有些制造企業的即使你只是一家外向型B2B小企業，也可以通過各種方式參與到大數據的洪流中，掌握全球200多個國家不同層次消費者的需求，提升你的產品競爭力和客戶滿意度。

決策模型值得商榷，往往是老板在沒有掌握充分信息的前提下，缺乏必要的數據支持，就先把箭射出去，然后下屬就著箭頭落下的地方來畫箭靶，決策失誤的教訓非常慘痛。

大數據挖掘的基礎是數據之間彼此的關聯，而中國大多數B2B企業內部各自為戰，只有將企業中各渠道的數據打通，才可能真正找到“數據間的相關關系”，否則管理決策將陷入為錯誤問題尋找正確答案的誤區，離正確的決策越來越遠。

在亞馬遜，“一切從數據出發”已成了公司文化的核心。貝佐斯總是說，“數據會告訴我們是對是錯”。這也成為亞馬遜不斷拓展自身業務領域的重要決策依據。

在B2B企業發展初期，市場相對簡單，信息量不大，老板一言堂保證了企業的決策速度。但是隨著企業的發展，信息量急劇提升，市場難度越來越高，老板所掌握的信息非常有限，只有在企業內部建立科學的數據收集和評價體系，并合理對接大數據，盡可能全面掌握信息，以提高決策的準確率。然而數據分析比大數據更重要，B2B公司本來就擁有豐富的內部數據，包括市場營銷、銷sou和客戶反饋數據。第一步應該跟蹤和使用這些內部數據來提高產品質量或減少業務成本。在此基礎上輔以外部數據，包括用戶的評級和評論。其實這種分析大部分用谷歌Analytics或微軟Excel工具就能完成，并不需要像Hadoop那種大數據工具。企業應該先想清楚自己的業務目標，然后思考如何加強數據分析能力來實現這些目標。

三、數據下的智慧生產

目前，眾多制造企業能夠通過軟件獲取每日甚至每小時的庫存、廢品量、生產量、銷售量、訂貨情況、準時交貨率以及產品質量保證的履行情況等數據。

雖然大數據技術的落地有效地縮短了企業的響應速度和解決問題的時間，數秒鐘便可回應原本需要數天，甚至數月才得以反饋的問題。但是要想更加充分、完善地運用數據優勢，還需非常細致、嚴謹的發展過程。

今后的制造業將不再以產業自身為中心來進行生產和銷售，而是融合社會資源平臺共同生產、共同銷售、共同運作。企業經營信息與分析軟件正迅速成為制造企業多數員工不可或缺的工具，這種軟件將生產經營的指標系統和特定的關鍵指標以直觀的方式即時展現出來，而業績進度表則更具動態，需要根據應用崗位的不同進行個別調整。

企業投資大數據的原因主要是要根據實際情況快速做出決策和提高用戶體驗滿意度。事實上，大數據平臺正在逐漸演變成不可替代的數據生態系統，不斷從已知的用戶、市場、產品和風險中挖掘新的商機。如今傳統分析與大數據之間日趨緊密，如何有效地打通IT部門和業務部門之間的界限，建立緊密的合作關系，是B2B企業能否成功建立大數據策略的關鍵環節，也是未來公司發展的重要方向。