什么是数据驱动，数据驱动的定义是什么？

所谓“数据驱动”,就是企业内部运转的一个接一个的“数据循环”,通过数据分析和价值发现改善客户、产品、基础设施、盈利方式等核心环节,形成独特的竞争优势,最终实现整个企业乃至供应链的快速运转。这样的企业就是数据驱动的企业，我们称为“数据飞轮”。判断一个企业内部是否形成了“数据飞轮”,就要看企业运行的各个环节是不是都有数据的支撑。

（1）客户模块：主要是“关系数据飞轮”：企业与客户的连接方式发生了根本的转变，传统的渠道商和中间商被逐渐弱化，由客户直接连接品牌成为未来发展的趋势；人群就是传播，有界面的地方就需要营销，产品和消费者接触的界面就是营销点；企业可依据O2O 的23 个接触点的关系数据，进行全渠道管理、全媒体营销。

（2）产品模块：主要是“价值数据飞轮”：产品的研发设计源自用户反馈、参与的数据；产品价值中，信息部分的价值越来越高，如特斯拉机械部分成本不到30%，但信息部分的成本很高；一定要将产品设计分为标品和非标品两类，把标品价格压低，和对手竞争，提高非标品价格，获得利润。

（3）基础设施模块：在基础设施模块，主要是“平台数据飞轮”：内外部资源平台化，基础设施以前是企业自己的生产平台，这些年可以是自己的，也可以是合作伙伴的，甚至是社会化的；从弹性制造到众包众筹，甚至物流，都可以视为企业的数据资源平台。

预测分析和建模是支持企业从数据使用中获得价值核心两个特点

IAB和Winterberry Group发布了“2018年以数据为中心的组织报告”，市场营销技术用户在优化受众数据使用和从解决方案中获得价值方面存在分歧。

在对数据及各种营销应用有很高知识水平的营销人员对营销技术的评价方面，46.5%的营销人员将其信心评价为中等（5分制中的3分），29.6%的受访者将其信心评为低（1-2分），23.9%的受访者将其信心评为高（4-5分）。平均得分为2.93分。

营销技术用户认为两个特点在支持企业从数据使用中获得价值最重要。首先是预测分析和建模，49%的受访者提到这一点。

研究表明：

“数据驱动”可以指“数据驱动企业”

数据驱动企业管理、决策与创新。

由数据驱动，则必然会用到数据，并将其放在一个很高的位置，在现在这个数据爆炸式增长的时代，每一条数据都是企业宝贵的隐形财富，我们需要把隐形的数据转变为可见的业务机会与利润。

通过数据分析与处理，整合企业中散落在不同系统中的数据，再利用可视化将其直观的展现出来，从而充分挖掘数据中的价值，发现数据中隐藏的问题，来指导企业实时调整自身的战略战术，对于企业内不同的角色，如销售、财务等，也可以通过不同的数据看板，进行数据协作。

以上功能，在数据观均可实现。

Convertlab针对数字营销提出了DIA增长模型（Digitalization + Insight + Agility），其中包含Connection（连接）、Data Management（数据管理）、Insight（洞察）、Strategy（策略）、Automation（自动化）、Agile Marketing（敏捷营销）六个部分，为数据驱动企业增长提供了较为完备的增长思路。

DIA模型图

在DIA模型中，数据管理的基础是「连接」，没有和消费者进行连接的数据管理，即便做了用处也不大。和用户建立连接以后，数据会源源不断地产生，企业和客户的互动频率越高，拿到的数据资产就越多，最终得到的用户画像就越完善。而这些完善的画像可以帮助企业建立更多用户连接，所以「连接」与「数据管理」是相辅相成的。