2.3精确撒网：不广撒网，也能多捕鱼
企业在做营销之前，首先要弄明白这样一个问题：做营销的目的是什么？有人会说是赚钱，有人会说是赚更多的钱，还有的人会说赚最多的钱。总而言之，赚钱确实是营销想要的结果，但是我们用更专业的话来表达，也能更完整的阐述营销的目的，那就是——实现企业利益的最大化。
实现企业的利益最大化，在当下“大数据时代”的背景下，就是要让数据为企业服务。数据有好有坏，有必要的和不必要的，这样一来，筛选数据、筛选客户的成分和需求，成为了企业经营和营销的重中之重。
这就涉及了一个“撒网”的问题了。知道渔网什么样吗？出海捕鱼的渔夫都知道，能捕多少鱼仅仅跟两个因素有关系——撒网的范围和网眼的大小。撒网范围大，能涵盖到的鱼群就越多，但是网眼如果太大，哪怕是覆盖了整个海面，也很难捕到多少鱼，关键还要看渔夫怎么去分配和使用自己的渔网。同样的道理，如果说企业的营销手段、营销资源是一张大渔网，那么能捕到多少鱼就要看企业家们是不是好渔夫了。
有很多企业家就认为“广泛撒网”和“重点捕捞”提出的是完全背道而驰的两个方向，分别代表以营销的范围性为重点的策略和以营销的精确性为重点的策略，互不相容。所以，他们的做法也很极端，一般来说可以分为以下两种。
以营销的范围性为重点的策略。范围性是一个不容忽视的问题，因为现代营销讲究规模化、制度化、现代化这三大理念，而其中的“规模化”就涵盖了规模化生产、规模化宣传和规模化销售这三个部分，每一个部分都是企业经营的关键环节。在这一营销策略中，强调企业营销的范围性，要求企业要传达的产品或服务信息、经营管理理念、品牌价值和精神等内容，能够传递到绝大部分客户的眼中或耳中。这种营销模式的好处就是信息的传播性广，影响力大。但由于数据传播范围大，企业所要承担的成本也就更高，而且信息仅仅是横向传播，并没有给受众留下深刻的印象，很可能造成“左耳进，右耳出”的效果。
以营销的精确性为重点的策略。精确性同样非常重要，举个简单的例子：两个士兵相互射击，第一个士兵有一百发子弹，可是一发都没有命中目标；另一个士兵手上只有一发子弹，却一枪命中对方的心脏。之所以前后反差如此之大，仅仅是精准度不同所带来的结果。企业坚持以精确性为营销重点，可以清楚地了解消费者的需求和定位，从而生产和销售消费者想要的东西，既能有效地避免资源浪费，也能为企业的构架和定位提供一个很好的助力。但从另一方面来说，单一的精确性营销同样存在着弊端。仅仅强调精准，很容易使企业的结构过于单一，发展的空间和潜力也就被自己限制起来了。与此同时，很多过分注重精确性而忽视了其他因素的企业，相较于同行业的对手来说，也显得过于“小家子气”。
所以，无论是单纯地采用范围性营销或者是精确性营销，都不能说是领略了“大数据时代”的真谛。严格地说，由于企业的资源、能力和精力都是有限的，想要同时抓住范围性和精确性是有些不切实际的，所以这两点看起来绝对不能共存。可是，现在我们面临的是“大数据时代”，是一个创造奇迹的时代，利用数据，我们可以做到很多意想不到的事情，哪怕是范围性营销和精确性营销这两个极端，也能够成为互不矛盾的两个好帮手。
那么，有没有人或者企业成功地将这二者有效地结合起来呢？营销界总是能人辈出，肯定是有这样的人才的，下面就是一个把范围性营销和精确性营销有效结合起来的经典案例。
在纽约华尔街，世界金融的心脏地带，有着这样一位近乎传奇的人物——保罗·霍廷。作为德温特资本市场公司的首席执行官，他每天最主要的任务就是为公司进行风险投资和控制股票的买入和抛售。那么，他是如何处理手中数千万美元的资金的呢？很简单，保罗·霍廷每天会打开他的电脑，然后通过程序收集和统计网民反馈的情绪。这些情绪都会以数值的形式，反映在一份满分为50分的调查问卷当中。这些问卷的主人是超过3亿的网络用户，通过他们所表达出的态度，来分析项目的风险性——平均分值低于25分，就是消极焦虑态度，那么保罗·霍廷就会卖出股票；反之，则表示民众情绪积极乐观，他就会毫不犹豫地买入股票。这种看似简单的逻辑，能否为企业带来收益呢？答案是肯定的——仅当年第一季度，公司的收益率就达到了7%。
保罗·霍廷和他的公司利用数据处理和分析的方法，取得了非常可观的收益。可有的企业家就会产生这样的疑问：说起来简单做起来难，我们如何才能得到保罗·霍廷的数据呢？尤其是对于国内的企业来说，无法收集海量的信息，就意味着无法实现范围性和精确性的结合了，这个理论是不切实际的，因为华尔街随便一个企业，在金融界都有可能是“企业跺一脚，地球抖三抖”的角色，总不能希冀国内的每个企业都能像华尔街的企业拥有这样的能力吧？
这一理论当然不会有假，如何实现关键还要结合企业自身的特点、能力和实际运用情况来综合分析。所以总的来说，企业家们应当注意以下几点：
第一，“三分范围，七分精准”。对于绝大多数企业来说，想要真正在范围和精准度上达到世界级是不现实的，所以我们为了适应“大数据时代”的潮流，就必须适当地分配自己的重心和原则，而实现范围性营销需要高额的成本投入，所以不妨在这方面投入稍少一些的精力和资源，把大多数精力放在精确度的提高上，反而能够起到很好的效果。即便是保罗·霍廷，也没有自信到认为自己能够随时掌握全世界数十亿网民的动态，毕竟他不是神，他的电脑也不是“海妖”超级计算机，所以他统计的只是部分网民的态度。总结起来，就是要在合理的范围内做到数据的最大化利用，让企业的精准度得到保障。当然这个比例也并不是绝对的，可以根据企业自身的发展情况进行适当的调整。
第二，制定属于自己的“精确调查法”。“大数据时代”是数据爆炸的时代，企业家无须担心数据信息不够用的情况发生，因为数据无时无刻不在产生，他们唯一要做的就是掌握收集和统计数据的方法。保罗·霍廷的问卷调查法就是一个很好的方法，他通过网上问卷的形式，并不会占用网民多少时间，再加上一些随机赠送的小礼物，就会让网民们非常乐意参与到其中。比如说，有的中小型企业没有属于自己的数据库，那么不妨建立一个简单的数据库，进行一些最基本的数据收集工作（成本、收益、用户反馈等），肯定能发挥出不错的作用。也可以参照一些在数据收集与统计方面比较成功的企业，模仿并改进该方法，拥有属于自己的“精确调查法”。只有这样，才能做到不广撒网，也能多捕鱼。
第三，保证企业的定位无懈可击。企业自身的定位，对于企业能否适应“大数据时代”来说同样至关重要。案例中，德温特资本市场公司专注于资本市场，做的就是风险投资和股票投资项目，他们的定位就是想方设法把自己手上的钱，以最正确的方式花出去，然后收回来更多的钱。这条定位策略看起来简单，走的却是“重剑无锋，大巧不工”的路子，简洁却有效。企业的定位决定企业的成败，因为企业定位包括客户群的定位、市场的定位、自身生产和销售内容及手段的定位，只有明确了自己想要做什么，想要获得怎样的成果，才能为企业的营销策略提供帮助，实现资源利用率和利益的最大化，也是对于“大数据时代”最完美的迎合。自己是自己最大的敌人，如果连自身的情况都搞不清楚，那就等于是输在了起跑线上。
由此看来，不广撒网，也能多捕鱼，并不是无稽之谈。只要企业家们能够遵循市场的基本定律，积极投身到“大数据时代”的潮流中去，利用数据，以客户为中心制定发展方针，做到最精准的定位和营销，就有可能在全新的营销时代，为自己的企业擢取一席之地。
2.4胸有成数：客户在哪儿，需求数据就在哪儿
需求是一个很奇妙的东西，不是说你要它在哪儿，它就在哪儿出现，但有时候需求就在你面前，你却对它视若无睹。能够清楚地发现和利用客户需求的企业家，都能够在他们的领域取得或多或少的成功，而那些看不见需求的企业，终将被市场淘汰。
那么，到底什么是需求呢？在经济学的概念里，需求被定义为，“在一定的时间内和一个一定的价格水平下，客户有意愿或者有能力购买的商品数量。”换成通俗点的话来说，需求就是市场对于企业的基本要求，也就是客户所需要的商品或服务。企业所提供的商品或服务，必须是消费者需要的东西，消费者要什么，企业就提供什么，这就是对于需求的迎合。
而需求又可以分为内部需求和外部需求两个部分。
内部需求指的是企业内部根据自身的发展状况和外部市场及竞争环境，要求进行自我调整、自我修复的情况。如生产技术低下需要革新、内部人员的人事调动混乱和管理制度的不健全、营销手段落后亟需改进等，都属于企业的内部需求。这些需求要依靠企业拥有实现自我提高的能力，拥有勇于进步的决心，并且对于自身状况和外部环境进行全面而理性的分析，才能够实现。
一般来说，外部需求指的是市场对于企业的需求，也就是客户所需要的商品或服务的数量对于企业的影响。外部需求是对于企业的客观要求，也是决定企业生存和发展的关键性问题。所以，迎合客户的需求是企业最重要的任务之一。可是不少企业家在尝试发掘客户需求的时候，都有着需求种类的发掘错误、对需求数量的估算不准确等致命问题，导致企业遭受不必要的损失，这样一来，清晰明确地掌握外部需求就成为了企业的工作重点和难点。
我们一起来看一个外部需求环境的案例。
某大学城附近的商业街总是人声鼎沸，每天都有成千上万的学生在这里消费。大学生小梁想要在商业街自主创业，在此之前他对该商业街的行业组成成分进行了简单的分析。他通过亲自走访，发现由于该地区属于文教区，商铺以文具、图书为主，有少数服装店。小梁发现，文教类的商业服务几乎已经饱和，再加入是没有意义的。与此同时，他还惊喜地发现，商业街附近除了几家小吃摊之外，没有可供休息就餐的地方，不少人都是坐在路边的大石头上歇脚。于是，他在大学城商业街开了一家小饭馆，除了提供就餐之外，还有茶饮、小吃等，让顾客有一个放松休息的场所，果然大受欢迎，生意火爆。
小梁的做法，无疑是迎合了消费者对于餐厅的需求，这就是对于外部需求环境的一个掌握。
无论是内部需求还是外部需求，在当下的“大数据时代”，都在发生着变化。“大数据时代”的营销模式下，客户需求的概念和形式又发生了一定的转变，“需求数据”这一概念就这样诞生了。什么是需求数据呢？在这样一个信息高速流通的时代，几乎所有的信息都可以以数据的形式表达出来，比如一个月的成产成本、工资开支等，从客户需求的角度来说，需求某产品的数量，也可以用表示数量的数据显示出来，客观且一目了然——用数据反映的需求情况，这就是需求数据。
但是怎么样才能得到上述这些需求数据呢？在收集需求数据的时候又有哪些需要注意的地方呢？这就要用到需求分析的方法了。
需求分析是对于需求的内容、类别、数量、变化等的一个综合评估和分析，是一个对于数据的收集、统计、整合和转化的过程。如果说数据是一粒粒大米，那么需求分析就是一个淘米、洗锅、煮饭的过程，最后得到香喷喷的大米饭，就是我们想要得到的结果。让数据为企业服务，就是需求分析的最终目的。
2014年9月2日，魅族MX4手机正式上线，各项领域的创新，立刻成为了一颗重磅炸弹，引爆了国内手机市场。之所以一款手机的上市能够有这样的效果，自然是因为魅族MX4的创新，几乎全都是围绕着用户的需求来做的。魅族通过自己的数据收集系统，收集到了数以万计的用户对于MX3的评价和建议，然后再由数据团队将这些海量的信息汇总，得出这样一个结论：现今手机使用者更关注的问题无非就是手机的性能（第一位）、价格（第二位）、屏幕像素（第三位）、手机的外观美感（第四位）。整合后的信息被送到了产品研发部门，于是便有了集“最强大八核处理器”“世界上最好的屏幕”“让照片纤毫入微”为一体的魅族MX4。
