通过数据驱动以及数据资产化寻求新的业务增长点

通过数据驱动以及数据资产化寻求新的业务增长点

企业开展数字化转型最为关键的还是要寻找新的业务增长点，那新的业务增长点在哪里呢？主要可以从以下几个方面开展工作：在原有的业务里面寻找增量；发现新的业务模式。

在原有的业务中寻找增量我们可以从客户维度出发。我们需要发现更多的客户或者挖掘现有客户更多的需求，一个是从对整个市场的客户覆盖率进行考虑，另外一个则是从对单个客户业务的渗透率进行考虑。

我们可以在建立了完善的客户画像后，通过数据分析去发现现有客户覆盖的区域、行业，或者是发现现有客户其它的典型特征。

通过从外部收集的市场、行业以及第三方企业数据再根据现有客户的特征从而寻找前在客户所在的地区、市场、行业，并且能够指导业务团队定向的进行营销，逐步扩大市场覆盖率。

拼多多在淘宝、京东等电商已经竞争激烈的情况下崛起，就是一个典型的在差异化的市场、区域找到了潜在客户，在看似不可能的时机点还能在电商领域发现新的蓝海。还有些企业则直接跳出国内市场，看到了东南亚或其他国际市场，从而也能找到新的增长点。

我们也可以通过对客户的产成品或者是人工搜集客户需求的方式发现客户更多的需求，从而提升对客户业务的渗透率。理论上来说任何一个个体或者组织的需求都是多维丰富的，在2C领域智能推荐的核心就是在挖掘消费者更多的潜在需求，扩大对消费者需求的渗透率。

其实在2B同样存在这种情况，我们对现有的大量客户需求进行分析后发现，正常和客户交易的品种只占到企业整体需求的10%左右，造成这种原因有可能是客户出于供应链稳定性考虑，也有出于自己产品核心技术考虑，但剔除这两个因素后我们也发现至少可以有60%企业所需要的生产资料是可以从统一平台采购的。

只是在2B领域寻找客户的潜在需求是无法通过像智能推荐这种方式实现，我们需要从产业链的上下游出发，我们既要知道我们客户的需求，还需要知道我们客户的客户的需求是什么，只有如此我们才可能通过一些新技术、新材料为客户去制成新产品，从而找到更多的增量。