在自媒体和社交网络野蛮生长的时代，B2B企业面临的数据环境发生了前所未有的改变。大数据让每个产业生态参与者都可以全方位参与到整个产业生态的生产、销售以及消费的过程之中，企业已不再是单一的产品服务提供者，而是变成了产品和服务的平台。如何运用这些不同数据帮助B2B企业找到潜在的商机，发现新的业务亮点，提升产品竞争力和客户满意度，成为企业关注的焦点。
一、倾听用户之声
现在越来越多卖家希望供应商能提供能够适合当地市场和消费者的独特产品。所以，聆听市场对B2B企业越来越重要。《世界经理人》网站每年都对外贸B2B企业进行出口展望调研，今年“市场开拓能力”已经排到中国制造所面临的多项挑战中第二位，以往只把眼光盯住产品质量和交货时间的企业家们对市场需求变化的掌握越来越迫切。对于98%的企业来讲，大数据的“大”字并不重要，分析客户的消费行为和特征才是问题的关键。
然而，中小企业的制造商如何才能掌握200多个国家不同层次的消费者群体的需求呢？
社交媒体不仅能帮助B2B企业了解并筛选买家，还日渐成为企业与终端用户交流互动、了解需求变化的首选渠道。供应商绝对应该看看自己和竞争对手生产的产品在网上的用户评论。要与终端消费客户保持紧密的联系，了解他们的需求，这些人很有可能在博客、推特、Facebook上评论你生产的产品，发表他们对某个产品喜欢或讨厌的看法。这种评论可以帮助供应商了解客户的真实需求，并为今后的产品设计决策提供重大参考。
小米联合创始人黄江吉则通过看用户吐槽直接找到产品升级的方向。他说：“如果大数据分析到很多用户特别关心功能A，但微博里被骂最多的是功能B，我会毫不犹豫在第一时间解决功能B需求，我更相信用户直接的反馈。”
二、改变决策习惯
在公司决策中，永远应该从事实和数据开始，以判断结束。但事实上，目前国内有些制造企业的即使你只是一家外向型B2B小企业，也可以通过各种方式参与到大数据的洪流中，掌握全球200多个国家不同层次消费者的需求，提升你的产品竞争力和客户满意度。
决策模型值得商榷，往往是老板在没有掌握充分信息的前提下，缺乏必要的数据支持，就先把箭射出去，然后下属就着箭头落下的地方来画箭靶，决策失误的教训非常惨痛。
大数据挖掘的基础是数据之间彼此的关联，而中国大多数B2B企业内部各自为战，只有将企业中各渠道的数据打通，才可能真正找到“数据间的相关关系”，否则管理决策将陷入为错误问题寻找正确答案的误区，离正确的决策越来越远。
在亚马逊，“一切从数据出发”已成了公司文化的核心。贝佐斯总是说，“数据会告诉我们是对是错”。这也成为亚马逊不断拓展自身业务领域的重要决策依据。
在B2B企业发展初期，市场相对简单，信息量不大，老板一言堂保证了企业的决策速度。但是随着企业的发展，信息量急剧提升，市场难度越来越高，老板所掌握的信息非常有限，只有在企业内部建立科学的数据收集和评价体系，并合理对接大数据，尽可能全面掌握信息，以提高决策的准确率。然而数据分析比大数据更重要，B2B公司本来就拥有丰富的内部数据，包括市场营销、销sou和客户反馈数据。第一步应该跟踪和使用这些内部数据来提高产品质量或减少业务成本。在此基础上辅以外部数据，包括用户的评级和评论。其实这种分析大部分用谷歌Analytics或微软Excel工具就能完成，并不需要像Hadoop那种大数据工具。企业应该先想清楚自己的业务目标，然后思考如何加强数据分析能力来实现这些目标。
三、数据下的智慧生产
目前，众多制造企业能够通过软件获取每日甚至每小时的库存、废品量、生产量、销售量、订货情况、准时交货率以及产品质量保证的履行情况等数据。
虽然大数据技术的落地有效地缩短了企业的响应速度和解决问题的时间，数秒钟便可回应原本需要数天，甚至数月才得以反馈的问题。但是要想更加充分、完善地运用数据优势，还需非常细致、严谨的发展过程。
今后的制造业将不再以产业自身为中心来进行生产和销售，而是融合社会资源平台共同生产、共同销售、共同运作。企业经营信息与分析软件正迅速成为制造企业多数员工不可或缺的工具，这种软件将生产经营的指标系统和特定的关键指标以直观的方式即时展现出来，而业绩进度表则更具动态，需要根据应用岗位的不同进行个别调整。
企业投资大数据的原因主要是要根据实际情况快速做出决策和提高用户体验满意度。事实上，大数据平台正在逐渐演变成不可替代的数据生态系统，不断从已知的用户、市场、产品和风险中挖掘新的商机。如今传统分析与大数据之间日趋紧密，如何有效地打通IT部门和业务部门之间的界限，建立紧密的合作关系，是B2B企业能否成功建立大数据策略的关键环节，也是未来公司发展的重要方向。
