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我们的企业现阶段为什么没有成长，存在以下5个主要原因：
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☆对部分客户来说，我们的产品太贵了，市场购买力没有达到这种程度。
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☆与竞争者相比，我们的外部营销业绩差。
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☆在市场定位不精准。
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☆对特定目标客户群来说，我们的产品缺乏吸引力。
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☆由于售后服务太差，导致我们流失了很多客户。
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在这个阶段，数据分析只有一个任务，就是推出基本观点并进行论证。到了下一步，任务就发生了改变，创意讨论组需要转变视角，并思考：
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数据怎样能够帮助我们寻找到解决上述问题的更优方案？
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直白地说，就是将已经明确的问题写在“创新实验室”的书写墙上（要是没有，那就写在挂图上好了），然后讨论组的成员（才第一次）通过头脑风暴的方式探讨具体方案，去发现新机遇或者去解决现实问题。通过这种方式，会获得一个长长的入围清单，列出数个有可能的具体措施，目的都是为了进一步释放数据驱动的潜力。
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下面举几个简明扼要的好例子：
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☆我们必须优化产品设计，从而去吸引高价值贡献的客户群体；我们应该参照对照组实验的结果，去摸清我们需要怎样去修改哪些产品设计参数。
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☆我们需要为我们的外勤人员配备类似iPad平板电脑的设备，通过与同类客户数据信息的比对，这些电子设备可以给销售人员提供诸如某一个客户购买同类产品的记录，以及促进某位客户追加购买的具体营销话术建议等。
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☆通过综合分析交易流水和市场研究数据，我们可以更好地理解客户需求，并可以相应地调整目标客户群体的宣传策略，例如50岁以上的客户。
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☆如果我们通过数据分析可以更好地预测何时客流较大，那么我们就可以更合理地分配工作人员，提高客户满意度。
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☆如果我们能够放宽退换货的条件，从长期来看，便可极大地提高客户贡献度。通过市场潜力分析，我们应该能够确认，在不影响盈利的情况下，我们在哪些业务上可以这样做。
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☆定期的促销活动往往针对的不是低端客户。恰当的分析可以帮助我们识别出潜力客户，我们必须将优惠活动控制在潜力客户范围内。
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一些小型企业偶尔会开展一些智能数据项目，在这些项目中提出的初步想法只需示范性地具有一定抽象性就可以了。然后，便可以开始去探寻数据源头，目的是更合理地实现为产品定价、满足客户需求或者是优化区域运营管理。然而，在一些大企业的智能数据项目中，按照不同的业务范畴和不同的价值创造阶段，这些初步设想会被系统性地区分开来。此处就会用到在第3章中介绍过的“热图”工具，主要是用于结构化地详细解释并定量分析这些以数据为基础的价值创造手段。这样的话，一个项目可能会持续3~4个月的时间。
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首先要有效提出优化措施，完成了这一点，就意味着智能数据流程的第一阶段结束了。可以通过讨论小组的方式完成这项工作。有时，高层管理者或者中层经理更愿意独立去完成这一阶段的工作，他们或是整夜思考相关问题，或是与雇员和客户直接交流，或是通过与IT部门负责人的沟通，大体掌握通过哪些投入可以获得哪种数据。面对具体的决策事项，民主讨论或者集中决策都是有其根据的，根据不同的事情选择不同的决策形式。但是无论如何，需要坚持的原则是：
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在问题清单的最上面，必须列示最有可能获得最大成效的措施。
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有时，这些措施可能听起来非常诱人，比如我们需要开发一个App，通过使用这个App，我们可以做到实时地识别客户、了解并满足客户需求。但是，大多数时候情况却是相反的，清单上的那些措施都听起来非常切实、基础，但最终只能面临被彻底忽视的命运。
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使用正确的数据
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市场是单一客户的集合。如果我们能够准确地认识每一个客户，了解他们的行为驱动因素、实际的购买行为，了解他们的统计学、心理学以及社会经济学特征，了解客户价值以及客户需求（包括显性及隐性需求、必要需求及愿望），他们的信息获得途径，他们对广告宣传的反应及行为，他们可接受的价格范围，购买前的考虑因素，每一个产品种类的顾客份额，他们的品牌忠诚度以及投诉行为，如果我们能够将每一个客户的上述信息都以数据的形式反映出来，我们就能够获得市场的全景信息，了解市场的全貌。从注释学意义上讲，是这样一种概念：我们可以从细节的集合中获得关于整体的认识，而通过全局性的眼光，我们也可以更好地了解市场和单一客户。
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我们可以从细节的集合中获得关于整体的认识，而通过全局性的眼光，我们也可以更好地了解市场和单一客户。
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