美的用数据说话，去了解用户关心什么。产品改进之后，美的再用大数据平台对该产品的相关数据进行跟踪分析，用户正向情绪和满意度会达到一个新的高度。
数字营销时代，大数据已经电商的标配。大数据不是冰冷的数字，它让消费者可以买到心仪的产品，让商家了解市场的走势，推出最合适的产品，也让销售者更懂消费者。
但不是每家公司，都能做到真正打通大数据与销售的鸿沟。例如，传统的汽车厂商们虽然手握大量客户消费行为数据，却越来越多的依赖汽车电商等新兴渠道的力量。
如果要寻找最佳实践，不妨观察一下用户数量更多的智能家居领域。在这个行业里，标杆企业已经摸索出一套行之有效的打法。
以去年销售额1600亿元的美的集团为例，仅线上消费用户就有 1.5亿人，并且还在以每天新增12万用户的速度在增长，如何将这些用户购买的记录、使用偏好、地域等信息全部标签化，如何管理并运用好这个庞大的数据库，成了美的集团的核心需求。为此，美的给出的解决方案美云智数。
美云智数的前身是 MES系统，建于 2008年。由于当时客观条件的限制，这个系统很难满足业务快速发展的需求。直到 2014年，美的 IT组织内部 MES团队的核心人员，再次组建新的产品项目组，自主研发符合国内制造业态特征以及适合美的业务快速发展的MES系统，才为美云智数的诞生奠定了基础。
美云智数正式成立于2016年11月，用其自主研发的5大产品体系16个Saas产品，美的提供大数据服务。从产品生产线开始，通过各种渠道到达终端店铺、电商平台，最后到消费者手中，这个流程中产生的数据都能在这个平台进行管理和分析。
对美的来说，大数据不是一个简单的技术堆砌，而是对质量和品质的判断，需要良好的顶层设计。得益于美的对行业几十年的积累和高瞻远瞩的判断，现在插上大数据的翅膀，更便捷地解决业务发生的场景和消费者需求。
举个例子，美的曾经有一款新的家用产品投入到市场，用户总是反应缺漏配件，但记录显示该产品出厂时没有任何问题。
如果在过去，这个问题可能就会被忽略过去，或者在售后环节迟迟得不到解决。但大数据时代就不一样了，美的数据部门和制造设计部门通过认真分析和对以往用户回访用户所反映出来的问题，找到了原因。
原来是在该产品的设计包装中，包装箱上层和底层的泡沫盒都会有相关配件，用户习惯是拿出上面的泡沫盒，再拿出产品，但很多用户就忽略了底层泡沫盒中放置的配件，就和箱子一起扔掉了。
发现这个问题后，美的重新设计了该产品的包装盒，统一将配件的泡沫盒放在上层。改进之后，该产品的投诉率直线下降了40%左右，这是一个典型的利用数据发现问题，结合业务判断问题的场景。
上面这个例子说明，离开业务场景的大数据，实现不了业务价值，大数据的建设也将会形同鸡肋与对科技的巨大投入相结合，才最终得到技术与战略相乘的效果。
处理用户反馈数据也如此。在没有自己的大数据平台之前，很多的用户需求分析和制造产品是割裂的。从前得到用户反馈大多来自用户回访，然而真实的用户心态应该是在没有压力的情况表达出来的，比如说商品评价。
美的大数据平台在关于取暖电器的评价方面，发现有很多用户在评论中提到类似于这样的话：“取暖器效果很好，但是还得自己弄个架子烤衣服”,“取暖器很不错，又能烘衣服”。在诸多评论中，美的发现了用户在使用取暖设备时烘衣服的刚需，从而改进产品提高取暖设备的除湿性能，满足用户需求。
这也有利于售后服务的提高。现在美的的维修人员在接单时就会得到后台提醒，该户人家有什么其他电器，让维修人员做好心理准备。在不久的将来,美的就能更加精准地知道,一名忠实用户在家中有多少台美的设备，及相应的使用时间等数据,并据此进行精准维修服务与商品推送，提高用户黏性。
现在在具体的用户数据处理上，美的可以为一条用户记录打上近600个标签和多级标签属性，可以出一个完整的用户画像，再基于这些用户标签再来做精准营销和商品推荐。
美的用数据说话，去了解用户关心什么。产品改进之后，美的再用大数据平台对该产品的相关数据进行跟踪分析，用户正向情绪和满意度会达到一个新的高度。
成立至今，美云智数取得了巨大的成功，不仅为美的提供大数据服务，也深入玩具娱乐、通信设备、商超零售、服饰生产、家电制造、机器制造、电商、新能源等多个行业和领域，并与以上领域的奥飞娱乐、京信通信、永辉超市、安踏、康佳等十几家知名标杆客户建立了合作关系。
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