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什么是挖掘潜在市场机会
发现未知
在竞争激烈的市场环境中，通过数据分析发现未充分利用的市场机会至关重要。企业可以通过客户数据、市场趋势和竞争对手行为的分析，揭示隐藏的需求和潜在的增长领域。例如，通过分析消费者行为数据，企业可以发现新的用户细分市场或未被满足的需求，从而开发出创新的产品或服务。
改进已知
数据分析不仅能帮助企业发现新机会，还能提升现有业务的效率和效益。通过对销售、运营和客户服务数据的深入分析，企业可以发现改进的机会，优化流程，提高客户满意度和忠诚度，等待新机会。
宏观视角下的微软案例分析
从1986年微软上市到2024年，我们见证了PC、移动互联网、云与AI三个时代的变迁。微软的发展历程提供了丰富的数据，帮助我们理解如何在技术快速演进的背景下，通过数据分析和不同视角捕捉市场机会。
微软股价趋势
机会分析
持续增长：微软的股价长期趋势显示出稳定增长，这反映了其在每个技术时代的成功布局和创新能力。
技术时代的布局：微软在PC时代、移动互联网时代及云和AI时代的积极布局，展现了其对市场趋势的敏锐洞察和长远规划。从布局到实现增长，微软往往经历了几年甚至十年的沉淀和发展。
产品转型：可以看到从早期的个人电脑不断地演变出来更智能化的产品，从而适应新的市场需求
问题讨论
移动互联网阶段：微软在移动互联网阶段遇到挑战，股价经历波动。深入分析其原因，我们可以发现市场策略、产品定位和竞争环境的影响。当时进行大量的竞品分析和数据监测，搜索引擎以谷歌为主，云以aws为主，收购的诺基亚没有取得实际进展，虽然最终没有取得预期的成果，但是微软加强了在移动平台上核心服务的布局
云与AI时代的成功：云计算和AI技术的崛起带动了微软股价的显著增长。通过数据分析，我们可以了解微软在这两个领域的正确决策和创新策略。2014年开始全力做云和AI，几次大的收购都取得显著成果，14年收购了游戏开发商Mojang和《我的世界》游戏，接着收购了职业社交网络linkedin和代码托管平台github，全力上云，23年投资的OpenAI问世，在云和AI的提前布局把握住了最佳机会。除此之外我们更近一步分析企业内部的变化，在公司战略方向，纳德拉提出移动优先，云优先;的新战略，确定了云作为企业首要目标，在企业文化方向，他要求员工写出他们对团队的个人贡献，他们为他人和其他团队提供了什么价值，以及他们与他人合作完成了什么。这改变了以往的KPI考核标准。使公司从销售驱动、部门对立到产品驱动、协作赋能的改变，使组织更加透明。在绩效激励，17年开始以业绩为基础考核的薪酬占比从18%上升至56%，进一步推进了目标和业绩导向的管理机制。
分析总结
产品的发展往高效、自动化、智能化、便利性方向发展。时代的发展大约以10年为一个周期，前期布局，期间波动，后期爆发，需要一些耐心。企业的发展同时需要在产品、战略、文化、激励、管理 进行变革。
中国市场的机会与挑战
跟随海外云计算的发展，中国云计算市场的爆发式增长为国内外企业提供了巨大的市场机会。09年开始各头部互联网企业纷纷布局云计算和AI，通过分析市场数据，我们可以预见到，随着企业数字化转型的深入，云服务的需求将持续增长。
全球云计算iaas服务时间线
中国云市场从15年到25年10年增长超过10倍约至4000亿元，这巨大的市场机会进一步成就了国内头部互联网，现在字节也在进军云计算。
中国云计算市场规模趋势
AI技术的前景
OpenAI发布GPT标志着AI技术的新纪元。中国企业在AI领域的布局，尤其是在自然语言处理和机器学习等方面的投资，预示着在未来十年可能实现技术和市场的突破。除此之外用户需求量也在不断递增，已经在较多场景进行验证
AI技术应用场景
微观视角下的经营分析增长
宏观视角的分析往往需拉长周期，看市场数据，这些数据跟大环境有关系，提供企业战略参考。企业每个月、季度、年目标不能从30年的发展分析出来，例如 如何让营收增长100万，这时候在企业内部视角我们需要做更详细的微观视角分析，抓住眼前的分析。
促进企业经营性指标变好的数据分析我们都认为是在挖掘潜在的市场机会，这里我们以TOB的场景，通过数据分析促进收入增长、降低成本促进利润率增长、提高有效客户数规模都算，本次重点以促进收入增长为例，看下整体的分析步骤和关键点。
1、指标定义
收入金额 = 用户与公司签订合同并付款的金额累加
2、指标构成拆解
把客户拆解为已经签完合同的服务客户和未签合同的潜在客户，然后进行下钻分析
收入分析
对于已经签合同的服务客户来说构建拆解指标核心目标是进一步增加收入
按时间 总收入 = 可持续收入 + 一次性收入
按行业 总收入 = 行业a + 行业b + 行业c + 行业x
按客户 总收入 = 留存客户收入 + 新增客户收入
按来源 总收入 = 渠道收入 + 直签收入 + 其他收入
按主体 总收入 = 个人用户 + 企业用户
按产品 总收入 = 产品1 + 产品2 + 产品3 + 产品x
按等级 总收入 = 战略收入 + 头部客户 + 腰部客户 + 尾部客户
按付款 总收入 = 已付款金额 + 已服务未付款金额
对于未签合同的潜在客户来说构建指标核心目标是接入客户并增加收入
分为接入前还未与企业建立联系的客户，接入中已经建立联系但是需要进一步测试验证的客户，接入后正在合同期内的客户
基于以上指标从市场中找到竞品按相同的维度进行拆解分析对比自己和竞品的差异，GAP的部分都是挖掘出来能改进的点
3、数据收集
客户已经接入通常这些维度和数据可以通过公司类似CRM的客户管理系统上采集到，但是潜在的客户如何获取对tob这个领域来说一定程度上需要靠大家的力量，通常来源于几个方面
销售客情关系，头部的tob客户在国内大多数都是确定的
行业市场分析，涉及购买tob产品的行业报告
竞品收入分析，相同类型产品的公司分析他们的客户结构，tob的行业比较小大部分都能了解个123
4、数据分析与可视化
通常公司里面的数据比较多，但是不知道应该分析什么，怎么分析能分析出问题，分析的思路是什么
在目标达成方向需要关注几个字段：月份、目标值、实际值、全年预测值，当月完成率，预测完成率
目标值通常是每年年初集团或者部门制定的目标，这里比较关键的是全年的预测值，我们按时间维度分为后置分析和前置分析，按月观测整体的影响看到问题，由于公司的BI软件没法截图，这里先把需要分析的维度做一些表格展示
基于目标视角多维分析 - 按月
这里有一些预测的数据从数据分析的角度其实比较困难，这些通常需要采购\售前解决方案基于长期跟进客户的情况进行预测，数据分析进行汇总分析发现问题。特别说明一下钱包深度指的是这个客户在对应产品的总市场花费，这个通常也需要通过一些监控和调研来填入，可以看清楚这个客户还能有多少花费可以扩展，一定程度能指导面向对应客户的优先级
月度分析模板
基于运营视角多维分析 - 按日
通常包括用量的监控和客户数的监控，客户数要注意通常是需要圈定收入大于x万的客户作为有效客户，然后关注每天存量和新增，主要是看新增的有效客户数多少，是否是持续新增，收入是新增客户带来的还是增量带来的
日分析模板
基于以上按日和按月的分析通过不同的呈现方式都能发现问题，每次分析的时候都还是要多问几个为什么，举几个遇到的例子
之前销售基于经验判断给出来一个大客户在公司的收入和这个大客户预期得总钱包深度数据，发现这个客户只有20%的收入在公司，当时我就提了一个问题 这个客户是否能多使用公司的产品使它的收入能增长到50%，销售反馈的是不知道这个客户还用了哪些竞品，客户也没有给出来消息打听不到，这时候怎么办呢？
在想除了调研之外我们是否还有办法通过技术或者分析手段能找出来竞品都有哪些，我们的tob产品是加速带宽类的产品，每个客户都有对应的域名（xxx.com），这个客户基于习惯会把他使用自己的供应商按数字标识到域名里面，例如 1.xx.com，2.xx.com ，然后我们基于DNS dig 基于解析策略可以把不同的域名解析出来IP，这时候能知道一个省份 不同域名的量级占比，最终找出来了 三个竞品供应商 拿走了这个客户80%的量级，然后我们针对这几个竞品把产品质量、客情都针对性的做好后在后续的竞标中提高了量级，占比到了50%，收入增长了30% ，这个例子稍微有点技术背景，但是想表达的是当我们看到一个数据后需要从不同维度来分析是否能获得增长，如果不了解业务就需要找业务同学一起讨论