经历了实体转线上，经历了双十一、双十二、年中大促等，但为什么销售额依旧不见大起色，不依靠促销、平台活动就几乎没多少水花！

产品为什么卖不出去？广告打出去为什么没刺激消费？想要搞个病毒式营销，为何如泥牛入海，音讯全无？

首先企业要三省其身，回答以下三个问题：是否提供了目标客户想要的产品（功能、外观、套餐组合等）；是否将新品上线的消息精确告知目标客户（广告投放是否到位）；产品定价是否偏离客户承受范围（定价是否合理）。

一般情况下，做到以上三点的，销售量基本不会太差。关键是你确实精准地做到了。

销售产品，说到底就是投其所好

现代零售业中，美团、饿了么就是很典型的例子。早期通过各种让利于点餐客人的优惠获取数据，并对这些一手数据进行详细复杂的数据分析，充分了解每个人的点餐习惯、饮食口味，甚至消费金额范围等，进而更具针对性地推荐适合客人口味、消费习惯的菜品或门店。

无独有偶，在线上音乐app中，网易云音乐便是依靠其强大而贴心的音乐推荐而捕获第一批用户。根据用户听歌历史，推荐相同风格、语言的歌曲，给用户一种“网易云音乐好懂我，推荐的大多都很好听，很适合我的口味”的体验感。正是这种体验感加深了用户好感度，成功地留住了用户。

投其所好，首先要知道他好什么

不少零售商抱怨：投其所好谁不知道，但谁知道他好什么。

你的目标客户喜好什么样的产品，能接受怎样的价位，多久需要购买产品，不同地区的目标客户群体对产品的需求度有多高……

这些你们所抱怨的不清楚、不了解、不知道的信息，其实就藏在被你们搁置一旁的庞大客户数据中。你们的不知道，实际上是数据分析的缺失。

投其所好之余，还需恰到好处的贴心

他还没想到的，你却想到了，并且你所推荐的正是他所需要的。

比如一个用户购买了牙刷（家庭装），平台立即推荐价位适中各品牌的牙膏、毛巾等卫生用品，或牙膏、毛巾等的组合装，一次刺激消费，推动用户顺水推舟考虑购买更多卫生洗嗽用品。

如何恰到好处地推荐他所需要的产品？答案依旧在被你束之高阁的庞大客户数据中。根据用户浏览历史、浏览停留时间长短、购买历史等综合分析后，才能更具针对性地对用户推送合适产品组合。

而这一切，都离不开高效、智能的数据分析。

奥威BI：更智能的数据可视化分析工具

和老式的，渐渐被淘汰的分析工具相比，奥威BI不仅拥有出众的数据可视化分析能力，能在短时间内实现数据智能分析；还拥有其他数据可视化分析工具无法比拟的可视化展示能力。

数据分析的最终目的是为了让决策层看懂数据，从中发现问题所在，并协助决策。因此让人看得懂是数据可视化分析工具必不可缺，甚至十分重要的能力之一。

OurwayBI，一款人人都用得动，人人都看得懂的数据可视化分析工具，让数据不再被束之高阁，让企业真正能运用数据信息推动企业发展的高效、智能数据可视化分析工具。

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