進入互聯(lián)網(wǎng)時代以來，越來越多的新模式不斷涌現(xiàn)，為家居企業(yè)提供更多的戰(zhàn)略支持，大數(shù)據(jù)在這種背景下掀起了新的浪潮。越來越多的行業(yè)依靠巨大的網(wǎng)絡用戶行為積累，已經(jīng)認識到數(shù)據(jù)對于營銷的重要性。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術時代的產(chǎn)業(yè)革命已經(jīng)逐漸被以大數(shù)據(jù)為代表的“DT”時代所取代。各行各業(yè)逐漸認識到大數(shù)據(jù)的重要性，經(jīng)過多年的有效積累，許多家居企業(yè)已經(jīng)擁有了巨大的數(shù)據(jù)庫資源，而如何有效利用這些數(shù)據(jù)已經(jīng)成為擺在這些企業(yè)面前的一個現(xiàn)實問題。

一是提高信息質(zhì)量，實現(xiàn)多層數(shù)據(jù)采集

作為支持市場調(diào)研和需求預測的初步項目，目前家居企業(yè)市場數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)已基本形成。客戶信息管理系統(tǒng)、進銷存管理系統(tǒng)和終端銷售子系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)，在線分發(fā)和信息收集樣本可以為企業(yè)提供原始數(shù)據(jù)，如社會庫存和市場價格。但是，也存在系統(tǒng)數(shù)據(jù)獨立、集成性差、終端數(shù)據(jù)代表性、準確性和及時性不足等客觀問題。

有鑒于此，家居企業(yè)應建立數(shù)據(jù)檢驗、分類和轉(zhuǎn)換標準，根據(jù)原始數(shù)據(jù)的不同類型和用途，應在后臺數(shù)據(jù)庫中實施分層管理，以提高數(shù)據(jù)提取的效率和適用性。

二是探索模型方法，開展大數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)的意義不在于列表，而在于發(fā)現(xiàn)背后隱藏的價值。目前家居企業(yè)收集的數(shù)據(jù)不多，但它們相互獨立，缺乏相關性，不能為營銷決策提供多維信息支持。

大數(shù)據(jù)分析客觀上要求家居企業(yè)根據(jù)不同的營銷目標，使用統(tǒng)計和數(shù)學模型從多級數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)，在消費者數(shù)據(jù)、終端銷售數(shù)據(jù)和批發(fā)零售數(shù)據(jù)的關聯(lián)和聚類分析中找到有價值的信息，并以趨勢圖等易于理解、科學合理的形式為以后的數(shù)據(jù)應用提供支持。

三是準確把握市場，促進大數(shù)據(jù)應用

家居營銷的業(yè)務流程是一個完整的閉環(huán)，涵蓋預測市場需求、組織適銷對路的商品來源、開展商品供應、平衡市場供求。充分利用大數(shù)據(jù)可以有效提高營銷各方面的效率，增強市場的控制能力。因此，大數(shù)據(jù)在家居行業(yè)的應用是以結(jié)果為導向的，從營銷工作的實際需要出發(fā)，提取要分析的相關數(shù)據(jù)，設計數(shù)據(jù)分析算法和數(shù)學模型。

為了服務于需求預測，家居企業(yè)可以從消費者數(shù)據(jù)庫和海量零售終端交易數(shù)據(jù)入手，應用數(shù)據(jù)挖掘和智能計算技術，準確把握消費趨勢和市場變化。