虽然销售主管很容易因为现在大多数组织都能取得大量数据，而大喊吃不消，但真实情况是，在大数据中隐含促成成交的潜能，可以带动销售。

大数据是一种超越传统的顾客关系管理工具的途径，帮助你进行微型市场区隔、情感分析、定制化交叉销售等。其中转化数据为营收的建议如下：

建议1：让每个资料都创造收益

创造更多机会让顾客向你提供他们的数据。尽可能与外部供应商结盟，然后努力从他们的数据分析中得出一些见解。甚至一些非正统的数据来源，像是社交网站上的闲聊也帮得上忙，如果理解他们在说什么。有了供应商的数据也可能提供一些顾客喜好的有用资讯。

以全世界最大的零售商沃尔玛超市为例，沃尔玛在1990年代建立一套数据系统，让所有供应商可以即时监看自己在每家沃尔玛分店的产品销售和存货状况。然后，沃尔玛也对它的销售交易数据库进行分析，并且得到一些有趣的相互关系。

例如：数据显示在龙卷风来临之前，人们除了购买电池和其他紧急用品，还会加上家乐氏夹心饼干。知道这种相互关系存在之后，每当有暴风接近时，沃尔玛就会把家乐氏夹心饼干紧靠在龙卷风必需品旁边，摆放到店面的最前方。顾客爱极了这种方式，因为他们可以更快速冲进来拿了就走，而它对沃尔玛的根本效益就是通过了解这种相互关系的存在，提高自己的销售额。

建议2：销售要定制化

如果你能运用精密的微型市场区隔分析，提出定制化的销售建议和做法，精确满足买方的需求，不仅可以增加你提供的价值，并提高收取的价格。你也可以使用数据预测顾客的动向，从而制定顾客奖励方案鼓励顾客再次上门。

亚马逊网站在1995年开始营业时，雇用了十几位书评家撰写书评，推荐读者其他可能喜欢的书籍。若干年后，一位软件工程师提出一个更好的方式来操作亚马逊的推荐系统，根据购买模式来进行推荐──指人们在买完首件物品后接着买了什么。这种机器产生的建议和编辑人员提供的推荐放在一起测试，由于效果非常好，所以很快就做出解散原本编辑团队的决策。截至目前，据估计亚马逊的全部销售中，约有1/3是靠这套根据模式而来的推荐系统。

建议3：以数据为核心

有效运用数据、成长机会调查，以及根据销售策略而来的基础数据做出决定，可能带来全新的销售方式，让公司卖得比竞争对手好。

举例来说，Mint.com是Intuit的个人理财子公司。Mint.com提供Intuit的500万顾客一项免费服务，让他们总览自己所有的金融账户，甚至包括其他银行管理的产品。如果顾客有现金存放在数个账户却不生利息，Mint.com会提醒注意并建议把现金汇集成单一账户，产生较高的利息，也因此替Mint.com带进一些服务佣金。如果顾客的消费和储蓄模式，属未受保的资产项目，Mint.com也会提出保险建议，并由保险公司付给Mint.com撮合佣金。这个想法就是聪明使用大数据，提出新的销售方案，以加强现有的销售关系并提出新的销售模式。