會展設計大數據存在的困難有哪些？

會展業與大數據融合討論的話題常被業內談及，可是大數據如何影響和立足于會展業、二者之間關聯現階段處于什么狀態，至今還沒有見到詳細的論述。大家指望技術性人士對大數據對于展覽討論的話題作詳盡的講解，由于泛泛而夸總會有“坑騙”的感覺了。在這里麗江會展公司小編從非技術性的視角試著對會展業的大數據難題談一些了解，進而毛遂自薦。

麗江會展公司

首先，一個基本判斷出，會展業仍處在大數據使用的初始階段。會展設計是很高度重視數據的行業之一，可是再從一般數據向大數據銜接的過程當中，會展業仍處在探索的初始階段。

大數據的適用范圍之一取決于預測分析，即根據消費者調研的解讀和推論。因而，理想化前提下新產品研發、設計方案應當根據大數據對消費者偏好的“捕獲”和梳理。落實到展覽，在“展覽項目立項”剖析上，大數據還非常少充分發揮。

在營銷層面，會展設計對大數據的利用也如出一轍。不論在銷售渠道的擴展與對銷售渠道有效性的評定層面，都沒有看見典型性的案例。除此之外，大數據時期的一個重要特點應該是數據的深度分析。就算從方式方法上能夠實現大量數據的搜集，并沒有更專業的數據剖析工作人員，對大數據的解讀講解也無法執行，完成大數據效用更大化更無從說起。在這一方面，會展業還“任重而道遠”。

在展覽大數據層面為人稱道的行業主要表現在展覽現場管理工作。根據觀眾們“追蹤”技術性（RFID技術或手機藍牙NFC技術性），提升智能門禁系統，尤其是追蹤觀眾會展場館的行動軌跡和規律性，剖析大家對產品質量以及企業重視度，并調整展覽的經營管理。這些方面早已有一些非常好的實踐和理論探索。借助以上技術性，一方面，參展商和客戶（終端設備）能夠現場運用有關技術進行彼此之間部位的準確認知，試著更更高效的雙邊貿易；在展后，參展商也可以查看什么顧客到過展位，對什么商品有興趣，并實現大數據營銷和產品構造及功能的變化。另一方面，主辦方根據大數據挖掘客戶喜好和有興趣的產品信息，可以更好的對展覽內容進行調節，服務客戶。

次之，會展設計大數據存在的困難還有一些，主要包括以下幾個方面：

一、從數據來說，精確的數據庫仍然是會展項目主辦方的重要專用工具，主要原因是數據量。相比于其他眾多領域，會展業掌控的數據量并不算太大。大數據往往比數據多了一個字，這是因為在數據的數上、獲得數據的速度和方式上、還有對數據的解讀解決上的差別。在其中，量是大數據的一個層面。從舉行單獨展覽新項目來說，現階段主辦方解決數據的使用量非常有限，即便規模達到幾萬平方米大中型展覽新項目，根據傳統式數據庫及其傳統數據處理方法也可以坦然面對。

大數據有關樣版=所有、重關系不追求因果關系的發展理念，更重要的是根據大量數據的事實。小編個人見解：一旦數據總數可控性，大家自然就會返回因果分析上去。因果分析是我們探索本身與自然的理想化，以前是未來都是。從這一意義上說，傳統式數據庫根據因果分析完成大數據營銷和精細化營銷仍是會展業的重要操作模式。

二、大數據需要專業的數據邏輯思維能力。小編曾看了勵展對中國一部分領域出入口市場定位的解讀，整體感覺就是，即便對其傳統式數據的挖掘和剖析上，許多展覽公司做得非常不足，需要提高的區域還有一些。針對大數據，分析技術與能力要求比較高。業界現階段有一種趨向，過度關心數據收集技術以及大數據的價值，針對數據邏輯思維能力關心非常少。對于大部分企業來說，不要急功近利，即使是腳踏實地的搞好對現有數據的解讀，也是一個考驗。

三、在場地的數據基礎建設層面現階段也有令人困惑的區域。一方面，主辦方對基礎建設規定逐步提高，基本網絡帶寬規定在許多展覽館都沒達到；另一方面，一旦展覽館對IT基礎設施建設開展大幅更新，學習培訓重慶會展中心的處理方式，又導致主辦方的矛盾心理，對數據安全擔憂提升。自然，這是一個具備中國地方特色的難題，中國的展覽展覽館運營方對開辦展的愛好換句話說“情懷”，婦孺皆知。在中國的誠實守信條件下，主辦方造成顧慮在所難免。

四、產出率難題。不同類型的企業對于大數據應當有不一樣態度和方法。思考問題的基本原則應當是投入產出率?？偟恼f來，因為資金投入極大，不管展覽館方或是組織方僅有較為實力雄厚的公司才能夠選擇在大數據上進行資金投入。中小企業即便也有在大數據層面探索的壯志，也只能是委屈求全，尋找與第三方服務商的協作。

對展覽大數據的研究和運用，現階段所作的僅僅“九牛一毛”，遠算不上可循。大數據不僅在展覽項目立項、營銷推廣、管理與運營等層面會帶來積極意義以外，緊緊圍繞人員流動性聚集、貨運物流密集的會展活動應當還有其他的方面的運用。在其中，關鍵在于投入產出率和贏利模式難題。在贏利模式層面，是有了清楚的贏利模式前去搜集數據，還是數據的搜集以后再去發掘數據的許多實用價值和贏利模式，是各行各業都是會遇到的、令人困惑問題。