京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
别总怪大数据,你的根本问题出在这儿
前段时间有学员和我吐槽道:感觉现在“大数据”已经被戴上了魔咒,和别的企业家交流的时候,不提大数据都不好意思开口说话。
我曾在移动全网营销课程上强调过:企业应该要学会运用大数据的思想,但必须从小数据开始。
在大数据的风头下,很多企业还没开始分析自己公司里的小数据,就火急火燎地研究大数据,结果事倍功半,甚至开始怀疑大数据。
为什么从小数据开始研究呢?什么是小数据呢?
小数据,就是企业个体化的数据。它并不是指数据量小,而是根据企业内在经营的特点,梳理出来的一整套数据。
企业的员工数据、官网数据、电商数据、广告数据、产品数据以及客户关系管理数据(CRM)等都属于小数据。如果能针对性地找出帮助企业做决策的数据,那样决策将更加科学和严谨。
大数据中透露着行业发展规律,而小数据则侧重于深度挖掘,可以用来提升效率和增加营销的机会。
其实企业的业务和管理,主要还是依赖以内部数据为主的“小数据”,也就是企业的自有数据。
小数据最能反映企业经营状况,而且小数据的收集和公司核心运营项目的关联性很强,含金量也更高,还能透过它真正了解经营的状况和消费者的需求。
今天我想重点和大家说一下客户关系管理数据的分析和应用,我觉得可以从三个层面进行分析。
首先,是对现有客户数据的全面分析。
大家都明白,开发新客户的成本越来越高,所以企业应该对客户数据进行全面分析,来解决老客户留存问题。也就是当获得新客户成本越来越高的时候,怎么样留住老客户是每个企业需要考虑的问题。
简单来说,就是要求企业借助数据懂客户,知道客户的背景,他们想要什么。
比如号称全球华人内容手艺人社区的“开稿”,当创始人老谭(谭瑞岗)看到猪八戒有上百万的数据,但是生产出来的却是类似500的网站、50的logo这样的产品,他觉得应该借助小数据来做一件更漂亮的事情。
他知道企业需要什么样的设计,也清楚内容生产者怎样才能和企业的需求匹配起来,而且现在很多企业都在强烈追求优质的、个性化的内容,也愿意为更好的内容掏腰包,所以他一开始就宣称要提供有品质的高端服务。
他没有和猪八戒去比谁拥有更多的数据,而是看谁对数据的挖据更深刻,他对数字进行了严格的把控。
7月份的时候开稿已经有570个邀请入驻的内容手艺人,在他的规划中,这个数字到一定程度时还会进行更严格的控制。
他设想,未来会有更多精彩的内容被创造出来,对“小数据”的深挖也能保证“开稿”客户的服务体验和效率都更胜一筹。
其次,是对数据变量的全面把握,主要用来预测忠诚客户和客户流失的原因。
客户的忠诚度必须建立在客户满意度之上,企业的产品或服务如果能一直让客户满意,客户自然忠诚。
但一旦哪些方面服务的不好,比如客户对产品后续服务或某一体验不满意,反馈的问题没人解决,那客户流失就再正常不过了。
客户数据不仅有静态的,也有动态的。比如客户购买服务或产品的记录及消费记录、客户和企业的互动记录、客户的消费行为及爱好、客户咨询的记录,动态数据的变化会对客户的消费产生很大的影响。
比如当客户有需求或者遇到问题的时候,会打电话或者留言咨询,如果第一次问题没有解决,客户会求助第二次。
但是很多时候两次信息不对等,客户就需要把问题重新讲一遍,很显然,客户会感觉不被重视,体验感变差。
要是第二次问题还没有解决,这个客户很可能就转身投入别人的怀抱里了。
动态数据会被分散到企业的不同部门、不同环节,是很难收集和把握的,所以更需要企业用心去关注、去积累、去分析。
只有通过对数据变量的分析才能发现客户流失的原因,从而不断改进,为留下来的客户提供更好的产品和服务体验。
最后,要把社会、心理、人文等因素考虑进去,可以使数据的分析结果更加准确。
在这里强烈建议有条件的企业建立详细的客户档案,包括客户基本数据、客户交易记录、客户与企业互动记录以及客户反馈的问题,数据越丰富,分析结果就会越准确。
实际上,网络营销就是要去做客户的精准分析,只有了解用户的习惯才能更高效的找到潜在客户并进行成交。
因为客户所做的每一个决策都是有原因的,而企业的每一个行为也都会对客户的决策产生影响。
所以企业可以充分利用自有的数据,挖掘出其中蕴含的客户信息、交易信息以及有价值的客户关注的重点 ,相信全面的分析也能帮助公司降低运营成本,同时提高企业的运营效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26