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
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08