京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
别怀疑大数据,根本问题在于你会不会用
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
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16