京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业怎样用大数据分析做精细化运营
企业对于数据的驾驭,从最基本的获取到整合、治理、探索、分析、行动,这种全能力的建立已经比以往任何时候更为重要。毕竟人口红利已经过去,精细化运营,用数据作为决策才是专业之选。当我们迈入数据时代的时候,企业在运营上相对应的也发生了改变,从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
企业为什么要用大数据分析做精细化运营?
随着互联网、媒体、用户、市场的变化,企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了,所以,一些企业开始找寻新的运营方式,比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营,通过这样的运营来提升运营的效率,使企业广告投放效率尽可能的最大化。
从行业的角度看,数据分析是基于某种行业目的,有目的地进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的一个过程。再通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索和分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。
企业怎样用大数据分析做精细化运营?
1.基于三方面:
(1)目标,数据分析的关键在于设立目标,专业上叫做“有针对性”;
(3)结果,数据分析最终要得出分析的结果,结果对目标解释的强弱,结果的应用效果如何。
2.大数据分析方法:
有了对数据的把握后,那数据的处理过程就很好理解了,主要包括:明确分析的目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写等六个步骤。
3.大数据分析的工具
确定整体框架,下一步需要整理数据分析工具,而专业的数据分析工具不仅仅要提供日常作为公司KPI考核的一些数据,更要提供公司横纵向多维度的数据,每个数据之间的联系。我们需要找出它每一个属性,这个属性的实体代表什么?后面的属性是什么?如果数据就放在硬盘里面,那数据也仅仅是数据,没有对数据属性的理解洞察和对算法能力的了解 ,那它上升不到Information的阶段。
4.大数据分析的多维度
公司日常主要关注的数据作为用公司KPI考核已成主流,例如:新增、留存、激活、渠道、GMV等。但这是否意味着其他数据都没必要看了呢?如果一个企业老板这样要求团队运营和看自己的数据,那你能想象这个运营团队是怎样使用他的数据,不会研究的很深!其实数据之间都是有关联性的,每一个维度的数据并不能很客观的探索出业务问题的最本质原因。选取主要的几个数据可以作为KPI考核,其他的数据应该重点作为KPI的分析数据。除了新增、留存、激活、渠道、GMV,我们还要看漏斗分析、用户群、渠道质量、访问序列、热点图等一切可以降低成本的数据。漏斗分析、用户群、渠道质量评估、访问序列、热点图等就是要填补企业对多维数据监控的缺失。
企业大数据分析的价值提现
从三个维度考核:
(1)了解用户渠道
(2)用户兴趣
(3)确定用户是老客户还是新客户
通过这三个维度的分析,企业可以更精准的决定自己的投放策略和方向,这完全是大数据给精细化运营带来的价值。
用户渠道能够帮助企业发现更多流量的来源以及更合理的分配渠道投放;
了解用户兴趣,通过用户对产品的点击、讨论的话题、转发的内容多方面多维度进行大数据分析,可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向,方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。
最后,通过对用户观察分析,可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期,以及针对不同用户投放不同内容,以及帮助企业找到激活老用户的方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29