京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小数据一点也不比大数据孱弱
大数据时代的脚步似乎越来越近了,可这次浪潮似乎与以往大不一样,小公司们开始焦虑,我们可不是百度、腾讯、阿里巴巴,作为我们这些仅掌握有限数据流的公司,如何参与大数据时代的竞争呢?
大数据在美国的落地状况似乎一直不错,今年以来正向中间市场渗透,一些连接IT设备制造商、供应商和分销商的企业,也开始绞尽脑汁将既有数据应用到业务中去。他们致力于用大数据建立相对完美的商业模式,服务于产品和终端,以期取得良好的业务前景。
对于缺乏资金和资源的小公司,无力在昂贵的设备与平台上进行投入,他们所能应用的只有自己手头掌握的“小数据”,例如来自谷歌分析、CRM系统中的某些资源,看上去显得比较可怜。但事实上,那种只有海量数据才能发挥作用的观点,是错误的。小数据用好了,也是可以有大作为的。
有限数据流也具有样本价值,只是这个样本范围小了一些,如果小企业能提高挖掘和分析能力,同样也能通过小数据得知某种群体的市场、购买、喜好和体验等,从某种程度上而言,应用得当的小数据一点也不比大数据孱弱,有时候会更精准。
总部设在美国圣迭戈的移动互联网公司Roambi,其联合创始贝克拉是数据分析领域的一位专家,他的公司专为客户提供移动app的设计方案,并为客户分析app在不同设备上的应用状况。
贝克拉对于小企业妥善应用小数据的问题,提出了五点建议:
1、要聚焦与你有关的数据资源
虽然接下来的一个浪潮叫“大数据”,但并不意味着数据一定要达到多么大的规模才能有用。例如,一个利用谷歌分析的网站,是有能力收集一些诸如访问人数、访问来源、位置、页面浏览量、停留时间,等等,诸如此类能轻易获取的数据还有很多,取舍是个问题。
数据种类多了,并不意味着你要全都用到,只用你需要的就行了,或者说只用那些有潜在商业导向价值的数据。例如,你可以根据用户在你网站上的停留时间,决定是否使用工具向用户发起对话。在商业活动中,正确评估自身的需求和目标,并设计出因地制宜的数据策略,是非常关键的。
2、一切数据要紧密跟随生产力
今日之商业有两个特点,即生动与活跃,因此你的数据一定要跟着生产力走,不管生产力跳跃到哪里去了,机场、饭店,高尔夫球场,数据都要与之不离不弃,紧紧跟随。久而久之,CRM系统中储存着的绩效指标等实时数据,对你做成下一单生意会有很大帮助。
运作于办公室之外的生产力,有很多种方法将其量化,不管是手机也好,平板电脑也好,都可以做这种事情。而且,现在可用来储存即时绩效数据的app很多,总有一些是好用的。
3、灵感+数据+行动
要善于从你的小数据流中获得灵感,并将其落实为具体行动。例如,你可以设法采集一项数据,即访问你网站的访客中有多少点击了活动链接。用户在你网站上主动填写表格,或许可以作为一个特别提示,随之激发来自销售员的主动对话。
一个正在浏览不完整版网页超过一定时间的访客,可以为其提供一个完整版网页的下载按钮。电子商务网站,都可以配置具备如此功能的活动按钮。
4、小数据大服务
我们通常用数据来分析并改善销售和市场行为,数据同样也可以用来给顾客提供更好的服务。应该多利用一些顾客导向型的数据来改善服务质量。
可以利用数据分析所得的结论,来适时激发一些提醒框,以方便顾客在订阅一些虚拟服务时,不必到处去找注册和支付按钮,填写那些繁琐的信息,从而失去购买兴趣。有时候,良好服务所能产生的效益是惊人的。
5、数据的呈现形式
今年是大数据年,这是十年磨一剑的结果。人们现在太依赖电子表格了,不仅用其收集数据,更用其展示数据,到最后,数据的美感也失去了,灵感也迷失在一连串枯燥无味的数字之中。
可以用崭新的形式给顾客,也给自己提供赏心悦目的数据呈现形式,一目了然。现在人们在大量使用图表和图片,这种形式是非常值得提倡的,这给人们从另一个角度,生动地讲述了数据中蕴藏的故事。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13