
大数据如何给运营做支撑_数据分析师培训
企业运营对于企业来说是非常重要的,因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。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。
一、企业为何要做精细化运营
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。
对企业而言,打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像,帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯,最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
正是因为如此,企业运营在数字化时代,需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销方面提升用户的服务体验,同时根据差异化的服务让运营更加精细化。
企业的传统运营存在几个比较严重的问题,比如运营模式单一,不能及时根据市场和用户的变化做出改变,这导致企业运营的内容和形式难以拉动新用户,同时又不能激活老用户,这就导致企业在数字时代一定要进行运营的改变才可以抓住用户。所以,企业运营走向精细化就是必然的趋势。
让我们看个关于精细化运营的例子,北京朝阳大悦城为了更好的提升运营效率,合理运用大数据帮助其改善运营情况。首先大悦城先根据客户属性进行分析用户属性,有效的进行消费者洞察,方便企业做出精准用户画像;然后根据分析出来的用户属性进行客群的划分,找到用户的价值和偏好等属性,把用户和不同品牌、不同品类的产品进行差异化拼配,找到相关性;最后根据这些做客流的引导,其实这就是一种运营的手段的拉新手段。
从这例子我们不难发现,在精细化运营的过程中,用户数据起到了非常重要的作用,通过对用户数据进行有效的洞察和分析,让大悦城准确的找到用户喜好和兴趣,然后根据所得结果进行的精细化运营提升了企业的运营效率和提高了转化率。精细化运营作为企业一项长期的过程,该如何运用大数据进行精细化运营策略的调整呢?
二、大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的,同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如,企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型,用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点,然后检测每个接触点相互间的转化率。
例如,用户从企业的网站首页进入到产品库查看产品详情、把产品放到购物车以及最后购买和支付等接触点,通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到购买产品间的体验是否人性化,然后根据这样的结果来修正自己的运营模式,尽量做出符合用户喜欢的购物环境。
其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度:
一,帮助企业了解用户从哪些渠道进来;
二,这些用户关注什么;
三,这些用户是新关注的还是老用户。
通过这三个维度的分析,可以让企业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。
在分析用户从哪些渠道进来,可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放,比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站,从而帮助企业不断调整营销投放,发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值,如果没有被挖掘到,可以继续深挖。
在分享用户关注什么方面,通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析,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,通过对用户新老观察分析,可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期,知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销,以及帮助企业找到激活老用户的方法。
举个例子,比如搜狐为宝马3系和X6分别进行了定制标签,在“中高档汽车购买人群”、“高档进口汽车购买人群”两大类标签基础上,又定制出不同的兴趣标签关键词组。通过人群画像系统监测发现:IT、理财等兴趣分类的人群对高档进口汽车X6更感兴趣,而对游戏、旅游感兴趣的人群对宝马3系兴趣标签组的偏好强度较高;通过兴趣偏好和频道偏好也能为广告主未来的广告投放提供更有力支持,通过数据分析投放到更感兴趣的人群,保证广告效果的提升。案例节选自搜狐营销《搜狐大数据精准营销精细化运营推动营销变革》。
所以我们可以看到,大数据对企业精细运营起到的价值还是非常巨大的,当然,这只是其中一个方面,此外大数据还能让企业在社交平台上的运营更加完善,尽量让企业能有一个理想的口碑,并对一些不良的言论做舆情监测等等,然后根据数据进行产品改进,并且利用大数据还能更好的驱动用户体验,促进企业运营目标朝着正确的方向前进,这都是大数据为运营带来的价值。
三、大数据如何驱动精细化运营
正如文章前面所说,企业做运营是为了拉新、留存和促活,只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营,一定离不开大数据的帮助。所以企业在时下想要做好精细化运营,一定要通过大数据来驱动,才有可能提升运营的效率和效果。
因为基于大数据的分析能力,可以让企业运营做到精细化的监控和对用户做细分,方便企业根据不同用户的需求进行具有针对性的一对一个性化服务,让企业的营销内容更加精准和有效,同时可以提升整个粉丝用户群的活跃度。那么大数据是如何具体驱动精细化运营的呢?
具体如下:
1.大数据对精细化运营监控十分重要
我们之前的运营监控更多来说用户或者运营人员对于发生事情的主观判断,缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。而大数据更够让企业进行数据建模和有效收集数据进行分析,帮助企业能够快速找到和解决用户数据的异常信息,对运营起到辅助的监控作用,为企业提供有价值的参考意见。
让我们看个例子看1号店是如何做的,顾客进入1号店后,就进入引导顾客的购买阶段。这个阶段,如何提升每个顾客的购买金额,并在此过程中,实现商品和各种资源的最优配置,是运营的关键。大数据又一次成了1号店的帮手。
首先,1号店的网站改进,包括图片、网页设计,完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据分析为依托。不仅如此,在与消费者互动过程中,1号店也应用了大数据。像一些商场的导购员一样,消费者浏览网站商品过程中,1号店会给消费者一些提示推荐,根据消费者之前的浏览和购买行为,1号店的系统能判断出消费者可能喜欢什么商品,给以相应的提示。
再如,根据消费者是搜索商品,还是浏览商品,1号店可以初步判断出他是目的性很强、时间有限的购买者,还是时间充裕、目的性不强的购买者,对于前者会直接推荐商品,对于后者,则不断刺激其购买行为。
2.方便企业对目标用户进行细分
我们都知道以往的企业的运营模式都是一对多的,企业并不知道自己的运营的方式和手段是否满足用户的需求,但是随着企业拥有越来越多的用户数据,能够方便的让企业通过技术分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像。通过洞察分析出来的这些用户画像,能够让企业对每类用户进行有针对性的运营活动。
3.通过大数据能让企业有效激活用户
企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活,但是怎样激活老用户,以及和用户更好的进行有效沟通,几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘,让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理,让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
总之,借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性,并且对运营人员来说,他们是距离用户最近的那道关口,能够借用大数据做到对用户的精准分析可以减少运营人员不必要的行为,进而提升效率和增加转化率。所以希望企业能够合理运用大数据进行相关运营策略的制定,更好的提升企业运营能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09