大数据如何驱动精细化运营

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

2，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。

大数据如何驱动精细化运营

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 2，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。

用数据精细化分析客户群体

淘商们用数据精细化分析客户群体 客户价值是客户关系管理的核心基础，大部分电商80%的销售利润来自于20%的顾客，所以如何找出具有价值的顾客，评估其收益与成本并施以恰当的营销手段对卖家来说至关重要。有价值的客户，可以理解为一个未来为卖家带来的利润，大过于卖家花在其身上的成本的顾客。对客户价值的分析, 必须从客户角度出发。 先客户后产品 客户诉求是进行产品定位时不可或缺的因素，首先考虑客户需求时，并不是单单考虑店铺有什么商品就卖什么商品，而是根据客户的现实和潜在需求来采购或者生产相应的产品；其次，卖家要了解店铺相应客户群的成本，即消费者为满足其需求和欲望，愿意花多少钱，而不是盲目地给产品定价。理清客户需求后，接下去就要寻找潜在客户了，什么样的客户才是店铺潜在的客户？这时卖家就要对自身资源和优势进行分析，然后对应分析出潜在的客户在哪里，再去分析这些客户需求是什么。 接下去怎样衡量店铺已有用户的价值？是消费金额？购买次数？还是上一次购买时间？通过什么框架进行用户价值的评判和细分对营销活动提升用户的响应率最有效？ 海量数据精细化 并不是每位来店铺访问的顾客都有价值，而怎样把来访客户价值最大化，就是卖家在运营过程的重中之重。首先找准自己所属的行业，找出自己的产品和对应淘宝所属类目，因为找到最相关的类目，才能通过淘宝海量的交易数据精准分析出潜在客户群体特质。下面以厨房电器的网店为例，来看看怎样挖掘客户价值。 “搅拌机”类商品是店铺的主打商品，这个时候卖家就可以利用淘宝指数来查看最相关的类目。 淘宝指数提供了“搅拌机”关键词的类目分布，目前淘宝“搅拌机”最相关的是“搅拌/料理机类目”类目，而不是“豆浆/搅拌/研磨机配件类目”。当我们知道客户群体主要分布在“搅拌/料理 机类目”类目下后，这个类目下的客户都会是目标客户吗？当然不是，我们需要进一步去了

大数据驱动供应商智慧运营的应用研究

Modern Management 现代管理, 2020, 10(4), 547-552 Published Online August 2020 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/1a1806225.html,/journal/mm https://https://www.wendangku.net/doc/1a1806225.html,/10.12677/mm.2020.104066 Research on the Application of Big Data Driven Supplier’s Intelligent Operation Longjiang Bian1, Zhongqiang Lei2, Xiaoming Liu2 1Jiading Power Supply Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai 2Material Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai Received: Jul. 22nd, 2020; accepted: Aug. 6th, 2020; published: Aug. 13th, 2020 Abstract Based on the current situation of the supplier management business of State Grid, according to the internal and external needs of enterprises, this paper widely applies big data technology, designs the framework of smart operation big data analysis system, collects the underlying data to estab-lish the supplier competitiveness index system, and comprehensively analyzes the supplier com-petitiveness index to further analyze the pain of supplier operation points and promotion points, put forward optimization suggestions to help suppliers improve the competitiveness of the indus-try, guarantee the products of suppliers and improve the quality of power grid materials and power grid operation efficiency. Keywords Smart Operation, Big Data Analysis, Supplier Management, Industry Competitiveness 大数据驱动供应商智慧运营的应用研究 卞龙江1，雷仲强2，刘晓明2 1国网上海市电力公司，嘉定供电公司，上海 2国网上海市电力公司，物资公司，上海 收稿日期：2020年7月22日；录用日期：2020年8月6日；发布日期：2020年8月13日 摘要 本文从国网供应商管理业务现状出发，依据企业内外部需求，广泛应用大数据技术，设计智慧运营大数

大数据驱动管理变革

大数据驱动管理变革 大数据驱动管理变革 随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和普及应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速 生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来 越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着 前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。 不可忽视的大数据 据赛迪顾问统计，2012年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%，在未来三到五年总投资规模有望超过百亿。在未来3到5年，我们将会看到那些真正理解大数据并能充分 利用的企业和其他企业之间的差距。我认为，真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势， 从而成为行业的领导者。 在零售业，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并 迅速做出反应。由于零售行业同类产品的差异小，可替代性强，销 售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务，也离不开高效的 商品流转率，需要实现精准营销和快速营销。沃尔玛已经开始利用 各个连锁店不断产生的海量销售数据，并结合天气数据、经济学、 人口统计学进行分析，从而在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并判定商品减价的时机。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提 升了大约30%，并使库存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心 的能耗降低了约80%。 在制造业，对大数据的管理与分析可以帮助生产商准确把握市 场需求变动、提高产品设计与生产效率、提高供应链的敏捷性和准 确性。随着制造业信息化的日臻成熟，ERP、PLM等系统的广泛采用，制造业的整个价值链和产品的整个生命周期都涉及到诸多数据，包

【电商运营】精细化运营需要哪些标题优化方案(干货秘笈)

精细化运营需要哪些标题优化方案？ 精细化运营需要哪些标题优化方案？标题优化方案是每个运营者需要规划好的，好的标题能为店铺带来流量生机，赶紧和小编一起来学习吧。 开篇之前，我们按照江湖的规矩，先把运营分为三种： 第一种是耍大刀的：手握宝刀，大刀阔斧，钱币充足，资源雄厚，横刀立马，即可威震武林，谋得一方霸主。 第二种是用剑的：手有绝世剑谱，有道可循，招式轻巧灵活，最重要的是：好的剑客，总是能够剑走偏锋，出奇制胜。 第三种是没有武器的: 但是内力惊人，善于把万物化为武器，杯盏器皿花草鱼 虫，信手拈来，两片树叶都足以杀人，更有甚者，用眼神足以让你后退三步，他们行走江湖，胸中有粮，胜似闲庭信步，从来不怕被偷招换式被模仿，因为他们本来就无招无式。 进入正题，今天要说的是：系统化的标题优化方案，我将会详细说明每一个操作步骤，包括涉及到的EXCEL的操作部分和细节性问题，以及中间需要特别解答和注意的问题，一套好的系统化方案，必然是逻辑严密，实操性强。 首先必须明确两个原则上的问题： 1..优化的目的：直接目的>获取直接免费流量; 最终目的>成交战略目的>赢得客户(我的意思是这三个目的你要倒着读一遍) 2.所有关键词的选择，必须以你的产品核心功效为导向和发散点(注意发散点这个词)如果你不能认同这两点，那么请关掉页面，继续用海量关键词堆砌你60个字符。下面是整个流程的具体完整步骤：

第一步：把你所有需要优化的产品划为新品和热销宝贝，建议除了主推款和热销款，没有搜索流量基础的滞销款都纳入到新品款，我将从一个新品开始，一步一个脚印，研究出如何系统的优化标题方案(按照这套流程优化完新品，产品步入良性循环后，之后分阶段优化的时候只要逐步调和热销关键词就可以了) 第二步：从一个纯产品运营的角度，提炼出宝贝的核心功能价值。最好不要超过10个字符，功效太多就是没功效，要鄙视那些动不动就八大功效十项全能的东西比如我现在有一款植物的BB霜：核心功效其实很简单，就8个字: 美白遮瑕补水保湿(这一步需要注意的问题：1.不要急于从数据角度参考选择，那是后面的步骤 2.希望以后在优化标题的时候，能习惯用字符计数，这样你会发现，你的英文品牌名，你的空格，你的汉字拼音可以更细致的排列组合，数据需要严谨到最小单位才更有魅力) 第三步：把你的标题关键词分为公共词+单品词，这一步很重要，涉及到节约字符和之后通过下架时间调整的分配流量的问题。 公共词一般包括：a.品牌词(包括品牌名中英文，拼音，错误音译和搜索习惯>比如服饰品牌美特斯邦威，搜：美特斯“帮”威)b.产地，正品，规格等(比如韩国专柜正品>注意：我这三个词是分开写的，意思是可以自由调配组合) (关于公共词的用法：组合均配到你需要用产品中：比如我店里有5款bb霜：我的公共词是：<品牌词中英文+韩国专柜正品> 两两组合或两三组合就可以分配到不同的标题千万不要每个BB霜的标题里都用这样长的公用词，太浪费字符，公共词不要超过10个字符) 单品词：这块才是我们的核心词，后面的所有选词流程都是围绕这些词展开。

中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料

中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面： （一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 （二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要

求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 （三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下： （一）企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分： 数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力：大数据平台需具备系统平台管理能力，提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理，包括诸如资源管

电商运营成本核算和精细化成本控制

.. 电商运营成本核算与精细化成本控制（上） 来源：作者： 成本是所有公司老板都非常关心的因素，毕竟利润=收入–成本。当然，就算有利润也不一定能赚钱，因为还有各种各样的稅，咱们就不谈了。今天重点讲电商运营的成本计算。 相信很多电商朋友跟我们一样，对财务都不太懂，只能慢慢摸索，想了解如何计算电商运营成本的一些知识，发现网络上基本找不到。现在很多的小公司的计算方法也是很粗糙，大公司会有自己很专业的财务团队，算来算去老板也看不懂。我们在电商领域做了5年（实际上就是做淘宝做了5年），做代运营公司做了3年多，服务过的类目有食品滋补品、服装服饰、美妆个护、家电等，形成了一套相对比较实用的成本核算和成本控制方法，这里分享给大家，供大家参考。 第一部分主要介绍成本的构成和量化计算公式；通过这个公式，你可以很方便的大体计算出你所在行业的电商运营成本。第二部分介绍我们在成本控制方面的一些经验，有三个原则，可以供大家借鉴。 一、成本构成： 电商成本主要分成以下四个方面，平台固定成本、运营成本、货品成本和人员成本，如下图，可以简写为ROPG，很适合各个纬度的电商企业核算自身成本。

1、平台固定成本（Rental cost） 此部分属于电商运营的基建成本，对于天猫运营商来讲R指的是保证金、技术服务年费、实时划扣技术服务费。 2、运营成本（Operating cost） 此部分属于电商运营的扩展建设成本，我们把它划分为硬运营成本和软运营成本。（1）硬运营成本：在此所谓的硬运营成本指的是电商运营中所需要的一次性或稳定固定额度的硬件或后端软件的成本。如CRM系统、ERP系统等软件或打印机、扫码枪等硬件购置成本。 （2）软运营成本：在此所谓的软运营成本指的是电商运营所需要做的推广投入。现今主流的推广模式有四种：CPC (按点击效果付费）、CPM（按展现付费）、CPT（单位时长付费）、CPS（按效果付费）。 3、货品成本（Goods cost） 此部分属于电商运营的核心元素成本，主要包含货品净成本、库存积压成本、仓库管理成本、货品残损成本等。

为什么数据化运营如此重要-

为什么数据化运营如此重要? 大数据的真正价值在于数据驱动决策通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据（即数据）来支持业务决策时，这一点当然听起来不错，但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。 数据驱动是什么意思？ 想要成为一家数据驱动型公司，这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是，企业在做每一个决策之前，都需要分析相关数据，并让这些数据结论指导公司的发展方向。 每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享，并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。 为什么数据化运营如此重要？

为什么数据化运营如此重要？答案很简单，相比基于本能，假设，或认知偏见而做出的决策，基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法，你将能够判断趋势，从而展开有效行动，帮助自己发现问题，推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现，那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业，它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。 数据还可以为员工提供一个良好的标准，将自己的工作和业务结果联系起来，从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上，管理者也可以了解整个公司的状态，以及公司的优势和劣势所在。 Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说：你要么利用数据，做出更好决策，要么你就忽略这些数据，让别人超过你。 数据驱动决策的六大步骤 1.得到尽可能多的数据

数据驱动决策的第一步是，你要有数据。现在基于云的软件平台成本相当低，你真的没有借口不收集和存储尽可能多的数据。这些数据也许有用，也许没用，但你永远不会知道，除非你真的去分析这些数据。 在收集数据的过程中，你应该注意两类数据，内部数据（搜索引擎指数、网站转化率和已有客户数据），外部数据（社交媒体、竞争对手数据、市场数据等）。今天的数据收集和分析工具允许您将任何东西变成数据，所以你可以尽情让你的想象力自由驰骋。 2.制定可衡量的目标 制定一些可衡量的目标（比如增加20%收入），迫使自己去分析为什么没能达到这个目标。找到原因的唯一方法就是查看数据，这将帮助你发现哪些变量影响了业务的哪些环节。你做的每件事都应该有一些可以去测量的成果。这些目标不仅仅适用于高层，也应该被用于单个项目和个人目标设定。这不仅能帮助你评估你的表现，还可以让你

购物中心如何利用大数据实现精细化运做

购物中心如何利用大数据实现精细化运做购物中心如何利用大数据实现精细化运做提要：购物中心运营策略立足于”经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响最大的是会员生命周期 购物中心如何利用大数据实现精细化运做 无数据，不管理！”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。未来商业竞争，业态容易照搬、商家品牌可以分享、推广活动没有什么难度，真正学不来的是数据的处理、分析和挖掘，如何利用数据背后潜在的商业价值？本专题以北京朝阳大悦城为研究蓝本，教你最简单的运营管理方法。 供需精准化 大数据第一个价值在于均衡供给和需求，购物中心根据客流数量和历史数据告知各商家下个时段预计顾客数，顾客APP接收精准推荐的优惠券，引导顾客流量，均衡供需。 实现顾客标签管理的同时，把商家部分商品、套餐、服务数据化处理并且标签化，以便与目标顾客更精准匹配推荐。精准个性推荐的基础是用户标签： 提升消费者体验 大数据让链接成本变低，能实时精准地把优惠推送给最有需求的人。例如如果电影院某些场次观众很少，购物中心可向附近有需要的会员发送免费电影票，用最小成本让顾客感受到意外体验：

让服务升级 【应用案例】大悦城”购物篮”的精准化营销 会员从一开始办卡到使用，每月的消费额不同，购买商品差异，通过大数据可以分析出会员的行为习惯，从而在某一时间推送给会员某品牌的优惠券、o2o活动或艺术沙龙等精准信息，从而实现大数据背后的精准化营销。 大悦城将会员分为21个层级，为每一个层级推送完全不同但与之相应的信息。通过”综合云数据中心”为客户提供精准的个性化营销，管理层也能及时掌握每家商户的销售业绩以及市场状况提供免费的wIFI服务，将微信、微博、App连接成一个整体等，增加消费者的店内购物体验和购买转换率，让购物中心的全渠道零售管理逐渐从梦想成为可能。 利用数字科技，使用监控获取和分析线下客流信息 行业内众多的百货、购物中心、超市乃至专卖店都在使用客流监控系统，可以根据投资级别得到相应级别的数据，比如：线下数据争夺战：实体店如何玩转大数据 依靠wifi实现客流数据的采集 通过wifi对线下数据采集分析是时下购物中心掘金大数据的热门应用，购物中心希望能拥有类似在线电子商务网站cookie一样记录顾客行为模式、偏好和转化率等数据工具。 【应用案例】万达广场顾客wiFi跟踪 在整个广场搭建大wiFi和大会员体系，通过wiFi体系可以捕捉

北森-大数据驱动招聘管理创新

北森 大数据驱动招聘管理创新 招聘研讨会·深圳站 时间：2016年4月21日13:30~17:00 内容概要： 一、北森的过去、现在和未来 1．过去坐的是测评 2．现在做的是云计算平台 3．未来构建人才管理软件 二、大数据驱动招聘管理创新 1.明确我们处于大数据创新时代 2.加强内部推荐 3.简历和利用好人才库 4.关注内部和外部的用户体验 5.优化外部求职者体验 6.优化内部使用者体验 7.加强雇主品牌的建设 三、一个手机引发的挑战 1．内部推荐 ①内部推荐过程-激励 ②通过游戏提升内部推荐积极性 ③企业文化 2．人才持续吸引 3．增加与候选人粘黏性 四、如今一个优秀的招聘者所需五大功能： 1．市场能力 2．购买能力 3．销售能力 4．倡议能力 5．产品经理能力 个人启发： 1．大数据显示现今招聘的难度增加，求职者年轻化、人才特质发生改变的前提下，所需要适应市场而去做相应的调整与改变；不管是传统行业抑或是互联网行业，都需要用最新的平台，比如微信、微博、交流平台等去提升雇主品牌，增加流传度；通过信息发布，使企业员工与求职者沟通、参与雇主活动、行成社区氛围，使人才得到保留；处理传统招聘网站，还要从年轻化求职者爱用的社交工具入手，用社交网络建立人才社区； 2．对于HR的招聘，需要通过绩效激励去提高HR工作积极性，而非仅仅通过招聘平台去招聘，而需要从生活当中去积累候选人、增强与候选人的粘黏性，从而达到快速找人、完成招聘任务的目的。亦可通过游戏激励，增加互动与趣味性，使得完成招聘如同完成一项游戏般快乐与及时。 3．增加内部推荐手段激励，调动公司部门领导及员工的活跃度，增强增大公司凝聚力与荣誉感。比如说微信或者微博转发数达到多少有表彰或者奖励等； 4．简化面试流程及回馈，以最有效最快速的方法完成招聘。

时代光华运用数据思维驱动运营增长测试答案

运用数据思维驱动运营增长 课后测试 测试成绩：100.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 ? 1、电商需要警醒的第一个数据是什么？（10 分） ? A转化率高 ? B复购率 C代购商 D转化率低 正确答案:B 2、下列哪项不属于数据维度以塑造用户需求为目的的品类规划？（10 分） A数据解读 B搜索习惯 ? C垂直品类 D客户来源 正确答案:C 多选题 1、漏斗模型是数据分析中较常用的一种方法，包含了下面哪些模型？（10 分） A用户获取模型 B消费漏斗模型 C电商漏斗模型 D功能优化漏斗模型

2、通过用户带用户的方式出现的需求通常会有哪些特征？（10 分）A爆发性需求 B理性需求 C爆发型需求 D感性需求 正确答案:A C D 3、驱动用户增长的方式有哪些？（10 分） A做出真正优秀的产品 B找到战略性推广渠道 C利用病毒式传播渠道 D建立品牌的用户认知 正确答案:A B C D 4、高效的数据分析方法有哪些？（10 分） A对比分析法 B结构分析法 C交叉分析法 D漏斗分析法 正确答案:A B C D 5、真正优秀的营销我们只讲哪三件事？（10 分） A办人事 B说人话 C向前看 D要落地

6、目前电商有哪些人才？（10 分） A运营 B设计 C商务 D管理 E资源 正确答案:A B C D E 判断题 1、产品运营初创期的重点是验证产品核心价值。（10 分） ? A正确 B错误 正确答案:正确 2、在特定节日唤醒我们的用户，能让用户产生高频的平台粘性和用户的数据，又能起到狙击竞争对手的作用。（10分） ? A正确 B错误 正确答案:正确

零售业大数据分析应用案例

零售业大数据分析应用案例 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析 销售分析 商品分析 顾客分析 供应商分析 人员分析 本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险； 2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况； 3）分析企业的获利能力； 4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景； 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾 经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少 营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在 这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百 货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等； 而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路； 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据； 还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知 道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以 分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌 结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生 商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重 点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指 标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合 理配置. 4顾客分析 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾 客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行 会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,

电商运营指标体系

电商运营指标体系 电商数据运营指标体系 本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 o独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个

用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到 此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端 区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 （2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。（3）总体销售业绩指标 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 o毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的

大数据分析驱动企业商业模式的创新研究

2014年第1期(总第20期) 哈尔滨师范大学社会科学学报 Journal of Social Science of Harbin Normal University No.1，2014Total No.20 大数据分析驱动 企业商业模式的创新研究 李艳玲 （东北财经大学管理科学与工程学院，辽宁 大连116025） ［摘 要］随着大数据时代的来临，大数据发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机 遇。大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战，分析企业在应用与研究方面所面临的问题，研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路，思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境，并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓，文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新，并对大数据的发展做出展望。 ［关键词］大数据;商业模式;创新研究［中图分类号］F49 ［文献标识码］A ［文章编号］2095－0292（2014）01－0055－05 ［收稿日期］2013－11－10 ［作者简介］李艳玲，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，博士研究生，主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。 由于社会化媒体和移动互联网的日益普及， 在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信 息爆炸” 、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011年5月，美国麦肯锡全球研究院 （MGI ）发表一篇名为“Big data ：The next fron-tier for innovation ，competition and productivity ”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标） 的研究报告，“Big Data ”（大数据）这个关键词便开始流行起来。 大数据是指大小超出了传统数据库软件工具 的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V ，即大量化（Volume ）、多样化（Variety ）、快速化（Veloci-ty ），这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值（Value ），总体概括为四个特征，即4V 。 面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将 会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、 安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表 — 55—

大数据驱动的管理与决策前沿课题

大数据驱动的管理与决策前沿课题 发表时间：2019-05-06T16:18:42.677Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：杨振兴 [导读] 以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司河南郑州 450000 摘要：大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。 关键词：大数据管理与决策前沿课题； 大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 一、大数据资源管理与政策 1.大数据生态系统与开放共享机制。随着大数据在商务管理、公共管理与社会生活中作用的不断提升，以大数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统将逐步完善。对大数据生态系统基本运行机理及与之相关的大数据管理模式问题的探讨是开展广泛大数据研究的前提和先导。这方面的主要研究问题包括：大数据生态系统的治理模式重构；大数据资源的共享机制及其信息孤岛互联技术；大数据共享及治理的度量与评估；大数据产业发展的公共政策等等。 2.大数据质量分析与价值度量。大数据具有重要的战略价值，已成为世界范围内政府、组织、企业以及个人的共识，但大数据固有的稀疏性和低价值密度特性也是对其进行处理和分析所要面对的重要难题，如何从海量异构稀疏的数据中定位有价值的信息？如何判断大数据的价值？回答这些问题，就需要探讨大数据的质量及其价值度量问题。 3.大数据研究应用的权属与隐私问题。大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思，同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。在这个问题的研究上，即包括管理与治理、社会伦理、政策法规的相关内容，也包括隐私保护的信息技术的创新与突破，主要研究问题包括：大数据隐私保护机制的原理与实现方法；大数据产权问题，包括拥有、转让、接收和使用大数据权利的界定与让渡机制、大数据分析产生知识及生产效益的享有和分配等；大数据责任问题，包括大数据预测技术应用中的道德选择和责任承担的问题等、多主体协作大数据分析的责任边界问题、以及消费者/公民隐私、企业商业秘密和国家安全信息的保护政策、法规及其新技术等等。 二、基于大数据的管理与决策创新 1.大数据环境下的个体、组织、政府与市场行为机理。大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成了一个巨大的、精准映射并持续记录人类社会经济行为特征的数字世界。这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托。因此，未来的研究应特别重视大数据环境中的行为机理研究，包括个人、组织或群体、政府等参与者的行为特征及其在社会与经济管理中的意义和影响。这方面的主要研究问题包括：基于大数据的网络行为机理识别；全生命周期的顾客洞察与行为预测；社会个体/群体的网上-网下行为规律及互动机制；复杂信息环境下异质参与者个体决策行为规律；基于大数据的市场行为建模与行业、政府监管机理等等。 2.大数据环境下的复杂管理系统建模、预测与优化。大数据为管理系统的建模、预测与优化提供了丰富的可能性。这方面的研究将聚焦于建立在大数据基础上的工商管理、公共管理、社会管理等复杂管理系统的模型构建与分析，以及优化策略的设计与实现。主要研究问题包括：复杂社会网络中的行为传播扩散与预测；复杂网络体系动态规律的建模、预测与分析；基于个体大数据的服务商运营效率数据分析和优化；企业网络生态系统及其协调运作与分配机制等。 3.大数据驱动的管理决策新范式及其理论与方法。在大数据背景下，商业、运作和管理等活动呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织数据整合、多主体决策等特征。这些新特征的出现，要求设计和构建相应的管理决策分析模型和方法，从而也带来管理决策的相关理论和方法发展上的一些新挑战和新机遇。 4.基于大数据的商业/服务模式创新与风险管理理论与方法。大数据为企业全面洞察顾客行为、从而创新产品和服务、提升现有产品创造了空前的机会，同时也为风险管理提供了新的手段。主要研究问题包括：基于互联网和移动网大数据的服务模式创新及其风险管理；基于大数据的流程、业态与商业模式创新；开放经济中体系性风险的建模与管理；复杂管理系统中的大型工业与工程管理模式与决策行为演变等等。 三、大数据技术的信息科学基础 1.大数据感知、表示与数据复杂性理论。在三元世界中，数据的无边界分布、动态演变、多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征，为了有效掌握并充分利用这些数据，首先需要感知数据的存在并对复杂数据进行有效的形式化和量化的表示。大数据感知、表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特征及其外在度量指标，进而研究数据复杂性的内在机理。主要研究问题包括：多源异构分布的大数据在时间域和空间域的感知、测量及演变态势分析的理论与方法；网络空间大数据的质量评估、采样与获取方法；多源、异质数据的清洗、提炼与融合表示；富特征数据之间的相关性、差异性与交互作用力的度量方法；网络化动态演变大数据的建模与精简表达理论等等。 2.大数据存储、传输与实时处理体系结构。这方面的研究面向“人、机、物”三元世界融合环境下，探讨大规模流式数据在传输、处理和存储全生命周期内的数据处理系统体系结构的能力瓶颈。尤其是针对ZB级离线存储、PB级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战，研究高可用、高性能、易扩展、低能耗的新型数据存储结构及关键技术。主要研究问题包括：面向数据感知、传输、数据存储与高吞吐访问的新型数据全生命周期处理体系结构及其优化处理技术；面向大数据仓储与分析的数据引擎系统，包括面向数据规模和吞吐量的增长需求、数据类型以及应用的多样性的数据模型、访问接口、查询语言等；实时流数据存储和处理技术，包括流数据的实时存储和流数据

关于建立数据驱动运营(商务智能)的相关思考

关于建立数据驱动运营（商务智能）的相关思考 一、关于决策支持的相关问题——什么是数据，什么信息，什么知识，什么智慧？ 1.1数据是一组经验观察值和事实，尤其是当它们被组织起来做随后的分析的时候。数据作为事实的记录。例如：电子商城昨天的访次数是123次； 1.2 信息是被用来思考和做出决策或者得出结论的一组事实和观察。信息作为数据和意义的整合。 例如：电子商城昨天的访次数相对于前天访次数减少了10%； 1.3 知识是从经验和学习中得到的熟悉、认知以及理解。知识就是解决问题的技能，例如：对于电子商城访问次数的减少可以进行不同形式的市场推广活动——网络广告，搜索引擎营销和优化，软文，SNS等 1.4 智慧是辨别和判断什么是真的、什么是对的、什么可持续的能力，表现为洞察力、常识以及良好的判断能力。智慧就是知识的选择应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。条条大路通罗马，但是最近的并且最适合你的可能就只有一条。 例如：对于运营中的电子商城来说，需要根据自身的实际情况和可执行的目标确定一个行动方案，当然，行动方案执行之后则又会产生新的反馈，可以对方案相关的评估和修正；二、关于电子商城的决策支持系统的组成和结构 电子商务的决策支持系统，需要将运营管理中的对象最为研究和优化的对象，通过系统化，体系化和规范化的指标体系来指导实际的业务操作。主要包括以下几个重要对象和方面：2.1 市场营销推广渠道——通过市场活动的效果评估和优化，确定整体的市场渠道推广组合： 基于流量数据的市场营销活动的效果评估：花了多少钱？来了多少人？下了多少单？（广告公司的虚假流量）。 基于销量数据的市场营销活动的效果评估：花了多少钱？来了多少人？下了多少单？付了多少款？退货多少？并且有多少是回购用户和订单？ 2.2 电子商务的访客/客户：分析和评估电子商城整体客户的活跃度，忠诚度和贡献度，以实现客户关系管理，以及个性化营销。 Recency——最近一次访问，而非最近一次消费，其主要体现为电子商城用户的“活跃度”的指标。 Frequency——访问频率，而非消费频率,其主要体现为电子商城用户的“忠诚度”的指标。Monetary——消费金额，其主要体现为电子商城用户价值的“贡献度”指标。 2.3 在架的商品，以及商品的品牌和品类：通过计算整合转化率体系，完善前台网站的管理。 商品的转化率——调整转化率低的商品（特别是首页和促销活动页面），合理的清理仓库直销库存。 品牌的转化率——调整转化率低的品牌，指导相应整体电子商城的品牌策略——包括动览转转化率和动销转化率。 品类的转化率——调整转化率低的品类，指导相应整体电子商城的品类策略——包括动览转转化率和动销转化率。 备注：考虑将看得多买的少的品牌和品类下线；或者，增加相应转化率高品牌和品类的曝光率，进而提高网站资源的利用效率。 动览转化率= 被浏览的商品（品牌、品类）种类数/网站整体的种类数； 动销转化率= 被购买的商品（品牌、品类）种类数/网站整体的种类数； 2.4 价格：前台网站的在架商品，品牌和品类的价格分析，以及竞争对手的价格监控。在架商品的品牌和品类的价格分布。 被浏览商品的品牌和品类的价格分布。 被购买商品的品牌和品类的价格分布。 被支付商品的品牌和品类的价格分布。 备注：需要整合竞争对手的商品价格，以及品牌和品类数据。 2.5 销售分析：主要包括销售商品和销售订单两个维度的统计分析，以及促销活动的销售分析。