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大數(shù)據(jù)如何在企業(yè)落地

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       經(jīng)常聽到很多大數(shù)據(jù)的概念和趨勢,但是落地而務(wù)實(shí)的介紹相對較少。筆者根據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際從業(yè)經(jīng)驗(yàn),總結(jié)出數(shù)據(jù)價值金字塔在企業(yè)運(yùn)營中的應(yīng)用模型。該模型對應(yīng)的是企業(yè)運(yùn)營中的不同層面的數(shù)據(jù)需求,下文講逐層介紹。

 

數(shù)據(jù)價值金字塔

 

 

       數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺層,金字塔的最底層也是整個金字塔的基礎(chǔ)層,如果基礎(chǔ)層搭建不好,上面的應(yīng)用層也很難在企業(yè)運(yùn)營中發(fā)揮效果。沒有數(shù)據(jù)或者沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),所有的分析都是誤導(dǎo),所有的數(shù)據(jù)挖掘都是錯誤的引導(dǎo)。

       這一層的目標(biāo)是把企業(yè)的所有用戶(客戶)數(shù)據(jù)用唯一的ID串起來,包括用戶(客戶)的畫像(如性別、年齡等)、行為以及興趣愛好等,以達(dá)到全面的了解用戶(客戶)的目的。要做好有三個關(guān)鍵:1.企業(yè)需要確定打通數(shù)據(jù)的唯一ID,有的企業(yè)是用會員注冊號,有的是手機(jī)號或者身份證號等等。2.跨部門整合數(shù)據(jù)的問題。有大數(shù)據(jù)的企業(yè)通常部門都比較多,用戶(客戶)的各種行為和興趣愛好數(shù)據(jù)散落在不同部門,需要企業(yè)有意識強(qiáng)有力的去整合;3.通過技術(shù)手段和規(guī)范手段把數(shù)據(jù)管理起來,這里解決的問題是存在數(shù)據(jù)倉庫里面的數(shù)據(jù)具體的含義是什么,以及如何高效的存儲和計(jì)算,涉及到數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和計(jì)算任務(wù)調(diào)度等系統(tǒng)。

 

       業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控層。這一層首要的是搭建業(yè)務(wù)運(yùn)營的關(guān)鍵數(shù)據(jù)體系,在此基礎(chǔ)上通過智能化模型開發(fā)出來的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,監(jiān)控關(guān)鍵數(shù)據(jù)的異動,并可以快速定位數(shù)據(jù)異動的原因,輔助運(yùn)營決策,如果企業(yè)構(gòu)建了實(shí)時計(jì)算的能力,那么很多業(yè)務(wù)運(yùn)營中問題就能過及時的發(fā)現(xiàn)。

 

       用戶/客戶體驗(yàn)優(yōu)化層。這一層面主要是通過數(shù)據(jù)來監(jiān)控和優(yōu)化用戶/客戶的體驗(yàn)問題。這里面既運(yùn)用了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來監(jiān)控,也運(yùn)用非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)(如文本)來監(jiān)控體驗(yàn)的問題。前者更多的是應(yīng)用各種用戶(客戶)體驗(yàn)監(jiān)測的模型或者工具來實(shí)現(xiàn),后者更多的是通過監(jiān)測微博、論壇和企業(yè)內(nèi)部的客戶反饋系統(tǒng)的文本來發(fā)現(xiàn)負(fù)面的口碑,以及時的優(yōu)化產(chǎn)品或服務(wù)。

 

       業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控層和用戶/客戶體驗(yàn)優(yōu)化層最終希望實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營的智能化醫(yī)生。這兩層面做出的工具好比是體溫計(jì)、血壓計(jì)、B超、CT等工具,我們用這些工具就能快速透視企業(yè)運(yùn)營中那一模塊產(chǎn)生問題。

 

       精細(xì)化運(yùn)營和精細(xì)化營銷層。這層面有四方面事情:1.構(gòu)建基于用戶的數(shù)據(jù)提取和運(yùn)營工具。運(yùn)營和營銷人員通過簡單的條件配置(如選擇男性、18-24歲以及特定興趣愛好),便可把數(shù)據(jù)(用戶/客戶)提取出來,對數(shù)據(jù)背后的用戶/客戶進(jìn)行營銷或運(yùn)營活動;2.通過數(shù)據(jù)挖掘的手段提升客戶對活動的響應(yīng)(如點(diǎn)擊率),常見的算法有決策樹、邏輯回歸等等;3.通過數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行客戶生命周期管理。區(qū)別于傳統(tǒng)的客戶生命周期管理,大數(shù)據(jù)是可做到實(shí)時對不同生命周期的客戶進(jìn)行實(shí)時標(biāo)記和預(yù)警,并把有效的活動當(dāng)成商品一樣及時的推送給不同生命周期階段的客戶;4.客戶個性化推薦。主要是用個性化推薦算法實(shí)現(xiàn)根據(jù)用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產(chǎn)品,以實(shí)現(xiàn)推廣資源效率和效果最大化。

 

       數(shù)據(jù)輔助市場傳播。這一層面要做到通過“性感”的數(shù)據(jù)分析和挖掘來輔助產(chǎn)品進(jìn)行傳播,主要有兩種實(shí)現(xiàn)方式:一種是好玩的數(shù)據(jù)信息圖譜,相信大家都不喜歡看產(chǎn)品的公關(guān)軟文,而更喜歡看好玩的內(nèi)容。尤其是在網(wǎng)絡(luò)上傳播,10-29歲的網(wǎng)民占所有中國網(wǎng)民的一半多(55%,CNNIC 2013年數(shù)據(jù)),而這些用戶偏年輕、偏“屌絲”,所以這些受眾更喜歡“性感”的內(nèi)容。

       淘寶曾經(jīng)通過統(tǒng)計(jì)其購買胸罩C-Cup以上的用戶地區(qū)分布,發(fā)現(xiàn)西安的網(wǎng)民相對比例最多,并發(fā)布了這個數(shù)據(jù),說西安女生胸部最大,引起不少“屌絲”網(wǎng)民傳播。而騰訊在今年3月份則基于8億多活躍用戶首次披露“逃離北上廣”數(shù)據(jù)圖,發(fā)現(xiàn)11%的用戶在春節(jié)后逃離了北上廣。

 

       數(shù)據(jù)輔助市場傳播的另外一種方式是直接做成數(shù)據(jù)產(chǎn)品對外使用。比如,百度指數(shù)或百度過年期間做的遷徙地圖。百度東莞8小時遷徙圖的數(shù)據(jù)中可以看到,離開東莞后,去香港的人最多。那我們是不是可以簡單地得到一個信息,從香港去東莞的人最多……

 

       業(yè)務(wù)經(jīng)營分析和戰(zhàn)略分析層。這兩個層面在這里就不多說了,因?yàn)檫@兩個層面更多的是跟很多傳統(tǒng)的戰(zhàn)略分析、經(jīng)營分析層面的方法論相似,最大的差異是數(shù)據(jù)來自于大數(shù)據(jù)。但這里面有兩方面需要注意:

 

       1.有很多企業(yè)錯誤的把“業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗(yàn)優(yōu)化層”做的事情放在經(jīng)營分析或者戰(zhàn)略分析層來做。我認(rèn)為“業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗(yàn)優(yōu)化層”更多的是通過機(jī)器、算法和數(shù)據(jù)產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)的,“戰(zhàn)略分析”、“經(jīng)營分析”更多的是人來實(shí)現(xiàn)。很多企業(yè)把機(jī)器能做的事情交給了人來做,這樣導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)問題的效率較低。我的建議是,能用機(jī)器做的事情盡量用機(jī)器來做好“業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗(yàn)優(yōu)化層”,在此基礎(chǔ)上讓人來做人類更擅長的經(jīng)驗(yàn)分析和戰(zhàn)略判斷;

       2. 在變化極快的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,在業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略方向選擇上,數(shù)據(jù)很難預(yù)測業(yè)務(wù)的大發(fā)展方向,如果有人說微信這個大方向是通過數(shù)據(jù)挖掘和分析研究出來,估計(jì)產(chǎn)品經(jīng)理們會笑了。從本質(zhì)上來說,數(shù)據(jù)在精細(xì)化營銷和運(yùn)營中能起到比較好的作用,但在產(chǎn)品策劃、廣告創(chuàng)意等創(chuàng)意性的事情上,起到的作用較小。但一旦產(chǎn)品創(chuàng)意出來,就可以通過灰度測試,數(shù)據(jù)驗(yàn)證效果了。

 

      我認(rèn)為,如果能利用數(shù)據(jù)通過機(jī)器、算法、或者人工的手段,把現(xiàn)狀和問題及原因洞悉的特別清楚已經(jīng)很不錯了,這樣決策層就可以基于這些情況進(jìn)行更好的“拍腦袋”決策了。

       總之,本文只是提綱挈領(lǐng)的介紹了大數(shù)據(jù)在企業(yè)的落地方案。還有更多的細(xì)節(jié)和方法論未能展示出來。另外,大數(shù)據(jù)在不同行業(yè)的落地也許有較大的差異。因此,歡迎各行業(yè)同仁與我交流探討。

 

大數(shù)據(jù)網(wǎng)

 

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發(fā)布:2007-11-05 11:18    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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