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[数据库]数据化运营—企业持续增长的秘密


随着社会经济的发展,特别是互联网的发展,企业的数据呈现几何级的增长,大数据在过去的几年里一直是一个非常非常火的概念,并且一直在持续。但与此同时,企业对于数据的理解和应用却大相径庭。有一部分企业通过数据分析和挖掘能够降低企业成本,提升业绩,但也有一些企业对于数据的分析和应用停留在较浅层次。所以,数据分析价值的体现关键在于如何应用。

数据分析帮助企业发现并诊断问题

很多企业会利用数据分析大屏来监测数据和指标,它就像一个体检报告,能够帮助企业实时观测到企业的运营状态,及时发现问题并解决。

举个电商的经典应用,如果某日流量下降了百分之三十,分析得出流量的下降是来自于PC平台,然后进一步地细分各个PC渠道,会发现可能是竞价投放上有一个较大的下滑。那么决策者获得这些信息后,能够在第一时间通过这些信息做出最利于企业的一个决策,降低损失。这样的分析应用在我们公司是基于帆软的产品来开发的。

但这样的应用并不是布局好就行了,有些企业在布局这样的应用时,设计方面本身有问题。比如一天的销售数据6万,只是呈现数据,并没有对比,无法体现好坏;有的会将周一的销售额和周日对比,显然无可比性。再比如,假如销售额下降了,有5款产品,我们要分析每个产品的销售额,细分下降的原因,一层层钻取,有可能涉及几十个图表,信息就变得庞杂。行之有效的方法是筛选几个最重要的指标做分析,或者设立一个“健康指数”来综合评价企业运营状况。

数据分析帮助企业做精细化运营
很多企业都会运用这样一张矩阵图,这是市场投放和经济管理上常见的应用,有助于最大化投入产出比。例如,制订了这样一个目标,每投入1元产出2元,期限是6个月,团队有可能在初期投入并没有达到目标收入,对于未来能否在六个月里带来两块钱的回报是疑惑的,这些都需要数据分析的进一步辅助,由此就衍生了精细化运营。
比如推送一个酒店的推荐信息,我们会通过时间、地点、消费水平、最近消费时间等条件去筛选出目标用户,做到精细化甚至个性化的运营,包括产品界面上的各种推荐。

数据分析在产品和人力管理方面的应用
在产品管理方面,我们通过OTA平台的数据去分析预测某时间段,这个区域的这家酒店大约能卖多少个房间,然后与酒店商家谈合作,或者综合该区域总体酒店销售情况数据,来制定更好的策略。
在人力管理方面,尤其是客服节假日的排班,通过提前预测每一小时甚至每一分钟的通话量,去优化配置人力资源,可以提升被排班人员的满意度。
数据分析提升企业效益
在流量成本日益提升的今天,如何在流量价格定性的情况下,把我们整体效益做到最高,在互联网行业,有两个最常见的场景,一个叫提升转化率,一个叫提升交叉购买。用户从首页到列表到详情到下单付款,再到支付成功页面,每一个流程都有可能导致流失,提升转化率其实就是对每一个环节转化率的一个提升。理论上每个环节的转化率都可以提升,但每个环节提升的难度不同,所以尽可能优先提升降低变动大的转化率。比如本月从详情到下单支付页面的、转化率是50%,但历史上曾达到75%,那现阶段的目标是提升回75%。
除了提升转化率之外,还有一个非常常见的应用就是提升交叉购买,类似啤酒尿布的案例。
可以把一些关联性很强的东西放在一起。提升交叉购买的场景一共有两种情况:
1、通过关联规则把不知道可能产品之间会被用户购买的产品的组合呈现给客户。
2、两个可以被交叉购买的产品但是购买率很低,这个时候我们就要去提升购买率。
比如旅游行业的机票+酒店购买,一些购买航程较长机票的用户大多是有住酒店需求的,所以在购买机票的同时推荐合适价位的酒店能起到交叉购买的结果。但也有一些需要注意的,比如不同用户推荐适合档次的酒店;分别单独购买机票和酒店的用户,考虑到用户体验,可以不用推荐。
所以,通过数据分析很多场景都有很大的提升空间。合理利用数据,将数据分析应用到业务管理是现在也是未来的发展趋势。