大数据如何在企业落地

我经常听到很多关于大数据的概念和趋势，但是很少有实际的介绍。基于互联网和数据领域的实践经验，总结了数据价值金字塔在企业运营中的应用模式。该模型对应于企业运营中不同级别的数据需求，这将在下面逐层描述。我经常听到很多关于大数据的概念和趋势，但是很少有实际的介绍。基于互联网和数据领域的实践经验，总结了数据价值金字塔在企业运营中的应用模式。该模型对应于企业运营中不同级别的数据需求，这将在下面逐层描述。

数据基础平台层，金字塔的底层也是整个金字塔的基础层。如果基础层没有很好地构建，上层应用层也很难在企业运营中发挥作用。没有数据或高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的指导。

该层的目标是用一个唯一的标识串入企业的所有用户(客户)数据，包括用户(客户)的肖像(如性别、年龄等)。)、行为和爱好等。，从而达到充分了解用户(顾客)的目的。做好工作有三个关键:1。企业需要确定唯一的标识来获取数据。有些企业使用会员注册号，有些是手机号码或身份证号码等。2.跨部门集成数据的问题。大数据企业通常有多个部门，用户(客户)关于各种行为和兴趣的数据分散在不同的部门，这就要求企业有意识地、有效地进行整合。3.通过技术和规范手段管理数据。这里要解决的问题是数据仓库中存储的数据的具体含义是什么，以及如何高效地存储和计算，涉及到数据访问系统、元数据管理系统和计算任务调度系统。

业务运营监控层。这一级的第一件事是为业务运营建立一个关键的数据系统。在此基础上，通过智能模型开发的数据产品可以监控关键数据的变化，并可以快速定位数据变化的原因，以帮助业务决策。如果企业建立实时计算能力，就可以及时发现业务运营中的许多问题。

用户/客户体验优化层。此级别主要是通过数据来监控和优化用户/客户体验。它既使用结构化数据来监控，也使用非结构化数据(例如文本)来监控体验问题。前者更多地是通过使用各种模型或工具进行用户(客户)体验监控来实现，而后者更多地是通过监控企业内部的微博、论坛和客户反馈系统的文本来发现负面口碑并及时优化产品或服务来实现。

业务运营监控层和用户/客户体验优化层最终希望实现企业运营的智能医生。在这两个层面上制造的工具就像温度计、血压计、b超、CT和其他工具。使用这些工具，我们可以快速地看到企业运营模块中出现的问题。

精细化运作和精细化营销层。这个层次有四个方面:1 .构建基于用户的数据提取和操作工具。运营和营销人员可以通过简单的条件配置(如选择男性、18-24岁和特定兴趣)提取数据(用户/客户)，并为数据背后的用户/客户开展营销或运营活动；2.通过数据挖掘提高客户对活动的响应(如点击率)。常见的算法包括决策树、逻辑回归等。3.通过数据挖掘进行客户生命周期管理。与传统的客户生命周期管理不同，大数据可以实时标记和警告不同生命周期的客户，并及时将不同生命周期阶段的有效活动作为商品推给客户。4.顾客个性化推荐。它主要采用个性化推荐算法，根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或产品，从而实现促销资源效率和效果的最大化。

数据有助于市场传播。在这方面，主要有两种方法通过“性感的”数据分析和挖掘来帮助产品的传播:一种是好玩的数据信息地图。我相信每个人都不喜欢阅读产品的软性公关文章，而是喜欢阅读有趣的内容。特别是在互联网上，10-29岁的网民*国网民总数的一半以上(55%，中国互联网络信息中心2013年的数据)，而这些用户更年轻，更“屌丝”，所以这些观众更喜欢“性感”的内容。

淘宝网曾通过计算购买C罩杯以上文胸的用户的地理分布发现，Xi的网民比例最高，并发布了这一数据，称Xi的女性胸部最大，导致许多“屌丝”网民传播开来。另一方面，腾讯今年3月发现，根据8亿多活跃用户首次披露的“逃离北上官”数据图表，春节过后，腾讯11%的用户逃离北上官。

数据辅助市场传播的另一种方式是直接制作供外部使用的数据产品。例如，百度索引或百度在春节期间制作的迁移图。根据百度8小时的东莞迁移地图，离开东莞后去香港的人数最多。我们能不能简单地得到一个信息，大多数人从香港去东莞...

企业管理分析和战略分析。这里没有提到这两个层次，因为这两个层次更类似于许多传统战略分析和业务分析层次的方法。最大的区别是数据来自大数据。但是有两个方面需要注意:

1.许多企业错误地将“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”放在业务分析或战略分析层。我认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品实现的，“战略分析”和“业务分析”更多的是通过人来实现的。许多企业把机器能做的事情交给了人，这导致了发现问题的低效率。我的建议是，在“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”中，尽可能用机器做可以做的事情，在此基础上，人们可以做更好的体验分析和战略判断。

2.在瞬息万变的互联网领域，数据很难根据业务战略方向的选择来预测业务的主要发展方向。如果有人说微信是通过数据挖掘和分析开发的，估计产品经理会笑。从本质上来说，数据在良好的营销和运营中可以发挥更大的作用，但在产品规划和广告创意等创造性的事情中，它的作用就小了。然而，一旦产品有创意，它可以通过灰度测试，数据可以验证效果。

在我看来，如果能够通过机器、算法或人工手段使用数据来清楚地了解当前的情况、问题和原因，以便决策者能够根据这些情况做出更好的“明智”决策，那将是非常好的。