数据资源核算案例

数据资源核算案例
一、数据资源的收集。

这家小电商公司可厉害了，在网络的各个角落收集数据。

它的网站上呢，每一个顾客的浏览记录、购买记录那都仔仔细细地存着。

比如说，顾客老王，他在一个月内登录了网站8次，每次都瞅了瞅运动鞋，最后买了一双蓝色的耐克运动鞋。

这就像老王在这个电商小世界里留下的足迹，而这些足迹就是珍贵的数据资源。

而且啊，他们还从社交媒体上收集数据。

他们在社交平台上有自己的官方账号，粉丝们的点赞、评论、分享啥的也都被记录下来。

像有个粉丝小美，在平台上分享了她从“趣购小铺”买到的超好看的连衣裙，还艾特了好几个朋友，这一下就给公司带来了新的流量和潜在顾客的数据线索。

二、数据资源的分类整理。

收集了这么多数据，就像在外面捡了一堆宝贝，得好好分类整理呀。

“趣购小铺”把顾客数据分成了好几类。

一类是基本信息，像姓名、年龄、性别这些；另一类是消费行为数据，就像前面说的老王的浏览和购买记录。

还有一类是社交互动数据，比如小美那种分享带来的关联数据。

他们把这些数据放进了不同的“小盒子”里。

基本信息就像身份证小盒子，消费行为数据是购物篮小盒子，社交互动数据则是社交圈小盒子。

这样一整理，找数据的时候就方便多啦，就像在整齐的衣柜里找衣服一样。

三、数据资源的价值核算。

那这些数据到底值多少钱呢？这可就有趣了。

首先从顾客获取成本来看。

假设“趣购小铺”在某个广告平台上花了1000元做广告，吸引了100个新顾客。

那平均每个顾客的获取成本就是10元。

但是呢，如果一个老顾客像老王那样经常购买东西，他带来的长期利润可能是100元呢。

那老王这个顾客的数据价值，从顾客终身价值的角度看，就比获取成本高多了。

再从营销效果提升方面看。

因为有了社交互动数据，他们发现像小美那样的分享可以带来新顾客。

通过统计，发现每10次分享就能带来3个新顾客，每个新顾客平均消费50元。

那这分享相关的数据就价值150元（3×50），这还不算新顾客可能变成老顾客后带来的后续价值呢。

而且啊，根据顾客的浏览和购买数据，“趣购小铺”可以更精准地给顾客推荐产品。

以前瞎推荐的时候，转化率可能只有1%，现在精准推荐后，转化率能达到5%。

假如每天有1000个顾客浏览，那以前只能卖出去10件商品，现在能卖出去50件。

按照每件商品利润10元算，就因为数据驱动的精准推荐，每天多赚了400元。

这多赚的钱，很大一部分得归功于数据资源的价值呀。

四、数据资源核算的影响。

这个数据资源核算可不得了，就像给“趣购小铺”打开了一扇新的财富大门。

老板一看，哇，原来数据这么值钱啊。

于是就更愿意在数据安全上投资了。

以前可能就随便弄个小防火墙，现在直接升级成高级安全系统，防止数据泄露，毕竟这些数据可都是宝贝啊。

而且呢，他们在数据收集和分析上也加大了投入。

以前只有一个小员工兼职搞数据，现在专门成立了一个数据团队，还买了新的数据分析软件。

因为他们知道，把数据这个金矿挖得更深，就能赚更多的钱。

总的来说，这个小电商公司的例子就告诉我们，数据资源核算就像给企业的数字资产称重，称出了价值，企业就知道该怎么对待这些宝贵的数据啦，就像知道自己家里藏着宝藏后，肯定会好好守护并且想办法让宝藏增值一样。