大数据应用于企业运营(ppt文档)

用户洞察/体验优化层
（2）体验优化。
我们可以通过大数据构建各种用户体验监测模型来进行用户 体验优化。如电商用户购买行为的漏斗模型，监控用户进入 首页、查看商品产品详情、把产品放到购物车、购买以及支 付等各环节之间转化率来发现用户购物过程的体验问题；通 过大数据技术监测用户使用产品的评价以及时发现产品体验 问题，并提交给相关产品或服务部门进行调整和优化。
业务运营监控层2大关键
（1）梳理数据体系。
数据分析师和业务负责人一起梳理业务的数据体系，尤其是 对关键数据如KPI数据进行系统化的拆解和梳理。KPI数据的梳 理可以以假设该数据下跌开始进行梳理。以活跃用户为例， 假设某产品的活跃用户数下跌，一方面可以通过物理拆解的 方式层层下钻找出影响模块，即某产品的活跃用户下跌可能 是因为该产品的子模块活跃用户下跌引起，我们可以对该子 模块进一步拆解分析原因，拆解的过程也是数据体系搭建的 过程；另一方面，可以对活跃用户的相关因素进行数据化梳 理，如新老用户的构成、用户质量、推广渠道质量的变化等 多种维度进行数据化梳理；
精细化运营和营销层
这一层主要的目的是通过大数据驱动企业进行精细化运营和 营销。实现精细化运营和营销有六方面关键：
精细化运营和营销6方面关键
（1）构建基于用户的数据提取和运营工具。 运营和营销人员通过简单的条件配置（如选择男性、18-24岁 以及特定兴趣爱好），便可把用户信息提取出来，对相应的 用户进行营销或运营活动；
用户洞察/体验优化层
这一层主要是通过大数据来洞察用户行为和偏好以及监控和 优化用户的体验问题。这一层面既运用了结构化的数据来洞 察和优化，也运用非结构化的数据（如文本）来洞察和优化 。前者更多的是应用各种用户行为模型来实现，后者更多的 是通过监测微博、论坛和企业内部客服系统的文本来洞察和 优化。具体包括以下两大方面：
用户洞察/体验优化层
（1）用户洞察。
利用大数据技术抓取微博、论坛和企业客服系统等文本数据 来洞察用户对产品的关注点和走势，实时掌握用户需求及动 向；基于大数据的用户行为数据分析，并结合用户调研，深 度掌握用户潜在需求和预期；对企业内部数据进行系统化梳 理后，为企业内部数据用户搭建自助分析工具，协助企业内 部数据用户（如产品经理、营销人员）灵活提取和分析数据 ，帮助他们进行相关研究和决策；
数据基础平台层3大关键
（2）有效的解决数据孤岛问题。
拥有大数据的企业常常有多个业务部门，而且不同业务部门 的数据往往孤立，导致同一企业的用户各种行为和兴趣爱好 数据散落在不同部门，出现不同的数据孤岛，导致企业的数 据资产不能很好的整合使用。解决数据孤岛的问题，需要高 层重视并授权给公司级的中立数据部门，企业从上往下，有 意识强有力的去整合不同业务部门的数据，解决数据孤岛， 打通数据；
数据基础平台层的目标是把企业的所有用户（客户）数 据用唯一的用户ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性 别、年龄等）和用户行为等，以达到全面的了解用户（客户 ）的目的。数据基础平台层的搭建有三大关键：
数据基础平台层3大关键
（1）确定用户唯一ID。
企业需要确定打通用户（客户）数据的唯一ID，可以考虑用 会员注册号，或手机号或者身份证号等。企业在构建会员注 册体系时，最好是使用用户手机号作为会员账号，这样方便 后期整合其他外部数据源；同时使用手机号的好处在于未来 可以基于手机号向会员开展相关的营销活动；
大数据应用于企业运营
博志华
目录
大数据企业运营 应用金字塔模型
数据础平台
用户唯一ID+用户图像、数据接入系统、元数 据管理系统、计算任务调度系统。
业务运营监控
业务异动智能分析、金字塔体系、路径分析、 数据体系。
用户洞察与体验优化
用户洞察、自助分析工具、产品体验分析及 优化、口碑监测。
精细化运营与营销
业务运营监控层
业务运营监控层主要目的是帮助企业监控业务运营情况 的健康度，快速发现问题并定位问题原因。我们首先要做的 是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上开发可视化的 数据产品，监控关键数据的异动，并可以定位数据异动的原 因，辅助运营决策。在业务运营监控层，如果企业构建了实 时计算的能力，那么很多业务运营中问题就能更快的发现。 因此，业务运营监控层的工作有两大关键：
（2）构建基于大数据的CRM系统。 传统的CRM系统只关注企业内部数据，而大数据时代的CRM 不仅仅是整合企业内部数据，还需要整合更多的外部数据， 利用大数据技术获取更多实时和多元化的用户行为和偏好数 据，为企业潜在用户、存留用户打标签，构建多维度及实时 的用户视图，更有效掌握不同用户的价值，对不同用户实施 不同的营销策略；
数据基础平台层3大关键
（3）解决数据有效管理和计算的问题。
我们可以通过技术手段和规范手段把数据管理起来。重点要 解决的问题是存在数据仓库里面的数据具体的含义是什么， 以及如何高效的存储和计算。通过数据接入系统和元数据管 理系统，我们可以有效的管理数据的定义和相关计算逻辑； 通过分布式文件系统、分布式数据库等方法解决高效存储的 问题；通过大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算和 内存计算等计算模式以及大数据计算任务调度系统等方法解 决高效计算的问题。
自助提取工具、CRM.数据哇局辅助精准营 销、推广渠道之类评估与防作弊、个性化推 荐、用户生命周期管理。
业务市场传播
数据产品化、数据可视化传播。
业务经营分析
业务专题分析、财务/投资分析
战略分析
趋势战略
大数据企业运营应用金字塔模型
数据基础平台层
数据基础平台层是大数据企业运营应用金字塔的最底层 也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应 用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质 量的数据，所有的分析和数据挖掘都是误导。
业务运营监控层2大关键
（2）打造数据异动监控产品。
企业需要构建灵活和智能的数据异动监控产品，并把梳理好 的数据体系封装在数据异动监控产品中。数据异动监控产品 需要有三方面的能力：一方面，数据可视化程度高易读性好 ，通过该产品可以清晰的看到数据体系和数据间的脉络；第 二方面，通过算法实现异动原因的定位；第三方面，智能的 告警功能，一旦关键数据的关键节点出问题，并可以通过短 信、邮件等方式周知相关人员。