大數據下的精細化運營

① 大數據如何驅動精細化運營

大數據如何驅動精細化運營
隨著互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，需求也日益突出，縱觀整個互聯網領域，大數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。企業運營對於企業來說是非常重要的，因為良好的運營體系會讓企業在市場宣傳中輕松應對各種情況。當我們邁入DT數據時代的時候，企業在運營上相對應的也發生了改變，從最初的粗放式運營逐漸過渡到精細化運營。
大數據，可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商，融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。
1.企業為何要做精細化運營
隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。
對企業而言，打造精細化運營的好處在於可以對目標用戶群體或者個體進行特徵和畫像的追蹤與畫像，幫助企業分析用戶在某個時間段內容的特徵和習慣，最後讓企業形成一種根據用戶特性而打造的專屬服務。
正是因為如此，企業運營在DT數字化時代，需要進行精細化運營才能更好的從管理、營銷方面提升用戶的服務體驗，同時根據差異化的服務讓運營更加精細化。
就中國市場而言，經過幾年的積累，一般，大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作，最終對資料庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為
OLTP(Online TransactionProcess，在線事務處理)，指的就是系統運行了一段時間以後，必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。
但是，在資料庫中分散、獨立存在的大量數據對於實際分析人員來說，只是一些無法看懂的天書。分析人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象信息，畢竟，現金，一個專業的數據分析人員，是十分欠缺的。這導致企業運營的內容和形式難以拉動新用戶，同時又不能激活老用戶，這就導致企業在數字時代一定要進行運營的改變才可以抓住用戶。所以，企業運營走向精細化就是必然的趨勢。
2.大數據對精細化運營的價值
其實大數據對於企業精細化運營的價值表現在三個重要的維度：
幫助企業了解用戶從哪些渠道進來;
這些用戶關注什麼;
這些用戶是新關注的還是老用戶。
通過這三個維度的分析，可以讓企業決定自己的投放策略和方向，這完全是大數據給精細化運營帶來的價值。
在分析用戶從哪些渠道進來，可以幫助企業發現更多流量的來源和需要在哪些渠道加強投放，比如用戶是從微博、微信、論壇還是門戶網站，從而幫助企業不斷調整營銷投放，發現哪個渠道更有吸引用戶的潛力和價值，如果沒有被挖掘到，可以繼續深挖。
在分享用戶關注什麼方面，通過用戶對產品的點擊、話題的討論、內容的轉發能方面進行大數據分析，可以幫助企業有效找到用戶喜歡的興趣點和接受內容的方向，方便企業在運營內容和形式上及時作出調整。
最後，通過對用戶新老觀察分析，可以讓企業做精準運營的時候掌握好用戶的生命周期，知道什麼時候該對什麼樣的用戶進行內容上的營銷，以及幫助企業找到激活老用戶的方法。
3.大數據如何驅動精細化運營
精準數據體系的建設是一項任重而道遠的工程。只有擁有了精準的數據體系，運用合理的、科學的數據分析手段獲取的分析結果，方可為市場營銷、運營策略提供有價值意義的參考作用。
精準數據體系的建設，絕非一日一夕之功，需要在充分意識到數據分析為企業今後發展所帶來的巨大深遠價值意義的基礎上，將其視為一項長期的工作任務。通過各類可運作手段和多個相關部門的緊密配合，去將精準數據體系建設融於到日常的工作中去。
數據的獲取途徑是多種多樣的，但是歸類總結下，無外乎以下幾種：

1.公開信息的搜集與整理
比如統計局的數據、公司自己發布的年報、其他市場機構的研究報告、或者根據公開的零散信息整理，這類公布的信息，通常真實性較強，但是該項工作卻是一個日積月累的工作，需要持之以恆的不斷去搜集積累。
2.活動
數據獲取的最為精準的形式，在互聯網時代的今天，最好的表現就是「活動或者政策+互聯網「手段的結合形式。以明確的主題的活動形式，設置相應的合理的必須的「門檻「形式，讓活動參與者，填寫必備的相應我們所需的數據。
3.問卷調研
有時候為了某種目的也會收集很特別的數據，調研問卷雖然形式傳統，但是卻有其無法替代的作用意義。合理的問卷調研形式，往往會起到預期無法想像的效果。
4.技術採集
信息採集技術，信息採集系統以網路信息挖掘引擎為基礎構建而成,它可以在最短的時間內,幫您把最新的信息從不同的Internet站點上採集下來。信息採集技術是利用計算機軟體技術，針對定製的目標數據源，實時進行信息採集、抽取、挖掘、處理，將非結構化的信息從大量的網頁中抽取出來保存到結構化的資料庫中，從而為各種信息服務系統提供數據輸入的整個過程。該技術採集後的數據，信息雜亂無序，需要進行定製化的數據清洗和篩選工作。
5.購買的資料庫
市場上有很多產品化的資料庫，這個一般是以公司的名義買入口，不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機構也會購買，這類數據通常以行業性代表數據居多，而且數據一般無法滿足「時效性「，切無效數據較多。
6.咨詢行業專家
當然是有償的，這個在一些企業戰略實施項目中比較常見的。有些行業專家會專門收集和銷售數據。
海量數據是金礦銀礦，但海量數據不是金銀財寶。精準數據的獲取，是一個去粗存精的過程，面對浩瀚的結構性、非結構性的數據，傳統形式的處理已蒼白無力，需要更加專業的技術手段，更加深度的數據構建思維，並且將數據的積淀付諸於日常的工作中。
4.總結
對企業而言，打造精細化運營的好處在於可以對目標用戶群體或者個體進行特徵和畫像的追蹤與畫像，幫助企業分析用戶在某個時間段內容的特徵和習慣，最後讓企業形成一種根據用戶特性而打造的專屬服務。借用大數據會讓企業的精細化運營更加有效和有針對性，精細化數據運營，拉近了企業距離用戶最近的那道關口，借用大數據做到對用戶的精準分析可以減少市場營銷很多不必要的行為，進而提升效率和增加轉化率。

② 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營

互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。

大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。

1、大數據時代，數據如何驅動運營 

在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。

當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……

經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。

2、大數據識別有價值信息，輔助決策 

對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。

目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。

大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。

3、大數據連接、賦能、跨行業數字化 

通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。

4、如何解讀數據成了非常重要的技能 

互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。

5、企業如何利用大數據分析精準運營 

無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。

數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。

那麼，數據從何而來呢？

構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。

數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。

在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。

01、用戶分群，尋找更多的核心用戶

用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。

02、營銷轉化漏斗分析

互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。

03、客戶瀏覽來源分析

互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。

互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。

中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營

中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。

幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。

幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。

③ 如何應用大數據

一、企業為何要做精細化運營
隨著互聯網、媒體、用戶、市場的變化，企業發現過去他們所做的粗狂式運營已經不能有效的提升效率和增加企業用戶了，所以，一些企業開始找尋新的運營方式，比如逐漸轉變為CPM（每千人成本）化的精細化經營，通過這樣的運營來提升運營的效率，使企業廣告投放效率盡可能的最大化。
對企業而言，打造精細化運營的好處在於可以對目標用戶群體或者個體進行特徵和畫像的追蹤與畫像，幫助企業分析用戶在某個時間段內容的特徵和習慣，最後讓企業形成一種根據用戶特性而打造的專屬服務。
二、大數據對精細化運營的價值
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，同樣大數據給予企業做精細化運營也會提供很多幫助。比如，企業可以根據收到的大量用戶數據構建一些關於用戶體驗的檢測模型，用來分析關注企業用戶的屬性。並且利用這些模型分析出用戶使用產品或者購物行為的關鍵接觸點，然後檢測每個接觸點相互間的轉化率。
三、大數據如何驅動精細化運營
企業做運營是為了拉新、留存和促活，只有這樣才能幫助企業增加收入、提升粉絲的活躍度。在移動互聯網時代企業要做到精細化運營，一定離不開大數據的幫助。所以企業在時下想要做好精細化運營，一定要通過大數據來驅動，才有可能提升運營的效率和效果。
因為基於大數據的分析能力，可以讓企業運營做到精細化的監控和對用戶做細分，方便企業根據不同用戶的需求進行具有針對性的一對一個性化服務，讓企業的營銷內容更加精準和有效，同時可以提升整個粉絲用戶群的活躍度。

④ 大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

最近幾年，大數據在人們視野中出現的頻率越來越高，繼而也引起人們的關注。國際著名咨詢公司IDC、麥肯錫相繼發布了有關大數據的研究報告，將其比喻為「未來的金礦」，國內不少互聯網公司也開始著手部署各自的大數據戰略，作為通信行業的主要參與者和推動者，電信運營商在大數據的時代下開始試點了大數據系統的建設與應用，以充分挖掘企業的數據資產價值，創造新的利潤點。

大數據是什麼？

關於大數據的定義業界並沒有給出一個准確的定位，研究機構Gartner把大數據定義為是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產；維基百將大數據定義為無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合；《著雲台》的分析師團隊認為，「大數據」通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略是什麼？

1、優化網路：利用大數據分析，可突破傳統的智能網優以CDT和MR數據為基礎，通過3G基站的流量大數據，可以分析出哪些區域是用戶數據流量高消耗區，在這些區域建設4G基站，就能做到既精準又有效；通過對MR大數據的分析，可以知道哪些區域移動網路小區信號覆蓋不好，通過關聯CRM中的客戶信息和套餐信息，便可排出網路優化的優先順序；通過LBS系統平台，對移動通信使用者的位置和運動軌跡進行分析，有效統計熱點地區的人群出現概率，並進行基站資源配置的優化，提高了資源使用效率。

2、精準營銷：中國電信利用大數據處理平台分析呼叫中心海量語音數據，建立呼叫中心測評體系和產品關聯分析，為保險公司等提供基於自動語音識別的大數據分析服務；根據使用不同移動終端的用戶的月均流量消耗，分析出在哪些移動終端上用戶的上網體驗最佳、DOU最大，根據該數據就可制定更為科學的終端補貼策略；通過對用戶手機的通話、簡訊和空間位置等信息進行處理，提取用戶通信行為的時空規則性和重復性，實現定向精確的終端營銷和個性化內容業務推薦。

3、深度擁抱大數據:大數據的時代已經來臨，因此電信運營商可以強化規劃引導、實現大數據建設全面統籌。電信運營商應針對不同的應用場景選取合適的技術進行大數據建設，在集團和省公司層面分別指定部門統一組織開展整個集團和省公司層面的大數據規劃，在規劃的指引下，實現大數據建設與應用的全面統籌，包括：清理分散在各部門中的數據資產，開展應用規劃，明確應用建設與運營分工，建設運營商集團和省公司層面統一的大數據基礎平台等。

4、精細運營：天津網站建設-文率科技建議電信可以使用Hadoop等大數據處理工具，通過分析用戶的興趣圖譜、關系圖譜、行為定向，再結合自身的業務推出量身定製的服務。如：針對出差較多的商務人士，向他們推薦漫遊套餐；對愛好移動上網的用戶，向他們提供流量包……這本身就屬於大數據應用的范疇，而且，運營商通過對業務資源和財務等數據的綜合分析，可以讓決策層進行快速的市場決策，從而有搶占市場的先機。

5、客戶維系：分析用戶的終端所支撐的系統，然後向客戶推薦比客戶目前使用系統更好的系統，如:客戶目前使用的終端是支撐的是3G，那麼我們可以向客戶推薦比3G更好的4G，繼而提升客戶體驗，降低用戶流失率；通過分析客戶通話對象結構轉移、使用量變化、上網行為漂移、套餐飽和度下降，分析出客戶離網傾向及繳費異常傾向，及時進行客戶維系與挽留。

在大數據的時代止步不前的話只能走向滅亡，天津西青網站建設http://www.xiangrisheng.net 發現在大數據的時代下中國聯通建立了用戶上網大數據分析系統，利用收集的用戶上網記錄解決用戶透明消費問題, 並使用其中的數據做客戶的精細化營銷；中國移動建立網路資源的大數據系統，改進對用戶專線提供的速度，建立微營銷大數據分析系統，實現定向精確營銷、差異化的合作夥伴後向能力保障和智慧城市管理。

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⑤ 企業怎樣利用大數據分析做精細化運營

knowlesys輿情認為：

企業怎樣利用大數據做精細化運營？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

⑥ 大數據時代，如何使用精細化運營模式輕松開店鋪

通常企業可以從以下三個方面流程實現大數據的應用全面整合管理：

營銷管理
是從營銷活動的策劃到營銷活動的執行和監控，到營銷費用的核銷審批，到營銷效果的分析和評估。大數據時代，互聯網的信息不對稱讓網上信息種類繁雜，各行各業每時每刻都在產生著無數的碎片信息，傳統行業需要投入巨大的人工成本去進行營銷，而百會CRM可以通過對關鍵詞的的搜索再把信息進行審查，過濾掉無用的線索。提高營銷管理的效率。

銷售管理
眾所周知，銷售人員是決定企業經營情況的重要環節。隨著企業擴張，銷售團隊壯大，如何學習和應用最佳銷售人員的管理經驗和行為方式成為關鍵問題。而百會CRM系統可以實現良好的銷售行為的細分精準化。百會CRM用系統化的管理，精細化管理營銷的活動，同時可以根據系統篩選出目標客戶，精準地定位在目標客戶上，根據區分不同營銷對象來規劃市場活動和推動營銷層次。同時完成營銷活動的評價機制。降低企業運營成本，提高工作效率，擴展市場份額和增加銷量。

服務管理
服務管理是企業模塊中很容易被忽視的一塊，特別是售後服務，但是售後服務給企業帶來的附加價值是很大的，很多企業都沒有意識到這點。百會CRM的應用可以建立多種客戶溝通渠道，及時收集客戶反饋意見以及需求，完善客戶服務請求處理流程，提高響應速度以及服務質量，並對銷售執行過程進行有效監控和評估。

⑦ 大數據對游戲精細化運營的意義

大數據對游戲精細化運營的意義

在大數據時代來臨之際，移動互聯網面臨的挑戰有哪些?如何在大數據的背景下做到精細化運營?移動游戲又如何和大數據相結合，在未來找准自己的等位?帶著這一系列問題，今天來看看騰訊數據平台部王滔是如何理解的。

王滔(taowang):騰訊數據平台部高級產品經理，曾任職網路數據部門，對基於大數據的移動分析架構設計、移動APP運營以及移動信息推送有豐富的經驗，騰訊雲分析、騰訊移動推送信鴿項目負責人。

以下是采訪實錄：

王滔：移動游戲和端游頁游最大的區別就是有了渠道的整合。在端游時代，並沒有專門的渠道把游戲放在一起，玩家可能只知道CF或者是DNF，但是卻很難知道這些游戲的競品有哪些，在哪裡。但是到了移動游戲或者說移動互聯網時代，由於有了像APP Store，GooglePlay和國內眾多渠道，游戲或者應用就會被放在一起比較。這樣就導致了兩個結果，第一，用戶很清楚自己有多少個選擇，並且會知道每一款游戲或者應用的評分是怎麼樣的。第二，用戶的切換成本會降低了許多。舉個例子，在PC時代，大家看新聞都會慣性地上同一個門戶網站，並沒有人會告訴你各個門戶的排名和得分之類的信息，在同一個垂直領域並沒有知道他們的排名是怎麼樣的。但在移動互聯網時代，這個格局已經明顯的改變了，你的游戲或者應用是和很多開發者一起去競爭。特別是在APPStore上，你是和全球的開發者競爭。

騰訊數據平台部王滔:大數據對游戲精細化運營的意義

其次，隨著信息的扁平化，全球信息的交流已經越來越快，時間差也漸漸減少，可能大城市發生的事情一分鍾之後整個小山村裡面的人都知道了。如果說10年前還是賺的是信息不對稱的錢的話，隨著大數據、信息化的時代到來，你的游戲或者應用要脫穎而出，就變得非常困難。

王滔：現在我發現很多用戶都有一個特徵，就是喜歡把Top5的游戲都下載下來再進行帥選。所以如何做到差異化，我認為要抓住玩家的最重要一點還是是畫面，其實每個人都是外面協會，這個是不可否認的。所以說怎麼用畫面在游戲的前五分鍾抓住玩家是最最重要的。因為那時候玩家還沒有接觸到你游戲的核心玩法。

留住用戶第二步，可以在三十分鍾內製造一個小高潮。可以設置一些很絢麗的戰斗，或者讓用戶去戰勝一些有挑戰性的副本，千萬不能在讓游戲一開始非常平緩。第一天開始之後就可以讓用戶接觸游戲的核心玩法，告訴自己和別人有什麼不同，自己的創新之處在哪。用戶在一關關地過關的同時，開發者其實也是在過關，五分鍾、三十分鍾、一天，如何讓用戶留下來，才去考慮如何讓用戶去付費。

通過你們對大數據的分析，導致玩家離開游戲的最重要原因有哪些?

王滔：我們在微信和其他的游戲做了非常大量的統計，設定了幾百個變數，通過騰訊對每天過億的用戶計算，最後發現了影響玩家去留的最大因素就是兩點。

騰訊數據平台部王滔:大數據對游戲精細化運營的意義

1.挫敗感

挫敗感是影響用戶留存的最重要因素。我們通過對「失敗數」、「連續失敗數」、「任務完成情況」等這些數據，我們可以看到，一旦這些數值超過一定的量，玩家離開游戲的流失率就會大大增加。通過對數據的研究，發現用戶通過率比游戲設定的時候低的時候，這個時候就可以通過降低游戲的難度來提升用戶留存。

對於那些因為挫敗感離開了游戲的用戶，我們可以同對消息的推送或者運營的活動把他們拉回到游戲裡面來。對於那些搖搖欲墜的用戶，我們可以送他一些道具或者禮包，幫助他通過面對的困難。所以這個就需要數據的支付，針對每一個用戶，選擇適合他們的運營，做精細化運營。

2.孤獨感

現在的移動游戲總有一種孤獨感。同樣是網游，在端游時代，類似公會、國戰、幫派這些玩法，大家用Q群或者YY在相互聯系，大家的聯系非常非常高。但是現在的移動游戲都在各大孤獨的感覺，所謂的網游都像是單機游戲一樣。每一款游戲到中後期最重要的一定是社交因素。到目前為止，移動游戲在社交這方面還沒有突破性的進展，現在的社交元素只是淺層次的社交。在端游時代，有很多中重度玩家，每天都和另外的玩家一起去打副本、PvP，這樣才是最有效的留住玩家的方法。

社交感差導致玩家的孤獨感，才是移動游戲平均壽命比較短的原因。一些好的端游和頁游壽命長達10年，而在移動游戲時代，游戲壽命能有半年有已經非常不錯了，很多開發商把游戲做出來撈一筆就走了。那些壽命比較長的游戲，玩家都是有感情在裡面的，主要是裡面有一群好的兄弟，這些才是大家留在一款游戲裡面的最重要因素。現在的手游也是比較欠缺的。通過我們的數據統計，玩家的好友數量和在游戲上的時常是成正比的，好友數量越多，玩家在游戲裡面的時間是越長的。

產品push的意義在哪裡，對於移動游戲又有何作用?

王滔：玩過類似COC游戲的玩家，這些游戲有一個特點，就是以時間或者體力作為付費點。而很多不願意付費的玩家，在建築正在修建或者體力回復的時候都會其做其他事情。但是大家去做其他事情的時候就很容易把游戲忘記掉，所以這個適合推送就起到了一個十分重要的作用了。如果在建築修建完成或者是體力恢復的時候有本地消息的同時，玩家會很快地回到游戲裡面嗎，繼續戰斗。我們做過統計，一款游戲在有推送的情況下同時在線率會比沒有推送的時候提高50%，這些都是有真實數據支撐的。

而且通過我們的信鴿Pro，還能精準地知道每一個用戶、每一個玩家的付費風格，游戲時長等等，再來做一個精準的推送，提供成功率。

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⑧ 如何運用大數據做好精細化營銷

現在大數據不斷發展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大數據來進行精準營銷呢？

1、針對性營銷

大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。

2、社交化營銷-善融商務

人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平台，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的互聯網平台，依據大量的客戶需求數據，進轎培鉛行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平台返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。

3、信用風險評估

銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基閉好於大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。

4、欺詐風險管理

信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。

5、提升客戶體驗

銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。

6、需求分析和產品創新

大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面中散對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

7、運營效率提升

大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。

8、決策支持

大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大數據和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對採集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

⑨ 如何利用大數據實現精細化運營

通常企業可以從以下三個方面流程實現大數據的應用全面整合管理：

營銷管理
是從營銷活動的策劃到營銷活動的執行和監控，到營銷費用的核銷審批，到營銷效果的分析和評估。大數據時代，互聯網的信息不對稱讓網上信息種類繁雜，各行各業每時每刻都在產生著無數的碎片信息，傳統行業需要投入巨大的人工成本去進行營銷，而百會CRM可以通過對關鍵詞的的搜索再把信息進行審查，過濾掉無用的線索。提高營銷管理的效率。

銷售管理
眾所周知，銷售人員是決定企業經營情況的重要環節。隨著企業擴張，銷售團隊壯大，如何學習和應用最佳銷售人員的管理經驗和行為方式成為關鍵問題。而百會CRM系統可以實現良好的銷售行為的細分精準化。百會CRM用系統化的管理，精細化管理營銷的活動，同時可以根據系統篩選出目標客戶，精準地定位在目標客戶上，根據區分不同營銷對象來規劃市場活動和推動營銷層次。同時完成營銷活動的評價機制。降低企業運營成本，提高工作效率，擴展市場份額和增加銷量。

服務管理
服務管理是企業模塊中很容易被忽視的一塊，特別是售後服務，但是售後服務給企業帶來的附加價值是很大的，很多企業都沒有意識到這點。百會CRM的應用可以建立多種客戶溝通渠道，及時收集客戶反饋意見以及需求，完善客戶服務請求處理流程，提高響應速度以及服務質量，並對銷售執行過程進行有效監控和評估。