如何藉助大數據實現精細化

『壹』 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。

『貳』 如何利用大數據實現精細化管理

項目精細化管理之「細」是指細分對象、細分職能、細化具體工作、落實專要細。
1、首屬先是要做到細分對象，這里實際上包羅萬象。在工作上要細分起重、電焊、鋼筋等不同的施工環節，不能混為一談。
2、其次是細分職能，要求對口管理，明確各項工作的具體負責人，哪怕是掃地、端茶都需要落實到具體的人，只有這樣才能忙而不亂、忙而不慌。
3、最後精細化管理中的「細」的落腳點是落實，也就是強調執行力。不管決策、指令多麼正確，沒有最終落實，只能是紙上談兵、鏡花水月。尤其是籌建處作為這種一線工程管理單位，落實顯得尤為重要，每一項工作，安排布置後是否落實是關鍵。

『叄』 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。

『肆』 如何利用大數據進行精細化管理

項目精細化管理之「細」是指細分對象、細分職能、細化具體工作、落實要細。
首先是要做到細分對象，這里實際上包羅萬象。在工作上要細分起重、電焊、鋼筋等不同的施工環節，不能混為一談。其實和精通一個道理，只有把這些細化後，才能進行有的放矢的管理;在人的管理上要細分為業主、監理、員工、合作單位、競爭單位等，尤其是在倡導以人為本、合作雙贏的今天，項目管理日趨復雜，每一個關繫上的疏忽都可能給管理帶來不利因素。所以要求管理者要有清晰的思路，就是要在對象細化上做到胸有成竹;
其次是細分職能，要求對口管理，明確各項工作的具體負責人，哪怕是掃地、端茶都需要落實到具體的人，只有這樣才能忙而不亂、忙而不慌。當然，細分職能不是完全的分工，管理中最切忌的是各行其事，應該做到是分工不分家，齊心協力、團結一致。一個團隊，職能細分，但管理是一個整體。沒有完美的個人，只有完美的團隊。再優秀的個人，離開集體、脫離團隊，他都將一事無成;最後說細化到具體工作。實際上就是落實程序的問題，作為工程項目管理單位，具體工作不計其數，每一項管理都必須有一個程序。比如，項目年度計劃要求在×月×日前澆築混凝土，這個指令傳到工程部，工程部在下達至施工項目部，項目部再將指令下達至下面的施工班組長，班組長則要不折不扣將指令傳達到起重、測量、鋼筋、電焊、模板等一系列人員中，並積極組織完成，而安全、後勤、技術則相應作好准備，整個工程項目相關的人員自然就會圍繞一個共同目標行動起來。這樣項目經理就可以有時間來對「精品」進行思考，對全局進行把握。不然，項目經理也糾纏在這些程序中，其管理顯然不可能細化和程序化;
最後精細化管理中的「細」的落腳點是落實，也就是強調執行力。不管決策、指令多麼正確，沒有最終落實，只能是紙上談兵、鏡花水月。尤其是籌建處作為這種一線工程管理單位，落實顯得尤為重要，每一項工作，安排布置後是否落實是關鍵。沒有落實，自然就沒有進展，更談不上成績了。所以，精細化中的「細」，細到如何落實，落實各項工作要細，是項目管理的一個重點。

『伍』 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。

『陸』 在人工智慧、大數據快速發展的背景下,城市生態規劃如何助力城市精細化、動態化管理

在人工智慧、大數據快速發展的背景下，城市生態規劃可以通過以下幾個方面助力城市精細化、動態瞎信化管理：

• 數據支撐：城市生態規劃可以通過大數據技術對城市的各種數據進行收集、分析和處理，獲取城市生態環境的詳細信息，例如空氣質量、水質、噪音、交通狀況等。通過對這些數據進行分析和挖掘，可以幫助城市管理者更加准確地了解城市的生態環境狀況，為城市管理提供數據支撐。

• 智能化監測：城市生態規劃可以通過人工智慧技術對城市生態環境進行智能化監測。例如，利用感測器、監測設備等技術對城市生態環境進行實時監測，實現對城市環境污染、雜訊等指標的實時監測和分析。通過人工智慧演算法，可以實現對城市環境污染的預測和預警，從而提高城市管理的精細化和動態化水平。

• 可視化展示：城市生態規劃可以通過大數據技術和數據可視化技術，將城市生態環境數據進行可視化展示。例如，利用地圖、可視化圖表等方式展示城市生態環境數據，幫助城市管理者更加清晰地了解城市的生態環境狀況，從而提高城市管理的精細化水平。

• 精細化管理：城市生態規劃可以通過大數據技術和人工智慧技術，對城市生態環境進行精細化管理。例如，利用大數據技術對城市交通狀況進行分析和優化，實現城市交橘神陪通的智能化管理；利用人工智慧技術對城市垃圾分類進行智能化識別和處理，實現城市垃圾分類的智能化圓蠢管理。

綜上所述，城市生態規劃可以通過大數據技術和人工智慧技術，助力城市精細化、動態化管理，為城市提供更加智能、高效、可持續的生態環境管理服務。

『柒』 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。

『捌』 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。