大数据下的精细化运营

① 大数据如何驱动精细化运营

大数据如何驱动精细化运营
随着互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，需求也日益突出，纵观整个互联网领域，大数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入DT数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
1.企业为何要做精细化运营
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
正是因为如此，企业运营在DT数字化时代，需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。
就中国市场而言，经过几年的积累，一般，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为
OLTP(Online TransactionProcess，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。
但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于实际分析人员来说，只是一些无法看懂的天书。分析人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息，毕竟，现金，一个专业的数据分析人员，是十分欠缺的。这导致企业运营的内容和形式难以拉动新用户，同时又不能激活老用户，这就导致企业在数字时代一定要进行运营的改变才可以抓住用户。所以，企业运营走向精细化就是必然的趋势。
2.大数据对精细化运营的价值
其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度：
帮助企业了解用户从哪些渠道进来;
这些用户关注什么;
这些用户是新关注的还是老用户。
通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。
在分析用户从哪些渠道进来，可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放，比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站，从而帮助企业不断调整营销投放，发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值，如果没有被挖掘到，可以继续深挖。
在分享用户关注什么方面，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。
最后，通过对用户新老观察分析，可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。
3.大数据如何驱动精细化运营
精准数据体系的建设是一项任重而道远的工程。只有拥有了精准的数据体系，运用合理的、科学的数据分析手段获取的分析结果，方可为市场营销、运营策略提供有价值意义的参考作用。
精准数据体系的建设，绝非一日一夕之功，需要在充分意识到数据分析为企业今后发展所带来的巨大深远价值意义的基础上，将其视为一项长期的工作任务。通过各类可运作手段和多个相关部门的紧密配合，去将精准数据体系建设融于到日常的工作中去。
数据的获取途径是多种多样的，但是归类总结下，无外乎以下几种：

1.公开信息的搜集与整理
比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理，这类公布的信息，通常真实性较强，但是该项工作却是一个日积月累的工作，需要持之以恒的不断去搜集积累。
2.活动
数据获取的最为精准的形式，在互联网时代的今天，最好的表现就是“活动或者政策+互联网“手段的结合形式。以明确的主题的活动形式，设置相应的合理的必须的“门槛“形式，让活动参与者，填写必备的相应我们所需的数据。
3.问卷调研
有时候为了某种目的也会收集很特别的数据，调研问卷虽然形式传统，但是却有其无法替代的作用意义。合理的问卷调研形式，往往会起到预期无法想象的效果。
4.技术采集
信息采集技术，信息采集系统以网络信息挖掘引擎为基础构建而成,它可以在最短的时间内,帮您把最新的信息从不同的Internet站点上采集下来。信息采集技术是利用计算机软件技术，针对定制的目标数据源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，将非结构化的信息从大量的网页中抽取出来保存到结构化的数据库中，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。该技术采集后的数据，信息杂乱无序，需要进行定制化的数据清洗和筛选工作。
5.购买的数据库
市场上有很多产品化的数据库，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也会购买，这类数据通常以行业性代表数据居多，而且数据一般无法满足“时效性“，切无效数据较多。
6.咨询行业专家
当然是有偿的，这个在一些企业战略实施项目中比较常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据。
海量数据是金矿银矿，但海量数据不是金银财宝。精准数据的获取，是一个去粗存精的过程，面对浩瀚的结构性、非结构性的数据，传统形式的处理已苍白无力，需要更加专业的技术手段，更加深度的数据构建思维，并且将数据的积淀付诸于日常的工作中。
4.总结
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，精细化数据运营，拉近了企业距离用户最近的那道关口，借用大数据做到对用户的精准分析可以减少市场营销很多不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。

② 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营

互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。

大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。

1、大数据时代，数据如何驱动运营 

在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。

当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……

经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。

2、大数据识别有价值信息，辅助决策 

对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。

目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。

大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。

3、大数据连接、赋能、跨行业数字化 

通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。

4、如何解读数据成了非常重要的技能 

互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。

5、企业如何利用大数据分析精准运营 

无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。

数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。

那么，数据从何而来呢？

构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。

数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。

在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。

01、用户分群，寻找更多的核心用户

用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。

02、营销转化漏斗分析

互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。

03、客户浏览来源分析

互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。

互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。

中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营

中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。

帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。

帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。

③ 如何应用大数据

一、企业为何要做精细化运营
随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
二、大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
三、大数据如何驱动精细化运营
企业做运营是为了拉新、留存和促活，只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营，一定离不开大数据的帮助。所以企业在时下想要做好精细化运营，一定要通过大数据来驱动，才有可能提升运营的效率和效果。
因为基于大数据的分析能力，可以让企业运营做到精细化的监控和对用户做细分，方便企业根据不同用户的需求进行具有针对性的一对一个性化服务，让企业的营销内容更加精准和有效，同时可以提升整个粉丝用户群的活跃度。

④ 大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

最近几年，大数据在人们视野中出现的频率越来越高，继而也引起人们的关注。国际著名咨询公司IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告，将其比喻为“未来的金矿”，国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略，作为通信行业的主要参与者和推动者，电信运营商在大数据的时代下开始试点了大数据系统的建设与应用，以充分挖掘企业的数据资产价值，创造新的利润点。

大数据是什么？

关于大数据的定义业界并没有给出一个准确的定位，研究机构Gartner把大数据定义为是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；维基百将大数据定义为无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合；《著云台》的分析师团队认为，“大数据”通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略是什么？

1、优化网络：利用大数据分析，可突破传统的智能网优以CDT和MR数据为基础，通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效；通过对MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出网络优化的优先顺序；通过LBS系统平台，对移动通信使用者的位置和运动轨迹进行分析，有效统计热点地区的人群出现概率，并进行基站资源配置的优化，提高了资源使用效率。

2、精准营销：中国电信利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据，建立呼叫中心测评体系和产品关联分析，为保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析服务；根据使用不同移动终端的用户的月均流量消耗，分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略；通过对用户手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取用户通信行为的时空规则性和重复性，实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。

3、深度拥抱大数据:大数据的时代已经来临，因此电信运营商可以强化规划引导、实现大数据建设全面统筹。电信运营商应针对不同的应用场景选取合适的技术进行大数据建设，在集团和省公司层面分别指定部门统一组织开展整个集团和省公司层面的大数据规划，在规划的指引下，实现大数据建设与应用的全面统筹，包括：清理分散在各部门中的数据资产，开展应用规划，明确应用建设与运营分工，建设运营商集团和省公司层面统一的大数据基础平台等。

4、精细运营：天津网站建设-文率科技建议电信可以使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务。如：针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而有抢占市场的先机。

5、客户维系：分析用户的终端所支撑的系统，然后向客户推荐比客户目前使用系统更好的系统，如:客户目前使用的终端是支撑的是3G，那么我们可以向客户推荐比3G更好的4G，继而提升客户体验，降低用户流失率；通过分析客户通话对象结构转移、使用量变化、上网行为漂移、套餐饱和度下降，分析出客户离网倾向及缴费异常倾向，及时进行客户维系与挽留。

在大数据的时代止步不前的话只能走向灭亡，天津西青网站建设http://www.xiangrisheng.net 发现在大数据的时代下中国联通建立了用户上网大数据分析系统，利用收集的用户上网记录解决用户透明消费问题, 并使用其中的数据做客户的精细化营销；中国移动建立网络资源的大数据系统，改进对用户专线提供的速度，建立微营销大数据分析系统，实现定向精确营销、差异化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。

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⑤ 企业怎样利用大数据分析做精细化运营

knowlesys舆情认为：

企业怎样利用大数据做精细化运营？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

⑥ 大数据时代，如何使用精细化运营模式轻松开店铺

通常企业可以从以下三个方面流程实现大数据的应用全面整合管理：

营销管理
是从营销活动的策划到营销活动的执行和监控，到营销费用的核销审批，到营销效果的分析和评估。大数据时代，互联网的信息不对称让网上信息种类繁杂，各行各业每时每刻都在产生着无数的碎片信息，传统行业需要投入巨大的人工成本去进行营销，而百会CRM可以通过对关键词的的搜索再把信息进行审查，过滤掉无用的线索。提高营销管理的效率。

销售管理
众所周知，销售人员是决定企业经营情况的重要环节。随着企业扩张，销售团队壮大，如何学习和应用最佳销售人员的管理经验和行为方式成为关键问题。而百会CRM系统可以实现良好的销售行为的细分精准化。百会CRM用系统化的管理，精细化管理营销的活动，同时可以根据系统筛选出目标客户，精准地定位在目标客户上，根据区分不同营销对象来规划市场活动和推动营销层次。同时完成营销活动的评价机制。降低企业运营成本，提高工作效率，扩展市场份额和增加销量。

服务管理
服务管理是企业模块中很容易被忽视的一块，特别是售后服务，但是售后服务给企业带来的附加价值是很大的，很多企业都没有意识到这点。百会CRM的应用可以建立多种客户沟通渠道，及时收集客户反馈意见以及需求，完善客户服务请求处理流程，提高响应速度以及服务质量，并对销售执行过程进行有效监控和评估。

⑦ 大数据对游戏精细化运营的意义

大数据对游戏精细化运营的意义

在大数据时代来临之际，移动互联网面临的挑战有哪些?如何在大数据的背景下做到精细化运营?移动游戏又如何和大数据相结合，在未来找准自己的等位?带着这一系列问题，今天来看看腾讯数据平台部王滔是如何理解的。

王滔(taowang):腾讯数据平台部高级产品经理，曾任职网络数据部门，对基于大数据的移动分析架构设计、移动APP运营以及移动信息推送有丰富的经验，腾讯云分析、腾讯移动推送信鸽项目负责人。

以下是采访实录：

王滔：移动游戏和端游页游最大的区别就是有了渠道的整合。在端游时代，并没有专门的渠道把游戏放在一起，玩家可能只知道CF或者是DNF，但是却很难知道这些游戏的竞品有哪些，在哪里。但是到了移动游戏或者说移动互联网时代，由于有了像APP Store，GooglePlay和国内众多渠道，游戏或者应用就会被放在一起比较。这样就导致了两个结果，第一，用户很清楚自己有多少个选择，并且会知道每一款游戏或者应用的评分是怎么样的。第二，用户的切换成本会降低了许多。举个例子，在PC时代，大家看新闻都会惯性地上同一个门户网站，并没有人会告诉你各个门户的排名和得分之类的信息，在同一个垂直领域并没有知道他们的排名是怎么样的。但在移动互联网时代，这个格局已经明显的改变了，你的游戏或者应用是和很多开发者一起去竞争。特别是在APPStore上，你是和全球的开发者竞争。

腾讯数据平台部王滔:大数据对游戏精细化运营的意义

其次，随着信息的扁平化，全球信息的交流已经越来越快，时间差也渐渐减少，可能大城市发生的事情一分钟之后整个小山村里面的人都知道了。如果说10年前还是赚的是信息不对称的钱的话，随着大数据、信息化的时代到来，你的游戏或者应用要脱颖而出，就变得非常困难。

王滔：现在我发现很多用户都有一个特征，就是喜欢把Top5的游戏都下载下来再进行帅选。所以如何做到差异化，我认为要抓住玩家的最重要一点还是是画面，其实每个人都是外面协会，这个是不可否认的。所以说怎么用画面在游戏的前五分钟抓住玩家是最最重要的。因为那时候玩家还没有接触到你游戏的核心玩法。

留住用户第二步，可以在三十分钟内制造一个小高潮。可以设置一些很绚丽的战斗，或者让用户去战胜一些有挑战性的副本，千万不能在让游戏一开始非常平缓。第一天开始之后就可以让用户接触游戏的核心玩法，告诉自己和别人有什么不同，自己的创新之处在哪。用户在一关关地过关的同时，开发者其实也是在过关，五分钟、三十分钟、一天，如何让用户留下来，才去考虑如何让用户去付费。

通过你们对大数据的分析，导致玩家离开游戏的最重要原因有哪些?

王滔：我们在微信和其他的游戏做了非常大量的统计，设定了几百个变量，通过腾讯对每天过亿的用户计算，最后发现了影响玩家去留的最大因素就是两点。

腾讯数据平台部王滔:大数据对游戏精细化运营的意义

1.挫败感

挫败感是影响用户留存的最重要因素。我们通过对“失败数”、“连续失败数”、“任务完成情况”等这些数据，我们可以看到，一旦这些数值超过一定的量，玩家离开游戏的流失率就会大大增加。通过对数据的研究，发现用户通过率比游戏设定的时候低的时候，这个时候就可以通过降低游戏的难度来提升用户留存。

对于那些因为挫败感离开了游戏的用户，我们可以同对消息的推送或者运营的活动把他们拉回到游戏里面来。对于那些摇摇欲坠的用户，我们可以送他一些道具或者礼包，帮助他通过面对的困难。所以这个就需要数据的支付，针对每一个用户，选择适合他们的运营，做精细化运营。

2.孤独感

现在的移动游戏总有一种孤独感。同样是网游，在端游时代，类似公会、国战、帮派这些玩法，大家用Q群或者YY在相互联系，大家的联系非常非常高。但是现在的移动游戏都在各大孤独的感觉，所谓的网游都像是单机游戏一样。每一款游戏到中后期最重要的一定是社交因素。到目前为止，移动游戏在社交这方面还没有突破性的进展，现在的社交元素只是浅层次的社交。在端游时代，有很多中重度玩家，每天都和另外的玩家一起去打副本、PvP，这样才是最有效的留住玩家的方法。

社交感差导致玩家的孤独感，才是移动游戏平均寿命比较短的原因。一些好的端游和页游寿命长达10年，而在移动游戏时代，游戏寿命能有半年有已经非常不错了，很多开发商把游戏做出来捞一笔就走了。那些寿命比较长的游戏，玩家都是有感情在里面的，主要是里面有一群好的兄弟，这些才是大家留在一款游戏里面的最重要因素。现在的手游也是比较欠缺的。通过我们的数据统计，玩家的好友数量和在游戏上的时常是成正比的，好友数量越多，玩家在游戏里面的时间是越长的。

产品push的意义在哪里，对于移动游戏又有何作用?

王滔：玩过类似COC游戏的玩家，这些游戏有一个特点，就是以时间或者体力作为付费点。而很多不愿意付费的玩家，在建筑正在修建或者体力回复的时候都会其做其他事情。但是大家去做其他事情的时候就很容易把游戏忘记掉，所以这个适合推送就起到了一个十分重要的作用了。如果在建筑修建完成或者是体力恢复的时候有本地消息的同时，玩家会很快地回到游戏里面吗，继续战斗。我们做过统计，一款游戏在有推送的情况下同时在线率会比没有推送的时候提高50%，这些都是有真实数据支撑的。

而且通过我们的信鸽Pro，还能精准地知道每一个用户、每一个玩家的付费风格，游戏时长等等，再来做一个精准的推送，提供成功率。

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⑧ 如何运用大数据做好精细化营销

现在大数据不断发展衍生出了很多用途，而在营销上面的用途是彻底改变了营销模式。而该如何利用大数据来进行精准营销呢？

1、针对性营销

大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。

2、社交化营销-善融商务

人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进轿培铅行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

3、信用风险评估

银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基闭好于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

4、欺诈风险管理

信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

5、提升客户体验

银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。

6、需求分析和产品创新

大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面中散对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。

7、运营效率提升

大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。

8、决策支持

大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

⑨ 如何利用大数据实现精细化运营

通常企业可以从以下三个方面流程实现大数据的应用全面整合管理：

营销管理
是从营销活动的策划到营销活动的执行和监控，到营销费用的核销审批，到营销效果的分析和评估。大数据时代，互联网的信息不对称让网上信息种类繁杂，各行各业每时每刻都在产生着无数的碎片信息，传统行业需要投入巨大的人工成本去进行营销，而百会CRM可以通过对关键词的的搜索再把信息进行审查，过滤掉无用的线索。提高营销管理的效率。

销售管理
众所周知，销售人员是决定企业经营情况的重要环节。随着企业扩张，销售团队壮大，如何学习和应用最佳销售人员的管理经验和行为方式成为关键问题。而百会CRM系统可以实现良好的销售行为的细分精准化。百会CRM用系统化的管理，精细化管理营销的活动，同时可以根据系统筛选出目标客户，精准地定位在目标客户上，根据区分不同营销对象来规划市场活动和推动营销层次。同时完成营销活动的评价机制。降低企业运营成本，提高工作效率，扩展市场份额和增加销量。

服务管理
服务管理是企业模块中很容易被忽视的一块，特别是售后服务，但是售后服务给企业带来的附加价值是很大的，很多企业都没有意识到这点。百会CRM的应用可以建立多种客户沟通渠道，及时收集客户反馈意见以及需求，完善客户服务请求处理流程，提高响应速度以及服务质量，并对销售执行过程进行有效监控和评估。