如何借助大数据实现精细化

『壹』 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。

『贰』 如何利用大数据实现精细化管理

项目精细化管理之“细”是指细分对象、细分职能、细化具体工作、落实专要细。
1、首属先是要做到细分对象，这里实际上包罗万象。在工作上要细分起重、电焊、钢筋等不同的施工环节，不能混为一谈。
2、其次是细分职能，要求对口管理，明确各项工作的具体负责人，哪怕是扫地、端茶都需要落实到具体的人，只有这样才能忙而不乱、忙而不慌。
3、最后精细化管理中的“细”的落脚点是落实，也就是强调执行力。不管决策、指令多么正确，没有最终落实，只能是纸上谈兵、镜花水月。尤其是筹建处作为这种一线工程管理单位，落实显得尤为重要，每一项工作，安排布置后是否落实是关键。

『叁』 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。

『肆』 如何利用大数据进行精细化管理

项目精细化管理之“细”是指细分对象、细分职能、细化具体工作、落实要细。
首先是要做到细分对象，这里实际上包罗万象。在工作上要细分起重、电焊、钢筋等不同的施工环节，不能混为一谈。其实和精通一个道理，只有把这些细化后，才能进行有的放矢的管理;在人的管理上要细分为业主、监理、员工、合作单位、竞争单位等，尤其是在倡导以人为本、合作双赢的今天，项目管理日趋复杂，每一个关系上的疏忽都可能给管理带来不利因素。所以要求管理者要有清晰的思路，就是要在对象细化上做到胸有成竹;
其次是细分职能，要求对口管理，明确各项工作的具体负责人，哪怕是扫地、端茶都需要落实到具体的人，只有这样才能忙而不乱、忙而不慌。当然，细分职能不是完全的分工，管理中最切忌的是各行其事，应该做到是分工不分家，齐心协力、团结一致。一个团队，职能细分，但管理是一个整体。没有完美的个人，只有完美的团队。再优秀的个人，离开集体、脱离团队，他都将一事无成;最后说细化到具体工作。实际上就是落实程序的问题，作为工程项目管理单位，具体工作不计其数，每一项管理都必须有一个程序。比如，项目年度计划要求在×月×日前浇筑混凝土，这个指令传到工程部，工程部在下达至施工项目部，项目部再将指令下达至下面的施工班组长，班组长则要不折不扣将指令传达到起重、测量、钢筋、电焊、模板等一系列人员中，并积极组织完成，而安全、后勤、技术则相应作好准备，整个工程项目相关的人员自然就会围绕一个共同目标行动起来。这样项目经理就可以有时间来对“精品”进行思考，对全局进行把握。不然，项目经理也纠缠在这些程序中，其管理显然不可能细化和程序化;
最后精细化管理中的“细”的落脚点是落实，也就是强调执行力。不管决策、指令多么正确，没有最终落实，只能是纸上谈兵、镜花水月。尤其是筹建处作为这种一线工程管理单位，落实显得尤为重要，每一项工作，安排布置后是否落实是关键。没有落实，自然就没有进展，更谈不上成绩了。所以，精细化中的“细”，细到如何落实，落实各项工作要细，是项目管理的一个重点。

『伍』 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。

『陆』 在人工智能、大数据快速发展的背景下,城市生态规划如何助力城市精细化、动态化管理

在人工智能、大数据快速发展的背景下，城市生态规划可以通过以下几个方面助力城市精细化、动态瞎信化管理：

• 数据支撑：城市生态规划可以通过大数据技术对城市的各种数据进行收集、分析和处理，获取城市生态环境的详细信息，例如空气质量、水质、噪音、交通状况等。通过对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助城市管理者更加准确地了解城市的生态环境状况，为城市管理提供数据支撑。

• 智能化监测：城市生态规划可以通过人工智能技术对城市生态环境进行智能化监测。例如，利用传感器、监测设备等技术对城市生态环境进行实时监测，实现对城市环境污染、噪声等指标的实时监测和分析。通过人工智能算法，可以实现对城市环境污染的预测和预警，从而提高城市管理的精细化和动态化水平。

• 可视化展示：城市生态规划可以通过大数据技术和数据可视化技术，将城市生态环境数据进行可视化展示。例如，利用地图、可视化图表等方式展示城市生态环境数据，帮助城市管理者更加清晰地了解城市的生态环境状况，从而提高城市管理的精细化水平。

• 精细化管理：城市生态规划可以通过大数据技术和人工智能技术，对城市生态环境进行精细化管理。例如，利用大数据技术对城市交通状况进行分析和优化，实现城市交橘神陪通的智能化管理；利用人工智能技术对城市垃圾分类进行智能化识别和处理，实现城市垃圾分类的智能化圆蠢管理。

综上所述，城市生态规划可以通过大数据技术和人工智能技术，助力城市精细化、动态化管理，为城市提供更加智能、高效、可持续的生态环境管理服务。

『柒』 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。

『捌』 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。