Cómo los big data impulsan operaciones refinadas
Con el rápido desarrollo de Internet, la transmisión de información se vuelve cada vez más conveniente y rápida, y la demanda se vuelve cada vez más prominente en todo el campo de Internet. , big data ha sido considerado como la próxima nube Otra gran revolución tecnológica disruptiva después de la informática y el Internet de las cosas, el mercado de big data es una mina de oro esperando ser explotada, y su valor es evidente por sí mismo. Las operaciones empresariales son muy importantes para las empresas, porque un buen sistema operativo les permite afrontar con calma diversas situaciones de marketing. Cuando entramos en la era de los datos DT, las empresas también han experimentado los cambios correspondientes en sus operaciones, pasando gradualmente de las operaciones extensivas iniciales a operaciones refinadas.
Se puede decir que Big Data es la primera vez en la historia que todo el ecosistema de usuarios, proveedores de programas, proveedores de servicios, operadores y fabricantes de todos los ámbitos de la vida se ha integrado en un gran entorno. Ya sea el mercado empresarial, el mercado de consumo o los servicios gubernamentales, están o estarán indisolublemente vinculados a los big data.
1. ¿Por qué las empresas deberían realizar operaciones refinadas?
Con el desarrollo de big data, las empresas están prestando cada vez más atención al desarrollo y la aplicación de datos, obteniendo así más oportunidades de mercado. Por un lado, los big data pueden mejorar significativamente la precisión y la puntualidad de los datos empresariales; además, los big data también pueden reducir los costos de fricción de las transacciones de las empresas; y lo que es más importante, los big data pueden ayudar a las empresas a analizar grandes cantidades de datos y explorar más el mercado; Los detalles de las oportunidades pueden, en última instancia, acortar el tiempo de investigación y desarrollo de productos de la empresa, mejorar las capacidades de innovación de la empresa en modelos comerciales, productos y servicios, mejorar significativamente el nivel de toma de decisiones comerciales de la empresa y reducir así los riesgos comerciales corporativos. Reducir los riesgos de las operaciones comerciales. Big data es una nueva perspectiva de la realidad que no sólo cambia el marketing y la fabricación, sino que también cambia los modelos de negocio. Los datos en sí son una fuente de valor y significan nuevas oportunidades de negocio. Ninguna industria es inmune al big data y adaptarse a él es la única manera de sobrevivir a este cambio.
Para las empresas, el beneficio de crear operaciones refinadas es que pueden rastrear y perfilar las características y retratos de grupos o individuos de usuarios objetivo, ayudando a las empresas a analizar las características y hábitos de los usuarios dentro de un cierto período de tiempo. En última instancia, las empresas pueden formar un servicio exclusivo basado en las características del usuario.
Es precisamente en base a esto que las operaciones empresariales en la era digital DT deben realizar operaciones refinadas para mejorar mejor la experiencia de servicio al usuario en términos de gestión y marketing, y al mismo tiempo hacer que las operaciones sean más refinado basado en la diferenciación del servicio.
En lo que respecta al mercado chino, después de varios años de acumulación, en términos generales, la mayoría de las empresas e instituciones grandes y medianas han establecido sistemas de información básicos relativamente completos, como CRM, ERP y OA. La característica unificada de estos sistemas es que a través de las operaciones del personal empresarial o de los usuarios, finalmente se realizan operaciones como agregar, modificar y eliminar bases de datos. Los sistemas anteriores pueden denominarse colectivamente OLTP (proceso de transacciones en línea), lo que significa que después de que el sistema haya estado funcionando durante un período de tiempo, inevitablemente ayudará a las empresas e instituciones a recopilar una gran cantidad de datos históricos.
Sin embargo, las grandes cantidades de datos que están dispersos y existen de forma independiente en la base de datos son sólo biblias ilegibles para los analistas reales. Lo que los analistas necesitan es información, información abstracta que puedan comprender, comprender y de la que beneficiarse; después de todo, los analistas de datos profesionales (efectivo) escasean; Esto dificulta que el contenido y la forma de las operaciones empresariales atraigan nuevos usuarios y, al mismo tiempo, no pueden activar a los usuarios antiguos. Esto lleva al hecho de que las empresas deben realizar cambios operativos en la era digital para captar usuarios. Por lo tanto, es una tendencia inevitable que las operaciones empresariales se vuelvan más refinadas.
2. El valor del big data para las operaciones refinadas
De hecho, el valor del big data para las operaciones refinadas se refleja principalmente en tres dimensiones importantes:
Ayude a las empresas a comprender los canales desde los que llegan los usuarios;
¿A qué prestan atención estos usuarios?
¿Son estos usuarios nuevos o antiguos?
A través del análisis de estas tres dimensiones, las empresas pueden decidir sus propias estrategias y direcciones de entrega. Este es totalmente el valor que el big data aporta a las operaciones refinadas.
En términos de analizar los canales a través de los cuales ingresan los usuarios, puede ayudar a las empresas a encontrar más fuentes de tráfico y canales que necesitan fortalecer la entrega, como si los usuarios provienen de Weibo, WeChat, foros o portales. Esto puede ayudar a las empresas a ajustar continuamente la ubicación del marketing para descubrir qué canal tiene más potencial y valor para atraer usuarios. Si no se ha descubierto, puede continuar profundizando.
En términos de compartir contenido que interesa a los usuarios, el análisis de big data, como los clics de los usuarios en productos, las discusiones sobre temas y el reenvío de contenido, puede ayudar a las empresas a encontrar de manera efectiva los puntos de interés favoritos de los usuarios y el contenido aceptable. Dirección para facilitar que las empresas ajusten el contenido y la forma de las operaciones de manera oportuna.
Finalmente, a través de la observación y el análisis de usuarios nuevos y antiguos, las empresas pueden comprender el ciclo de vida de los usuarios cuando realizan operaciones precisas, saber cuándo comercializar contenido para qué tipo de usuarios y también ayudar a las empresas a encontrar un método de activación. para usuarios antiguos.
3. Cómo los big data impulsan operaciones refinadas
La construcción de un sistema de datos preciso aún tiene un largo camino por recorrer. Sólo si contamos con un sistema de datos preciso y utilizamos métodos de análisis de datos razonables y científicos para obtener resultados analíticos podremos proporcionar una referencia valiosa para las estrategias operativas y de marketing.
La construcción de un sistema de datos preciso no ocurre de la noche a la mañana. Debe llevarse a cabo como una tarea a largo plazo sobre la base del reconocimiento pleno del enorme y trascendental valor y la importancia del análisis de datos. el desarrollo futuro de las empresas. Es necesario integrar la construcción de sistemas de datos precisos en el trabajo diario mediante diversos métodos operativos y una estrecha cooperación con múltiples departamentos relevantes.
Existen muchas formas de obtener datos, pero se pueden resumir en las siguientes:
1. Recopilación y organización de información pública
Por ejemplo, datos de La Oficina de Estadísticas, el informe anual de la propia empresa, informes de investigación de otras instituciones del mercado o información pública dispersa. Esta información suele ser cierta, pero el trabajo se acumula con el tiempo. Pero este trabajo es un trabajo acumulativo que requiere recolección y acumulación continua.
2. Actividades
En la era de Internet, la combinación de medios "actividades o políticas + Internet" es la forma más precisa de recopilación de datos. Con un formulario de evento con un tema claro, configure los formularios de "umbral" correspondientes, razonables y necesarios, para permitir a los participantes del evento completar los datos necesarios y correspondientes que necesitamos.
3. Encuesta por cuestionario
A veces se recopilan datos muy especiales para un propósito determinado. Aunque la encuesta por cuestionario tiene una forma tradicional, tiene un papel y una importancia irremplazables. Un formato de encuesta por cuestionario razonable a menudo produce resultados inesperados.
4. Recopilación de tecnología
Tecnología de recopilación de información, el sistema de recopilación de información está construido en base al motor de extracción de información de la red. Puede ayudarlo a recopilar la información más reciente de diferentes sitios de Internet en el mundo. recogerlo en el menor tiempo posible. La tecnología de recopilación de información utiliza tecnología de software informático para realizar la recopilación, extracción, extracción y procesamiento de información en tiempo real para fuentes de datos de destino personalizadas, y guarda información no estructurada en una gran cantidad de páginas web en bases de datos estructuradas para brindar información diversa. El sistema proporciona todo proceso de entrada de datos. Los datos recopilados por esta tecnología son confusos y requieren una limpieza y detección de datos personalizados.
5. Bases de datos subcontratadas
Existen muchas bases de datos productizadas en el mercado. Estas bases de datos suelen adquirirse a nombre de la empresa. No sólo hay empresas consultoras sino también muchas universidades y. Las universidades también los comprarán. Este tipo de datos suelen ser datos representativos de la industria y los datos generalmente no pueden cumplir con la "puntualidad".
Hay una gran cantidad de fragmentación de datos no válidos.
6. Consultar a expertos de la industria
Por supuesto que es pago, lo cual es común en algunos proyectos de implementación de estrategias corporativas. Algunos expertos de la industria se especializan en recopilar y vender datos.
Los datos masivos son una mina de oro o plata, pero los datos masivos no son un tesoro de oro y plata. Obtener datos precisos es un proceso de descartar lo aproximado y seleccionar lo esencial, y descartar lo falso y retener lo verdadero. Frente a cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados, los métodos de procesamiento tradicionales se han vuelto ineficaces. -Se necesita un pensamiento profundo de construcción de datos para transformar la acumulación de datos en el trabajo diario.
4. Resumen
Para las empresas, el beneficio de crear operaciones refinadas es que pueden rastrear y perfilar las características y retratos de grupos de usuarios o individuos objetivo, ayudando a las empresas a analizar el perfil de los usuarios. Las características del contenido y los hábitos de uso dentro de un cierto período de tiempo eventualmente permitirán a las empresas formar un servicio exclusivo basado en las características del usuario.
Tomar prestado big data hará que las operaciones refinadas de la empresa sean más efectivas y específicas. Las operaciones de datos refinadas acercarán a la empresa a sus usuarios. El uso de big data para realizar análisis precisos de los usuarios puede reducir muchas imprecisiones en el comportamiento necesario, mejorando así la eficiencia. tasa de conversión.