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大数据应用场景:除了“杀熟”,还能干点啥?

大数据时代,数据应用已经十分普及,大数据应用场景也十分广泛,从企业经营管理、到商家营销与流量分发,To B、To C产品中都可以看到数据应用的痕迹。本篇文章里,作者就对数据核心应用场景做了较为详细的介绍,感兴趣的话就一起看下去吧。

五一回家,有非数据专业的朋友问,你一直搞大数据大数据除了“杀熟”,还有什么应用场景啊,国内服务器租用服务器托管,能不能科普下?

的确网络上、新闻上看到了很多的“杀熟”的负面报道,但大数据还能干点啥、有什么价值、数据人每天在忙啥,对于非数据线的人可能确实不了解,毕竟隔行如隔山。

所以,近期也在思考,如何能把大数据的应用场景说清楚,不为正名,只为把自己数年的大数据从业的初心再捋一捋,也给想要选择数据行业的提供一些参考建议。

第一次和数据接触,是13年运营第一个微信公众号的时候,每天看着后台的阅读量、转发量、新增用户数、累计用户数等指标,通过数据观察分析哪些内容更容易引起用户共鸣促进转发,什么类型的用户会关注,什么时段群发阅读量更高。也因此结缘,毕业找工作时选择了数据产品经理,但那个时候比较懵懂,还没真正了解什么是大数据。

结合自身的数据从业经验,总结下来大数据的核心价值在于应用。也有把数据比作“原油”,只有经过加工处理成为“汽油”、“柴油”、“机油”,被投入使用后,才会真正发挥价值。

数据核心应用场景主要有面向企业内部(ToB)的决策分析支撑和面向C端用户的智能应用。

一、ToB:决策分析支撑

解决数据“是什么”、“怎么样”、“为什么”、“怎么做”的问题,从拍脑袋的定性决策,到定量的数据化管理。

1. 经营管理

为管理层提供完整的、能够快速反映业务经营健康度的管理指标,为管理决策提供数据支持。

举个例子。

门票业务CEO每天早上都要打开电脑或手机看经营日报,某日发现业务总营收指标同比降低了20%,其中华东地区下降35%,其他大多数地区都是增长的。找到华东大区负责人,去跟进处理。

华东大区负责人再拆分到省份、城市、景点、门票资源,最终定位是迪士尼的门票效率大幅下滑,原因是竞对某团开展了大力度的优惠活动,于是责令景区商务快速跟进。

2. 运营优化

提供产品迭代、流量渠道策略优化、活动效果分析等产品运营所需的数据分析能力,数据化运营。

1)产品迭代

产品功能改版前需要进行数据分析,查看旧版本的用户使用习惯,以及哪些功能实际上很少人使用,可能是可以优化掉的。

改版后,同样要对新功能进行数据监控,分析新功能是否达到了既定的迭代目标。最常用到的是AB实验,比如不同的交互方式、UI布局,可能会影响用户转化。通过对AB结果分析,确定最优的方案,用数据说话。

2)渠道优化

为了获取新用户,互联网公司需要进行SEM、信息流、应用市场等不同渠道的投放,但不同媒体的用户群体特征各异,广告投放的ROI差别较大。

通过数据分析来将渠道分类分级,流量规模大、用户质量高的加大投入,流量小质量差的可以放弃,支撑渠道运营策略的优化。

3)营销分析

今年五一迎来了疫情后的出行高峰,各家OTA都推出花样各式的假日活动,比如机票盲盒。98元的机票为什么敢卖,不亏钱嘛?

其实盲盒产品设置的本意并不是为了成交,或者说会控制成交量、来管控成本。机票盲盒是现象级产品,通过用户分享、传播,带来品牌曝光、强化用户心智等其他附加价值。

因此,在这个过程需要基于数据来分析锁定成功率需要控制在XX时,可以既刺激用户传播,又保证企业不亏。同时,也要分析参与活动的用户都是什么特征、性比年龄籍贯几何,站群服务器,来投放广告做活动的预热。

3. KPI监控

基于大数据提供系统稳定性、KPI波动监控能力,业务异常及时发现,快速止损。

数据报表、数据产品主要是承载的人找数,而KPI监控则是基于业务规则对指标的波动或异常进行定义,指标数值超出范围后,触发预警及时通知,减少问题发现时间,降低业务损失。

今年五一出游高峰,很多指标达到了历史峰值,对系统服务的稳定性是一个比较大的考验。除了提前做好应急保障外,也不可避免地出现服务异常的情况,及时发现,修复系统问题,及时止损。

4. 业务预测

基于大数据和算法挖掘能力,提供业务指标趋势预测,提前布局资源。

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